AI駆動開発実践コース
Cursor・GitHub Copilot等全ツール対応のプロンプトエンジニアリング理論で
バイブコーディング・コードレビュー・リファクタリング・バグ対策を体系的に習得。
受講者数35,000名超のUdemyベストセラー講師Shotaが自信を持ってお勧めする講座です。
AI駆動開発実践コースで学べること
無料プレビュー受講にあたっての前提知識と事前準備
【補足】本コースの添付資料について
概要編1:Replitとは
概要編2:AIツール比較(Replit, Cline, Devin)
【補足】Replit UI/UX改善による表示変更について
要件定義編1:バイブコーディング実践① - Agentとの要件調整
要件定義編2:バイブコーディング実践② - Agentによる開発作業
要件定義編3:バイブコーディング実践③ - Agentの成果物確認
要件定義編4:バイブコーディング実践④ - Agentへの変更依頼
要件定義編5:バイブコーディング実践⑤ - Agentの変更後成果物確認
要件定義編6:まとめ① - 効果的な要件に共通する5つの明確さ
要件定義編7:まとめ② - 効果的な要件の伝え方6か条とスコープの分割方法
要件定義編8:まとめ③ - スコープを分割する際の効果的な伝え方
【補足】Replit IDE操作時の設定について
コードレビュー編1:レビュー実践① - GitHubリポジトリインポートと環境構築
コードレビュー編2:レビュー実践② - アーキテクチャとフォルダ・ファイル構成の確認
無料プレビューコードレビュー編3:レビュー実践③ - Reactフロントエンドコードの確認
コードレビュー編4:レビュー実践④ - Express + Drizzle ORMバックエンドコードの確認
コードレビュー編5:レビュー実践⑤ - PostgreSQLデータベーステーブルと環境変数の確認
コードレビュー編6:AI駆動レビュー実践① - Assistantの2つのモードと特徴
コードレビュー編7:AI駆動レビュー実践② - コード理解を加速する効果的な質問方法
コードレビュー編8:まとめ - Agent実装コード7つの特徴
コード修正編1:AI駆動リファクタリング実践① - AI駆動開発のためのコーディング規約設定
コード修正編2:AI駆動リファクタリング実践② - コード可読性向上のためのJSDocコメント追加
コード修正編3:AI駆動リファクタリング実践③ - 保守性向上のためのAPI呼出処理統一
コード修正編4:エラーハンドリング改善実践① - アプリケーション安定性を高める非同期エラー捕捉
コード修正編5:エラーハンドリング改善実践② - トラブルシューティング効率化のためのエラーログ出力
コード修正編6:エラーハンドリング改善実践③ - UX改善のためのHTTPステータスコード対応
【補足】Assistantの回答言語設定について
コード修正編7:エラーハンドリング改善実践④ - UX改善のためのエラーメッセージ通知
コード修正編8:AI駆動リファクタリング実践④ - 保守性向上のためのエラーコード定数化
コード修正編9:AI駆動リファクタリング実践⑤ - 保守性向上のためのエラーハンドリング共通化
テスト編1:フルスタックテスト実践① - タスク削除機能の検証
テスト編2:AI駆動バグ対策実践① - エッジケース対応のためのリソース存在チェック追加
無料プレビューテスト編3:フルスタックテスト実践② - 対策後のタスク削除機能の検証
テスト編4:フルスタックテスト実践③ - タスク一覧表示・フィルタリング機能の検証
テスト編5:フルスタックテスト実践④ - タスク作成機能の検証
テスト編6:AI駆動バグ対策実践② - 入力検証強化のためのバリデーションチェック追加
テスト編7:フルスタックテスト実践⑤ - 対策後のタスク作成機能の検証
テスト編8:フルスタックテスト実践⑥ - タスク編集機能の検証
総括編1:AI駆動開発を加速する7つのメソッド
総括編2:7つのメソッドの開発スタイル別活用ガイド(Cline, GitHub Copilot, Cursor)
実務で培った知識と最新トレンドを融合し、即戦力となるスキルを提供します。
理論と実践のバランスを大切に、皆様のキャリアアップを全力でサポートします。
総括編における「AI駆動開発を加速する7つのメソッド」は、本コース全体の学習内容を効果的に統合し、実践的な開発手法として昇華させた秀逸な内容だと思います。要件定義からテスト工程に至るまでの各フェーズで習得した個別の技術が、いかにして有機的に連携し、開発プロセス全体の効率化と品質向上に寄与するかが明示されています。開発スタイル別活用ガイドにより、個々の開発環境や志向性に応じた最適化が可能となり、AI駆動開発の実践的導入が促進されると考えます。
総括編における「AI駆動開発を加速する7つのメソッド」は、本コース全体の学習内容を効果的に統合し、実践的な開発手法として昇華させた秀逸な内容だと思います。要件定義からテスト工程に至るまでの各フェーズで習得した個別の技術が、いかにして有機的に連携し、開発プロセス全体の効率化と品質向上に寄与するかが明示されています。開発スタイル別活用ガイドにより、個々の開発環境や志向性に応じた最適化が可能となり、AI駆動開発の実践的導入が促進されると考えます。
縮める内容もいいけど、Replitの画面変更とかIDE設定の説明が丁寧で良かった。ハンズオンやってて画面が違うと混乱するんだけど、ちゃんと補足があるから安心して進められました。Assistantの言語設定も地味に重要で、日本語環境での使い方がわかるのが助かる。こういう細かいところまで気を使ってくれてるから、技術的な内容に集中できました。
内容もいいけど、Replitの画面変更とかIDE設定の説明が丁寧で良かった。ハンズオンやってて画面が違うと混乱するんだけど、ちゃんと補足があるから安心して進められました。Assistantの言語設定も地味に重要で、日本語環境での使い方がわかるのが助かる。こういう細かいところまで気を使ってくれてるから、技術的な内容に集中できました。
縮める要件定義編の「5つの明確さ」めちゃくちゃ良かったです。今まで適当にAIに投げてた指示が、ちゃんと整理できるようになりました。ReplitのAgentとのやり取り見てるだけでも勉強になるし、実際に自分でもできるようになる。スコープ分割の話も目から鱗で、複雑な機能を段階的に作れるようになったのが嬉しい。AIと「協働」するってこういうことなんだなって実感できるコースでした。
要件定義編の「5つの明確さ」めちゃくちゃ良かったです。今まで適当にAIに投げてた指示が、ちゃんと整理できるようになりました。ReplitのAgentとのやり取り見てるだけでも勉強になるし、実際に自分でもできるようになる。スコープ分割の話も目から鱗で、複雑な機能を段階的に作れるようになったのが嬉しい。AIと「協働」するってこういうことなんだなって実感できるコースでした。
縮める「効果的な要件の伝え方6か条」これ最高でした!!今までいかに曖昧な指示を出していたのかが分かりました。6か条に沿って整理すると、AIの回答品質が全然違います。複数スコープに分割して開発するフェーズ法も実用的で、大きなプロジェクトでも使えそう。要件定義編全体通して、AIとのコミュニケーション設計がこんなに大事だとは思いませんでした。即実践で使います!
「効果的な要件の伝え方6か条」これ最高でした!!今までいかに曖昧な指示を出していたのかが分かりました。6か条に沿って整理すると、AIの回答品質が全然違います。複数スコープに分割して開発するフェーズ法も実用的で、大きなプロジェクトでも使えそう。要件定義編全体通して、AIとのコミュニケーション設計がこんなに大事だとは思いませんでした。即実践で使います!
縮めるコード修正編が実践的です!JSDocからエラーハンドリングまで順番に進むのがわかりやすい。「AI駆動開発のためのコーディング規約」から始まるアプローチが良くて、ただ直すんじゃなくて体系的にやれるようになった。エラーコード定数化とかHTTPステータスコード対応とか、地味だけど大事なところがちゃんと学べる。AIと一緒だとリファクタリングが楽しくなるって知りました!
コード修正編が実践的です!JSDocからエラーハンドリングまで順番に進むのがわかりやすい。「AI駆動開発のためのコーディング規約」から始まるアプローチが良くて、ただ直すんじゃなくて体系的にやれるようになった。エラーコード定数化とかHTTPステータスコード対応とか、地味だけど大事なところがちゃんと学べる。AIと一緒だとリファクタリングが楽しくなるって知りました!
縮めるテスト編のフルスタックテスト実践が非常に充実しており、特にエッジケース対応の重要性を再認識いたしました。コースで扱っている題材自体はタスク作成、一覧表示、編集、削除という基本的なCRUD操作ですが、その検証手法の解説が非常に丁寧で、「リソース存在チェック追加」「入力検証強化」といった実装改善プロセスを通じて、AI駆動開発における品質保証のベストプラクティスを習得することができました。対策前後での動作検証により改善効果が可視化されている点も評価できます。
テスト編のフルスタックテスト実践が非常に充実しており、特にエッジケース対応の重要性を再認識いたしました。コースで扱っている題材自体はタスク作成、一覧表示、編集、削除という基本的なCRUD操作ですが、その検証手法の解説が非常に丁寧で、「リソース存在チェック追加」「入力検証強化」といった実装改善プロセスを通じて、AI駆動開発における品質保証のベストプラクティスを習得することができました。対策前後での動作検証により改善効果が可視化されている点も評価できます。
縮めるReplit、Cline、Devinの比較が想像以上に詳しくて助かりました。ただの機能紹介だけじゃなくて、どの場面でどう活用できるかまで教えてくれるので、プロジェクトに合わせた判断ができるようになります。総括編の開発スタイル別ガイドと組み合わせると、自分のワークフローに最適な組み合わせが見つかりました。ClineとGitHub Copilot、Cursorの使い分けも明確になって、もう技術選択で悩まなくて済みそうです。
Replit、Cline、Devinの比較が想像以上に詳しくて助かりました。ただの機能紹介だけじゃなくて、どの場面でどう活用できるかまで教えてくれるので、プロジェクトに合わせた判断ができるようになります。総括編の開発スタイル別ガイドと組み合わせると、自分のワークフローに最適な組み合わせが見つかりました。ClineとGitHub Copilot、Cursorの使い分けも明確になって、もう技術選択で悩まなくて済みそうです。
縮めるエラーハンドリング改善シリーズがやばかった。 非同期エラー捕捉からユーザビリティ改善まで段階的で理解しやすい!「安定性」「効率化」「UX改善」の3つの観点で整理されてるのが良くて、自分のプロダクトでも同じように改善できました。AIとここまで体系的にエラーハンドリング改善できるとは思ってなかったので、かなり驚きです。即戦力になる内容でした。
エラーハンドリング改善シリーズがやばかった。 非同期エラー捕捉からユーザビリティ改善まで段階的で理解しやすい!「安定性」「効率化」「UX改善」の3つの観点で整理されてるのが良くて、自分のプロダクトでも同じように改善できました。AIとここまで体系的にエラーハンドリング改善できるとは思ってなかったので、かなり驚きです。即戦力になる内容でした。
縮める本コースのコードレビュー編において、React + Express + PostgreSQLという現代的なスタック構成でのAIを活用したレビュー手法を学ぶことができました。特筆すべきは、Assistantの2つのモードを戦略的に使い分けることで、AIに対する質問の精度を格段に向上させることができた点です。「コード理解を加速する効果的な質問方法」により、従来では数時間を要していたコードレビューが30分程度で完了するようになり、実務における生産性向上に直結しています。Agent実装コードの7つ...
続きを読む本コースのコードレビュー編において、React + Express + PostgreSQLという現代的なスタック構成でのAIを活用したレビュー手法を学ぶことができました。特筆すべきは、Assistantの2つのモードを戦略的に使い分けることで、AIに対する質問の精度を格段に向上させることができた点です。「コード理解を加速する効果的な質問方法」により、従来では数時間を要していたコードレビューが30分程度で完了するようになり、実務における生産性向上に直結しています。Agent実装コードの7つの特徴についても体系的にまとめられており、AI生成コードの品質評価基準として活用しております。
縮めるExpress + Drizzle ORMの部分が特に勉強になりました。最新のORMって情報少ないから、実際の実装見ながら学べるのは貴重です。PostgreSQLとの連携部分も含めて、フルスタックの流れが理解できました。AIに質問する技術も身について、コードの意図まで理解できるようになったのが大きな収穫。単なる作って終わりじゃない、深い学習ができたと思います。データベースとの連携や環境変数管理まで網羅されてて満足度高いです。
Express + Drizzle ORMの部分が特に勉強になりました。最新のORMって情報少ないから、実際の実装見ながら学べるのは貴重です。PostgreSQLとの連携部分も含めて、フルスタックの流れが理解できました。AIに質問する技術も身について、コードの意図まで理解できるようになったのが大きな収穫。単なる作って終わりじゃない、深い学習ができたと思います。データベースとの連携や環境変数管理まで網羅されてて満足度高いです。
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