用途：这是一个方法论顾问类技能，用于在用户要求运行迁移后的 methodology-advisor 命令时，分析当前项目并推荐最合适的 AI 辅助开发方法论栈。资料说明耗时约2至4分钟，输出一套推荐栈以及结合上下文的快速开始步骤。
主要能力：分四个阶段。第一阶段为静默代码库分析，通过命令读取项目身份（如 AGENTS.md、package.json、Cargo.toml、pyproject.toml、go.mod）、团队规模（近90天贡献者与提交总数）、测试成熟度（测试文件、测试框架、CI 配置）、规范与文档信号（规格文件、OpenAPI/Swagger、.proto、.feature）、代码库规模结构（文件数与 monorepo 目录）以及 AI/LLM 信号（LLM 相关导入、eval 目录）。第二阶段对8种栈打分，包括 solo-mvp、team-greenfield、microservices、brownfield-saas、enterprise-gov、llm-native、power-solo、plan-moderate，并列出提升各栈分数的关键信号。第三阶段在展示初步观察后，只提出恰好3个问题，从问题库中选取最相关者，涉及痛点、部署频率、治理与初始投入、AI 产品、规模等。第四阶段按固定结构给出推荐，包括推荐栈、适配理由、包含的方法论、实际工作方式、快速开始以及开始前需注意的权衡。
使用方式：由用户请求运行该技能触发；先静默执行读取，不立即输出结果，再基于发现提问并给出推荐。
适用场景：需要为个人或团队项目选择 AI 辅助开发方法论与工作流组合时；有代码库可供先行推断时；希望结合项目实际情况而非泛泛建议时。
限制：资料仅提供命令模板和打分信号，未说明具体安装方式、依赖、运行环境、收费标准或效果保证；推荐质量依赖于代码库中可读取到的信息以及用户对3个问题的回答。额外深入资料见 https://cc.bruniaux.com/methodologies/ 与 https://cc.bruniaux.com/guide/methodologies/。