Claude Code
完整参考实现，具备原生 WebFetch 与斜杠命令。
开放方法论 · MIT · 代理无关
模型很重要。 上下文更重要。
Deep Work Plan 将任意代码仓库转化为结构化环境——上下文、防护栏与一份持久的计划——让任意编码代理都能精准执行并完成长周期工作。
把这一行交给你的代理
请阅读并按照 https://deepworkplan.com/init.md 中的说明操作，将此仓库变为 AI-first。
Deep Work Plan 是一种规范驱动的开发方式，在其中代码仓库本身成为执行的 harness（运行支架）。
问题与答案
AI 编码代理在短时冲刺中效果惊人。但在长周期工作上——一次迁移、一个新子系统、一次跨越数十个文件的重构——它们会发生漂移：上下文被填满，决策被遗忘，多小时的任务在半途被放弃。
Deep Work Plan 以规范驱动的开发方式作答：计划是持久的事实来源，代理依据明确的验收标准与验证关卡来执行。漂移随之减少，工作保持可验证，任意代理都能跨会话恢复它。
它同时也是被打磨为可移植形态的 harness 工程。代理的 harness（运行支架）是围绕模型构建的脚手架——上下文、工具、控制循环、防护栏、可恢复状态——它让模型变得可靠。Deep Work Plan 将这套 harness 安装进代码仓库本身（AGENTS.md、文档、.agents/ 技能目录、DWP 技能），让任意代理都能驾驭任意仓库。它诞生于 Dailybot，经过数月的实战检验，并以 DailybotHQ/deepworkplan-skill 的形式发布。
基于推理的接入
把它指向任意代码仓库。它会推理——而不是复制粘贴。
接入流程会检视你仓库实际使用的语言、框架、包管理器与验证命令，然后生成与该仓库相适配的产物。一份泛用的占位骨架会被视为失败。
- 01 分析你的技术栈
- 02 生成 AGENTS.md 与文档
- 03 搭建 .agents/
- 04 验证一致性
- 01
推理你的技术栈与原型
读取清单文件、目录结构与 CI，推断出真实的测试、检查与构建命令，然后将仓库归类为单一仓库或编排枢纽。
- 02
生成 AGENTS.md、docs/ 与各模块文档
一份经过推理的 AGENTS.md、一套分类的 docs/ 层级结构，以及每个主要模块内部的 README 与 docs/——填入的是你仓库的真实命令，而非占位符。
- 03
搭建 .agents/，并建立 .claude 到 .agents 的符号链接
一个跨代理的 .agents/ 目录（技能、代理、命令），以及 .claude 到 .agents 的符号链接，把 CLAUDE.md 映射到 AGENTS.md，让每个工具都读取同一个事实来源。
- 04
安装 DWP 技能并搭建 .dwp/
接入 Deep Work Plan 技能，并创建被 gitignore 的 .dwp/ 目录以存放计划与草稿，然后可选地叠加诸如 devcontainer 支持这样的可选附加组件。
运行后会发生什么
一条指令。其余的由代码仓库自己完成。
你无需挑选安装方式或复制模板。你把一行交给代理；它会安装这套技能——可复用的引擎——并让你的仓库与之适配。
- 01 打开 /init.md
- 02 安装该技能
- 03 适配你的仓库
- 04 规划并执行
- 01
你的代理打开 /init.md
它会阅读 deepworkplan.com/init.md 上的接入提示，以及其中链接的方法论、规范与套件——也就是它即将采纳的标准。
- 02
它安装 Deep Work Plan 技能
这套技能就是引擎——在每个仓库中都完全相同。一条命令即可拉取路由器及其各子技能（create、execute、refine、resume、status、verify、onboard、author），适用于 Claude Code、Cursor、Codex、Gemini 与 Copilot。
- 03
它让你的代码仓库适配
它针对你真实的技术栈进行推理——绝不复制粘贴——写出 AGENTS.md、一套分类的 docs/ 树、各模块的 README、一份经过推理的 .agents/ 套件，以及被 gitignore 的 .dwp/。你的代码仓库由此成为 harness（运行支架）。
- 04
你来规划并执行
为任意任务生成长周期的 Deep Work Plan 并逐步运行，配合明确的验收标准、验证关卡与可恢复状态——自主运行，长达数小时。
技能在各处的安装完全一致；被适配的是你的代码仓库——为你的技术栈生成的 AGENTS.md、文档与经过推理的 .agents/ 套件。正是这种区分，使这套方法论成为可复用的标准，而非一次性的脚手架。
你将获得什么
你的代理自主工作所需的一切。
一次运行，原子化提交。每一项产出都是 Markdown,每一处改动都可审计。
-
位于代码仓库根目录的 AGENTS.md
从你仓库的真实技术栈、命令与结构推理而来——而非带占位符的模板。CLAUDE.md 以符号链接指向 AGENTS.md。
-
分类的 docs/ 与各模块文档
架构、搭建、规范与排错——外加每个主要模块内部的 README 与 docs/,均由你的代码库生成。
-
.agents/，含 .claude 到 .agents 的符号链接
一个跨代理的 .agents/ 目录（技能、代理、命令），含 .claude 到 .agents 的符号链接，让每个工具都读取同一个事实来源。
-
已安装的 Deep Work Plan 技能
create、execute、refine、resume、status、verify、onboard 与 author——以单一技能包的形式提供给你的代理，无需逐仓库复制。
-
可供核查的符合性
/dwp-verify 会针对规范生成一份客观的通过/未通过报告，因此“AI-first”是被验证的，而非被声称的——并且在每次计划之后都可重新验证。
-
两种原型，均已涵盖
接入流程会将你的仓库归类为单一仓库（常见情形）或在多个仓库间协调子计划的编排枢纽。
-
一套随你的代码仓库成长的活套件
author 子技能（skill-create、agent-create）让仓库得以演化出自己的技能、代理与命令；诸如 dependency-upgrade 这样的可选维护附加组件，帮助它保持自身的更新。
-
Git 原生、可恢复、.dwp/
无守护进程，无外部状态。计划与草稿落入被 gitignore 的 .dwp/ 目录，任意任务仅凭 git 即可恢复——即便上下文溢出之后也是如此。
代理
与你已在使用的代理协同工作。
一套方法论，多个适配器。Markdown 让这套框架不与任何工具耦合——每个能读取 Markdown 的代理都能运行一份 Deep Work Plan。
Cursor
完整完整适配器。若 WebFetch 受限，请使用离线包。
OpenAI Codex
完整推荐使用离线包；规则安装于 .codex/ 之下。
GitHub Copilot
完整完整适配器——dwp-* 命令通过 AGENTS.md 与 # 过程运行。
Gemini
完整需要 Gemini 2.5 Pro 或更新版本，具备原生 WebFetch。
OpenCode
完整开源代理。原生读取 AGENTS.md，并通过 # 命令运行 dwp-*。
Windsurf
完整规则与 # 命令过程驱动完整的 Deep Work Plan 循环。
Cline
完整开源代理。Markdown 规则与 # 命令运行每一个 dwp-* 步骤。
Antigravity
完整完整适配器，具备原生命令界面。
技术栈
面向重要技术栈的推理预设。
这些是推理辅助，而非模板。接入流程会读取你仓库的真实清单文件并按技术栈适配——它绝不会盲目复制某个预设。多仓库（monorepo）会获得各模块文档。
- Django DRF · Poetry
- FastAPI Pydantic · Poetry
- Vue Vite · TypeScript
- React Next · Vite · TS
- Astro Svelte/React · MDX
- TypeScript · Node Express · Fastify
- TypeScript · Lambda Serverless · SAM
- Go Modules · stdlib
- Rust Cargo · 2021+
- Generic 任意技术栈
两种原型
单一代码仓库，或编排枢纽。
接入流程会按原型分流。大多数仓库都是单一仓库。枢纽则在多个仓库间协调各份子 Deep Work Plan。这套方法论把两者都作为一等公民来处理。
独立仓库
一个自包含的代码库
编排中枢
协调子仓库
单一代码仓库
单一代码库，拥有一个主技术栈、自己的验证命令与各模块文档。这是默认情形——除非仓库明显是枢纽，接入流程都会按此假定。
例如一个 Django API、一个 Vue 应用，或一个 TypeScript Lambda 服务。
编排枢纽
一个协调型仓库，通过编排清单在多个子仓库间统筹工作，派生出各自在自身仓库中提交的子计划，并附带边界规则与一份导航索引。
例如一个协调五个产品仓库的枢纽。
方法论对比工具
不同的层级。互补，而非竞争。
Deep Work Plan 并非又一个脚手架工具。它是位于任意规范驱动或脚手架工具之下的方法论层，专注于多小时的自主运行。
| 方法论对比工具 | Deep Work Plan | 脚手架/规范类工具 |
|---|---|---|
| 核心侧重 | 多小时自主执行 | 生成规范或脚手架 |
| 工作单元 | 一份 Deep Work Plan（可恢复会话） | 一份规范文档或一个脚手架 |
| 状态模型 | Git 原生的 .dwp/ 目录，可恢复 | 通常在外部或 IDE 内 |
| 代理耦合 | 代理无关（Markdown 与 Bash） | 通常与工具或 IDE 绑定 |
| 上下文恢复 | 在上下文溢出后恢复 | 通常重新开始任务 |
| 许可 | MIT,开放的方法论与套件 | 不一而足 |
起源
由 Dailybot 打造——这家公司因面向分布式团队的异步站会而为人所知。在内部，我们用 Deep Work Plan 让横跨 Django、Vue、TypeScript Lambda 与 Astro 的生产仓库变得可被代理驾驭。经过数月的生产使用，我们以 MIT 许可将这套方法论开源。
了解 Dailybot 
让你的代码仓库 AI-first
把深度工作交给你的代理。
把一行交给你的代理——将它指向 /init.md——它便会让你的仓库 AI-first：安装技能、推理你的技术栈，并提交一套完整的 AGENTS.md 层级结构。从那时起，你便可以创建并执行能自主运行数小时的 Deep Work Plan。
采用 MIT 许可 · 零遥测 · 产出至被 gitignore 的 .dwp/ 目录。