awslabs/aidlc-workflows

AI-Driven Life Cycle (AI-DLC) adaptive workflow steering rules for AI coding agents

AI‑DLC Workflows (awslabs/aidlc‑workflows)

何であるか – AI‑DLC（AI駆動開発ライフサイクル）は、生成型AIコーディングアシスタント（Kiro、Amazon Q、Cursor、Cline、Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codexなど）を、構造的で自己修正可能なソフトウェア開発ワークフローに変換するルールのセットです。リポジトリには、以下の2つのフォルダを含むzipファイル（ai‑dlc‑rules‑vX.zip）が同梱されています：

aws-aidlc-rules/ – コアワークフロー定義（主に、対応するIDE/エージェントが「ルール」または「指示」として読み取るMarkdownファイル）。
aws-aidlc-rule-details/ – コアルールから参照される補足詳細ファイル。

これらのフォルダを、選択したAIコーディングツールに必要な隠し設定ディレクトリにコピーすると、ツールはすべてのコーディングセッションでAI‑DLCワークフローを自動的に適用します。ワークフローは、3段階の適応型プロセス（インセプション → コンストラクション → オペレーション）で説明されており、コード品質を高め、標準を強制し、開発者がコントロールを維持しつつAIが重い作業を担うことを目的としています。

クイックスタート（共通手順）

ダウンロード – Releasesページから最新のリリースzipを取得。
展開 – プロジェクト外（例：~/Downloads）に展開。
コピー – 2つのサブフォルダを、選択したIDE/エージェントに必要な隠し設定ディレクトリにコピー（以下のプラットフォーム固有セクションを参照）。
確認 – IDEのUIにルールが表示されていることを確認（各ツールのスクリーンショットを提供）。
コーディング – 通常通り作業。AIアシスタントはAI‑DLCの指示に従い、3段階のワークフローを促進し、自己修正の提案を提供するようになります。

対応プラットフォーム（セットアップスニペット）

プラットフォーム	ルールの配置場所	例：macOS/Linux コマンド
Kiro	`.kiro/steering/`（コア）および `.kiro/`（詳細）	`cp -R ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules .kiro/steering/`
Amazon Q	`.amazonq/rules/`（コア）および `.amazonq/`（詳細）	`cp -R ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules .amazonq/rules/`
Cursor	`.cursor/rules/ai-dlc-workflow.mdc`（または `AGENTS.md`）	`cat > .cursor/rules/ai-dlc-workflow.mdc <<'EOF' … EOF`
Cline	`.clinerules/`（コア）および `.aidlc-rule-details/`（詳細）	`cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .clinerules/`
Claude Code	プロジェクトルートの `CLAUDE.md`（または `.claude/CLAUDE.md`）	`cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md ./CLAUDE.md`
GitHub Copilot	`.github/copilot-instructions.md`	`cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .github/copilot-instructions.md`
OpenAI Codex	（Copilotと同様 – `AGENTS.md` またはカスタム指示ファイルを使用）	see README

各プラットフォームのセクションには、Windows PowerShell/CMD用の同等コマンドも含まれています。

コアコンセプト

3段階の適応型ワークフロー – inception、construction、operations。ルールはAIアシスタントをこれらの段階に導き、プロジェクトの文脈や開発者のフィードバックに基づいて自動的に適応します。
自己修正 – ワークフローには検証ステップが含まれており、AIが修正案を提案し、変更をコミットする前に確認を求める仕組みがあります。
拡張可能 – aws-aidlc-rule-details/ディレクトリに追加のルールセットを配置することで、特定のドメインやコンプライアンス要件に合わせたカスタマイズが可能です。
ツール非依存 – ルールがプレーンなMarkdown（またはシンプルな設定ファイル）であるため、多くの人気あるAIコーディングアシスタントで同じワークフローを使用できます。

前提条件

対応するAIコーディングアシスタントのインストールと設定（Kiro、Amazon Q、Cursor、Cline、Claude Code、GitHub Copilot、OpenAI Codex）。
シェルコマンド（またはWindowsではPowerShell/CMD）を実行して、ルールファイルを隠し設定ディレクトリにコピーできる能力。
オプション：AI‑DLCメソドロジーへの熟悉 – 詳細な背景はリンクされたブログ記事とPDF仕様書を参照。

使用方法

アシスタントのインストール（例：Amazon Q VS Code拡張を追加）。
ルールファイルの配置 – 使用するツールに応じた手順に従って配置。
IDEでプロジェクトを開く。アシスタントは自動的に core‑workflow.md（または同等）を読み込み、ガイダンスを開始します。
対話 – アシスタントがステップの確認、モードの切り替え、提案された修正の解決を求めることがあります。プロンプトに従い、ワークフローは進行状況を追跡します。
レビュー – 生成型AIは誤りを起こす可能性があるため、READMEはすべてのAI生成コードをレビューし、使用コストを監視することを呼び出しています。

ワークフローの拡張

aws-aidlc-rule-details/配下に新しいMarkdownファイルを追加（例：extensions/にカスタムポリシー）。
コアの core-workflow.md を更新し、新しいファイルを参照するようにする。
次回IDEがルールを読み込むとき、拡張が有効になります。

サポートツールおよびリソース

仕様書PDF – AI‑DLC 2.0ワークフローの詳細な正式な記述。
ブログ記事 – メソドロジーの高レベルな概要。
メソドロジー論文 – 基盤となる概念の学術的記述。
トラブルシューティング – README内の共通なセットアップの落とし穴に関するセクション。
バージョン管理の推奨 – Gitワークフローとの統合に関するアドバイス。

ライセンスと貢献

プロジェクトはApache‑2.0ライセンス（LICENSEファイルを参照）でリリースされています。
プルリクエストによる貢献を歓迎します。ガイドラインはContributingセクションを参照。

TL;DR

AI‑DLC Workflowsは、主要な生成型AIコーディングアシスタントを、厳格で検証可能なソフトウェア開発プロセスに変換する、事前構成済みのルールファイルセットを提供します。好みのアシスタントをインストールし、ルールファイルをツールの隠し設定フォルダにコピーすれば、AIが適応型の3段階ワークフローをガイドしながら、あなたがすべての変更に対して最終的なコントロールを保持できます。