Deep Work Plan：将代码仓库转变为AI智能体的规范驱动引擎

Deep Work Plan是一个开源方法论和工具套件，旨在解决AI编码智能体在长时间任务中常见的上下文漂移问题。其核心理念是规范驱动开发（Spec-Driven Development）：将计划本身作为持久的唯一真相源，智能体根据明确的验收标准和验证门执行操作，从而大幅降低漂移，确保工作的可验证性，并允许智能体在会话间无缝恢复。

该方法的接入流程极具智能：它不会简单地复制模板，而是通过推理来分析仓库的实际栈——包括语言、框架、包管理器和验证命令——然后生成完全适配该仓库的工件，如AGENTS.md、分类的docs/目录和.agents/技能目录。通用占位符被视为失败，确保生成的每一部分都贴合实际。

Deep Work Plan的安装过程异常简单：用户只需让智能体打开/init.md提示（位于deepworkplan.com/init.md），智能体便会自动读取方法论和规范，执行安装步骤。首先，它安装Deep Work Plan技能包，包含create、execute、refine、resume、status、verify、onboard和author等子技能。接着，它基于对仓库栈的推理生成AGENTS.md和文档，并搭建.agents/目录和.dwp/文件夹，然后将所有变更原子性地提交。最后，用户可以生成长期计划并逐步执行，计划支持自动恢复，即使上下文溢出也无需外部守护进程。

Deep Work Plan支持两种仓库原型：独立仓库（单代码库）和编排中心（协调多个子仓库）。对于独立仓库，它在根目录生成AGENTS.md，并将CLAUDE.md符号链接到AGENTS.md，确保所有工具读取同一真相源。对于编排中心，它生成编排清单、边界规则和导航索引，子计划可各自提交到自己的仓库。该方法论与主流编码智能体兼容，包括Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Gemini、OpenCode、Windsurf、Cline和Antigravity。每个智能体都有相应适配器，通过Markdown和bash命令实现通用接口。

此外，Deep Work Plan还提供/dwp-verify命令，可生成客观的通过/失败报告，验证仓库是否符合“AI优先”规范。该工具由Dailybot公司开发，该公司专注于分布式团队的异步站会。它在内部生产环境中已使用数月，应用于Django、Vue、TypeScript Lambda和Astro等仓库。Deep Work Plan以MIT许可证开源，零遥测，所有计划存放在.dwp/文件夹中。