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datadog-dashboards

datadog-dashboards

github.com/pproenca云与 DevOps21869 次安装11 周前更新
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关于 datadog-dashboards

datadog-dashboards 是一项用于创建、编辑和审查 Datadog 仪表板及组件查询的规则技能。它涵盖查询语义、账户发现、可视化选择、JSON 细节和验证,并假设已连接 Datadog MCP 服务。

主要功能

  1. 01仪表板范围与受众规划
  2. 02查询前核对指标、标签和分面
  3. 03指标、日志、链路和 RUM 查询规则
  4. 04可视化与仪表板 JSON 指引
  5. 05写入前验证及端点检查

适用场景

  1. 01根据含糊需求构建仪表板
  2. 02排查面板数值错误或无数据
  3. 03检查仪表板 JSON 中的弃用字段
  4. 04根据决策或指标选择组件

MCP 相关

此技能假设已连接配置为 dashboards 和 widgets 的 Datadog MCP 服务,并依靠该服务获取当前组件架构及执行仪表板操作。

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/pproenca/dot-skills --skill datadog-dashboards

安装后在 Claude Code 中输入/datadog-dashboards确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

AGENTS.md
metadata.json
assets/templates/
_template.md
references/
_sections.md
disco-absence-is-not-proof.md
disco-log-attributes-need-facets.md
disco-never-invent-metric-names.md
disco-read-type-and-unit-first.md
json-dashboard-tags-are-constrained.md
json-layout-follows-reflow-type.md
json-queries-and-formulas-not-q.md
json-template-variables-take-defaults.md
json-type-strings-differ-from-ui-names.md
layout-display-type-follows-metric-shape.md
layout-let-datadog-render-units.md
layout-put-widgets-in-groups.md
layout-size-for-the-medium.md
query-aggregate-before-dividing.md
query-append-as-count-explicitly.md
query-event-sources-take-objects.md
query-gauge-gaps-are-interpolated.md
query-percentiles-require-distributions.md
query-rollup-changes-the-number.md
query-scope-syntax-does-not-mix.md
query-top-n-subtotals-are-partial.md
scope-ask-audience-and-decision.md
scope-clone-before-building.md
scope-not-every-question-is-a-dashboard.md
scope-one-dashboard-many-variables.md
ship-endpoint-follows-the-site.md

详细介绍

Datadog 仪表板

构建仪表板时,Datadog 会让你做出一些取舍,以及如何解决这些问题。每条规则都会指出它要纠正的错误默认做法;对于模型已经做对的事,则没有相应规则。

固定的是日期,而不是版本。 Datadog 持续发布,因此这里的每项说明都已于 2026 年 7 月 对照 docs.datadoghq.com 验证。信任任何与版本相关的内容之前,请重新验证——这里列出的弃用项(q、default、is_read_only、week_before())目前仍可解析。

假设 Datadog MCP 服务已连接(https://mcp.<site>/v1/mcp,toolsets=dashboards,widgets)。本技能刻意不重复列出 Widget 架构——get_widget_reference 会在调用时返回最新架构,复制到这里很快就会过时。如果服务尚未连接,请先完成设置(ship-endpoint-follows-the-site);本技能不涵盖 Terraform 或原始 API 管理。

何时使用

在以下情况使用本技能:

  • 创建或编辑 Datadog 仪表板,或审查他人构建的仪表板——尤其是通过程序而非图表编辑器组装的仪表板,因为 .as_count() 差异会在这种情况下造成影响
  • 编写要用于 Widget 的任何 Datadog 查询:带有空间聚合器和修饰符的指标查询,或使用 search + compute + group_by 的 logs / spans / rum 查询
  • 选择可视化方式,或收到一个说要“图表”但实际需要排名、单个数值或错误预算的请求
  • 仪表板显示的数字无人信任、面板呈现“无数据”,或数值会随时间范围变化
  • 有人只说“给 X 做个仪表板”,却没有说明受众——在构建任何内容之前,应先按照 scope-ask-audience-and-decision 中的访谈流程提问

本技能不适用于:

  • 通过 Terraform 或原始 Dashboard API 管理仪表板(本技能假设 MCP 服务已连接)
  • 编写监控器或定义 SLO——不过,scope-not-every-question-is-a-dashboard 会介绍如何识别请求是否属于这类需求
  • Datadog 埋点:Agent 配置、Tracer 设置,或决定最初要发出哪些指标
  • 非 Datadog 可观测性平台——这里的查询语义无法直接移用

规则类别

#类别前缀涵盖内容
1目的与范围scope-受众、要推动的决策、用变量代替重复内容,以及何时不应使用仪表板
2基于账户的信息disco-查询之前,确认指标、标签和 Facet 确实存在
3查询语义query-看似会返回数值、实际却有误的查询
4选择 Widgetwidget-让问题与可视化方式相匹配;不可互换的组合
5仪表板 JSONjson-Widget 验证无法发现或解释的内容
6布局与可读性layout-Datadog 自身对结构、显示类型、标题和尺寸的标准
7发布ship-写入前先验证并进行冒烟测试;区域端点

快速参考

1. 目的与范围
2. 以账户为依据
3. 查询语义
4. 选择小组件
5. 仪表板 JSON
6. 布局与可读性
7. 发布

使用方法

遇到相关决策时,阅读对应的参考文件。每条规则都会指出它要纠正的错误默认做法,然后展示规范形式;只有当错误做法确实容易导致问题时,才会对比错误与正确示例。

建议优先参考以下三条捷径:

  • 要根据需求构建仪表板? 先运行 scope-ask-audience-and-decision,再运行 disco-never-invent-metric-names,然后再生成任何内容。跳过其中任意一项,都会导致仪表板看似合理,实则毫无用处。

  • 在检查数值似乎有误的仪表板? 从 query-append-as-count-explicitly 和 query-percentiles-require-distributions 开始。它们能解释大多数看似可信、实则错误的 Datadog 面板问题,而且这两种问题都不会在界面中留下痕迹。

  • 要迁移 2025 年之前编写的仪表板 JSON? json-queries-and-formulas-not-q 和 json-template-variables-take-defaults 属于仍能解析的弃用用法,因此没有任何提示会提醒你注意它们。

  • 章节定义 — 类别结构和排序理由

  • 规则模板 — 用于添加新规则

  • AGENTS.md — 自动生成涵盖所有规则的目录

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