feature-flags-architect

feature-flags-architect skill 概覽

feature-flags-architect 適合用來做什麼

feature-flags-architect 是一項工程技能，協助你以「發布生命週期」的角度規劃、審查、稽核與清理 feature flags，而不是讓旗標散落成一堆 if statement。它特別適合正在做漸進式發布、風險較高的上線、實驗、kill switch，或需要在 LaunchDarkly、GrowthBook、Statsig、Unleash、Flipt、自建 flag system 等工具之間做 provider selection 的團隊。

最適合的使用者與要完成的任務

當你需要具體的 rollout plan、flag request template、stale flag detection、kill-switch documentation，或 provider 取捨討論時，就適合使用這項 skill。它尤其適合 release engineers、platform teams、staff engineers 與 product engineers，用來回答這些問題：這個變更該不該做成 flag？它是哪一種類型？誰負責？如何逐步放量？哪些 metrics 會觸發中止？什麼時候移除？

它和一般 prompt 有什麼不同

一般 prompt 可能只會建議「use a feature flag」；feature-flags-architect 會要求完整生命週期：request → design → ship → ramp → cleanup → archive。此 repository 內含可實務參考的 flag taxonomy、lifecycle、provider comparison 與 rollout strategies，並提供以 stdlib Python 撰寫的 scripts，可用於 flag debt scanning、rollout planning 與 kill-switch audits。

採用前需要評估的重點

feature-flags-architect 在你的 repository 具備可辨識的 flag calls，以及像 docs/feature-flags.md 這類書面 flag registry 時效果最好。它的 scanners 會尋找常見 patterns，例如 isEnabled(...)、useFlag(...)、LaunchDarkly 風格的 variation(...)，以及 Unleash、GrowthBook 或 Statsig 的 SDK calls。如果你的組織大量使用客製化 wrappers，請預期在依賴 audit results 之前，需要先調整 regex patterns。

如何使用 feature-flags-architect skill

feature-flags-architect 安裝方式與 repository 路徑

使用你的 skill manager 從 GitHub source 安裝此 skill，例如：

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

Source 位於：

engineering/skills/feature-flags-architect

安裝後，先閱讀 SKILL.md，接著檢視 assets/flag_request_template.md、references/flag_taxonomy.md、references/flag_lifecycle.md、references/rollout_strategies.md 與 references/provider_comparison.md。若要用於實際營運流程，請再查看 scripts/flag_debt_scanner.py、scripts/kill_switch_audit.py 與 scripts/rollout_planner.py。

讓 skill 產出有用結果所需的輸入

若要有效使用 feature-flags-architect，不要只說「add a flag」。請提供 feature name、risk level、affected path、expected lifetime、owner、current provider、code locations、metrics、rollout target 與 cleanup rule。

較弱的 prompt：

Add a flag for the new checkout.

較好的 prompt：

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.

這能讓 skill 有足夠脈絡來分類 flag、選擇較安全的 ramp，並定義可量測的 abort rules。

新增 feature flag 的建議工作流程

先從 assets/flag_request_template.md 開始，在開 PR 前把每個欄位填完整。接著請 skill 依照 references/flag_taxonomy.md，將 flag 分類為 Release、Experiment、Operational 或 Permission。然後使用 references/rollout_strategies.md 中以風險為基礎的策略產生 rollout plan。合併前，執行或調整 scripts/kill_switch_audit.py，確保每個 code flag 都有 owner、type、kill switch 與 dashboard entry。

高品質的輸出應包含：程式碼中只有一個 decision point；release flags 在 production 預設為 OFF；ON/OFF branch tests；dashboard link；具體的 abort thresholds；以及 cleanup trigger，例如「remove after 100% rollout for 7 days with no incidents」。

清理與稽核的建議工作流程

針對 stale flags，對你的 repository 執行 flag debt scanner，並調整 thresholds：

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

請把結果當作 review queue，而不是 automatic delete list。請 feature-flags-architect 將 findings 分組為 safe removals、needs-owner-review，以及 permanent permission/operational flags。若要檢查 kill-switch readiness，可使用 kill_switch_audit.py 將 code flags 與你的 registry 交叉比對；這最適合作為 pre-merge 或 release-freeze gate。

feature-flags-architect skill 常見問題

feature-flags-architect 只適用於 LaunchDarkly 嗎？

不是。feature-flags-architect skill 涵蓋 LaunchDarkly、GrowthBook、Statsig、Unleash、Flipt 與 DIY approaches。provider comparison reference 可協助你根據 flag count、targeting、audit requirements、experimentation needs、self-hosting 與 budget 做判斷。LaunchDarkly 適合大型企業級計畫；GrowthBook 與 Unleash 是常見可 self-host 的選項；Flipt 較輕量；DIY 只有在需求單純時才比較實際。

什麼時候不該使用 feature flag？

不要為每個變更都加 flag。這項 skill 會明確挑戰低價值 flags：純視覺調整、沒有 rollback value 的變更、重複 flags，或缺少 cleanup criteria 的 flags。如果 direct deploy 更安全也更簡單，就應該採用 direct deploy。Feature flags 會增加 operational surface area、testing branches、stale code risk 與 ownership requirements。

初學者可以使用這項 skill 嗎？

可以，只要照著 templates 執行。taxonomy 與 lifecycle references 讓它對初學者友善，因為它們會把模糊的發布問題轉成 checklist。不過，在 payments、authentication、data migrations、authorization 或 infrastructure behavior 這類高風險領域，初學者仍應找有經驗的 reviewer 參與；錯誤的 default 或 targeting rule 可能造成 production incidents。

這比直接要求 rollout plan 好在哪裡？

一般 rollout prompt 通常只會給出通用百分比。feature-flags-architect 會把 rollout 與風險、monitoring、kill-switch triggers、ownership、cleanup 和 provider constraints 連結起來。它也包含可檢查真實程式碼的 scripts，因此對 Deployment workflows 更有用，特別是當你需要來自 repository 的 evidence，而不只是獨立建議時。

如何改進 feature-flags-architect skill

用更完整的脈絡改善 feature-flags-architect 結果

最重要的輸入是 operational specificity。請提供 baseline metrics、target cohorts、provider name、SDK/wrapper details、environment defaults、release deadline、blast-radius concerns，以及什麼情況算是「bad」。不要只要求「a safe rollout」，而是說：「authentication path, 2M daily users, abort on login failure +0.5pp, p99 latency x1.15, start with internal users, hold each ring 48 hours。」

依照你的 codebase 調整 scripts

內附的 Python scripts 使用常見 regex patterns 與標準 code extensions。你可以加入內部 wrapper names、config file locations、registry format 與要略過的 directories，以提升準確度。如果你的 flags 宣告在 YAML、Terraform、database migrations 或 generated clients 中，請把 discovery 範圍從 application code 延伸出去。請把 script output 視為 review signal，而不是完美的單一事實來源。

留意常見失敗模式

最常見的失敗包括 owner 模糊、永久存在的「temporary」release flags、散落各處的 conditional checks、缺少 OFF-branch tests、未文件化的 kill switches，以及從未真正觸發行動的 cleanup dates。請要求 skill 在 code review output 中明確標示這些問題。好的 review 應該指出哪些 flags 應被拒絕、哪些需要更完整的 runbook，以及哪些應改為 permission 或 operational flags，而不是 release flags。

在第一次輸出後持續迭代

取得第一版回答後，請 feature-flags-architect 依照你的限制再收斂結果：「reduce rollout duration to 10 days」、「make this work for Unleash」、「convert this into a PR checklist」、「write the docs/feature-flags.md entry」，或「turn scanner findings into cleanup tickets」。最佳效果來自把這項 skill 當成 release-engineering reviewer 使用，而不只是一次性的內容產生器。