「Laravel 12移行、もう試した？開発効率爆上げの自動化は？」～【laravel】今週の人気記事TOP5（2025/07/27）

この記事はZennからlaravelのLike数が多い記事のリストを自動的取得し、AIを利用して要約し、自動更新されています。

【2025/7/27】「Laravel 12移行、もう試した？開発効率爆上げの自動化は？」今週の人気記事TOP5（2025/07/27）

Cursor使ってみた！〜プログラミング初心者が感じたAIコーディングの衝撃と現実

経験3年のWeb系エンジニアがCursorを試用した結果、開発効率とエラー対応は劇的に向上。特に、.cursor rulesによるコンテキスト共有やAIエージェントによる複数ファイルにまたがる自動作業は効率的。しかし、PROプランでも上限に達しやすく、AIへの過度な依存や生成コードの品質に課題も。重要な設定ファイルの書き換えも発生。AIは強力なパートナーだが、基礎知識とコード品質の確認が不可欠。

Laravel Pintという存在を知り感動...

Laravel Pintを使ってPSR-12に準拠したコード整形を自動化する方法を紹介。まず、Pintをインストールし、pint.jsonで整形ルールを設定。次に、.git/hooks/pre-commitにPHPファイルを整形しgit addするスクリプトを作成、実行権限を付与。これにより、コミット時に自動でコードが整形される。

「Laravel10」VS「Laravel12」でパフォーマンス検証してみる

Laravel 10と12でパフォーマンス検証を行った結果、高負荷な単一リクエストでは差はなかったものの、フレームワーク起動速度がボトルネックとなる高頻度な軽量リクエスト（APIスループット）において大きな差が出ました。Laravel 12はHTMLレスポンスで高い安定性を示し、JSONレスポンスではLaravel 10の約3.8倍のスループットを達成。Laravel 11以降のアプリケーション起動プロセスの高速化が、APIサーバー等で効果を発揮することが示唆されました。

複雑な削除制限をLaravelのPolicyで統一管理する。

LaravelのPolicyを認可だけでなく、複雑な削除制限の統一管理に活用する事例を紹介。従来Controllerに記述していた削除制限ロジックをPolicyに委譲することで、コードの再利用性、責任の分離、テストの容易性を向上。Eloquent ORMのリレーション機能を活用し、関連データの存在確認をシンプルに行う。Repository+Serviceパターンと比較し、単純な削除制限ロジックにはPolicyが有効であることを示唆。PolicyとEloquent ORMの組み合わせにより、保守性と拡張性の高いコードを実現する。

Laravel + Inertia.js プロジェクトでのファビコン変更完全ガイド

Laravel + Inertia.js プロジェクトでファビコンを確実に変更・反映させる手順は以下の通り。ICO, SVG, PNGの3形式のファビコンファイルを public/ ディレクトリに配置。resources/views/app.blade.php でHTML設定（linkタグ）を確認。ブラウザキャッシュをクリアし、複数ブラウザ・デバイスで表示確認。変更が反映されない場合は、ファイルパス、キャッシュ、ファイル形式を確認。composer devで開発サーバーを再起動し、直接ファイルにアクセスして確認する。

【2025/7/20】「設計、疎かにしていませんか？」今週の人気記事TOP5（2025/07/20）

GitLab から始める CI/CD の基本（Laravel × Azure / AWS 編）

GitLab CI/CDを用いてLaravelアプリをAzure App ServiceまたはAWS Elastic BeanstalkへZIPデプロイする基本を解説。
GitLab Runnerでビルドとデプロイを自動化し、Azure/AWS CLIを用いてクラウドへデプロイ。
機密情報はGitLabのVariablesで安全に管理し、Protected Branchesで保護。
.gitlab-ci.ymlでCI/CDパイプラインを定義。
デプロイ後、環境変数の設定やWebサーバーの構成差異への対応が必要。
本番環境でのartisanコマンド実行は手動を推奨。

【DAY39】過去に初めてだったのに高度な作業を押し付けられ破綻した件

駆け出しの頃、Laravelで「フォーム項目追加」タスクで破綻した経験の振り返り。原因は、影響範囲の考慮不足、データフローの未把握、テスト更新の欠如。対策として、事前に影響範囲を洗い出し、データフロー図を作成、テストを重視する。MVCを理解せずに安易に実装すると設計が崩壊するため、設計リテラシーの重要性を学んだ。

Ziggyガイド - LaravelとJavaScriptを繋ぐ魔法のツール

ZiggyはLaravelのルートをJavaScriptで利用可能にするツールです。これにより、フロントエンドからLaravelのルート名を使いURL生成が可能になり、URLのハードコーディングが不要になります。インストール後、Laravelで定義したルートをJavaScript側でroute()関数を使って参照できます。ReactやInertia.jsでの使用例も紹介されています。ルートキャッシュによるパフォーマンス最適化や、ルートが存在しない場合のエラー処理など、高度な使い方も解説。保守性、タイプセーフティ、開発効率の向上に貢献します。

【DAY38】Laravelに直接保存ロジックを書くと設計が破綻しやすい理由

Laravelでアプリケーションロジック（保存、通知、ログ記録など）をコントローラーやモデルに直接記述すると、単一責任の原則が崩れ、肥大化し、テストが困難になる。サービス層（Serviceクラス）を導入し、コントローラーはリクエスト処理とサービス呼び出し、モデルはDB連携に特化させることで、責務が分離され、テスタビリティ、保守性、変更容易性が向上する。Eloquentの強力さを過信せず、初期段階からサービス層を使う習慣をつけることが重要。

【DAY37】PHPララベルDB保存先の簡単な説明

Laravelにおけるデータ保存先は主にデータベースであり、MySQL, PostgreSQL, SQLiteなどが利用可能です。.envファイルでDB接続設定を行い、モデルを通じてテーブルとやり取りします。マイグレーション機能でテーブル構造を容易に作成でき、複数のDB接続設定による保存先の切り替えも可能です。柔軟な構成で、開発者は容易にデータ管理を行えます。

【2025/7/13】「Laravel開発、AIとInertia.js、どこまで活用してる？」今週の人気記事TOP5（2025/07/13）

AI駆動開発で社内備品管理ツールを作った

AI駆動開発による社内備品管理ツール（フォノ文庫）開発事例。

課題：書籍管理の煩雑さ（増加、重複購入、在庫不明）、貸出管理のアナログ運用。

解決策：Laravel, Inertia.js, Vue.js, PWAを用いたWebアプリケーション開発。

AI（Cursor）活用：要件定義の深堀り、コード生成。人間とAIのハイブリッドで7-8割のコードをAIが生成。

結果：開発時間半減、一定水準のコード品質。要件定義を徹底し、AIが得意な技術スタックを選定。AI生成と人間による調整の段階的アプローチが有効。

型定義書くの面倒？Laravel Data + TypeScript Transformerがあるよ！

Laravel + Inertia.js開発で、バックエンドの型定義をフロントエンドに手動で書く手間を解消する方法を紹介。Laravel DataとTypeScript Transformerを導入し、PHPのDataクラスに#[TypeScript]属性を付与、php artisan typescript:transformを実行するだけで、TypeScriptの型定義を自動生成。IDE補完やコンパイル時エラー検出により、開発効率と型安全性を向上。循環参照や複雑な型変換には注意が必要だが、手動での型定義が不要になり、any型に頼らずに済む。

React × Laravel × Dockerで簡単に環境構築する

React、Laravel、PostgreSQLをDockerで環境構築する手順の解説記事。
ViteでReact環境、ComposerでLaravel環境を構築し、それぞれDockerfileを作成。docker-composeで連携させる。
DB接続設定も記述し、リポジトリをクローンした人が最低限のコマンドでセットアップできるよう、.env設定、node_modules/vendorインストール、migrate実行手順も記載。
ホットリロード対応。

Claude Code を実務に投入してみた事例レポート

Claude Codeを実務投入した事例報告。Backlog課題を基に、ソースコードとテーブル定義から仕様書を作成。資格・エリア・評価・ブラックリスト・指定配送員チェック機能を実装。仕様書から試験仕様書、PHPUnitテストコードを自動生成。
レビューで要件漏れ、過剰記述、試験結果解釈誤り、テスト項目の抜けなどを修正。
ドキュメント/コード生成速度は向上したが、レビューは必須。AIへのレビュー結果通知方法が課題。生成物の詳細度が増すと誤りも増加。AIは中途仕様変更が苦手。Excel資料を読ませる方法も検討課題。

AIを用いた、ユニットテストを書く際の手順（2025/07版）

LaravelプロジェクトでPHPUnitを用いたユニットテスト作成にAIを活用する手順を紹介。

1. PHPUnitでカバレッジを取得。
2. 機能実装後、変更差分がカバレッジを通るか確認。
3. カバレッジが不足している箇所に対し、ファイル名とコードを明示してAIにテストコード記述を依頼。ADRを添付すると精度向上。
4. 再度カバレッジを確認。
   AIによるテスト作成は機能実装よりコスパが良く、手戻りが少ない。今後はテスト実行時間がボトルネックになる可能性があるが、品質・速度向上が見込める。