cto-advisor

cto-advisor skill 概览

cto-advisor 适合用来做什么

cto-advisor 是一项面向技术领导力场景的 skill，适合把混乱、零散的工程问题整理成结构化的 CTO 级建议。它最适合用于架构决策、技术债优先级排序、工程指标、技术选型、团队扩张和战略规划等场景——这些问题需要的不只是代码层面的建议，而是包含取舍、推进顺序和可提交给管理层的推理。

最适合的用户和决策类型

cto-advisor skill 适合创始人、CTO、VP of Engineering、staff engineer、平台负责人，以及具备产品视角的技术管理者，用来判断哪些问题该修、该建、该买、该衡量，或者该如何重组团队。它在上下文不完整时尤其有用：例如遇到扩展瓶颈、架构选择不清晰、技术债积压，或收到类似“制定一份 12 个月技术路线图”的管理层需求。

它和普通 prompt 有什么不同

普通 prompt 可能只会给出宽泛建议。这个 skill 加入了可复用的 CTO 框架：ADR 风格的决策记录、DORA 和生产力指标、技术评估矩阵、技术债分类，以及团队扩张测算。它的实际价值不只是“给建议”，而是帮助你把工程不确定性转化为可排序的选项、可衡量的风险和下一步行动。

cto-advisor 最擅长的场景

当问题同时涉及技术、人员、成本、可靠性和交付速度时，适合用 cto-advisor 做 Strategic Planning。你能提供的系统背景、当前约束、业务目标和故障症状越清楚，它的效果越好。它不太适合高度专门化的实现级调试、深入的特定厂商调优，或需要权威审查的法律/合规决策。

如何使用 cto-advisor skill

cto-advisor 安装方式和优先阅读的文件

使用以下命令安装该 skill：

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

安装后，先阅读 SKILL.md，了解它的激活范围和技术领导力工作流。然后根据你的任务阅读以下文件：

• references/architecture_decision_records.md：用于架构选择和 ADR 输出格式
• references/engineering_metrics.md：用于 DORA、质量、生产力和可靠性指标
• references/technology_evaluation_framework.md：用于 build-vs-buy 或供应商选择
• scripts/tech_debt_analyzer.py：用于理解技术债评分逻辑
• scripts/team_scaling_calculator.py：用于工程团队人数和组织结构规划

这个仓库不依赖大型运行时，但辅助脚本是 Python 文件。如果你想在本地运行这些脚本，请确保已安装 Python 3。

哪些输入能让 cto-advisor 更好用

当你的 prompt 包含业务目标、当前工程状态、约束条件、正在考虑的选项和决策截止时间时，这个 skill 表现最好。不要在没有上下文的情况下直接问“我们的架构应该是什么样？”更好的做法是提供决策驱动因素。

更强的 prompt 模式：

Use cto-advisor to evaluate whether our SaaS platform should move from a modular monolith to services. Current team: 18 engineers, 2 platform engineers, weekly deploys, 99.5% uptime target, PostgreSQL bottlenecks, customer growth from 200 to 1,000 accounts in 12 months. Constraints: 6-month roadmap, limited DevOps capacity, compliance audit in Q3. Produce an ADR-style recommendation with options, risks, migration phases, and metrics to track.

这能让 skill 有足够信息去分析取舍，而不是默认给出流行但未必适合的架构建议。

面向决策的实用工作流

对于大多数技术领导力决策，可以使用四步工作流：

1. 界定决策问题：明确问题、业务结果、时间范围和不可妥协的约束。
2. 要求结构化分析：根据决策类型，请它输出 ADR、技术评估矩阵、技术债修复计划、团队扩张模型或指标看板。
3. 验证假设：检查输出是否依赖未经验证的事实，例如事故频率、部署数据、团队技能或成本估算。
4. 转化为行动：要求给出 30/60/90 天计划、负责人、里程碑、风险和可衡量的成功标准。

如果是技术债相关工作，可以运行或查看 scripts/tech_debt_analyzer.py，了解它如何在架构、代码质量、基础设施、安全和性能等类别之间加权评分。对于团队扩张，在接受建议的角色比例之前，先查看 scripts/team_scaling_calculator.py。

按任务场景划分的 prompt 示例

用于技术债：
Use cto-advisor to prioritize technical debt across architecture, infrastructure, security, and performance. Our main pain points are manual deployments, low test coverage, slow queries, and outdated dependencies. Create a severity-ranked remediation plan with business impact, effort, dependencies, and first 3 actions.

用于技术评估：
Use cto-advisor to compare Kafka, RabbitMQ, and managed cloud queues for event-driven order processing. Include functional requirements, non-functional requirements, TCO, operational burden, team expertise, exit risk, and a scoring matrix.

用于工程指标：
Use cto-advisor to design an engineering metrics dashboard for a 35-person product engineering org. Include DORA metrics, quality indicators, reliability metrics, measurement method, target ranges, and behaviors to avoid incentivizing.

cto-advisor skill 常见问题

cto-advisor 适合初学者吗？

适合，前提是用户需要的是决策框架，而不是一份已经定稿的高管战略。初学者应要求它给出定义、示例和逐步推理。不过，最终建议仍然需要由了解系统、组织和业务约束的人来复核。

什么时候不该使用 cto-advisor？

不要把 cto-advisor 当作安全审批、法律合规、财务预测或生产架构批准的最终权威。它可以帮助你组织分析、暴露取舍并起草决策记录，但真正的决策仍应结合系统数据、干系人输入和专家评审来验证。

cto-advisor 和架构类 skill 有什么不同？

只关注架构的 skill 通常侧重系统设计。cto-advisor skill 会把架构放在更大的技术领导力决策中来看：路线图对齐、团队容量、技术债、交付指标、招聘影响、成本、风险和治理。因此，它更适合跨职能规划，而不是只产出孤立的设计图。

它适合小团队和创业公司吗？

适合。小团队可以用它避免过度工程化、比较 build-vs-buy 选择、规划招聘，并决定哪些技术债可以暂时容忍。关键是要清楚说明创业公司的约束：现金 runway、团队规模、客户紧迫性、运维容忍度，以及哪些东西必须保持简单。

如何改进 cto-advisor skill 的使用效果

用更清晰的上下文提升 cto-advisor 输出质量

提升 cto-advisor 结果最快的方法，是把模糊目标换成可用于决策的上下文。包括当前团队规模、架构、部署频率、事故历史、成本上限、客户增长、合规需求和已知约束。如果缺少指标，要直接说明，并要求 skill 先指出在决策前需要收集哪些数据。

需要警惕的常见失效模式

主要风险是收到对当前团队能力来说过于理想化的建议。要留意那些默认你已经具备更高平台成熟度、自动化水平、人员配置或预算的计划。也要质疑那些没有绑定具体业务问题，却建议上微服务、重治理或大范围指标项目的输出。

从战略建议迭代到可执行方案

拿到第一版输出后，继续追问能迫使它做优先级判断的问题：

• What assumptions would change this recommendation?
• What is the smallest reversible next step?
• Which option is best if we optimize for 6-month delivery speed?
• Which risks need executive approval?
• Turn this into an ADR with negative consequences included.

这样可以把 cto-advisor 的使用方式从一次性建议，转变为持续推进的决策工作流。

用仓库框架和脚本做验证

在采纳答案之前，把随附的 references 当作检查清单来使用。将架构建议与 references/architecture_decision_records.md 对照，将指标建议与 references/engineering_metrics.md 对照，将供应商比较与 references/technology_evaluation_framework.md 对照。对于定量规划，应查看或改造这些 Python 脚本，而不是把生成出来的数字直接当作权威结论。