用途：当任务需要用户做出多个相互依赖的决策时，frontier-interview 提供一种结构化访谈方法，避免两种常见失败：一次只问一个问题（慢，且用户看不到问题全貌），或一次性抛出所有问题（后续问题因前置答案未定而问得不当）。
主要能力：先绘制决策树，列出任务所需的每个决策及其前置条件；区分“事实”与“决策”——事实可通过仓库、文档或网络获取，不应由用户回答，决策才需要用户判断、品味或授权。每轮把“前沿”定义为所有前置条件均已满足的未问决策，并一次性全部提出。
使用方式：每轮先启动获取事实的流程（可用后台子代理，避免阻塞访谈）；在一条消息中提出当前全部前沿问题，编号并附推荐答案与一行理由，格式如“1. <问题>？推荐：<答案> — <理由>。”允许“全部采纳推荐”作为单次回复。接受完整、部分、全部推荐或重新框定问题的反馈；随后重新计算前沿，新答案可能解锁下游决策、改变待问问题的问法或直接取消该问题；若某答案使已问但被跳过的问题失效，应明确撤回。重复直到前沿为空。
规则：每个问题都必须带推荐，不能只给选项不给立场；不向用户询问可自行获取的事实；不重复已确定的决策，答案要原样沿用，重述时需引用；访谈结果记录到调用技能指定的位置（配置文档、计划或提案），访谈本身不是最终产物。
限制与选项：提供“一次只问一个问题”的退出选项并立即遵守；当某轮耦合风险高时，应主动缩小该轮问题数量，批量提问只是优化而非契约，契约是每个问题到达时其前置条件都已确定。资料未提供具体安装命令、收费或平台信息。