SuperAPI AI 工具集

w-grill

智能体与模型

查看项目

更新于 10-15 18:09

技能介绍

用途

w-grill 用于对一项计划或决策进行压力测试。它通过反复的设计树访谈,把一项工作拆解为层层分支的决策,直到所有待决问题都被解决。其目标是确保在动手实施之前,用户与执行方对方案达成真正的共识。

主要能力

  • 将工作映射为一棵设计树:每个决策都会分支出依附于它的子决策。
  • 定义“frontier”(前沿):所有前置条件已经确定的决策集合。
  • 每轮一次性提出整个 frontier 的问题,然后等待回答。
  • 每轮回答后重新塑造设计树,并重新计算 frontier。
  • 对于正在进行的探索,将其视为尚未确定的前置条件:先提出 frontier 的其余问题,位于其下游的问题暂缓。
  • 当 frontier 为空时停止,并确认双方理解一致。

使用方式

  1. 先检查匹配的 MDX、ADR、README 和 DESIGN.md,获取已经记录的事实。
  2. 对于文件系统或代码相关的事实,遵循 council 步骤 1–3。
  3. 不要向用户询问任何可以自行查到的信息。
  4. 按轮次格式一次性提出整个 frontier 的问题,然后等待。
  5. 根据回答重新计算 frontier,继续下一轮。
  6. 当 frontier 为空时,确认共识。

适用场景

  • 在实施前对计划或决策进行压力测试。
  • 需要系统性梳理决策依赖关系、避免遗漏关键前置条件的场合。
  • 团队需要在动手前就方案达成明确共识时。

限制

  • 仅处理阻塞性缺口时使用 clarify。
  • 在用户确认理解一致之前,不得实施。
  • 不编写术语表,也不编写第二棵 ADR 树。
  • 在用户明确指示之前,不得对结论采取行动。
  • 关于收费、价格、平台支持等信息,资料中暂未提供。