YC 掌门人把自己的 AI 开发团队开源了！

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Y Combinator 现任 CEO Garry Tan，前两天把自己写代码用的那套 AI 工作流开源了，叫 gstack，48小时破万星。

他的数据是：50天，10000行代码，100个 PR，一个人干的。

开源地址：https://github.com/garrytan/gstack

gstack 是什么

本质上就是一套 Claude Code 的 Skill，13个斜杠命令，每个命令对应一个专业角色。

Garry 的说法是：他不想让 AI 停留在一个模糊的万能模式，他要"明确的齿轮"。

普通人用 Claude Code，相当于请了个什么都能聊、但什么都不精的实习生。Garry 做的是把这个实习生拆成13个专家，用的时候按需切换。

13 个专家是谁

/plan-ceo-review

他管这个叫"创始人模式"，或者说"Brian Chesky 模式"（Airbnb 创始人）。

功能是：在你开始写代码之前，先逼 AI 想清楚——这需求背后，那个10星版本的产品长什么样？

他给了个例子。你说"给卖家加一个上传照片的功能"。普通 AI 就直接给你写个文件选择器。但 /plan-ceo-review 会先问：上传照片只是表面需求，真正的目标是帮卖家挂出一个能卖掉东西的商品页。如果是这个目标，功能就不止上传图片——识别商品、自动填写标题描述、推荐最适合做封面的那张图……这才是完整的产品。

在写第一行代码之前，先搞清楚值不值得做、做的是不是对的东西，这个价值挺大的。

/plan-eng-review

产品方向定了，切工程模式。

这个命令会逼 AI 把系统架构、数据流、边界情况、失败处理方式全部画出来，包括流程图、状态图、测试矩阵。

Garry 的经验是：逼 AI 画图，比直接让它写方案有效得多。图会把那些藏在假设里的问题暴露出来。

/review

他叫这个"偏执型 Staff Engineer 模式"。

不是普通的代码审查，专门找那些 CI 能过、但生产环境会炸的问题：竞态条件、N+1 查询、错误的边界信任、遗漏的索引、糟糕的重试逻辑……

/ship

一条命令收尾：同步主分支、跑测试、处理 review 评论、push 代码、开 PR。

代码写完之后那些烦人的发布流程，交给它。

/browse

这个是我觉得最实用的。给 AI 装了一个真正能用的浏览器。

内置持久化 Chromium，首次启动3秒，之后每次调用100-200毫秒。Cookie 和登录状态全程保持。AI 可以真正打开你的网站、点按钮、填表单、截图看页面效果——而不是靠猜。

/browse staging.myapp.com — 测试注册流程，检查我改动过的所有页面

60秒，AI 自己完成了整个 QA 流程，Garry 全程没开浏览器。

/qa

在 /browse 的基础上再进一步。它会先读 git diff，识别你改了哪些文件影响了哪些路由，然后只测那些相关的页面，不是瞎测整个应用。

找到 bug 之后，它不是给你报个单——直接修，提 commit，再验证一遍。

三个档位：Quick（30秒冒烟测试）、Standard（标准测试）、Exhaustive（全量）。

/plan-design-review

80项检查清单，10个类别，A到F打分。

最骚的是它有个"AI Slop Score"，专门检测你的网站有没有那种一眼就是 AI 生成的廉价感：紫色渐变背景、三列图标网格、圆角无处不在、每个区块都居中对齐……

Design Score: B | AI Slop Score: C
"The site communicates competence but not confidence."
"If I had to describe this in one word: template."

/qa-design-review

设计审计 + 直接修。

跑完80项检查，然后逐条改，每个 fix 单独一个 commit，改完截图对比。

Design Score: C → B+ | AI Slop Score: D → A

其他几个

• /design-consultation：从零建设计系统，生成 HTML 预览页，写 DESIGN.md
• /retro：周度工程复盘，团队级，每个人的 commit 数据、优点和改进空间都有
• /document-release：ship 之后自动更新所有文档
• /setup-browser-cookies：从你的真实浏览器导入 Cookie，测试登录状态下的页面用

安装

需要 Claude Code、Git、Bun（v1.0+）。只跑 macOS 和 Linux。

在 Claude Code 里粘贴这段，它会自己装：

Install gstack: run git clone https://github.com/garrytan/gstack.git ~/.claude/skills/gstack && cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup

装完13个斜杠命令就全都可以用了。

如果想让团队成员也能用，还有个 Step 2 可以把 gstack 复制到项目目录里一起提交，队友 clone 下来跑一遍 ./setup 就行。

为什么值得看

这13个命令本质上是13份岗位说明书。

产品经理、工程架构师、偏执型代码审查员、QA工程师、设计师、发布工程师——以前这些角色要么需要真人，要么你得切换脑子在这些视角之间来回跳。

gstack 做的事情是把这些视角固化下来，用斜杠命令显式切换，每次都能得到一致深度的输出，而不是看模型心情。

一个人，用这套工具，能稳定做出以前需要一个小团队才能保证质量的工程产出。这是它真正的价值。

同类项目参考：

• agency-agents（4.65万星）：更激进，直接模拟一整个 AI 公司，每个 Agent 有独立人格
• obra/superpowers（8.56万星）：让你自己定义 AI Agent 能力组合的框架