grill-me 怎么用把模糊想法理成能辩护的决策【免费下载链接】skillsSkills for Real Engineers. Straight from my .agents directory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills13/skillsgrill-me 是 Skills for Real Engineers 仓库里的生产力技能多轮提问把没想透的模糊想法整理成能辩护的结构化决策。本文讲它的适用边界、会话流程和 grill-me 与 to-spec 的配合。 场景被协作需求卡住的下午你维护一个小型开源数据可视化工具。社区开始集中要多用户协作你的第一反应是加登录。往下想两步就卡住现有用户的本地数据怎么办权限模型用哪种要不要引入收费每个问题你都答不出站得住的答案。现在动手写第一版大概率推翻不写你也说不清这个功能到底是什么。缺的不是时间是一个逼你逐项作答的外部力量。这个技能干的就是这件事它提问你回答决策权留在你手里。模糊想法怎么落地从这里开始。 适用边界处理什么不处理什么grill-me 适用场景可以用两条线划清。它能处理任何值得认真对待的模糊想法一个功能、一个产品方向、一个业务判断甚至一篇要写的文章。主题不要求跟代码有关。它不碰仓库、不写文件在任何目录都能跑。模糊不是障碍是这场会话要消耗的原料。它不处理已经能让 agent 写出完整计划的。想法既然成型再问就是走形式直接进构建流程。长什么样、什么感觉这类问题。回答需要对着实物谈不出来仓库里叫它 ungrillable碰到就停下来去做原型。在 agent 已写好的计划上再确认一遍。那是把访谈当装饰品。判断不了自己属于哪一类别硬猜。仓库里的 ask-matt 技能就是干分流的。 会前准备一从全新对话开始访谈从空白上下文开始。在已有讨论上叠加会带着旧上下文里的半成品判断问着问着绕回原点。 会前准备二关掉 plan modeplan mode 让 agent 直奔产出一份计划而这场会话要的是停留在探究状态。两者相反开工前关掉它。 会前准备三手动触发 /grill-me 并确认角色输入 /grill-me 发起。这个技能不让模型自动调用skills/productivity/grill-me/SKILL.md 的 frontmatter 里写着disable-model-invocation: trueskills/productivity/grill-me/agents/openai.yaml 的allow_implicit_invocation同样是false。它只认你手动发起。触发前确认你的位置你是决策主体agent 只是提问的人。范围和结论都在你手里。 会中推进一轮提问的节奏第一轮很快到。每个问题带编号附一个推荐答案措辞让同意等于接受推荐。按编号答就行1 同意2 选第二个3 不同意理由是……推荐答案不是用来盖章的。至少明确否定一个整场一次否定都没有说明这场会话本可以不发生。问题依赖环境事实时数据库有没有某字段、文件现在什么状态agent 派子代理去查不问你。查证期间只卡住依赖它的问题其余照常推进。事实归 agent 查决策归你这条分工线全程不模糊。你每轮的回答都在重建树敲定的决策解锁新问题后面的轮次因此明显不同它们建立在你前面说过的东西上。 会中推进前沿清空即收口前沿清空时访谈结束设计树的每个分支都访问过没有东西留在静默假设里。收口前 agent 不动手做任何事等你确认没有异议才算达成共识。预期按轮数算不按问题数算。四轮四六十个问题是普通规模。问到两百个还没完问题不在耐心在范围见后文风险信号。嫌一轮问一整套太赶就在全局CLAUDE.md加一行When grilling, ask one question at a time.回到一次一题的节奏。这是官方支持的配置。 会后产出不落文件的结论grill-me 无状态不写文件不留工作区。唯一的产出是几个能辩护的结构化决策以及你向没参与讨论的人交代每个选择时都拿得出理由。 会后衔接grill-me 与 to-spec 同会话配合聊出来的东西如果是软件就在同一段对话里直接调 to-spec。它不做访谈只综合已经讨论过的内容把 spec 发布到 issue tracker。开新会话会扔掉刚建好的上下文而上下文是这场会话最值钱的部分。 机制拆解设计树、前沿与轮次skills/productivity/grill-me/SKILL.md 本体只有一行调用 grilling 技能。协议全在 skills/productivity/grilling/SKILL.md。看懂三个词你能预判它下一步问什么。设计树想法的依赖图。根是想法本身每个决策是一个节点依赖它的决策挂在节点下面。像流水线上道工序完成下道工序才有活干。中途升级怎么折算必须等单档还是多档定了才谈得了因为它挂在下面。前沿前提条件全部敲定、现在就能问的决策集合。像项目管理工具里的当前可开工列表依赖没完成的任务不进这一批。agent 不会问你还没走到那一步的地方。轮次一轮把整个前沿问完答完才进下一轮。像 sprint这一批做完再开下一批不混排。某问题依赖本轮里还没答的另一题它属于后面某一轮不会凑进来。 生态定位五个提问系技能如何分工技能处理什么状态进入门槛grill-me任何模糊想法代码或非代码任何地方能跑无状态不写文件新对话手动输入 /grill-megrill-with-docs需要跟代码库对齐有状态学到的沉淀进 GLOSSARY.md 和 ADR必须在工作目录内wayfinder工作量太大一轮会话装不下有状态决策地图和票挂在 issue tracker 上需要 tracker没配先跑 /setup-matt-pocock-skillsprototype长什么样、什么感觉需要实物来反应一次性产物单 HTML 逻辑演示或多个 UI 变体问题已明确需要一个能跑的答案to-spec想法说得清了要落成规格产出 spec 并发布到 issue tracker需要已讨论的对话上下文拿不准走哪条线问 ask-matt。⚠ 风险信号你可能踩到的五种情况信号一全程同意答完。表现答完四十个问题拿到一份 agent 写的、你点头的计划看着高效其实什么都没被决定。根因推荐答案没人审就通过你把自己放在了答题的位置。应对主动否定至少一个推荐不知道就直说答不了的问题通常是要做原型的信号不是猜的信号。信号二在已成型的计划上开工。表现对着 agent 写好的计划跑访谈问一圈确认没问题。根因计划成型后不需要再问访谈退化成装饰品。应对开新对话拿原始想法开工。信号三plan mode 没关。表现agent 越问越像在赶工。根因plan mode 让它直奔产出和探究状态相反。应对开工前关掉列进清单。信号四两百个问题还没完。表现会话超长看不到尽头。根因范围太大上下文窗口塞满提问质量随之下滑。应对先让 agent 把工作拆成小块逐个访谈。信号五问得浅没碰到系统会坏的地方。表现几个问题就收工计划缺乏深度。根因提问靠模型对系统会在哪里坏掉的判断弱模型会把多轮访谈压成几个问题加一份提纲。应对用最强的模型。提问系技能对模型能力的敏感度高于多数技能写代码那类跟着上下文走才用得起更便宜的模型。✅ 首次使用清单开全新对话不在已有讨论上叠加关掉 plan mode手动输入 /grill-me 触发确认角色你决策agent 提问至少否定过一个推荐答案不知道就直说不替 agent 猜前沿清空即结束收口前确认无异议是软件想法同一段对话里接 to-spec不开新会话它的价值是赶在你为那些不自觉做出的假设花掉时间之前把它们一个一个摆上台面。【免费下载链接】skillsSkills for Real Engineers. Straight from my .agents directory.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/skills13/skills创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考