AI-DLCを完全理解する第12回: Operationsと拡張レイヤーについて

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね operations.mdはわずか20行のプレースホルダー。「未完成であること」が将来への拡張余地を示す AI-DLCはベースレイヤー (標準ルール) ＋拡張レイヤー (独自カスタマイズ) の二層構造で運用でき…

2026-02-28

AI-DLCを完全理解する第11回: CONSTRUCTION(実装)フェーズ徹底解説

AI-DLC AWS

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね constructionの最初の5ファイルは「per-unit」で実行され、Per-Unit Loopの骨格を形成する code-generation.mdは「Brownfieldではコピーファイル禁止」という明確なルールを持つ build-and-test.…

2026-02-27

AI-DLCを完全理解する第10回: INCEPTION(計画フェーズ)徹底解説

AI-DLC AWS

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね workspace-detection.mdは唯一「承認不要」かつ最短 (94行) のステージ。6ステップでBrownfield/Greenfieldを判定する reverse-engineering.mdはBrownfieldプロジェクトで「常に再実行」 (Always…

2026-02-26

AI-DLCを完全理解する第9回: COMMON(共通)のメタルール

AWS AI-DLC

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね commonディレクトリには11のルールファイルがあり、すべてのステージに共通する「前提条件」を定義する質問ファイル方式 (question-format-guide.md) は「チャットで質問しない」という厳格なル…

2026-02-25

AI-DLCを完全理解する第8回: core-workflow.md を読み解く ― AI-DLCの最上位ルールファイル

AI-DLC AWS

吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね core-workflow.mdはAI-DLCの最上位ルールファイルで、他のすべてのワークフローに優先するよう宣言されている冒頭の4つのMANDATORY(必須)ルールが「読み込み→検証→質問→挨拶」の基盤を形成する …

2026-02-24

AI-DLCを完全理解する第7回: AI-DLCを貫く設計思想 ― 適応・監査・承認のしくみ

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね OPERATIONSフェーズは将来拡張のためのプレースホルダーとして設計されている Adaptive Depthは「ステージの実行有無 (二値) 」と「成果物の詳細度 (適応的) 」を分離する aidlc-state.mdとaudit…

2026-02-23

AI-DLCを完全理解する第6回: コードを生み出し、テストで守る ― Construction後半戦

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね Infrastructure Designは「論理コンポーネント」を具体的なクラウドサービスにマッピングする (9ステップ、3つの成果物) Code Generationは「計画→承認→生成」の2パートに分かれ、計画なしにコー…

2026-02-22

AI-DLCを完全理解する第5回: ビジネスロジックと品質を設計する ― CONSTRUCTION前半戦

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) のCONSTRUCTIONフェーズはPer-Unit Loop (ユニット単位の設計サイクル) で回る Functional Designは「何をするか」を技術非依存で設計する (3つの成…

2026-02-21

AI-DLCを完全理解する第4回: 設計図を描く ― 計画と分割の技術

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) のWorkflow Planningで「どのステージを実行し、どれをスキップするか」を明示的に計画する Application Designは4つの設計成果物で、コンポーネント…

2026-02-20

AI-DLCを完全理解する第3回: 「何を作るか」を決める ― 要件定義はここまで進化した

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) は要件定義を「質問ファイル方式」で進める ― チャットではなくファイルで対話する要件の詳細度は問題の複雑さに応じて3段階に適応する (Adaptive D…

2026-02-19

AI-DLCを完全理解する第2回: はじめかた ― まず「現状を知る」

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね AI-DLCは最初に「今、何がある？」を自動で調べる (Workspace Detection) 既存コードがあれば、AIがリバースエンジニアリングで全体像を読み解く「現場を把握してから計画する」という考え方は…

2026-02-18

AI-DLCを完全理解する第1回: 「AI-DLC」って何？

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。これだけは覚えて帰ってね AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) は、AIが開発プロセスを主導することを目指すフレームワークウォーターフォール、V-Model (V字モデル) 、RUP、アジャイル、DevOpsと比較することで…

2026-02-17

AI-DLC (AI駆動開発ライフサイクル) を完全理解する

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吉田真吾 (@yoshidashingo) です。全12回シリーズ AI-DLC (AI-Driven Development Life Cycle) を、隣接する開発手法との比較を交えながら基礎から順を追って解説するブログシリーズです。ソフトウェア開発の基本的な流れを知っているエンジニアや、AI活用…