Grill-Me 技能使用教程

基本使用

高级使用

1. 配合 grilling 技能

grill-me 会自动调用 grilling 技能进行深度面试：

/grill-me
我想设计一个微服务架构来处理电商订单系统。

2. 创建文档版本

使用 grill-with-docs 技能，同时生成 ADR（架构决策记录）和术语表：

/grill-with-docs
我需要设计一个新的用户认证系统。

面试流程详解

设计树构建

技能会构建一个设计树：

• 每个决策分支出多个子决策
• 前置条件决定哪些问题可以立即提问
• 未解决的依赖会延迟相关问题

多轮面试

问题格式

每个问题包含：

• 问题标题：简明扼要
• 问题描述：详细说明，可能包含多个选择
• 推荐答案：技能的建议答案

示例对话

示例1：API设计

用户：/grill-me
我需要设计一个用户管理API。

技能：
❓ Q1 – **认证方式**：你打算使用什么认证方式？
– JWT Token
– OAuth 2.0
– Session-based
– API Key

➡️ 推荐答案：JWT Token（无状态，易于扩展）

—

❓ Q2 – **数据存储**：用户数据存储在哪里？
– 关系型数据库（PostgreSQL）
– NoSQL（MongoDB）
– 混合存储

➡️ 推荐答案：PostgreSQL（ACID事务，复杂查询支持）

示例2：系统架构

用户：/grill-me
我要构建一个实时聊天系统。

技能：
❓ Q1 – **消息传递**：如何实现实时消息传递？
– WebSocket
– Server-Sent Events
– Long Polling
– 第三方服务（如Pusher）

➡️ 推荐答案：WebSocket（双向通信，低延迟）

—

❓ Q2 – **消息存储**：消息如何持久化？
– 内存缓存 + 定期持久化
– 直接写入数据库
– 消息队列 + 数据库

➡️ 推荐答案：内存缓存 + 定期持久化（性能最优）

最佳实践

1. 提供充分背景

• 说明项目背景和目标
• 列出技术约束和限制
• 描述用户群体和使用场景

2. 积极参与面试

• 详细回答每个问题
• 解释你的理由和考虑
• 提出你的疑问和担忧

3. 记录决策过程

• 保存面试对话记录
• 提取关键决策和理由
• 创建架构决策记录（ADR）

4. 迭代完善

• 基于面试结果修改计划
• 重新运行面试验证改进
• 持续完善设计决策

常见问题

Q1: grill-me 和 grilling 有什么区别？

A:

• grill-me 是入口技能，调用 grilling 技能
• grilling 是实际执行面试的技能
• grill-with-docs 在面试基础上生成文档

Q2: 面试过程需要多长时间？

A:

• 简单计划：10-15分钟
• 复杂系统：30-60分钟
• 大型项目：可能需要多轮面试

Q3: 如何处理我不确定的问题？

A:

• 技能会提供推荐答案
• 你可以选择推荐答案或提供替代方案
• 技能会根据你的选择调整后续问题

Q4: 面试结果如何保存？

A:

• 对话记录保留在会话中
• 使用 grill-with-docs 可自动生成文档
• 建议手动保存重要决策

相关技能

技术细节

技能配置

# agents/openai.yaml
name:
grill–me
description:
A
relentless
interview
to
sharpen
a
plan
or
design.
disable-model-invocation:
true

调用链

grill-me → grilling (核心面试逻辑)
grill-with-docs → grilling + domain-modeling

总结

Grill-Me 是一个强大的计划验证工具，通过系统化的面试流程帮助你：

• 发现计划中的漏洞
• 完善设计决策
• 建立清晰的决策树
• 验证所有假设

定期使用 Grill-Me 可以显著提高计划质量和设计可靠性。