開発環境AI検討

Cursorでは、Claude DesktopのCLAUDE.mdやskillsディレクトリの概念を、.cursorrules（プロジェクト全体のルール） と .cursor/rules/（コンテキストごとの個別ルール・スキル定義） にマッピングするのが現在のベストプラクティスです。

提案するディレクトリ構造は以下のようになります。

📁 Cursor向けデータ分析基盤 開発環境テンプレート

data_platform_project/
├── .cursorrules                      # プロジェクト全体のマップと基本方針（旧 CLAUDE.md）
├── .cursor/
│   └── rules/                        # 個別のAIスキル・規約定義（旧 .claude/skills/ 等）
│       ├── 00_naming_conventions.mdc # 【独自】案件特有の命名規則・用語集
│       ├── 01_dbt_architecture.mdc   # dbt層（Raw, Stg, Int, Mart）の設計思想と規約
│       ├── 02_snowflake_ddl.mdc      # Snowflake特有の設定（Search Optimization等）
│       ├── 03_airflow_dags.mdc       # Airflow DAGの実装テンプレートとルール
│       ├── skill_add_model.mdc       # 【スキル】新しいデータモデルを追加する際のワークフロー
│       └── skill_review_code.mdc     # 【スキル】コードレビューの観点
├── dbt_project/                      # dbt本体
├── snowflake_scripts/                # SnowSQLやDDL管理
└── dags/                             # Airflow本体

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各ファイルの役割と記述内容のポイント

1. .cursorrules (プロジェクト全体の指示書)

プロジェクトのルートに配置し、CursorのAIが常に参照する「脳」の役割を果たします。エージェントが迷子にならないよう、リポジトリの全体像を定義します。

• 記載内容:
• アーキテクチャの全体像（データ抽出先 → Snowflake → dbt → Airflowによるオーケストレーション）。
• プロジェクトのディレクトリルートの説明。
• 「詳細なルールや命名規則、スキルは .cursor/rules/ 以下のファイルを参照すること」というメタ指示。

2. .cursor/rules/00_naming_conventions.mdc (案件特有の情報・命名規則)

ご要望にあった「案件特有の情報を盛り込める階層」です。拡張子を .mdc (Markdown Driven Context) にすることで、Cursorエージェントが関連する作業時に自動的にこのルールを読み込みます。

• フロントマター（先頭のメタデータ）: globs: ["/*.sql", "/*.py", "/*.yml"]
• 記載内容:
• テーブル名、カラム名、タスク名の命名規則（例: stg_[source]_[entity]）。
• 案件特有のビジネス用語（ドメインボキャブラリー）の定義と英訳の固定。
• 略語の禁止ルールや許可リスト。

3. .cursor/rules/01_dbt_architecture.mdc (dbt固有の規約)

dbtのモデリング方針をAIに理解させます。

• フロントマター: globs: ["dbt_project//*.sql", "dbt_project//*.yml"]
• 記載内容:
• Raw層: ソースデータの取り込みルール。
• Stg (Staging) 層: 型変換とリネームのみを行う制約。
• Int (Intermediate) 層: 結合や複雑なビジネスロジックの適用。
• Mart (Data Mart) 層: BIツール向けの最終集計テーブルの仕様。
• マテリアライゼーションのデフォルト設定（view vs table vs incremental）。

4. .cursor/rules/02_snowflake_ddl.mdc (Snowflake固有の規約)

• フロントマター: globs: ["snowflake_scripts//*.sql"]
• 記載内容:
• SnowSQLを用いたデプロイメントの留意点。
• パフォーマンスチューニングの基準（クラスタリングキーの選定基準、Search Optimization Serviceを適用する条件など）。
• ロール（Role）やウェアハウス（Warehouse）の割り当て規則。

5. .cursor/rules/skill_add_model.mdc (AIのスキル定義)

サンプルの add-gold-model などの代替となる、アクションベースの指示書です。

• フロントマター: description: "Run this workflow when asked to add a new dbt model or table"
• 記載内容（エージェントに踏ませるステップ）:

1. 要件を確認し、対象となる層（Stg/Int/Mart）を特定する。
2. 00_naming_conventions.mdc に従いモデル名を決定する。
3. .sql ファイルと .yml (テスト・ドキュメント) の両方を生成する。
4. Snowflake固有の機能が必要か確認し、コードに組み込む。

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エージェント最適化のためのTips

• XMLタグの活用: ClaudeベースのモデルはXMLタグ（<rule>, <example>, <step>など）で囲まれた構造化テキストの解釈が非常に得意です。マークダウンの中に適宜タグを混ぜることで、指示の遵守率が跳ね上がります。
• Do / Don't の明記: 「こうしてほしい」という指示だけでなく、「絶対にやってはいけないこと（Don't）」を併記すると、AIの手戻り（幻覚による誤ったコード生成）を劇的に減らすことができます。