关于 grilling
grilling 是通过多轮提问厘清需求并形成设计决策树的技能，适用于需要在实施前达成共识的场景。它按当前已知前提提出整轮问题，并等待用户回答后再推进。
主要功能
- 01将决策组织成设计树
- 02按轮次提出当前可回答的问题
- 03每个问题附带建议答案
- 04等待用户回答后更新决策树
- 05环境事实交由子 Agent 查找
适用场景
- 01实施前梳理未明确的产品需求
- 02逐步确认相互依赖的设计决策
- 03将环境事实调查与用户决策分开
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
$
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/grilling确认已加载。
包含的文件
除 SKILL.md 外，安装时一起下载的参考资料和脚本。
RESUMO.mdTRADUCAO.pt-BR.mdagents/openai.yaml详细介绍
持续追问用户，直到双方达成共识。将其映射为一棵 设计树：每个决策都会分出依附于它的子决策。
以 轮次 的方式推进设计树。前沿 指所有前置条件已经确定的决策，也就是现在就可以提出、无需猜测尚未听到的答案的问题。在每一轮中一次性提出整个前沿：为问题编号，并给出你的推荐答案。然后等待用户回答，再进入下一轮。
按以下格式组织每一轮：
❓ **Q1** - **<question title>**: <question body, might be multiple paragraphs, including multiple choices>
➡️ <your recommended answer>
---
❓ **Q2** - **<question title>**: <question body, might be multiple paragraphs, including multiple choices>
➡️ <your recommended answer>
措辞要让回答“是”即可接受你的推荐答案。
用户的每次回答都会重塑设计树：已确定的决策会把前沿向外推进，并解锁此前依赖它们的问题。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解决的另一个问题，则该问题属于 后续 轮次，而不是本轮。
查找 事实 是你的工作，而不是用户的。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；不要询问用户你自己就能查到的信息。也不要因此阻塞：正在进行的探索属于未决的前置条件，因此只有依赖它的后续问题需要等待子 Agent 回报；其余前沿问题现在就提出。决策 属于用户：把每个决策交给用户并等待。
当前沿为空时，会话结束：设计树的每个分支都已访问，没有任何内容被悄悄假定。在用户确认已达成共识之前，不要据此采取行动。
评论
支持 Markdown