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Adoption

Machen Sie dieses Repository AI-first

Ein Endpunkt, um jedes Repository in eine spec-driven, agentenbereite Codebasis zu verwandeln. Installieren Sie die Skill, lassen Sie einen Agenten das Repository onboarden, dann planen und führen Sie strukturierte Arbeit mit jedem Coding-Agenten aus.

In Ihren Agenten kopieren

Kopieren Sie den vollständigen init.md-Prompt und fügen Sie ihn in Ihren KI-Coding-Agenten ein — Claude Code, Cursor, Codex oder einen anderen. Er liest die Methodik und Spezifikation, installiert die Skill und onboardet dieses Repository für Deep Work Plans.

https://deepworkplan.com/init.md

Eigenständiger Agenten-Prompt → /init.md

Was dies bewirkt

Die Adoption verändert das Repository auf zwei dauerhafte Weisen — die Pfeiler der Methodik.

Erstens wird das Repository spec-driven: Die Arbeit beginnt mit einem geschriebenen Plan und einer Spezifikation, nicht mit Ad-hoc-Prompts. Zweitens wird das Repository selbst zum Agenten-Harness — eine AGENTS.md, eine docs/-Wissensbasis, Dokumentation je Modul und ein .agents/ Skill-Verzeichnis (mit den .claude → .agents- und .cursor → .agents-Symlinks) geben jedem Agenten den Kontext und die Befehle, die er braucht.

Die Adoptionssequenz

  1. 01

    Vor der Installation verifizieren

    Behandeln Sie den Prompt und das Skill als nicht vertrauenswürdig, bis Sie sie geprüft haben. Beide sind Open Source und unter MIT lizenziert; das Skill ist Markdown-first ohne Netzwerkaufrufe und ohne Telemetrie. Jedes Release veröffentlicht eine SHA256SUMS-Datei über das ausgelieferte Skill, sodass Sie bestätigen können, dass Ihre Kopie übereinstimmt, bevor Sie es ausführen. Releases sind geprüfsummt, aber nicht signiert (Signierung ist ein dokumentierter nächster Schritt).

    agent 
    git clone https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill.git && cd deepworkplan-skill
curl -fsSL -o SHA256SUMS https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill/releases/download/vX.Y.Z/SHA256SUMS
./setup.sh --verify
  2. 02

    Die Skill installieren

    Fügen Sie die Deep Work Plan Skill hinzu, sodass jeder Agent strukturierte Arbeit planen und ausführen kann. Die Skill liefert einen Router plus acht Sub-Skills — create, execute, refine, resume, status, verify, onboard und author.

    agent 
    npx skills add DailybotHQ/deepworkplan-skill

    oder

    agent 
    openclaw skills install deepworkplan

    oder

    agent 
    git clone https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill.git && cd deepworkplan-skill && ./setup.sh
  3. 03

    Das Repository-Onboarding ausführen

    Rufen Sie die onboard-Sub-Skill auf und lassen Sie den Agenten über das tatsächliche Repository schlussfolgern — seinen Stack, Paketmanager und die echten Validierungsbefehle. Anschließend erzeugt er AGENTS.md, eine docs/-Wissensbasis, Dokumentation je Modul und ein agentenübergreifendes .agents/-Verzeichnis (mit den .claude → .agents- und .cursor → .agents-Symlinks), bindet die schlanken dwp-*-Befehle ein und legt ein per gitignore ausgeschlossenes .dwp/ für Pläne und Entwürfe an. Bei großen Repositories nutzt die onboard-Sub-Skill einen plangesteuerten Pfad: Sie schließt die Aufklärung ab und gibt dann einen Onboarding-Deep-Work-Plan aus. Nichts wird aus Vorlagen erzeugt; alles wird an Ihr Repository angepasst.

    agent 
    /deepworkplan-onboard
  4. 04

    Opt-in-Addons annehmen

    Das Onboarding bietet fünf Opt-in-Addons — devcontainer, Dailybot, dependency-upgrade, design-system und AI Diff Reviewer —, die Sie nur annehmen, wenn sie passen. Ein Repository ist mit null Addons vollständig konform. Nutzen Sie /skill-create und /agent-create (die author-Sub-Skill), um stack-passende Skills, Agenten und Befehle über die Basislinie hinaus aufzubauen.

  5. 05

    Planen und ausführen

    Erzeugen Sie Deep Work Plans mit /dwp-create und führen Sie sie mit /dwp-execute aus, dann /dwp-status, /dwp-refine, /dwp-resume und /dwp-verify im Verlauf der Arbeit. Jeder Plan trägt nummerierte Aufgaben, Validierungs-Gates und ein Completion-Protokoll — abschließend mit drei obligatorischen Endaufgaben: einer Sicherheitsüberprüfung, einer Skills-&-Agenten-Erkennung und einem Executive Report.

  6. 06

    Konformität verifizieren

    Führen Sie /dwp-verify aus, um einen objektiven Bestanden/Nicht-bestanden-Bericht gegen die Spezifikation zu erhalten. Bestätigen Sie, dass AGENTS.md, docs/ (mit echtem Inhalt, keinen Stubs), .agents/ (mit schlanken dwp-*-Delegatoren und einem Katalog, der mit dem Dateisystem übereinstimmt), .dwp/ und tmp/ vorhanden sind — nichts aus Vorlagen, alles für dieses Repository durchdacht.

    agent 
    /dwp-verify

Das Ergebnis

Das Repository wird spec-driven, und das Repository selbst wird zum Agenten-Harness — Kontext und Befehle reisen mit dem Code.

Als Nächstes lesen

Schnellstart Methodik Spezifikation Kit