关于 matt-grilling
matt-grilling 是用于开展结构化需求访谈的 Agent 技能。它将决策整理为分支设计树，按轮次提出当前可回答的问题，并在行动前等待双方确认理解一致。
主要功能
- 01将决策整理为分支树
- 02按依赖关系分轮提问
- 03为每个问题提供建议答案
- 04委派环境事实调查
- 05行动前等待确认
适用场景
- 01明确新功能的需求
- 02梳理相互依赖的产品决策
- 03收集意见而不询问可查明的事实
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
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npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/matt-grilling确认已加载。
附带文件agents/openai.yaml
详细介绍
不断向用户提问，直到双方达成共识。将其映射为一棵设计树：每个决策都会分支出依赖于它的决策。
按轮次推进这棵树。前沿是所有前置条件均已确定的决策：也就是现在可以提问、无需猜测尚未听到的答案的问题。每轮一次性询问整个前沿：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。
每轮按如下格式：
❓ **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>
用户每轮的回答都会重塑这棵树：已确定的决策会推动前沿向外扩展，并解除对后续问题的阻碍。重新计算前沿，然后提出下一轮问题。如果某个问题的答案取决于本轮中另一个尚未解决的问题，那么它应放在后续轮次，而不是本轮。
查明_事实_是你的工作，绝不是用户的。当某个前沿问题需要了解环境事实（文件系统、工具等）时，派遣子代理去查明；不要询问任何你自己可以查到的信息。不要因此停下来等待：正在进行的探索属于尚未解决的前置条件，因此只有依赖该探索的问题需要等子代理报告；现在先询问前沿中的其他问题。_决策_由用户做出：将每个决策交由用户决定，并等待答复。
当前沿为空时，本次会话即告完成：设计树的每个分支都已检查，没有任何内容仍被默默假定。在用户确认双方已达成共识之前，不要采取任何行动。
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