1仕組みと動作原理

プロンプト資産の中核は「CEO責任フレームワーク＋定量ダッシュボード＋レッドフラグチェックリスト」で構成：5つの責任領域（Vision & Strategy / Capital & Allocation / People & Culture / Stakeholder Management / Board & Governance）がそれぞれ詳細な reference ドキュメントを参照。

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?"

処理内容：「CEOアドバイザーを務める」という役割をモジュール化された責任ブロックに分割し、各ブロックの末尾に参照パス（例: 'See `references/executive_decision_framework.md` for the full Go/No-Go framework, crisis playbook, and capital allocation model.'）を指定。これにより、SKILL.md 本体の記述を薄く保ちつつ references 側を充実させ、メインファイルの肥大化防止とオンデマンドな読み込みを両立。

標準ライブラリのみで書かれた2つのPythonツールを同梱。ただし位置づけはCLIアナライザーではなく「実行可能な評価モデル」：インポートは json/typing/datetime/math のみで、引数解析やファイル/ネットワークI/Oはなく、`__main__` 内で組み込みサンプル企業のデータを実行してレポートを出力。

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,

同ファイル内で定義されている5大戦略ピラーとウェイト（market_position 0.25 / financial_health 0.25 / operational_excellence 0.20 / organizational_capability 0.20 / growth_potential 0.10）がスコアリング基準を規定。実用的な分析を得るにはモデルが company_data を自ら構築して analyze_strategy() を呼び出すか、サンプルをテンプレートとして改変する必要がある。SKILL.md の Quick Start には `python scripts/strategy_analyzer.py` を直接実行する記述があるが、サンプルの実行に留まる点に留意。

2つ目のスクリプトは3シナリオ（base/bull/bear）の財務モデリングを実行。同様に `__main__` 内のハードコードされたサンプルで駆動し、外部呼び出し用に analyze_financial_scenarios(base_case, scenarios) を公開。

c-level-advisor/skills/ceo-advisor/scripts/financial_scenario_analyzer.py

print(analyze_financial_scenarios(example_base_case, example_scenarios))

サンプルのシナリオには probability / growth_model（exponential|linear）/ growth_rate / cogs_ratio / opex_growth / capex_ratio / discount_rate などのフィールドが含まれ、確率加重を用いてシナリオの期待値を算出する教科書的なDCF派生モデルを形成。SKILL.md 上では 'Model financial scenarios (base/bull/bear)' と定義。

厳格な出力フォーマットと確信度規律：Bottom Line → What（確信度表記付き）→ Why → How to Act → Your Decision の順に従い、各所見に 🟢 verified / 🟡 medium / 🔴 assumed のラベルを付与。リポジトリ共通の Internal Quality Loop（自己点検／職能間相互レビュー／Executive Mentor レビュー）の通過を義務付け。

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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.

処理内容：「アドバイザーとしての助言」を監査可能な成果物へと昇華。確信度の階層化に加え、最終段落を常に 'Your Decision' とすることで決定権をユーザーに委ねる設計。検証により ../agent-protocol/ ディレクトリ（c-level-advisor/skills/agent-protocol）の存在を確認済み。

推論手法を Tree of Thought に指定し、最低3つのパスを upside/downside/reversibility/second-order effects に基づいて評価。企業のステージに応じて時間軸を調整。

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## 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.

ステージ別タイムライン：Seed期 3m/6m/12m、Series A期 6m/1y/2y、Series B+期 1y/3y/5y（SKILL.md 内の Strategic planning cycle と Reasoning Technique の2箇所に一貫して記載）。

規約化されたファイルによるコンテキスト注入：各回答前に company-context.md（存在する場合）を「常に」読み込み、さらに同僚ロール宛てに [INVOKE:role|question] を発行することで C-suite アドバイザー陣内での横断的な相談連携を可能に。

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- **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 によれば、このファイルは /cs:setup（Founder Interview）によって生成される（'/cs:setup (Founder Interview) → company-context.md'）。これは当 skill における唯一の外部入力チャネルであり、コンテキスト注入経路でもある（セキュリティ参照）。

定量面は CEO Metrics Dashboard のテーブルで解釈基準を標準化（ARR成長率、runway > 12か月、burn multiple < 2x、NPS > 40、regrettable attrition < 10%、戦略業務の時間比率 > 40% など）。助言を指標ベースで検証可能に。

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| **Capital** | Months of runway | > 12 months | Monthly | | **Capital** | Burn multiple | < 2x | Monthly |

同表には Strategy（年次目標達成率 > 70%）、Revenue（ステージ連動型ARR成長率）、Product（NPS/PMF > 40）、People（エンゲージメント > 7/10）、Board（ポジティブなBoard NPS）、Personal（戦略業務への時間配分 > 40%）が網羅。

横断的協調マトリクスにより、CEOと他のC-suiteロールをシナリオに応じて連携（COO：OKR展開、CFO：資金調達モデル構築、CHRO：組織文化診断、CISO：セキュリティリスク評価など）。c-level-advisor/CLAUDE.md の全体構成図が示す「Chief of Staff ルーティング → 10ロール → Executive Mentor 批評 → Decision Logger 記憶保持」に統合。

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| 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 |

プラグインマニフェスト c-level-advisor/.claude-plugin/plugin.json（name 'c-level-skills'、version 2.9.0、description '33 C-level advisory skills…'）にて skills: ["./skills"] が宣言されており、当 skill はこのプラグインの一部として一括配布。

2コア機能

01戦略的オプションの加重スコアリングモデル（5大ピラー × 多要素評価、スクリプト実行可能）

023シナリオ財務モデリング（base/bull/bear、確率加重および成長モデルの選択に対応）

03CEO メトリクスダッシュボードと判定閾値（runway、burn multiple、NPS、離職率、戦略業務比率など）

04レッドフラグ自己点検リスト（7項目：毎週3件以上の意思決定が停滞、カレンダーの80%が会議で占有、runway 6か月未満での受動的資金調達など）

05プロアクティブトリガー（runway 12か月未満で資金調達計画なし、戦略の見直しが2四半期停滞、取締役会直前で未準備など）

06意思決定の出力フォーマットと確信度管理（Bottom Line → What → Why → How to Act → Your Decision；🟢/🟡/🔴）

07取締役会および投資家コミュニケーション支援（取締役会向けナラティブ策定、想定問答集、データ不足の特定、IRコミュニケーション頻度、対応困難な役員への対処）

08組織文化とリーダーシップフレームワーク（CEO自身の学習アジェンダ、後継者育成計画、危機管理を含む）

4推奨統制措置と判定根拠

安全運用のための推奨統制措置

Agent 向け

段階的・都度認可、サンドボックス推奨

管理者向け

承認フロー、ロールバック可能、全履歴監査

判定根拠（ファイルパスと抜粋）

scripts/: ローカルスクリプトまたはコマンドの実行: python scripts/strategy_analyzer.py（SKILL.md の Quick Start に明記。実体はモジュールの `__main__` を実行）
本地工作目录: ファイル読み書きおよび成果物出力: 間接的：c-level-advisor ポッド内の他スキル（decision-logger、company-os）が記憶の永続化と意思決定ログの出力を担当し、当スキル自体は直接実行しない

監査ノート： 同梱の2つのスクリプトは標準ライブラリのみで構成された純粋な計算・出力モジュールであり、外部ネットワークアクセス（全ディレクトリのURL/urllib/requests/socket検索でヒットなし）、環境変数による認証情報取得（os.environの利用なし）、ファイル書き込みは一切含まれていません。SKILL.md にもシェルコマンドの直接実行命令は存在しません。本質的には、プロンプト化された経営フレームワーク文書と、データ差し替えにより実行可能な2つの評価モデルで構成されています。注意点として、company-context.md の内容は確定した前提事実として処理される点（ローカルファイルであり人間による事前監査が可能）、およびスクリプト内のサンプルデータはTechCorp向けのデモ値であるため自社データを投入して実行する必要がある点が挙げられます。

5二重目の独立検証

[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結論

フレームワークの密度と実行可能性の高さ：責任領域のモジュール化、定量ダッシュボード、レッドフラグリスト、Go/No-Go基準が統合されており、CEOは提示された閾値と自社の現状を即座に対比可能。

監査可能な意思決定支援：Bottom Lineの優先、確信度の明示、決定権のユーザーへの明確な留保、Internal Quality Loopの強制実行。

構造化された推論プロセス：Tree of Thoughtにより最低3つの分岐パスを検討し、リスク調整後リターンを評価することで単一ナラティブのバイアスを回避。

空論を排した計算可能性：2つのスクリプトにより、5大ピラーの加重評価と3シナリオ財務モデルをパラメータ変更可能な関数として提供。

アドバイザーチーム内での役割分担の明確化：COO、CFO、CHRO、CISO等との協調関係が定義されており、領域横断的な課題を無理に抱え込まず適切に委譲可能。

最適な用途： 創業者、CEO、経営幹部が構造的思考を深め、資料を準備する用途に最適：戦略策定、取締役会準備、資金調達タイミングの検討、組織文化や組織健全性の診断、対応困難なステークホルダーへの対策、不確実性の高い意思決定における3パスシミュレーションなどに適しています。また、スタートアップが company-context.md を整備した上で、エージェントを「明確なフレームワークと閾値を持ち、自己批判的レビューを行える」アドバイザーとして活用したい場合にも推奨されます。c-level-skills プラグイン経由で導入します（claude /plugin install …）。

不向きな用途： リアルタイムの市場データ、厳密な財務実務計算、法的助言を求めるユースケース（インターネット接続、外部データソース、法的な資格・免責なし）；非経営レイヤーの一般的問い合わせ（汎用QAではなくエグゼクティブ向けロールモデルアドバイザー）；ファイルへの自動書き込みや意思決定ログの恒久化を期待する用途（同一ポッド内の decision-logger など他スキルの担当範囲）；スクリプトのデフォルト出力のみで結論を導く運用（ユーザーによる適切なデータ入力が前提）。

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 はこの JSON ガイドから自動的にダウンロードして検証します。

② Upstream GitHub

GitHub Repo ↗

Pinned to commit 19392f7a08.