说到歪脖抠腚（Vibe Coding），就是很流行的氛围式编程。很多新手小伙伴通常会用一句话，或者简短的一段话，描述自己的开发需求。

这里面会存在两个问题。一个是如果你用的 Agent 没有理解需求、拆解需求、整理需求、形成需求文档的流程或者技能。

那你这一句话一段话，基本上就会被 Agent 全盘接收，开发出来的网页也好，APP 也好，压根就属于不能用的情况，然后你就会骂模型真蠢。

实际上随着模型的迭代，现在已经内化了一些 Agent 能力。甚至都不用外挂技能，对于用户模糊需求的一整套操作，已经形成了标准技能。

因此，市面上很多用一句话搓个应用的平台，比如之前老马介绍过的秒哒、吐司、袋马等，除了模型自带的标准技能，还会外挂一些技能。

01 · PROBLEM

一句话需求为什么容易翻车

第二个问题是，一句话一段话的模糊需求，很容易让模型跑偏。哪怕它外挂了很夯的技能，AI 补全的边界细节，跟你自己想要的，还是存在天差地别的情况。

这就会导致开发完成了，一看怎么没按我预想的要求来，还得接着跟 AI 沟通，继续返工修改。

写代码的底层是几百个微观决策。你少说一句，AI 就擅自替你做主，而 AI 为了讨好用户，宁可瞎猜也不会主动提问确认。

这两个常见的坑，是在歪脖抠腚时隐藏的 bug。只不过对于很多完全不懂技术的小白来说，我本来就不懂，AI 你随便干吧，开发出来啥，我都接受。

你不能说这种想法或者心态对不对吧，但至少跟人类编程没啥搭嘎，甚至于对你要用 AI 编程解决实际的工作生活问题，脱离了十万八千里。

你自己都决定不了需求，且不能让 AI 对齐你的需求，那请问你用 AI 编程开发应用，不就是开发个寂寞么。

AI 还没发展到能实时链接你物理的工作生活场景。所以要开发应用，必须得对齐你的实际需求，不能全盘丢给 AI 替你做主。

02 · GRILL

超级轻量级 Skill：grill-me

啰嗦了这么多，老马拖了很久都没有给大家介绍的一个超级轻量级 Skill：grill-me，今天端上来了。技能的中文名也很直白，叫拷问我。

在没有使用 grill-me 之前，老马一直在用 SuperPower，也是一个非常不错的编程开发工程规范技能。

只不过 SuperPower 现在过时了，原因还是太重，太费 token，所以现在圈内普遍推荐 grill-me 来替代它。

grill-me 这个在 GitHub 斩获 19 万星的技能，核心逻辑只有 4 条规则，却把让 AI 先对齐认知再动手，变成标准化的动作。

01、顺着决策树深挖所有细节，逐个厘清决策依赖，每个问题附带 AI 的推荐答案。

02、一次只问一个问题，等用户反馈后再推进，避免信息过载。

03、能通过查文件系统、调工具获取的事实类信息，AI 自行查询，绝不打扰用户。只有需要人类拍板的决策类问题才拿出来确认。

04、没得到用户达成共识的确认，绝对不动手执行。

grill-me 的关键不是让 AI 变啰嗦，而是把需求里的决策点一个个拎出来，让用户拍板。

03 · ENGINE

它为什么轻，但有效

它的设计巧思在于拆分了两个文件。grill-me 是用户手动触发的入口，模型不能自启。grilling 是可复用的底层拷问引擎，其他技能也能直接调用，实现一个引擎，多个入口。

grill-me 整个技能只有极简到离谱的 7 行内容，它反转了大众对 AI 协作的认知误区。

不需要用户提前把需求想得滴水不漏，找出遗漏的决策点，恰恰是应该外包给 AI 的工作，用户只需要对 AI 摆出来的选项拍板即可。

无脑把活扔给 AI，变成了人机对齐决策。事实归 AI，决策归人，用户才能站在架构师的位置，而不是只会签字确认。

所以看到这里，老马觉得你如果经常歪脖抠腚的话，grill-me 这个技能是值得安装的。虽然在实际使用过程中，它可能会没完没了地追问你问题。

这个时候你就得考虑，你之前的一句话一段话需求，是不是范围太过宽泛，甚至于只是一个脑袋里的想法，你得自己先梳理成具体、可以细化的需求点。

比如第一点是什么，第一个功能是什么样的，像这种问题点，就比你随便说一句，我想开发个淘宝网站，来得容易理解一些。

04 · INSTALL

安装和调用方式

下面老马就使用 WorkBuddy 来安装一下 grill-me 技能。技能都是所有 Agent 通用的，都可以安装，除非某些变态 Agent 软件限制外部安装。

npx skills add mattpocock/skills –skill grill-me

给你的 Agent 发送以上安装命令，让其安装即可。可能会因为访问不了 Github 的问题安装失败。老规矩，给老马的公众号发送“Github访问”，按回复的文字去操作即可。

安装完毕后，调用 grill-me 技能也比较简单，直接给你的 Agent 发送以下命令。

/grill-me + 你的需求

比如老马是这样发送给 WorkBuddy 的：

/grill-me 我想开发一个工厂专用的工时记录器

虽然这个需求是模糊的，但只是作为给小伙伴们演示用的例子。

05 · ALIGNMENT

一步步把需求对齐

这时，WorkBuddy 就会调用 grill-me 技能，开始拷问老马。拷问的目的就是为了深入了解老马的需求，对齐需求。

在拷问你的过程中，grill-me 可能会给你一些推荐选项。但推荐的不一定符合你的实际需求，请按你自己的情况去选择。

比如上图所示，grill-me 推荐老马 A 方案，让工厂员工用打卡机去打卡。但实际上这个应用是运行在手机上的，方便员工在手机上打卡。

就这样一步步地跟 AI 对齐你的需求，最终交给它的一份需求文档就是完整的。类似于互联网研发团队里，产品要经常拉技术开会，道理是一样的，都在对齐一下。

如果你觉得 grill-me 问得多，往往不是它多事，而是你的需求边界本来就还没有被说清楚。

∞ · POSTSCRIPT

结语

好了，以上就是今天的分享。欢迎关注、点赞、转发一键三连。有任何问题和需求，请在评论区留言，回见！

对了，老马最近刚创建了一个AI学习交流群，有兴趣进群的小伙伴可以添加老马微信号：immajiabin，添加好友时备注：进群（不备注不通过）。