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JAWS-UG名古屋_LT資料_20260618.pdf

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June 18, 2026
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  1. Kiro とは Specs 作りたい機能を定義してAI が実装計画を作成 Steering 開発方針や設計思想 プロジェクト全体で共有 Agent Hooks

    保存時のLintや品質 チェックを自動化 Skills 再利用できる知識 毎回同じ品質を実現 MCP & Powers 外部ツールと連携 AIの能力を拡張 仕様駆動開発を実現するIDEツール 活用の一例
  2. Amplify Gen 2 とは ✅フロントエンドからバックエンドまでを TypeScriptで一元管理できるフルスタック開発環境 ✅認証 (Cognito) やデータベース (DynamoDB)、API

    (AppSync) などのバックエンド構築も簡単 1. フロントエンドを開発 ↓ 2. バックエンドを定義 ↓ 3. GitHubとAmplifyを接続 ↓ 4. ビルドパイプラインを構築 ↓ 5. ビルド▶デプロイ▶公開
  3. 個人開発① 配当金管理アプリ  - システム構成図 🛠AWSリソース ・Amplify Hosting ・Amazon Cognito ・AWS AppSync

    (GraphQL API) ・Amazon DynamoDB ・AWS Lambda × 4 (外部 API 連携) ✅システム構成のポイント  AWSリソースはAmplify Gen 2標準構 成。外部APIから株価/配当情報を収集 できるようにした。Cognito連携でユーザ 毎のデータ管理も簡単。
  4. 個人開発② 日本株分析エージェント - システム構成図 🛠AWSリソース ・Amplify Hosting ・Amazon Cognito ・AWS AppSync (GraphQL

    API) ・Bedrock AgentCore ・AWS Lambda (外部 API 連携) ✅システム構成のポイント  フロントエンドはAmplify Hostingで、 AIエージェントはAgentCore Runtimeで 稼働。保存機能は排除。
  5. 個人開発③ ブックマーク管理ツール  - システム構成図 🛠AWSリソース ・Amplify Hosting ・Amazon Cognito ・AWS AppSync

    (GraphQL API) ・Bedrock AgentCore ・Amazon DynamoDB ✅システム構成のポイント  LLMは2通り。速度重視でフロントエン ドから直接。AIエージェントは DynamoDBのCRUDも可能。
  6. 今回開発したアプリの比較 アプリケーション Spec数 コミット数 着手日 完了日 延べ日数 ①配当金管理アプリ 5 22

    5月2日 5月16日 14日 ②日本株分析エージェント 2 28 3月30日 4月17日 18日 ③ブックマーク管理ツール 14 23 5月11日 5月29日 18日 基本スキマ時間で進めているが、2-3週間もあればそれなりのアプリが作れる!
  7. Amplify x Kiro のテンプレート構成 src/ Next.js アプリケーション本体。 amplify/ Amplify Gen

    2 の定義。 認証・データモデルを TypeScript で管理。 agents/ Strands Agent のテンプレート(任意)。 AIエージェント機能をすぐに実装可能。 .kiro/ Kiroの設定一式。 Steering・SkillsでAI開発を支援。 - Steering:常時有効 x 6、条件付き x 4 - Skills:4つ - MCPサーバー:2つ - Hooks:なし(プロジェクトごと作成) Amplify QuickStart をベースに、AIエージェント用領域を追加してテンプレート化