关于 grilling
grilling 是一种用于逐步澄清需求的 Agent 技能，通过设计树和分轮提问梳理决策及其依赖。适合需要在行动前与用户逐项达成共识的场景。
主要功能
- 01将讨论组织为设计树
- 02按前沿分轮提出问题
- 03为问题提供推荐答案
- 04区分可调查事实与用户决策
- 05前沿清空后结束会话
适用场景
- 01澄清模糊需求中的设计选择
- 02找出决策之间的依赖关系
- 03在采取行动前确认共识
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/grilling确认已加载。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
来自项目 README持续盘问用户，直到你们达成共识。将讨论映射为一棵设计树（design tree）：每个决策都会分支出一系列依赖它的子决策。
以**轮次（rounds）**推进这棵树。**前沿（frontier）**是所有前提已确定的决策：即你现在可以问的问题，无需猜测尚未听到的答案。每一轮问完整个前沿：为每个问题编号，并给出你的推荐答案。然后等待用户的回答，再进行下一轮。
每个问题格式如下：
❓ **Q1** - **<问题标题>**：<问题正文，可以是多段，包括多个选项>
➡️ <你的推荐答案>
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❓ **Q2** - **<问题标题>**：<问题正文，可以是多段，包括多个选项>
➡️ <你的推荐答案>
每个问题的措辞都应确保回答“是”就代表接受你的推荐答案。
每一轮用户的回答都会重塑这棵树：已确定的决策把前沿向外推，解锁依赖它们的问题。重新计算前沿，进入下一轮。某个问题的答案依赖本轮中另一个仍未回答的问题时，它属于更晚的轮次，而不是本轮。
寻找事实是你的工作，永远不是用户的。当前沿问题需要来自环境的事实（文件系统、工具等）时，派一个子代理去查；不要问用户任何你自己能查到的东西。不要阻塞等待：正在进行的探查是一个未解决的前提，只有它下游的问题需要等子代理回报；现在就把前沿其余部分问完。决策是用户的：把每个决策摆给他们，然后等待。
当前沿为空时，会话结束：设计树的每条分支都已遍历，没有任何东西被默默假设。在用户确认你们达成共识之前，不要付诸行动。
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