最初のステップ
ワークスペース、ノード、ドキュメントプロジェクト、修正案、スキルなど、Specifyを理解するために必要な概念をまとめます。
Specifyの機能は、いくつかの概念の上に成り立っています。このページでは、それぞれの概念が何であり、互いにどうつながっているかをまとめます。
全体の流れ
- ワークスペースにチームとドキュメントが集まります。
- ドキュメントプロジェクトが、ワークスペースのフォルダとGitHubのソースを結び付けます。
- エージェントがドキュメントスキルに従い、コードを根拠にドキュメントを生成します。
- ソースに変更が生じると、影響を受けるドキュメントに修正案が用意されます。
- チームはインボックスで進行状況と修正案を確認し、コーディングエージェントはMCPを通じて同じ文脈を読み取ります。
このすべての過程で、AIはワークスペースRAGによってチームのドキュメントとファイルを探して根拠とし、規制文書のように基準が必要な作業では規格ライブラリを条項単位で引用します。
ワークスペース
チームがドキュメント・会話・意思決定・コードの記録を共有する単位です。メンバーと役割、接続されたツール、料金プランはワークスペースに属します。データはワークスペース単位で分離されます。
ノード
ワークスペースの中心となるコンテンツの単位です。ドキュメント、フォルダ、エージェントのルールはすべてノードであり、ツリー構造で整理されます。ドキュメントプロジェクトは特定のフォルダノードに接続されます。
ドキュメントプロジェクト
GitHubリポジトリを分析して、アーキテクチャドキュメント、オンボーディングガイド、API仕様などの開発ドキュメントを作成・維持する単位です。ドキュメントプロジェクトは次の要素を持ちます。
- ソース — ドキュメントの根拠として使うGitHubリポジトリとブランチ
- ドキュメントスキル — どのドキュメントをどのような規律で書くかを定めた作成手順
- 自動化設定 — push時に実行するかどうか、既定の出力フォルダ、プロジェクトのスタイルガイド
プロジェクト一覧では、各プロジェクトが最新、作成中、確認が必要のいずれかの状態で表示されます。
スキル
エージェントが作業するときに従う手順と利用条件です。ドキュメントプロジェクトでは、ドキュメントスキルがドキュメントを生成するための作成規律を提供し、補助スキルがドキュメントスキルを補助する参考手順を提供します。補助スキルは最大5個まで選択できます。
スキルは更新方式によって2種類に分かれます。
| 方式 | コード変更時の動作 |
|---|---|
| 増分更新 | 選択したブランチにコードが反映されると、ドキュメントの修正案を自動で用意します。 |
| 全体再生成 | 自動更新には対応していません。必要なときに再生成します。 |
修正案
コード変更によってドキュメントを更新する必要があるときに、Specifyが用意する提案です。修正案には、変更の根拠と修正前後がまとめて含まれます。新しいプロジェクトは自動反映なしで始まり、反映方法はプロジェクト設定と適用ポリシーに従います。詳しくは修正案のレビューと反映を参照してください。
インボックス
バックグラウンドタスクの進行状況と結果が集まる場所です。ドキュメントの生成画面を閉じても、インボックスで完了、失敗、再試行のオプションを引き続き確認できます。エージェントがユーザーの回答を待っているときも、インボックスとスレッドから続きを進められます。
スレッド
エージェントとの会話の単位です。質問と回答、エージェントが実行した作業がスレッドに記録されます。ドキュメントの生成中にエージェントが質問してきたら、スレッドを開いて回答すると生成が再開されます。
ワークスペースRAG
RAG（検索拡張生成）は、AIが回答したりドキュメントを書いたりする前に、関連する資料をまず検索して根拠とする方式です。Specifyは、ワークスペースのドキュメント、アップロードしたファイル、連携したSlackの公開チャンネルのメッセージをインデックス化しておき、チャットやドキュメント作成で必要な部分を探して使います。検索はワークスペース単位で分離され、メンバーの権限を確認した後にのみ動作します。ワークスペースRAGを参照してください。
規格ライブラリ
IEC 62304、ISO 14971などの公式規格を条項単位で検索するナレッジソースです。エージェントはドキュメントのセクションごとに該当する条項を検索して照合し、条項番号と版（edition）を引用リンクとして残します。規格の検索は、ライセンスの確認に応じて段階的に提供されます。規格文書ライブラリを参照してください。
モデルと思考の強度
チャットとエージェントの作業は、ClaudeとGPT系のモデルのいずれかで実行されます。モデルごとに品質、速度、コストが異なり、思考の強度を上げると複雑な作業をより深く推論します。モデルの概要を参照してください。
MCP
Model Context Protocolは、AIエージェントを外部のツールやデータに接続するためのオープン標準です。SpecifyはMCPサーバーを提供しており、Claude Code・Codex・Cursorなどのエージェントが、ワークスペースの権限で許可された範囲内でチームのドキュメントを検索し、読み取れるようにします。MCPの概要を参照してください。