Cursor2.0出たので使って考える

概要

Cursor2.0が出たので触って活用方法を考えてみました
https://cursor.com/ja/blog/2-0

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想定読者

• 普段、業務や個人開発でCursorを利用している・またはCursorが気になっている方で、その中でもCursor2.0が実際に何ができるか気になる方

想定読者ではないかもです😭

• Cursor以外のツールに関する情報が知りたい方：今回はCursor2.0に関する情報を中心に記載しようと思っているため🙇
• Cursor2.0に限らず活用方法を知りたい方：Cursorに元からあった内容はさらっと記載のため🙇

結論

• https://zenn.dev/johndoe/articles/1df1f17c11e2a3#これから

経緯

シンプルに普段から業務でビジネス契約でCursorを導入しているため
(cursor for businessならではの試行錯誤はまた別記事にて)

なのでCursor2.0という新リリースがどのような変化をもたらすかに興味がある・順応したい。

https://cursor.com/ja/blog/2-0
https://cursor.com/ja/changelog

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そんな訳で触る！

実施

• まずはCursorを開いていただいたら左下に以下のような通知がきていると思うので再起動したら利用可能に
  

実施-Composer

https://cursor.com/ja/blog/composer

• 精度は極力保ったまま、ソフトウェア開発における速度を重視して開発、同等モデルの4倍の生成速度を誇っている新しいエージェントモデルとのこと
• modelの選択の画面でComposer1が選択できるようになっている
• こちらを選択して実施すればComposerは利用可能

Composer は、ソフトウェア開発における知能と速度を重視して設計された新しいエージェントモデルです。社内ベンチマークでは、同等モデルの4倍の生成速度で、フロンティアレベルのコーディング性能を示しています。

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試しにASKモードでgpt5とautoとcomposer1で以下を実施

 アーキテクチャプランを教えてください。
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[リアルタイム再生サービス：リアルタイム視聴データをデータウェアは椅子へほぼリアルタイムで保存、
QoEを担保しつつエラー監視体制も整える

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経験豊富なデータエンジニアとして、アーキテクチャのベストプラクティス案をdesigndocsにして作成しなさい。

ファイルを新しく作成するのではなく、出力する形でお願いします

gpt5の場合：77秒

gpt5版

以下は、リアルタイム再生サービス（視聴データをほぼリアルタイムでデータウェアハウスへ保存し、QoEを担保しつつエラー監視体制を整える）のためのアーキテクチャ設計ドキュメント案です。新規ファイルは作成せず、出力のみで提示します。

デザインドキュメント：リアルタイム再生テレメトリ基盤

1) 概要

• 目的: クライアント/プレイヤーの再生テレメトリを低遅延で集約し、リアルタイムのQoE監視と数分遅延のデータウェアハウス集計を同時に満たす。
• 要件: 低遅延、重複耐性、スキーマ進化、水平スケール、コスト効率、運用容易性、セキュリティ/プライバシ準拠。

2) スコープ

• 対象: 視聴開始/停止、再生エラー、リバッファ、ビットレート変更、CDN/エッジ情報、デバイス/プレイヤー情報、セッション心拍。
• 非対象: 動画ストリーミング配信本体、課金/認証の詳細。

3) 主要KPI/QoE指標

• 再生開始時間、リバッファ率/回数、平均/中央値ビットレート、視聴完了率、エラー率（型別）、CDNヒット/ミス、端末/OS別QoE。
• 遅延SLO: リアルタイム監視UIはT+5s以内、DWHはT+5分以内の可視化。

4) 推奨アーキテクチャ（論理構成）

Client/Player SDK
  -> Edge Ingest (CDN Worker or API GW + FastAPI/Golang)
    -> Message Bus (Kafka/Kinesis, key=sessionId, compacted+time retention)
      -> Stream Proc (Flink/Spark/Kafka Streams)
         - enrichment (dimensions), sessionization, dedup, agg
         - branch: (a) Low-latency Store (ClickHouse/Pinot/Druid)
                  (b) DWH Sink (Snowflake/BigQuery/Redshift via Snowpipe/WriteAPI/Firehose)
                  (c) DLQ (S3/GCS + catalog)
      -> Dim/Ref Data (SCD2 in DWH + Redis/KeyDB cache)
Observability:
  - Metrics/Traces (Prometheus/OpenTelemetry/DataDog)
  - Log pipeline (Loki/Cloud Logging)
  - Data Quality (Great Expectations/Deequ)
Governance:
  - Schema Registry (Avro/Protobuf), Data Contract, RBAC/IAM

5) コンポーネント詳細とベストプラクティス

• Edge Ingest
  • HTTP/HTTPS エンドポイント（/v1/telemetry/ingest）。gRPC推奨（双方向/圧縮）+ WebSocketフォールバック。
  • リクエスト署名（HMAC）、レート制御、バッチ受信（最大Nイベント/req）、バックプレッシャ。
  • PII分離: クライアントID等はトークン化した擬似IDに変換。
• Message Bus
  • Kafka（分散・順序性・再処理）。キーをsessionId、トピックはtelemetry.vX。パーティションは地域×テナントで水平分割。
  • 保持: 7〜14日（再処理/遡及用）。コンパクションはセッション状態系に限定。
  • スキーマ: Protobuf/Avro + Schema Registry（後方互換性を原則）。
• Stream Processing
  • Flink（exactly-onceチェックポイント、イベント時刻+watermark、遅延到着許容）。
  • 機能: 重複排除（eventId）、セッション化（ギャップベース、例: 30分無活動で切断）、参照テーブル結合（CDN POP、端末正規化）。
  • ブランチ:
    • a) リアルタイムOLAP（ClickHouse or Apache Pinot）: サブ秒〜数秒でダッシュボード/アラート。
    • b) DWHシンク（Snowflake Snowpipe Streaming / BigQuery Storage Write API / Redshift via Firehose）: T+分単位の確定テーブル。
    • c) DLQ: スキーマ不一致/検証失敗をS3/GCSへ。後続バックフィル用。
• ストレージ戦略
  • リアルタイムOLAP: 時間+テナントでパーティション、MergeTree系（ClickHouse）で圧縮。TTLでローリング保持（例: 7〜30日）。
  • DWH: 事実テーブル（fact_playback_events、fact_session_qoe）＋ディメンション（端末、地域、アプリ版、CDN）。クラスタ/パーティションはevent_date,tenant,region。
  • ローデータレイク: S3/GCSに原本（圧縮+分割）保存。遡及検証やML用途に活用。
• データモデル（例）
  • イベント: eventId,sessionId,userAnonId,eventType,eventTs,bitrate,cdnPoP,playerVersion,errorCode,bufferingMs...
  • セッション集計（ウィンドウ/終了時）: startupTimeMs,totalRebufferMs,avgBitrate,errorCount,watchTimeMs...
• データ契約/スキーマ運用
  • 変更は後方互換（フィールド追加はoptional）。破壊的変更は新バージョントピックへ。
  • 自動スキーマ検証（CIでコンシューマ影響チェック）、ランタイムバリデーション。
• データ品質
  • 量・範囲・妥当性チェック（例: 0 <= bufferingMs < 3h、eventTsの遅延分布）。
  • 欠損/外れ値アラート。日次/時間毎の期待レコード数の逸脱検知。
• モニタリング/アラート
  • パイプラインSLO: end-to-end p95<5分、RT OLAP p95<5秒、処理失敗率<0.1%。
  • 監視: コンシューマlag、チェックポイント時間、late比率、DLQ比率、挿入エラー。
  • QoEアラート: リバッファ率上昇、エラー型急増、CDN/地域/端末別の逸脱。
• セキュリティ/プライバシ
  • 転送/保管暗号化、署名/リプレイ防止、最小権限IAM、監査ログ。
  • PII削減（匿名ID）、データ分類・マスキング、保持ポリシー（OLAP短期、DWH長期）。
• コスト/スケーラビリティ
  • イベントバッチング、列指向OLAPの圧縮活用、ホット/コールド分離。
  • 需要に応じた自動スケール（コンシューマグループとOLAPノード）、夜間のスケールイン。
• 回復性/再処理
  • チェックポイント/スナップショットの活用、DLQ再取り込みジョブ、イベント再生（topic->sink）。
  • 複数AZ/リージョン冗長、リージョン間レプリケーション（必要に応じ）。

6) 推奨スタック（選択肢）

• メッセージ: Kafka（Confluent/MSK）または AWS Kinesis。
• ストリーム処理: Apache Flink（マネージド: Ververica/Kinesis Data Analytics）。
• DWH: Snowflake（Snowpipe Streaming）または BigQuery（Storage Write API）。
• リアルタイムOLAP: ClickHouse Cloud or Apache Pinot。
• スキーマ/契約: Confluent Schema Registry + Buf/Protobuf。
• オブザーバビリティ: OpenTelemetry + Prometheus/Grafana + DataDog。
• DQ: Great Expectations or Deequ。
• メタ/オーケストレーション: Airflow + dbt（DWH変換/増分）。

7) 参考データフロー（擬似）

1. SDKが1〜5秒ごとにイベントバッチ送信（最大N件/100KB）。
2. Ingestが署名検証・軽量正規化・圧縮し、Kafka telemetry.v1へProduce。
3. Flinkがイベント時刻で処理、セッション化、重複排除、参照結合。
4. 分岐:
   • リアルタイムOLAPにUPSERT/INSERTで反映（サマリ/明細）。
   • DWHへストリーミング挿入（確定テーブルはdbtで微バッチ整合）。
   • バリデーション失敗はDLQへ。
5. ダッシュボード/アラート、分析/ABテストはOLAPとDWHを使い分け。

8) スキーマ例（簡略 Protobuf）

message PlaybackEventV1 {
  string event_id = 1;        // UUIDv7
  string session_id = 2;
  string user_anon_id = 3;    // hashed/pseudonymized
  string event_type = 4;      // START, ERROR, REBUFFER, BITRATE_CHANGE, HEARTBEAT, END
  int64  event_ts_ms = 5;     // epoch ms (event-time)
  int32  bitrate_kbps = 6;
  int32  buffering_ms = 7;
  string error_code = 8;
  string cdn_pop = 9;
  string device_model = 10;
  string os_version = 11;
  string app_version = 12;
  map<string,string> extra = 13; // optional
}

9) テーブル設計（例）

• fact_playback_events（行指向/列指向問わずDWHは列志向）
  • 主キー: (event_id)、クラスタ: (event_date, tenant, region)
• fact_session_qoe（セッション終了時または遅延確定）
  • 主キー: (session_id, session_close_date)
• dim_device,dim_region,dim_app_version,dim_cdn_pop（SCD2）

10) SLO/SLIとアラート閾値（例）

• SLI
  • p95 end-to-end latency（イベント受信→DWH可視化）< 5分
  • p95 RT ingest→OLAP反映 < 5秒
  • 欠損率 < 0.1%、重複率 < 0.2%、DLQ率 < 0.5%
• アラート
  • コンシューマlag > 10分（5分継続）
  • エラー型PLAYBACK_FAIL地域ごとに前週同時間+3σ超過
  • スキーマ不一致>0.2% or 連続発生5分

11) 運用/Runbook（抜粋）

• 典型障害: DWH挿入スロット枯渇 → バッファリングを増、RT OLAP優先維持、DWHは遅延許容。
• 再処理: DLQから検証→再投入。広範囲は日付範囲でKafka再生。
• バージョンアップ: telemetry.v1→v2の二重書き+二重読みによる移行、検証後v1リタイア。

12) セキュリティ/コンプライアンス

• データ最小化、PIIレス運用。必要時は別系統で鍵分離したID参照。
• KMSによる鍵管理、監査ログ、データ保持/削除の自動化（リーガルホールド対応）。

13) 検証/ローンチ手順

• 負荷試験（ピーク2倍）、遅延分布/lag/スループット/コスト測定。
• カナリア導入（1〜5%トラフィック）、段階拡大。
• ダッシュボード/アラート事前演習（ゲームデイ）。

14) 代替案とトレードオフ

• メッセージ: Kinesisは運用容易だが自由度/移植性はKafka優位。
• OLAP: ClickHouseは汎用性・コスト、Pinotは高スループットクエリに強い。
• DWH: BigQueryは運用容易/コスト予測難、Snowflakeは操作性/拡張性良好。

15) 参考実装ガイド（最小構成の推奨）

• Kafka + Flink + ClickHouse + BigQuery
  • ingest: API Gateway + Cloud Run(FastAPI)→Kafka
  • processing: Flink on GKE（checkpoint to GCS）
  • realtime: ClickHouse Cloud
  • dwh: BigQuery Storage Write API + dbtで増分確定
  • observability: OpenTelemetry -> Grafana/Prometheus、Great Expectations日次/時間毎

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• 期待効果
  • リアルタイム監視（秒単位）と正確な集計（分単位）を両立。
  • スキーマ進化・再処理・ガバナンスに強い運用。
  • コスト効率とスケール、セキュリティを両立。

要望に応じて、具体的なクラウド/製品固定の構成図、SLO値の確定、dbtモデル/スキーマDDL、Flinkジョブのサンプル実装も提示できます。

autoの場合：約38秒

auto版

リアルタイム再生サービスのためのアーキテクチャベストプラクティス案（Design Doc）を、経験豊富なデータエンジニアの視点で提案します。
（この内容は“新規ファイル作成”ではなく、出力形式で提供します）

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リアルタイム再生データ基盤アーキテクチャ Design Doc

1. ゴール

• 各種クライアント/エッジからリアルタイムで視聴データ（例：再生開始、停止、バッファリング、エラー等のイベント）をほぼリアルタイムでデータウェアハウスに保存
• QoE（Quality of Experience）を高水準に保つ
• 監視・可視化・アラート対応により障害発生時の迅速な検知・対応を担保

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2. 全体像・構成イメージ

[Client/Edge] 
   │
   ▼
[Ingestion API/Streaming Gateway (例: API Gateway + Lambda, gRPC, Pub/Sub, Kafka REST Proxy等)]
   │
   ▼
[Streaming Platform (Kafka, Pub/Sub, Kinesis等)]
   │
   ├── [ストリーム監視・遅延/死活監視]
   ▼
[ストリーム処理 (Flink, Spark Structured Streaming, Beam等)]
   │
   ├─(Error Handling / Dead Letter Queue)
   │
   ▼
[一時ストレージ (Data Lake: S3, GCS, HDFS等)]
   │
   │(バッチ・ストリーム)
   ▼
[データウェアハウス (BigQuery, Redshift, Snowflake等)]
   │
   ▼
[BI/監視連携 (Looker, DataDog, Grafana, PagerDuty, Slack等)]

---

3. 各レイヤの要点と実装指針

3.1 Ingestion（データ受信）

• 負荷分散/AutoScaling可能なAPI（REST/gRPC）で受信。直接Kafkaなどに送る場合は冪等性・スキーマ厳格化など考慮
• 必要な最低限の認証・検証（不正データ混入防止）
• リトライ時の重複排除ガイドラインを明示

3.2 Kafka等ストリーム

• パーティション設計はスケーラビリティと順序保証のバランスを考慮
• 主要KPIモニタリング（Lag, Throughput, Consumerグループ状態など）
• リアルタイムダッシュボード連携例：KafkaのExporters→Prometheus→Grafana

3.3 ストリーム処理

• データ検証・正規化・セッション集計等をFlink/Spark/Beam等でストリーミング処理
• エラー処理はDLQ(Dead Letter Queue)設計必須、再処理用の保管/再試行メカニズム
• 処理フローの監査ログとトレースIDの付与

3.4 ストレージ

• ローデータは生データの改変が無いようData Lake（S3/GCS等）にパース保存
• 定期的なバッチorマイクロバッチでDWHへロード。ストリーミングロード自動化も推奨

3.5 DWH/BI監視系

• イベントの正確性を担保する再集計/再検証job運用（重大障害時のリカバリ容易化）
• ダッシュボード/アラートは全レイヤをクロス（ingest遅延、Kafka-Lag、DWH反映遅延、QoE悪化・エラー率急増等）
• フェイルオーバー/DR設計やKMS, ACLによる厳格なデータガバナンス実装

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4. QoE & エラー監視

• Metrics例：遅延秒数、イベント到着率、重複/欠損率、各種Error率
• 専用のSLA指標（例：99.9% 5分以内到達）設け自動計測
• 障害発生時は原則PagerDuty/Slackなどで即通知
• 定期的なE2E再生シナリオの自動テストjob

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5. ベストプラクティスまとめ

• 小さく始めて後述の箇所ごとに拡張/スケールを意識
• スキーマ管理・型安全化・バリデーションは厳格に
• 監視・障害通知・PostMortemを自動で回す運用文化
• 上流（投入側）・下流（DWH以降）双方の連携と業務・開発フロー分離

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疑問点や個別の記述例が必要な場合はご連絡ください。

• composer版：約16秒

composer版

既存ファイルを確認し、リアルタイム再生サービスのアーキテクチャプランを作成します。

[4 tools called]

リアルタイム再生サービスのアーキテクチャプラン（デザインドキュメント）です。

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リアルタイム再生サービス アーキテクチャ設計書

1. 概要

1.1 目的

リアルタイム視聴データをデータウェアハウスへほぼリアルタイムで保存し、QoEを担保しながらエラー監視体制を整える。

1.2 要件

• リアルタイム性: 視聴データをデータウェアハウスへほぼリアルタイムで保存（SLA: 30秒以内）
• QoE担保: 視聴品質指標（ビットレート、バッファリング、エラー率）の監視
• エラー監視: 異常検知とアラート
• スケーラビリティ: 高トラフィック時にも対応
• 可用性: 99.9%以上の可用性

2. アーキテクチャ概要

2.1 システム全体像

[クライアント端末]
    ↓ (HTTP/HTTPS)
[API Gateway / Load Balancer]
    ↓
[リアルタイムデータ収集サービス]
    ↓
[メッセージキュー (Kafka/Kinesis)]
    ↓
[ストリーム処理エンジン (Flink/Kinesis Analytics)]
    ↓               ↓
[データウェアハウス] [監視・アラートシステム]
    ↓
[BI/可視化ツール]

3. コンポーネント詳細設計

3.1 データ収集層（Collection Layer）

3.1.1 API Gateway

• 技術選定: AWS API Gateway / Google Cloud Endpoints / Kong
• 機能:
  • レート制限
  • 認証・認可
  • リクエスト検証
  • ログ出力

3.1.2 データ収集サービス

• 技術選定:
  • コンテナ: Kubernetes / ECS
  • ランタイム: Node.js / Go / Python（FastAPI）
• 設計:
  • ステートレス
  • 水平スケール
  • レシーバー側のバッファリングでスパイク対応
  • バッチ送信（10-50件）で効率化

# 疑似コード例
class TelemetryCollector:
    def receive_event(self, event):
        # 基本検証
        validated_event = self.validate(event)
        
        # ローカルバッファに追加
        self.buffer.append(validated_event)
        
        # 閾値到達時にバッチ送信
        if len(self.buffer) >= BATCH_SIZE:
            self.send_to_queue(self.buffer)
            self.buffer.clear()

3.2 メッセージキュー層（Queue Layer）

3.2.1 メッセージブローカー

• 技術選定: Apache Kafka / Amazon Kinesis Streams / Google Pub/Sub
• 推奨: Apache Kafka（高スループット、低レイテンシ）
• 設定:
  • パーティション数: データ量に応じて動的調整
  • レプリケーション: 3レプリカ
  • リテンション: 7日間
  • 圧縮: gzip/snappy

3.2.2 トピック設計

telemetry-realtime.playback-events       # リアルタイム視聴イベント
telemetry-realtime.qoe-metrics           # QoE指標
telemetry-realtime.errors                # エラーイベント
telemetry-realtime.batch-replay          # バッチ再処理用（DLQ）

3.3 ストリーム処理層（Processing Layer）

3.3.1 ストリーム処理エンジン

• 技術選定: Apache Flink / Apache Spark Streaming / Kinesis Analytics
• 推奨: Apache Flink（低レイテンシ、正確な処理）
• 処理内容:
  1. データ変換・正規化
  2. QoE指標計算（リアルタイム）
  3. 異常検知
  4. データウェアハウス向けフォーマット変換

3.3.2 QoE指標の計算

# QoE指標計算の例
class QoEMetricsCalculator:
    def calculate_metrics(self, events):
        metrics = {
            'avg_bitrate': self.calculate_avg_bitrate(events),
            'buffering_ratio': self.calculate_buffering_ratio(events),
            'error_rate': self.calculate_error_rate(events),
            'session_duration': self.calculate_session_duration(events),
            'resolution_changes': self.count_resolution_changes(events)
        }
        return metrics

3.3.3 異常検知

• 技術選定:
  • リアルタイム: Flink CEP（Complex Event Processing）
  • 機械学習: Apache Kafka + MLflow / AWS SageMaker
• 検知パターン:
  • エラー率の急上昇（5分間で10%以上）
  • バッファリング頻度の増加
  • ビットレートの異常低下
  • セッション異常終了の増加

3.4 データウェアハウス層（Data Warehouse Layer）

3.4.1 データウェアハウス選択

• 技術選定:
  • BigQuery / Snowflake / Redshift / Databricks
  • 推奨: BigQuery（サーバーレス、リアルタイム挿入対応）

3.4.2 テーブル設計

リアルタイムテーブル

CREATE TABLE playback_events_realtime (
    event_id STRING,
    user_id STRING,
    session_id STRING,
    video_id STRING,
    timestamp TIMESTAMP,
    event_type STRING,  -- play, pause, stop, error
    bitrate INT64,
    resolution STRING,
    buffer_level FLOAT64,
    error_code STRING,
    error_message STRING,
    device_type STRING,
    os_version STRING,
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP()
)
PARTITION BY DATE(timestamp)
CLUSTER BY user_id, session_id;

QoE集計テーブル

CREATE TABLE qoe_metrics_realtime (
    session_id STRING,
    user_id STRING,
    video_id STRING,
    session_start TIMESTAMP,
    session_end TIMESTAMP,
    avg_bitrate FLOAT64,
    buffering_ratio FLOAT64,
    error_count INT64,
    total_duration INT64,
    resolution_changes INT64,
    qoe_score FLOAT64,  -- 0-100のスコア
    created_at TIMESTAMP DEFAULT CURRENT_TIMESTAMP()
)
PARTITION BY DATE(session_start)
CLUSTER BY user_id, video_id;

3.4.3 データロード戦略

• ストリーミングロード:
  • BigQuery Streaming API / Kinesis Firehose
  • レイテンシ: 数秒以内
• バッチロード:
  • Apache Airflow + BigQuery Load Job
  • フォールバック用（ストリーミング障害時）

3.5 監視・アラート層（Monitoring Layer）

3.5.1 監視システム

• 技術選定:
  • Prometheus + Grafana / CloudWatch / Datadog
  • ログ収集: ELK Stack / CloudWatch Logs
• 監視項目:
  • スループット（イベント数/秒）
  • レイテンシ（収集→DWH保存までの時間）
  • エラー率
  • キューの滞在時間
  • ストリーム処理のラグ

3.5.2 アラート設定

# アラート例
alerts:
  - name: high_error_rate
    condition: error_rate > 5% for 5 minutes
    severity: critical
    notification: slack, pagerduty
    
  - name: high_latency
    condition: p95_latency > 30 seconds
    severity: warning
    notification: slack
    
  - name: qoe_degradation
    condition: avg_qoe_score < 70 for 10 minutes
    severity: warning
    notification: slack, email

4. 非機能要件

4.1 スケーラビリティ

• 水平スケーリング: 各コンポーネントを独立してスケール
• オートスケーリング:
  • CPU使用率 > 70%: スケールアウト
  • CPU使用率 < 30%: スケールイン
• シャーディング: ユーザーID/セッションIDでシャーディング

4.2 可用性

• 冗長化: マルチAZ配置
• 障害復旧:
  • 自動フェイルオーバー
  • デッドレターキュー（DLQ）で再処理
• SLA: 99.9%（月間ダウンタイム: 43分以内）

4.3 パフォーマンス

• スループット: 10万イベント/秒以上
• レイテンシ: P95で30秒以内（収集→DWH保存）
• キューの滞在時間: P95で5秒以内

4.4 セキュリティ

• 暗号化:
  • 転送時: TLS 1.3
  • 保存時: データウェアハウスの暗号化機能
• 認証・認可: OAuth 2.0 / JWT
• データマスキング: PII（個人識別情報）のマスキング

5. デプロイメント戦略

5.1 インフラストラクチャ

• 技術選定:
  • Kubernetes (GKE/EKS/AKS) + Terraform
  • または AWS / GCPのマネージドサービス
• CI/CD: GitHub Actions / GitLab CI / Jenkins

5.2 段階的ロールアウト

1. Phase 1: 開発環境での検証（10%トラフィック）
2. Phase 2: ステージング環境での負荷テスト
3. Phase 3: 本番環境への段階的移行（Canary deployment）

6. コスト最適化

6.1 コスト削減施策

• データ圧縮: gzip/snappyでストレージ削減
• パーティショニング: データウェアハウスのパーティション戦略
• ライフサイクル管理: 古いデータのアーカイブ（S3 Glacier等）
• オートスケーリング: 需要に応じたリソース調整

6.2 予算監視

• CloudWatch Budgets / GCP Budget Alertsで予算超過を検知

7. 運用・保守

7.1 ログ管理

• 集中ログ収集: ELK Stack / CloudWatch Logs
• ログ保持期間: 30日間
• ログレベル: INFO以上

7.2 ドキュメント

• アーキテクチャ図: C4 Model / PlantUML
• Runbook: 障害対応手順
• API仕様: OpenAPI/Swagger

7.3 災害復旧計画（DR）

• RPO: 1分（最大1分のデータ損失を許容）
• RTO: 15分（15分以内に復旧）

8. リスクと対策

リスク	影響度	対策
高トラフィック時のスローダウン	高	オートスケーリング、キューイング
データウェアハウスの障害	高	フォールバック先、バッチロード
ストリーム処理のラグ	中	モニタリング、アラート
データ品質の低下	中	バリデーション、データ品質チェック
コスト超過	中	予算監視、リソース最適化

9. 成功指標（KPI）

• データフレッシュネス: 95%が30秒以内に保存
• システム可用性: 99.9%以上
• エラー率: 1%以下
• QoEスコア: 平均80点以上
• コスト効率: イベントあたりのコストが目標値内

10. 次のステップ

1. プロトタイプ開発: 小規模なPoCで検証
2. 負荷テスト: Locust / JMeterで負荷テスト
3. 監視ダッシュボード: Grafanaダッシュボード作成
4. ドキュメント整備: 詳細設計書、Runbook作成
5. チームトレーニング: 運用チームへの教育

---

この設計書は、リアルタイム視聴データの収集・処理・保存からQoE監視までをカバーします。実際の実装では、組織の技術スタックや予算に合わせて調整してください。

---

※現在のファイルを確認して...等は毎回関連ファイルは削除しているため影響はないと考えている

何回かパターンを変えて施行したがcomposerが速いことは間違いないと思う
ただ、リアルタイム視聴サービスのdwhまでの保存のSLAだったり、テーブル設計だったりが気になったのでgptに確認してもらった
(そもそも自分の入力している内容がアバウトすぎるのはある)

gpt5 thinkingに回答させてみました

{出力された内容全て}
速さはわかったが精度が知りたい。 精度のランキングをつけて

了解。3つともちゃんと「それっぽいリアルタイム再生テレメトリ基盤」を書けてはいるけど、厳しめに見るとこうなります。

1位: gpt5版
2位: auto版
3位: composer版

理由を書きます。

1. gpt5版が一番いいところ

* プロンプトの意図に一番寄っています。「経験豊富なデータエンジニアとして」「ベストプラクティス」を求めているので、データ契約・スキーマレジストリ・DLQ・再処理・SLO/SLI・運用Runbookといった現場で本当に要るところまで降りている。
* リアルタイムOLAP(ClickHouse/Pinot)とDWH(→dbt微バッチ)を分けているので、視聴品質の即時監視と数分遅れの確定集計を同時に満たせる構成になっている。これは動画系・配信系だとよくある設計で、実務に一番近い。
* 後方互換の話やv1→v2の二重書きなど、スキーマ進化をちゃんと書けているので、長期運用を前提にしている。
* ユーザーが書いた要件「QoEを担保しつつエラー監視体制も整える」に対して、QoEの指標・アラート条件・lag監視まで触っているので、要件→設計のトレース性が高い。
  →つまり、粒度・網羅性・現実性の3点で頭一つ抜けている。

2. auto版がちょっと落ちるところ

* 全体像は正しくて、いわゆる ingestion → streaming platform → stream processing → data lake/DWH → monitoring という王道を外していない。あなたが見たい「だいたいこうなるよね」という並びにはなっている。
* ただし、gpt5版ほどユースケースに張り付いていない。たとえばセッション化やexactly-once、リアルタイムOLAPの並走、スキーマ進化の具体などはぼやっとしている。
* また、SLO/SLIやDLQの運用まで書いていないので、実装フェーズの人にそのまま渡すと後続で仕様の肉付けが必要になる。
  →構成は正しいが、デザインドキュメントとしての解像度が足りない、という評価。

3. composer版で気になるところ

* 一番出力が早い代わりに、前提をちょっと勝手に足している。冒頭の「既存ファイルを確認し…」みたいな一文はあなたのプロンプトには無いので、ASKモードの指示順守という観点だとブレている。
* SLAを30秒以内にしてDWHにほぼリアルタイム格納と書いているが、実サービスだとDWHのストリーミングはコストや安定性・課金粒度の都合で30秒を常時維持するのはつらいケースがあるので、ここは現実性がやや弱い。gpt5版が5分以内をSLOにしていたのと対照的。
* アーキテクチャは正しいが、動画/再生サービス固有のポイント（セッション終了時の集計とか、遅延到着イベント処理とか）が浅いので、汎用のログ基盤っぽく見える。
  →速度優先で「読みやすい設計書」にはなってるが、精度では3番手。

まとめるとこうです。

1. gpt5版: 実務寄せ・要件トレースが自然・将来拡張も考えている
2. auto版: 王道アーキテクチャだが設計ドキュメントとしての深さが不足
3. composer版: 読みやすく速いが、前提が少しズレていてリアルタイムDWHの現実性も薄い

この評価軸は以下の4つで見ています。

* プロンプトへの忠実さ（designdocsとして出力・新規ファイルを作らない・動画系の要件を意識しているか）
* 実務でそのまま行けるか（スキーマ進化・DLQ・再処理・監視・SLO）
* 要件とのトレース性（QoEとエラー監視にちゃんと触れているか）
* 現実性とトレードオフの説明の有無

もし「冗長だから短く、でも精度はgpt5版レベルを維持したい」という条件なら、gpt5版をベースに、ストレージ戦略と運用/Runbookを1節にまとめる形が一番きれいにできます。

別にcomposerに限ったことではない&まだまだ試す必要はあるが、
アバウトな質問を全信頼を置くのはちょっとまだ速いか？と思った雑感。
後ほどその上でどのように使うかを考える。

実施-Multi-Agents

• ファイルではなくagent中心の画面でみれますよって変更
• および出力モデルを複数選択できるようになったという変更

Manage agents in our new editor, with a sidebar for your agents and plans.
Run up to eight agents in parallel on a single prompt. This uses git worktrees or remote machines to prevent file conflicts. Each agent operates in its own isolated copy of your codebase.

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• ctrl+eでいつも通りのeditorなのか、新しく出たagentのUIかをショートカット変更可能
• こちら上段で利用した数値計測shell
• 変更を見ようとするならひらけばファイルが右側に見えるのでよしなに利用できる
• 自分とかはaskモードを利用する際に、出力が長いとagentのタブを広げてたりするのでagentの出力みたい時はショートカットでデザイン変更する等で利用できそう

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• また、multi modelはmodel選択欄のUse Multiple Modelsをonにすればチェック式で選択可能
• 画像は任意の質問かつcomposerは失敗してしまっているのだが実際に利用すると以下のようになる

ストリーミングサービスのデータパイプラインの任意の箇所でglueを掛け合わせることはありますか？
それともミスマッチな選択ですか？

実施-Browser (GA)

• beta版で出てたbrowserがgaになりましたよって変更
• browserでは名前の通り、フロントエンド領域の変更を要素選択して修正させることができる機能
• 自分のような最近フロント全然触らないエンジニアにとっては最高の機能ではないか

Browser can now be embedded in-editor, including powerful new tools to select elements and forward DOM information to the agent.

https://cursor.com/ja/docs/agent/browser

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• 地球あるんで開きましょう
• そしたらurlを入力する欄が出てくるので入力したら準備完了です

• select elementを押した上で修正したい要素を選択したら編集完了
• クールになったかは置いといてフロントエンド触ることが少ない自分にとっては大変素晴らしい機能

実施-Improved Code Review

• agentに作成・編集させたコードがagentモードの出力の箇所に1箇所で見れるようになった感じ

実施-Sandboxed Terminals (GA)

• こちらはセキュリティ的な強化ですね
• ターミナルコマンド許可リストとか設定できるので整備してチームでガードレール案件です。

Agent はシェルコマンドをターミナルで直接実行し、macOS ユーザー向けに安全なサンドボックス実行を提供します。コマンド履歴はセッション間で保持されます。実行中のコマンドを中断するには、「スキップ」をクリックしてから Ctrl+C を押してください。

実施-Team Commands

• ちょっと画像なくて申し訳ないのですがこちらもセキュリティ要素強め感のやつですね
• rulesとかでローカルに定義してなくても、管理者権限のあるdashborad上からチーム全員のruleを反映できるというものになります

This context will then be automatically applied to all members of your team, without needing to store the files in your editor locally, and centrally managed by team admins.

実施-Voice Mode

• 音声モードです
• 個人的にこれは結構ありがたくて、個人のコーディングはこれでこれからはやろうかなと考えている次第
• というのもこちら↑+command+spaceのショートカットで音声入力/入力終了が制御できるのでエディターの方でコーディングしつつ、ちょっと修正したかったらショートカットで音声入力でagent修正させるってスタイルでできる
• あと音声の方が流石にはやい
• ちなみにagentが思考中に次の入力を音声で入力することももちろん可能

実施？-Improved Performance

• こちら記載の内容のチューニングがされているのか試す方法あったら後ほど記載しようかなと思うのですが、新機能！とかではないけれど改善されているならかなり良きなのでは？という内容
• 特にメモリリークあたりは開く時間長くなってたら午後とかは実際に「なんか重くね？」ってパソコン再起動するって何回かあったので皆さん喜ぶ機能なのでは！
• あとLSPモタるのも生産性に響くのでやった🙌

Cursor uses Language Server Protocols (LSPs) for language-specific features like go to definition, hover tooltips, diagnostics, and more.
We've drastically improved the performance of loading and using LSPs for all languages. This is particularly noticeable when working with agent and viewing diffs.
Python and TypeScript LSPs now are faster by default for large projects with higher memory limits dynamically configured based on available RAM.
We've also fixed a number of memory leaks and improved overall memory usage.

実施-Plan Mode in Background

• これもなかなか良くないか？？っていう変更
• planモードで丁寧に計画だけ立ててあとの具体作業とかは後backgroundでやっといてとお願いできる機能

Plan Mode in Background
Create your plan with one model and build the plan with another. You can choose to build the plan in the foreground or background, or even plan with parallel agents to have multiple plans to review.

実施-Shareable Team Commands

• これ最初何変わったっけ？って思ったんですけれどめっちゃいい修正っすわ

• 以前はbeforeのように指定したファイルが小さい引用みたいな感じで同列にまとめられてて、プロンプト全体をコピーしたら不自然になってたし、引用させたいのが足りてるかが引用させたいファイル数が多くなったら見にくくなってた

• それがメンションのようにプロンプトの一部として自然に入るようになった

• before

(小さいUIで)@styles.css @app.js +1...

のuiがちょっと画面数が増えすぎたら 
には影響及ぼさないだろうが他のデザインには影響を及ぼしそうなのでリファクタリングしてほしい

• after(実際にコピーしたやつ)

@styles.css 
のuiがちょっと画面数が増えすぎたら @app.js 
には影響及ぼさないだろうが他のデザインには影響を及ぼしそうなのでリファクタリングしてほしい

• こっちの方は一杯指定しなくてもagent自身で拾えるようにしたんだぞ！っていってますね

We've removed many explicit items in the context menu, including @Definitions, @Web, @Link, @Recent Changes, @Linter Errors, and others. Agent can now self-gather context without needing to manually attach it in the prompt input.

実施?-agentモデル精度アップのためのharness整備

• めっちゃ短い記載なんですが、agent品質の改善っぽくて大事なこと書いてますね
• 特にgpt-5codexが精度が上がると。

Improved Agent Harness
We've greatly improved the underlying harness for working with Agent across all models. This has notable quality improvements, especially for GPT-5 Codex.

実施?-Cloud Agents強くしたんだぞ

• cloudのux周りを強くしてくれたらしいのでどんどんcloudに作成させましょうって感じですね(よき)

Cloud Agents
Cloud agents now offer 99.9% reliability, instant startup, and a new UI coming soon. We've also improved the experience of sending agents to the cloud from the editor.

実施?-Cursor for Enterprise~sandboxed terminalsの管理者管理~

• セキュリティ的に安全になる系ですね
• 会社のbusinessで整備します

Sandboxed Terminals: Admin Controls
Enterprise can now enforce standard settings for Sandboxed Terminals across their team. Configure sandbox availability, git access, and network access at the team level.

実施?-Cursor for Enterprise~Cloud Distributionの設定~

• cloudに絶対させたいお作法とか順番指定できる的な
• こちらも有効活用によっては痒いところに効きそう

Hooks: Cloud Distribution
Enterprise teams can now distribute hooks directly from the web dashboard. Admins can add new hooks, save drafts, and select which hooks should apply to which operating systems.

実施?-Cursor for Enterprise~監査ログ編~

• 便利機能だけではなくセキュリティ面も万全にするため、管理者イベントも見れるようにしたって話ですね

Audit Log
View a timestamped log of admin events in Cursor: user access, setting changes, Team Rule edits, and member management events.

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いっぱい触った(これからも触る)ので活用案を考える！

活用案

活用案-ComposerでPlanまでを高速化→Plan Mode in Backgroundを中心としたスケルトンレビュー体制の構築

• 考えている得られる効果：プロセス改善・人的工数削減による開発生産性向上
• rulesを整備した上でplanで実行→方針が問題ないことを確認したら人のレビューしたいラインまでをbackgroundで実施させておく
• 「納得するコード出してくれるか」のガチャ現象による暗黙の時間消費をなくせるかつ、planで大枠はステップバイステップで詰めていることによる精度向上を経て、要件を伝えた・聞いたつもりでも具体の実装を見ると思ってたのと違うという良く発生してしまう以下の現象等による生産性低下を防げるのでは(納得しなかったらprをcloseすれば良いだけ)
• もちろん有識者がスケルトンを事前に用意したり、draft-prの時点でこまめにレビューしたり、都度コミュニケーションをとるというのはこれまでもやってきたが、数あるタスクの全てで手厚くやってたら追いつかないのも事実。この背景による認識漏れから発生する工数消費を防げると思った
• また、出されたprはbug botとciでのcursorcliを使ったコードレビュー→通らなかったら高モデルに切り替えたaiに修正させる→再度push...→ciが通ったら人がレビューにすればさらに人間の工数が削減できると思ったのでやってみる(やった結果は別記事にて)

[before]

• Aさん：xxxと考え、実装しprを出しました
• Bさん：...方針が思ってたのと丸々違うかもです...
• Cさん他：...

[after]

• Aさん：xxxと考え、Composerで素早くださせたPlanをもとに方針だけまずスケルトンだけprを出させてます。aiコードレビューは通ってますので本実装して良いです？
• Bさん：方針が思ってたのと丸々違いyyyなので、cursorが実施したそのスケルトンは吐き捨てましょう🤲
• Cさん他：(工数ほとんど消費されなくてよかった)

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• スケルトン(汎用的に具体実装コードレベルでのの枠組みと言ったらなんだろうとは思ったが)と記載したのは、(機能によるが)本実装までこの方針で一気に作成させるのは長期的な観点ではまだ怖いと感じているため。(あくまで協働を意識)

https://note.com/knowledgework/n/n50fc54509dd5
https://zenn.dev/team_zenn/articles/claudecode-ai-coding-vs-human-engineer

活用案-Multi-Agentsで役割を分ける

• 考えている得られる効果：作業効率性の向上による開発生産性向上
• 最初はchatgptみたいなの(どの回答が好みですか)の活用方法みたいな見比べをイメージした、実際に複数モデルで比較しても可能ではあるが、並列タスク実行できそうな単純タスクをmulti-agentsで走らせるのはアリかなと思った。
• planで全体像をしっかり構築→multi-agentsで分けれる編集範囲をおおまかなフォルダで分けて実行させる

活用案-フロント苦手意識のある人は思い切ってai中心に

• 考えている得られる効果：作業効率性・製品品質の向上による開発生産性向上
• 認証とか、フロントエンドセキュリティとかは心配なのでちゃんとしたサービス出す場合は学んだほうが良いのではと思う前提で、
• Stitchで草案作成→cursorベースで調整するのは全然妥当だと感じた
• 特にフロント今から一から覚えるぞより、正しくaiに作成させるテクニック・ガードレール整備方法を覚える方がフロントエンドの苦手なバックエンドエンジニアは精度の高いものを出せると思った

https://zenn.dev/johndoe/articles/b46d44144b0496

これから

• まず、Cursorの今回のアップデートめっっちゃいい！！
• 何がめっちゃいいかというのは、一夜で世界が変わるぞ！とかではなく一つ一つが開発者の実務に何が効くのかを考え抜かれた新機能・修正だと感じた
• 新機能だけではなく、2,3行のみの記載で終わっているアップデートも普段の業務生産性を確実に上げるもので、どれも「確かにだわ」のアップデート
• 活用方法はどんどん試したいし、これまで通り、Cursorをしばらく磨きに磨いていくぞという気持ちと同時に、「Cursorでしか使えない開発プロセス」にはしないようなこだわりも持ちたい
• あくまで汎用的な生成aiと協働する開発プロセスを整備しながら、最新情報を踏まえた上でプロセスを柔軟に修正できる状態かも意識しながら取り入れる。

参考資料

https://cursor.com/ja/blog/2-0
https://cursor.com/ja/changelog
https://cursor.com/ja/docs/agent/browser
https://cursor.com/ja/docs/agent/terminal#sandboxing-beta
https://cursor.com/ja/docs/cli/cookbook/code-review
https://note.com/knowledgework/n/n50fc54509dd5
https://zenn.dev/team_zenn/articles/claudecode-ai-coding-vs-human-engineer
https://zenn.dev/johndoe/articles/b46d44144b0496