Aidlc: AIコーディングエージェントのための適応型ワークフロー制御ルール

AI-DLC - 1つのコア、多くのハーネス AI-DLC（AI駆動開発ライフサイクル）は、AIコーディングアシスタントを構造化され検証可能なソフトウェアデリバリーワークフローに変換します。ハーネスに依存しない単一のコアが、Claude Code、Kiro CLI、Kiro IDE、Codex CLI、Cursor、opencode、GitHub Copilotでネイティブに実行されます。 クイックスタートは、最新の安定版AI-DLCリリースをインストールします。 クイックスタート 1. AI-DLCのインストール macOS、Linux、またはWSL: curl -fsSL https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.sh | sh Windows PowerShell: irm https://github.com/awslabs/aidlc-workflows/releases/latest/download/install.ps1 | iex インストーラーはAI-DLCに必要なすべてを設定します：ネイティブのaidlcコマンドとすべてのハーネスランタイム。BunまたはNode.jsをインストールする必要はありません。ネイティブインストールは、aidlcを介してフックとコマンドを実行し、bunを呼び出しません。 Windowsでは、現在のユーザーアカウントにインストールされ、binディレクトリがユーザーPATHに自動的に登録されます。通常のPowerShellウィンドウから実行してください。「管理者として実行」で開かれたウィンドウでは、管理者としてのインストールは安全性が低いため、警告とプロンプトが表示されます。aidlcが見つからない場合は、新しいターミナルを開いてください。永続的および現在のプロセスのPATH変更をスキップするには、-NoModifyPathを使用します。 Windowsのアンインストールは、インストーラーが所有するものとして記録されたユーザーPATHエントリのみを削除します。macOS、Linux、またはWSLでは、必要に応じてインストーラーのPATH指示に従ってください。 プロジェクトファイルを自分で管理したい場合、またはネイティブ実行可能ファイルをインストールできない場合：手動コピーパスはBunが必要な唯一の場所です：Bunをインストールし、リリースからaidlc-copy-runtime-X.Y.Z.tar.gzをダウンロードし、runtime/<harness>/ ディレクトリ全体をプロジェクトにコピーします。このパスではネイティブaidlcコマンドは不要です。 2. プロジェクトの設定 プロジェクトのルートから、使用するハーネスを選択します。 cd /path/to/your-project aidlc config --harness claude aidlc doctor claude を kiro、kiro-ide、codex、cursor、opencode、または copilot に置き換えてください。 --harness を指定せずに aidlc config を実行すると、ターミナルが利用可能な場合にインタラクティブなセットアップが開始されます。 Kiro IDE の独自のターミナルで、まだ信頼していないプロジェクトフォルダーを使用する場合、Kiro は最初にフォルダーを信頼するかどうかを尋ねます。フォルダーの .kiro フックがマシン上でコマンドを実行することを許可するため、自分のプロジェクトまたは確認済みのプロジェクトでのみ「フォルダーを信頼して続行」を選択してください。それ以外の場合は、「キャンセル」を選択して、まずフォルダーを確認してください（「初回実行」を参照）。 3. ワークフローの開始 設定済みのプロジェクトでハーネスを開き、作業を記述します。 /aidlc Build a REST API for inventory management Codex CLI は /aidlc の代わりに $aidlc を使用します。 Kiro IDE では、まずチャットパネルのエージェントピッカーで aidlc を選択します。 AI-DLC はリクエストからワークフローを選択し、不足している決定を求め、次に進む前に承認ゲートで停止します。 プロバイダーの設定、信頼プロンプト、ハーネス固有の前提条件については、以下の表のガイドを参照してください。完全なウォークスルーは「はじめに」にあります。 ハーネスを選択する | ハーネス | 設定 | 起動 | ガイド | |---|---|---|---| | Claude Code | aidlc config --harness claude | claude | はじめに | | Kiro IDE >= 1.1.70 / Kiro CLI >= 2.24.1 (v3) | aidlc config --harness kiro-ide | Kiro IDEでプロジェクトを開き、チャットパネルのエージェントピッカーでaidlcを選択するか、kiro-cli /aidlc を実行 | Kiro IDE / Kiro CLI | | Kiro CLI >= 2.6 (レガシー) | aidlc config --harness kiro | kiro-cli chat /aidlc | Kiro CLI | | Codex CLI >= 0.145.0 | aidlc config --harness codex | codex $aidlc | Codex CLI | | Cursor | aidlc config --harness cursor | Cursor または agent /aidlc を実行 | Cursor | | opencode >= 1.17 | aidlc config --harness opencode | opencode /aidlc | opencode | | GitHub Copilot CLI >= 1.0.74 / VS Code >= 1.130 | aidlc config --harness copilot | Copilot CLI または VS Code /aidlc | GitHub Copilot | モデルプロバイダーの設定はハーネスに属します。出荷されるプロジェクト設定では、ユーザーによって既に選択されているプロバイダーとモデルが保持されます。 aidlc config providers は、サポートされているプロジェクトサーフェスでAmazon Bedrockの設定を適用するか、他のハーネスの手動設定を記録できます。 Kiro CLI および Kiro IDE はプロバイダーの回答を必要としません。モデルへのアクセスはKiroに含まれているためです。 Kiro CLI 2.24.1 以降では、Kiro の v3 エンジンをピン留めする kiro-ide を使用します。kiro はレガシー行です（Kiro CLI は既存の kiro プロジェクトがどのように切り替わるかを示します）。 方法論自体はプロバイダーに依存しません。 推奨モデル AI-DLC は、能力の高い推論モデルで最も効果を発揮します。現在の推奨モデルは Claude Opus 4.8 です。Opus が利用できない場合、またはハーネスのモデルと労力の設定場所が不明な場合は、「モデルと労力の選択」を参照してください。 AI-DLC の利点 アドホックなAIコーディングは、プロジェクトが成長するにつれてコンテキストを失います。AI-DLC は、要件、決定、実装、テスト、および運用作業を、1つの監査済みライフサイクルを通じて接続します。 - 初期化から運用までの5つのフェーズと33のステージ - 14のエージェント：11のドメインエキスパート、2人のレビュアー、1人の適応型コンポーザー - 機能、バグ修正、インフラストラクチャ、セキュリティ、概念実証、エンタープライズデリバリー、その他の一般的な作業のための11のワークフロープロファイル - 人間の承認ゲートとソースにバインドされたレビュー証拠 - 119イベントの監査証跡、永続的な状態、チームの知識、学習済みルール - サポートされているすべてのハーネスで同じ決定論的なエンジン ワークフロープロファイルから始めて、クラシック、エクスプレス、および集中型ワークフローを比較してください。 アーキテクチャと方法論については、「AI-DLC ワークフロー 2.0 仕様」を参照してください。 重要：生成AIは間違いを犯す可能性があります。それらに基づいて行動する前に、生成された出力とコストを確認してください。AWS責任あるAIポリシーを参照してください。 ドキュメント | 使用方法 | 説明 | |---|---| | はじめに | インストール、設定、最初のワークフローの実行 | | ユーザーガイド | ワークフロー、プロファイル、エージェント、知識、承認ゲートの使用 | | ハーネスガイド | プロバイダー、信頼、ランタイムの違いの処理 | | インストールとライフサイクル | 更新、ピン留め、オフラインインストール、ミラーの使用、アンインストール | | ハーネスエンジニアガイド | ステージ、エージェント、ルール、センサー、知識の再形成 | | 開発とリリース | AIレビュー、プレビューテスト、安定版公開を経るPRの実行 | | 開発者リファレンス | エンジン、フック、パッケージング、テストの変更 | | リポジトリレイアウト | core/ - 手書き、ハーネスニュートラルな方法論とエンジン<br>core/tools/ - 93 aidlc-*.ts エンジンと作成ツール<br>harness/<name>/ - 薄い、ハーネス固有のマニフェストと統合<br>plugins/<name>/ - オプションのAIDLCプラグイン<br>scripts/ - パッケージング、バイナリ、インストーラー、リリースツール<br>tests/ - スモーク、ユニット、統合、エンドツーエンドテスト<br>docs/ - ユーザー、ハーネスエンジニアリング、開発者ドキュメント<br>dist/ および dist-release/ - 生成された、無視されるローカル出力 | core/ または harness/<name>/ を編集してください。生成された dist* 出力は編集しないでください。 開発 依存関係をインストールし、すべてのハーネスを生成します。 bun install --frozen-lockfile bun scripts/package.ts 便利なコマンド： bun scripts/package.ts <name> # 1つのハーネスを生成<br>bun scripts/package.ts --check # 決定論ガード<br>bun tests/run-tests.ts --ci # スモーク、ユニット、統合<br>bun tests/run-tests.ts --release # 完全なリリース受け入れ 完全な開発ワークフローについては「コントリビューティングガイド」を、ランタイムの追加については「新しいハーネスへのポート」を参照してください。 トラブルシューティング まず、プロジェクトのルートから aidlc doctor を実行してください。 一般的な修正： | 症状 | 修正 | |---|---| | aidlc が見つからない | Windows では、ターミナルアプリまたは IDE を再起動してください（インストール中に開いていたセッション内の新しいタブは古い PATH を保持します）。または、-NoModifyPath で表示される直接コマンドを使用してください。Unix では、インストーラーの PATH 指示を適用してください。 | | プロジェクト/ランタイムのバージョン不一致 | アクティブなワークフローを完了してから、aidlc config を実行してください | | Codex フックが実行されない | Codex ガイドで説明されているように、プロジェクトフックを信頼してください | | Bedrock アクセスが失敗する | 設定されたモデルを有効にし、AWS の認証情報とリージョンを確認してください | | プラグインステージがリフレッシュ後に消える | /aidlc plugin sync を実行してください | | リフレッシュされたスキルが効果を発揮しない | 新しいハーネスセッションを開始してください | トラブルシューティングで診断および回復手順を参照してください。 参照 AWS AI-DLC ブログ投稿 AI-DLC 方法論定義論文 ロードマップ ライセンス