/grill-me 實用教學 — 讓 AI 動手前先拷問你
適用對象：使用 Claude Code / Cursor / Codex 等 AI coding agent，厭倦「寫一版、改一版」返工循環的人。
核心一句話：把方向反轉 —— 不是你餵需求給 AI，而是 AI 沿著決策樹一題一題拷問你，直到雙方對計劃有共識才准動手。
一、/grill-me 是什麼
由 Matt Pocock（TypeScript 教育家）開源，收在 mattpocock/skills 倉庫。
解決的痛點：需求「方向明確、但邊界未對齊」時，agent 直接開工，寫到一半才發現全是預設假設 → 返工、燒 token。
它會把你的計劃拆解成決策樹，一層層釐清，讓你不會漏掉該注意的細節和決定。
架構設計
其實是兩個 skill 的分層設計：
| Skill | 角色 | 內容 |
|---|---|---|
/grill-me | 用戶入口（wrapper） | 正文只有一句：Run a /grilling session；只能人手敲命令觸發 |
/grilling | 訪談原語（primitive） | 12 行正文，承載五條硬規則；其他 skill 也可調用 |
為什麼拆開？ 讓「啟動入口」和「訪談紀律」不揉在一起，grilling 成為單一事實來源，任何需要訪談的 skill 都可以調用它，而不用各自重造。
二、核心規則（grilling 全文）
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
15
16
17
---
name: grilling
description: Interview the user relentlessly about a plan or design.
Use when the user wants to stress-test a plan before building,
or uses any 'grill' trigger phrases.
---
Interview me relentlessly about every aspect of this plan until we reach
a shared understanding. Walk down each branch of the design tree,
resolving dependencies between decisions one-by-one.
For each question, provide your recommended answer.
Ask the questions one at a time, waiting for feedback on each question
before continuing. Asking multiple questions at once is bewildering.
If a question can be answered by exploring the codebase,
explore the codebase instead.
五條硬規則
| # | 規則 | 防什麼跑偏 |
|---|---|---|
| 1 | 沿決策樹逐分支推進，依賴關係一個一個解 | 一次過拋 30 條平行問題，依賴被壓平 |
| 2 | 每條問題必須附推薦答案（連理由和備選） | 用戶對著空白 prompt 自己猜，體驗極差 |
| 3 | 一次只問一題，等答覆才繼續 | 問題互相干擾，用戶答不清 |
| 4 | 事實 agent 自己查（codebase / 搜尋），決策由你拍板 | 把「項目用 Postgres 還是 MySQL」這種查得到的事也拿來問你 |
| 5 | 共享理解確認門禁：你說「都對」之前，不准動手 | Agent 自己腦補「應該就是這個意思」然後寫 code |
三、安裝方法
方法 A：skills.sh 安裝器（複製到本地 repo，方便 fork 修改）
1
2
3
4
5
6
# 裝整個 skills 倉庫
npx skills@latest add mattpocock/skills
npx skills update grill-me
# 或只裝單個 skill
npx skills add https://github.com/mattpocock/skills --skill grill-me
方法 B：Claude Code 原生 plugin（託管、唯讀、跟官方升級）
1
2
/plugin marketplace add mattpocock/skills
/plugin install mattpocock-skills@mattpocock
方法 C：DIY 自訂 slash command（任何 harness 都適用）
不想裝整個倉庫的話，直接把 grilling 的規則寫成自訂 command。以 Claude Code 為例，建立 ~/.claude/commands/grill-me.md：
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
13
14
---
description: Interview me relentlessly about a plan before building
---
針對我接下來提出的計畫，毫不留情地訪問我，直到我們達成共識為止。
規則：
1. 沿著決策樹一層一層往下走，把每個決定之間的依賴關係逐一解開
2. 每個問題都要附上你建議的答案（附理由和備選方案）
3. 一次只問一題，等我回答後再問下一題
4. 如果某件「事實」你自己查得到（搜尋、讀檔案、看 codebase），就自己查，不要問我；所有「決策」都必須由我拍板
5. 在我確認我們達成共識之前，不准動手執行任何東西
我的計畫：$ARGUMENTS
之後在任何對話輸入 /grill-me 你的計畫 即可使用。這個方法也適用於其他支援自訂 prompt / command 的 agent harness。
四、實戰流程（home lab 場景示範）
假設你想為自架服務加監控告警：
1
/grill-me 幫我的 Docker homelab 加一套監控 + 告警系統，現在有 20 多個 container 在跑
第 1 步：Agent 自己查事實（不會問你）
- 看
docker-compose.yml有哪些服務 - 找有沒有現成的 Prometheus / Grafana / Uptime Kuma 配置
- 檢查
.env有沒有 notification 相關變數（SMTP、Discord webhook 等）
「項目用什麼技術棧」這類問題屬於事實，agent 應該自己查，不該問你。
第 2 步：一題一題問，每題帶推薦答案
Agent：先定監控堆疊。我建議用 Prometheus + Grafana + Alertmanager：你已經在跑 Docker，這套是事實標準，長遠擴展性好。如果想輕量一點，Uptime Kuma 五分鐘就能跑，但只有 up/down 檢查，沒有 metrics 歷史。我的建議很明確：Prometheus 堆疊。能接受嗎？
你：接受。
Agent：接著定告警通道。我看到你的 .env 已經有 DISCORD_WEBHOOK_URL（自己查的事實），我建議告警直接推到 Discord。要不要加多一條 email 通道做後備？
第 3 步：共享理解確認門禁
Agent：到這裡我把所有決策捋一遍：
- 堆疊：Prometheus + Grafana + Alertmanager
- 告警通道：Discord webhook（主），email（後備）
- 告警規則：container down 超過 2 分鐘、CPU > 90% 持續 5 分鐘、磁碟 > 85%
- Retention：15 天
- 沿用現有 monitoring network，不開新 Docker network
全部都對嗎？確認後我才開始寫 compose file。
你確認之前，它不會動手。這個確認門禁是 v1.1.0 明確加上的硬約束。
五、使用時機判斷
| 場景 | 建議入口 | 原因 |
|---|---|---|
| 臨時方案壓力測試 / 輕量需求對齊 | /grill-me | 純對話收斂，不寫檔案（stateless） |
| 項目級決策需要留底（ADR / CONTEXT.md） | /grill-with-docs | 邊問邊把術語和決策寫進文件 |
| 共享理解已收斂，想合成正式 spec | /to-spec | 不會再發起訪談 |
| 工作量超過單個 session / 路徑模糊 | /wayfinder | 在 issue tracker 建 decision map |
| 小 bug fix / 單檔案改動 | 直接進實作 | 不需要 grilling |
| 需要 UX 原型才答得到的問題 | 不要 grill | grill 只擅長低保真決策 |
⚠️ 注意：Matt Pocock 本人已公開表示，coding 場景他現在首推
/grill-with-docs或domain-model（新工作流是domain-model→to-prd→to-issues→tdd）；/grill-me的定位收窄為「窄壓力測試」和非編碼場景（季報、簡報、換工作等決策）。
六、實戰貼士
把約束寫進 prompt 兜底
/grill-me 的 wrapper 太薄，如果 harness 沒正確載入 frontmatter，agent 很容易退回自由發揮。把五條規則直接貼進 prompt 最穩妥：
1
2
3
4
5
6
7
/grill-me {你方向明確但邊界不齊的需求}
約束：
- 你只能在確認共享理解之後才動手
- 事實問題你自己查，不准問
- 每個問題都要帶推薦答案
- 一次只問一個
配合 Plan Mode 使用
先 /grill-me 收斂需求，再進 Plan Mode 出實施計劃，最後才 implement，形成「對齊 → 計劃 → 實作」閉環。
問題數量是預警指標
正常 session 大約 16–50 條問題、約 45 分鐘。如果問題開始失控膨脹（Matt 提過極端情況可達約 540 條），代表：
- 需求本身太大 → 換
/wayfinder拆 session - Agent 沒分清 fact vs decision，把該自己查的事拿來問你 → 直接打斷：「這個你自己查」
重要決策手動留底
/grill-me 是 stateless，session 結束什麼都不留。收斂完記得把共識寫進 ADR 或 CONTEXT.md（或直接叫 agent 寫），否則下次開新對話要重跑。
答不了的決策就記下來找人確認
有些問題連你自己都拍不了板（例如業務口徑、營運規則），grill 的價值正是提前暴露它們，而不是逼你即場回答。
七、不適合使用的情況（反向清單）
- ❌ 需求本身就模糊（vibe coding）— grill 的前提是「方向明確但邊界未確認」
- ❌ 純執行任務，決策已全部對齊 — grill 是浪費時間，直接進實作
- ❌ High-fidelity 問題（UI 手感、視覺走查）— 先做原型，再 grill 驗收
- ❌ 超大工作量，單 session 裝不下 — 先用
/wayfinder建 decision map - ❌ 重要決策需要長期留底 — 改用
/grill-with-docs
參考連結
- 倉庫：mattpocock/skills
- AI Hero 官方文件：skills-grill-me
- Matt 本人影片：I stopped using /grill-me for coding