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  1. Accueil
  2. Compétences
  3. Tableau de bord de métriques
Disponible en :🇬🇧 English🇫🇷 Français🇰🇷 한국어
Compétence IATableau de bord de métriquesProduit & Ingénierie

Vérifier si un tableau de bord est fiable avant une décision. — Claude Skill

Une compétence Claude pour Claude Code par Paweł Huryn — exécuter /metrics-dashboard dans Claude·Mis à jour le 12 juin 2026·vphuryn/pm-skills@metrics-dashboard

Compatible avecGChatGPTClaudeClaudeCCClaude CodeCDClaude DesktopXCodex / Codex CLICursorCursorGeminiGeminiHHermes (via Continue / Cline)OpenClawOpenClawWindsurfWindsurf

Vérifie définitions, fraîcheur, filtres, responsables, systèmes source et contradictions évidentes pour savoir si les chiffres sont utilisables.

  • Explique si les chiffres sont prêts pour décision, obsolètes, incohérents ou sans contexte.
  • Vérifie définitions, filtres, périodes, responsable, dernière mise à jour, source et caveats connus.
  • Sépare problèmes cosmétiques et problèmes qui peuvent changer une décision business.
  • Renvoie niveau de confiance, risques, questions pour l'responsable et corrections avant partage.
VousAujourd'hui

Une équipe ouvre un tableau en réunion, remarque un chiffre étrange et passe la discussion à débattre de sa fiabilité.

Avec /metrics-dashboard

Lancez /dashboard-audit avant la réunion pour trouver données obsolètes, définitions floues, filtres risqués et questions responsable.

1 Partager le contexte2 Vérifier définitions et fraîcheur3 Signaler risques de décision4 Préparer questions responsable

Pour qui

Ingénieur analytics

Revoir confiance, définitions, fraîcheur source et bloqueurs de tableau.

Voir les compétences de ce rôle
Responsable produit

Savoir si les métriques produit sont sûres pour lancement ou roadmap.

Voir les compétences de ce rôle
Responsable Revenue Operations

Vérifier les tableaux revenus avant forecast, revue commerciale ou leadership.

Voir les compétences de ce rôle

Ce qu'il fait

Revue leadership

Vérifier si un tableau de bord peut servir en business review hebdomadaire.

Contrôle de confiance métrique

Trouver pourquoi des chiffres semblent faux, obsolètes ou différents d'une autre source.

QA avant lancement

Revoir définitions, filtres et responsables avant mise en ligne d'un nouveau tableau.

Fonctionnement

1

Partagez captures, définitions de métriques, filtres, extraits SQL ou chiffres exportés.

2

Précisez la décision que le tableau de bord doit soutenir.

3

La compétence vérifie fraîcheur, définitions, filtres, alignement des sources et contradictions.

4

Un humain confirme l'responsable source, corrige les bloqueurs et décide si le tableau peut être utilisé.

Options d'entrée

Preuves du tableau

Captures, export, définitions, filtres, timestamp de refresh ou SQL.

Exemple

Ce que l'utilisateur colle
Tableau : Weekly Revenue Overview.
Décision : leadership décidera si le plan de recovery Q3 fonctionne.

Observé :
- Le graphique revenue dit que bookings +18%.
- Le rapport CRM dit que commit forecast -9%.
- Dernier refresh vendredi 18:00.
- Le filtre exclut la région Enterprise via une vue sauvegardée.
- Responsable listé : RevOps Analytics, mais l'responsable est parti le mois dernier.

Besoin : peut-on utiliser ce tableau lundi ?
Résultat utile
Niveau de confiance
Ne pas utiliser comme source principale de décision. Le tableau peut donner un contexte directionnel, mais deux bloqueurs peuvent changer la décision leadership.
Bloqueurs
Enterprise est exclu par filtre sauvegardé et l'responsable est obsolète. Comme Enterprise peut changer bookings et forecast, le tableau n'est pas prêt pour décision.
Risque de fraîcheur
Le refresh vendredi peut suffire pour lundi seulement si les changements CRM du week-end sont non matériels. Confirmer horaire de refresh et dernier job réussi.
Questions responsable
Qui possède ce tableau maintenant ? Enterprise doit-il être inclus ? Bookings et commit forecast sont-ils volontairement des métriques différentes ?
Correction avant réunion
Réinitialiser le filtre, assigner un responsable, rafraîchir les données et ajouter une note expliquant bookings vs commit forecast.

Métriques améliorées

Qualité des données
+10-25%
Produit & Ingénierie
Fraîcheur des données
+15-30%
Produit & Ingénierie
Confiance dans les métriques
+25-40%
Produit & Ingénierie

Compatible avec

Google Sheets
manuel

Revoir exports, comparaisons et questions responsable.

DataHub
manuel

Vérifier responsableship, lignage, fraîcheur et contexte source.

Snowflake
manuel

Vérifier fraîcheur source, tables et données warehouse.

SQL
manuel

Vérifier définitions et requêtes source si disponibles.

Partout

Autonome
Aucune configuration requise

Paste the notes, exports, screenshots, or summaries you already have. The skill works without a connected system.

Connecté
CRM + outils intégrés

Connect the relevant support, analytics, CRM, or data tool when you want fresher source evidence.

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Tableau de bord de métriques

Source public : https://github.com/phuryn/pm-skills/blob/HEAD/pm-product-discovery/skills/metrics-dashboard/SKILL.md

Commande d'installation : npx skills add phuryn/pm-skills@metrics-dashboard

À quoi elle sert

Vérifie définitions, fraîcheur, filtres, responsables, systèmes source et contradictions évidentes pour savoir si les chiffres sont utilisables.

Pour utilisateur métier

Utilisez-la pour concevoir ou vérifier un tableau de bord de métriques avant une décision métier. Elle doit expliquer quoi fournir, ce que l'IA renvoie, les risques à vérifier et la décision humaine restante.

Garde-fous

  • Garder les chiffres, dates, noms d'outils, commandes, identifiants, URLs et règles fournis par l'utilisateur.
  • Ne pas inventer de métrique, source, responsable, décision ou risque absent des éléments fournis.
  • Signaler clairement ce qui doit être confirmé par un humain avant publication, mise à jour d'outil ou décision.

Documents de référence

Source Tableau de bord de métriques

Source public : https://github.com/phuryn/pm-skills/blob/HEAD/pm-product-discovery/skills/metrics-dashboard/SKILL.md

Commande d'installation : npx skills add phuryn/pm-skills@metrics-dashboard

Le document source public est en anglais. Cette page catalogue conserve le lien source et présente une synthèse française orientée utilisateur métier.

Tableau de bord de métriques

Source public : https://github.com/phuryn/pm-skills/blob/HEAD/pm-product-discovery/skills/metrics-dashboard/SKILL.md

Commande d'installation : npx skills add phuryn/pm-skills@metrics-dashboard

À quoi elle sert

Vérifie définitions, fraîcheur, filtres, responsables, systèmes source et contradictions évidentes pour savoir si les chiffres sont utilisables.

Pour utilisateur métier

Utilisez-la pour concevoir ou vérifier un tableau de bord de métriques avant une décision métier. Elle doit expliquer quoi fournir, ce que l'IA renvoie, les risques à vérifier et la décision humaine restante.

Garde-fous

  • Garder les chiffres, dates, noms d'outils, commandes, identifiants, URLs et règles fournis par l'utilisateur.
  • Ne pas inventer de métrique, source, responsable, décision ou risque absent des éléments fournis.
  • Signaler clairement ce qui doit être confirmé par un humain avant publication, mise à jour d'outil ou décision.
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