vault: add GSD methodology deep-dive with examples and zettelkasten insights

Comprehensive GSD analysis: 15 sections covering core philosophy (fresh
context per agent), 5 methodologies (dream extraction, goal-backward
verification, nyquist validation, wave execution, checkpoints), full
command reference (37+), agent system (16 agents with model routing),
config system, git integration, state management, session continuity,
community best practices, pitfalls, framework comparison (GSD vs ECC vs
BMAD vs SpecKit), and 4 detailed practical examples (new project, brownfield,
debugging, quick tasks).

Three zettelkasten notes: context rot vs window isolation tradeoffs,
goal-backward vs forward verification, plans-as-prompts design pattern.

6 - Zettelkasten/20260320100200 目标回溯验证vs正向任务检查.md

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+---
+created: "2026-03-20 10:02"
+type: zettel
+tags: [verification, methodology, ai-quality, gsd]
+source: "https://github.com/gsd-build/get-shit-done"
+---
+
+# 目标回溯验证 vs 正向任务检查
+
+传统软件验证是正向的: "任务 1 完成了吗？任务 2 完成了吗？全部完成 = 目标达成。" 这隐含假设任务列表是完备的。
+
+GSD 的目标回溯验证(Goal-Backward Verification)反转方向: "用户应该能做什么？这个能力在代码中存在吗？不仅存在，还是真实实现（非桩代码）？不仅实现了，还与系统连接了？"
+
+四级验证层次:
+1. Exists — 文件在预期路径
+2. Substantive — 真实实现，非 TODO/placeholder
+3. Wired — 与系统其他部分连接（import 被使用，API 被调用）
+4. Functional — 实际调用时能工作
+
+这对 AI 生成代码尤其重要: LLM 擅长生成"看起来正确"的代码（通过 Level 1-2），但经常遗漏连接（Level 3）。GSD 的桩代码检测模式专门针对这一弱点。
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+## Related
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+- [[GSD 方法论与最佳实践]]
+- [[Hook驱动优于提示词驱动]]