ACDCはClaude Codeの上に乗るコンフィギュレーションレイヤーです。エンジニアリングライフサイクル全体向けにパッケージ化されたエージェント・フック・ルール・ロールパイプラインで構成されます。AWS KiroやCursorはインストールしてライセンスを取得するスタンドアロンIDEです。選択肢は「ClaudeかClaude以外か」ではありません。両方が同じモデルを使えます。「個人開発者向けに最適化されたターンキーIDE」と「チームの実際の出荷方法に合わせてシェイプするオープン手法」のどちらを選ぶかです。BA・QA・DevSecOps・PMがループに入る組織には後者が適合します。

はい。ACDCはSDLC全体のロールパイプラインを提供します。BA（ブリーフ・ストーリー・レビュー・テストプラン・ハンドオフ）、QA（テストプラン・バグレポート・リグレッション・パフォーマンステスト）、DevSecOps（脅威モデル・パイプライン・デプロイ・ロールバック・インシデント）、PM（バックロググルーミング・スプリント計画・スタンドアップ・レトロ）、プリセールス（ディスカバリー・モックアップブリーフ・クライアントQA・見積）、ソリューションアーキテクト。ほとんどのAIコーディングツールは開発者専用です。ACDCはエンジニアリングチームが開発者以上の存在であるという前提で設計されています。

ACDCは設計上ポータブルです。ハーネスはMarkdownルール・エージェント定義・フックスクリプト・OpenSpec仕様としてgitリポジトリ内のプレーンファイルで提供されます。専用IDE・必須クラウドアカウント・ライセンスランタイムはありません。仕様はバージョン管理でクライアントに帰属します。ACDCレイヤーはClaude Codeの上に価値を追加します。フォーク・変更・別モデルへの移行が必要になっても、仕様と規格はお客様のものです。

アジャイルセレモニーは引き続き適用されます。違いは、AIが曖昧なユーザーストーリーではなく、正確で監査可能な入力（GIVEN/WHEN/THEN基準を持つ構造化仕様）を受け取ることです。チームは実装前に仕様を協働で作成することで、誤解による手戻りを削減します。

仕様を書く最初の段階はコードに飛びつくより時間がかかります。しかし正味の効果はデリバリーの高速化です。AI生成コードが最初から意図に合致するためです。小さなバグ修正では完全な仕様プロセスをスキップします - このオーバーヘッドは機能開発とグリーンフィールドプロジェクトでのみ見合います。

OpenSpecはAIコーディングアシスタント向けのオープンソースSDD フレームワーク（MITライセンス、GitHubスター33,000+）です。ツール非依存（Claude Code・Cursor・Copilotほか20+で動作）、ブラウンフィールド優先、反復的な設計です。propose-apply-archiveワークフローはクライアント案件の構造化方法と整合しています。

すべての重要なトランジションに承認ゲートがあります。開発者とステークホルダーがプロポーザルを共同作成します。AIが仕様ドラフトを生成します。チームがレビューします。AIが承認済み仕様から実装します。人間が検証します。サインオフなしには何もリリースされません。人間の修正は仕様履歴に蓄積され、AIが時間とともに改善します。

はい。既存のGitワークフロー・CI/CD・プロジェクト管理の上にレイヤーとして追加できます。仕様はコードと並行して保存されます。ほとんどのチームは段階的に採用します。1つの機能から始め、結果を計測し、拡大します。

ハーネスエンジニアリングは、エンジニアリングチームの主な仕事がコードを直接書くことではなく、AIエージェントが信頼性の高い作業をできるようにするシステムを構築することになりつつある業界標準です。ハーネスはフィードフォワードガイド（行動前にAIを誘導する仕様）とフィードバックセンサー（AI行動後に検証するテストとレビュー）で構成されます。ACDCはハーネスエンジニアリングの実装です。仕様がガイド、テストがセンサー、ヒューマン・イン・ザ・ループが承認ゲートを提供します。

AIアシストは既存プロセスにAIを後付けすることです。エンジニアがCopilotを開き、PMがChatGPTで仕様を書き、QAがAIテスト生成を試みます。ワークフローは変わりません。効率は10-20%向上します。AIファーストはAIが主要な構築者であるという前提でプロセス・アーキテクチャ・品質ゲートを再設計することです。ACDCはAIファーストです。構造化仕様がAIエージェントの構築元となる実行可能なアーティファクトになり、すべてのトランジションで自動品質ハーネスが機能します。