概要
AWSが公開するAI駆動開発ライフサイクル（AI-DLC）用リポジトリにおける、Markdownベースの既存構成とエージェント・スキル分離型の新構成（v2）の設計思想の違いを比較分析しています。
詳細内容
AWS Labsの「awslabs/aidlc-workflows」リポジトリにおける、現行のmainブランチと新設されたv2ブランチの構造的差異を分析した記事です。
- **mainブランチの特徴**: Markdown形式のルールファイルを、Claude Code等のエージェントに読み込ませる「ステアリングファイル方式」です。導入が容易で、既存の多くのツールと互換性がありますが、ルールが長大化するとモデルが一部を無視する「Lost in the middle」のリスクがあります。
- **v2ブランチの特徴**: エージェント（生成担当のBuilderと検証担当のValidator）と、15個に細分化された「スキル」に分割された構成です。現在はKiro IDE/CLI向けですが、必要なスキルのみを動的にロードすることでコンテキスト効率を高め、生成と検証を分離した「自己検証」の自動化を強化しています。
記事では、LLMの確率的な挙動を「決定論的（deterministically）」に近づけるための設計アプローチの変遷として、単一プロンプトから分業システムへの移行を考察しています。