TL;DR
github copilotでも、awslabsの、aidlcworkflowsを使えばAIDLCを導入できる。
手順は、
mkdir -p .github
cp ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rules/core-workflow.md .github/copilot-instructions.md
mkdir -p .aidlc-rule-details
cp -R ~/Downloads/aidlc-rules/aws-aidlc-rule-details/* .aidlc-rule-details/
AIDLCとは何ではないか
AIDLCとは次のようなものではない。
- コードの生成の補完のためにAIを使う。
- 難しい実装をAIに丸投げしてAIに作ってもらう。
- vibe codingにより、何かを実装する。
これらは、AIのチカラを人間が制限しているとみなし、それの改善策として提案されたのがAIDLC。
AIDLCとは何か。
先述したようなAIに対しての課題を解決するために、AWSが提唱しているワークフロー。
ソフトウェアエンジニアリングの再構築、とされる。
詳しくはぜひ、ホワイトペーパーや記事を読んでください。
- white paper
- AI 駆動開発ライフサイクル:ソフトウェアエンジニアリングの再構築
- AI-DLC 導入を加速させたのは「人」の「つながり」だった
感想
コラボレーションのためのいいツール。
軽く試しただけでも以下のメリットがあった。
- inceptionフェーズの重要性。
- AIに任せたらめっちゃ広いスコープで作り始めて、結局自分で戻す修正をする、ということが起きない。
- AIに任せたら勝手に勘違いして作り始めて自分で戻す修正をする、が減る。
- 正直迷ってる実装、を最初の段階で気付け、チーム内外の誰かに確認できる。
REVERSE THE CONVERSATION DIRECTION
- audit.mdが便利
- 変更履歴とその意図を追える。
- 共通
- ドキュメントに設計書のようなものが保存されるので、コンテキストが長くなったり、翌日に作業を続ける場合でも使いやすい。
- copilotで使える！(=社用PCで、kiro使えないから、devin使えないから、に影響されずに使える）
工夫すればまだまだホワイトペーパーに書いてあるような以下のメリットを出せそう。
- Reimagine rather than reprofit
- Reverse the conversation direction
- Integration of design technique into the core
- Align with ai capability
- Cater to building complex systems
- Retain what enhances humans symbiosis
- Facilitate transition through familiality
- Streamline responsibilities for efficiency
- Minimize efficiencies, Mximize flow
- No hard wired, opnionated sdlc workflows
その他感想
kiroのspecモードってこのAIDLCの思想が根底にある？と思った。
以上