コードから仕様書を逆生成するWebアプリ「cc-rsg-web」を公開しました

• URL: https://zenn.dev/daishiro/articles/cc-rsg-web-release
• 日付: 2026-06-24
• Tier: Tier 3
• 要旨: cc-rsg-web は逆仕様書生成 Web アプリ。コード・クラスメモリ・レガシーコードから AI がたたき台を自動生成するが、本体との対話で暗黙知を引き出して仕上げる協調型設計。Phase 0（ゴール定義）と Phase 5（対話）で人間が意図・設計判断を注入。Redmine 35 万行の実証で 90 分で 13 章 5000 行の仕様書を生成、Mermaid 図と全文ソース参照（REF）つき。AI 丸投げは根拠なしの幻覚が混ざるが、REF 強制で追跡可能性を確保。

詳細

cc-rsg-web 逆仕様書生成パイプライン

背景：レガシーコードに仕様書がない現場は多い。作者は他界、ドキュメント散逸、コードだけ残存。「読めないコード→引き継げる資産」化が目標。

設計：AI に丸投げでなく、人間が全部書くでもなく、役割分担を明確化。6 フェーズで進行。

Phase 0（人間）：ゴール定義 5 問（誰が・何のために読むか） Phase 1（AI）：浅い偵察・テンプレ提示 Phase 2（AI）：分割・インベントリ抽出 Phase 3（AI）：並列調査＋ソース参照 Phase 4（AI）：整合性検証 Phase 5（人間 ↔ AI）：対話で暗黙知回収。AI が章ごとに「設計判断の理由は？」と質問、人間が答える→本文反映。 Phase 6（AI）：Markdown 納品

効果の実証：Redmine（Ruby 35 万行 1095 ファイル）を解析。

結果：約 90 分で 13 章＋マニュアル 5000 行。Mermaid 図（ER・シーケンス）つき。全文にソース行参照（REF）。

定量比較（人手 vs AI 丸投げ vs cc-rsg-web）：

• 所要時間：数週間 vs 数時間 vs 数時間〜数日
• 正確さ：高 vs 低 vs 高（REF 検証）
• 暗黙知取り込み：高（属人） vs 不可 vs 高（対話）
• 追跡可能性：低 vs なし vs 高（REF 全文）

アプローチ：AI が拾える部分は拾い、人間が頭に持つ設計判断は対話で引き出す。「完璧な自動生成」ではなく「ここからたたき台を一緒に育てるツール」。学術プレプリント（Zenodo）で手法公開、個人 MIT オープンソース。