Claude × 非工程師進行應用程式開發① - 製作、測試、調整。「培養」應用程式的嶄新製作方式

「使用 AI 製作應用程式」本身現在已經不是什麼罕見的話題了。

不久前，AI 還給人「優秀助手」的印象，幫助進行文章摘要和提供想法。但最近，它正逐漸轉變為「可靠的夥伴」，引領開發工作本身。

我們公司成員也越來越多機會接觸 AI，「我也想試著製作些什麼」的想法就這樣應運而生，這就是這個應用程式開發的開端。

我們本想「既然這樣，不如製作對業務有幫助的東西……」，不過最先浮現腦海的並不是工作相關的內容，而是興趣方面的話題。

最近迷上了看電影，每週都會看好幾部，把所有的觀看計畫和喜歡的作品都記在 iPhone 的備忘錄裡。

但是，清單增加的速度很快，而且很多類似的片名，經常出現「咦，這部我看過嗎？」的情況。最後，備忘錄管理最終還是崩潰了。

於是，我決定「乾脆自己製作一個專用工具」，這就是這次介紹的「電影觀看清單」。

即使是粗糙的提示詞也能製作出應用程式

說到使用 AI 進行開發，常常會有「必須寫出條件分解得很細致的提示詞」的印象。

許多人可能都認為，必須先整理好背景和規格，完整無漏地傳達需求，才能做出真正能用的東西。

當然，如果能整理好背景和規格再交給對方，那是最理想的。不過這次實際做過之後才發現，即使指示相當粗糙，對方也能夠恰當地理解我的意圖，認真地進行實現。

雖然當時的應用程式本身相當簡單，但我只是把想做的事情全部堆進提示詞裡，結果就得到了一個能正常運作的應用程式。第一個提示詞大概是這樣的。

我想製作一份電影觀看清單。
由於還是原型階段，希望只用一個HTML檔案就完成，在瀏覽器開啟後就能立即使用。
功能上，我想輸入作品的標題和在哪裡觀看（U-next、Prime Video等），進行註冊，並將註冊的作品以清單形式顯示。
還有，請讓我能標記「已觀看」的狀態。

如果是不用AI的傳統開發方式，即使是再簡單的東西，也得要「考慮UI」「選定使用的技術」「進行編程」，輕輕鬆鬆就要花好幾個小時。而Claude卻在短短幾分鐘內，理解了我想做的事情，從最佳的UI和工具選定到實現，輕鬆地全部搞定。

被那個速度驚到，我甚至感受到了一種超越佩服、近乎恐懼的感覺。

速度這麼快，我的慾望就開始不斷萌發。有了基礎框架後，我就持續不斷地提出各種要求。當時的提示詞也不夠精美，只是把注意到的地方列成要點，告訴對方「修改這裡」，程度上甚至粗糙到對著人類工程師說這樣的話，肯定會招人反感。

經過幾次這樣相當隨意的往來之後，觀看清單的大框架就輕鬆完成了。
即使加上微調，從初版應用程式完成為止，所花的時間只有大約一小時。

想到就立刻實現。邊加入邊育成

框架完成的幾天後，大家聚在一起介紹各自用AI製作的應用程式，我看到了其他成員的作品。其中有人做了一個整合了「Gemini Nano」的應用程式。

一看到這個，我想起「說起來，我自己在找想看的電影時也在用 Gemini。要是把這個功能整合進應用程式，就能基於觀看清單來搜尋電影了吧？」於是回到家後立刻重新開始開發。

如果是跟人合作的話，「開發途中擅自增加規格」會被罵得很慘，但 AI 就能輕鬆應對這種請求，這正是 AI 的厲害之處。它也在幾分鐘內為我實現了電影搜尋功能。

就這樣搜尋功能順利完成了，接下來我開始在乎的就是「精準度」了。

一開始我只是依靠觀看清單中電影的標題和類型，讓 AI 推薦幾部作品，規格相當粗糙。結果常常出現類型符合但不符合個人喜好的電影推薦。我試過改成基於收藏作品來篩選，但效果還是沒有改善。

我想純粹只用標題和類型的資訊太不足了，所以決定加入每部電影的劇情簡介。不過我絕對不想自己一個一個手動輸入劇情簡介……苦惱之後，我還是決定再次借助 AI 的力量。

我改版為「輸入列表的標題後，劇情簡介會自動註冊的機制」。為了確保簡介的精準度，我使用 Wikipedia API 根據輸入的標題取得相應資訊，然後讓 AI 基於這些資訊自動生成簡介。這段程式碼也是由 Claude 幫我撰寫的。

說實話，現在的精準度還有不足之處，最終也在考慮更新為 TMDB API 連動。不過已經達到「小錯誤也還能接受」的程度了。這一連串的微調整只花了大約 2～3 小時。

題外話，後來實際要在真機上使用時，發現 Gemini Nano 似乎無法使用，所以最後改用 Gemini API。雖然免費額度有請求次數的限制，但相比 Gemini Nano，能使用更好的模型，精準度因此大幅提升。

完成的應用程式簡介

這個應用程式是在邊想邊改的過程中「邊使用邊成長」的，沒想到已經具備這麼多功能了。

【觀看清單】

• 電影標題、類型、串流服務、劇情簡介的註冊
• 運用各種 API 實現「劇情簡介自動生成」
• 「未觀看／已觀看」的切換勾選
• 依類型、收藏、未觀看／已觀看進行篩選功能

【作品搜尋】

• Gemini 根據收藏資訊推薦電影
• 可指定類型、推薦數量
• 推薦作品可一鍵新增至觀看清單
• 已觀看的電影也可新增至清單，並標記為已觀看狀態

過去「搜尋電影」和「記錄電影」是分開進行的工作，現在全都集中在這個應用程式裡了。
以前每次搜尋時都要向 AI 說明自己的喜好，現在省去了這個麻煩，隨時都能找到喜歡的電影。

原本的目的——觀影清單功能，也能按照觀看狀態、我的最愛和類型篩選，管理的便利程度遠超過去用記事本的時代。

個人來說很高興的是，當搜尋結果中有漏掉新增到清單的作品時，能一鍵新增。
省去了逐一輸入標題登記的麻煩。

總結

讀到這裡各位或許已經發現，在這次應用程式開發中，我一行程式碼都沒有寫。我只是用語言表達「想要這樣的功能」，Claude 就把一切都實作出來了。

實際做了之後，最先想到的一點是「不需要一開始就決定完成形式」。在使用的過程中發現「哦，還想要這個」「這個有點不對」，然後再告訴 Claude。與其說是在「製作」應用程式，不如說更接近「培育」的感覺。

要是有人因為「一定要好好寫提示詞」而猶豫不決，不妨先隨便試試看。如果結果和想像不同，只需要逐步修正就行了，幾乎沒有真正意義上的失敗。只要試過一次，就能體會到「啊，意外地還不錯呢」的感覺。

誠摯邀請各位輕鬆地試試看。