📛 Frontmatter: name + description
Todo skill começa por um cabeçalho. No grill-me, esse frontmatter tem dois campos: name e description. O segredo está na description — é ela que ensina o modelo quando carregar o skill.
Novo aqui? Frontmatter é o bloco de metadados no topo de um arquivo Markdown, entre linhas de ---. Um gatilho (ou trigger) é uma situação que deve fazer o skill ser acionado.
--- name: grill-me description: Interview the user relentlessly about a plan, design, or topic, checkpointing every answer to a brainstorm file so nothing is lost. Use when the user wants to stress-test a plan, get grilled on a design, run a brainstorm or discovery session, extract what's in their head into a doc, or says "grill me". ---
🎯 A description é a porta
Repare como a description é cheia de gatilhos concretos: "stress-test a plan", "get grilled", "discovery", "says grill me". Quanto mais situacional, mais certeira a ativação. Description vaga = skill que nunca dispara.
O identificador do skill.
Os gatilhos de ativação.
"Quando" > "o que é".
Sem ela, ninguém entra.
✍️ A versão original do Matt Pocock
O skill original, criado por Matt Pocock, é desarmadoramente simples: quatro ou cinco frases. Ele prova que um skill não precisa de automação — precisa de instruções certas.
Entreviste-me sem dó sobre cada aspecto deste plano até chegarmos a um entendimento comum. Caminhe por cada galho da árvore de design, resolvendo as dependências entre decisões, uma a uma. Para cada pergunta, dê a sua resposta recomendada. Faça as perguntas uma de cada vez. Se uma pergunta puder ser respondida explorando o codebase, explore o codebase em vez de perguntar.
🔍 O que já está aqui
- • Entrevista relentless até entendimento comum.
- • Árvore de design + resolver dependências uma a uma.
- • Resposta recomendada por pergunta.
- • Uma pergunta por vez.
- • Explorar em vez de perguntar quando dá.
4-5 frases bastam.
Sem automação.
O método inteiro cabe ali.
O resto são acréscimos.
🚫 A regra do checkpoint
Aqui está o acréscimo que define a versão prática: a regra do checkpoint, marcada como não-negociável. Depois de cada resposta, antes da próxima pergunta, o skill faz append ao arquivo.
✓ A regra manda
- ✓Append estruturado após cada resposta.
- ✓Só então faz a próxima pergunta.
- ✓Corrige entradas antigas se algo mudar.
✗ A regra proíbe
- ✗Juntar várias respostas num write só.
- ✗Segurar tudo "na cabeça" do modelo.
- ✗Esperar o usuário pedir pra salvar.
📌 Por que "não-negociável"
Se a qualquer momento o contexto se perde, o arquivo já tem tudo o que foi dito até ali. O checkpoint a cada resposta é o que garante essa promessa — por isso não é "quando der", é sempre.
Sempre, não às vezes.
Nunca em lote.
Reconciliar entradas.
Nada se perde.
📁 Setup: brainstorms/ e o capture file
A regra de ouro do setup: criar o arquivo ANTES da primeira pergunta. Assim, mesmo a primeira resposta já tem onde cair.
Novo aqui? Um slug é uma versão curta e sem espaços de um título, usada em nome de arquivo (ex.: "embalagem de produtos" → packaging).
Pega a data
Roda date +%F para nomear o arquivo de forma previsível.
Cria a pasta e o arquivo
Cria brainstorms/ se não existir e brainstorms/{data}-{slug}.md com o header.
Avisa onde salvou
Diz ao usuário, em uma linha, o caminho do arquivo. Só então faz a Q1.
$ date +%F 2026-06-22 # cria: brainstorms/2026-06-22-packaging.md
Antes da Q1.
Sempre brainstorms/.
Nome consistente.
Transparência.
🗂️ Estrutura do capture file
O arquivo tem uma forma fixa de quatro blocos. Essa estrutura é o que o torna rastreável e fácil de virar entregável depois.
# {Topic}: Brainstorm / Discovery Notes
Date: {date} · Goal: {uma linha}
## Summary / key decisions
(síntese contínua, atualizada conforme avança)
## Q&A log
### Q1 — {tópico}
- Asked: {pergunta}
- Captured: {fatos, decisões, nas palavras dele}
- Flags: {item em aberto -> owner}
## Open flags (pending input)
- {item} -> {quem pode responder}
Título, data, goal.
Síntese viva.
Nas palavras dele.
Item → owner.
🔁 Simples vs incrementado
Por que "estragar" um skill que já funcionava? Porque em entrevistas longas a janela de contexto enche e o modelo começa a esquecer o que foi dito no início. A versão incrementada troca simplicidade por robustez.
Versão simples (Pocock)
- ✓Curtíssima, fácil de ler.
- ✓Ótima para sessões curtas.
- ✗Em sessão longa, o contexto enche e perde detalhe.
Versão incrementada
- ✓Checkpoint em disco a cada resposta.
- ✓Aguenta entrevistas de 1h+ sem perder nada.
- ✗Mais longa, mais cerimônia.
💡 "Destruí o skill de propósito"
A variação nasceu de uma dor real: na prática, o autor se via pedindo manualmente "salva isso, faz checkpoint" o tempo todo. Trabalhar essa rotina dentro do skill resolveu o problema na origem.
Simplicidade × robustez.
O motivo do checkpoint.
Aguenta sessão longa.
Automatizar o repetido.
💡 Skill = prompt que você não quer repetir
Talvez a lição mais libertadora desta trilha: um skill não precisa ser automação complexa. Pode ser apenas um prompt que você cansou de digitar toda vez. O grill-me é exatamente isso.
🧭 Como reconhecer um candidato a skill
- • Você digita as mesmas instruções repetidamente.
- • Existe um jeito certo de fazer que você sempre explica.
- • A tarefa tem passos fixos que valem a pena padronizar.
🎯 Dica
Da próxima vez que se pegar colando o mesmo parágrafo de instruções pela terceira vez, pare: isso é um skill esperando para nascer.
Pode ser só texto.
Não redigitar.
Capture o que se repete.
Qualquer um cria.
🔗 Atualizar skills e docs no final
A sessão não termina no recap. O grill-me percebe que existe um guia ou skill relacionado — com nuance que vocês acabaram de discutir e que não está lá — e oferece atualizar ambos. É assim que o output realimenta o seu OS.
Detecta a nuance órfã
"Vi que você tem um guia de packaging e um skill de packaging, e tem muita nuance aqui que não está neles."
Oferece atualizar
"Quer que eu atualize os dois?" Você responde "sim" e o brainstorm vira melhoria permanente.
O sistema fica mais inteligente
Skills e docs ficam mais ricos; o OS "sabe mais" sobre o seu jeito de trabalhar.
Nuance que falta.
Atualizar skill/doc.
Output → contexto.
Conversa → melhoria.
🛠️ Resumo do módulo
Próxima trilha:
Trilha 4 · Avançado — os prompts que acionam o grill-me, a dificuldade real de responder e o loop grill-me + skill-creator.