概要
https://zenn.dev/gotalab/articles/3db0621ce3d6d2
詳細内容
## Kiroの仕様書駆動開発プロセスをClaude Codeで徹底的に再現
https://zenn.dev/gotalab/articles/3db0621ce3d6d2
Kiroの仕様駆動開発プロセスをClaude Codeで再現し、AIコーディングにおける堅牢な開発ワークフローを確立する方法を詳述します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:4/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 94/100 | **Annex Potential**: 93/100 | **Overall**: 92/100
**Topics**: [[Kiro (AI Coding Agent), Claude Code, 仕様駆動開発, AI開発ワークフロー, エージェントベース開発]]
Kiroは、本番環境での利用を想定した仕様駆動開発プロセスを備えたAIコーディングエージェント搭載IDEです。このプロセスは、要件分析、設計書の作成、そして承認後に実装を開始するという、シニアソフトウェアエンジニアが行う理想的なワークフローを組み込んでいます。しかし、KiroにはClaude Opus 4非対応、Web検索機能の欠如、要件定義のカスタマイズの難しさ、そして現在ウェイトリスト制であるといった課題があります。
本記事は、このKiroの強力な仕様駆動開発プロセスを、普段使いのClaude Codeで再現する具体的な方法を解説します。主要な再現ポイントは「Specs」と「Steering」の二つの概念です。「Specs」は、要件定義書、技術設計書、実装計画書という3つの詳細な設計書を順に作成・承認することで、曖昧なプロンプトから具体的な実装計画へ落とし込む仕組みです。一方、「Steering」は、`product.md`、`tech.md`、`structure.md`といったマークダウンファイル群としてプロジェクト全体の知識を永続化し、`Claude.md`のような単一ファイルによるコンテキスト肥大化や一貫性維持の課題を解決します。
著者は、これらの概念をClaude CodeのSlash Commandsと`CLAUDE.md`を用いて再現し、Kiroの設計思想に沿った多段階のワークフローを構築しました。これにより、Kiroが手に入らない状況でも、またはClaude Codeのより柔軟な機能（Opus 4やWeb検索）を活用したい場合でも、品質の高い仕様書に基づいたAIコーディングが可能になります。実際に再現されたプロジェクトはKiroのIDE上でも動作互換性を持つと報告されており、チームでの開発プロセスやドキュメント品質の統一に貢献します。今後は、さらなるワークフローの自動化やGitHub Actionsとの連携も視野に入れています。この再現プロジェクトはGitHubで公開されており、すぐに試すことができます。