grill-me

grill-me skill の概要

grill-me ができること

grill-me は、Claude 型のエージェントワークフローで使うための意思決定インタビュー用 skill です。計画に対して広く浅いフィードバックを返すのではなく、不明確な分岐、依存関係、トレードオフ、前提が解消されるまで、1 回に 1 つずつ質問していきます。基本の動きはシンプルですが強力です。答えを曖昧にできない質問を投げ、推奨回答を添え、回答を待ち、そのうえで意思決定ツリーの次の分岐へ進みます。

Decision Support に向いている場面

grill-me は、プロダクト計画、エンジニアリング設計、アーキテクチャ提案、移行戦略、ローンチチェックリスト、「X をやるべき」という方針文書を、実行前に厳しく検証したいときの Decision Support に向いています。特に、TBD、曖昧なトレードオフ、隠れた依存関係、意図的に決めたというより成り行きで決まった意思決定が含まれている計画で効果を発揮します。

この skill の違い

差別化ポイントは、質問の規律です。grill-me skill は 10 個の質問をまとめて投げたり、一般的な批評に流れたり、ユーザーの曖昧な回答をそのまま受け入れたりしません。不要な質問よりもコードベースの探索を優先し、分岐を深さ優先でたどりながら、「なぜ X で、Y ではないのか？」や「どんな証拠があれば、この方針は間違いだと判断するのか？」といった、逃げにくい質問をします。リポジトリには、意思決定の分岐抽出、質問生成、複数ターンのセッション追跡に使える、Python 標準ライブラリのみのヘルパーも含まれています。

向いていない使い方

ゼロから完成度の高い計画を書いてほしい場合、軽いブレインストーミング相手が欲しい場合、すばやい “LGTM” レビューを期待している場合は、grill-me をインストールしないほうがよいでしょう。この skill は、意図的に居心地の悪さを作ります。会話の速度を落とし、弱い論理を表に出し、コミットを迫るために設計されています。そのため、高コストな意思決定の前には非常に有効ですが、些細な選択には過剰です。

grill-me skill の使い方

grill-me のインストールとリポジトリ内の場所

インストール方法:

npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill grill-me

この skill は、リポジトリ内の engineering/grill-me/skills/grill-me にあります。まず SKILL.md を読み、その後、よりよい grill セッションを進めるための補助ファイルである references/forcing_question_patterns.md、references/when_to_stop_grilling.md、references/companion_tooling.md を確認してください。スクリプトは scripts/ にあり、Python 標準ライブラリだけで動作します。

skill に渡すべき入力

よい grill-me usage のためには、曖昧な目標だけでなく、計画や設計成果物を渡してください。質の高い入力には、次のような情報が含まれます。

• いま決めようとしている意思決定
• 現在の提案方針
• 検討した代替案
• 既知の制約、期限、リスク
• TBD の箇所や政治的に扱いが難しい部分
• 関連するコード、ドキュメント、チケット、アーキテクチャメモへのリンクやパス

弱いプロンプトの例: 「このアイデアを grill して。」
よりよいプロンプトの例: 「docs/auth-migration.md に grill-me を使ってください。Q3 前にセッション管理を Redis から Postgres に移行する計画です。ロールバック、パフォーマンスリスク、billing service への依存が本当に確定しているかに焦点を当ててください。」

実践的なワークフロー

シグナルの高い grill-me guide のワークフローは、次のようになります。

1. 計画を markdown ファイルにまとめる。
2. エージェントに grill-me を使い、まず計画を読むよう依頼する。
3. 答えがリポジトリやコードベースにある場合は、自分に質問させるのではなく、エージェントにファイルを調べさせる。
4. 1 回に 1 つの質問へ回答する。
5. 決定事項が確定したら記録する。
6. 未解決の分岐が尽きるまで止めない。

大きな計画では、ヘルパースクリプトをローカルで実行します。

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

これらのツールは LLM を呼び出しません。意思決定の分岐を見つけやすくし、長いレビューセッションで状態を保持するためのものです。

うまく機能するプロンプト例

権限、範囲、終了条件を明確にしたプロンプトを使います。

「この計画 <path> に対して、Decision Support のために grill-me skill を使ってください。1 ターンにつき質問は 1 つだけにしてください。各質問にはあなたの推奨回答も添えてください。ファイルから答えられることを質問する前に、コードベースを調べてください。依存関係は深さ優先でたどってください。解決済みの意思決定を追跡し、すべての分岐に回答できたとき、または新しい質問が出なくなったときに知らせてください。」

これは重要です。この skill の価値は、質問を並べることではなく、順序立てて進めることにあります。「フィードバックを全部まとめて」と依頼すると、主な利点を失ってしまいます。

grill-me skill FAQ

grill-me はエンジニアリング計画専用ですか？

いいえ。リポジトリのパスはエンジニアリング寄りで、コードベース探索のルールもソフトウェアプロジェクトで特に有用ですが、この方法はプロダクト、オペレーション、採用、GTM、戦略上の意思決定にも使えます。最も向いているのは、文章の仕上がりよりも隠れた前提のほうが危険になる計画です。

通常のプロンプトより何が優れていますか？

「この計画を批評して」のような通常のプロンプトは、多くの場合、観察事項のリストを返します。grill-me は尋問に近いループを作ります。各質問は意思決定の分岐に結びつき、推奨回答を含み、あなたの回答を待ってから次へ進みます。そのため、曖昧さを見つけるだけでなく、実際に解消する用途に向いています。

初心者でも grill-me を使えますか？

はい。ただし、初心者は短い計画から始めるのがおすすめです。この skill は、トレードオフ、撤退基準、代替案を求めるため、強く詰められているように感じることがあります。まだ領域知識がない場合は、何が分かっていないのかを正直に答えてください。そうすれば、セッションの中で「未決」と「情報不足でブロックされている状態」を切り分けられます。

インストール前に確認すべきこと

エージェントの実行環境が GitHub からの skill をサポートしていること、そして複数ターンのワークフローに抵抗がないことを確認してください。また、SKILL.md と 3 つの reference ファイルを事前に確認しておきましょう。ヘルパースクリプトを使う場合は、ローカルで Python コマンドを実行できること、セッション JSON を ~/.grill_sessions/ に書き込むことが環境上問題ないことも確認してください。

grill-me skill の改善方法

grill-me により明確な材料を渡す

grill-me の出力を改善する最短ルートは、計画をより調査しやすい形にすることです。目標、非目標、制約、代替案、依存関係、ロールアウト、ロールバック、指標、未解決の質問に見出しを付けてください。decision extractor は “we will”、 “TBD”、 “vs”、 “depends on”、 “trade-off” のようなシグナルを探すため、明示的な書き方にするとワークフローが分岐を見つけやすくなります。

よくある失敗を避ける

よくある失敗には、一度に質問しすぎる、曖昧な回答を受け入れる、コードベース探索を飛ばす、最初の不快な分岐で止めてしまう、といったものがあります。エージェントが質問をまとめて出してきたら、次のように修正してください。「grill-me に戻ってください。質問は 1 つだけ、推奨回答付きで。」 すでにドキュメント化されていることを質問してきた場合は、そのファイルを示し、続行前に確認するよう求めてください。

最初のセッション後に反復する

最初の grill が終わったら、確定した意思決定と新たに見つかったリスクを計画に反映します。そのうえで、もう一度 decision_tree_extractor.py を実行してください。この 2 回目のパスでは、あなたの回答によって新たに生まれた分岐が見つかることがよくあります。よいセッションの終了状態は、TBD が減り、代替案を退けた理由が明確になり、リスクの高い選択に対する明示的な撤退基準があることです。

チーム向けに skill を調整する

チームでの定着を高めるには、ローカルな例を追加すると効果的です。よいアーキテクチャ意思決定記録、悪い曖昧な計画、優先して扱うリスクカテゴリ、標準的なローンチ基準などです。grill-me の中核である規律は保ちつつ、推奨回答のスタイルを組織の制約に合わせて調整してください。目的は、より厳しく問い詰めることではありません。高コストな作業を始める前に、共通理解へより早く到達することです。