論文の概要: A Lean and Spec-Driven AI-Assisted Software Development Lifecycle for Applied AI Education: The AI-SDLC Approach
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2609.24348v1
- Date: Mon, 21 Sep 2026 09:42:26 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-09-23 18:04:03.979711
- Title: A Lean and Spec-Driven AI-Assisted Software Development Lifecycle for Applied AI Education: The AI-SDLC Approach
- Title（参考訳）: AI教育のためのリーンで仕様駆動型AI支援ソフトウェア開発ライフサイクル:AI-SDLCアプローチ
- Abstract要約: この作業は、管理されたエージェントソフトウェアエンジニアリングのための仕様駆動ライフサイクルの開発と評価である。
このアプローチは、AI支援ソフトウェア開発のFHNWコースの文脈で開発された。
この作業の貢献はプロセス指向のフレームワークで、明示的でレビュー可能な、テスト指向のソフトウェア開発ライフサイクル内で、AIコーディングエージェントが境界付き自律で動作できるようにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: AI coding agents increasingly support software development beyond code completion, including planning, implementation, testing, and repository-level task execution. Their practical use, however, often remains only weakly connected to established software engineering practices. The aim of this work is to develop and evaluate a lightweight, spec-driven lifecycle for governed agentic software engineering. The lifecycle combines established software engineering practices with repository-local guidance through specifications, AGENTS.md, and phase-specific agent skill files. The approach was developed in the context of the FHNW course AI-assisted Software Development and applied by students to business-oriented software use cases. Its educational and practical applicability is explored through a student survey combining closed rating items with open-ended questions. The contribution of this work is a process-oriented framework that enables AI coding agents to operate with bounded autonomy within an explicit, reviewable, and test-oriented software development lifecycle.
- Abstract（参考訳）: AIコーディングエージェントは、計画、実装、テスト、リポジトリレベルのタスク実行を含む、コード補完以上のソフトウェア開発をますますサポートします。
しかし、彼らの実践的利用はしばしば、確立されたソフトウェア工学の実践と弱い関係しか残っていない。
この研究の目的は、管理されたエージェント・ソフトウェア・エンジニアリングのための軽量で仕様駆動型ライフサイクルの開発と評価である。
このライフサイクルは、確立したソフトウェアエンジニアリングプラクティスと、仕様、AgentS.md、フェーズ固有のエージェントスキルファイルによるリポジトリローカルガイダンスを組み合わせる。
このアプローチは、AI支援ソフトウェア開発のFHNWコースの文脈で開発され、ビジネス指向のソフトウェアユースケースに学生が適用した。
その教育的・実践的な適用性は、学生調査を通じて、クローズドな評価項目とオープンエンドな質問を組み合わせることで調査される。
この作業の貢献はプロセス指向のフレームワークで、明示的でレビュー可能な、テスト指向のソフトウェア開発ライフサイクル内で、AIコーディングエージェントが境界付き自律で動作できるようにする。
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