grilling
mattpocock/skills · Agent Skill
Задает пользователю неудобные вопросы для проверки его идей, планов или решений, помогая глубже проанализировать ситуацию.
Перейти к установке ↓Обзор
| Автор | |
|---|---|
| Репозиторий | mattpocock/skills ↗ |
| Папка скилла | grilling |
| Звёзды | 256 360 |
| Файлы | 1 |
| Лицензия | MIT |
| Обновлён | 19 августа 2026 г. |
| Ссылки | Исходник скилла ↗ · Репозиторий ↗ |
Проверка Mozgi
Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.
Установка
Скилл — это папка с файлом SKILL.md. Выберите своего агента и скопируйте команды в терминал (macOS, Linux или Git Bash на Windows) в корне проекта.
Скопируйте промпт и вставьте в Claude, Codex или другого ассистента: он сам проверит скилл и подключит его.
Установи мне скилл «grilling» с mozgi.io (https://mozgi.io/skills/grilling/). 1. Скачай архив: https://mozgi.io/skills/grilling/download Если не скачивается — возьми папку скилла из исходника: https://github.com/mattpocock/skills/tree/main/skills/productivity/grilling 2. Прочитай SKILL.md и остальные файлы. Проверь, что скилл безопасен: нет скрытых команд, отправки данных наружу или скриптов, которые делают не то, что описано. Если что-то подозрительно — остановись и скажи мне. 3. Положи папку «grilling» в папку скиллов своего агента: .claude/skills/ для Claude Code, .agents/skills/ для Codex, .cursor/skills/ для Cursor, .gemini/skills/ для Gemini CLI. В проекте — внутри проекта, иначе в домашней папке (~/.claude/skills/ и т. п.). 4. Убедись, что получилось <папка скиллов>/grilling/SKILL.md. 5. Коротко расскажи, что умеет этот скилл, и предложи попробовать его на моей задаче. Если какой-то шаг не можешь сделать сам — подскажи, что нажать или ввести.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/mattpocock/skills.git /tmp/skills mkdir -p .claude/skills cp -r /tmp/skills/skills/productivity/grilling .claude/skills/grilling
Перезапустите Claude Code — скилл появится в списке, вызвать вручную: /grilling. Для всех проектов сразу — папка ~/.claude/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/mattpocock/skills.git /tmp/skills mkdir -p .agents/skills cp -r /tmp/skills/skills/productivity/grilling .agents/skills/grilling
Codex ищет скиллы в .agents/skills от текущей папки до корня репозитория; вызвать вручную — /skills или $grilling. Для всех проектов — ~/.agents/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/mattpocock/skills.git /tmp/skills mkdir -p .cursor/skills cp -r /tmp/skills/skills/productivity/grilling .cursor/skills/grilling
Cursor подхватит скилл при запуске; вызвать вручную — «/» в чате агента. Cursor также читает .claude/skills и .agents/skills. Для всех проектов — ~/.cursor/skills.
git clone --depth 1 --branch main https://github.com/mattpocock/skills.git /tmp/skills mkdir -p .gemini/skills cp -r /tmp/skills/skills/productivity/grilling .gemini/skills/grilling
Gemini CLI сам предложит включить скилл, когда задача подходит, — вы подтверждаете. Для всех проектов — ~/.gemini/skills.
Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.
Содержимое SKILL.md
Оригинальный текст автора · только чтениеInterview the user relentlessly until you reach a shared understanding. Map this as a design tree: every decision branches into the decisions that hang off it.
Work the tree in rounds. The frontier is every decision whose prerequisites are already settled: the questions you can ask _now_ without guessing at answers you haven't heard yet. Ask the whole frontier in one round: number each question and give your recommended answer. Then wait for the user's answers before the next round.
Format a round like so:
❓ **Q1** - **<question title>**: <question body, might be multiple paragraphs, including multiple choices>
➡️ <your recommended answer>
---
❓ **Q2** - **<question title>**: <question body, might be multiple paragraphs, including multiple choices>
➡️ <your recommended answer>
Each round the user answers reshapes the tree: settled decisions push the frontier outward and unblock questions that depended on them. Recompute the frontier and ask the next round. A question whose answer depends on another question still open in this round belongs to a _later_ round, not this one.
Finding _facts_ is your job, never the user's. When a frontier question needs a fact from the environment (filesystem, tools, etc.), dispatch a sub-agent to find it; don't ask the user for anything you could look up yourself. Don't block on it: a running exploration is an unsettled prerequisite, so only the questions downstream of it wait for the sub-agent to report; ask the rest of the frontier now. The _decisions_ are the user's: put each to them and wait.
The session is done when the frontier is empty: every branch of the design tree visited, nothing left silently assumed. Do not act on it until the user confirms you have reached a shared understanding.
Вопросы и ответы
Что делает скилл grilling?
Задает пользователю неудобные вопросы для проверки его идей, планов или решений, помогая глубже проанализировать ситуацию.
Как установить grilling?
Откройте блок «Установка» на этой странице и выберите своего агента — Claude Code, Codex, Cursor или Gemini CLI: там готовые команды, которые копируют папку скилла в нужное место. Либо скопируйте промпт из вкладки «Через ассистента» — ассистент сам проверит и подключит скилл.
С какими нейросетями работает grilling?
Скиллы — это обычные инструкции в Markdown (формат Agent Skills), поэтому grilling подходит любому агенту, который читает SKILL.md: Claude Code, Codex, Cursor, Gemini CLI, GitHub Copilot, OpenCode и другие. Модель загружает инструкции только когда задача подходит под описание скилла.
Скилл grilling бесплатный?
Скилл опубликован автором mattpocock в открытом доступе под лицензией MIT. Сам скилл ничего не стоит — вы платите только своему провайдеру нейросети за использованные токены.
Безопасно ли устанавливать скиллы?
Скилл — это инструкции, которые агент будет выполнять, поэтому перед установкой прочитайте SKILL.md и сопутствующие файлы. Скрипты из папки скилла запускаются только если их запустит агент — следите за тем, что он делает, и не давайте лишних прав.
Чем скилл отличается от MCP-сервера или плагина?
MCP-сервер и плагин дают модели новые инструменты — код, который выполняется и возвращает результат. Скилл даёт знания и порядок действий: как подходить к задаче, какие шаги делать и как выглядит хороший результат. Ему не нужен сервер или ключ API.