他把 AI 编程的第一步做成了排行榜第二,然后亲手把 13 轮提问砍到 3 轮

他把 AI 编程的第一步做成了排行榜第二,然后亲手把 13 轮提问砍到 3 轮

一个反直觉的事实:AI 编程工具排行榜上最吃香的,不是帮写代码的,是帮「问问题」的。

skills.sh 的历史总榜,第一名是 Vercel 的 find-skills,第二名和第四名都属于同一个人——Matt Pocock 的 grill-me 和 grill-with-docs,一个专门在写代码之前盘问你需求的技能。写代码的技能一大把,被盘问的技能跑到前排,这事本身就说明:大部分翻车不是 AI 不会写,是人没说清。

很多人认识 Matt Pocock 是因为他的 TypeScript 教程。今年 2 月他开了个仓库,把自己 .agents 目录里的技能搬出来,半年做到 26 万星。8 月初的 v1.2 是一次大改版,有三个变化值得单独说。

grilling 重做:不是快了,是会算账了

grill-me 之前一直有个毛病,Reddit 上的说法是 "slow and occasionally exhausting"——你说「给登录页加个短信验证码」,它能拆出二三十个子问题,问到第三个你就想摔键盘。

v1.2 把机制换了:现在一轮把所有能问的问完,你回答完,Agent 重新计算「前沿」——哪些模糊地带被你的回答消掉了、又暴露出哪些新问题——再问下一轮。同样 13 个问题,现在 3 轮收工。

这个改法有意思的地方在于:它承认了提问是有成本的。以前的逻辑是「问得越细越保险」,现在的逻辑是「每一轮都在消耗你往下做的意愿」。工具设计者终于把人的耐心当成预算来花,这比多支持一个模型有价值得多。

/wizard:把「只有人能做的事」也接管了一半

写代码时总有那么几步 Agent 碰不了:配环境变量、设 API Key、去第三方平台注册应用。以前的流程是它贴一段步骤说明,你照着做,做错了回去跟它描述哪里错了——来回翻译,比自己做还累。

/wizard 的做法是生成一个交互式 bash 脚本:打开该开的网页、告诉你点哪里、捕获你输入的值,最后写进 .env 和 GitHub Actions secrets。密钥输入是隐藏的,自带进度条和确认。而且它是 model-invoked——Agent 撞到人类专属步骤时自己触发,你不用记得去敲。

这大概是 v1.2 里最实用的一个。它解决的不是「AI 不会做」,是「AI 做不了的那部分,以前没人管交接」。

prototype 不删了:验证过的原型变成「可运行的证据」

以前原型验证完就删,v1.2 之后它被提交到 prototype/<name> 分支永久保留——单一 HTML 文件,非开发同事双击就能开,用自己的话操作。主干只留决策结果,探索过程可追溯。

配合 wayfinder(grill-me 的多会话增强版,把大需求拆成一张张决策票)和改名后的 writing-for-agents(从「写 Skills」扩展到所有 Agent 会读的文档),整个工作流变成:wayfinder 消灭问号 → to-spec 写规格 → to-tickets 拆任务 → implement 动手。

冷水也要泼一下

首先是定位:这是「单件工具箱」,不是全家桶。每个技能只做一件事,你不用全装——修个小 Bug 就上 wayfinder,纯属杀鸡用牛刀。和 Spec-Kit、BMAD 那种端到端流程是两个物种,选之前想清楚你要什么。

其次,493 个 open issue 挂在仓库上,Matt 自己在视频里直言对 Vercel 的安装 CLI "not terribly happy",考虑以后自己写。企业环境想用也有现实门槛——Reddit 上运维 Copilot 的人反馈,依赖本地 CLI 和文件系统访问的技能,得重构成企业审批过的 API 才能进生产。别看 26 万星就以为开箱即用。

最后,grill-me 这种盘问式技能有个天生的使用成本:它省的是返工,花的是动手前的耐心。赶时间改一行代码的时候,它就是拦路虎。工具没有错位,错位的是场合。

谁该装

需求经常说不清、做了才发现方向错的人——grill-me 的性价比极高,返工一次的成本够你被盘问一百回。带非技术同事协作的——prototype 分支那招几乎是为此定制的。

至于写码如流水的熟手,先装 /wizard 就够了。

「Developing real applications is hard.」Matt 在 README 里写的这句,是这套东西存在的全部理由——AI 把写变快了,难的部分一点没少,只是换了个位置等你。


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