学んだこと

ToDoアプリは作っていないですがSupabaseは使ったので備忘録を。
結論、ClaudeコネクタでSupabaseを繋げるのが最強すぎた。

SupabaseのPostgreSQLを活用し、AIの生成結果（要約や判定バッジ）を保存・再利用するためのキャッシュ用テーブル（kb_cacheやkb_ai_verdict）の効率的なスキーマ設計を学びました。
SupabaseのRLS（行レベルセキュリティ）を用いて、全体公開する辞書データと、ユーザー本人のみが操作できるパーソナルデータ（user_environmentsやwatchlist）のアクセス権限を明確に分離する手法を定義できました。
Claude（Anthropic API）を利用して、生のHTMLやテキストデータから要約・ステータス・カテゴリなどを抽出させ、システムで扱いやすいJSON形式に整形する一連のデータ処理フローを構築しました。

気づき・感想

初学者やバックエンドがわからない方にもモック用のデータ作成とかさせるにはとてもいい機能だと思いました。一方で、（私の指示が悪いかもですが）すぐにテーブルをTRUNCATEする癖があってリリース後にClaudeからデータ操作をする場合は指示に注意が必要かも。開発中は別にデモデータなどが消えようがいいんですがね。。本番のユーザーデータ消すとかはまじでやめて欲しいので、ここは設計フェーズだからそういう挙動だったのか見極めていきます。

仕様検討の段階でClaudeとMCPサーバーを通じてSupabaseを操作・対話させることで、複雑なテーブル定義やRLSの設計案を瞬時に形にでき、開発の初速が劇的に上がることを実感しました。
リリース当初はコストを抑えるためにSupabaseのFreeプランを活用し、機能フラグ（FEATURE_AUTH_ENABLED）で認証を隠蔽しつつ、MAUの増加に合わせてスムーズにProプランや課金機能へ移行する設計は、個人開発において非常にスマートな戦略だと感じました。
単に情報を集めるだけでなく、情シス担当者が「今すぐパッチを適用していいか」を即座に判断できるようAIに「結論」を導き出させる設計は、ユーザーにとって非常に価値の高いツールになると確信しました。

次にやること

Windows Updateの辞書サービスをやりたいので、SNSでの報告をクローリングするために以下の準備をします。

Reddit APIの商用利用申請やGoogle CSEのAPIキー取得など、外部連携に必要な各種アカウントやドメインの準備を進めます。
Microsoftの公式情報だと、エンタープライズプランでMicrosoft Graph APIのエンタープライズライセンス要件を得ないと詳細情報まで拾えないので、どうするか検討する。最悪、このAPIから取得できるどのパッチで治ったという修正情報は私のサービスでは表示しないかも。高すぎる。。同じ理由でX API（旧Twitter API）も利用しない方針です。