К основному содержанию
скилл CX Codex

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.

Установить в Claude Code · Через Skills CLI (Vercel) Все способы и платформы ↓
npx skills add Dynatrace/dynatrace-for-ai --skill dt-app-dashboards -a claude-code
Открыть на GitHub

Что 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 apply без 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.json и 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-code

2Вручную: положить файлы

~/.claude/skills/dt-app-dashboards/SKILL.md

Папка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/dt-app-dashboards/

По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов

Из того же набора29

dt-dql-essentials Скилл по синтаксису DQL для Dynatrace: помогает писать, чинить и оптимизировать запросы, чтобы они сканировали меньше данных. CX Codex +1 2 800установок dt-app-notebooks Скилл помогает создавать, изменять и анализировать JSON-документы блокнотов Dynatrace с секциями разметки и запросами DQL. CX Codex +1 2 700установок dt-obs-problems Скилл для работы с проблемами Dynatrace: находит первопричину, оценивает влияние на пользователей и связывает события с логами и метриками. CX Codex +1 2 700установок dt-obs-logs Скилл учит агента писать запросы DQL к логам Dynatrace: искать ошибки, считать их долю, разбирать JSON-строки. CX Codex +1 2 700установок dt-obs-hosts Скилл для запросов к Dynatrace: хосты, CPU, память, диски, порты и версии софта на машинах. Пригодится, когда нужно разобраться, что происходит на серверах. CX Codex +1 2 600установок dt-obs-kubernetes Скилл помогает анализировать состояние кластеров Kubernetes, сбои подов и нехватку ресурсов через запросы Dynatrace DQL. CX Codex +1 2 600установок dt-obs-services Скилл для анализа производительности сервисов в Dynatrace: RED-метрики, SLA, service mesh и рантайм-метрики Java, .NET, Node.js, Python, PHP и Go. CX Codex +1 2 600установок dt-obs-tracing Скилл для анализа распределённых трейсов Dynatrace: медленные запросы, упавшие спаны, зависимости между сервисами. Пригодится, когда копаешь вглубь одного запроса. CX Codex +1 2 600установок

Похожие

dtctl Dynatrace Управляет Dynatrace через CLI: исследует инциденты, логи, трассировки и состояние сервисов. Пригодится для запросов DQL и работы с дашбордами. CX Codex +1 1 300установок grafana-dashboards Seth Hobson Скилл помогает создавать Grafana-дашборды для метрик систем и приложений. Подойдёт для мониторинга, SLO и операционных интерфейсов наблюдаемости. CX Codex 13 097установок Dynatrace Expert официальный github Субагент подключает наблюдаемость и безопасность Dynatrace прямо к рабочим процессам в репозитории. Он разбирает инциденты, валидирует релизы и ищет уязвимости по логам и спанам. ★ 40 418звёзд репо kibana-dashboards elastic Создаёт и обновляет дашборды и визуализации Lens в Kibana через декларативный JSON. Пригодится для контроля версий и автоматизации деплоя панелей. CX Codex +1 4 300установок advisor-dashboards JoelLewis Скилл для проектирования дашбордов управляющей практики: AUM, выручка, отток клиентов и KPI. Пригодится, когда нужно собрать отчёт для руководителя или управляющего филиалом. CX Codex +1 659установок databricks-aibi-dashboards databricks Скилл для сборки дашбордов Databricks AI/BI (бывшие Lakeview): подбирает виджеты, проверяет SQL и деплоит через CLI. CX Codex +1 305установок

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

Смотрите также

Спонсоры проекта

Компании, которые помогают держать аналитику открытой