search

terekusa / A-ieba_for_you

1 stars 0 forks source link

MVPレビュー #92

Open Tsuchiya2 opened 1 year ago

Tsuchiya2 commented 1 year ago

ご提出ありがとうございます。 以下の観点からレビューを行います。

1. READMEから課題解決する実装がされているか&動いている
2. 静的コードチェックが入っている
3. 就活において十分な技術力を示せる機能を実装しているか
4. UIでユーザーが迷わないような導線を作れているか・ユーザーが使いたくなるようなサービス設計ができているか

１について

READMEに書かれている課題に対して、一定の提示をできていると思いました。

２について

いくつかRubocopに引っかかりそうな箇所が散見されたので、Rubocopの指摘箇所を修正しましょう。

使っていないファイル（helperなど）は削除しておきましょう。またコメントアウトされている部分も使用していないなら削除しておきましょう。

３について

「就活において十分な技術力を示せている機能を実装しているか」に関しては厳しい印象をもちました。Rails基礎で扱ったアプリケーションと似ている箇所が多く、CRUDアプリという印象を脱しきれていない印象を受けました。

以下の高度な機能をサービスに取り込めないか検討してください。

◯マルチ検索・オートコンプリート
概要：食べログの検索フォームのような、様々なカラムから検索可能な検索フォームです。1文字入力するたびに、候補が表示されるため、ユーザーの入力手間を減らし、入力ミスを減らすことができます。

使用技術・ライブラリ：
- Stimulus Autocomplete（Rails7 ）
   - https://github.com/afcapel/stimulus-autocomplete
- JQuery
   - https://github.com/xpeppers/rails-autocomplete

◯レコメンド
概要：投稿されたまたは事前に用意されたコンテンツと類似したコンテンツを推奨する機能をレコメンドと呼びます。代表的なアルゴリズムとして、協調フィルタリングとコンテンツフィルタリングがあります。協調フィルタリングは、ユーザの行動や嗜好データを元に類似度を算出し、コンテンツベースフィルタリングは、コンテンツの数値化された特徴や評価を元に類似度を算出します。

使用技術・ライブラリ：
- Amazon Personalize
   - https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/personalize/latest/dg/what-is-personalize.html
  - AWSが提供する機械学習の知識がなくても、個々のユーザー向けにリコメンデーションをリアルタイムで提供できるサービスです。
- GCP Recommendations AI
   - https://cloud.google.com/recommendations?hl=ja
Recommendations AIは、Google Cloud Platformが提供するレコメンドエンジンであり、Googleの機械学習アルゴリズムを利用しています。
- アルゴリズム
   - 協調フィルタリングやコンテンツベースフィルタリングは、一般的にアルゴリズムが公開されているので、RubyやPythonで独自に実装することも可能です。

◯チャット
概要：FacebookメッセンジャーやSNSなどには、チャット機能が必ずついています。現在では、WebSocketを用いることで、リアルタイムでやり取りが可能となっています。コツさえ掴めば、比較的簡単に実装できます。ダイレクトメッセージのようなチャット機能を実装することで、ユーザー同士のコミュニケーションを活性化させることができるかもしれません。

使用技術・ライブラリ：
- WebSocket
  - https://ja.wikipedia.org/wiki/WebSocket
- ActionCable（Rails標準）
  - https://railsguides.jp/action_cable_overview.html

４について

以下の点がやや気になりました。

【質問】 ・本リリースまでに実装する機能を列挙してください。 ・列挙された機能の実装の目安を教えてください。 ・上記を踏まえて本リリースの時期をお答えください。

terekusa commented 1 year ago

@Tsuchiya2 ご確認いただきありがとうございました。 いただいた改善点につきましては下記の通り修正いたします。

また、ご質問事項につきましては下記の通り進めます。

本リリースまでに実装する機能

列挙された機能の実装の目安

上記を踏まえた本リリースの時期　→　9/3

仕事の都合上平日の作業が難しい日もあるため、進行度を見ながらスケジュールを調整していきます。

Tsuchiya2 commented 1 year ago

ご回答ありがとうございます。 早め早めに実装していくようにしましょう。 引き続き頑張ってください。