aiblueprinthq/ai-blueprint

A file-backed, spec-driven AI coding workflow framework for building real software while staying in control.

AI Blueprint – AI 支援コーディングのためのファイルベースのワークフロー

それは何か – AI Blueprint は、既存のコードベースの上に配置され、大規模言語モデル（LLM）コーディングアシスタントに構造化されたファイル駆動のワークフローを提供するフレームワークです。アプリケーションフレームワークを置き換えるものではありません。代わりに、AI エージェント（例：OpenAI Codex、Anthropic Claude Code、GitHub Copilot、Google Antigravity、OpenCode）が従うべき計画、仕様、検証、レビューの手順を記録します。

なぜ重要か – AI がチャットで直接コードを生成すると、意図、正しさの証拠、レビュー履歴が失われることがよくあります。Blueprint はこれらの成果物を永続的なファイル（仕様、発見、監査記録、履歴）にし、ソースコードと並んで存在し、Git でバージョン管理されます。

中核概念

概念	仕組み
プロジェクト計画とビルド計画	人間が作成した Markdown ファイル（`blueprint/project-plan.md`、`blueprint/build-plan.md`）で、製品の方向性と順序付けられた機能リストを説明します。
コンテキストファイル	計画から生成：`project-overview.md`、`current-feature.md`、`findings.md`、`review.md`。すべてのアダプターが同じファイルを読み取るため、Codex、Claude などを切り替えることができます。
ワークフローコマンド	5 つの主要なステップ。それぞれがチャットスキル（`/feature`、`/implement`、`/check`、`/audit`、`/complete`）として公開されます。コマンドはコンテキストファイルを作成または更新し、オプションで人間のレビューのために一時停止します。
ダッシュボード	ローカルで読み取り専用の Web UI（`blueprint dashboard`）で、ロードマップ、アクティブな作業項目、発見、Git の状態をリアルタイムで視覚化します。
Git 統合	Blueprint は、完了した各作業項目を単一のコミット（またはプルリクエストブランチ）として記録し、マージ前に独立したレビューなどのゲートを強制できます。

典型的なワークフロー（クイックスタート）

アプリをスキャフォールド（例：npx create-next-app my-app）。

Git を初期化し、Blueprint をインストール：

npx create-ai-blueprint@latest   # または pnpm dlx …

オンボーディング – onboard スキルを実行して、Blueprint がスタック、コマンド、好みのアダプターを学習できるようにします。
計画を書く – blueprint/project-plan.md と blueprint/build-plan.md を編集（またはオプションの discovery スキルで生成）。
概要 – overview を実行して、計画を永続的なコンテキストファイルに変換し、追跡可能なチェックリストを取得します。
機能サイクル – 各項目について：
- feature → 仕様を作成し、承認を待ちます。
- implement → 小さくて目に見えるステップで仕様を構築し、ウォークスルーを提供します。
- check → 仕様に対して実際のアプリケーションを実行して、受け入れを証明します。
- audit → 発見を記録します。未解決の P0/P1 は完了をブロックします。
- complete → 最終ゲートを実行し、作業をアーカイブし、マージ/プルリクエストの承認を求めます。

サポートされている AI アダプター

Codex（OpenAI）
Claude Code（Anthropic）
GitHub Copilot
Google Antigravity
OpenCode
Blueprint の Markdown 契約を読み取れるその他の「ファイル認識」コーディングエージェント。

主な機能

仕様優先開発 – エージェントはコードを書く前にレビュー済みの仕様を生成する必要があります。
ファイルベースの状態 – すべての仕様、発見、監査記録、履歴は、リポジトリ内のプレーンな Markdown ファイルとして保存されます。
人間参加型ゲート – 構成可能なレビューポリシー（manual、when-sensitive など）と、マージ、デプロイ、破壊的なアクションに対する明示的な承認ステップ。
並行作業サポート – 並行エージェントのために個別の Git ワークツリー/ブランチを推奨します。
ライブローカルダッシュボード – ロードマップ、アクティブな作業、監査ステータスの視覚的な概要。
拡張可能な CLI – npx create-ai-blueprint@latest <command>（例：dashboard、status、doctor）。
CI 統合 – ci コマンドは、ローカルで使用されるのと同じ Verify コマンドを実行する GitHub Actions ワークフローを生成できます。

誰が使うべきか

すでに LLM コーディングアシスタントに依存しており、再現可能で監査可能な開発を望むチーム。
規制やセキュリティの懸念により、文書化された仕様と独立したレビューが要求されるプロジェクト。
既存のスタックを変更せずに、規律ある「AI ペアプログラミング」ワークフローを望む個人開発者。

成熟度とエコシステム

パッケージ – npm で create-ai-blueprint として公開（README に最新バージョンのバッジが表示）。
ドキュメントとデモ – 公式サイト（ai-blueprint.dev）、完全なドキュメント、YouTube デモビデオ。
CI ステータス – GitHub Actions バッジは、プッシュごとに検証ワークフローが実行されることを示します。
ライセンス – MIT。商用および私的利用を許可。
コミュニティ – コミュニティフォーラムへの明示的な言及はありませんが、リポジトリには変更ログ、リリースページ、フィードバック用のイシュートラッカーが含まれています。

クイックテイクアウェイ

AI Blueprint は新しいプログラミング言語や AI モデルではありません。AI が生成したコードを追跡可能でレビュー可能にするワークフローレイヤーです。
Markdown ファイルと Git のみを操作するため、あらゆるテクノロジースタックで動作します。
このアプローチは仕様駆動、ファイルベース、人間中心であり、AI コーディングエージェントを活用しながら、製品の意図を可視化し検証可能に保つことを目指しています。