EraserAI コード解説 – 実践的なユースケース

EraserAIは、自然言語やコードスニペットから視覚的なダイアグラムを生成する、とっても便利なツールです！
この解説では、EraserAIを使って、わかりやすくダイアグラムを作成する方法を、初心者の方にもわかりやすく説明します。

クラウドアーキテクチャ（AWSの可視化）
シーケンス図（APIリクエストの動きをステップごとに見る）
ERD（データベースの設計図を描く）
フローチャート（処理の流れを可視化する）
まとめ
1. 関連

クラウドアーキテクチャ（AWSの可視化）

// AWSにおけるシンプルなデータパイプラインを表現してみましょう
// [icon: aws-s3] は AWS S3 サービスを表すアイコンを指定します
Data Source [icon: aws-s3] > Data Processing [icon: aws-emr] > Data Destination [icon: aws-redshift] 

// データソースからデータ処理、データデスティネーションまでの流れを視覚的に表現します
// ">" は矢印で、データがどのように移動するかを示しています

解説: AWSのS3からEMRでデータ処理して、最終的にRedshiftにデータをロードする、シンプルなデータパイプラインを表現しました。
ポイント:
- icon 属性を使って、AWSサービスを表すアイコンを付けることで、図がわかりやすくなります。
- 接続線 (>) を使うことで、データがどのように移動するかを視覚的に示せます。

シーケンス図（APIリクエストの動きをステップごとに見る）

// クライアントからサーバーへのAPIリクエストのシーケンスを可視化してみましょう
Client [icon: user] > Server [icon: server]: APIリクエスト送信
// "activate Server" でサーバーがアクティブになっている状態を示します
activate Server
// サーバーはデータベースにクエリを送信します
Server > Database [icon: database]: データベースクエリ
// データベースはサーバーにクエリ結果を返します
Database > Server: クエリ結果
// サーバーはクライアントにレスポンスを送信します
Server > Client [icon: user]: レスポンス送信
// "deactivate Server" でサーバーが処理を終えたことを示します
deactivate Server

解説: クライアントがサーバーにAPIリクエストを送信し、サーバーがデータベースからデータを取得してクライアントに結果を返す流れを表現しました。
ポイント:
- activate / deactivate キーワードを使うことで、サーバーがアクティブな状態であることをわかりやすく表現できます。
- 各ステップで明確なメッセージ (:) を記述することで、処理の流れを簡単に追跡できます。

ERD（データベースの設計図を描く）

// ユーザーとチームの関係を表すERDを表現してみましょう
users [icon: user] {
    // id はプライマリキーで、string型です 
    id string pk
    // name はユーザーの名前で、string型です
    name string
    // email はユーザーのメールアドレスで、string型です
    email string
}

// チームのエンティティを定義します
teams [icon: users] {
    // id はプライマリキーで、string型です
    id string pk
    // name はチームの名前で、string型です
    name string
}

// ユーザーとチームの間に1対多の関係があります。
// ユーザーは1つのチームに所属し、チームは複数のユーザーを持つことができます。
users.teamId > teams.id

解説: ユーザーとチームのエンティティとその間の関係を表現しました。
ポイント:
- pk 属性はプライマリキーを示します。
- 接続線 (>) は1対多の関係を示します。

フローチャート（処理の流れを可視化する）

// ユーザー入力を受け取り、データ処理を行い、結果を出力するフローチャート
Start [shape: oval] > Get User Input [shape: diamond]
// 菱形は条件分岐を表します
Get User Input > Process Data [shape: rectangle]: Yes
// 長方形は処理を表します
Process Data > Output Result [shape: rectangle]
Get User Input > Exit [shape: oval]: No

解説: ユーザー入力を受け取って処理を行い、結果を出力する、シンプルなフローチャートを作成しました。
ポイント:
- shape 属性を使って、各ステップを表現する形状 (円形、菱形、長方形) を指定できます。
- 接続線 (>) を使うことで、処理の流れを分かりやすく表現できます。