YC CEO Garry Tan 的 AI 开发工具链 GStack🔥🔥🔥：一个人顶一支团队是怎么做到的。

Garry Tan 最近说了句话，值得工程师们认真想：如果你还在向「1x 速度」的工程师请教怎么建产品，他表示很难理解。这句话的底气来自 GStack——他开源的 AI 辅助开发工具链，有 CTO 直接称之为「god mode」。

GStack 是什么？
一句话：把 Claude Code 变成一支虚拟工程团队。它包含 23 个专项工具，每个工具模拟一个岗位角色：CEO、设计师、工程 Manager、QA Lead、安全工程师、发布工程师……底层全是 Markdown 文件。

Garry Tan 自称用这套工具，在过去 60 天里一边全职运营 YC，一边写出了 60 万行生产代码，日均 1 万到 2 万行，其中 35% 是测试。

几个值得关注的细节：
1. 流水线式工作流。 流程是：think → plan → build → review → test → ship → reflect，每个环节的输出会自动喂给下一个。不是孤立 prompt，是一条有结构的生产线。
2. 真实浏览器测试 /qa。 启动 Playwright 驱动的 Chromium，自动走完用户流程、找 bug、生成回归测试、提交修复。前端团队值得重点评估这一块。
3. 跨模型审查 /codex。 调用 OpenAI Codex CLI 对代码做独立 review，再生成两个模型交叉分析报告——找出两者都标记的问题，以及各自独有的发现。用不同模型互相审查这个思路被严重低估了。
4. 安全护栏。 /careful 在执行破坏性命令前会警告，/freeze 只允许修改当前目录，/guard 同时启用两者。调试时 /investigate 自动锁定到被调试的模块。
5. 支持 8 个 AI 编程工具。 Claude Code、Codex CLI、Cursor、OpenCode、Factory Droid、Slate、Kiro、OpenClaw，接入新工具只需一个 TypeScript 配置文件。

经验：
1）结构化 prompt 比自定义工具链更可持续。 GStack 的核心赌注是：用精心设计的 Markdown 提示词，而不是复杂工程，作为 AI 辅助开发的抽象层。这意味着没有需要维护的私有运行时，团队更容易采用。
2）角色分离能提高 AI 输出质量。 让同一个 AI 既写代码又做 review 效果有限，GStack 把写码和 review 拆给不同「角色」甚至不同模型，这是一个值得借鉴的设计。
3）速度基准已经变了。 Karpathy 说自己「从去年 12 月开始基本没手写过一行代码」，Garry Tan 一个人兼职写了 60 万行。这不是个例，是工具本身在重新定义什么叫「正常速度」。如果你的团队还没建立 AI 辅助开发的工作流，现在和最快的团队之间的差距正在每天扩大。

访问：github.com/garrytan/gstack

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