Deep Work Plan
Deep Work Plan은 MIT 라이선스가 부여된 에이전트 불가지론적 사양 기반 방법론으로, 모든 리포지토리를 영구적인 '에이전트 하네스'(컨텍스트, 가드레일 및 재개 가능한 계획)로 전환하여 코딩 에이전트가 명시적인 승인 기준 및 유효성 검사 게이트를 통해 장기 작업을 안정적으로 실행할 수 있도록 합니다.
https://deepworkplan.com/?ref=producthunt&utm_source=aipure
제품 정보
업데이트됨:Jun 18, 2026
Deep Work Plan이란?
Deep Work Plan은 마이그레이션, 여러 파일에 걸친 리팩토링 또는 새로운 하위 시스템 구축과 같은 수 시간 또는 수 일에 걸친 엔지니어링 노력에서 '드리프트'를 방지하도록 설계된 AI 코딩 에이전트용 구조화된 실행 프레임워크입니다. 에이전트의 단기 컨텍스트 창에 의존하는 대신, 표준화되고 감사 가능한 Markdown 아티팩트(예: AGENTS.md, docs/, .agents/ 키트)와 Git-native 계획 작업 공간(.dwp/)을 설치하여 리포지토리 자체를 진실의 원천으로 만듭니다. 그 결과, 모든 에이전트가 작업을 수행하고 동일한 가드레일을 따르며 검증 가능한 결과를 생성할 수 있는 사양 기반 개발을 실행하기 위한 이식 가능하고 반복 가능한 방법을 팀에 제공합니다.
Deep Work Plan의 주요 기능
Deep Work Plan은 MIT 라이선스가 적용된 에이전트 독립적인 방법론 및 스킬 팩으로, 모든 코드 저장소를 장기적인 AI 코딩 작업을 위한 구조화된 "하네스"로 전환합니다. 이는 저장소 고유의 계획 및 실행 아티팩트(예: AGENTS.md, 분류된 docs/ 트리, 에이전트 간 .agents/ 키트, gitignored .dwp/ 작업 공간)를 설치하여 에이전트가 명시적인 승인 기준 및 유효성 검사 게이트를 통해 여러 시간 작업을 실행하고, 드리프트를 줄이며, 외부 데몬, 계정 또는 원격 측정 없이 컨텍스트 제한 후 안정적으로 재개할 수 있도록 합니다.
하네스 온보딩으로서의 저장소: 저장소의 실제 스택(언어, 프레임워크, 매니페스트, CI)을 검사하고 적응된 아티팩트를 생성합니다. 일반적인 자리 표시자를 실패로 처리하여 저장소 자체가 에이전트를 위한 내구성 있는 실행 환경이 되도록 합니다.
유효성 검사 게이트가 있는 사양 기반 심층 작업 계획: 명시적인 승인 기준 및 검증 단계를 통해 재개 가능한 계획을 생성하여 장기적인 작업을 감사 가능하게 유지하고 여러 파일 및 결정 전반에서 중간 실행 드리프트를 방지합니다.
에이전트 독립적인 Markdown 우선 워크플로: Markdown 및 간단한 절차를 사용하여 여러 에이전트/도구가 동일한 단일 정보 소스를 따를 수 있도록 합니다. 어댑터는 Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Gemini, Windsurf, Cline 등을 지원합니다.
AGENTS.md + 심볼릭 링크를 통한 통합 규칙: 저장소 루트에 AGENTS.md를 작성하고 CLAUDE.md에 심볼릭 링크를 연결하며, .claude → .agents 심볼릭 링크를 추가하여 다른 도구가 일관된 지침 세트를 읽도록 합니다.
.dwp/를 사용한 Git 기본 재개 가능성: 계획/초안을 gitignored .dwp/ 폴더에 저장하고 외부 서비스 대신 Git 상태에 의존하여 컨텍스트 오버플로 후 복구 및 세션 또는 에이전트 간의 쉬운 핸드오프를 가능하게 합니다.
객관적 적합성 검사: 사양에 대한 합격/불합격 적합성을 생성하는 검증 명령을 포함하여 "AI 우선" 저장소 준비 상태를 측정하고 시간이 지남에 따라 다시 확인할 수 있도록 합니다.
Deep Work Plan의 사용 사례
SaaS 엔지니어링 팀의 대규모 리팩토링: 승인 기준 및 유효성 검사 단계를 통해 여러 파일에 걸친 리팩토링(예: 아키텍처 정리, 모듈 경계, 종속성 업그레이드)을 계획하고 실행하여 작업이 몇 시간/며칠 동안 일관성을 유지하도록 합니다.
프레임워크 또는 플랫폼 마이그레이션: 재개 가능한 상태 및 반복 가능한 검증을 위한 저장소 파생 명령을 통해 장기적인 마이그레이션(예: 빌드 시스템 변경, API 버전 업그레이드, 모놀리식에서 모듈식으로 전환)을 실행합니다.
새롭거나 상속된 저장소를 위한 AI 우선 온보딩: 실제 코드베이스에서 AGENTS.md 및 분류된 docs/를 생성하여 문서, 명령 및 에이전트 규칙을 표준화하고, 새로운 팀 또는 인수 합병을 위한 유지 관리성을 향상시킵니다.
다중 저장소 프로그램 전반의 작업 오케스트레이션: "오케스트레이터 허브" 아키타입을 사용하여 여러 저장소에 걸쳐 하위 계획을 조정하고, 복잡한 제품 생태계에서 경계, 탐색 및 검증을 일관되게 유지합니다.
규제 또는 개인 정보 보호에 민감한 개발 환경: 계획 및 실행 상태를 로컬 및 Git 기본으로 유지하여 외부 원격 측정 또는 계정 없이 에이전트 지원 워크플로를 채택합니다. 이는 금융, 의료 또는 내부 엔터프라이즈 코드베이스에 유용합니다.
장점
에이전트 독립적이고 이식 가능합니다. Markdown을 공통 인터페이스로 사용하여 많은 코딩 에이전트/도구에서 작동합니다.
장기적인 드리프트를 줄입니다. 명시적인 승인 기준 및 유효성 검사 게이트는 여러 시간 작업을 검증 가능하게 유지합니다.
Git 기본 및 재개 가능합니다. 외부 상태가 없어 컨텍스트 오버플로 후 복구 및 쉬운 핸드오프를 가능하게 합니다.
온보딩은 실제 저장소에 적응합니다. 템플릿 대신 실제 매니페스트 및 CI를 기반으로 명령/문서를 생성합니다.
단점
더 길고 구조화된 작업에 가장 적합합니다. 빠른 일회성 편집 또는 매우 작은 저장소에는 너무 무겁게 느껴질 수 있습니다.
품질은 저장소 위생에 따라 달라집니다. 불분명한 테스트/CI 또는 누락된 매니페스트는 온보딩이 유효성 검사 명령을 추론하는 정도를 제한할 수 있습니다.
프로세스 채택이 필요합니다. 팀은 드리프트 감소 이점을 완전히 실현하기 위해 사양/계획 규율을 준수해야 합니다.
Deep Work Plan 사용 방법
1) 대상 리포지토리와 장기 작업을 선택합니다.: “AI-first”로 만들고 싶은 리포지토리와 일반적으로 에이전트 드리프트를 유발하는 작업(마이그레이션, 새 하위 시스템, 다중 파일 리팩토링)을 선택합니다. Deep Work Plan 온보딩이 원자적으로 커밋될 수 있도록 리포지토리가 깨끗한지 확인합니다(로컬 변경 사항을 커밋하거나 스태시합니다).
2) /init.md에 코딩 에이전트를 지정하여 온보딩을 시작합니다.: 에이전트(Claude Code, Cursor, Codex, Copilot, Gemini 등)에서 https://deepworkplan.com/init.md의 온보딩 프롬프트를 열고 따르라는 단일 지침을 제공합니다. 이는 에이전트에게 어떤 방법론을 채택하고 어떤 아티팩트를 생성할지 알려주는 진입점입니다.
3) 에이전트가 스택에 대해 추론하도록 합니다(템플릿 없음).: 에이전트는 리포지토리의 실제 매니페스트, 폴더 레이아웃 및 CI를 검사하여 언어/프레임워크, 패키지 관리자 및 실제 유효성 검사 명령(테스트/린트/빌드)을 추론합니다. 또한 리포지토리를 개별 리포지토리 또는 오케스트레이터 허브로 분류합니다.
4) AGENTS.md를 영구적인 진실의 원천으로 생성하고 커밋합니다.: 에이전트는 리포지토리 루트에 AGENTS.md를 작성하며, 자리 표시자가 아닌 리포지토리의 실제 명령 및 규칙으로 채워집니다. 도구에서 CLAUDE.md를 사용하는 경우, AGENTS.md에 심볼릭 링크되어 하나의 정식 지침 세트가 됩니다.
5) 분류된 docs/ 및 모듈별 문서를 생성합니다.: 에이전트는 docs/ 계층 구조(설정, 아키텍처, 표준, 문제 해결)를 스캐폴드하고 적절한 경우(특히 모노레포에서) 모듈별 README/문서를 생성합니다. 이 문서는 코드베이스 및 빌드/CI 현실에서 파생됩니다.
6) 에이전트 간 .agents/ 키트를 스캐폴드합니다.: 에이전트는 .agents/ 디렉토리(기술, 에이전트, 명령)를 생성하고 .claude → .agents 심볼릭 링크를 추가하여 여러 에이전트 도구가 동일한 운영 키트를 읽을 수 있도록 합니다. 이렇게 하면 리포지토리가 에이전트 간에 이식 가능해집니다.
7) Deep Work Plan 스킬 팩을 설치하고 .dwp/ 상태를 생성합니다.: 에이전트는 DWP 스킬 팩(생성, 실행, 개선, 재개, 상태, 확인, 온보딩, 작성)을 설치하고 계획 및 초안을 위한 gitignored .dwp/ 폴더를 스캐폴드합니다. 핵심 아이디어는 외부 상태 없이 Git-native 재개 가능성입니다.
8) /dwp-verify로 규정 준수를 확인합니다.: 확인 명령(/dwp-verify)을 실행하여 Deep Work Plan 사양에 대한 객관적인 합격/불합격 보고서를 생성합니다. 리포지토리가 다시 검증 가능하게 “AI-first”가 될 때까지 모든 실패를 수정합니다.
9) 작업에 대한 Deep Work Plan을 생성합니다(사양 기반).: DWP 생성 흐름(예: /dwp-create)을 사용하여 명시적인 승인 기준 및 유효성 검사 게이트(테스트/린트/빌드 명령)를 포함하는 계획을 생성합니다. 계획은 모든 에이전트가 실행할 수 있고 진행 상황을 확인할 수 있도록 작성되어야 합니다.
10) 유효성 검사 게이트를 사용하여 계획을 단계별로 실행합니다.: 실행 흐름(예: /dwp-execute)을 실행합니다. 에이전트는 계획을 따르고, 파일 전체에 변경 사항을 구현하고, 정의된 게이트에서 지정된 유효성 검사 명령을 실행합니다. 이렇게 하면 드리프트가 줄어들고 작업의 검증 가능성이 유지됩니다.
11) 진행 상황을 추적하고 현실이 변경될 때 조정합니다.: 새로운 정보가 나타날 때 상태 및 개선 흐름(예: /dwp-status, /dwp-refine)을 사용하여 계획을 업데이트합니다. 계획이 영구적인 진실의 원천으로 유지되도록 승인 기준 및 게이트를 최신 상태로 유지합니다.
12) 세션 간에 안정적으로 재개합니다(컨텍스트 오버플로 후에도).: 에이전트가 작업 중간에 중지되거나 컨텍스트 오버플로가 발생하면 재개 흐름(예: /dwp-resume)을 사용합니다. 계획/초안이 gitignored .dwp/ 폴더에 있고 리포지토리에 하네스(AGENTS.md, docs, .agents/)가 포함되어 있으므로 호환되는 모든 에이전트가 이전 에이전트가 중단한 부분부터 작업을 다시 시작할 수 있습니다.
13) (선택 사항) 작성자 도구를 사용하여 하네스를 확장합니다.: 리포지토리별 자동화가 필요한 경우, 작성자 하위 기술(skill-create, agent-create)을 사용하여 .agents/ 아래에 새로운 기술/에이전트/명령을 추가합니다. 이렇게 하면 리포지토리가 시간이 지남에 따라 자체 반복 가능한 절차를 발전시킬 수 있습니다.
14) (선택 사항) 다중 리포지토리 프로그램을 위한 오케스트레이터 허브 워크플로: 온보딩에서 리포지토리를 오케스트레이터 허브로 분류한 경우, 허브의 매니페스트/인덱스를 사용하여 각 하위 리포지토리에서 하위 Deep Work Plan을 생성합니다. 각 하위 계획은 자체 리포지토리에 커밋하고, 허브는 경계 및 탐색을 조정합니다.
Deep Work Plan 자주 묻는 질문
Deep Work Plan은 MIT 라이선스가 적용된 에이전트 독립적인 방법론 및 스킬 팩으로, 코드 저장소를 구조화된 "하네스"(컨텍스트, 가드레일 및 영구적인 계획)로 전환하여 AI 코딩 에이전트가 사양 기반 개발, 명시적 승인 기준 및 유효성 검사 게이트를 사용하여 장기적인 작업을 안정적으로 실행할 수 있도록 합니다.
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