
AI-DLC Workflows v2がプレビューリリースされたのでKiro CLI / Claude Code / Codex CLIにインストールしてみた
はじめに
AI-DLC(AI-Driven Development Life Cycle)Workflows のv2ブランチが2026-06-18にプレビューリリースされました。
v1は2025年11月にAWS Blogで公開された「ルールファイル方式」の実装でした。core-workflow.md を各ハーネスの設定ディレクトリにコピーするだけで動作し、対応ハーネスも8種と広い反面、ルーティングやステージ管理はLLMの判断に依存していました。
v2はTypeScriptによるネイティブ実装へ全面刷新されています。最大の変化は、LLM判断依存の進行が決定論的エンジンに置き換わった点です。以下にv1との主な違いをまとめます。
| 観点 | v1 (main / releases) | v2 (v2 branch, 2.0.2) |
|---|---|---|
| アーキテクチャ | ルールファイル(core-workflow.md)をコピー |
ネイティブ実装(TypeScript tools + hooks + agents + skills) |
| 対応ハーネス | 8 種(Kiro, Kiro CLI, Q Developer, Cursor, Cline, Claude Code, GitHub Copilot, Codex) | 4 種(Kiro IDE, Kiro CLI, Claude Code, Codex CLI) |
| ルーティング | LLM がルールファイルの記述に従って進行(決定論的エンジンなし) | 決定論的エンジン(aidlc-orchestrate.ts)+ LLM forwarding loop |
| 状態管理 | なし(成果物を生成するのみ) | aidlc-state.md(State v7)+ 構造化されたステージ状態 |
| 監査 | なし | 67 イベントの構造化 audit trail |
| 品質検証 | 人間のみ | センサー(自動)+ Reviewer(LLM advisory)+ 人間 approval gate |
| 学習 | なし | ラーニングループ(指摘→ルール化→永続化) |
| 並列ビルド | なし | Swarm(worktree 分離 + deterministic referee) |
| エージェント | サブエージェント機構なし(単一LLMが各ロールを担う) | 13エージェント定義(※knowledgeディレクトリは11) |
| ステージ管理 | LLM が適応的に判断 | 32 ステージ(YAML frontmatter で宣言的に定義) |
| スコープ | なし | 9 スコープ + 3 depth levels + 3 test strategy levels |
| セッション復帰 | 機構なし(成果物から手動で文脈を再構築) | checkpoint からの resume / redo / jump |
| Windows | プラットフォーム非依存(ルールファイルのみ) | TypeScript hooksでネイティブ対応(WSL不要)。本検証では未確認 |
| 推奨モデル | 特定モデル前提の記載なし | Claude Opus 4.8 推奨。推奨モデル以外ではオプションのステージ手順をスキップする場合がある旨READMEに記載 |
v2系の公開履歴は2026年4月のv0.1.0から始まり、約2か月で2.0.0に到達しています。CHANGELOGから主な転換点を抜粋します。
| バージョン | 日付 | 概要 |
|---|---|---|
| 0.1.0 | 2026-04-24 | 初回公開。5 フェーズ 32 ステージ、11 エージェント |
| 0.5.0 | 2026-05-31 | BREAKING aidlc- プレフィックス、センサー、ラーニングループ |
| 0.6.0 | 2026-06-07 | 決定論的エンジンへの分離。Swarm(並列ビルド) |
| 0.7.0 | 2026-06-13 | One core, many harnesses 3ハーネス同時配布がそろう |
| 2.0.0 | 2026-06-18 | Reviewer mechanism(11→13エージェント)、Kiro IDEハーネス追加 |
v2のアーキテクチャは「One core, many harnesses」設計です。core/ ディレクトリに共通のステージ定義・ナレッジ・ツール・センサーを持ち、各ハーネス向けの dist/ をビルドスクリプト(scripts/package.ts)で生成します。ハーネス固有の差分(アダプタhook、設定ファイル形式)は harness/ に分離されています。
本記事ではCLI系の3ハーネス(Kiro CLI / Claude Code / Codex CLI)へのインストールと動作確認を行います。
検証環境
| 項目 | バージョン / 情報 |
|---|---|
| OS | Fedora Linux Asahi Remix 43 (Apple Silicon M1 / ARM64) |
| bun | 1.2.17 |
| Kiro CLI | 2.8.1 |
| Claude Code | 2.1.185 |
| Codex CLI | 0.141.0 |
| AI-DLC Workflows | v2 branch, commit f3ce1b8 |
| AWS Bedrock | モデルアクセス有効化済み(us-east-1) |
検証内容
共通: リポジトリ取得
v2ブランチをshallow cloneで取得します。
git clone --branch v2 --depth 1 https://github.com/awslabs/aidlc-workflows.git
Cloning into 'aidlc-workflows'...
remote: Enumerating objects: 1318, done.
remote: Counting objects: 100% (1318/1318), done.
remote: Compressing objects: 100% (866/866), done.
remote: Total 1318 (delta 371), reused 1146 (delta 332), pack-reused 0 (from 0)
Receiving objects: 100% (1318/1318), 3.10 MiB | 26.67 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (371/371), done.
クローンしたリポジトリの dist/ ディレクトリに各ハーネス向けの配布物が格納されています。v2ブランチの更新により出力は変わる可能性があります。
前提条件: bun
v2のhooksとtoolsはbunで実行されます。各ハーネスの実行ユーザーでbunがPATHに通っている必要があります。READMEにも以下の記載があります。
which bunworks in your terminal, but the harness can't find bun — add~/.bun/binto your non-interactive shell's PATH
Kiro CLI へのインストール
Kiro CLI ≥ 2.6が必要です(README「Pick your harness」テーブル)。
プロジェクトディレクトリに dist/kiro/ の内容をコピーします。
cp -r ../aidlc-workflows/dist/kiro/.kiro .
コピー後のディレクトリ構造です。
.kiro/
├── agents/
├── aidlc-common/
├── hooks/
├── knowledge/
├── scopes/
├── sensors/
├── settings/
├── skills/
├── steering/
└── tools/
settings/cli.json ではaidlcエージェントのデフォルト起動と、Claude Opus 4.8使用時のeffort xhigh が設定されます。
{
"chat.defaultAgent": "aidlc",
"chat.modelDefaults": {
"claude-opus-4.8": {
"output_config": {
"effort": "xhigh"
}
}
}
}
この設定はモデルを固定するものではなく、実際のモデル選択はKiro側のプラン・設定に依存します。READMEでは以下のように説明されています。
AI-DLC on Kiro works best with Claude Opus 4.8, which requires a paid Kiro plan. On weaker models the conductor may skip optional stage steps (reviewer pass, learnings ritual) or rush approval gates.
Claude Code へのインストール
Claude CodeはAWS Bedrock経由で利用しています。
cp -r ../aidlc-workflows/dist/claude/.claude .
コピー後のディレクトリ構造です。
.claude/
├── CLAUDE.md
├── agents/
├── aidlc-common/
├── hooks/
├── knowledge/
├── rules/
├── scopes/
├── sensors/
├── settings.json
├── settings.local.json.example
├── skills/
└── tools/
settings.json にはモデル設定と環境変数が含まれています(抜粋)。
{
"env": {
"CLAUDE_CODE_USE_BEDROCK": "1",
"AWS_REGION": "us-east-1",
"ANTHROPIC_DEFAULT_OPUS_MODEL": "global.anthropic.claude-opus-4-8"
},
"model": "opus[1m]",
"effortLevel": "xhigh"
}
配布物の settings.json では、Bedrock利用向けの環境変数が設定されています。プロジェクト設定上は、Claude Opus 4.8(コンテキスト1M)を使う構成になっています。Anthropic API直接利用の場合は settings.local.json.example を参考に env を調整してください。
Codex CLI へのインストール
Codex CLIはgitリポジトリが前提のため、未初期化の場合は先に git init を済ませてからコピーします。
dist/codex/ からは3点をコピーします。
cp -r ../aidlc-workflows/dist/codex/.codex .
cp -r ../aidlc-workflows/dist/codex/.agents .
cp ../aidlc-workflows/dist/codex/AGENTS.md .
コピー後の構造です。
.codex/
├── agents/
├── aidlc-common/
├── aidlc-rules/
├── config.toml
├── hooks/
├── hooks.json
├── knowledge/
├── rules/
├── scopes/
├── sensors/
├── tools/
└── trust-seed.toml
.agents/
└── skills/
config.toml には、モデルとプロバイダに関する設定項目が含まれています。
model = "openai.gpt-5.5"
model_provider = "amazon-bedrock"
model_context_window = 1000000
model_reasoning_effort = "high"
ただし model_provider と model_providers はプロジェクトレベルのconfigでは無視される旨の警告が出ます。
⚠ Ignored unsupported project-local config keys in .codex/config.toml:
model_provider, model_providers.
If you want these settings to apply, manually set them in your user-level config.toml.
ユーザーレベルの ~/.codex/config.toml 側でBedrockプロバイダの設定を行う必要があります。
doctor確認(3ハーネス比較)
Kiro CLI / Claude Codeでは /aidlc --doctor、Codex CLIでは $aidlc --doctor を実行しました。以下はKiro CLIの出力です(init済みの状態。init前は aidlc-docs/ 未作成がfailedとして表示されます)。
AI-DLC Health Check
─────────────────────────────────────
✓ bun installed (required for CLI tools and hooks)
✓ aidlc-audit-logger.ts present
✓ aidlc-sync-statusline.ts present
✓ aidlc-validate-state.ts present
✓ aidlc-log-subagent.ts present
✓ aidlc-session-start.ts present
✓ aidlc-session-end.ts present
✓ aidlc-statusline.ts present
✓ aidlc-kiro-adapter.ts present
✓ agents/aidlc.json present (hook + permission wiring)
✓ settings/cli.json present (workspace default-agent activation)
✓ AWS_AIDLC_DEFAULT_SCOPE (unset — no project default)
✓ aidlc-docs/ directory exists
✓ Hooks last fired: (timestamps omitted)
✓ State Version: 7
✓ Orphan worktrees: 0 observed
✓ Stale branches: 0 observed (not a git repo)
✓ Orphan state files: 0 observed
✓ Orphan audit: 0 observed
✓ Practices staleness: never affirmed (informational)
✓ MERGE_DISPATCH: 0 orphan INVOKED (0 bracketed)
✓ Cycle detection: 0 cycles
✓ Orphan stage files: 32 graph entries all have files
✓ Scope validation: 9 scopes valid (29 advisories)
✓ Schema validation: 32/32 stages validated
✓ Graph references: 122 artifacts + edges resolved
✓ Keyword overlap: no conflicts
✓ Rule drift: no team/project rule overlaps org policy
✓ Paired sensor coverage: no sensor-bound rules (0 feedforward-only)
─────────────────────────────────────
29 passed, 0 failed
3ハーネスとも共通チェック(bun、ステージ検証、グラフ整合性など)はすべてpassedでした。ハーネスごとの差分は以下の通りです。
| 項目 | Kiro CLI (29 passed) | Claude Code (30 passed) | Codex CLI (32 passed) |
|---|---|---|---|
| アダプタhook | aidlc-kiro-adapter.ts |
—※ | aidlc-codex-adapter.ts |
| 設定ファイル確認 | agents/aidlc.json, settings/cli.json |
settings.json |
config.toml, hooks.json, rules/default.rules |
| 追加で表示された確認項目 | — | hook/tool存在確認 ×3 | CLIバージョン ≥ 0.139.0, hook trust |
※ Claude Codeのアダプタはdoctorログに独立項目として表示されません。
ワークスペース初期化(3ハーネス共通)
各ハーネスでinitを実行しました。3ハーネスとも同一のscaffold出力が得られました。
Workspace scaffolded:
aidlc-docs/knowledge/ (team knowledge — 11 agent dirs + aidlc-shared)
aidlc-docs/initialization/ (3 stage artifact dirs)
aidlc-docs/ideation/ (7 stage artifact dirs)
aidlc-docs/inception/ (7 stage artifact dirs)
aidlc-docs/construction/ (2 stage artifact dirs)
aidlc-docs/operation/ (7 stage artifact dirs)
aidlc-docs/verification/
State initialized: poc scope, 7 stages, Minimal depth
Project type: Greenfield
First post-init stage: intent-capture (IDEATION)
AWS_AIDLC_DEFAULT_SCOPE 未設定時のデフォルトスコープは poc です。init完了後、次ステージとしてintent-capture(IDEATION)が示され、clarifying questionsの生成と対話モード選択で停止しました。
実行されるutilityは共通(aidlc-utility.ts init)です。
注意事項
bun の PATH 設定
今回の検証で最初に遭遇した問題です。bunが未インストール、またはインストール済みでも非インタラクティブシェルのPATHから見つからない場合、hook実行時のエラーとなります。今回の検証では、クリーンインストール直後の環境で以下のエラーが出ました。
SessionStart:startup hook error
Failed with non-blocking status code: /bin/sh: 行 1: bun: command not found
対処法:
- bunが未インストールの場合:
curl -fsSL https://bun.sh/install | bashで導入 - インストール済みでPATHが通らない場合:
~/.bash_profileや~/.zshenvで~/.bun/binを追加 - Claude Codeの場合は
settings.jsonのenvでも指定可能
まとめ
AI-DLC Workflows v2を3ハーネス(Kiro CLI・Claude Code・Codex CLI)にインストールし、doctorとinitまで確認しました。導入は dist/ 配下のコピーが中心で、bunのPATHやCodex CLIのユーザーレベル設定といった前提を満たせば動作します。
「One core, many harnesses」設計により、ハーネスが異なっても同一のワークフロー基盤が共有されます。配布物の設定では、Kiro CLIはClaude Opus 4.8使用時のeffort設定、Claude CodeはClaude Opus 4.8のモデル指定が含まれています。Codex CLIは model = "openai.gpt-5.5" が指定されていますが、プロバイダ設定はユーザーレベルconfigが必要です。ステージ・エージェント・センサーの多機能化もあるため、評価時はコストに留意してください。
参考リンク
- AI-DLC Workflows 2.0 Specification (whitepaper)
- AI-DLC Method Definition Paper(AWS Blogからリンクされている設計思想文書。10原則・3フェーズ構造を定義)









