LogicLoomは、個人的な学習を目的としたエンジニア向けのメモアプリケーション開発です。そのため、実際にリリースされることはありません。
本プロジェクトは、Next.js、TypeScript、TailwindCSS、Vercel、Supabaseの実践的な使用方法を学習しながら開発を進めます。
注意: 本プロジェクトは段階的に実装を進めます。最初はNext.jsの基礎的な機能を使用した小規模な実装から始め、徐々に機能を拡張していく予定です。
Next.js (App Router)\*, TypeScript, TailwindCSSSupabaseVercelzod, react-hook-form本プロジェクトではCSR（Client-Side Rendering）とSWR（Stale-While-Revalidate）を積極的に活用し、ユーザー体験とパフォーマンスの最適化を図ります。
CRUD操作）
CSRを活用したリアルタイム更新）Supabase Authentication
UISWRを用いたデータフェッチング
revalidateOnFocusとrevalidateOnReconnectの実装React Hooks使用）App RouterのParallel Routes機能を活用）
CSRとSWRを活用したモーダル表示）CSRを活用したリアルタイム検索）API連携React Hooks使用）CSRとSWRを活用した高速なデータ取得と表示
Supabase Authenticationの適切な実装zodを使用したデータバリデーションUI/UX設計CSRを活用したスムーズな画面遷移とインタラクションSWRを用いたデータフェッチングロジックの集約Next.jsの基本機能を用いた最小限の実装から開始AI技術の急速な発展により、多くのエンジニアやプログラマがGitHub CopilotやClaudeなどのAIツールを開発現場で活用しています。この新しい働き方は効率を高める一方で、いくつかの課題も浮き彫りになってきました：
AI への指示の煩雑さ: AIに適切な指示を与えるために、既存のメモをマークダウン形式に変換する手間が発生。
メモの分散と管理の困難: 複数のメモアプリを使用することで、情報の所在が不明確になり、結果として「その場限りの情報」に頼りがち。
既存アプリの機能不足: NotionやAsanaなどの既存アプリのコードブロック機能は限定的で、ドキュメントを書くことにしか特化していない。
LogicLoomは、これらの課題に対応し、AI時代における生産性の向上を目指しています：
マークダウンネイティブ: 最初からマークダウン形式でメモを取る習慣を促進しAIへの入力を容易に。
統合メモ管理: すべてのメモを一元管理し、情報の散逸を防止。
エンジニア向け機能: コードブロックの強化など、エンジニア特有のニーズに対応。
これらは、私がこれまでの学習を通して、さまざまなAIや、メモツールを試した上で感じた課題に対してのアプローチです。