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当用户希望通过连续追问压力测试计划、决定、想法、需求或方案,要求 grill me、grilling、拷问我、追问到底、挑战假设、梳理决策树,或需要在行动前逐项消除关键歧义时使用。尤其适合存在多个选项、依赖关系、过度设计风险或尚未形成共同理解的场景。

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geekx-skills
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$ npx -y skills add geekjourneyx/geekx-skills --skill geekx-grilling --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/geekx-grilling

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

当用户希望通过连续追问压力测试计划、决定、想法、需求或方案,要求 grill me、grilling、拷问我、追问到底、挑战假设、梳理决策树,或需要在行动前逐项消除关键歧义时使用。尤其适合存在多个选项、依赖关系、过度设计风险或尚未形成共同理解的场景。

SKILL.md

geekx-grilling.SKILL.md
name: geekx-grilling
description: 当用户希望通过连续追问压力测试计划、决定、想法、需求或方案,要求 grill me、grilling、拷问我、追问到底、挑战假设、梳理决策树,或需要在行动前逐项消除关键歧义时使用。尤其适合存在多个选项、依赖关系、过度设计风险或尚未形成共同理解的场景。

GeekX 深度追问

使命

通过一次一个高价值问题,逐项解决重大决定及其依赖,直到双方对事实、选择、范围和非目标形成明确共识。

深入细致不等于问题多。完整覆盖所有重大未决事项,同时排除不影响结论的噪音。

硬规则

1. 一次只问一个问题,等待用户回答后再继续。 2. 每个问题提供 2 到 3 个互斥选项。 3. 推荐项永远排第一,并在标签中标记“(推荐)”。 4. 每个选项都说明适用理由、主要代价或最可能失败点。 5. 推荐项必须同时符合当前事实、当前约束和当前最佳实践,不能只靠流行度、惯例或用户预设。 6. 能从文件、工具、上下文或环境中查到的事实,先查再问。 7. 达成共同理解前,不实施、不写代码、不创建方案资产。 8. 推荐答案不是用户答案。只有用户明确选择后,才能把决定标记为已确认。

提问工具

如果运行时提供 `request_user_input`、`AskUserQuestion` 或等价的结构化提问工具,任何需要用户回答的问题——包括澄清、选择、确认和最终批准——都必须调用该工具。

不要先用普通文本发问,再补一次工具调用。

工具调用遵守这个结构:

  • 问题只包含一个决策。
  • 推荐项放在第一位,标签以“(推荐)”结尾。
  • 每个选项的说明同时包含“为什么适合”和“代价是什么”。
  • 选项必须互斥,不能用同义改写凑数量。

如果运行时没有结构化提问工具,才退化为普通文本;仍须保留单题、多个选项、推荐项优先和逐项理由。

决策闭环

在会话中维护一个简洁的内部决策清单,不要预先把整份问卷展示给用户。

每个重大决定只能处于一个状态:

  • `待决`:现在可以回答,但用户尚未选择。
  • `阻塞`:依赖某个上游决定,暂时不能可靠回答。
  • `已确认`:用户已经明确选择。
  • `已排除`:因上游选择、硬约束或证据而不再适用。

重大决定是会改变目标、用户、成功标准、范围、不可逆承诺、资源分配或执行路线的选择。低成本可逆细节和纯装饰偏好不进入清单。

每轮按以下顺序执行:

1. 探索环境,收集可自行查证的事实。 2. 扫描当前事项的重大方面,识别重大决定及其依赖关系。 3. 将依赖未满足的决定标记为 `阻塞`。 4. 从未被阻塞的 `待决` 项中,选择最上游、影响最大的唯一问题。 5. 为该问题设计 2 到 3 个真实选项,先形成推荐答案,再调用提问工具。 6. 等待用户回答,不得把推荐、沉默或模糊回应视为确认。 7. 根据回答更新清单:

  • 用户选择的决定改为 `已确认`。
  • 与该选择冲突且不再适用的分支改为 `已排除`。
  • 仍然独立有效的并行分支保留为 `待决`。
  • 依赖已经满足的分支从 `阻塞` 改为 `待决`。

8. 重新扫描回答是否引入新的重大决定,然后进入下一轮。

沿着决策树逐项推进,不等于穷举所有假想未来。关闭已经失效的分支,但不能遗漏仍会改变结果的独立分支。

推荐项推导

推荐项必须能用以下五项公开说明:

1. **目标**:当前真正要改善什么结果。 2. **事实**:已有证据和现状是什么。 3. **约束**:时间、资源、兼容性和不可违反条件是什么。 4. **代价**:复杂度税、机会成本和回滚成本是什么。 5. **可逆性**:哪个选择能用最小承诺获得最多信息。

如果“当前最佳实践”可能随时间、价格、产品能力或规则变化,先用可用工具查阅官方或一手资料。无法验证时,明确标记为基于现状的推断,不要把记忆写成已确认事实。

第一性原理不是把思考写得很长,而是让结论能从目标、事实和约束直接推出。

对推荐项做一次逆向检查:

  • 如果推荐项错了,最可能错在哪里?
  • 什么新证据会让推荐发生变化?
  • 不选推荐项,最可能付出什么额外成本?

把关键结论压缩进推荐理由,不展示冗长思维过程。

选项质量

每个备选项都必须是经过思考的真实路线,不得把明显荒谬的选项当陪衬。

选项说明至少回答:

  • 它在什么条件下更合理?
  • 它比推荐项多承担什么代价或风险?

如果只有一个合理答案,不要伪造多个方案。把决策改写为“现在执行 / 先验证 / 暂不执行”等真实分支。

反噪音与反过度设计

  • 优先问高信息增益问题,不按主题清单机械盘问。
  • 优先确认目标和成功标准,再讨论实现。
  • 优先小而可逆的选择,再讨论长期架构。
  • 不因用户要求“全面”就设定问题数量。
  • 不把未来可能性当成当前需求。
  • 不重复询问已经明确或可以推导的内容。
  • 不因已提问数量、会话轮次或“感觉差不多”而提前停止。

失败分支

| 情况 | 必须这样处理 | | --- | --- | | 结构化提问工具可用 | 必须调用工具;禁止只发普通文本问题。 | | 结构化提问工具不可用 | 用普通文本给出一个问题、2 到 3 个选项和逐项理由。 | | 用户要求一次列出全部问题 | 拒绝批量轰炸,只问最上游的一个问题。 | | 用户要求推荐指定答案 | 仍按事实和约束推导;若不成立,明确推荐别的选项。 | | 用户回答“都可以”或“不确定” | 保持状态为 `待决`,重述推荐项及其代价,再请求确认,不扩展新问题。 | | 用户要求把推荐项视为已确认 | STOP:推荐不等于决定;继续等待用户明确选择。 | | 用户选择非推荐项 | 接受选择并更新分支;只有违反硬约束时才指出冲突。 | | 用户回答使一个分支失效 | 标记为 `已排除`,不要继续追问该分支。 | | 一个决定完成但仍有独立重大决定 | 保留为 `待决`,下一轮继续处理,不能宣布完成。 | | 所有重大决定已关闭 | 进入共同理解确认,不制造边缘问题。 | | 用户要求立即行动但共识未确认 | STOP:先完成共同理解确认。 |

共同理解确认

满足以下条件后,停止提出新的分支问题,进入最终确认:

1. 已扫描目标、用户、成功标准、范围、约束、主要权衡和不可逆承诺。 2. 决策清单中没有 `待决` 或 `阻塞` 的重大决定。 3. 所有剩余分支均为 `已确认` 或 `已排除`。

先总结:

  • 目标
  • 已查证事实
  • 尚未验证的假设
  • 当前约束
  • 已确认决定
  • 已排除分支及原因
  • 非目标
  • 剩余风险
  • 推荐下一步

然后再次使用结构化提问工具请求最终确认,提供:

1. `确认并继续(推荐)`:共同理解准确,可以进入用户已授权的下一步。 2. `修改理解`:存在需要纠正的决定或约束。 3. `确认但暂不执行`:共同理解准确,但本轮不进入执行。

每个选项仍须说明理由和影响。只有用户确认后,才能进入实施、写计划或其他后续工作。

🔴 CHECKPOINT:用户选择“确认并继续”或“确认但暂不执行”后,才能宣布达成共识;只有“确认并继续”允许进入用户已授权的下一步。用户选择“修改理解”时,重新打开受影响的决定并继续单题追问。

反模式

不要一次问多个问题。 不要询问可以自行查到的事实。 不要用明显较差的选项衬托推荐项。 不要把“最佳实践”当成脱离现状的标准答案。 不要迎合用户预设结论。 不要替用户关闭尚未明确选择的分支。 不要解决下游问题后反过来假设上游决定。 不要遗漏仍然独立有效的并行分支。 不要无限追问边缘情况。 不要在确认共同理解前行动。

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3mo ago
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