- Calquioの複利計算機 は、投資資金が時間の経過とともにどのように成長するかを視覚的に示す無料のオンラインツール
- 開発者は長い間コーディングから離れていたが、AIベースのバイブコーディングをきっかけに再びプロダクトを作り始めた
- 市場にある複利計算機は、粗いUI、過剰な広告など品質への不満があり、そこから金融計算機中心のウェブサービスへと拡張
- バイブコーディングの広がりを見て、自分で直接実装しなくても意図を伝えればよいという考えに至り、開発者でなくても要件を明確に説明すれば成果物を作れる可能性を実感
- AIが実装を担い、利用者は要件・UX・ドメイン知識に集中
- 約2週間、約100ドル程度のAPIコストで60個以上の計算機を制作
- 複利計算機から始めて、モーゲージ、ローン返済、貯蓄目標、退職後資金の計算機へと拡張
- AIが入力検証、UIコンポーネント、テストまで反復作業全般を処理し、コード作成と細かな実装を担当
- 利用者はアーキテクチャ理解、UX判断、金融数学のドメイン知識を提供
- AIは開発力を劇的に増幅したというより、また作れるという自信を与えてくれた
- 長く先延ばしにしていたアイデアを現実的なプロジェクトへ転換できるようになった
- 生産性向上よりも心理的障壁の除去のほうが大きな価値
3件のコメント
元のリンクは電卓のほうだったのですが、実際には電卓そのものの機能よりも、Hacker News に投稿者が書いた内容のほうが本質だと思ったので、リンクを HN 側に変更しました。
私も仕事としてやるコーディング以外では個人的なコーディングをあまりしていなかったのですが、AI のおかげでサイドプロジェクトのコーディングをかなりやるようになっています。
実際に外部に公開するところまでは考えていなかったのですが、いろいろ作っているうちに欲が出てきますね。
GeekNews の Show にも本当にたくさんのプロジェクトが上がってきているのを見ると、みんな似たような感じなのかもしれません。
もちろん、あまりに簡単になったぶん、最後の仕上げが少し足りないまま共有されているようで、少し残念でもあります。
Hacker Newsの意見
自分も似たような経験をしている。以前はネットワークエンジニアでありソフトウェアプロジェクトのリードだったが、20年ほど前にプログラミングをやめた
今は農場を運営しながら、ボランティア団体向けのアプリを自分で作っている。たとえば土壌サンプル輸送トラックの位置追跡アプリ、水分モニタリング、車両管理カレンダーなど、いろいろなアプリを数時間で作っている
以前は出たばかりだったGitを、ようやく今になって本格的に使っているが、本当に驚くほど素晴らしい
トラクターのGPSが自動操舵している間に思いついたアイデアをすぐ実装できるようになって、本当に興奮している。最近は新しいアイデアが多すぎて、ろくに眠れないほどだ
私は子どもにAI開発スタックを教えている — AI IDE(Antigravity)、データベース(Supabase + MCPサーバー)、デプロイ(Github + Vercel)。この組み合わせなら数時間で見栄えのよい統合アプリを作れる
睡眠時間は減ったが、幸福感は最高に達している
17年間、科学技術の楽観主義者として生きてきたが、最近はだんだんラッダイト寄りになっている
技術は社会・経済問題を解決するどころか、むしろ悪化させているように思える。結局、コミュニケーションと社会的要素こそがソフトウェア成功の核心だと気づいた
「正確性のために丹念に作られています」という文言をサイト下部に入れたらしいが、即席で作った計算機にそれを付けてよいのかは分からない
60個の計算機がすべてのエッジケースで完璧に動くと本当に確信できるのだろうか？
ユーザーが信頼して使う以上、誤りがあれば影響は大きい。AIで作るとしても品質重視の開発が必要だ
ちなみに自分のブラウザではサイトがまともに動きもしない
最近はコーディングとその周辺世界に対して、ますます幻滅を感じている
AIが提案したスタックはNext.js、React、TailwindCSS、shadcn/ui、そして4言語(EN/DE/FR/JA)だったが、「modern and clean」だと言うのでそう選んだ
だがこれはトレンド追随型スタックの典型に見える。熟練したWeb開発者なら、単純な金融計算機の寄せ集めにこんなスタックは勧めないと思う
自分もAI教授だが、以前はアイデアを試そうとしても環境設定に時間を使い切ってしまっていた
今では自分で研究を再び進められるようになり、学生への依存度が下がった。そのおかげで自分のプロジェクトも並行して進められるようになった
完成度の高いアプリを作るには、あまりにも多くの非コーディング作業が必要だ — UI、ロギング、エラー処理、ドキュメント化、バージョン管理など
だが最近はAIのおかげで、こうした工程を短縮して何倍も速くアプリを作っている。Rustで3つのアプリを作ったが、実のところ「Hello World」すら自分では書けない程度だった
Rustだから安定性への信頼もある。もちろん本番級のプロジェクトなら、AIが作ったコードをすべて理解したうえで使うべきだ
LLMは高度な検索ツールやボイラープレート生成器程度として使うのが適切だ
自分も似た道を歩んだ。物理学を学んだ後、会計・金融分野で長く働いてから再びコーディングを始めた
AI以上に大きな気づきは、これまで蓄積してきたドメイン知識が実際の問題解決で非常に大きな資産になったことだ
以前は「問題のないソリューション」を作っていたが、今は「明確な問題を解決するソリューション」を作っている
AIはこうしたドメイン専門家が自分でプロトタイプを作れるようにしてくれる。開発者の代替ではなく、潜在能力を解放するツールだ
複利計算機がどれもいまひとつなので自分で作った、という話には共感する。だが広告の問題は広告ブロッカーで解決できる
広告ブロッカーを使うとインターネット体験は完全に変わる。誰にでも勧めたい。どの製品でもいい、とにかく広告を遮断してほしい
広告ブロックが増えるほど、サイトはより多くのクリックベイトや低品質コンテンツで対抗するようになる
とくに技術系コンテンツは広告収益が減って大きな打撃を受ける
結局のところ解決策は、有料モデルを選び、広告ベースのコンテンツを避けることだ
エンジニアとして最悪の悪夢は、誰かが「ほぼ完成した100個の計算機サイト」を作ってきて、自分に「コードレビューだけしてくれ」と渡してくる状況だ
実際にはエッジケースの検証と品質フィードバックがほとんどなのに、相手はなぜそんなに時間がかかるのか理解しない