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AI编程框架系列:gstack把 AI 编程助手变成一支工程团队

AI编程框架系列:gstack把 AI 编程助手变成一支工程团队

AI 编程框架系列第三篇 · 2026 年 4 月

系列回顾


一个观察

2026 年 3 月,Andrej Karpathy 说了一句话:

"I don't think I've typed like a line of code probably since December"

这不是夸张。如果你看  YC 总裁 Garry Tan(YC 总裁)的 GitHub,2026 年他提交了 1237 次,而 2013 年他全职做 Bookface 时只有 772 次。他写代码更多了,但打字更少了。

怎么做到的?答案是:gstack —— 一套把 AI 编程助手变成虚拟工程团队的技能系统。

gstack是什么?

gstack 是  Garry Tan 开源的一套 Claude Code 技能。刚开始我也以为就是一堆 prompt 模板,用了一段时间后发现它更像是一个工作流程框架。


第一性原理:AI 编程的瓶颈不是生成,是判断

大多数人对 AI 编程的理解停留在:

输入需求 → AI 生成代码 → 复制粘贴 → 运行

这个流程有三个问题:

  1. 需求本身可能是错的—— AI 会忠实地实现一个错误的想法
  2. 代码能跑不等于能上线—— 缺少架构审查、边界测试、安全审计
  3. 单次交互无法累积—— 每次都是新对话,没有团队记忆

gstack 的做法是把工程团队的决策流程编码成 28 个技能,每个技能对应一个角色,串成一条完整的流水线:

office-hours → plan → implement → review → QA → ship → retro

关键洞察:AI 不缺生成能力,缺的是约束和判断。gstack 的本质是一套"强制思考"的工作流。


完整技能清单:按开发阶段分类

🎯 阶段 1:想明白(Before Coding)

写代码前最重要的事:确认你在解决对的问题。

命令
角色
核心作用
/office-hours
YC 合伙人
产品顾问模式
。用六个强迫性问题逼你重新审视需求。输出:重构后的产品定义
/plan-ceo-review
CEO/创始人
商业角度挑刺
。四种模式:扩张、选择性扩张、保持范围、收缩。找到 10 倍产品切入点
/autoplan
评审流水线
一键运行完整评审
。CEO → 设计 → 工程评审自动执行,只把品味决策交给你确认

/office-hours 的六个问题(Startup Mode):

  1. 需求现实:谁在什么场景下迫切需要?
  2. 现状:他们现在怎么解决?为什么现有方案不够好?
  3. 极度具体:你能说出一个具体的人名吗?
  4. 最窄楔子:最小的可交付价值是什么?
  5. 观察与惊喜:有什么反直觉的发现?
  6. 未来适配:这个方向 6 个月后还成立吗?

"如果你说不出来一个具体需要你的人,那是写代码前最重要的发现。"


📐 阶段 2:规划(Plan)

把模糊想法变成可执行的工程方案。

命令
角色
核心作用
/plan-eng-review
工程经理
锁定架构
。输出:架构图、数据流、边界条件、测试策略、隐藏假设清单
/plan-design-review
高级设计师
设计评分
。每个维度 0-10 分,解释什么是 10 分,编辑方案达到 10 分。检测 AI 生成的"slop"(看着还行但经不起推敲的设计)
/design-consultation
设计伙伴
从零构建设计系统
。研究竞品、提出创意风险、生成真实原型

设计文档输出位置~/.gstack/projects/ —— 后续所有阶段都基于这份文档


💻 阶段 3:写代码(Implement)

边写边审,而不是写完再改。

命令
角色
核心作用
/review
资深工程师
找生产环境 bug
。自动修复简单问题,复杂问题会问你。关注:并发竞争、缓存一致性、API 限流
/investigate
调试专家
系统性根因排查
铁律:不调查不修复。追踪数据流、测试假设、3 次失败后停止
/codex
第二意见
独立代码审查
。使用 OpenAI Codex CLI,三种模式:审查(通过/失败门禁)、对抗性挑战、开放咨询
/design-review
设计师 + 工程师
双重审计
。80 项视觉检查 + 自动修复循环,原子化提交,前后对比截图
/design-shotgun
设计探索者
生成多个变体
。4-6 个 AI 设计稿,浏览器对比板收集反馈,迭代优化。品味记忆学习你的偏好
/design-html
设计工程师
设计稿转 HTML
。生产级 Pretext 原生 HTML,30KB 零依赖,检测 React/Svelte/Vue,可直接上线

🧪 阶段 4:测试(QA)

用真实用户环境测试,不是 Mock 数据。

命令
角色
核心作用
/qa
QA 主管
端到端测试
。打开真实浏览器点击测试,发现 bug 自动修复,为每个修复生成回归测试
/qa-only
QA 报告员
纯测试报告
。只报告不修改代码,适合代码冻结期
/cso
首席安全官
安全审查
。运行 OWASP Top 10 + STRIDE 威胁模型审计
/benchmark
性能工程师
性能基线测试
。监控 Core Web Vitals,建立性能基线,检测回退

浏览器工具链:

  • /browse—— 真实 Chromium 浏览器操作(~100ms/命令)
  • /setup-browser-cookies—— 导入真实浏览器 Cookie,测试登录态页面
  • /open-gstack-browser—— 启动带侧边栏的可见浏览器,实时观看每个操作

🚀 阶段 5:发布(Ship)

上线不是结束,是监控的开始。

命令
角色
核心作用
/ship
发布工程师
同步 + 测试 + PR
。同步主分支、运行测试、审计覆盖率、推送、开 PR
/land-and-deploy
发布工程师
合并 + 部署 + 验证
。合并 PR、等待 CI、部署、验证线上状态
/canary
SRE
灰度监控
。检查控制台错误、性能回退、自动回滚阈值
/document-release
技术作家
自动更新文档
。同步最新改动到所有项目文档
/setup-deploy
部署配置员
一次性配置向导
。设置 /land-and-deploy 所需的全部配置

🛡️ 阶段 6:安全与协作(Safety)

防止 AI 犯错,保护代码库。

命令
核心作用
/careful危险操作预警
rm -rfDROP TABLEforce-push 等操作前强制确认
/freeze锁定编辑范围
。防止 AI 越界修改未授权目录
/guard双重保险
/careful + /freeze 同时启用
/unfreeze解除锁定
。恢复自由编辑

📊 阶段 7:回顾(Retro)

持续改进,量化成长。

命令
核心作用
/retro周回顾报告
。统计代码量、测试健康度、成长机会。支持多项目全局回顾
/learn记忆管理
。管理 gstack 跨会话学习的内容
/gstack-upgrade自检更新
。升级到最新版本

技能不是孤立的:流水线如何工作

gstack 的真正威力在于技能之间的自动传递

1. /office-hours 输出设计文档         ↓2. /plan-ceo-review 读取文档,挑战商业假设         ↓3. /plan-eng-review 锁定技术架构         ↓4. /autoplan 一键执行以上全部         ↓5. /review + /qa 边写边测         ↓6. /ship + /land-and-deploy 上线         ↓7. /canary 监控线上状态         ↓8. /retro 周回顾,量化改进

设计文档是核心枢纽,存储在 ~/.gstack/projects/,每个阶段都读取并更新它。


安装与配置(Claude Code)

前置条件

  • GitHub Copilot CLI(2026 年 2 月 GA 的独立二进制 copilot
  • Git
  • Bun v1.0+(或 Node.js)

安装步骤

# 1. 克隆 gstack 到技能目录git clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.claude/skills/gstack# 2. 运行设置脚本cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup# 3. 在项目根目录的 CLAUDE.md 中添加 gstack 配置

CLAUDE.md 配置

## gstackUse /browse from gstack for all web browsing. Never use mcp__claude-in-chrome__* tools.Available skills: /office-hours, /plan-ceo-review, /plan-eng-review, /plan-design-review,/design-consultation, /design-shotgun, /design-html, /review, /ship, /land-and-deploy,/canary, /benchmark, /browse, /open-gstack-browser, /qa, /qa-only, /design-review,/setup-browser-cookies, /setup-deploy, /retro, /investigate, /document-release, /codex,/cso, /autoplan, /pair-agent, /careful, /freeze, /guard, /unfreeze, /gstack-upgrade, /learn.

完整技能列表(28 个)

  • 想明白:/office-hours/plan-ceo-review/autoplan
  • 规划:/plan-eng-review/plan-design-review/design-consultation
  • 写代码:/review/investigate/codex/design-review/design-shotgun/design-html
  • 测试:/qa/qa-only/cso/benchmark
  • 发布:/ship/land-and-deploy/canary/document-release/setup-deploy
  • 安全:/careful/freeze/guard/unfreeze
  • 回顾:/retro/learn/gstack-upgrade
  • 工具:/browse/setup-browser-cookies/open-gstack-browser

验证安装

 /office-hours

如果 AI 开始问你 6 个强迫性问题,说明安装成功。


性能数据

Garry 公开了一些数字(2026 年 4 月):

指标
数值
60 天生产代码
60 万 + 行(35% 是测试)
日均输出
1-2 万行/天
并行 Sprint
10-15 个同时运行
工作状态
全职运行 YC,兼职写代码

关键不是行数,是杠杆:一个人 + AI 团队 = 传统 10 人工程团队的产出。


局限性与适用场景

适合

  • 从 0 到 1 的产品—— 需要快速验证多个方向
  • 单人/小团队—— 没有专职 PM/设计/QA
  • AI 原生开发—— 接受 AI 生成 + 人工审查的工作流

不适合

  • 强合规行业—— 医疗、金融需要人工审计轨迹
  • 遗留系统维护—— gstack 假设绿色字段开发
  • 不需要 AI 的团队—— 如果已有成熟工程流程,gstack 是过度设计

gstack vs Superpowers:应该选哪个?

核心差异:哲学不同

维度
gstack
Superpowers
定位决策层+验证层
(想清楚再动手+真实验证)
执行层
(高效把代码写完)
核心问题
What & Why(做什么、为什么)
How(怎么做)
工作流
多角色评审(CEO/设计/工程/QA/安全)
单一闭环(澄清→计划→TDD→验证)
Token 消耗
高(全量启用 10K+ tokens)
中(按需调用)
适合场景
需求模糊、需要产品重构
需求清晰、直接开干
类比全科诊所
(从诊断到治疗后)
手术刀
(精准高效)

功能覆盖对比

能力
gstack
Superpowers
产品头脑风暴
/office-hours
/plan-ceo-review
brainstorming
架构规划
/plan-eng-review
/autoplan
writing-plans
设计系统
/design-consultation
/design-shotgun/design-html
代码执行
executing-plans
subagent-driven-development
测试驱动
/qa
/qa-only
test-driven-development
调试
/investigatesystematic-debugging
代码审查
/review
/codex
requesting-code-review
安全审计
/cso
/careful/freeze/guard
浏览器测试
/browse
/setup-browser-cookies
性能监控
/benchmark
/canary
发布部署
/ship
/land-and-deploy/document-release
finishing-a-development-branch
周回顾
/retro
/learn

二者如何结合使用,后续我再专门出一期文章讨论。

单独使用 gstack 够吗?

答案是:取决于你的工作类型。

✅ 适合单独使用 gstack 的场景

  1. 独立开发者/创始人—— 需要产品顾问 + 工程团队一体化
  2. 从 0 到 1 的产品—— 需求模糊,需要反复审视和重构
  3. 侧项目/黑客松—— /office-hours的 Builder Mode 非常适合
  4. 追求质量优先—— 安全审计、浏览器测试、性能基线不可或缺

我的判断:如果你是一个人干活,且产品方向还在探索期,gstack 单独使用完全足够。它提供的 28 个技能覆盖了从想法到上线的全流程,尤其是产品顾问模式(/office-hours)是 Superpowers 没有的。

⚠️ 需要考虑组合使用的场景

  1. 需求非常清晰的大项目—— gstack 的评审流程可能显得冗长
  2. 追求极致开发速度—— Superpowers 的 TDD 闭环更快
  3. 需要多 Agent 并行执行—— Superpowers 的 dispatching-parallel-agents更成熟

我的建议

  • 第一阶段(现在):单独使用 gstack,充分体验它的产品顾问模式和完整工作流。

  • 第二阶段(1-2 个月后):如果发现某些场景 gstack 太慢(比如小需求也要走完整评审),再考虑引入 Superpowers 作为执行层补充。

  • 不要一开始就全装 —— 技能数量失控会导致冲突和不稳定。


gstack 支持的编程工具

官方支持

工具
状态
说明
Claude Code
✅ 原生支持
gstack 的原始目标平台
GitHub Copilot CLI
✅ 官方支持
2026 年 2 月 GA 后,gstack Issue #393 添加支持
OpenCode
⚠️ 社区适配
需要修改技能路径配置

如何适配其他 AI 编程工具

gstack 的本质是一组 Markdown 技能文件 + CLAUDE.md 配置。理论上,任何支持以下能力的 AI 编程工具都可以适配:

  1. 读取技能文件(.md 格式)
  2. 执行 Shell 命令
  3. 读写文件
  4. 浏览器自动化(可选,用于 /browse 和 /qa

适配步骤

Step 1: 检查工具的技能系统

# 查看工具的技能加载路径<tool-name> --help | grep -i skill# 常见路径:# - ~/.claude/skills/# - ~/.copilot/skills/# - ~/.opencode/skills/# - 项目根目录/.skills/

Step 2: 克隆 gstack 到正确位置

# 示例:适配 GitHub Copilot CLIgit clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.copilot/skills/gstackcd ~/.copilot/skills/gstack && ./setup# 示例:适配 OpenCodegit clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.opencode/skills/gstackcd ~/.opencode/skills/gstack && ./setup

Step 3: 修改 setup 脚本(如需要)

如果 ./setup 脚本硬编码了 Claude Code 路径,需要修改:# 编辑 setup 脚本nano setup# 修改技能路径变量# 从:SKILLS_DIR="$HOME/.claude/skills"# 改为:SKILLS_DIR="$HOME/.copilot/skills"

Step 4: 配置项目文件

创建或编辑项目的配置文件(名称因工具而异):

## gstackUse /browse from gstack for all web browsing.Available skills: /office-hours, /plan-ceo-review, ...(完整列表)

Step 5: 验证并报告问题

# 测试基础命令<tool-name> /office-hours# 如果失败,检查:# 1. 技能文件是否正确加载# 2. 命令前缀是否正确(/ 还是其他)# 3. 浏览器依赖是否安装

社区适配案例

工具
适配难度
备注
Claude Code
✅ 原生
零配置
GitHub Copilot CLI
✅ 官方
Issue #393 已支持
OpenCode
🟡 中等
需修改技能路径
Cursor
🟡 中等
需启用技能系统
Windsurf
🟡 中等
需配置技能目录
Zed AI
🔴 困难
技能系统不兼容

让 AI 帮你适配

如果你使用的工具不在官方支持列表,可以让 gstack 自己帮你适配:

# 使用 gstack 的 investigate 技能调查适配方案copilot /investigate "如何将 gstack 适配到 XYZ 编程工具?"# 或使用 office-hours 评估适配价值copilot /office-hours "我想把 gstack 用到 XYZ 工具上,值得投入吗?"

参考文档70-ResearchOS/10-AI-ML/20260414-gstack-适配-GitHub-Copilot-CLI-插件安装说明.md


个人使用感受

用 /office-hours 审视我的英语学习小程序后,AI 给了一个收敛后的产品判断

"帮助中小学生找到自己的英语薄弱词汇,并通过连续的个性化复现训练提升记忆和留存。"

具体改进方向:

  1. 首页心智重构:不是展示功能入口,而是回答"今天该背什么 + 为什么"
  2. 次日留存闭环:学完后明确告知"薄弱词类别 + 今日攻克 + 明日训练 + 不回来的损失"
  3. 三页核心:诊断页(10-20 题分层)、今日任务页(个性化词单)、复盘页(新错词/高遗忘/已掌握)

这就是 gstack 的价值:它不写代码,它让你少写错代码


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