🔍 grill-me + 10 decisões

A grill-me é, nas palavras de Matt Pocock, "unreasonably effective" (eficaz a um ponto que não parece justo) — e o segredo é que ela é minúscula: cabe em 4-5 frases. Ela não ensina a IA a programar; ela só muda a postura dela. Em vez de a IA pegar seu pedido vago e sair codando suposições, ela vira um entrevistador adversarial que pergunta, levanta ideias que você não considerou e resolve as dependências do design tree uma a uma.

O detalhe que faz a skill brilhar está nas instruções finais: uma pergunta por vez (não um questionário de 20 itens que te paralisa), com a resposta recomendada já junto (você só confirma ou corrige — muito mais rápido) e se a pergunta puder ser respondida olhando o codebase, a IA olha o codebase em vez de te perguntar. Esse último ponto é o que separa a grill-me de um chatbot tagarela: ela só gasta o seu tempo no que realmente exige a sua cabeça. Abaixo, o texto REAL da skill (frame 31 do vídeo) — copie e cole:

Interview me relentlessly about every aspect of this plan
until we reach a shared understanding. Walk down each branch
of the design tree, resolving dependencies between decisions
one-by-one. For each question, provide your recommended answer.
Ask the questions one at a time. If a question can be answered
by exploring the codebase, explore the codebase instead.

Enquanto a grill-me é uma skill salva, o prompt favorito do David Ondrej é uma instrução que ele cola direto. A estrutura tem três movimentos numa frase só: (1) "descreva a minha visão" — força a IA a te devolver, com as palavras dela, o que ela entendeu do que você quer (e aí você já pega mal-entendidos cedo); (2) "liste as 10 decisões mais consequentes" — de software design / arquitetura e de produto — que vão moldar o projeto; e (3) "me entreviste até entender 98%".

O número "10" não é mágico — é um orçamento de atenção. Ele obriga a IA a priorizar: separar as escolhas que moldam tudo (uma decisão consequente, tipo "monolito ou microserviços", "qual banco de dados", "auth própria ou terceirizada") daquelas reversíveis e baratas (a cor de um botão). Sem esse teto, a IA ou lista 3 coisas óbvias ou despeja 50 itens triviais. Pedir exatamente as 10 mais consequentes é o que produz uma conversa que vale o seu tempo. Copie o prompt:

Descreva a minha visão para este projeto com as suas palavras.
Depois, liste as 10 decisões mais consequentes — de software
design / arquitetura e de produto — que vão moldar este projeto.
Então me entreviste, uma pergunta por vez, até você entender
a minha visão em 98%. Para cada pergunta, dê a sua resposta
recomendada. Se algo puder ser respondido explorando o codebase,
explore o codebase em vez de me perguntar.

O "98%" é um número de parada esperto. Ele resolve o problema oposto da grill-me solta: sem um alvo, a entrevista ou para cedo demais (a IA acha que entendeu e some uns 50%) ou nunca para (pergunta detalhe trivial até o fim do mundo). Ao pedir "até 98%", você diz à IA: continue me interrogando enquanto houver decisão consequente em aberto; pare quando só restarem detalhes que se resolvem na implementação. É a tradução prática do shared understanding de Pocock.

Por que não 100%? Porque os últimos 2% só aparecem com as mãos no código — querer fechá-los na entrevista é desperdício. E por que esse alinhamento prévio vale tanto? Porque é aqui, na conversa barata, que você "tira a esquisitice antes de implementar" (flush out weirdness before we implement, nas palavras de Pocock). Um mal-entendido pego na entrevista custa uma frase; o mesmo mal-entendido pego depois de 2 horas de código custa as 2 horas — mais a sua paciência. Erro comum: tratar a entrevista como burocracia e responder "tanto faz" em tudo — aí o 98% é falso e o retrabalho volta.

Pocock posiciona a grill-me como substituto do plan mode: em vez de o agente cuspir um plano que você aprova no escuro, ele te entrevista primeiro. A frase dele resume o gatilho: "here's my idea, interview me, let's reach shared understanding, flush out weirdness before we implement." Ou seja: use sempre que houver uma ideia com ambiguidade a resolver antes da execução.

Na prática, vale a pena quando: a feature é nova (não há padrão pronto no codebase), há decisões de arquitetura ou produto em jogo, o custo de errar é alto (refazer dói), ou você sente que a sua própria ideia ainda está nebulosa. Não vale para tarefas pequenas e óbvias ("renomeie essa variável", "corrija esse typo") — aí a entrevista vira fricção. Erro comum: rodar grill-me em tudo, inclusive no trivial, e se irritar com a IA "perguntando demais" — o problema não é a skill, é o contexto errado de uso.

Pocock insiste que skills são pra adaptar, não venerar. A grill-me e o prompt das 10 decisões são pontos de partida; o ganho real vem de calibrá-los ao seu contexto. Três alavancas: (1) o número — "10 decisões" pode virar 5 num bug fix ou 15 num produto greenfield; (2) o foco — peça que as decisões privilegiem o que importa pra você (performance? acessibilidade? custo de infra?); (3) o gatilho codebase — em projeto já existente, reforce "explore o codebase antes de me perguntar" pra ela não te interrogar sobre coisas que já estão decididas no código.

Outra adaptação poderosa: salvar a grill-me como uma skill nomeada (ex.: /grill-me) pra invocar com um comando, e manter a versão das 10 decisões como um snippet que você cola quando o projeto é grande. E o ponto que conecta com a próxima aula: a grill-me raramente anda sozinha — ela é o primeiro elo de um pipeline (grill-me → PRD → issues) que você verá no módulo 5.3. Erro comum: copiar o texto em inglês e nunca traduzir/ajustar pro seu domínio — a skill rende muito mais quando fala a língua do seu projeto.

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name: grill-me
description: Entrevista adversarial antes de implementar.
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Descreva a minha visão com as suas palavras. Liste as N decisões
mais consequentes (arquitetura + produto), priorizando CUSTO e
SIMPLICIDADE. Me entreviste uma pergunta por vez até 98% de
entendimento, sempre com a sua resposta recomendada. Se a
resposta estiver no codebase, explore o codebase em vez de
perguntar. (N = 5 pra bug fix, 10 padrão, 15 pra projeto novo.)

A grill-me falha de poucos jeitos previsíveis. O primeiro é inflar a skill: você "melhora" o texto enchendo de regras, ela perde o foco e o efeito some. O segundo é responder no automático ("tanto faz", "pode ser") — aí o 98% é falso e o retrabalho que você queria evitar volta. O terceiro é pular o gatilho de codebase: sem "explore o codebase em vez de me perguntar", a IA te interroga sobre coisas que já estão decididas no código, e você se cansa à toa.

O quarto é usar no contexto errado (entrevistar pra um typo) — fricção pura. E o quinto, mais sutil: aceitar o palpite da IA cego. As "respostas recomendadas" são um atalho ótimo, mas você é o dono do produto (lembra a Trilha 2) — se o palpite dela contraria a sua visão, o trabalho é justamente corrigir, não confirmar. A grill-me te dá um copiloto que pergunta; o piloto continua sendo você. Use o checklist abaixo antes de cada entrevista:

Antes de rodar a grill-me, cheque:
[ ] A skill está CURTA (4-5 frases)? Não inchei de regras?
[ ] A tarefa é nova/ambígua/cara de errar? (Se trivial, pule.)
[ ] Incluí "uma pergunta por vez" + "dê sua resposta recomendada"?
[ ] Incluí "explore o codebase em vez de me perguntar"?
[ ] Vou responder DE VERDADE (nada de "tanto faz")?
[ ] Lembro que o palpite da IA é sugestão — eu decido o produto?