关于 grilling
grilling 是一种通过持续访谈来厘清需求和决策的技能，适用于需要与用户共同确定方案的工作。它将决策组织成依赖树，分轮询问当前可回答的问题，并在共同理解确认前不采取行动。
主要功能
- 01将决策组织为依赖树
- 02逐轮询问可决策问题
- 03为每个问题提供推荐答案
- 04把环境事实交由子代理调查
- 05确认共同理解后再行动
适用场景
- 01厘清复杂需求与约束
- 02逐步确定设计方案
- 03识别决策之间的依赖关系
- 04在实施前核对双方理解
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。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
来自项目 README持续访谈用户，直到达成共同理解。把这件事映射成一棵 design tree：每个 decision 都分支到挂在它下面的那些 decisions。
按 rounds 逐轮处理这棵树。frontier 是那些 prerequisites 已经敲定的 decisions，也就是你现在就可以问、无需猜测还没听到的答案的那些问题。在一轮里问完整条 frontier：给每个问题编号并附上你的推荐答案。然后等用户回答，再进入下一轮。
每一轮的格式如下:
❓ **Q1** - **<问题标题>**：<问题正文，可能有多段，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，可能有多段，包括多个选项>
➡️ <你的推荐答案>
每一轮用户给出的回答都会重塑这棵树：敲定的 decisions 会把 frontier 向外推，并解锁依赖它们的问题。重新计算 frontier，然后问下一轮。其答案依赖本轮中另一个仍未解决的问题，属于 更晚的 一轮，而不是本轮。
寻找 facts 是你的工作，绝不是用户的。当一个 frontier 问题需要来自 environment（filesystem、tools 等）的 fact 时，派一个 sub-agent 去查，不要问用户任何你自己能查到的东西。不要被它阻塞：一次正在进行的探索是一个尚未敲定的 prerequisite，所以只有它下游的问题才需要等 sub-agent 回报，现在先问 frontier 的其余部分。decisions 属于用户：逐个交给他，并等待。
当 frontier 为空时，会话才算结束：design tree 的每个分支都访问过，没有留下任何被默默假设的东西。在用户确认我们已经达成共同理解之前，不要采取行动。