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解決する問題

AIコーディングエージェントはコードを書く能力は高いですが、長期的な計画、大規模プロジェクト全体での一貫性の維持、プロジェクト要件の記憶に苦労することがよくあります。このワークフローは、チャットセッションをまたいで持続する構造化されたドキュメント駆動型開発プロセスを強制することで、「スコープクリープ」と断片的な意思決定の問題を解決します。

仕組み

このプロジェクトは、AIエージェントを厳格なソフトウェア開発ライフサイクルに導く標準化されたプロンプトとスクリプトを提供します。ワークフローは、直接コーディングに飛び込む代わりに、エージェントに以下を強制します：

1. 定義： 製品要件ドキュメント（PRD）を作成および検証します。
2. 計画： 機能を抽出し、プロジェクトルールを確立し、作業を小さな依存関係順のリクエストフォーコメント（RFC）ドキュメントに分割します。
3. 構築： 各RFCを個別に実装およびレビューし、コードが書面の仕様と一致することを確認します。
4. 保守： 自動チェック（trace-check.pyなど）を使用して、ドキュメント、要件、コードがプロジェクト全体で同期されていることを確認します。

対象者

このワークフローは、AIコーディングアシスタント（Claude Code、Cursor、GitHub Copilot、Devinなど）を使用して複数週間のプロジェクトを構築する開発者向けに設計されており、非構造化されたセッションベースの開発の落とし穴を回避したいと考えています。

ハイライト

• 永続性： 決定はマークダウンファイル（PRD、RFC、ルール）に記録され、異なるチャットセッションやAIモデル間で存続します。
• トレーサビリティ： 自動ステータスチェックにより、すべての機能に対応するRFCがあり、ドキュメントが一貫していることを検証します。
• ツール非依存： 標準化されたスキルベースのインストールまたは簡単なプロンプトのコピーペーストにより、さまざまなAIコーディングツールで動作します。
• 厳格なレビュー： コードが書かれたコンテキストとは別のコンテキストでコードをレビューする「フレッシュリーダー」チェックが含まれており、元のエージェントが見落とす可能性のあるエラーをキャッチします。