feature-flags-architect

Visão geral da skill feature-flags-architect

Para que serve feature-flags-architect

feature-flags-architect é uma skill de engenharia para planejar, revisar, auditar e limpar feature flags como parte de um ciclo de vida de release, em vez de tratá-las como if espalhados pelo código. Ela é mais indicada para equipes que trabalham com entrega progressiva, lançamentos de alto risco, experimentos, kill switches ou escolha de provedores em ferramentas como LaunchDarkly, GrowthBook, Statsig, Unleash, Flipt ou um sistema de flags próprio.

Usuários ideais e tarefas que a skill ajuda a resolver

Use esta skill quando precisar de um plano concreto de rollout, um template de solicitação de flag, detecção de flags obsoletas, documentação de kill switch ou uma análise de trade-offs entre provedores. Ela é especialmente útil para release engineers, equipes de plataforma, staff engineers e product engineers que precisam responder: isso deve ser uma flag? De que tipo? Quem é o dono? Como será o rollout? Quais métricas interrompem o lançamento? Quando a flag será removida?

O que a torna diferente de um prompt genérico

Um prompt comum pode sugerir “use uma feature flag”; feature-flags-architect força a discussão de um ciclo de vida completo: solicitação → desenho → entrega → ramp-up → limpeza → arquivamento. O repositório inclui referências práticas sobre taxonomia de flags, ciclo de vida, comparação de provedores e estratégias de rollout, além de scripts Python usando stdlib para varredura de dívida de flags, planejamento de rollout e auditorias de kill switch.

Principais pontos antes de adotar

A skill funciona melhor quando seu repositório tem chamadas de flags reconhecíveis e um registro escrito de flags, como docs/feature-flags.md. Os scanners procuram padrões comuns como isEnabled(...), useFlag(...), variation(...) no estilo LaunchDarkly e chamadas de SDK para Unleash, GrowthBook ou Statsig. Se sua organização usa wrappers muito customizados, espere adaptar os padrões de regex antes de confiar nos resultados de auditoria.

Como usar a skill feature-flags-architect

Instalação de feature-flags-architect e caminho no repositório

Instale a skill a partir da fonte no GitHub usando seu gerenciador de skills, por exemplo:

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill feature-flags-architect

O código-fonte fica em:

engineering/skills/feature-flags-architect

Depois da instalação, leia primeiro SKILL.md e então examine assets/flag_request_template.md, references/flag_taxonomy.md, references/flag_lifecycle.md, references/rollout_strategies.md e references/provider_comparison.md. Para uso operacional, revise scripts/flag_debt_scanner.py, scripts/kill_switch_audit.py e scripts/rollout_planner.py.

Entradas de que a skill precisa para gerar uma boa resposta

Para tirar melhor proveito de feature-flags-architect, forneça mais contexto do que “adicione uma flag”. Inclua o nome da funcionalidade, nível de risco, fluxo afetado, tempo de vida esperado, responsável, provedor atual, locais no código, métricas, alvo do rollout e regra de limpeza.

Prompt fraco:

Add a flag for the new checkout.

Prompt mais forte:

Use feature-flags-architect for Deployment. We are launching new-checkout-flow in a TypeScript service using LaunchDarkly. It affects payment confirmation and order creation. Start at 1%, target 100% in 21 days, abort if error rate rises by more than 1 percentage point or p99 latency exceeds baseline by 20%. Owner is payments-platform. Produce a flag request, rollout plan, kill-switch criteria, tests, and cleanup conditions.

Isso dá à skill contexto suficiente para classificar a flag, escolher um ramp-up mais seguro e definir regras mensuráveis de interrupção.

Fluxo sugerido para uma nova flag

Comece por assets/flag_request_template.md e preencha todos os campos antes de abrir um PR. Depois, peça à skill que classifique a flag como Release, Experiment, Operational ou Permission usando references/flag_taxonomy.md. Em seguida, gere um plano de rollout com as estratégias baseadas em risco de references/rollout_strategies.md. Antes do merge, execute ou adapte scripts/kill_switch_audit.py para garantir que toda flag no código tenha dono, tipo, kill switch e entrada em dashboard.

Uma saída de alta qualidade deve incluir um único ponto de decisão no código, comportamento OFF por padrão em produção para flags de release, testes dos ramos ON/OFF, link para dashboard, limites concretos de interrupção e um gatilho de limpeza, como “remover após 100% de rollout por 7 dias sem incidentes”.

Fluxo sugerido para limpeza e auditorias

Para flags obsoletas, execute o scanner de dívida de flags contra seu repositório e ajuste os limites:

python scripts/flag_debt_scanner.py --repo /path/to/repo --max-age-days 90 --min-uses 2

Use o resultado como uma fila de revisão, não como uma lista de exclusão automática. Peça ao feature-flags-architect para agrupar os achados em remoções seguras, itens que precisam de revisão do responsável e flags permanentes de permissão/operacionais. Para verificar prontidão de kill switch, cruze as flags no código com seu registro usando kill_switch_audit.py; isso é mais útil como um gate antes do merge ou durante um congelamento de release.

FAQ da skill feature-flags-architect

feature-flags-architect é só para LaunchDarkly?

Não. A skill feature-flags-architect cobre LaunchDarkly, GrowthBook, Statsig, Unleash, Flipt e abordagens DIY. A referência de comparação de provedores ajuda a decidir com base em quantidade de flags, targeting, requisitos de auditoria, necessidades de experimentação, self-hosting e orçamento. LaunchDarkly tende a se encaixar em programas corporativos grandes; GrowthBook e Unleash são opções self-hostable comuns; Flipt é mais leve; DIY só é realista para necessidades simples.

Quando eu não deveria usar uma feature flag?

Não adicione uma flag para toda mudança. A skill questiona explicitamente flags de baixo valor: mudanças cosméticas, alterações sem valor de rollback, flags duplicadas ou flags sem critérios de limpeza. Se um deploy direto for mais seguro e simples, use esse caminho. Feature flags aumentam a superfície operacional, criam ramos de teste, elevam o risco de código obsoleto e exigem responsabilidade clara.

Iniciantes conseguem usar esta skill?

Sim, desde que sigam os templates. As referências de taxonomia e ciclo de vida tornam a skill amigável para iniciantes porque transformam perguntas vagas de release em checklists. Ainda assim, iniciantes devem envolver uma pessoa revisora experiente em domínios de alto risco, como pagamentos, autenticação, migrações de dados, autorização ou comportamento de infraestrutura, onde um default ou uma regra de targeting incorreta pode causar incidentes em produção.

Por que isso é melhor do que pedir um plano de rollout?

Um prompt simples de rollout geralmente entrega percentuais genéricos. feature-flags-architect conecta o rollout a risco, monitoramento, gatilhos de kill switch, ownership, limpeza e restrições do provedor. Ela também inclui scripts capazes de inspecionar código real, o que a torna mais útil em fluxos de Deployment nos quais você precisa de evidências do repositório, e não apenas de uma recomendação isolada.

Como melhorar a skill feature-flags-architect

Melhore os resultados de feature-flags-architect com mais contexto

O insumo mais importante é especificidade operacional. Forneça métricas de baseline, coortes-alvo, nome do provedor, detalhes de SDK/wrapper, defaults por ambiente, prazo de release, preocupações com blast radius e o que conta como “ruim”. Em vez de pedir “um rollout seguro”, diga “authentication path, 2M daily users, abort on login failure +0.5pp, p99 latency x1.15, start with internal users, hold each ring 48 hours.”

Adapte os scripts ao seu codebase

Os scripts Python incluídos usam padrões comuns de regex e extensões de código padrão. Melhore a precisão adicionando os nomes dos wrappers internos, locais de arquivos de configuração, formato do registro e diretórios a ignorar. Se suas flags são declaradas em YAML, Terraform, migrações de banco de dados ou clientes gerados, amplie a descoberta para além do código de aplicação. Trate a saída dos scripts como um sinal para revisão, não como uma fonte perfeita da verdade.

Fique atento a modos comuns de falha

As maiores falhas são donos vagos, flags de release “temporárias” que viram permanentes, verificações condicionais espalhadas, ausência de testes do ramo OFF, kill switches sem documentação e datas de limpeza que nunca acionam uma ação. Peça à skill para apontar esses problemas explicitamente na saída de revisão de código. Uma boa revisão deve dizer quais flags devem ser rejeitadas, quais precisam de um runbook mais forte e quais deveriam virar flags de permissão ou operacionais em vez de flags de release.

Itere depois da primeira saída

Depois da primeira resposta, peça ao feature-flags-architect para ajustá-la às suas restrições: “reduce rollout duration to 10 days,” “make this work for Unleash,” “convert this into a PR checklist,” “write the docs/feature-flags.md entry,” ou “turn scanner findings into cleanup tickets.” Os melhores resultados vêm de usar a skill como uma revisora de engenharia de release, não apenas como uma geradora pontual.