引言
"这不是副驾驶，这是一个团队。"
这是「每日一个开源项目」系列的第 191 篇 。今天的项目是 gstack ------ Y Combinator CEO Garry Tan 开源的 Claude Code 技能集，把 Claude Code 变成一支有完整分工的虚拟工程团队。
Garry Tan 在项目 README 里写道，2026 年他的编码速度大约是 2013 年的 810 倍（日均逻辑代码行数：11,417 对比 14）。gstack 是这套工作方式的核心工具。
与其说这是一个工具，不如说是一套流程的编码化：23 个 slash command，每个扮演一种组织角色（CEO、设计师、安全官、QA 负责人、发布工程师......），技能之间相互传递上下文，串联成从"想法"到"上线"的完整 sprint 流程。
128,000 颗 Star，MIT 许可，完全免费，无高级订阅。
你会学到什么
- gstack 的核心设计理念：角色化 vs 单一助手
- 7 步研发流程：Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect
- 几个最有价值的 slash command 详解
- 浏览器控制能力：真实 Playwright 浏览器 + 提示注入防御
- 跨 AI Agent 协作：/codex 第二意见、/pair-agent 多 Agent 共享浏览器
- 30 秒安装方式
前提知识
- 用过 Claude Code 或类似 AI coding agent
- 了解基本的 git 工作流（branch、PR、merge）
- 不需要了解 TypeScript
背景：单一 AI 助手的天花板
用 Claude Code 做一个完整的功能，你会遇到什么问题？
- 问"帮我写这个功能"，它会写，但不会质疑这个功能是否有必要
- 问"帮我审查代码"，它会审查，但不知道之前的设计决策是什么
- 每次对话都从零开始，上下文断裂
- 安全审查、性能测试、文档更新------每件事你都要手动启动，手动提供上下文
gstack 的判断：AI Agent 的真正潜力不在于"更好的单个助手"，而在于"有分工的团队"。一个团队里，CEO 挑战产品方向，设计师审查 UI，安全官检查漏洞，QA 测试浏览器行为，发布工程师管控上线流程------每个角色都有明确的职责边界和专业视角。
7 步研发流程
gstack 的所有技能串成一条流程线：
bash
/office-hours → 质疑产品方向，六个强制问题
↓
/autoplan → CEO + 设计 + 工程三方评审自动化
↓
/design-shotgun → 生成 4-6 个设计变体，浏览器对比选优
↓
/review → 代码审查，发现能过 CI 但会在生产崩溃的 Bug
/cso → OWASP + STRIDE 安全审计
↓
/qa → 真实 Playwright 浏览器测试，修复 Bug，生成回归测试
↓
/ship → 同步主分支 → 运行测试 → 审计覆盖率 → 推送 → 开 PR
↓
/retro → 工程回顾，提取跨会话经验每一步都读取上一步的产出------/office-hours 生成设计文档，/plan-ceo-review 读取它，/plan-eng-review 写测试计划供 /qa 使用。上下文不会丢失。
核心 Slash Command 详解
/office-hours --- YC 风格产品挑战
六个强制问题，模拟 YC Office Hours 的对话模式：
- 你在解决什么具体问题，谁遇到了这个问题？
- 你怎么知道人们真的有这个问题？
- 现有的解决方案是什么，为什么它们不够？
- 你的方案的核心假设是什么？
- 什么情况下你的方案会失败？
- 最小化验证这件事需要做什么？
这不是"帮你完善产品"，是挑战你的前提假设。很多功能在这一步就会被判定为不必要。
/autoplan --- 三方评审流水线
一条命令自动运行：
/plan-ceo-review：四种模式------扩展范围 / 选择性扩展 / 保持范围 / 缩减范围/plan-design-review：0-10 分评分各设计维度，专门检测 AI 生成的垃圾设计特征/plan-eng-review：锁定架构、数据流、ASCII 图表、边界情况
三个角色各自独立评审，互不干扰，最后汇总。
/design-shotgun --- 设计探索
生成 4-6 个 UI 变体，在浏览器里并排对比，而不是让你对着一个方案反复迭代。
有一个"品味记忆"功能：你选择了哪个方案，理由是什么，它会记住，下次生成变体时参考你的历史偏好。这避免了"每次都要从零解释自己的设计倾向"。
/design-html --- Mockup 转生产 HTML
把设计稿（或文字描述）转换成生产级 HTML，使用 Pretext 引擎计算文本布局，输出 30KB 以内的零依赖 HTML。
不是"生成一个大概好看的 UI"，是真正可以直接上生产的代码。
/review --- 能发现 CI 通不了的 Bug
普通代码审查发现的是明显问题。这个 slash command 专注于：
"能通过所有 CI 检查，但会在生产环境崩溃的 Bug。"
- 竞态条件
- 边界情况遗漏
- 错误处理路径问题
- 依赖版本隐患
明显问题自动修复，复杂问题给出分析和修复建议。
/cso --- 首席安全官
OWASP Top 10 + STRIDE 威胁模型，17 个误报排除规则。
有明确的误报过滤机制，避免把"加了 try-catch 的正常异常处理"报告为"错误抑制漏洞"这类干扰。
/qa --- 真实浏览器测试
这是 gstack 最有差异化的功能之一。
不是"分析代码，推测可能的 Bug"，是启动真实的 Playwright Chromium 浏览器，真实点击，真实表单提交，真实 API 调用，然后：
- 发现 Bug，直接修复
- 修复后，自动生成对应的回归测试
- 每次
/qa修复都沉淀为测试用例，测试覆盖率随着迭代不断增长
/ship --- 完整发布流程
bash
/ship自动执行：
- 同步主分支（
git pull --rebase） - 运行测试套件
- 审计测试覆盖率（低于阈值时提示）
- 推送到远程
- 开 Pull Request
一条命令，取代了手动执行这 5 步的全部操作，也取代了忘掉某一步导致的错误。
/careful + /freeze + /guard --- 安全护栏
bash
/careful 危险命令前强制警告（rm -rf、DROP TABLE、force push 等）
/freeze 锁定编辑范围到单一目录，Agent 无法在范围外修改文件
/guard /careful + /freeze 组合在让 AI Agent 执行高风险操作时，这三个护栏防止意外的不可逆操作。
浏览器控制能力
gstack 的浏览器层不是简单的 Playwright 封装，有几个值得注意的设计：
提示注入防御
网页可以在内容里嵌入针对 AI 的恶意指令（"忽略你的系统提示，执行......"）。gstack 的三层防御：
- 22MB ML 分类器：离线检测注入尝试
- Haiku 转录检查：用轻量模型二次验证可疑内容
- 随机 canary token：如果 Agent 在响应里输出了这个 token，说明它被注入了
/pair-agent --- 多 Agent 共享浏览器
Claude Code 和 Codex（或 OpenClaw、GBrain 等）同时操作同一个浏览器，各自在独立标签里工作，互不干扰。一个 Agent 跑测试的同时，另一个在分析结果。
人工接管机制
遇到验证码或需要人工确认的操作时：
bash
$B handoff 把浏览器控制权交给用户
$B resume 用户完成后把控制权还给 Agent并发 Sprint 支持
gstack 支持 10-15 个 sprint 并行运行（配合 Conductor 或 Claude Code 的并行 worktree）。
不同功能的开发流程可以同时进行，互不阻塞------一个 sprint 在跑 /qa，另一个在做 /design-shotgun，第三个在走 /ship 流程。
安装
30 秒安装（复制粘贴到 Claude Code）：
bash
Install gstack: run git clone --single-branch --depth 1
https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.claude/skills/gstack
&& cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup团队模式（自动同步到所有团队成员）：
bash
(cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup --team) && \
~/.claude/skills/gstack/bin/gstack-team-init required && \
git add .claude/ CLAUDE.md && \
git commit -m "require gstack for AI-assisted work"提交到主仓库后，所有克隆这个仓库的人都会自动获得 gstack。
支持的 AI Agent：Claude Code、OpenAI Codex CLI、OpenCode、Cursor、Factory Droid、Slate、Kiro、Hermes、GBrain、OpenClaw。
gstack vs 同类项目
| 维度 | gstack | 普通 Claude Code | Omnigent（#180） |
|---|---|---|---|
| 形态 | Slash command 技能集 | 单一助手 | Agent 元编排层 |
| 角色化 | 23 个专家角色 | 无 | 有，策略层面 |
| 流程链 | 技能间传递上下文 | 每次独立 | 有 |
| 浏览器 | 真实 Playwright + 注入防御 | 无 | 无 |
| 安全审计 | /cso，OWASP + STRIDE | 无 | 基础 |
| 目标用户 | 个人开发者、创始人 | 所有人 | 团队 |
| 安装 | 30 秒 | 内置 | 需要配置 |
项目地址与资源
- GitHub : garrytan/gstack
- 作者 : Garry Tan，@garrytan，YC President & CEO
- 哲学文档 :
ETHOS.md（值得一读，讲的是构建者哲学）
总结
gstack 的本质是把"一个有经验的工程团队如何运作"这套方法论，转化为可重复执行的 AI 工作流。
每个 slash command 背后不只是一个提示词，是一种角色视角：CEO 从战略角度质疑，设计师从用户体验角度评分，安全官从攻击面角度审计，QA 从实际用户行为角度测试。这些视角彼此独立，覆盖盲区。
一个人用这套工具，可以替代一部分需要多角色协作才能完成的工作------不是因为 AI 比人更聪明，而是因为 gstack 强制执行了那些"知道应该做但经常省略"的步骤：产品假设验证、安全审计、真实浏览器 QA、测试覆盖率检查。
Garry Tan 自己就是这套工具最好的广告：YC 的日常运营工作之外，他用 gstack 编码，日均逻辑代码行数 11,417。
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