开源项目第191期：gstack — YC CEO Garry Tan 开源的 AI 虚拟工程团队，23 个专家角色 slash command，从产品构思到上线发布的完整研发流程

冬奇Lab 2026-08-19 0 阅读8分钟

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。

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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
• è·¨ 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

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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。

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7 步研发流程

gstack 的所有技能串成一条流程线：

/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。

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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：

1. 你在解决什么具体问题，谁遇到了这个问题？
2. 你怎么知道人们真的有这个问题？
3. 现有的解决方案是什么，为什么它们不够？
4. 你的方案的核心假设是什么？
5. 什么情况下你的方案会失败？
6. 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

/ship

自动执行：

1. 同步主分支（git pull --rebase）
2. 运行测试套件
3. 审计测试覆盖率（低于阈值时提示）
4. 推送到远程
5. 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

/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。

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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：

1. 22MB ML 分类器：离线检测注入尝试
2. Haiku 转录检查：用轻量模型二次验证可疑内容
3. 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：

$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

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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。

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安装

30 秒安装（复制粘贴到 Claude Code）：

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）：

(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。

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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 å ƒç¼–æŽ’å±‚
角色化	23 个专家角色	æ—	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 + æ³¨å ¥é˜²å¾¡	æ—	æ—
å®‰å ¨å®¡è®¡	/cso，OWASP + STRIDE	æ—	基础
目标用户	ä¸ªäººå¼€å‘è€ ã€åˆ›å§‹äºº	所有人	团队
安è£	30 秒	å† ç½®	éœ€è¦é ç½®

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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）

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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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