Spec Kit概論 in 北海道もくもく会 オンライン vol.9

もくもく会を使ってSpec Kitについて学び、今日の成果としてClaudeにMarpを使ってスライドにまとめさせました。

Transcript

1. 北海道もくもく会 今日のお題：Spec Kitについて調べる 2026-07-25 (Sat) / by hidao 1
2. とは Spec Kit の Spec Kit = 一言で言うと AIコーディングエージェント向けの「仕様駆動開発（SDD） 」を実践するOSSツー ルキット 仕様書・設計・タスク・実装を一連のワークフローとして管理するフレームワー ク GitHub Copilotだけでなく Claude Code / Codex / Gemini CLI など30以上のAIエー ジェントに対応 GitHub 2
3. なぜ作られたのか の問題 Vibe Coding 人 →「◦◦作って」 AI → コード生成 → 動く → でも設計が曖昧 → 後から修正が大変 → AIが前提を忘れる は数千行程度なら書けるが、要件・制約・アーキテクチャの長期維持が苦手 Spec Kitは「仕様→設計→タスク→実装」を人間の開発プロセスとしてAIに強制す る AI 3
4. コンセプト 従来の開発手法の課題： 同じ内容を毎回説明する AIが忘れる 設計が揺れる これを解決するため、仕様 → 計画 → タスクの切り出し → 実装 の順に定義 → 仕様が唯一の真実（Source of Truth） になる 4
5. コアワークフロー （憲法） 2. Specify（特定） 3. Clarify（明確化） 4. Plan（計画） 5. Checklist（チェックリスト） 6. Tasks（タスクの切り出し） 7. Analyze（解析） 8. Implement（実装） 9. Converge（収束） 品質ゲート（Clarify・Checklist・Analyze）を挟みながら実装に進む 1. Constitution 5
6. （プロジェクト憲法） Step 1: Constitution が今後ずっと守るべきルールを記述。 .specify/memory/constitution.md に保存さ れ、以降の全工程で参照される。 コーディング規約 / テスト方針 パフォーマンス目標 / アーキテクチャ原則 セキュリティ基準 AI ・Biomeを使用する ・ユニットテスト必須 ・アクセシビリティAA準拠 ・Repository Pattern採用 6
7. （特定） Step 2: Specify 何を作るかを書く。技術は書かない（What/Why先行、Howは後）。 カンバンボードを作る ・ドラッグ＆ドロップ可能 ・担当者を設定できる ・期限を持つ 成果物: spec.md 7
8. （明確化） Step 3: Clarify 仕様には必ず曖昧さがある。例:「ドラッグ＆ドロップ」だけでは不明な点 並び替え？ カラム移動？ モバイル対応？ Undoできる？ /speckit.clarify でAIが不足情報を質問し、回答を仕様書へ反映 （曖昧さが少なければ省略可） 8
9. （計画） Step 4: Plan ここで初めて技術設計を行う。Constitutionへの適合も確認される。 - Frontend: React - Backend: Go - Database: SQLite - 認証: JWT / API: REST 成果物: plan.md / research.md / data-model.md / contracts/ / quickstart.md 9
10. 〜 Step 5 7: Checklist / Tasks / Analyze 設計品質のセルフチェック（要件網羅・非機能要件の有無など） Tasks — Planから実装タスクへ分解、依存関係も考慮（成果物: tasks.md ） Checklist — - Task1: Userモデル作成 - Task2: ログインAPI - Task3: 画面作成 Analyze — 仕様・設計・タスク間の整合性チェック（実装前の最終レビュー） 10
11. 〜 Step 8 9: Implement / Converge ここで初めてコードを書く AIは Constitution / Specification / Plan / Tasks を全て参照 → 単一プロンプトより一貫 性を保ちやすい Converge — 成果物を統合・収束。残課題整理と最終整合性確認 大規模・反復開発で特に有効 Implement — 11
12. このフローの本質 各工程がMarkdown成果物を生成し、それが次工程の入力になる constitution.md → spec.md → plan.md → tasks.md → Source Code AI → はチャット履歴だけでなく、これらの成果物をコンテキストとして利用 長期間・複数人・複数エージェントでも設計意図を維持しやすい 12
13. エージェント対応 / カスタマイズ性 対応エージェント: GitHub Copilot / Claude Code / Codex / Gemini CLI / Zed / Kiro カスタマイズ要素: Extensions — 新しいコマンドや品質ゲートを追加 Presets — テンプレートや組織ルールを上書き Workflows — 独自の工程を定義 Bundles — 上記をまとめて配布・適用 13
14. 向いているプロジェクト／推奨度 効果が期待できるケース 中〜大規模Webアプリ / 長期保守システム 複数人開発 / 複数AIエージェント併用 要件変更が多いプロジェクト 推奨度 中〜大規模・継続開発／チーム開発／AI中心開発: ★★★★★ 個人の小規模ツール: ★★★☆☆ ワンオフスクリプト: ★★☆☆☆ 14
15. まとめ はGitHubが提供するSDD（仕様駆動開発）用フレームワーク 方法論だけでなく、ツールキット＋ワークフローの組み合わせ Spec Kit自身はAIではなく AIへのコンテキスト管理ツール 仕様書を唯一の真実として、AIの「設計忘れ」「揺れ」を防ぐ Spec Kit 15