2024.01.24

【AI駆動開発】Cursorを使いこなそう！ New AI Project から新規プロジェクトを一括で作成！

はじめに

これまでの記事では、Cursor でリアルタイムにAIを活用しコーディングをしていく方法を紹介しました。今回は続編で Cursor を利用し一気にアプリを開発する機能「New AI Project」について紹介していきます。

NEW AI Project

Cursor はプロジェクトを新規に作成する機能を提供しています。この機能を使用すると、新しいプロジェクトを簡単に始めることができます。日本語で使用している場合は、New AI Project ではなく、ファイルを開くから What do you want to build? の画面が表示されるので、作成したい内容の入力へと進みます。以降で番号に記載の流れに沿って、プロジェクト機能で作成するアプリを作成していきます。

1. まず、Cursorの画面の上メニューからファイルで「New AI Project」を選択します。（表示が日本語の場合には「ファイルを開く...」と翻訳されているで注意ください。）

(1) ファイルを開くから作りたいプロジェクト入力して Next をクリック

ここでは、ドメイン駆動設計（DDD）のワークショップを作成するために、ローカルで before / afterのコードを作成してもらいました。

(2) 次に、フォルダを選択して、プロジェクト名を入力して Done をクリック

プロジェクトの名前と説明を入力します。これらはプロジェクトの目的を明確にするために使用されます。今回作成した例を以下のように進めると、希望するコードの作成が行われて、微修正で完成させることができます。

(3) 要求したお題に対して自動でコードを生成

プロジェクトの説明を(1)で入力した内容に基づいて、製品検索 API サンプルコードを使用してドメイン駆動設計 (DDD) を実証する Python プロジェクトを作成します。プロジェクトはローカル AWS クラウドスタックである LocalStack 上で実行され、OpenSearch (Elasticsearch) を使用します。今回は、Step 0 から Step 23まで作成れました。以下の番号は、今回作成した23ステップの番号となり、日本語で英訳してくれないため、日本語で記載しております。

1. `requirements.txt`: このファイルには、AWS SDK for Python (boto3)、LocalStack クライアント、Elasticsearch クライアントなど、プロジェクトに必要なすべての Python 依存関係が含まれます。

2. `before/product_search_api.py`: これは、DDD を使用しない製品検索 API のオリジナルの Python コードです。

3. `after/domain/product.py`: これは、DDD の製品のドメインモデルです。

4. `after/domain/search.py`: これは、DDD での検索のドメインモデルです。

5. `after/application/product_service.py`: これは、DDD の製品のアプリケーションサービスです。

6. `after/application/search_service.py`: DDD での検索用のアプリケーションサービスです。

7. `after/infrastruct/product_repository.py`: これは、DDD の製品のインフラストラクチャ層です。 `after/application/search_service.py`: DDD での検索用のアプリケーションサービスです。

8. `after/infrastruct/search_repository.py`: これは、DDD での検索のためのインフラストラクチャ層です。

9. `after/product_search_api.py`: これは、DDD を使用する製品検索 API のリファクタリングされた Python コードです。

10. `localstack_setup.py`: このスクリプトは LocalStack 環境をセットアップします。

11. `run.py`: このスクリプトはプロジェクトを実行します。

右側の画面では、以下の通り、Step 23 まで行われていく流れが表示されていきます。(1)の最初に提示した、作りたいプロジェクトの内容を元に、Cursor が自動的に考えてコードをステップごとに生成して完成させます。

Cursor の生成内容

以下の画像は Cursor が生成した内容の画像となります。

エラーについて

後は、以下のように、複数のエラーが出てくるので、コードをひたすら修正していきます。もちろん、修正は今まで紹介した Auto Debug や、CHAT 機能などを利用していきますが、今回のエラーは、python のコードを指定しているので、必要なライブラリーをインストールするような指示のエラーのみとなり直ぐに修正が完了しました。

まとめ

今回の記事では、Cursorの「New AI Project」機能について紹介しました。Cursorには様々な機能があり、前回の記事で紹介したように更なる機能追加のアイデアが多数あります。Cursorの今後に更に期待できると思います。是非皆さんもCursorを使ってみていただいて、日々の業務改善に繋がると大変幸いです。またAI駆動開発（AI-Driven Development）についての関心と導入につながれば大変幸いです。