geminiによる当記事の概要
このテキストは、Gemini CLI と cc-sdd (Spec-Driven Development) というツールセットを使い、AIと対話しながらゼロからプログラムを開発した過程を記録した記事です。
主な内容
-
目的とプロジェクト設定:
- 筆者は、無料で利用できる
Gemini CLIを使ってcc-sddの開発フローを試すことを目的としました。 - 開発するプログラムとして「モンテカルロ法でコイン投げの確率分布をシミュレーションし、ガウス分布に沿ったグラフを表示する」というお題を設定しました。
- 筆者は、無料で利用できる
-
開発の進行:
- 筆者は最初、PowerShellから直接コマンドを実行しようとして失敗しましたが、すぐに
Gemini CLIの対話環境内でコマンドを実行する必要があることに気づきました。 - その後、
cc-sddの手順 (/kiro:spec-init,/kiro:spec-requirements,/kiro:spec-design,/kiro:spec-tasks) に従って、AIが仕様書、要件定義書、設計書、タスクリストを順番に自動生成していきました。
- 筆者は最初、PowerShellから直接コマンドを実行しようとして失敗しましたが、すぐに
-
AIによる自動実装:
- 最終段階の
/kiro:spec-implコマンドで、AIがテスト駆動開発（TDD）の手法に沿って自動で実装を進めました。 - 仮想環境の作成、
requirements.txtへのライブラリ（numpy,matplotlib,scipy等）の追加とインストール、テストコードの先行作成、そしてmain.pyや各モジュールの実装まで、すべてAIが実行しました。
- 最終段階の
-
成果と感想:
- 結果として、筆者がYouTubeを見ている間にプログラムは完成し、意図通りに動作するグラフが出力されました。
- 筆者は、この開発手法は人間には少し堅苦しいかもしれないが、「AIに開発させる上では非常に有効」だと評価しています。工程に従うだけで、あまり頭を使わずに短時間で目的のプログラムが完成した点を高く評価しています。
-
Gemini CLIの表示バグなどにも触れていますが、無料ツールとしては許容範囲内としています。
ClaudeCodeとかKiroとか使ってみたいけどお金がねえよなあ！
でも無料でできる。GeminiCLI+cc-sddならね。
cc-sddの説明(とまだ@AI駆動開発さんの記事)
https://qiita.com/tomada/items/6a04114fc41d0b86ffee
GeminiCLI導入及び所感(Yosuke Toyotaさんの記事)
https://qiita.com/youtoy/items/fa5b696b055ed4a992ec
まずは焦らず環境確認から。
以下のフォルダを作成。いやらしく日本語込みパスにしてみる。Geminiくん、嫌いでしょ？2バイト文字は？
E:\投稿予定\プログラム\SampleProject
PowerShellを起動。PowerShellくんも嫌いでしょ？2バイト文字は？
GeminiCLIは0.5.5です。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini -v
0.5.5
cc-ssdは未インストールからやることにしましょう。ちょうどよく日本語のREADMEもあります。
https://github.com/gotalab/cc-sdd/blob/main/tools/cc-sdd/README_ja.md
※でもよく見るとREADMEが複数あります。おそらく上記がインストール時のREADME。
こちらは全体のREADME。
https://github.com/gotalab/cc-sdd/blob/main/docs/README/README_ja.md
実践 cc-sdd
READMEによれば下記のコマンドを実行するようです。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> npx cc-sdd@latest --gemini-cli --lang ja
Overwrite .gemini\commands\kiro\spec-design.toml? [y]es/[n]o/[a]ll/[s]kip all: A
✅ Setup completed: written=11, skipped=0
🚀 Try: gemini /kiro:spec-init [your feature description or what to build] to get started!
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject>
なんだかわかりませんが11個のファイルが作成されたみたいですね。
出力されたファイルを階層表示してみます。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> tree /f
E:.
│ GEMINI.md
│
└─.gemini
└─commands
└─kiro
spec-design.toml
spec-impl.toml
spec-init.toml
spec-requirements.toml
spec-status.toml
spec-tasks.toml
steering-custom.toml
steering.toml
validate-design.toml
validate-gap.toml
ファイルが11個。Gemini.mdはGeminiCLIが実行されたとき、最初に読み込むファイルです。
開いてみるとテンプレートな内容が記載されているようです。
Try: gemini /kiro:spec-init [your feature description or what to build] to get started!
(いい加減な日本語訳：gemini /kiro:spec-init "プロジェクトの説明" を実行して始めましょう！)
みたいなことが書いてあるのでとりあえず言われたとおりに実行してみる。
プロジェクトの内容を全く考えていなかったがとりあえず『オフラインで完結』して『なるべく動作が簡単でうまく生成されたか、結果の確認がわかりやすい』物がいいですね。うーん。
『二項分布に従う試行をモンテカルロ法で求める』みたいなプログラムにしてみますか。最終的にコインの表が1/2で得られて、かつガウス分布みたいなグラフが得られたらOKということで。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini /kiro:spec-init "コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム"
Loaded cached credentials.
Loaded cached credentials.
仕様の初期化を受け付けました。
次に、要件定義を生成します。以下のコマンドを実行してください。
`/kiro:spec-requirements コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム`
ほほー。この時点でなにかしているはずですが、ファイル構造には変化はありませんでした。……何もしてないのかな？
何も考えず、言われた通りに実行してみます。ダメだと思いますが。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> /kiro:spec-requirements コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム
/kiro:spec-requirements : 用語 '/kiro:spec-requirements' は、コマンドレット、関数、スクリプト ファイル、または操作可能
なプログラムの名前として認識されません。名前が正しく記述されていることを確認し、パスが含まれている場合はそのパスが正し
いことを確認してから、再試行してください。
発生場所 行:1 文字:1
+ /kiro:spec-requirements コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム
+ ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~
+ CategoryInfo : ObjectNotFound: (/kiro:spec-requirements:String) [], CommandNotFoundException
+ FullyQualifiedErrorId : CommandNotFoundException
……まあ、そうだよな。powershellで実行可能なコマンドじゃないもんな。多分だけどgeminiをつけて実行しろってことよな。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini /kiro:spec-requirements コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム
Loaded cached credentials.
Loaded cached credentials.
要件定義を作成します。`E:\投稿予定\プログラム\SampleProject\.kiro\specs\monte-carlo-coin-flip` ディレクトリを作成し、`requirements.md` を保存します。
Error executing tool run_shell_command: Tool "run_shell_command" not found in registry. Tools must use the exact names that are registered. Did you mean one of: "search_file_content", "read_file", "web_fetch"?
承知いたしました。`monte-carlo-coin-flip` の要件定義書を作成します。
ファイルの書き込みができないため、ファイルの内容を出力します。
お手数ですが、`.kiro/specs/monte-carlo-coin-flip/` ディレクトリを作成し、以下の内容で `requirements.md` ファイルを作成してください。
```markdown
# 要件定義書: モンテカルロ法によるコイン投げシミュレーション
## 1. 目的
モンテカルロ法を用いて、コインを投げた際に表が出る確率を計算し、その結果の分布をグラフで視覚化するプログラムを開発する。
## 2. 機能要件
- 指定された回数だけコイン投げのシミュレーションを実行できること。
- シミュレーション結果から、表が出た回数を記録できること。
- 記録したデータに基づき、表が出る確率を計算できること。
- 計算された確率の推移をグラフとして表示できること。グラフは試行回数の増加に伴い、計算された確率がどのように理論値（0.5）に収束していくかを示すものであること。
- 最終的に計算された表の確率をテキストで出力すること。
## 3. 非機能要件
- **使用言語・ライブラリ:** Pythonを使用し、数値計算には`NumPy`、グラフ描画には`Matplotlib`ライブラリを利用すること。
- **コード品質:** コードは適切に構造化され、他の開発者が理解しやすいようにコメントを付与すること。
- **パフォーマンス:** 大量の試行回数（例: 1,000,000回）でも、妥当な時間内に処理が完了すること。
## 4. 入力
- シミュレーションの試行回数（ユーザーが指定可能であること）。
## 5. 出力
- 最終的に計算された表が出る確率（例: `0.50012`）。
- 試行回数の増加に伴う確率の変化を示すグラフ画像。
```
見にくかったので改行を入れてお届けしています。
え、私が手動で作るの？正気？というか作ったあとGeminiはどうやってファイル作成されたことを知覚するの？うーん？
多分これは指示に従わないほうが良いと思いますが、とりあえず指示に従ってみます。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> tree /f
E:.
│ GEMINI.md
│
├─.gemini
│ └─commands
│ └─kiro
│ spec-design.toml
│ spec-impl.toml
│ spec-init.toml
│ spec-requirements.toml
│ spec-status.toml
│ spec-tasks.toml
│ steering-custom.toml
│ steering.toml
│ validate-design.toml
│ validate-gap.toml
│
└─.kiro
└─specs
└─monte-carlo-coin-flip
requirements.md
作りました。こういうことをせずに済むのがエージェントでは……？私は下働きか……？
READMEによると、おそらく次は/kiro:spec-designを実行すればよいはずです。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini /kiro:spec-design
Loaded cached credentials.
Loaded cached credentials.
どの機能の設計仕様を作成しますか？ `monte-carlo-coin-flip`がspecsディレクトリに存在します。
そうかあ……。やっぱりなにか日本語を付け足すべきなのね？それしか無いならそれについてしてほしいですが。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini /kiro:spec-design monte-carlo-coin-flip
Loaded cached credentials.
Loaded cached credentials.
# Requirements Document: Monte Carlo Coin Toss Simulation
## 1. Purpose
To develop a program that uses the Monte Carlo method to calculate the probability of a coin landing on heads and visualizes the distribution of the results in a graph.
## 2. Functional Requirements
- Be able to run a coin toss simulation a specified number of times.
- Be able to record the number of times heads appears from the simulation results.
- Be able to calculate the probability of heads appearing based on the recorded data.
- Be able to display the transition of the calculated probability as a graph. The graph should show how the calculated probability converges to the theoretical value (0.5) as the number of trials increases.
- Be able to output the finally calculated probability of heads as text.
## 3. Non-functional Requirements
- **Language/Libraries:** Use Python, and utilize the `NumPy` library for numerical calculations and the `Matplotlib` library for graph drawing.
- **Code Quality:** The code should be well-structured and commented so that other developers can easily understand it.
- **Performance:** Even with a large number of trials (e.g., 1,000,000), the process should be completed within a reasonable time.
## 4. Input
- The number of simulation trials (must be user-specifiable).
## 5. Output
- The finally calculated probability of heads appearing (e.g., `0.50012`).
- A graph image showing the change in probability as the number of trials increases.
Have you reviewed requirements.md? [y/N]
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject>
えっ？私もしかして英語でレビュー求められてます？なんで？
再度mdファイルを確認しましたが日本語です。本当に何故？Geminiくんがたまに突然英語になるやつ？
というかy/nで聞かれているけど、君は私の返答待たないじゃないか。
とりあえず原文の仕様書を見てみるとすでに見解の相違が。
出してほしいグラフはガウス分布になるグラフ。このグラフだと1/2に収束していくグラフになるはず。
考えていたのは100回試行して結果を保存、100回試行して結果を保存……合計10万回やって、100回試行では何回表が出るのが平均か？というグラフが欲しかった。……これはどこで伝えるの？
もう一つのREADMEを読んでみる。新規プロジェクトの作成について、
# オプション: プロジェクトステアリング生成（推奨だが必須ではない）
/kiro:steering
# ステップ1: 新機能の仕様作成開始（詳細な説明を含める）
/kiro:spec-init "ユーザーがPDFをアップロードして、その中の図表を抽出し、AIが内容を説明する機能を作りたい。技術スタックはNext.js、TypeScript、Tailwind CSSを使用。"
# ステップ2: 要件定義（自動生成されたfeature-nameを使用）
/kiro:spec-requirements pdf-diagram-extractor
# → .kiro/specs/pdf-diagram-extractor/requirements.md をレビュー・編集
# ステップ3: 技術設計（インタラクティブ承認）
/kiro:spec-design pdf-diagram-extractor
# → "requirements.mdをレビューしましたか？ [y/N]" に応答
# → .kiro/specs/pdf-diagram-extractor/design.md をレビュー・編集
# ステップ4: タスク生成（インタラクティブ承認）
/kiro:spec-tasks pdf-diagram-extractor
# → requirements と design のレビュー確認に応答
# → .kiro/specs/pdf-diagram-extractor/tasks.md をレビュー・編集
# ステップ5: 実装開始
なんか応答できる前提で書いてある。なんで？無料じゃダメなの？
というかそもそもの話、Geminiコマンドに引数を与える形だと1回の会話しかできないはず。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini "今何時でい？"
Loaded cached credentials.
Loaded cached credentials.
2025年9月23日火曜日です。時刻については、リアルタイムの情報にアクセスできないため、お答えできません。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini "geminiコマンドに引数として文字列を与えたときに複数会話できますか？あなたの応答に対して回答したいのですが。"
Loaded cached credentials.
Loaded cached credentials.
はい、可能です。
あなたがコマンドとプロンプト（指示や質問）を入力すると、私が応答します。その応答に対して、さらにあなたが新しいプロンプトを入力することで、会話を続けることができます。
例えば、次のような流れで対話を進められます。
**あなた:**
```
gemini "日本の首都はどこですか？"
```
**私:**
```
日本の首都は東京です。
```
**あなた:**
```
gemini "その都市の人口を教えてください。"
```
このように、前の応答を踏まえた質問や指示を続けて入力することで、一連のタスクを対話的に進めることが可能です。
何か試してみたいことはありますか？
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> gemini "先程の会話内容を教えて下さい。"
Loaded cached credentials. "
Loaded cached credentials.
会話はまだ始まったばかりです。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject>
だよね。そりゃ会話は1回限りだよね。複数会話できる前提なのはなんなんだろう？
https://github.com/gotalab/cc-sdd/pull/51
これを見るとgemini-cliには少なくとも多少の考慮はされているっぽいのに。(というかreadmeにもgemini-cliって書いてあるのに)
やっぱりこれはgeminiCLi上から実行すべきでは？
ようやくスタート地点へ
そうじゃん！！！！！！！なんにもREADMEに書いてないのはなんなんだ……。/コマンドがbashからは実行できないんだから察しろってことか。
それでは改めて、もう一度最初から。今度はクイックスタートの方に合わせて実行してみる。
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ > /kiro:spec-init コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム。最 │
│ 後に表示されるグラフはガウス分布に沿うものになる予定。 │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ x ReadFolder {"path":"E:\\投稿予定\\プログラム\\SampleProject\\.kiro\\specs"} │
│ │
│ Error listing directory: ENOENT: no such file or directory, stat │
│ 'E:\投稿予定\プログラム\SampleProject\.kiro\specs' │
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\spec.json │
│ │
│ 1 { │
│ 2 "feature_name": "monte-carlo-coin-toss", │
│ 3 "created_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 4 "updated_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 5 "language": "ja", │
│ 6 "phase": "initialized", │
│ 7 "approvals": { │
│ 8 "requirements": { │
│ 9 "generated": false, │
│ 10 "approved": false │
│ 11 }, │
│ 12 "design": { │
│ 13 "generated": false, │
│ 14 "approved": false │
│ 15 }, │
│ 16 "tasks": { │
│ 17 "generated": false, │
│ 18 "approved": false │
│ 19 } │
│ 20 }, │
│ 21 "ready_for_implementation": false │
│ 22 } │
│ │
│ ✓ WriteFile Writing to .kiro\\requirements.md │
│ │
│ 1 # Requirements Document │
│ 2 │
│ 3 ## Project Description (Input) │
│ 4 コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム。最後 │
│ に表示されるグラフはガウス分布に沿うものになる予定。 │
│ 5 │
│ 6 ## Requirements │
│ 7 <!-- Will be generated in /kiro:spec-requirements phase --> │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────╮
│ ✓ ReadFile GEMINI.md │
╰────────────────────────╯
╭───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Edit GEMINI.md: ### Active Specifications... => ### Active Specifications... │
│ │
│ 17 ### Active Specifications │
│ 18 - Check `.kiro/specs/` for active specifications │
│ 19 - Use `/kiro:spec-status [feature-name]` to check progress │
│ 20 + - `monte-carlo-coin-toss`: │
│ コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム。 │
│ 21 │
│ 22 ## Development Guidelines │
│ 23 - Think in English, but generate responses in Japanese │
│ (思考は英語、回答の生成は日本語で行うように) │
╰───────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 仕様の初期化が完了しました。
機能名: monte-carlo-coin-toss
根拠: プロジェクトの説明（コイン投げのモンテカルロ法による確率計算とグラフ表示）を簡潔に英語で表現しました。
プロジェクト概要: モンテカルロ法を用いてコイントスの確率を求め、その結果をグラフで可視化するプログラム。
作成されたファイル:
- .kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/spec.json
- .kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/requirements.md
次のステップ:
要件定義を生成するため、以下のコマンドを実行してください。
/kiro:spec-requirements monte-carlo-coin-toss
補足:
現段階では、仕様管理ファイル spec.json と要件定義のテンプレート requirements.md
のみが作成されています。これは、設計、タスク分解、実装という段階的な開発プロセスを厳密に遵守するためです。
なるほど。実行コマンドも示されています。これがsdd……!
╭───────────────────────────────────────────────────╮
│ > /kiro:spec-requirements monte-carlo-coin-toss │
╰───────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ ReadManyFiles Will attempt to read and concatenate files using patterns: │
│ E:\投稿予定\プ… │
│ │
│ ### ReadManyFiles Result (Target Dir: `E:\投稿予定\プログラム\SampleProject`) │
│ │
│ Successfully read and concatenated content from **2 file(s)**. │
│ │
│ **Processed Files:** │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/requirements.md` │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/spec.json` │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to .kiro\\requirements.md │
│ │
│ 1 - # Requirements Document │
│ 1 + # 要求仕様書 │
│ 2 │
│ 3 - ## Project Description (Input) │
│ 4 - コインを投げて表が出る確率をモンテカルロ法で求め、その分布をグラフ表示するプログラム。最後に表示されるグラフはガウス分布に沿うものになる予定。 │
│ 3 + ## 概要 │
│ 4 + │
│ 本機能は、モンテカルロ法を用いてコイン投げのシミュレーションを行い、表が出る確率の分布を計算し、その結果をグラフとして可視化するものである。最終的な目 │
│ 標は、シミュレーション結果の分布がガウス分布に近似することを視覚的に確認することである。 │
│ 5 │
│ 6 - ## Requirements │
│ 7 - <!-- Will be generated in /kiro:spec-requirements phase --> │
│ 6 + ## 要求事項 │
│ 7 + │
│ 8 + ### 要求1: コイン投げシミュレーションの実行 │
│ 9 + **目的:** 利用者として、指定した回数のコイン投げシミュレーションを実行したい。これにより、確率分析のための基礎データを生成する。 │
│ 10 + │
│ 11 + #### 受入基準 │
│ 12 + 1. **WHEN** 利用者が試行回数と各試行でのコイン投げの回数を指定してシミュレーションを開始した **THEN** モンテカルロシミュレーションシステム **SHALL** │
│ 指定された条件でコイン投げのシミュレーションを実行する。 │
│ 13 + 2. **IF** 指定された試行回数またはコイン投げの回数が正の整数でない **THEN** モンテカルロシミュレーションシステム **SHALL** │
│ エラーメッセージを返却し、処理を中断する。 │
│ 14 + │
│ 15 + ### 要求2: 表が出る確率の計算 │
│ 16 + **目的:** 利用者として、各試行における表の出現確率をシステムに計算してほしい。これにより、シミュレーションの各結果を定量的に把握する。 │
│ 17 + │
│ 18 + #### 受入基準 │
│ 19 + 1. **WHEN** 1回のシミュレーション試行が完了した **THEN** モンテカルロシミュレーションシステム **SHALL** │
│ その試行における表の出現回数を総投げ回数で除算し、確率を算出する。 │
│ 20 + │
│ 21 + ### 要求3: 結果の分布をグラフで可視化 │
│ 22 + **目的:** 利用者として、算出された確率の分布をグラフで確認したい。これにより、結果がガウス分布に沿っているかを視覚的に評価する。 │
│ 23 + │
│ 24 + #### 受入基準 │
│ 25 + 1. **WHEN** 全てのシミュレーション試行が完了した **THEN** モンテカルロシミュレーションシステム **SHALL** │
│ 算出された確率の頻度分布を示すヒストグラムを生成する。 │
│ 26 + 2. **WHERE** グラフが表示される **THE** モンテカルロシミュレーションシステム **SHALL** X軸に「表が出る確率」、Y軸に「頻度」というラベルを表示する。 │
│ 27 + 3. **IF** 理論的なガウス分布の曲線がグラフに重ねて表示される場合 **THEN** モンテカルロシミュレーションシステム **SHALL** │
│ シミュレーション結果の平均値と標準偏差に基づいてその曲線を計算し描画する。 │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\spec.json │
│ │
│ 3 "created_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 4 "updated_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 5 "language": "ja", │
│ 6 - "phase": "initialized", │
│ 6 + "phase": "requirements-generated", │
│ 7 "approvals": { │
│ 8 "requirements": { │
│ 9 - "generated": false, │
│ 9 + "generated": true, │
│ 10 "approved": false │
│ 11 }, │
│ 12 "design": { │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 要求仕様書の生成が完了しました。
機能: monte-carlo-coin-toss
- requirements.md に要求仕様を生成し、EARS形式で受入基準を記述しました。
`
/kiro:spec-design monte-carlo-coin-toss -y
`
(-yフラグは要求の承認を自動化し、直接設計ファイルの生成を開始します)
- 要求仕様の修正が必要な場合:
ちなみにここには表示されていませんがカスタムコマンド(/kiro:spec-requirements)実行時にshell実行の確認があります。
『要求仕様の修正が必要な場合』以下が表示されていないのは0.5.5のバグです。Geminiくん、バグだらけ。
概ね仕様書は問題なさそうなのでこのままOKとします。
╭────────────────────────────────────────────────╮
│ > /kiro:spec-design monte-carlo-coin-toss -y │
╰────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ ReadManyFiles Will attempt to read and concatenate files using patterns: │
│ E:\投稿予定\プ… │
│ │
│ ### ReadManyFiles Result (Target Dir: `E:\投稿予定\プログラム\SampleProject`) │
│ │
│ Successfully read and concatenated content from **2 file(s)**. │
│ │
│ **Processed Files:** │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/requirements.md` │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/spec.json` │
│ │
│ x ReadFolder {"path":"E:\\投稿予定\\プログラム\\SampleProject\\.kiro\\steering"} │
│ │
│ Error listing directory: ENOENT: no such file or directory, stat 'E:\投稿予定\プログラム\SampleProject\.kiro\steering' │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\design.md │
│ │
│ 1 # 技術設計書 │
│ 2 │
│ 3 ## 概要 │
│ 4 **目的**: │
│ 本機能は、モンテカルロ法によるコイン投げシミュレーションを実行し、その結果（表が出る確率）の分布をヒストグラムとして可視化することで、中心極限定理の概 │
│ 念を視覚的に理解するツールを学生や研究者に提供します。 │
│ 5 **利用者**: 主な利用者は、確率論や統計学を学ぶ学生、または簡単なシミュレーションを必要とする研究者です。 │
│ 6 **インパクト**: │
│ この機能は、理論的な確率分布（ガウス分布）と、シミュレーションによって得られた経験的分布を比較するためのシンプルで直感的な手段を提供します。 │
│ 7 │
│ 8 ### 目標 │
│ 9 - 指定されたパラメータ（試行回数、コイン投げの回数）に基づいてモンテカルロシミュレーションを実行する。 │
│ 10 - 各試行の結果として得られる「表が出る確率」の分布を計算する。 │
│ 11 - 結果の分布をヒストグラムとして表示し、理論的なガウス分布曲線と重ねて表示する。 │
│ 12 │
│ 13 ### 非目標 │
│ 14 - WebベースのインタラクティブなUIは提供しない。本機能はコマンドラインベースのスクリプトとして実装する。 │
│ 15 - シミュレーション結果の永続的な保存機能は含まない。 │
│ 16 │
│ 17 ## アーキテクチャ │
│ 18 │
│ 19 ### ハイレベルアーキテクチャ │
│ 20 本システムは、CLI（コマンドラインインターフェース）エントリポイント、シミュレーションを実行するエンジン、結果をグラフ化するサービスの3つの主要コンポー │
│ ネントで構成されます。 │
│ 21 │
│ 22 ```mermaid │
│ 23 graph TD │
│ 24 A[CLI/Main] --> B[SimulationEngine]; │
│ 25 A --> C[GraphingService]; │
│ 26 B -- Simulation Results --> C; │
│ 27 ``` │
│ 28 │
│ 29 - **CLI/Main**: ユーザーからの入力を受け取り、他のコンポーネントを協調させるエントリポイント。 │
│ 30 - **SimulationEngine**: コイン投げのシミュレーションを実行し、確率データを生成する責務を持つ。 │
│ 31 - **GraphingService**: SimulationEngineから受け取ったデータを用いて、グラフを生成・表示する責務を持つ。 │
│ 32 │
│ 33 ### 技術スタックと設計判断 │
│ 34 │
│ 35 本機能は新規開発であるため、以下の技術スタックを選定します。 │
│ 36 │
│ 37 - **プログラミング言語**: Python 3.x │
│ 38 - **選定理由**: 科学技術計算、データ分析、可視化の分野で豊富なライブラリ（エコシステム）を持ち、迅速な開発に適しているため。 │
│ 39 - **代替案**: R, Julia │
│ 40 - **数値計算ライブラリ**: NumPy │
│ 41 - **選定理由**: 高速な配列演算を提供し、シミュレーションのパフォーマンスを向上させるため。 │
│ 42 - **代替案**: 標準ライブラリのみ（パフォーマンスが劣る） │
│ 43 - **グラフ描画ライブラリ**: Matplotlib │
│ 44 - **選定理由**: 高品質なグラフを柔軟に描画でき、学術分野での利用実績が豊富であるため。 │
│ 45 - **代替案**: Seaborn, Plotly │
│ 46 │
│ 47 ## システムフロー │
│ 48 ユーザーがスクリプトを実行してからグラフが表示されるまでの主要なフローを以下に示します。 │
│ 49 │
│ 50 ```mermaid │
│ 51 sequenceDiagram │
│ 52 participant User │
│ 53 participant Main │
│ 54 participant SimulationEngine │
│ 55 participant GraphingService │
│ 56 │
│ 57 User->>Main: run_script(trials=10000, tosses=100) │
│ 58 Main->>Main: 入力パラメータの検証 │
│ 59 Main->>SimulationEngine: run_trials(10000, 100) │
│ 60 SimulationEngine->>SimulationEngine: 10000回の試行をループ実行 │
│ 61 SimulationEngine-->>Main: results: list[float] │
│ 62 Main->>GraphingService: plot_distribution(results) │
│ 63 GraphingService->>GraphingService: Matplotlibを使いヒストグラムとガウス分布曲線を生成 │
│ 64 GraphingService-->>User: グラフウィンドウを表示 │
│ 65 ``` │
│ 66 │
│ 67 ## コンポーネントとインターフェース │
│ 68 │
│ 69 ### SimulationEngine │
│ 70 **責務と境界**: │
│ 71 - **主な責務**: 指定された回数のコイン投げシミュレーションを実行し、各試行における表の確率のリストを返す。 │
│ 72 - **データ所有権**: シミュレーションの生の結果データを一時的に所有する。 │
│ 73 │
│ 74 **契約定義 (Service Interface)**: │
│ 75 ```python │
│ 76 from typing import List │
│ 77 │
│ 78 class SimulationEngine: │
│ 79 ''' │
│ 80 モンテカルロ法によるコイン投げシミュレーションを実行するエンジン。 │
│ 81 ''' │
│ 82 def run_trials(self, num_trials: int, tosses_per_trial: int) -> List[float]: │
│ 83 ''' │
│ 84 シミュレーションを実行し、各試行における表の確率のリストを返す。 │
│ 85 │
│ 86 Args: │
│ 87 num_trials: シミュレーションの総試行回数。 │
│ 88 tosses_per_trial: 1試行あたりのコインを投げる回数。 │
│ 89 │
│ 90 Returns: │
│ 91 各試行で表が出た確率を格納したリスト。 │
│ 92 ''' │
│ 93 pass │
│ 94 ``` │
│ 95 │
│ 96 ### GraphingService │
│ 97 **責務と境界**: │
│ 98 - **主な責務**: 確率のリストを受け取り、その頻度分布をヒストグラムとして描画する。理論的なガウス分布も重ねて表示する。 │
│ 99 - **依存関係**: Matplotlib, NumPy │
│ 100 │
│ 101 **契約定義 (Service Interface)**: │
│ 102 ```python │
│ 103 from typing import List │
│ 104 │
│ 105 class GraphingService: │
│ 106 ''' │
│ 107 シミュレーション結果をグラフとして可視化するサービス。 │
│ 108 ''' │
│ 109 def plot_distribution(self, results: List[float]) -> None: │
│ 110 ''' │
│ 111 確率のリストからヒストグラムとガウス分布曲線を生成し、画面に表示する。 │
│ 112 │
│ 113 Args: │
│ 114 results: 各試行で表が出た確率を格納したリスト。 │
│ 115 ''' │
│ 116 pass │
│ 117 ``` │
│ 118 │
│ 119 ## エラーハンドリング │
│ 120 ### エラーカテゴリと対応 │
│ 121 - **ユーザーエラー (4xx相当)**: │
│ 122 - **内容**: コマンドライン引数として渡された `num_trials` または `tosses_per_trial` が正の整数でない。 │
│ 123 - **対応**: エラーメッセージ（例: │
│ "試行回数とコイン投げの回数は正の整数で指定してください。"）を標準エラー出力に表示し、ステータスコード1でプログラムを終了する。 │
│ 124 │
│ 125 ## テスト戦略 │
│ 126 - **単体テスト**: │
│ 127 - `SimulationEngine.run_trials` が正しい数の結果を返すことを確認する。 │
│ 128 - `SimulationEngine.run_trials` の各結果が0から1の範囲内にあることを確認する。 │
│ 129 - CLIの引数パーサーが、不正な入力（文字列、負数）を正しく拒否することを確認する。 │
│ 130 - **E2Eテスト**: │
│ 131 - スクリプトを実行し、グラフが正常に表示されることを目視で確認する（手動テスト）。 │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\spec.json │
│ │
│ 3 "created_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 4 "updated_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 5 "language": "ja", │
│ 6 - "phase": "requirements-generated", │
│ 6 + "phase": "design-generated", │
│ 7 "approvals": { │
│ 8 "requirements": { │
│ 9 "generated": true, │
│ 10 - "approved": false │
│ 10 + "approved": true │
│ 11 }, │
│ 12 "design": { │
│ 13 - "generated": false, │
│ 13 + "generated": true, │
│ 14 "approved": false │
│ 15 }, │
│ 16 "tasks": { │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 技術設計書の生成が完了しました。
機能: monte-carlo-coin-toss
- -yフラグが指定されたため、要求仕様は自動的に承認されました。
- 設計に問題がない場合:
- 設計の修正が必要な場合:
それぞれの場合の具体的対応が表示されていないのはgemini(0.5.5)のバグ。0.3くらいのときは正しく表示されていた気がするのに……。
おかげで次のコマンドがここからではわかりませんが/kiro:spec-tasks monte-carlo-coin-tossを実行すればよいはずです。
設計書にちゃんとテスト仕様まで書かれているのが良いですね。でもenv使うって書いてないけど大丈夫かな。
ちなみにPythonはPython 3.10.6が入っている状態です。グローバルには
attrs==25.3.0
beautifulsoup4==4.13.4
bs4==0.0.2
certifi==2025.8.3
cffi==1.17.1
charset-normalizer==3.4.1
colorama==0.4.6
exceptiongroup==1.3.0
filelock==3.18.0
fsspec==2025.3.0
h11==0.16.0
huggingface-hub==0.29.3
idna==3.10
outcome==1.3.0.post0
packaging==24.2
pycparser==2.22
PySocks==1.7.1
PyYAML==6.0.2
requests==2.32.3
sniffio==1.3.1
sortedcontainers==2.4.0
soupsieve==2.7
tqdm==4.67.1
trio==0.30.0
trio-websocket==0.12.2
typing_extensions==4.14.1
urllib3==2.5.0
websocket-client==1.8.0
wsproto==1.2.0
が入っています。肝心のnumpyやMatplotlibは入ってないですね。まあこれらはグローバルに入れてもいいので許容しますかね……。
そのまま実装タスクを実行してもらいます。
なんというか、AI界隈になってから随分と前時代的なタスク管理になりましたね……。テキストファイルにチェックつけて管理するの、なんだかすごく懐かしい雰囲気なんですけど……。
╭────────────────────────────────────────────────╮
│ > /kiro:spec-design monte-carlo-coin-toss -y │
╰────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ ReadManyFiles Will attempt to read and concatenate files using patterns: │
│ E:\投稿予定\プ… │
│ │
│ ### ReadManyFiles Result (Target Dir: `E:\投稿予定\プログラム\SampleProject`) │
│ │
│ Successfully read and concatenated content from **2 file(s)**. │
│ │
│ **Processed Files:** │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/requirements.md` │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/spec.json` │
│ │
│ x ReadFolder {"path":"E:\\投稿予定\\プログラム\\SampleProject\\.kiro\\steering"} │
│ │
│ Error listing directory: ENOENT: no such file or directory, stat 'E:\投稿予定\プログラム\SampleProject\.kiro\steering' │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\design.md │
│ │
│ 1 # 技術設計書 │
│ 2 │
│ 3 ## 概要 │
│ 4 **目的**: │
│ 本機能は、モンテカルロ法によるコイン投げシミュレーションを実行し、その結果（表が出る確率）の分布をヒストグラムとして可視化することで、中心極限定理の概 │
│ 念を視覚的に理解するツールを学生や研究者に提供します。 │
│ 5 **利用者**: 主な利用者は、確率論や統計学を学ぶ学生、または簡単なシミュレーションを必要とする研究者です。 │
│ 6 **インパクト**: │
│ この機能は、理論的な確率分布（ガウス分布）と、シミュレーションによって得られた経験的分布を比較するためのシンプルで直感的な手段を提供します。 │
│ 7 │
│ 8 ### 目標 │
│ 9 - 指定されたパラメータ（試行回数、コイン投げの回数）に基づいてモンテカルロシミュレーションを実行する。 │
│ 10 - 各試行の結果として得られる「表が出る確率」の分布を計算する。 │
│ 11 - 結果の分布をヒストグラムとして表示し、理論的なガウス分布曲線と重ねて表示する。 │
│ 12 │
│ 13 ### 非目標 │
│ 14 - WebベースのインタラクティブなUIは提供しない。本機能はコマンドラインベースのスクリプトとして実装する。 │
│ 15 - シミュレーション結果の永続的な保存機能は含まない。 │
│ 16 │
│ 17 ## アーキテクチャ │
│ 18 │
│ 19 ### ハイレベルアーキテクチャ │
│ 20 本システムは、CLI（コマンドラインインターフェース）エントリポイント、シミュレーションを実行するエンジン、結果をグラフ化するサービスの3つの主要コンポー │
│ ネントで構成されます。 │
│ 21 │
│ 22 ```mermaid │
│ 23 graph TD │
│ 24 A[CLI/Main] --> B[SimulationEngine]; │
│ 25 A --> C[GraphingService]; │
│ 26 B -- Simulation Results --> C; │
│ 27 ``` │
│ 28 │
│ 29 - **CLI/Main**: ユーザーからの入力を受け取り、他のコンポーネントを協調させるエントリポイント。 │
│ 30 - **SimulationEngine**: コイン投げのシミュレーションを実行し、確率データを生成する責務を持つ。 │
│ 31 - **GraphingService**: SimulationEngineから受け取ったデータを用いて、グラフを生成・表示する責務を持つ。 │
│ 32 │
│ 33 ### 技術スタックと設計判断 │
│ 34 │
│ 35 本機能は新規開発であるため、以下の技術スタックを選定します。 │
│ 36 │
│ 37 - **プログラミング言語**: Python 3.x │
│ 38 - **選定理由**: 科学技術計算、データ分析、可視化の分野で豊富なライブラリ（エコシステム）を持ち、迅速な開発に適しているため。 │
│ 39 - **代替案**: R, Julia │
│ 40 - **数値計算ライブラリ**: NumPy │
│ 41 - **選定理由**: 高速な配列演算を提供し、シミュレーションのパフォーマンスを向上させるため。 │
│ 42 - **代替案**: 標準ライブラリのみ（パフォーマンスが劣る） │
│ 43 - **グラフ描画ライブラリ**: Matplotlib │
│ 44 - **選定理由**: 高品質なグラフを柔軟に描画でき、学術分野での利用実績が豊富であるため。 │
│ 45 - **代替案**: Seaborn, Plotly │
│ 46 │
│ 47 ## システムフロー │
│ 48 ユーザーがスクリプトを実行してからグラフが表示されるまでの主要なフローを以下に示します。 │
│ 49 │
│ 50 ```mermaid │
│ 51 sequenceDiagram │
│ 52 participant User │
│ 53 participant Main │
│ 54 participant SimulationEngine │
│ 55 participant GraphingService │
│ 56 │
│ 57 User->>Main: run_script(trials=10000, tosses=100) │
│ 58 Main->>Main: 入力パラメータの検証 │
│ 59 Main->>SimulationEngine: run_trials(10000, 100) │
│ 60 SimulationEngine->>SimulationEngine: 10000回の試行をループ実行 │
│ 61 SimulationEngine-->>Main: results: list[float] │
│ 62 Main->>GraphingService: plot_distribution(results) │
│ 63 GraphingService->>GraphingService: Matplotlibを使いヒストグラムとガウス分布曲線を生成 │
│ 64 GraphingService-->>User: グラフウィンドウを表示 │
│ 65 ``` │
│ 66 │
│ 67 ## コンポーネントとインターフェース │
│ 68 │
│ 69 ### SimulationEngine │
│ 70 **責務と境界**: │
│ 71 - **主な責務**: 指定された回数のコイン投げシミュレーションを実行し、各試行における表の確率のリストを返す。 │
│ 72 - **データ所有権**: シミュレーションの生の結果データを一時的に所有する。 │
│ 73 │
│ 74 **契約定義 (Service Interface)**: │
│ 75 ```python │
│ 76 from typing import List │
│ 77 │
│ 78 class SimulationEngine: │
│ 79 ''' │
│ 80 モンテカルロ法によるコイン投げシミュレーションを実行するエンジン。 │
│ 81 ''' │
│ 82 def run_trials(self, num_trials: int, tosses_per_trial: int) -> List[float]: │
│ 83 ''' │
│ 84 シミュレーションを実行し、各試行における表の確率のリストを返す。 │
│ 85 │
│ 86 Args: │
│ 87 num_trials: シミュレーションの総試行回数。 │
│ 88 tosses_per_trial: 1試行あたりのコインを投げる回数。 │
│ 89 │
│ 90 Returns: │
│ 91 各試行で表が出た確率を格納したリスト。 │
│ 92 ''' │
│ 93 pass │
│ 94 ``` │
│ 95 │
│ 96 ### GraphingService │
│ 97 **責務と境界**: │
│ 98 - **主な責務**: 確率のリストを受け取り、その頻度分布をヒストグラムとして描画する。理論的なガウス分布も重ねて表示する。 │
│ 99 - **依存関係**: Matplotlib, NumPy │
│ 100 │
│ 101 **契約定義 (Service Interface)**: │
│ 102 ```python │
│ 103 from typing import List │
│ 104 │
│ 105 class GraphingService: │
│ 106 ''' │
│ 107 シミュレーション結果をグラフとして可視化するサービス。 │
│ 108 ''' │
│ 109 def plot_distribution(self, results: List[float]) -> None: │
│ 110 ''' │
│ 111 確率のリストからヒストグラムとガウス分布曲線を生成し、画面に表示する。 │
│ 112 │
│ 113 Args: │
│ 114 results: 各試行で表が出た確率を格納したリスト。 │
│ 115 ''' │
│ 116 pass │
│ 117 ``` │
│ 118 │
│ 119 ## エラーハンドリング │
│ 120 ### エラーカテゴリと対応 │
│ 121 - **ユーザーエラー (4xx相当)**: │
│ 122 - **内容**: コマンドライン引数として渡された `num_trials` または `tosses_per_trial` が正の整数でない。 │
│ 123 - **対応**: エラーメッセージ（例: │
│ "試行回数とコイン投げの回数は正の整数で指定してください。"）を標準エラー出力に表示し、ステータスコード1でプログラムを終了する。 │
│ 124 │
│ 125 ## テスト戦略 │
│ 126 - **単体テスト**: │
│ 127 - `SimulationEngine.run_trials` が正しい数の結果を返すことを確認する。 │
│ 128 - `SimulationEngine.run_trials` の各結果が0から1の範囲内にあることを確認する。 │
│ 129 - CLIの引数パーサーが、不正な入力（文字列、負数）を正しく拒否することを確認する。 │
│ 130 - **E2Eテスト**: │
│ 131 - スクリプトを実行し、グラフが正常に表示されることを目視で確認する（手動テスト）。 │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\spec.json │
│ │
│ 3 "created_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 4 "updated_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 5 "language": "ja", │
│ 6 - "phase": "requirements-generated", │
│ 6 + "phase": "design-generated", │
│ 7 "approvals": { │
│ 8 "requirements": { │
│ 9 "generated": true, │
│ 10 - "approved": false │
│ 10 + "approved": true │
│ 11 }, │
│ 12 "design": { │
│ 13 - "generated": false, │
│ 13 + "generated": true, │
│ 14 "approved": false │
│ 15 }, │
│ 16 "tasks": { │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 技術設計書の生成が完了しました。
機能: monte-carlo-coin-toss
- -yフラグが指定されたため、要求仕様は自動的に承認されました。
- 設計に問題がない場合:
- 設計の修正が必要な場合:
╭────────────────────────────────────────────╮
│ > /kiro:spec-tasks monte-carlo-coin-toss │
╰────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ ReadManyFiles Will attempt to read and concatenate files using patterns: │
│ E:\投稿予定\プ… │
│ │
│ ### ReadManyFiles Result (Target Dir: `E:\投稿予定\プログラム\SampleProject`) │
│ │
│ Successfully read and concatenated content from **3 file(s)**. │
│ │
│ **Processed Files:** │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/design.md` │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/requirements.md` │
│ - `.kiro/specs/monte-carlo-coin-toss/spec.json` │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md │
│ │
│ 1 # 実装計画 │
│ 2 │
│ 3 - [ ] 1. プロジェクトの基本設定と依存関係の導入 │
│ 4 - `requirements.txt` ファイルを作成し、`numpy` と `matplotlib` ライブラリを追加する。 │
│ 5 - _Requirements: 全要求事項_ │
│ 6 │
│ 7 - [ ] 2. シミュレーションエンジンの実装 │
│ 8 - [ ] 2.1 コイン投げシミュレーションの中核ロジックを実装する │
│ 9 - `SimulationEngine` クラスと `run_trials` メソッドを作成する。 │
│ 10 - `numpy` を使用して、指定された回数のコイン投げをシミュレートし、各試行における表の出現確率を計算する。 │
│ 11 - _Requirements: 1.1, 2.1_ │
│ 12 - [ ] 2.2 シミュレーション結果をリストとして返す機能を実装する │
│ 13 - `run_trials` メソッドが、各試行の確率をリストにまとめて返すようにする。 │
│ 14 - _Requirements: 2.1_ │
│ 15 │
│ 16 - [ ] 3. グラフ描画サービスの実装 │
│ 17 - [ ] 3.1 シミュレーション結果のヒストグラム表示機能を実装する │
│ 18 - `GraphingService` クラスと `plot_distribution` メソッドを作成する。 │
│ 19 - `matplotlib` を使用して、確率のリストからヒストグラムを生成する。 │
│ 20 - _Requirements: 3.1_ │
│ 21 - [ ] 3.2 グラフに理論的なガウス分布曲線を重ねて描画する機能を追加する │
│ 22 - `numpy` を使用して結果の平均値と標準偏差を計算する。 │
│ 23 - 計算した統計量に基づいてガウス分布のデータ点を生成し、ヒストグラム上にプロットする。 │
│ 24 - _Requirements: 3.3_ │
│ 25 - [ ] 3.3 グラフの軸ラベルとタイトルを設定する │
│ 26 - X軸に「表が出る確率」、Y軸に「頻度」、そしてグラフ全体に適切なタイトルを設定する。 │
│ 27 - _Requirements: 3.2_ │
│ 28 │
│ 29 - [ ] 4. CLI（コマンドラインインターフェース）の統合 │
│ 30 - [ ] 4.1 コマンドライン引数を解析する機能を実装する │
│ 31 - Pythonの `argparse` モジュールを利用して、`--trials` と `--tosses` の引数を受け取れるようにする。 │
│ 32 - _Requirements: 1.1_ │
│ 33 - [ ] 4.2 入力引数の検証ロジックを実装する │
│ 34 - 受け取った引数が正の整数であることを確認する。 │
│ 35 - 条件を満たさない場合は、エラーメッセージを表示してプログラムを終了させる。 │
│ 36 - _Requirements: 1.2_ │
│ 37 - [ ] 4.3 各コンポーネントを呼び出し、全体のフローを完成させる │
│ 38 - メインスクリプトを作成し、引数検証後に `SimulationEngine` と `GraphingService` のインスタンスを生成する。 │
│ 39 - `run_trials` を呼び出し、その戻り値を `plot_distribution` に渡してグラフを表示させる。 │
│ 40 - _Requirements: 1.1, 3.1_ │
│ 41 │
│ 42 - [ ] 5. テストの実装 │
│ 43 - [ ] 5.1 `SimulationEngine` の単体テストを作成する │
│ 44 - `run_trials` が正しい長さのリストを返し、その値が0から1の範囲に収まっていることを検証する。 │
│ 45 - _Requirements: 1.1, 2.1_ │
│ 46 - [ ] 5.2 CLIの引数検証機能の単体テストを作成する │
│ 47 - 不正な引数（文字列、負の数など）が与えられた場合に、適切にエラー処理が行われることを検証する。 │
│ 48 - _Requirements: 1.2_ │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\spec.json │
│ │
│ 3 "created_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 4 "updated_at": "2025-09-23T12:00:00Z", │
│ 5 "language": "ja", │
│ 6 - "phase": "design-generated", │
│ 6 + "phase": "tasks-generated", │
│ 7 "approvals": { │
│ 8 "requirements": { │
│ 9 "generated": true, │
│ 11 }, │
│ 12 "design": { │
│ 13 "generated": true, │
│ 14 - "approved": false │
│ 14 + "approved": true │
│ 15 }, │
│ 16 "tasks": { │
│ 17 - "generated": false, │
│ 17 + "generated": true, │
│ 18 "approved": false │
│ 19 } │
│ 20 }, │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ WriteFile Writing to ....kiro\monte-carlo-coin-toss\spec.json │
│ │
│ 15 }, │
│ 16 "tasks": { │
│ 17 "generated": true, │
│ 18 - "approved": false │
│ 18 + "approved": true │
│ 19 } │
│ 20 }, │
│ 21 - "ready_for_implementation": false │
│ 21 + "ready_for_implementation": true │
│ 22 } │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ 実装タスクの生成が完了しました。
機能: monte-carlo-coin-toss
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell python -m venv venv && .\venv\Scripts\activate && pip install -r requirements.txt (Create a virtual environment and install the project dependencies from requ… │
│ │
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│ed packages: six, pyparsing, pillow, packaging, numpy, kiwisolver, fonttools, cycler, python-dateutil, contourpy, matplotlib
│ Successfully installed contourpy-1.3.2 cycler-0.12.1 fonttools-4.60.0 kiwisolver-1.4.9 matplotlib-3.10.6 numpy-2.2.6 packaging-25.0 pillow-11.3.0 │
│
│
│
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell .\venv\Scripts\activate && pip install -r requirements.txt && pytest (Install dependencies and run tests.) │
│ │
│ment already satisfied: numpy in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 1)) (2.2.6)
│equirement already satisfied: matplotlib in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 2)) (3.10.6)
│
│
│ 0:00:00
│ Requirement already satisfied: pillow>=8 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line 2)) │
│
│ Requirement already satisfied: pyparsing>=2.3.1 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line │
│
│ Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt │
│
│ Requirement already satisfied: packaging>=20.0 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line │
│
│ Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt │
│
│ Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line 2)) │
│
│ Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line │
│
│ Requirement already satisfied: kiwisolver>=1.3.1 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt │
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│
│ 0:00:00
│ Requirement already satisfied: six>=1.5 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from python-dateutil>=2.7->matplotlib->-r │
│
│yping-extensions, tomli, pygments, pluggy, iniconfig, colorama, exceptiongroup, pytest
│ Successfully installed colorama-0.4.6 exceptiongroup-1.3.0 iniconfig-2.1.0 pluggy-1.6.0 pygments-2.19.2 pytest-8.4.2 tomli-2.2.1 typing-extensions-4.15.0
│========
│
│
│
│
│========
│________
│稿予定\プログラム\SampleProject\tests\test_simulation.py'.
│
│
│hon310\lib\importlib\__init__.py:126: in import_module
│
│
│
│
│========
│
│!!!!!!!!
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell .\venv\Scripts\activate && pytest (Run tests after refactoring the SimulationEngine.) │
│ │
│========
│
│
│
│
│ [100%]
│
│ ============================== 2 passed in 0.08s ============================== │
╰────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 2.1 コイン投げシミュレーションの中核ロジック... => - [x] 2.1 コイン投げシミュレーションの中核ロジック... │
│ │
│ 5 - _Requirements: 全要求事項_ │
│ 6 │
│ 7 - [ ] 2. シミュレーションエンジンの実装 │
│ 8 - - [ ] 2.1 コイン投げシミュレーションの中核ロジックを実装する │
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell .\venv\Scripts\activate && pip install -r requirements.txt (Install dependencies.) │
│ │
│ment already satisfied: numpy in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 1)) (2.2.6)
│equirement already satisfied: matplotlib in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 2)) (3.10.6)
│ement already satisfied: pytest in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from -r requirements.txt (line 3)) (8.4.2)
│
│
│ 0:00:00
│ Requirement already satisfied: cycler>=0.10 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line 2)) │
│
│ Requirement already satisfied: contourpy>=1.0.1 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line │
│
│ Requirement already satisfied: python-dateutil>=2.7 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt │
│
│ Requirement already satisfied: fonttools>=4.22.0 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt │
│
│ Requirement already satisfied: pillow>=8 in e:\投稿予定\プログラム\sampleproject\venv\lib\site-packages (from matplotlib->-r requirements.txt (line 2)) │
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell set PYTHONPATH=E:\投稿予定\プログラム\SampleProject && .\venv\Scripts\activate && python tests\manual_test_graphing.py (Run a manual test to display the histo… │
│ │
│ Manual test: Check if a plot window appears with a histogram. │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
env使ってくれているみたいです。よかった。
また、仕様書にないライブラリが追加されているみたいです。pytestとscipyですね。
pytestはテストをする都合上しょうがないですし、scipyはガウス分布曲線を書くときに使っているみたいです。
仕様書書いてるときに想定していたよりもたくさんライブラリ使っちゃうことありますよね。これはしょうがない。
それはそれとして後ほど仕様書への反映が必要になるはずです。
一部変更内容が重なって見えなくなっているのは、powershellというかgeminiCLiの描写バグです。しょうがないのかもしれませんが。
この表示から読み取れませんがグラフが表示されたときは手動で閉じてます。(閉じないとPythonの実行が終わらない)
Shellの実行のたびに実行してよいか聞かれています。
また、よくわからないところで作業が止まっています。これで終わりでしょうか？
task.mdに全てチェックが付いていないので、まだでしょう。もう一度実装のコマンドを実行します。
╭───────────────────────────────────────────╮
│ > /kiro:spec-impl monte-carlo-coin-toss │
╰───────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ x Edit {"new_string":"- [x] 3.1 シミュレーション結果のヒストグラム表示機能を実装する","file_path":"E:\\投稿予定\\プログラム\\SampleProject\\.kiro\\specs\\monte-carlo-… │
│ │
│ File not found: E:\投稿予定\プログラム\SampleProject\.kiro\specs\monte-carlo-coin-t-oss\tasks.md │
│ │
│ x Edit {"new_string":"- [x] 3.2 グラフに理論的なガウス分布曲線を重ねて描画する機能を追加する","file_path":"E:\\投稿予定\\プログラム\\SampleProject\\.kiro\\specs\\mont… │
│ │
│ File not found: E:\投稿予定\プログラム\SampleProject\.kiro\specs\monte-carlo-coin-t-oss\tasks.md │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 3.1 シミュレーション結果のヒストグラム表示機... => - [x] 3.1 シミュレーション結果のヒストグラム表示機... │
│ │
│ 14 - _Requirements: 2.1_ │
│ 15 │
│ 16 - [ ] 3. グラフ描画サービスの実装 │
│ 17 - - [ ] 3.1 シミュレーション結果のヒストグラム表示機能を実装する │
│ 17 + - [x] 3.1 シミュレーション結果のヒストグラム表示機能を実装する │
│ 18 - `GraphingService` クラスと `plot_distribution` メソッドを作成する。 │
│ 19 - `matplotlib` を使用して、確率のリストからヒストグラムを生成する。 │
│ 20 - _Requirements: 3.1_ │
│ │
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 3.2 グラフに理論的なガウス分布曲線を重ねて描... => - [x] 3.2 グラフに理論的なガウス分布曲線を重ねて描... │
│ │
│ 18 - `GraphingService` クラスと `plot_distribution` メソッドを作成する。 │
│ 19 - `matplotlib` を使用して、確率のリストからヒストグラムを生成する。 │
│ 20 - _Requirements: 3.1_ │
│ 21 - - [ ] 3.2 グラフに理論的なガウス分布曲線を重ねて描画する機能を追加する │
│ 21 + - [x] 3.2 グラフに理論的なガウス分布曲線を重ねて描画する機能を追加する │
│ 22 - `numpy` を使用して結果の平均値と標準偏差を計算する。 │
│ 23 - 計算した統計量に基づいてガウス分布のデータ点を生成し、ヒストグラム上にプロットする。 │
│ 24 - _Requirements: 3.3_ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell set PYTHONPATH=E:\投稿予定\プログラム\SampleProject && .\venv\Scripts\activate && pytest (Run tests for the CLI argument parser.) │
│ │
╭────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell set PYTHONPATH=E:\投稿予定\プログラム\SampleProject && .\venv\Scripts\activate && pytest (Run tests for the CLI argument parser with validation.) │
│ │
│========
│
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Shell set PYTHONPATH=E:\投稿予定\プログラム\SampleProject && .\venv\Scripts\activate && python main.py (Run the main script to verify the complete flow. Note: A GUI… │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
╭──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╮
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 4.3 各コンポーネントを呼び出し、全体のフロー... => - [x] 4.3 各コンポーネントを呼び出し、全体のフロー... │
│ │
│ 34 - 受け取った引数が正の整数であることを確認する。 │
│ 35 - 条件を満たさない場合は、エラーメッセージを表示してプログラムを終了させる。 │
│ 36 - _Requirements: 1.2_ │
│ 37 - - [ ] 4.3 各コンポーネントを呼び出し、全体のフローを完成させる │
│ 37 + - [x] 4.3 各コンポーネントを呼び出し、全体のフローを完成させる │
│ 38 - メインスクリプトを作成し、引数検証後に `SimulationEngine` と `GraphingService` のインスタンスを生成する。 │
│ 39 - `run_trials` を呼び出し、その戻り値を `plot_distribution` に渡してグラフを表示させる。 │
│ 40 - _Requirements: 1.1, 3.1_ │
│ │
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 4. CLI（コマンドラインインターフェース）の... => - [x] 4. CLI（コマンドラインインターフェース）の... │
│ │
│ 26 - X軸に「表が出る確率」、Y軸に「頻度」、そしてグラフ全体に適切なタイトルを設定する。 │
│ 27 - _Requirements: 3.2_ │
│ 28 │
│ 29 - - [ ] 4. CLI（コマンドラインインターフェース）の統合 │
│ 29 + - [x] 4. CLI（コマンドラインインターフェース）の統合 │
│ 30 - [ ] 4.1 コマンドライン引数を解析する機能を実装する │
│ 31 - Pythonの `argparse` モジュールを利用して、`--trials` と `--tosses` の引数を受け取れるようにする。 │
│ 32 - _Requirements: 1.1_ │
│ │
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 5.1 `SimulationEngine` の... => - [x] 5.1 `SimulationEngine` の... │
│ │
│ 40 - _Requirements: 1.1, 3.1_ │
│ 41 │
│ 42 - [ ] 5. テストの実装 │
│ 43 - - [ ] 5.1 `SimulationEngine` の単体テストを作成する │
│ 43 + - [x] 5.1 `SimulationEngine` の単体テストを作成する │
│ 44 - `run_trials` が正しい長さのリストを返し、その値が0から1の範囲に収まっていることを検証する。 │
│ 45 - _Requirements: 1.1, 2.1_ │
│ 46 - [ ] 5.2 CLIの引数検証機能の単体テストを作成する │
│ │
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 5.2 CLIの引数検証機能の単体テストを作成す... => - [x] 5.2 CLIの引数検証機能の単体テストを作成す... │
│ │
│ 43 - [ ] 5.1 `SimulationEngine` の単体テストを作成する │
│ 44 - `run_trials` が正しい長さのリストを返し、その値が0から1の範囲に収まっていることを検証する。 │
│ 45 - _Requirements: 1.1, 2.1_ │
│ 46 - - [ ] 5.2 CLIの引数検証機能の単体テストを作成する │
│ 46 + - [x] 5.2 CLIの引数検証機能の単体テストを作成する │
│ 47 - 不正な引数（文字列、負の数など）が与えられた場合に、適切にエラー処理が行われることを検証する。 │
│ 48 - _Requirements: 1.2_ │
│ │
│ ✓ Edit ....kiro\monte-carlo-coin-toss\tasks.md: - [ ] 5. テストの実装 => - [x] 5. テストの実装 │
│ │
│ 39 - `run_trials` を呼び出し、その戻り値を `plot_distribution` に渡してグラフを表示させる。 │
│ 40 - _Requirements: 1.1, 3.1_ │
│ 41 │
│ 42 - - [ ] 5. テストの実装 │
│ 42 + - [x] 5. テストの実装 │
│ 43 - [ ] 5.1 `SimulationEngine` の単体テストを作成する │
│ 44 - `run_trials` が正しい長さのリストを返し、その値が0から1の範囲に収まっていることを検証する。 │
│ 45 - _Requirements: 1.1, 2.1_ │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
✦ すべての実装タスクが完了しました。
機能: monte-carlo-coin-toss
TDD（テスト駆動開発）のアプローチに従い、以下のファイルを作成・更新しました。
- 実装ファイル:
- テストファイル:
- 依存関係:
2. シミュレーションの実行:
3. （オプション）パラメータの指定:
実装は終わったみたいですね。
requirements.txtは更新されていますが、design.mdはほっとかれています。いいのか？いいのかも……。
╭────────────────────────────────╮
│ > 実行の仕方を教えて下さい。 │
╰────────────────────────────────╯
✦ はい、承知いたしました。プログラムの実行方法は以下の通りです。
### 1. 依存関係のインストール
まず、プログラムの実行に必要なライブラリをインストールします。以下のコマンドをターミナル（コマンドプロンプト）で実行してください。
`bash
pip install -r requirements.txt
`
### 2. プログラムの実行
次に、メインのプログラムを実行します。以下のコマンドを実行すると、デフォルト設定（試行回数: 10000回, 1試行あたりのコイン投げ:
100回）でシミュレーションが開始され、結果のグラフが表示されます。
`bash
python main.py
`
### （オプション）パラメータを指定して実行
試行回数やコインを投げる回数を変更したい場合は、以下のように --trials と --tosses オプションを使用します。
例: 試行回数5000回、コイン投げ50回で実行する場合
`bash
python main.py --trials 5000 --tosses 50
`
平然とenvを利用する説明をしませんがまあ無視します。
PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> .\venv\Scripts\activate
(venv) PS E:\投稿予定\プログラム\SampleProject> Python main.py --trials 5000 --tosses 100
こんな形で実行でき、
こんな形でグラフが出力されます。
Freaquency densityは度数密度だそうです。理論ガウス分布のグラフと比較してもそう遜色ない結論が得られているようです。
わたしがyoutube見ている間にサクッと完成しました。
雑感
おそらくこのSDDという開発手法は人がわざわざ取り入れる必要のない手法です。人ならもうちょっと融通が利きます。ただ、AIはもうちょっと融通がきかないので、このくらいフォーマットを定めておいたほうがある程度うまくいくということでしょう。
プロンプトを工夫するなり、前提の設計書をしっかりと自分で書くなりすれば、同様の出力を得られるとは思いますが、それを何も考えず工程表に従うだけでこのくらいの出力が得られるのであれば、かなり良い手法と言えそうです。
今回くらいの規模感のプログラムならおそらく30分くらいで(しかもyoutubeみながら片手間で)作れてしまいます。そう考えれば良い手法と言えそうです。ちなみに今回は2時間くらいかかりました。環境設定から始めて途中で離席したりyoutube見てたりするのでだいぶ速いと思いますが。
GeminiCLIがだいぶやらかしている(CLI上で日本語が文字化けしたり見えなかったりする。0.4ではcontinued.のバグとかでだいぶ酷い感じだった)のも、無料という枠を考えればある程度は仕方ないと思います。(有料版のproでも改善はしません。今回も無料枠ですがgemini-2.5-proを使用しています)
追記：
ちなみに今回私は一切コードの手直しをしていません。Agentでコード生成する場合に手直しが必要ないパターンはまあまあ少ないので、その点でもSDDは優秀でしょう。