被108万人装的拷问skill，帮我想清楚了一件大事
作者使用免费开源skill grill-me，通过AI层层逼问，在6小时内理清了纠结半年的职业决策。该skill由Matt Pocock开发，安装超108万次，通过苏格拉底式提问、建议答案和拒绝模糊回应等机制，帮助用户构建理性决策树。作者最终将决策转化为三个月实验计划，并计划搭建个人决策系统。
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百万级 Skill grill-me：从安装到实战
本文介绍 Matt Pocock 开发的一套 AI 开发 Skills，包括 grill-me、to-spec、to-tickets、implement、tdd、code-review 和 grill-with-docs 共七个工具。核心思想是：AI Agent 最危险的不是慢，而是过于愿意在需求模糊时继续执行并自由发挥。这套 Skills 通过先追问清楚需求、把共识写成规格、拆成可验证任务、用测试约束实现、最后分轴审查代码，将问题反馈提前到写代码之前，从而减少返工。文中提供了 Claude Code 和 Codex 的安装方法以及每个 Skill 的可复制提示词。
700 万人下载的 /grill-me，Matt Pocock 到底写了什么？
文章深入解析了 Matt Pocock 的 AI 工具 /grill-me 的核心逻辑。该工具并非让 AI 直接执行任务，而是通过一套追问协议，强迫 AI 先理清需求再行动，解决了 AI 瞎猜和抢跑的问题。文章进一步阐述了完整的 AI 协作五步法：质疑、规格化、拆票、TDD 和架构评审，旨在通过纪律约束防止 AI 失控，提升人机协作质量。
全网安装量前 3 的神级 Skill，竟然只有几句话？！
本文介绍了名为 grill-me 的热门 Skill，该技能通过反复追问用户需求细节，辅助 AI 编程。文章展示了其实战效果，解析了其背后的设计逻辑和决策树原理，并探讨了其在提升开发效率和逻辑思维方面的价值。
全面对比 grill-me 和 Superpowers
文章深入对比了当前热门的两种 AI 编程工作流 grill-me 和 Superpowers。作者从设计初衷出发，分析了两者在多轮问答、需求对齐及执行计划上的差异。grill-me 假设开发者已有方案，通过大量提问完善细节；Superpowers 则通过 Brainstorming 引导方向，并引入多轮 Reviewer 保证质量。文章指出，选择哪种工具取决于模型的智能程度以及对长程任务处理的偏好。
