YouTube Growthというサービスをリリースしました
ざっくり説明すると、YouTube チャンネルを解析し得られた解析データを AI に噛ませアドバイスを取得するというサービスです。
類似サービスはたくさんあると思うんですが、今回は低価格をウリにしてみました。
今回は AI を使用している関係上ソースコードは公開していません、悪しからず。
以下蛇足です。
まず使用した技術から列挙をば。
- React
- Next.js
- TypeScript
- CSS Modules
- Prisma
- Stripe
- OpenAI
- Google Cloud APIs
- Vercel
- Vercel Postgres
- Docker
相変わらずベタベタな構成です、そして相変わらず Tailwind でなく CSS Modules という。
前回オモコロアーカイブをリニューアルした際に Prisma × Vercel Postgres × Docker の組み合わせで作ったので、今回はそこに Stripe を乗せてみました。
Stripe は業務でほぼ触ったことがなかったので、勉強も兼ねて組んでみたのですが、恐ろしいほど簡単に動いてびっくりしました。
まぁ決済系ってセキュリティや速度、信頼性が重要なのであって、決済自体はシンプルなものだよなと…。
今回のサービスの開発期間は 2 日くらいとなっていまして。
9 割 Claude Pro、1 割 ChatGPT Pro に出力してもらいました。
つまり手動の実装はほぼ 0 という、時代やばすぎ。
とくに Claude は精度も速度もエグすぎて、もうプログラマーいらないですねほんと。
ただその一方で、きちんと使用されている技術仕様などを把握していないと、思わぬ見落としが発生するのも間違いないなと強く感じました。
AI って 0 → 1 は得意なんですが、0.9 を 1 に持っていくのは意外と苦手だったりするので、そういう意味ではテストの重要性が上がってるのかなーとなんとなく思いました。
あと今回はスタイリングもすべて AI にお任せしたんですが、精度がエグかったです、すごすぎ。
今回リリース後に気づいたこととして、Vercel で Server Action を実行する場合、タイムアウトが 15 秒か 30 秒くらいとかなり短いことでした。
言うまでもなくローカルでは問題なく動いたものが、リリースしたら動かないという、あるあるですね。
結局 API Routes に持っていくことで事なきを得ました。
あと今回の肝となる AI 周りですが。
ぶっちゃけプロンプトもすべて AI に出力してもらったのであまりどうこう言うこともありません。
AI を使用したサービスって今後も鬼のようにリリースされるんだろうなと、恐ろしい時代ですねほんと。
そんな感じです。
これでお小遣い程度稼げたら規模感を上げていきたいなーと思いつつ、次のサービスのアイデアもあるのでそっちを先に作ろうかなとも思いつつ。