【要約】仕様駆動開発（Kiro流SDD）でClaude Code用の画像生成Skillを作ってみた [Qiita_Trend] | Summary by TechDistill
> Source: Qiita_Trend
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// Problem
開発者がLLMに対して直接「機能を作って」と依頼すると、実装の品質や保守性に課題が生じる。具体的には以下の問題に直面する。
- ・API呼び出しがハードコードされ、エラー処理が不十分になる。
- ・要件と実装の対応関係が不明瞭で、レビューが困難になる。
- ・仕様の変更時に、修正範囲の特定や整合性の確認が難しくなる。
// Approach
開発者が
cc-sddを活用し、Kiro流の仕様駆動開発（SDD）を導入して開発工程を構造化した。- ・Phase 1: EARS形式を用いた厳密な要件定義。
- ・Phase 2: レイヤードアーキテクチャに基づく設計。
- ・Phase 3: 要件IDと紐付けた実装タスクへの分解。
- ・Phase 4: テスト駆動開発（TDD）による実装。
- ・設計方針: 生成ロジックをPythonスクリプトに閉じ込め、Claudeには実行のみを指示する。
// Result
開発者は、要件からコードまでの一貫したトレーサビリティを確保した。
- ・82件のテストをすべてパスする堅牢なスキルを実現。
- ・Azure gpt-image-2特有の解像度制約を設計段階で事前に回避。
- ・認証情報を環境変数やEntra IDに分離し、高いセキュリティレベルを達成。
Senior Engineer Insight
> LLMによるコード生成の不確実性を、ソフトウェア工学の規律で制御する優れた手法だ。特に、API制約や認証情報の扱いなど、LLMが苦手とする領域を設計フェーズで明文化している。ロジックをPythonに分離する設計は、実戦におけるAgent開発の定石と言える。保守性と信頼性の観点から、極めて実戦的なアプローチだ。