CursorでSpeckitを使ってみた - GitHub公式の仕様駆動開発ツール

CursorでSpeckitを使ってみた

GitHub が公開した Speckit（spec-kit） は、AIエージェントを活用した仕様駆動開発を支援するツールです。今回は Cursor エディタで実際に使ってみた感想と使い方をまとめます。

📌 Speckitとは？ GitHubが開発した仕様駆動開発ツールで、自然言語で仕様を書くとAIが設計書・実装計画・タスク分解・実装まで一貫してサポートしてくれます。

Speckitの特徴

仕様駆動開発（Spec-Driven Development）

従来の開発フローでは「コードを書きながら仕様を固める」ことが多いですが、Speckitは仕様を先に明確化し、そこからAIが自動的に設計・実装を進めるアプローチを取ります。

• 曖昧さの排除: 自然言語の仕様をAIが構造化
• 一貫性の確保: 仕様 → 設計 → 実装の流れが自動化
• ドキュメント自動生成: 設計書やタスクリストが自動で作成される

対応エディタ・エージェント

Speckitは複数のAIエディタ・エージェントに対応しています：

• Cursor ✅
• VS Code + Copilot
• Claude Code
• Windsurf

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インストールと初期設定

1. プロジェクトの初期化

プロジェクトフォルダを作成し、以下のコマンドでSpeckitを初期化します：

uvx --from git+https://github.com/github/spec-kit.git specify init .

エージェントと環境を選択すると、必要なファイルが自動生成されます。

2. 生成されるファイル構成

初期化後、以下のようなディレクトリ構造が作成されます：

project/
├── .cursor
│   └── commands
│       ├── speckit.analyze.md
│       ├── speckit.checklist.md
│       ├── speckit.clarify.md
│       ├── speckit.constitution.md
│       ├── speckit.implement.md
│       ├── speckit.plan.md
│       ├── speckit.specify.md
│       └── speckit.tasks.md
└── .specify
    ├── memory
    │   └── constitution.md
    ├── scripts
    │   └── bash
    │       ├── check-prerequisites.sh
    │       ├── common.sh
    │       ├── create-new-feature.sh
    │       ├── setup-plan.sh
    │       └── update-agent-context.sh
    └── templates
        ├── agent-file-template.md
        ├── checklist-template.md
        ├── plan-template.md
        ├── spec-template.md
        └── tasks-template.md

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開発ワークフロー

Speckitは以下の5つのステップで開発を進めます：

Step 1: 仕様定義（/specify）

/specify コマンドで、作りたい機能を自然言語で説明します。

例：カカオトークニュース配信ボット

目的：
- 毎朝8時にユーザーに日本語ニュースを配信
- 重要部分のみ短くまとめて送信
- ユーザーが興味のあるカテゴリを事前に選択可能
- 勉強目的で、重要単語には翻訳・解説を付与

技術要件：
- ニュースの要約、重要単語抽出は Gemini AI を利用
- カテゴリごとのパーソナライズ配信
- スマートフォンで受信可能
- 毎日自動で配信

コマンドを実行すると、仕様書（spec.md）が自動生成されます。

Step 2: 実装計画（/plan）

/plan コマンドで、仕様に基づいた技術的な実装計画を生成します。

生成される設計ドキュメント：

ファイル名	内容	用途
plan.md	技術的な実装計画の詳細	開発チーム向けの設計指針
data-model.md	データベース設計とAPI仕様	データ構造の標準化
quickstart.md	開発環境構築手順	新しいメンバーのオンボーディング
research.md	技術選定の根拠と比較検討結果	意思決定の透明性確保

推奨される技術スタック例：

• Node.jsサーバー: Express または NestJS
• データベース: MySQL
• ORM: Prisma
• AI: Gemini AI（ニュース要約および重要単語抽出）
• カカオトークボット: KakaoTalk Chatbot API
• スケジューリング: node-cron

Step 3: タスク分解（/tasks）

/tasks コマンドで、実装計画を具体的なタスクに分解します。

• 各タスクは実装可能な単位に分割
• 優先順位と依存関係が明確化
• チェックリスト形式で進捗管理可能

Step 4: 実装（/implement）

/implement コマンドで、タスクに基づいてAIがコードを生成します。

• 仕様と設計に沿ったコード生成
• テストコードも同時に生成可能
• コードレビューポイントも提示

Step 5: 分析・改善（/analyze, /checklist）

• /analyze: 既存コードの分析と改善提案
• /checklist: 品質チェックリストの生成

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使ってみた感想

良かった点

ポイント	詳細
ドキュメント自動生成	仕様書、設計書、タスクリストが自動で作られるので、ドキュメント作成の手間が大幅に削減
一貫性のある開発	仕様→設計→実装の流れが明確で、途中でブレにくい
学習コストが低い	自然言語で仕様を書くだけなので、非エンジニアでも参加しやすい
複数エディタ対応	Cursor以外にもVS Code、Claude Codeなど幅広く対応

改善してほしい点

ポイント	詳細
日本語対応	現時点では英語がメインで、日本語での仕様記述は精度が落ちる場合がある
大規模プロジェクト	小〜中規模のプロジェクトには最適だが、大規模になると管理が複雑になりそう
カスタマイズ性	テンプレートのカスタマイズがやや難しい

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まとめ

Speckitは「仕様を書けば、あとはAIが全部やってくれる」という未来の開発スタイルを体験できるツールです。

特に以下のような場面で威力を発揮します：

• 個人開発・サイドプロジェクト: 一人で設計からテストまで効率的に進められる
• プロトタイプ作成: アイデアを素早く形にできる
• チーム開発のキックオフ: 仕様と設計を共有しやすい

AIエディタを使っている方は、ぜひ一度試してみてください！

🔗 関連リンク

• GitHub spec-kit リポジトリ: 公式リポジトリ
• Cursor: AI搭載コードエディタ
• GitHub Copilot: GitHub公式AIアシスタント

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