Grill Me 问得足够深，但每一问都要等人回复；Grill Loop 的首要目标，是把人从持续盯守中释放出来。简单问题自动过、可查问题自动研究、有争议问题交给独立 Agent，只把真正需要业务事实或权限的问题升级给人。
问题不在 Grill Me 问得不好，恰恰是因为它问得很细。它沿设计树一次解决一个分支，并在每个问题后等待人的反馈。重要问题值得人判断，但大量简单、可逆、已有明确推荐答案的问题也会不断占用人的注意力。Grill Loop 要改变的是运行方式：从“人回答每一问”，变成“系统自行循环，只让人处理例外”。
它像一位强势但合作的访谈者：沿着依赖关系往下走，每次只解决一个选择。优点是细，代价是人必须持续在线。
它保留 Grill Me 的细致追问，但每生成一个问题就先自动分流。系统能安全处理的继续循环，不能替人决定的才暂停。
USE GRILL ME想法很模糊，关键信息主要在你脑中，并且你希望逐问参与每个分支。它更轻、更自然。
USE GRILL LOOP · SUPERVISED简单问题、研究和 Agent 裁决自动推进；只有缺少业务事实、权限或风险偏好时才暂停。
USE GRILL LOOP · AUTONOMOUS你授权多 Agent 独立运行；遇到未知采用保守可逆分支，没有安全分支则明确停止并留下未决项。
它故意不一次抛出十个问题。每轮只处理一个分支，使每个修改都有原因、证据、裁决和分数变化，避免方案在“大改一通”后无法判断究竟哪里变好了。
Grill 负责找问题，Judge 使用隔离上下文独立裁决。研究角色也只报告证据，不替业务做决定。
通过分数、否决项、未决高影响问题、稳定轮次、停滞和硬上限共同决定是否停止。
所有修改先进入候选稿与版本快照。原始文件默认不被覆盖，错误分支可以丢弃，过程可以恢复。
“活跃”到底是哪一个指标？没有指标定义、分母和决策阈值，实验即使结束也无法得出可执行结论。
路由依据是影响、未知程度和可逆性。看似一句话的小改动，只要改变目标、指标、风险接受或资源承诺，就不能快速通过。
FAST_PASS可逆、不改变核心边界、证据一致、置信度 ≥ 0.90，并且不可能触发否决项。
例如：统一术语、补上已确认引用RESEARCH答案存在于授权的代码、文档、SQL、配置或用户提供的材料中。研究后仍由 Judge 裁决。
研究者只给事实，不替方案拍板JUDGE改变目标、机制、指标、风险或重要资源；或者证据冲突、意见有争议。
接受候选稿或保留当前稿，并给完整分ESCALATE缺的是内部业务事实、授权、风险接受或纯偏好，任何 Agent 都不应该编造答案。
人裁决，或自动采用最保守可逆分支二者共用角色、评分、版本和停止规则。差异只在遇到系统无法拥有的事实或权限时，谁来处理下一步。
能查的先查，能判断的交给独立 Judge；只有业务事实、授权或风险偏好缺失时，循环才暂停并向你提一个精确问题。
Judge 不是只评价本轮改动，而是重新给“最终会保留的完整方案”打分；哈希值把评分绑定到确切文件，防止拿旧稿分数证明新稿合格。
理想产物不是一篇更长的文档，而是一份能回答“做不做、先做什么、怎么验证、出问题怎么退”的方案。
中断后可以从 state.json 继续；每次接受、拒绝、快速通过、保守选择和升级都会写入日志；被 Judge 拒绝的候选稿不会污染当前版本。
如果子 Agent 连续失败、没有安全的保守分支、陷入停滞或达到轮次上限，系统会明确终止并保留未决项，而不是偷偷降低标准。
这页本身就是公开落地页：先解释机制，再把人带到安装和调用。产品、策略、实验方案可直接使用内置量表；其他领域应先提供适配量表，或使用监督模式。
默认安装到 $HOME/.agents/skills/grill-loop。如果你的环境使用旧目录，可在 README 中查看 GRILL_LOOP_SKILLS_DIR 覆盖方式。