Entrevista exhaustiva (Grill)

¿Qué hace Entrevista exhaustiva (Grill)?

Origen. Escrito por Matt Pocock en mattpocock/skills (MIT), fijado en 49dd158. El texto original se reproduce a continuación excepto las modificaciones listadas en UPSTREAM.md. Nuestras adiciones están bajo Notas de campo al final.

Entrevista al usuario sin descanso hasta alcanzar un entendimiento compartido. Modela esto como un árbol de diseño: cada decisión se ramifica en las decisiones que dependen de ella.

Trabaja el árbol en rondas. El frente es cada decisión cuyos prerrequisitos ya están resueltos: las preguntas que puedes hacer ahora sin adivinar respuestas que aún no has escuchado. Pregunta todo el frente en una ronda: numera cada pregunta y da tu respuesta recomendada. Luego espera las respuestas del usuario antes de la siguiente ronda.

Formatea una ronda así:

❓ **P1** - **<título de la pregunta>**: <cuerpo de la pregunta, puede tener varios párrafos, incluyendo opciones múltiples>

➡️ <tu respuesta recomendada>

---

❓ **P2** - **<título de la pregunta>**: <cuerpo de la pregunta, puede tener varios párrafos, incluyendo opciones múltiples>

➡️ <tu respuesta recomendada>

Redacta cada pregunta de modo que "sí" acepte tu respuesta recomendada.

Cada ronda, las respuestas del usuario reconfiguran el árbol: las decisiones resueltas empujan el frente hacia afuera y desbloquean preguntas que dependían de ellas. Recalcula el frente y haz la siguiente ronda. Una pregunta cuya respuesta dependa de otra pregunta aún abierta en esta ronda pertenece a una ronda posterior, no a esta.

Encontrar hechos es tu trabajo, nunca del usuario. Cuando una pregunta del frente necesite un hecho del entorno (sistema de archivos, herramientas, etc.), envía un sub-agente para encontrarlo; no le preguntes al usuario nada que puedas buscar tú mismo. No te detengas por ello: una exploración en curso es un prerrequisito no resuelto, así que solo las preguntas que dependen de ella esperan el informe del sub-agente; pregunta el resto del frente ahora. Las decisiones son del usuario: preséntaselas y espera.

La sesión termina cuando el frente está vacío: cada rama del árbol de diseño visitada, sin nada asumido en silencio. No actúes hasta que el usuario confirme que has alcanzado un entendimiento compartido.

Notas de campo

Evidencia: 26 sesiones reales donde se cargó la entrevista (método en docs/field-data.md).

1. Mantén un registro de decisiones que el usuario pueda deshacer. Los usuarios retrocedieron en una respuesta anterior 3 veces ("trae de vuelta las decisiones, tomé una equivocada"). Después de cada ronda, imprime una lista numerada de las decisiones resueltas. Una reversión reabre solo las ramas posteriores a esa decisión.
2. Pon letras a las opciones. Los usuarios respondieron con una letra suelta o una lista numerada en 16 respuestas cortas. Asigna a cada pregunta de opción múltiple opciones con letras, de modo que P2: b sea una respuesta completa.
3. Modo auto-entrevista. Cerca de 19 solicitudes pidieron al agente entrevistarse a sí mismo ("haz la sesión de entrevista tú mismo para la seguridad"). Cuando se solicite, ejecuta el mismo árbol de diseño con el agente como entrevistado. Resuelve cada pregunta de hechos mediante pruebas que recopiles. En este modo, las reglas de espera y confirmación anteriores se aplican solo a las decisiones de preferencia, que se presentan al usuario en un lote con respuestas recomendadas. principal-autopilot ejecuta este modo en su paso 3, antes de cualquier código.