Deep Work Plan
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Deep Work Plan 是一套免費、開放原始碼的做法，讓 AI 程式碼代理能完成冗長、多步驟的工作而不會偏離主線。它不是用對話紀錄，而是把工作寫成一份計畫，內含原子任務與通過或失敗的檢查，然後讓任何代理依此執行、暫停與續接。這套工具組以代理技能的形式安裝，並能搭配會讀取你檔案的各種工具運作，包括 Claude Code、Cursor 與 Codex。它是為那些把遷移、重構或整個新子系統交給代理、並希望這些工作真正落地的開發者所打造。
關於 Deep Work Plan
什麼是 Deep Work Plan
Deep Work Plan（DWP）是一套採 MIT 授權、規格驅動的開發框架，用來搭配 AI 程式碼代理執行結構化的軟體工作。它的核心主張很直白。情境比模型更重要。就算把一項長期任務交給強大的模型，一旦情境視窗塞滿、早期決策逐漸淡去，它仍會偏離。DWP 的解法是把儲存庫本身變成代理工作所在的環境。情境、護欄與一份可長久保存的計畫，都以它能讀取的檔案形式存在。
計畫就是規格。你寫下應該成立的事，把它拆成帶有驗收條件的任務，再加上代理必須通過的驗證關卡。完成不再是一種感覺。它變成一項檢查。測試通過、型別正確、條件達成，否則任務就維持開啟。由於規格放在儲存庫裡，而不是放在某個代理的工作階段內，任何能讀取這些檔案的代理都能在數小時後重新接手，而這正是當一次重構長到跨越一頓午餐、甚至三頓午餐時真正要緊的地方。
這不是託管式產品，也沒有儀表板。你要採用它，就是把初始化提示複製到你的代理裡，讓它把你的儲存庫變成 AI 優先。取捨很真實。你得事先寫好計畫，而它只有在工作長到會偏離時才划算。對於十五分鐘就能修好的問題，這套儀式不值得。對於一次遷移，通常值得。
開始使用
- 開啟 deepworkplan.com/init.md 的初始化提示，在動手改任何東西之前先從頭到尾讀一遍。
- 把提示貼進你的程式碼代理，例如 Claude Code、Cursor 或 Codex。
- 讓代理先偵察你的儲存庫，接著檢視它提出的計畫，並在大幅變更前先確認。
- 透過工具組安裝技能，讓 dwp-create、dwp-execute 與 dwp-verify 等指令可以使用。
- 建立你的第一份計畫，逐一執行任務，並在你離開又回來時使用 dwp-status 或 dwp-resume。
產品資訊
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適合對象
這項工具最適合的使用者、任務與情境。
使用者
- 獨立開發者：你把一項冗長的工作交給代理，希望它能完成，因此計畫讓它保持在軌道上，你則去做其他事。
- 小型工程團隊：所有人共用同一份書面規格，因此代理的工作始終可被檢視，也不依賴某一個人的對話紀錄。
- 同時操作多個代理的開發者：由於設定放在儲存庫裡，你可以在 Claude Code 與 Codex 之間切換，而不必重建任何東西。
任務
- 大型重構：原子任務與驗證關卡能避免一項龐雜的變更中途停擺。
- 框架遷移：計畫承載了驗收條件，因此代理可以整夜暫停再續接，而不會丟失決策。
- 建立新子系統：規格驅動開發讓你在碰第一個檔案之前，就先寫下「完成」代表什麼。
- 相依套件升級：可選的升級附加元件能把技能安全地移到較新的版本。
情境
- 隔天早上接手工作：續接會從儲存庫重建狀態，而不是重播一段冗長的對話紀錄。
- 以 heartbeat 或 cron 進行無人值守執行：OpenClaw 與 Hermes 轉接器會在無人值守的執行設定下驅動計畫。
- 檢視代理輸出：驗證關卡決定什麼算完成，因此你檢視的是真實檢查，而不是相信一份摘要。
- 導入新的儲存庫：導入流程用一趟引導，讓陌生的程式碼庫變成 AI 優先。
主要功能
規格驅動開發
Deep Work Plan 把書面規格視為真相來源，而非對話紀錄。你先定義目標、範圍與驗收條件，代理再依此執行。計畫本身即規格，因此偏離是拿來與明列的條件相比，而不是與你記憶中要求過什麼相比。這正是它與把規格鎖在單一廠商內的綁定工具不同之處。
規劃、執行、驗證的循環
每個任務都會走過一輪規劃、原子任務、驗證關卡、可續接狀態與完成的循環。任務只有在檢查通過時才會關閉，這代表代理不能只是宣布工作完成就跳到下一項。否則它就維持開啟。這條規則單獨就消除了你原本得對一台在你沒在看時做工程工作的機器所付出的大部分信任。無論工作只修一個檔案或耗費數天建置，這個循環都一樣，這讓你一旦熟悉後就能預測代理的行為。
以儲存庫作為設定
情境放在 AGENTS.md 與文件中，工具放在 .agents 工具組，護欄放在驗證關卡，狀態則放在被 git 忽略的 .dwp 資料夾。由於每一部分都是檔案，整套安排可攜且可稽核。你可以對它做版本控制、檢視它，並交給不同的代理，而不必改寫。
從設計就講究的 token 效率
情境是代理最稀缺的資源，而 DWP 從設計上就要謹慎花用它，因為一個浪費該情境的粗率做法，會正好在工作變長、風險升高時失靈。指令會在其觸發條件成立時逐步載入，驗證也只觸及某個任務實際改動的部分。官方網站公布了每個流程所需的指令位元組數，並回報最新版本把執行流程縮減了 45.7%，把續接流程縮減了 67.5%。
與工作相符的計畫規模
Lite 計畫涵蓋範圍受限的修正，而 Full 計畫處理跨越數小時的工作。格式跟隨工作的範圍，而不是把每個任務都塞進同一套笨重範本。小工作保持輕量。大工作則有空間容納真正的結構。
一個路由器加九個子技能
這項技能是一個路由器，涵蓋 create、execute、refine、resume、status、verify、onboard、author 與 upgrade。每一個都有精簡的斜線指令，例如 dwp-create 或 dwp-verify。Refine 讓你在保留已完成工作的前提下新增、移除或重排任務，這在工作進行到一半範圍變動時很重要。
為你已在使用的代理準備的轉接器
Deep Work Plan 隨附 Claude Code、Cursor、OpenAI Codex、GitHub Copilot、Google Gemini、OpenCode、Windsurf、Cline 等的轉接器。這些轉接器刻意保持精簡，因此更新你的代理不會逼你改寫你的 AI 代理工作流程。換工具，保留方法。OpenClaw 與 Hermes 會有由 heartbeat 或 cron 排程驅動的無人值守設定。
優缺點
優點
- 免費且採 MIT 授權，因此在試用之前沒有授權成本或廠商綁定要權衡。
- 可搭配 Claude Code、Cursor、Codex 與其他代理運作，而不是把你綁在單一工具上。
- 驗證關卡讓「完成」變得客觀，減少了代理明明沒做完卻宣稱任務完成的來回往返。
- 可續接狀態讓冗長的工作能撐過你闔上筆電或切換工作階段。
- 公布的指令位元組數讓你對情境成本有具體感受，而不只是行銷話術。
缺點
- 你要事先付出設定時間。寫規格與確認計畫會在任何程式碼變動之前先增加工作。
- 這份額外負擔只有在長期任務上才划得來，因此如果你多數工作是當場就能改完的快速編輯，額外的規劃步驟帶來的拖慢會多於幫助。
- 它是一套做法與工具組，不是託管式產品，因此沒有儀表板、帳單頁面或支援窗口可以依靠。
- 實際價值取決於你搭配的代理。就算周圍的結構更好，能力弱的代理在困難任務上仍會吃力。
常見問題
是。它以 MIT 授權免費發布，這就是付費方案的價值為 $0 的原因。你可以在個人與商業儲存庫中使用，不必付費。
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Deep Work Plan 替代方案
Forefront
Forefront · 程式設計Forefront 是一個用來打造開源 AI 的網頁平台。你可以用自己的資料微調主流的開源語言模型、評估它們的表現，再透過 API 執行，或匯出後自行架設。想要封閉式平台的便利、卻堅持要自己擁有模型與資料的開發者，就是這裡的目標客群。
Startkit
StartKit.AI · 程式設計Startkit 是一套用來打造 AI SaaS 與 AI 包裝產品的樣板。可以把它想成一個 AI 新創樣板，把枯燥的部分都先接好了：驗證、Stripe 與 Lemon Squeezy 付款、用量限制、交易型電子郵件，以及一套能與 OpenAI、Anthropic、Groq 或 Llama 溝通的 AI API 啟動套件。你複製儲存庫、設定價格，然後專心在產品中使用者真正願意付費的部分。它建構於 React 與 Tailwind 之上的 Next.js，所以大部分的樣板程式碼對你來說並不陌生。
Testim
Tricentis · 程式設計Testim 是專為網頁、行動與 Salesforce 應用程式打造的 AI 測試自動化平台，用來建立並執行端到端測試。它靠機器學習在介面變動時維持測試穩定，團隊因此少花時間修補壞掉的定位器。對於一款今天就能開始使用的自動化測試工具來說，這表現不算差。你透過在瀏覽器錄製動作來建立測試，需要更多控制時再補上 JavaScript。對忙碌的 QA 團隊來說，這是個可靠的選擇。