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

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

AI-DLC Workflows v2が2026-06-18にプレビューリリースされました。TypeScriptによるネイティブ実装へ全面刷新され、決定論的エンジンや状態管理が加わっています。本記事ではKiro CLI・Claude Code・Codex CLIの3ハーネスへのインストールと動作確認を試みました。
2026.06.21

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。

https://aws.amazon.com/blogs/devops/open-sourcing-adaptive-workflows-for-ai-driven-development-life-cycle-ai-dlc/

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 bun works in your terminal, but the harness can't find bun — add ~/.bun/bin to 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_providermodel_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~/.zshenv~/.bun/bin を追加
  • Claude Codeの場合は settings.jsonenv 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


Claudeならクラスメソッドにお任せください

クラスメソッドは、Anthropic社とリセラー契約を締結しています。各種製品ガイドから、業種別の活用法、フェーズごとのお悩み解決などサービス支援ページにまとめております。まずはご覧いただき、お気軽にご相談ください。

サービス詳細を見る

この記事をシェアする

AWSのお困り事はクラスメソッドへ

関連記事