grafana-dashboard — скилл для Claude Code: дашборды Grafana
Помогает агенту собирать дашборды Grafana: панели, переменные, алерты и провижининг. Пригодится, когда нужно быстро накидать мониторинг по метрикам.
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -a claude-codeЧто делает grafana-dashboard
Скилл описывает структуру JSON-дашборда Grafana: заголовок, теги, интервал обновления, список панелей и шаблонные переменные. Переменные бывают двух видов — источник данных и запрос вроде label_values(requests_total, service), так что один дашборд можно переключать между сервисами без правки JSON.
Внутри лежит набор справочников в каталоге references/: JSON дашборда, конфигурация провижининга, настройка алертов, клиент Grafana API и Docker Compose для локального запуска. Агент читает нужный файл и собирает конфигурацию по нему, а не по памяти.
Отдельный раздел с практиками прямо говорит: не пихать в дашборд слишком много панелей, не ставить слишком частый refresh, не забывать про datasource и не оставлять дефолтные пароли. Если у вас в Grafana ещё не заведён источник данных Prometheus, начинать придётся с него — иначе переменные и панели просто не построятся.
Какие задачи решает
- собрать JSON-дашборд с панелями и переменными
- настроить провижининг дашбордов через конфиг
- описать алерты и ссылки на runbook
- поднять Grafana и Prometheus локально через Docker Compose
- дёрнуть Grafana API из скрипта
Примеры запросов агенту
- собери дашборд Grafana для метрик сервиса, с переменной по сервису и refresh 30s
- добавь в дашборд алерт на рост ошибок и ссылку на runbook
- настрой провижининг дашбордов Grafana в docker-compose
Как установить grafana-dashboard
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/grafana-dashboard/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/grafana-dashboard/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/grafana-dashboard/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/grafana-dashboard/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install aj-geddes/useful-ai-prompts grafana-dashboard2Вручную: положить файлы
.github/skills/grafana-dashboard/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/aj-geddes/useful-ai-prompts --path skills/grafana-dashboardВручную: положить файлы
.devin/skills/grafana-dashboard/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -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 набора118
Похожие
Рядом в теме «DevOps и инфраструктура»
Всё по теме «DevOps и инфраструктура» →Вопросы о grafana-dashboard
Как установить grafana-dashboard в Claude?
Выполните npx skills add aj-geddes/useful-ai-prompts --skill grafana-dashboard -a claude-code. Скилл появится в ~/.claude/skills/grafana-dashboard/SKILL.md.
Что делает grafana-dashboard?
Даёт агенту справочники по JSON дашбордов, провижинингу, алертам и Grafana API, чтобы он собирал конфигурацию мониторинга по документации, а не наугад.
Что нужно, чтобы скилл сработал?
Нужен настроенный источник данных в Grafana — в примерах используется Prometheus. Без него запросы переменных и панели не построятся.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: grafana-dashboard
description: >
Create professional Grafana dashboards with visualizations, templating, and
alerts. Use when building monitoring dashboards, creating data visualizations,
or setting up operational insights.
---
# Grafana Dashboard
## Table of Contents
- [Overview](#overview)
- [When to Use](#when-to-use)
- [Quick Start](#quick-start)
- [Reference Guides](#reference-guides)
- [Best Practices](#best-practices)
## Overview
Design and implement comprehensive Grafana dashboards with multiple visualization types, variables, and drill-down capabilities for operational monitoring.
## When to Use
- Creating monitoring dashboards
- Building operational insights
- Visualizing time-series data
- Creating drill-down dashboards
- Sharing metrics with stakeholders
## Quick Start
Minimal working example:
```json
{
"dashboard": {
"title": "Application Performance",
"description": "Real-time application metrics",
"tags": ["production", "performance"],
"timezone": "UTC",
"refresh": "30s",
"templating": {
"list": [
{
"name": "datasource",
"type": "datasource",
"datasource": "prometheus"
},
{
"name": "service",
"type": "query",
"datasource": "prometheus",
"query": "label_values(requests_total, service)"
}
]
},
"panels": [
{
"id": 1,
// ... (see reference guides for full implementation)
```
## Reference Guides
Detailed implementations in the `references/` directory:
| Guide | Contents |
|---|---|
| [Grafana Dashboard JSON](references/grafana-dashboard-json.md) | Grafana Dashboard JSON |
| [Grafana Provisioning Configuration](references/grafana-provisioning-configuration.md) | Grafana Provisioning Configuration |
| [Grafana Alert Configuration](references/grafana-alert-configuration.md) | Grafana Alert Configuration |
| [Grafana API Client](references/grafana-api-client.md) | Grafana API Client |
| [Docker Compose Setup](references/docker-compose-setup.md) | Docker Compose Setup |
## Best Practices
### ✅ DO
- Use meaningful dashboard titles
- Add documentation panels
- Implement row-based organization
- Use variables for flexibility
- Set appropriate refresh intervals
- Include runbook links in alerts
- Test alerts before deploying
- Use consistent color schemes
- Version control dashboard JSON
### ❌ DON'T
- Overload dashboards with too many panels
- Mix different time ranges without justification
- Create without runbooks
- Ignore alert noise
- Use inconsistent metric naming
- Set refresh too frequently
- Forget to configure datasources
- Leave default passwords
© aj-geddes · MIT · aj-geddes/useful-ai-prompts