1实现原理 · 为什么它能做到

grill-me 本身是纯委托壳：整个 SKILL.md 正文只有一句『Call the Skill tool with "grilling".』，所有拷问行为都由同仓库的 grilling skill（model-invoked 原语）实现。

skills/productivity/grill-me/SKILL.md

Call the Skill tool with "grilling".

宿主在用户输入 /grill-me 时把同一会话切换到 grilling 的指令集执行——这是本仓库『user-invoked 编排层 + model-invoked 复用原语』架构的标准做法（grill-with-docs 同理，只是多调一个 domain-modeling）。

触发面被收窄为仅用户显式调用：Claude Code manifest 与 Codex manifest 双份关闭模型自动调用。

skills/productivity/grill-me/SKILL.md

disable-model-invocation: true

同一机制在 agents/openai.yaml 以 policy.allow_implicit_invocation: false 表达；AGENTS.md 规定 user-invoked skill 必须两者配对，保证 agent 不会在用户没喊 /grill-me 时自己开始拷问。

拷问的引擎是 design tree + frontier rounds：把待决策问题建成依赖树，每一轮只问『前置已定、现在就能答』的整层 frontier，而不是逐问深挖。

skills/productivity/grilling/SKILL.md

Map this as a **design tree**: every decision branches into the decisions that hang off it. … Work the tree in **rounds**. The **frontier** is every decision whose prerequisites are already settled: the questions you can ask _now_ without guessing at answers you haven't heard yet.

这里在做什么：用依赖排序保证不问出『取决于还没听到的答案』的问题；整层一次问完减少来回轮数。每轮答案会重塑树，把 frontier 向外推并解锁被阻塞的问题（同段下文 'settled decisions push the frontier outward and unblock questions that depended on them'）。

每题强制附带模型自己的推荐答案，并给死输出格式（编号 ❓ + ➡️ 推荐答案），要求一轮问完就停、等用户答完再进下一轮。

skills/productivity/grilling/SKILL.md

Ask the whole frontier in one round: number each question and give your recommended answer. Then wait for the user's answers before the next round.

格式模板（❓ **Q1** - **<question title>**: … / ➡️ <your recommended answer>）内嵌在 SKILL.md 正文代码块里。逼模型对每个问题表态而非假装中立，用户可以直接同意/反驳推荐答案，表态成本低、收敛快。

职责硬性分离：事实查证归 agent（必要时派 sub-agent 去环境里查，且不阻塞本轮其余问题），决策归用户。

skills/productivity/grilling/SKILL.md

Finding _facts_ is your job, never the user's. When a frontier question needs a fact from the environment (filesystem, tools, etc.), dispatch a sub-agent to find it; don't ask the user for anything you could look up yourself. Don't block on it: a running exploration is an unsettled prerequisite, so only the questions downstream of it wait for the sub-agent to report; ask the rest of the frontier now. The _decisions_ are the user's: put each to them and wait.

这里在做什么：允许并行派 sub-agent 查文件系统/工具事实，前台继续问不受影响的 frontier——既不把查证负担甩给用户，也不让探索阻塞对话。sub-agent 能力依赖宿主支持，skill 本身不含任何脚本。

终止条件与行动门禁显式化：frontier 空即会话结束；在用户确认达成 shared understanding 之前 agent 不得动手实施。

skills/productivity/grilling/SKILL.md

The session is done when the frontier is empty: every branch of the design tree visited, nothing left silently assumed. Do not act on it until the user confirms you have reached a shared understanding.

防止『问着问着就开始写方案』的越界：拷问产出的是决策共识，实施要等用户放行。

stateless 定位：grill-me/grilling 两目录只有 SKILL.md 与 agents/openai.yaml，全文无任何文件写入指令；docs 页明确『writes no files』，仓库内定位为『非代码用途/无工作目录』入口。

skills/engineering/ask-matt/SKILL.md

**`/grill-me`**: the same relentless interview as `/grill-with-docs`, but **stateless**: it saves nothing locally and builds no `CONTEXT.md`.

与 grill-with-docs 的唯一实质差别是状态：后者同跑 grilling 但会写 CONTEXT.md/ADR（所以工程会话被引导用 grill-with-docs）。

2核心能力

01用户显式入口的『拷问式』需求澄清（/grill-me，仅人可触发）

02依赖感知的分轮提问：每轮问完整 frontier，不提前问依赖未决的问题

03每题附模型推荐答案（❓/➡️ 固定格式），用户可低成本表态或反驳

04agent 自主查证：派 sub-agent 查环境事实，用户只做决策

05显式收敛与行动门禁：frontier 空才结束，用户确认 shared understanding 前不实施

06无状态、可移植：不写文件、不需要仓库，主题不限于代码

4管控建议与判定依据

建议配套管控措施

面向 Agent

可自动加载

面向管理者

登记来源与版本

判定依据（文件路径与关键语句摘要）

SKILL.md: 纯提示词指令与规则文本，无脚本执行与外部影响

审计说明： 。纯指令型 skill：无脚本执行、无网络外发、无凭证读取、无本地文件写入；且 grill-me 双清单（disable-model-invocation: true + allow_implicit_invocation: false）仅限用户显式调用。注意点仅为对话性引导/锚定与 sub-agent 读环境的宿主权限边界，均不构成代码级风险。

5第二遍独立确认

[ok] grill-me 正文仅一行委托 grilling — SKILL.md 正文逐字为 'Call the Skill tool with "grilling".'，无其他指令。
[ok] 仅用户可触发（disable-model-invocation + allow_implicit_invocation: false 双清单） — 两 manifest 均存在且取值正确；productivity/README.md 对 User-invoked 组的说明与本 skill 配置逐字吻合。
[ok] design tree / frontier rounds 机制 — grilling SKILL.md 原文含 'design tree'、'frontier'、'Recompute the frontier and ask the next round' 等全部机制描述，无夸大。
[ok] 每题带推荐答案与固定格式 — 原文 'number each question and give your recommended answer' + ❓/➡️ 代码块模板均在。
[ok] facts=agent（sub-agent 查证）、decisions=user — 原文整段存在；sub-agent 为宿主能力，非第三方依赖。
[ok] 终止条件 + 用户确认门禁 — 原文 'The session is done when the frontier is empty…Do not act on it until the user confirms' 存在。
[ok] 外部依赖清单为空 — 对 4 个文件扫描 URL/CLI/包/网络 token 零命中；grilling 只引用宿主通用能力（filesystem, tools, sub-agent），无可点名 CLI/API/端点。
[ok] 无脚本/无文件写入/无凭证读取 — 文件清单仅 4 个 manifest/markdown 文件；写文件类 token（write/create file/save/append）零命中；docs 页自述 'writes no files' 与源码一致。

6结论

可组合的薄壳设计：grill-me 用一行正文把 grilling 原语变成用户入口，同一原语被多个工程 skill 复用，行为单一来源。

拷问有算法式结构：frontier/rounds 保证只问『现在能答』的问题、整层一轮问完，可终止且不遗漏（frontier 空即完）。

不把查证负担甩给用户：事实由 agent/sub-agent 查，每题还带推荐答案，用户只需表态。

零副作用、跨宿主：stateless、无脚本无网络无写文件，Claude Code 与 Codex 双清单齐全，任意模型/主题可用。

行动门禁防越界：用户确认 shared understanding 前禁止实施，拷问只产出决策。

适合： 适合动工前把模糊想法拷问成可承诺决策的任何场景，尤其无仓库/非代码议题（产品方向、写作、业务决策）；也适合想复用该提问机制的 skill 作者照抄 grilling 原语。在 Claude Code 里 /grill-me 在全新会话中启动效果最好（docs 建议 fresh conversation）。

不适合： 不适合已有精确规格、无需提问的场景（docs：'If you can already specify the thing precisely, you don't need to grill it'）；不适合需要留下文档痕迹的工程会话（应选会写 CONTEXT.md/ADR 的 grill-with-docs）；不适合需要实物反馈的问题（ungrillable 问题应转 prototype）；不适合期望 skill 自动验证事实或写文件的场景——它只问不查不写。

Install Agent-Ready

① Verified Mirror 2026-09-06

Option A · Direct DownloadDownload grill-me.tar.gz

sha256: e825a60d0e35dfb1…

Option B · Copy Guide for Agent

install.json

agent 读 JSON 指南后会自动从本站下载安装，无需更多说明。

② Upstream GitHub

GitHub Repo ↗

Pinned to commit 3cca18b368.