夜雨聆风上个月我用 Claude Code 做了几个小工具。
AI 切片工具——一个小时。显卡爬虫——一个小时。抖音视频提取——一个小时。
三个都跑得好好的，效果还不错。
然后我信心爆棚，想做一个「磁盘垃圾清理」工具。逻辑也不复杂：扫描垃圾文件，列出清单，让用户勾选删除。
这个我做了一天。
不是断断续续一天，是从早到晚，饭都没好好吃。最后程序双击——未响应。再试——报错。再试——连界面都弹不出来了。
同一个 AI，同一个我。三个一小时，一个一整天。
那一天我是怎么浪费的
现在回头看，问题出在第一步。
磁盘清理这个工具，我脑子里只有一个模糊的画面：「能扫垃圾文件，能删」。具体怎么扫、扫哪些、删之前要不要确认、误删了怎么恢复——这些我全没想。
但我还是打开了终端，敲了 Claude Code，开干。
AI 问我：「要不要加注册表扫描？」
我说：「行。」
它又问：「垃圾文件的判断标准用什么？」
我不太懂，就说：「你看着办。」
然后它就真看着办了。每次报错我就截图丢给它，它改一版我再试，又报错，又改。来来回回十几轮。
到下午五点多，程序终于不报错了。我双击——鼠标转了两圈，没了。程序窗口都没弹出来。
那一刻的感觉怎么说呢，不是生气，是茫然。你花了一天时间，跟着 AI 走了很远，最后发现自己站在一个不知道是哪的地方。想回头重来，已经记不清在哪一步走岔了。
那三个成功的项目做对了什么
我想了想切片工具、显卡爬虫、抖音提取——这三个为什么顺？
因为我脑子里有画面。
切片工具：我有视频文件 → 选时间点 → 自动切成片段。这个流程我闭着眼能说清楚。
显卡爬虫：去电商网站 → 搜关键词 → 抓价格和型号 → 存成表格。每一步我都知道要什么结果。
抖音提取：给一个链接 → 下载无水印视频。就这么简单。
关键不是我技术多好，是我在开工前已经把「要什么」想清楚了。AI 只是一个执行者，我才是那个说「对」或「不对」的人。
Grill-me：五句话解决核心问题
后来我看到一个视频，讲 Matt Pocock 的 grill-me skill，突然就懂了。
这个 skill 被下载了 700 万次，一共只有五行字。核心逻辑就一句话：
开工之前，让 AI 反过来拷问你，直到你们达成共识。
它是这样干的：
AI 一次只问一个问题，等你回答再继续
每个问题带一个建议答案，你只需要说「行」或者「换成 B」
把能查到的信息自己查（文件、代码库），只把必须你决定的抛给你
没达成共识之前，绝对不准动手写代码
如果当时我用 grill-me，AI 会先问我：「你要扫描的垃圾文件包括哪些类型：系统临时文件、浏览器缓存、应用日志、回收站——全选还是挑？」
我会说：「等等，浏览器缓存先不碰，那个我自己管。」
——只花了 5 秒钟，就避免了一个未来会踩的坑。磁盘清理项目最后崩掉，就是因为我跳过了无数个这样的「5 秒」。
你需要的不是更好的 AI，是先想清楚
很多人觉得 AI 编程翻车是因为模型不够聪明。
不是的。AI 有多聪明不重要，重要的是你把决策权交出去之前，有没有想清楚自己要什么。
Matt 的原话是：「AI 为了讨好你会瞎掰一套最难维护的架构。grill-me 要做的就是把决策权抢回人类手里。」
让你的 AI 在开工前拷问你十分钟，比你闷头跟着它跑一整天要好一万倍。
下次开工前，试这三步
这套 grill-me 我已经装到了自己的 Claude Code 和 Hermes 里。下次我要做新工具，流程变成这样：
第一步：把模糊想法丢给 AI，说「grill me」
第二步：AI 逐个追问，我逐个回答。一次一个问题，不跳过任何一个
第三步：问到我脑子里所有模糊的地方都被挖出来，确认「我想清楚了」——再开工
如果你也在用 AI 写代码，试试开工前关掉编辑器，先对着 AI 把话说清楚。
省下的不是十分钟，是一整天。