gstack の実践: インストールから実行までの完全なワークフロー

はじめに

コンセプト では、クロード コードを仮想エンジニアリング チームに変える役割ベースのスキル セットである gstack の中核的な位置付けと、GSD、Superpowers、Ralph およびその他のソリューションと比較した AI プログラミング ツール エコシステムにおける差別化された位置付けについて学びました。

この実践的な記事は、使用方法 に焦点を当てており、インストールと構成から完全なワークフローの実行まで、30 分で gstack を使い始めるのに役立ちます。

インストールと構成

前提条件

• クロード コード がインストールされ、使用可能になります
• Git がインストールされている
• Bun v1.0+ がインストールされています (gstack は Bun 上に構築されています)
• Windows ユーザーにも Node.js が必要です

グローバル インストール (推奨、30 秒で完了)

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

インストール スクリプトは次の 3 つのことを行います。

1. gstack のスキル情報を CLAUDE.md ファイルに追加します
2. すべてのスキル ファイルをスキル ディレクトリに置きます
3. Playwright と対応する Chromium ブラウザをインストールします (/browse および /qa の場合)

プロジェクトレベルのインストール (チーム共有)

リポジトリのクローン作成後にチーム メンバーが自動的に gstack を取得できるようにする場合は、次のようにします。

cp -Rf ~/.claude/skills/gstack .claude/skills/gstack
rm -rf .claude/skills/gstack/.git
cd .claude/skills/gstack && ./setup

###マルチエージェントのサポート

gstack はクロード コードに限定されず、現在 10 個の AI プログラミング エージェント をサポートしています。 ./setup は、デフォルトでインストールされているホストを自動的に検出します。

./setup --host codex      # OpenAI Codex CLI
./setup --host opencode   # OpenCode
./setup --host cursor     # Cursor
./setup --host factory    # Factory Droid
./setup --host slate      # Slate
./setup --host kiro       # Kiro
./setup --host hermes     # Hermes
./setup --host gbrain     # GBrain（修改版）
./setup --host openclaw   # OpenClaw（通过 ACP 派发 Claude Code 会话）

各ホストのスキルインストールパスは~/.<agent>/skills/gstack-*/の形になっており、相互に干渉しません。

💡 OpenClaw ユーザー向けの追加オプション: ACP を介した呼び出しに加えて、OpenClaw は ClawHub を介して 4 つのネイティブ メソドロジー スキル (gstack-openclaw-office-hours、gstack-openclaw-ceo-review、gstack-openclaw-investigate、gstack-openclaw-retro) を直接インストールすることもでき、これはクロード コード セッションなしで会話的に使用できます。

チーム モード (チーム共有 + 自動更新、推奨)

v1.x ではチーム モードが導入されています。各開発者は gstack をグローバルにインストールし、ウェアハウスには「gstack を使用している」と記録されるだけで、更新は自動的に行われます。

(cd ~/.claude/skills/gstack && ./setup --team) && \
~/.claude/skills/gstack/bin/gstack-team-init required && \
git add .claude/ CLAUDE.md && git commit -m "require gstack for AI-assisted work"

required を optional に置き換えることは、必須ではなく「穏やかなリマインダー」です。 Claude Code を起動するたびに、更新チェックが自動的に実行されます (1 時間に 1 回スロットリングし、ネットワークに障害が発生しても安全かつサイレントです)。ウェアハウスにはベンダーから提供されたファイルはなく、バージョンのドリフトもありません。

アップデート

cd ~/.claude/skills/gstack && git pull && ./setup

または、クロード コードで /gstack-upgrade を直接使用します。

完全なコマンド リファレンス

スプリントプロセス

デザイン

レビューとセキュリティ

テストと QA

リリースと運用保守

見直して学ぶ

セキュリティ保護

ツールの統合

Standalone CLI（v0.19+）

gstack には、スラッシュ コマンドに加えて、スタンドアロン CLI のセットも付属しています (クロード コード セッション内では実行されません)。

構成の詳細

CLAUDE.md コンテンツを追加

インストール後、gstack は利用可能なすべてのスキルのリストと簡単な説明を CLAUDE.md に追加します。これにより、Claude Code はどのコマンドが利用可能であるかを知ることができます。

スキルのディレクトリ構造

メインの入り口はトップレベルの ~/.claude/skills/gstack/SKILL.md で、各サブコマンドはフラット ディレクトリの形式で存在し、コアは SKILL.md ファイルです。

~/.claude/skills/gstack/
├── SKILL.md            # 主入口 skill
├── browse/             # 浏览器 daemon
├── qa/                 # QA 测试
├── review/             # 代码审查
├── ship/               # 发布流程
├── plan-ceo-review/    # CEO 审查
├── office-hours/       # 产品门诊
├── pair-agent/         # 跨 Agent 浏览器配对
├── open-gstack-browser/ # GStack Browser 启动器
├── setup-gbrain/       # GBrain 数据库一键上手
├── hosts/              # 10 个 host 配置（claude/codex/cursor/...）
├── bin/                # standalone CLI（gstack-model-benchmark 等）
└── ...                 # 当前 v1.x 共 50 个 skill 目录

SKILL.md を自由に変更して動作をカスタマイズできます。これが「フォークしてカスタマイズ」の利点です。

Browse Daemon

Browse Daemon は永続的な Chromium インスタンスです。主要な構成:

• ポート: ランダムに選択された 10000 ～ 60000、10 個以上の並列ワークスペースをサポート
• セキュリティ: ローカルホストのみをバインドし、セッションごとにベアラー トークン認証を使用します。
• Cookie: Chrome/Arc/Brave/Edge からインポートするには /setup-browser-cookies を使用します

実践的なワークフローのデモンストレーション

以下に、一般的な gstack ワークフローを示します。コマンドと出力は、ドキュメントとビデオ内の実際のケースに基づいています。

💡 注: 次の出力は、調査に基づいてコンパイルされた一般的な例です。特定のプロジェクトのスクリーンショットは、実際の実践に基づいて将来追加される予定です。

ステップ 1: 製品クリニック

> /office-hours

[YC Office Hours] 6 forcing questions:
1. Who specifically needs this?
2. What do they do today without it?
3. Why is this urgent right now?
4. How will you know it works?
5. What happens if you do nothing?
6. What is the smallest version you can ship?

→ Design doc generated

急いでコードを書かずに、まず YC オフィス アワーの観点から AI にアイデアを拷問してもらいましょう。

ステップ 2: 複数の役割によるレビュー計画

> /autoplan

[CEO Review] Finding the 10-star product...
[Design Review] Rating dimensions 0-10...
[Eng Review] Locking architecture + edge cases...

→ Fully reviewed plan ready

/autoplan は、CEO → 設計 → エンジニアリングの 3 ラウンドのレビューを自動的に実行し、完全なポストレビュー計画を作成します。

ステップ 3: コーディングの実装

通常は承認された計画に従ってコーディングします。標準のクロード コード会話を使用できます。

ステップ 4: 複数の専門家によるコードレビュー

> /review

Dispatching 7 specialist reviewers...
- Testing coverage ✓
- Maintainability ✓
- Security: Found 1 issue (auto-fixing)
- Performance ✓
- Data migration ✓
- API contract ✓
- Red team: No vulnerabilities found

→ Review complete, 1 auto-fix applied

ステップ 5: ブラウザの QA

> /qa

Opening headless browser...
Testing user flows:
- Login flow ✓
- Dashboard load ✓
- Form submission: Bug found → fixing → re-testing ✓
- Image upload ✓

→ 4 flows tested, 1 bug fixed, regression test generated

ステップ 6: 公開する

> /ship

Syncing with main...
Running tests: 42 passed, 0 failed
Reviewing diff: 3 files changed
Updating VERSION: 1.2.0 → 1.3.0
Creating PR: "Add screenshot feature"

→ PR #47 created, ready for merge

実践的なヒントとコミュニティでの経験

ギャリー・タンの提案

gstack の ETHOS.md、3 つの核となる原則:

1. 湖を沸騰させる: AI により完全性がほぼ無料になります。常に完全な作業を実行し、近道はしません。
2. 構築する前に検索: まず検索、最初に理解、そして 3 層の知識検証の後に開始
3. ユーザー主権: AI の推奨はあなたが決定します。両方の AI モデルが一致する場合でも、ユーザーの判断が優先されます。

gstack の README は、Karpathy からの引用で始まります。これは、Garry Tan 自身が gstack を構築したい理由を説明する出発点でもあります。

コミュニティでのポジティブな体験

• /office-hours、YC 申請用: Reddit r/ycombinator 上の複数の S26 申請者が、申請資料のストレス テストに gstack のオフィス アワーを利用することが非常に効果的であると報告しました。
• セキュリティ監査で実際の脆弱性が発見されました: CTO からのフィードバック /review により、チームが認識していなかった XSS 脆弱性が発見されました。
• /browse 実際のブラウザ テスト: コミュニティ (批評家を含む) によって「真の技術的貢献」として認められています。

よくある落とし穴

• 許可のプロンプトが頻繁に表示される: 一部のユーザーは、「許可のプロンプトが 30 秒ごとに承認されなければならず、眠れなくなる」と報告しました。クロードコード設定で適切な自動承認ルールを構成することをお勧めします。
• トークンの消費量が多い: 特徴的なプロンプトにより、コンテキストの消費量が増加します。コストを重視する場合は、最も必要なスキルを選択して使用できます
• エージェント ループ: HN 上で、エージェントが 70 分のループに陥ったとユーザーが報告するケースがあります。適切なタイムアウトとチェックポイントを設定することをお勧めします
• すべての人に適しているわけではありません: 経験豊富な開発者は、ほとんどのスキルは不必要なラッパーであると感じるかもしれません。 gstack は、成熟したエンジニアリング プロセスを持つチームよりも、独立した創設者や小規模なチームに適しています。

よくある質問とベストプラクティス

**Q: gstack と Superpowers は同時に使用できますか? **

はい。この 2 つは相互に補完し合います。Superpowers はプロセス規律と TDD 保証を得意とし、gstack は製品思考と複数役割のレビューを得意としています。多くのチームは、日常のコーディング規律に Superpowers を使用し、製品計画と QA に gstack を使用しています。

**Q: トークンは高価ですか? **

ネイティブのクロード コードよりも高い。各スキルのロール プロンプトがコンテキスト ウィンドウを占めます。しかし、あなたの時間がトークン料金よりも価値があるのであれば、これは通常、良い取引です。

**Q: どのようなタイプのプロジェクトに適していますか? **

アイデアから発売までの全プロセスの製品開発に最適です。バグを修正したり、小さな機能を作成したりするだけの場合は、ネイティブの Claude コードで十分です。 gstack の価値は「完全なプロセス」で最大化されます。

**Q: スキルをカスタマイズするにはどうすればよいですか? **

各スキルは SKILL.md ファイルです。直接編集するだけです。

1. スキル ディレクトリを見つけます: ~/.claude/skills/gstack/<skill-name>/
2. SKILL.md を編集します
3. ./setup を再実行します

コミュニティでは、グローバル インストールを直接変更するのではなく、リポジトリをフォークしてカスタマイズすることを推奨しています。

ベストプラクティス

1. 最初に/office-hours、次にコーディング: コードを記述する前に製品クリニックを行う習慣をつけましょう
2. /browse 検証を有効に活用する: コードを見るだけでなく、AI にアプリケーションを実際に「認識」させます。
3. 定期 /retro: コードの品質と作業ペースの可視性を維持する
4. 段階的な導入: すべてのスキルを一度に使用する必要はありません。 /office-hours + /review + /ship から開始
5. フォークのカスタマイズ: 不適切なプロンプトが表示された場合は、それを直接変更します。これがオープンソースの利点です

概要

gstack の核となる価値は、特定のスキルがいかに強力であるかということではなく、構造化された AI コラボレーション モードを提供することにあります。役割の切り替えを通じて、さまざまな段階でさまざまな種類の AI 支援を得ることができます。まずCEOの視点で製品の方向性を検討し、次にエンジニアリングマネージャーの厳密さでアーキテクチャを検討し、最後にQAの実際のブラウザで結果を検証します。

次に、自分でインストールして、最初の gstack プロジェクトを /office-hours から開始してみてください。

拡張読書:

• gstack の概念 — gstack の中核となる概念とツールの生態学的位置付けを理解する
• GSD 実践編 — 別の構造化 AI プログラミング ソリューションの実践的なガイド
• クロードスキル実践編 — スキル生成の仕組みを理解する