在 AI 编程领域，常出现'上下文腐烂'（Context Rot）现象。随着对话轮数增加，AI 可能忘记之前的架构设计或接口规范。这是因为上下文窗口被杂讯填满，关键信息被挤出注意力范围。
为了解决这个问题，GSD（Get Shit Done）元提示系统通过结构化文件来承载项目灵魂，而不是把所有东西都塞进对话框。它在项目根目录下建立四个核心文件：
- PROJECT.md：记录目标、架构决策和技术栈。
- REQUIREMENTS.md：明确功能边界和验收标准。
- ROADMAP.md：拆解里程碑，指示当前进度和下一步。
- STATE.md：记录当前进度和待办事项。
每次开启新对话时，让 AI 重新读取这些文件，即可实现状态同步。
Wave 执行是 GSD 的动态引擎。面对大型项目，GSD 采用分治法，将任务拆分成多个独立的 Wave（波浪），每个 Wave 只加载相关代码上下文。这种方式确保 AI 在处理模块时保持清醒。此外，GSD 支持多代理并行，如 Research Agent、Planning Agent 和 Execution Agent。
实战演练 初始化 GSD 环境：
npx get-shit-done-cc@latest init my-awesome-project
cd my-awesome-project
npx get-shit-done-cc@latest new-project
工作流程包括：
- 讨论阶段 (discuss-phase)：AI 确认需求细节并更新 REQUIREMENTS.md。
- 规划阶段 (plan-phase)：AI 拆分里程碑并更新 ROADMAP.md。
- 执行阶段 (execute-phase)：指定里程碑开启 Wave 执行模式。
npx get-shit-done-cc@latest execute-phase --milestone=1
AI 会自动进行符合 Conventional Commits 标准的原子化 Git 提交。
优缺点分析 优点：强迫先设计后编码，节省沟通成本，能梳理复杂代码逻辑生成架构图。 缺点：流程较重，不适合简单脚本；需维护 STATE.md；有一定学习曲线。
GSD 标志着 AI 编程从'玩具时代'迈向'工业时代'。它将复杂性藏在底层，留给用户的是高效的工程方法论。
