aiblueprinthq/ai-blueprint

解決する課題

AIコーディングエージェントは、製品の意図がチャット履歴に閉じ込められ、機能が重複し、『動作する』コードという主張が証拠によって裏付けられていない場合、信頼性が低下します。AI Blueprintは、計画、実装、検証の各段階を順番に進める制御されたループを保証する、ファイルベースの構造化されたワークフロー枠組みを提供し、プロジェクトの状態を耐久性があり、ツールに依存しない形で維持します。

動作方法

仕様駆動型のワークフローを実装し、エージェントはコードを書く前に機能仕様を記述し、レビューを得る必要があります。プロセスは厳密なループに従います：feature -> review spec -> implement -> check -> audit current -> complete。この状態は、プロジェクトリポジトリ内に読みやすいMarkdownファイル（例：project-plan.md および current-feature.md）として保存され、Claude Code、GitHub Copilot、Codexなどの異なるコーディングエージェント間でプロジェクトを移行しても、コンテキストを失うことがありません。

対象ユーザー

AIコーディングエージェントを使用しているが、より高い制御性、より良いトレーサビリティ、実際のソフトウェアプロジェクトにおけるAI生成のリグレッションや幻覚を防ぐ方法を求める開発者。

特徴

• ファイルベースの状態管理：プロジェクト計画、仕様、監査結果はチャット履歴ではなく、ファイルに保存されます。
• 仕様先行コード：実装開始前にレビューのゲートを強制します。
• ツールに依存しない：あらゆるアプリケーションスタックに対応し、アダプタを通じて複数のエージェントをサポートします。
• 検証ゲート：受容基準の確認やブランチ差分の監査に専用のコマンドを提供します。
• コンテキスト効率：エージェントにロードされるコンテキストの最適化により、トークン使用量を削減します。
• 自動化モード：安全な境界を維持しながら、局所的な自動化を制限付きで行う「オートパイロット」および「コンティニュアス」モードを提供します。