本プロジェクトは、人間とAIが「設計意図（Intent）」を核に協調し、高品質なソフトウェアを形にするための思考フレームワークです。この手法を Core-Intent Prompting (CIP) と呼びます。
「あなたは議論したい内容を正確に言語化できていますか？そして、それを正確に伝えることができていますか？」
多くのエンジニアであれば「当たり前にやっている」と答えるでしょう。ただし、そのほとんどは会議中の対話や隣席との会話など、コンテキスト（文脈）を共有しやすい環境で行われているのではないでしょうか？そして、私たち日本語話者は「空気を読む」ことが体に染み付いているため、ついつい曖昧な表現や抽象的な言葉を使いがちになっていませんか？
これまでのAI開発においては、人間側が設計意図や議論の論点を曖昧にしたまま指示を出しがちでした。この状態でAIに指示を丸投げしても、AIが迷走してハルシネーションを起こすだけで、根本的な解決や期待する成果は得られません。 そこで本プロジェクトでは、プロジェクトの『憲法（マニフェスト）』を共有してAIを「対等なアーキテクト」として並走させることを重視しています。その場しのぎの「ゴミプロンプト」を投げて雰囲気で開発する「Vibe-Coding」を廃止し、自律的な対話と合意形成を通じて、AIと人間が共同で仕様書を作成して設計意図を深く同期させながら高品質なソフトウェアを自律構築することを目指しています。
- 限界の模索: 有料サブスクリプションに頼らず、無料のAI利用枠のみでどこまで実用的な成果を引き出せるかの探究。
- ナレッジの民主化: 資金やAI知識の有無にかかわらず、誰もが協力して成果を出せる「共創の手法」を開拓・公開すること。
- 持続可能なプロセス: 一時的なコード生成ではなく、設計意図を資産として残し、継続的にメンテナンス可能なソフトウェア制作を目指す。
Caution
本プロジェクトは個人の探究プロセスをMarkdownで体系化したものであり、特定のソフトウェアの動作を保証するものではありません。全くの個人趣味の範囲で作成している環境のため、あらかじめご了承ください。
単なるコード補完や生成ではなく、AIを「熟練のアーキテクト」としてパートナーにします。
プロジェクトの憲法となる ARCHITECTURE_MANIFEST.md を共同で設計・運用し、「なぜその設計にしたのか」という意図を共有し続けることで、長期的な保守性と一貫性を保持することを目指しています。
本フレームワークは、AI開発における以下の課題を解決するために誕生しました。
LLMを用いた開発では、セッションが長くなるにつれてAIが初期の設計思想を忘れ、局所最適化された（しかし全体整合性を欠く）コードを生成し始める「Context Drift」が避けられません。常に「原点」となるコンテキストを注入し続ける仕組みが必要でした。
既存の静的解析ツールを用いれば、ソースコードからUML（クラス図等）を生成することは可能です。しかし、そこから読み取れるのは「結果としての構造（Skeleton）」だけであり、「なぜその構造を選んだのか（Soul/Intent）」 までは復元できません。 コードそのものではなく、コードになる前の「純粋な意図」を保存する場所が必要であるという結論に至りました。
現在、本フレームワークの基盤となる手法と、それを支援するインフラストラクチャが確立されています。
(注意:一部の機能については実験的な実装でありその機能を保証するものではありません)
- 構造化フォーマットの確立
DESIGN_PHILOSOPHY.mdやARCHITECTURE_MANIFEST.mdを、AIが解釈しやすい「Core Prompt」として構造化して記述するフォーマットを定義しました。 - 意図駆動型ワークフロー (Intent-Driven Workflow)
コードを書く前に必ずこれらのマニフェストを更新・参照します。さらに、実装時にはAIがコードだけでなく、その背景にある意図を
// @intent:responsibility ...といった 機械可読なタグ形式のインテント・コメント として自律的に提案します。 - AIアーキテクトとしての品質保証 (AI Architect Quality Assurance) AIは単に動くコードを書くだけでなく、エラー時には安易な修正を行わず、 必ず「設計意図（マニフェスト）」に立ち返って根本原因を解決するプロトコル を遵守します。
- 厳格な開発プロトコル (Strict Development Protocol) アーキテクチャの変更を伴う実装において、AIはコードを書く前に必ずマニフェスト修正案を人間に提示し、警告・承認を得ることを義務付けています。
- OSS汚染防止とライセンス戦略 (OSS Pollution Prevention & License Strategy) AIによる意図しない既存OSSコードの混入（ライセンス汚染）を防ぐため、用途に応じた3つのライセンス戦略モード（Pure-Intent, Hybrid-Bridge, Agility-First）を定義しています。
- 視覚的中間言語による論理抽象化 (CIP-Scrivener)
コードの「手癖」やOSSへの過度な類似を排除するため、特定のプログラミング言語に依存せず論理と意図のみをMermaidを用いた視覚的フローとアノテーションで記述する中間仕様言語
CIP-Scrivenerを定義し、クリーンルーム開発（Pure-Intent Mode）を支援します。 - フラクタル・アーキテクチャ (Fractal Placement) 大規模プロジェクトに対応するため、マニフェストをディレクトリ単位で再帰的に配置する手法を採用しています。ただし、単一の生成AIアカウントでフラクタル配置を行うとトークンの消費が増大するため利用には注意が必要です。
- AI間自律通信基盤 (CIP-Bridge)
Antigravity CLIを拡張し、複数のAIエージェントが階層構造を持って自律的に協調作業を行うための通信インフラ (CIP-Bridge) を実装しました。これにより、上位ノード（Leader）が下位ノード（Worker）に指示を出し、設計思想を一貫させたまま実装を進めることを目指しています。2026/5/23時点ではノード間の連続した協調動作および安定したネゴシエーションループの実装・検証が完了しています。 - AI 協調用 MCP 拡張 (CIP-Core-Intel-Prompting)
Antigravity CLI などの MCP (Model Context Protocol) 対応クライアントに直接導入可能な拡張機能を実装しました。これにより、チャットインターフェースから
cip://docs/philosophyなどのリソースを介して、いつでも CIP の憲法を AI に参照させることが可能になります。
CIPフレームワークを適用し、実用的なソフトウェア開発において「AI駆動開発 Level 3（自律的ソフトウェアエンジニア）」に到達した事例を紹介します。
1. Relabs (3Dデータ解析・可視化ツール)
人間が自らコードを書くことなく、仕様書からMVCアーキテクチャの構築、3D空間ロジック、テスト、ドキュメント生成までを完遂したプロジェクトです。(詳細レポート)
-
Level 3 証明: AIが設計意図を「自己防衛」し、失敗から自律的にプロトコルを修正して「思考OS」をアップデート。
-
協調比率 (AI : Human):
工程 AI担当 人間担当 役割の核心 設計 80% 20% AIが起草、人間は監査・承認 実装 100% 0% AIが全コードを執筆（人間は0行） テスト 50% 50% AIは論理、人間は定性・GUI検証 文書 95% 5% AIが全ての技術文書を執筆
2. RetroCoreTracer (レトロPC用デバッグ支援ツール)
既存のレガシーコード（C++/Python）をAIが自律解析し、アーキテクチャの密結合解消と新機能実装を主導したプロジェクトです。(詳細レポート)
-
Level 3 証明: AIがロードマップを自己編成し、Z80/MC6800の複雑な命令セットやGUIリファクタリングを完遂。
-
協調比率 (AI : Human):
工程 AI担当 人間担当 役割の核心 計画 80% 20% AIが課題発見、人間は優先順位決定 実装 100% 0% AIが全コード・テストを完遂 修正 70% 30% AIが論理修正、人間はGUI現象報告 文書 100% 0% AIがマニフェストと同期を完遂
CIPは単なるドキュメントテンプレートではなく、開発プロトコルとして進化を続けます。
- Linter for Intent マニフェストの記述内容と、実際のコード（またはPR）との「意図の乖離」を検知する仕組みの検討。
- 自律的フィードバックループと承認の段階的委譲
- 動的なマニフェスト進化
本フレームワークは、特定のAIモデルやツールに強く依存しないことを目指しており、十分な推論能力とコンテキスト長を持つLLM（Claude 3.5 Sonnet, GPT-4o, Gemini 1.5 Pro等）であれば、当プロンプトを読み込ませることで利用可能です。ただし、CIPの思想をフルに利用するには Antigravity CLI (agy) と Mermaid が必要になります。また、 CIP-Bridge を用いて、AIが自律的にマニフェストを読み込み、役割を認識し、他のAIと連携する高度なワークフローが可能になります。
MCP (Model Context Protocol) 対応クライアントとして Antigravity CLI をお使いの場合、以下のコマンドで直接 CIP 環境を導入できます。
agy plugin install https://github.com/sirosiro/cip導入後、AI に対して「CIPアーキテクトモードを起動して」と指示するか、cip://docs/philosophy を参照するように伝えることで、CIP の思想に基づいた協調開発が開始されます。
Antigravity CLI (agy) 環境であれば、CIP-Bridge を使用して手動コピーの手間を省けます。
# プロジェクトルートで実行（パスを通す）
export PATH="$PWD/CIP-Bridge:$PATH"
# 担当ディレクトリに移動して起動
cd your_project_module
bridge.pyAIが自動的に DESIGN_PHILOSOPHY.md を読み込み、[READY] 状態で起動します。
Note
Antigravity CLI (agy) で起動した際、自動的にプロジェクトローカルの設定ファイル (.agents/hooks.json) が構成され、以降のツール実行の自動パスが安定して動作します。
起動後、標準入力（ターミナル）から以下のコマンドを入力することで、AIを制御できます。
@list: 稼働中の Worker (サブモジュール) を一覧表示し、AIに組織を認識させます。@cip [指示内容]: 自律交渉モードを起動。AI同士が合意形成を完了するまで自動で対話が進みます。CTRL+C: 自律モードの強制解除。人間に制御権が戻ります。
その他のチャットツールやIDEでは、以下の手順で利用します。
- プロンプトの準備: DESIGN_PHILOSOPHY.md の全内容をコピーします。
- AIの起動: 任意のAIチャットツールを起動します。
- ブートストラップ: 起動したチャットツールへの最初のプロンプトとして、コピーした内容を貼り付けて投入します。
- 協調作業の開始: AIが内容を理解し、次のアクションを提案してくるので、指示に従って対話が進めてください。
プロジェクト内のドキュメントは、AIが自律的に必要なコンテキストを読み込めるように（ローカルRAGの基盤として）目的別に整理されています。
-
DESIGN_PHILOSOPHY.md: 本フレームワークの根本思想（憲法）であり、AIパートナーへの初期ブートストラップ・プロンプトです。
-
CIP-Bridge Architecture: CIP-Bridge（通信基盤）の設計仕様書です。
-
CIP-Core-Intel-Prompting (MCP Extension): MCP 対応クライアント向けの拡張機能実装です。
docs/standards/: AIが厳格に従うべき標準仕様・ルール群です。- CIP-Scrivener Specification: クリーンルーム設計のための意図記述用・中間DSL仕様書。
docs/guides/: ユーザーおよびAIがCIPを実践的に運用するためのガイドラインです。docs/landscape/: CIPと他のAIツール（Cursor, Windsurf, Claude等）との関係性や使い分けを定義したエコシステム・マップです（CIP_ECOSYSTEM.md など）。docs/dev_notes/: Framework自体の内部開発用の設計書やリファクタリング計画です。docs/archive/: 既にDESIGN_PHILOSOPHY.mdに統合された過去の仕様（ライセンス戦略など）や議論ログです。AIのコンテキスト汚染を防ぐため、通常は参照されません。
- 利用者の責任: CIPは設計支援フレームワークであり、本ツールを利用して生成された成果物（コード、設計書等）のライセンス遵守状況および法的責任は、すべて利用者に帰属します。
- 解析の法的責任: 既存ソフトウェアの解析（考古学モード）およびそれに基づく再利用に関する法的責任は利用者が負うものとし、CIP作者はその利用結果について一切の責任を負いません。
- ライセンス・ロンダリングの禁止: CIPは、既存ソフトウェアのライセンス義務を回避する目的（ライセンス・ロンダリング）で使用することを固く禁じます。
本プロジェクトは、思想（ドキュメント）と実装（プログラム）で異なるライセンスを適用しています。
- ドキュメント類 (
.mdファイル): - CIP-Bridge (プログラム実装): MIT License
Copyright (c) 2026 Kouichi Shiroma This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.