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Garry Tan（Y Combinator CEO）在全職管理 YC 的同時，聲稱用 Claude Code 一天產出 10,000–20,000 行程式碼。他把自己的整套 Claude Code 設定開源了，叫做 gstack。54,000+ stars，MIT license。
這篇介紹 gstack 到底是什麼、怎麼運作、值不值得用。
gstack 是什麼
gstack 不是一個 app，是一組 Claude Code 的 skills（slash commands）。安裝後你會多出 20 個指令，每個指令扮演一個角色：
| 角色 | 指令 | 做什麼 |
|---|---|---|
| CEO | /office-hours | 挑戰你的產品假設，產出三個實作方向 |
| CEO | /plan-ceo-review | 審查設計文件的 scope 和 vision |
| Tech Lead | /plan-eng-review | 架構審查、data flow 圖、error path 分析 |
| Designer | /design-consultation | 產生完整 design system |
| Designer | /design-review | 設計審查 + 自動修正 |
| Engineer | /review | Code review，抓 production bug |
| Engineer | /investigate | 系統性 root cause 除錯 |
| QA | /qa | 開真的瀏覽器跑測試，發現 bug 自動修 |
| QA | /qa-only | 純報 bug，不修 |
| Security | /cso | OWASP Top 10 + STRIDE threat modeling |
| DevOps | /ship | 跑測試、開 PR |
| DevOps | /land-and-deploy | Merge、CI/CD、production 驗證 |
| DevOps | /canary | 部署後監控 |
| Performance | /benchmark | 效能基線與比較 |
| Doc | /document-release | 自動更新文件 |
| Retro | /retro | 週回顧 |
另外還有 8 個工具指令，像 /browse（真的 Chromium 瀏覽器）、/codex（用 OpenAI 做第二意見 review）、/careful（危險操作警告）、/freeze（鎖定編輯範圍）等。
核心設計：Sprint 流水線
gstack 的重點不是單一 skill 有多強，而是它們串成一條流水線：
Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect每個 skill 的輸出餵給下一個 skill。實際操作大概像這樣：
你：我想做一個每日行事曆摘要 app
你：/office-hours
Claude：[挑戰前提，產出三個方向]
你：選方向 2
你：/plan-ceo-review
Claude：[讀設計文件，跑 10 項審查]
你：/plan-eng-review
Claude：[畫 data flow、列測試矩陣、標 error path]
你：Approve. Exit plan mode.
Claude：[8 分鐘產出 2,400 行，11 個檔案]
你：/review
Claude：[自動修了 2 個問題，問你 1 個 race condition]
你：/qa https://staging.myapp.com
Claude：[開瀏覽器測試，找到 bug，修掉，寫 regression test]
你：/ship
Claude：[sync main，跑測試，開 PR]一個人完成了從產品規劃到部署的完整流程。
安裝
需要 Claude Code 和 Bun v1.0+。
全域安裝（30 秒）：
git clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git \
~/.claude/skills/gstack && cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup專案內安裝：
cp -Rf ~/.claude/skills/gstack .claude/skills/gstack && \
rm -rf .claude/skills/gstack/.git && \
cd .claude/skills/gstack && ./setup也支援 Codex 和 Cursor，安裝指令略有不同，詳見 repo README。
常見使用方式
完整產品開發流程
最標準的用法是從頭到尾跑完整條流水線：
/office-hours # 釐清要做什麼，產出三個方向
/plan-ceo-review # 審查 scope，選擇展開或收斂
/plan-eng-review # 鎖定架構、畫 data flow、列 edge case
/plan-design-review # 設計審查，每個維度 0-10 分
→ 實作
/review # Code review
/qa https://localhost:3000 # 開瀏覽器跑 QA
/ship # 跑測試、開 PR
/land-and-deploy # Merge + 部署 + 驗證不一定每次都要跑完。小改動可以跳過 planning 階段直接 /review → /ship。
只想快速 debug
/investigate它會強制走四個階段：investigate → analyze → hypothesize → implement。核心原則是「沒找到 root cause 不准修」，避免 AI 亂猜亂改。
設計系統從零開始
/design-consultation它會問你產品是什麼、目標使用者是誰，然後產出完整的 design system——色彩、字體、spacing、motion，存成 DESIGN.md。之後所有 session 都會自動讀這個檔案，確保設計一致。
雙模型 Code Review
/review # Claude 先 review
/codex # 再用 OpenAI Codex 做第二意見兩個模型看到的問題不一樣。/codex 有三種模式：review（審程式碼）、challenge（試著破壞你的程式）、consult（問問題）。
安全模式
在碰 production 或不熟悉的 codebase 時：
/guard # 同時啟用 /careful + /freeze/careful會在你執行rm -rf、DROP TABLE、git push --force等危險指令前跳警告/freeze src/components會鎖定編輯範圍，只允許改src/components裡的檔案，防止 debug 時不小心改到別的地方
QA 但不要改我的 code
/qa-only https://staging.myapp.com只報 bug、給截圖和重現步驟，不會動你的程式碼。適合交給別人修，或你想自己決定怎麼修的情況。
已經上線了，想持續監控
/canary https://myapp.com部署後持續監控：抓 console error、效能退化、頁面壞掉。會定期截圖跟部署前的 baseline 比較。
需要測有登入的頁面
/setup-browser-cookies從你的 Chrome/Arc/Brave/Edge 匯入 cookies，之後 /qa 和 /browse 就能測需要登入的頁面。
值得注意的設計選擇
Skill 之間有依賴關係。 /plan-eng-review 預期你先跑過 /office-hours 和 /plan-ceo-review，因為它會讀前面產出的設計文件。跳步驟可以，但效果會打折。
QA 用真的瀏覽器。 /qa 背後是 Playwright + 真的 Chromium，不是模擬。它會開瀏覽器、點按鈕、填表單、截圖，然後判斷有沒有 bug。
支援平行執行。 用 Conductor 可以同時跑 10–15 個 sprint，每個 agent 管理獨立的 branch。這是 Garry Tan 聲稱高產出的關鍵——不是一個 agent 寫很快，而是很多個 agent 同時寫。
Telemetry 預設關閉。 有 opt-in 的 Supabase telemetry，但不傳程式碼、路徑或 prompt。schema 公開。
整體來說
gstack 的核心想法是：把軟體開發的每個角色都變成一個可呼叫的 skill，然後用固定流程串起來。 它不是讓 AI 更聰明，而是用流程約束 AI，讓它在每個階段做對的事。
這對 solo developer 或小團隊最有價值——你不需要真的有 tech lead、designer、QA，你只需要在對的時機呼叫對的 skill。當然，AI 的審查不等於人的審查，但對一個人的專案來說，有流程總比沒流程好。
54,000+ stars 代表這個方向踩到了需求。至於 10,000–20,000 LOC/day 的數字，看看就好——行數從來不是衡量產出的好指標。真正有意思的是這套工作流本身：它示範了一種把 AI coding assistant 從「問答工具」升級成「開發流水線」的思路。
參考資料
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