プロンプトから本番環境へ：AIコパイロットでCraicGPT.ieを構築する

2025-08-12

Machine-translated — the English original is authoritative.

昨日は、AIイノベーションのめまぐるしいペースについて話しました。これは先週行われた2つのローンチ、AnthropicのスムーズなOpus 4.1アップデートとOpenAIのGPT-5の失敗という対照的な出来事でよく表れています。 hype（ hype ）に流されがちですが、これらのツールを使って実際に 構築 するというのはどんなものなのでしょうか？それが今日のテーマです。

ここでは、私のAIジャーニーの「フェーズ1」、つまり私が craicgpt.ie と呼ぶ小さなプロジェクトの作成について、透明性の高い裏側を公開したいと思います。

単なる展示品ではない：CraicGPT.ieの「なぜ」

私は craicgpt.ie を、AIのこの特定の瞬間を具現化した有形の成果物を作るために構築しました。生きた博物館、あるいはタイムカプセルのようなものです。このサイトは、軽量でサーバーレスなウェブページとして設計されており、一つの目的のために作られています。それは、さまざまなLLM（大規模言語モデル）や画像ジェネレーター間で、同じプロンプトを表示・比較することです。

このサイトの真の魔法は、透明性にあります。サイト上のテキストや画像の上にカーソルを合わせると、それを生成するために私が使用した正確なプロンプトが表示されます。 geekwiththepeak のロゴの上にカーソルを合わせると、私の醜い顔（yes、 geekwiththepeak.com は、空きのある週末が来れば、これらのブログが最終的に置かれる場所になります！）を見ることができます。

これは次のキラーアプリになるつもりはありません。AIの世界では、8週間しか経っていない時点で、すでに実質的に展示品になってしまいます！しかし、その価値は、AI支援開発の実用的な現実を示す点にあります。これは、磨き上げられたデモを切り裂き、欠点も含めて生の入力と出力を見せる方法です。

AIコパイロット：「バイブコーディング」での私の経験

LLMとのコーディングでの私の旅は、ジェットコースターのようなものでした。OpenAIやGoogleの最初のモデルは、奇妙なほど印象的でした。しかし、ほぼ一晩で、それらが賢さを失ったように感じられました。私はこれが意図的な低下だと疑っています。プロバイダーが新しい金の卵の商業的意義に気づき、手綱を締め始めたからです。

しかし最近、その能力は再び飛躍しました。この新しいモデルの波は、私が「バイブコーディング」と呼ぶものを実現可能にしました。それは、従来の行単位のコーディングではなく、自然言語での会話を通じてソフトウェアを構築することです。あなたが何を望むかを説明すると、AIがコードを生成します。

craicgpt.ie は、この新しいパラダイムでの私の実験でした。

これは原則として私にとって新しいことではありません。過去の役割では、しばしば自分の首を絞めるためにスクリプトを書く必要がありました。例えば、懐疑的なWindowsエンタープライズチームに、私たちのAPI駆動型ツールがいかに「簡単」かを示すために、クイックなフロントエンドAPIラッパーを叩き上げたことがあります。しかし、LLMをコパイロットとして使用することは、これを全く新しいレベルへと引き上げます。

内部構造：良いこと、悪いこと、そして醜いコミット

では、プロセスは 実際 にどのようなものだったのでしょうか？確かに、完璧なウェブサイトを吐き出す単一のプロンプトではありませんでした。プロジェクトノートで言及したように、正しい結果を得るために必要なコミットの数を見る必要があります。私のGitの履歴は、プロジェクトのタイムラインというよりは、狂人の日記のようです。真の作業はコーディングそのものではなく、 エンジニアリング にありました。

良いこと： AIは下作業において卓越していました。ボイラープレートHTML、CSS、JavaScriptを数秒で生成しました。ロジックの変換や、無限の忍耐を持つチューターとしての役割には素晴らしいものでした。サイトを構築している際、私は先週のリリースの前身となるモデルを使用しました。変化がどのようなものかを見るために、新しい Claude Opus 4.1 でコンポーネントを再構築しようとしました。その違いは天地の差でした。それはファイル間のコンテキストを理解し、初回でクリーンで動作するコードを生成しました。それは未来の一瞥でした。

悪いこと： 次に、新しくリリースされた GPT-5 で同じタスクを試みました。そして、結果は…「興味深い」と言っておきましょう。昨日話したルーターの障害のおかげで、モデルは金魚の記憶力しか持っていないようでした。それは自信を持って関数呼び出しを「幻覚」し、2つのプロンプト前に私たちが下した決定を忘れ、一般的にキャンディショップにいる幼児以上に手取り足取りの指導を必要としました。それは絶え間ないリマインダーと、会話履歴の慎重な管理を必要としました。

醜いこと： 「エンジニアリング」は コードを書くこと ではなく、以下のことの中にありました：

• プロンプトの洗練： 正しい方法を正しく質問する方法を学ぶこと。現在の状態のGPT-5では、これは科学というよりは暗黒の芸術のように感じられます。
• 戦略的デバッグ： AIが軌道から外れたことを迅速に特定し、それを軌道に戻す方法を理解すること。
• アーキテクチャの監督： 異なるAI生成コンポーネントがどのように組み合わさるべきかという高レベルの決定を下すこと。

これらは、AIが現在置き換えるのではなく、補完するスキルです。

結論：AIは私の仕事を奪う準備ができているか？まだだが、それは素晴らしいインターンだ。

では、AIコパイロットでフルプロジェクトを構築した後、結論はどうでしょうか？単一のプロンプトで本番環境対応のアプリケーションを生成する段階に来ているのでしょうか？絶対にいいえ。少なくとも、私たち凡人にとっては。

私の経験から、この結論に至ります。今日のAIコパイロットは、才能がありながら非常に一貫性のないインターンのようなものです。それは非常に速く、百科事典のような知識を持ち、疲れを知らません。しかし、現実世界のコンテキストがなく、常識がなく、重要なタスクで無監督にしておくことは絶対にできません。Opus 4.1のようなモデルとGPT-5のローンチ日版の違いは、注意深く聞くインターンと、すでに週末の計画を立てているインターンの違いです。

この新しい世界で最も価値のあるスキルは、単にコードを書くことだけではありません。それは、AIシステムの出力を効果的に誘導し、検証し、統合する能力です。これは、ビルダーからアーキテクトおよび指揮者へのシフトです。

そして正直に言って？これは何年ぶりかの楽しさです。この共同作業のプロセスは活力を与えてくれ、信じられないほどの新しい可能性を開きます。それはエンジニアのツールキットにおける強力な新しいツールであり、私たちはまだ表面を削っている段階です。

明日は、AIに会社のプライベートデータへの図書館カードを与えることで、これをエンタープライズ環境で次のレベルに引き上げる方法を見ていきます。

Originally published on allthingscloud.eu (2025-08-12).