Deep Work Plan
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Deep Work Planは、AIコーディングエージェントに長く多段階の作業を、本筋から外れずにやり遂げさせるための無料・オープンソースの手法だ。チャットの記録の代わりに、作業を原子タスクと合格・不合格のチェックを備えた計画として書き出し、あらゆるエージェントがそれに沿って実行・一時停止・再開できるようにする。キットはエージェントスキルとしてインストールされ、ファイルを読み取る各種ツールで動く。Claude Code、Cursor、Codexも含まれる。移行、リファクタリング、あるいは新しいサブシステム全体をエージェントに任せ、その仕事を本当に着地させたい開発者向けに作られている。
Deep Work Plan について
Deep Work Planとは
Deep Work Plan（DWP）は、AIコーディングエージェントと構造化されたソフトウェア作業を進めるための、MITライセンスの仕様駆動開発フレームワークだ。中心となる主張は率直である。コンテキストはモデルより重要だ。強力なモデルに長期の任務を渡しても、コンテキストウィンドウが埋まり初期の判断が薄れると、やはり軌道を外れる。DWPは、リポジトリそのものをエージェントが作業する構造へと変えることでこれに答える。コンテキスト、ガードレール、そして長持ちする計画が、エージェントの読めるファイルとして存在する。
計画こそが仕様だ。何が成り立つべきかを書き出し、受け入れ条件付きのタスクに分解し、エージェントが通過すべき検証ゲートを加える。完了はもはや感覚ではない。チェックになる。テストが通り、型が合い、条件が満たされる。さもなければタスクは開いたままだ。仕様が一人のエージェントのセッション内ではなくリポジトリに置かれるため、それらのファイルを読めるエージェントなら何時間後でも作業を引き継げる。リファクタリングが昼食一回や二回をまたぐほど長引くとき、本当に効いてくるのはこの点だ。
ホスト型の製品ではなく、ダッシュボードもない。採用するには初期化プロンプトをエージェントにコピーし、リポジトリをAI前提に変えてもらう。トレードオフは現実にある。計画を事前に書き、それが元を取るのは軌道を外れるほど長い作業だけだ。15分の修正なら儀式は割に合わない。移行ならたいてい合う。
はじめかた
- deepworkplan.com/init.md の初期化プロンプトを開き、何かを変える前に最初から最後まで読む。
- プロンプトをClaude Code、Cursor、Codexなどのコーディングエージェントに貼り付ける。
- エージェントにリポジトリを調査させ、提案された計画を確認し、大きな変更の前に承認する。
- キット経由でスキルをインストールし、dwp-create、dwp-execute、dwp-verifyのコマンドを使えるようにする。
- 最初の計画を作り、タスクごとに実行し、離席して戻るときはdwp-statusかdwp-resumeを使う。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 個人開発者：エージェントに長い作業を一つ任せて終わらせたい。計画がその間ずっと作業を軌道に留め、自分は別のことができる。
- 小規模な開発チーム：全員が同じ書面の仕様を共有するため、エージェントの作業は検証可能なままで、誰か一人のチャット履歴に依存しない。
- 複数のエージェントを使い分ける開発者：設定がリポジトリにあるため、何も作り直さずにClaude CodeとCodexを切り替えられる。
タスク
- 大規模なリファクタリング：原子タスクと検証ゲートが、広がる変更が途中で止まるのを防ぐ。
- フレームワークの移行：計画が受け入れ条件を運ぶため、エージェントは夜通し止めて翌朝再開しても判断を失わない。
- 新しいサブシステムの構築：仕様駆動開発なら、最初のファイルに触れる前に完了の意味を書き下せる。
- 依存関係の更新：任意のアップグレードアドオンがスキルを安全に新しいリリースへ移す。
シーン
- 翌朝に作業を引き継ぐ：再開は長い記録を再生せず、リポジトリから状態を再構成する。
- heartbeatやcronでの無人実行：OpenClawとHermesのアダプターが無人実行プロファイルで計画を動かす。
- エージェントの出力を確認する：検証ゲートが何が完了かを決めるため、要約を信じるのではなく実際のチェックを確認できる。
- 新しいリポジトリの導入：オンボードの流れが、不慣れなコードベースを一往復のガイドでAI前提に変える。
主な機能
仕様駆動開発
Deep Work Planは、書面の仕様を真実の源として扱い、チャットの記録はそう扱わない。目的、範囲、受け入れ条件を先に定義し、エージェントはそれに沿って実行する。計画そのものが仕様なので、逸脱は明示した条件と測られる。自分の要求の記憶と比べられるのではない。これが、仕様を一社の中に閉じ込めるツール依存の仕組みとの違いだ。
計画・実行・検証のループ
すべてのタスクは、計画、原子タスク、検証ゲート、再開可能な状態、完了という循環を通る。タスクはチェックが通ったときだけ閉じる。つまりエージェントは作業を終えたと宣言して次の項目へ進むことができない。さもなければ開いたままだ。この一つの規則が、見ていない間にエンジニアリング作業をする機械へ向けるはずだった信頼の大半を取り除く。ループは一ファイルの修正でも数日がかりの構築でも同じで、一度覚えればエージェントの挙動が予測可能になる。
設定としてのリポジトリ
コンテキストはAGENTS.mdとドキュメントに、ツールは.agentsキットに、ガードレールは検証ゲートに、状態はgit無視の.dwpフォルダに住む。どの部分もファイルなので、仕組み全体が可搬で監査可能だ。版管理し、レビューし、書き直しなしに別のエージェントへ渡せる。
構造から生まれるトークン効率
コンテキストはエージェントにとって最も乏しい資源で、DWPはそれを慎重に使うよう設計されている。そのコンテキストを粗末に使う雑な手法は、作業が長引き勝負がかかるまさにその時に失敗するからだ。指示はトリガーが発火したときに段階的に読み込まれ、検証はタスクが変えた部分にだけ触れる。公式サイトは各フローに必要な指示バイト数を公開し、最新リリースが実行フローを45.7%、再開フローを67.5%削減したと報告している。
作業に見合う計画サイズ
Lite計画は限られた修正を担い、Full計画は数時間に及ぶ作業を扱う。形式は、すべてのタスクを同じ重いテンプレートに押し込むのではなく、作業の範囲に従う。小さな仕事は軽いままだ。大きな仕事には本物の構造の余地が与えられる。
ルーターと9つのサブスキル
このスキルはcreate、execute、refine、resume、status、verify、onboard、author、upgradeを束ねるルーターだ。それぞれにdwp-createやdwp-verifyのような薄いスラッシュコマンドがある。refineは完了済みの作業を保ったままタスクの追加、削除、並べ替えができ、作業の途中で範囲が変わるときに効く。
すでに使っているエージェント向けのアダプター
Deep Work PlanはClaude Code、Cursor、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Google Gemini、OpenCode、Windsurf、Clineなどのアダプターを同梱する。アダプターは意図的に薄いので、エージェントを更新してもAIエージェントのワークフローを書き直す必要はない。ツールは替えても、やり方は保てる。OpenClawとHermesにはheartbeatやcronスケジュールで動く無人プロファイルがある。
メリットとデメリット
メリット
- 無料でMITライセンスのため、試す前にライセンス費用やベンダーロックインを天秤にかける必要がない。
- 一つのツールに縛らず、Claude Code、Cursor、Codexやその他のエージェントで動く。
- 検証ゲートが「完了」を客観的にするため、終えていないのに終えたと言うエージェントとのやり取りを減らせる。
- 再開可能な状態により、長い作業がノートPCを閉じたりセッションを切り替えたりしても生き残る。
- 公開された指示バイト数は、マーケティングの主張ではなくコンテキスト費用の具体的な感覚を与える。
デメリット
- 事前の設定時間という代価を払う。仕様を書き計画を承認する作業が、コード変更の前に増える。
- この手間は長期の作業でしか元が取れない。短時間で終わる素早い編集が仕事の大半なら、追加の計画手順は助けより足を引っ張る。
- ホスト型の製品ではなく手法とキットなので、ダッシュボードも請求ページもサポート窓口も頼れない。
- 実効性は組み合わせるエージェント次第だ。周囲の構造が良くても、弱いエージェントは難問で依然として苦戦する。
よくある質問
無料だ。MITライセンスで無償公開されているため、有料プランの価値は$0である。個人用でも商用でも、リポジトリで費用を払わずに使える。
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Deep Work Planの代替ツール
Forefront
Forefront · コーディングForefrontはオープンソースAIで構築するためのウェブプラットフォームだ。主要なオープンソース言語モデルを自分のデータで微調整し、性能を評価し、API経由で実行したり、エクスポートして自分でホストしたりできる。クローズドなプラットフォームの手軽さを求めつつ、モデルとデータの所有権にはこだわる開発者が対象だ。
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StartKit.AI · コーディングStartkitは、AI SaaSとAIラッパー製品を作るためのボイラープレートだ。面倒な部分をあらかじめ配線済みにしたAIスタートアップボイラープレートと考えればいい。認証、StripeとLemon Squeezyの決済、利用制限、トランザクションメール、そしてOpenAI、Anthropic、Groq、Llamaと通信するAI APIスターターキットが含まれる。リポジトリをクローンして価格を設定し、ユーザーが実際にお金を払う部分に取りかかれる。ReactとTailwind上のNext.jsで作られているため、ボイラープレートコードの多くはすでに見慣れたものだ。
Testim
Tricentis · コーディングTestimは、Web・モバイル・Salesforceアプリ向けにエンドツーエンドテストを構築して実行するAIテスト自動化プラットフォームだ。機械学習を頼りに、インターフェースが変わってもテストを安定させ、チームが壊れたセレクターの修正に費やす時間を減らす。今日から使い始められる自動テストツールとしては悪くない。ブラウザで操作を録画してテストを作り、より細かい制御が必要なときはJavaScriptを足す。忙しいQAチームにとって堅実な選択肢である。