概要
https://qiita.com/relu/items/ee152b0ba96d1e013ceb
詳細内容
## 仕様駆動開発オートエンコーダー コード→AGENTS.md→コード
https://qiita.com/relu/items/ee152b0ba96d1e013ceb
既存コードから「AGENTS.md」へ仕様を自動抽出し、その仕様からコードを再生成してCIで評価する「仕様駆動開発オートエンコーダー」プロセスを提唱し、仕様と実装の継続的な同期を実現します。
**Content Type**: ⚙️ Tools
**Scores**: Signal:5/5 | Depth:5/5 | Unique:5/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 98/100 | **Annex Potential**: 97/100 | **Overall**: 96/100
**Topics**: [[仕様駆動開発, AIコード生成, CI/CD, AGENTS.md, ラウンドトリップエンジニアリング]]
「仕様駆動開発オートエンコーダー」は、既存のコードベースからエージェント向けの統一仕様ファイル「AGENTS.md」を自動抽出（Encode）し、その仕様から再度コードを生成（Decode）することで、仕様と実装の継続的な同期を実現する革新的な開発プロセスです。
このアプローチは、AIを新規開発だけでなく既存のWebアプリケーション開発プロジェクトへ段階的に導入する現実的な道筋を提供します。中心となるのは、`package.json`や`OpenAPI`、`ADR`（Architectural Decision Records）といったメタ情報から`AGENTS.md`を自動生成するEncodeパイプラインです。`AGENTS.md`は、人間向けの`README`と異なり、AIエージェントがコード生成やタスク実行時に遵守すべきセットアップ手順、テスト規約、コーディング規約などを明確に記述する機械可読なファイルとして機能します。
生成された`AGENTS.md`を基に、`GitHub Spec Kit`や各種AIコーディングエージェント（Claude Code, Copilot, Cursorなど）を用いてコードを再構成（Decode）します。この往復プロセスをCI/CDに組み込み、`git diff`による変更行数、`Lint/型検査`エラー、`ユニット/結合テスト`の失敗、`OpenAPI`スキーマ逸脱などを「再構成誤差（Reconstruction Loss）」として定量的に評価し、その最小化を目指します。
Webアプリケーション開発者にとって、この手法はいくつかの重要なメリットをもたらします。第一に、仕様書やドキュメントが常に実コードと同期される「Docs-as-Code」の究極形として機能し、仕様の陳腐化を防ぎ、複数人開発における認識齟齬を劇的に減らします。第二に、CIにおける自動評価により、仕様レベルでのバグや実装のドリフトを早期に検出し、手戻りを削減します。第三に、定型的なコード生成やAPIクライアント生成（`OpenAPI Generator`など）を自動化することで、エンジニアはより複雑なビジネスロジックやUI/UXの改善といった高付加価値な作業に集中できるようになります。このフレームワークは、AIを活用しつつ、品質と効率を両立させる実践的なアプローチとして注目されます。