SwiftUIアプリをヴァイブコーディングするのはとても楽しい

新しいノートパソコンを手に入れました——128GBのM5 MacBook Proで、初期の印象では優れたローカルLLMを実行するのに非常に能力があるようです。アクティビティモニターに不満を感じ、パフォーマンス監視のための代替ツールをバイブコーディングで作成することに決め、結果にとても満足しています。 これはmacOSアプリのバイブコーディングでの2回目の実験です——最初は数週間前に作ったこのプレゼンテーションアプリでした。 Claude Opus 4.6とGPT-5.4の両方がSwiftUIに非常に熟練していることがわかりました——そして完全なSwiftUIアプリは単一のテキストファイルに収まるため、Xcodeを開かずに何かを立ち上げるためにこれらを使用できます。 これまでに2つのアプリを構築しました: Bandwidtherはどのアプリがネットワーク帯域幅を使用しているかを表示し、GpuerはGPUで何が起こっているかを表示します。Claudeの提案により、これらは両方とも情報でいっぱいのパネルを開くメニューバーアイコンになりました。 ### Bandwidther 最初にこのアプリを構築しました。Dropboxが何をしているかを見たかったからです。このように見えます: 最初バージョンのアプリを構築するために使用した完全なトランスクリプトを共有しました。私のプロンプトはかなり最小限でした: > このマシンからインターネットへのネットワーク帯域幅がどれだけ使用されているかを、ローカルLANとの対比で表示してください （私の最初の好奇心は、Dropboxが古いコンピューターからLAN経由でファイルを転送しているのか、インターネットからダウンロードしているのかを見ることでした。） > /tmp/bandwidtherディレクトリを作成し、これらの詳細を継続的にライブ表示するネイティブSwiftUIアプリをそこに記述してください これで最初のバージョンができ、これがさらに追求する価値があることを証明しました。 > git initして、これまでに作成したものをgit commitしてください 新しい機能を追加し始めようとしていたからです。 > 次に、そのアプリに追加できる機能を提案してください。目標は、異なるアプリによる使用を含むネットワーク使用に関するできるだけ詳細な情報を提供することです Claudeに機能を提案させることの良い点は、私よりも何が可能かについてはるかに良いアイデアを持っていることです。 いくつかのバグを修正するために少しやり取りをし、その後、上記の2列レイアウトに到達するためにさらにいくつかのプロンプトを送信しました: > プロセスごとの帯域幅を追加し、完了したらアプリを再起動してください > 次に逆DNS機能を追加しますが、元のIPアドレスも小さな書体で表示されるようにしてください > アプリを再設計して幅を広げ、2列にします——左側にプロセスごとの列、右側に残りを配置します > OK、タスクバーアイコンにしてください。アイコンをクリックするとアプリが表示されるようにし、アイコン自体はきちんとした最小限の小さなものにしてください ソースコードとビルド手順はsimonw/bandwidtherで入手できます。 ### Gpuer Bandwidtherを構築しているセッション中に、GPUが何をしているかを見るための同様のツールを構築する別のセッションを実行していました。これが最終的にできたものです: これがトランスクリプトです。進行中のBandwidtherを例として使用できたため、これはさらに少ないプロンプトで済みました: > このコンピューターがどれだけのRAMとGPUを使用しているかを知りたいのですが、GPUとRAM上のものはアクティビティモニターに表示されないようで難しいです これはsystem_profilerとmemory_pressureを使用して情報を収集し、回答をくれました——さらに重要なことに、これが可能であることを示してくれたので、私は言いました: > /tmp/bandwidtherを見てから、上記の情報を継続的に表示する、あるいはより良い方法で表示する同様のアプリを/tmp/gpuerに作成してください Bandwidtherアプリにさらにいくつかの変更を加えた後、追いつくように指示しました: > 次に、/tmp/bandwidtherの最近の変更を見てください——そのアプリはシステムトレイアイコンを使用するようになりました。それを模倣してください これは、コーディングエージェントを使用する際の私のお気に入りのトリックの1つです: 他のプロジェクトから要素を再結合させることです。 GpuerのコードはGitHubのsimonw/gpuerで見つけることができます。 ### これらのアプリを信頼すべきではありません これら2つのアプリは典型的なバイブコーディングです: 私はSwiftを知らず、彼らが書いているコードをほとんど見ませんでした。 さらに重要なことに、これらのツールが測定している値などのmacOS内部についての経験がほとんどありません。これらのツールが吐き出す数字やチャートが信頼できるか正確かを評価する資格は全くありません！ その効果について両方のGitHubリポジトリに警告を追加しました。 今朝、Gpuerが明らかにそうではなかった（アクティビティモニターによると）のに、たった5GBのメモリしか残っていないと報告しているのを見つけました。スクリーンショットをClaude Codeに貼り付け、計算を調整し、新しい数字は正しく見えますが、それでも正しく報告しているかどうか確信が持てません。 これらをGitHubで共有したのは、ClaudeがSwiftUIで何ができるかの例として興味深いと思ったからです。 アプリ自体への自信のなさにもかかわらず、これらのプロジェクトからいくつかの有用なことを学びました: * SwiftUIアプリは単一のコードファイルで多くのことを達成できます——これがGpuerApp.swift（880行）とBandwidtherApp.swift（1063行）です。 * 様々なターミナルコマンドをSwiftで整ったUIにラップすることは簡単に達成できます。 * ClaudeはSwiftUIアプリケーションに関して驚くほど良いデザインセンスを持っています。 * アプリをメニューバーアプリにすることも、わずか数行の追加コードで済みます。 * この種のアプリケーションをビルドするためにXcodeを開く必要はありません！ これら2つのアプリは非常に短時間で構築され、SwiftUIでmacOSアプリを構築することが将来のプロジェクトで考慮すべき新しい能力であると確信させてくれました。 タグ: macos, ai, generative-ai, llms, vibe-coding, coding-agents, swift, claude-code

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