AI‑DLC（AI駆動開発ライフサイクル）

何であるか

• AIコーディングアシスタント（Claude、Kiro、Codex、Cursor、Opencode、GitHub Copilot）を構造的で監査可能なソフトウェア配信ワークフローに変換するフレームワーク。
• 各対応アシスタント内にネイティブに実行される、ハーネスに依存しない単一のコアを提供し、要件、設計、実装、テスト、運用を処理する。

主要なコンセプト

• フェーズとステージ – 初期化から本番環境までのタスクを導く5フェーズ、33ステージ。
• エージェント – 14の組み込みエージェント（ドメインエキスパート、レビュアー、コンポーザー）がコードを生成・検証する。
• ワークフロー・プロファイル – 機能、バグ修正、インフラ、セキュリティ、PoCなどに対する事前定義されたプロファイル。
• 人間の承認ゲート – 次の自動ステップを実行する前に開発者が承認する必要があるポイント。
• 監査ログ – 113イベントのログと永続状態により、トレーサビリティとコンプライアンスを確保。

対応するAIハーネス

ハーネス	設定コマンド	呼び出し方法
Claude Code	aidlc config --harness claude	/aidlc
Kiro CLI / IDE	aidlc config --harness kiro（または kiro-ide）	/aidlc
Codex CLI	aidlc config --harness codex	$aidlc
Cursor	aidlc config --harness cursor	/aidlc
opencode	aidlc config --harness opencode	/aidlc
GitHub Copilot	aidlc config --harness copilot	/aidlc

インストール

• macOS / Linux / 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
• ネイティブな aidlc バイナリとハーネスランタイムをインストール。Bun や Node.js は不要。
• オフラインまたはカスタム設定の場合、aidlc‑copy‑runtime‑X.Y.Z.tar.gz リリースをダウンロードし、runtime/<harness>/ ディレクトリをプロジェクトにコピーする。

通常のワークフロー

1. 選択したハーネス用にプロジェクトを設定：aidlc config --harness <name>。
2. AIアシスタント内でワークフローを実行：例として /aidlc 在庫管理用のREST APIを構築 と入力。
3. AI‑DLC は適切なワークフローを選択し、確認質問を出し、承認ゲートで一時停止する。
4. 承認後、コード、テスト、ドキュメント、デプロイ手順を生成し、すべてをログに記録する。

開発と拡張性

• コアエンジンは core/（TypeScript）にあり、ハーネスに依存しない。
• ハーネス固有のアダプタは harness/<name>/ に配置。
• プラグインはカスタムステージやエージェントを追加可能（plugins/）。
• Bun ですべてのハーネスをビルド：bun install --frozen-lockfile && bun scripts/package.ts。
• 統合テストスイート（tests/）とCIスクリプトが提供されている。

ドキュメントとリソース

• セットアップガイド、ユーザーガイド、ハーネスガイド、詳細な開発者リファレンスは docs/ フォルダ内に存在。
• 詳細仕様PDFとAWSブログ記事でメソドロジーを説明。
• プロジェクトは MIT‑0 ライセンスに準拠。

誰が使うべきか

• AIコーディングアシスタントに依存し、再現可能で監査可能な開発パイプラインを求めるチーム。
• 人間の監視付きでコンプライアンス対応のAI生成コードが必要な組織。
• 複数のアシスタント間で一貫したAI駆動ワークフローを実行したい開発者。