Skip to content
← Torna al kit

Caso di studio: questo sito web

Il sito che sta leggendo gira sulla metodologia che documenta. Fa dogfooding di Deep Work Plan: la stessa skill, lo stesso flusso /init, gli stessi piani .dwp/ che userebbe qualsiasi altro repository. È un resoconto reale, non un’ipotesi.

Prima

Come la maggior parte dei repository, anche questo non era pensato per gli agenti. Il contesto viveva nella testa delle persone e in note sparse, non c’era un’unica fonte di verità che un agente potesse leggere e fare l’onboarding di un nuovo agente significava rispiegare il progetto a ogni sessione. Il lavoro a lungo termine andava alla deriva.

L’adozione di DWP

Il repository è stato reso AI-first con un singolo Deep Work Plan, scomposto in attività atomiche con validation gate:

  1. Installare la skill Deep Work Plan come reference install, fissata da skills-lock.json.
  2. Eseguire l’onboarding per generare un AGENTS.md ragionato, l’albero docs/ e la documentazione per modulo a partire dallo stack reale del repository.
  3. Costruire il kit .agents/ multi-agente — sottili delegatori dei comandi dwp-* e un catalogo che corrisponde a ciò che è su disco.
  4. Predisporre il workspace .dwp/ escluso da git per piani e bozze.
  5. Verificare la conformità con /dwp-verify.

Ogni attività è stata validata rispetto ai gate reali del repository — biome, astro:check, la suite di test, la build di produzione e il controllo di parità degli endpoint per agenti — prima di essere segnata come completata.

Dopo

Il repository è ora AI-first secondo la sua stessa specifica: un AGENTS.md ragionato, un albero docs/ categorizzato, un kit .agents/ multi-agente e un workspace .dwp/ escluso da git. Qualsiasi agente — Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, Copilot — può aprirlo, leggere la harness ed eseguire piani a lungo termine senza assistenza a ogni sessione.

Risultato

La metodologia si dimostra sul proprio sorgente: questo sito è costruito e mantenuto nello stesso modo in cui dice di costruire il Suo — seguendo /init.md. Se lo standard funziona qui, in produzione, funziona anche per il Suo repository.