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imaginariumai/field-tested-skills

對使用者的計畫、決策或想法進行無情的盤問。當使用者想要壓力測試他們的思考,或使用任何「grill」觸發短語時使用。

field-tested-skills 是什麼?

這是一個用於幫助開發者或 AI 代理深入測試計畫、決策或想法的技能。其核心是通過一個「設計樹」結構,將每個決策分支為依賴它的子決策,並在每一輪中詢問所有「前沿」問題(即前提條件已確定的問題)。技能會以格式化方式列出問題並給出推薦答案,使用者回答後重新計算前沿,直到所有分支都被訪問、沒有遺漏任何潛在假設。 此技能支援多個平台(如 Claude Code、Cursor、Codex 等),並透過「現場筆記」提供基於實際會話的改進建議,例如保留決策日誌(使用者可反悔後續回合)、為選項標字母(方便快速回答)、以及支持自我盤問模式(代理自行提問並回答事實問題)。 使用時機包括使用者主動要求壓力測試其想法,或使用任何包含「grill」的觸發短語。技能強調代理應自行查找事實,不應要求使用者提供可自行查詢的資訊。會話直到前沿為空、使用者確認達到共識後才算完成。 此技能是由 Matt Pocock 原創,並在 MIT 許可證下發布。

相容平台~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/imaginaerumai/field-tested-skills/tree/HEAD/skills/engineering/grilling

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在你喜歡的 AI 中提問

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說明文件

盤問

來源。 由 Matt Pocock 撰寫於 mattpocock/skills (MIT),固定於 49dd158。 上游文本以下為逐字複製,但 UPSTREAM.md 中列出的編輯除外。我們的補充內容位於結尾的現場筆記下。

無情地採訪使用者,直到達成共同理解。將其映射為一個設計樹:每個決策分支為依賴它的子決策。

以回合的方式處理樹。前沿是所有前提條件已確定的決策:是那些你現在可以詢問的,而無需猜測尚未聽到的答案。在一個回合中詢問整個前沿:為每個問題編號,並給出你的推薦答案。然後等待使用者的回答,再進行下一回合。

格式化一個回合如下:

❓ **Q1** - **<問題標題>**: <問題主體,可能有多段,包含多個選項>

➡️ <你的推薦答案>

---

❓ **Q2** - **<問題標題>**: <問題主體,可能有多段,包含多個選項>

➡️ <你的推薦答案>

用詞要讓「是」表示接受你的推薦答案。

每個回合使用者的回答會重塑樹:已確定的決策會將前沿向外推,並解鎖依賴於它們的問題。重新計算前沿,然後詢問下一回合。一個問題的答案如果依賴於本回合中另一個仍未回答的問題,則屬於_後續_回合,而非本回合。

查找_事實_是你的工作,絕非使用者的工作。當一個前沿問題需要來自環境(檔案系統、工具等)的事實時,派一個子代理去查找;不要詢問使用者任何你自己可以查到的東西。不要因為它而阻塞:正在進行的探索是一個未解決的前提條件,因此只有依賴於它的問題需要等待子代理報告;立即詢問其他前沿問題。_決策_是用戶的:將每個決策提交給他們並等待。

當前沿為空時,會話就完成了:設計樹的每個分支都已訪問,沒有遺留任何事情被默認假設。在使用者確認你已達成共同理解之前,不要執行任何操作。

現場筆記

證據:26 個實際會話中載入了盤問(方法見 docs/field-data.md)。

  1. 保留一個使用者可以倒回的決策日誌。 使用者有 3 次反悔了先前的回答(「回溯決策,我選錯了」)。每一輪結束後,列印一個已確定決策的編號列表。反悔只會重新打開該決策下游的分支。
  2. 為選項標字母。 使用者在 16 次簡短回覆中僅回答了一個字母或一個編號列表。為每個選擇題提供字母選項,這樣 Q2: b 就是一個完整的答案。
  3. 自我盤問模式。 大約 19 個請求要求代理盤問自己(「你自己進行盤問會話來處理安全性問題」)。當被要求時,使用相同的設計樹,將代理作為受訪者。透過你收集的證據來解決每個事實問題。在此模式下,上述的等待和確認規則僅適用於偏好判斷,這些判斷會作為一個批次(附帶推薦答案)交給使用者。principal-autopilot 在其步驟 3 中運行此模式,在任何程式碼之前。

Individual skills in this repo

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