Claude Deep Suite - Claude Code向けの構造化開発プラグインバンドル（6個のプラグイン）

Claude Codeを使っていると、おそらく皆さんも経験されたように、私も最初はその賢さに驚きましたが、やがて自分の望む通りには実装されないという「現実」に直面しました。

その後、Harness Engineeringという概念が登場し、このHarness Engineeringを織り込んだ開発ワークフローSuiteを作ってみました。

Deep-Suiteには全部で6個のプラグインがあります。

• deep-work
• deep-review
• deep-wiki
• deep-evolve
• deep-docs
• deep-dashboard

Claude Codeで /deep-work "機能追加" と1つ入力すると、こんなことが起こります。

1. まずコードベースを読みます（Research）。この間にコード修正を試みると、
   PreToolUse hookがexit 2でブロックします。LLMに「修正するな」と
   プロンプトでお願いするのではなく、Write/Editツール自体を物理的に塞ぎます。

2. 実装計画を立てます（Plan）。プロジェクトがNext.jsなら自動検知して、
   「use clientをlayout.tsxに書くな」のようなフレームワーク別ガイドを適用します。
   （React SPA、Express API、Pythonなど6個のトポロジーを内蔵）

3. 実装はTDDで強制します。失敗するテストを先に書かなければ、
   本番コードの修正は許可されません。これもhookが状態マシンで管理します。

4. コードを修正するたびにセンサーが自動実行されます。ESLint、tsc、ruff、mypy、
   dotnet build、clang-tidy — プロジェクトの言語に合ったリンター/型チェッカーを
   自動検知して実行します。エラーが出ると次の実装には進めません。

5. 実装が終わると、別のOpusエージェントがコードをレビューします。
   コードを書いたエージェントとレビューするエージェントは完全に分離されています。
   同じエージェントが自分のコードに「LGTM」を出す問題は構造的にありません。

これがdeep-work + deep-reviewの2つのプラグインがやることで、
残りの4つもあります。

deep-wiki — セッション間で知識が失われる問題を解決します。
KarpathyのLLM Wikiアイデアを実装し、Claude Codeが直接
Markdown Wikiを段階的に構築します。
URLやファイルを /wiki-ingest に入れると既存のWikiに統合し、
/wiki-query で質問するとWikiを根拠に回答します。
Obsidian vaultとしてそのまま開けます。

deep-evolve — 目標を与えるとコードを自律的に改善します。
Karpathyのautoresearchに着想を得ました。
プロジェクトを分析して評価スクリプトを生成し、
コード修正 → 評価 → スコアが上がればkeep / 下がればdiscardを
自動で繰り返します。ML学習からテストカバレッジまで適用可能です。

deep-docs — CLAUDE.mdのようなエージェント指示文書がコードと
食い違っていないかを検査し、自動修正します。

deep-dashboard — 上のプラグイン群のセンサー結果を集めて、
コードベースがAIエージェントと作業するのにどれだけ適しているかを
定量スコア（0-10）で表示します。

全体で36,000行、テストは5,400行。6個のプラグインが1つの
マーケットプレイスからインストールされます。

インストール:
/plugin marketplace add Sungmin-Cho/claude-deep-suite
/plugin install deep-work@Sungmin-Cho-claude-deep-suite

各プラグインを個別にインストールすることもできます。
まだ不足している部分は多いです。
フィードバック歓迎です。

GitHub: https://github.com/Sungmin-Cho/claude-deep-suite