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Spec-Driven Presentation Maker

License: MIT-0

仕様駆動開発のアプローチでプレゼンテーション資料を作成するオープンソースツールキット。 「何を伝えるか」を先に設計し、「どう見せるか」を AI が構築します。

仕様駆動プレゼンテーションとは

従来の資料作成は「スライドを開いて、考えながら埋める」アプローチです。 構成が定まらないまま見た目の調整に時間を取られ、伝えたいメッセージがぼやけがちです。

仕様駆動プレゼンテーションは、ソフトウェア開発の仕様駆動開発（Spec-Driven Development）を資料作成に応用します。

従来の資料作成 仕様駆動プレゼンテーション
起点 白紙のスライド ソース資料・要件
設計 作りながら考える 先に論理構造を設計書として定義
構築 手作業でレイアウト AI がテンプレートに準拠して自動構築
品質 属人的 設計書に基づくレビュー可能なプロセス

ワークフロー

workflow

クイックスタート

🚀 まずは試してみたい？ CloudShell から数分でフルスタックデプロイできます。ローカルに CDK や Docker は不要です。 CloudShell デプロイ手順を参照してください。

Layer 1: Kiro CLI スキル

skill/ を Kiro CLI のスキルディレクトリにコピーするだけで使えます。

エンジンを Python パッケージとしてインストールすることもできます:

# 最新版
pip install git+https://github.com/aws-samples/sample-spec-driven-presentation-maker.git#subdirectory=skill

# バージョン指定
pip install git+https://github.com/aws-samples/sample-spec-driven-presentation-maker.git@v0.1.0#subdirectory=skill

インストール済みバージョンの確認:

import sdpm
print(sdpm.__version__)

Layer 2: ローカル MCP サーバー

cd mcp-local && uv sync

MCP クライアントの設定に追加:

{
  "mcpServers": {
    "spec-driven-presentation-maker": {
      "command": "uv",
      "args": ["run", "--directory", "/path/to/mcp-local", "python", "server.py"]
    }
  }
}

Layer 3〜4: AWS デプロイ

cd infra
cp config.example.yaml config.yaml   # スタックの有効/無効を設定
npm install && npx cdk deploy --all

各レイヤーの詳細なセットアップ手順ははじめにを参照してください。

アーキテクチャ

4 層アーキテクチャで構成されています。各レイヤーは前のレイヤーの薄いラッパーです。必要なレイヤーだけ選んで使えます。

ユースケース レイヤー AWS
Kiro CLI で個人利用 Layer 1: skill/ 不要
ローカル MCP（Claude Desktop, VS Code, Kiro） Layer 2: skill/ + mcp-local/ 不要
チームデプロイ Layer 3: + mcp-server/ + infra/ 必要
フルスタック Layer 4: + agent/ + api/ + web-ui/ 必要

詳細はアーキテクチャを参照してください。

セキュリティアーキテクチャ

  • 認証: Cognito User Pool による JWT トークン認証（Layer 4）
  • 認可: API・ストレージ層でのリソースレベル RBAC
  • 暗号化: S3 サーバーサイド暗号化（SSE-S3）、DynamoDB 保存時暗号化
  • ネットワーク: CloudFront + OAI による静的アセット配信、API Gateway + Cognito 認可
  • WAF: AWS WAF による IP アドレス制限（IPv4/IPv6）を CloudFront・API Gateway にオプション適用

ドキュメント

ドキュメント 説明
アーキテクチャ 4 層構成、データフロー、認証モデル、MCP ツール一覧
はじめに Layer 1〜4 のセットアップとデプロイ手順
CloudShell デプロイ CloudShell からワンコマンドデプロイ（CDK/Docker 不要）
エージェント接続 Amazon Bedrock AgentCore Gateway と MCP クライアントの接続方法
Teams・Slack 連携 チャットプラットフォーム連携
テンプレート・アセット カスタムテンプレートとアセットの追加

ディレクトリ構成

spec-driven-presentation-maker/
├── skill/            Layer 1 — エンジン、リファレンス、テンプレート
├── mcp-local/        Layer 2 — ローカル stdio MCP サーバー
├── mcp-server/       Layer 3 — Streamable HTTP MCP サーバー（LibreOffice 内蔵）
├── infra/            Layer 3-4 — CDK スタック
├── agent/            Layer 4 — Strands Agent
├── api/              Layer 4 — 統合 REST API Lambda
├── web-ui/           Layer 4 — React Web UI
├── shared/           共有モジュール（認可・スキーマ）
├── scripts/          デプロイ・運用ヘルパー
├── tests/            ユニットテスト
└── docs/             ドキュメント

テスト

make all    # リント + ユニットテスト
make test   # ユニットテストのみ
make lint   # ruff リントのみ

Contributing

コントリビューションを歓迎します。詳細は CONTRIBUTING.md を参照してください。

Code of Conduct

This project has adopted the Amazon Open Source Code of Conduct.

Security

これはデモおよび教育目的のサンプルコードであり、本番環境での使用を想定していません。 デプロイ前に、組織のセキュリティ・規制・コンプライアンス要件を満たすよう、 セキュリティチームおよび法務チームと確認してください。

データ保護

  • すべてのS3バケットはサーバーサイド暗号化（SSE-S3）を使用
  • DynamoDBテーブルはAWSマネージド暗号化を使用
  • 転送中のすべてのデータはTLSで暗号化
  • すべてのS3バケットでBlock Public Accessが有効

実装済みセキュリティ対策

  • S3 バケット: パブリックアクセスブロック、サーバーサイド暗号化（SSE-S3）、バージョニング有効
  • DynamoDB: 保存時暗号化、ポイントインタイムリカバリ有効
  • IAM: サービスごとにスコープされた最小権限ロール、ワイルドカードリソース権限なし
  • API Gateway: 全エンドポイントに Cognito JWT 認可
  • CloudFront: Origin Access Identity（OAI）、HTTPS のみ、セキュリティヘッダー
  • シークレット: ハードコードされた認証情報なし、環境変数または IAM ロール経由
  • AI/GenAI: モデル出力は AI 生成として明示、データセットコンプライアンス文書化済み
  • ログ: CloudWatch Logs（保持期間設定可能）、Bedrock 呼び出しログ（オプション）

本番デプロイ前の推奨事項

  1. 監査ログ用に AWS CloudTrail を有効化
  2. VPC 内で実行する場合は S3・DynamoDB の VPC エンドポイントを設定
  3. CloudFront と API Gateway に AWS WAF ルールを設定（組み込みサポート: config.yaml で waf.allowedIpV4AddressRanges / waf.allowedIpV6AddressRanges を設定 — 複数 CIDR 範囲指定可、または deploy.sh の --waf-ipv4 / --waf-ipv6 を使用）
  4. ドメインに合わせて CORS 設定を見直し
  5. 全バケットで S3 アクセスログを有効化
  6. Cognito の高度なセキュリティ機能（MFA、漏洩認証情報検出）を設定
  7. Amazon Bedrock のモデルアクセスとリージョン設定を確認 — データ主権が懸念される場合はクロスリージョン推論プロファイルの使用を避けること

See CONTRIBUTING.md for more information.

License

This project is licensed under the MIT-0 License.