让 AI 写代码之前，先让它审问你：grill-me 为什么火了

你让 AI 写代码，它做出来的方向却南辕北辙？

用 Claude Code 写过项目的工程师，大概都踩过这个坑：AI 生成的代码技术上没毛病，但跟你想要的东西完全不是一回事。不是说 AI 不够强——问题出在需求本身就没对齐。

Matt Pocock（Total TypeScript 作者、前 Vercel 工程师）开源了他的私人 .claude 目录，里面有一堆技能，但最出圈的一个叫 grill-me——字面意思就是”审问我”。它的核心逻辑跟常规用法完全反过来：不是你去问 AI，而是 AI 连续追问你，直到把每个决策节点都搞清楚再动手。

grill-me 是怎么工作的

安装后直接打 /grill-me，然后用一句话描述你的想法。AI 会进入”审讯模式”，逐层拆解你的方案：

• 当前需求的核心目标是什么？有没有隐含假设？
• 技术选型背后的 trade-off 考虑过吗？
• 有没有边界情况被你跳过了？
• 你优先的是开发速度、可维护性还是扩展性？

典型的 grilling session 是 15~50 个问题，持续 30~60 分钟。少于 5 个问题说明你的需求已经写得很详细不需要 grill；超过 50 个说明范围太大需要先拆解。

为什么这个思路值得认真对待

Matt Pocock 的核心论点是：大多数 AI 编程失败不是因为模型写不出代码，而是需求从来没有被充分对齐。代码生成是廉价的，需求澄清才是昂贵的——grill-me 把这个成本提前到写代码之前，而不是等到返工的时候才发现。

grill-me 本身只有 7 行正文。真正的访谈规则在 grilling/SKILL.md 里，核心逻辑是：把方案画成决策树，每轮询问当前已知决策边界内的问题，用户回答后重算下一层；环境事实由 AI 自己查，决策留给用户；双方理解一致前不写代码。

安装方式

一行命令搞定：

npx skills@latest add mattpocock/skills/grill-me

也可以装整个技能库，或者单独安装 /grill-with-docs（追问+产出 CONTEXT.md 和 ADR 文档）、/triage（追问 issue → 分类 → 开发说明书）等配套技能。

适合谁

适合用 Claude Code / Codex 等 AI 编程工具的开发者，尤其是：

• 感觉 AI 经常做出来的方向不对，需要提前对齐
• 项目涉及复杂技术选型或架构决策
• 团队多人协作，需要把决策过程文档化

不适合快速原型探索——grill 本身就需要时间和精力投入，用错场景反而降低效率。

这个技能仓库在 GitHub 上已有 24 万+ Stars，全仓库累计安装量超过 600 万，是目前最火的 Claude Code Skills 合集之一。想给 AI 编程真正装上”需求对齐”这个漏斗的，值得一试。

GitHub 仓库地址 →

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