概要
https://zenn.dev/snaga/articles/2025-07-26-kiro-gemini
詳細内容
## Kiroみたいな開発をGemini-CLIでやってみた
https://zenn.dev/snaga/articles/2025-07-26-kiro-gemini
Google Gemini-CLIを用いてKiroに似たスペック駆動開発プロセスを実践し、要件定義からコード生成までをプロンプトベースで回す手法を詳述する。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[スペック駆動開発, Gemini-CLI, AIコード生成, 要件定義, プロンプトエンジニアリング]]
この記事は、AI搭載IDE「Kiro」のコンセプトに着想を得て、Google Gemini-CLIを用いて同様の「スペック駆動開発」ワークフローを実践した報告です。筆者は、AIに段階的に要件定義から設計、コード生成までを任せることで、人間が「何をすべきか」に集中できる開発プロセスを構築する可能性を示しています。
具体的には、まずユーザー・ストーリーとEARS（Easy Approach to Requirements Syntax）形式のAcceptance Criteriaで要件を記述（EARS変換もGeminiで効率化）。次に、要件に基づきアーキテクチャ、コンポーネント、インターフェース、データモデル等の観点で設計ドキュメントを生成させます。設計確定後、SQLiteとPython/FastAPIを技術スタックに指定し、開発タスク計画、コード生成、実装へと進む流れです。
特筆すべきは、要件の追加・修正から設計、コードへの反映、さらに実装変更の設計へのフィードバックといった、一連の変更管理プロセスを具体的なプロンプトで自動化している点です。「要件の変更に合わせて設計を修正してください」といった「魔法の言葉」を用いることで、AIが状況を理解し、適切な更新を行う様子が示されています。
この手法は、Webアプリケーションエンジニアにとって、開発初期の仕様確定負荷軽減、設計自動生成、反復開発における変更追従効率化といった点で重要です。AIを単なるコード補完にとどまらず、開発プロセス全体のマネージャーとして活用する可能性を提示し、マネジメント工数削減にも寄与するでしょう。筆者はVibe Codingよりスペック駆動開発が性に合うとし、テスト自動生成・実行など、さらなる自動化の探求の余地を述べています。