Deep Work Plan
Deep Work Planは、MITライセンスの、エージェントに依存しない、仕様駆動型の方法論であり、あらゆるリポジトリを永続的な「エージェントハーネス」（コンテキスト、ガードレール、再開可能な計画）に変えることで、コーディングエージェントが明示的な受け入れ基準と検証ゲートを使用して長期間の作業を確実に実行できるようにします。
https://deepworkplan.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
製品情報
更新日:2026年06月18日
Deep Work Planとは
Deep Work Planは、AIコーディングエージェント向けの構造化された実行フレームワークであり、移行、多数のファイルにわたるリファクタリング、新しいサブシステムの構築など、数時間または数日にわたるエンジニアリング作業での「ドリフト」を防ぐように設計されています。エージェントの短期的なコンテキストウィンドウに依存するのではなく、標準化された監査可能なMarkdownアーティファクト（例：AGENTS.md、docs/、.agents/キット）とGitネイティブの計画ワークスペース（.dwp/）をインストールすることで、リポジトリ自体を真実の源にします。その結果、どのエージェントでも作業を引き継ぎ、同じガードレールに従い、検証可能な成果を生み出すことができる、ポータブルで反復可能な仕様駆動型開発をチームが実行できるようになります。
Deep Work Planの主な機能
Deep Work PlanはMITライセンスの、エージェントに依存しない方法論とスキルパックであり、あらゆるコードリポジトリを長期間にわたるAIコーディング作業のための構造化された「ハーネス」に変えます。これは、リポジトリネイティブな計画および実行アーティファクト（例：AGENTS.md、カテゴリ分けされたdocs/ツリー、クロスエージェントの.agents/キット、およびgitignoredな.dwp/ワークスペース）をインストールし、エージェントが明示的な受け入れ基準と検証ゲートを使用して数時間にわたるタスクを実行し、ドリフトを減らし、コンテキスト制限後も外部デーモン、アカウント、またはテレメトリなしで確実に再開できるようにします。
リポジトリをハーネスとしてオンボーディング: リポジトリの実際のスタック（言語、フレームワーク、マニフェスト、CI）を検査し、適応されたアーティファクトを生成します。一般的なプレースホルダーを失敗と見なすことで、リポジトリ自体がエージェントの永続的な実行環境になります。
検証ゲート付きの仕様駆動型ディープワークプラン: 明示的な受け入れ基準と検証ステップを含む再開可能な計画を作成し、長期間にわたる作業の監査可能性を保ち、多くのファイルや決定にわたる実行中のドリフトを防ぎます。
エージェントに依存しない、Markdownファーストのワークフロー: Markdownとシンプルな手順を使用することで、複数のエージェント/ツールが同じ信頼できる情報源に従うことができます。アダプターはClaude Code、Cursor、Codex、Copilot、Gemini、Windsurf、Clineなどをサポートしています。
AGENTS.md + シンボリックリンクによる統一されたルール: リポジトリのルートにAGENTS.mdを書き込み、CLAUDE.mdへのシンボリックリンクを作成します。さらに、.claude → .agentsのシンボリックリンクも作成し、異なるツールが1つの整合性のある命令セットを読み込むことを保証します。
.dwp/によるGitネイティブな再開可能性: 計画/ドラフトをgitignoredな.dwp/フォルダに保存し、外部サービスではなくGitの状態に依存することで、コンテキストオーバーフロー後の回復や、セッション間またはエージェント間の簡単な引き継ぎを可能にします。
目的適合性チェック: 仕様に対する合否適合性を生成する検証コマンドが含まれており、「AIファースト」なリポジトリの準備状況を測定可能にし、時間の経過とともに再チェック可能にします。
Deep Work Planのユースケース
SaaSエンジニアリングチームにおける大規模なリファクタリング: 受け入れ基準と検証ステップを用いて、複数ファイルにわたるリファクタリング（例：アーキテクチャのクリーンアップ、モジュール境界、依存関係のアップグレード）を計画および実行し、数時間から数日にわたる作業の一貫性を保ちます。
フレームワークまたはプラットフォームの移行: 再開可能な状態とリポジトリ由来のコマンドを使用して、長期間にわたる移行（例：ビルドシステムの変更、APIバージョンのアップグレード、モノリスからモジュラーへの移行）を実行し、再現性のある検証を可能にします。
新規または引き継いだリポジトリのAIファーストオンボーディング: 実際のコードベースからAGENTS.mdとカテゴリ分けされたdocs/を生成することで、ドキュメント、コマンド、エージェントルールを標準化し、新しいチームや買収における保守性を向上させます。
マルチリポジトリプログラム間での作業のオーケストレーション: 「オーケストレーターハブ」のアーキタイプを使用して、複数のリポジトリにわたる子計画を調整し、複雑な製品エコシステムにおける境界、ナビゲーション、検証の一貫性を保ちます。
規制対象またはプライバシーに配慮した開発環境: 計画と実行状態をローカルおよびGitネイティブに保つことで、外部のテレメトリやアカウントなしでエージェント支援ワークフローを採用します。これは、金融、ヘルスケア、または社内エンタープライズのコードベースに役立ちます。
メリット
エージェントに依存せずポータブル：Markdownを共通インターフェースとして使用し、多くのコーディングエージェント/ツールで動作します。
長期間のドリフトを削減：明示的な受け入れ基準と検証ゲートにより、数時間にわたる作業の検証可能性を保ちます。
Gitネイティブで再開可能：外部状態がなく、コンテキストオーバーフロー後の回復や簡単な引き継ぎを可能にします。
オンボーディングは実際のリポジトリに適応：テンプレートではなく、実際のマニフェストとCIに基づいてコマンド/ドキュメントを生成します。
デメリット
長期的で構造化された作業に最適：簡単な一時的な編集や非常に小さなリポジトリには重く感じるかもしれません。
品質はリポジトリの衛生状態に依存：不明確なテスト/CIやマニフェストの欠落は、オンボーディングが検証コマンドを推測する能力を制限する可能性があります。
プロセスの採用が必要：ドリフト削減のメリットを完全に実現するには、チームが仕様/計画の規律に取り組む必要があります。
Deep Work Planの使い方
1) ターゲットリポジトリと長期間のタスクを選択する: 「AIファースト」にしたいリポジトリと、通常エージェントのドリフトを引き起こすタスク（移行、新しいサブシステム、複数ファイルのリファクタリング）を選択します。Deep Work Planのオンボーディングをアトミックにコミットできるように、リポジトリがクリーンであることを確認します（ローカルの変更をコミットまたはスタッシュします）。
2) コーディングエージェントを/init.mdに向けてオンボーディングを開始する: エージェント（Claude Code、Cursor、Codex、Copilot、Geminiなど）で、https://deepworkplan.com/init.mdのオンボーディングプロンプトを開いて従うように単一の指示を与えます。これは、エージェントに採用すべき方法論と生成すべきアーティファクトを伝えるエントリポイントです。
3) エージェントにスタックについて推論させる（テンプレートなし）: エージェントは、リポジトリの実際のマニフェスト、フォルダーレイアウト、CIを検査して、言語/フレームワーク、パッケージマネージャー、および実際の検証コマンド（テスト/リント/ビルド）を推測します。また、リポジトリを個別のリポジトリまたはオーケストレーターハブのいずれかに分類します。
4) AGENTS.mdを永続的な真実の源として生成しコミットする: エージェントは、リポジトリのルートにAGENTS.mdを書き込み、プレースホルダーではなく、リポジトリの実際のコマンドと規則で埋めます。ツールでCLAUDE.mdが使用されている場合、AGENTS.mdにシンボリックリンクされ、1つの正規の命令セットが存在するようにします。
5) カテゴリ分けされたdocs/とモジュールごとのドキュメントを生成する: エージェントは、docs/階層（セットアップ、アーキテクチャ、標準、トラブルシューティング）を足場として構築し、適切な場所（特にモノレポ）にモジュールごとのREADME/docsを作成します。このドキュメントは、コードベースとビルド/CIの現実から派生しています。
6) クロスエージェントの.agents/キットを足場として構築する: エージェントは.agents/ディレクトリ（スキル、エージェント、コマンド）を作成し、複数のエージェントツールが同じ運用キットを読み取れるように.claude → .agentsシンボリックリンクを追加します。これにより、リポジトリがエージェント間でポータブルになります。
7) Deep Work Planスキルパックをインストールし、.dwp/状態を作成する: エージェントはDWPスキルパック（作成、実行、洗練、再開、ステータス、検証、オンボード、作成）をインストールし、計画とドラフト用のgitignored .dwp/フォルダーを足場として構築します。重要なアイデアは、外部の状態なしでGitネイティブな再開可能性です。
8) /dwp-verifyで適合性を検証する: 検証コマンド（/dwp-verify）を実行して、Deep Work Plan仕様に対する客観的な合否レポートを作成します。リポジトリが再検証可能に「AIファースト」になるまで、すべての失敗を修正します。
9) タスクのDeep Work Planを作成する（仕様駆動型）: DWP作成フロー（例：/dwp-create）を使用して、明示的な受け入れ基準と検証ゲート（テスト/リント/ビルドコマンド）を含む計画を生成します。計画は、どのエージェントでも実行でき、進捗状況が確認できるように記述する必要があります。
10) 検証ゲートを使用して計画をステップバイステップで実行する: 実行フロー（例：/dwp-execute）を実行します。エージェントは計画に従い、ファイル全体に変更を実装し、定義されたゲートで指定された検証コマンドを実行します。これにより、ドリフトが減少し、作業の検証可能性が維持されます。
11) 進捗状況を追跡し、現実が変わったら調整する: ステータスおよび洗練フロー（例：/dwp-status、/dwp-refine）を使用して、新しい情報が現れたときに計画を更新します。受け入れ基準とゲートを最新の状態に保ち、計画が永続的な真実の源であり続けるようにします。
12) セッション間で確実に再開する（コンテキストオーバーフロー後でも）: エージェントがタスクの途中で停止したり、コンテキストがオーバーフローしたりした場合、再開フロー（例：/dwp-resume）を使用します。計画/ドラフトはgitignored .dwp/フォルダーに存在し、リポジトリにはハーネス（AGENTS.md、docs、.agents/）が含まれているため、互換性のあるエージェントはどこからでも作業を再開できます。
13) （オプション）作成者ツールを使用してハーネスを拡張する: リポジトリ固有の自動化が必要な場合は、作成者サブスキル（skill-create、agent-create）を使用して、.agents/の下に新しいスキル/エージェント/コマンドを追加します。これにより、リポジトリは時間の経過とともに独自の反復可能な手順を進化させることができます。
14) （オプション）マルチリポジトリプログラムのためのオーケストレーターハブワークフロー: オンボーディングでリポジトリがオーケストレーターハブとして分類された場合、ハブのマニフェスト/インデックスを使用して、各サブリポジトリで子Deep Work Planを生成します。各子計画は独自のリポジトリにコミットし、ハブは境界とナビゲーションを調整します。
Deep Work Planのよくある質問
Deep Work Planは、MITライセンスのエージェントに依存しない手法とスキルパックであり、コードリポジトリを構造化された「ハーネス」（コンテキスト、ガードレール、永続的な計画）に変えることで、AIコーディングエージェントが仕様駆動開発、明示的な受け入れ基準、および検証ゲートを使用して、長期間の作業を確実に実行できるようにします。
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