Skip to content

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.

Geben Sie dies Ihrem Agenten

Fügen Sie die untenstehende Zeile in Ihren KI-Coding-Agenten ein. Er liest die Methodik und Spezifikation, installiert die Skill und onboardet dieses Repository für Deep Work Plans.

agent 
Lesen Sie die Anweisungen unter https://deepworkplan.com/init.md und befolgen Sie sie, um dieses Repository AI-first zu machen.

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 dem .claude → .agents-Symlink) 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 
    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 
    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 dem .claude → .agents-Symlink), bindet die schlanken dwp-*-Befehle ein und legt ein per gitignore ausgeschlossenes .dwp/ für Pläne und Entwürfe an. Nichts wird aus Vorlagen erzeugt; alles wird an Ihr Repository angepasst.

    agent 
    /deepworkplan-onboard
  4. 04

    Das Kit weiterentwickeln und Addons annehmen

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

  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 und /dwp-resume im Verlauf der Arbeit. Jeder Plan trägt nummerierte Aufgaben, Validierungs-Gates und ein Completion-Protokoll, sodass die Arbeit strukturiert, prüfbar und über Sitzungen hinweg wiederaufnehmbar bleibt.

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