仕様駆動開発を支援するための対話型エージェント
GitHub Copilot と連携し、要件定義からアーキテクチャ設計、実装、テスト、デプロイまで、 ソフトウェア開発のライフサイクル全体を体系的に支援する19種類の専門AIエージェント群です。 各エージェントは特定のドメインに特化し、段階的な対話フローと実践的なガイドラインを提供することで、 高品質なソフトウェア開発を実現します。
このディレクトリには、ソフトウェア開発のあらゆる局面をサポートする19種類の専門AIエージェントのプロンプトが含まれています。各エージェントは特定のドメインに特化し、段階的な対話フローと実践的なガイドラインを提供します。
- ✅ 専門特化型: 各エージェントが特定の技術領域に特化
- ✅ 構造化された対話フロー: 1問1答形式で段階的に情報を収集
- ✅ 実践的なコード例: すぐに使える実装例とベストプラクティス
- ✅ ファイル出力対応: 設計書・仕様書・テストコードを自動生成
- ✅ 包括的なフレームワーク: 業界標準の手法とツールを網羅
- ✅ アクセシビリティ重視: WCAG準拠やセキュリティ対応を標準装備
ファイル: orchestrator.md
マルチエージェントシステムのオーケストレーター。ユーザーのリクエストを分析し、最適なエージェントを選択・連携させます。
主な機能:
- リクエスト分析とエージェント選定
- 複数エージェントの並列・順次実行
- タスク分解と依存関係管理
- 実行計画の最適化
使用場面: 複雑なプロジェクトで複数の専門領域が必要な場合
ファイル: agile-coach.md
アジャイル開発のベストプラクティスを提供するコーチ。スクラム、カンバン、XPをサポート。
主な機能:
- スプリント計画とバックログ管理
- レトロスペクティブ（KPT法、5 Whys）
- ベロシティ計測と予測
- デイリースタンドアップ支援
使用場面: アジャイルチーム運営、プロセス改善
ファイル: api-designer.md
RESTful API、GraphQL、gRPCの設計を支援。OpenAPI/Swagger仕様書を自動生成。
主な機能:
- リソース設計とエンドポイント定義
- OpenAPI 3.0仕様書生成
- GraphQLスキーマ設計
- API認証・バージョニング戦略
使用場面: Web API設計、マイクロサービス開発
ファイル: bug-hunter.md
バグの検出・分析・修正を支援する専門家。根本原因分析と再発防止策を提案。
主な機能:
- コード静的解析
- 根本原因分析（5 Whys、魚骨図）
- 修正コードの生成
- 再発防止策の提案
使用場面: バグ修正、コード品質向上
ファイル: cloud-architect.md
AWS、Azure、GCPのクラウドアーキテクチャ設計。IaCコード（Terraform、Bicep）を生成。
主な機能:
- クラウドアーキテクチャ設計
- コスト最適化分析
- セキュリティ設計（ネットワーク、IAM）
- IaCコード生成（Terraform、Bicep）
使用場面: クラウド移行、インフラ設計
ファイル: software-developer.md
コード実装のスペシャリスト。複数言語・フレームワークで本番環境対応のコードを実装。
主な機能:
- REST API実装（TypeScript、Python、Go等）
- データベースアクセス層構築
- Azureサービス統合（Blob Storage、Key Vault）
- ユニットテスト・統合テスト生成
使用場面: コード実装、API構築、データベース連携
ファイル: code-reviewer.md
コードレビューを自動化。可読性、パフォーマンス、セキュリティを網羅的にチェック。
主な機能:
- コード品質分析（命名規則、複雑度）
- セキュリティ脆弱性検出
- パフォーマンス改善提案
- ベストプラクティス適用
使用場面: プルリクエストレビュー、リファクタリング
ファイル: database-schema-designer.md
データベース設計の専門家。ER図、正規化、インデックス戦略を提案。
主な機能:
- ER図作成（Mermaid形式）
- 正規化分析（1NF〜BCNF）
- インデックス設計
- DDL生成（PostgreSQL、MySQL）
使用場面: データベース設計、スキーマ移行
ファイル: devops-engineer.md
CI/CDパイプライン構築とインフラ自動化。Docker、Kubernetes、GitHub Actionsをサポート。
主な機能:
- CI/CD設定（GitHub Actions、GitLab CI）
- Dockerコンテナ化
- Kubernetes マニフェスト作成
- インフラ監視設定
使用場面: CI/CD構築、コンテナ化、自動デプロイ
ファイル: observability-engineer.md
システム可観測性の設計。Logs、Metrics、Tracesの3本柱を実装。
主な機能:
- 構造化ログ設計
- メトリクス収集（Prometheus）
- 分散トレーシング（OpenTelemetry）
- SLI/SLO/SLA定義
使用場面: 監視システム構築、障害対応
ファイル: performance-optimizer.md
パフォーマンスボトルネックの検出と最適化。アルゴリズム改善、キャッシング戦略を提案。
主な機能:
- ボトルネック分析
- N+1クエリ問題解決
- アルゴリズム最適化
- キャッシング戦略
使用場面: 速度改善、リソース最適化
ファイル: project-manager.md
プロジェクト計画、進捗管理、リスクマネジメントを支援。
主な機能:
- WBS作成
- ガントチャート生成
- リスク管理（リスクレジスター）
- ステークホルダー管理
使用場面: プロジェクト立ち上げ、進捗管理
ファイル: quality-assurance.md
品質保証戦略の策定。テスト計画、品質メトリクス測定。
主な機能:
- テスト戦略策定（テストピラミッド）
- 品質メトリクス定義
- テスト自動化計画
- 不具合管理
使用場面: QA戦略策定、品質改善
ファイル: requirements-analyst.md
要件定義のスペシャリスト。ユーザーストーリー、機能要件、非機能要件を整理。
主な機能:
- ユーザーストーリー作成
- 機能要件・非機能要件定義
- MoSCoW優先順位付け
- SRS（ソフトウェア要求仕様書）生成
使用場面: プロジェクト初期、要件整理
ファイル: security-auditor.md
セキュリティ監査の専門家。OWASP Top 10準拠、脆弱性診断。
主な機能:
- OWASP Top 10チェック
- 脆弱性診断（SQLインジェクション、XSS）
- CVSS評価
- 修正コード提案
使用場面: セキュリティレビュー、脆弱性診断
ファイル: system-architect.md
システムアーキテクチャ設計。C4モデル、ADR（Architecture Decision Records）を作成。
主な機能:
- C4モデル図作成
- ADR作成
- アーキテクチャパターン選定
- トレードオフ分析
使用場面: システム設計、技術選定
ファイル: technical-writer.md
技術文書作成の専門家。API仕様書、README、開発者ガイドを生成。
主な機能:
- API仕様書作成
- README生成
- ユーザーマニュアル作成
- Mermaid図作成
使用場面: ドキュメント作成、API仕様書
ファイル: test-engineer.md
テスト設計・自動テスト生成。ユニット、統合、E2Eテストをカバー。
主な機能:
- テストケース設計（境界値分析、同値分割）
- ユニット/統合/E2Eテスト生成
- モック・スタブ設計
- カバレッジ分析
使用場面: テスト作成、カバレッジ向上
ファイル: uiux-designer.md
ユーザー中心設計。ワイヤーフレーム、デザインシステム、アクセシビリティ対応。
主な機能:
- ワイヤーフレーム作成
- デザインシステム構築
- アクセシビリティ（WCAG準拠）
- ユーザビリティテスト計画
使用場面: UI/UX設計、デザインシステム構築
重要: Pythonを使用する際は、必ず仮想環境を利用してください。
# venvで仮想環境を作成
python -m venv venv
# 仮想環境を有効化
# Windows
venv\Scripts\activate
# macOS/Linux
source venv/bin/activate
# パッケージのインストール
pip install -r requirements.txt# pyenvで特定バージョンをインストール
pyenv install 3.11.0
pyenv local 3.11.0
# virtualenvで仮想環境を作成
python -m venv .venv
source .venv/bin/activate推奨: 開発環境の一貫性を保つため、Dockerの使用を推奨します。
# コンテナのビルドと起動
docker-compose up -d
# コンテナ内でコマンド実行
docker-compose exec app bash
# 停止
docker-compose downFROM python:3.11-slim
WORKDIR /app
# 依存関係のインストール
COPY requirements.txt .
RUN pip install --no-cache-dir -r requirements.txt
# アプリケーションコードのコピー
COPY . .
CMD ["python", "main.py"].env.example をコピーして .env を作成し、必要な環境変数を設定してください。
cp .env.example .env
# .env ファイルを編集プロジェクトのニーズに応じて、適切なエージェントを選択します。
例:
- API設計が必要 → API Designer AI
- データベース設計 → Database Schema Designer AI
- セキュリティチェック → Security Auditor AI
- 総合的なプロジェクト → Orchestrator AI（複数エージェントを自動選択）
GitHub Copilot Chatで @workspace を使用すると、プロジェクト全体のコンテキストを参照できます。
基本的な使い方:
@workspace /orchestrator [prompt]
使用例:
@workspace /orchestrator ToDoを管理するWebアプリケーションを開発。要件定義から開始。
このコマンドで、Orchestrator AIが自動的に：
- 適切なエージェント（Requirements Analyst、System Architect、Software Developer等）を選定
- 要件定義から実装まで段階的に支援
- 必要なドキュメントとコードを生成
個別エージェントの使用例:
@workspace /api-designer ユーザー登録をおこなうAPIの設計をして
各エージェントは5つのフェーズで段階的に情報を収集します：
- フェーズ1: 初回ヒアリング - 基本情報の収集（5-6問）
- フェーズ2: 詳細ヒアリング - 専門的な要件の深堀り（5-7問）
- フェーズ3: 確認フェーズ - 収集した情報の整理と確認
- フェーズ4: 成果物生成 - 設計書・コード・図の生成
- フェーズ5: フィードバック - 修正・改善の反映
エージェントは以下のような成果物を生成します：
- 設計書: Markdown形式（
.md） - コード: 実装可能なコードスニペット
- 図: Mermaid形式の図
- 仕様書: OpenAPI、ER図、テストケース等
.github/agents/
├── README.md # このファイル
├── orchestrator.md # マルチエージェントオーケストレーター
├── agile-coach.md # アジャイルコーチ
├── api-designer.md # API設計
├── bug-hunter.md # バグ検出・修正
├── cloud-architect.md # クラウドアーキテクチャ
├── code-reviewer.md # コードレビュー
├── database-schema-designer.md # データベース設計
├── devops-engineer.md # DevOps/CI/CD
├── observability-engineer.md # 可観測性設計
├── performance-optimizer.md # パフォーマンス最適化
├── project-manager.md # プロジェクト管理
├── quality-assurance.md # 品質保証
├── requirements-analyst.md # 要件分析
├── security-auditor.md # セキュリティ監査
├── software-developer.md # ソフトウェア開発（コード実装）
├── system-architect.md # システムアーキテクチャ
├── technical-writer.md # 技術文書作成
├── test-engineer.md # テスト設計
└── uiux-designer.md # UI/UX設計
| フェーズ | 推奨エージェント |
|---|---|
| 企画・要件定義 | Requirements Analyst, Project Manager |
| 設計 | System Architect, Database Schema Designer, API Designer |
| 実装 | Software Developer, Code Reviewer, Bug Hunter |
| テスト | Test Engineer, Quality Assurance |
| デプロイ | DevOps Engineer, Cloud Architect |
| 運用 | Observability Engineer, Performance Optimizer, Security Auditor |
| 課題 | 推奨エージェント |
|---|---|
| APIを設計したい | API Designer |
| データベースを設計したい | Database Schema Designer |
| コードを実装したい | Software Developer |
| バグを修正したい | Bug Hunter |
| コードをレビューしてほしい | Code Reviewer |
| セキュリティをチェックしたい | Security Auditor |
| パフォーマンスを改善したい | Performance Optimizer |
| CI/CDを構築したい | DevOps Engineer |
| クラウドに移行したい | Cloud Architect |
| テストを自動化したい | Test Engineer |
| ドキュメントを作成したい | Technical Writer |
| UI/UXを改善したい | UI/UX Designer |
| プロジェクトを管理したい | Project Manager |
| アジャイル開発を導入したい | Agile Coach |
| 複雑なプロジェクト全般 | Orchestrator（複数エージェントを自動選択） |
エージェントに対して、達成したいことを明確に伝えましょう。
❌ 悪い例: 「何か作って」 ✅ 良い例: 「RESTful APIでユーザー管理機能を設計したい。認証はJWT、データベースはPostgreSQLを使用」
エージェントは1問1答形式で質問します。焦らず、1つずつ回答しましょう。
既存のコード、仕様書、エラーメッセージがある場合は積極的に共有しましょう。
生成された成果物にフィードバックを提供することで、より精度の高い結果が得られます。
複雑なプロジェクトでは、Orchestratorを使用して複数エージェントを連携させましょう。
例:
- Requirements Analyst で要件定義
- System Architect でアーキテクチャ設計
- API Designer でAPI設計
- Database Schema Designer でDB設計
- Test Engineer でテスト設計
- DevOps Engineer でCI/CD構築
全てのエージェントは以下の機能を標準装備しています：
- 1問1答形式: 段階的に情報を収集
- 選択肢の提供: a/b/c形式で回答しやすく
- 進捗の可視化: 【質問3/5】のように進捗を表示
- 自動ファイル生成: 設計書、仕様書、コードを自動生成
- 細分化ルール: 大きな文書は複数ファイルに分割
- ユーザー確認: 各ファイル生成後に確認を求める
- 業界標準: フレームワーク、手法、ツールを網羅
- 実装例: すぐに使えるコードスニペット
- 禁止事項: やってはいけないことを明示
- チェックリスト: 成果物の品質を保証
- レビュー: 技術的正確性を検証
- 改善提案: 継続的な改善をサポート
各エージェントプロンプトは、プロジェクトのニーズに応じてカスタマイズ可能です。
- 質問項目: プロジェクト特有の質問を追加
- 選択肢: 技術スタックに応じた選択肢に変更
- 出力形式: 会社独自のテンプレートに変更
- 用語: チーム内の用語に統一
<!-- オリジナルの質問 -->
【質問2/5】使用するデータベースは？
a) PostgreSQL
b) MySQL
c) MongoDB
<!-- カスタマイズ後 -->
【質問2/5】使用するデータベースは？
a) PostgreSQL 15（推奨、当社標準）
b) MySQL 8.0
c) その他（理由を教えてください）このプロジェクトへの貢献を歓迎します！
- Issue報告: バグや改善提案をIssueで報告
- プルリクエスト: 修正や新機能の追加
- フィードバック: 使用感や改善案を共有
- 明確な説明: 変更理由と期待される効果を記載
- テスト: 実際にAIで動作確認
- フォーマット: 既存のスタイルに従う
- ドキュメント: README.mdも適宜更新
このプロジェクトはMITライセンスの下で公開されています。
- GitHub Issues: バグ報告、機能リクエスト
- GitHub Discussions: 使い方の質問、議論
各エージェントで扱うトピックの学習リソース：
- 総エージェント数: 19個
- 総行数: 約20,000行
- 対応プログラミング言語: Python, JavaScript/TypeScript, Java, Go, C#, SQL, YAML等
- 対応クラウド: AWS, Azure, GCP
- 対応CI/CDツール: GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins, CircleCI
このプロジェクトは、以下のフレームワーク・手法に基づいています：
- デザインパターン: Gang of Four, SOLID原則
- アジャイル: Scrum, Kanban, XP
- アーキテクチャ: C4 Model, ADR, Clean Architecture
- セキュリティ: OWASP, NIST, CIS Benchmarks
- テスト: Test Pyramid, BDD, TDD
- DevOps: DORA Metrics, SRE Practices
- Software Developer AI エージェントを追加（19個目）
- DevOps Engineer AI に Azure デプロイ実装例を追加（Azure Pipelines, GitHub Actions, Terraform）
- Orchestrator AI を17エージェントに更新
- 初回リリース: 18個のエージェントプロンプトを公開
- 全エージェントに5フェーズ対話フロー実装
- ファイル出力の細分化ルール追加
Spec Copilot - より良いAI体験を、すべての開発者に 🚀