バイブコーディングの楽しさや、AIを使って短時間でアプリを形にできる利点を確認したうえで、試作と本番公開は分けて考える必要があると話しました。AIに任せて作ること自体を否定するのではなく、誰かに使ってもらうサービスを公開するなら、仕組みやリスクを把握し、確認できる状態にしておくことが大切だと、エンジニアの経験に基づく記事をもとに整理しました。
セキュリティ面では、クラウドやデータベースの権限設定が不十分だと、利用者の情報が見えてしまう危険があること、秘密鍵やAPIキーをコードや公開リポジトリに含めないことを取り上げました。また、AIが提案するライブラリは実在性や更新状況、ライセンスを自分で確認し、エラー表示に内部情報を含めないことも重要です。クラウドやAPIの従量課金については、利用前に料金体系を理解し、上限や予算アラートを設定して、公開後も請求額を確かめる必要があると話しました。
さらに、個人情報や著作権、各種法令への配慮に加え、継続運用するアプリではデータ構造や削除方法、データベース変更時の手順を事前に考えることが必要です。決済などの処理では、一部だけ実行される事態を防ぐ設計や、同じ処理が重複しても問題にならない仕組みが欠かせません。AIにテストを任せきりにせず、仕様やテストの観点を確認すること、Gitで変更を記録し、開発環境と本番環境を分けること、利用者数の増加を見越して性能を把握することも話題になりました。先人の失敗や事例から学び、必要に応じて専門家に確認を依頼する選択肢にも触れました。