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内容创作 · alirezarezvani/claude-skills

ceo-advisor

Executive leadership guidance for strategic decision-making, organizational development, and stakeholder management. Use when planning strategy, preparing board presentations, managing investors, developing organizational culture, making executive decisions, fundraising, or when user mentions CEO, strategic planning, board meetings, investor updates, organizational leadership, or executive strategy.

L4 高权限 · 分级授权与审计V1 已固定执行命令读写文件Dual-pass Audit
Author alirezarezvaniGitHub alirezarezvani/claude-skills ↗Stars 25977License MIT（SKILL.md frontmatter `license: MIT`；仓库根 LICENSE：'MIT License / Copyright (c) 2025 Alireza Rezvani'；GitHub API spdx_id=MIT）Commit 19392f7a08
管控等级描述 skill 的能力与建议配套的管控措施，不代表质量或安全认证，也不表示可用或不可用。是否使用由用户和管理者决定。不同 agent 宿主对权限的约束各不相同，请勿假定宿主一定会提供安全兜底。第三方 skill 版权归原作者，使用风险由使用者自行承担。

1实现原理 · 为什么它能做到

主体是『CEO 职责框架 + 量化仪表盘 + 红旗清单』的提示词资产：五块职责（愿景战略 / 资本与资源 / 利益相关方 / 组织文化 / 董事会与投资人）各自指向一份 reference 深读文档。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md
### 1. Vision & Strategy Set the direction. Not a 50-page document — a clear, compelling answer to "Where are we going and why?"
这里在做什么：把『当 CEO 顾问』拆成可被引用的职责块，每块末尾都给出 reference 路径（如 'See `references/executive_decision_framework.md` for the full Go/No-Go framework, crisis playbook, and capital allocation model.'），形成 SKILL.md 薄、reference 厚的分层——避免主文件过长，也便于按需加载。

自带两个标准库 Python 工具，但它们的定位是『可运行的评分模型』而非 CLI 分析器：脚本只 import json/typing/datetime/math，无参数解析、无文件与网络 IO，__main__ 里跑的是内置示例公司数据并 print 报告。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/scripts/strategy_analyzer.py
if __name__ == "__main__": # Example usage example_company = { 'name': 'TechCorp Inc.', 'market_position': { 'market_share': 35,
同文件定义的五大战略支柱与权重（market_position 0.25 / financial_health 0.25 / operational_excellence 0.20 / organizational_capability 0.20 / growth_potential 0.10）即评分口径；模型要得到真实结论得自行构造 company_data 调 analyze_strategy()，或把示例当模板改写。SKILL.md 的 Quick Start 写的是直接 `python scripts/strategy_analyzer.py`，读者需知道那跑的是示例。

第二个脚本做三情景（base/bull/bear）财务建模，同样以硬编码示例驱动 __main__，暴露 analyze_financial_scenarios(base_case, scenarios) 供调用。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/scripts/financial_scenario_analyzer.py
print(analyze_financial_scenarios(example_base_case, example_scenarios))
示例情景含 probability / growth_model（exponential|linear）/ growth_rate / cogs_ratio / opex_growth / capex_ratio / discount_rate 等字段——用概率加权做情景期望，属教科书式 DCF 变体；SKILL.md 描述为 'Model financial scenarios (base/bull/bear)'。

输出有硬格式与置信度纪律：Bottom Line → What（带信心标注）→ Why → How to Act → Your Decision，每条发现打 🟢 verified / 🟡 medium / 🔴 assumed 标签，且结果要过仓库统一的 Internal Quality Loop（自检 / 交叉职能互检 / Executive Mentor 预审）。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md
All output passes the Internal Quality Loop before reaching the founder (see `../agent-protocol/SKILL.md`). - Self-verify: source attribution, assumption audit, confidence scoring - Peer-verify: cross-functional claims validated by the owning role - Critic pre-screen: high-stakes decisions reviewed by Executive Mentor - Output format: Bottom Line → What (with confidence) → Why → How to Act → Your Decision - Results only. Every finding tagged: 🟢 verified, 🟡 medium, 🔴 assumed.
这里在做什么：把『顾问给建议』变成可审计交付——信心分级 + 决策权交还用户（末段固定为 'Your Decision'）。第二遍已核实 ../agent-protocol/ 目录存在（c-level-advisor/skills/agent-protocol）。

推理技术绑定为 Tree of Thought 并要求至少三条路径、按 upside/downside/reversibility/second-order effects 评估，按公司阶段调整时间视野。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md
## Reasoning Technique: Tree of Thought Explore multiple futures. For every strategic decision, generate at least 3 paths. Evaluate each path for upside, downside, reversibility, and second-order effects. Pick the path with the best risk-adjusted outcome.
阶段化视野：Seed 3m/6m/12m；Series A 6m/1y/2y；Series B+ 1y/3y/5y（在 SKILL.md 中出现两次：Strategic planning cycle 与 Reasoning Technique 段，口径一致）。

上下文注入靠约定文件：每次回应前『总是』读 company-context.md（若存在），并允许角色向同僚发起 [INVOKE:role|question] 请求，形成 c-level 顾问团内的横向咨询。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md
- **Always** read `company-context.md` before responding (if it exists) - **During board meetings:** Use only your own analysis in Phase 2 (no cross-pollination) - **Invocation:** You can request input from other roles: `[INVOKE:role|question]`
c-level-advisor/CLAUDE.md 说明该文件由 /cs:setup（Founder Interview）产出：'/cs:setup (Founder Interview) → company-context.md'。这是本 skill 唯一的外部输入通道，也是它的注入面（见 security）。

量化部分以 CEO Metrics Dashboard 表格固化解读口径（ARR 增速、runway>12 个月、burn multiple<2x、NPS>40、regrettable attrition<10%、战略工作时间占比>40% 等），使建议可被指标反驳。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md
| **Capital** | Months of runway | > 12 months | Monthly | | **Capital** | Burn multiple | < 2x | Monthly |
同表另有 Strategy 年目标达成率>70%、Revenue ARR growth（stage-dependent）、Product NPS/PMF>40、People engagement>7/10、Board NPS 正向、Personal 战略工作占比>40%。

横向协作矩阵把 CEO 与其余 C-suite 角色按场景挂钩（COO 转 OKR、CFO 募资建模、CHRO 文化诊断、CISO 风险态势…），并由 c-level-advisor/CLAUDE.md 的架构图给出『Chief of Staff 路由 → 10 角色 → Executive Mentor 批判 → Decision Logger 记忆』的全景。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md
| Setting direction | COO | Translate vision into OKRs and execution plan | | Fundraising | CFO | Model scenarios, prep financials, negotiate terms | | Board meetings | All C-suite | Each role contributes their section |
插件清单 c-level-advisor/.claude-plugin/plugin.json（name 'c-level-skills'，version 2.9.0，description '33 C-level advisory skills…'）声明 skills: ["./skills"]，即本 skill 随该插件整体分发。

2核心能力

01战略选项的加权重评分模型（五支柱 × 多因素，脚本可运行）
02三情景财务建模（base/bull/bear，含概率加权与增长模型选择）
03CEO 指标看板与阈值（runway、burn multiple、NPS、attrition、战略时间占比…）
04红旗自检清单（7 条，如每周被卡>3 个决策、日历 80% 是会议、runway<6 个月还在被动募资）
05主动提醒（Proactive Triggers）：runway<12 个月无募资计划、战略 2 季度未复盘、董事会临近未准备等
06决策交付格式与信心分级（Bottom Line→What→Why→How to Act→Your Decision；🟢/🟡/🔴）
07董事会/投资人沟通支持（董事会叙事 + 预期问题 + 数据缺口；投资人沟通节奏；难缠董事处置）
08组织文化与领导力框架（含 CEO 学习议程、继任与危机管理）

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施
面向 Agent
分级或逐次授权，建议在沙箱运行
面向管理者
审批流程、可回滚、全程审计
判定依据（文件路径与关键语句摘要）
  • scripts/: 执行本地脚本或命令: python scripts/strategy_analyzer.py（SKILL.md Quick Start 明示；实际执行的是模块 __main
  • 本地工作目录: 文件读写与工件输出: 间接：c-level-advisor pod 的其它 skill（decision-logger、company-os）负责落地记忆与决策日志，不在本
审计说明： 。两个脚本均为标准库纯计算/打印：无网络（全目录 URL/urllib/requests/socket 扫描零命中）、无凭证读取（os.environ 零命中）、无文件写入；SKILL.md 亦无 shell 指令。它本质是一份角色化的管理框架文档 + 两个可改数据跑一跑的评分模型。唯一需使用者自觉的是 company-context.md 的内容会被当作事实前提（本地文件、可人工审阅），以及脚本示例数据不等于你的公司数据——不改造输入直接跑会得到 TechCorp 的示范结论。

5第二遍独立确认

  • [ok] skill 路径（任务书标『待定位』） — 实际相对路径 c-level-advisor/skills/ceo-advisor；仓库内另有 .gemini/skills/ceo-advisor（生成镜像，逐字相同）、.hermes/.vibe 打包树，以及 c-level-advisor/ceo-advisor.zip（见下条）。
  • [ok] 『两个 Python 工具』的真实能力 — 两脚本确实存在且可独立运行，但都只含内置示例数据、无 argparse/无输入输出文件参数：strategy_analyzer.py 的 __main__ 构造 example_company（TechCorp Inc.）后 print；financial_scenario_analyzer.py 的 __main__ 构造三个示例情景后 print。如实测能力应为『可复用的评分函数库 + 演示运行』，SKILL.md Quick Start 的三行注释（'Analyze strategic options with weighted scoring' 等）描述的是函数能力而非 CLI 行为，未夸大但易被误读。
  • [discrepancy] 随包 zip 与目录版本不一致 — c-level-advisor/ceo-advisor.zip 内的 ceo-advisor/SKILL.md 是旧版：505 行、frontmatter 无 license/metadata、description 为 'Comprehensive CEO leadership skill providing strategic planning frameworks, financial scenario modeling, board governance guidance, investor relations strategies, and organizational leadership tools. …'，条目时间 2025-10-18/19；目录内为 169 行、version 2.0.0、updated 2026-03-05 的新版。凡按 zip 安装者拿到的是旧内容（含旧脚本副本）。属分发产物未同步。
  • [ok] 引用目标（agent-protocol / culture-architect / board-deck-builder） — 三者均存在于 c-level-advisor/skills/ 下；正文 'see `../agent-protocol/SKILL.md`' 路径正确。
  • [ok] 无网络/无凭证/无写入 — 全目录 token 扫描零命中；两脚本 import 仅标准库；脚本无 open()、无 subprocess、无环境变量读取。company-context.md 为读取路径（SKILL.md 文本指令），非本目录内代码行为。
  • [ok] 跨宿主镜像一致性 — diff -q .gemini/skills/ceo-advisor/SKILL.md c-level-advisor/skills/ceo-advisor/SKILL.md 无输出（内容相同），确认为 sync-gemini-skills.py 生成产物。
  • [ok] 输出协议引用的一致性 — SKILL.md 声称输出过 Internal Quality Loop 并引用 ../agent-protocol/SKILL.md；该文件存在，属仓库统一协议，非本 skill 独有机制（已如实标注归属）。
  • [ok] 元数据（commit/license/stars/last_push） — 本地 git HEAD = 19392f7a08264ed00486a251f5b2098321771f94（= 任务书 pin 19392f7a0826）；SKILL.md frontmatter license MIT、metadata.version 2.0.0、author Alireza Rezvani、category c-level、updated 2026-03-05；LICENSE MIT / Copyright (c) 2025 Alireza Rezvani；gh api → stars 25977、pushed_at 2026-08-30T09:46:16Z。

6结论

  • 框架密度高且可执行：职责分块 + 量化看板 + 红旗清单 + Go/No-Go 判据，CEO 可直接拿阈值对照现状。
  • 决策可审：Bottom Line 优先 + 信心分级 + 明确把决定权交回用户，并强制过 Internal Quality Loop。
  • 推理有结构：Tree of Thought 要求至少三条路径并按风险调整后收益择优，避免单一叙事。
  • 可计算而非空谈：两脚本把五支柱加权评分与三情景财务模型变成可改参数即跑的函数。
  • 与顾问团其余角色有明确定位关系（COO/CFO/CHRO/CISO…），便于把跨职能问题转交而非硬答。
    • 适合： 适合创始人/CEO 与高管做结构化思考与准备材料：定战略、备董事会、想募资时机、诊断文化与组织、处理难缠利益相关方、做高不确定决策的三路径推演；也适合创业团队把 company-context.md 建起来后，让 agent 扮演『有框架、有阈值、会自我拷问』的顾问。安装方式为随插件 c-level-skills 使用（claude /plugin install …）。
    不适合： 不适合需要真实市场数据、财务实算或法律意见的场景（无网络、无数据源、无执业资质声明）；不适合非管理议题（它是角色型管理顾问，不是通用问答）；不适合要求它自动写文件/落地决策日志的场景（那属同 pod 的 decision-logger 等 skill）；也不适合只看脚本输出就下结论——脚本需你提供数据。
    Install Agent-Ready
    ① Verified Mirror 2026-09-15
    Option A · Direct DownloadDownload ceo-advisor.tar.gz
    sha256: 4c873d324e29d1c8…
    Option B · Copy Guide for Agent
    install.json
    agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。
    ② Upstream GitHub
    GitHub Repo ↗
    Pinned to commit 19392f7a08.