Claude Deep Suite - pacote estruturado de plugins de desenvolvimento para o Claude Code (6 plugins)

Ao usar o Claude Code, como provavelmente muitos de vocês também já passaram, eu também fiquei impressionado com a inteligência dele no começo, mas logo me deparei com a “realidade” de que ele não implementava as coisas exatamente do jeito que eu queria. Depois disso, surgiu o conceito de Harness Engineering, e resolvi criar uma suíte de fluxo de trabalho de desenvolvimento incorporando esse Harness Engineering.

O Deep-Suite tem ao todo 6 plugins.

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

Se você digitar apenas /deep-work "adicionar funcionalidade" no Claude Code, acontece o seguinte.

1. Primeiro ele lê a base de código (Research). Se durante esse período você tentar modificar o código,
   o hook PreToolUse bloqueia com exit 2. Em vez de pedir ao LLM por prompt “não modifique”,
   ele bloqueia fisicamente as próprias ferramentas de Write/Edit.

2. Ele cria um plano de implementação (Plan). Se o projeto for Next.js, ele detecta automaticamente e aplica guias específicos do framework,
   como “não use use client em layout.tsx”.
   (6 topologias embutidas, incluindo React SPA, Express API e Python)

3. A implementação é forçada com TDD. Só depois de escrever primeiro um teste que falha
   é que a modificação do código de produção é permitida.
   Isso também é gerenciado pelo hook com uma máquina de estados.

4. Cada vez que o código é modificado, os sensores são executados automaticamente. ESLint, tsc, ruff, mypy,
   dotnet build, clang-tidy — ele detecta automaticamente e executa os linters/type checkers
   adequados à linguagem do projeto. Se houver erro, não é possível avançar para a próxima implementação.

5. Quando a implementação termina, um agente Opus separado revisa o código.
   O agente que escreve o código e o agente que faz a revisão são completamente separados.
   Não existe estruturalmente o problema de o mesmo agente dar “LGTM” para o próprio código.

Isso é o que os dois plugins deep-work + deep-review fazem,
e ainda há os outros 4 plugins.

deep-wiki — resolve o problema de o conhecimento se perder entre sessões.
Implementa a ideia de LLM Wiki do Karpathy, para que o próprio Claude Code
construa gradualmente uma wiki em Markdown.
Se você inserir uma URL ou arquivo com /wiki-ingest, ele integra ao wiki existente,
e se fizer uma pergunta com /wiki-query, responde com base no wiki.
Pode ser aberto diretamente em um vault do Obsidian.

deep-evolve — ao receber um objetivo, melhora o código de forma autônoma.
Foi inspirado no autoresearch do Karpathy.
Ele analisa o projeto para gerar scripts de avaliação e,
automaticamente repete código modificado → avaliação → se a pontuação subir, mantém / se cair, descarta.
Pode ser aplicado desde treinamento de ML até cobertura de testes.

deep-docs — verifica se documentos de instrução para agentes, como CLAUDE.md,
não estão desalinhados com o código e os corrige automaticamente.

deep-dashboard — reúne os resultados dos sensores dos plugins acima
e mostra com uma pontuação quantitativa (0-10)
quão adequado o codebase está para trabalhar com agentes de IA.

São 36.000 linhas no total, com 5.400 linhas de testes. Os 6 plugins
são instalados a partir de um único marketplace.

Instalação:
/plugin marketplace add Sungmin-Cho/claude-deep-suite
/plugin install deep-work@Sungmin-Cho-claude-deep-suite

Também é possível instalar cada plugin individualmente.
Ainda há muitos pontos a melhorar.
Feedback é bem-vindo.

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