grilling

A structured questioning process for reaching shared agreement on a plan, decision, or idea and recording the result as a phase specification.

In plain words
What is it for?
Use it in planning sessions to ask decision-focused questions in rounds, investigate facts in the codebase, and finalize docs/SETUP.md.
Why use it?
It exposes unanswered decisions and dependencies before implementation begins.

Skill for Claude CodeCodex

Install

Getting it into your agent

One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.

agentmods
npx agentmods add skills/fhdumont/code-ai-template/grilling
Any agent
npx skills add FHDumont/code-ai-template --skill grilling
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/FHDumont/code-ai-template

Made for: Claude Code, Codex.

Per session 81 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 799 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

What it costs to keep this loaded

Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5 $0.00081 $0.00799
Opus 5 $0.00041 $0.00400
Sonnet 5 $0.00016 $0.00160
Haiku 4.5 $0.00008 $0.00080

Measured 2d ago against content hash 025d82247617, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

grilling scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 2d ago.

A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.

Nothing flagged

None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.

.claude/skills/grilling/SKILL.md · 33 lines

What it actually says

Interrogue o dono sem trégua até chegarem a entendimento compartilhado. Modele o assunto como uma árvore de decisão: toda decisão ramifica nas decisões que penduram nela.

Trabalhe a árvore em rodadas. A fronteira é toda decisão cujos pré-requisitos já estão resolvidos — as perguntas que dá pra fazer agora, sem chutar respostas que você ainda não ouviu. Pergunte a fronteira inteira numa rodada só: numere cada pergunta e dê a sua recomendação. Depois espere as respostas do dono antes da rodada seguinte.

Cada pergunta sai neste formato:

❓ **Q1** — **<título da pergunta>**: <corpo, que pode ter vários parágrafos e alternativas numeradas>

➡️ <sua recomendação>

Cada rodada de respostas reformata a árvore — decisão resolvida empurra a fronteira pra fora e destrava o que dependia dela. Recompute a fronteira e faça a rodada seguinte. Pergunta cuja resposta depende de outra ainda aberta nesta rodada pertence a uma rodada posterior, não a esta.

Achar fato é seu trabalho, nunca do dono. Quando uma pergunta da fronteira precisa de um fato do ambiente (código, filesystem, gh, docs), dispare um subagente pra achar — não pergunte o que você pode olhar. E não bloqueie: exploração rodando é pré-requisito não resolvido, então só as perguntas a jusante dela esperam o subagente; faça o resto da fronteira agora. As decisões são do dono: ponha cada uma na mesa e espere.

Termo afiado entra no glossário. Quando a conversa negocia o nome de um conceito — o dono corrige uma palavra sua, ou vocês escolhem entre dois nomes —, registre em CONTEXT.md na mesma passada: uma linha de definição, o descartado sob _Evitar_. A partir dali, use esse termo em tudo.

Fechamento — grave a spec

A interrogação termina quando a fronteira está vazia: todo galho da árvore visitado, nada suposto em silêncio. Antes de gravar, confirme com o dono que chegaram ao entendimento compartilhado.

Confirmado, escreva a spec em docs/SETUP.md no formato de templates/spec-fase.md — objetivo, escopo com o NÃO entra explícito, passos com nomes de arquivo/símbolo auditados contra o código (não hipóteses), etapas com um commit cada, critério de pronto verificável, e a linha final Model/effort de execução: <modelo> · <effort>. Etapa que pede model/effort diferente do da sessão ganha o sufixo delegar a subagente: <modelo> · <effort> (critério em CLAUDE.md §Model e effort).

Cada decisão da árvore aparece na spec como escopo, passo ou critério — decisão que o dono tomou e não sobreviveu ao papel foi tempo dele jogado fora. Decisão de arquitetura que o dono tomou aqui vira ADR (AGENTS.md §Regra de migração), inclusive o "não vamos fazer", com status rejeitado.

Gravada a spec, pare. A execução é outra sessão.

Changes

What this file has done since we first saw it

Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.

  1. 2d ago First seen · 33 lines · 81 tokens per session scan A 025d82247617

Subscribe to this mod's changes

grilling is a skill published in the GitHub repository FHDumont/code-ai-template (2 stars, last pushed 22d ago), licensed MIT. It adds 81 tokens to every session and 799 once invoked, about $0.0004 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.

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