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100日チャレンジ day4 (タイムラインSNS)

llmバックエンド100日チャレンジ

昨日

https://zenn.dev/gin_nazo/scraps/bd59dbec76935d
https://blog.framinal.life/entry/2025/04/14/154104
100日チャレンジに感化されたので、アレンジして自分でもやってみます。

 やりたいこと世の中のさまざまなドメインの簡易実装をつくり、バックエンドの実装に慣れる(dbスキーマ設計や、関数の分割、使いやすいインターフェイスの切り方に慣れる
設計力(これはシステムのオーバービューを先に自分で作ってaiに依頼できるようにする
生成aiをつかったバイブコーティングになれる
実際にやったことはzennのスクラップにまとめ、成果はzennのブログにまとめる(アプリ自体の公開は必須ではないかコードはgithubにおく)

 できたもの
https://github.com/lirlia/100day_challenge_backend/tree/main/day4_timeline_sns

前日に気づいた改善点

Review changes が邪魔
- https://qiita.com/tichise/items/f9d373e7c242f1fa5e06
- Auto-run にした
https://picsum.photos ここから自由に画像取れる
- ただしロードが遅いので表示にラグあることも
- svg 作成と組み合わせると楽につくれるかな
accept 忘れや LLM の切り替えで修復が難しくなることがある、そんなときは１から作り直した方が早い。とはいえ、LLMのコンテキスト系を次に引き渡したいので、プロンプトを吐き出させたいな
Cursor Setting のうちよくわかってないものを一通り見る
フロントのデザインについてはある程度妥協し、裏側の機能にこだわること
フロントのデザインのところになったら Sonnet 3.7 に切り替える
npm run dev によるホットリロードが有効なときと一度killしないといけない時の違いがわからないので調べる

 AI に聞いたプロンプトの改善申し訳ありません、誤解していました。AI（私）にアプリを効率的に作ってもらうための指示の改善方法についてアドバイスします。

 効率的な指示出しのポイント明確な要件定義
機能の優先順位を明示する
「必須」と「あれば良い」機能を区別する
エッジケースの処理方法も伝える
技術的制約や好みを先に伝える
使いたいライブラリやフレームワークの制約
コード構造の好み（関数型/クラス型など）
命名規則やコーディングスタイルの要望
段階的な開発指示
一度にすべてを求めるのではなく、まず基本構造から始める
各機能ごとに確認ポイントを設ける
「次は〇〇の実装をお願いします」と明示的に次のステップを示す
具体的な参考例を示す
似たような機能の実装例（URLやスクリーンショット）
目指すUIデザインのモックアップやスケッチ
既存のコードベースがある場合はその一部

 理想的なプロンプト例Day4でチャット機能付きのタスク管理アプリの実装をお願いします。

【アプリの主要機能】（優先度順）
1. タスクの追加・編集・削除（必須）
2. タスクのカテゴリ分け（必須）
3. タスクに関するチャット機能（必須）
4. タスクの優先度設定（あれば良い）
5. リマインダー機能（時間があれば）

【技術的要件】
- Next.js (App Router)とTypeScriptを使用
- Tailwind CSSでスタイリング（現在のプロジェクトのデザインシステムを継続）
- データベースはSQLite、Prismaを使用
- チャット機能はServer-Sent Eventsで実装希望
- 状態管理はReact Hooksのみで実装（外部ライブラリ不要）

【開発アプローチ】
1. まずデータモデルとPrismaスキーマから作成
2. 基本的なCRUD操作のAPIエンドポイント実装
3. フロントエンドのUI実装
4. チャット機能の追加
5. オプション機能の実装

【参考にしたいデザイン】
以下のようなシンプルで直感的なUI設計を希望します：
https://example.com/task-app-design （架空のURL）

【気をつけてほしいポイント】
- モバイルファーストのレスポンシブデザイン
- エラーハンドリングを丁寧に
- コンポーネントの分割は機能ごとに適切に
- Day3で作成したUserSwitcherコンポーネントを再利用

まずはデータモデルとPrismaスキーマから始めましょう。その後の実装方針を相談したいと思います。

 このアプローチのメリットこのような詳細かつ段階的な指示により：

開発の無駄を削減：手戻りや方向修正が少なくなる

質の高いコード生成：AIが適切なパターンやプラクティスを適用できる

コミュニケーションの効率化：質問回数が減り、本質的な会話に集中できる

期待値の一致：あなたの思い描くアプリとAIが作るアプリのギャップが小さくなる
また、開発中も「ここまでできていますが、次のXX機能の実装についてどう進めるべきでしょうか？」と具体的に聞くことで、より効果的な支援を受けられます。

承知いたしました。更新された要件と、投稿更新の通知方法についてですね。
まず、更新された要件を反映した README.md の内容を以下に示します。拡張性に関する考慮事項も追記しました。

 day4: タイムラインSNSX (旧Twitter) のようなシンプルなタイムライン形式のSNSを作成します。

 要件基本機能:

投稿機能: ユーザーは短いテキストメッセージを投稿できます。

タイムライン表示: 投稿されたメッセージが新しい順に一覧表示されます。

ユーザー切り替え: 複数の仮ユーザーを簡単に切り替えられる機能を用意します (認証代わり)。

自動投稿機能 (開発用): フロントエンドから約5秒ごとにランダムなユーザーとして投稿を自動生成します。

タイムラインアニメーション: 新規投稿がタイムラインに追加される際に、上から下へ流れるようなアニメーションを追加します。
データモデル (prisma/schema.prisma):

User:

id: Int (Auto Increment, Primary Key)

name: String (Unique)

createdAt: DateTime (Default: now())

posts: Post[] (Relation)

Post:

id: Int (Auto Increment, Primary Key)

content: String

createdAt: DateTime (Default: now())

userId: Int (Foreign Key to User)

user: User (Relation)
(拡張性考慮: 将来的に isVisible boolean フィールドなどを追加する可能性)

APIエンドポイント (app/api/.../route.ts):

GET /api/users: 全てのユーザーを取得します (ユーザー切り替え用)。

GET /api/posts: 全ての投稿を新しい順に取得します。(拡張性考慮: 将来的にフォローしているユーザーや特定の条件でフィルタリングできるように)

POST /api/posts: 新しい投稿を作成します。リクエストボディに { "content": "...", "userId": 1 } の形式でデータを含めます。

GET /api/posts/stream: (SSE) 新しい投稿をリアルタイムにクライアントにプッシュします。
UI (app/(pages)/):

トップページ (/):
ユーザーを選択するためのドロップダウンまたはボタン。
テキストを入力して投稿するためのフォーム。
全ユーザーの投稿を時系列（新しい順）で表示するタイムライン。
新規投稿はServer-Sent Events (SSE) を利用してリアルタイムに受信し、アニメーション付きで表示します。

技術スタック:
Next.js (App Router)
TypeScript
SQLite (Prisma)
Tailwind CSS
Server-Sent Events (SSE)

 将来的な拡張機能 (考慮点)
フォロー/フォロワー機能:

User モデル間にリレーションを追加。
タイムライン取得API (GET /api/posts) でフォロー中のユーザーの投稿のみを表示するフィルタリングロジックを追加できるようにする。
(今回の実装) Post モデルやAPIの基本構造は、この拡張に対応しやすいように設計します。

画像投稿:

Post モデルに imageUrl 等のフィールドを追加できるようにする。

いいね、リツイート機能:

Like, Retweet モデルと関連リレーションを追加できるようにする。

 投稿更新の通知方法についてタイムラインのリアルタイム更新を実現する方法として、Long Polling, Server-Sent Events (SSE), WebSocket が考えられますね。それぞれの特徴と今回のアプリへの適性を考えてみましょう。
Long Polling:

仕組み: クライアントがリクエスト → サーバーは更新があるまで待機 → 更新があればレスポンス。シンプルだが、効率はやや低い。

メリット: 実装が比較的簡単。

デメリット: サーバーリソースを保持。リアルタイム性に限界。
Server-Sent Events (SSE):

仕組み: サーバーからクライアントへの一方向プッシュ通信。HTTPベース。

メリット: WebSocketより軽量。HTTP/1.1, HTTP/2上で動作。Next.js の Route Handlers との親和性も良い。自動再接続。

デメリット: 一方向通信のみ（今回は問題なし）。
WebSocket:

仕組み: サーバーとクライアント間の双方向の永続的接続。

メリット: リアルタイム性が最も高い。双方向通信が可能。

デメリット: HTTPとは別のプロトコル。実装がやや複雑になる可能性。Next.js で使う場合、追加の設定やライブラリが必要になることがある。
推奨:
今回の要件（タイムラインの更新通知、つまりサーバー→クライアント）と、Next.js App Router でのシンプルさを考慮すると、Server-Sent Events (SSE) が最もバランスが良いと考えられます。
Route Handlers を使って /api/posts/streamのようなエンドポイントを作成し、新しい投稿があるたびにクライアントにイベントを送信する方式で実装するのが良いでしょう。

とりあえず動いた

SSE の実装が難なく終わっててすごい

Cusor の FAQ がLLMなの嬉しすぎる
Q: accept を押してなくても変更自体は存在していて git commit できるけどなぜ？
https://docs.cursor.com/get-started/welcome

なんか今日遅いな

cursor の上限にそもそもぶつかったのか。copilt agent に移動するか。。

デザインがそれっぽくなった。

開発サーバーの再起動が必要な場合とそうでない場合の違いは、主に変更したファイルの種類と、Next.jsの開発サーバーがその変更をどのように処理できるかによります。
再起動が【通常不要】な場合（Next.jsのFast Refresh/HMRが機能する）:

Reactコンポーネントの変更:

app/page.tsx, components/Sidebar.tsx のようなコンポーネント内のJSX（見た目の構造）やロジック（useState, useEffect など）の変更。
今回のように useEffect 内のAPI呼び出しロジックを変更した場合も、通常はFast Refreshが対応し、再起動は不要です。ブラウザに変更が自動的に反映されます。

CSSの変更:
コンポーネントに適用するTailwindのクラス名の変更。

globals.css 内のスタイルの変更（ただし、設定によっては再起動が必要な場合も稀にあります）。

なぜ不要か？

Next.jsにはFast Refresh（以前はHot Module Replacement - HMRと呼ばれていた機能）が組み込まれています。これは、コードの変更を検知すると、サーバー全体を再起動するのではなく、変更された部分（モジュール）だけをブラウザに送信して差し替える技術です。これにより、アプリケーションの状態を保持したまま、変更を素早く画面に反映できます。
再起動が【通常必要】な場合:

設定ファイルの変更:

next.config.mjs (もしあれば)
tailwind.config.ts
postcss.config.mjs

.env (環境変数ファイル)

tsconfig.json

これらのファイルは、通常、開発サーバーの起動時に読み込まれます。そのため、これらの設定を変更した場合は、サーバーを再起動して新しい設定を反映させる必要があります。

依存関係の変更:

package.json を編集してパッケージを追加・削除・バージョン変更した場合。

npm install や npm uninstall を実行した場合。

新しいパッケージをサーバー環境に認識させたり、削除したものを反映させたりするために再起動が必要です。

サーバーサイドのコード（根本的な部分）:

app/api/.../route.ts (API Route Handlers) の変更はFast Refreshで反映されることも多いですが、複雑な変更やミドルウェア (middleware.ts) の変更は、再起動した方が確実な場合があります。
カスタムサーバーを使用している場合のサーバーコードの変更。

node_modules や .next ディレクトリに問題がある場合:
原因不明の問題が発生した場合、キャッシュ (.next) を削除して再起動すると解決することがあります。
依存関係がおかしくなった場合、node_modules を削除して npm install し直し、再起動することがあります。

データベーススキーマの変更後:

prisma migrate dev や prisma migrate deploy を実行した後。Prisma Clientが古いスキーマ情報をキャッシュしている可能性があるため、再起動が推奨されることがあります（必須ではない場合もあります）。

まとめ:
見た目やクライアント側のロジック (app/page.tsx や components/*) の変更 → 再起動はほぼ不要 (Fast Refresh)
設定ファイル、依存関係、サーバーの根本的な仕組みの変更 → 再起動が必要
今回の app/page.tsx の useEffect 内の変更はクライアントサイドのロジック変更にあたるため、基本的には再起動は不要です。保存すれば自動的に変更が反映されるはずです。
もし変更が反映されない場合は、ターミナルやブラウザコンソールにエラーが出ていないか確認し、それでもダメなら念のため再起動してみる、という流れになります。

SSE の設定これしかないのか、簡単だ。

やってることって

stream つくってクライアントに返す
stream に対して特定のイベント時のhandler を追加する
client 切断時の処理

あとは post が投稿された時にそのイベントを hook するだけか。

import { emitter } from '@/lib/emitter';
import { type NextRequest, NextResponse } from 'next/server';

export const dynamic = 'force-dynamic'; // Ensure dynamic execution for SSE

export async function GET(request: NextRequest) {
  const stream = new ReadableStream({
    start(controller) {
      const handleNewPost = (post: any) => {
        // SSE format: "event: <event_name>\ndata: <json_data>\n\n"
        controller.enqueue(`event: newPost\ndata: ${JSON.stringify(post)}\n\n`);
      };

      // 'newPost' イベントをリッスン
      emitter.on('newPost', handleNewPost);

      // クライアントが切断したときのクリーンアップ
      request.signal.onabort = () => {
        console.log('SSE client disconnected');
        emitter.off('newPost', handleNewPost);
        controller.close();
      };
    },
  });

  return new NextResponse(stream, {
    headers: {
      'Content-Type': 'text/event-stream',
      'Cache-Control': 'no-cache, no-transform',
      Connection: 'keep-alive',
    },
  });
}

これが emitter の本体。
go のチャネルみたいなことができるのね。

import EventEmitter from 'events';

// アプリケーション全体で共有するイベントエミッター
export const emitter = new EventEmitter();

とはいえシングルスレッドで動いてると思うけど、どうやってるんだろう？

SSE の stream  って HTTP 上のどういう仕組みで成立してるんだろう
ご質問ありがとうございます。Next.jsのコード例を交えながら、HTTP上でSSE (Server-Sent Events) がどのように実現されているかについて解説します。
SSEは、HTTPプロトコルを基盤として、サーバーからクライアントへの一方向のデータプッシュを実現する技術です。一見すると通常のHTTPリクエスト/レスポンスとは異なりますが、実際にはHTTPの既存の仕組みを巧みに利用しています。
SSEを実現するためのHTTP上の主要な仕組み:
長寿命なHTTPコネクション (Persistent Connection):
クライアントは通常のHTTP GETリクエストをサーバーに送信します。
サーバーはこのリクエストを受け取ると、すぐにはレスポンスを完了させず、HTTPコネクションを開いたままにします。
HTTP/1.1では、Connection: keep-alive ヘッダー（コード例にも含まれています）がこの持続的な接続を維持するために重要です。これにより、TCP接続がすぐに閉じられるのを防ぎます。 (HTTP/2ではコネクションの多重化が基本なので、keep-alive は通常不要か、異なる意味合いを持ちます)。
特別なContent-Type (text/event-stream):
サーバーはレスポンスヘッダーで Content-Type: text/event-stream を指定します。
このContent-Typeを受け取ったブラウザ（クライアント）は、レスポンスボディが通常のHTMLやJSONではなく、イベントストリーム形式のデータであることを認識します。
ブラウザの EventSource API は、このタイプのレスポンスを特別に扱い、継続的にデータを受信し、指定された形式（後述）に従ってイベントとして解釈します。
チャンク形式でのデータ送信 (Streaming / Chunked Transfer Encoding):
サーバーはコネクションを開いたまま、送信したいイベントが発生するたびに、その都度データをレスポンスボディに書き込み、クライアントに送信します。
HTTPの仕組みとして、レスポンスボディ全体を一度に送らず、少しずつ（チャンクとして）送ることが可能です。SSEはこの仕組みを利用しています。サーバーはContent-Lengthを事前に指定せず、データが発生するたびに断片的に送信します。
コード例の controller.enqueue() が呼ばれるたびに、指定された文字列データ（SSE形式のメッセージ）がレスポンスストリームに書き込まれ、それがネットワークを通じてクライアントに送信されます。
SSEデータフォーマット:

text/event-stream で送信されるデータは、特定の形式に従う必要があります。
各メッセージは通常、event: <イベント名>\ndata: <データ>\n\n のような形式です。（event 行は省略可能で、その場合は message イベントとして扱われます）。
各メッセージの終わりは 2つの改行 (\n\n) で示されます。クライアント（EventSource）はこの区切り文字を見て、一つのメッセージの終わりを認識します。
コード例の controller.enqueue(\event: newPost\ndata: ${JSON.stringify(post)}\n\n`);` は、まさにこの形式でメッセージを組み立てて送信しています。
Next.jsのコードとの関連:

export async function GET(request: NextRequest): クライアントからの最初のGETリクエストを処理するルートハンドラーです。

new ReadableStream({...}): Node.jsのストリームAPI（Web Streams API互換）を使用して、非同期にデータを生成し、少しずつ送信できるオブジェクトを作成します。これがレスポンスボディの実体となります。

start(controller): ストリームが開始された（クライアントが接続を確立し、レスポンスの送信が始まった）ときに実行されます。ここでイベントリスナー (emitter.on) を設定し、データ送信の準備をします。

controller.enqueue(...): emitter から newPost イベントが発生したときに呼び出されます。この関数が、フォーマットされたSSEメッセージをチャンクとして ReadableStream に追加します。追加されたデータは、開いているHTTPコネクションを通じてクライアントに即座に送信されます。

request.signal.onabort: クライアントが接続を切断した（ブラウザを閉じた、など）ことを検知します。ここでリスナーを解除 (emitter.off) し、ストリームを閉じる (controller.close()) ことで、サーバーリソースを解放し、HTTPコネクションも最終的に閉じられます。

new NextResponse(stream, { headers: {...} }): ReadableStream をレスポンスボディとして、指定されたヘッダー（Content-Type: text/event-stream, Cache-Control: no-cache, Connection: keep-alive など）を持つHTTPレスポンスを作成して返します。Next.js (の背後にあるサーバーランタイム) が、このストリームからデータが enqueue されるたびに、HTTPレスポンスとしてクライアントに送信する処理を担当します。
まとめ:
SSEは、HTTPの「リクエストを開始し、コネクションを開いたままにし、データをチャンクで送信できる」という特性を利用しています。text/event-stream という特別なContent-Typeと、決められたメッセージフォーマットを使うことで、サーバーは任意のタイミングでクライアントにデータをプッシュ（のように見せかけ）することができます。Next.jsのコードでは、ReadableStream と controller.enqueue を使って、このデータチャンクの生成と送信を非同期にハンドリングしています。

続いてフォローを実装

model User {
  id        Int      @id @default(autoincrement())
  name      String   @unique
  emoji     String   @default("")
  createdAt DateTime @default(now())
  updatedAt DateTime @updatedAt
  posts     Post[]

  // フォローしているユーザーへのリレーション
  following Follows[] @relation("Following")
  // フォローされているユーザーへのリレーション
  followers Follows[] @relation("Follower")
}

prisma のこれは active record でもみたリレーション。
include を使えるようにしてくれる。

これみて思ったけど新しい言語だと概念しってても書けないよなあ。
AIが補完してくれるのは便利

Prisma のリレーションのファイル見るよりDB shema みた方が理解はやいな。。みなれてない

振り返り

Cursor Proでもずっとつかってると Slow になる
Cursor FAQ は LLM 入っててつかいやすい
タイムラインを SSE と get リクエストで取得したものをうまく統合しようとした時に、結構時間がかかった。そもそもどのようにやるべきなのか？を会話しなかったため時間がかかったのだと思う。フロントとバクエンドでそれぞれ考える必要がある内容については事前に設計をしっかりする必要がある
フロントエンドで複雑なことをやろうとするとそっちにかかりっきりになってしまって、バックエンドでやりたいことが全然できない。
- 極力シンプルにした方がいいな。。。
SSE が結構簡単に実装できる
今までN:Nのリレーションの表現のことを中間テーブルっていうのは初めて聞いた

 フォロワーのみのタイムラインにするまずは仕様を考えます。

1. フォロワーのみのタイムラインと、これまでの全員のタイムラインをつくる
2. 二つのタイムラインはタブで切り替えられる
3. いずれもこれまで通り SSE で自動更新されていく

上記を満たす仕様の詳細と、それを作るための設計方針を考えてください
承知いたしました。フォローしているユーザーの投稿のみを表示するタイムラインと、全ユーザーの投稿を表示するタイムラインをタブで切り替える機能を実装しましょう。SSEによるリアルタイム更新も両方のタイムラインで機能するようにします。
以下に、要件の詳細と設計方針をまとめます。
要件詳細:

UI:
タイムライン上部（例：ヘッダー直下）に「おすすめ」と「フォロー中」の2つのタブを表示する。
タブはクリックで切り替え可能で、現在選択中のタブが視覚的にわかるようにする（例：下線、太字など）。
デフォルトでは「おすすめ」タブが選択されている状態とする。

「おすすめ」タイムライン (all):
タブが「おすすめ」の場合、これまで通り、全てのユーザーの投稿を新着順に表示する。
無限スクロールで過去の全投稿を読み込む。
SSEで受信したすべての新しい投稿は、リストの先頭にリアルタイムで追加される。

「フォロー中」タイムライン (following):
タブが「フォロー中」の場合、現在ログインしているユーザー（selectedUserId）がフォローしているユーザーと自分自身の投稿のみを新着順に表示する。
無限スクロールで過去のフォロー中ユーザー（+自分自身）の投稿のみを読み込む。
SSEで受信した新しい投稿のうち、投稿者がフォローしているユーザーまたは自分自身である場合のみ、リストの先頭にリアルタイムで追加される。

データ取得:
タイムラインの種類（all または following）に応じて、APIから適切な投稿リストを取得する。
タブを切り替えた際には、表示する投稿リストをリセットし、新しい種類のタイムラインデータをAPIから再取得する。

状態管理:
現在選択されているタブ（タイムライン種別）の状態を管理する。
表示する投稿リストの状態 (posts) を管理する。
ページネーション用のカーソル (nextCursor) や読み込み状態 (isLoading, isFetchingMore, allPostsLoaded) は、表示中のタイムライン種別ごとに独立して管理される必要がある。

設計方針:

API エンドポイント (GET /api/posts):
既存の limit, cursor パラメータに加え、以下のクエリパラメータを受け付けるように修正します。

timelineType: 'all' または 'following' (デフォルトは 'all')。

userId: timelineType が 'following' の場合に必須。現在のユーザーIDを指定する。

処理ロジック:

timelineType が 'following' で userId が指定されている場合:

userId がフォローしているユーザーのIDリストを取得します (prisma.follows.findMany)。
取得したIDリストに userId 自身を加えます。
Prismaの findMany クエリの where 句に { userId: { in: [userId, ...followingIds] } } を追加して投稿をフィルタリングします。

timelineType が 'all' または指定されていない場合:

userId によるフィルタリングは行わず、全投稿を対象とします。

ページネーション（take, skip, cursor）、並び順 (orderBy)、リレーションの取得 (include) は共通で適用します。
レスポンス形式は従来通り { posts: Post[], nextCursor: number | null } とします。

フロントエンド (Timeline.tsx):

状態追加:

activeTimeline: 現在選択中のタブ ('all' または 'following') を保持する state。useState<'all' | 'following'>('all') で初期化。

UI追加:
コンポーネント上部にタブ切り替え用のUI（例：2つのボタン）を追加します。
各タブボタンは activeTimeline state に基づいてスタイル（アクティブ/非アクティブ）を変更します。
クリック時に setActiveTimeline を呼び出し、選択されたタイムライン種別に state を更新します。

データ取得ロジック (fetchPosts) の変更:

useCallback の依存配列に activeTimeline と selectedUserId を追加します。これにより、タブやユーザーが切り替わった際に fetchPosts 関数が再生成されます。

fetch する URL を動的に生成する際に、activeTimeline と selectedUserId をクエリパラメータ (timelineType, userId) として含めます。

タブ切り替え時のリセット処理:

activeTimeline または selectedUserId が変更されたことを検知する useEffect を追加します。
この useEffect 内で、タイムラインの状態をリセットします (setPosts([]), setNextCursor(null), setAllPostsLoaded(false), setError(null), isInitialFetchDone.current = false)。
リセット後、新しいタイムラインの初期データを取得するために fetchPosts(null) を呼び出します。(isLoading は fetchPosts 内で管理)

SSEハンドラの修正:
SSE (eventListener('newPost')) で新しい投稿を受信した際、activeTimeline state を確認します。

activeTimeline === 'following' の場合:
受信した newPostData.userId が、Props で渡された users 配列内で isFollowing === true であるか、または selectedUserId と一致するかを確認します。（users 配列を find するか、事前に followingIds の Set を作成しておくと効率的）
条件を満たす場合のみ setPosts((prev) => [newPostData, ...prev]) を実行します。

activeTimeline === 'all' の場合:
これまで通り、すべての新しい投稿を setPosts((prev) => [newPostData, ...prev]) で追加します。

Props 変更:

TimelineProps に selectedUserId, users, onFollowToggle を受け取るようにします。（これは既に実装済み）

型定義 (lib/types/index.ts):
現状の型定義 (User, Post, UserWithFollow, Follows) で対応可能と思われます。

この方針で実装を進めます。まずは API (/api/posts/route.ts) の修正から行います。
バックエンド作成してもらう。その後、チェックする。
続いてフロントエンド作成

なんか gemini2.5がポンコツになってきた
コードベースが大きくなってきたからかな？存在しないファイルをインポートしようとしている

このスクラップは5ヶ月前にクローズされました