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。

