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Byted Sol Stability Grafana Dashboard Review

  • 2 installs
  • 411 repo stars
  • Updated August 4, 2026
  • bytedance/agentkit-samples

byted-sol-stability-grafana-dashboard-review is a Claude skill that reviews and scores a Grafana monitoring dashboard against best-practice rubrics.

About

A skill that reviews a Grafana monitoring dashboard against a 'what makes a good dashboard' best-practice rubric. A developer uses it to classify each panel as Health or Diagnostic, run basic and advanced checklists, score seven dimensions across 24 sub-items, and produce a Markdown report with a problem list and improvement roadmap. It grades a dashboard's effectiveness on a 100-point configuration scale and a 10-point incident scale.

  • Reviews a Grafana monitoring dashboard against a good-dashboard best-practice rubric
  • Scores 7 dimensions and 24 sub-items for a 100-point config score plus a 10-point incident score
  • Outputs a problem list, improvement roadmap, and per-item score breakdown

Byted Sol Stability Grafana Dashboard Review by the numbers

  • 2 all-time installs (skills.sh)
  • Ranked #1,138 of 1,435 DevOps & CI/CD skills by installs in the Skillselion catalog
  • Data as of Aug 5, 2026 (Skillselion catalog sync)
At a glance

byted-sol-stability-grafana-dashboard-review capabilities & compatibility

Capabilities
dashboard review · monitoring audit
Works with
grafana
Use cases
devops · code review
From the docs

What byted-sol-stability-grafana-dashboard-review says it does

对一个 Grafana 大盘的设计或现状进行评审,输出问题清单、改进建议与有效性评分(满分 10 分)。
SKILL.md
按 §3A 7 维度 24 细项给每项 0% / 50% / 100%,计算配置维度总分(满分 100)。
SKILL.md
npx skills add https://github.com/bytedance/agentkit-samples --skill byted-sol-stability-grafana-dashboard-review

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Listed on Skillselion
Installs2
repo stars411
Last updatedAugust 4, 2026
Repositorybytedance/agentkit-samples

What it does

Review and score a Grafana monitoring dashboard against best-practice rubrics and output a problem list and roadmap.

Who is it for?

reviewing and scoring the effectiveness of a Grafana monitoring dashboard

When should I use this skill?

user asks to review, rate, score, or improve a Grafana monitoring dashboard

What you get

A dashboard is scored across 7 dimensions and 24 sub-items, yielding a graded report with a problem list and improvement roadmap.

  • Markdown review report with 7-dimension scores, problem list, and improvement roadmap

By the numbers

  • 7 scoring dimensions
  • 24 sub-items
  • 100-point config score plus 10-point incident score

Files

SKILL.mdMarkdownGitHub ↗

Grafana 监控大盘设计评审 Skill

适用场景

当用户提供一个 Grafana 大盘的链接、截图、JSON 配置或设计稿,要求"评审 / 评价 / 打分 / 检查 / 提改进意见"时使用本技能。

输入可以是以下任一形式:

  • Grafana 大盘 URL
  • 大盘 JSON(导出文件)
  • 截图(已上传或可访问)
  • 文字描述的大盘结构

评审流程

按以下顺序执行:

1. 采集大盘信息:优先调用 grafana-analyzer 技能拉取面板列表与截图;若仅有 URL,至少获取 dashboard_uid、panel 列表、变量列表。 2. 分类映射:把每个面板归类为 Health MetricDiagnostic Metric,找不到归类则标记为 Unclassified。 3. 逐项检查:依据下文 §1 基础检查清单 + §2 进阶检查清单逐项判定 PASS / WARN / FAIL,并给出证据(panel 名 / 截图位置)。 4. 模式比对:对照 §5 Good/Bad Case 模式库,识别常见反模式并标注。 5. 量化打分:按 §3A 7 维度 24 细项给每项 0% / 50% / 100%,计算配置维度总分(满分 100)。如存在事故案例,再按 §3B 给事故视角分(满分 10)。 6. 输出报告:按 §4 报告模板输出 Markdown,必须包含细项打分明细、问题清单、改进路线图。

---

§1 基础检查清单(必查项,对应文档 1.1)

#检查项PASS 标准常见 FAIL 模式
B1Health vs Diagnostic 分区顶部独立 Row 展示 Health,下方 Row 展示 Diagnostic,视觉上可区分(颜色/标题/Stat 面板)全部混排;只有 Diagnostic;分区不清
B2Health 指标告警配置每个 Health 面板挂载告警规则 + 处理人 + 时效 ≤ 1min(按 SLA)无告警;处理人空;告警延迟 > 1min
B3Health 覆盖 SLI/RTO 场景覆盖 RTO 场景列表 + 控制面(页面 PV/UV、核心 API VALET)+ 数据面(实例/集群/Job VALET)仅有控制面或仅有数据面;RTO 场景未覆盖
B4量+率组合告警业务指标告警同时含量与率(如错误数 > N 且错误率 > x%),或采用智能监控仅设单一阈值,导致小流量误报
B5拨测覆盖小流量接口流量不稳定的关键页面/API 引入拨测,且日常监控排除拨测流量小流量接口无拨测;指标含拨测流量导致量级失真
B6分层诊断指标Diagnostic 至少包含:自身服务(吞吐/性能/容量)+ 强依赖 + 弱依赖 + 基础资源 + 事件(告警/变更)只有自身服务;无依赖;无资源;无事件
B7排查思路体现Diagnostic 排列顺序与一般排查思路一致(自顶向下:业务→服务→依赖→资源)随意堆叠,无层次
B8客户维度筛选大盘变量支持 account_id / 客户 ID 筛选;SVIP 有专属面板不支持 account_id;无 SVIP 面板
B9基础体验已配置免登(权限可控);URL 支持 regionaccount_id 等参数跳转;首屏包含关键 Health必须登录才能访问;URL 不支持参数;首屏全是 Diagnostic

§2 进阶检查清单(加分项,对应文档 1.2)

#检查项说明
A1告警/变更叠加关键 Health 趋势图叠加告警事件、变更事件 annotation
A2风险预警设置接近事故阈值(非达标)的预警告警
A3阈值贴合水位阈值定期回归到日常水位附近,能感知缓慢恶化
A4无数据告警关键趋势图配置 no data 告警,避免指标跌零误判为监控故障
A5例行变更指标治理变更引起的"例行抖动"已被消除或屏蔽,避免麻木
A6分位数优先于均值延迟类指标使用 P95/P99,而非 avg;只有数据对称无离群时才用 avg

---

§3 大盘有效性评分模型

本节包含两套互补评分:§3A 配置维度量化评分(满分 100) 用于离线设计评审;§3B 事故视角评分(满分 10) 用于事后复盘。最终在报告中同时给出。

§3A 配置维度量化评分(满分 100)

本评分模型以"VCI 全局观测大盘 Good Case"为参考蓝本,覆盖 7 大维度 24 个细项;每个细项根据"完全满足 / 部分满足 / 未满足"分别给 100% / 50% / 0% 得分。
维度权重细项 ID细项满分完全满足(100%)部分满足(50%)未满足(0%)
D1 首屏健康呈现15D1-1红黄绿灯(潜在有损 / 承压预警 / 健康)三态呈现5红/黄/绿三态全用 Stat/Gauge 在首屏展示仅二态或仅红绿无颜色化健康灯
D1-2关键 SLI 损耗时间数字化5同时含「实例可用性 / 核心 API / 实例创删」损耗分钟数仅 1–2 类 SLI无损耗数字
D1-3首屏即可见可用率趋势图(含 SLO 红线)5趋势图叠加 SLO 阈值线有趋势图但无 SLO 红线首屏无可用率趋势
D2 指标覆盖度25D2-1服务 SLI 覆盖(API 成功率 + 数据面连通性)6控制面+数据面 SLI 全覆盖且 SLO 标注仅一侧无 SLI
D2-2重点链路覆盖(创删、调度、磁盘 IO、端到端时延)6≥ 4 个核心链路均有 P90/P99仅 2–3 个≤ 1 个
D2-3核心依赖 QPS / 成功率 / P99(南向接口)6全部强依赖三件套齐全仅 1–2 件套无依赖监控
D2-4典型故障场景覆盖(Failed/Pending/IO hang/磁盘打满/物理机故障)75 类全覆盖且对应面板可读覆盖 2–4 类≤ 1 类
D3 下钻定位能力15D3-1健康 → 具体 API 下钻5一键跳转到 API 级 SLI 看板需手动复制变量无下钻
D3-2API → 用户/请求维度下钻5含 account 维度二级下钻仅可看 TOP
D3-3异常 → 日志中心下钻5携带条件直达日志检索需手动构造查询无日志入口
D4 量+率组合10D4-1同时呈现统计率(百分比)与统计量(绝对数字)5率与量并排展示仅率或仅量缺失
D4-2单点失败可发现(失败数、Terminating 列表等)5含失败实例列表 + 诊断按钮仅总数缺失
D5 客户/重点维度10D5-1支持 account_id 任意筛选4模板变量可选所有客户仅 TOP 列表不支持
D5-2TOP 账号开关(聚焦重点客户)3提供"只看 top 账号"开关仅静态 TOP
D5-3SVIP 专属重保大盘(链接 / 入口)3在快速跳转中提供 SVIP 大盘仅文档说明
D6 事件与联动15D6-1异动事件(告警 / 巡检失败)板块5大盘内嵌事件流仅外链无事件
D6-2关键变更事件叠加 / 发布观测5变更与指标叠加,可看影响仅变更列表
D6-3快速跳转 / 联动看板5含 ≥ 3 个相关大盘跳转入口仅 1–2 个链接
D7 数据质量与体验10D7-1大盘数据准确无 NoData / 报错4全面板数据正常局部 NoData大量 NoData / 502
D7-2关键趋势图配置「无数据」告警3已配置部分配置未配置
D7-3免登 + URL 参数化跳转(region/account 等)3全支持部分支持必须登录 / 无参数

得分计算总分 = Σ(每细项实得 × 权重占比),向上按维度汇总。

等级

  • A 90+:可作为产品线样板(VCI Good Case 级)
  • B 75–89:合格的产品大盘,少量改进项
  • C 60–74:基本可用但缺关键能力
  • D < 60:不合格,需重建

示例(VCI 全局观测大盘自评,参考 Good Case 文档)

维度得分 / 满分说明
D1 首屏健康呈现14 / 15红黄绿灯齐全;CPU/MEM 仅数字未画趋势(D1-1 扣 1)
D2 指标覆盖度18 / 25SLI/重点链路/依赖齐全;典型故障覆盖 3/5(缺物理机故障、卡点阈值、限流)
D3 下钻定位能力15 / 15API → 用户 → 日志三级下钻完整
D4 量+率组合10 / 10创删失败数 + 可用率率并存
D5 客户/重点维度9 / 10TOP + account 全支持,SVIP 专属盘已提供
D6 事件与联动9 / 15跳转齐全;异动事件局部 NoData,发布观测大盘缺失
D7 数据质量与体验7 / 10局部 502 / NoData;无数据告警未全配
合计82 / 100B 级(接近 A)

§3B 事故视角评分(满分 10,对应原文档 §3.1)

维度权重评分细则
事故发现途径2大盘告警发现=2 / 人工观察=1 / 其他=0
指标可见性2首屏可见=2 / 翻页可见=1 / 不可见=0
数据准确性2准确=2 / 数据错=-1 / 数据缺失=-2
告警及时性2先于客户=2 / 延迟=-1 / 未告警=-2
是否用大盘定界2是=2 / 否=0
当用户未提供事故案例时,使用大盘当前配置回答"如果发生 RTO 场景事故,能否得分"作为代理打分,并在报告中标注 (基于配置推断)

事故视角等级:A ≥ 8 优秀 | 6 ≤ B < 8 良好 | 4 ≤ C < 6 待改进 | D < 4 不合格

---

§4 输出报告模板

````markdown

Grafana 大盘评审报告:<大盘名称>

  • 链接:<URL>
  • 评审时间:<YYYY-MM-DD>
  • 配置维度评分(§3A):<x>/100 等级:<A/B/C/D>
  • 事故视角评分(§3B):<y>/10 等级:<A/B/C/D>

一、整体结论

<2–3 句话给出核心判断,明确指出最大短板维度>

二、§3A 配置维度量化打分

维度得分 / 满分命中样板 / 反模式关键说明
D1 首屏健康呈现x / 15
D2 指标覆盖度x / 25
D3 下钻定位能力x / 15
D4 量+率组合x / 10
D5 客户/重点维度x / 10
D6 事件与联动x / 15
D7 数据质量与体验x / 10
合计x / 100

三、细项判定明细(24 项,仅列出非满分项)

细项 ID细项实得 / 满分证据改进建议
D2-4典型故障场景覆盖3.5 / 7

四、§1 基础检查 / §2 进阶检查(可选辅以定性结论)

#检查项结果证据

五、§3B 事故视角评分(如有事故案例)

维度得分依据
事故发现途径x

六、问题清单(按风险排序)

1. [High] <问题,关联细项 ID + 命中反模式 BPx> —— 影响:<…> 建议:<…> 2. [Med] … 3. [Low]

七、改进路线图(按优先级)

  • P0(≤ 2 周):<动作> —— 预计提分 +x
  • P1(≤ 1 月):<动作> —— 预计提分 +x
  • P2(季度内):<动作> —— 预计提分 +x

````

---

工具协作

  • 拉取面板/截图:调用 grafana-analyzer 技能(action=list_panels / export_only)。
  • 阅读大盘 JSON:用 Read 工具读取本地导出的 JSON。
  • 涉及告警规则查询时:可结合 Grafana API 或让用户粘贴告警配置。

输出原则

  • 每条 FAIL/WARN 必须给出具体面板或区域的证据,避免笼统结论。
  • 每条建议必须可执行,能落到"加面板 / 改阈值 / 加变量 / 加告警"等具体动作。
  • 不臆造数据;信息缺失时在报告中明确标注"信息不足",不直接给 PASS。

---

§5 重点产品线 Good/Bad Case 模式库

来源:《重点产品线监控大盘及告警配置梳理》第 3 章产品线大盘梳理。评审时如发现待评大盘命中下列模式,直接引用对应"反模式编号"或"样板编号",提升评审说服力与一致性。

5.1 样板间(Good Cases,可作为参考蓝本)

编号产品线大盘关键最佳实践
G1VCI / VCI 业务全局观测业务全局观测大盘健康指标置顶、异常指标自动标红;服务指标支持下钻跳转;融合告警/巡检/变更事件;按入口流量/业务实例/核心链路/系统组件四层组织诊断指标;提供 TOP 账号筛选
G2VPC 管控面VPC API + xgw 数据面双盘Health/Diagnostic 视觉分区清晰;首屏含 BGP 状态/资源 Quota/流量突变/拨测;TopN 节点 + TopN 账号下钻;秒级流量;依赖 DB/Redis/ETCD 全部纳入
G3veDB(for MySQL)veDB 大盘控制面 + 数据面核心指标共同作为 Health;分组排列符合架构分层;包含实例/容量/依赖组件/基础设施完整分层;支持客户 ID 筛选
G4RDS / MongoDB / Redis各 SRE 大盘通过基础资源监控覆盖"批量宕机"事故场景;提供独立的 OpenAPI 监控大盘;支持客户 ID 筛选;体现良好分层
G5TOS(ToB 观测诊断)TOS-ToB 业务观测诊断大盘多组指标分别担任 Health;每组指标内部含多维度辅助诊断;覆盖读写请求、有效请求下跌、控制面请求
G6VKE 用户资源使用用户资源使用大盘客户维度的容量/资源指标置顶为 Health;按节点池→关键节点→POD 三级展开诊断;事故预设丰富并被覆盖
G7NAS(通用+缓存)bytenas-for-user-tob为重点客户配置专属面板,便于 SVIP 重保
G8DAS / VPN各产品大盘把光模块、专线、EIP、IPSec、BGP 等强弱依赖组件指标全部纳入诊断层

5.2 反模式(Bad Cases,命中即标注扣分)

编号反模式典型现象命中产品线(示例)关联检查项
BP1Health/Diag 不分区大盘只有指标"分组"(MGR、数据库、JVM…),无法一眼看出业务是否出问题Kafka、RabbitMQ、VKO、翻译大盘B1
BP2事故预设缺失或预设过窄产品线无 RTO/事故预设;或预设只剩"物理机宕机"一项APIG、VCI、PostgreSQL、CEN、Kafka、RabbitMQB3
BP3大盘未覆盖事故预设已有 RTO 场景但大盘未配监控(如 Kafka 物理机宕机)Kafka、CR、VKE 部分场景B3
BP4缺失客户 ID 筛选不能按 account_id 过滤,无法快速定位客户问题;无 SVIP 专属盘Kafka、RabbitMQ、ECS(部分)、CLBB8
BP5大盘视图无数据/失效加载报错、大量 NoData、变量过期vePFS 运维侧/客户端、ECS 共享云大盘A4 + 数据准确性
BP6缺管控面 OpenAPI 监控大盘只看数据面或运维面,控制面 API VALET 缺失NAT、CLB、VKE、CR、APIG(部分)B3
BP7缺依赖组件监控仅自身服务指标;上下游 DB/Redis/ETCD/光模块/专线等缺位CLB、翻译大盘、CDP、HBaseB6
BP8分层混乱、不体现排查思路Diag 指标随机堆砌,无法自顶向下HBase、MongoDB(部分)、CDPB7
BP9仅按 PSM 维度筛选没有 region/AZ/cluster 等运维维度下钻CDPB8 + A1
BP10指标数量爆炸、加载慢面板过多过密,打开多个面板加载延迟veDB(已知问题)体验项

5.3 评审建议引用方式

在输出报告 §五(问题清单) / §六(改进建议) 中,建议显式引用:

  • 命中反模式时:命中反模式 BP3:事故预设未被大盘覆盖(参考 Kafka 案例)
  • 给改进建议时:参考样板 G2(VPC 管控面)的 Health/Diag 视觉分区方式
  • 当产品线本身事故预设缺失时,先建议补全事故预设,再要求大盘覆盖(顺序不可颠倒)。

5.4 高频改进动作清单(可直接复制到报告)

按命中反模式自动推荐对应动作:

  • BP1 → 在大盘顶部新增独立 Row「健康指标」,使用 Stat/Gauge 面板,红色阈值;其余指标下沉到「诊断指标」Row。
  • BP2/BP3 → 同步产品线 RTO/事故预设清单,逐条核对大盘覆盖;事故预设缺失时同步补录至统一的故障等级定义文档。
  • BP4 → 增加 account_id 模板变量;为 SVIP 客户复制一份专属大盘并预填 account_id。
  • BP5 → 治理无数据面板:删除/修复数据源;为关键 Health 趋势配置 no data 告警。
  • BP6 → 新增控制面 OpenAPI VALET(QPS、成功率、P99)面板,引用网关日志或 Action 维度指标。
  • BP7 → 列出强/弱依赖清单(DB、Cache、MQ、ETCD、专线、光模块),逐个补诊断面板。
  • BP8 → 按"业务→服务→依赖→资源"自顶向下重排 Row 顺序,并把 Row 标题改为有层次的树状(参考 VPC 大盘)。
  • BP9 → 增加 region / AZ / cluster 维度变量并改写查询。
  • BP10 → 拆分大盘:将不常用的细粒度面板移到独立子大盘并以链接方式跳转。

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FAQ

How is a dashboard scored?

On a 100-point configuration scale across 7 dimensions and 24 sub-items, plus a 10-point incident-perspective scale.

What inputs are accepted?

A Grafana URL, exported JSON, a screenshot, or a textual description of the dashboard.

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