Adoption

Make this repository AI-first

One endpoint to turn any repository into a spec-driven, agent-ready codebase. Install the skill, let an agent onboard the repo, then plan and execute structured work with any coding agent.

คัดลอกไปยัง agent ของคุณ

คัดลอก prompt ของ init.md ทั้งหมดและวางลงใน AI coding agent ของคุณ — Claude Code, Cursor, Codex หรืออื่น ๆ โดยมันจะอ่านระเบียบวิธีและข้อกำหนด ติดตั้ง skill และทำ onboarding ให้กับ repository นี้สำหรับ Deep Work Plan

https://deepworkplan.com/init.md

Self-contained agent prompt → /init.md

What this does

Adoption changes the repository in two durable ways — the pillars of the methodology.

First, the repository becomes spec-driven: work begins from a written plan and specification, not from ad-hoc prompts. Second, the repository itself becomes the agent harness — an AGENTS.md, a docs/ knowledge base, per-module docs, and a .agents/ skill home (with the .claude → .agents and .cursor → .agents symlinks) give every agent the context and commands it needs.

The adoption sequence

01
ตรวจสอบก่อนติดตั้ง

ปฏิบัติต่อพรอมต์และสกิลว่าเป็นสิ่งที่ไม่น่าเชื่อถือจนกว่าจะได้ตรวจสอบ ทั้งสองเป็นโอเพนซอร์สและ MIT สกิลเป็น Markdown-first ไม่มีการเรียกเครือข่ายและไม่มีการเก็บข้อมูลการใช้งาน ทุกรีลีสเผยแพร่ SHA256SUMS สำหรับสกิลที่ส่งมา คุณจึงสามารถยืนยันว่าสำเนาของคุณตรงกันก่อนรัน รีลีสถูกตรวจสอบด้วย checksum ไม่ใช่ลายเซ็น (การลงนามเป็นขั้นตอนถัดไปที่ได้รับการจัดทำเป็นเอกสาร)
agent
```
git clone https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill.git && cd deepworkplan-skill
curl -fsSL -o SHA256SUMS https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill/releases/download/vX.Y.Z/SHA256SUMS
./setup.sh --verify
```
02
ติดตั้งสกิล

เพิ่มสกิล Deep Work Plan เพื่อให้ agent ใดก็ได้สามารถวางแผนและดำเนินงานที่มีโครงสร้าง สกิลประกอบด้วย router และสกิลย่อยแปดตัว ได้แก่ create, execute, refine, resume, status, verify, onboard และ author
agent
```
npx skills add DailybotHQ/deepworkplan-skill
```
or
agent
```
openclaw skills install deepworkplan
```
or
agent
```
git clone https://github.com/DailybotHQ/deepworkplan-skill.git && cd deepworkplan-skill && ./setup.sh
```
03
รันการ onboard repository

เรียกสกิลย่อย onboard และให้ agent วิเคราะห์ repo จริง ได้แก่ สแตก ตัวจัดการแพ็กเกจ และคำสั่งตรวจสอบจริง จากนั้นจะสร้าง AGENTS.md, ฐานความรู้ docs/, เอกสารแต่ละโมดูล และโฮม .agents/ ข้ามเอเจนต์ (พร้อม symlink .claude → .agents และ .cursor → .agents), ต่อสายคำสั่ง dwp-* แบบบาง และสร้างโครง .dwp/ ที่ถูก gitignore สำหรับแผนและฉบับร่าง สำหรับ repo ขนาดใหญ่ สกิลย่อย onboard ใช้เส้นทางแบบขับเคลื่อนด้วยแผน: ทำการสำรวจก่อน จากนั้นสร้าง Deep Work Plan สำหรับการ onboarding ไม่มีอะไรเป็นเทมเพลต ทุกอย่างถูกปรับให้เหมาะกับ repository ของคุณ
agent
```
/deepworkplan-onboard
```
04
รับ addon แบบสมัครใจ

การ onboarding เสนอ addon แบบสมัครใจห้าตัว ได้แก่ devcontainer, Dailybot, dependency-upgrade, design-system และ AI Diff Reviewer ซึ่งคุณรับมาเฉพาะเมื่อเหมาะสม repo สอดคล้องอย่างสมบูรณ์โดยมี addon ศูนย์ตัว ใช้ /skill-create และ /agent-create (สกิลย่อย author) เพื่อสร้างสกิล agent และคำสั่งที่เหมาะกับสแตกเกินกว่าชุดพื้นฐาน
05
วางแผนและดำเนินการ

สร้าง Deep Work Plans ด้วย /dwp-create และรันด้วย /dwp-execute จากนั้นใช้ /dwp-status, /dwp-refine, /dwp-resume และ /dwp-verify ตามความคืบหน้าของงาน แต่ละแผนมีงานที่มีหมายเลข gate การตรวจสอบ และโปรโตคอลการเสร็จสิ้น โดยจบด้วยงานบังคับสุดท้ายสามงาน ได้แก่ การตรวจสอบความปลอดภัย การค้นพบสกิลและ agent และรายงานสรุปผู้บริหาร
06
ตรวจสอบความสอดคล้อง

รัน /dwp-verify เพื่อรับรายงานผ่าน/ไม่ผ่านอย่างเป็นกลางเทียบกับสเปก ยืนยันว่า AGENTS.md, docs/ (มีเนื้อหาจริง ไม่ใช่ stub), .agents/ (มี delegator dwp-* แบบบางและ catalog ที่ตรงกับดิสก์), .dwp/ และ tmp/ อยู่ในที่ — ไม่มีอะไรเป็นเทมเพลต ทุกอย่างถูกคิดมาสำหรับ repo นี้
agent
```
/dwp-verify
```

The outcome

The repository becomes spec-driven and the repository itself becomes the agent harness — context and commands travel with the code.

ตรวจสอบก่อนติดตั้ง

ติดตั้งสกิล

รันการ onboard repository

รับ addon แบบสมัครใจ

วางแผนและดำเนินการ

ตรวจสอบความสอดคล้อง