インフラ構成

Guinness は AWS 上に構築されており、管理者側・ユーザー側・AI ワーカーの 3 つの領域で構成されます。担当チームは 4D・NDVN・Plabs に分かれています。

全体構成図

graph TB
    Admin[サービス管理者]
    User[ユーザー]

    subgraph "4D — 管理者側"
        AdminFrontend["管理者フロントエンド\nAmplify / Next.js"]
        AdminAPI["API Gateway\n管理者エンドポイント"]
        AdminLambda["Lambda\napi-admin (Hono + Bun)"]
        AdminCognito["Cognito\n管理者プール"]
        AdminRDS["RDS PostgreSQL\n管理者 DB"]
    end

    subgraph "4D — ユーザー側"
        UserFrontend["ユーザーフロントエンド\nAmplify / Next.js"]
        UserAPI["API Gateway\nユーザーエンドポイント"]
        UserLambda["Lambda\napi-user (Hono + Bun)"]
        UserCognito["Cognito\nアプリプール"]
        UserRDS["RDS PostgreSQL\nユーザー DB"]
        UserSQS["SQS\nジョブキュー"]
        S3["Amazon S3\nアセットストレージ"]
    end

    Plugin[Figma プラグイン]

    subgraph "Plabs — AI ワーカー (guinness-ai-v2)"
        DesignImport["Lambda\ndesign-import"]
        CodeImport["Lambda\ncode-import"]
        Des2Code["Lambda\ndes2code"]
        WF2Des["Lambda\nwf2des (4 つの実行系)"]
        WF2DesGenSQS["SQS\nwf2des generation"]
        WF2DesEventsSQS["SQS\nwf2des-events (AI 所有)"]
        WF2DesEB["EventBridge\nコンポーネント再同期"]
        InternalAPI["internal-api\nwf2des-api (DocDB + S3)"]
        DocDB["DocumentDB\ndesign / code\n(埋め込みベクトル)\n+ 6 つの wf2des コレクション:\nwireframe / design_rule / design_component /\nproject_figma_file / design_generation_result /\ndesign_resolution"]
    end

    subgraph "外部サービス"
        OpenAI["OpenAI API"]
        FigmaREST["Figma REST\n(サービスアカウント PAT)"]
    end

    Admin --> AdminFrontend
    AdminFrontend --> AdminAPI
    AdminAPI --> AdminLambda
    AdminLambda --> AdminCognito
    AdminLambda --> AdminRDS

    User --> UserFrontend
    UserFrontend --> UserAPI
    UserAPI --> UserLambda
    UserLambda --> UserCognito
    UserLambda --> UserRDS
    UserLambda --> UserSQS
    UserLambda --> S3

    UserSQS --> DesignImport
    UserSQS --> CodeImport
    UserSQS --> Des2Code

    DesignImport -->|design upsert| DocDB
    CodeImport -->|code upsert| DocDB
    Des2Code -->|design/code read| DocDB

    DesignImport --> OpenAI
    CodeImport --> OpenAI
    DesignImport --> S3
    CodeImport --> S3
    Des2Code --> S3

    DesignImport -. "Webhook (プライベート VPC)" .-> UserLambda
    CodeImport -. "Webhook (プライベート VPC)" .-> UserLambda
    Des2Code -. "Webhook (プライベート VPC)" .-> UserLambda

    UserLambda -->|SendMessage generation parse/assemble| WF2DesGenSQS
    UserLambda -->|SendMessage wf2des-events send-only| WF2DesEventsSQS
    WF2DesGenSQS --> WF2Des
    WF2DesEventsSQS --> WF2Des
    WF2DesEB -->|invoke resync| WF2Des
    WF2Des -->|read/write 6 collections| DocDB
    WF2Des --> S3
    WF2Des --> FigmaREST
    WF2Des -. "ai-status webhook (generation) / component manifest (プライベート VPC)" .-> UserLambda

    Plugin --> InternalAPI
    InternalAPI --> DocDB
    InternalAPI --> S3

管理者側インフラ

4D が担当する管理者向け領域。4D スタッフが組織・ユーザー・管理者アカウントを管理する。

サブシステム	サービス	役割
管理者フロントエンド	Amplify / Next.js	管理者操作 UI
API Gateway	API Gateway	管理者エンドポイントのルーティング
バックエンド	Lambda (Hono + Bun)	api-admin — ビジネスロジック
認証	Cognito 管理者プール	4D スタッフ向け認証・認可
データベース	RDS PostgreSQL	管理者アカウント、組織、セッション

管理者認証フロー

sequenceDiagram
    participant Admin as サービス管理者
    participant FE as 管理者フロントエンド
    participant API as API Gateway
    participant Lambda as Lambda (api-admin)
    participant Cognito as Cognito（管理者プール）
    participant RDS as RDS PostgreSQL

    Admin->>FE: ログイン
    FE->>API: POST /v1/auth/login
    API->>Lambda: リクエスト転送
    Lambda->>Cognito: initiateAuth()
    Cognito-->>Lambda: JWT アクセストークン
    Lambda->>RDS: セッション作成
    Lambda-->>FE: 200 { token, admin }

    Admin->>FE: 管理操作
    FE->>API: 管理 API 呼び出し
    API->>Lambda: リクエスト処理
    Lambda->>RDS: データ操作
    RDS-->>Lambda: 結果
    Lambda-->>FE: レスポンス

セッションライフサイクル

stateDiagram-v2
    [*] --> Created: 管理者ログイン
    Created --> Active: セッションを DB に保存
    Active --> Expired: expires_at 超過
    Active --> Revoked: 管理者ログアウト
    Active --> Revoked: パスワードリセット
    Active --> Revoked: グローバルサインアウト
    Expired --> CleanedUp: スケジュール済みクリーンアップ
    Revoked --> CleanedUp: スケジュール済みクリーンアップ
    CleanedUp --> [*]: ソフト削除（deleted_at をセット）

セッションは期限切れ後も SESSION_RETENTION_DAYS（デフォルト: 90 日）の間保持され、その後ソフト削除される。

主要環境変数（api-admin）

変数	必須	説明
`ADMIN_COGNITO_USER_POOL_ID`	Yes	AWS Cognito User Pool ID
`ADMIN_COGNITO_CLIENT_ID`	Yes	AWS Cognito App Client ID
`ADMIN_COGNITO_REGION`	No	AWS リージョン（デフォルト: `ap-northeast-1`）
`DATABASE_NAME`	Yes	PostgreSQL データベース名
`DATABASE_USER`	Yes	PostgreSQL ユーザー
`DATABASE_PASSWORD`	Yes	PostgreSQL パスワード
`DATABASE_HOST`	No	PostgreSQL ホスト（デフォルト: `localhost`）
`DATABASE_PORT`	No	PostgreSQL ポート（デフォルト: `5432`）
`SESSION_CLEANUP_API_KEY`	Yes	セッションクリーンアップ API キー
`SESSION_RETENTION_DAYS`	No	期限切れセッションの保持日数（デフォルト: `90`）
`ALLOWED_ORIGINS`	No	カンマ区切り CORS オリジン
`PORT`	No	サーバーポート（デフォルト: `8081`）

ユーザー側インフラ

4D が担当するエンドユーザー向け領域。design import、code import、Des2Code などの AI 処理は SQS 経由で非同期実行される。

サブシステム	サービス	役割
ユーザーフロントエンド	Amplify / Next.js	エンドユーザー操作 UI
API Gateway	API Gateway	ユーザーエンドポイントのルーティング
バックエンド	Lambda (Hono + Bun)	api-user — ビジネスロジック
認証	Cognito アプリプール	エンドユーザー向け認証・認可
データベース	RDS PostgreSQL	ワークフロー成果物・ユーザー ID
ジョブキュー	SQS	AI ワーカーへの非同期ジョブ配信
ストレージ	Amazon S3	アセットファイル（スクリーンショット等）

AI インフラ（guinness-ai-v2）

Plabs が担当する AI 変換ワーカー領域。SQS キューでトリガーされ、処理完了後に Webhook でバックエンドへ通知する。

ワーカー	キュー	役割	実行時間
design-import	`design-import`	Figma デザインを DocumentDB に取り込み・埋め込みベクトル生成	約 2〜5 分
code-import	`code-import`	コードを DocumentDB に取り込み・埋め込みベクトル生成	約 1〜3 分
des2code	`des2code`	design embedding を code entries と照合し、S3 result artifact を書き込み、backend webhook で結果を通知	約 1〜5 分
page-import（計画中）	`page-import`	キャプチャ済み application page 1 件を検証・正規化	TBD
code2wf（計画中）	`code2wf`	完了済みPage Import 1件を既存 `DesignSpecModel` を含むWF2Des-shaped result artifactへ変換	TBD
wf2des	`wf2des` generation + `wf2des-events` + EventBridge	Figma ワイヤーフレームをダイレクトアセンブリでネイティブな Figma デザインに変換する（4 つの実行系: generation parse/assemble、`wf_parse`、`rule_process`、`component_sweep`。埋め込みなし）	パースプレビュー約 60 秒未満、confirm→spec 約 2 分未満

design-import と code-import は PydanticAI をエージェントオーケストレーションに使用し、OpenAI API でモデル推論・埋め込み生成を行う。des2code は Des2Code-only で、既存 embedding を消費し、timestamp 付き S3 result artifact を書き込み、OpenAI 呼び出しも source code 生成も行わない。wf2des も限定的な LLM ステップ（ロール/意図のパース、アセンブリ時のセクション選択、asset-process のビジョンラベリング）に PydanticAI を使用するが、リトリーバル・埋め込み・ベクトル検索は一切行わない — プロジェクト自身のコンポーネントレジストリとルールセットからダイレクトにアセンブルする。

計画中の Page Import capture は信頼された local/CI CLI で実行し、Lambda は uploaded evidence の検証のみを行います。Code2WF は完了済み import を使用し、Figma plugin は wireframe を即時または再オープン時に materialize します。

AI 処理フロー（des2code）

sequenceDiagram
    participant User as ユーザー
    participant API as API Gateway
    participant Lambda as Lambda (api-user)
    participant PG as RDS PostgreSQL
    participant SQS as SQS
    participant Worker as des2code Lambda
    participant DocDB as DocumentDB
    participant S3 as Amazon S3

    User->>API: Des2Codeリクエスト
    API->>Lambda: リクエスト処理
    Lambda->>PG: INSERT (status: pending)
    Lambda->>SQS: ジョブをエンキュー
    Lambda-->>User: 202 Accepted

    SQS->>Worker: メッセージ消費
    Worker->>DocDB: デザイン埋め込みを取得
    Worker->>DocDB: コードコレクションに対してベクトル検索
    Worker->>S3: result artifact を PutObject

    Worker-)Lambda: POST /v1/webhooks/ai-status (success + matched codes + artifact ref)
    Lambda->>PG: 最新 Des2Code result/status/artifact ref を UPDATE

    User->>API: ステータス取得
    API-->>User: success + matched codes

AI 処理フロー（wf2des generation）

generation のハッピーパス。バックエンドはまず wf2des 行を書き込み（status '0'、phase parse）、エンキュー前にワイヤーフレームのスナップショットを取得する。完了は generation 専用の ai-status webhook を通じて返り、バックエンドがその行に反映する。

sequenceDiagram
    participant Designer as Designer
    participant Plugin as Figma Plugin
    participant WFAPI as internal-api (wf2des-api)
    participant Lambda as Lambda (api-user)
    participant PG as RDS PostgreSQL
    participant GenSQS as SQS (wf2des generation)
    participant Worker as wf2des Lambda
    participant DocDB as DocumentDB
    participant S3 as Amazon S3

    Lambda->>PG: INSERT wf2des row (status '0', phase parse)
    Lambda->>S3: Capture WF snapshot
    Lambda->>GenSQS: Enqueue parse job

    GenSQS->>Worker: Consume parse message
    Worker->>DocDB: Deterministic extract + LLM roles/intent → wireframe cache + result doc
    Worker->>S3: PutObject parse.json
    Worker-)Lambda: POST /v1/webhooks/ai-status (parse_done)
    Lambda->>PG: Set phase awaiting_confirm

    Plugin->>WFAPI: Preview parse (session token)
    WFAPI->>DocDB: Read parse artifacts
    Designer->>Plugin: Confirm
    Plugin->>Lambda: Confirm endpoint (CAS awaiting_confirm + attempt)
    Lambda->>GenSQS: Enqueue assemble job

    GenSQS->>Worker: Consume assemble message
    Worker->>DocDB: Rehydrate pins → candidate filter → LLM section selection → validator → computed confidence → result doc
    Worker->>S3: PutObject result artifact + manifest
    Worker-)Lambda: POST /v1/webhooks/ai-status (succeeded + manifest key)
    Lambda->>PG: Flip row to '1' completed + result refs + flag_count (one PG txn)

    Plugin->>WFAPI: Read spec → materialize native Figma

3 つの内部実行（wf_parse、rule_process、component_sweep）は wf2des-events intake queue と EventBridge スケジュールによって駆動され、webhook を使わない — 各実行の出力ドキュメントそのものが完了の記録となる。component_sweep だけはバックエンド側 PG に影響する例外で、ai-status webhook の代わりに、発見したコンポーネントの sweep manifest を発行し、バックエンドがそれをプラットフォーム design（type=component）レジストリの upsert として適用する。

Webhook 契約

すべてのワーカーは shared service X-API-Key を付けて、プライベート VPC 上の POST /v1/webhooks/ai-status にステータスを報告する。

ワーカー	更新される PG テーブル	DocumentDB 書き込み
`design-import`	`design`	あり（`design` にアップサート）
`code-import`	`code`	あり（`code` にアップサート）
`des2code`	backend-owned latest Des2Code result/status/artifact reference	なし
`page-import`（計画中）	`page_import`	なし
`code2wf`（計画中）	`code2wf`	なし
`wf2des`	`wf2des`（generation、`ai-status` 経由）+ プラットフォーム `design` `type=component` upsert（`component_sweep` の manifest から）	あり（6 コレクション）

ステータス値	PG 値	意味
`pending`	0	エンキュー済み
`success`	1	完了
`failed`	2	失敗（SQS リトライの可能性あり）

wf2des は generation 行のために、このプラットフォーム 3 状態のステータスを 5 状態に拡張する — '3' rejected（デザイナーがパースを却下した場合。失敗ではない）と '4' cancelled を追加 — さらに status '0' の中に名前空間化された phase フィールド（'0' parse / '1' awaiting_confirm / '2' assemble）を持つ。ai-status webhook を発行するのは generation の実行系のみで、3 つの内部実行は webhook を使わず、内部実行は wf2des 行を持たない。

データベース分離

AI ワーカーとバックエンドはデータベースを共有せず、Webhook のみで通信する。

サービス	所有 DB	通信方向
guinness-backend (4D)	RDS PostgreSQL	Webhook を受信
guinness-ai-v2 (Plabs)	DocumentDB	Webhook を送信

wf2des は 6 つの DocumentDB コレクション（wireframe、design_rule、design_component、project_figma_file、design_generation_result、design_resolution）と、wf2des-api データプレーン を所有する。これは internal-api アプリ内のルートグループで、DocumentDB + S3 のみ を読み書きし、Figma プラグインがプレビュー・配置・ファイル登録に使用する。他のワーカーと同様に、wf2des ワーカーも PostgreSQL には一切書き込まない — generation の PG 影響はすべて ai-status webhook ハンドラ（完了時に PG へ書き込む唯一の主体）がバックエンド側で適用する。

計画中の Page Import と Code2WF worker は S3 artifact を使用し、DocumentDB または PostgreSQL には接続しません。対応する PostgreSQL row は backend が所有します。

認証情報の分離

サービス	持つ認証情報	持たない認証情報
guinness-backend	PostgreSQL 認証情報、SQS キュー URL、Webhook エンドポイント（受信）	DocumentDB アクセス権限
guinness-ai-v2	DocumentDB 接続文字列、S3 artifact 書き込み権限、import worker 用 `OPENAI_API_KEY`、Webhook URL（送信）。wf2des 用にはさらに: wf2design 専用の secret store に置くサービスアカウント Figma PAT（プラットフォームの `figma_token` テーブルや `ENCRYPTION_KEY` は決して使わない）、`wf2des` generation + `wf2des-events` queue の consume 権限、AI 所有の EventBridge スケジュール、`wf2des-api` が発行するプラグイン session token	PostgreSQL アクセス権限

V2 目標配線（genai-infrastructure）

genai-infrastructure/aws/envs/dev/guinness-backend を目標配線の参照構成とする。各環境は同じ logical resource と permission を公開する。

リソース	Terraform logical name	要件
design-import queue + DLQ	`guinness_ai_v2_design_import_queue`, `guinness_ai_v2_design_import_dlq`	backend が design-import payload を送信する。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
code-import queue + DLQ	`guinness_ai_v2_code_import_queue`, `guinness_ai_v2_code_import_dlq`	backend が code-import payload を送信する。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
des2code queue + DLQ	`guinness_ai_v2_des2code_queue`, `guinness_ai_v2_des2code_dlq`	backend REST API と MCP v2 が des2code payload を送信する。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
page-import queue + DLQ（計画中）	`guinness_ai_v2_page_import_queue`, `guinness_ai_v2_page_import_dlq`	backend が Page Import validation job を送信する。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
code2wf queue + DLQ（計画中）	`guinness_ai_v2_code2wf_queue`, `guinness_ai_v2_code2wf_dlq`	backend が完了済み Page Import conversion job を送信する。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
Page Import / Code2WF S3 prefix（計画中）	既存の `guinness_backend_ai_v2` bucket	tenant/project scoped prefix に immutable import/generation artifact を保存する
Page Import orphan-upload lifecycle（計画中）	既存 `guinness_backend_ai_v2` bucketのlifecycle rule。Terraform labelはTBD	設定済みincomplete-upload window後に `page_import_state=orphan` tagのobjectだけをexpireする。row作成後に `page_import_state=retained` へretagしたobjectは対象外
backend AI bucket lifecycle	`guinness_backend_ai_v2_des2code_results`	`des2code_result=true` tag 付き object を retention window 後に expire する
wf2des generation queue + DLQ	`guinness_ai_v2_wf2des_generation_queue`, `guinness_ai_v2_wf2des_generation_dlq`	backend 所有。backend が parse / assemble payload を送信する。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
wf2des-events queue + DLQ	`guinness_ai_v2_wf2des_events_queue`, `guinness_ai_v2_wf2des_events_dlq`	AI 所有の intake queue（rule / asset / plugin event）。backend は SendMessage のみを持つ。Lambda event source mapping は `ReportBatchItemFailures` を使う
wf2des component-resync schedule	`guinness_ai_v2_wf2des_component_sweep_schedule`	AI 所有の EventBridge スケジュール。`component_sweep` の再同期 sweep を起動する。cron / rate はデプロイごと
backend AI bucket wf2des prefix + lifecycle	`guinness_backend_ai_v2_wf2des_results`	`{org}/{proj}/wf2des/` 配下の result + manifest artifact。object は retention window 後に expire する
wf2des PostgreSQL table	`wf2des` (backend RDS)	backend 所有の generation 実行行（status / phase / attempt + result refs + `flag_count`）。AI 側アクセスなし

Backend runtime 変数:

変数	使用元	要件
`DATABASE_*` / RDS Proxy variables	backend app, MCP v2	user/backend state と MCP API-key auth は PostgreSQL のみ
`SQS_DESIGN_IMPORT_QUEUE_URL`, `SQS_DESIGN_IMPORT_QUEUE_ARN`	backend design API	`design-import` へ SendMessage
`SQS_CODE_IMPORT_QUEUE_URL`, `SQS_CODE_IMPORT_QUEUE_ARN`	backend code API	`code-import` へ SendMessage
`SQS_DES2CODE_QUEUE_URL`, `SQS_DES2CODE_QUEUE_ARN`	backend Des2Code API, MCP v2	`des2code` へ SendMessage
`SQS_PAGE_IMPORT_QUEUE_URL`, `SQS_PAGE_IMPORT_QUEUE_ARN`	backend Page Import API（計画中）	`page-import` へ SendMessage
`SQS_CODE2WF_QUEUE_URL`, `SQS_CODE2WF_QUEUE_ARN`	backend Code2WF API（計画中）	`code2wf` へ SendMessage
`SQS_WF2DES_GENERATION_QUEUE_URL`, `SQS_WF2DES_GENERATION_QUEUE_ARN`	backend wf2des API（create / confirm）	backend 所有の `wf2des` generation queue（parse / assemble）へ SendMessage
`SQS_WF2DES_EVENTS_QUEUE_URL`, `SQS_WF2DES_EVENTS_QUEUE_ARN`	backend wf2des rule / asset / frame-registration path	AI 所有の `wf2des-events` intake queue へ SendMessage のみ（backend が AI 所有インフラに持つ唯一の送信権限）
`WEBHOOK_API_KEY`	backend webhook	`X-API-Key` で期待する shared service key（wf2des の generation `ai-status` flip でも使用）
`AI_V2_INTERNAL_URL`, `AI_SERVICE_TOKEN`	MCP v2 or backend proxy	guinness-ai-v2 design/code internal API を service-token で読む。`wf2des-api` read route（`X-AI-Service-Token`）もカバーする
`CLOUDFRONT_SECRET_HEADER`	MCP v2	local 以外で `X-MCP-Token` と比較する secret value

AI worker runtime 変数:

変数	使用元	要件
`DOCUMENTDB_CONNECTION_STRING`, `DOCUMENTDB_NAME`	all AI workers	`design` / `code` 用 DocumentDB access。backend には渡さない
`DESIGN_TABLE_NAME`, `CODE_TABLE_NAME`	import workers, des2code	collection 名。target は `design` と `code`
`WEBHOOK_BASE_URL`, `WEBHOOK_API_KEY`	all AI workers	backend `POST /v1/webhooks/ai-status` に completion/failure を POST
`RESULT_BUCKET`, `DES2CODE_RESULT_TTL_DAYS`	des2code	timestamp 付き result/failed artifact。object に `des2code_result=true` を tag する
`OPENAI_API_KEY`, `DESC_MODEL`, `EMBEDDING_MODEL`, `EMBEDDING_DIMENSIONS`	design-import, code-import	import analysis と embedding generation
6 つの wf2des コレクションの各コレクション名（+ `DOCUMENTDB_NAME=guinness_v2`）	wf2des	env で上書き可能なコレクション名: `wireframe`, `design_rule`, `design_component`, `project_figma_file`, `design_generation_result`, `design_resolution`
wf2des generation queue + `wf2des-events` queue の URL / ARN	wf2des	worker が consume する event source mapping（backend 所有の generation + AI 所有の intake）
EventBridge スケジュール（`component_sweep` 再同期）	wf2des	worker を直接起動する AI 所有のスケジュール。cron / rate はデプロイごと
`WEBHOOK_BASE_URL`, `WEBHOOK_API_KEY`	wf2des（generation のみ）	完了時に `POST /v1/webhooks/ai-status` へ POST（`X-API-Key`）
`RESULT_BUCKET` + `{org}/{proj}/wf2des/` prefix	wf2des	クライアント向けの result + manifest artifact。内部の `parse` / `spec` / `feedback` artifact も同じ prefix 配下
Figma サービスアカウント PAT secret ARN	wf2des（`component_sweep` + snapshot / memo fallback）	wf2design 専用の secret store。プラットフォームの `figma_token` テーブルや `ENCRYPTION_KEY` は決して使わない。デプロイごと
モデルティア（fast / strong / vision）+ `PROMPT_VERSION`	wf2des	ロール/意図のパース（fast）、アセンブリ選択（strong）、asset のビジョンラベリング。実行ごとに固定。具体的な id はデプロイごと
`DEFAULT_ORGANIZATION_ID`	wf2des	シングルテナントのデフォルト `1`。全ドキュメントに `organization_id` を付与
`S3_BUCKET_NAME` + Page Import schema/size limit	page-import（計画中）	scoped capture artifact を読み、normalized artifact を書き込む
`RESULT_BUCKET`	code2wf（計画中）	既存AI bucketへWF2Des-shaped result artifactを書き込む

IAM 境界:

プリンシパル	許可が必要	要求してはいけないもの
backend app	3 つの import/des2code v2 queue に加えて backend 所有の `wf2des` generation queue と（送信のみ）AI 所有の `wf2des-events` queue への `sqs:SendMessage`、必要な S3 asset read/write、PostgreSQL access	DocumentDB access
MCP v2	MCP auth 用 PostgreSQL read/update、des2code への `sqs:SendMessage`、internal AI/backend HTTP access	deployed environment の DocumentDB access
design-import/code-import Lambdas	各 SQS queue consume、S3 input asset read、DocumentDB write、backend webhook call	PostgreSQL access
des2code Lambda	des2code queue consume、DocumentDB design/code read、S3 artifact write/tag、backend webhook call	PostgreSQL access
backend app（計画中の追加）	page-import/code2wf queue への send と tenant/project scoped S3 prefix の read/write	DocumentDB access
page-import Lambda（計画中）	page-import queue consume、capture object read、normalized object write、backend webhook call	PostgreSQL、DocumentDB、browser execution
code2wf Lambda（計画中）	code2wf queue consume、完了済みPage Import object read、result object write、backend webhook call	PostgreSQL、DocumentDB、OpenAI API、Figma PAT/write access
wf2des Lambda	`wf2des` generation + `wf2des-events` queue consume、EventBridge invoke、6 つの DocumentDB コレクション read/write、S3 artifact + snapshot read/write、サービスアカウント PAT secret 経由の Figma REST、backend `ai-status` webhook call	PostgreSQL access
wf2des-api (in internal-api)	DocumentDB + S3 read/write、プラグイン session token の発行/検証、`X-AI-Service-Token` の受け入れ	PostgreSQL access, SQS access

V1 → V2 ワーカー移行マッピング

V1 ワーカー	V2 ワーカー	主な変更点
`design`	`design-import`	デュアル埋め込み（visual + semantic）、MySQL 非アクセス
legacy code import predecessor	`code-import`	legacy code data → `code` コレクション、デュアル埋め込み、CSS 対応
legacy Des2Code/code-generation predecessor	`des2code`	Des2Code worker。結果は S3 に書き込み、Webhook で通知し、backend PostgreSQL が latest result/artifact reference として永続化
`wireframe`	（V1 継続）	wireframe → design のパスは、新規の wf2des ワーカー（下記参照）が担う。V1 ワーカーの 1:1 移植ではない
（新規 — V1 の前身なし）	`wf2des`	新しいダイレクトアセンブリエンジン。プロジェクトの design rule のもとで Figma ワイヤーフレームをネイティブな Figma デザインに変換する（4 つの実行系。埋め込み / リトリーバルなし）。backend が `wf2des` 行 + エンドポイントを所有し、Figma プラグインが `wf2des-api`（internal-api 内）経由で read/write する
（新規 — V1 の前身なし）	`page-import`（計画中）	1 ページの repository capture と deterministic validation/normalization
（新規 — V1 の前身なし）	`code2wf`（計画中）	完了済みPage ImportからWF2Des-shaped result artifactを作成し、Figma pluginがその既存 `DesignSpecModel` をmaterializeする

チーム担当領域

領域	担当	主要サービス
管理者側フロントエンド・バックエンド・インフラ	4D	AdminFrontend, api-admin, RDS PostgreSQL
ユーザー側フロントエンド・バックエンド・インフラ	4D	UserFrontend, api-user, RDS PostgreSQL, SQS, S3
AI 変換エンジン	Plabs	design-import, code-import, des2code, wf2des（+ その Figma プラグインと internal-api 内の `wf2des-api`）, DocumentDB