四轮把模糊想法逼成明确决策：grill-me 实战指南

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你把一个没想清楚的主意丢给编码 agent，看到成品才发现它压根没听懂你要什么？「想要什么」和「被理解成什么」之间的差距，是软件协作里最大的浪费来源。grill-me 是 Skills for Real Engineers 仓库中的一个生产力技能：你把想法摊开，它一轮一轮向你发问，直到你对每个细节都能给出明确说法。它产出的东西只有你想清楚的那组决策——不写文件、不建工作区、不留任何状态，题材也不限软件：业务方向、一篇文章写不写、下一步先做哪件事，都是合法内容。

三分钟装好并跑通 grill-me

先跑通，再讲原理。整个过程六步：

1. 没装过技能的话，先装整套。Claude Code 一条命令：claude plugin install mattpocock-skills@claude-plugins-official。单独只装 grill-me 也能敲命令，但少了底层的 grilling 技能它就不会有任何输出，整套装最省事（原因见最后的避坑一节）。
2. 开一个全新对话。在 agent 已经写好的计划之上再访谈，新问题只能围着既有结论打转，改变不了它。
3. 关掉 plan mode。plan mode 会把 agent 往「尽快交出一份计划」的方向拽，而 grill-me 要的是持续追问，两者正好相反。
4. 切到手头最强的模型。钻问题高度依赖模型对「系统会怎么坏」的直觉，这是比多数技能更吃模型的一环；实现阶段主要跟随上下文，便宜些的模型也能扛。
5. 输入框敲/grill-me，把模糊想法整个倒出来。想法越模糊越适合这场访谈，它的意义就是消除模糊；如果你已经能把事情讲得明明白白，这场访谈就不该发生。
6. 每轮把问题答完：认可的勾掉，不认可的顶回去，真不知道就直说。agent 停止发问、反过来跟你核对结论时，访谈才算结束。聊的是软件需求的话，把这段对话原样交给 to-spec——它明确「不访谈，只综合你们已经讨论过的东西」；别开新会话，开新会话等于把刚攒下的上下文倒掉。

一轮编号问题怎么批量处理

想法发出去之后，agent 不急着下结论，它回你的是一份编号问题清单，每题后面跟着它自己的推荐答案，格式固定：

❓ Q1 - 先做公开 Beta，还是先做封闭邀请版？ ➡️ 推荐：封闭邀请版，首批控制在 50 人 --- ❓ Q2 - 定价页第一期做吗？ ➡️ 推荐：不做，先用手动收款链接

这个格式有两个细节。编号让你可以按序号批量作答——「1 同意、2 同意、3 不同意，因为……」——不用把问题抄回去复述。每个问题也被特意措辞成答 yes 即接受推荐，扫一眼就能批量处理。有个已知小坑：推荐答案有时和问题的措辞对着干，认同推荐就得对问题本身答 no，这种情况把两件事分开说清楚即可。

你答完这一串，下一轮才开始。整场访谈的终止条件不是问题答满某个数，而是agent 停止发问、回来跟你确认共识——在你确认之前，它不会采取任何行动。

设计树和前沿决定这一轮问什么

整场访谈靠一个结构推进，叫design tree（设计树）：你每敲定一个决策，它就分叉出依赖这个决策的子决策，树随你的回答一层层长深。

真正决定「这一轮问什么」的是frontier（前沿）：所有前置条件已经敲定、现在就能问的决策的集合。规则只有一条——答案还悬着的问题，一律不提前问。类比施工进度：桩没打完，「浇筑地基」就不会出现在当天的工单里。

比如你筹划一个学习计划：第一轮能问「手机上学还是电脑上学」和「自学还是报课」，因为这俩不依赖任何未定事项；「买哪本教材」取决于学习方式，这轮不会出现，被推到后面；学习方式和课程形态答完，「每天挤出多少小时」才会浮出水面。每答完一轮，前沿就往外推一圈，解锁下一批问题。

轮次里还有一条分工红线：事实归 agent，决策归你。问题需要查文件系统、查工具环境时，它派子代理去查，不会甩一句「你自己看看」；而且查询不阻塞整轮——只有依赖该结果的下游问题会等，其余照常发问。但任何决策都必须摆到你面前，由你定。

前沿空了，会话就结束：树的每个分支都走过，没有任何一个决定是「默认大概是吧」。

两个开关保证 agent 不会自己拉你进来

入口只有一个：亲手敲/grill-me。这是刻意设计，背后有两处配置撑着：

• SKILL.md 的 frontmatter 里写着disable-model-invocation: true
• agents/openai.yaml 里policy.allow_implicit_invocation设为false

🔑 含义很直白：agent 永远无法自作主张拉你进访谈。它不会在你干活时突然插一句「我们来聊聊你的方案吧」，只有你敲斜杠命令时才会发生。

访谈中三件事是你的活

提问的是 agent，范围的所有权在你手里。最常见的失败是被动：四五十个问题一路「行、可以、没问题」，最后 agent 交出一份看起来很完备的计划。过程不短，效率看着也不低，可实际上没有任何决定是你做的——那份计划的笃定，没有人付过代价。

正确的做法是主动把关：

• 某个问题的精度低于你需要的保真度，顶回去，让它问得更尖锐；
• 范围开始漂移时，用一句话把边界钉回去；
• 真不知道就认真地说 "I don't know"——这是合法信息，不是失误，而且常常是「这道题该去原型化」的信号。

产出质量跟着你回答的质量走，不跟着提问的数量走。每答一题前确认一句：这是我真实的态度，还是在为答而答？

答案谈不出来时怎么办

问题分两种：靠对话能到达答案的，和怎么问都到不了的。「一篇长文还是三页材料？」「这个交互应该是什么感觉？」属于后一种——它们需要一个能反应的真实物件摆在面前才能回答。

遇到这种题，正确动作是停下访谈，调用 prototype 搭一个一次性原型：

• 「这套逻辑 / 状态模型感觉对吗？」→LOGIC分支，产出一个双击就能打开的单 HTML 文件，把纸面上推不动的状态案例走一遍；
• 「这东西应该长什么样？」→UI分支，在一页上生成多个差异明显的变体，一键切换对比。

它从第一天起就是抛弃式的：状态全在内存里，不做持久化，不写测试，不做打磨。看完、定了案，把验证过的决策折回正式代码，原型本体提交到prototype/<name>这样的临时分支留作一手资料。

分流规则：能聊清楚的就继续访谈；聊不清楚的，先去搭原型，回来一句话定案。硬靠对话去挤一个问不到的答案，agent 反复换措辞、你反复猜，范围会跟着不确定性一起膨胀，会话失控就是这么来的。

grilling 家族四个技能一次讲清

grill-me、grill-with-docs、wayfinder 共用同一套底层访谈协议 grilling（见 skills/productivity/grilling/SKILL.md），差别在你面前摆着什么：

grill-me 和 grill-with-docs 之间的唯一区别就是状态：同一套访谈，前者不留痕，后者留痕。

四个常见坑与结束后的验收

⚠️连着问了两百个问题，怎么了？多半是范围太大。先让 agent 把活拆成小块，逐块访谈。同时留意 dumb zone：上下文窗口塞得太满之后，提问质量肉眼可见地往下掉——这本身就是该拆分的信号。另外，数轮次别数问题：四轮 46 题是普通规模。

想改回一次只问一题？在全局CLAUDE.md加一行。这是官方支持的开关，慢读者、非英语母语者都这么用：

When grilling, ask one question at a time.

只装了 grill-me，敲了没反应？它的正文只有一句话——跑一场 grilling 会话——真正干活的是 grilling。只装外壳、不装引擎，自然没有声音；整套装最省事。

它不问问题了，直接开始写代码？共识门被跳过了。弱一些、快一些的模型最容易干这事——把「访谈直到达成共识」缩成两三个问题加一份大纲。稳妥的修法：在你的CLAUDE.md或AGENTS.md里写明「没有我的许可不得实现」。

访谈结束，对照四条逐条打勾：

1. 你反对过至少一件事。一场零反对的会话，大概率是你根本不需要它。
2. 问题以少数几轮出现，而不是一条长流，且后面的轮次明显建立在你前面的回答上——前沿在正确推进。
3. 你走到了一个没预料到的地方：某个问题把你一直在悄悄做出的默认决定顶到了台面上。
4. 收尾时，你能把每个选择讲给一个不在场的人听——没有任何东西被静默假设。

缺哪条，就针对那块再开一轮。这场访谈不靠它问了几个问题立足，靠的是你最终敢于拒绝的底气。

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