advanced-analytics-dashboard
Faz seu agente registrar métricas de painéis. Ele guarda dados como fonte, fórmula e valor para acompanhar indicadores chave.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a organizar informações sobre métricas importantes para um negócio. Ela registra o nome da métrica, de onde ela vem, como é calculada, o período que cobre, o valor atual, a meta, quem é o responsável e quando foi atualizada pela última vez. Ela pode gerar essas informações em formatos como CSV, SQL ou Notion.
Quando usar
- ✓Quando você quer criar um painel para acompanhar indicadores de desempenho (KPIs).
- ✓Se você tem métricas em planilhas e quer organizá-las melhor.
- ✓Ao precisar definir quais dados são importantes para tomar decisões de negócio.
Exemplo do que pedir para a IA
“Quero criar um painel de métricas para acompanhar as vendas. Preciso de um modelo em CSV.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
A ferramenta primeiro entende qual decisão você quer tomar com os dados. Depois, pergunta sobre as métricas, suas fontes e como devem ser calculadas. Com essas informações, ela pode gerar um modelo de planilha, um código para banco de dados ou um esquema para o Notion.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill advanced-analytics-dashboardOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/advanced-analytics-dashboard/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Painel de Análise Avançada
O que é: Um registro para métricas de análise e suas fontes; não treina nem executa modelos preditivos.
Visão Geral
Determina a configuração mínima útil do Painel de Análise Avançada para o negócio em questão e, em seguida, constrói-o apenas quando solicitado. A saída padrão é uma recomendação curta, não uma planilha. Artefatos - CSV, SQL DDL, JSON Schema, mapeamento Notion - são produzidos sob demanda, a partir de uma lista de campos para que não se afastem.
Camada: Camada 9: Analisar. Encaixa-se: Estágio de Escala. Código da tabela: n/a.
Quando Usar Esta Habilidade
- painel de análise
- métricas preditivas
- modelo de painel de KPI
- painel de métricas de negócios
Use-a também quando o usuário disser "insights preditivos" ou descrever o mesmo processo acontecendo em uma planilha, um documento ou alguém enviando por e-mail.
Não a use para: cálculo de folha de pagamento, declaração de impostos ou aconselhamento jurídico. Esta habilidade produz modelos vazios por padrão. Uma revisão solicitada pode usar temporariamente dados fornecidos; minimize-a em vez de alegar que o host nunca a processa.
Como Funciona
Siga o contrato de execução compartilhado. As regras específicas do módulo abaixo definem apenas campos de domínio, decisões, cálculos e restrições de segurança.
O contrato compartilhado upstream não está incluído; use este arquivo diretamente. Confirme as unidades métricas, o grão de agregação, o período, o fuso horário e a atualidade da fonte. Valores ausentes não são zero; mostre alvos apenas quando fornecidos.
Passo 1 - Identificar a intenção
Leia a solicitação e escolha a intenção antes de perguntar qualquer coisa.
- "configurar" ou "construir" ou "criar" -> o usuário quer artefatos; vá para o Passo 2.
- "nosso processo é ..." ou "está em uma planilha" -> o usuário quer mover um processo existente; capture-o, então vá para o Passo 2.
- "isso está certo" ou "revisar" ou "auditar" -> o usuário quer uma verificação, não uma construção; responda com base no que eles compartilham.
- "como eu faço ..." -> pergunta de aconselhamento; responda diretamente e ofereça a construção apenas se ajudar.
Pergunte apenas se este é o fato ausente de maior valor; caso contrário, prossiga sem uma abertura:
P: Qual decisão o painel deve apoiar?
Passo 2 - Pergunte apenas o que está faltando
Pule tudo o que o usuário já respondeu, em qualquer mensagem anterior. Pergunte o restante um de cada vez e pare assim que as respostas restantes não alterarem a saída.
- Decisão - Qual decisão? / Quem a toma? / Com que frequência?
- Dados - Quais fontes? / Quantas linhas? / Quão atualizado precisa ser?
- Medidas - Quais métricas? / Quantas? / Comparadas com o quê?
- Processo atual - Você tem um painel? / Manual ou baseado em ferramenta? / É confiável?
- Resultado - O que você precisa? / Um conjunto de métricas, um layout ou ambos?
Nunca invente uma resposta. Se o usuário não souber, registre como desconhecido e continue.
Passo 3 - Mantenha o contexto interno
Mantenha as respostas nesta forma. Ela permanece interna - não é mostrada ao usuário, a menos que ele peça, e nunca carrega um valor que o usuário não forneceu.
module: advanced-analytics-dashboard
intent: null # setup | advice | review | fix | build | convert | export
scale: null # Starter | Growth | Scale, only if the answer changes it
areas:
"Decision": null
"Data": null
"Measures": null
"Current process": null
"Outcome": null
requested_outputs: [] # csv | sql | json | notion | xlsx - requested formats only
confirmed_facts: [] # only what the user actually said
open_questions: [] # the unanswered ones, in the order worth asking
Passo 4 - Recomendar o menor fluxo de trabalho
Se um artefato foi solicitado, construa-o após resolver os fatos essenciais ausentes. Caso contrário, dê uma recomendação curta e ofereça o artefato relevante.
Abordagem recomendada: Comece com a decisão, depois adicione uma métrica por parte dela. O layout é uma decisão tardia e raramente o problema.
Por que esta: Painéis falham por proliferação de métricas, não por design. Corrija a decisão e a contagem de métricas primeiro, e o layout virá depois.
Fluxo de trabalho: Métrica definida → Dados da fonte → Cálculo → Atualização → Revisão da decisão
Passo 5 - Construir apenas sob solicitação
Assim que o usuário pedir, derive os campos do contexto confirmado e emita os artefatos solicitados. Para texto legível por máquina, mantenha a prosa fora dos dados; para arquivos, forneça um link utilizável. Relate falhas de validação de material ou limitações separadamente.
Uma saída Notion selecionada é renderizada por notion-manual-import, portanto, direcione
a etapa Notion para lá. Quando o usuário selecionar Notion, passe essa etapa para
…
Perguntas frequentes
O que são 'métricas'?
Métricas são números que mostram o desempenho de algo importante para o seu negócio, como vendas, satisfação do cliente ou custos.
Para que serve o 'formato CSV'?
CSV é um formato simples de arquivo de texto que pode ser aberto pela maioria dos programas de planilha, como Excel ou Google Sheets, para organizar dados em colunas e linhas.
A ferramenta faz previsões?
Não, esta ferramenta organiza e registra métricas existentes ou como elas devem ser calculadas. Ela não cria modelos de previsão ou análise preditiva.
Detalhes
Descrição original do autor
Dashboard metric register: metric, source module, formula, period, value, target, trend, owner and last-updated, as CSV, SQL, JSON Schema or Notion on request. Use for KPI dashboards.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2036
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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