这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
Interview Me 是一个用于需求澄清的工程技能，帮助代理区分用户实际想要的结果与习惯性表达。它会围绕用户、动机、成功标准和约束，一次提出一个问题，并附上当前猜测。访谈持续到代理能够较有把握地预测用户意图，然后要求用户明确确认。它适合放在其他定义、规格和规划技能之前使用。
先用一句话写出当前意图假设并标注置信度；随后一次提出一个聚焦问题，同时说明对答案的猜测和理由；识别“应该要什么”、最佳实践套话或模糊目标，并继续追问；在置信度足够高时，以结果、受益者、原因、成功标准、约束和范围外事项重述意图；等待用户明确确认，不把“听起来不错”或“随你决定”视为确认；若多轮后仍无法预测用户反应，则指出基础信息不足并建议退一步重新审视。
- 产品或工程负责人提出“帮我做一个仪表板”，但尚未说明使用者、目的或成功标准。
- 开发者说“把它做得更快”，却没有给出目标数值、使用场景或主要约束。
- 用户明确要求“采访我”“拷问我”或在开始前压力测试想法。
- 代理准备在没有确认需求的情况下直接制定方案、写规格或开始编码。
如何安装这个 Skill？
- 该技能依赖实时、持续的用户响应；在异步、批处理或无人值守环境中不能安全完成其交付物。
- “约95%置信度”和“预测后三个问题”缺少可操作的客观判定标准，可能导致过早停止或无休止追问。
- 未规定如何避免用户在访谈中披露密码、令牌或其他敏感信息，也未明确保存意图文档后的访问控制和删除流程。
- 未提供中文提示词或本地化示例，中文用户的语义触发和交互质量需要额外验证。
从仓库单独安装此技能：
npx skills add addyosmani/agent-skills --skill interview-me
也可以安装整个技能集合：
npx skills add addyosmani/agent-skills
仓库说明支持 Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Cline 等多种代理；具体客户端的本地安装方式需参考其对应集成说明。
tmp="$(mktemp -d)"
git clone --depth 1 https://github.com/addyosmani/agent-skills.git "$tmp"
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R "$tmp/skills/interview-me" ~/.claude/skills/
rm -rf "$tmp"根据源仓库地址和 Skill 路径自动生成，只复制这个 Skill 的文件夹。如果上文有作者提供的安装方式，请优先按作者说明操作；想只在当前项目中使用，把 ~/.claude/skills 换成项目里的 .claude/skills。
如何使用这个 Skill？
安装后，把下面任意一句发给 Agent 即可触发：
- are we sure?
- stress-test my thinking
在交互式会话中提出模糊需求，或直接输入“interview me”“grill me”“are we sure?”或“stress-test my thinking”。技能会先给出假设和置信度，再一次询问一个问题。它需要用户实时回应，不适用于 CI、定时任务或自主循环。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 在计划、规格或代码产生前发现需求错配，降低后续返工风险。
- 每个问题都附带代理的猜测，便于用户直接纠正隐藏假设。
- 明确要求记录范围外事项，并以用户明确确认作为停止条件。
- 不依赖网络、Shell、文件系统或 MCP，适合纯交互式需求澄清。
- 必须有实时响应的用户，不能直接用于 CI、定时运行或自主循环。
- 会优先验证需求而不是立即开始执行，明确要求速度优先时不适用。
- 源材料没有提供自动化测试套件、持久化机制或独立的结构化输出工具。
- 最终交付是已确认的意图陈述，不是规格、计划或任务清单。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与相关 Skills 并排比较；分数均按同一 FSRS 标准得出。
| Skill | FS 评分 | Star 数 | 最近更新 | License |
|---|---|---|---|---|
| 需求访谈助手 本页 | 59 · 推荐 | ★ 107k | 13 天前 | MIT |
| 上下文工程指南 | 49 · 谨慎使用 | ★ 107k | 13 天前 | MIT |
| Idea Refine 创意打磨 | 51 · 谨慎使用 | ★ 107k | 13 天前 | MIT |
| 复合工程思维风暴 | 61 · 推荐 | ★ 26k | 13 天前 | MIT |
| Dev 端到端开发工作流编排 | 43 · 不推荐 | ★ 2.8k | 5 个月前 | AGPL-3.0 |
它位于定义阶段的最前端：先提取真实意图，再交给 idea-refine、spec-driven-development 或后续规划技能。与 doubt-driven-development 不同，它在决策前澄清用户想要什么，而不是在已有计划后进行对抗式审查。
FollowSkills 如何评估这个 Skill？
技能仅要求交互式提问，不调用外部工具；明确禁止在非交互环境运行，并要求用户明确确认后才保存意图，体现了权限限制、确认和外部影响控制。扣分原因是未说明敏感信息处理、数据流、保存位置的安全边界或恢复/撤销机制，且发布者身份未被验证。
步骤、触发条件、停止条件和失败分支整体一致，包含对无法收敛时停止并告知用户的反馈。扣分原因是约95%置信度和“能预测后三个问题”的判定较主观，未提供针对该技能关键路径的可执行测试；静态评估不超过10分。
明确了目标场景、触发短语、非适用请求和非交互环境限制，并区分了下游技能。扣分原因是未定义更细的输入输出边界、误触发处理或中文交互指南，也没有证据证明对中国大陆网络环境的特殊适配。
文档结构清晰，包含概览、触发条件、流程、示例、交互关系、合理化反驳、红旗和验证清单；仓库共享上下文提供MIT许可证、安装方式、CI和维护者信息。扣分原因是该技能本身没有版本、变更记录、维护责任或故障排查说明，部分治理信息只能从仓库级材料间接获得。
技能目标明确，核心产物是经过用户明确确认的意图陈述，并给出Outcome、User、Why now、Success、Constraint和Out of scope字段；示例展示了从“dashboard”澄清为“experiment tracker”的价值。扣分原因是没有真实执行结果或对比证据证明实际完成质量，静态评估按上限不超过7分。
技能包含可审计的验证清单，要求记录假设、置信度、逐题提问、重述和明确确认。扣分原因是提供的CI虽验证仓库结构和通用评估，但没有显示覆盖interview-me关键行为的专门测试或第三方复现证据；静态评估不超过5分。
点击维度查看打分理由
证据充分度：低 — 主要依赖静态检查、作者材料或有限演示；适合发现线索，不适合做高风险决策。
查看完整评分方法 →