사례 연구: 이 웹사이트
지금 읽고 있는 사이트는 자신이 문서화하는 방법론으로 운영됩니다. Deep Work Plan을 도그푸딩합니다. 즉 다른 어떤 리포지토리든 사용할 같은 스킬, 같은 /init 흐름, 같은 .dwp/ 계획을 씁니다. 이것은 가정이 아니라 실제 기록입니다.
이전
대부분의 리포지토리처럼, 이 리포지토리도 에이전트를 위해 만들어지지 않았습니다. 컨텍스트는 사람들의 머릿속과 흩어진 메모에 있었고, 에이전트가 읽을 수 있는 단일 진실 공급원이 없었으며, 새 에이전트를 온보딩하려면 매 세션 프로젝트를 다시 설명해야 했습니다. 장시간 작업은 방향을 잃었습니다.
DWP 채택
이 리포지토리는 검증 게이트를 갖춘 원자적 작업으로 분해된 단 하나의 Deep Work Plan으로 AI-first가 되었습니다.
skills-lock.json으로 고정된 레퍼런스 설치로서 Deep Work Plan 스킬을 설치합니다.- 온보딩을 실행해 리포지토리의 실제 스택으로부터 추론된
AGENTS.md,docs/트리, 모듈별 문서를 생성합니다. - 교차 에이전트용
.agents/키트 — 얇은dwp-*명령 위임자와 디스크에 있는 것과 일치하는 카탈로그 — 를 구축합니다. - 계획과 초안을 위한 gitignore된
.dwp/작업 공간을 구성합니다. /dwp-verify로 적합성을 검증합니다.
각 작업은 완료로 표시되기 전에 리포지토리의 실제 게이트 — biome, astro:check, 테스트 스위트, 프로덕션 빌드, 에이전트 엔드포인트 패리티 검사 — 에 대비해 검증되었습니다.
이후
리포지토리는 이제 자체 스펙에 따라 AI-first입니다. 추론된 AGENTS.md, 분류된 docs/ 트리, 교차 에이전트용 .agents/ 키트, gitignore된 .dwp/ 작업 공간을 갖췄습니다. 어떤 에이전트든 — Claude Code, Cursor, Codex, Gemini, Copilot — 이를 열어 하니스를 읽고, 세션마다 손을 잡아 줄 필요 없이 장시간 계획을 실행할 수 있습니다.
결과
방법론은 자신의 소스 위에서 스스로를 증명합니다. 이 사이트는 /init.md를 따라 — 여러분에게 알려 주는 바로 그 방식으로 — 구축되고 유지됩니다. 표준이 여기 프로덕션에서 작동한다면, 여러분의 리포지토리에서도 작동합니다.