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）。
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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.
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。
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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.
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。
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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 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。
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| **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。
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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 |
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
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:
Option B · Copy Guide for Agent4c873d324e29d1c8…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.