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Opensearch Dashboard (Grade A)Habilidade de desenvolvimento testada para segurança para Claude AI. Grau A. Gere objetos salvos do OpenSearch Dashboard (Kibana) — padrões de índice, visualizações e painéis como JSON.

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Daniel NikulshynAvaliado por Daniel Nikulshyn·Atualizado julho de 2026

Visão geral

Opensearch Dashboard (Grade A) é uma habilidade de desenvolvimento testada para segurança para Claude AI que gera objetos salvos do OpenSearch Dashboard (Kibana) - padrões de índice, visualizações e painéis como JSON. É usado quando o usuário solicita criar painéis, gráficos ou visualizações para OpenSearch/Elasticsearch/Kibana. A ferramenta requer um nome ou padrão de índice, nomes e tipos de campos e requisitos de visualização para gerar os objetos salvos do OpenSearch Dashboard / Kibana. Ela consiste em cinco etapas: identificação de padrões de índice, determinação de tipos de visualização, design de cada visualização, geração de modelos JSON de visualização e composição de layouts de painel. Esta ferramenta pode gerar objetos salvos exportáveis do OpenSearch Dashboard / Kibana (padrões de índice, visualizações, painéis) como NDJSON para importação.

Funcionalidades principais

  • Geração de padrões de índice
  • Design e geração de visualização
  • Composição e layout do painel
  • Suporte a vários tipos de visualização
  • Definição de agregação de métrica e bucket

Preços

Modelo
Free
Categoria
Habilidades
Avaliação
Ainda sem avaliações

Casos de uso

Criando um painel para análise de logs

Use o Opensearch Dashboard para gerar um painel com visualizações para análise de logs, incluindo gráficos de linha para tendências ao longo do tempo e gráficos de barras para distribuição de erros.

Desenhando uma visualização para dados de vendas

Use o Opensearch Dashboard para criar uma visualização para dados de vendas, incluindo um mapa de calor para análise de correlação e uma métrica para vendas totais.

Prós e contras

Prós

  • Gera objetos salvos exportáveis do OpenSearch Dashboard / Kibana como NDJSON para importação
  • Suporta vários tipos de visualização, incluindo gráficos de linha, gráficos de barras e mapas de calor
  • Permite que os usuários definam agregações de métrica e bucket para visualizações

Contras

  • Requer conhecimento do nome ou padrão de índice, nomes e tipos de campos e requisitos de visualização
  • Pode ser complexo de usar para usuários sem experiência com OpenSearch ou Kibana

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Perguntas e respostas

Why You Should Use This?

| Audience | Key Benefits | | -------------------- | ------------------------------------------------------------------------------------------------- | | Individual | 30%+ token savings, stop repeating standards, security guardrails, instant scaffolding | | Teams | Consistent AI behavior, day-one onboarding, codified patterns, compounding cost savings | | Organizations | Always-on compliance, same standards across 1,000 projects, central governance, measurable ROI |

Asked by Daniel Schmidt · May 28, 2026

What it detects?

| Category | Signals | | ------------------ | ------------------------------------------------------------------------------------------ | | Language | tsconfig.json, go.mod, Cargo.toml, requirements.txt, pom.xml, file extensions | | Framework | Dependencies in package.json / requirements.txt (React, Express, Django, Spring, etc.) | | Database | ORM configs (prisma/, sequelize, typeorm), .sql files, migration folders | | Testing | jest.config., vitest, pytest, cypress/, playwright.config. | | Infrastructure | Dockerfile, terraform/, cdk.json, serverless.yml, cloud SDK deps | | CI/CD | .github/workflows/, .gitlab-ci.yml, Jenkinsfile |

Asked by Priya Nair · May 26, 2026

What's Inside?

| Layer | Count | What It Does | How It's Triggered | | ------------- | ----- | ------------------------------------------------- | ----------------------------------- | | Rules | 47 | Enforces coding standards on every AI interaction | Automatically — always on | | Agents | 62 | Specialized assistants for complex tasks | On demand — /agent-name | | Skills | 50 | Step-by-step guided workflows with checklists | Contextually — when patterns match | | Commands | 37 | Lightweight, token-efficient quick actions | On demand — /command | | Hooks | 12 | Automation scripts in the AI loop | Event-driven — before/after actions | | Templates | 9 | Scaffolding for handlers, components, tests, etc. | Referenced by skills and agents |

Asked by Hana Kobayashi · May 25, 2026

Para quem é este?

| Público | Benefício | | ------------------- | ------------------------------------------------------------------- | | Desenvolvedores solo | Comportamento de IA consistente sem repetir a mesma informação a cada sessão | | Equipes | Padrões compartilhados; todos recebem os mesmos limites de segurança e convenções | | Empresas | Segurança, conformidade e eficiência de tokens integradas desde o primeiro dia |

Asked by Tunde Balogun · Apr 4, 2026

What knowledge is required to use Opensearch Dashboard?

Users need knowledge of index name or pattern, field names and types, and visualization requirements, which can be complex for inexperienced users.

Asked by Ines Fernandes · Nov 14, 2025

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