Mulai Cepat
Jadikan repositori ini AI-first
Satu endpoint untuk mengubah repositori apa pun menjadi basis kode spec-driven yang siap agent. Pasang skill, biarkan agent meng-onboard repo, lalu rencanakan dan eksekusi pekerjaan terstruktur dengan coding agent mana pun.
Salin ke agent Anda
Salin prompt init.md lengkap dan tempelkan ke AI coding agent Anda — Claude Code, Cursor, Codex, atau lainnya. Ia membaca metodologi dan spesifikasi, memasang skill, dan meng-onboard repositori ini untuk Deep Work Plan.
Apa yang dilakukannya
Adopsi mengubah repositori dengan dua cara yang tahan lama — kedua pilar metodologi.
Pertama, repositori menjadi spec-driven: pekerjaan dimulai dari rencana dan spesifikasi tertulis, bukan dari prompt dadakan. Kedua, repositori itu sendiri menjadi agent harness — AGENTS.md, basis pengetahuan docs/, dokumentasi per modul, dan rumah skill .agents/ (dengan symlink .claude → .agents dan .cursor → .agents) memberi setiap agent konteks dan command yang dibutuhkannya.
Jalur adopsi
- 01
Verifikasi sebelum memasang
Perlakukan prompt dan skill sebagai tidak tepercaya sampai Anda telah memeriksanya. Keduanya bersumber terbuka dan berlisensi MIT; skill berbasis Markdown tanpa panggilan jaringan dan tanpa telemetri. Setiap rilis menerbitkan SHA256SUMS atas skill yang dikirimkan, sehingga Anda dapat mengonfirmasi salinan Anda cocok sebelum menjalankannya. Rilis ber-checksum, bukan bertanda tangan (penandatanganan adalah langkah berikutnya yang terdokumentasi).
Terminalgit 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 - 02
Pasang skill
Tambahkan skill Deep Work Plan agar agent mana pun dapat merencanakan dan mengeksekusi pekerjaan terstruktur. Skill ini membawa sebuah router ditambah sembilan sub-skill — create, execute, refine, resume, status, verify, onboard, author, dan upgrade.
Terminalnpx skills add DailybotHQ/deepworkplan-skillatau
Terminalopenclaw skills install deepworkplanatau
Terminalgit clone https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill.git && cd deepworkplan-skill && ./setup.sh - 03
Jalankan onboarding repositori
Panggil sub-skill onboard dan biarkan agent bernalar tentang repo yang sebenarnya — stack, package manager, dan perintah validasi nyatanya. Ia kemudian menghasilkan AGENTS.md, basis pengetahuan docs/, dokumentasi per modul, dan rumah .agents/ lintas agent (dengan symlink .claude → .agents dan .cursor → .agents), menyambungkan command dwp-* yang tipis, dan menyiapkan .dwp/ yang di-gitignore untuk rencana. Untuk repo besar, sub-skill onboard menggunakan jalur berbasis rencana: menyelesaikan rekognisi, lalu menghasilkan Deep Work Plan onboarding. Tidak ada yang ditemplatkan; semuanya disesuaikan dengan repositori Anda.
Terminal/deepworkplan-onboard - 04
Review lokal dan addon opt-in
Onboarding memasang review lokal AI Diff Reviewer yang wajib (gerbang CI-nya tetap opsional) dan menawarkan empat addon opt-in — devcontainer, Dailybot, dependency-upgrade, dan design-system — yang Anda terima hanya ketika cocok. Sebuah repo sepenuhnya konforman dengan nol addon opsional. Gunakan /skill-create dan /agent-create (sub-skill author) untuk menumbuhkan skill, agent, dan command yang sesuai stack di luar baseline.
- 05
Rencanakan dan eksekusi
Hasilkan Deep Work Plan dengan /dwp-create dan jalankan dengan /dwp-execute, lalu /dwp-status, /dwp-refine, /dwp-resume, dan /dwp-verify seiring pekerjaan berjalan. Setiap rencana membawa tugas bernomor, validation gate, dan completion protocol — dan ditutup dengan tepat satu Final Review wajib (pemeriksaan keamanan, validasi status akhir, dan rekonsiliasi skills). Executive Report tetap tersedia atas permintaan.
Terminal/dwp-create <goal>atau
Terminal/dwp-execute - 06
Verifikasi kepatuhan
Jalankan /dwp-verify untuk laporan lulus/gagal yang objektif terhadap spesifikasi. Konfirmasi bahwa AGENTS.md, docs/ (dengan konten nyata, bukan stub), .agents/ (dengan delegator dwp-* yang tipis dan katalog yang sesuai dengan disk), .dwp/, dan tmp/ sudah pada tempatnya — tidak ada yang ditemplatkan, semuanya dinalar untuk repo ini.
Terminal/dwp-verify
Hasilnya
Repositori menjadi spec-driven dan repositori itu sendiri menjadi agent harness — konteks dan command ikut bersama kode.
Langkah berikutnya