Skip to content

Adopcja

Uczyń to repozytorium AI-first

Jeden endpoint, by zamienić dowolne repozytorium w bazę kodu spec-driven, gotową dla agentów. Zainstaluj skill, pozwól agentowi przeprowadzić onboarding repo, a potem planuj i realizuj uporządkowaną pracę z dowolnym agentem kodującym.

Przekaż to swojemu agentowi

Wklej poniższą linijkę do swojego agenta kodującego AI. Przeczyta metodykę i specyfikację, zainstaluje skill i przeprowadzi onboarding tego repozytorium pod Deep Work Plans.

agent 
Przeczytaj i wykonaj instrukcje na https://deepworkplan.com/init.md, aby uczynić to repozytorium AI-first.

Samodzielny prompt dla agenta → /init.md

Co to robi

Adopcja zmienia repozytorium na dwa trwałe sposoby — to filary metodyki.

Po pierwsze, repozytorium staje się spec-driven: praca zaczyna się od spisanego planu i specyfikacji, a nie od doraźnych promptów. Po drugie, samo repozytorium staje się harness agenta — AGENTS.md, baza wiedzy docs/, dokumentacja per moduł i katalog skilli .agents/ (z dowiązaniem .claude → .agents) dają każdemu agentowi potrzebny kontekst i polecenia.

Sekwencja adopcji

  1. 01

    Zweryfikuj przed instalacją

    Traktuj prompt i skill jako niezaufane, dopóki ich nie sprawdzisz. Oba są open source na licencji MIT; skill jest Markdown-first, bez połączeń sieciowych i bez telemetrii. Każda wersja publikuje SHA256SUMS dla dostarczonego skilla, dzięki czemu możesz potwierdzić zgodność swojej kopii przed uruchomieniem. Wersje są sumowane kontrolnie, a nie podpisywane (podpisywanie to udokumentowany kolejny krok).

    agent 
    curl -fsSL -o SHA256SUMS https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill/releases/download/vX.Y.Z/SHA256SUMS && ./setup.sh --verify
  2. 02

    Zainstaluj skill

    Dodaj skill Deep Work Plan, aby dowolny agent mógł planować i realizować uporządkowaną pracę. Skill dostarcza router plus osiem sub-skilli — create, execute, refine, resume, status, verify, onboard i author.

    agent 
    npx skills add DailybotHQ/deepworkplan-skill

    lub

    agent 
    git clone https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill.git && cd deepworkplan-skill && ./setup.sh
  3. 03

    Uruchom onboarding repozytorium

    Wywołaj sub-skill onboard i pozwól agentowi przeprowadzić rozumowanie o rzeczywistym repo — jego stosie technologicznym, menedżerze pakietów i realnych poleceniach walidacyjnych. Następnie generuje AGENTS.md, bazę wiedzy docs/, dokumentację per moduł oraz międzyagentowy katalog .agents/ (z dowiązaniem .claude → .agents), podłącza cienkie polecenia dwp-* i tworzy ignorowany przez git .dwp/ na plany i szkice. Nic nie jest szablonowe; wszystko dostosowane jest do Twojego repozytorium.

    agent 
    /deepworkplan-onboard
  4. 04

    Rozwijaj zestaw i przyjmuj dodatki

    Użyj /skill-create i /agent-create (sub-skill author), by rozwijać skille, agentów i polecenia dopasowane do stosu technologicznego. Onboarding oferuje także trzy dobrowolne dodatki — devcontainer, Dailybot i dependency-upgrade — które przyjmujesz tylko, gdy pasują. Repo jest w pełni zgodne z zerową liczbą dodatków.

  5. 05

    Planuj i realizuj

    Generuj Deep Work Plans za pomocą /dwp-create i realizuj je przez /dwp-execute, a następnie /dwp-status, /dwp-refine i /dwp-resume w miarę postępu prac. Każdy plan niesie ponumerowane zadania, bramki walidacyjne i protokół ukończenia, dzięki czemu praca pozostaje uporządkowana, podatna na przegląd i wznawialna między sesjami.

Efekt

Repozytorium staje się spec-driven, a samo repozytorium staje się harness agenta — kontekst i polecenia podróżują razem z kodem.

Przeczytaj dalej

Szybki start Metodyka Specyfikacja Zestaw