概要
https://zenn.dev/tomoyaonishi/articles/8eaa42856968f7
詳細内容
## 人とAIのタスク管理サービス「tone」の技術スタックとAI活用を紹介
https://zenn.dev/tomoyaonishi/articles/8eaa42856968f7
個人開発者が、人とAIのための軽量タスク管理サービス「tone」の技術スタック（Go、GORM gen、Casbin、Connectなど）と、開発工程におけるAI（Claude Codeなど）の具体的な活用方法を詳述します。
**Content Type**: Tools
**Scores**: Signal:4/5 | Depth:4/5 | Unique:3/5 | Practical:4/5 | Anti-Hype:4/5
**Main Journal**: 76/100 | **Annex Potential**: 73/100 | **Overall**: 76/100
**Topics**: [[AI活用, 技術スタック, Go言語, 開発ワークフロー, アクセス制御]]
個人開発サービス「tone」は、人とAIが協働できるシンプルで軽量なタスク管理を目指し、Webアプリケーションエンジニアにとって実践的な技術スタックとAI活用事例を提示しています。バックエンドはGo言語を基盤に、Cloud Run、Cloud SQL（低レイテンシ重視）、Stripe、Firebase Authで構成。特にGoの採用理由は、そのシンプルさ、高速性、静的型付けが、人間だけでなくAIにとっても理解しやすいリーダブルなコードを生み出す点にあります。
DBアクセスにはGORM genを用いて型安全なクエリを実現し、複雑な認可処理にはCasbinを導入。Casbinは権限、ロール、ユーザーグループを柔軟に定義でき、AIも理解しやすい明確なパターンを提供することで、大規模なRBACシステムの開発工数を大幅に削減します。フロントエンドとの通信にはgRPCの課題を解決するConnectを採用し、型安全かつスキーマ駆動での開発を促進。これにより、少ない人数（人間2名＋AI複数）での開発におけるコミュニケーションコストを最小化しています。
開発ワークフローでは、Claude Code（Sonnet 4）がAPI開発の8〜9割を担い、Goのシンプルな構文、Casbinのパターン化された実装、DIを排した素朴なusecase層がAIの効率的なコード生成を後押しします。テストはローカルDBと連携するミディアムテストを主体とし、AIが「実装→テスト→修正」サイクルを回せるよう環境を整備。さらに、ClaudeによるコードレビューやPlaywright MCPでの探索的テスト、SQL MCPによるDB分析とレポーティングなど、AIを開発から運用まで全工程で活用することで、少ないリソースで高品質なサービスを迅速に構築する具体策を示しており、WebエンジニアにとってAI時代における開発のあり方を考える上で貴重な示唆を与えます。