ケーススタディ: このウェブサイト

いま読んでいるこのサイトは、それが文書化する方法論の上で動いています。Deep Work Plan をドッグフーディングしています。すなわち、他のどのリポジトリも使うのと同じスキル、同じ /init フロー、同じ .dwp/ の計画です。これは仮定の話ではなく、実際の記録です。

採用前

ほとんどのリポジトリと同じく、これもエージェントのために作られてはいませんでした。コンテキストは人々の頭の中や散らばったメモに存在し、エージェントが読める単一の信頼できる情報源はなく、新しいエージェントをオンボーディングするとは、セッションごとにプロジェクトを説明し直すことを意味しました。長期にわたる作業は逸脱していきました。

DWP の採用

リポジトリは、検証ゲートを伴うアトミックなタスクへと分解された、一つの Deep Work Plan によって AI-first になりました。

Deep Work Plan スキルをリファレンスインストールとして、skills-lock.json でピン留めしてインストールする。
オンボーディングを実行し、リポジトリの実際のスタックから、推論にもとづく AGENTS.md、docs/ ツリー、モジュールごとのドキュメントを生成する。
エージェント横断の .agents/ キット、すなわち薄い dwp-* コマンド委譲と、ディスク上にあるものと一致するカタログを構築する。
計画とドラフトのための gitignore された .dwp/ 作業領域を整備する。
/dwp-verify で適合性を検証する。

各タスクは、完了と記される前に、リポジトリの実際のゲート、すなわち biome、astro:check、テストスイート、本番ビルド、そしてエージェントエンドポイントのパリティチェックに照らして検証されました。

採用後

リポジトリはいま、それ自身の仕様により AI-first です。推論にもとづく AGENTS.md、分類された docs/ ツリー、エージェント横断の .agents/ キット、そして gitignore された .dwp/ 作業領域を備えます。どのエージェント（Claude Code、Cursor、Codex、Gemini、Copilot)も、それを開き、ハーネスを読み、セッションごとの手取り足取りの導きなしに、長期にわたる計画を実行できます。

成果

この方法論は、それ自身のソースの上で自らを証明します。このサイトは、あなたが自分のものを構築するよう告げるのと同じやり方、すなわち /init.md に従って、構築され維持されています。標準がここで、本番で機能するなら、あなたのリポジトリでも機能します。