haoming-skills

Agent Skills 目录

Grafana Jsonnet 工作流和仪表板管理的 Claude Code 技能集合。

概述

这是一个长期维护的 Claude Code / Codex 技能目录仓库，遵循官方 Agent Skills 规范。每个 skill 都是一个自包含的包，提供专门的知识、工作流程和工具，用于处理 Grafana 仪表板、Jsonnet 和数据可视化。

快速开始

安装

1. 添加本仓库为 Claude Code marketplace：

   /plugin marketplace add https://github.com/haomingz/skills
   

2. 安装插件：

   /plugin install grafana-skills@haoming-skills
   

3. 开始使用： Skills 会被 Claude 自动发现并在相关场景下触发。只需自然地描述你的任务即可！

前置要求

• 已安装 Claude Code CLI
• Python 3.8+ (用于转换脚本)
• Git (版本控制)

包含的技能

1. grafana-json-to-jsonnet

将 Grafana 导出的仪表板 JSON 转换为符合 grafana-code mixin 风格的 Jsonnet。

触发短语： "convert grafana json", "grafana export to jsonnet", "import grafana dashboard"

使用示例：

你：我有一个 Grafana 仪表板的 JSON 导出文件，能帮我转换成遵循 grafana-code 规范的 Jsonnet 吗？
Claude: [自动触发 grafana-json-to-jsonnet skill]

功能：

• 将 Grafana JSON 导出转换为结构化的 Jsonnet
• 产出单文件 Jsonnet；仅在可复用时更新 mixin/lib
• 参数化数据源
• 将 panel 映射到 grafana-code builders

了解更多： grafana-json-to-jsonnet

---

2. grafana-jsonnet-refactor

将单体 Grafana Jsonnet 仪表板重构为清晰、可维护的统一库风格。

触发短语： "refactor grafana jsonnet", "split dashboard", "extract lib helpers"

使用示例：

你：这个 dashboard.jsonnet 文件太大了，能帮我重构一下吗？
Claude: [自动触发 grafana-jsonnet-refactor skill]

功能：

• 提取可复用的 panel builders
• 消除代码重复
• 遵循 grafana-code mixin 规范

了解更多： grafana-jsonnet-refactor

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3. grafana-report-to-dashboard

将 Python 报表脚本转换为支持多数据源的 Grafana Jsonnet 仪表板。

触发短语： "migrate report to grafana", "convert python report", "elasticsearch to grafana"

使用示例：

你：我有一个查询 Elasticsearch 并生成报表的 Python 脚本，能把它转成 Grafana 仪表板吗？
Claude: [自动触发 grafana-report-to-dashboard skill]

功能：

• 将 Python Elasticsearch 报表迁移到 Grafana
• 添加 ClickHouse + Elasticsearch 双数据源支持
• 将聚合查询映射到 Grafana panels
• 保持报表逻辑和指标

了解更多： grafana-report-to-dashboard

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4. grafana-dashboard-optimize

优化 Grafana Jsonnet 仪表板内容，提升可观测性与诊断效率（RED/USE/Golden Signals）。

触发短语： "optimize grafana dashboard", "observability review", "dashboard audit"

使用示例：

你：帮我评审这个 Grafana dashboard 的可观测性覆盖是否足够？
Claude: [自动触发 grafana-dashboard-optimize skill]

功能：

• 审计仪表板内容质量与诊断路径
• 提出高优先级改进建议（含理由和预期收益）
• 输出可落地的 Jsonnet 变更建议

了解更多： grafana-dashboard-optimize

仓库结构

.
├── README.md                    # 本文件
├── LICENSE                      # MIT 许可证
├── .gitignore                   # Git 忽略规则
├── .claude-plugin/              # Marketplace 配置
│   └── marketplace.json
├── skills/                      # 技能目录（自动发现）
│   ├── grafana-json-to-jsonnet/
│   │   ├── SKILL.md            # 技能定义
│   │   ├── scripts/            # 转换脚本
│   │   └── references/         # 参考文档（含示例）
│   ├── grafana-jsonnet-refactor/
│   └── grafana-report-to-dashboard/
│   └── grafana-dashboard-optimize/
├── templates/                   # 技能模板（不会被自动发现）
│   └── skill-template/
└── docs/                        # 文档
    ├── skills-spec.md          # Skills 规范
    ├── catalog-structure.md    # 结构指南
    └── skill-template.md       # 模板文档

文档

• Skills 规范 - 官方 Agent Skills 规范摘要
• 目录结构 - 仓库结构约定
• Skill 模板 - 创建新技能的模板

Skills 工作原理

Skills 使用渐进式披露加载模型：

1. 元数据（YAML frontmatter） - 始终在上下文中（约100字）

   • name: Skill 标识符
   • description: 何时以及如何触发该 skill

2. SKILL.md 正文 - Skill 触发时加载（<5k 字）

   • 指令、步骤和工作流程

3. 打包资源 - 按需加载

   • scripts/: 可执行代码
   • references/: 参考文档（可包含示例输入/输出）
   • assets/: 输出模板

这种设计在保持 Claude 上下文高效的同时，在需要时提供深度领域知识。

创建新技能

1. 复制技能模板：

   cp -r templates/skill-template skills/my-new-skill
   

2. 编辑 SKILL.md：

   • 更新 frontmatter（name、第三人称描述且包含触发语境的 description）
   • 编写清晰的指令
   • 添加示例和参考资料（建议放在 references/）

3. 本地测试：

   /plugin reload
   

4. 提交 pull request！

详细指南参见 docs/skill-template.md。

贡献

欢迎贡献！请遵循以下指南：

1. Fork 仓库并创建功能分支
2. 遵循官方 Agent Skills 规范（参见 docs/skills-spec.md）
3. 在 skill 描述中使用清晰的触发短语
4. 在 references/ 中包含示例（如有）
5. 提交前充分测试
6. 提交带有清晰描述的 pull request

开发环境设置

# 克隆仓库
git clone https://github.com/haomingz/skills.git
cd skills

# 如需运行脚本，请按对应 skill 的说明安装依赖

故障排除

Skills 没有触发？

• 检查 description 是否包含清晰的触发短语
• 重新加载插件：/plugin reload
• 查看 Claude Code 日志中的错误

脚本执行失败？

• 验证 Python 版本（3.8+）
• 检查 SKILL.md 中的依赖说明
• 查看脚本输出中的具体错误

需要帮助？

• 查看 skills/*/SKILL.md 中的技能文档
• 查看官方 Claude Code 文档
• 在 GitHub 上提出 issue

许可证

本项目基于 MIT 许可证 - 详见 LICENSE 文件。

致谢