【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。

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