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AI主導の開発テンプレートとガイド

AI駆動型開発テンプレートとガイドリポジトリへようこそ！これらのテンプレートとガイドは、チームや個人がGithub Copilot 、 Openai 、 ClaudeなどのAIツールを活用して、ソフトウェアプロジェクトを効率的かつ効果的に構築できるように設計されています。私たちの構造化されたアプローチにより、開発のすべての段階が記録され、追跡され、成功のために最適化されます。

AIツールは、繰り返しタスクを自動化し、コードを生成し、ワークフローを最適化することにより、ソフトウェア開発に革命をもたらしています。これらのガイドは、AIツールを計画から展開まで、品質、一貫性、効率を確保することまで、プロジェクトにAIツールを統合するための包括的なフレームワークを提供します。

コアコンポーネント

各ガイドは、開発の特定の段階に対応し、構造化されたワークフローを確保します。それらに順番に従うか、チームのニーズに基づいて適応してください。

1️⃣製品仕様ドキュメント（PSD）

あなたのビジョンを定義します

利害関係者の調整とAIツールの統合を導く一方で、プロジェクトのビジョン、目標、機能を定義する基本的なドキュメント。

重要な要素：

• 製品のビジョンと目標

• ユーザーペルソナとストーリー

• コア機能と範囲

• AI統合ポイント

• 成功指標とKPI

• リスク評価と緩和

それがどのように適合するか：

• 技術的な青写真を通知します

• 実装計画のタスクを調整します

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2️⃣テクニカルブループリント

アーキテクチャとデザイン

システムコンポーネント、AIワークフロー、および技術的な決定を概説する詳細なアーキテクチャドキュメントは、実装をガイドし、スケーラビリティを確保します。

重要な要素：

• システムアーキテクチャ

• コンポーネント設計

• AIツール選択

• セキュリティ対策

• 展開戦略

• スケーラビリティプラン

それがどのように適合するか：

• 技術的な実装をガイドします

• quality Quality Checksの基礎を形成します

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3かタスクと実装計画

プロジェクトの実行

プロジェクト目標を実用的なタスクに体系的に内訳することで、明確な実行ステップと進捗追跡を確保します。

重要な要素：

• ✅タスクの内訳

• チームの割り当て

• timeライン計画

• マイルストーンと目標

• アジャイルワークフロー

• 進捗追跡

それがどのように適合しますか：

• 開発の進捗状況を監視します

• PSD目標と一致します

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4収codeコードレビューとログの変更

品質保証

コードの変更を追跡し、レビューを通じて品質を確保し、テストの結果を文書化するための包括的なシステム。

重要な要素：

• ガイドラインを確認します

• ドキュメントを変更します

• テストプロトコル

• 解決策

• バージョン制御

• 品質指標

それがどのように適合しますか：

• 変更履歴を維持します

• 展開プロセスを通知します

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5️⃣リリースおよび展開ガイド

開始戦略

生産におけるアプリケーションの準備、展開、および検証のための詳細なガイド、スムーズな打ち上げと信頼できる更新の確保。

重要な要素：

• リリースプロセス

• 展開手順

• テスト手順

• バグ管理

• 監視

• ロールバック計画

それがどのように適合しますか：

• quality Quality Deliveryを保証します

• PSD要件を満たしています

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6かプロジェクトチェックリスト

✅品質管理

すべての開発段階で進行状況を追跡するための動的なツールであり、見落とされなくなり、品質が維持されていることを保証します。

重要な要素：

• フェーズチェックリスト

• 質の高いゲート

• 進捗追跡

• 検証手順

• 準備ができています

それがどのように適合するか：

• completion完全性を保証します

• すべてのフェーズを検証します

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ツールとリソース

開発ツール

AI駆動型開発プロセスをサポートするためのツールとリソースのキュレーションコレクション。

ドキュメント

• 一貫したドキュメントのマークダウンテンプレート

• 効果的な管理のためのプロジェクト計画ツール

• 可視性のための進捗追跡システム

• 品質保証のチェックリスト

AI開発

• AI統合のMLフレームワーク

• 機能強化のためのAIライブラリ

• 分析のためのデータ処理ツール

• 最適化のためのモデルトレーニングユーティリティ

テスト

• codeコード品質のためのユニットテストフレームワーク

• システム検証用の統合テストツール

• 最適化のためのパフォーマンステストユーティリティ

• 脆弱性評価のためのセキュリティテスト

AI統合

AIツールの使用

開発プロセスでAIツールを効果的に活用するための戦略的ガイドライン。

Github Copilot

• 最適：コード完了、ボイラープレート、テスト

• 例：「TypeScriptを使用してReactコンポーネントを作成」

• ユースケース：迅速なプロトタイピングと一貫したコード生成

Openai gpt

• 最適：ロジック、アルゴリズム、デバッグ

• 例：「パフォーマンスのためにデータベースクエリを最適化」

• ユースケース：複雑な問題解決とコードの最適化

クロード

• 最適：ドキュメント、計画、分析

• 例：「セキュリティ実装のレビュー」

• ユースケース：戦略的計画とコードレビュー

はじめる

これらの手順に従って、AI主導の開発の旅を始めてください。

1. このリポジトリをクローンします

2. 製品仕様から始めます

3. ガイドを順番にフォローしてください

4. チェックリストを使用して進行状況を追跡します

5. 素晴らしい製品を構築してください！

貢献

これらのガイドを改善するための貢献を歓迎します！詳細については、貢献ガイドをご覧ください。

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• バグの報告

• 機能を要求します

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