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Agent Skill · 前端设计

statsig-dashboard(统计仪表板)

statsig-dashboard 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

statsig-dashboard 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 5,412。

总安装 679周安装 28GitHub Stars 4下载 222核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:statsig-dashboard(统计仪表板)
来源仓库:https://github.com/statsig-io/agent-skills
仓库路径:skills/statsig-dashboard
安装命令:
npx skills add https://github.com/statsig-io/agent-skills --skill statsig-dashboard
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/statsig-io/agent-skills --skill statsig-dashboard

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

statsig-dashboard 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态或协作事项进行整理时使用。可通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或文件读写。属于前端设计类技能,侧重数据可视化与仪表板构建。

来源仓库内路径:skills/statsig-dashboard

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/statsig-io/agent-skills --skill statsig-dashbo…;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要接触敏感数据,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

statsig-dashboard 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/statsig-io/agent-skills --skill statsig-dashboard。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

statsig-dashboard 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

statsig-dashboard 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

statsig-dashboard 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

statsig-dashboard 用的人多吗?

公开数据是累计安装 679 次,近一周安装 28 次,下载 222 次,GitHub 4 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

statsig-dashboard 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
statsig-dashboard

统计仪表板 · 本页

6794接触敏感数据未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Create Statsig Dashboard

Build valid dashboard API requests for the console v1 dashboards API and execute them with the bundled scripts.

Read references/dashboard-api.md for the exact field-level schema, supported values, and ready-to-edit examples.

The command examples below assume you are running from this skill directory.

Quick Start

  1. Export the API key: export STATSIG_CONSOLE_API_KEY="..."
  2. Save the request body to a JSON file.
  3. Run the matching script:
python3 scripts/create_dashboard.py \
  --body-file /tmp/dashboard.json

Companion Scripts

  • scripts/create_dashboard.py: create a new dashboard with POST /console/v1/dashboards
  • scripts/read_dashboard.py: fetch a dashboard and print a create-compatible shape by default using GET /console/v1/dashboards/{id}
  • scripts/add_dashboard_widgets.py: append widgets with POST /console/v1/dashboards/{id}/widgets
  • scripts/replace_dashboard_widgets.py: replace all widgets with PUT /console/v1/dashboards/{id}/widgets

Workflow

  1. Choose the correct endpoint:

- create a dashboard: create_dashboard.py - read a dashboard in create-compatible shape: read_dashboard.py - append widgets: add_dashboard_widgets.py - replace all widgets: replace_dashboard_widgets.py

  1. Build the matching request body for the chosen endpoint.
  2. Include only supported fields:

- name - description - defaults - widgets

  1. Map each requested widget to one of the supported widget types:

- header - text - timeseries - each widget may include optional width and height

  1. For timeseries, enforce the query contract exactly:

- include exactly one of source or sources - use type: "event" for each source - include aggregation - only use supported filter operators and chart types - if the user wants to group by or filter by event value, use !statsig_value rather than value

  1. Execute the matching script.
  2. Return the API response, or summarize the created dashboard ID or widget IDs if that is all the user needs.

Service Filters

When a widget needs to scope to a Statsig service, prefer filtering on:

{
  "property": {
    "key": "custom.service",
    "column": "user_object"
  },
  "operator": "EQ",
  "values": ["service-name"]
}

Do not default to bare service when building dashboard widgets. In Statsig event payloads this is commonly nested under user_object.custom, so custom.service is the safer default.

OTEL Aggregations

When a widget targets a metric that may come from OTEL, sample the metric first and inspect company_metadata.__metric_type.

  • If __metric_type is present, treat the metric as OTEL-backed and prefer the matching OTEL aggregation family instead of the plain aggregation.
  • If __metric_type is absent on a representative sample, treat it as a non-OTEL metric and use the normal aggregation types.

Preferred mapping:

  • __metric_type = "gauge": use OTEL_GAUGE__AVG, OTEL_GAUGE__MAX, OTEL_GAUGE__MIN, or OTEL_GAUGE__SUM
  • __metric_type = "counter": use OTEL_COUNTER__SUM, OTEL_COUNTER__AVG, OTEL_COUNTER__MIN, or OTEL_COUNTER__MAX
  • __metric_type = "histogram": use the OTEL histogram aggregations documented in references/dashboard-api.md

Keep the aggregation intent the same when converting:

  • average-style widgets should become OTEL_GAUGE__AVG instead of AVG
  • max-style widgets should become OTEL_GAUGE__MAX instead of MAX

Guardrails

  • Do not invent unsupported widget types such as tables.
  • Do not include layout fields when creating a dashboard. The create endpoint does not accept widget positions.
  • Do not include row or column. The API currently supports widget sizing via width and height, not explicit placement.
  • Do not include id in the create request body.
  • If the user gives you a dashboard from GET /console/v1/dashboards/{id}, reuse that create-compatible shape but remove id.
  • Do not use the create endpoint when the user wants to mutate an existing dashboard.
  • Prefer markdown formatting in text widgets so the content is readable and structured.

Examples

Minimal dashboard:

cat > /tmp/dashboard.json <<'JSON'
{
  "name": "Checkout Overview"
}
JSON

python3 scripts/create_dashboard.py \
  --body-file /tmp/dashboard.json

Read an existing dashboard into a reusable create payload:

python3 scripts/read_dashboard.py \
  --dashboard-id dash_123

Append widgets to an existing dashboard:

python3 scripts/add_dashboard_widgets.py \
  --dashboard-id dash_123 \
  --body-file /tmp/add-widgets.json

Replace all widgets on an existing dashboard:

python3 scripts/replace_dashboard_widgets.py \
  --dashboard-id dash_123 \
  --body-file /tmp/replace-widgets.json

Script Notes

  • All scripts read STATSIG_CONSOLE_API_KEY from the environment.
  • All scripts default STATSIG_API_VERSION to 20240601.
  • Pass --api-version or set STATSIG_API_VERSION to override that default.
  • All scripts default to https://api.statsig.com/console/v1/dashboards.
  • All scripts send the Console API key in the statsig-api-key header.
  • All scripts send the configured statsig-api-version header.
  • create_dashboard.py, add_dashboard_widgets.py, and replace_dashboard_widgets.py accept:

- --body-file - --body - stdin

  • read_dashboard.py, add_dashboard_widgets.py, and replace_dashboard_widgets.py require --dashboard-id.
  • All scripts support --dry-run.
  • All scripts support --raw.
  • read_dashboard.py prints the raw GET response only when --raw is set. Otherwise it unwraps data and removes id.

平台分布

Codex

35.26%
按下载量换算78

Claude

32.7%
按下载量换算73

Cursor

19.2%
按下载量换算43

Gemini CLI

8.78%
按下载量换算19

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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