Amazon Q CLI だけでシューティングゲームを作ってみた感想
はじめに
先日、Amazon Q CLI のキャンペーンが開催されていたのをきっかけに、Amazon Q CLI だけで簡単なシューティングゲーム を作成してみました。
この記事では、実際に触ってみて感じた「よかった点」と「改善してほしい点」を中心にまとめています。
作成手順そのものは、Amazon Q CLI に指示を出すだけで完結するため、今回は省略します。
ちなみに、完成したゲームは以下になります。
Amazon Q CLI のよかったところ
✅ 日本語対応がとてもスムーズ
まず驚いたのは、日本語でそのまま指示ができるという点です。
曖昧な表現やカジュアルな言い回しでもしっかりと意図を汲み取ってくれ、自然な日本語で出力してくれる点はとてもありがたかったです。
英語に翻訳してから指示を出す手間がなく、作業スピードも格段に上がりました。
✅ コード生成後に「次のステップ」を提案してくれる
とりあえず動くものを作ろうと思い簡単なシューティングゲームを作成するところから始めたのですが、実装後に**「次にこういう機能を追加してはどうか？」**といった提案があり、ちょうど追加しようとしていた機能を先回りで案内してくれる場面もありました。
非常にスムーズに開発を進められました。
✅ エラー検知から修正までを自動でやってくれる
初回起動時、ゲームにエラーが発生してクラッシュしたのですが、エラーの検出 → 原因の特定 → 修正までを一連の流れで対応してくれたのは驚きでした。
手元でデバッグしなくても、Amazon Q CLI がエラー内容を分析し、すぐに修正したコードを提案してくれたため、ストレスなく開発が進められました。
Amazon Q CLI の改善してほしいところ
❌ ターミナルの補完機能がまだ不十分
Amazon Q CLI をインストールすると、ターミナルでコマンドの補完が有効になるのですが、補完内容が的外れなことが多く、逆に邪魔に感じる場面がありました。
たとえば git commit -m 'メッセージ' と入力しようとした際に、過去のコミットメッセージを勝手に補完しようとしたり、全く関係ない候補が出てくることが多かったです。
もう少し精度の高い補完や、学習済みの候補が出ると嬉しいです。
❌ コード生成に時間がかかる
これは生成する内容にもよると思いますが、体感として 1 つの指示に対して、Qiita の記事を 1 本読むくらいの時間がかかることもありました。
実際に手を動かしているわけではない分、もう少しテンポよくレスポンスが返ってくると、ストレスが減ると感じました。
おわりに
今回は、pygame を使ったシューティングゲームの開発に Amazon Q CLI を活用してみましたが、思った以上に簡単にゲームが作れて驚きました。
次回は、AWS CDKやCloudFormationを活用した IaC（Infrastructure as Code）の自動化など、より実務寄りのユースケースで試してみようと思っています。
Amazon Q CLI の今後のアップデートに期待したいと思います！