最近、CursorのMulti-Root Workspaceを使って、バックエンドとフロントエンドを同時に開発できるようになってきました。
これまでは、CursorやWindSurfを別ウィンドウで開いて行ったり来たりしていたのですが、そのたびにAPIの仕様にズレが出たりして、地味にストレスでした。
Multi-Root Workspaceのコツ
僕なりに見つけたコツがいくつかあります。
- バックエンドは
backend、フロントエンドはfrontendという名前でフォルダを作る - ルートディレクトリに
README.mdを置く
こうしておくと、Cursorがbackendとfrontendをうまく認識してくれます。
もしこのように名前を付けないと、Cursorが中のプロジェクトのパスを記録してくれるものの、検索で迷子になることがよくあります。
たとえば、バックエンドを触っているときに、フロントのコンポーネントを探そうとすると「見つからない」→「検索開始」→「数秒待つ」という地味なタイムロスが生まれます。
なので、Cursor等のエディターにとって分かりやすい構成を作ることが、快適な開発につながると実感しています。
技術選定から始める
0→1の開発をするとき、まず考えるのは技術選定です。
たとえば、3Dモデルを読み込みたい場合、自分がRailsが得意だからといってRailsを選ぶと、3D系のgemが少なくて苦労することになります。僕も経験しました。
なので、
「この分野に強い言語・フレームワークは何か？」
という視点で選ぶのがおすすめです。
技術選定をChatGPTで
技術選定においては、要約が得意なChatGPTに一度きいてみます。
「こういうことをやりたいんだけど、技術は何がいい？」
「この言語でやるなら、どのフレームワークが合ってる？」
こんなふうに聞くだけで、やりたいことに最適な道筋を提案してくれるので、AIは相棒だと思って前に進むことができます。o3を使ってもいいし、4oでも事足ります。
たとえば、3Dモデルの解析なら、Pythonに強いライブラリが多いことがわかってきました。
不慣れな技術においてのジレンマ
僕はPythonの経験が少ないです。でも、AI駆動の開発においては、「今まで使ったことがない技術」を触ることが日常になってきます。
最適な技術はPythonと導き出されていても、自分のPythonに自信がない、やっぱり心配は残ります。もちろん僕もそうです。
知らない技術でも簡単に操作できるようにしていくのが、バイブコーディングとして、これから学んでいくことだと思っています。
次回はコードも書いてみます！
今回は、開発の準備や技術選定、同時開発においてのCursorの構成や心構えなどについて紹介しました。次回は、実際にコードを書いていくところをもう少し詳しく紹介する予定です。
「知らない技術でも動かせるようになる」
そんなAI時代の開発、一緒に楽しんでいきましょう！
（※この文章は、AQUAを使って音声入力で話した内容をAIによって文字変換・整形しています）
→ 次回へ続く
