cto-review

cto-review skill 개요

cto-review가 하는 일

cto-review는 아키텍처, 스케일링, 기술 부채, 채용, build-vs-buy 결정을 비용이 큰 약속으로 굳어지기 전에 검증해 보는 전략적 엔지니어링 리뷰 skill입니다. /cs:cto-review <plan> 명령 패턴을 중심으로 설계되어 있으며, CTO 관점의 압박 질문을 던집니다. 시스템은 어디에서 깨지는지, 어떤 부채가 병목으로 바뀌고 있는지, 팀이 이 계획을 감당할 수 있는지, 직접 만드는 것보다 구매가 더 합리적인지 등을 확인합니다.

Strategic Planning 결정에 가장 잘 맞는 경우

cto-review skill은 막연한 아이디어가 아니라 이미 구체적인 계획이 있을 때 가장 유용합니다. 새 데이터베이스 도입 승인, 트래픽 10배 증가 대비, 레거시 시스템 재구축 여부 판단, 플랫폼 마이그레이션 평가, 리더십 대상 기술 전략 리뷰 준비 같은 상황에 잘 맞습니다. 특히 엔지니어링 선택이 예산, 채용, 신뢰성, 장기 실행 리스크에 영향을 주는 Strategic Planning에 적합합니다.

일반 프롬프트와 다른 점

일반적인 AI 프롬프트는 넓은 범위의 아키텍처 조언을 내놓을 수 있습니다. cto-review는 대화를 여섯 가지 의사결정 질문에 집중시켜 스케일링 절벽, 기술 부채의 주간 비용, 팀 온보딩 제약, 3년 총소유비용을 드러내도록 합니다. 이 구조 덕분에 열린 브레인스토밍보다 임원 리뷰, 아키텍처 승인, 사전 커밋 리스크 분석에 더 적합합니다.

도입 전에 알아둘 점

이 skill의 저장소 경로에는 단일 SKILL.md만 있으며, skill 폴더 안에는 로컬 README.md, metadata.json, rules, resources, 번들 helper scripts가 없습니다. 소스는 더 넓은 cto-advisor 영역 아래의 상대 경로로 analyzer scripts를 참조하므로, 해당 명령에 의존하기 전에 설치된 환경에서 script가 실제로 있는지 확인해야 합니다. cto-review의 핵심 가치는 리뷰 프레임워크에 있으며, 자동화에는 추가 설정이 필요할 수 있습니다.

cto-review skill 사용 방법

cto-review 설치와 저장소 확인

skill manager를 사용해 GitHub skill collection에서 설치합니다. 예를 들면 다음과 같습니다.

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill cto-review

설치 후 다음 파일을 엽니다.

c-level-advisor/c-level-agents/skills/cto-review/SKILL.md

이 파일에는 명령, 트리거 조건, 여섯 가지 CTO 질문이 들어 있으므로 먼저 읽어야 합니다. agent 환경이 상대 경로를 보존한다면 주변 저장소도 함께 확인하세요. 이 skill은 로컬 폴더 바깥의 script를 참조합니다. 예를 들면 cto-advisor/scripts/tech_debt_analyzer.py, cto-advisor/scripts/team_scaling_calculator.py가 있습니다.

skill에 제공해야 할 입력

cto-review를 제대로 활용하려면 skill이 가정을 검증할 수 있을 만큼 운영 정보가 담긴 계획을 제공해야 합니다. 다음을 포함하세요.

• 현재 규모: 사용자 수, 초당 요청 수, 데이터 볼륨, 테넌트, 리전, 트랜잭션 수
• 목표 규모: 예상 성장, 10배 시나리오, 출시 이벤트, 엔터프라이즈 확장, 마이그레이션 기한
• 아키텍처: 서비스, datastore 선택, 큐, 의존성, 배포 모델, 신뢰성 목표
• 제약 조건: 예산, 팀 규모, 채용 계획, 컴플라이언스, 벤더 한계, 마감일, SLO
• 검토할 결정: 승인, 연기, 구매, 구축, 재구축, 마이그레이션, 실험 실행

약한 입력: “Review our new architecture.”

더 나은 입력: “Use cto-review for Strategic Planning. We are moving from a monolith on PostgreSQL to event-driven services before expanding from 50k to 500k monthly active users. Current p95 API latency is 700ms during peak, writes are concentrated on one primary DB, the team has 8 engineers and plans to hire 4 more. Review scaling cliffs, tech debt cost, team ramp risk, and whether managed event streaming is better than building our own platform.”

실무에서의 cto-review 사용 흐름

먼저 skill이 사용하는 명령 스타일에 맞춰 계획을 붙여 넣습니다.

/cs:cto-review <your plan>

일반적인 에세이가 아니라 의사결정에 바로 쓸 수 있는 출력을 요청하세요. 유용한 출력 형식은 다음과 같습니다.

• “List the top 5 approval blockers.”
• “Identify the first scaling cliff and the evidence needed to confirm it.”
• “Compare build vs buy over three years.”
• “Separate reversible experiments from irreversible commitments.”
• “Give the questions I should ask the engineering lead before approval.”

첫 답변이 지나치게 추측에 가깝다면 모델에게 “try again”을 요청하기보다 빠진 사실을 보강하세요. 이 skill은 계획을 집요하게 검토하도록 설계되어 있습니다. 실제 부하 데이터, 비용 추정치, 인력 가정, 장애 이력을 제공할수록 가치가 커집니다.

먼저 확인해야 할 파일과 명령

확인된 skill 파일은 SKILL.md뿐입니다. 이 파일에는 예시 script 호출이 포함되어 있지만, 이 특정 skill 폴더에는 로컬 script가 없습니다. script를 워크플로에 포함하기 전에 설치 후 다음 경로가 존재하는지 확인하세요.

../../../skills/cto-advisor/scripts/tech_debt_analyzer.py

../../../skills/cto-advisor/scripts/team_scaling_calculator.py

해당 파일이 없다면 프롬프트에 직접 기술 부채 목록과 팀 확장 가정을 제공해 cto-review 가이드를 수동으로 사용할 수 있습니다.

cto-review skill FAQ

cto-review는 초보자에게도 적합한가요?

검토할 구체적인 엔지니어링 결정이 있다면 적합합니다. 다만 시스템 설계, 클라우드 아키텍처, 데이터베이스 선택을 처음부터 가르치는 입문 튜토리얼은 아닙니다. 주니어 창업자나 제품 리더도 비즈니스 목표를 제공하고 agent에게 기술 리스크를 의사결정 질문으로 바꿔 달라고 요청하면 효과적으로 사용할 수 있습니다. 단, 최종 판단에는 경험 많은 엔지니어가 참여하는 것이 좋습니다.

cto-review를 쓰지 말아야 할 때는 언제인가요?

작은 구현 선택, 일반적인 코드 리뷰, 티켓 정리, 좁은 범위의 결함 디버깅에는 cto-review를 사용하지 않는 편이 좋습니다. 아직 아무 계획도 없는 단계에도 잘 맞지 않습니다. 잘못된 판단의 비용이 큰 경우에 사용하세요. 예를 들어 플랫폼 마이그레이션, 고비용 벤더 결정, 스케일링 투자, 신뢰성 재설계, 채용 계획, 재구축 제안 같은 상황입니다.

아키텍처 리뷰 프롬프트와 어떻게 다른가요?

아키텍처 리뷰 프롬프트는 보통 디자인 패턴, 구성 요소, 트레이드오프를 점검합니다. cto-review skill은 여기에 임원 관점의 압박을 더합니다. 부채의 주간 비용, 팀 확장 가능성, 실패 임계점, build-vs-buy 경제성을 따집니다. 그래서 처음부터 완전한 reference architecture를 만드는 용도보다는 go/no-go 리뷰에 더 적합합니다.

cto-review에는 참조된 script가 꼭 필요한가요?

아니요. 핵심 cto-review skill은 SKILL.md에 있는 구조화된 리뷰 방법입니다. 참조된 script가 있으면 분석을 보강할 수 있지만, 프롬프트만으로도 skill을 실행할 수 있습니다. 로컬 설치 환경에 파일이 존재하는지 확인하기 전까지는 script 지원을 선택 사항으로 보세요.

cto-review skill 개선 방법

판단을 요청하기 전에 cto-review 입력을 보강하기

가장 흔한 실패 패턴은 숫자 없이 CTO 리뷰를 요청하는 것입니다. 대략적인 범위라도 추가하세요. 예를 들어 “current write rate is 2k/min,” “expected peak is 10x after launch,” “vendor quote is $180k/year,” “team has two backend engineers with no Kafka experience.” 같은 정보가 있으면 cto-review가 일반적인 리스크가 아니라 실제 스케일링 절벽을 찾아낼 수 있습니다.

추천만 묻지 말고 증거의 빈틈을 요청하기

좋은 cto-review 가이드는 승인 전에 무엇을 측정해야 하는지 알려줘야 합니다. “What evidence is missing?” 또는 “Which assumptions need a load test, cost model, prototype, or vendor reference call?”처럼 물어보세요. 이렇게 하면 출력이 실행 계획으로 바뀌고, 그럴듯하지만 검증되지 않은 아키텍처 조언에서 오는 과신을 줄일 수 있습니다.

의사결정 제약으로 반복 검토하기

첫 리뷰가 끝나면 결정을 더 좁히세요. 예를 들어 “Assume we cannot hire until Q3,” “Assume downtime must stay under 30 minutes,” 또는 “Assume build-vs-buy must be justified over three years.”처럼 가정합니다. 제약 조건은 skill이 가능한 모든 기술적 우려를 나열하는 대신, 리더십에 중요한 트레이드오프를 우선순위화하도록 만듭니다.

조직에 맞게 skill 확장하기

팀 환경에서 cto-review를 개선하려면 SLO, 장애 이력, 클라우드 비용 임계값, 승인된 벤더, 보안 요구사항, architecture decision record 템플릿에 대한 내부 체크리스트를 추가하세요. 참조된 analyzer scripts를 사용한다면, 이후 사용자가 누락된 상대 경로 파일 때문에 막히지 않도록 skill 근처에 경로와 예상 입력을 문서화하세요.