ChatGPTに要件定義書を書かせて、Cursorでポモドーロ・タイマーを作ってみた

ChatGPTに要件定義書を書かせて、Cursorでポモドーロ・タイマーを開発した experimental アプリの記事用アイキャッチ画像。ChatGPT→Cursor→Windows exe の開発フローと、実務向けで安定感のあるAI開発スタイルを表現したダーク系ネオンデザイン。 Cursor開発

🧪 Cursor開発3パターン比較シリーズ

この記事は「Cursor開発3パターン比較」検証シリーズの1本です。

同じポモドーロ・タイマーをテーマに、

Cursorへ直接依頼する方法
・ChatGPTで要件定義してから開発する方法
Claudeで要件定義してから開発する方法

を比較しています。

▶ 比較記事はこちら

今回は、
ChatGPTに要件定義書を作成してもらい、
その内容をCursorへ投入して、
ポモドーロ・タイマーを開発してみました。

最近は AI を使った爆速開発をいろいろ試していますが、
今回は、

AIに「どう指示を書くか」

で、
完成物がどれくらい変わるのかを検証しています。


今回作ったもの

今回作成したのは、
ポモドーロ・テクニック実践用のタイマーです。

  • 集中時間
  • 休憩時間
  • Start / Pause / Reset
  • ダークUI
  • 円形タイマー表示

などを備えた、
Windows向けの exe アプリとして開発しています。

方向性としては、

「AI同士を連携させて開発する」

という、
かなり experimental な検証です。


ChatGPTに要件定義を書かせてみた

今回は、
まずChatGPTへ:

ポモドーロ・タイマーの要件定義書を作成してください

と依頼。

その後、
生成された要件定義書を、
そのままCursorへ投入して開発しています。

今回かなり印象的だったのは、

ChatGPTの要件定義が、
かなり実務的で安定感があった

ことでした。


実際の完成度もかなり高かった

実際にできあがったアプリも、
かなりバランスが良かったです。

特に:

  • UI
  • build安定性
  • exe生成
  • 動作の自然さ

などがかなり安定していました。

(ここにChatGPT版アプリスクショを貼り付け)

比較してみると、

「実務向けっぽさ」

がかなり強かった印象があります。


自然言語版ほどの自由度はなかった

一方で、
自然言語で直接依頼した版と比較すると、

少し “型にはまった感じ”

もありました。

完成度はかなり高いのですが、

  • UIの自由度
  • 遊び
  • 実験感

などは、
自然言語版の方が強かった印象があります。

逆に言うと、

ChatGPT版はかなり安定志向

でした。


開発中に起きたこと

ただし、
かなり experimental です。

今回も AI 開発っぽい事故が発生しました。

例えば:

  • 一部UIの微調整が必要
  • レイアウト崩れ
  • 状態表示の違和感

など。

ただ、
Claude版ほど大きく崩れることはなく、

exe 化も比較的安定

していました。

このあたりは、
かなり “実務向けAI感” がありました。


ChatGPT要件定義はかなり相性が良さそう

今回かなり感じたのは、

ChatGPTの要件定義とCursorの相性は、
かなり良さそう

という点です。

特に:

  • 要件整理
  • 構造化
  • build観点
  • UI構成

などが比較的まとまっていました。

かなり:

「安定して開発したい時」

に向いていそうな印象があります。


GitHub Release

今回の experimental release は GitHub に置いています。

▼ EXEダウンロード(GitHub Release)

Release v0.1 experimental release ?? scrap-apps/pomodoro-timer-powered-by-chatgpt
Experimental pomodoro timer tool built with Cursor powered by requirement definition created by ChatGPT. – Release v0.1 …

※ prototype 品質のため、自己責任でお願いします。


今後について

今回の企画では、

  • Cursorへ直接依頼
  • ChatGPT要件定義
  • Claude要件定義

の3パターンで、
同じポモドーロ・タイマーを開発しています。

他パターンについても、
別記事で整理して公開しておりますので、よければご覧ください。

実際のアプリの違いや、
完成度の差も比較できるようにしたいと思っています。


まとめ

今回の学びは、

ChatGPT要件定義は、
かなり “安定感” が強い

でした。

自然言語版ほどの自由さはないものの、

「破綻しにくい」

という強さがかなりありました。

とはいえ、

まず動かす
まず出す

を優先して、
引き続き experimental なツールを量産していこうと思います。

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