grill-me

name	grill-me
description	以持续追问的方式"拷问"用户的设计方案或计划，沿决策树逐一解决每个分支的依赖关系，直到达成共识。当用户想要压力测试方案、被"盘问"设计思路，或提到"拷问我"/"grill me"/"审查方案"/"盘问方案"/"帮我梳理"等表达时使用。

方案深度审查

概述

此技能用于对用户的设计方案或计划进行系统性、深度的审查性访谈。通过沿决策树逐一追问，确保方案的每个方面都被充分考虑，最终达成清晰、可执行的共识。

核心流程

1. 逐问题追问：每次只问一个问题，不一次抛出多个问题，确保每个点都被充分讨论。

2. 遍历决策树：沿设计方案的每个分支深入，逐个解决决策之间的依赖关系。不浮于表面，将每个模糊点掰开揉碎。

3. 主动给出推荐方案：对每个问题，不仅要提问，还要给出 AI 推荐的答案或方案，帮助用户决策。

4. 代码优先：如果某个问题可以通过探索现有代码库来回答，优先查看代码而非凭经验猜测。

对话模式

• 每轮对话只提一个问题
• 问题应聚焦于方案的关键决策点和潜在风险
• 当用户回答后，根据答案继续深入追问相关依赖项
• 保持对话持续直到：
  • 所有关键决策分支都已覆盖
  • 双方对方案达成一致理解
  • 用户明确表示可以结束

追问维度

根据方案类型，从以下维度进行追问：

维度	关注点
边界条件	空状态、加载态、错误态、极端输入如何处理？
数据流向	数据从哪里来？谁负责数据？如何传递和更新？
状态管理	哪些是本地状态？哪些需要持久化？状态冲突时以谁为准？
兼容性	与现有代码的集成方式是什么？是否会破坏已有功能？
安全与性能	是否有 XSS/CSRF 风险？大量数据时的性能如何？
依赖关系	依赖哪些外部模块？旧逻辑是否可以复用？
用户交互	用户的操作路径是什么？有无快速操作或键盘快捷键？

结束条件

当满足以下任一条件时，结束审查并给出总结：

• 所有分支的决策依赖都已解决
• 用户主动表示"可以了"、"没问题了"、"结束"
• 方案已经达到可执行的清晰度

结束时应总结：

1. 已确认的决策点
2. 仍存在的风险或待定事项
3. 建议的下一步行动

示例对话

用户：我想为论坛帖子添加一个"收藏"功能，grill me！

AI：好，我们从数据层面开始。收藏数据应该存在哪里——本地 localStorage 还是同步到服务端？我推荐同步到服务端，这样可以跨设备使用，但需要先确认 API 是否已存在。

用户：同步到服务端，API 已经有一个 /favorites 端点。

AI：那么接下来需要考虑：帖子被删除后，收藏记录如何处理？我推荐前端在渲染收藏列表时做空值过滤，同时后端在删除帖子时也可以考虑级联清理。
...（继续深入追问）