学习 gstack 项目的结构化路径

阶段 1：理解项目核心定位

阅读 README 核心段落，重点关注 Karpathy 引言和 Garry Tan 的背景说明，理解 AI 工具提升效率的愿景。确认目标用户群体（创始人、技术负责人、Claude 新手）。掌握 gstack 的核心逻辑：将 Claude Code 拆分为专业角色并通过 slash 命令调用。

回答三个核心问题以检验理解：gstack 与原生 Claude Code 的差异、核心交付形式、最核心的使用场景。这些问题帮助明确工具的结构化角色、slash 命令和 Markdown 输出，以及全流程自动化的适用场景。

阶段 2：快速上手实操

确保本地环境已安装 Claude Code、Git 和 Bun（Windows 需额外安装 Node.js）。按照 README 的「Install — 30 seconds」部分执行安装命令：

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

运行最小流程命令（如 /office-hours、/plan-ceo-review、/review、/qa），观察 Markdown 格式的输出，体验 AI 按专业角色生成的结构化结果。

阶段 3：拆解核心模块与技能

分析目录结构，理解各目录的功能（如 agents/ 存放虚拟角色配置，bin/ 为脚本入口）。将核心技能按研发流程分类：需求规划类（如 /office-hours）、设计类（如 /design-review）、开发评审类（如 /review）、测试类（如 /qa）、发布运维类（如 /ship）。

阅读 SKILL.md 或 SKILL.md.tmpl 文件，理解 slash 命令的定义和触发逻辑，明确 gstack 是符合 Claude Code 技能标准的集合。

阶段 4：深度理解实现逻辑

优先阅读架构文档（如 ARCHITECTURE.md 和 DESIGN.md），掌握整体架构和设计原则。以 /review 命令为例，分析其实现逻辑：解析 Git 分支变更、构造提示词、调用 Claude Code API、格式化输出结果。

研究 agents/ 下的提示词模板（如 ceo-prompt.md），理解不同角色的提示词差异。探索自动化流程（如 /ship 和 /qa），了解如何实现自动提交 PR 和真实浏览器测试。

阶段 5：定制与扩展

参考 CONTRIBUTING.md 和 CHANGELOG.md，了解代码规范和功能演进。新增自定义技能时，复制现有技能目录并修改提示词模板，例如创建前端评审角色：

1. 复制 review/ 为 frontend-review/。
2. 修改 SKILL.md.tmpl 定义 /frontend-review。
3. 调整提示词聚焦前端评审点（如 React 性能）。
4. 运行 ./setup 重新注册技能并测试。

尝试适配其他 AI 工具（如 Codex），通过 setup --host codex 理解不同工具的技能注册路径差异。

阶段 6：复盘与巩固

梳理 gstack 的底层逻辑：标准化角色分工和研发流程自动化。回答关键问题：效率提升的原因（多角色并行）、适用场景（快速验证、小团队提效）、局限性（依赖 Claude Code、标准化流程）。

列出后续优化方向，例如扩展移动端测试、适配国内 AI 模型或优化提示词。通过体系化复盘，将零散知识点整合为完整认知框架。