会议开始前，我先说一下这个会议的背景。First of all, no actual BBQ today. It just a skill share. 这是我在AIE上看到的一个前vercel员工的workshop，他通过walk through他自己开发的工作流，我发现其中提到的grill me很有意思，所以就分享给了Shahab，然后Shahab觉得这个很好，就让我定了这个会议。

这个skill背后的原理是他发现，也是绝大多数用过AI的人都有遇到的问题，就是LLM Model是有smart zone和dump zone的，当你持续的问AI问题之后，在某个时间节点，你会发现LLM变得很dumb。基于这个发现的话，他生成了这个grill me的skill，你们在网上可能会看到不同的版本，但是差别不大。它主要的目的就是在让AI开始执行之前，想达到一个share understanding，只有这个时候，才让AI开始干活。

另外，在每个问题上，你不用全部自己回答，AI都会根据自己的理解，给不同direction的选项，如果这些选项你都不同意的话，你可以给出自己的要求，这样作的好处是，其实每一个方向，都是一个潜在的response的版本，与其在等AI回复完，你在花时间检查，不如提前确认好，这样不仅仅节省了token，更重要的是节省了时间。尤其是复杂的问题，一般会问二三十个问题，每个问题都有不同的方向，这个组合就会有非常多潜在的response的版本，如果从response上去调整的话，在一定的时间点，模型会开始变得很傻。

基于这个灵感，我把最近要作的一个项目拿来试了一下。这周我有个Looker的knowledge share，刚开始有只有非常初步的想法，然后通过这个skill，AI开始问我一些列的问题，干开始的是scope，这个比较正常，但是到第二轮的时候，它问我关于这个knowledge share的strong why是什么，这是个非常好的问题，如果我没有提前跟他沟通的话，这个版本可能会走向介绍Looker在作dashboard上怎么怎么好，所以当我回复之后，它回了一个big reframe。后面的问题我就不一一过了，它大概问了18个问题左右就感觉reach a share understanding了。然后我就让它帮我生成PPT，结果生产的PPT就我完全是我想要的，我一个字都不需要改的那种。

我能想想，如果是常规的方式，我问个问题，AI给一版本，我review，AI在生成，然后可能最终我也会得到一个版本，但是一会会话更多的时候在这个上面，另外，甚至有可能在某个时间点hit the dumb zone，哪个时候我可能就要带着这个draft重新开一个session。