grill-me
por alirezarezvanigrill-me es un skill de Decision Support que pone a prueba planes y diseños mediante interrogatorios de una pregunta a la vez, respuestas recomendadas, exploración del codebase y scripts auxiliares para extraer ramas de decisión y hacer seguimiento de sesiones.
Este skill obtiene 78/100, lo que lo convierte en una buena opción para usuarios de directorios que quieren que un agente interrogue planes o diseños de forma más sistemática que con un prompt genérico. Tiene un patrón de activación claro, una dinámica de interacción fácil de recordar y archivos de apoyo prácticos, aunque conviene prever cierta ambigüedad en la configuración y herramientas heurísticas más que un paquete integral completamente pulido.
- Alta capacidad de activación: el frontmatter indica explícitamente usarlo cuando el usuario quiere poner a prueba un plan, someter un diseño a preguntas exigentes o dice “grill me”.
- Las reglas operativas son concretas: una pregunta por turno, ofrecer una respuesta recomendada, explorar el codebase antes de preguntar y recorrer el árbol de decisiones en profundidad.
- Incluye materiales de apoyo útiles, como patrones de forcing questions, condiciones de cierre y scripts de Python para extraer ramas de decisión, generar preguntas y hacer seguimiento de sesiones de varios turnos.
- No hay un comando de instalación ni un README en la ruta del skill, por lo que los usuarios deben inferir la instalación a partir del repositorio más amplio o de su configuración de Claude Skills.
- Las herramientas complementarias son heurísticas y se basan en regex; además, hacen referencia a un agente de persona y a un slash command fuera del directorio del skill mostrado, por lo que adoptarlas puede requerir más contexto del repositorio.
Resumen del skill grill-me
Qué hace grill-me
grill-me es un skill de interrogación de decisiones para flujos de trabajo con agentes al estilo Claude. En lugar de dar comentarios amplios sobre un plan, te entrevista con una pregunta por turno hasta aclarar ramas confusas, dependencias, trade-offs y supuestos. Su comportamiento central es simple, pero valioso: plantea una pregunta que obliga a decidir, incluye una respuesta recomendada, espera y luego avanza por el árbol de decisión.
Mejor encaje para Decision Support
Usa grill-me para Decision Support cuando tengas un plan de producto, diseño de ingeniería, propuesta de arquitectura, estrategia de migración, checklist de lanzamiento o documento del tipo “deberíamos hacer X” que necesite ponerse a prueba antes de ejecutarse. Es especialmente útil cuando un plan contiene TBDs, trade-offs poco definidos, dependencias ocultas o decisiones tomadas por inercia en vez de forma deliberada.
Qué diferencia a este skill
El factor diferencial es la disciplina. El grill-me skill no agrupa diez preguntas, no deriva hacia una crítica genérica ni deja que la persona responda con vaguedades. Prefiere explorar el codebase antes que hacer preguntas innecesarias, recorre las ramas en profundidad y plantea preguntas que fuerzan una postura, como “¿Por qué X y no Y?” o “¿Qué te convencería de que este enfoque es incorrecto?”. El repositorio también incluye helpers en Python solo con stdlib para extraer ramas de decisión, generar preguntas y hacer seguimiento de sesiones multi-turno.
Cuándo no es la herramienta adecuada
No instales grill-me si quieres que te escriba desde cero un plan pulido, un compañero ligero de brainstorming o una revisión rápida tipo “LGTM”. Es deliberadamente incómodo: el skill está diseñado para ralentizar la conversación, exponer razonamientos débiles y forzar compromisos. Eso lo hace potente antes de decisiones costosas, pero excesivo para elecciones triviales.
Cómo usar el skill grill-me
Instalación de grill-me y ruta del repositorio
Instala con:
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill grill-me
El skill está en engineering/grill-me/skills/grill-me dentro del repositorio. Empieza leyendo SKILL.md y luego revisa los archivos de apoyo que explican cómo ejecutar una mejor sesión de grill: references/forcing_question_patterns.md, references/when_to_stop_grilling.md y references/companion_tooling.md. Los scripts están en scripts/ y solo requieren la stdlib de Python.
Entradas que necesita el skill
Para obtener el mejor grill-me usage, proporciona un plan o artefacto de diseño, no solo un objetivo vago. Una buena entrada incluye:
- la decisión que intentas tomar
- el enfoque propuesto actualmente
- las alternativas que consideraste
- restricciones, fechas límite y riesgos conocidos
- partes que siguen como TBD o son políticamente sensibles
- enlaces o rutas a código, documentación, tickets o notas de arquitectura relevantes
Un prompt débil sería: “Grill me on this idea.”
Un prompt más sólido sería: “Use grill-me on docs/auth-migration.md. We plan to move sessions from Redis to Postgres before Q3. Focus on rollback, performance risk, and whether our dependency on the billing service is actually locked.”
Flujo de trabajo práctico
Un flujo de trabajo de alto valor para una grill-me guide se ve así:
- Pon el plan en un archivo markdown.
- Pide al agente que use
grill-mey lea primero el plan. - Si la respuesta está en el repositorio o en el codebase, deja que el agente inspeccione archivos en lugar de preguntarte.
- Responde una pregunta por vez.
- Registra las decisiones a medida que queden cerradas.
- Detente solo cuando se hayan agotado las ramas sin resolver.
Para planes más grandes, ejecuta los scripts helper localmente:
python scripts/decision_tree_extractor.py path/to/plan.md
python scripts/question_generator.py path/to/plan.md --output json
python scripts/grill_session_tracker.py --action start --session auth-migration --plan path/to/plan.md
Estas herramientas no llaman a un LLM. Ayudan a revelar ramas de decisión y a conservar el estado durante sesiones largas de revisión.
Patrón de prompt que funciona bien
Usa un prompt que dé autoridad, alcance y reglas de cierre:
“Use the grill-me skill for Decision Support on this plan: <path>. Ask one question per turn. Provide your recommended answer with each question. Explore the codebase before asking anything answerable from files. Walk dependencies depth-first. Track resolved decisions and tell me when every branch is answered or when no new questions arise.”
Esto importa porque el valor del skill viene de la secuencia. Si pides “todo el feedback de una vez”, te saltas el principal beneficio.
Preguntas frecuentes sobre el skill grill-me
¿grill-me es solo para planes de ingeniería?
No. La ruta del repositorio está orientada a ingeniería, y la regla de explorar el codebase es útil para proyectos de software, pero el método también funciona para decisiones de producto, operaciones, contratación, GTM y estrategia. El mejor encaje es cualquier plan donde los supuestos ocultos sean más peligrosos que la falta de pulido en la redacción.
¿En qué es mejor que un prompt común?
Un prompt normal como “critique this plan” suele producir una lista de observaciones. grill-me crea un bucle de interrogación. Cada pregunta está vinculada a una rama de decisión, incluye una respuesta recomendada y espera tu respuesta antes de continuar. Eso lo hace mejor para resolver ambigüedad, no solo para identificarla.
¿Pueden usar grill-me las personas principiantes?
Sí, pero conviene que empiecen con un plan corto. El skill puede sentirse intenso porque pide trade-offs, criterios para descartar el enfoque y alternativas. Si todavía no conoces bien el dominio, responde honestamente con lo que no se sabe; la sesión puede entonces separar lo “no decidido” de lo “bloqueado por falta de información”.
Qué revisar antes de instalar
Comprueba que tu runtime de agente soporte skills desde GitHub y que te resulte cómodo trabajar en un flujo multi-turno. También previsualiza SKILL.md y los tres archivos de referencia. Si quieres usar los scripts helper, confirma que puedes ejecutar comandos locales de Python y que escribir JSON de sesión en ~/.grill_sessions/ es aceptable para tu entorno.
Cómo mejorar el skill grill-me
Dale a grill-me material de origen más claro
La forma más rápida de mejorar la salida de grill-me es hacer que el plan sea más inspeccionable. Añade encabezados para objetivos, no objetivos, restricciones, alternativas, dependencias, rollout, rollback, métricas y preguntas abiertas. El extractor de decisiones busca señales como “we will”, “TBD”, “vs”, “depends on” y “trade-off”, así que una redacción explícita ayuda al flujo de trabajo a encontrar ramas.
Evita modos de fallo comunes
Los fallos comunes incluyen hacer demasiadas preguntas a la vez, aceptar respuestas vagas, omitir la exploración del codebase o detenerse después de la primera rama incómoda. Si el agente agrupa preguntas, corrígelo: “Return to grill-me: one question only, with a recommended answer.” Si pregunta algo que ya está documentado, indícale el archivo y exige que lo inspeccione antes de continuar.
Itera después de la primera sesión
Después del primer grill, revisa el plan incorporando las decisiones cerradas y los riesgos recién descubiertos. Luego ejecuta decision_tree_extractor.py otra vez. Esta segunda pasada suele encontrar nuevas ramas introducidas por tus respuestas. Una buena sesión termina con menos TBDs, razones más claras para rechazar alternativas y criterios explícitos para abandonar opciones riesgosas.
Ajusta el skill a tu equipo
Los equipos pueden mejorar la adopción añadiendo ejemplos locales: un buen architecture decision record, un plan vago deficiente, categorías de riesgo preferidas y criterios estándar de lanzamiento. Mantén intacta la disciplina central de grill-me, pero adapta el estilo de respuesta recomendada a las restricciones de tu organización. El objetivo no es preguntar con más dureza; es lograr entendimiento compartido más rápido antes de empezar trabajo costoso.