SMMV-Collabは人間と生成AIの高度な協働を実現する包括的な設計フレームワークです。 モダンなエンタープライズ開発とAIとの協働を強化するハイブリッドアプローチを採用し、設計/実装/テスト/レビュー/可視化/自動化を一貫して支援。 AIと人間の両方のナレッジを最大限に活用し、継続的改善にフォーカスします。
- 単一責任の原則（SRP）: 各モジュールとクラスに単一の責任を割り当て
- 開放/閉鎖の原則（OCP）: 既存コードを修正せずに機能拡張を可能にする設計
- リスコフの置換原則（LSP）: 継承・依存関係における上位互換性の保証
- インターフェース分離の原則（ISP）: 大きなインターフェースを避け、コンテキスト単位に分割
- 依存性逆転の原則（DIP）: すべての依存関係は「抽象」に対して行う
- 明確なレイヤードアーキテクチャの採用
- Entity、Service、Repository、DTO、UseCaseの厳密な区分
- 各レイヤー内を「意味単位」で明確に区分
- 再利用性の高いモジュール設計の促進
- OCP・LSPとの連携による交換/差し替え可能性の向上
- ユースケースやドメインサービスを「独立したモジュール」として設計
- クリーンアーキテクチャの原則に基づく設計
- レイヤードアーキテクチャ（インフラ層が最下層）
- MVC（Controller/View/Modelの分離）パターンの採用
- Entity、Value Object、Domain Service、Repository、Domain Eventの活用
- 限定コンテキストとドメイン層へのロジック集中
- ビジネスルールの一貫性と堅牢性の確保
- サービスごとの独立展開とAPIゲートウェイによる統合
- イベント駆動設計によるマイクロサービス間連携
- 境界コンテキストに基づくサービス分割
- DTO、DAO、Adapter、Strategy、Decorator、Logger、Exceptionの標準化
- 明示的な契約による層間通信
- AIが理解しやすい構造化・命名規約の採用
- AI専用サービス層（AIHelper、AIStrategy）の導入
- AIフィードバックループの組み込み
- AIプロンプト最適化対応のテンプレート/メタデータ設計
- AIと人間の双方が同じ構造原則に従うことでレビュー効率向上
- コードおよびプロンプトテンプレートの整備
- 言語別テンプレート（Python、Java、TypeScript）の提供
- 各レイヤーとコンポーネントタイプに対する標準的なテンプレート定義
- メタデータ検証スクリプト
validate_metadata.pyの実行 - 成功スクリプトの自動保管とバージョン管理
- 自動ドキュメント生成とアーティファクト作成
- AIによるテストコード自動生成
- レイヤー別テスト戦略の実施
- YAML/JSONメタデータに基づくGraphviz構造図生成
- 開発/レビュー時のアーキテクチャ理解支援
- システム全体の依存関係の可視化
- CI完了時に成功スクリプトを自動アーカイブ（成功日時や用途メタデータ付与）
- 類似コード検出時にAIが過去スクリプトとのマージ・再利用を提案
- コードスニペットライブラリの構築と維持
- スクリプト肥大化時にAIが自動で機能単位に分離（Service/Utilsなど）
- import依存関係の自動補正
- コードの複雑性と保守性の最適化
- ログ・エラー・ドキュメントにメタデータ（ファイル名/関数名/行数）を付与
- YAML/JSONによるメタ情報の構造化
- トレーサビリティとAI/CI/CD親和性の向上
- 各レイヤー別の命名規約と責任範囲の明確化
- OpenAPI/Swaggerの自動生成
- モニタリング（Sentry/Datadog）連携
- IaC（Terraform/Pulumi）テンプレート統合
- AIによる「成功スクリプト・ナレッジDB」構築
- 開発者向けトレーニング資料とナレッジベースの整備
src/
├── presentation/ # プレゼンテーション層
│ ├── controllers/ # コントローラー
│ ├── views/ # ビュー
│ ├── components/ # UI コンポーネント
│ └── validators/ # 入力バリデーター
│
├── application/ # アプリケーション層
│ ├── services/ # アプリケーションサービス
│ ├── usecases/ # ユースケース
│ ├── dtos/ # データ転送オブジェクト
│ └── interfaces/ # アプリケーション層のインターフェース
│
├── domain/ # ドメイン層
│ ├── entities/ # エンティティ
│ ├── value-objects/ # 値オブジェクト
│ ├── services/ # ドメインサービス
│ ├── repositories/ # リポジトリインターフェース
│ └── events/ # ドメインイベント
│
├── infrastructure/ # インフラストラクチャ層
│ ├── persistence/ # 永続化
│ │ ├── repositories/ # リポジトリ実装
│ │ └── orm/ # ORM マッピング
│ ├── external/ # 外部サービス
│ │ ├── api/ # 外部API連携
│ │ └── ai/ # AI API連携
│ ├── logging/ # ロギング
│ └── messaging/ # メッセージング
│
├── shared/ # 共有モジュール
│ ├── utils/ # ユーティリティ
│ ├── constants/ # 定数
│ └── exceptions/ # 例外クラス
│
└── tests/ # 自動テスト、検証スクリプト
[ View (UI/表示) ]
↓ 依存
[ ApplicationService (入力処理/制御) ]
↓ 依存 (抽象インターフェースに対して)
[ UseCase (業務フロー) ]
↓ 依存 (抽象インターフェースに対して)
[ Domain (ビジネスルール/エンティティ) ]
↑ 実装
[ Infrastructure (外部連携/永続化) ]
「Applicationレイヤーに、注文確認プロセスを処理する新しいUseCaseクラスをSOLID原則および明示的な契約に準拠して実装してください。
このUseCaseは OrderRepository と PaymentGateway に依存します。エラー処理とログ出力も含めてください。」
- 設計時にAI補完とメタデータ付きコードテンプレートで初期実装
- CI/CDで成功スクリプト自動保管と類似コード時にAIが過去スクリプト提案
- スクリプト肥大時はAIが自動的に分割モジュール化を支援
- Graphvizによる可視化とドキュメントの自動生成
- チームでナレッジ共有と継続的改善サイクルを実現
- 構造化: すべての要素は明確な構造と位置づけを持つ
- モジュール化: 機能と責任は適切な粒度でモジュール化される
- AI協調: フレームワーク構造はAIが理解しやすく、意図に沿ったコード生成を促進
- 一貫性: すべての設計判断は一貫した原則に基づいて行われる
- 拡張性: システムは変更に対して柔軟かつ堅牢
- フィードバックループ: 開発プロセスにおける定期的なフィードバックと改善を実施
このフレームワークを活用することで、人間開発者と生成AIがより効率的に協働し、 高品質で拡張性の高いソフトウェアを継続的に構築・改善できます。