概要
https://qiita.com/pianopia/items/79950fb7bff1fa485d14
詳細内容
## Kiroで徹底的に仕様と設計を煮詰める ~ requirements, design, tasks 別プロンプト ~
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AIツールKiroを活用し、ソフトウェア開発における要件定義、設計、タスク化の各フェーズで網羅的な仕様策定を可能にする具体的なプロンプト群を提示する。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 81/100 | **Annex Potential**: 77/100 | **Overall**: 80/100
**Topics**: [[Kiro, プロンプトエンジニアリング, 要件定義, ソフトウェア設計, AI開発ツール]]
AI駆動の仕様策定ツール「Kiro」を最大限に活用するための実践的なプロンプトガイドは、ウェブアプリケーションエンジニアが陥りがちな見落としを補完します。Kiroは要件定義、設計、そして実装タスク化の3フェーズで仕様策定を進めますが、本記事は各フェーズで特に重要な観点と具体的なプロンプト例を提示し、「なぜこれらが必要なのか」を明確にします。
要件定義フェーズでは、単なる機能目標だけでなく、デバイス対応、収益モデル、SLA、法規制・セキュリティ対応といったビジネスと運用の側面をLLMに指示する重要性を強調します。これにより、生成される仕様書が技術的実現性だけでなく、事業としての持続性やコンプライアンスも満たすようになります。
設計フェーズでは、具体的な画面構成比率、詳細なログ・アナリティクス設計、キャッシュ戦略、SEO/OGP設定、採用技術スタック、環境ごとの設定、そして複雑な仕様の明示といった、実装に直結する技術的詳細をLLMに引き出すためのプロンプトを提供。これにより、開発者が意図しない設計を防ぎ、パフォーマンスや保守性を考慮したより実用的な設計書が得られます。
実装タスク化フェーズでは、Kiroが自動生成しにくいDB設計書やAPI設計書といったドキュメント、そしてCI/CDやデプロイ用のスクリプト（Dockerfile、Terraformなど）の作成を指示するプロンプトが示されます。また、LLMが大きなタスクを詳細化できるようブレイクダウンを促す方法も解説されており、結果として、より現実的で実行可能なタスクリストが得られます。
このガイドは、LLMを単なるコード生成ツールとしてではなく、包括的なプロジェクト設計アシスタントとして活用するための鍵となります。エンジニアが見落としがちな非機能要件や運用、デプロイに関する考慮事項をプロンプトに盛り込むことで、手戻りを大幅に削減し、高品質で網羅的なプロジェクト仕様を策定できるようになります。これは、AIを活用した開発ワークフローの効率と品質を格段に向上させる上で極めて重要です。