That was the moment I decided to build something. I have no engineering background, so "build an iOS app" seemed overly ambitious. Today CouchRot is live on the App Store. AI does NOT make you a developer. It makes a non-technical person dangerously more capable, but there's an enormous gap between "the AI wrote me some code" and "I have a product in production that users actually trust." That gap is hours of debugging errors I didn't understand. Late nights learning what row-level security meant after I realized users could briefly see each other's data. More than one 2am moment. Stack: React Native + Expo, TypeScript, Supabase (Postgres, Auth, RLS across ~30 tables, 11 edge functions), OpenRouter for AI model routing, TMDB for movie data, RevenueCat for subscriptions, Sentry for errors, offline sync, push notifications. Built with a lot of Cursor and Claude/Cowork help. What it does: you tell it what you're in the mood for, rate some titles 0-100 to build a taste profile, and it gives you 5 picks tuned to what you actually like.
プログラミング未経験者がClaude/Coworkで iOS アプリ CouchRot を開発・App Store公開
非エンジニアがClaude/Coworkを使って映画レコメンドアプリ CouchRot をApp Storeに公開。フルスタック：React Native + Expo、TypeScript、Supabase（30テーブルのRLS）、11 Edge Functions、OpenRouter、RevenueCat、Sentry、オフライン同期
Non-engineer who built and shipped a full iOS app using Claude/Cowork
シナリオ
非技術者のユーザーが毎晩Netflix/Hulu/Maxで番組選びに時間を浪費することに不満を持ち、iOS アプリの開発を決意。エンジニアリングの経験はゼロだったが、Claude/Coworkを技術的なギャップを埋めるツールとして活用することにした。
プロンプト
Help me build a movie recommendation iOS app from scratch. I have no coding experience.
Requirements:
- Users describe their mood ("date night", "need a laugh", "something mind-bending")
- Rate movies 0-100 to build a taste profile
- Get 5 personalized picks based on their actual preferences
- Stack: React Native + Expo, TypeScript, Supabase for backend
- Include subscriptions, error tracking, offline sync, push notifications
- Design philosophy: get users OFF the app fast and watching something
期待される結果
ゼロから構築しApp Storeに公開した完全なiOSアプリ： **技術スタック：** - React Native + Expo + TypeScript - Supabase（Postgres + Auth + 約30テーブルのRLS + 11 Edge Functions） - OpenRouter（AIモデルルーティング）+ TMDB（映画データ） - RevenueCat（サブスクリプション）+ Sentry（エラー追跡） - オフライン同期 + プッシュ通知 **リアルな体験：** - 合計100時間超の開発 - ユーザーデータ漏洩を発見（RLS問題）、一夜で行レベルセキュリティを学習 - 深夜2時のデバッグセッションが複数回 - 「AIはあなたを開発者にはしない — 非技術者を危険なほど有能にする」 **成果:** CouchRot がApp Storeで公開中 — 「AIがコードを書いてくれた」から「ユーザーが実際に信頼するプロダクション製品」への完全な旅路。