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ctx-grilllisted

用一场带上下文的追问把方案、决策或想法拷问到位。适用于 /ctx-grill、「拷问这个方案」「帮我把方案过一遍问题」「压测一下我的思路」,或用户希望在动手前压测自己思路的场景。先读持久 contexts(已回答的绝不再问),按「答案会不会改变方向」逐个提问并附推荐答案,边际收益递减即停,敲定的决策写回归档。仅限交互场景——CI、循环等无人值守运行中绝不可调用。
keli-wen/dev-skills · ★ 10 · AI & Automation · score 65
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# ctx-grill 一场把方案问到「达成共识」为止的访谈。与通用 grilling 的差异有三:提问前先读已有 contexts、问题按「答案会不会改变方案方向」排序、敲定的决策写回持久层从此不再被问第二遍。访谈引擎改编自 [mattpocock/skills](https://github.com/mattpocock/skills) 的 `grilling`(MIT)。 **语言**:跟随用户的语言。 ## 步骤 1. **落地**:读与本方案相关的 context 条目,把已有结论分成三类:已决定(绝不再问——引用文件即可)、有假设但未验证(低成本确认一下)、真正开放(这就是问题池)。 2. **访谈**:沿决策树逐支走下去,把决策之间的依赖一个一个解开。一次只问一个问题,等到回复再问下一个。这个 skill 在边际收益递减处就停,不追求把树问空,所以问题总数本来就少,批量提问省不下多少,代价却是实在的:同一轮里可能凑上两个其实互相依赖的问题。每个问题都给出你的推荐答案、这个推荐立在什么之上、以及什么会推翻它。不要附置信度分数,它没法核对,读起来却比它实际的分量更权威。凡是*事实*(文件系统、工具、文档能查到的),自己去查而不是问;*决策*属于用户——逐个摆到用户面前,等答复。 3. **边问边排序**:分支按「答案会不会改变方案方向」取用;同一分支内按依赖顺序走。每得到一个回答就重排——一个回答可能重塑整棵树。 4. **边际收益递减即停**:当剩余问题都不会再改变方案方向时就停。点名哪些问题没问、为什么可以安全推迟——不要把每个分支磨到底。 5. **写回**:单向的、持久的决策在敲定的当下就用 `/to-ctx` 归档;小决策收尾时批量归档。结束时给出:磨尖后���方案、已归档的决策、推迟的开放项。 ## 规则 - 用户确认达成共识之前,不得着手执行方案。 - contexts 已回答的绝不再问;引用对应文件即可。 - 仅限交互场景:会话无法收到回答时(CI、循环、后台运行),拒绝执行并说明原因。 - 依赖方向:可以使用 `/to-ctx`;绝不调用面向用户的 skill。