RAGを活用した知識蓄積型のAI駆動開発ツールです。過去のプロジェクト情報や外部知識を取り込み、要件定義から実装までのソフトウェア開発工程を自動化します。

概要

このツールは、以下の主要コンポーネントで構成されています：

RAGエンジン（ナレッジベース）

Webリソースやコードリポジトリの自動クローリング
過去のプロジェクト情報の蓄積・検索
類似事例に基づく知識活用

要件定義生成器

自然言語の要求から構造化された要件を生成
過去のプロジェクトから類似要件を検索して活用
要件の変更履歴管理と比較機能

設計生成器

要件からシステムアーキテクチャの設計
コンポーネント構成、データモデル、依存関係の分析
シーケンス図などの視覚的設計資料の生成

コード生成器

プロジェクト構造とファイル構成の自動生成
主要コンポーネント、設定ファイルの実装
多言語対応（Python、JavaScript/TypeScript、Javaなど）

テスト生成器

ユニットテストと統合テストの自動生成
コード分析に基づくテストケース設計
テスト実行と検証機能

インストール

必要なパッケージをインストールします：

pip install -r requirements.txt

使用方法

ナレッジベース構築（クローリング）

python app.py crawl --urls https://example.com/docs --repos https://github.com/user/repo

新規プロジェクト生成

python app.py generate --name "タスク管理アプリ" --input "ユーザーがタスクを追加、編集、削除できるシンプルなWebアプリ" --type web_app --language javascript

既存プロジェクトの更新

python app.py update --name "タスク管理アプリ" --input "カテゴリ機能とタグ付け機能を追加したい"

仕組み

知識ベースの構築
- WebページやGitリポジトリから知識を収集
- チャンキングとベクトル化による意味検索の実現
- フィードバックによる知識の質向上
要件定義
- 自然言語入力から構造化要件への変換
- 類似プロジェクトの要件を参考に最適化
- 要件の更新と変更管理
設計
- 要件に基づくアーキテクチャ選択
- コンポーネント設計とデータモデル定義
- シーケンス図等の設計図生成
実装
- プロジェクト構造と基本コードの生成
- 機能コンポーネントの実装
- コード品質検証
テスト
- コードに基づくテストケース設計
- 単体テストと統合テストの生成
- テスト実行と検証

プロジェクト構成

snowball_dev/
├── coder.py            # メインアプリケーション
├── rag_engine.py       # RAGエンジン（ナレッジベース）
├── requirement_generator.py  # 要件定義生成器
├── design_generator.py      # 設計生成器
├── code_generator.py        # コード生成器（未実装）
├── test_generator.py        # テスト生成器（未実装）
└── requirements.txt         # 依存パッケージ

必要なパッケージ

Python 3.8以上
FAISS
Sentence Transformers
BeautifulSoup4
html2text
GitPython
requests
など

今後の開発予定

コード生成器の完全実装
テスト生成器の実装
LLMとの連携強化
フィードバックループの強化
UIの提供

ライセンス

MIT