AI写代码前先把你问明白：22万Star的需求审讯神器

你们有没有这种感觉——给 AI 一句需求，它埋头就写，写完一看，不是你想要的。返工，浪费半天。

问题不在 AI，在你自己：你以为说清楚了，其实脑子里那棵「决策树」只露了个根节点给我，剩下全靠 AI 猜。

今天想聊的这个 Skill，就管这一件事——在写代码之前，先把你问明白。

一个 5 行代码的 Skill，凭什么 22 万 Star？

grill-me，来自 TypeScript 圈大神 Matt Pocock 的开源技能库 mattpocock/skills。

整个 Skill 的正文，就 7 行：

Interview me relentlessly about every aspect of this plan until we reach a shared understanding. Walk down each branch of the design tree, resolving dependencies between decisions one-by-one. For each question, provide your recommended answer. Ask the questions one at a time, waiting for feedback on each question before continuing.

没了。

就这么几句话，GitHub 仓库累计 222K Star，全网安装量 700 万次，这个单独 Skill 有 89 万次安装，skills.sh 排名全球前五。

你说这技术含量有多高？零。它本质上只是一个 prompt 模板，触发后让 AI 充当「需求审讯官」——沿着决策树，一次只问一个问题，每个问题都先给出推荐答案，问到你和 AI 对「要做什么」达成完全共识之后，才开始动手。

它到底怎么工作的？

你丢给 AI 一句：「帮我做一个用户头像上传功能」。

没有 grill-me：它开始写代码，写完发现你没有说清楚裁剪是前端做还是后端做，存储用 S3 还是本地，缓存策略是什么——然后返工。

有了 grill-me：它先翻你代码库，查清楚现有架构，然后开始问——

Q1：「图片来源是本地上传还是 URL 引用？我建议本地上传，因为需要裁剪，前端做合适。对吗？」

你只需要说「对」或「不对」，它再问下一个。追问依赖关系，直到所有分支都走完。

整个过程大概是 15~50 个问题，30~60 分钟——听起来很长，但比写完再返工便宜太多了。

为什么说它是 2026 年最被低估的 AI 编程习惯？

这背后其实是一个设计哲学的转变。

过去我们教 AI：「你想怎么写就怎么写，越快越好」。现在大家发现，AI 生成代码的成本几乎为零，真正的成本是「做完了发现不是你要的」。

grill-me 解决的就是这个「对齐 gap」。它不提升 AI 的代码能力，它提升的是「你到底想清楚要什么了没有」。

Matt Pocock 本人在《The Pragmatic Programmer》里引用的那句话点题了：「没有人真正知道自己想要什么。」 这个 Skill 的存在，就是把这句话落了地——不是让 AI 去猜，而是让你被迫想清楚。

怎么安装？

npx skills add mattpocock/skills --skill grill-me

安装后在 Claude Code / Codex / Cursor 里直接说 /grill-me，或者让它帮你 review 一个计划，它就自动开始审讯模式。

GitHub：mattpocock/skills（仓库整体 222K Star）

GitHub: https://github.com/mattpocock/skills