| name | generator-implementation |
| description | 構成の知識に基づき、DSLの仕様書からコードを生成・変更する仕組みを 実装する。AI前提の場合、スキルやプロンプトの設計がこれに該当する。 「ジェネレータを作りたい」「仕様からコードを自動生成したい」 「構成の知識を実装したい」といった要求があった場合に使用する。 構成の知識の定義とDSL実装が存在することが前提。 ジェネレーティブプログラミングのドメイン実装活動。
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ジェネレータによる構成の知識の実装
構成の知識をもとに、DSLの仕様書からコードを生成・変更する仕組みを実装するスキル。
従来のGPではテンプレートエンジンやコードジェネレータを構築するステップだが、
AI前提の場合はAIが構成の知識を参照してコード生成・変更を行うための仕組みを整える。
ジェネレーティブプログラミングのドメイン実装活動。
前提確認
docs/configuration/configuration-knowledge.md が存在するか確認する- DSL実装が完了しているか確認する
- 実装コンポーネントが存在するか確認する
- 存在しない場合、先に関連する活動を行うことを推奨するが、必要に応じてこの活動から始めてもよい
手順
ステップ1: 生成方式の決定
AIによるコード生成が前提の場合、以下から方式を選定する:
- 方式A: AIスキルとして実装 — Claude Codeのスキル（スラッシュコマンド）として、仕様書を読み取り構成の知識に従ってコードを生成・変更するスキルを作成する
- 方式B: プロンプトテンプレートとして実装 — 構成の知識をプロンプトのコンテキストとして構造化し、AIが参照できる形にする
- 方式C: コードジェネレータとして実装 — 従来通りテンプレートベースのコードジェネレータを実装する
ステップ2: 生成ルールの実装
構成の知識のマッピングルールを実行可能な形に変換する:
- 各マッピングルール（フィーチャー → コンポーネント）を生成ロジック/指示に変換する
- 組み合わせルールを条件分岐として実装する
- 生成されるコードが既存コンポーネントのインターフェースに適合することを保証する仕組みを入れる
ステップ3: 変更生成の実装
新規生成だけでなく、既存システムの構成変更にも対応する:
- 現在の構成と新しい仕様の差分を検出する仕組み
- 差分に基づいて必要な変更（ファイルの追加・変更・削除）を特定する仕組み
- 変更波及パス（constraints.md）に基づく影響範囲の確認
ステップ4: 検証と試行
- サンプル仕様書からコードを生成し、正しく動作することを確認する
- フィーチャーを変更して再生成し、変更が正しく反映されることを確認する
- 生成されたコードがアーキテクチャ設計に適合していることを確認する
ステップ5: 完了の案内
ジェネレータの実装が完了したら、以降は仕様書を書いてシステムを「発注」し、フィーチャーの変更を仕様書に反映してシステムを進化させるサイクルで開発を進めることを案内する。必要に応じていつでも以前の活動（ドメイン分析、ドメイン設計など）に戻って成果物を更新してよい。
