Deep Work Plan

Deep Work Plan traite une spécification écrite comme source de vérité, et non le journal de conversation. Vous définissez d'abord l'objectif, le périmètre et les critères d'acceptation, et l'agent exécute en fonction. Le plan lui-même est la spécification, donc la dérive se mesure à des critères énoncés plutôt qu'à votre souvenir de ce que vous avez demandé. C'est ce qui le distingue des systèmes liés à un outil, qui enferment la spécification chez un seul fournisseur.

Chaque tâche passe par un cycle de plan, de tâches atomiques, de portes de validation, d'état reprenable et d'achèvement. Une tâche ne se clôt que lorsque ses contrôles passent, ce qui signifie que l'agent ne peut pas simplement déclarer le travail terminé et passer au point suivant. Sinon, elle reste ouverte. Cette seule règle élimine presque toute la confiance que vous devriez autrement accorder à une machine qui fait de l'ingénierie quand vous ne regardez pas. La boucle est la même, que le travail soit une correction d'un seul fichier ou une construction de plusieurs jours, ce qui rend le comportement de l'agent prévisible une fois que vous l'avez appris.

Le contexte vit dans AGENTS.md et les docs, les outils dans le kit .agents, les garde-fous dans les portes de validation et l'état dans un dossier .dwp ignoré par git. Comme chaque partie est un fichier, l'ensemble est portable et auditable. Vous pouvez le versionner, le relire et le confier à un autre agent sans rien réécrire.

Le contexte est la ressource la plus rare d'un agent, et DWP est conçu pour le dépenser avec soin, car une approche négligente qui gaspille ce contexte échouera exactement quand le travail s'allonge et que l'enjeu monte. Les instructions se chargent progressivement au déclenchement de leur condition, et la validation ne touche que ce qu'une tâche a modifié. Le site publie les octets d'instructions dont chaque flux a besoin et indique que la dernière version a réduit le flux d'exécution de 45,7 % et le flux de reprise de 67,5 %.

Un plan Lite couvre une correction délimitée, tandis qu'un plan Full gère un travail qui s'étale sur des heures. Le format suit le périmètre du travail au lieu de forcer chaque tâche dans le même modèle lourd. Les petits travaux restent légers. Les gros gagnent la place d'une vraie structure.

La compétence est un routeur au-dessus de créer, exécuter, affiner, reprendre, statut, vérifier, intégrer, rédiger et mettre à jour. Chacune a une commande slash légère comme dwp-create ou dwp-verify. Affiner vous laisse ajouter, supprimer ou réordonner des tâches tout en préservant le travail achevé, ce qui compte quand le périmètre change en cours de route.

Deep Work Plan fournit des adaptateurs pour Claude Code, Cursor, OpenAI Codex, GitHub Copilot, Google Gemini, OpenCode, Windsurf, Cline et d'autres. Les adaptateurs sont légers à dessein, donc mettre à jour votre agent ne vous oblige pas à réécrire votre flux de travail d'agents IA. Changez d'outil. Gardez la méthode. OpenClaw et Hermes disposent d'un profil sans surveillance piloté par heartbeat ou par planification cron.