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gstack 学习路线图 ​

gstack：将Claude Code转变为虚拟工程团队的开源工具集。一个人配合正确的工具可以像20人的团队一样快速迭代。

核心理念 ​

gstack本质上是一个软件工程过程框架，而不只是工具集合。

它将产品开发流程标准化为七个阶段：思考 → 规划 → 构建 → 评审 → 测试 → 发布 → 反思。每个技能输出都自动流入下一环节，形成完整的闭环

第一阶段：快速入门 ​

目标：理解gstack的核心价值主张和基本工作流

1.1 安装与配置 ​

安装 gstack 到 skill 中

git clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.claude/skills/gstack && \
cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup

加入前缀可以使用 --prefix, 默认无前缀（/qa），可选前缀模式（/gstack-qa）

cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup --prefix

在项目 CLAUDE.md 中添加 gstack 配置段

## gstack
Use /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, /setup-gbrain, /retro, /investigate, /document-release,
/codex, /cso, /autoplan, /pair-agent, /careful, /freeze, /guard, /unfreeze, /gstack-upgrade, /learn.

安装 codex 或其他客户端

git clone --single-branch --depth 1 https://github.com/garrytan/gstack.git ~/gstack
cd ~/gstack && ./setup

安装指定的 host

./setup --host codex     # codex       ~/.codex/skills/gstack-*/
./setup --host opencode  # opencode    ~/.config/opencode/skills/gstack-*/

卸载

~/.claude/skills/gstack/bin/gstack-uninstall

1.2 理解Seven-Stage Sprint ​

学习gstack的核心流程框架，这是一切的基础：

office-hours → 
design-consultation (建立设计系统) →
autoplan (全面审查计划) → 
  ├── plan-ceo-review（产品策略）
  ├── plan-design-review（设计体验）
  ├── plan-eng-review（架构技术）
  └── plan-devex-review（开发者体验） ← 这里
implement → 
review → 
codex →
QA → 
ship →
land-and-deploy →
canary →
benchmark

guard
  ├── careful
  └── freeze

思考阶段（Think） ​

/office-hours

在编码前重新审视问题陈述，提出6个强制性问题，生成3种实现方案

输出物：DESIGN.md（设计文档）

规划阶段（Plan） ​

输出物：架构决策、测试矩阵、设计规范

/plan-ceo-review：

CEO视角的战略规划，重新思考这个计划, 找出潜在的满分产品, 通过以下 4 种模式执行

/plan-eng-review

架构锁定，数据流图，流程设计, 边界，测试计划, 给 QA 来使用, 将隐藏的假设公之于众

/plan-design-review

高级设计师, 对设计进行维度评分（0-10），解释 10 分的样子, 然后编辑计划以达到目标并进行AI生成物检测

使用 AskUserQuestion 和用户交互, 并询问相关问题

/plan-devex-review

是 Developer Experience 审查（计划阶段） ，定位是在写代码之前，对你的产品做一次完整的开发者体验评审

构建阶段（Build） ​

Claude Code执行实现

/ship

支持的构建标准化流程

评审阶段（Review） ​

/review

Staff Engineer级别的代码评审，自动修复常见问题

/codex

从OpenAI获取第二意见（跨模型分析）

测试阶段（Test） ​

/qa

真实浏览器测试，自动修复并生成回归测试

/cso

OWASP Top 10 + STRIDE威胁建模

/benchmark

性能基准测试

发布阶段（Ship） ​

/ship

同步main、运行测试、提交PR

/land-and-deploy

合并、等待CI、验证生产健康度

反思阶段（Reflect） ​

/retro

团队周报，个人贡献分析，趋势追踪

/document-release

自动同步所有项目文档

1.3 第一个工作流体验 ​

按照 README的 "See it work"示例完整走一遍：

你的任务：我想构建一个日常日程汇总应用
→ /office-hours           # 理解真实需求而非表面诉求]
→ /plan-ceo-review        # 重新定义产品边界]
→ /plan-eng-review        # 锁定技术架构]
→ coding                  # 8分钟，2400行代码]
→ /review                 # 自动修复常见问题]
→ /qa https://staging     # 真实浏览器测试，发现和修复bug]
→ /ship                   # 提交PR，验证覆盖率]

关键收获：理解"你说的是日程应用，但实际上是在构建个人COO"的重新定义能力。

第二阶段：工具体系掌握 ​

思考类（思维工具） ​

/office-hours ​

gstack 里的产品构思技能，分两种模式运行：Startup 模式用六个强迫性问题来暴露需求现实（demand reality）、现状、精确痛点、最窄切入口、观察洞察、未来适配性；Builder 模式则用设计思维方式来头脑风暴，适合副业项目、黑客松、学习项目和开源项目。

它的定位是整个 gstack 工作流的第一个环节，整个流程是：Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect，每个技能都为下一个喂料，/office-hours 写出的 design doc 会被 /plan-ceo-review 读取。

/office-hours 的核心价值是：在写任何代码之前，把隐藏假设强行暴露出来。

触发时机

当用户说"帮我头脑风暴"、"我有个想法"、"帮我想清楚这件事"、"office hours"、"这个值得做吗"时触发。更重要的是，当用户描述一个新产品想法、询问某件事是否值得构建、想梳理尚不存在的东西的设计决策、或者在写任何代码之前探索一个概念时，应该主动触发这个技能，而不是直接回答。

产出结果

两种模式结束时，都会把 design doc 写入 ~/.gstack/projects/ 目录，这份 doc 直接喂给 /plan-ceo-review 和 /plan-eng-review。完整生命周期是：office-hours → plan → implement → review → QA → ship → retro。

Design doc 里除了方案本身，还包含 /office-hours 对你思维方式的观察——不是泛泛夸赞，而是针对你在对话中说过的具体内容的回调，让你之后重读时再次遇见这些观察。

另外，技能支持跨团队发现：多个用户探索同一个项目时，能看到彼此在 ~/.gstack/projects/ 里写的 design doc。

使用注意事项

  1. 要在写代码之前用 这是它存在的意义。如果已经开始写代码了再用，价值会大打折扣。它应该是每个 sprint 的第一步。
  2. 搜索前有隐私确认 在理解问题之后，技能会搜索外部信息来了解行业常识。但在搜索前会弹出确认提示：会发送泛化的类别词（不是你的具体想法）到搜索引擎。你可以选择"Yes, search away" 或 "Skip — keep this session private"。
  3. 它不直接执行，要主动接受挑战 它会挑战你的假设，提出反驳，生成不同的实现思路，不会直接顺着你说。这是设计意图，不是 bug——要准备好真正回答它的问题，而不是敷衍。
  4. 跨 session 有记忆 技能会追踪你做了多少次 office hours，并根据次数调整欢迎方式和互动深度，和你建立会随时间加深的关系。第一次和第十次的体验是不同的。
  5. 后续技能要配合读取产出/plan-ceo-review 和 /plan-eng-review 都预设会去读 /office-hours 生成的 design doc。如果跳过 /office-hours 直接进入规划阶段，这两个技能的效果会下降

/design-consultation ​

/design-consultation 是一个设计系统建立工具：理解你的产品、研究竞品视觉格局、提出完整的设计系统方案（美学风格、字体、颜色、布局、间距、动效），并生成字体和配色的预览页面。最终产出 DESIGN.md 作为项目的设计唯一真相来源。

/design-consultation 属于 Design（设计系统建立）阶段，在开始写 UI 代码之前运行，是整个前端视觉体系的起点。

在 gstack 工作流中的位置：

/office-hours  →  /design-consultation  →  /autoplan / 写代码  →  /design-review  →  /ship
（想法探索）       （建立设计系统）         （审查计划/实现）      （视觉审查）       （发布）

如果你已经有一个现有站点，应该用 /plan-design-review 来推断现有的设计系统，而不是从零开始跑 /design-consultation。

工作流程

/design-consultation 是一个多阶段的对话式流程，而非一次性命令。

第一步：理解产品背景

Skill 启动后会读取 README.md、package.json、src/ 等目录，如果 /office-hours 之前跑过，会自动读取其产出的产品设计文档，省去重复沟通。如果代码库是空的且产品方向不明确，会建议你先去跑 /office-hours。

第二步：竞品视觉研究

它会浏览竞品产品（比如 Linear、Vercel、Datadog、Posthog）并截图，分析视觉格局，然后告诉你："它们都集中在干净的无衬线字体和蓝灰色调，大家看起来都一样。这是我的提案——这几个地方我会保守，这几个地方我会冒险。"

第三步：提出完整设计系统方案

设计顾问的姿态是：提案而不是呈现菜单。提出一个完整的、内在一致的系统，解释为什么这样设计，然后邀请你调整。每一条建议都必须有理由，而不是单纯说"我推荐 X"。整个过程是对话式的，不是死板的表单填写。

第四步：生成 HTML 预览页

预览页包含：每种字体候选在其对应角色（大标题、正文段落、按钮标签、数据表格行）中的展示；调色板示例（按钮的 primary/secondary/ghost 状态、卡片、表单输入框、告警提示）；以及基于项目类型的 2-3 个真实产品页面布局 mockup，比如数据仪表盘会展示有数据的侧边栏导航、表头带头像、指标卡片、数据表格等完整界面。

产出结果

核心产出： DESIGN.md

Skill 最终会把 DESIGN.md 写入仓库根目录，作为项目的设计唯一真相来源，并更新 CLAUDE.md，让每一个后续的 Claude Code Session 都遵守这套设计系统。从此以后，/design-review 可以对照它做审查，任何在前端工作的 Agent 都知道要遵守哪些规则。

设计产物存储路径

所有设计产物（mockup、对比图、approved.json）必须保存到 ~/.gstack/projects/$SLUG/designs/，绝对不能存到 .context/、docs/designs/、/tmp/ 或任何项目本地目录。设计产物属于用户数据，不是项目文件，需要跨 branch、跨会话、跨 workspace 持久保留。

HTML 预览文件

临时预览文件会保存到 /tmp/design-consultation-preview-{timestamp}.html 并在浏览器中打开供你确认，确认后内容才会写入 DESIGN.md。

使用注意事项

前置条件：先跑 /office-hours

如果 /office-hours 已经跑过，产品背景会自动预填充，可以跳过重复的产品说明环节；如果代码库是空的而且目的不明确，skill 会直接建议你先去 /office-hours

已有 DESIGN.md 时的行为

如果 DESIGN.md 已经存在，Skill 会读取它，并询问你：是想更新它、全部推倒重来，还是取消？不会静默覆盖。

浏览器能力是可选的

如果 /browse 工具不可用，视觉竞品研究阶段会跳过，但 skill 本身仍然可以正常运行，会退而使用 WebSearch 和内置设计知识来完成其余流程。

这是对话，不是一条命令跑完

整个流程是 Design Consultant 角色，不是表单向导。你随时可以打断、修改方向、提出偏好。Skill 不会强迫你按阶段走，但建议至少确认字体和配色方向后再让它写 DESIGN.md，否则后续修改成本较高。

与 /plan-design-review 的区别

/design-consultation/plan-design-review
适用场景新项目，从零建立设计系统已有计划文件，在 Plan 阶段做设计审查
是否生成 DESIGN.md是（核心产出）否（对照已有 DESIGN.md 评审）
运行时机动手写 UI 之前/autoplan 流水线中

字体黑名单

Skill 内置了一份被过度使用的字体黑名单，不会把这些字体作为主字体推荐。如果你主动要求某个黑名单字体，它会照做，但会解释这个选择的权衡。

规划类（计划工具） ​

/autoplan ​

/autoplan 是 gstack 的 Review Pipeline：一条命令，跑完 CEO → 设计 → 工程的全部 Review，把决策原则编码进去自动裁决，只把"品味决策"留给你最终拍板。

核心工作原理

/autoplan 会依序从磁盘读取 CEO Review、Design Review、Eng Review、DX Review 这四个完整的 Skill 定义，然后用 6 条决策原则串行执行，自动裁决绝大多数问题。最终只把"品味决策"（接近的方案选择、边界模糊的 Scope、Codex 意见分歧等）汇聚到一个最终审批门控，交给你确认。

四条流水线分别是：

plan-ceo-review      CEO 视角产品方向、需求真实性、Scope 把控
plan-design-review   设计视角UX/UI 质量评分（0-10 分制）
plan-eng-review      工程视角架构、数据流、边界 case、测试策略
plan-devex-review    DX 视角开发者体验、TTHW（Time to Hello World）指标

每个阶段还会同时启动 OpenAI Codex CLI 作为第二意见，做对抗性挑战（adversarial review）。Codex 的超时上限是 10 分钟的 shell 包装器加上 12 分钟的 Bash 外层门控，超时后自动降级为只用 Claude 子 Agent 继续跑。

产出结果

运行过程中的输出：

你能看到类似这样的进度：

Running CEO review... 
[4 scope decisions auto-resolved] 
→ 
Running design review... 
[3 design dimensions auto-scored] 
→ 
Running eng review... 
[2 architecture decisions auto-resolved]

然后是需要你输入的 TASTE DECISIONS 列表。

最终写入计划文件的内容：

每个 Review 阶段结束后，会调用 gstack-review-log 把结构化的 JSONL 记录写入持久存储，包含 skill 名称、时间戳、状态（STATUS）、未解决问题数（unresolved）、关键缺口数（critical_gaps）、来源标记 "via":"autoplan" 以及当前 commit hash。

具体包括：

  • 每条 Review 的 pass/fail 状态
  • 各阶段发现的问题数量汇总
  • DX Review 的 TTHW 当前值与目标值
  • 一张完整的 ## GSTACK REVIEW REPORT 表格附加到计划文件末尾

如果计划文件里缺少这个 Review Report，gstack 会在 Plan 模式退出前自动读取并补全这张表；如果完全没有跑过 Review，就会显示一个 5 行的占位表格，verdict 显示 "NO REVIEWS YET — run /autoplan"。

使用注意事项

前置条件 : /autoplan 依赖 OpenAI Codex CLI，运行前需要确保 codex 命令已安装并完成登录。如果没有，每个阶段会自动降级为 Claude 子 Agent 单独跑，功能可用但少了对抗性验证的价值。

账号隔离风险（重要） : 这是一个已知问题：/autoplan 的各 Review 阶段会直接 shell 出去调用 codex exec，没有任何账号选择提示，而是静默使用 ~/.codex/ 下当前登录的账号。如果你有多个 Codex 账号（比如个人账号和公司账号），可能会在毫不知情的情况下用错账号，甚至产生非预期账单。

临时保护方式：mv ~/.codex ~/.codex-work，然后用 CODEX_HOME=~/.codex-personal codex login 单独设置个人认证。这样 /autoplan 遇到 Codex 时会因找不到二进制而明确报错，而不是静默用错账号。

Token 消耗 : /autoplan 会串行跑 4 个完整的 Review Skill，每个 Skill 内部还有 Codex + Claude 两个声音并行，属于 gstack 里消耗最重的命令之一。不要在随手测试的场景下直接跑，建议在有正式计划文件、且已经经过 /office-hours 沉淀过想法之后再使用。

中途不要打断 : 每个 Review 阶段的结果会写进 JSONL 日志，中途中断可能导致 Review Report 状态不一致（部分写入）。如果中断了，建议重新完整跑一遍，或者手动跑对应的单个 Review Skill 补全。

Proactive 模式下会自动触发 : 语音/文字触发词包括 "auto review"、"autoplan"、"run all reviews"、"review this plan automatically"、"make the decisions for me"，以及语音别名 "auto plan"、"automatic review"。在 proactive 模式开启的情况下，当你有计划文件并且想跑完整 Review 流程时，gstack 会主动建议调用 /autoplan。

/plan-ceo-review ​

这个 skill 扮演的是"CEO / 创始人"角色，核心使命是重新思考问题本质，找到藏在需求背后那个真正值得做的"10星产品"。

Garry Tan 本人把它叫做 Brian Chesky mode——它不问"怎么加这个功能"，而是问"用户视角下，最理想的那个版本到底长什么样"。

是进入实现之前的产品思维把关环节。通常 /office-hours 生成 design doc 之后，/plan-ceo-review 和 /plan-eng-review 会读取这份文档作为输入，接着向下传递给实现阶段。

如果嫌麻烦，可以直接用 /autoplan——它会把 CEO review → design review → eng review 自动串成一条流水线，一条命令跑完。

四种工作模式（产出前先选模式）

这个 skill 提供四档模式，决定了它会给你什么样的建议：

  • SCOPE EXPANSION：大胆展开，提出野心版本，每项扩展都作为独立决策供你逐一 opt-in，倾向于积极推荐
  • SELECTIVE EXPANSION：以现有 scope 为基准，逐一浮现机会，保持中立推荐，你来挑哪些值得做
  • HOLD SCOPE：对现有方案做最严格的深化分析，不展开任何新方向
  • SCOPE REDUCTION：找到最小可行版本，砍掉其他一切

具体产出结果

  1. 产品重新定义 对你的需求做更高维度的重新框架，挑战原有假设，给出更大或更精准的产品愿景。
  2. 逐项扩展决策清单 每项扩展都是独立决策，你可以逐一选择是否采纳，而不是一锅端。
  3. CEO Handoff 文件 review 结果会持久化为 handoff note，写入 ~/.gstack/projects/$SLUG/ 目录，供下一个 review session（或 /plan-eng-review）直接读取，避免重复提问。
  4. 写入 plan 文件的 GSTACK REVIEW REPORT 段落 在 plan 文件中插入/更新 ## GSTACK REVIEW REPORT 节，标明 CEO Review 的状态（CLEAR 或 required），作为 /ship 的就绪判断依据。
  5. 可选升级为团队设计文档 特别出色的产品愿景可以从 ~/.gstack/projects/ 提升到项目 docs/designs/ 目录，供团队共享。

使用注意事项

① 先跑 /office-hours 再用它 最佳路径是先通过 /office-hours 完成一次产品思考、生成 design doc，再调用 /plan-ceo-review，因为它依赖 design doc 作为输入上下文。

② CEO review 不阻塞 ship，但 Eng review 会 在 /ship 的就绪 dashboard 里，CEO Review 默认不是强制 gate——只有 Eng Review 才默认必须 CLEAR 才能发布。所以 CEO Review 更多是产品质量保障，而非发布阻断点。

③ 续会时 handoff note 会自动恢复上下文 如果上次 CEO Review 中途暂停（比如去跑了 /office-hours），下次重新调用时它会自动检测 handoff note 并读取，避免把你之前已经回答的问题再问一遍。

④ 不要跳过 CLI 写入步骤 review 结束后有一段必须执行的 bash 命令把元数据写入 ~/.gstack/，这步如果跳过会导致 /ship 的 review readiness dashboard 数据缺失。

⑤ 选模式是关键决策 四档模式的选择直接决定你这次会谈的走向。如果你只是想验证方向、不想被天马行空的新功能打扰，选 HOLD SCOPE；如果在早期探索阶段，SCOPE EXPANSION 更合适。没有默认"正确"的模式，取决于你当前项目所处阶段。

/plan-design-review ​

这是一位资深设计师在你写第一行代码之前审查你的计划。大多数 plan 只描述后端做什么，但从不指定用户实际看到什么——空状态、错误状态、加载状态、移动端布局、AI 生成感的问题——这些决策都被推迟到"实现时再想办法"，结果工程师直接上了一个 No items found. 作为空状态，因为没人提前说清楚更好的做法。/plan-design-review 在规划阶段就把这些问题揪出来，修改成本最低的时候。

它和姐妹 skill /design-review 的分工：/design-review 是对线上站点的视觉 QA，发现问题直接修代码；/plan-design-review 是 plan-mode 的设计审查，在实现之前运行。

核心机制：7个维度逐一打分修复

在 /autoplan 里它覆盖全部 7 个设计维度，全深度执行。交互模式和 CEO/Eng review 完全一致——每次 STOP + AskUserQuestion，一个问题一个问题来，不批处理，每个维度打 0-10 分，告诉你 10 分长什么样，然后直接把 plan 改到那个水平。

从官方 docs 中的真实运行样例来看，一次典型执行可能是这样的：

  • 信息架构（Pass 1） ：3/10，"10 分的标准是每个屏幕都定义主/次/三级内容层级" → 往 plan 里添加了信息层级章节
  • 交互状态（Pass 2） ：2/10，"这个 plan 有 4 个 UI feature 但指定了 0 个交互状态（4 个 feature × 每个 5 种状态 = 应该有 20 个）" → 添加了交互状态表格
  • AI Slop 检测（Pass 4） ：4/10，"plan 里说'带卡片和图标的简洁现代 UI'和'带渐变的 hero section'，这是排名前两位的 AI 感设计 pattern" → 用具体的、有意图的描述替换掉了这些词
  • 最终得分：4/10 → 8/10，"design-complete，实现之后跑 /design-review 做视觉 QA"

AI Slop 黑名单：核心特色功能

这是这个 skill 最有辨识度的能力。它内置了明确的"AI 生成感"黑名单（10 种最典型 pattern），包括：紫色/紫罗兰/靛蓝渐变背景或蓝到紫的配色方案；三列 feature 网格（圆形彩色背景图标 + 粗体标题 + 两行描述，对称重复三次）——这是最容易被认出是 AI 生成的布局。

如果 /office-hours 阶段生成了视觉 mockup，这个 skill 也会用 Read 工具读取每张 mockup 图片，对照 AI Slop 黑名单逐一检查，发现问题就提供 iterate 命令重新生成更有区分度的方向。

设计哲学方面，核心原则包括：AI Slop 是最大的敌人；响应式不是"手机上堆叠一下"，每个界面都需要有意图的设计；无障碍不是可选项，键盘导航、屏幕阅读器、对比度、触控目标必须在 plan 里指定；减法优先，UI 元素如果不能赚到它占用的像素，就删掉。

具体产出结果

  1. 各维度打分后修订的 plan 文件 这是核心产出。交互式走完 7 个维度后，plan 文件里会有每个设计维度的明确规格：每个屏幕的信息层级、完整的交互状态表格（空状态/错误状态/加载状态/成功状态等）、移动端布局说明、无障碍规格，以及被替换掉的所有 AI slop 描述。
  2. design_score 和 ai_slop_score review 结束后会把 design_score 和 ai_slop_score 两个评分字段写入 ~/.gstack/projects/$SLUG/ 的 review JSONL 日志。这两个分数后续被 /ship 的 Review Readiness Dashboard 读取展示。
  3. DESIGN.md 推断或标注 如果项目里存在 DESIGN.md，它会用 DESIGN.md 里的具体 token 和组件来标注 plan，确保设计实现时遵守既有设计系统。如果没有 DESIGN.md，这个 skill 可以推断项目的设计系统（颜色、间距、字阶、组件）并输出一份 DESIGN.md 摘要供后续使用。
  4. GSTACK REVIEW REPORT 节 和其他 plan review skill 一样，结果追加到 plan 文件的 ## GSTACK REVIEW REPORT 段，供 /ship 就绪仪表盘读取。

使用注意事项

① 它在 /autoplan 里排 CEO 之后、Eng 之前 顺序是 CEO → Design → Eng，不能并行，每阶段必须完全结束后才能进入下一个。Design review 需要 CEO review 定下来的方向作为输入，Eng review 再基于设计决策来做架构规格。

② 只适用于有 UI 的 plan CEO review 在 Step 0 分析 plan 时，会判断是否涉及新 UI 屏幕/页面、现有 UI 组件变更、用户可见的交互流程、前端框架变更、移动端/响应式行为或设计系统变更，如果有则标记 DESIGN_SCOPE，进而触发 plan-design-review。纯后端、纯基础设施的 plan 不需要跑这个 skill。

③ office-hours 的 wireframe 会被这里读取/office-hours 阶段生成的线框图截图保存在 /tmp/gstack-sketch.png，/plan-design-review 会读取这张图作为参考，了解最初设想的视觉方向，避免审查时和原始构想脱节。

④ 重新运行有增量逻辑 重新跑这个 skill 时，已经达到 8 分以上的维度只做快速 pass，低于 8 分的维度才做完整审查。也就是说，改完 plan 后再跑一次不是从零开始，效率很高。

⑤ Design review 不阻塞发布，但是 Eng review 会 和 /plan-ceo-review 一样，Design Review 在 /ship 的就绪仪表盘里默认不是强制 gate，但它的分数会被记录和展示。如果你想在发布前确保设计质量，可以在 plan 阶段把分数提到 8 分以上，再由后续的 /design-review（live 版）做视觉 QA 收尾。

/plan-eng-review ​

这个 skill 扮演的是"工程经理 + 技术主管"角色，核心任务是锁定执行计划——架构、数据流、图表、边界情况、测试覆盖、性能。它用交互式的方式逐项走过工程问题，给出有观点的建议。

它不会让想法变小，它的工作是让想法变得可以落地。一个雄心勃勃但缺乏架构支撑的 feature，在实现阶段一定会垮掉。有清晰系统边界、明确故障模式和完整测试覆盖的计划，才能承载激进的 scope。

最核心机制：强制生成图表

这是 /plan-eng-review 最显著的特征——强制生成图表，不可选，不是"考虑一下加个图"，而是必须完成，才算一个合格的 plan：

  • 序列图（Sequence diagrams） ：追踪请求从客户端穿越服务器到数据库和外部服务的完整流程，暴露隐藏的服务依赖和顺序假设
  • 状态图（State diagrams） ：枚举实体的每一种状态和每一个合法转换，识别需要防守的非法状态
  • 组件图（Component diagrams） ：定义系统边界，明确哪个模块负责哪个职责，在引发冲突之前消除归属歧义
  • 数据流图（Data-flow diagrams） ：追踪数据从哪里产生、在每个阶段如何变换、最终落在哪里，揭示隐藏的数据依赖
  • 测试矩阵（Test matrices） ：将 feature 和测试类型（单元/集成/e2e）交叉映射，每格写出具体场景，确保没有漏网之鱼

为什么强制？因为书面文档可以写得很模糊但看起来完整，图表做不到这一点。当你画出服务间的箭头，那些没回答的问题立刻浮出水面：谁在失败时重试？下游服务慢了怎么办？这个调用是同步还是异步？超时在哪里处理？这些没答案的问题，就是三周后的生产事故。

具体审查覆盖范围

覆盖以下七大维度：

  • 系统边界：涉及哪些服务、谁负责什么、API 合同在哪里定义
  • 数据流：数据来源、转换过程、存储位置、访问模式、迁移策略
  • 状态转换：实体的每种状态、合法转换、需要防守的非法状态
  • 故障模式：网络失败、部分写入、超时行为、重试策略、数据一致性
  • 信任边界：在每个边界处的输入校验、认证、授权、数据清理
  • 边界情况：边界条件、空状态、权限差异、竞争条件、并发访问
  • 测试覆盖：单元测试、集成测试、e2e 场景、测试矩阵、验收条件

具体产出结果

  1. 修订后的 plan 文件（含四类架构图） 这是主产物。plan 文件里会写入序列图、状态图、组件图、数据流图以及测试矩阵，所有之前含糊的架构决策都变成具体的可执行规格。
  2. 测试计划 artifact/plan-eng-review 完成测试审查部分后，会把测试计划写入 ~/.gstack/projects/。后续运行 /qa 时，它会自动读取这份测试计划——工程 review 的产出直接喂给 QA 测试，无需手动复制粘贴。
  3. GSTACK REVIEW REPORT 节 和其他 plan review skill 一样，审查结果追加到 plan 文件的 ## GSTACK REVIEW REPORT 段，记录状态（CLEAR 或需要进一步处理），供 /ship 的就绪 dashboard 判断。
  4. 写入 review 日志 metadata 字段包括 status、initial_score、overall_score、以及各架构维度的评分，全部持久化到 ~/.gstack/。

使用注意事项

① Eng Review 是唯一默认阻塞发布的 review

在 /ship 的 Review Readiness Dashboard 中，Eng Review 是唯一默认必须 CLEAR 才能发布的 review，其余（CEO、Design、Codex）都是可选的。如果你确实想绕过它，可以用 gstack-config set skip_eng_review true，但这是"别烦我"设置，不推荐正式项目这样用。

② 单独使用的场景

如果产品方向已经明确锁定，只是工程实现方式需要规格化，可以单独跑 /plan-eng-review，不需要先过 CEO review。基础设施迁移、性能优化项目、重构工作——这些"做什么"已知、"怎么做"需要严格定义的场景，它是最合适的工具。

③ 与代码 review 的配合

如果 /review（代码 PR 审查）发现了架构层面的问题，回头跑一次 /plan-eng-review 来厘清正确路径是个好选择——它不只适用于"写代码之前"，也适用于"代码写完发现架构有问题之后"的补救。

④ 测试矩阵自动流向 QA 这个产出链是 gstack 最有价值的串联之一。eng review 生成的测试矩阵不是放在那里看的，后续 /qa 会自动读取并以此作为测试执行依据——所以在 eng review 时认真填写测试场景，直接影响 QA 的覆盖质量。

⑤ 和 /autoplan 的关系 想要 CEO → Design → Eng 三个 review 一气呵成，直接跑 /autoplan。它会把 /plan-eng-review 串进去并全量执行，只在真正需要你做判断的"TASTE DECISION"处暂停询问，其余自动推进。

/plan-devex-review ​

这个 skill 的触发路由是"Developer experience of a plan"，扮演的是开发者体验（DX）专家角色。它在代码还没写之前，专门对计划中的开发者体验进行前置审查——核心关注点是：一个新开发者拿到你的产品，从零到跑起来第一个 Hello World 要花多少时间（TTHW，Time-To-Hello-World），这条路上有没有坑

它和姐妹 skill /devex-review 的关系很清晰：/devex-review 是实时审查，真正打开浏览器、导航文档、计时、截图，然后和 /plan-devex-review 的规划分数对比，看计划和现实差多远——这就是所谓的"boomerang"（回旋镖）机制。/plan-devex-review 是 plan 阶段的预判，/devex-review 是上线后的验证。

工作流程

启动后首先执行 Step 0（DX 范围评估）：自动识别产品类型，梳理开发者上手旅程，对当前 DX 完整性打 0-10 的初始分，评估 TTHW。然后进入 Step 0.5（双声部模式）：先跑 Claude 子 Agent，再跑 Codex，分别以"CODEX SAYS（DX challenge）"和"CLAUDE SUBAGENT（DX independent review）"两个视角输出结论。

审查覆盖 8 个 DX 维度，包括竞争基准、魔法时刻（Magical Moment）、上手摩擦（Getting Started Friction）、错误信息质量、API/CLI 命名一致性等。其中"DX 品味决策"类的问题会被特别标记为 TASTE DECISION，让用户自己拍板。

具体产出结果

会产出以下内容：

  1. DX 评分卡（带前后对比） 记录字段包括 initial_score（初始评分）→ overall_score（修订后评分），以及 tthw_current（当前预估 TTHW）→ tthw_target（目标 TTHW）。这是核心产出，直接量化你的 DX 质量。
  2. 产品类型与竞争层级定位 记录 product_type（产品类型）和 competitive_tier（竞争层级）——明确你对标的是哪个档次的 DX 标准（比如 Stripe 级别还是一般开源工具级别）。
  3. 使用的 persona 模式 记录 persona 字段，表明本次以哪种开发者身份（比如新手、有经验的开发者、特定技术栈用户）来模拟上手过程。
  4. 未解决问题列表 记录 unresolved（未解决问题数），这些问题会写入 plan 文件供后续修复。
  5. 写入 plan 文件的 GSTACK REVIEW REPORT 节 和其他 plan review skill 一样，结果会追加到 plan 文件的 ## GSTACK REVIEW REPORT 段，供 /ship 的就绪 dashboard 读取。
  6. 持久化 review 日志 执行结束后，会调用 gstack-review-log 把完整元数据写入 ~/.gstack/ 目录，这份数据在后续 /devex-review（live 版）运行时会被拿来做 boomerang 对比。

注意事项

① 这是 plan 版，不是 live 版/plan-devex-review 只做纸面推演，不会真的打开浏览器。要做真实的 live DX 审查，需要在实现完成后跑 /devex-review，它会实际执行上手流程并计时，然后和 plan 阶段的分数做 boomerang 对比，找出"计划乐观、现实打脸"的地方。

② TTHW 目标要在 plan 阶段就确定 TTHW 目标（tthw_target）在这一步定下来，后续 /devex-review 会拿来验收。常见失分场景是：计划估算时没有考虑 API key 配置步骤、README 文档过时、示例代码依赖项版本不对等隐性摩擦。

③ competitive_tier 决定打分标准competitive_tier 字段决定了用什么标准来评判 DX 质量，需要在审查中明确设定。对标 Stripe/Vercel 级别和对标普通内部工具，评分尺度完全不同。

④ 双声部机制（Dual Voices）需要 Codex 可用 Step 0.5 同时运行 Claude 子 Agent 和 Codex，如果 Codex 不可用或超时（超过 10 分钟），会自动降级为只用 Claude 子 Agent，并标记为 [codex-unavailable] 继续执行，不会卡住流程。

⑤ 和 /autoplan 结合使用效果最好 如果你想一次性把 CEO、设计、工程、DX 四个维度都过一遍，直接跑 /autoplan，它会自动把 /plan-devex-review 串进去，同样覆盖全部 8 个 DX 维度，只是把所有需要人工决策的 taste 问题汇总到最后再集中提问，省去中间来回确认的摩擦。

开发类（代码编写） ​

/design-shotgun ​

/design-shotgun 是 gstack 的视觉设计探索模式。你描述想要什么，它用 GPT Image API 生成 4-6 个 AI 视觉设计方案，然后在浏览器里打开一个并排对比看板，等待你的反馈。你挑选方向，留下意见（"更多留白"、"标题要更粗"、"去掉渐变"），它生成新一轮，反复迭代直到你满意。

核心理念一句话概括：设计是品味游戏，一个答案意味着一个视角，你需要看到选项。/design-shotgun 解决的就是"描述了半天，AI 生成的东西和脑子里想的完全不一样"这个经典痛点——改成先看图，再说话。

/design-shotgun 使用并行 Agent 子智能体同时生成多个方案，这需要 API Tier 2+（15+ RPM）才能稳定运行，而 /plan-design-review 里的内联模式则是顺序生成，两者机制不同。

底层依赖 design/ 目录下的 Design 二进制 CLI（调用 GPT Image API），包含 generate、variants、compare、serve 等子命令。

在 Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect 流程里，/design-shotgun 归属 Think → Plan 阶段的衔接点，具体定位在 /design-consultation（建立设计系统）之后、/design-html（落地为生产代码）之前：

/design-consultation  →  /design-shotgun  →  /design-html
（建设计系统）            （视觉探索选型）       （生成可发布HTML）

/design-shotgun 是探索模式，/design-html 把批准的方案变成生产 HTML——这条流水线是"真正的魔法所在"。

执行一轮 /design-shotgun 后，具体产出如下：

浏览器对比看板。 在 localhost``:PORT 打开一个对比看板，支持 remix（混搭已有方案）、regenerate（重新生成全部）、approval（确认某个方案）三种操作。

持久化的设计方案文件。 点击 Approve 后，被批准的方案保存到 ~/.gstack/projects/myapp/designs/，并提示下一步运行 /design-html。所有设计产物（mockup、对比看板、approved.json）必须存到 ~/.gstack/projects/$SLUG/designs/，这是用户数据而非项目文件，跨 branch、跨 session、跨 workspace 持久存在。

累积的品味档案（Taste Profile）。 gstack-taste-update 这个独立 CLI 把每次 /design-shotgun 的批准和拒绝记录写入持久化的每项目品味档案，并以每周 5% 的速率衰减旧数据，反哺到后续的方案生成，让系统越用越了解你的审美。

典型完整交互示例：

用户输入 /design-shotgun — hero section for a developer tools landing page，Claude 生成三个方案（Variant A：粗体排版深色背景加代码片段；Variant B：分栏布局左产品截图右文案；Variant C：极简居中标题加渐变点缀），在浏览器打开对比看板，用户点击批准 Variant A，Claude 回复"已批准并保存到 ~/.gstack/projects/myapp/designs/，下一步运行 /design-html"。

使用注意事项

依赖 GPT Image API，需要 OpenAI Key。 design/ 目录下的二进制 CLI 调用的是 OpenAI 的图片生成 API，不是 Claude 本身，使用前需要确保环境变量里配置了有效的 OpenAI API Key，且账户有足够额度，每次生成多个方案会消耗一定费用。

需要 API Tier 2+（15+ RPM）。 并行 Agent 子智能体同时出图的机制在 Claude API Tier 2 以上才能稳定跑，Tier 1 账号（低 RPM 限制）可能触发速率限制，导致部分方案生成失败或超时。

先跑 /design-consultation 效果更好。 如果项目里有 DESIGN.md（品牌约束文件），skill 会自动读取并在生成方案时遵守；如果没有，则使用通用设计原则。建议先跑 /design-consultation 建立设计系统，再做探索。

不要用文字描述来启动，要指向具体页面或场景。 越具体的输入（"游戏账号交易平台的商品列表卡片"）比模糊描述（"好看的卡片"）生成的方案质量和针对性差异极大。也可以直接指向已有页面，让它在当前基础上做变体。

品味记忆需要几轮才生效。 Taste memory 要在几轮反馈后才开始偏向你实际喜欢的风格，初次使用不要期待它"一次猜中"，迭代 2-3 轮是正常节奏。

产出是视觉方案，不是代码，别跳步骤。 /design-shotgun 产出的是 AI 生成的图片方案，不能直接用。要落地为真实可运行的 HTML/CSS，必须接着跑 /design-html。两步不能合并，也不能跳过 Approve 动作直接让 Claude 写代码，因为 approved.json 是 /design-html 的输入依据。

/design-html ​

/design-html 是 mockup 转生产级 HTML 的工具：基于 Pretext 的计算布局引擎，文字真正随窗口 reflow，高度自适应内容，布局动态响应，30KB 体积零依赖，自动检测框架（React/Svelte/Vue）并输出对应格式，输出结果是真正可以发布的代码，不是 demo。

/design-html 属于 Design-to-Code（设计落地）阶段，是整条设计流水线的最后一棒，也是把视觉决策真正变成前端代码的唯一出口。

在 gstack 完整设计流水线中：

/design-consultation  →  /design-shotgun      →  /design-html   →  进入项目实现
（建立设计系统）          （生成多个 mockup 方案）   （mockup 转 HTML）
                      
                      或者：
                      
/plan-design-review   →  /design-html
（计划阶段设计评审）       （把评审批准的方向转 HTML）

/design-consultation 完成后，如果产生了页面级的 mockup（而不只是 token 级的设计系统），会主动提示："Want to see this design system as working Pretext-native HTML? Run /design-html."

核心技术：Pretext

/design-html 和其他 AI 代码生成工具的根本区别在于使用了 Pretext，一个由 Cheng Lou（前 React 核心成员、Midjourney 前端）开发的布局库。所有其他 AI 工具生成的都是静态 CSS，硬编码高度，resize 时文字溢出，断点生硬跳变，只在某一个特定视口尺寸下看起来正确，其他所有尺寸都会出问题。

Pretext 解决的问题是计算式文本布局：文字真正随 resize reflow，高度自适应内容，布局是动态的，30KB 体积，零依赖。

生成的 HTML 使用 data-pretext 属性标记语义，Pretext 在运行时计算布局：

<section class="hero" data-pretext="section">
  <h1 class="hero__title" data-pretext="heading">
    Ship faster with AI that thinks before it codes
  </h1>
  <p class="hero__subtitle">23 specialists. 8 power tools.</p>
  <div class="hero__cta-group">
    <a href="/get-started" class="btn btn--primary">Get started free</a>
  </div>
</section>
<style>
  .hero__title {
    font-size: clamp(2rem, 5vw, 3.5rem);
    line-height: 1.2;
  }
</style>
<script src="https://cdn.gstack.dev/pretext/1.0.0.min.js" data-auto></script>

工作流程

Step 1：查找设计上下文

自动查找 ~/.gstack/projects/$SLUG/designs/ 下最新的 approved.json 或 mockup 图片（来自 /design-shotgun 的 Approve 动作）。如果找到已批准的 mockup，直接使用；如果没有，读取 DESIGN.md 的设计系统定义从头生成；如果两者都没有，可以从零描述需求开始。

Step 2：Smart API 路由——按设计类型选 Pretext 模式

根据检测到的设计类型，选择不同的 Pretext API 模式，避免用同一套模式处理所有场景：

  • Landing page / 营销页 → prepare() + layout() 模式
  • Dashboard / 后台管理 → 数据表格 + 侧边栏导航模式
  • Form / 表单页 → 输入框 + 验证状态模式
  • Card layout / 卡片布局 → 自适应网格模式

Step 3：框架检测

自动检测项目里使用的前端框架（React、Svelte、Vue），并输出对应格式——React 输出 JSX 组件，Svelte 输出 .svelte 文件，Vue 输出 <template> 结构，纯 HTML 项目直接输出 HTML。

Step 4：启动 live-reload server + 三视口截图验证

生成完成后在 localhost:3456 启动 live-reload 服务，用浏览器打开即可实时预览，修改代码后自动刷新。同时对 375px（手机）、768px（平板）、1440px（桌面）三个视口截图确认布局正确。

Step 5：对话式迭代

你可以直接在 chat 里说"把标题做大一点"、"CTA 下面加更多间距"，Claude 直接编辑 HTML 文件，live-reload server 自动刷新，几乎是即时反馈。

Step 6：确认并归档

你说 "Done" 之后，文件保存到 ~/.gstack/projects/$SLUG/designs/ 下的带日期目录，作为最终交付物。

产出结果

主产物：生产级 HTML/JSX/Svelte/Vue 文件

根据框架自动选择格式，使用 clamp() 实现流体字体，CSS 自定义属性引用 DESIGN.md 里的设计 token，Pretext data-* 标注所有需要计算布局的元素。

三视口截图：375px、768px、1440px 的截图验证，确认各视口下布局正确，不需要手动拖窗口测试。

持久化归档：~/.gstack/projects/$SLUG/designs/<screen-name>-YYYYMMDD/finalized.html，跨 branch、跨 session、跨 workspace 持久保留。

注意事项

最佳触发点： /design-shotgun 完成并 Approve 之后

/design-shotgun 的标准结束语是："Next: run /design-html to generate production HTML from this mockup."这是最顺畅的衔接方式，因为 approved.json 已经写好，/design-html 可以直接读取，不需要重新描述方向。

没有 mockup 也能用，但效果弱一些

/design-html 支持三种输入来源：已批准的 mockup 图片（最佳）、DESIGN.md 设计系统（次之）、从零自然语言描述（最弱）。如果跳过了整条设计流水线直接用，质量取决于描述的精确程度。

Pretext 需要 CDN 或本地引入

生成的 HTML 默认从 cdn.gstack.dev 引入 Pretext，如果你的部署环境无法访问外部 CDN（内网、离线），需要手动把 Pretext 下载到本地并修改 script 路径。30KB 体积，直接 vendor 进项目没有问题。

框架检测依赖项目结构

/design-html 通过扫描 package.json、.svelte 文件存在性等特征判断框架。如果是 monorepo 或非标准目录结构，可能检测不准，可以在调用时明确告知："我用的是 React，生成 JSX"。

对纯后端项目意义有限

这个 Skill 是纯前端工具。如果你的项目是纯 Spring Boot 后端服务（没有前端 UI），/design-html 不适用。它的价值在于有明确视觉界面需要实现的场景——比如游戏账号交易平台的买家搜索页、卖家发布页面等需要精细 UI 的部分。

构建类（构建部署） ​

/ship ​

Ship workflow：检测并合并基础分支、运行测试、审查 diff、更新 VERSION、更新 CHANGELOG、提交、推送、创建 PR。这是 gstack 的发版工程师角色，一条命令把代码从"写完了"变成"PR 已经开好了"。

在完整生命周期里，它是最后一个主动生产代码的节点：

plan → implement → review → QA → ship → land-and-deploy → canary
                                   ↑ 这里

完整执行步骤

从官方文档和 SKILL.md 中综合，/ship 按以下顺序执行：

Step 1：安全前置检查 检查当前分支，如果在 base branch 或 repo 默认分支上，立即中止并提示"You're on the base branch. Ship from a feature branch."然后 git status 查看未提交变更（始终包含），git diff 查看 diff 范围。

Step 2：展示 Review Readiness Dashboard

在 ship 之前，会先展示这张就绪仪表盘：

+====================================================================+
| REVIEW READINESS DASHBOARD                                         |
+====================================================================+
| Review     | Runs | Last Run          | Status  | Required |
|------------|------|-------------------|---------|----------|
| Eng Review |  1   | 2026-03-16 15:00  | CLEAR   | YES      |
| CEO Review |  1   | 2026-03-16 14:30  | CLEAR   | no       |
| Design Rev |  0   |        —          |    —    | no       |
| Adversarial|  0   |        —          |    —    | no       |
+--------------------------------------------------------------------+
| VERDICT: CLEARED — Eng Review passed                               |
+====================================================================+

Eng Review 是唯一默认必须 CLEAR 的 gate，CEO 和 Design Review 是参考性展示，不阻塞发布。

Step 3：同步主干（Sync main） Fetch origin/main，Rebase 当前 feature 分支，把本地分支更新到最新状态。

Step 4：运行测试 + 自动修复 运行全部测试，如果有测试失败会自动尝试修复，然后重跑。测试全部通过后进入下一步。/ship 还会 bootstrap 测试框架——如果项目根本没有测试套件，它会从零搭建一个；每次 ship 都产出覆盖率审计报告，100% 测试覆盖是目标。

Step 5：覆盖率检查 审计当前覆盖率，对比目标（如 80%），列出低于目标的文件，询问是否要补充测试再继续。

Step 6：WIP 提交压缩 通过 git rebase --autosquash filter-squash，只压缩带 WIP: 前缀的提交（保留非 WIP 的正式提交），确保 PR 里的 commit 是干净的、可 bisect 的。

Step 7：VERSION 和 CHANGELOG 更新 自动 bump VERSION 文件，更新 CHANGELOG 条目，提交这些变更。

Step 8：自动触发 /document-release , /document-release 会读取项目里每一个文档文件，对照 diff 交叉引用，更新所有过期内容——README、ARCHITECTURE、CONTRIBUTING、CLAUDE.md、TODOS 全部自动同步，不需要单独执行。

Step 9：Push + 创建 PR 推送当前 feature 分支到 origin，创建 PR，输出 PR 标题、目标分支和 Review URL。

Step 10：Greptile 集成审查（如已配置） 如果项目接了 Greptile，/ship 会读取 Greptile 在 PR 上的 comment，对每条分类处理：有效问题加入 critical findings 在发布前修复；已修复的问题自动回复确认；误报则推送回去说明原因。每一次确认的误报都存入 ~/.gstack/greptile-history.md，后续自动跳过已知误报模式。

具体产出结果

综合所有信息，/ship 的产出包括以下几类：

  1. 干净的 PR 包含压缩后的 commit 历史（WIP 提交已合并）、自动生成的 PR 描述、明确的目标分支和 Review URL。
  2. 更新后的 VERSION 和 CHANGELOG 自动 bump 版本号，CHANGELOG 新增本次发版条目。
  3. 覆盖率审计报告 每次 ship 都产出覆盖率审计，列出低于目标的文件，可选择在 ship 前补测试。
  4. 更新的文档文件 通过自动触发的 /document-release，README、ARCHITECTURE 等文档与代码 diff 保持同步。
  5. Review Readiness Dashboard 快照 以可视化 ASCII 表形式展示当前 branch 的所有 review 状态，作为本次发版的质量记录。

使用注意事项

① 必须在 feature branch 上运行 在 base branch 或默认分支上运行会被立即中止。始终从 feature branch 发起 ship。

② Eng Review 是唯一默认阻塞 gate Eng Review 是唯一默认阻塞发布的 review，覆盖架构、代码质量、测试、性能。如果确实想绕过，可以用 gstack-config set skip_eng_review true，但这是"别烦我"设置，生产项目不推荐。

③ /ship 不等于部署，/land-and-deploy 才是/ship 的终点是创建 PR，不会自动合并也不会部署到生产。如果要做完整的合并 + 部署 + 生产验证一条龙，需要另外跑 /land-and-deploy。部署完后还可以跑 /canary 做部署后监控。

④ WIP 提交压缩逻辑需了解 只有带 WIP: 前缀的提交会被压缩，非 WIP 的正式提交会原样保留。如果开启了 checkpoint_mode continuous，平时的临时提交都带 WIP 前缀，ship 时会整理成干净的 commit 历史。如果是默认的 explicit 模式，ship 时做普通提交即可。

⑤ /document-release 会自动触发，留意 diff 文档更新是自动的，ship 之后记得检查文档变更是否准确，避免 AI 误删或误改了重要说明。

⑥ Greptile 集成需提前配置 要让 /ship 的两层 review 机制生效（Greptile 异步 + gstack 分类处理），需要先在 GitHub repo 上安装 Greptile，整个过程约 30 秒。安装后就全自动了，每次 ship 都会读取并处理 Greptile 评论。

/setup-deploy ​

/setup-deploy 是 /land-and-deploy 的一次性前置配置工具：自动检测你的部署平台（Fly.io、Render、Vercel、Netlify、Heroku、GitHub Actions 或自定义），发现生产 URL、health check 端点和部署状态命令，把所有配置写入 CLAUDE.md，让后续每次部署都能自动执行。

/setup-deploy 属于 Release 配置阶段，是整个发布流水线的基础设施准备步骤，只需要跑一次，之后在同一个项目里反复使用 /land-and-deploy 都不需要再跑。

在整体工作流的位置：

项目初始化
    ↓
/setup-deploy（一次性，配置好存入 CLAUDE.md）
    ↓
日常开发循环：/ship → /land-and-deploy → /canary → /benchmark

对应触发词是"configure deployment for the project"，属于配置类操作，不属于常规发布流程的一环。

工作流程

Step 1：平台自动检测

Skill 会扫描项目特征文件来判断平台，比如发现 fly.toml 就识别为 Fly.io，然后自动推断生产 URL、health check 路径和部署命令。

以 Fly.io 为例，识别后自动推断：

Production URL: https://myapp.fly.dev
Health check: /health → expects 200
Deploy command: fly deploy
Status command: fly status

以 Vercel 为例，除了平台识别外还会额外检查：vercel CLI 是否已安装、项目是否已链接（linked）、生产分支是否为 main。

Step 2：写入配置

配置写入两个地方：一是项目内的 .gstack/deploy.yml，二是 CLAUDE.md。

.gstack/deploy.yml 的结构如下：

platform: vercel          # 平台标识
branch: main              # 生产分支
health_check: /api/health # 健康检查端点
smoke_tests:
  - login
  - dashboard

写入 CLAUDE.md 的目的是让所有未来的 Claude Code Session 都能自动读取这份部署配置，无需每次重新探测。

产出结果

.gstack/deploy.yml：项目级部署配置文件，记录平台、生产分支、health check 路径、smoke test 列表。这是 /land-and-deploy 的直接依赖，没有它 land-and-deploy 无法运行。

CLAUDE.md 更新：在项目的 CLAUDE.md 里增加部署配置段，让所有后续 session 自动继承这份配置，无需重新配置。

运行时输出：一份部署就绪确认报告，如下形式：

Detected: Fly.io (fly.toml found)
Production URL: https://myapp.fly.dev
Health check: /health → expects 200
Deploy command: fly deploy
Status command: fly status
Written to CLAUDE.md. Run /land-and-deploy when ready.

使用注意事项

这是一次性操作，但可以重跑

/setup-deploy 的设计是"每个项目跑一次"。如果你的部署平台发生变化（比如从 Heroku 迁移到 Fly.io），或者生产 URL 改了，重跑一次 /setup-deploy 即可更新配置，它会覆盖之前写入 CLAUDE.md 的内容。

平台 CLI 需要提前安装和认证

/setup-deploy 在检测到平台后会验证对应的 CLI 工具是否已安装并完成登录。比如 Vercel 平台要求 vercel CLI 已安装且项目已 link，Fly.io 要求 fly CLI 已认证。Vercel 场景下会逐项检查 CLI 安装状态、项目 link 状态和生产分支配置，任何一项不满足都会在这一步报错，而不是等到真正 deploy 时才失败。

自定义平台的处理

支持的平台列表是 Fly.io、Render、Vercel、Netlify、Heroku、GitHub Actions，以及自定义。如果你的部署方式不在上述平台中（比如自己写了 deploy.sh），选择 custom 选项后可以手动指定部署命令、health check URL 等，最终同样写入配置文件。

smoke_tests 建议手动补充

自动检测只能推断通用的 smoke test（health 端点、首页 200、login 流程），无法知道你的业务关键路径。/setup-deploy 完成后，建议手动编辑 .gstack/deploy.yml 补充具体的 smoke test 用例，尤其是对你的 Java 业务系统来说，核心交易流程、账号查询等关键接口都值得加进去，这样 /land-and-deploy 部署后的验证才有实际意义。

配置写入 CLAUDE.md 是项目级的

写入 CLAUDE.md 意味着这份配置会被 commit 进仓库，团队成员都能看到并继承。如果生产 URL 或 health check 路径属于敏感信息，需要考虑是否适合直接明文写入版本控制里，必要时可以改用环境变量引用。

与 .gstack/config.yml 的区别

.gstack/deploy.yml 是部署平台配置（platform/URL/smoke tests）；.gstack/config.yml 是 CI 超时和 required checks 配置（ci.timeout、ci.required_checks）。两者都服务于 /land-and-deploy，但各管不同层面，需要分开编辑。

/land-and-deploy ​

/land-and-deploy 是"merge + deploy + verify 一体化流程"：把已经 review 通过的 PR 合并进主干、等待 CI 跑完、部署到生产环境、验证生产健康状态，一条命令全部搞定。

/land-and-deploy 属于 Release（发布上线）阶段，是 gstack 完整 Release Pipeline 中的第二棒。

完整的发布链路是：/ship（代码审查 → 开 PR）→ /land-and-deploy（合并 PR → 部署 → 验证生产）→ /canary（部署后监控 30 分钟）→ /benchmark（更新性能基线）。

/ship        →   人工 review PR   →   /land-and-deploy   →   /canary      →   /benchmark
（跑测试/开PR）    （你批准 PR）       （合并/CI/部署/验证）   （部署后监控）   （性能基线）

工作流程（四步）

Step 1：合并 PR，squash merge 到 main，产出一个干净的 commit 记录。

Step 2：等待 CI，监控 CI 状态，CI 失败则阻断后续步骤，默认超时 15 分钟，可在 .gstack/config.yml 中配置所需的检查项（lint/test/build 等）。

Step 3：部署，根据检测到的平台自动选择部署命令，支持 Vercel、Netlify、AWS Amplify、Railway、Fly.io，以及自定义的 .deploy.sh 脚本。

Step 4：验证生产，做健康检查（health check）、冒烟测试（smoke test）和响应时间检测，全部通过才算部署完成。

前置条件： /setup-deploy

/land-and-deploy 依赖部署配置文件，第一次使用前必须先跑 /setup-deploy，它会自动检测你的部署平台（Fly.io、Render、Vercel、Netlify、Heroku、GitHub Actions 或自定义），发现生产 URL、health check 端点和部署状态命令，并写入配置。

产出结果

运行时输出

实时展示完整的 4 步进度仪表盘，包括每个 CI check 的 pass/fail 状态、部署 ID、生产 URL，以及健康检查和冒烟测试的结果。

持久化产物

/setup-deploy 会在项目中生成 .gstack/deploy.yml，记录 platform、branch、health_check 路径和 smoke_test 列表：

platform: vercel
branch: main
health_check: /api/health
smoke_tests:
  - login
  - dashboard

后续衔接

部署成功后，Skill 会主动提示运行 /canary 进行部署后健康监控。

与 /ship 的分工

这两个命令经常一起被提到，分工非常清晰：

/ship/land-and-deploy
职责同步 main → 跑测试 → 审查覆盖率 → push → 开 PRmerge PR → 等 CI → 部署 → 验证生产
运行时机你写完代码，准备提 PR 时PR 已被人工 review 批准后
是否写生产否是（直接操作生产环境）
后续 Skill等待人工 review/canary 监控

使用注意事项

必须先跑 /setup-deploy

/land-and-deploy 依赖平台配置才能知道用哪个命令部署、往哪个 URL 做健康检查。没有配置文件会直接失败，不要跳过这一步。

CI 失败会硬阻断

Step 2 在等待 CI 结果，只要有一个 required check 失败，/land-and-deploy 就会停止，不会继续部署。这是有意为之的保护。如果 CI 一直挂起，默认 15 分钟后超时报错，可以在 .gstack/config.yml 里调整 ci.timeout。

这是真实生产操作，不可回滚

/land-and-deploy 会真正 squash merge 到 main 并触发生产部署，不是沙盒操作。merge 之后的 git 历史改变是不可逆的，确保 PR 已经过充分 review 再执行。

Smoke test 覆盖范围有限

默认的冒烟测试只检查 health 端点、首页 200 状态和关键用户流（如果有 auth 的话检查 login）。这个覆盖范围相对基础，对于复杂业务系统建议在 /setup-deploy 配置阶段自定义更完整的 smoke_tests 列表。

部署后立即接 /canary

/land-and-deploy 的职责止于"部署成功且基础健康检查通过"，不做持续监控。生产问题有时有延迟，建议部署完成后立即运行 /canary 观察一段时间，而不是部署完就走人。

评审类（质量工具） ​

/devex-review ​

/devex-review 是 gstack 的线上开发者体验实时审计工具，真实测试你的 onboarding 流程：导航文档、尝试 Getting Started 步骤、实际计时 TTHW（Time to Hello World），对错误截图，并与 /plan-devex-review 的规划分数做比对——这个比对被称为"boomerang"，用来揭示你的计划与现实之间的差距。

与 /design-review（审计 UI 视觉）、/qa（测试功能正确性）不同，/devex-review 专门站在初次接触你的产品的开发者视角，量化的核心问题只有一个：一个全新的开发者要多久才能跑通第一个 Hello World？

在 Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect 流程里，/devex-review 属于 Review（审查） 阶段，具体定位是 Build 之后、Ship 之前，且专门针对面向开发者的产品（API、CLI、SDK、文档站）：

/plan-devex-review    →    [Build]    →    /devex-review    →    /ship
（计划阶段DX规划）               （实现）      （线上DX实测/boomerang对比）   （发布）

gstack 的路由规则里明确写着：当用户说"developer experience audit，try onboarding"时，调用 /devex-review。

根据 gstack 的审查选择矩阵：

产品面向计划阶段上线后
终端用户（UI/Web）/plan-design-review/design-review
开发者（API/CLI/SDK/文档）/plan-devex-review/devex-review
架构/性能/plan-eng-review/review

核心量化指标。 /devex-review 完成后，会写入 JSONL 格式的审计记录，包含这些字段：status（状态）、overall_score（总分）、product_type（产品类型）、tthw_measured（实测 TTHW）、dimensions_tested（实测维度数）、dimensions_inferred（推断维度数）、boomerang（与计划比对结果）、commit（关联 commit）。

Boomerang 对比报告。 这是 /devex-review 最独特的产出。输出一个 DEVEX BOOMERANG COMPARISON 表，列出每个评估维度的计划分 vs 实测分以及差值，比如 TTHW 目标 5 分钟 vs 实际 6 分钟（+1m，超标），可读性 8/10 vs 7/10（-1），API 文档 9/10 vs 9/10（持平），并给出整体建议。

截图证据。 用真实浏览器执行 onboarding 流程，对关键步骤和遇到的错误截图留存，提供可视化的摩擦点证据。

修复 commit（如适用）。 审计过程中发现可直接修复的问题（如文档过时、README 与当前 API 不符），会产生修复提交。

/devex-review 是 /plan-devex-review 的"现实校验器"。两者形成一个闭环：

/plan-devex-review 在构建前对计划进行 DX 审查，提出 TTHW 目标和维度评分；/devex-review 在构建后对线上版本做实测，生成 boomerang 报告，量化"计划与现实的偏差"。常见的 boomerang 发现包括：计划过于乐观、实现阶段引入了更多步骤、文档与实际 API 不同步。

注意事项

适用对象是开发者产品，不是终端用户产品。 /devex-review 站的是"初次集成的开发者"视角，评估维度是文档清晰度、Getting Started 步骤数、错误信息质量、升级路径等。如果你的产品是面向普通用户的 Web 应用，应该用 /design-review（视觉/UX）和 /qa（功能），而不是 /devex-review。

先跑 /plan-devex-review 才能看到 boomerang。 Boomerang 对比的前提是有一份计划阶段的 DX 分数作为基准。如果没有跑过 /plan-devex-review，/devex-review 仍然可以单独运行并给出实测分，但 boomerang 对比部分会缺失或只能推断。

需要真实可访问的线上地址。 它是"live developer experience audit"，需要能实际导航的页面。如果只是本地开发环境或者 staging 没有公开，需要先确保 Claude 的浏览器能访问到目标地址（本地环境配合 ngrok 或者直接用 staging URL）。

与 /design-review 顺序搭配效果最佳。 推荐的审查顺序是先跑 /design-review（UI/UX），再跑 /devex-review（DX/文档），然后 /qa（功能测试），最后 /ship。三个视角各自独立，顺序不强制但有助于逐层缩小问题范围。

实测 TTHW 是核心指标，要认真对待。 TTHW 如果超出计划目标，是需要在 Ship 之前修复的硬指标，不是软建议。一分钟的 TTHW 差距在 onboarding 漏斗里的影响可能是显著的，特别是开发者工具类产品对 TTHW 的敏感度远高于一般应用。

/review ​

这是一个 Pre-landing PR review 工具，扮演 Staff Engineer 角色——针对 base branch 的 diff 分析 SQL 安全、LLM 信任边界违规、条件副作用以及其他结构性问题。

它专门寻找那种能通过 CI 但会在生产炸掉的 bug：竞争条件、缺失的错误处理、N+1 查询、安全漏洞、对数据结构的错误假设。这是 gstack 工具链中最接近"老手代码审查"的 skill，不是 linter，不是类型检查，是真正的工程判断。

位于 review（审查）阶段，在实现完成之后、/ship 创建 PR 之前运行。完整链路：

plan → implement → QA → review → ship → land-and-deploy
                          ↑ 这里

它也嵌入在 /ship 内部——/ship 在 Step 3.5 会自动跑一次内嵌版 review，应用同一份 checklist.md，每个 finding 分类为 AUTO-FIX 或 ASK。如果有 fix 被应用，/ship 提交后停下来，让用户再次运行 /ship 以重新测试修复后的代码。

核心机制：两遍检查

/review 的执行流程非常清晰：先读 checklist.md，再拿 git diff origin/main 的全量 diff，然后做两遍分析：

Pass 1（CRITICAL） ：SQL & Data Safety、Race Conditions & Concurrency、LLM Output Trust Boundary、Shell Injection、Enum & Value Completeness

Pass 2（INFORMATIONAL） ：Async/Sync Mixing、Column/Field Name Safety、LLM Prompt Issues、Type Coercion、View/Frontend、Time Window Safety、Completeness Gaps、Distribution & CI/CD

Pass 1 中的 CRITICAL 类别和 Pass 2 的 INFORMATIONAL 类别分别对应不同的处理优先级，CRITICAL 问题要求明确决策，INFORMATIONAL 问题直接输出提示。

其中有一个特别值得注意的规则：Enum & Value Completeness 需要读 diff 之外的代码——当 diff 引入了新的 enum 值、状态常量或类型常量时，必须用 Grep 找出所有引用了兄弟值的文件，然后 Read 那些文件检查新值是否有被处理。这是唯一一个仅靠 diff 内部审查不够的类别。

Finding 的处理策略

处理规则分两种路径：

如果找到 CRITICAL 问题：输出全部 findings，然后每个 critical 问题单独一个 AskUserQuestion，展示问题描述 + 推荐修复方案 + 三个选项（A: Fix it now / B: Acknowledge / C: False positive — skip）。用户全部确认后输出选择摘要，如果有人选了 A 则自动应用修复。

如果只有 非 critical 问题：直接输出 findings，不需要用户操作。

如果 没有问题：输出 Pre-Landing Review: No issues found.

明显的机械性修复（死代码、过时注释、N+1 查询）会直接自动修复，输出 [AUTO-FIXED] file:line Problem → what was done。真正有歧义的问题（安全问题、竞争条件、设计决策）才交给用户判断。

跨会话学习机制

在正式跑 review 之前，它会搜索历史 session 中积累的 learnings，如果某个 finding 匹配了历史 learning，会显示 "Prior learning applied: [key] (confidence N/10, from [date])"——这让 gstack 越用越聪明，对你的 codebase 判断越来越精准。

学习范围还可以配置：可以开启跨项目 learnings（gstack-config set cross_project_learnings true），让多个项目间的经验互通；如果有多客户端代码库需要隔离，也可以保持项目范围内。

Greptile 集成

如果项目已配置 Greptile，/review 在 Step 2.5 会拉取 Greptile 在 PR 上的评论，分四类处理：

  • VALID & ACTIONABLE：并入 CRITICAL findings，走同样的 AskUserQuestion 流程
  • VALID BUT ALREADY FIXED：自动回复 "Good catch — already fixed in <commit-sha>"
  • FALSE POSITIVE：询问用户是否回复 Greptile 说明原因（推荐），或直接修复，或忽略
  • SUPPRESSED：已知误报，静默跳过

每次确认的误报都存入 ~/.gstack/greptile-history.md，后续自动跳过，/retro 还会追踪 Greptile 的信噪比趋势。

具体产出结果

  1. 分级 findings 报告 CRITICAL 和 INFORMATIONAL 两段式输出，每条 finding 包含文件路径、行号、问题描述和推荐修复方案。格式始终是一行问题、一行修复，没有废话。
  2. 自动应用的修复提交 所有 AUTO-FIX 类问题直接修改文件并输出修改记录，不需要用户确认。
  3. 用户决策记录 每个 CRITICAL 问题的用户选择（Fix / Acknowledge / False positive）都有明确的会话内记录和摘要。
  4. Greptile 回复（如适用） 对 FALSE POSITIVE 或 ALREADY FIXED 的 Greptile 评论自动发送回复，保持 PR 评论干净。
  5. 写入 review 日志 review 结果写入 ~/.gstack/ 的 JSONL 日志，供 /ship 的 Review Readiness Dashboard 读取，记录本次 review 的状态和 findings 数量。

使用注意事项

① 必须在 feature branch 上运行 在 main 分支上运行，或者当前 branch 与 origin/main 没有 diff，会立即停止并输出提示，不做任何分析。

② checklist.md 是必要依赖 如果 .claude/skills/review/checklist.md 读取失败，整个 skill 会 STOP 并报错，不会继续执行。checklist 不可缺失。

③ 它是只读的，除非你选 Fix/review 默认只读模式，只有用户明确选择 "Fix it now" 才会修改文件，绝不会自作主张提交或推送。

④ Enum 检查需要跨文件读代码 Enum & Value Completeness 这一类的检查不局限于 diff，会主动 Grep + Read 项目中引用同类值的所有文件，确保没有 switch 漏掉新的 enum 值。这是最容易在 AI 生成代码中出现的漏网问题之一，也是 /review 比普通 diff review 更有价值的地方。

⑤ /review 和 /ship 内嵌 review 的关系/review 是独立手动运行的完整版，/ship 在 Step 3.5 内嵌了相同 checklist 的简化版 review。两者共享同一套判断标准，但 /review 有更完整的交互流程（包括跨会话 learnings 搜索、完整 Greptile 集成），单独运行 /review 的深度高于 /ship 内嵌的检查。

⑥ 不要用它找 linting 或格式问题/review 的设计目标明确：不能对变量命名或格式问题 nitpick，这些应该由 CI linter 处理。它的价值在于找到 CI 通不过但测试也发现不了的结构性问题。如果只是想检查代码风格，直接跑项目的 lint 工具就够了。

/design-review ​

/design-review 是对线上站点做视觉审查的"眼睛"：跑完 80 条审查项，然后自动修复所发现的问题，每个修复各自原子提交，并带有修复前后的截图作为证据。它的角色是"有强烈主见的高级产品设计师 + 前端工程师"，不仅找问题，还真正改代码。

/design-review 属于 实现后视觉 QA 阶段，是代码写完、UI 已经在跑之后的视觉层质量关卡。

在 gstack 完整链路里的位置：

/design-consultation（建设计系统，写 DESIGN.md）
    ↓
/plan-design-review（计划阶段设计评审，改计划文档）
    ↓
实现代码
    ↓
/design-review（线上站点视觉审查 + 修复，改源码）← 你在这里
    ↓
/ship → /land-and-deploy

与 /plan-design-review 的本质区别：

/plan-design-review/design-review
运行时机写代码之前，计划阶段写代码之后，站点已运行
操作对象计划文档（Markdown 文件）线上站点（真实 Chromium 截图）+ 源码
是否修改代码否，只改计划文档是，直接修改前端源码并提交

工作流程

Step 0：读取上下文

启动时会在 ~/.gstack/projects/$SLUG/designs/design-audit-YYYYMMDD/ 下创建报告目录，并搜索跨 session 的历史学习记录（从 /design-consultation 生成的 DESIGN.md、/office-hours 产出的设计文档、以及 /plan-design-review 之前的审查记录），让这次审查了解项目的视觉基线。

Step 1：选择审查模式

三种深度可选：

Quick（快速）：只审查首页 + 2 个关键页面，优先处理 First Impression + 设计系统提取 + 缩略检查清单，最快得到设计评分。

Standard（标准）：访问从首页可达的 5-8 个页面，完整检查清单评估、响应式截图、交互流程测试，输出完整设计审查报告含字母评级。

Exhaustive（详尽）：10-15 个页面，每个交互流程，完整检查清单，适合发布前审查或重大重设计。

另外，当在 feature branch 上时，/design-review 会自动进入 diff-aware 模式：分析 git diff main...HEAD --name-only 把审查范围收缩到 branch 变动影响的页面。还支持 regression 模式：运行完整审查后加载之前的 design-baseline.json，输出每类别的评级变化对比表。

Step 2：80 条审查项逐条执行

审查项覆盖：视觉层级（H1/H2/H3 大小一致性、有无焦点区域）、AI Slop 检测（3 列图标网格、居中堆叠、Hero + 渐变、无意义宣传语）、字体排印（字型阶梯是否合理、字体是否只用 system-ui）、间距与对齐、响应式布局、交互状态（hover/focus/disabled）、无障碍访问（触摸目标≥44px、reduced-motion、色彩对比度）、导航结构、以及整体信任感。

移动端特别说明：所有审查项在移动端同等适用，甚至更严格——触摸目标必须足够大（44px 最小），扁平化设计不能以牺牲可用性换取空间节省。

Step 3：找到问题立即修复，原子提交

审查发现的每个问题都直接在源码里修复，一个问题一次原子提交，然后截图再次验证修复效果，形成完整的 before/after 证据链。

产出结果

完整示例输出：

审查完成后的格式如下：Design Score: C → B+ | AI Slop Score: D → A，9 个修复（8 个已验证，1 个 best-effort），3 个 deferred（暂缓处理），报告和 before/after 截图保存到 ~/.gstack/projects/ 下。

Git 提交记录：每个修复对应一条原子 commit，格式为 style(design): FINDING-NNN — <具体说明>，可读性高，便于 git bisect 和 code review。

截图存档，组织结构如下：

~/.gstack/projects/$SLUG/designs/design-audit-YYYYMMDD/
└── screenshots/
    ├── before-01-visual-hierarchy.png
    ├── after-01-visual-hierarchy.png
    ├── before-02-ai-slop.png
    ├── after-02-ai-slop.png
    └── diff-report.md

字母评级：按页面/维度分别给出字母评级（A-F），并附具体问题说明，可直接交给团队。

使用注意事项

前置条件：应用必须在运行

/design-review 用真实 Chromium 访问页面截图，需要应用处于运行状态（本地 dev server、Staging URL 或生产 URL 均可）。运行前确认 dev server 已启动，或直接传入远程 URL。

需要 browse 二进制

与 /qa 系列一样，首次运行会检测 browse 二进制是否存在，如果没有会提示一次性构建（约 10 秒）。

登录后页面需要先导入 Cookie

当 browse server 连接到真实浏览器（CDP 模式）时，/qa 和 /design-review 会自动跳过 cookie 导入提示和无头模式的 workaround。如果在无头模式下需要审查登录后的页面，先跑 /setup-browser-cookies。

AI Slop 检测是强硬主见

/design-review 内置了明确的 AI Slop 黑名单，包括：把 system-ui 或 -apple-system 作为主显示字体（"我放弃排印了"的信号）；"卡片配图标"这种没有差异化的 SaaS 模板布局；"clean, modern UI"这类毫无意义的描述；以及"Dashboard with widgets"这种千篇一律的仪表盘。如果你的 UI 有这些特征，它会直接修改代码，确保你在运行前对这个取向是认可的。

会修改源码，不可逆

/design-review 不是只读工具——它会真实修改你的 CSS、HTML、JSX 等前端源文件，并生成 git commit。这和 /qa-only 的纯报告模式完全相反。如果你只想要报告不想让它改代码，需要明确告知，或者考虑用 /plan-design-review 的只读评审模式。

与 /qa 的分工

/qa 测试的是功能性（表单能提交吗、页面能加载吗、控制台有没有报错），/design-review 测试的是视觉质量（这个页面看起来有没有设计感、是否像 AI 生成的模板）。两者互补，不互斥，完整的发布前检查建议都跑一遍。

/codex ​

/codex 是 OpenAI Codex CLI 的包装器，提供三种模式：代码 Review（pass/fail 门控）、对抗性 Challenge（主动尝试破坏你的代码）、开放式 Consult（带 Session 连续性的问答）。本质是 gstack 内置的"200 IQ 自闭症开发者"第二意见机制。

/codex 属于 Review（代码审查）阶段，横跨多个时机，本质是一个可以随时召唤的跨模型独立审查员。

在 gstack 工作流里，它有两种存在形式：

作为独立命令（用户主动调用）：

/autoplan  →  实现代码  →  /review（Claude 审查）  →  /codex（OpenAI 第二意见）  →  /ship

作为自动内嵌机制：

Adversarial Review 是 Always-On 的，每次 diff 都会同时触发 Claude 对抗性 subagent 和 Codex 对抗性 Challenge。超过 200 行的大 diff 还会额外触发 Codex 结构化 Review 并设置 P1 门控，无需任何配置。

三种模式详解

Review 模式：pass/fail 结论 + 问题列表，含文件名、行号、具体问题描述。

Challenge 模式：对抗性发现报告，分类为 FIXABLE（有明确修复方案）或 INVESTIGATE（需人工判断）。

Consult 模式： 完整的 verbatim Codex 输出（含思考链），token 用量和预估成本，以及保存的 session 供后续追问使用。

模式一：Review（代码审查）

通过 codex review 命令对当前分支的 diff 做独立审查，输出 pass/fail 结论。推荐在 /review（Claude）已经跑完之后紧接着跑，形成双模型交叉验证。

Review 模式的默认推理强度是 high，因为输入是有边界的 diff，需要彻底审查。支持附加自定义指令，例如 /codex review focus on security，自定义内容会拼接在边界指令之后传给 Codex。

模式二：Challenge（对抗性挑战）

Challenge 是对抗模式：Codex 主动尝试破坏你的代码，寻找边界 case、竞态条件、安全漏洞，以及在高负载下会崩溃的假设前提。可以把它想象成针对你的逻辑做一次渗透测试。

Challenge 模式同样默认使用 high 推理强度，受限于 diff 边界。

模式三：Consult（开放咨询）

Consult 是带 Session 连续性的开放对话：你可以问 Codex 任何关于代码库的问题，后续追问会复用同一个 session，上下文自动延续。适合"我的思路对不对？"这类需要深度技术讨论的场景。

Consult 模式输出格式是带分隔线的完整 verbatim 内容（包含 [codex thinking] 的推理过程），并在末尾显示 token 用量和预估费用，保存 session 后可继续对话。Consult 默认推理强度降为 medium，因为上下文大、需要响应速度。

当 /review（Claude）和 /codex（OpenAI）都对同一个分支跑过之后，你会得到一份跨模型对比分析：哪些发现两者重叠（高置信度问题），哪些是 Codex 独有的（不同视角），哪些是 Claude 独有的。这是"两个医生，同一个病人"的代码审查方式。

使用注意事项

前置条件：安装 Codex CLI

运行前会检测 codex 命令是否存在，找不到就直接停止并提示：npm install -g @openai/codex。此外还会验证 Codex 是否有有效 auth，以及已安装的 CLI 版本是否在已知问题版本列表内。

账号隔离风险（与 /autoplan 同款问题）

和之前讲 /autoplan 时提到的一样，/codex 会静默使用 ~/.codex/ 下当前登录的账号，多账号用户（个人账号 vs 公司账号）需要注意，可能会用错账号或产生非预期账单。

--xhigh 的代价

--xhigh 推理强度比 high 消耗约 23 倍的 token，而且在大上下文任务中已知会导致 50 分钟以上的卡顿（OpenAI 已知问题）。除非真的需要极致深度，否则不建议日常使用 --xhigh。

Codex 的输出要原文呈现

Skill 规定 Codex 的输出必须原文（verbatim）呈现，不能总结或截断。Claude 在展示后会标注自己与 Codex 的分歧点，格式是："Note: Claude Code disagrees on X because Y。"这意味着 /codex 的输出内容可能比较长，需要准备好上下文空间。

Filesystem Boundary 隔离

所有传给 Codex 的 prompt 都必须以边界指令开头，禁止 Codex 读取或执行 ~/.claude/、.claude/skills/、agents/ 等路径下的 Skill 定义文件，防止两个 AI 系统的指令集相互干扰。这是为了保证 Codex 只看仓库代码，给出独立判断。

Consult 模式的 Session 管理

Consult 模式支持 session 连续性，但每次跑 /codex 时如果检测到已有活跃 session，会询问是继续还是开新的。如果你想要真正独立的新一轮分析，记得选择开新 session，否则上一轮的上下文会影响 Codex 的判断。

与 /review 的分工

/review/codex
引擎ClaudeOpenAI Codex CLI
视角gstack 工程判断风格独立的"200 IQ 自闭症开发者"风格
是否自动跑/ship 流程中自动触发需要手动调用（或 /autoplan 内嵌）
核心价值主力代码审查第二意见，跨模型交叉验证

/investigate ​

系统性调试工具，扮演专职 debugger 角色。四个阶段：investigate（调查）、analyze（分析）、hypothesize（假设）、implement（实现）。铁律：没有根本原因就不动手修复。触发词包括"debug this"、"fix this bug"、"why is this broken"、"investigate this error"、"root cause analysis"。

它不是乱试补丁，而是追踪数据流、匹配已知 bug 模式、逐一验证假设。如果三次修复尝试都失败，它会停下来质疑架构本身，而不是继续盲目挣扎。这防止了那种"再试一个"的死循环，那种循环往往能浪费好几个小时。

/investigate 是贯穿整个生命周期的横切 skill，不属于某个固定阶段。它在任何阶段遇到 bug 都可以触发：

plan → implement → QA → review → ship → canary
          ↑          ↑              ↑
       开发中      测试发现        生产报警
       遇到bug     bug时          时都可用

触发时机包括：用户报告错误、500 错误、stack traces、意外行为、"昨天还能跑"、或者在排查某个东西为什么停止工作。gstack 会主动建议调用它，而不是让 Claude 直接开始胡乱调试。

核心机制：Iron Law

没有根本原因调查就不修复（NO FIXES WITHOUT ROOT CAUSE INVESTIGATION FIRST）。修复症状会制造打地鼠式调试——每一次不触及根本原因的修复，都让下一个 bug 更难找。先找到根本原因，再动手修复。

四个阶段的完整流程：

Phase 1 — Investigate（调查） ：在形成任何假设之前，先广泛收集上下文。读取错误信息、stack trace 和复现步骤，追踪数据流经过每个组件边界，在进入深挖之前先确定问题发生在哪一层。

Phase 2 — Analyze（分析） ：对收集到的症状进行分析，匹配已知的 bug 模式，缩小可能的根因范围。

Phase 3 — Hypothesize（假设） ：提出具体的、可验证的假设。每次只测试一个假设，不批量验证。

Phase 4 — Implement（实现） ：根本原因确认后才动手修复。

自动 Freeze 机制

这是 /investigate 最有特色的安全特性：

/investigate 会自动检测正在调试的模块，并自动将文件编辑范围冻结到那个目录，防止 Claude 在调试时"顺手修了"不相关的代码。

效果如下：调试 src/billing 时，如果 Claude 试图编辑 src/auth/middleware.ts，会被阻止并提示 BLOCKED — Edit outside freeze boundary (src/billing/). 注意这只阻止 Edit 和 Write 工具，bash 命令里的 sed 之类仍可修改边界外的文件——这是事故防护，不是安全沙箱。

调试结束后可以用 /unfreeze 解除边界，或者用 /guard（/careful + /freeze 的组合）在触碰生产系统时获得最大安全级别。

3次失败后停止的设计

如果三次修复尝试都失败，/investigate 会停下来，转而质疑架构本身是否存在问题，而不是继续挣扎。这个设计明确防止了"再试一个"的无效循环。

这是区别于普通 AI 调试行为的关键：AI 默认会不断尝试，而 /investigate 有明确的退出机制——三次不行，就说明当前方向有问题，需要重新评估。

具体产出结果

  1. 根本原因分析报告 以具体的文件路径、函数名、行号指出真正的根因，而不是模糊的方向描述。明确区分"表象症状"和"根本原因"。
  2. 修复代码 确认根因之后的精准修复，修改范围严格限于被 freeze 的模块目录，避免连带变更。
  3. 假设验证记录 哪些假设被验证、哪些被排除，形成清晰的调试路径记录。如果开启了 checkpoint_mode continuous，每个逻辑单元完成后会自动提交 WIP commit，commit body 里包含 [gstack-context] 块，记录决策、剩余工作以及失败的尝试路径——这个记录在下次 /context-restore 时可以直接恢复调试状态。
  4. 架构问题上报（三次失败时） 如果三次修复尝试均告失败，会明确输出"这不是可以补丁修复的 bug，而是架构层面的问题"，并描述需要重新审视的架构假设，建议后续跑 /plan-eng-review 重新审查设计。

使用注意事项

① 绝对不要跳过调查阶段 铁律是明文写在 SKILL.md 里的强制要求，不是建议。看到报错就直接猜测并修复是这个 skill 明确要阻止的行为模式。如果你绕过调查阶段直接告诉它"帮我改第47行"，相当于放弃了这个 skill 的核心价值。

② 与 /review 和 /qa 的分工要清晰 三个 skill 针对不同问题：/review 是合并前发现潜在 bug；/qa 是测试功能是否正常工作；/investigate 是"已经出错了，找出为什么"。遇到 bug、错误、500、stack trace、"昨天还好好的"，用 /investigate；想测试功能，用 /qa。

③ 调试生产系统时加上 /guard 虽然 /investigate 自动 freeze 调试模块，但调试生产系统时建议同时启用 /guard（/careful + /freeze 的组合），获得完整的危险命令拦截 + 目录范围限制。

④ 三次失败是信号，不是失败 三次修复尝试失败后 /investigate 主动停下来，这不是 skill 的缺陷，而是设计。它停下来的意义是：问题可能根植于架构，继续打补丁只会越陷越深。此时应该跑 /plan-eng-review 重新审视架构，而不是强行继续 debug。

⑤ 主动触发 vs 被动触发 gstack 在 proactive 模式下，当它感知到你遇到 bug 时会主动建议运行 /investigate。如果你不想被打扰，可以 gstack-config set proactive false，之后只响应你显式调用的 skill。

测试类（验证工具） ​

/qa ​

系统性 QA 测试 web 应用并自动修复发现的 bug。运行 QA 测试，然后迭代式地修复源码中的 bug，每个修复都是原子提交，并重新验证。三个深度档：Quick（只处理 critical/high 问题）、Standard（再加 medium）、Exhaustive（再加 cosmetic）。产出 before/after 健康分数、修复证据和发布就绪摘要。如果只需要报告不需要改代码，用 /qa-only。

这是 gstack 的旗舰 skill——它打开真实的 Chromium 浏览器，像真实用户一样导航你的应用，发现 bug，修复源码，然后重新验证修复结果，并为每个修复自动生成回归测试。

位于 QA 阶段，在实现完成之后、/ship 创建 PR 之前运行：

plan → implement → review → QA → ship → land-and-deploy → canary
                              ↑ 这里

它和 /review 的分工非常清晰：/review 做代码层面的静态分析，查找能通过 CI 但会在生产炸掉的结构性问题；/qa 做真实的运行时浏览器测试，验证实际的用户交互路径。

四种测试模式

模式自动根据上下文选择，也可以手动指定：

Diff-aware（默认） ：在 feature branch 上自动激活，读取 git diff，识别变更影响的页面和路由，只测试那些页面。这是最常见的使用场景——刚写完 feature branch 上的代码，想验证改动有没有破坏任何东西，直接跑 /qa 即可，不需要提供 URL，不需要手动测试计划。

Full exploration（完整探索） ：系统性访问每一个可达页面，记录 5-10 个有充分证据的问题，生成健康分数，耗时 5-15 分钟，取决于应用体量。

Quick smoke test（快速冒烟） ：30 秒内完成，访问首页 + 前 5 个导航目标，检查页面能否加载、有无 console error、有无断链，生成健康分数，但不做详细问题记录。

Regression baseline（回归基线对比） ：运行完整模式，然后加载上次运行保存的 baseline.json，对比哪些问题被修复了、哪些是新出现的、分数变化了多少，并在报告末尾追加回归章节。

核心执行机制：find → fix → verify 循环

它同时扮演 QA 工程师和 bug 修复工程师两个角色——像真实用户一样测试 web 应用，点击一切可点的地方，填写每一个表单，检查每种状态；发现 bug 后直接修改源码，每个修复一个原子提交，然后重新验证。

每次修复的流程是：

  • 浏览器截图记录 before 状态
  • 修改源码
  • 提交（fix: QA-NNN — 简短描述）
  • 重新导航到受影响页面截图验证 after 状态

不管处于哪种测试模式，它都会使用 /browse 的 Chromium 引擎：这个浏览器引擎运行在编译好的 Bun binary 上，连接到持久化的 Chromium 进程，每条命令约 100ms 延迟（无需重启浏览器），session 内状态完整保留（cookies、标签页、登录状态）。

与 /plan-eng-review 测试计划的串联

当 /plan-eng-review 完成测试审查章节后，会把测试计划 artifact 写入 ~/.gstack/projects/。后续运行 /qa 时，它会自动读取这份测试计划——工程 review 的产出直接喂给 QA 执行，无需手动复制粘贴。

这个串联意味着：如果前期认真跑了 /plan-eng-review，/qa 执行时的测试覆盖范围会精准对应当初设计时识别的所有测试场景，而不是凭感觉随机测试。

具体产出结果

  • 健康分数（0-100） 基于测试的页面数量、发现的 bug 数量、修复的 bug 数量以及 diff 覆盖率综合计算，以 before/after 形式展示分数变化。
  • 有证据支撑的 bug 报告 每个 bug 包含页面路径、问题描述、复现步骤、截图证据（before 和 after），以及严重程度分级（critical / high / medium / cosmetic）。
  • 原子修复提交 每个 /qa bug 修复都生成一个独立的原子提交，包含 before/after 截图作为证据，不同 bug 的修复不会混在一起。
  • 自动生成的回归测试 每次 /qa bug 修复都会自动生成对应的回归测试，确保同样的 bug 不会在未来重新出现。100% 测试覆盖是 gstack 的目标——测试让 vibe coding 变得安全而不是鲁莽。
  • 发布就绪摘要（Ship-readiness summary） 测试结束后生成一份整体结论，包括测试覆盖范围、已修复问题数、待处理问题数、以及是否满足发布条件的明确判断。
  • Regression 对比报告（回归模式下） 在回归模式下，加载上次 baseline.json，输出哪些问题被修复、哪些是新问题、分数增减了多少的差异报告。

使用注意事项

① diff-aware 模式不需要提供 URL 如果不提供 URL 且处于 feature branch，会自动进入 diff-aware 模式，读取 git diff 决定要测试哪些页面。如果提供了 URL 但仍在 feature branch，则用那个 URL 作为基础，但仍把测试范围限定在变更文件对应的功能区域。

② 需要认证的页面用 /setup-browser-cookies 提前准备 测试需要登录的页面时，可以用 /setup-browser-cookies 从真实浏览器（Chrome、Arc、Brave、Edge）导入 cookies，避免每次都手动登录。如果检测到浏览器处于 CDP 模式（已连接到真实浏览器），会自动跳过 cookie 导入提示，因为真实浏览器里已经有 cookies 了。

如果遇到 2FA/OTP，它会暂停等待用户输入验证码，不会跳过。

③ /qa 和 /qa-only 的选择

/qa-only 使用与 /qa 完全相同的测试方法，但只产出报告，绝不改代码。当你想要一份干净的 bug 报告交给团队，或者审计别人的分支，或者只是想知道质量基线而不希望 AI 动代码时，用 /qa-only。

④ 深度档的选择影响时间成本 Quick 约 30 秒，Standard 几分钟，Exhaustive（覆盖所有交互路径、无障碍、响应式、性能）时间更长。日常 feature branch 验证用 Standard，正式发布前或关键路径改动后用 Exhaustive。

⑤ 它会直接修改代码并提交 这是和 /qa-only 最核心的区别。/qa 不只是报告，它会真正修改你的源代码并产生提交。每次运行前要确保工作区是干净的，或者开启了 checkpoint 模式，避免意外覆盖未提交的工作。

⑥ 测试覆盖和回归测试会被 /ship 审计/ship 每次运行都会产出覆盖率审计报告，而 /qa 每次修复 bug 都会生成回归测试。这两个机制配合形成了完整的质量闭环：/qa 保证当前功能正确，回归测试保证未来不会退化，/ship 的覆盖率审计确保整体测试基线。

/qa-only ​

/qa-only 是纯报告模式的 QA 测试：系统性地测试 Web 应用，输出包含健康分、截图和复现步骤的结构化报告，但绝不修复任何问题、不改动任何代码。适合"只要 bug 报告"的场景。

/qa-only 属于 QA（质量保障）阶段，是 /qa 的只读分身，两者使用相同的测试方法论，唯一的区别是 /qa-only 在测试结束后交出报告就停手，不进入修复循环。

在工作流中的典型位置有两处：

（场景一：代码审查前的现状快照）
/autoplan → 实现代码 → /qa-only（了解当前状态）→ 人工决定修复方向 → /qa（修复）→ /ship

（场景二：生产/Staging 环境巡检）
/land-and-deploy → /qa-only（对生产做只读检查，不动代码）→ /canary

工作流程

Step 1：环境准备

Skill 启动后先检测 gstack browse 二进制是否就绪，如果不存在则提示用户执行一次性构建（约 10 秒）。然后创建输出目录 .gstack/qa-reports/ 和 screenshots/ 子目录。

Step 2：读取测试计划上下文

在进入测试之前，会先查找 ~/.gstack/projects/ 下是否有当前仓库最近生成的 -test-plan-.md 文件，这是 /plan-eng-review 跑完后自动写入的。如果找到，直接使用该测试计划，无需手动重复描述测试范围。同时也会读取 TODOS.md 里已知的 bug，把相关条目纳入测试清单。

Step 3：系统性测试

使用真实 Chromium 浏览器（Playwright 驱动）逐页测试，覆盖页面加载、控制台错误、表单、响应式布局、关键用户流等。测试过程中对每个发现的问题截图存档。

Step 4：输出报告，停手

报告同时写入两个位置：本地的 .gstack/qa-reports/qa-report-{domain}-{YYYY-MM-DD}.md，以及跨 session 的项目级路径 ~/.gstack/projects/{slug}/{user}-{branch}-test-outcome-{datetime}.md，用于后续 session 自动读取历史 QA 结论。

产出结果

结构化 Markdown 报告，包含：

健康分（0-100）、每个问题的截图证据、严重级别分类、以及详细的复现步骤。健康分基于测试页面数、发现 bug 数、diff 覆盖率综合计算。

截图文件集，组织结构如下：

.gstack/qa-reports/
├── qa-report-{domain}-{YYYY-MM-DD}.md
├── screenshots/
│   ├── initial.png              ← 首页带标注截图
│   ├── issue-001-step-1.png     ← 问题 001 的步骤截图
│   ├── issue-001-result.png     ← 问题 001 的结果截图
│   └── ...

项目级测试结论存档：写入 ~/.gstack/projects/ 的跨 session 文件，供后续 /qa、/retro 等 Skill 自动读取，了解历史测试状态。

与 /qa 的核心区别

这是理解 /qa-only 定位的关键：

/qa/qa-only
测试方法完全相同完全相同
发现 bug 后原子性 commit 修复 → 重新验证 → 生成回归测试记录入报告，停手
是否修改代码是否，绝不
适用对象自己开发的分支生产环境、Staging、团队 handoff、只读审查
输出before/after 健康分 + 修复证据纯 bug 报告 + 截图 + 复现步骤

使用注意事项

这是只读操作，但需要应用在线运行

/qa-only 不改代码，但它需要真实访问你的应用，所以应用必须是运行状态——本地 dev server、Staging URL 或生产 URL 都可以，但必须可访问。

需要 browse 二进制，第一次有构建延迟

首次使用时 Skill 会检测 browse 二进制是否存在，如果不存在会提示"gstack browse needs a one-time build (~10 seconds)"，确认后执行构建才能继续。后续使用就不会有这个等待了。

针对生产环境是最安全的选择

/qa（带修复）绝对不应该指向生产环境，因为它会修改代码并 commit。/qa-only 才是生产环境巡检的正确工具，它只读不写，和生产环境的交互仅限于 HTTP 请求和截图。

测试认证页面需要先配置 cookies

/qa-only 测试的是无状态的公开页面，如果你的应用有登录后才能访问的页面（比如游戏账号交易平台的卖家后台、订单管理页），需要先跑 /setup-browser-cookies 把真实浏览器的 Cookie 导入 headless session，再运行 /qa-only，否则那些页面测试时会被重定向到登录页，产生假阳性。

团队 handoff 场景的正确用法

/qa-only 的定位是"不让 Agent 动你的代码就得到一份干净的 bug 报告，可以直接交给团队"。如果你在做多人协作，自己的 Agent 不应该直接修复别人维护的模块，这时候跑 /qa-only 生成报告，然后把报告路径分享给对应的负责人，是正确的分工方式。

报告会被后续 Skill 自动读取

写入 ~/.gstack/projects/ 的测试结论文件会被 /retro 在做 retrospective 时自动拾取，也会被 /qa（如果后来决定让 Agent 修复）读取作为 baseline 对比，了解哪些 bug 是新引入的、哪些是已知的历史遗留。

信息已经非常充分，整理完整回答。

/cso ​

Chief Security Officer 模式。以基础设施优先的方式进行安全审计，覆盖：secrets 考古、依赖供应链、CI/CD 流水线安全、LLM/AI 安全、skill 供应链扫描，加上 OWASP Top 10 和 STRIDE 威胁建模，以及主动验证。两种模式：daily（零噪音，8/10 置信度门槛）和 comprehensive（每月深度扫描，2/10 门槛）。跨审计轮次的趋势追踪。

它不是 linter，而是对你的攻击面进行系统性的对抗性审查。而且有一个核心承诺：它只出报告，不改代码。 产出是一份附带具体修复建议的 Security Posture Report。

/cso 是贯穿整个开发生命周期的横切安全检查，不属于某个固定阶段，任何时候都可以运行，但有两个最典型的使用节点：

官方推荐的最佳实践顺序是：代码完成 → /review → /cso（先做安全审计）→ 修复安全问题 → 再跑 /cso 确认 → 然后 /qa → 发布前 /ship。安全问题优先于功能 bug 处理。

implement → /review → /cso → fix security → /cso → /qa → /ship
                        ↑ 这里（首次）          ↑ 确认修复

15 个审计阶段

/cso 覆盖 Phase 0-14，完整模式下全部执行：

按聚焦范围，对应的命令行 flag 分别是：

  • /cso --infra：基础设施专项（Phases 0-6, 12-14）
  • /cso --code：代码专项（Phases 0-1, 7, 9-11, 12-14）
  • /cso --skills：skill 供应链专项（Phases 0, 8, 12-14）
  • /cso --diff：只审计当前分支变更（可与任意上述 flag 组合）
  • /cso --supply-chain：依赖审计专项（Phases 0, 3, 12-14）
  • /cso --owasp：仅 OWASP Top 10（Phases 0, 9, 12-14）
  • /cso --scope auth：聚焦某个特定领域，如认证模块

不带任何 flag 默认运行全部 Phase 0-14，daily 模式（8/10 置信度门槛）。

完整 15 个 phase 覆盖的内容包括：secrets 考古（查 hardcoded 凭证、密钥历史提交）、TLS/OAuth 配置、依赖供应链漏洞、CI/CD 流水线安全、gstack skill 文件自身供应链、LLM/AI 安全（prompt injection、数据流信任边界）、OWASP Top 10、STRIDE 威胁建模、主动验证、趋势对比、以及最终产出报告。

零噪音设计

这是 /cso 区别于普通安全扫描工具的核心设计原则：

Zero-noise 设计：17 个误报排除规则、8/10 以上置信度门槛、独立发现验证。每条 finding 都包含具体的利用场景（exploit scenario） ，不只是抽象的警告。

验证是纯代码追踪，绝对不做实际网络请求：

  • Secrets：检查是否是真实的 key 格式（正确长度、有效前缀），但不去真实 API 验证
  • Webhooks：追踪 handler 代码确认中间件链里是否存在签名验证，不发 HTTP 请求
  • SSRF：追踪代码路径检查用户输入能否到达内部服务的 URL 构造，不发请求
  • CI/CD：解析 workflow YAML 确认 pull_request_target 是否真的检出 PR 代码
  • 依赖：检查有漏洞的函数是否被直接导入/调用，是则标 VERIFIED，否则标 UNVERIFIED 并注明可能通过框架内部、传递执行或配置驱动路径仍然可达

具体产出结果

  1. Security Posture Report（安全态势报告） 每条 finding 包含严重程度、证据和推荐修复方案。典型输出格式如下：
CRITICAL: SQL injection in user search (app/models/user.rb:47)
HIGH: Session tokens stored in localStorage (app/frontend/auth.ts:12)
MEDIUM: Missing rate limiting on /api/login endpoint
LOW: X-Frame-Options header not set
4 findings across 12 files scanned. 1 critical, 1 high.
  1. 具体利用场景（Exploit Scenarios） 每条 finding 附带一个具体的攻击演练场景，不是泛泛的风险警告，而是步骤化的"攻击者会怎么做"描述。
  2. 修复路线图（Remediation Roadmap） 对 top 5 高危 finding，通过 AskUserQuestion 呈现修复决策：A) 立即修复（附具体代码变更和工时估算）；B) 缓解（降低风险的 workaround）；C) 接受风险（记录原因，设置复审日期）；D) 推迟，以安全标签记入 TODOS.md。
  3. 持久化 JSON 报告 报告以 JSON 格式写入 .gstack/security-reports/{date}-{HHMMSS}.json，包含版本、日期、模式、审计范围、各 phase 运行状态、攻击面摘要（公开端点数、认证端点数、管理端点数、API 数、上传点、集成点、后台任务、websocket 等）以及完整 findings 列表。
  4. 跨审计趋势对比 通过持久化的历史报告，支持跨多次审计轮次的趋势追踪——哪些漏洞被修复了、哪些是新增的、安全态势整体在改善还是恶化。

使用注意事项

① 只出报告，不改代码 这是 /cso 的设计边界，它不会自动修复任何安全问题。产出的是一份带修复建议的报告，具体修复需要你根据报告手动执行或让 Claude Code 在新的 session 里执行。

② daily vs comprehensive 两个档次 默认的 daily 模式（/cso）使用 8/10 置信度门槛，只输出高可信度 finding，设计为日常/每 PR 运行，产出干净且不制造疲劳。/cso --comprehensive 把门槛降到 2/10，适合每月一次的深度扫描，会暴露更多潜在问题但也包含更多待验证的结果。

③ LLM/AI 安全是 gstack 特有的审计维度 传统 OWASP 工具不审查 AI 应用的 prompt injection、LLM 信任边界等问题，/cso 的 LLM Security phase 专门追踪用户输入是否真的能到达 system prompt 构造，识别 AI 应用特有的攻击面。这对于 gstack 这类工具自身的使用场景尤为相关——如果你的应用里也用了 LLM，这个检查就很有价值。

④ Skill 供应链安全是额外特色/cso --skills 会扫描 gstack skill 文件自身的安全性，在 skill 生态快速增长、社区 skill 质量参差不齐的背景下，这是防止 skill 被攻击者植入恶意指令的重要检查。

⑤ 不做实际网络请求，避免副作用 所有验证都通过代码追踪完成，不会触碰真实 API、真实 webhook 端点或真实依赖服务，这意味着可以安全地在任何环境（包括生产代码审计）中运行，不会产生任何副作用。

⑥ 推荐配合 /review 使用形成安全闭环/review 从代码结构层面捕获 SQL injection、race condition、LLM 信任边界等问题；/cso 从完整攻击面角度做系统性扫描。两者互补：/review 是 diff 级别的安全检查，/cso 是整个 codebase 的安全态势评估。推荐顺序是先 /review 再 /cso，安全问题全部修复后再进 /qa。

优化类（性能工具） ​

信息非常充分，整理完整回答。

/benchmark ​

这是 gstack 的性能工程师模式。/benchmark 为你的页面建立性能基线：加载时间、Core Web Vitals（LCP、CLS、INP）、资源数量和总传输体积。在 PR 前后各跑一次，用来捕捉性能回归。它使用 browse daemon 做真实的 Chromium 测量，而不是合成估算。多次运行取平均值，结果持久化，可以跨 PR 追踪趋势。

/benchmark 是横跨多个阶段的性能监测工具，有两个核心使用节点：

节点一：PR 合并前（和 /ship 配合） 在 feature branch 完成、准备发布之前跑一次，和之前的 baseline 对比，确认没有性能回归。

节点二：部署后（和 /canary 配合） /canary 完成部署后健康检查、确认生产稳定后，推荐立即跑 /benchmark 更新性能基线，为下一次发布建立新的对比参考点。

implement → review → QA → ship → land-and-deploy → canary → benchmark（更新基线）
                                  ↑ benchmark（PR前对比）

测量内容

典型的单次 benchmark 输出样本：

每个页面输出以下指标：

  • Load Time（页面加载时间）
  • First Contentful Paint（FCP） ：从开始加载到任何内容首次渲染
  • Largest Contentful Paint（LCP） ：最大内容元素渲染完成时间，Google 推荐 2.5s 以内为 Good
  • Time to Interactive（TTI） ：页面可以可靠响应用户输入的时间
  • Cumulative Layout Shift（CLS） ：视觉稳定性，页面加载期间意外布局偏移量，0.1 以下为 Good
  • Bundle Size 拆分：main.js、vendor.js、CSS 各自大小及总大小

回归判定阈值：超过 50% 或超过 500ms 即判定为性能回归。

具体产出结果

  1. 每页性能报告（多次运行取平均值） 官方示例输出格式：
/ load: 1.2s  LCP: 0.9s  CLS: 0.01  resources: 24 (890KB)
/dashboard load: 2.1s  LCP: 1.8s  CLS: 0.03  resources: 31 (1.4MB)
/settings load: 0.8s  LCP: 0.6s  CLS: 0.00  resources: 18 (420KB)
Baseline saved. Run again after changes to compare.
  1. 持久化 baseline 数据 结果持久化存储，供下次运行时做对比，也供 /canary 读取作为部署后性能监控的参考基准。
  2. Before/After 对比报告 再次运行时展示和上次 baseline 的 delta，每个指标标出绝对变化值，超过回归阈值的项目会被明确标出。
  3. 跨 PR 趋势数据 结果跨 PR 持久存储，可以看到性能随时间的演变趋势，不只是两点之间的对比。

与 /canary 的分工

这两个 skill 功能有重叠，但定位不同：

/benchmark 是主动的、精确的、面向开发阶段的性能测量工具——在 PR 合并前后测量，提供详细的 Core Web Vitals 和 bundle size 数据，目的是发现性能回归并建立基线。

/canary 是被动的、持续的、面向生产部署后的监控循环——在部署后定期循环检查关键页面，监视 console error、性能回归、页面故障和视觉异常，有问题立即告警。它也和 /benchmark 建立的 baseline 做对比，但侧重的是部署后的稳定性监控，而不是精确的性能测量。

使用注意事项

① 需要一个可访问的 URL，测的是已部署的站点/benchmark 用真实 Chromium 浏览器测量，需要提供可访问的 URL，测量的是已经运行的站点（staging 或 production），不是源码。本地开发服务器也可以，但要确保能访问。

② "先跑一次建立基线"是使用前提 首次运行只建立 baseline，没有对比数据。对比发现性能回归需要至少跑两次——一次建立基线（通常在改动前或上线后），一次在改动后对比。如果跳过建立基线直接在改动后运行，只有绝对值，没有相对对比。

③ 测量环境要一致，否则数据没有可比性 网络条件、机器性能、并发负载都会影响测量结果，同一台机器、同等负载下的两次对比才有意义。不同机器或不同网络环境的 baseline 对比，数据可能大幅抖动。

④ 和 /canary 配合形成完整的性能保障闭环 推荐工作流是：deploy 成功 → /canary 确认生产稳定 → /benchmark 更新 baseline。这样每次发布后都有最新的基线供下次 PR 对比，不会用老旧的基线数据误判回归。

⑤ 它是辅助 skill，不会阻塞发布 和 /plan-eng-review 不同，/benchmark 结果不会写入 Review Readiness Dashboard，不会对 /ship 产生阻塞。它是可选的性能可观测性工具，建议每个 PR 都跑，但缺失不会阻止代码合并。

/canary ​

/canary 是部署后的持续监控模式：使用 browse daemon 循环巡检生产站点的关键页面，检测控制台错误、性能回归、页面故障和视觉异常，发现问题立即告警，严重时触发回滚。

/canary 属于 Post-Deploy Monitoring（部署后监控）阶段，是 Release Pipeline 的第三棒，紧接在 /land-and-deploy 之后。

完整发布链路：/ship（代码审查/开 PR）→ /land-and-deploy（合并/CI/部署/验证）→ /canary（部署后持续监控）→ /benchmark（更新性能基线）。其中出现严重问题时，/canary 会触发回滚并中断链路。

工作流程

Phase 1：页面发现

如果没有指定 --pages 参数，Skill 会自动导航到生产 URL，提取顶部 5 个内部导航链接，加上首页，组成监控页面列表。然后通过 AskUserQuestion 让你确认，支持新增页面或只监控首页（快速检查）。

Phase 2：建立基线快照

如果不存在 baseline.json，在正式监控开始前先对每个目标页面抓取截图、控制台错误数、加载时间，作为本轮监控的参照基准。

Phase 3：持续监控循环

每 60 秒对每个页面执行一轮检查：访问页面、截图（带标注）、读取控制台错误、读取性能数据，然后与基线对比，按告警级别分类：页面加载失败 → CRITICAL ALERT；新出现的控制台错误 → HIGH ALERT；加载时间超过基线 2 倍 → MEDIUM ALERT；新出现的 404 → LOW ALERT。

关键原则：告警基于变化量，不是绝对值——如果基线本来就有 3 个控制台错误，有 3 个依然正常，只有新增的才触发告警。同时为了避免误报，只有在连续 2 次以上检查中都出现的问题才会告警。

Phase 4：结果判定

全部指标在阈值内 → CANARY STATUS: HEALTHY，正常结束监控。出现严重回归（如性能下降 35%，错误率 12%）→ 立即触发回滚流程。

产出结果

实时监控仪表盘，每轮检查后更新，包含：

控制台错误数（对比基线）、各页面加载时间和基线对比（含是否超 10% 阈值判断）、API 错误率（目标 < 1%）、关键用户流是否正常（登录/Dashboard 渲染/API 响应）。

截图存档：每轮检查的页面带标注截图保存至 .gstack/canary-reports/screenshots/，格式为 <page-name>-<check-number>.png，发现异常时额外保存告警截图。

告警通知：发现新控制台错误时立即输出告警，包含错误文件路径和行号，如 dashboard.js:142，并保存截图。

回滚决策：遇到 CRITICAL 级别问题（严重性能回归或高错误率），自动启动回滚流程，并告知你失败原因和回滚建议。

/canary 与 /land-and-deploy 验证的区别

很多人会问：/land-and-deploy 的 Step 4 不是已经做了健康检查吗？两者有本质区别：

/land-and-deploy Step 4/canary
时机部署完成的那一刻，一次性部署后持续运行（分钟级循环）
深度health endpoint + 首页 200 + 基础 smoke test多页面、控制台错误、性能趋势、用户流
是否持续否，验证通过即结束是，持续到你手动停止或时间到
能发现的问题启动即崩溃、health 端点挂掉延迟出现的 JS 报错、性能缓降、特定页面回归

有些问题只有在真实流量跑了一段时间后才会浮现，这正是 /canary 存在的意义。

使用注意事项

先有 /benchmark 基线，效果才好

/canary 使用 browse daemon 做真实 Chromium 测量，结果与 /benchmark 的历史数据对比。如果从未跑过 /benchmark，第一次 /canary 会以本次部署前的快照作为临时基线，精度相对有限。建议在项目早期就跑一次 /benchmark 建立稳定基线。

监控是阻塞式的，不要在后台忽略它

/canary 是一个持续运行的循环，在它运行期间 Claude Code session 会保持活跃状态。它不是 fire-and-forget，如果你关闭 session 监控就停了。如果你需要"无人值守"的部署后监控，目前 /canary 不适合，需要搭配其他外部监控工具（APM、Sentry 等）。

rollback 本身不会自动执行

遇到 CRITICAL 问题时，/canary 会说"Initiating rollback"并给出建议，但实际的回滚操作（如 fly rollback 或 vercel rollback）是通过 /setup-deploy 配置的平台命令执行的。确保 deploy.yml 里的平台配置和 rollback 命令是正确的，否则告警后无法自动恢复。

只检测浏览器层面的问题

/canary 使用 Chromium 做前端层面的巡检，擅长发现 JS 错误、页面加载失败、响应缓慢。但它看不到服务端日志、数据库慢查询、内存泄漏等后端问题。对于纯后端服务（如你的 Spring Boot + RocketMQ 架构），需要结合 APM/日志平台来补充监控盲区，/canary 只是其中前端可观测性的一层。

无状态页面 vs 需要登录的页面

默认情况下 /canary 访问无需认证的公开页面。如果你的核心业务页面在登录后，需要先跑 /setup-browser-cookies 导入真实 Cookie，才能让 canary 巡检到那些页面。

文档类（知识工具） ​

/document-release ​

/document-release 是发布后的文档同步工具：读取项目所有文档文件，与本次 diff 交叉对比，更新 README/ARCHITECTURE/CONTRIBUTING/CLAUDE.md 使其与实际发布的内容对齐，打磨 CHANGELOG 语气，清理 TODOS，并可选地 bump VERSION。

所属阶段

/document-release 属于 Release 收尾阶段，是 /ship 创建 PR 之后、PR 合并之前的文档层补全步骤。

/document-release 在 /ship 创建 PR 之后运行，职责是文档层：README、ARCHITECTURE、CONTRIBUTING、CLAUDE.md。它从不碰代码，不会主动 bump VERSION（需要询问确认），可以打磨 CHANGELOG 措辞但不会重新生成条目——/ship 写入的条目才是 CHANGELOG 的权威来源。

完整的工作流位置：

/autoplan → 实现代码 → /review → /ship（创建 PR）→ /document-release（文档同步）→ PR 合并 → /land-and-deploy

现在 /ship 会自动调用 /document-release，文档无需额外命令即可保持同步。

工作流程

Step 1：读取所有文档

扫描项目根目录下的全部文档文件，包括 README.md、ARCHITECTURE.md、CONTRIBUTING.md、CLAUDE.md、CHANGELOG.md、TODOS.md、VERSION 等，建立完整的文档现状画像。

Step 2：分析 diff，识别文档漂移

对 diff 进行自动化分析，识别需要更新的核心文档，找出哪些地方已经和实际发布的代码发生偏移（doc drift），然后定点更新。

Step 3：逐文件更新

针对每个发生漂移的文档文件进行精准修改：README 和 ARCHITECTURE 同步新增/变更的功能描述，CONTRIBUTING 同步变更的开发流程约定，CLAUDE.md 同步新的 Skill 路由规则或项目约定。

Step 4：CHANGELOG 语气打磨

CHANGELOG 的条目由 /ship 写入，/document-release 不重新生成，但会打磨措辞语气，确保风格一致、表达准确。

Step 5：TODOS 清理

对 TODOS.md 中已完成的项做清理或重新分类，把本次 diff 里实现了的 TODO 标记完成，把新发现的待办事项补充进去。

Step 6：VERSION bump（可选，询问确认）

VERSION 版本号的 bump 不会自动执行，会先询问确认。

Step 7：更新 PR body

如果当前存在 PR/MR，Skill 会在 PR 描述里添加或更新一个 ## Documentation 段落，包含文档 diff 预览，描述每个被修改的文件具体改了什么（例如"README.md：在 skills 表格新增了 /document-release，将 skill 总数从 9 更新到 10"）。GitHub 使用 gh pr update，GitLab 使用 glab mr update。

产出结果

主要产出是更新后的项目文档：README、ARCHITECTURE、CONTRIBUTING、CLAUDE.md 与实际发布内容保持对齐；CHANGELOG 语气一致；TODOS 清理干净；以及 PR body 里增加了文档变更的可读摘要。所有变更会作为一个 commit 推入当前分支，包含在 PR 里随代码一起 review 和合并。

使用注意事项

时机：在 /ship 之后、PR 合并之前

/document-release 的运行时机是：代码已 commit，PR 已存在或即将存在，但在 PR 合并之前。它需要 diff 作为输入来判断哪些文档需要更新，如果在 commit 之前运行，它看不到本次变更，输出会不准确。

/ship 已经自动调用，通常不需要手动跑

/ship 现在会自动调用 /document-release，文档无需额外命令即可保持同步。手动调用 /document-release 的场景是：你用了其他方式创建 PR（不经过 /ship），或者你发现 /ship 自动运行的文档更新有遗漏需要补充。

它只更新文档，从不碰代码

/document-release 的硬性约束是：永远不修改代码文件，永远不重新生成 CHANGELOG 条目（只打磨语气），不主动 bump VERSION（需要用户确认）。如果你希望它不要碰某个特定文档，可以在 session 里告诉它跳过。

与 /ship 的分工要清楚

/ship 优化的是速度，生成完整的文档审计会太慢太嘈杂。分离的设计让每个 Skill 专注：/ship 把代码送到 PR，/document-release 在合并前把文档搞准确。把两者当作一个整体来理解会更清晰——它们是 Release 流程里相邻的两步，不是替代关系。

CHANGELOG 权威来源在 /ship

/document-release 不会覆盖 /ship 写入的 CHANGELOG 内容，只做语气层面的微调。如果你发现 CHANGELOG 条目本身有内容问题（功能描述不准确、遗漏了重要变更），应该手动修改或重跑 /ship，而不是指望 /document-release 来纠正。

对于 Java 后端项目的适用性

游戏账号交易平台这样的 Spring Boot 后端项目，文档更新场景主要集中在新增 API 接口时更新 README 里的接口列表、修改了 RocketMQ 消息结构时同步 ARCHITECTURE 文档、调整了 Redis 缓存策略时同步相关说明。/document-release 对这类纯后端项目同样有效，因为它通过分析 diff 来定向更新，不会无中生有地为没有变化的部分添加内容。

/retro ​

工程经理模式。到了周末，Garry Tan 想知道这一周真正发生了什么——不是感觉，是数据。/retro 分析提交历史、工作模式和发布速度，写出一份坦诚的复盘报告。它是团队感知的：识别谁在运行这条命令，对你自己的工作给出最深入的分析，然后对每个贡献者进行具体的点评，包括称赞和成长机会。

gstack 完整生命周期的最后一个环节：

office-hours → plan → implement → review → QA → ship → land-and-deploy → retro
                                                                              ↑ 这里

测量的核心指标

计算的指标包括：提交数、代码行数（LOC）、测试比率、PR 大小、修复比率（fix ratio）。从提交时间戳中检测编程 session，找出热点文件（hotspot files），追踪发布连胜（shipping streaks），识别本周最大的一次发布。

测试健康度也是核心追踪项：总测试文件数、本周期新增测试数、回归测试提交数，以及与上周期的趋势 delta。如果测试比率降到 20% 以下，会被标记为成长机会。

官方示例输出

一次典型的 /retro 输出如下：

Week of Mar 1: 47 commits (3 contributors), 3.2k LOC, 38% tests, 12 PRs, peak: 10pm
| Streak: 47d

## Your Week
32 commits, +2.4k LOC, 41% tests.
Peak hours: 9-11pm.
Biggest ship: cookie import system (browser decryption + picker UI).
What you did well: shipped a complete feature with encryption, UI, and 18 unit tests
in one focused push...

## Team Breakdown
### Alice
12 commits focused on app/services/. Every PR under 200 LOC — disciplined.
Opportunity: test ratio at 12% — worth investing before payment gets more complex.

### Bob
3 commits — fixed the N+1 query on dashboard. Small but high-impact.
Opportunity: only 1 active day this week — check if blocked on anything.

[Top 3 team wins, 3 things to improve, 3 habits for next week]

具体产出结果

  1. 团队级周报头部（Team Header） 总提交数、贡献者数、总 LOC、测试比率、PR 数、峰值活跃时间、发布连胜天数。
  2. 个人深度分析（Your Week） 对运行命令的人给出最详细的分析——本周最大一次发布是什么、做得好在哪里、峰值编码时段。
  3. 逐人贡献分解（Team Breakdown） 每个贡献者的具体点评，包括做得好的具体事情（不是泛泛称赞）以及成长机会。
  4. 三项总结（Top 3 / Improve 3 / Habits 3） 团队本周最大的 3 个胜利、3 个需要改进的地方、以及下周值得养成的 3 个习惯。
  5. Greptile 信噪比趋势 如果配置了 Greptile，/retro 会追踪 Greptile 的准确率趋势——valid findings 比例是在提升还是下降，帮助判断自动化 code review 的质量是否在改善。
  6. 持久化 JSON 快照 每次运行会保存一份 JSON 快照到 .context/retros/，供下次运行时生成趋势对比，不只是单周数据，而是跨周的演变。
  7. 跨项目 Global 模式/retro global 模式可以跨你所有项目以及所有 AI 工具（Claude Code、Codex、Gemini）做汇总复盘，得到更完整的个人生产力视图。

使用注意事项

① 数据来源是 git 提交历史，不是任务系统/retro 的所有分析都来自 git log——提交数、时间戳、文件变更、PR 大小。如果你有很多工作没有在 git 里体现（比如大量未提交的思考时间、文档编辑等），这份报告只反映 git 可见的部分，不是完整工作的全貌。

② 团队感知依赖 git 作者信息 它"识别谁在运行这条命令"依赖于 git config 里的用户信息。如果团队成员的 git email 或 name 配置不一致，会影响各人贡献的归属分析。

③ 测试比率是健康信号，20% 是警戒线 测试比率低于 20% 会被标记为成长机会。如果你的项目里大量测试存在但命名或路径不符合常规约定，/retro 可能低估实际的测试覆盖率。这个数值是粗估，不是精确覆盖率报告（精确覆盖率在 /ship 里）。

④ Global 模式需要跨 repo 的 git 访问/retro global 要访问多个项目的 git 历史，需要在对应的工作目录或有访问权限的环境下运行。

⑤ 定期运行才能发挥趋势追踪的价值 JSON 快照持久化是为了支持跨周趋势对比。只运行一次只能得到单周数据，连续多周运行才能看到发布速度、测试健康度、团队节奏是在改善还是恶化。推荐每周固定时间跑一次，比如周五下班前或周一早上。

⑥ 它是反思工具，不会生成任务或修改代码 和 /review、/qa 不同，/retro 是纯报告类 skill，不会对代码产生任何变更。它的价值在于让你看清楚这一周到底发生了什么，为下一周的工作方向提供数据支撑，而不是自动采取任何行动。

浏览器相关（特殊能力） ​

/browse ​

/browse 是 gstack 的快速无头浏览器，用于 QA 测试和应用自测（dogfooding）。它能导航页面、与元素交互、验证状态、做前后 diff、带标注截图、测试响应式布局、表单、上传、对话框，并捕获 bug 证据。

本质上，/browse 是 gstack 里所有需要"看见页面"的 Skill 的底层基础设施，/qa、/qa-only、/canary、/design-review 都在内部通过 $B 命令调用它。

所属阶段

/browse 是一个跨阶段的基础设施层工具，不属于某个特定开发阶段，而是渗透进多个阶段：

开发阶段        → 直接调用 /browse 验证本地 dev server 的 UI 行为
QA 阶段        → /qa 和 /qa-only 在内部用 $B 命令做页面测试
Post-Deploy    → /canary 用 $B 循环巡检生产站点
设计审查阶段    → /design-review 用 $B 截图并与 DESIGN.md 对比
竞品研究        → /design-consultation 用 $B 浏览竞品截图

gstack 的 CLAUDE.md 明确规定：当需要与浏览器交互时，使用 /browse Skill 或直接通过 $B 命令运行 browse 二进制文件，绝对不要使用 mcp__claude-in-chrome__* 工具——它们速度慢、不可靠。

技术架构

/browse 不是普通的 Skill，它有独立的运行时架构：

整体是一个编译好的 CLI 二进制（Bun 编译），通过 localhost 随机端口的 HTTP 与本地 Playwright 守护进程通信，守护进程控制无头 Chromium。首次调用需约 3 秒启动，之后每条命令约 100ms，空闲 30 分钟后自动关闭。Cookies、Tab、Session 状态在调用之间持久保留。

元素引用通过 Playwright 的 Accessibility Tree 实现（@e1、@e2 等 @ref 标签），避免了 DOM 注入带来的 CSP（内容安全策略）问题。

完整命令体系

/browse 提供 50+ 条命令，按类别分为：

导航类（goto、load-html、back、forward、reload、url）；

读取类（text、html、links、forms、accessibility）；

快照类（snapshot 及其丰富的 flag）；

交互类（click、fill、select、hover、type、press、scroll、wait、viewport、upload）；

检查类（js、eval、css、attrs、is、console、network、dialog、cookies、storage、perf、inspect）；

样式类（style、cleanup、prettyscreenshot）；

视觉类（screenshot、pdf、responsive）。

其中 snapshot 是核心命令，常用 flag 包括：

-i（只显示交互元素，带 @e ref）、-D（与上一次快照做 unified diff，用于验证操作效果）、-a（带红色标注框和 ref 标签的截图）、-o <path>（指定输出路径）。

典型使用模式

登录流程测试：

$B goto https://app.example.com/login
$B snapshot -i                        # 查看所有可交互元素
$B fill @e3 "$TEST_EMAIL"
$B fill @e4 "$TEST_PASSWORD"
$B click @e5
$B snapshot -D                        # diff 确认变化
$B is visible ".dashboard"            # 断言成功
$B screenshot /tmp/after-login.png

快速健康检查：

$B goto https://yourapp.com
$B text          # 页面是否能加载？
$B console       # 有 JS 错误吗？
$B network       # 有失败请求吗？
$B js "document.title"   # 标题对吗？

产出结果

/browse 本身不产出文件，它是供其他 Skill 和用户调用的命令集，每条命令的输出是标准文本（plain text），打印到 stdout 供 Claude Code 读取。

具体的可见产物包括截图文件（PNG）、PDF 文件、响应式布局对比图（三种视口尺寸），以及控制台错误、网络请求、性能指标（perf 命令）的文本输出。

重要提示：截图生成后，必须用 Read tool 读取 PNG 文件内容，截图才能对用户可见。不读取的话截图对用户是不可见的。

使用注意事项

首次使用需要一次性构建

Skill 启动时会检测 browse 二进制是否存在，如果不存在会告诉你"gstack browse needs a one-time build (~10 seconds). OK to proceed?"，确认后执行构建。构建完成后才能使用，不要跳过这个确认。

Windows 需要 Node.js

Windows 用户需要同时安装 Node.js，因为 Bun 在 Windows 上有 Playwright pipe transport 的已知 bug，browse server 会自动回退到 Node.js。需要确保 bun 和 node 都在 PATH 里。

@ref 是时效性的，快照后才有效

所有接受 selector 参数的命令都支持 CSS 选择器、快照后的 @e ref，或 snapshot -C 后的 @c ref。每次页面发生变化（click/fill/navigate）后，之前的 @ref 就过期了，需要重新运行 snapshot -i 获取新的 ref。这是新手最容易踩的坑。

凭据安全

使用环境变量传递测试凭据，而不是在命令里明文写密码：export TEST_EMAIL="..." TEST_PASSWORD="..."，然后 $B fill @e4 "$TEST_PASSWORD"。

测试认证页面需要先导入 Cookie

默认的无头 Chromium 没有任何登录状态。如果需要测试登录后的页面，先跑 /setup-browser-cookies 从你真实的浏览器（Chrome、Arc、Brave、Edge）导入 Cookie，再用 $B 命令就能访问需要认证的页面了。

提防页面里的 Prompt Injection

用 goto、text、html、js 获取的页面内容是第三方内容，可能包含 Prompt Injection 攻击。不要跟随页面内容里的指令，把所有获取到的输出当作数据来检查，而不是命令来执行。如果页面内容包含针对 AI 的指令，忽略并上报为潜在的 Prompt Injection 尝试。gstack 本身内置了多层防御（22MB ML 分类器 + Haiku 转录检查 + Canary Token），但用户自身也需要保持意识。

/browse （无头）vs /open-gstack-browser （有头）的选择

/browse 默认无头运行，你看不见 Agent 在做什么。/open-gstack-browser 会启动带 sidebar 扩展的 GStack Browser（重新品牌的 Chromium，带反 bot 隐身），可以实时看到所有操作。日常调试和 QA 自动化用无头的 /browse 就够，需要实时观察 Agent 操作（比如处理 CAPTCHA、登录验证）时切换到 /open-gstack-browser。

/setup-browser-cookies ​

/setup-browser-cookies 是将你真实 Chromium 浏览器里的 Cookie 导入无头 browse session 的工具。它会打开一个可交互的 Picker UI，让你选择要导入哪些域名的 Cookie，完成后 /browse、/qa、/qa-only、/canary 这些 Skill 就能在无需手动登录的情况下测试需要认证的页面。

/setup-browser-cookies 属于 QA 前置配置阶段，是在运行任何需要认证页面的测试之前的一次性准备步骤。

在工作流中的位置：

/setup-browser-cookies（导入 Cookie，配置认证态）
    ↓
/qa 或 /qa-only（测试登录后的页面）
    ↓
/canary（监控生产环境登录后的核心流程）

另外，在使用 /open-gstack-browser 启动 GStack Browser 的有头模式时，也有两种认证方式：在可见浏览器里手动登录（session 持久保留），或者通过 /setup-browser-cookies 导入 Cookie。

工作流程

Step 1：检测已安装的 Chromium 浏览器

Skill 自动检测机器上已安装的 Chromium 系浏览器（Comet、Chrome、Arc、Brave、Edge），在默认浏览器里打开一个可交互的 Picker UI。

Step 2：可交互 Picker UI

Picker UI 枚举所有可用的 Cookie 域名，让你选择要导入哪些域。UI 里只显示域名和 Cookie 数量，从不显示 Cookie 的具体值。选完后告诉 Claude "done"，它就继续执行后续步骤。

如果你直接指定了域名（如 /setup-browser-cookies ``github.com），则跳过 UI，直接静默导入该域名的 Cookie。

Step 3：解密与注入

Cookie 值在内存中通过 PBKDF2 + AES-128-CBC 解密，加载进 Playwright 的浏览器上下文，永远不会以明文形式写入磁盘。Picker UI 也不会展示 Cookie 值，只显示域名和数量。

Step 4：macOS Keychain 授权

在 macOS 上，每种浏览器第一次导入时会触发 Keychain 对话框，需要点击 "Allow" 或 "Always Allow"。在 Linux 上，v11 版 Cookie 可能需要 secret-tool / libsecret 访问权限；v10 版 Cookie 使用 Chromium 的标准回退密钥。

安全设计细节

这是 /setup-browser-cookies 最值得关注的部分，gstack 对此做了相当严格的设计：

数据库只读访问：gstack 把 Chromium Cookie 数据库复制到临时文件后以只读方式打开（避免与正在运行的浏览器产生 SQLite 锁冲突），从不修改你真实浏览器的 Cookie 数据库。

密钥缓存是 per-session 的：Keychain 密码和派生的 AES 密钥缓存在内存里，仅在 browse server 的生命周期内有效。server 关闭（空闲超时或显式停止）后，缓存随之消失。

日志里没有 Cookie 值：控制台、网络、对话框的日志里永远不包含 Cookie 值。cookies 命令输出的是 Cookie 元数据（域名、名称、过期时间），但值是被截断的。

浏览器注册表是硬编码的：支持的浏览器列表（Comet、Chrome、Arc、Brave、Edge）是硬编码的，数据库路径从已知常量构建，不接受用户输入，防止路径注入。Keychain 访问使用 Bun.spawn() 的显式参数数组，不是 shell 字符串拼接，防止 shell 注入。

产出结果

/setup-browser-cookies 本身不产出文件，它的产出是无头 browse session 里注入的认证状态。运行完成后：

  • 无头 Chromium 的 Playwright 上下文里有了你选择的域名对应的有效 Cookie
  • 后续的 $B goto ``https://your-app.com/dashboard 就像在真实浏览器里一样直接进入登录后的页面
  • /qa、/qa-only、/canary 等 Skill 都可以直接测试需要认证的页面流程

运行时会显示一份导入摘要，例如：

Imported cookies for 3 domains:
- yourapp.com: 12 cookies
- api.yourapp.com: 4 cookies
- auth.yourapp.com: 6 cookies

使用注意事项

需要 browse 二进制先构建好

Skill 启动时检测 browse 二进制是否存在，如果不存在会提示需要一次性构建（约 10 秒）。Cookie Picker 复用 browse server 的同一端口，不需要额外进程。

macOS 专属的完整支持

官方完整支持的是 macOS Keychain 作为凭据存储。Linux（GNOME Keyring/kwallet）和 Windows（DPAPI）在架构上是可行的，但目前尚未实现。如果你在 Linux 上使用，只有 v10 版 Cookie 能通过标准回退密钥解密，v11 版需要额外的 libsecret 配置。

Cookie 的生命周期与 browse server 绑定

导入的 Cookie 存在于内存里的 Playwright 上下文中，和 browse server 进程的生命周期一致。browse server 默认空闲 30 分钟后自动关闭，关闭后 Cookie 也随之消失。下次运行 /qa 或 /canary 时，如果 server 已经重启，就需要重新运行 /setup-browser-cookies。这不是 bug，是有意为之的安全设计，避免认证状态无限期地留在磁盘上。

实际浏览器的 Cookie 需要是有效的

/setup-browser-cookies 是"搬运"你浏览器里当前已有的登录态，不是替代登录过程。如果你的真实浏览器里对某个站点的 session 已经过期，导入进来的 Cookie 也是过期的，/qa 测试时同样会被重定向到登录页。确保在运行 /setup-browser-cookies 之前，先在真实浏览器里确认目标站点是已登录状态。

选择性导入，不要全量导入

Picker UI 让你按域名选择，不要习惯性地全选。只导入你 QA 测试实际需要的域名。一方面减少内存占用，另一方面避免把无关站点（尤其是金融、个人账户类）的 Cookie 放入一个 AI 控制的浏览器 session，降低潜在风险。

与 $B handoff 的使用场景区分

如果你运行 /qa 中途碰到需要 MFA、CAPTCHA 或二次验证的情况，那是 $B handoff 的场景——Agent 遇到无法自动处理的认证墙时，会打开可见浏览器，让你手动解决，解决后告诉 Agent "done"，它会继续。/setup-browser-cookies 是会话开始前的批量认证配置，$B handoff 是会话运行中的单次人工介入，两者定位不同，按需选用

我注意到 README 里提到了 /connect-chrome 这个命令，但详细说明不多。让我直接看这个文件的内容。关键信息已经找到了。再看一下 open-gstack-browser 的内容，因为 connect-chrome 就是它的符号链接。信息已经非常充分了，可以综合回答了。

已经把 connect-chrome 的来龙去脉搞清楚了，以下是完整分析。

/connect-chrome & /open-gstack-browser ​

/connect-chrome 本质上是一个别名（向后兼容的符号链接），指向 /open-gstack-browser

在 setup 脚本中有这样一段注释：# Backwards-compat alias: /connect-chrome → /open-gstack-browser，然后通过 ln -snf "gstack/open-gstack-browser" "$_OGB_LINK" 将其创建为软链接。这意味着调用 /connect-chrome 和调用 /open-gstack-browser 效果完全等价，前者只是为了兼容旧版本用户的使用习惯保留下来的入口。

/open-gstack-browser 会启动 GStack Browser，这是一个 AI 控制的 Chromium 浏览器，内置侧边栏扩展，具备反反爬虫隐身功能和自动模型路由能力。像 Google、NYTimes 这样的网站也可以正常运行而不触发验证码。菜单栏显示的是"GStack Browser"而不是"Chrome for Testing"，用户正常的 Chrome 完全不受影响。$B disconnect 可以切回无头模式，浏览器窗口保持打开期间不会有空闲超时。

侧边栏里有一个 Claude 实例负责控制浏览器，并自动路由到合适的模型：Sonnet 处理导航和操作（点击、跳转、截图），Opus 负责阅读和分析（总结、找 Bug、描述内容）。

按照 gstack 的 Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect 流程，/connect-chrome（即 /open-gstack-browser）归属于 Test（测试） 阶段，是 /qa 流程的底层基础设施。典型用法是在 /qa 执行真实浏览器测试前，先用它建立一个有头浏览器会话，方便人工观察和处理登录态等问题。

执行后会得到：

一个处于运行状态的 Chromium 有头浏览器窗口，带有 GStack 侧边栏扩展。侧边栏中可以用自然语言驱动 Claude 执行浏览器操作，比如"截图这个页面"、"填写这个表单"、"遍历列表提取价格"等。此外，侧边栏还配备了分层的 Prompt 注入防御机制：一个 22MB 的本地 ML 分类器扫描每个页面和工具输出，Haiku 的转录校验对整段对话进行投票，随机金丝雀 token 捕获 session 劫持尝试，且需要两个分类器同时判定才触发拦截以防止误报。侧边栏头部有一个绿/黄/红状态盾牌图标。

注意事项

依赖方面： 首次使用 browse 功能需要一次性构建，大约 10 秒。需要 Bun 运行时，如果未安装脚本会自动安装，但会校验安装脚本的 SHA256 哈希以确保安全。

MCP 工具冲突： 绝对不要使用 mcp__claude-in-chrome__* 相关工具，它们又慢又不稳定。gstack 明确在 CLAUDE.md 里写入了这条禁令，两套浏览器方案不能混用。

Token 开销： gstack 选择编译为二进制、纯文本输入输出的方式，而不是走 MCP 协议，原因在于 MCP 的协议帧在一次 20 条命令的浏览器会话中会白白消耗 3 到 4 万个 token。

遭遇 CAPTCHA / MFA 的处理： 遇到验证码、登录墙或 MFA 时，用 $B handoff 可以打开一个可视 Chrome，并带着所有 cookies 和标签页跳转到当前页面，手动处理完毕后告知 Claude，再用 $B resume 从原处继续。如果 AI 连续失败 3 次，它自己也会建议触发这个移交流程。

认证 session 的两种方式： 要么在有头浏览器里手动登录一次（session 会持久保留），要么用 /setup-browser-cookies 从本机 Chrome/Arc/Brave/Edge 导入 cookies。

命名注意： 在启用了 --prefix 模式的安装里，命令名会变为 /gstack-connect-chrome，这一点在脚本里有明确处理，不同团队的安装配置可能不同。

安全类 ​

/guard ​

/guard 是 gstack 的全量安全模式（Full Safety） ，一条命令同时激活 /careful 和 /freeze 两套机制，专为接触生产环境或调试线上系统设计。

两套机制各自负责不同的防护维度：

/careful 负责在破坏性命令执行前发出警告（rm -rf、DROP TABLE、force-push），是一个软性拦截（Warning）；/freeze 则把文件编辑硬性锁定在单一目录内，是一个硬性阻断（Hard Block），而不仅仅是警告。

这套机制通过 Claude Code 的 PreToolUse hooks 实现，完全透明，仅作用于当前 session，无需任何配置文件。

/guard 激活后，session 中同时运行着两层拦截：命令执行层（bash 层面）和文件系统写入层（Edit/Write 工具层面），把"误执行危险命令"和"误改不相关代码"这两个独立风险同时堵死。

和 /careful 一样，/guard 是横跨全流程的 Power Tool，没有固定阶段归属，但根据设计意图有两个高频场景：

生产环境操作时使用，是"触碰 prod 或调试线上系统"时的最大安全保障。在 Ship → Reflect 阶段（部署、回滚、线上排查）最为关键，此时一个误操作的代价远高于开发阶段。

在并行 sprint 场景下（同时运行多个 Claude Code session），也适合在每个 session 启动时加上 /guard，防止不同 session 的写操作相互干扰。

产出结果

/guard 激活后，session 具备以下两类产出：

一是命令警告流。每当 AI 准备执行破坏性 Bash 命令时，会在执行前暂停并向你确认，常见构建产物清理（rm -rf node_modules、dist、.next 等）在白名单内不触发警告，日常工作不受打扰。

二是文件写入的硬性边界。/freeze <目录> 部分生效后，所有 Edit 和 Write 操作在指定目录外都被直接阻断，而不仅仅是弹出警告。比如 /guard src/billing 之后，AI 只能修改 src/billing 目录内的文件，其他任何地方都碰不了。

三个安全 skill 形成梯度：

/careful 只管命令层警告；/freeze 只管文件写入的硬性锁定；/guard 是两者合体。/unfreeze 解除目录边界，但 hooks 仍驻留 session，执行后再调用 /freeze 可重新设立新边界。

使用注意事项

激活时需要指定目录： /guard 内部包含 /freeze，后者需要一个目录路径参数。建议写成 /guard src/payment 这样明确指定要保护的工作范围，否则 /freeze 部分的覆盖区域不明确。

仅限当前 session 有效： PreToolUse hooks 是 session 级别的，关掉 Claude Code 重开后自动失效，生产操作前每次都需要重新激活。

警告可以 override，锁定不可以： /careful 部分的命令警告在你确认后可以放行，但 /freeze 部分是硬性阻断，没有 override 选项——要改边界外的文件，只能先 /unfreeze，改完再 /freeze。

/investigate 不会自动激活 /careful ： /investigate 在调试时会自动 freeze 到被调试的模块，但不会自动加命令级别的警告。如果在线上系统调试，需要手动加 /guard 而不只是依赖 /investigate 自带的目录锁定。

并行 session 下优先用 /guard 而非单独 /careful ： 多个 session 同时运行时，某个 session 的 AI 可能因为上下文漂移而误写其他模块，/careful 挡不住这个问题，只有 /freeze（或 /guard）的硬性边界才能防范跨目录的意外写入。

/careful ​

/careful 是一个 安全护栏（Safety Guardrails） 工具——在执行任何破坏性命令之前发出警告，包括 rm -rf、DROP TABLE、force-push、git reset --hard 等。所有警告都可以被人工覆盖（override）。

它通过 Claude Code 的 PreToolUse hooks 实现拦截——完全透明、仅作用于当前 session，无需任何配置文件。

每一条 Bash 命令在执行前都会被检测，对照已知危险模式进行匹配。常见构建产物的清理操作（如 rm -rf node_modules、dist、.next、pycache、build、coverage）被列入白名单，不会触发误报。

本质上是一个拦截层，不是访问控制，不会阻止你操作——它在有风险的命令执行之前插入一个"你确认吗"的停顿，让 AI 不会在没有人类确认的情况下盲目执行高风险操作。

在 gstack 的 Think → Plan → Build → Review → Test → Ship → Reflect 流程中，/careful 是一个横跨全程的 Power Tool（安全层） ，没有固定归属于某一阶段。它可以在任意阶段激活：

/guard（即 /careful + /freeze 的组合）特别适用于触碰生产环境或调试线上系统的场景。/investigate 在调试时会自动激活 /freeze（目录级锁定），通常也会配合 /careful 使用。

产出结果

/careful 的产出是警告提示（Warning） ，而不是硬性阻断（Hard Block）。相比之下，/freeze 是硬性阻断文件编辑，两者有本质区别：/careful 是告警，/freeze 才是锁死。

具体来说，session 中的每条高风险 Bash 命令在执行前都会收到一次确认提示，由人工判断是否放行。白名单内的清理命令（如删 node_modules）不在此列，避免日常工作被打扰。

三个安全相关的 skill 形成了一个层级体系：

/careful 负责破坏性命令警告，/freeze 把文件编辑限制在单一目录并硬性阻断范围外的写操作，/guard 是两者的合体，一次激活全部安全措施，适合生产环境操作。/unfreeze 解除 /freeze 的边界，但 hooks 仍然保留在 session 中，只是放开所有路径，需要再次 /freeze 才能重新设立边界。

使用注意事项

激活方式很灵活： 不仅可以输入 /careful 命令，也可以直接说"be careful"或"进入安全模式"，gstack 的技能路由会自动识别并调用它。

作用范围仅限当前 session： /careful 通过 PreToolUse hooks 工作，这些 hooks 是 session 级别的，退出 Claude Code 再重进就失效，每次需要保护时都要重新激活。

是护栏，不是门禁： 所有警告都可以被覆盖（override）。它的设计哲学是"事故预防"而不是"访问控制"，不要指望它能替你强制执行权限策略。

单独用不够时升级到 /guard ： 如果场景是接触生产数据库、调试线上问题，或者在并行 session 中操作共享资源，应该直接用 /guard 而不是单独的 /careful，因为后者不限制文件编辑范围，AI 仍然可能悄悄改动不相关的代码。

与 /investigate 配合： 如果你在用 /investigate 调试某个模块，该 skill 会自动对编辑目录上 /freeze，但不会自动加 /careful，如果同时想要命令级拦截，需要手动激活。

/freeze ​

/freeze 通过 Claude Code 的 PreToolUse hook 把所有文件编辑（Edit 和 Write 工具）锁定在指定目录内，边界外的修改请求会被硬拒绝（hard deny），而不是警告后等待确认。这是调试时防止 Claude 意外"修复"不相关代码的事故预防机制。

/freeze 属于 安全防护（Safety Guardrails）层，是一个横跨所有阶段、按需激活的编辑范围控制工具，不属于特定的开发流程阶段。

在 gstack 的安全三件套里，三个 Skill 的关系如下：

/careful   →  拦截破坏性命令（rm -rf、DROP TABLE、force-push）
/freeze    →  锁定文件编辑范围到指定目录
/guard     →  /careful + /freeze 同时激活（最高安全级别）

/investigate 在调试时会自动激活 /freeze，自动检测被调试的模块并把编辑范围锁定到那个目录，不需要用户手动运行。

工作原理

底层机制：PreToolUse Hook

/freeze 和 /unfreeze 通过 Claude Code 的 PreToolUse hook 实现——透明、session 级作用域、无需配置文件，对现有工作流零干扰。

状态存储

freeze 的边界目录路径存储在 ~/.claude/freeze-dir.txt（或 $CLAUDE_PLUGIN_DATA/freeze-dir.txt）状态文件里。PreToolUse hook 在每次 Edit/Write 工具调用之前读取这个文件，判断目标路径是否在允许范围内。

执行逻辑

用户说 "帮我修复 src/billing 里的 bug"
    ↓
/freeze src/billing（写入 freeze-dir.txt）
    ↓
Claude 尝试编辑 src/billing/InvoiceService.java → 允许
Claude 尝试编辑 src/auth/UserService.java     → 硬拒绝
Claude 尝试编辑 src/payment/PayController.java → 硬拒绝

/freeze 没有文件类产出，它的产出是会话级的行为约束：

在 freeze 激活期间：

  • 目录边界内的 Edit/Write：正常执行
  • 目录边界外的 Edit/Write：立即被 PreToolUse hook 硬拒绝，并告知原因
  • 读取类工具（Read、Grep、Glob）：不受限制，仍可读取任意路径（只锁写，不锁读）

运行时输出示例：

Freeze boundary set: src/billing
All Edit and Write operations outside this path are now blocked.

Safety 三件套对比

Skill机制拦截方式典型场景
/carefulPreToolUse hook警告 + 等待确认，可 override生产环境操作、跑破坏性命令时
/freezePreToolUse hook硬拒绝，不可 override调试特定模块，防范围扩散
/guard两者同时激活两种拦截都生效最高安全，生产环境调试

/careful 和 /freeze 的核心区别：/careful 是警告门控，你可以说 "proceed" 继续执行；/freeze 是硬拒绝，没有 override，要解除必须主动跑 /unfreeze。

/unfreeze 清除 /freeze 设置的边界，允许所有目录的编辑恢复正常。但注意：hook 本身仍然在 session 里保持注册状态，只是因为状态文件不存在而放行所有请求。如果想再次设边界，直接跑 /freeze <目录> 即可，不需要重新注册 hook。

使用注意事项

这是硬拒绝，没有 override

/careful 的警告可以被 "proceed" 或 "yes" 覆盖，但 /freeze 的边界外拒绝没有 override 机制。如果 Claude 在修复过程中需要修改边界外的文件（比如一个 bug 的修复链路跨了两个模块），必须先跑 /unfreeze，再扩展边界重新 /freeze，或者干脆 /unfreeze 后手动审查改动。

只锁写，不锁读

/freeze src/billing 只阻止对 src/billing/ 以外路径的写入，不阻止读取。Claude 仍然可以 Read、Grep、Glob 任意文件来理解上下文，这是有意为之——调试通常需要跨模块阅读来理解依赖关系，但实际修改应该严格在目标模块里。

/investigate 会自动激活，无需手动跑

使用 /investigate 调试 bug 时，它会自动检测正在调试的模块并 freeze 到那个目录。如果你已经在用 /investigate，不需要额外手动跑 /freeze——除非你想指定一个与 /investigate 自动检测不同的目录范围。

session 结束后自动失效

/freeze 的作用域是当前 Claude Code session。session 结束后，hook 注册消失，状态文件会随之清理，下次开新 session 不会继承上次的 freeze 边界。不需要担心"忘了 unfreeze 影响下次使用"的问题。

freeze 边界是单个目录

/freeze 目前只支持指定单个目录路径作为边界，不支持多路径白名单或 glob 模式。如果你的修复涉及两个相关模块（如游戏账号平台的 src/trade/ 和 src/account/），只能选择其中一个，或者 /unfreeze 后换成 /careful 模式，用警告代替硬拒绝。

与 /guard 的选择

生产环境调试时，推荐直接用 /guard 而不是单独跑 /freeze——它同时激活了 /careful（拦截破坏性命令）和 /freeze（锁定编辑范围），是最完整的安全组合，一条命令搞定。

/unfreeze ​

/unfreeze 清除 /freeze 设置的编辑边界，让所有目录的文件编辑恢复正常。

与 /freeze 相同，属于安全防护层，是 /freeze 的配套解除命令，随时可调用。

工作原理

实现非常简单：读取 $CLAUDE_PLUGIN_DATA/freeze-dir.txt（或 ~/.gstack/freeze-dir.txt），如果存在就删掉它并告知之前锁定的路径；如果不存在就提示"没有设置任何 freeze 边界"。

无文件类产出，仅输出运行时状态消息：

Freeze boundary cleared (was: src/billing). Edits are now allowed everywhere.

或：

No freeze boundary was set.

使用注意事项

Hook 仍然在 session 里保持注册

运行 /unfreeze 后，/freeze 的 PreToolUse hooks 仍然在 session 里保持注册状态，只是由于状态文件不存在而放行所有请求。这对用户完全透明，不需要任何额外操作。

想重新设边界直接跑 /freeze <新目录>

/unfreeze 后如果想切换到一个新的边界目录，直接跑 /freeze <新路径> 即可，不需要重新注册 hook。

session 结束后自动清理

freeze/unfreeze 的状态是 session 级的，session 结束后状态文件自动清理，不会影响下一次会话。所以如果你忘了跑 /unfreeze 而直接关闭 session，下次开新 session 时边界已经自然消失了。

触发词

使用场景包括"unfreeze"、"unlock edits"、"remove freeze"、"allow all edits"，当你想在不结束 session 的情况下扩大编辑范围时使用。

补充类 ​

/pair-agent ​

/pair-agent 是跨厂商多 AI Agent 共享浏览器的协调工具：你在 Claude Code 里运行一条命令，GStack Browser 窗口打开，Skill 打印出一块连接指令，把这块指令粘贴进另一个 Agent 的 chat，对方就能在同一个浏览器里获得独立的 Tab，各自并行工作，互不干扰。

/pair-agent 属于多 Agent 协作层，是一个横跨所有阶段的能力扩展工具，不属于某个特定的开发流程阶段。它解决的问题是：当你有多个不同厂商的 AI Agent 需要同时操作浏览器时，如何安全、有组织地共享同一个浏览器实例。

典型使用场景：

Claude Code（主 Agent）  →  /pair-agent  →  GStack Browser 启动
                                                ↓
                              其他 Agent（OpenClaw / Codex / Hermes / Cursor）
                              粘贴 pair block → 各自独立 Tab → 并行浏览

工作原理与认证流程

双监听器架构（Dual-Listener）

/pair-agent 激活 ngrok tunnel 时，browse daemon 会绑定两个独立的 HTTP socket：本地监听器（127.0.0.1:LOCAL_PORT，完整命令面，永远不对外转发）和 Tunnel 监听器（127.0.0.1:TUNNEL_PORT，只开放限定白名单）。ngrok 只转发 Tunnel 端口。

Tunnel 监听器只开放三个路径：/connect（配对握手，无需 auth + 有速率限制）、/command（仅限 Scoped Token + 17 条浏览器驱动命令白名单）、/sidebar-chat。其他所有路径一律返回 404。

配对握手流程（Pairing Ceremony）

整个连接过程是：GStack Browser 启动 → Skill 打印包含 SESSION_ID、TOKEN、URL 的 Pair Block → 你把这段 block 粘贴进另一个 Agent 的 chat → 对方用一次性 Setup Key 换取 Session Token → 创建独立的浏览器 Tab → 开始独立浏览。

同机与远程两种路径

同机 Agent（比如同一台 Mac 上的 Codex CLI 和 Claude Code）走零摩擦捷径，直接把凭据写入文件系统，无需 ngrok。远程 Agent（完全不同机器）则通过 ngrok tunnel 连接，只要 ngrok 已安装就会自动启动 tunnel。

产出结果

可见产物：Pair Block 指令

---BEGIN PAIR BLOCK---
SESSION_ID: abc-123
TOKEN: scoped_token_xyz
URL: http://localhost:9222
---END PAIR BLOCK---

运行时产物：多 Agent 共享浏览器视图

你在 GStack Browser 里能看到多个 Tab：Claude Code 用的 Tab、另一个 Agent 用的 Tab，每个 Agent 各自独立工作，你实时观察所有操作。

安全日志

Tunnel 面的所有拒绝请求（路径不在白名单、Root Token 尝试走 tunnel、缺少 Scoped Token、命令不在 17 条白名单里）都异步写入 ~/.gstack/security/attempts.jsonl，包含时间戳、来源 IP、路径、方法，速率上限 60 条/分钟。

安全设计细节

这是 /pair-agent 最核心的技术价值：

Scoped Token：其他 Agent 拿到的是权限受限的 Scoped Token，而不是 Root Token。Root Token 走 Tunnel 直接返回 403。Scoped Token 只能操作该 Agent 自己的 Tab。

Tab 隔离：每个 Agent 在各自独立的 Tab 里操作，无法访问其他 Agent 的 Tab 内容，也无法干扰其他 Agent 的操作。

速率限制：Tunnel 接入有速率限制，防止被恶意调用或意外触发大量请求。

物理端口隔离：安全边界来自物理端口分离，而不是请求头检测（x-forwarded-for、origin 等头部检测不可靠，因为 ngrok 行为会变化，本地代理也能添加这些头）。Tunnel 调用者无法访问 /health 或 /cookie-picker，因为这些路径根本不存在于 Tunnel socket 上。

注意事项

ngrok 是远程连接的前置条件

同机 Agent 不需要 ngrok，直接写凭据到文件系统。但如果目标 Agent 在另一台机器上（比如云端的 Codex 环境），需要本地已安装 ngrok 且账号已认证，/pair-agent 会自动检测并启动 tunnel，检测不到 ngrok 则只能支持同机模式。

有一个已知 Bug 已修复：tunnel 15 秒掉线

之前版本里 pair-agent 的 tunnel 会在 15 秒后断开，原因是 browse server 在监控父进程 PID，CLI 退出后 server 会自行终止。现已修复：pair-agent session 会禁用父进程看门狗，server 和 tunnel 保持存活直到你显式停止。如果你在用旧版本遇到此问题，/gstack-upgrade 更新即可。

17 条命令白名单限制了 Scoped 能力

配对的 Agent 通过 Tunnel 只能执行 17 条浏览器驱动命令（goto、click、fill、screenshot 等基础操作），无法调用需要 Root Token 的完整命令面（如 cookies 命令、/cookie-picker、/inspector 等敏感操作）。这是有意的设计，防止配对的外部 Agent 访问到本地浏览器的敏感数据。

Pair Block 是一次性的

Pair Block 里的 Setup Key 是 one-time 的，用一次就失效。如果粘贴进另一个 Agent 后连接失败，需要重新跑 /pair-agent 生成新的 Pair Block。不要把 Pair Block 存下来反复使用。

你是监控者，也是协调者

/pair-agent 不是让 Agent 完全自主协作——它是"你能看到所有人在做什么"的可观测多 Agent 模式。GStack Browser 有头模式让你实时看到每个 Agent 的操作。如果某个配对的 Agent 做了你不认可的事，你随时可以关掉对应 Tab 或终止 tunnel。

敏感数据的隔离

配对的外部 Agent 无法访问 /cookie-picker 和 /health（都在本地监听器，不在 Tunnel 上），因此它无法窃取你浏览器里的 Cookie。但它能看到它自己 Tab 里的所有页面内容，包括那个 Tab 里渲染的任何 HTML，所以不要让配对的 Agent 的 Tab 里加载含敏感数据的页面（如你的内部后台系统）。

/context-restore ​

/context-restore 是 gstack 的会话状态恢复工具，是 /context-save 的对应另一半。当 Claude Code 崩溃、上下文切换、或者你换了一个新 session 继续之前的工作时，用它把 AI 拉回到之前中断的状态，快速重建"我们在哪、做了什么、还剩什么"这三个关键问题的答案。

/context-restore 读取两类来源来重建 session 状态：一是 /context-save 写入的 markdown 文件，存放在 ~/.gstack/projects/$SLUG/checkpoints/；二是当前分支上 WIP commits 里的 [gstack-context] 块，这是 continuous checkpoint mode 下自动写入 git log 的结构化数据。

这两条轨道并行运行，互相补充：markdown 文件是显式保存点，git log 里的 WIP commits 是 continuous mode 的隐式记录流。

[gstack-context] 的数据结构

要理解 /context-restore 能恢复什么，先要看它读的原始数据长什么样：

每个 WIP commit 的结构是：

WIP: <简洁描述本次变更>
[gstack-context]
Decisions: <本步骤做的关键决策>
Remaining: <逻辑单元里还剩什么>
Tried: <值得记录的失败方案>（无则省略）
Skill: <正在运行的 skill 名>
[/gstack-context]

/context-restore 解析当前分支上所有 WIP commits 的这些块，把它们串联成完整的推理线索。

/context-restore 是横跨全流程的基础设施 skill，没有固定阶段归属，但有非常明确的两个触发场景：

一是会话中断后重新开始，在崩溃、网络中断、或主动关闭 Claude Code 之后重开 session，第一件事就是 /context-restore，让新 session 快速获知前一个 session 的决策记录和待完成工作。二是在 10-15 个并行 sprint 场景中切换工作流，从一个分支上的任务切换到另一个分支时，用 /context-restore 快速恢复对应分支的上下文，不需要重新读代码才能记起"上次在做什么"。

产出结果

执行 /context-restore 后，Claude 会综合所有可用来源，向你报告当前状态的完整摘要，包括：已完成的工作（哪些文件被修改、哪些功能完成）、当前仍未解决的问题或待完成的任务（Remaining 字段）、之前尝试过但失败的方案（Tried 字段，避免重复走弯路）、正在执行的 skill 名称（Skill 字段）、以及相关的关键决策记录（Decisions 字段）。

会话状态以可读的纯文本 markdown 格式保存在 ~/.gstack/projects/$SLUG/checkpoints/，可以在任何编辑器里打开，也可以在机器间传递。

与整个 checkpoint 体系的关系

/context-restore 是这个体系的消费侧，另外两个组成部分是：/context-save（手动显式保存点），以及 continuous checkpoint mode（gstack-config set checkpoint_mode continuous，自动在每个完成的逻辑单元后写入 WIP commit）。

与这个体系形成闭环的还有 /ship：在发 PR 前，/ship 通过 git rebase --autosquash 把所有 WIP commits 过滤压缩成干净的 bisectable commits，这样最终 PR 里看不到中间过程的 WIP 记录，但 /context-restore 在此之前一直可以读取这些记录。

注意事项

/context-restore 能恢复的内容取决于之前保存了什么。 如果之前用的是默认的 explicit checkpoint mode（不自动写 WIP commits），且没有手动运行过 /context-save，那 /context-restore 能恢复的内容就很有限——只有 git 历史和 CLAUDE.md 等文件可以读取，但没有结构化的决策记录。如果想让 /context-restore 真正有价值，需要提前开启 continuous checkpoint mode 或养成用 /context-save 的习惯。

continuous checkpoint mode 默认只写本地，不触发 CI。 Push 是 opt-in 的，默认不推送到远程，因为推送 WIP commits 可能触发 CI、部署、或暴露尚未完成的代码。只有设置 checkpoint_push=true 时才会 push。如果在并行 sprint 场景（多台机器或多个 Conductor workspace）下希望 /context-restore 能跨机器使用，需要显式开启 push。

WIP commits 不应该有已知失败的测试。 continuous mode 下的规则是：不能在测试已知失败的状态提交，不能在文件编辑到一半时提交，永远不能用 git add -A，只 stage 你有意修改的文件。违反这些规则的 WIP commit 会产生误导性的上下文，让 /context-restore 恢复出错误的"当前状态"。

/ship 会清理 WIP commits，之后就读不到了。 /ship 运行后会 filter-squash 所有 WIP commits，PR 里只剩下干净的提交记录。如果你在 /ship 之后还想知道当时的决策过程，唯一的参考就是 markdown checkpoint 文件，WIP commits 已经不在了。

激活触发词包括自然语言。 路由规则里，"resume"、"restore"、"where was I"这类短语都会自动触发 /context-restore，不需要精确记住 skill 名称。

/learn ​

/learn 是 gstack 的记忆管理界面——让你看到、搜索、修剪和导出 gstack 跨 session 自动积累的项目级知识库。

它管理 gstack 跨 session 学到的项目特定模式、陷阱和偏好，这些 learnings 随 session 累积，使 gstack 对你的代码库越来越熟悉。

理解 /learn 的关键在于搞清楚整套学习机制的工作方式：gstack 的每个 skill（/review、/office-hours、/qa、/investigate 等）在完成工作流后都会自动向 gstack-learnings-log 写入发现，/learn 是查阅和管理这个知识库的唯一入口。

数据结构

每条 learning 的 JSON 结构包含：skill（来源 skill 名）、type（类型）、key（短键名）、insight（描述）、confidence（置信度 1-10）、source（来源方式）、files（关联文件路径列表）。类型分为六种：pattern（可复用方案）、pitfall（反模式/不该做的事）、preference（用户明确偏好）、architecture（架构决策）、tool（库/框架洞察）、operational（项目环境/CLI/工作流知识）。来源分为四种：observed（AI 在代码中发现）、user-stated（用户明确告知）、inferred（AI 推断）、cross-model（Claude 和 Codex 双方都认同）。置信度规则：代码中验证的 observed 模式是 8-9 分，不确定的推断是 4-5 分，用户明确陈述的偏好是 10 分。files 字段记录关联文件路径，用于过期检测——如果这些文件被删除，该条 learning 会被标记为可能过时。

各 skill 如何自动写入 learnings

每个 skill 完成工作流后，如果发现了持久的项目特性或命令修正，且这个发现"能在未来 session 中节省 5 分钟以上"，就会调用 gstack-learnings-log 写入记录。不记录显而易见的事实或一次性瞬态错误（网络抖动、速率限制）。

还有一类特殊记录：当第一性原理推理与传统做法相悖时，会产生"Eureka"洞察，写入 ~/.gstack/analytics/eureka.jsonl，这些洞察代表真正的架构发现，会在后续 review 中被主动提及。

learnings 如何被其他 skill 消费

这是整个机制的价值所在。每个 skill 在开始分析前都会先调用 gstack-learnings-search 检索相关 learnings：

当某条 review 发现与历史 learning 匹配时，会在输出中明确展示："Prior learning applied: [key] (confidence N/10, from [date])"，让复利效应对用户可见——gstack 正在越来越了解你的代码库。

/learn 是横跨全流程的基础设施 skill，没有固定阶段归属，但有两个典型使用时机：

在 Reflect（回顾） 阶段，即 /retro 之后，用来审查本轮 sprint 积累了哪些新知识，清理可能过时的条目。在新 session 开始前，快速了解 gstack 对当前项目掌握了哪些背景，判断是否需要补充关键偏好或删除错误推断。

产出结果

运行 /learn 后的典型输出示例：展示项目的 23 条 learnings（14 条高置信度、6 条中等、3 条低置信度），列出顶部模式如"API 响应总是包在 { data, error } 信封里 [9/10]"、"测试使用 test/support/factories.ts 的工厂辅助函数 [8/10]"、"所有 DB 查询通过 repository 模式，从不直接访问"，并列出 3 条可能过时的条目（引用文件已被删除），询问是否要修剪。

具体来说，/learn 提供四项操作能力：查看（列出全部 learnings，按置信度分组）、搜索（按关键词检索特定模式）、修剪（清除关联文件已不存在的过时条目）、导出（将 learnings 输出为可共享格式用于团队同步）。

注意事项

/learn 本身不写入任何 learning，只是管理界面。 知识是由其他 skill 在工作流结束时自动写入的，/learn 只负责展示和管理。如果你想手动增加一条知识，需要直接调用 gstack-learnings-log CLI，或者在 session 中告知 Claude 某个偏好（user-stated 类型会以 10/10 置信度写入）。

cross_project_learnings 开关要按需设置。 gstack 可以搜索你本机其他项目的 learnings，寻找可迁移的模式，完全本地运行，不离开机器。适合独立开发者；如果你同时服务多个客户的代码库，建议关闭，避免项目间知识污染。

定期修剪过时条目很重要。 learnings 通过关联的 files 字段做过期检测。代码重构、文件重命名、模块删除后，相关 learnings 可能引用了不再存在的路径，/learn 会列出这些候选条目供你清理。不清理会导致其他 skill 加载到无效的上下文。

学习效果随使用时间累积，新项目初期效果有限。 gstack 的记忆系统需要跑过几轮完整的 skill 工作流才能积累到有价值的知识密度。新项目前几次 session 的 Prior learning applied 提示会很少，这是正常的——越用越准是系统的设计意图，而不是 bug。

learnings 可通过 GBrain sync 跨机器同步。 gstack 的 GBrain memory sync 功能可以把 learnings 在内的 gstack 状态（含 CEO 计划、设计文档、回顾记录、开发者档案）推送到私有 git 仓库，让记忆跟着你跨机器流动，且内置 secret 扫描器拦截 AWS key、token、PEM、JWT 等敏感数据外泄。默认关闭，按需开启。

/setup-gbrain ​

/setup-gbrain 是 GBrain 的一键引导工具：从零开始，五分钟内完成 gbrain 安装、数据库初始化、MCP Server 注册（让 Claude Code 能直接调用 gbrain search、gbrain put_page 等命令），以及 per-repo 的读写权限策略配置。GBrain 本身是 AI Agent 的持久化知识库，可以理解为"你的 Agent 真正能在 session 之间保留的记忆"。

/setup-gbrain 属于基础设施配置阶段，是一次性的环境准备工具，不属于任何特定的开发流程阶段。它和 /setup-deploy、/setup-browser-cookies 同属配置类 Skill，跑一次之后所有后续 session 都能受益。

在 gstack 生态里，GBrain 为其他 Skill 提供"记忆"服务：

/setup-gbrain（一次性配置 GBrain）
    ↓
GBrain 激活后，每个 Skill 运行结束时自动同步学习记录到 GBrain
    ↓
下一个 Skill 启动时自动检索历史决策、失败方案、项目偏好

三条安装路径

/setup-gbrain 启动后只问你一个核心问题："你的 brain 放在哪里？"共三条路径：

路径 1：Supabase 已有连接字符串

适合场景：你或团队的云 Agent 已经创建了一个 Supabase brain，现在这台机器想接入同一份数据。操作方式：粘贴 Session Pooler URL（Supabase Settings → Database → Connection Pooler → port 6543），Skill 用 echo-off 读取，显示脱敏预览（host 可见，password 遮蔽），通过 GBRAIN_DATABASE_URL 环境变量传给 gbrain init，URL 永远不会出现在 argv 或 shell history 里。

路径 2：Supabase 自动创建新项目

适合场景：想要云端 brain，但还没有 Supabase 项目。操作：粘贴 Supabase Personal Access Token，Skill 通过 Management API 自动创建项目，轮询到 healthy 状态，获取 Session Pooler URL 并传给 gbrain init，全程约 90 秒。

路径 3：PGLite 本地

适合场景：想先试用，零账号零网络。PGLite 是嵌入式 Postgres，无需任何服务器，数据存在 ~/.gbrain/brain.pglite，约 30 秒完成。只在这台 Mac 上可用，想切换到云端用 /setup-gbrain --switch 即可无损迁移。

工作流程

Step 1：检测现有状态

Skill 首先检测机器上的现有状态（是否已安装 gbrain、是否已有 brain、是否已注册 MCP），已完成的步骤直接跳过，不重复执行。

Step 2：安装 gbrain

如果 gbrain CLI 不在 PATH 里，会引导安装。

Step 3：选路径 + 初始化

根据你的选择执行对应的 gbrain init 命令，完成数据库初始化（schema 建立、embedding 引擎配置）。

Step 4：注册为 MCP Server

初始化完成后，Skill 会询问是否把 gbrain 注册为 Claude Code 的 MCP Server（claude mcp add gbrain -- gbrain serve），注册后 Claude Code 就能直接调用 gbrain search、gbrain put_page 等命令，Agent 读写自己的 brain 不再需要 shell out。

Step 5：per-repo 读写权限策略（Trust Triad）

每个 repo 都有独立的三选一权限策略，存储在 ~/.gstack/gbrain-repo-policy.json（mode 0600）：read-write（Agent 能搜索也能写入，最常用）；read-only（只能搜索，不能写入，适合多客户场景，防止不同客户 A 的工作污染客户 B 的 brain）；deny（完全禁止该 repo 访问 brain）。

产出结果

已配置的 gbrain 环境：~/.gbrain/config.json（engine、database URL/路径、API keys，mode 0600），以及数据库 schema 已建立、embedding 引擎已就绪。

MCP 注册：claude mcp add gbrain -- gbrain serve 完成后，Claude Code 能直接通过 MCP 调用 gbrain 的所有命令。

per-repo 权限文件：~/.gstack/gbrain-repo-policy.json（schema v2，mode 0600），记录每个 git remote 对应的读写权限模式。

GBrain 与 gstack 的协作效果：gstack 与 gbrain 协作后，每个 Skill 运行结束时会通过 gstack-brain-sync 把学习记录（learnings JSONL）、设计文档、计划产物、retro 数据同步进 brain。下一个 Skill 启动时会先 gbrain search 检索相关历史，让 Agent 在每个新 session 里都能带着项目上下文工作，而不是每次从零开始。

注意事项

这是一次性配置，但可以切换 backend

先用 PGLite 试用，之后想切到 Supabase 可以运行 /setup-gbrain --switch，Skill 执行 gbrain migrate --to supabase --url "$URL"（包在 180 秒 timeout 里），迁移是双向且无损的：pages、chunks、embeddings、links、tags、timeline 全部迁移。原始 brain 保留为备份。

Supabase Personal Access Token 只在 setup 期间使用

PAT 只用于 Management API 调用（创建 Supabase 项目），setup 结束后立即丢弃，不写入磁盘，不出现在 argv 里。CI 里有 grep 测试，如果 $SUPABASE_ACCESS_TOKEN 或 $GBRAIN_DATABASE_URL 出现在 argv 位置就 fail build。

Supabase 连接字符串给出了完整读写权限

粘贴 Session Pooler URL 后，本地 Claude Code 就有了对那个 Supabase 项目里所有 brain 数据的完整读写权限。如果那个 brain 包含团队共享数据，谨慎选择 per-repo 的权限策略，用 read-only 保护重要数据不被意外覆盖。

PGLite 的并发锁冲突

如果你在多个 Conductor workspace 里同时运行 gstack session，各 session 的 preamble 都会调用 gstack-brain-sync，可能对同一个 PGLite 文件产生锁竞争。如果迁移或同步挂住，很可能是另一个 gstack session 正在持有 PGLite 锁，关闭其他 workspace 后重试即可，timeout 是 3 分钟。

与 "gstack memory sync" 是两个不同的功能

这是最容易混淆的地方：GBrain（/setup-gbrain 配置的）是给 Agent 用的持久化知识库；"gstack memory sync"（通过 gstack-brain-init 配置的，把 ~/.gstack/ 推到私有 git repo）是给你自己用的跨机器记忆同步。前者是 Agent 的工作记忆，后者是 gstack state（learnings、CEO plans、设计文档、retros、开发者档案）的跨机同步，两者可以配合使用，但配置路径和目的完全不同。

GStack 是引擎，GBrain 是 mod

GStack 提供编码 Skill（ship、review、QA、investigate、office-hours、retro），GBrain 提供记忆、知识检索和运营 Skill（brain ops、信号检测、知识摄入、定时任务、报告）。hosts/gbrain.ts 是两者的桥接层，告诉 gstack 的编码 Skill 在动手写代码之前先查 brain。对于日常开发来说，/setup-gbrain 配置完之后就不需要再管 GBrain，它作为后台系统自动和 gstack 的 Skill 协作运转。

信息已充分，可以给出完整分析。

/gstack-upgrade ​

是 gstack 的自更新器（Self-Updater） ，一条命令保持 gstack 当前版本，自动检测安装类型（全局安装在 ~/.claude/skills/gstack 还是 vendored 安装在项目的 .claude/skills/gstack），运行升级，如果两种安装都有则同步两份，最后展示更新了什么。

它不仅仅是 git pull，还负责在升级完成后执行 ./setup，重新注册 skill、重建浏览器二进制，并运行存放在 gstack-upgrade/migrations/ 目录下的迁移脚本，处理磁盘状态变更。

skill 会检测安装类型，分为 global-git、local-git、vendored 三种。对于 git 类安装，执行 git fetch 和 git reset --hard origin/main，然后运行 ./setup。

在 team mode 下，/gstack-upgrade 会检查 team_mode 配置项：team mode 下 vendored 副本会被移除而不是同步，因为全局安装是唯一事实来源。

自动升级机制

可以在 ~/.gstack/config.yaml 里设置 auto_upgrade: true，完全跳过提示，gstack 会在每次 session 开始时有新版本可用时静默升级。

team mode（./setup --team）通过 SessionStart hook 自动更新 gstack，限速每小时一次，不在 repo 里 vendor 任何文件。

每个 skill 的 preamble 都会调用 gstack-update-check，如果发现有新版本可用，会输出 UPGRADE_AVAILABLE <old> <new>，然后按"内联升级流程"处理——如果配置了 auto-upgrade 则自动升级，否则弹出包含 4 个选项的 AskUserQuestion，如果用户选择推迟则写入 snooze 状态。

迁移脚本机制

当某次变更修改了磁盘上的状态（目录结构、配置格式、过期文件）且可能破坏已有用户安装时，会在 gstack-upgrade/migrations/ 里添加迁移脚本，/gstack-upgrade 在 ./setup 之后自动运行这些迁移。

/gstack-upgrade 是贯穿全流程的基础设施 skill，没有固定阶段归属，但有两个最常见的触发时机：

一是会话开始前，preamble 的 gstack-update-check 主动检测并提示，在正式开始任何工作流之前完成升级；

二是当遇到 skill 异常或行为不符合预期时，作为第一排查步骤——README 的 troubleshooting 章节中，"Stale install"的推荐解法就是 /gstack-upgrade，或者设置 auto_upgrade: true。

产出结果

典型的输出：展示当前版本号（如 0.7.4）和最新版本号（如 0.8.2），列出 changelog 中的新增内容（例如"Browse handoff for CAPTCHAs and auth walls"、"/codex multi-AI second opinion"等），完成升级后确认"Upgraded to 0.8.2. Both global and project installs synced."，并在末尾提示可以设置 auto_upgrade: true 来跳过未来的确认提示。

除了版本更新外，还会重新运行 ./setup 以完成 skill 重新注册，执行 gstack-upgrade/migrations/ 下的迁移脚本，以及在发现仍是 vendored 安装时提示迁移到 team mode。

升级完成后如果是刚刚跳版本，各 skill 在下次运行时还会触发"feature discovery"流程——每个新功能只对每位用户提示一次，不会在每次升级时重复打扰。

注意事项

vendored 安装已被废弃，升级时会强制处理。 如果检测到 vendored 安装（.claude/skills/gstack/ 在项目里），会弹出一次性提示，询问是否迁移到 team mode，并给出完整的迁移步骤：移除 vendored 目录、加入 .gitignore、运行 gstack-team-init、提交变更。选择不迁移意味着你需要自行维护 vendored 副本，不会再收到自动更新。

git reset --hard 会覆盖本地修改。 对于 git 类安装，升级使用 git reset --hard origin/main，这意味着任何对 gstack 目录本身的本地改动都会被丢弃。如果你修改过 gstack 的 skill 文件做了本地定制，升级前需要先备份，或者考虑通过 fork 的方式维护自己的版本。

/gstack-upgrade 不升级 gbrain。 在 GBrain 相关文档中明确提到：/gstack-upgrade 只保持 gstack 自身更新，不独立升级 gbrain。要升级 gbrain，需要更新 bin/gstack-gbrain-install 里的 PINNED_COMMIT 然后重新运行 /setup-gbrain。两者是独立的发布节奏，不要混淆。

Spawned session 里不会运行升级提示。 在 OpenClaw 等 orchestrator 派生的子 session 里（SPAWNED_SESSION = "true"），feature discovery 和升级提示会被跳过，只打印版本号然后继续工作流。orchestrator 不需要交互式提示，这是设计决策而非 bug。

team mode 下升级是自动的，每小时限速一次。 使用 ./setup --team 安装后，gstack 通过 SessionStart hook 自动更新，限速每小时一次，正常使用情况下不需要手动运行 /gstack-upgrade，只有在遇到问题时才需要手动触发。

命令行 ​

gstack-taste-update ​

先说清楚：它是 CLI 工具，不是 Slash Command

gstack-taste-update 不是一个用户可以直接调用的 /xxx Skill，而是 gstack 内置的一个独立 CLI 二进制工具，位于 ~/.claude/skills/gstack/bin/gstack-taste-update。

gstack 除了 Slash Command Skill 之外，还随附了若干独立 CLI 工具，用于处理不适合在 session 内部运行的工作流。gstack-taste-update 就是其中之一，它的职责是：把你在 /design-shotgun 里批准和拒绝的 mockup 方案，持久写入每个项目独立的"品味画像（taste profile）"文件，并以每周 5% 的速率衰减旧记录，让 /design-shotgun 在下一轮生成时自动向你偏好的方向倾斜。

gstack-taste-update 属于 设计迭代（Design Iteration）阶段，是 /design-shotgun 工作流的组成部分，在每次 /design-shotgun 完成并收到用户的 Approve/Reject 反馈后自动被调用，用户通常感知不到它的存在。

在 /design-shotgun 的完整流程里：

/design-shotgun（生成 4-6 个 mockup 方案）
    ↓
浏览器比较板（你点 Approve / 留 Feedback）
    ↓
gstack-taste-update（自动调用，写入 taste profile）← 你在这里
    ↓
下一轮 /design-shotgun（读取 taste profile，偏向你的历史偏好）

工作原理

读取本轮反馈

每次 /design-shotgun 完成后，你在浏览器比较板里的 Approve（批准）和 Reject（拒绝）动作会写入 approved.json 和 feedback.json。gstack-taste-update 读取这些文件，提取你选择了哪些视觉方向、拒绝了哪些模式（比如你拒绝了渐变 Hero、接受了粗体排版黑底白字）。

写入 per-project taste profile

这些品味信号写入 ~/.gstack/projects/$SLUG/ 下的持久化 taste profile 文件，按项目隔离，不同项目的偏好互不干扰。

5% 每周衰减

gstack-taste-update 在写入新记录的同时，对历史记录施加每周 5% 的权重衰减，让旧的偏好逐渐淡出，新的决策有更高权重。这样品味画像会随着项目演进自然更新，而不是无限积累早期的偏好。

反向影响下一轮生成

taste profile 被 /design-shotgun 在生成新方案时读取，用于构造偏置 prompt，让 AI 更倾向于生成你历史上批准的视觉方向，避免重复生成你已经明确拒绝的模式。

产出结果

per-project taste profile 文件，存储在：

~/.gstack/projects/{project-slug}/taste-profile.json

内容是结构化的偏好信号，包括：批准的视觉方向（粗体排版、深色背景、非对称布局等）、拒绝的模式（渐变 Hero、3 列图标网格、居中堆叠等），以及每条记录的时间戳和衰减权重。

用户可见的效果：多轮使用 /design-shotgun 之后，生成的方案会越来越贴近你的审美，不需要每次都重复描述"我不喜欢渐变"、"标题要更粗"——taste memory 已经替你记住了。

注意事项

通常不需要手动调用

gstack-taste-update 由 /design-shotgun 在你完成 Approve/Reject 后自动调用。你不需要也不应该手动运行它，除非在开发 gstack 本身或者排查 taste profile 异常时需要直接调用 CLI。

只服务于 /design-shotgun

taste profile 的作用范围仅限于 /design-shotgun 的下一轮方案生成偏置。它不影响 /design-review（视觉审查）、/design-html（HTML 生成）或者 /design-consultation（设计系统建立）的判断逻辑——那些 Skill 使用的是 DESIGN.md 里明确写定的设计系统，而不是模糊的偏好权重。

每周 5% 衰减意味着偏好会漂移

如果你在同一个项目里做了一次大的视觉方向调整（比如从深色风格转向浅色极简），旧的深色偏好会以每周 5% 的速率慢慢消退，大约 14 周后降到接近零。这是有意为之的设计——避免早期决策永久绑死后期的方向。但如果你想加速清除旧偏好，可以直接删除 ~/.gstack/projects/{slug}/taste-profile.json 重置。

taste profile 是 per-project 的

不同项目的 taste profile 严格隔离，某个项目偏好深色风格不会污染另一个项目的生成偏好。如果你在同一个项目下的不同子模块有不同的设计风格需求，目前 taste profile 是 project-slug 粒度的，无法做到子模块隔离，需要在 /design-shotgun 的 brief 里明确指定风格方向来覆盖 taste bias。

不是设计决策的权威来源

taste profile 的作用是生成偏置，不是硬约束。/design-shotgun 仍然可能在高权重的情况下生成你"理论上拒绝"的方向，只是概率更低。真正的设计决策权威来源是 DESIGN.md，那是 /design-consultation 输出的、写死的设计系统定义。

gstack-model-benchmark 和 /benchmark-models ​

这里存在两个相关但不同的入口，需要先厘清：

gstack-model-benchmark 是一个独立 CLI 工具，把同一个 prompt 同时发给 Claude、GPT（通过 Codex CLI）和 Gemini，比较延迟、token 用量、费用，以及可选的 LLM-judge 质量评分。/benchmark-models 是一个 slash skill，把这个 CLI 包装成交互式流程（选 prompt → 确认 providers → 决定是否开 judge → 运行 → 解读结果），适合在 Claude Code 会话里用，解决的是"哪个模型对我的 /qa skill 实际上更好"这种需要数据而非感觉的决策问题。

它属于 gstack 在 v0.19 之后推出的独立 CLI 类工具，专门处理不适合放在 session 内部的工作流，与 gstack-taste-update 属于同一类。

完整的功能集包括：按 provider 自动检测认证（不需要手动配置，有就用没有就跳过）、内置定价表、工具兼容性映射、并行执行（三个 provider 同时跑，不串行等待）、每个 provider 单独错误隔离（一个挂了不影响其他两个）。输出格式支持 table、JSON、markdown 三选一。--dry-run 模式验证 flags 和认证是否有效，但不发出任何真实 API 调用，不花钱。可选的 LLM-judge 质量评分通过 Anthropic SDK 调用，每次运行约 $0.05。

典型触发时机有两个：一是在项目开始前，评估针对特定 skill（如 /qa、/review、/office-hours）该用哪个模型，作为工具链选型的决策依据；二是在持续使用过程中，当新模型发布、定价变化、或者发现某个 skill 的输出质量下滑时，用数据重新校准选择。

产出结果

定量对比表，覆盖每个 provider 的：延迟（秒）、输入 token 数、输出 token 数、估算费用、以及在开启 --judge 时的质量评分（由 Claude 作为裁判打分）。三种格式任选：table 适合人阅读，JSON 适合脚本处理，markdown 适合写入文档或 retro。

Provider 可用性报告：对于当前机器上没有安装或没有配置认证的 provider，CLI 会在输出中标注为"unavailable"并附上原因，不会崩溃。

解读建议（通过 /benchmark-models 交互流程时） ：Claude Code 在拿到 CLI 的原始数据后，会结合你的具体 skill 使用场景（你在"选 prompt"步骤里提供的上下文）给出解读，帮助将数字翻译成"对我的场景应该选哪个"的实操结论

注意事项

gstack-model-benchmark 和 /benchmark-models 是两个独立入口，适合不同场景。 CLI 适合脚本化、CI 集成、或需要精确控制参数的场景；skill 适合在 Claude Code 交话时交互式使用。日常使用推荐 skill，脚本化或批量测试推荐 CLI。

三个 provider 都需要各自的认证配置才能参与对比。 Claude 用 Anthropic API Key，GPT 通过 Codex CLI（需要 OpenAI API Key 且 Codex CLI 已安装），Gemini 需要 Google 的认证。未安装或未配置认证的 provider 会被干净地跳过，不会报错中断整体流程。但如果你只配置了 Claude，就只有一个 provider 参与，没有横向对比的意义。首次使用前务必用 --dry-run 验证各 provider 的认证状态。

--judge 模式每次运行约 $0.05，谨慎批量使用。 LLM-judge 会再调用一次 Claude（Anthropic SDK）来评估三份输出的质量，这意味着额外的 API 费用和延迟。如果只是比较延迟和成本，不需要开 --judge；如果要比较输出质量，才值得加上这个 flag。

prompt 的选择直接决定结论的有效性。 gstack-model-benchmark 的结论与具体 prompt 强相关——对 "写 Python 代码" 表现好的模型不一定对 "QA 测试流程" 表现好。要做有意义的决策，应该用你实际工作中那类 prompt（比如截取一段真实的 /qa 调用上下文）来测试，而不是用通用 benchmark prompt。

这是元决策工具，不要过度依赖单次结果。 模型的表现会随版本、负载、以及具体任务类型波动。单次 benchmark 只能作为参考，重大工具链决策建议多跑几次，取平均值，再结合实际工作中的主观体验综合判断。

第三阶段：并行工作流实践（1-2周） ​

目标：在真实项目中实践并行sprint管理

3.1 单sprint完整工作流（3天内完成） ​

典型的Duoli项目场景：游戏账号交易平台功能迭代

时间    命令                      输出              下一步
10:00   /office-hours           重新定义问题      设计文档draft
10:30   /plan-ceo-review        CEO意见          范围确定
11:00   /plan-eng-review        架构+测试计划     技术ready
11:30   /plan-design-review     设计维度评分      设计规范ready
12:00   代码实现（8分钟）        2400行代码        评审
12:10   /review                 自动修复+问题标记  修复问题
12:30   /qa https://staging     bug发现+修复      回归测试
13:00   /ship                   PR创建，测试验证  CI check
13:30   /land-and-deploy        合并+部署+验证    生产ready
14:00   /canary                 监控部署后表现    反思
18:00   /retro                  周总结            下周计划

3.2 并行sprint管理（Conductor） ​

当有10-15个sprint并行时的管理策略：

并行化关键：每个sprint应该是独立的，但共享：

  • 代码审核标准（都通过/review）

  • 安全审计（都通过/cso）

  • 设计体系（通过/design-consultation共享规范）

  • 测试框架（统一的回归测试套件）

分布式决策：CEO不需要看infra bug fix，设计不需要评审后端改造。gstack智能路由，该看的自动选出。

工作流优化：

  1. 三个人同时运行三个/office-hours（三个新想法）

  2. 一个人做/design-consultation（系统级设计）

  3. 两个人/review各自的分支

  4. 一个人管理所有/qa（QA是最受限制的）

  5. 一个人周末运行全局/retro --global

3.3 项目级最佳实践 ​

A. 技能配置（CLAUDE.md gstack段落） ​

## gstack
Use /browse from gstack for all web browsing. Never use mcp__claude-in-chrome__* tools.
Available skills: [完整列表]

## 优先级约定
- 新功能必须：/office-hours → /plan-ceo-review → /plan-eng-review → /qa
- bug修复必须：/investigate → /review → /qa
- 安全相关必须：/cso通过才能/ship
- 发布必须：/land-and-deploy → /canary

## 禁止清单
- 跳过/plan-eng-review（架构必须确认）
- /qa发现bug后跳过/investigate（root cause first）
- 无/codex评审的关键路径代码

B. 分支策略与gstack对应 ​

main (protected)
├── feature/xxx → /ship → PR → /review + /codex + /cso → /land-and-deploy
├── bugfix/yyy → /investigate → /review → /qa → /ship
└── design/zzz → /design-consultation → /design-review → integration

C. 并行度管理 ​

  • 代码review：可以5个并行（不同feature互不影响）

  • QA：最多3个并行（真实浏览器数量有限）

  • /design-consultation：串行（系统级决策）

  • /cso：串行（安全不能妥协）

第四阶段：深度定制与扩展（2-4周） ​

目标：根据项目特性定制gstack，理解架构和扩展机制

4.1 理解gstack架构 ​

gstack = 28个skill + 3个power tool + 1个决策引擎

Skill的标准结构：

/office-hours
├── SKILL.md              [注册信息、描述、参数]
├── claude.md            [执行提示语，强大的思考链]
├── index.ts             [CLI入口]
├── lib/
│   ├── validate.ts      [输入验证]
│   ├── execute.ts       [核心逻辑]
│   └── format.ts        [输出格式]
└── test/
    └── unit.test.ts     [测试用例]

每个skill的生命周期：

  1. 用户运行 /office-hours

  2. gstack CLI读取SKILL.md

  3. 加载claude.md作为系统提示

  4. 执行index.ts的main函数

  5. 输出标准格式（Markdown + JSON）

  6. 下一个skill读取输出

4.2 为游戏账号交易平台定制gstack ​

场景1：订单流程特定评审 ​

创建 /order-review 技能：

// .claude/skills/gstack/order-review/SKILL.md
name: "order-review"
description: "订单流程的特定评审：支付→到期→退货→争议"
input: "git branch or PR#"
output: "评审报告，标记支付路径完整性"

// claude.md
你是一个游戏账号交易平台的订单安全官。
检查以下关键路径：
1. 支付验证（防欺诈）
2. 交付确认（原子性）
3. 到期处理（自动过期）
4. 退货流程（交易逆转）
5. 争议仲裁（人工干预）

使用STRIDE威胁模型分析每个路径。

场景2：Redis cache一致性审计 ​

创建 /cache-verify 技能：

// 检查Redis缓存与数据库一致性
// 特别关注账号交易平台中的热数据：
// - 用户余额缓存
// - 订单状态缓存
// - 黑名单缓存

// 输出物：一致性报告 + 缓存预热脚本

场景3：RocketMQ消息顺序性验证 ​

创建 /message-audit 技能：

// 异步消息链：账号转移 → 支付 → 发货 → 确认
// 检查：
// 1. 消息顺序保证（同一账号ID的消息）
// 2. 幂等性（消费重试）
// 3. 死信队列处理
// 4. 消息时序完整性（无丢失）

4.3 配置项目级CLAUDE.md ​

## Project Context
这是一个游戏账号交易平台（Spring Boot 3.2 + MyBatis Plus + Redis + RocketMQ）

## gstack定制
- `/order-review`: 订单流程安全审计
- `/cache-verify`: Redis一致性检查
- `/message-audit`: RocketMQ消息链验证

## 必须运行的skill顺序
1. 新功能：/office-hours → /plan-ceo-review → /plan-eng-review → /order-review → /cache-verify → /message-audit → /qa
2. bug修复：/investigate → /order-review → /qa
3. 发布流程：必须通过/cso的支付路径审计

## 禁止项
- 任何修改支付逻辑的PR跳过/cso
- 任何修改缓存的PR跳过/cache-verify
- 任何修改消息队列的PR跳过/message-audit

4.4 理解gstack的设计决策 ​

Decision 1：为什么是slash command而不是GUI？ ​

  • Markdown + slash command是模态的、可复制的、可版本控制的

  • 易于在CLAUDE.md中记录决策历史

  • 支持多Agent并行（同一PR上多个Claude实例）

Decision 2：为什么/review自动修复而/investigate手动修复？ ​

  • /review遇到的是已知问题（格式、命名、逻辑缺陷），安全修复

  • /investigate遇到的是未知问题（root cause），需要人类决策

Decision 3：为什么强制/plan-eng-review？ ​

  • 许多生产bug源于架构假设碰撞

  • 提前暴露这些假设，成本最低

  • 测试矩阵预防多于测试修复

第五阶段：高级工作流与优化（持续） ​

目标：精细化多工作流协调，跨项目规模化

5.1 高级并行策略 ​

场景：同时开发3个大特性 + 2个hotfix + 1个安全审计 ​

sprint-1: 新账号等级系统
├── feature/account-levels
├── /office-hours → /plan-ceo-review → /plan-design-review
├── Conductor runner: design + eng review
└── 预计4天

sprint-2: Redis分布式缓存改造
├── refactor/redis-cluster
├── /plan-eng-review → /investigate旧问题 → /cache-verify
├── 高风险，串行化QA
└── 预计3天

sprint-3: RocketMQ消息链优化
├── perf/mq-throughput
├── /benchmark基准 → /message-audit → /qa
└── 预计2天

hotfix-1: 用户提现bug
├── bugfix/withdrawal-ui
├── /investigate → /qa → /land-and-deploy
└── 预计4小时，最高优先级

hotfix-2: 支付超时处理
├── bugfix/payment-timeout
├── /investigate → /order-review → /qa
└── 预计6小时，高优先级

security: 年度OWASP审计
├── audit/owasp-2026
├── /cso全系统 + /codex第二意见
└── 预计2天，并行运行，结果汇总

并行度控制：

  • Conductor最多15个workers

  • QA最多3个真实浏览器

  • CEO（/plan-ceo-review）最多5个并行

  • 安全相关（/cso）最多2个并行

5.2 跨项目规模化 ​

运行多个项目时的gstack管理：

~/projects/
├── game-account-trading/
│   ├── .claude/skills/gstack/      [项目级定制]
│   └── CLAUDE.md                   [项目级配置]
├── recommendation-engine/
│   ├── .claude/skills/gstack/      [不同的定制]
│   └── CLAUDE.md
└── payment-gateway/
    ├── .claude/skills/gstack/
    └── CLAUDE.md

每天：
/retro --global   # 跨三个项目的全局周报

全局/retro输出：

=== Weekly Retro (Global) ===

game-account-trading:
  - 3 features shipped
  - 12K LOC added
  - 140K lines changed
  - 95% test coverage

recommendation-engine:
  - 1 major refactor complete
  - 8K LOC added
  - New ML pipeline MVP

payment-gateway:
  - 2 security bugs found by /cso
  - 1 hotfix deployed
  - Performance improved 15%

Person breakdown:
  - You: 347 commits, 65K LOC
  - Conductor worker: 123 commits, 28K LOC

5.3 质量通关管 ​

建立质量guard rail，防止坏代码进主分支：

QUALITY_GATES:
  coverage_min: 85%
  review_required: true
  tests_passing: required
  cso_passing: required (security-related only)
  codex_passing: required (critical paths only)
  
REQUIRED_SKILLS_BY_CHANGE_TYPE:
  payment_logic: [/review, /cso, /codex, /investigate, /qa]
  cache_logic: [/review, /cache-verify, /qa]
  message_queue: [/review, /message-audit, /qa]
  ui_changes: [/design-review, /qa]
  perf_changes: [/benchmark, /qa]
  docs_only: [/document-release]

5.4 性能优化实践 ​

A. skill执行顺序优化 ​

不好的顺序：
/office-hours (5min) 
→ /plan-ceo-review (10min)
→ /plan-eng-review (15min)
→ /plan-design-review (10min)
[串行总计：40分钟]

优好的顺序：
/office-hours (5min) 
→ {/plan-ceo-review (10min) + /plan-design-review (10min)} [并行]
→ /plan-eng-review (15min) [依赖前面的输出]
[实际总计：30分钟]

B. QA瓶颈突破 ​

问题：/qa是串行的，真实浏览器只有3个

解决方案：

  1. 分流：UI变化→真实/qa，API only→简单脚本测试

  2. 预审：/qa前先运行本地单元测试

  3. 并行：不同sprint的feature用不同的staging URL

C. 内存与token预算 ​

游戏账号交易平台（600K LOC）的成本：

/review: ~4000 tokens
/plan-eng-review: ~6000 tokens
/qa: ~5000 tokens (真实交互)
/cso: ~8000 tokens (安全分析)

一个完整sprint（5个skills）: ~25K tokens

成本预测：
- 日均3个sprints = 75K tokens = $0.60
- 月均 = $18 (完全可承受)

第六阶段：哲学与决策（终身学习） ​

目标：理解建筑师的思想，内化gstack的本质

6.1 Builder Ethos（来自ETHOS.md） ​

gstack不是"完成需求的工具"，而是"构建正确产品的工具"。三个核心哲学：

Boil the Lake（煮沸湖泊） ​

不要被局部优化困住。先理解整个系统的势能能量，再决定在哪里用力。

实践：

你说"我要优化支付响应时间"
gstack先问："支付响应时间在整个用户体验中的优先级是多少？"
可能发现：真正的瓶颈其实是账号转移的UI流程，不是后端

Search Before Building（先搜索，后构建） ​

许多问题已经有现成解决方案。盲目构建是最大的浪费。

实践：

/design-consultation:
1. 研究竞品（Trustpilot, OpenSea, Eneba如何处理账号交易）
2. 检查开源库（是否有现成的escrow模式）
3. 提出创意风险（你的独特之处是什么）
4. 再生成原型

Three Layers of Knowledge（三层知识） ​

  • Layer 1：最常见的场景（80%的用户）

  • Layer 2：边界情况（15%的用户）

  • Layer 3：极限情况（5%的用户 + 法律风险 + 财务风险）

对游戏账号交易平台的应用：

Layer 1: 账号转移完整流程（正常路径）
Layer 2: 部分转移、超时重试、退货流程
Layer 3: 争议仲裁、反诈检测、合规审计、资金冻结

/qa应该测试 Layer 1 + Layer 2
/cso应该审计 Layer 2 + Layer 3

6.2 设计品味的培养 ​

gstack的设计技能不只是做出好看的界面，而是：

/design-consultation的设计思维 ​

1. 研究现状（Competitive analysis）
2. 识别权衡（Safe vs Creative）
3. 生成原型（和代码一样逼真）
4. 写DESIGN.md（让工程师知道"10分的设计"样子）
5. /design-review自动修复（从"还好"到"完美"）

维度评分系统 ​

不要说"设计不好"，要说"这个设计的对比度是3/10，应该是8/10"：

设计维度示例：
- 对比度：低端(暗色背景上的灰字)vs高端(应该是7+)
- 间距规律：随意间距 vs 4px网格对齐
- 排版层级：无明显区分 vs 4层清晰层级
- 颜色系统：随意搭配 vs 5色主+3色辅
- 动画目的：装饰 vs 反馈真实意图
- 无障碍：忽略 vs WCAG AA通过

每维度给出0-10分，然后说"一个10分的对比度应该是..."，工程师就知道怎么改。

6.3 质量思维的深化 ​

/review的"Staff Engineer脑" ​

不是找语法错误，而是：

1. 这段代码能承载2倍流量吗？
2. 如果这个API超时会发生什么？
3. 这个缓存的过期策略对吗？
4. 有没有race condition？
5. 测试是否覆盖了异常路径？

/investigate的"侦探脑" ​

不要跳到fix，先彻底理解：

症状：用户账号转移失败
表面原因：RocketMQ消息发送失败
根本原因：消息序列化器使用了错误的charset，Redis缓存了错误的值

Iron Law: 无调查不修复。3次失败后停止。

6.4 持续学习的方法 ​

A. 每周/retro时问自己 ​

- 这周发生的最意外的事是什么？
- 有没有模式识别失败的案例？
- gstack哪个skill我用得最少？为什么？
- 下周要尝试什么新的工作流？

B. 跨项目学习 ​

game-account-trading的/investigate最佳实践
→ 用在payment-gateway的调试
→ 发现不同domain的bug pattern不同
→ 调整/investigate prompt

C. 阅读gstack源码 ​

理解不是用好工具的终点，而是改进的起点。

当你完全掌握gstack后，考虑：
- 我们的账号交易业务特有的skill有没有？
- /qa能自动化更多吗？
- /review能对Redis缓存更敏感吗？

第七阶段：大规模应用与团队扩展（可选） ​

目标：从个人工具升级到团队工具，从单工具升级到工具链

7.1 多人团队中的gstack ​

当团队从1人→3人→10人时：

1人阶段（solo builder）:
- 所有skills自己跑
- Conductor最多3个workers
- 决策环节：你

3人阶段（小团队）:
- 工程师跑/build + /review + /qa
- 设计师拥有/design-*
- 工程经理决策/plan-*
- Conductor 5-8个workers

10人阶段（大团队）:
- Conductor 15个workers上限
- 引入Quality Gate（不是所有人都能merge）
- 跨团队的/design-consultation必须串行
- 安全审计频率提高

7.2 Skills as Code（skills即代码） ​

gstack提供Skill Creator工具，可以：

// 为你的特定领域创建skills
创建 `/domain-specific-audit`
└── 参考existing skills
└── 继承safety guards
└── 注册到SKILL.md
└── 自动添加到CLAUDE.md

7.3 Conductor的高级用法 ​

# 创建10个并行worker，每个处理一个branch
conductor start --workers 10 --branches feature/*

# 为每个branch自动：
# 1. /office-hours
# 2. /plan-ceo-review
# 3. /qa
# 4. /ship
# 完成后汇总结果

# 周报汇总
conductor report --weekly --include /retro

7.4 与其他工具的集成 ​

gstack可以与以下工具链整合：

GitHub Actions
├── Trigger /review on every PR
├── Trigger /qa on staging deployment
├── Trigger /cso on security-labeled PR
└── Auto-merge if all checks pass

Slack通知:
├── PR ready for /review → #dev-review
├── /qa found bug → #qa-channel
├── /retro complete → #general
└── Deployment verified → #devops

Analytics集成:
├── Supabase存储skill usage data
├── 团队仪表板：谁用了哪些skills
├── 趋势分析：review时间、qa通过率
└── 改进信号：某个skill失败率高

快速参考表 ​

工作流选择决策树 ​

我想要做什么？
├─ 新特性
│  ├─ 从0开始 → /office-hours → /plan-ceo-review → /plan-eng-review
│  ├─ 需要设计 → 加上 /design-consultation + /plan-design-review
│  └─ 有想法了 → 跳过/office-hours，直接/plan-eng-review
│
├─ 修复bug
│  ├─ 简单bug → /review → /qa
│  ├─ 复杂bug → /investigate → /review → /qa
│  └─ 疑难bug → /investigate (深挖) → /codex (第二意见) → /review → /qa
│
├─ 代码审查
│  ├─ 普通审查 → /review
│  ├─ 跨模型审查 → /review + /codex + (cross-model analysis)
│  └─ 安全审查 → /cso
│
├─ 性能优化
│  ├─ 基准测试 → /benchmark
│  ├─ 找到瓶颈 → /investigate
│  └─ 修复并验证 → /review → /qa → /benchmark (对比)
│
├─ 发布
│  ├─ 到staging → /ship (推送PR)
│  ├─ 到生产 → /land-and-deploy
│  └─ 发布后 → /canary (监控)
│
└─ 团队反思
   └─ /retro (周报)

Skill矩阵（按团队角色） ​

CEO/创始人角色:
- /office-hours      (重新定义产品)
- /plan-ceo-review   (战略决策)

设计师角色:
- /design-consultation (系统设计)
- /plan-design-review  (设计评分)
- /design-review       (设计修复)
- /design-shotgun      (方案对比)

工程师角色:
- /plan-eng-review     (架构设计)
- /review              (代码审查)
- /investigate         (根因分析)
- /qa                  (功能测试)

SRE/安全角色:
- /cso                 (安全审计)
- /canary              (部署监控)
- /setup-deploy        (部署配置)

工程经理角色:
- /plan-eng-review     (技术评估)
- /autoplan            (工作流自动化)
- /retro               (团队反思)

文档角色:
- /document-release    (文档同步)
- /codex              (代码文档)

学习资源清单 ​

必读文档（按阅读顺序） ​

  1. README.md — gstack的价值主张和快速开始

  2. ETHOS.md — 建筑师的哲学（Boil the Lake等）

  3. docs/skills.md — 每个skill的深度解析（有例子！）

  4. ARCHITECTURE.md — 系统设计和内部实现

  5. DESIGN.md — 设计决策和美学

  6. CONTRIBUTING.md — 扩展gstack

学习方式 ​

周一：读ETHOS + README，运行一次完整sprint
周二-三：深入三个最常用的skills，读docs/skills.md
周四：在项目中实际用5个skills，体验工作流
周五：运行/retro，反思本周学到了什么
周末：读源码，思考如何为项目定制

实验建议 ​

阶段1（第一周）：
- 在小项目上运行完整七步流程 ✓
- 体验/office-hours的重新定义能力 ✓
- 对比有/plan-eng-review vs没有的质量差异 ✓

阶段2（第二-三周）：
- 在真实项目上运行，记录各skill的实际时间
- 自定义两个domain-specific skills
- 建立team quality gates

阶段3（第四周及以后）：
- 并行5个sprint，体验真正的加速
- 运行全局/retro，看跨项目洞察
- 改进工作流，建立团队特有的实践

总结：gstack学习路线 ​

DAY 1:    安装 + 一次完整工作流体验          (核心价值体会)
DAY 2-5:  理解28个skills的分类和时机         (工具箱掌握)
WEEK 2:   在真实项目用，优化工作流           (实战适应)
WEEK 3-4: 定制domain-specific skills         (项目化)
MONTH 2+: 并行多sprint，建立规模化实践       (深度应用)
ONGOING:  持续学习builder ethos + 代码审读   (终身学习)

最重要的一点：gstack的价值不在于28个skills本身，而在于"七步sprint"这个流程框架。一旦你内化了这个流程，就能快速学会任何新skill，甚至创造自己的skill。

特别针对Duoli的建议 ​

基于你的背景（Java开发、游戏账号交易平台、Claude Code初学者），建议学习路线：

第一周 ​

Day 1: 按README跑一遍完整demo（用你的真实项目）
Day 2: 研读ETHOS.md + docs/skills.md中的/review和/investigate
Day 3: 在游戏平台项目上运行：/office-hours (新功能) → /plan-eng-review → /review → /qa
Day 4: 体验/cso的OWASP审计（支付安全特别关键）
Day 5: 创建 `/order-review` 技能（订单流程特定审计）

关键突破点 ​

  1. 理解重新定义：你说的"想要优化用户体验"，/office-hours可能会说"其实是要降低交易失败率"

  2. 架构前置：永远先运行/plan-eng-review再写代码（对分布式系统特别重要）

  3. 真实QA：/qa的真实浏览器测试对支付流程critical

  4. 安全优先：游戏账号交易 + 金钱 = /cso必须通过

可以立即用的skill（按优先级） ​

1. /plan-eng-review  (架构设计，Spring Boot特性适配)
2. /review          (代码评审，找并发问题)
3. /qa              (真实流程测试)
4. /investigate     (Redis/RocketMQ问题root cause)
5. /cso             (支付安全审计)

不要一上来用全部28个skill，先精通上面5个，再逐步引入其他。

参考资料