はじめに
こんにちは一史です。
先日神代植物公園に行きました、まだ藤の花が残っておりとても綺麗で癒されました。
昨今、開発支援のAIエージェントとしてClineが話題になっています。
github.com
ClineはVisual Studio Code(VSCode)の拡張機能であり、単なるコード生成だけでなく、コマンド実行や動作確認・デバッグまでを一貫して行ってくれる点が特徴です。
Clineは任意の生成AIモデルを指定し、コードを生成させることができます。
このためセキュアで実際の開発現場でも活用されるAmazon Bedrockと組み合わせることでビジネスシーンでの活用も可能となります。
今回、LLMとしてBedrockを利用して、CRUD処理を行うアプリを開発できるか、TODOアプリ作成を題材に試していきます。
TODOアプリの概要
今回作成するTODOアプリの完成像は以下です。
このTODOアプリは、タイトル、期限、説明と共にタスクを登録できます。
そして、実施済みかどうかのステータスを保持し、削除機能も持ちます。
ではこのTODOアプリ作成の準備を行います。
開発のための事前準備
IAMユーザーの作成
ClineがBedrockを使う際に用いるIAMユーザーを以下権限で作成しました。
実際はより権限を絞るべきですが、今回は簡易的にBedrockのフルアクセスを付けました。
またClineではセッショントークンが必要なのでその取得権限をつけています。
{
"Version": "2012-10-17",
"Statement": [
{
"Sid": "AllowBedrockAll",
"Effect": "Allow",
"Action": "bedrock:*",
"Resource": "*"
},
{
"Sid": "AllowStsGetSessionToken",
"Effect": "Allow",
"Action": "sts:GetSessionToken",
"Resource": "*"
}
]
}
Clineの設定
Bedrockを使うためのClineの設定を行います。
設定画面にて、前節で作成したIAMユーザーのアクセスキー、シークレットキー、セッショントークンを指定しています。
また、今回のモデルはClaude 3.7 Sonnetを使います。
よりコストの低いClaude 3.5 Haikuでアプリを作成してみた際は、精度が安定せず「Task Completed」の表示なのにDockerファイルがあるべきフォルダの中に、１つもファイルが作られないなどありました。
一応デバッグ段階で直してはくれますが、何度もトライアンドエラーしながら修正するので、時間も不要なコストもかかりました。
単純なスクリプトではなくCRUDアプリ全体のようなある程度の複雑性を持つシステムを作らせる場合、Claude 3.7 Sonnetを最初から使ったほうが、精度が安定する印象でした。
TODOアプリを開発する
プロンプト
今回Clineに渡したタスクのプロンプトは以下です。
TODOアプリを作ってください。 # 要件 - タスクを、チェックボックスつきのアイテムとして追加削除できるようにする。 - 完了したタスクはチェックボックスにチェックをつけることで、薄い文字になるかつ取り消し線が引かれるようにする。 - 各タスクは期日を入力できるようにする。（必須入力にしない） # 制約条件 - PostgreSQL を使った CRUD 処理にしてください。 - DBをDockerで立ててください。 - バックエンド、フロントエンドはDockerは使わず実行環境で直に起動してください。 - 完成したらアプリの起動まで行ってください。 - 画面はモダンにおしゃれにしてください。
またClineの設定画面からCustom Instructionsを以下の通り設定しました。
Custom Instructionsは共通ルールなどを記述する部分であり、AIへの毎リクエスト時に末尾に追加されるプロンプトになります。
# 実行環境情報 - 実行環境はWindowsです。 - Docker環境はRancher Desktopで提供されています。 # 実装ルール ## 共通 - 日本語でコードブロックごとにコメントをつけてください。 - 適切なフォルダ構成で作成してください。 ## バックエンド - Googleスタイルでdocstringを書いてください。 - Pythonで実装してください。 - pyenv, Poetryを使って仮想環境を作成してください。pyenv, Poetryは既に環境にインストール済みです。 ## フロントエンド - Reactで実装してください。 - npmを使ってパッケージ管理を行ってください。
Custom Instructionsでは、pyenvやPoetry などの環境構築のためのツールは事前にインストール済みのものを利用するよう指示しています。
この指定がないとClineはこれらツールのインストールから行おうとしますが、トライアンドエラーが多く時間とコストが余計にかかりました。
開発環境の準備は人間がやったほうが早かったです。
Clineを用いた開発結果
前節のプロンプトをもとにClineに指示すると
を一通り自動で行ってくれました。
最終的な成果物は以下です。
今回は簡易的なプロンプトであまり詳細を指定せずに作成させましたが、
- フロントエンドはMaterial-UIを使用している
- バックエンドはFastAPIの使用やモデルクラスを作成している
- DBスキーマに作成日時・更新日時のカラムがある
など人間が作る際と同水準で開発してくれました。
また、開発規模は 0.5KL、かかったコストは 5.2ドル 程度でした。
人間が実装から動作確認まで行う人件費に比べればかなり安く済ませられました。
アプリを使ってみる
それでは実際にアプリを使ってみます。
以下はタスクを追加し、うち１つは完了状態にしたものです。
実際にDBにアクセスしてみると、この結果がリアルタイムに反映されていました。
また完了したタスクを画面から削除したところDB上でも物理削除が行われました。
まとめ
Cline×Amazon Bedrockを使用してセキュアな生成AIモデルで、CRUDアプリの画面からDBまでの実装・動作確認が行えました。
また所感としては、
1. 開発環境の準備は人間が事前に行った方が効率的
2. CRUDアプリのような複雑性があるものを安定した精度で作るには、Claude 3.7 Sonnetの利用が必要
ということが分かりました。
Amazon Bedrockを使うことによりビジネス場面でClineが使いやすくなるため、是非 積極的に活用していきたいと思います。
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