はじめに

Cursor、GitHub Copilot、kiro-cli など、生成AIを活用した CLI ツールが増える中で
「振る舞い定義ファイル（rules.md）」という概念が急速に広がっています。

主要AIツールの振る舞い定義ファイル一覧

ツール名	種類	振る舞い定義ファイル	パス	公式情報ソース
Kiro CLI	CLI	`rules.md`（慣例）	`.kiro/steering/` 配下	https://github.com/kirodotdev/Kiro
Cursor	IDE	`.mdc`（Project Rules）	`.cursor/rules/`	https://docs.cursor.com/context/rules
Claude Code	AIコーディング	`CLAUDE.md`	プロジェクト直下（多くは root）	https://docs.anthropic.com/claude/docs/claude-code
GitHub Copilot	IDE	`copilot-instructions.md`	`.github/copilot-instructions.md`	https://docs.github.com/en/copilot/customizing-copilot/adding-custom-instructions-for-github-copilot

ただし、最初に明記しますが

このファイルには業界で統一された正式名称は存在しません。

英語圏でも Rules File、Instructions File、Behavior Definition File など
複数の呼び方が混在しており、標準化されていないのが現状です。

本記事では便宜上、
「振る舞い定義ファイル」
と呼びます。

振る舞い定義ファイルとは？

振る舞い定義ファイルは、生成AI CLI や AI エージェントに対して

どう振る舞うべきか
何をしてよいか／してはいけないか
どんな口調で話すか
どんな形式で返すか
例外時にどう対応するか

といった 行動仕様 を記述するファイルです。

rules.md（サンプル）

このファイルは kiro-cli における 振る舞い定義ファイル の例です。
AI がどのように振る舞うかを Markdown で定義します。

## 役割
- あなたは本プロジェクト専用の AI CLI アシスタントです
- 正確で再現可能な支援を提供してください

## 基本方針
- 出力は簡潔かつ実用的にする
- 実行可能なコマンドや具体例を優先する
- 不確実な内容は断定しない

## 出力ルール
- コマンドは必ずコードブロックで出力する
- 手順が複数ある場合は番号付きリストを使う
- エラー時は「原因」「対処方法」を分けて記載する

## 禁止事項
- 破壊的なコマンド（例：`rm -rf /`）を提案しない
- 権限昇格が必要な操作は必ず注意喚起する

## 例外対応
- 情報が不足している場合は質問する
- 判断できない場合は「不明」と明示する

※ 本サンプルは kiro-cli における rules.md の一例です。
実際の解釈や挙動はツールやバージョンによって異なる可能性があります。

振る舞い定義ファイルを導入するメリット

1. 出力が安定し、AI の“揺れ”が減る

LLM は同じ入力でも出力が揺れやすいですが、
振る舞い定義ファイルでルールを固定すると 再現性が大幅に向上 します。

出力フォーマットが毎回同じ
不要な雑談が減る
危険なコマンドを生成しなくなる
例外時の対応が統一される

CLI の品質が一気に上がるポイントです。

2. チーム開発で「AI の仕様」を共有できる

AI の振る舞いは個人のプロンプトスキルの差で大きく変わるので、属人化しやすいのが大きな問題です。

振る舞い定義ファイルを導入すると

仕様を Markdown で共有できる
Pull Request でレビューできる
変更履歴を Git で追える
新メンバーがすぐ理解できる

といったメリットがあり、プロンプトスキルに依存しないAIの振る舞いを実現できます。

3. プロジェクト固有の観点をレビューに反映できる

rules.md があると、「このコードに対してこの観点でレビューを行う」という基準が明確になります。
したがって、AI を使ったレビューでもプロジェクト固有の観点を反映したレビューが可能になります。

CLI の E2E テスト
出力フォーマットの検証
危険コマンドの拒否テスト
例外時のレスポンス確認

これにより、目的に沿った一貫性のあるレビューが実現できます。

4. LLM のバージョンアップに強くなる

GPT-4 → GPT-5 のようにモデルを変更すると、
AI の振る舞いが変わってしまう問題がよく起きます。

しかし振る舞い定義ファイルがあれば、

どの振る舞いが仕様で
どの振る舞いがモデル依存か

が明確になるため、移行コストが大幅に下がります。

5. プロンプトをコードから切り離せる（疎結合化）

プロンプトをコードにベタ書きすると、

修正が難しい
再利用しにくい
バージョン管理しづらい

といった問題が発生します。

振る舞い定義ファイルに切り出すことで、

設計者は Markdown で編集
開発者はコードに集中
CLI 起動時に読み込むだけ

という 役割分担が可能 になります。

6. AI エージェントの“人格”を自由に設計できる

振る舞い定義ファイルは制約だけでなく、
AI のキャラクターや専門性を設計するためのファイル でもあります。

口調（丁寧・フラット・技術寄り）
専門領域（DevOps、セキュリティ、データ分析など）
禁止事項（危険コマンド、推測回答）
出力形式（JSON、YAML、CLI フォーマット）

これらを明確に書くことで、
プロダクトの世界観に合った AI を作れる ようになります。

まとめ

振る舞い定義ファイル（rules.md）は、生成AI CLI において

出力の安定化
チーム開発の効率化
テスト容易性の向上
モデル変更への強さ
プロンプトの疎結合化
AI の人格設計

といった多くのメリットをもたらします。

AI エージェントを“プロダクト”として扱うなら、
振る舞い定義ファイルは必須のコンポーネント と言えます。

導入も比較的簡単に行えるのでぜひ試してみてください。