概要
https://zenn.dev/watany/articles/46f7a8006eb054
詳細内容
## 「仕様駆動開発」というプロンプトを外付けするSpec Kit
https://zenn.dev/watany/articles/46f7a8006eb054
GitHubが提唱するAI活用型「仕様駆動開発」ツールキット「Spec Kit」を詳細に検証し、その機能、プロセス、そして既存ツールとの比較から実践的な導入における課題と可能性を明らかにします。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[仕様駆動開発, AIコーディングエージェント, GitHub Spec Kit, ソフトウェア開発プロセス, 開発者体験]]
GitHubがオープンソースとして提供する「Spec Kit」は、AIを活用した「仕様駆動開発（Spec-Driven Development）」を支援するツールキットです。「Vibe Coding」とは異なり、従来の開発プロセスをAIエージェントに適用し、計画的・構造的に開発を進めます。筆者はこのSpec Kitを詳細に検証し、その機能、実用性、既存類似ツール（Kiro、Clineなど）との比較から導入課題を明らかにしました。
Spec Kitのワークフローは、「/specify」コマンドでユーザー要求から`spec.md`（仕様書）を生成し、不明確な点を明確化。「/plan」コマンドで、技術スタックに応じた`plan.md`（実装計画）や`openapi.yaml`（API契約）などの設計文書群を作成。最後に「/tasks」コマンドが、テスト駆動開発（TDD）に準拠した詳細なToDoリスト`tasks.md`を生成し、タスクの並列実行性や依存関係も示します。
このアプローチは、AIエージェントに体系的な計画とテストを促し、開発品質の向上と人間によるレビューの効率化に貢献する点で重要です。エンジニアは、LLM任せにせず、明確なガイドラインを与えることで、生成される成果物の信頼性を高めることが可能です。
しかし、筆者の検証ではSpec Kitの使い勝手に課題が指摘されました。`/specify`、`/plan`、`/tasks`といったコマンドを段階的に手動で実行する体験は煩雑で、既存の統合型ツールに比べて効率性に欠けます。また、`/plan`で生成されるドキュメントが膨大でレビュー負担が大きい点も実用上の問題です。これは、プロンプトエンジニアリング主体のツールが、より深く統合されたネイティブエージェント機能に取って代わられる可能性を示唆します。
webアプリケーションエンジニアにとって、AIエージェントの活用は単なるコード生成に留まらず、いかに「計画性」と「構造」を取り入れ、「開発体験」を向上させるかが重要です。本記事は、仕様駆動開発の価値と、ツールの選定基準について貴重な示唆を与えています。