grilling

mattpocock/skills · Agent Skill

Задает пользователю неудобные вопросы для проверки его идей, планов или решений, помогая глубже проанализировать ситуацию.

Перейти к установке ↓

Обзор

АвторmattpocockСообщество
Репозиторийmattpocock/skills ↗
Папка скиллаgrilling
Звёзды256 360
Файлы1
ЛицензияMIT
Обновлён19 августа 2026 г.
СсылкиИсходник скилла ↗ · Репозиторий ↗

Проверка Mozgi

Что мы нашли в файлах скилла. Подробности — по подписке.

Безопасность
низкий риск · явных рисков не найдено — полный отчёт покажет детали
Совместимость
только инструкции — подходит большинству агентов
Похожие скиллы
найдено 51 похожий скилл
Ещё в 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.

Файлы скилла

1 файл Скачать ZIP

Просмотрите SKILL.md и сопутствующие файлы перед установкой. Клик по файлу — предпросмотр.

Содержимое SKILL.md

Оригинальный текст автора · только чтение

Interview 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.

Похожие скиллы

Все скиллы →
teach Обучает пользователя новым навыкам и концепциям в рамках рабочего пространства, сохраняя прогресс. mattpocock256k ask-matt Помогает выбрать подходящий скилл или поток для вашей задачи, выступая в роли маршрутизатора по доступным инструментам. mattpocock256k browser-automation Автоматизирует управление веб-страницами, включая сложные сценарии, проверку входа, управление вкладками и обработку ошибок. openclaw390k skill-creator Создает, редактирует и проверяет файлы SKILL.md для AI-агентов, структурируя их и подготавливая к использованию. openclaw389k subagent-driven-development Методология разработки, при которой агент делегирует задачи специализированным под-агентам с изолированным контекстом, обеспечивая высокое качество кода, автоматическую проверку результатов и непрерывное выполнение плана без участия человека. obra303k using-superpowers Этот скилл помогает агенту находить и использовать другие скиллы, требуя их вызова перед любым ответом или действием. obra283k