データ層を構築するためにAIを指示する

AIはスキーマ設計とクエリ記述に優れています — ただし 設計の拠り所となる制約を与えればの話です。「データベースを作って」と言ってはいけません。ドメイン、関係性、そしてあなたの譲れない条件を記述しましょう。

強力なプロンプトはこんな感じです。

Design a PostgreSQL schema for a task-management app.

Entities and relationships:
- A user can own many projects.
- A project has many tasks.
- A task belongs to one project, has a status
  (todo / doing / done), and an optional due date.

Requirements:
- Use UUID primary keys and created_at timestamps.
- Enforce relationships with foreign keys.
- Add indexes for the columns we'll filter on.
- Give me the schema as SQL, plus a forward migration file.
- Explain any trade-offs you made.

それから、この章のチェックリストで 出力をレビュー しましょう。正直な型、外部キーと制約の存在、妥当なインデックス、重複データのなさ。クエリを頼むときは、ユーザー入力が決してSQLに連結されないよう、パラメータ化クエリ を明示的に要求します。そして、何かを削除または名前変更するマイグレーションについては、先にバックアップできるよう、AIにそれを指摘させましょう。

データベースは、間違いが最も取り返しのつかないアプリの部分です — データは、いったん破損したり失われたりすると、いつも戻ってくるとは限りません。だからこそ、これらの基礎を知る価値があります。すべての行を自分で書けるようになるためではなく、自信を持ってAIを指示し、危険な動きが出荷される前に捕まえられるようにするためです。