关于 batch-grill-me
通过分支决策树持续访谈用户的技能。它按轮次提出当前可回答的问题并给出建议;环境事实由子 Agent 调查,避免让用户代为查找。
主要功能
- 01分支式设计决策树
- 02按决策前沿分轮提问
- 03编号问题并附建议答案
- 04由子 Agent 查找事实
- 05确认共识后再采取行动
适用场景
- 01梳理新设计的需求
- 02按依赖关系逐步解决决策
- 03在讨论继续时调查环境事实
安装
复制下面的命令,在终端中运行。
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npx skills add https:/ / github.com/ mattpocock/ skills --skill batch-grill-me安装后在 Claude Code 中输入/batch-grill-me确认已加载。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
不断地追问用户,直到双方达成共识。将其绘制为一棵设计树:每个决策都分支出依赖于它的子决策。
以轮次推进树的遍历。前沿是指所有前置条件已经确定的决策,也就是说,你现在就可以提出、而无需猜测尚未听到的答案的问题。在一轮中提出整个前沿:为每个问题编号,并给出你推荐的答案。然后等待用户回答,再进入下一轮。
用户每一轮的回答都会重塑这棵树:已确定的决策会把前沿向外推进,并解锁那些原本依赖于它们的问题。重新计算前沿,然后提出下一轮问题。如果某个问题的答案依赖于本轮中仍未确定的另一个问题,则它属于后续轮次,而不是本轮。
查找事实是你的职责,而非用户的。当某个前沿问题需要环境中的事实(文件系统、工具等)时,派遣子 Agent 去查找,凡是你自己能查到的,都不要向用户询问。不要因此阻塞:正在进行的探索是尚未确定的前置条件,因此只有依赖于它的问题需要等待子 Agent 报告,其余前沿问题现在就提出。决策则属于用户,将每个决策交给用户并等待其回答。
当前沿为空时,会话即告完成:设计树的每个分支都已被访问,且没有任何内容被静默假设。在用户确认你们已达成共识之前,不要据此采取任何行动。
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