[Java実務プロジェクトUI編] Spring Core + JavaFXベースの映画情報アプリケーション制作
「Java実務プロジェクト UI編」では、JavaFXを活用し、純粋なJava技術のみで動作する映画情報提供アプリケーションを作成します。 この講義は、ウェブやスマートフォンアプリへ進む前に、UIイベント処理・非同期ロジック・ユーザーインタラクションの流れをJavaで直接実装しながら、「画面とロジックが繋がる構造」を深く理解できるように設計されています。 Spring Coreと連動してビジネスロジックとUIを分離する構造的思考を訓練し、 外部APIで映画情報を取得する過程で発生しうるUIパフォーマンス低下の問題を、非同期処理で解決する方法を学ぶことができます。 これを通じて、データフロー、イベントリスナー、スレッドベースの非同期処理の原理を明確に理解し、 Java言語そのものに対する理解を一段階引き上げることができます。 つまり、この講義は「ウェブへ進む前に、JavaでUIの本質と非同期処理の核心を経験する実践ステップ」です。 コードを書き写すだけの授業ではなく、UIとロジックの連結原理を自ら体得できる学習体験が得られるということを忘れないでください。
9名 が受講中です。
難易度 初級
受講期間 無制限
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修正済み
📢 OpenClaw.AI 基礎 2.5部 講座オープンのお知らせ
📢 OpenClaw.AI 基礎 2.5部 講義オープンのお知らせ
こんにちは、OpenClaw.AIマスタークラス基礎講座を担当しているKevinです。
ついに「基礎 2.5部」マルチエージェントチームの設計と役割分離の基礎講座をInflearnで公開することになり、お知らせを投稿いたしました。 :)
今回の2.5部は、第1・2部で作った「自分のPCの中のAI秘書」を一段階さらに拡張して、
一つのテレグラムボットを、役割が分かれた小さなAIチームへと成長させることに焦点を当てた講義です。.
2.5部で一緒に作ること
- Telegramのフォーラムグループ + トピック別ルーティングを利用して
1つのボットでcontent-planner / content-editorの2つのエージェントを運用するマルチエージェント環境を構築します。
- /workspace/content/planning / /workspace/content/drafts フォルダへ
企画成果物と草案・編集版が分離されるコンテンツワークフローを実際に作成してみます。.
- 「plannerルームでアイデア・アウトライン作成 → editorルームで文章の推敲」というシナリオを通じて、人間のコピペを前提とした現実的なマルチエージェント協業ルーチンを完成させます。
このような方に特におすすめ
- OpenClawの1・2部まで進めたものの、依然として1つのエージェントにすべてを任せている方
- テレグラムボットを「単一のチャットボット」ではなく、企画者（Planner）とエディター（Writer/Editor）に分かれたAIチームとして育ててみたい方
- コンテンツ企画 / 下書き作成 / 文章の推敲作業を役割別のエージェントに分担させ、ワークフローを整理したい個人クリエイター、ニュースレター・ブログ運営者、YouTuber
- マルチエージェントに関心はあるが、巨大なフレームワークの代わりに今使っているOpenClaw + Telegram環境で軽快に始めてみたい開発者・企画者・PM
2.5部の核心カリキュラムを一目で
- セクション 1: 既存の受講生・新規受講生の両方のための
2.5部合流ルートA（5分環境チェック）/ B（最小セットアップ・オンボーディング）案内 + OpenClaw UI超簡単復習
- セクション 2: シングルエージェント vs マルチエージェントの概念、
openclaw.json 内で複数のエージェントが配置される構造の理解、openclaw agents listによる現在の構成の確認
- セクション 3:
- content-planner / content-editor エージェントの定義
- /content/planning、/content/drafts ワークスペースの分離
- テレグラムフォーラムグループ ＆ planner-企画 / editor-編集 トピック作成
- グループID / トピックIDの取得 → トピック別エージェントルーティングの完成
- セクション 4:
- planner ↔ editor 半手動協業実習 (人間によるコピペベース)
- 第3部で扱うLeader/Planner/Editor/QAの4エージェント自動協業パイプラインのプレビュー
受講前のチェック事項
- 1・2部で使用したWSL2 + Docker + OpenClaw + テレグラムボット環境が準備されていれば最適です。
- 1・2部を受講されていない場合でも、2.5部に含まれる「環境点検ルートA / 最小セットアップ・オンボーディングルートB」に従っていただければ、マルチエージェントの実習に必要な最小限の環境を整えられるよう構成しました。
- Google AI Studioで発行したGemini APIキーが必要です。
2.5部の受講中に疑問に思ったことや、行き詰まった部分があれば、いつでも質問掲示板に気軽に残してください。
皆様のフィードバックをもとに、実習例とトラブルシューティングガイドを継続的に補強していきます。
今回の2.5部が、皆さんのOpenClaw環境を「賢い秘書1人」から「役割が分かれた小さなAIチーム」へと拡張するきっかけになることを願っています。
ありがとうございます。