バイブコーディング6ヶ月、Wireframe MCPを作ってみた
「いくら文章でうまく説明しても、画面の代わりにはなりませんでした。」 e-torchプロジェクトは順調に進んでいました。ただ、詳細な画面を説明するほどテキストの限界が感じられました。この不便さがDSLプロジェクトにつながりました。
「いくら文章でうまく説明しても、画面の代わりにはなりませんでした。」 e-torchプロジェクトは順調に進んでいました。ただ、詳細な画面を説明するほどテキストの限界が感じられました。この不便さがDSLプロジェクトにつながりました。
「いつかやろう。」 6年間先延ばしにしていたイシューがありました。1週間で12個すべて解決しました。
「不便なことを見つけたら自動化する、それがパターンになりました。」 6ヶ月の振り返りでこう書きました。大げさな計画なしに、不便なことから一つずつ作りました。この記事では、そうして作ったツールについて話します。
「自分はバカになっているんじゃないか?」 Claude Codeを使い始めて数ヶ月経った頃、ふとこんな考えが浮かびました。AIがコードを書いて、私はそれをレビューするだけ。手でタイピングしていた感覚が消えていくようでした。 6ヶ月経った今、その不安は全く違う感覚に変わりました。これはその旅の記録です。
前回の記事では、パイプラインを運用しながら発見した改善点を扱いました。 今回は最終回です。2025年8月に始めて6ヶ月、ついに完成です。完成したアプリのUIと技術選択に関する回顧を扱います。
前回の記事では、リトライとロールバックメカニズムを扱いました。 今回は、パイプラインを運用しながら発見した改善点をまとめました。
前回の記事では、パイプラインの正常実行フローを扱いました。 今回は、失敗したときどう処理したかをまとめました。
前回の記事では、7つのエージェントの協業構造とハンドオフプロトコルを扱いました。 今回は、コンテンツ生成パイプラインの7つのエージェントを実行するために私が構成したシェルスクリプトオーケストレーションをまとめました。
前回の記事では、エージェントプロンプトを完成させるまでの過程を扱いました。プロンプトを扱いながら「失敗」「成功」と話しましたが、その結果はパイプラインを実行しながら確認したものでした。 今回は、私が構成したパイプライン構造をまとめました。
前回の記事では、行き詰まった状況でAI-DLC方法論を適用することを決めた話を扱いました。 今回は、AI-DLCを適用しながらプロンプトをどのように完成させていったかをまとめました。
前回の記事では、一つのプロンプトがなぜうまくいかなかったか、そして7つのエージェントに分離した過程を扱いました。 今回は、エージェントを分離した後に何を試したか、そしてそれでもなぜうまくいかなかったかを扱います。
前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。
前回では、なぜ学習アプリを作り始めたかについて話しました。 今回は生成するコンテンツをどのように定義したかを扱います。
LLMで勉強していて疲れたことはありませんか? 私はそうでした。だからLLMで学習コンテンツを自動生成し、それをアプリにすることにしました。 このシリーズは2025年下半期に行ったサイドプロジェクトの経験をまとめたものです。
「いくら文章でうまく説明しても、画面の代わりにはなりませんでした。」 e-torchプロジェクトは順調に進んでいました。ただ、詳細な画面を説明するほどテキストの限界が感じられました。この不便さがDSLプロジェクトにつながりました。
「いつかやろう。」 6年間先延ばしにしていたイシューがありました。1週間で12個すべて解決しました。
「不便なことを見つけたら自動化する、それがパターンになりました。」 6ヶ月の振り返りでこう書きました。大げさな計画なしに、不便なことから一つずつ作りました。この記事では、そうして作ったツールについて話します。
「自分はバカになっているんじゃないか?」 Claude Codeを使い始めて数ヶ月経った頃、ふとこんな考えが浮かびました。AIがコードを書いて、私はそれをレビューするだけ。手でタイピングしていた感覚が消えていくようでした。 6ヶ月経った今、その不安は全く違う感覚に変わりました。これはその旅の記録です。
前回の記事では、パイプラインを運用しながら発見した改善点を扱いました。 今回は最終回です。2025年8月に始めて6ヶ月、ついに完成です。完成したアプリのUIと技術選択に関する回顧を扱います。
前回の記事では、リトライとロールバックメカニズムを扱いました。 今回は、パイプラインを運用しながら発見した改善点をまとめました。
前回の記事では、パイプラインの正常実行フローを扱いました。 今回は、失敗したときどう処理したかをまとめました。
前回の記事では、7つのエージェントの協業構造とハンドオフプロトコルを扱いました。 今回は、コンテンツ生成パイプラインの7つのエージェントを実行するために私が構成したシェルスクリプトオーケストレーションをまとめました。
前回の記事では、エージェントプロンプトを完成させるまでの過程を扱いました。プロンプトを扱いながら「失敗」「成功」と話しましたが、その結果はパイプラインを実行しながら確認したものでした。 今回は、私が構成したパイプライン構造をまとめました。
前回の記事では、行き詰まった状況でAI-DLC方法論を適用することを決めた話を扱いました。 今回は、AI-DLCを適用しながらプロンプトをどのように完成させていったかをまとめました。
前回の記事では、一つのプロンプトがなぜうまくいかなかったか、そして7つのエージェントに分離した過程を扱いました。 今回は、エージェントを分離した後に何を試したか、そしてそれでもなぜうまくいかなかったかを扱います。
前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。
前回では、なぜ学習アプリを作り始めたかについて話しました。 今回は生成するコンテンツをどのように定義したかを扱います。
LLMで勉強していて疲れたことはありませんか? 私はそうでした。だからLLMで学習コンテンツを自動生成し、それをアプリにすることにしました。 このシリーズは2025年下半期に行ったサイドプロジェクトの経験をまとめたものです。
「不便なことを見つけたら自動化する、それがパターンになりました。」 6ヶ月の振り返りでこう書きました。大げさな計画なしに、不便なことから一つずつ作りました。この記事では、そうして作ったツールについて話します。
前回の記事では、パイプラインを運用しながら発見した改善点を扱いました。 今回は最終回です。2025年8月に始めて6ヶ月、ついに完成です。完成したアプリのUIと技術選択に関する回顧を扱います。
前回の記事では、リトライとロールバックメカニズムを扱いました。 今回は、パイプラインを運用しながら発見した改善点をまとめました。
前回の記事では、パイプラインの正常実行フローを扱いました。 今回は、失敗したときどう処理したかをまとめました。
前回の記事では、7つのエージェントの協業構造とハンドオフプロトコルを扱いました。 今回は、コンテンツ生成パイプラインの7つのエージェントを実行するために私が構成したシェルスクリプトオーケストレーションをまとめました。
前回の記事では、エージェントプロンプトを完成させるまでの過程を扱いました。プロンプトを扱いながら「失敗」「成功」と話しましたが、その結果はパイプラインを実行しながら確認したものでした。 今回は、私が構成したパイプライン構造をまとめました。
前回の記事では、行き詰まった状況でAI-DLC方法論を適用することを決めた話を扱いました。 今回は、AI-DLCを適用しながらプロンプトをどのように完成させていったかをまとめました。
前回の記事では、一つのプロンプトがなぜうまくいかなかったか、そして7つのエージェントに分離した過程を扱いました。 今回は、エージェントを分離した後に何を試したか、そしてそれでもなぜうまくいかなかったかを扱います。
前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。
前回では、なぜ学習アプリを作り始めたかについて話しました。 今回は生成するコンテンツをどのように定義したかを扱います。
前回の記事では、パイプラインを運用しながら発見した改善点を扱いました。 今回は最終回です。2025年8月に始めて6ヶ月、ついに完成です。完成したアプリのUIと技術選択に関する回顧を扱います。
前回の記事では、リトライとロールバックメカニズムを扱いました。 今回は、パイプラインを運用しながら発見した改善点をまとめました。
前回の記事では、パイプラインの正常実行フローを扱いました。 今回は、失敗したときどう処理したかをまとめました。
前回の記事では、7つのエージェントの協業構造とハンドオフプロトコルを扱いました。 今回は、コンテンツ生成パイプラインの7つのエージェントを実行するために私が構成したシェルスクリプトオーケストレーションをまとめました。
前回の記事では、エージェントプロンプトを完成させるまでの過程を扱いました。プロンプトを扱いながら「失敗」「成功」と話しましたが、その結果はパイプラインを実行しながら確認したものでした。 今回は、私が構成したパイプライン構造をまとめました。
前回の記事では、行き詰まった状況でAI-DLC方法論を適用することを決めた話を扱いました。 今回は、AI-DLCを適用しながらプロンプトをどのように完成させていったかをまとめました。
前回の記事では、一つのプロンプトがなぜうまくいかなかったか、そして7つのエージェントに分離した過程を扱いました。 今回は、エージェントを分離した後に何を試したか、そしてそれでもなぜうまくいかなかったかを扱います。
前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。
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前回の記事では、パイプラインを運用しながら発見した改善点を扱いました。 今回は最終回です。2025年8月に始めて6ヶ月、ついに完成です。完成したアプリのUIと技術選択に関する回顧を扱います。
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前回の記事では、メタデータパイプラインでcategory.yamlと空のコンテンツファイルを自動生成しました。 今回からは学習コンテンツ生成パイプラインを扱います。最初は一つのプロンプトで試しましたが、失敗しました。
前回では、なぜ学習アプリを作り始めたかについて話しました。 今回は生成するコンテンツをどのように定義したかを扱います。
「不便なことを見つけたら自動化する、それがパターンになりました。」 6ヶ月の振り返りでこう書きました。大げさな計画なしに、不便なことから一つずつ作りました。この記事では、そうして作ったツールについて話します。
「自分はバカになっているんじゃないか?」 Claude Codeを使い始めて数ヶ月経った頃、ふとこんな考えが浮かびました。AIがコードを書いて、私はそれをレビューするだけ。手でタイピングしていた感覚が消えていくようでした。 6ヶ月経った今、その不安は全く違う感覚に変わりました。これはその旅の記録です。
「いつかやろう。」 6年間先延ばしにしていたイシューがありました。1週間で12個すべて解決しました。
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LLMで勉強していて疲れたことはありませんか? 私はそうでした。だからLLMで学習コンテンツを自動生成し、それをアプリにすることにしました。 このシリーズは2025年下半期に行ったサイドプロジェクトの経験をまとめたものです。
LLMで勉強していて疲れたことはありませんか? 私はそうでした。だからLLMで学習コンテンツを自動生成し、それをアプリにすることにしました。 このシリーズは2025年下半期に行ったサイドプロジェクトの経験をまとめたものです。
「自分はバカになっているんじゃないか?」 Claude Codeを使い始めて数ヶ月経った頃、ふとこんな考えが浮かびました。AIがコードを書いて、私はそれをレビューするだけ。手でタイピングしていた感覚が消えていくようでした。 6ヶ月経った今、その不安は全く違う感覚に変わりました。これはその旅の記録です。
「自分はバカになっているんじゃないか?」 Claude Codeを使い始めて数ヶ月経った頃、ふとこんな考えが浮かびました。AIがコードを書いて、私はそれをレビューするだけ。手でタイピングしていた感覚が消えていくようでした。 6ヶ月経った今、その不安は全く違う感覚に変わりました。これはその旅の記録です。
「不便なことを見つけたら自動化する、それがパターンになりました。」 6ヶ月の振り返りでこう書きました。大げさな計画なしに、不便なことから一つずつ作りました。この記事では、そうして作ったツールについて話します。
「いつかやろう。」 6年間先延ばしにしていたイシューがありました。1週間で12個すべて解決しました。
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「いくら文章でうまく説明しても、画面の代わりにはなりませんでした。」 e-torchプロジェクトは順調に進んでいました。ただ、詳細な画面を説明するほどテキストの限界が感じられました。この不便さがDSLプロジェクトにつながりました。
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