ID:84667さん

# 習慣化アプリの個人開発（AI駆動開発） - 期間: 2026年8月〜現在（開発中） - リポジトリ: https://github.com/kapidon/diet-gacha - 役割: 個人開発。仕様と設計方針を決め、AIエージェントが生成したコードを検査 - 使用技術: TypeScript / Next.js（App Router）/ React / Prisma / PostgreSQL / Better Auth / Tailwind CSS / Vitest / Docker / GitHub Actions / Claude Code 実務で使っていないTypeScriptとNext.jsを学ぶために、習慣の達成でチケットを貯め、ガチャでカードを集めるアプリを開発しています。Claude Codeとsuperpowersに実装の大部分を生成させ、私は仕様、設計方針、生成物の検査を担当しています。 ## 続かなかった前身アプリから仕様を見直す PythonとFastAPIで作った前身では、ユーザーが自分でご褒美を登録できたため、習慣の達成と関係なく入手でき、報酬として機能しませんでした。また、毎日の習慣だけを対象にすると、週3回の筋トレなどが続いていない扱いになります。 そこで、カードを全ユーザー共通の固定セットにして、達成だけを入手経路にしました。習慣ごとに実行曜日を持たせ、継続日数と週ごとの達成回数を分けて数えます。クリーンアーキテクチャによるレイヤー分割も検討しましたが、現時点の規模では採用せず、判断理由と代替案を設計書に残しています。 現在は、ログイン、習慣の登録と編集、実行曜日の設定、達成チェック、チェックの取り消し、チケット発行、継続日数と週次回数の集計まで動作します。ガチャと図鑑は未実装です。テストは45件あり、日付計算などの純粋関数はプロセス内で、並行制御を伴う処理は実際のPostgreSQLに対して確認しています。 ## AIが生成したコードを検査する仕組み 生成量が増えるほど、内容を把握しないままコードや依存パッケージが入る危険も増えます。依存パッケージはTakumi Guard（GMO Flatt Security）のnpmレジストリプロキシ経由で取得し、既知の脆弱性だけでなく、typosquattingや乗っ取りによる悪意あるパッケージをインストール前に止める経路を作りました。 `.npmrc`だけでなく、`package-lock.json`の`resolved`も同じ経路へ置き換え、`npm ci`で疎通を確認しています。GitHub Actionsはタグではなくコミットハッシュで固定しました。AIエージェントには、判断が必要な箇所と確信を持てない箇所を明記させる規約を`AGENTS.md`に置いています。 CIではlint、build、実PostgreSQLを使うテスト、`npm audit`を自動実行し、日常的な依存の更新はDependabotに任せています。