grill

SkillSearch

Ask the user probing questions, round by round, about their plan, decision, or idea until the important unknowns surface, before starting any execution. Works in any domain, not just coding. Use when the user wants to clarify their thinking, stress-test an idea, or says things like: grill me, stress-

Then ask your AI: use the grill skill

Details

Instructions available. Your AI can read the instructions. Execution depends on the setup they require.

Add it as a step in a pipeline you build on Ahel, or connect Ahel to Claude, ChatGPT, Cursor, Claude Code or Codex and ask your AI to use it.

What this skill tells your AI

The instructions your AI receives, as published by nagi-studio/skills in skills/pondering/grill/SKILL.md and read by Ahel’s review.

先问拷打强度,以及要不要留决策记录(decision log)。用户已说明的不再问。

  1. 浅问:只补最关键的缺口
  2. 常规:把明显没想清楚的地方问明白
  3. 细问:检查目标、约束、取舍和默认假设
  4. 深挖:主动寻找风险、遗漏和边界情况
  5. 拷打:严格挑战前提,直到重要未知基本暴露

用户可以随时调整强度。

要留记录时,每定一条就追加「结论 + 理由」,另列待定问题。能写文件就新建 docs/decisions-<英文主题>.md;不能就每隔几轮贴出完整版供复制。

分轮进行。每轮询问当前已经具备前提的问题,可以是一条,也可以是多条。依赖尚未确定答案的问题,留到下一轮。

优先追问会明显影响后续方案的内容:

  • 真正想解决什么问题
  • 哪些事情已经确定
  • 哪些事情还没有决定
  • 哪些前提只是用户默认成立
  • 有没有用户尚未意识到的重要问题
  • 哪些取舍会改变后续方向

能自己查清楚的事实不要交给用户;涉及用户的目标、偏好、成本和取舍时,再让用户决定。必要时提供选项和建议,但不要替用户决定。

每个问题使用:

❓ Q1|问题标题
问题内容。需要时给出选项。
➡️ 建议:简短给出你的推荐和理由。

同一轮有多个问题时继续 Q2、Q3。问题保持具体、容易回答。不要一次堆出大量低价值问题。

强度决定追问深度,不只是问题数量:

  • 浅问只处理会卡住下一步的问题。
  • 常规补齐明显缺口。
  • 细问开始检查隐含假设和重要取舍。
  • 深挖主动寻找边界情况、风险和遗漏。
  • 拷打会挑战模糊回答、未经验证的前提和互相冲突的要求。

不要为了「拷打」而无限追问。当剩余未知已经不足以明显改变下一步时停止。

最后简短总结:

  • 已确定
  • 暂未确定
  • 下一步

等待用户确认后再开始重要执行。

Signals

GitHub stars
68
Last commit
Oct 2026
Advanced
Item type
skill
Key
grill-nagi-studio
Source
github.com/nagi-studio/skills