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Adoção

Torne este repositório AI-first

Um único endpoint para transformar qualquer repositório em uma base de código orientada a especificação e pronta para agentes. Instale a skill, deixe um agente fazer o onboarding do repositório e então planeje e execute trabalho estruturado com qualquer agente de código.

Entregue isto ao seu agente

Cole a linha abaixo no seu agente de código de IA. Ele lerá a metodologia e a especificação, instalará a skill e fará o onboarding deste repositório para Deep Work Plans.

agent 
Leia e siga as instruções em https://deepworkplan.com/init.md para tornar este repositório AI-first.

Prompt de agente autocontido → /init.md

O que isto faz

A adoção altera o repositório de duas formas duradouras — os pilares da metodologia.

Primeiro, o repositório se torna orientado a especificação: o trabalho começa a partir de um plano e uma especificação escritos, não de prompts ad hoc. Segundo, o próprio repositório se torna o harness do agente — um AGENTS.md, uma base de conhecimento em docs/, docs por módulo e um diretório de skills .agents/ (com o symlink de .claude → .agents) dão a cada agente o contexto e os comandos de que ele precisa.

A sequência de adoção

  1. 01

    Verifique antes de instalar

    Trate o prompt e a skill como não confiáveis até tê-los verificado. Ambos são de código aberto e com licença MIT; a skill é Markdown-first sem chamadas de rede e sem telemetria. Cada versão publica um SHA256SUMS sobre os arquivos da skill, para que você possa confirmar que sua cópia corresponde antes de executá-la. As versões têm checksums, não assinaturas (assinaturas são o próximo passo documentado).

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

    Instale a skill

    Adicione a skill Deep Work Plan para que qualquer agente possa planejar e executar trabalho estruturado. A skill traz um roteador mais oito sub-skills — create, execute, refine, resume, status, verify, onboard e author.

    agent 
    npx skills add DailybotHQ/deepworkplan-skill

    ou

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

    Execute o onboarding do repositório

    Invoque a sub-skill onboard e deixe o agente raciocinar sobre o repositório real — sua stack, gerenciador de pacotes e comandos de validação reais. Ele então gera AGENTS.md, uma base de conhecimento em docs/, docs por módulo e um diretório .agents/ multiagente (com o symlink de .claude → .agents), conecta os comandos enxutos dwp-* e estrutura um .dwp/ ignorado pelo git para planos e rascunhos. Nada é gerado por template; tudo é adaptado ao seu repositório.

    agent 
    /deepworkplan-onboard
  4. 04

    Evolua o kit e aceite addons

    Use /skill-create e /agent-create (a sub-skill author) para desenvolver skills, agents e commands apropriados à sua stack. O onboarding também oferece três addons opcionais — devcontainer, Dailybot e dependency-upgrade — que você aceita apenas quando fizerem sentido. Um repositório é totalmente conforme com zero addons.

  5. 05

    Planeje e execute

    Gere Deep Work Plans com /dwp-create e execute-os com /dwp-execute, depois /dwp-status, /dwp-refine e /dwp-resume conforme o trabalho avança. Cada plano carrega tarefas numeradas, validation gates e um protocolo de conclusão para que o trabalho permaneça estruturado, revisável e retomável entre sessões.

O resultado

O repositório se torna orientado a especificação e o próprio repositório se torna o harness do agente — contexto e comandos viajam junto com o código.

Leia a seguir

Início rápido Metodologia Especificação Kit