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Deep Work Plan が本日 Product Hunt に登場 応援する

オープンな方法論 · MIT · エージェント非依存

モデルは重要です。 コンテキストはさらに重要です。

Deep Work Plan はあらゆるリポジトリを構造化された環境——コンテキスト、ガードレール、永続的な計画——に変え、どんなコーディングエージェントも精確かつ効率的に実行し、長期の作業を完了させます。

エージェントにコピーする https://deepworkplan.com/init.md

init.md のプロンプトをコピーして、お使いのコーディングエージェント — Claude Code、Cursor、Codex、またはその他のツール — に貼り付けることで、あらゆるリポジトリを AI-first にします。

Deep Work Plan とは、リポジトリそのものがハーネス(harness)になる、仕様駆動開発です。

岩場の岸辺に立つ灯台が一筋の光で小舟を導く版画。どんなエージェントも導く安定したハーネスとしてのリポジトリを想起させる。
彫版の二連作:片側は霧の中で岩場に漂う船、もう片側は同じ船が描かれた航路に沿って港の灯台へ穏やかに進む様子。

問題と答え

短い作業では驚異的な性能を発揮するコーディングエージェント。長期のミッション——移行、新しいサブシステム、数十ファイルに及ぶリファクタリング——を任せると、コンテキストが満杯になり、先の判断は薄れ、数時間の作業が途中で止まります。

Deep Work Plan は仕様駆動開発で応えます。永続する計画、原子タスク、そしてエージェントが通過すべき検証ゲート。「完了」は気分ではなく——検証可能でレビューできる証拠になります。

コンテキストはエージェントにとって最も希少な資源です。だからハーネスは自身の指示負荷を小さく監査可能に保つよう設計されています:指示は段階的に読み込み、検証は変更された箇所だけに触れ、学習はタスクごとに記録されます。各フローの負荷はバイトで測定され、リリースごとに公開されます——最新のリリースでは実行フローが 45.7%、再開フローが 67.5% 縮小しました。計画そのものも同じ原理に従います:範囲が限定された修正には Lite 計画を、数時間に及ぶ作業には Full 計画を——形式は常に作業の範囲に従い、その逆ではありません。

方法論 · 第一幕

「完了」の意味と境界線を決めるのは人です。計画が意図を担い、エージェントが時間を担います。常時の監視も、二十分ごとの修正も不要です。

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方法論 · 第二幕

長いタスクはどんなモデルのコンテキストを埋め尽くします。詳細は失われ、エージェントはドリフトします。書かれた計画——原子タスク、検証ゲート、再開可能な状態こそが、周回ごとに立ち返る拠り所です。

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方法論 · 第三幕

各タスクは受け入れ基準と、通過すべき検証を明記します。エージェントが「完了した気分」で終わることはできません。通過するか、タスクは開いたままです。

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方法論 · 第四幕

コンテキスト、ツール、ガードレール、状態は、どんなエージェントも読めるプレーンなファイルとしてリポジトリに宿ります。ロックインも外部ブレインもなく、コンテキストのリセットをまたいで生き残ります。

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メソッド · 第五幕

コンテキストはエージェントにとって最も希少な資源です。ハーネスは段階的に読み込み、変更された箇所だけを検証し、タスクごとに学習します——各フローの指示負荷は測定のうえ公開され、リリースを重ねるごとに更新されます。

方法論を読む →

推論にもとづくオンボーディング

どのリポジトリに向けても機能します。コピー&ペーストではなく、推論します。

オンボーディングのフローは、リポジトリの実際の言語、フレームワーク、パッケージマネージャー、検証コマンドを調べ、そのリポジトリに適応させた成果物を生成します。汎用的なひな形は失敗とみなされます。

  1. 01

    スタックとアーキタイプを推論する

    マニフェスト、フォルダ構成、CI を読み取り、実際のテスト、リント、ビルドのコマンドを推測し、そのリポジトリを個別リポジトリかオーケストレーターハブかに分類します。

  2. 02

    AGENTS.md、docs/、モジュールごとのドキュメントを生成する

    推論にもとづく AGENTS.md、分類された docs/ 階層、そして主要モジュールごとの README と docs/ を生成します。プレースホルダーではなく、リポジトリの実際のコマンドが書き込まれます。

  3. 03

    .claude と .cursor のシンボリックリンクとともに .agents/ を整備する

    エージェント横断の .agents/ ディレクトリ(スキル、エージェント、コマンド)と .claude および .cursor から .agents へのシンボリックリンクを作成し、すべてのツールが単一の信頼できる情報源を読みます。

  4. 04

    DWP スキルをインストールし、.dwp/ を整備する

    Deep Work Plan スキルを組み込み、計画のための gitignore された .dwp/ フォルダを作成し、必須の AI Diff Reviewer ローカルレビューをインストールします。その後、devcontainer サポートなどのオプトイン式アドオンを任意で重ねられます。

実行したときに起こること

指示は一つ。あとはリポジトリがやり遂げます。

インストール方法を選んだり、テンプレートをコピーしたりする必要はありません。エージェントに一行を渡すだけで、再利用可能なエンジンであるスキルをインストールし、リポジトリをそれに適応させます。

  1. 01

    エージェントが /init.md を開く

    deepworkplan.com/init.md にあるオンボーディングプロンプトと、そこからリンクされた方法論、仕様、キット(これから採用する標準)を読み込みます。

  2. 02

    Deep Work Plan スキルをインストールする

    スキルはエンジンであり、どのリポジトリでも同じものです。一つのコマンドで、ルーターとそのサブスキル(create、execute、refine、resume、status、verify、onboard、author、upgrade)が Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Copilot 向けに取り込まれます。

  3. 03

    リポジトリを適応させる

    コピー&ペーストではなく実際のスタックを推論し、AGENTS.md、分類された docs/ ツリー、モジュールごとの README、推論にもとづく .agents/ キット、そして gitignore された .dwp/ を書き出します。こうしてリポジトリ自体がハーネスになります。

  4. 04

    計画して実行する

    あらゆるタスクに対して長期にわたる Deep Work Plan を生成し、明示的な受け入れ基準、検証ゲート、再開可能な状態とともに、ステップごとに実行します。自律的に、何時間でも。

スキルはどこでも同一にインストールされます。適応されるのはリポジトリ側、つまりあなたのスタック向けに生成される AGENTS.md、ドキュメント、推論にもとづく .agents/ キットです。この切り分けこそが、この方法論を一度きりの足場ではなく再利用可能な標準にしています。

得られるもの

エージェントが自律的に働くために必要なものすべて。

一度の実行で、アトミックにコミットされます。すべての出力は Markdown であり、すべての変更は監査可能です。

  • リポジトリのルートにある AGENTS.md

    プレースホルダー入りのテンプレートではなく、リポジトリの実際のスタック、コマンド、構造から推論されます。CLAUDE.md は AGENTS.md にシンボリックリンクされます。

  • 分類された docs/ とモジュールごとのドキュメント

    アーキテクチャ、セットアップ、規約、トラブルシューティングに加え、主要モジュールごとの README と docs/ を、コードベースから生成します。

  • .claude と .cursor から .agents へのシンボリックリンクを備えた .agents/

    エージェント横断の .agents/ ディレクトリ(スキル、エージェント、コマンド)に .claude および .cursor から .agents へのシンボリックリンクを備え、すべてのツールが単一の信頼できる情報源を読みます。

  • インストール済みの Deep Work Plan スキル

    create、execute、refine、resume、status、verify、onboard、author、upgrade を、リポジトリごとに複製することなく、単一のスキルパックとしてエージェントが利用できます。

  • 確認できる適合性

    /dwp-verify が仕様に照らした客観的な合否レポートを生成するため、「AI-first」は主張ではなく検証され、各計画のあとに再検証できます。

  • 二つのアーキタイプに対応

    オンボーディングは、リポジトリを個別リポジトリ(一般的なケース)か、リポジトリをまたいで子計画を調整するオーケストレーターハブかに分類します。

  • リポジトリとともに育つ生きたキット

    author サブスキル(skill-create、agent-create)により、リポジトリは独自のスキル、エージェント、コマンドを進化させられます。dependency-upgrade などのオプトイン式メンテナンスアドオンが、最新の状態を保つ手助けをします。

  • Git ネイティブ、再開可能、.dwp/

    デーモンも外部状態もありません。計画は gitignore された .dwp/ フォルダに置かれ、どのタスクも git だけから再開できます。コンテキストが溢れたあとでも。

エージェント

すでにお使いのエージェントで動きます。

一つの方法論に、多数のアダプター。Markdown はフレームワークをどこにも結びつけません。Markdown を読めるすべてのエージェントが Deep Work Plan を実行できます。

Claude Code

完全

リファレンス実装。ネイティブの WebFetch とスラッシュコマンドを備えます。

Cursor

完全

完全なアダプター。WebFetch が制限されている場合はオフラインバンドルを使用します。

OpenAI Codex

完全

オフラインバンドルを推奨。ルールは .codex/ 配下にインストールされます。

GitHub Copilot

完全

完全なアダプター。dwp-* コマンドは AGENTS.md と # 手順を通じて実行されます。

Gemini

完全

Gemini 2.5 Pro 以降が必要で、ネイティブの WebFetch を備えます。

OpenCode

完全

オープンソース。AGENTS.md をネイティブに読み込み、dwp-* を # コマンドで実行します。

Windsurf

完全

ルールと # コマンド手順が Deep Work Plan の完全なループを駆動します。

Cline

完全

オープンソース。Markdown ルールと # コマンドがすべての dwp-* ステップを実行します。

Antigravity

完全

ネイティブなコマンド面を備えた完全なアダプター。

スタック

重要なスタックのための推論プリセット。

これらはテンプレートではなく推論の補助です。オンボーディングはリポジトリの実際のマニフェストを読み、スタックごとに適応します。プリセットをそのまま盲目的にコピーすることはありません。モノレポにはモジュールごとのドキュメントが用意されます。

  • Django DRF · Poetry
  • FastAPI Pydantic · Poetry
  • Vue Vite · TypeScript
  • React Next · Vite · TS
  • Astro Svelte/React · MDX
  • TypeScript · Node Express · Fastify
  • TypeScript · Lambda Serverless · SAM
  • Go Modules · stdlib
  • Rust Cargo · 2021+
  • Generic あらゆるスタック

二つのアーキタイプ

個別リポジトリ、またはオーケストレーターハブ。

オンボーディングはアーキタイプによって分岐します。ほとんどのリポジトリは個別リポジトリです。ハブは多数のリポジトリにまたがって子 Deep Work Plan を調整します。この方法論は両者をいずれも一級市民として扱います。

一般的なケース

個別リポジトリ

一つの主要スタック、独自の検証コマンド、そしてモジュールごとのドキュメントを持つ単一のコードベース。これが既定であり、リポジトリが明らかにハブでない限り、オンボーディングはこれを前提とします。

たとえば、Django の API、Vue のアプリ、TypeScript の Lambda サービスなど。

調整

オーケストレーターハブ

オーケストレーターマニフェストを介して複数のサブリポジトリにまたがる作業を統括する調整用リポジトリ。子計画を生成し、それぞれが自身のリポジトリでコミットします。境界ルールとナビゲーション索引も備えます。

たとえば、五つのプロダクトリポジトリを調整するハブなど。

方法論かツールか

異なるレイヤー。競合ではなく補完。

Deep Work Plan はもう一つの足場生成ツールではありません。複数時間にわたる自律実行に焦点を当て、あらゆる仕様駆動ツールや足場生成ツールの下に位置する方法論のレイヤーです。

方法論かツールか Deep Work Plan 足場生成 / 仕様ツール
主な焦点 複数時間にわたる自律実行 仕様または足場の生成
作業の単位 Deep Work Plan(再開可能なセッション) 仕様ドキュメントまたは足場
状態モデル Git ネイティブの .dwp/ フォルダ、再開可能 多くは外部または IDE 内
エージェントとの結合 エージェント非依存(Markdown と Bash) 多くはツールまたは IDE 固有
コンテキストの回復 コンテキストの溢れ後に再開 通常はタスクを最初からやり直す
ライセンス MIT、オープンな方法論とキット まちまち

由来

分散チームのための非同期スタンドアップを手がける Dailybot によって作られました。社内では Deep Work Plan を用いて、Django、Vue、TypeScript Lambda、Astro にまたがる本番リポジトリをエージェントが操縦できる状態にしました。数か月にわたる本番運用を経て、この方法論を MIT ライセンスのもとでオープンソース化しました。

— Dailybot エンジニアリングチーム
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リポジトリを AI-first にする

エージェントにディープワークを。

エージェントに一行を渡し、/init.md に向けるだけで、リポジトリが AI-first になります。スキルをインストールし、スタックを推論し、完全な AGENTS.md 階層をコミットします。そこから、何時間も自律的に走る Deep Work Plan を作成し、実行できます。

エージェントと開発者向け

MIT ライセンス · テレメトリーなし · 出力は gitignore された .dwp/ フォルダへ。