AI-DLC v1/v2の逆解析成果物を構造比較してみた

• URL: https://dev.classmethod.jp/articles/ai-dlc-reverse-engineering-v1-v2-structure-comparison/
• 日付: 2026-05-31
• トピック: programming, cloud, ai-llm
• 出典Tier: Tier 3（classmethod / 一次体験・実装を含む技術ブログ）

要約

AI-DLC（AI-Driven Development Life Cycle）のv1とv2でCloudFormationテンプレート（Echo Lambda）を逆解析し、生成成果物を構造比較した実験記事。

AI-DLC v2の特徴（Kiro専用ベータ版）：

• 成果物のファイル名がapplication-designと完全一致（下流連携を前提とした設計）
• 保存パスがフラット（v1）→ intent名＋repo名の階層構造（v2）
• 必須ファイル：components.md / component-methods.md / component-dependencies.md / services.md / cross-cutting.md / api-contracts.md
• 条件付きファイル：data-models.md / event-catalog.md / external-dependencies.md（scope・題材・モデルで生成有無が変動）

v1 vs v2の中身の違い：

• v1: architecture.md内にコンポーネント定義＋依存関係を散文で記述
• v2: components.md（属性テーブル）とcomponent-dependencies.md（Dependency Matrix表）に分離、ソース参照を明記
• v2のapi-contracts.mdには外部契約のみ・Error Casesテーブル付き（v1は内部APIも同一ファイルに混在）

設計意図：逆解析スキルの定義に「Output mirrors the Application Design format so downstream stages can consume RE artifacts identically」と明記。v2なら改善設計がapplication-designの同名ファイルのoverrideとして表現される。