📛 Frontmatter: name + description
Todo skill empieza con un encabezado. En grill-me, ese frontmatter tiene dos campos: name e description. El secreto está en la description: es la que le enseña al modelo cuando cargar el skill.
¿Eres nuevo aquí? Frontmatter es el bloque de metadatos al inicio de un archivo Markdown, entre líneas de ---. Un disparador (o trigger) es una situación que debería hacer que se active el skill.
--- 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". ---
🎯 La description es la puerta
Fíjate en que la description está llena de desencadenantes concretos: "pon a prueba un plan", "interrógame a fondo", "descubrimiento", "dice: interrógame a fondo". Cuanto más situacional, más precisa es la activación. Una description vaga = una skill que nunca se activa.
El identificador del skill.
Los activadores.
"Cuándo" > "qué es".
Sin ella, nadie entra.
✍️ La versión original de Matt Pocock
El skill original, creado por Matt Pocock, es desconcertantemente simple: cuatro o cinco frases. Demuestra que un skill no necesita automatización, sino instrucciones adecuadas.
Entrevístame sin piedad sobre cada aspecto de este plan hasta que lleguemos a un entendimiento común. Recorre cada rama del árbol de diseño, resolviendo las dependencias entre las decisiones, una por una. Para cada pregunta, da tu respuesta recomendada. Haz las preguntas de una en una. Si una pregunta se puede responder explorando el codebase, explora el codebase en vez de preguntar.
🔍 Lo que ya está aquí
- • Entrevista implacable hasta lograr un entendimiento común.
- • Árbol de diseño + resolver dependencias una por una.
- • Respuesta recomendada por pregunta.
- • Una pregunta a la vez.
- • Explorar en lugar de preguntar cuando se pueda.
4-5 frases bastan.
Sin automatización.
Todo el método cabe ahí.
El resto son añadidos.
🚫 La regla del checkpoint
Aquí está el añadido que define la versión práctica: la regla del checkpoint, marcada como no negociable. Después de cada respuesta, antes de la próxima pregunta, el skill agrega contenido al archivo.
✓ La regla indica
- ✓Append estructurado después de cada respuesta.
- ✓Solo entonces hace la siguiente pregunta.
- ✓Corrige las entradas antiguas si algo cambia.
✗ La regla lo prohíbe
- ✗Juntar varias respuestas en una sola escritura.
- ✗Confiar todo a la "memoria" del modelo.
- ✗Esperar a que el usuario pida guardar.
📌 Por qué "no negociable"
Si en algún momento se pierde el contexto, el archivo ya contiene todo lo dicho hasta entonces. El checkpoint después de cada respuesta es lo que garantiza esa promesa; por eso no es "cuando se pueda", sino siempre.
Siempre, no a veces.
Nunca por lotes.
Conciliar entradas.
Nada se pierde.
📁 Configuración: brainstorms/ y el archivo de captura
La regla de oro de la configuración: crear el archivo ANTES de la primera pregunta. Así, incluso la primera respuesta ya tiene dónde quedar.
¿Eres nuevo aquí? Uno slug es una versión corta y sin espacios de un título, usada en el nombre de un archivo (p. ej., «empaque de productos» → packaging).
Toma la fecha
Funciona date +%F para darle al archivo un nombre predecible.
Crea la carpeta y el archivo
Crea brainstorms/ si no existe y brainstorms/{data}-{slug}.md con el header.
Te avisa dónde lo guardó
Dile al usuario, en una línea, la ruta del archivo. Solo entonces haz la Q1.
$ date +%F 2026-06-22 # cria: brainstorms/2026-06-22-packaging.md
Antes de la Q1.
Siempre en brainstorms/.
Nombre consistente.
Transparencia.
🗂️ Estructura del archivo de captura
El archivo tiene una estructura fija de cuatro bloques. Esa estructura es lo que lo hace rastreable y es fácil convertirlo en un entregable después.
# {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, fecha, goal.
Síntesis viva.
En sus palabras.
Elemento → responsable.
🔁 Simple vs. iterativo
¿Por qué "estropear" un skill que ya funcionaba? Porque en las entrevistas largas la se llena la ventana de contexto y el modelo empieza a olvidar lo que se dijo al inicio. La versión incrementada cambia simplicidad por robustez.
Versión simple (Pocock)
- ✓Muy breve, fácil de leer.
- ✓Ideal para sesiones cortas.
- ✗En una sesión larga, el contexto se llena y pierde detalles.
Versión incrementada
- ✓Punto de control en disco después de cada respuesta.
- ✓Soporta entrevistas de más de 1 h sin perder nada.
- ✗Más larga, con más formalidades.
💡 "Destruí el skill a propósito"
La variante nació de un dolor real: en la práctica, el autor se veía pidiendo manualmente «guarda esto, haz un checkpoint» todo el tiempo. Trabajar esa rutina dentro de la skill resolvió el problema desde el origen.
Simplicidad × robustez.
El motivo del checkpoint.
Soporta sesiones largas.
Automatizar lo repetido.
💡 Skill = prompt que no quieres repetir
Quizás la lección más liberadora de esta ruta: un skill no hace falta ser una automatización compleja. Puede ser simplemente un prompt que te cansaste de escribir cada vez. El grill-me es exactamente eso.
🧭 Cómo reconocer a un candidato a skill
- • Escribes las las mismas instrucciones repetidamente.
- • Existe un forma correcta de hacer que siempre explicas.
- • La tarea tiene pasos fijos que vale la pena estandarizar.
🎯 Consejo
La próxima vez que te sorprendas pegando el mismo párrafo de instrucciones por tercera vez, detente: eso es una skill esperando nacer.
Puede ser solo texto.
No volver a escribir.
Captura lo que se repite.
Cualquiera puede crear.
🔗 Actualizar las skills y la documentación al final
La sesión no termina con el resumen. grill-me se da cuenta de que hay una guía o skill relacionada —con un matiz que acaban de discutir y que no está ahí— y ofrece actualizar ambos. Así es como el output retroalimenta tu OS.
Detecta el matiz huérfano
"Vi que tienes una guía de packaging y un skill de packaging, y aquí hay muchos matices que no están en ellos."
Ofrece actualizar
"¿Quieres que actualice los dos?" Tú respondes "sí" y la lluvia de ideas se convierte en una mejora permanente.
El sistema se vuelve más inteligente
Las skills y los docs se vuelven más completos; el OS "sabe más" sobre tu forma de trabajar.
Falta un matiz.
Actualizar skill/doc.
Output → contexto.
Conversación → mejora.
🛠️ Resumen del módulo
Siguiente ruta:
Ruta 4 · Avanzado — los prompts que activan grill-me, la dificultad real de responder y el loop grill-me + skill-creator.