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Android Clean Architecture

Android/KMPプロジェクト向けのクリーンアーキテクチャパターン。モジュール構造、依存関係ルール、UseCase、Repository、データ層パターンを提供します。

Android Clean Architecture とは?

このスキルは、AndroidおよびKotlin Multiplatform (KMP) プロジェクトにおいてクリーンアーキテクチャを実装するための包括的なガイドです。モジュールの境界、依存性逆転の原則、UseCase/Repositoryパターン、Room、SQLDelight、Ktorを活用したデータ層設計をカバーします。特に、ドメイン層を純粋なKotlinに保ち、フレームワーク依存から隔離することが重要です。また、マッパーパターンやエラーハンドリング(Result/Try)、依存性注入(Koin/Hilt)の設定方法も具体例とともに解説。Convention Pluginsによるビルド重複削減や、アンチパターン(例:ドメイン層へのAndroidフレームワークのインポート)の回避にも言及しています。このスキルは、Claude Code、Coder、Cursor、CodexなどのAIエージェントが、Android/KMPプロジェクトのモジュール分割やデータフロー設計を支援する際に参照するために設計されています。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/android-clean-architecture

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ドキュメント

Android Clean Architecture は何をしますか?

AndroidおよびKMPプロジェクト向けのクリーンアーキテクチャパターン。モジュール境界、依存関係逆転、UseCase/Repositoryパターン、Room、SQLDelight、Ktorを用いたデータ層設計をカバーします。

アクティブにするタイミング

  • AndroidまたはKMPプロジェクトのモジュール構造化時
  • UseCase、Repository、DataSourceの実装時
  • レイヤー(ドメイン、データ、プレゼンテーション)間のデータフロー設計時
  • KoinまたはHiltを使用した依存性注入の設定時
  • 階層化アーキテクチャでのRoom、SQLDelight、Ktorの利用時

モジュール構造

推奨レイアウト

project/
├── app/                  # Androidエントリポイント、DI配線、Applicationクラス
├── core/                 # 共有ユーティリティ、基底クラス、エラータイプ
├── domain/               # UseCase、ドメインモデル、リポジトリインターフェース(純粋Kotlin)
├── data/                 # Repository実装、DataSource、DB、ネットワーク
├── presentation/         # 画面、ViewModel、UIモデル、ナビゲーション
├── design-system/        # 再利用可能なComposeコンポーネント、テーマ、タイポグラフィ
└── feature/              # フィーチャーモジュール(オプション、大規模プロジェクト向け)
    ├── auth/
    ├── settings/
    └── profile/

依存関係ルール

app → presentation, domain, data, core
presentation → domain, design-system, core
data → domain, core
domain → core(または依存関係なし)
core → (依存関係なし)

重要: domainは決してdata、presentation、または任意のフレームワークに依存してはいけません。純粋なKotlinのみを含む必要があります。

ドメインレイヤー

UseCaseパターン

各UseCaseは1つのビジネス操作を表します。クリーンな呼び出しサイトのためにoperator fun invokeを使用します:

class GetItemsByCategoryUseCase(
    private val repository: ItemRepository
) {
    suspend operator fun invoke(category: String): Result<List<Item>> {
        return repository.getItemsByCategory(category)
    }
}

// リアクティブストリーム用のFlowベースUseCase
class ObserveUserProgressUseCase(
    private val repository: UserRepository
) {
    operator fun invoke(userId: String): Flow<UserProgress> {
        return repository.observeProgress(userId)
    }
}

ドメインモデル

ドメインモデルはプレーンなKotlinデータクラスであり、フレームワークのアノテーションは使用しません:

data class Item(
    val id: String,
    val title: String,
    val description: String,
    val tags: List<String>,
    val status: Status,
    val category: String
)

enum class Status { DRAFT, ACTIVE, ARCHIVED }

リポジトリインターフェース

ドメインで定義され、データレイヤーで実装されます:

interface ItemRepository {
    suspend fun getItemsByCategory(category: String): Result<List<Item>>
    suspend fun saveItem(item: Item): Result<Unit>
    fun observeItems(): Flow<List<Item>>
}

データレイヤー

リポジトリ実装

ローカルデータソースとリモートデータソースの調整を行います:

class ItemRepositoryImpl(
    private val localDataSource: ItemLocalDataSource,
    private val remoteDataSource: ItemRemoteDataSource
) : ItemRepository {

    override suspend fun getItemsByCategory(category: String): Result<List<Item>> {
        return runCatching {
            val remote = remoteDataSource.fetchItems(category)
            localDataSource.insertItems(remote.map { it.toEntity() })
            localDataSource.getItemsByCategory(category).map { it.toDomain() }
        }
    }

    override suspend fun saveItem(item: Item): Result<Unit> {
        return runCatching {
            localDataSource.insertItems(listOf(item.toEntity()))
        }
    }

    override fun observeItems(): Flow<List<Item>> {
        return localDataSource.observeAll().map { entities ->
            entities.map { it.toDomain() }
        }
    }
}

マッパーパターン

マッパーはデータモデルの近くに拡張関数として保持します:

// dataレイヤー内
fun ItemEntity.toDomain() = Item(
    id = id,
    title = title,
    description = description,
    tags = tags.split("|"),
    status = Status.valueOf(status),
    category = category
)

fun ItemDto.toEntity() = ItemEntity(
    id = id,
    title = title,
    description = description,
    tags = tags.joinToString("|"),
    status = status,
    category = category
)

Roomデータベース(Android)

@Entity(tableName = "items")
data class ItemEntity(
    @PrimaryKey val id: String,
    val title: String,
    val description: String,
    val tags: String,
    val status: String,
    val category: String
)

@Dao
interface ItemDao {
    @Query("SELECT * FROM items WHERE category = :category")
    suspend fun getByCategory(category: String): List<ItemEntity>

    @Upsert
    suspend fun upsert(items: List<ItemEntity>)

    @Query("SELECT * FROM items")
    fun observeAll(): Flow<List<ItemEntity>>
}

SQLDelight(KMP)

-- Item.sq
CREATE TABLE ItemEntity (
    id TEXT NOT NULL PRIMARY KEY,
    title TEXT NOT NULL,
    description TEXT NOT NULL,
    tags TEXT NOT NULL,
    status TEXT NOT NULL,
    category TEXT NOT NULL
);

getByCategory:
SELECT * FROM ItemEntity WHERE category = ?;

upsert:
INSERT OR REPLACE INTO ItemEntity (id, title, description, tags, status, category)
VALUES (?, ?, ?, ?, ?, ?);

observeAll:
SELECT * FROM ItemEntity;

Ktorネットワーククライアント(KMP)

class ItemRemoteDataSource(private val client: HttpClient) {

    suspend fun fetchItems(category: String): List<ItemDto> {
        return client.get("api/items") {
            parameter("category", category)
        }.body()
    }
}

// コンテンツネゴシエーションを含むHttpClient設定
val httpClient = HttpClient {
    install(ContentNegotiation) { json(Json { ignoreUnknownKeys = true }) }
    install(Logging) { level = LogLevel.HEADERS }
    defaultRequest { url("https://api.example.com/") }
}

依存性注入

Koin(KMP対応)

// ドメインモジュール
val domainModule = module {
    factory { GetItemsByCategoryUseCase(get()) }
    factory { ObserveUserProgressUseCase(get()) }
}

// データモジュール
val dataModule = module {
    single<ItemRepository> { ItemRepositoryImpl(get(), get()) }
    single { ItemLocalDataSource(get()) }
    single { ItemRemoteDataSource(get()) }
}

// プレゼンテーションモジュール
val presentationModule = module {
    viewModelOf(::ItemListViewModel)
    viewModelOf(::DashboardViewModel)
}

Hilt(Androidのみ)

@Module
@InstallIn(SingletonComponent::class)
abstract class RepositoryModule {
    @Binds
    abstract fun bindItemRepository(impl: ItemRepositoryImpl): ItemRepository
}

@HiltViewModel
class ItemListViewModel @Inject constructor(
    private val getItems: GetItemsByCategoryUseCase
) : ViewModel()

エラーハンドリング

Result/Tryパターン

エラー伝播にはResult<T>またはカスタムのsealed型を使用します:

sealed interface Try<out T> {
    data class Success<T>(val value: T) : Try<T>
    data class Failure(val error: AppError) : Try<Nothing>
}

sealed interface AppError {
    data class Network(val message: String) : AppError
    data class Database(val message: String) : AppError
    data object Unauthorized : AppError
}

// ViewModel内 — UI状態にマッピング
viewModelScope.launch {
    when (val result = getItems(category)) {
        is Try.Success -> _state.update { it.copy(items = result.value, isLoading = false) }
        is Try.Failure -> _state.update { it.copy(error = result.error.toMessage(), isLoading = false) }
    }
}

コンベンションプラグイン(Gradle)

KMPプロジェクトでは、コンベンションプラグインを使用してビルドファイルの重複を削減します:

// build-logic/src/main/kotlin/kmp-library.gradle.kts
plugins {
    id("org.jetbrains.kotlin.multiplatform")
}

kotlin {
    androidTarget()
    iosX64(); iosArm64(); iosSimulatorArm64()
    sourceSets {
        commonMain.dependencies { /* 共有依存関係 */ }
        commonTest.dependencies { implementation(kotlin("test")) }
    }
}

モジュールで適用:

// domain/build.gradle.kts
plugins { id("kmp-library") }

避けるべきアンチパターン

  • domainにAndroidフレームワーククラスをインポートする — 純粋なKotlinを維持すること
  • データベースエンティティやDTOをUIレイヤーに公開する — 常にドメインモデルにマッピングすること
  • ViewModelにビジネスロジックを置く — UseCaseに抽出すること
  • GlobalScopeや非構造化コルーチンを使用する — viewModelScopeまたは構造化された並行処理を使用すること
  • 肥大化したリポジトリ実装 — フォーカスされたDataSourceに分割すること
  • 循環モジュール依存関係 — AがBに依存する場合、BはAに依存してはいけません

参考

UIパターンについてはスキル compose-multiplatform-patterns を参照。 非同期パターンについてはスキル kotlin-coroutines-flows を参照。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-introspection-debugging

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

関連スキル