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Rork AI がコードを生成し直してしまう — 失敗パターン5つと実践的な打開策
RorkのAIが期待通りのコードを生成しない、動いていた機能が壊れる、生成が途中で止まりループする——そんな失敗を5つのパターンに分類しました。全体が書き直される、直したバグが元に戻るといった症状ごとの原因と、新しいセッションで再試行する打開策を解説します。
Rork で作るAI音声日記アプリ実装ガイド — Whisper × Claude で毎日の声から感情トレンドを可視化する
Rork でAI音声日記アプリを作る完全ガイド。Whisper APIで文字起こし、Claude APIで感情分析、Victory Nativeでトレンド可視化まで実装。プライバシー設計・サブスク収益化も解説します。
Rork + Langfuse で本番 AI アプリのトレース・コスト・品質を計測する運用ガイド
Rorkで作ったAIアプリを本番運用するときに必要になるトレース・コスト計測・品質評価をLangfuseで構築する手順です。最小トレースのセットアップからモデル別コスト集計、Evalsパイプライン、アプリ側からのフィードバック送信、落とし穴まで扱います。
Rork MaxでSwiftUIネイティブアプリをApp Storeまで安定して届ける実践ガイド
Rork MaxのSwiftUIネイティブ生成は、『動くアプリが出てくる』段階までは快調ですが、App Store審査と長期メンテナンスまで見据えた本番運用ではまったく別の設計が必要になります。要件定義の書き方、差分修正の型、アセット管理、審査リジェクト対応、リリース後のメンテナンス体制まで、個人開発者が単独で回せる形でまとめました。
Rork Max で作るネイティブ SwiftUI アプリ — Xcodeなしで個人開発者が本当にできること
Rork Max で SwiftUI ネイティブ iOS アプリを作る流れを、個人開発者の実務視点で解説します。React Native 版との違い、App Store 公開までの2クリック公開フロー、Vision Framework や Core ML を組み込む手順、そして向かないケースまで整理しました。
Rork × LiveKit: AI 音声エージェントを本番運用する通話インフラ設計ガイド
LiveKit Agents を Rork 製の React Native アプリに組み込み、AI 音声エージェントを本番で運用するための設計ノートです。Agent サーバーとトークン発行 API、着信や期限切れからの復帰処理、通話時間に紐づく課金、原価と損益分岐、深夜に見ることになる監視指標までを実装込みで扱います。
Rork AI プロンプトで狙った UI を正確に生成するテクニック
Rork AIで狙った画面を正確に出すには、意図より先に制約を伝える順番が鍵になります。固定値を単位まで指定する、入れない要素も明示する、インタラクションを前・中・後の3状態で伝えるなど、ダメな例と良い例を対比した7つのテクニックを紹介します。
Claude Design登場で見えてきたAIアプリ開発ツールの「棲み分け地図」— Rorkはどこに座るのか
2026年4月のClaude Design発表を受けて、v0・Lovable・Bolt・Canva・Figma・Rorkがどう棲み分けていくかをモバイルアプリ開発者の視点で整理します。対象プラットフォームと実装の深さという2軸の地図で、ツール選びの実務的な判断基準を考えます。
Rork で作る AI 読書アシスタントアプリ実装 — 本棚スキャン、進捗管理、章別要約の設計と運用
本棚を写真で撮るだけで蔵書を登録し、Claude が章別に要約と問いを生成する読書アプリを Rork で実装します。Vision と Claude の二系統マージ、トークン単価の実測、ネタバレ抑止の後処理、課金設計までを扱います。
Rork × GitHub Copilot CLI 統合ワークフロー — アプリ開発のトークン代と時間を両方節約する実装設計
Rork のAI駆動アプリ生成と Copilot CLI のターミナル完結型支援を組み合わせた、個人アプリ開発のための統合ワークフローを、動くコードと実測データで紹介します。月額トークン代と作業時間の両方を削減する実装設計です。
アプリ開発者のためのAIコーディング支援ツール比較2026 — Copilot / Claude Code / Rork / ローカルLLM の使い分け
2026年現在、アプリ開発者が使えるAIコーディング支援は選択肢が増えすぎました。Copilot、Claude Code、Rork、ローカルLLM のどれをいつ使うべきか、個人開発の実体験から整理します。
Rork アプリをリリース後に AI で育てる——継続改善サイクルの作り方
Rorkで作ったアプリをリリース後にどう育てるかを扱います。レビュー・クラッシュ・利用データという3つの情報源の整備、AIに正確なフィードバックを渡すプロンプト設計、週1回の改善サイクルを無理なく続ける仕組みを、実際のワークフローとともに解説します。