AIで作ったアプリの「本番化診断プロンプト」｜試作を作ったAIに、構成と課題を書き出してもらう
AIで作ったアプリを本番で使う前に、まず「今どうなっているか」を知る必要があります。このプロンプトを、試作を作ったAI（Claude Code、Codex、ChatGPT、Cursor、Lovable など）に貼ると、構成・データ・認証・外部サービス・秘密情報の置き場所・運用の備えを、決まった形で書き出してくれます。
使い方
- 下の「コピー」ボタンでプロンプトをコピーするか、ファイルをダウンロードします。
- 試作を作ったAIに、そのまま貼ります。プロジェクトのコードを読める状態で使ってください。
- 出力を読んで、「不明」になっている項目や、気になる点を確かめます。
このプロンプトは、どなたでも自由に使ってください。紹介していただくときは、このページへのリンクを添えていただけるとうれしいです。
wizgeek に本番化の診断を依頼される場合は、この出力を送っていただくと、診断が速く進みます。
プロンプト
このプロジェクトについて、本番化の診断を受けるための資料を作ってください。
守ってほしいこと:
- コードや設定ファイルから確認できたことだけを書いてください。推測で埋めず、確認できないものは「不明」と書いてください。
- APIキー、パスワード、トークンなどの秘密情報の「値」は書かないでください。どのファイル・どの環境変数に置かれているかだけを書いてください。
- 出力は Markdown で、下の見出しの順に書いてください。
1. アプリの概要
- 何をするアプリか（2〜3行）
- 誰が使う想定か（社内／取引先／一般の利用者）、ログインが必要か
2. 技術の構成
- 使っている言語、フレームワーク、主なライブラリ
- 画面の一覧と、API（サーバー側の処理）の一覧
3. データ
- データの保存先（データベースの種類、サービス名）
- 主なテーブルと、扱うデータの種類
- 個人情報や決済に関わるデータを扱うか
4. 認証と権限
- ログインの仕組み（使っているサービスや方式）
- 「この人はこのデータを見てよいか」の判定を、どこで行っているか（画面の側か、サーバーやデータベースの側か）
5. 外部サービス
- 使っている外部サービスの一覧と用途（例: Supabase、Firebase、Vercel、Netlify、Cloudflare、Stripe、OpenAI、ドメインの管理先など）
6. 秘密情報の置き場所
- 秘密情報が置かれているファイル名・環境変数名（値は書かない）
- そのうち、ブラウザに届くコードに含まれるものがあるか
- .env などのファイルが、Git の管理対象になっていないか
7. 動かし方と、今動いている場所
- 手元で動かす手順
- 今どこで動いているか（自分の PC だけ／公開済みならその場所）
- 公開先の予定があれば、その場所
8. 運用の備え
- バックアップ、監視、エラーの通知、自動テストがあるか（あれば仕組みの名前）
9. 作る過程のメモ
- 作る過程で詰まった点、何度も直した点
- 未完成の部分や、仮の実装・ダミーのデータのままになっている部分
使うときの注意
- 秘密情報の値は、出力させないようにしています。それでも出力の中に API キーやパスワードの値が入っていたら、人に送る前に消してください。
- AIの出力は、そのまま正しいとは限りません。AIは、確かめていない部分を、それっぽく埋めてしまうことがあります。プロンプトでは「確認できないものは『不明』と書く」よう指示していますが、出力は、コードや管理画面で確かめてください。
- このプロンプトは、AIにコードを読ませて資料を書かせるだけのものです。何かを実行させたり、変更させたりする指示は含めていません。
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wizgeek にできること
出力をもとに、試作の構成と機能を把握し、認証・データベース・インフラ・セキュリティ・監視のうち何が足りないかを整理して、構成案をお渡しします（本番化の診断：5万円〜、税別）。