概要
https://note.com/dify_base/n/n5482b8ef9a32
詳細内容
## Cursorでdraw.ioの業務フロー図とn8nワークフローを自動作成する方法
https://note.com/dify_base/n/n5482b8ef9a32
Cursorは、業務フロー図（draw.io）とn8nワークフローの自動生成を可能にする多段階システムを構築します。
**Content Type**: Tutorial & Guide
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:4/5 | Practical:5/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 88/100 | **Annex Potential**: 85/100 | **Overall**: 84/100
**Topics**: [[AIコーディング, ワークフロー自動化, n8n, Draw.io, システム設計]]
この記事は、AIコーディング支援ツールCursorを活用し、業務フローの可視化（draw.io）からn8nワークフローの自動生成までを一貫して行うシステムの構築方法を詳述しています。本システムは、対話形式で要件をヒアリングし、段階的にフロー図と実行可能なn8nワークフローを作成することで、反復的な設計・実装作業を大幅に効率化します。
システムの核となるのは、人間が入力した要件を構造化されたYAML形式で記録し（`interviews/`）、それをさらにコンピューターが処理しやすいDSL（Domain Specific Language）のJSON形式中間設計書へと変換するプロセスです（`dsl/`）。このDSLファイルが「システムの真実」として機能し、ここからdraw.io形式のフロー図（`drawio/`）とn8n実行可能ワークフローのJSONファイル（`workflows/`）が自動生成されます。
変換処理は、TypeScriptで記述された`scripts/`フォルダ内のプログラム群（`interview_to_dsl.ts`, `dsl_to_drawio.ts`, `dsl_to_n8n.ts`など）が担います。これにより、設計と実装の乖離を防ぎ、変更が発生した場合もDSLを修正するだけで全体が同期される設計となっています。また、`rules/`フォルダでシステムの動作ルールやベストプラクティスを、`docs/learnings/`で技術的な知見を蓄積することで、システムの品質と保守性を高めています。
ウェブアプリケーションエンジニアにとってこのシステムが重要なのは、AIを活用して設計段階から実装までをシームレスに繋ぎ、開発ワークフローを根本的に変革する可能性を秘めている点です。特に、反復的でエラーが発生しやすい手動でのワークフロー設計やn8nノード設定の一部を自動化することで、開発者はより高次のロジックや品質改善に注力できるようになります。将来的にはLLMの精度向上により、人間による細かなノード調整の必要性もさらに低減されることが期待され、現代のエンジニアリングにおいてAIを前提としたシステム構築がいかに重要であるかを示唆しています。