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AI-DLCを試してみて困ったことを共有したい

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April 25, 2026
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 AI-DLCを試してみて困ったことを共有したい

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April 25, 2026

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Transcript

  1. Inception(開始)— 何を/なぜ作るか ステージ 実行条件 Workspace Detection 常時 Reverse Engineering Brownfield

    のみ Requirements Analysis 常時(深度は適応) User Stories 条件付き Workflow Planning 常時 Application Design 条件付き Units Generation 条件付き 8
  2. Construction(構築)— どう作るか ステージ 内容 Functional Design DDD でドメインモデル作成 NFR Requirements

    非機能要件・テックスタック選定 NFR Design アーキテクチャパターン適用 Infrastructure Design AWS サービスへのマッピング Code Generation 計画 → コード生成 9
  3. 要件を固めるためにインタビューしてくれる AIが質問票を作成し、人間がそこに回答を書き込む requirement-verification-questions.md に質問が出力される – Question形式でA/B/C/D/Xの選択肢を提示 – [Answer]: タグに回答を記入 –

    回答すると、回答に矛盾がないかチェックし、矛盾がなければ 回答をもとに要件定義書を生成 生成された要件定義書に対し人間がチェックし、人間からの指摘があれば修正を行う – 随時必要に応じて質問票が生成される – 13
  4. 人間の確認 各ステージが完了でき次第、必ず人間の確認が入る Request Changes — 要件の修正・追加が必要な場合 – Add User Stories

    — ユーザーストーリーを追加する – Approve & Continue — 要件を承認して次のステージへ進む – 14
  5. 工夫したこと aidlc-docs 配下の編集を全許可 不要なタイミングで作業を止めない – Hooks でコミット・プッシュを自動化 aidlc-state.md の更新をトリガーにリモート同期 –

    「どのタイミングでコミットすべきか」問題を解決 – codex で二重レビュー 自分のチェックだけでなく、codex にも確認を依頼 – 16
  6. 参考 AI 駆動開発ライフサイクル:ソフトウェアエンジニアリングの再構築 | Amazon Web Services ブロ グ https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/ai-driven-development-life-cycle/

    – awslabs/aidlc-workflows: AI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents https://github.com/awslabs/aidlc-workflows – AWSが推進するAI駆動開発ライフサイクル入門 〜 AI駆動開発時代に必要な人材とは 〜 https://speakerdeck.com/fatsushi/introduction-to-aidlc-and-skills – 23