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Metrics dashboard

Skill weakened-fixedinvestmenttrust229/pm-skills-ko/pm-product-discovery/skills/metrics-dashboard

Provide structured AI-powered PM skills in Korean to improve product decisions from discovery to growth with Claude Code and Cowork integration.

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npx -y skills add weakened-fixedinvestmenttrust229/pm-skills-ko --skill metrics-dashboard

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What its author says it does

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핵심 지표, 데이터 소스, 시각화 유형, 알림 임계값을 포함한 제품 지표 대시보드를 정의하고 설계합니다. 지표 대시보드 구축, KPI 정의, 제품 분석 설정, 데이터 모니터링 계획 수립 시 활용하세요.

SKILL.md

5.9 KB, ~1.8k tokens by cl100k_base, as published. Nobody here has run it

제품 지표 대시보드

올바른 지표, 시각화, 알림 임계값을 갖춘 종합적인 제품 지표 대시보드를 설계합니다.

컨텍스트

$ARGUMENTS를 위한 지표 대시보드를 설계합니다.

사용자가 파일(기존 대시보드, 분석 데이터, OKR, 전략 문서 등)을 제공하면 먼저 읽으세요.

도메인 컨텍스트

Metrics vs KPIs vs NSM: Metrics = 측정 가능한 모든 것. KPIs = 장기간 추적하는 핵심 정량 지표 몇 가지. North Star Metric = 비즈니스 성공의 선행 지표이자 고객 중심의 단일 KPI.

좋은 지표의 4가지 기준 (Ben Yoskovitz, Lean Analytics): (1) 이해 가능 — 공통 언어 형성. (2) 비교 가능 — 스냅샷이 아닌 시간에 따른 변화. (3) 비율 또는 비 — 절대값보다 더 많은 인사이트 제공. (4) 행동 변화 유발 — 황금 원칙: "지표가 당신의 행동을 바꾸지 않는다면, 그것은 나쁜 지표다."

8가지 지표 유형: Vanity vs Actionable (행동을 바꾸는 것은 실행 가능한 지표뿐), Qualitative vs Quantitative (WHAT vs WHY — 둘 다 필요; 고객과의 대화를 멈추지 마세요), Exploratory vs Reporting (데이터를 탐색해 예상치 못한 인사이트 발굴), Lagging vs Leading (선행 지표는 더 빠른 학습 사이클을 가능하게 함, 예: 고객 불만은 이탈을 예측).

5가지 실행 단계: (1) 좋은 지표의 4가지 기준으로 지표 감사. (2) 대시보드 업데이트 — 모든 핵심 지표가 좋은 지표인지 확인. (3) Vanity 지표 파악 — 사용 방식에 주의. (4) 선행 vs 후행 지표 분류. (5) 문제 하나를 선택하고 데이터를 심층 분석.

자세한 사례 연구: Ben Yoskovitz의 Are You Tracking the Right Metrics?

지시문

  1. 지표 프레임워크 정의 — 지표를 다음 레이어로 구성:

    North Star Metric: 핵심 가치 전달을 가장 잘 나타내는 단일 지표

    Input Metrics (3–5개): North Star를 움직이는 레버

    Health Metrics: 전반적인 제품 건강성을 보장하는 가드레일

    Business Metrics: 매출, 비용, 유닛 이코노믹스

  2. 각 지표에 대해 정의:

    Metric정의데이터 소스시각화목표값알림 임계값
    [이름][정확한 계산식: 분자/분모, 시간 범위][데이터 출처][Line chart / Bar / Number / Funnel][목표값][알림 발생 조건]

  3. 대시보드 레이아웃 설계:

    ┌─────────────────────────────────────────────┐
│  NORTH STAR: [Metric] — [Current Value]     │
│  Trend: [↑/↓ X% vs last period]             │
├──────────────────┬──────────────────────────┤
│  Input Metric 1  │  Input Metric 2          │
│  [Sparkline]     │  [Sparkline]             │
├──────────────────┼──────────────────────────┤
│  Input Metric 3  │  Input Metric 4          │
│  [Sparkline]     │  [Sparkline]             │
├──────────────────┴──────────────────────────┤
│  HEALTH: [Latency] [Error Rate] [NPS]       │
├─────────────────────────────────────────────┤
│  BUSINESS: [MRR] [CAC] [LTV] [Churn]        │
└─────────────────────────────────────────────┘

  4. 검토 주기 설정:

    • 매일: 운영 건강성 (오류, 지연, 핵심 플로우)
    • 매주: Input 지표 및 참여 트렌드
    • 매월: North Star, 비즈니스 지표, OKR 진행 상황
    • 분기별: 전략적 검토 및 지표 재조정

  5. 알림 정의:

    • 어떤 임계값에서 조사를 시작할 것인가?
    • 누가, 어떤 채널을 통해 알림을 받는가?
    • 예상 대응 시간은 얼마인가?

  6. 사용자 컨텍스트에 맞는 도구 추천:

    • Amplitude, Mixpanel, PostHog — 제품 분석
    • Looker, Metabase, Mode — SQL 기반 대시보드
    • Datadog, Grafana — 운영 건강성 모니터링

단계적으로 생각하세요. 대시보드 명세서를 마크다운 문서로 저장하세요.

추가 자료

Gives 0 of the 12 instructions most monitoring observability skills give in ~1.8k tokens

Counted across 481 of the 483 authors here whose files we hold, read 2026-08-06

  • link every alert to a runbookin 43 of 481, across 35 files
  • use structured json loggingin 36 of 481, across 31 files
  • alert on user-facing symptomsin 20 of 481, across 15 files
  • emit structured JSON logs with stable event namesin 18 of 481, across 13 files
  • propagate trace context across boundariesin 16 of 481
  • use histograms for latency trackingin 14 of 481, across 9 files
  • use OpenTelemetry for distributed tracingin 13 of 481, across 8 files
  • include a correlation ID on every log linein 13 of 481, across 8 files
  • Define service level objectivesin 10 of 481, across 7 files
  • Call useAzureMonitor before importing other modulesin 9 of 481, across 2 files
  • stop and ask for clarification if inputs are missingin 9 of 481, across 2 files
  • define on-call questions before adding telemetryin 9 of 481, across 4 files

Said here and by no other author read

  • define a metric framework
  • set review cycles for metrics

Grouped from the skills themselves: near-identical wordings counted once, and counted by distinct author, so one author publishing three of these counts once. Length counted with cl100k_base; the agent that loads this file may tokenize it differently.

Keep looking

Skills are one crate of 328,083. Ordering is by how many stacks a row turns up in, so the top of any crate is what has actually been picked rather than what has the most stars.