现在人人都可以 Vibe Coding，用自己熟悉的 Agent 编程工具手搓产品。但一句需求丢给 AI，做出来的往往不是我们想要的——推倒重来，浪费时间和 Token。

问题不在 AI，而在我们自己没把需求想清楚，导致 AI 只能靠猜。最近看到一个下载超 87 万次的 Skill，名叫 grill-me，专治这个毛病。

出自 TypeScript 圈大神 Matt Pocock 之手，所在仓库 skills 已有 22 万+ Star。

grill 在英文口语里是「拷问」的意思。当输入 /grill-me 后，AI 不会马上写代码，而是充当面试官开始盘问我们。每个问题基本是选择题，附有推荐答案，大多数时候回一句「同意」就能继续。

更关键的是：在双方未达成共识之前，没搞清楚需求前，不会写任何代码。

从零做产品要面对几百个决定。直接把模糊想法丢给 AI，它大概率做出不是我们想要的东西。grill-me 把决策权还给人，AI 负责挖盲点，我们负责拍板。

安装命令：

npx skills add https://github.com/mattpocock/skills --skill grill-me

安装后即可使用。这次尝试的需求是：「给 DeepSeek Harness 做一个开箱即用的跨平台客户端」。

它没急着开干，而是查清事实后细问真实需求——目标用户、覆盖平台、技术方案、首次引导、实现功能等 11 个关键决策点对齐。每个都是选择题，附带候选项和推荐理由。

所有疑问完成后，汇总成设计共识确认后才开始动手。这些共识不会自动落盘，需手动保存。

这里可以搭配 Superpowers：先用 grill-me 对齐需求，再让 Superpowers 的 writing-plans 把共识落成计划文档，executing-plans 分步实施。

一个管「想清楚」，一个管「做到位」，一前一后正好接上。这套流程跑了一阵子，进入实施阶段基本不用再回头掰扯需求。

总结

Agent 执行力越来越强，但方向错了后面维护成本越高。grill-me 用几行字管住「需求对齐」这一环，搭配 Superpowers 的全流程管理，能把需求落地质量提升一大截。