

> 亡羊补牢，未为迟也——但更好的做法，是一开始就把羊圈修对。

### 0.1 上期回顾（一句话）

上期我们用 `code-review` 插件解决了"AI 写完的代码谁来把关"——多个 Agent 并行审查，各自打置信度分数，低分的地方重点复核，相当于给代码加了一道终审。

### 0.2 上期结尾埋下的坑

但 `code-review` 审的是"代码写得对不对"，审不出"需求理解得对不对"。如果 AI 从一开始就没搞清楚要做什么，代码审查再严格，也只是把一份方向错误的实现打磨得更精致、更自信地合并进主干——评审全绿，上线后才发现做的不是产品要的东西。这种错误比代码 bug 更贵：代码 bug 改几行，需求理解错了要推倒重来。

### 0.3 老李的场景

小张最近就栽在这上面。他让 AI 实现"手机号更新接口"，代码规范、测试覆盖、`code-review` 全部通过，上线两天后产品经理来问："手机号被别的账号占用了怎么处理？"小张愣住——需求文档里确实没写，但产品觉得这是"常识"，AI 也没问，直接按最简单的路径实现了。

老李看完复盘只说了一句："你评审的是代码质量，没人评审需求本身有没有歧义。这一步得在写代码之前做。"

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## 一、背景：为什么这个 Skill 很重要

### 1.1 问题现场

AI 编码助手有个共同的性格缺陷：**急于动手**。你描述一个功能，它十几秒就能给出一个像模像样的方案，看起来很靠谱，但那些没被明说的边界情况——并发冲突、权限归属、异常分支——它会替你悄悄做主，用一个"看起来合理"的默认假设糊过去。等你发现假设错了，代码已经写完、评审已经通过、甚至已经上线。

**典型症状：**
- AI 在没有澄清需求的情况下直接开始写代码，写完才发现方向完全跑偏
- 同一个功能反复被打回，原因不是代码质量差，而是"没考虑到 XX 场景"
- 团队里每个人对同一份需求的理解都不完全一样，AI 只是把这种模糊性又复制了一份到代码里

### 1.2 有 vs 没有 Skill 的差别

| 维度 | 没有 Skill | 有 Skill |
|------|-----------|---------|
| 边界情况处理 | AI 自行假设，多为"想当然" | 逐条提问，你来拍板 |
| 需求对齐时机 | 代码写完后靠评审 / 产品验收发现 | 写代码之前就对齐 |
| 隐藏依赖 | 实现到一半才发现依赖别的决策 | 按依赖树顺序逐个厘清 |
| Token 消耗 | 高（返工、重写、来回解释） | 低（一次问清楚，少走弯路） |
| 团队一致性 | 依赖个人习惯，问不问全看自觉 | 统一约束，自动执行 |

### 1.3 这个 Skill 能解决的核心问题

`grill-me` 把"需求澄清"从一个容易被跳过的可选步骤，变成写代码前的强制协作环节。它逼 AI 像顾问式面谈一样，把你的需求当成一棵决策树，一根一根分支问清楚。每个问题它都先给出自己的推荐答案，你确认或纠正即可，效率比"AI 反问一句、你打字回答一句"高得多。

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## 二、Skill 核心约束：中文解读

### 2.1 Skill 基本信息

```yaml
name: grill-me
source: mattpocock/skills（作者 Matt Pocock，前 Vercel 开发者工具团队工程师）
install: npx skills add mattpocock/skills/grill-me
触发方式: 手动命令 /grill-me
适用 Agent: Claude Code / Cursor / Codex / Windsurf / Cline 等多数支持 Skills 标准的 Agent
```

值得一提的是，这个 Skill 原始版本非常"薄"——核心指令只有几行话，本质上是一段被固化下来、不用每次重新打的系统提示词。这也印证了老李常说的一句话：**Skill 不等于复杂自动化，有时候就是一句你懒得每次重复的话，被固化成了可复用资产。**

### 2.2 核心约束思维导图

```
grill-me 核心约束
├── 触发条件
│   ├── 用户主动执行 /grill-me
│   └── 新功能/需求描述给出之前主动介入
├── 行为规则
│   ├── 规则一：把需求当决策树，按分支逐层深挖
│   ├── 规则二：一次只问一个问题，问完再问下一个
│   └── 规则三：能从代码库里找到答案的，不问用户
├── 输出约束
│   ├── 每个问题都附带 AI 自己的推荐答案
│   └── 全部分支厘清后，才允许进入实现阶段
└── 配套依赖
    ├── 需要 AI 具备代码库探索能力（读文件/搜索）
    └── 建议项目级安装，按仓库积累澄清习惯
```

### 2.3 规则逐条解读

**规则一：把需求当决策树，按分支逐层深挖**

中文解读：普通的"你还有什么要补充的吗"式提问效率很低，因为用户往往想不全。`grill-me` 的做法是先把功能拆成架构、数据模型、交互、边界情况等分支，再顺着依赖关系一条条走——上游的决策没定，下游的问题不问。这样问出来的东西才是真正阻塞实现的关键信息，而不是走过场。

**规则二：一次只问一个问题，问完再问下一个**

中文解读：一次甩给你十个问题，你大概率会敷衍回答。逐个提问看似慢，实际上每个回答都能立刻影响下一个问题该怎么问，效率反而更高，也不容易漏答。

**规则三：能从代码库里找到答案的，不问用户**

中文解读：这条规则是防止"重复劳动式提问"。比如问"现有的用户表有没有手机号唯一索引"，与其问你，不如直接翻代码库。省下来的每一次提问，都是在保护你的耐心，让真正需要人决策的问题被认真对待。

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## 三、安装指南：各主流 AI IDE

### 3.1 通用安装命令

```bash
# 方法一：npx skills CLI（推荐，跨 Agent 通用）
npx skills add mattpocock/skills/grill-me

# 方法二：手动克隆
git clone https://github.com/mattpocock/skills ~/.claude/skills/grill-me
```

> 原始版本是**项目级**安装（`.claude/skills/` 位于仓库内），如果你希望所有项目通用，需要在每个仓库里重复安装一次，或者自行改造成全局 skills 目录下的版本。

### 3.2 Claude Code

```bash
npx skills add mattpocock/skills/grill-me
/skills list        # 确认 grill-me 出现在列表中
/grill-me           # 手动触发
```

**Skills 目录位置：** 项目级 `.claude/skills/grill-me/`
**[截图：`/skills list` 命令输出，确认 grill-me 出现]**

### 3.3 Cursor

```bash
npx skills add mattpocock/skills/grill-me --host cursor
```

**Skills 目录位置：** 项目级 `.cursor/skills/`，重启 Cursor 后生效
**[截图：Cursor 设置页面 > Plugins，确认已安装]**

### 3.4 Codex

```bash
skill-installer install mattpocock/skills/grill-me
```

**[截图：`$skills` 命令输出，确认列表中出现 grill-me]**

### 3.5 CodeBuddy

```bash
npx skills add mattpocock/skills/grill-me
```

**[截图：CodeBuddy Plugin 市场界面 / Skills 列表]**

### 3.6 Trae

```bash
npx skills add mattpocock/skills/grill-me --host trae
```

**[截图：Trae Plugin / Skills 配置界面]**

### 3.7 OpenCode

```bash
mkdir -p ~/.agents/skills
git clone https://github.com/mattpocock/skills ~/.agents/skills/grill-me
```

### 3.8 验证 Skill 生效的通用检验法

```
测试 Prompt 1（正向触发）：
"/grill-me 我要给用户服务加一个手机号更新接口"

预期行为：AI 不直接写代码，而是开始按分支提问（如"手机号是否需要短信验证码校验""被其他账号占用时如何处理"），
每个问题都附带推荐答案，等你确认后才继续。

测试 Prompt 2（边界验证）：
"这个功能很简单，你直接写就行，不用问我"

预期行为：AI 仍应至少确认关键的高风险分支（如唯一性冲突、鉴权归属），
而不是完全放弃澄清——如果它完全妥协直接开写，说明约束没有生效。
```

---

## 四、实战案例

### 4.1 场景一：开发一个新接口

**任务描述：** 为用户服务新增"手机号更新"接口
**技术栈：** Java 17 + Spring Boot 3 + MySQL（系列统一 demo 项目，已有登录/注册/个人资料模块）

**步骤：**

```bash
# Step 1：触发 Skill
/grill-me 给用户服务加一个更新手机号的接口

# Step 2：AI 按分支提问（节选）
Q1/6：新手机号是否需要验证码校验？
推荐答案：需要，沿用现有短信验证码组件（复用注册流程的 SmsService）
（老李确认：是）

Q2/6：新手机号已被其他账号占用时如何处理？
推荐答案：返回 409 冲突，提示"该手机号已被使用"，不做自动合并账号
（老李确认：是，账号合并单独立项）

Q3/6：更新成功后，旧手机号是否需要收到通知？
推荐答案：需要，发送一条"您的账号手机号已变更"短信到旧号码，用于安全提醒
（老李确认：是）

# Step 3：AI 生成计划摘要
- 接口：PUT /api/v1/users/{id}/phone
- 校验：验证码 + 唯一性 + 旧号码通知
- 涉及表：users（phone 字段唯一索引）
- 依赖：SmsService（已存在，复用）

# Step 4：执行
```

```java
@PutMapping("/{id}/phone")
public Result<Void> updatePhone(@PathVariable Long id,
                                 @RequestBody @Valid UpdatePhoneRequest req) {
    smsService.verifyCode(req.getNewPhone(), req.getSmsCode());
    userService.updatePhoneWithUniqueCheck(id, req.getNewPhone());
    smsService.notifyOldPhone(id, "您的账号手机号已变更");
    return Result.success();
}
```

**与无 Skill 对比：** 没有 `grill-me` 时，AI 大概率只写"更新手机号+校验格式"这一层最简单的逻辑，唯一性冲突、旧号码安全通知这类"产品认为是常识"的分支，会被完全跳过，直到测试或用户投诉才暴露。

### 4.2 场景二：修复一个存量 Bug

**Bug 描述：** 并发更新导致用户积分数据不一致

```bash
# Step 1：/grill-me 描述 bug 现象
# Step 2：AI 先探索代码库，定位现有的积分更新逻辑（是否加锁、是否用了 UPDATE ... SET points = points + ?）
# Step 3：AI 提问关键分支：是选乐观锁（版本号）还是悲观锁（SELECT FOR UPDATE）？
#         并发量级如何？是否需要引入分布式锁？
# Step 4：确认方案后再动手改代码
```

**Skill 的关键作用：** 修 Bug 最怕"头痛医头"——不问清楚并发场景和量级，直接加个 `synchronized` 看似解决了，线上多实例部署时其实完全没用。`grill-me` 把"选哪种锁"这种架构级决策提前到写代码之前拍板，避免改完之后才发现方案选错了。

### 4.3 多 Agent 协作场景

本期规模较小，暂不涉及多 Agent 编排，此节略过。

---

## 五、小结与价值思考

### 5.1 软件工程视角

**这个 Skill 的本质是：** 把"事前需求对齐"这件容易被省略的事，变成一个结构化、可执行、不依赖个人自觉性的协作步骤。

**从架构师角度：** `grill-me` 解决的不是效率问题，是"信任问题"——你敢不敢把一个功能完全交给 AI 从头写到尾。它和上一期的 `code-review` 其实是同一条流水线上的两道关卡：`grill-me` 守在最前面，保证"做的是对的事"；`code-review` 守在最后面，保证"事做对了"。少了前者，后者审得再严也只是在精修一个错误的答案。个人 Skill 完全够用，但如果团队里每个人对"什么算清楚"的标准不一致，建议把它沉淀成团队共享 Skill，统一提问的深度。

**ROI 估算：**

| 场景 | 引入前 | 引入后 | 节省估算 |
|------|-------|-------|---------|
| 新接口开发返工 | 平均 1-2 次因需求理解错误被打回 | 需求歧义在编码前解决 | 减少约 60% 的需求类返工 |
| 复杂 Bug 修复 | 方案选错重做 | 关键架构决策前置确认 | 减少一次完整重构成本 |

### 5.2 发布到你的 GitHub：形成系列资产

```bash
mkdir -p skills/grill-me
cat > skills/grill-me/SKILL.md << 'EOF'
---
name: grill-me
description: 需求决策树式追问，Java/Spring Boot 场景定制版——复用团队现有的 demo 项目上下文，
             自动识别唯一性约束、鉴权归属、通知类分支作为高优先级问题。
---
# 老李定制版：在原版基础上，把"能否从代码库里找答案"扩展为
# 优先检索现有 Service/Repository 层，减少对已知模式的重复提问
EOF

git add skills/grill-me/
git commit -m "feat: add grill-me skill - Spring Boot 场景定制"
git push origin main
```

**系列索引模板（README.md）：**

```markdown
| 期数 | Skill | 核心价值 | 安装 |
|------|-------|---------|------|
| #14 | code-review | 多 Agent 并行评审 + 置信度打分 | `npx skills add ...` |
| #15 | grill-me    | 写代码前把需求决策树问清楚      | `npx skills add mattpocock/skills/grill-me` |
```

---

## 六、衍生思考：下一个 Skill

学完 `grill-me`，你可能会遇到这样的问题：

> `grill-me` 保证了"开工前大家理解一致"，但一个稍复杂的功能往往要写几十分钟甚至几个小时。写到一半，AI 遇到一个当初没被问到的小分支，会不会又开始自己拍主意，把已经谈好的方案悄悄改掉？

**问题场景：** 老李用 `grill-me` 谈好了积分并发方案（乐观锁 + 版本号），但 AI 写到一半发现某个历史表没有版本号字段，图省事直接切换成了悲观锁——这个变更没人确认，只是在实现细节里"顺手"做了。

**下一期预告：** 我们会看一个专门解决"实现过程中途擅自变更已拍板决策"问题的 Skill——让 `grill-me` 谈好的结论，在整个编码过程中始终具有约束力，而不是只管住了开工前的那一刻。

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上期我们用 code-review 插件解决了"AI 写完的代码谁来把关"——多个 Agent 并行审查，各自打置信度分数，低分的地方重点复核，相当于给代码加了一道终审。

每天1个skill系列8: grill-me 别让 AI 带着一个理解错的需求，一路把代码写到底

grill-me 把"事前需求对齐"这件容易被省略的事，变成一个结构化、可执行、不依赖个人自觉性的协作步骤。

架构师

开发工具

人工智能

职业发展

AI编码助手grill-me技能详解：通过决策树式提问确保需求理解正确，避免代码返工。该技能在写代码前强制澄清边界情况，每个问题附带推荐答案，显著减少需求歧义导致的返工。支持主流AI IDE安装，适合团队统一使用，提升开发效率与代码质量。

软件工程

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