Agent skill

metrics-tracking

アジャイル開発におけるメトリクス追跡と分析のためのスキル。 ベロシティ、リードタイム、DORA 4メトリクスの計測・可視化・改善を支援する。 データ駆動の意思決定と継続的改善を実現する。 Anchors: • Accelerate (Nicole Forsgren) / 適用: DORA 4メトリクス設計 / 目的: 科学的根拠に基づくメトリクス選定 • Observability Engineering (Charity Majors) / 適用: 計測システム実装 / 目的: 信頼性の高いデータ収集 • The Lean Startup (Eric Ries) / 適用: Build-Measure-Learn / 目的: 改善サイクルの確立 Trigger: Use when measuring team performance, tracking velocity, analyzing lead time, implementing DORA metrics, or building metrics dashboards. metrics, velocity, burndown, lead time, DORA, deployment frequency, change failure rate, MTTR

Stars 163
Forks 31

Install this agent skill to your Project

npx add-skill https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry/tree/main/skills/devops/metrics-tracking-daishiman-aiworkfloworchestrat

SKILL.md

Metrics Tracking

概要

アジャイル開発チームのパフォーマンスを可視化し、データ駆動の意思決定と継続的改善を実現するためのスキル。DORA 4メトリクス(デプロイ頻度、リードタイム、変更失敗率、MTTR)を中核に、チーム固有のメトリクス計測システムを構築する。

ワークフロー

Phase 1: メトリクス定義

目的: ビジネスゴールに紐付いた計測対象メトリクスを定義する

アクション:

  1. ビジネスゴール(市場投入速度、品質向上等)を特定
  2. DORA 4メトリクスとの整合性を確認
  3. 計測可能性(データソース、取得コスト)を検証
  4. 計測間隔とデータ保持期間を決定
  5. チームへの説明計画を策定

Task: agents/define-metrics.md を参照

Phase 2: 計測実装

目的: メトリクス収集システムを構築し、自動化を確立する

アクション:

  1. 計測ツール(Jira、GitHub、Grafana等)を設定
  2. データパイプラインを構築
  3. ダッシュボードを作成
  4. 異常検知アラートを設定
  5. scripts/validate-metrics.mjs で計測の妥当性を検証

Task: agents/implement-collection.md を参照

Phase 3: 分析と改善

目的: メトリクスデータを分析し、継続的改善を推進する

アクション:

  1. 週次・月次のメトリクスレビューを実施
  2. トレンド分析と根本原因分析を実行
  3. 改善施策を立案・実施・効果測定
  4. scripts/log_usage.mjs で分析結果を記録

Task: agents/analyze-improve.md を参照

Task仕様ナビ

Task 起動タイミング 入力 出力
define-metrics Phase 1開始時 ビジネスゴール、現状プロセス メトリクス定義書
implement-collection Phase 2開始時 メトリクス定義書 計測システム、ダッシュボード
analyze-improve Phase 3開始時 収集データ 分析レポート、改善計画

詳細仕様: 各Taskの詳細は agents/ ディレクトリを参照

ベストプラクティス

すべきこと

推奨事項 理由
ビジネスゴールからメトリクスを逆算する 意味のある指標を選定できる
DORA 4メトリクスを基本セットとして採用 科学的に検証された指標
チーム単位でメトリクスを公開する 心理的安全性を確保
3-5スプリント分のトレンドで判断する 単発の変動に惑わされない
計測システムを自動化する 手動入力の負荷を排除

避けるべきこと

禁止事項 問題点
個人のベロシティを計測・公開する 心理的安全性の低下
計測しやすさだけでメトリクスを選ぶ ビジネス価値との乖離
単一メトリクスで意思決定する ゲーミングのリスク
異常値を調査せず無視する 改善機会の損失
時系列データを保持しない トレンド分析が不可能

リソース参照

scripts/(決定論的処理)

スクリプト 機能
scripts/log_usage.mjs 分析結果と改善実績の記録
scripts/validate-metrics.mjs メトリクス計測設定の検証

references/(詳細知識)

リソース パス 読込条件
基本概念 references/basics.md 初回利用時
実装パターン references/patterns.md 計測システム構築時
DORAフレームワーク references/dora-framework.md 高度な分析時

変更履歴

Version Date Changes
2.0.0 2026-01-02 18-skills.md仕様完全準拠版として再構築
1.2.0 2025-12-31 Triggers、Anchors追加
1.1.0 2025-12-24 初版作成

Didn't find tool you were looking for?

Be as detailed as possible for better results