grill-me

grill-me 技能概覽

grill-me 的用途

grill-me 是一個決策支援技能，會一次問你一個問題，持續追問一份計畫、設計或提案，直到關鍵分歧點都被釐清。當你希望模型不要只是被動回應，而是更像一位嚴謹的審查者，主動找出假設、取捨與尚未決定的地方時，grill-me 特別有用。

這個技能最適合的情境

grill-me 很適合產品規劃、架構審查、功能範疇界定，以及任何下一步取決於先把模糊點說清楚的情境。它尤其適合想被「好好拷問」想法的使用者，或是在承諾方向之前，需要有結構性的反駁與壓力測試的人。

它和其他技能有什麼不同

grill-me 最主要的差異，在於它堅持一次只問一個問題。它不會一次丟出長長的檢查清單，而是盡量依照決策樹的順序往下走，並在依賴關係出現時逐一處理。當答案可以從既有檔案推導出來時，它也會要求模型檢視程式碼庫，因此 grill-me 技能比一般的提問提示更有依據。

如何使用 grill-me 技能

安裝並啟用 grill-me

使用以下指令安裝 grill-me：

npx skills add mattpocock/skills --skill grill-me

接著在你的 skill runner 載入已安裝技能的環境中啟用它。如果你要手動移植這個技能，先閱讀 skills/productivity/grill-me 裡的 SKILL.md。

請丟給它一個決策，不要只給模糊主題

grill-me usage 在你提供明確的計畫或設計來接受挑戰時，效果最好。好的輸入會說清楚被檢視的對象、要做的決策，以及目前不確定的是什麼。

較好的寫法：

• “Grill me on whether to split auth into a separate service for this app.”
• “Use grill-me for Decision Support on our dashboard redesign; focus on onboarding and retention.”
• “Grill me on this launch plan: timeline, ownership, dependencies, and risks.”

較弱的寫法：

• “Grill my idea.”
• “Help me think.”

怎麼下提示效果最好

一個好的 grill-me guide 提示，會讓技能知道它正在質疑哪個領域、哪個結果最重要，以及哪些限制不能被忽略。請包含：

• 目標
• 目前的提案
• 已知限制
• 什麼情況算是做了壞決策
• 它應優先考慮的程式碼庫、產品或組織脈絡

這樣能幫助技能提出更尖銳的問題，並針對每個分支提供更好的建議答案。

先讀哪些檔案

先從 SKILL.md 開始。就這個 repository 而言，它基本上就是整個技能本體。這裡沒有支援性的 rules/、resources/ 或 scripts/ 檔案，所以安裝與否，主要就看你是不是需要這種提問風格。如果你要把它移到別的地方，下一步就先讀你自己的主機 repository 規範，避免這個技能和既有工作流程打架。

grill-me 技能常見問題

grill-me 是通用聊天技能嗎？

不是。grill-me 的範圍比一般腦力激盪更窄，它是用來有結構地盤問一個計畫或設計，不是用來發散式想點子。如果你要的是腦力激盪，較廣泛的規劃提示可能更適合。

什麼情況下不該用 grill-me？

當你需要快速摘要、簡單建議，或一次就能完成的草稿時，不要用 grill-me。這個技能最適合在錯誤假設代價很高、而你想在定案前先對決策做壓力測試的情況。

grill-me 可以用來問程式碼庫問題嗎？

可以，但前提是要符合這個技能設計的方式：如果某個問題能透過探索程式碼庫回答，就應該去查程式碼庫，而不是猜測。這也讓 grill-me 技能更適合做具 repository 內容感知的審查，而不是抽象辯論。

它對新手友善嗎？

如果你能明確說出一個具體決策，而且可以接受後續追問，那它對新手是友善的。若你希望模型接手整個規劃過程，且不被挑戰，那它就比較不適合。

如何改進 grill-me 技能

從一個決策和一個風險開始

要讓 grill-me 的結果更好，最有效的方法就是縮小範圍。每次只叫它拷問一個決策，例如架構、發佈範圍，或實作順序。提示越聚焦，技能就越能沿著分支樹往下走，而不會偏題。

補上模型不能漏掉的限制

一開始就把硬性限制講清楚：期限、團隊人數、技術堆疊、法遵、預算、使用者族群，或依賴項限制。grill-me 最強的地方，在於它能把取捨放到真實限制下做壓力測試，而不是只看理想化選項。

用具體答案回覆，不要只講抽象概念

當技能提出問題時，請回覆具體事實。像是「2 位工程師做 6 週」就比「資源有限」更有用。具體回答能減少來回追問，也能幫助技能更快釐清各個分支。

第一次跑完之後再迭代

把第一次 grill-me 的執行結果當作診斷，而不是最終裁決。如果輸出揭露了某個薄弱假設，就帶著那個被釐清的假設再跑一次。這種反覆迭代，正是 grill-me for Decision Support 最有價值的地方：每一輪都應該減少模糊，而不只是產生更多意見。