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今日は個人開発を進める上で、私が最近とても役立ったと感じているAIを使ったロードマップ出向法についてお話しします。
プログラミングを学んでいると、こんなアプリを作りたいというアイディアが浮かぶことがありますよね。私にもあります。
今最終的に作ってみたいのは、YouTubeでどの動画をどれだけ見ているかを集計し、視聴時間ランキングとして分析できるツールです。
自分の時間の使い方を可視化して無駄な時間を減らしたいという目的があります。
ところがここで一つ問題があります。
作りたいものと今作れるものは必ずしも一致しないということです。
そこで私はAIに相談しました。
まず、このツールは技術的に実現可能なのかと聞いてみたところ、答えは可能でした。
動画タイトルの取得も視聴時間の記録もCSV出力もできるとのこと。
ここで大切なのは作れると分かったあとです。
次に私は今作っているサイト滞在時間計測ツールと比べてどちらが難しいですかと聞いてみました。
それとYouTube版の方が明らかに難しいことが分かりました。
理由はYouTubeがSPA、つまりシングルページアプリケーションだからです。
普通のサイトはページが切り替わると再読み込みされます。
でもYouTubeは動画を切り替えてもページ全体は再読み込みされません。
そのため動画が変わったことを検知する特別な仕組みが必要になります。
つまりいきなり本命に挑むよりも、まずは前サイト対応の滞在時間計測ツールを完成させる方が学習効率が良いということでした。
そこで私のロードマップはこうなりました。
まずは時間計測とデータ保存という基礎を作る。
その後でYouTube特有の機能を追加していく。
この順番なら途中で挫折するリスクを大きく減らせます。
今回の経験で感じたのは、AIはコードを書く道具としてだけではなく、難易度を測るもの差しとしても非常に優秀だということです。
アイデアが浮かんだら実現できるかだけではなく、どの順番で作るべきかもAIに相談してみる。
それだけで開発の成功率はかなり変わると思います。
大きな目標ほど小さな階段に分解する。
そして一段ずつ着実に登っていく。
これが個人開発を続けるコツなのかもしれません。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
それではまた次回お会いしましょう。
本日の内容は以上となります。
最後までお聞きいただきありがとうございました。
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