Клон Google за 5 минут с помощью Cursor и Claude

Q & A

この動画ではどのようなプロジェクトが紹介されていますか？

この動画では、GoogleのUIプロトタイプを5分で作成する方法と、その後に機能追加を行い、Perplexity GPTなどのAIツールを組み合わせて、実際に動作する検索機能を持つウェブアプリケーションを構築する過程が紹介されています。

使用されている技術スタックは何ですか？

このプロジェクトでは、PythonのFlaskフレームワークを使用してバックエンドを構築し、検索機能にはTavi APIを使用しています。さらに、AI関連の機能としてAnopic APIも使用しています。

このプロジェクトの開発はどのくらいの時間がかかりましたか？

プロジェクトのプロトタイプ開発には約15分の時間がかかり、その後の機能追加や修正作業も含めて、全体で20分程度の時間がかかっています。

最初の検索機能の実装はどのように進められましたか？

最初に、シンプルな検索フォームとその入力に対するエラーチェック（空の入力や3文字未満の入力のエラーメッセージ表示）が実装され、その後Tavi APIを使って検索結果を取得する部分が作成されました。

動画で紹介されているAIツール（Claude 3.5）はどのように活用されましたか？

Claude 3.5は、プロジェクトの設計やコードの生成を支援するために使用されました。AIツールは、プロジェクトの構造作成やコードの自動生成を行い、開発者の負担を軽減しました。

最初の段階で発生した問題とその解決方法は何ですか？

初期の段階では、入力フォームが空だった場合や、入力文字数が3文字未満だった場合にエラーメッセージが表示されなかったり、検索結果が表示されなかったりする問題がありました。これらの問題は、AIツールの指示に従って修正され、適切なエラーチェックやAPI接続が実装されました。

後半の機能追加ではどのような変更が行われましたか？

後半では、検索ボタンのデザイン変更や、検索結果の表示方法を改善するための調整が行われました。また、AIツールを使って、検索結果をサマリーとして最初に表示するようにしました。

このプロジェクトの途中でどのようなツールやライブラリが利用されましたか？

主にFlaskフレームワークとTavi API、Anopic APIが使用され、さらにコードの依存関係を管理するために、requirements.txtファイルが追加されました。

AIツールの助けを受けながらの開発はどのような体験でしたか？

AIツール（Claude 3.5）は非常に効率的で、ほとんどのコード生成や設計を自動化しました。開発者としては、ツールが生成したコードを少し修正するだけで済み、作業が大幅に効率化されました。

開発者が行った手動での修正内容はどのようなものでしたか？

手動で行った修正は、主にロゴの追加、requirements.txtの作成、AIツールによるエラー修正の補助、そして検索結果表示の改善が含まれます。これらの修正は、AIツールが生成したコードを完成させるために必要でした。