概要
https://zenn.dev/beagle/articles/99e0a0f3f0db4b
詳細内容
## 期間限定無料のGPT-5でSpec駆動開発をしてみた
https://zenn.dev/beagle/articles/99e0a0f3f0db4b
GPT-5の期間限定無料利用機会を活用し、Kiro、Jules、Cursorを連携させたSpec駆動開発フローが、いかに効率的で高品質なアプリケーション開発を可能にするかを実証します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 86/100 | **Annex Potential**: 84/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[Spec駆動開発, AIコード生成, テスト駆動開発, AIエージェント, 開発ワークフロー]]
期間限定で無料提供されるGPT-5を活用し、Spec駆動開発を実践する画期的なワークフローが示されました。本記事では、AWS製AI IDE「Kiro」で仕様書（Specs）を作成し、Googleの自律型AIコーディングエージェント「Jules」でその妥当性を検証、そしてVSCodeベースのAIコーディングIDE「Cursor」にGPT-5を組み合わせて実装を進めるという、具体的な統合開発プロセスが詳細に解説されています。特に、既存のテスト駆動開発（TDD）手法との連携に焦点を当て、品質と効率を両立させるアプローチが提案されています。
このアプローチの重要性は、まずJulesが仕様書の矛盾点や要件からの逸脱（例: テトリスのブロック種類追加や新機能「スキップ」「ポーズ」の無許可導入）を開発初期段階で検出することで、手戻りを大幅に削減し、設計の一貫性を保つ点にあります。この検証フェーズを挟むことで、AIが生成するコードが意図した仕様から外れるリスクを低減できます。さらに、実装フェーズではCursorとGPT-5の組み合わせが、t-wada氏推奨のテスト駆動開発（TDD）原則に従った詳細なタスクリスト（tasks.md）を忠実に実行し、極めて高い精度と速度でコードを生成する能力を示しました。
著者は、このAI連携ワークフローにより、わずか数時間で機能するブラウザテトリスアプリケーションの95%をAIに任せて完成させ、以前のAIモデル（Sonnet 4.0）では実装が困難だったタスクも、GPT-5とCursorの連携によって迷うことなく遂行できたと報告しています。一部のバグ修正は必要だったものの、これはAI主導の開発が実際のプロダクト開発でどれだけ強力なツールとなるかを示す具体的な事例です。Spec駆動開発とTDDをAIエージェントと組み合わせることで、開発効率とコード品質が飛躍的に向上し、Webアプリケーション開発におけるAIの即戦力としての可能性を強く示唆しています。特に無料期間中のGPT-5とCursorの組み合わせは、エンジニアが最新のAI開発手法を実地で試す上で「革命的」な機会を提供し、開発ワークフローの未来を垣間見せています。