完成した plan/design を対話で容赦なく詰問し、実装前に穴を潰す。決定木を1枝ずつ降り、各質問に推奨回答を添える。コードで答えが出る点は聞かず自分で調べて埋める。
「grill して」「叩いて」「この設計で大丈夫?」「plan を詰めて」「設計を対話レビュー」で発動。※ ゼロから要件を掘り下げるなら deep-interview、非対話で一括批判レポートなら critic。
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完成した plan/design を容赦なく詰問し、実装前に穴を潰す。critic（非対話で一括批判レポートを返す agent）と違い、1問ずつ対話で決定木を降りるのが本質。deep-interview（ゼロから要件を引き出す）の対極で、こちらは「既にある設計を叩く」。
対話前提スキル: 1 問ずつ詰めるのが本質。AskUserQuestion が使えない環境では「対話モードで /o-m-cc:grill を実行してください」と案内して終了する。
!for f in plan/design.md plan/requirements.md; do [ -f "$f" ] && echo "FOUND: $f"; done; true
grill は「完成度の高い plan/design を叩く」後段スキル。 対象が無いまま詰問しても空回りする。対象の優先順位:
FOUND の plan/*.md → 最優先で Read$ARGUMENTS が指すファイル / 設計記述対象が無い / 曖昧なアイデアしか無い場合は grill せず、まず計画を作る側へ誘導する:
| 状態 | 誘導先 |
|---|---|
| 要件がまだ曖昧 | /o-m-cc:deep-interview（掘り下げ）→ その後 design |
| web アプリ機能を定義したい | /o-m-cc:feature-flow |
| 要件はあるが design が無い | /o-m-cc:design |
設計ができてから grill に戻る。SDD 上の位置: discovery-council / design で plan ができた後、実装の前（sisyphus の Phase 2 と 3 の間に相当する vetting）。
facets/references/plan-review-checklist.md を Read し、4 観点（完全性 / 実現可能性 / リスク管理 / 明確性）を決定木の枝として使う。
動的注入で見つかった plan/*.md、または $ARGUMENTS の対象を Read。明示・暗黙の決定点を列挙する。先に Glob/Grep でコード文脈を埋めておく。
最も未解決・最もリスクの高い決定から1問ずつ:
AskUserQuestion:
question: "<決定点への鋭い問い>（推奨: <推奨案> / 理由: <根拠>）"
options:
- "<推奨案（Recommended）>"
- "<代替案>"
- "自由に記述"
<file:line> を見たら X なのでこの枝は解決」と報告して次へ詰めた決定を構造化して確認。残った未解決点・リスクを明記する。
design.md があれば、解決した決定の反映（更新）を提案/o-m-cc:deep-interview（掘り下げ）or discovery-council に戻す/o-m-cc:deep-interview に誘導critic を spawn する。grill は「1問ずつ対話で決定木を降りる」用途。両者は補完（同じことを二重にやらない）아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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backlog（atoms/pipeline/outputs）と skill ヘルス（usage/duration/unused）を統合分析し 1 レポートで提示する。kawai 氏型 analytics ループの起点。「次に何やる？」「atom 整理」「放置案件」「stale」「振り返り」「retro」「skill 使用統計」「unused skill」「atom-suggest」で発動。
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要件が曖昧なとき、ソクラテス式に1問ずつ質問して要件を掘り下げる。十分に明確になったら discovery-council にハンドオフ。「要件が曖昧」「何を作ればいいか」「掘り下げて」「インタビューして」で発動。※ 完成した plan/design を詰問するなら grill、非対話で一括批判するなら critic。
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designer エージェントによるアーキテクチャ設計。requirements.md を基に design.md を作成。「設計して」「アーキテクチャ設計して」「アーキテクチャを考えて」「設計書を作って」で発動。
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3エージェント（researcher, analyst, scout）による並列要件分析 Council。peer-to-peer で相互検証し requirements.md を確定。「要件を整理して」「要件定義して」「現状分析して」「要件をまとめて」で発動。
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技術記事の並列レビュー Council。anti-ai-slop / fact-checker / narrative-critic / reader-advocate を並列 spawn、severity 付き findings を最大3ラウンドで収束。Zenn などのドラフト完成後に使う。「記事レビュー」「editorial swarm」「編集会議」「記事推敲」「記事添削」で発動。
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スキルの自己進化。auto-memory と実行履歴から学びを抽出し、各スキルの Gotchas セクションに自動追記する。セッション終了前、定期的な改善サイクル、問題に遭遇した後に使う。「スキルを進化させて」「学びを反映して」「Gotchas を更新」「evolve」で発動。
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