dt-app-dashboards — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Скилл помогает создавать, обновлять и анализировать JSON дашбордов Dynatrace через CLI-утилиту dtctl.
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a claude-codeЧто делает dt-app-dashboards
Скилл работает со структурой JSON в Document Store Dynatrace. Он настраивает сетку дашборда, расставляет карточки data с запросами DQL и текстовые блоки markdown. Через него же задаются переменные фильтрации: одиночные или множественные списки.
Для чтения дашборда используется dtctl get dashboard <id> -o json, потому что команда describe возвращает только метаданные. При обновлении важно сначала выгрузить текущий файл, изменить его и применить через dtctl apply. Ручная сборка JSON с нуля затрёт все правки, внесённые коллегами в веб-интерфейсе.
Какие задачи решает
- собрать JSON дашборда с карточками DQL и разметкой сетки
- обновить существующий дашборд через
dtctl applyбез потери правок из интерфейса - настроить переменные фильтрации для динамических DQL-запросов
- извлечь структуру и параметры визуализации через
dtctl get
Примеры запросов агенту
- Выгрузи дашборд
<id>через dtctl, добавь график с DQL-запросом и проверь раскладку - Создай JSON дашборда Dynatrace с переменной сервиса и плиткой lineChart
- Проверь DQL-запросы перед добавлением в
dashboard.jsonи примени изменения через dtctl
Как установить dt-app-dashboards
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/dt-app-dashboards/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/dt-app-dashboards/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/dt-app-dashboards/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/dt-app-dashboards/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install Dynatrace/dynatrace-for-ai dt-app-dashboards2Вручную: положить файлы
.github/skills/dt-app-dashboards/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/Dynatrace/dynatrace-for-ai --path skills/dt-app-dashboardsВручную: положить файлы
.devin/skills/dt-app-dashboards/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Из того же набора29
Похожие
Рядом в теме «DevOps и инфраструктура»
Всё по теме «DevOps и инфраструктура» →Вопросы о dt-app-dashboards
Как установить dt-app-dashboards в Claude Code?
Выполните в терминале команду npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a claude-code.
Зачем нужен скилл dt-app-dashboards?
Он задаёт агенту правила работы с дашбордами Dynatrace: как формировать DQL, валидировать запросы, настраивать переменные и раскладку сетки.
Почему нельзя создавать JSON дашборда с нуля при обновлении?
Ручное создание документа затирает правки, сделанные в веб-интерфейсе Dynatrace. Скилл требует сначала выгрузить текущее состояние через dtctl get dashboard <id> -o json и править полученный файл.
Исходный текст
SKILL.md · Apache-2.0
---
name: dt-app-dashboards
description: Work with Dynatrace dashboards - create, modify, query, and analyze dashboard JSON including tiles, layouts, DQL queries, variables, and visualizations.
license: Apache-2.0
---
# Dynatrace Dashboard Skill
## Overview
Dynatrace dashboards are JSON documents stored in the Document Store containing
tiles (content/visualizations), layouts (grid positioning), and variables
(dynamic query parameters).
**When to use:** Creating, modifying, querying, or analyzing dashboards.
## Dashboard JSON Structure
```json
{
"name": "My Dashboard",
"type": "dashboard",
"content": {
"version": 21,
"variables": [],
"tiles": { "<id>": { "type": "data|markdown", ... } },
"layouts": { "<id>": { "x": 0, "y": 0, "w": 24, "h": 8 } }
}
}
```
- Tile IDs in `tiles` must match IDs in `layouts`
- Grid is 24 units wide. Common widths: 24 (full), 12 (half), 6 (quarter)
- Two tile types: `markdown` (text content) and `data` (DQL query + visualization)
**Optional content properties:** `settings`, `refreshRate`, `annotations`
## Reading & Analyzing
Fetch full content with `dtctl get dashboard <id> -o json` (`describe` returns metadata only), then inspect the JSON to discover its available properties. Carefully read [references/analyzing.md](references/analyzing.md) before analyzing.
## Create/Update Workflow (Mandatory Order)
Carefully follow the workflow described in [references/create-update.md](references/create-update.md).
**Key rules:**
- Load domain skills BEFORE generating queries — do not invent DQL
- Validate ALL queries before adding to dashboard
- No time-range filters in queries unless explicitly requested by user
- Set `name` before deploying
- **Updating — ALWAYS read the current state first:** `dtctl get dashboard <id> -o json`, save it as `dashboard.json`, modify that file, then deploy it. Never reconstruct JSON from scratch or inject an `id` manually — both silently overwrite any UI edits the user made since last deployment.
- **Deploy with `dtctl apply`** — validation runs automatically. If it fails, fix **all** reported errors before re-applying.
## Visualization Types
- **Time-series** (require `timeseries`/`makeTimeseries`): `lineChart`, `areaChart`, `barChart`, `bandChart`
- **Categorical** (`summarize ... by:{field}`): `categoricalBarChart`, `pieChart`, `donutChart`
- **Single value/gauge** (single numeric record): `singleValue`, `meterBar`, `gauge`
- **Tabular** (any data shape): `table`, `raw`, `recordList`
- **Distribution/status**: `histogram`, `honeycomb`
- **Maps**: `choroplethMap`, `dotMap`, `connectionMap`, `bubbleMap`
- **Matrix**: `heatmap`, `scatterplot`
Required field types per visualization: [references/tiles.md](references/tiles.md)
## Variables Quick Reference
```json
{ "version": 2, "key": "Service", "type": "query", "visible": true,
"editable": true, "input": "smartscapeNodes SERVICE | fields name",
"multiple": false }
```
- **Single-select:** `filter service.name == $Service`
- **Multi-select:** `filter in(service.name, array($Service))`
- Types: `query` (DQL-populated), `csv` (static list), `text` (free-form)
Full variable reference: [references/variables.md](references/variables.md)
## References
| File | When to Load |
|------|-------------|
| [create-update.md](references/create-update.md) | Creating/updating dashboards |
| [tiles.md](references/tiles.md) | Tile types, visualization field requirements, settings |
| [variables.md](references/variables.md) | Variable types, replacement strategies, patterns |
| [analyzing.md](references/analyzing.md) | Reading dashboards, extracting queries, health assessment |
© Dynatrace · Apache-2.0 · Dynatrace/dynatrace-for-ai