Define y diseña un dashboard de métricas de producto con las métricas clave, fuentes de datos, tipos de visualización y umbrales de alerta. Úsalo para definir KPIs o montar un plan de monitoreo de datos.
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Funciona con cualquier agente que lea SKILL.md
npx -y skills add phuryn/pm-skills --skill metrics-dashboard --agent claude-codeSe instala solo en este repositorio.
Di cualquiera de estas frases y el agente debería cargar este skill.
Design a comprehensive product metrics dashboard with the right metrics, visualizations, and alert thresholds.
You are designing a metrics dashboard for $ARGUMENTS.
If the user provides files (existing dashboards, analytics data, OKRs, or strategy docs), read them first.
Metrics vs KPIs vs NSM: Metrics = all measurable things. KPIs = a few key quantitative metrics tracked over a longer period. North Star Metric = a single customer-centric KPI that is a leading indicator of business success.
4 criteria for a good metric (Ben Yoskovitz, Lean Analytics): (1) Understandable — creates a common language. (2) Comparative — over time, not a snapshot. (3) Ratio or Rate — more revealing than whole numbers. (4) Behavior-changing — the Golden Rule: "If a metric won't change how you behave, it's a bad metric."
8 metric types: Vanity vs Actionable (only actionable metrics change behavior), Qualitative vs Quantitative (WHAT vs WHY — you need both; never stop talking to customers), Exploratory vs Reporting (explore data to uncover unexpected insights), Lagging vs Leading (leading indicators enable faster learning cycles, e.g. customer complaints predict churn).
5 action steps: (1) Audit metrics against the 4 good-metric criteria. (2) Update dashboards — ensure all key metrics are good ones. (3) Identify vanity metrics — be careful how you use them. (4) Classify leading vs lagging indicators. (5) Pick one problem and dig deep into the data.
For case studies and more detail: Are You Tracking the Right Metrics? by Ben Yoskovitz
Identify the metrics framework — organize metrics into layers:
North Star Metric: The single metric that best captures core value delivery
Input Metrics (3-5): The levers that drive the North Star
Health Metrics: Guardrails that ensure overall product health
Business Metrics: Revenue, cost, and unit economics
For each metric, define:
| Metric | Definition | Data Source | Visualization | Target | Alert Threshold |
|---|---|---|---|---|---|
| [Name] | [Exact calculation: numerator/denominator, time window] | [Where the data comes from] | [Line chart / Bar / Number / Funnel] | [Goal value] | [When to trigger an alert] |
Design the dashboard layout:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 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] │
└─────────────────────────────────────────────┘
Set review cadence:
Define alerts:
Recommend tools based on the user's context:
Think step by step. Save the dashboard specification as a markdown document.
Reproducido de phuryn/pm-skills bajo licencia MIT. Leer esta página en markdown.
1 archivo en el paquete. Solo se lee SKILL.md al activarse — las referencias se cargan si el skill decide que las necesita.
Este repo incluye 68 skills. Si instalas uno, normalmente ya tienes los demás.
Método para encontrar la brecha entre lo que un sistema debería hacer y lo que el código realmente hace, el tipo de bug que los escáneres genéricos no ven por falta de un modelo de intención.
Conjunto de documentación que hace revisable una app construida con IA antes de lanzarla: arquitectura, flujos de usuario/permisos, permisos, variables/secretos y cobertura de tests, más docs condicionales.
Hace de red-team de un PRD, roadmap o estrategia: ataca sus supuestos críticos antes de que lo haga la realidad. Defiende y ataca cada afirmación, prioriza por impacto x probabilidad x coste y da el test más barato.
Analiza resultados de tests A/B con significancia estadística, validación del tamaño de muestra, intervalos de confianza y recomendaciones de ship/extend/stop al evaluar experimentos.
Analiza y prioriza una lista de solicitudes de funcionalidades por tema, alineación estratégica, impacto, esfuerzo y riesgo. Se usa al revisar peticiones de clientes o priorizar el backlog.
Genera un análisis de matriz de Ansoff que mapea estrategias de crecimiento entre penetración de mercado, desarrollo de mercado, desarrollo de producto y diversificación.
Analiza resultados de tests A/B con significancia estadística, validación del tamaño de muestra, intervalos de confianza y recomendaciones de ship/extend/stop al evaluar experimentos.
Realiza análisis de cohortes sobre datos de engagement de usuarios: curvas de retención, tendencias de adopción de funcionalidades e insights a nivel de segmento.
Define una North Star Metric y de 3 a 5 métricas de entrada que forman una constelación de métricas. Clasifica el juego de negocio (Atención, Transacción, Productividad) y valida contra 7 criterios.
