Skill: Scaling Operations

Prerequisito: @docs/rules/domain/scaling-patterns.md

Orquesta análisis de escala, benchmarking contra tier targets, recomendaciones de optimización, búsqueda transversal de conocimiento.

Flujo 1 — Analyze (analyze)

1. Detectar tier actual: contar proyectos, personas, teams
2. Calcular métricas de escala:
   • Context per-project (KB)
   • Parallel agents habituales
   • Meeting time % capacidad
   • Async vs sync communication ratio
3. Mapear a tier (Small/Medium/Large)
4. Output: current tier + métricas + gaps

Flujo 2 — Benchmark (benchmark)

1. Cargar targets de tier actual
2. Comparar métricas actuales vs targets
3. Identificar discrepancias
4. Generar scorecard: 0-100 por aspecto
5. Output: benchmark table + recomendaciones

Flujo 3 — Recommend (recommend)

1. Ejecutar analyze + benchmark internamente
2. Priorizar optimizaciones (high-impact first)
3. Estimar esfuerzo (story points)
4. Output: action plan ordenado por ROI

Ejemplos:

• "Reducir context per-project usando fragments" (2 SP)
• "Implementar team worktrees" (5 SP)
• "Async-first transformation" (13 SP)

Flujo 4 — Knowledge Search (knowledge-search)

1. Full-text search across:
   • decision-log.md
   • ADRs (architecture/)
   • Specs (.spec.md)
   • Rules (domain/)
   • Agent memory
2. Buscar por palabra clave
3. Output: resultados + relevancia score

Errores

Error	Acción
No hay metrics	Crear stub con ceros
Tier indeterminado	Sugerir Small por defecto
Knowledge search vacío	Mostrar "sin resultados"

Seguridad

• Búsqueda de conocimiento es interna (no exportar)
• Recommendations pueden ser compartidas (son públicas)