这个项目本身就是 MSP 的第一个 case。
msp-stack 的网站不只是展示页。它记录了一个真实生长链：从“介绍 gstack”这个表层任务，逐步长成“让 agent 具备问题意识、seed 遗传和证据闭环”的交付框架。
看 proof system回到首页 lineage最初的可见任务是把 Garry Tan 的 gstack 讲清楚：它不是 prompt 集，而是 AI engineering workflow shell。
如果只写介绍，会停留在内容传播；MSP 需要证明自己能改变 agent 如何接任务、如何保存 seed、如何验证增长。
用 project carrier 和少量 folder carrier 把项目意图压成可继承对象。后续 agent 不再只看文件名，而是先继承为什么存在。
新增两个最小能力入口：一个用于识别活问题，一个用于把模糊意图压成 durable seed。
用 6 个行为 fixture 和静态 proof 脚本，约束 MSP 不能退化成理论文案。
把 README、能力图谱、证明体系、seed carrier map 和演化背景整合成一个可传播页面；再拆出 proof / casebook 两个 deep links。
这条 lineage 的三个判断
不是先做大
先做两个关键技能、5 个 v0 seed anchors、6 个 proof fixture 和 1 个 shape guard，而不是全面重写 gstack。
不是只写文档
所有主张都落到 repo 结构、测试脚本、站点校验、浏览器验证和公网链接。
不是结束态
当前只是 v0 proof。下一步是 behavioral eval 和 transmission proof：让新 agent 真的继承 seed。
下一步 seed
最小下一步不是继续堆页面，而是让网站反过来驱动 repo：补一个 behavioral eval runner，把 baseline prompt 和 MSP prompt 放在同一 fixture 上跑，产出可比较报告。