
Building a Fire Detection System with Next.js and YOLOv11
ludgi
Learn how to build a real-time fire detection system using Next.js, YOLOv11, and FastAPI.
초급
Next.js, yolo, Python
実戦バイブコーディングで会社紹介ランディングページを完成させます。 Cursor AI + Next.js + TypeScript + TailwindCSS + shadcn/ui + MCP スタックで、設計から配布まで一度に進行します。 核心は「高速実装 + 検索エンジンによく露出されるSEOベース」です。 🏁 講義目標 ランディング制作 → パフォーマンス最適化 → SEO反映 → 配布/インデックス リアルタイムコーディング(バイブコーディング)でセクション別完成品をすぐ確認 検索反映まで直接体験 🛠️ 実習スタック Cursor AI、Next.js(App Router)、TypeScript TailwindCSS、shadcn/ui、MCP ワークフロー 🔍 SEO実習 講師が提供するSEO最適化用MDファイル適用 メタデータ、OG/Twitterカード、robots/sitemap、構造化データ(JSON-LD) 多言語ルーティング選択適用 🎯 完成物 レスポンシブ会社紹介ランディング + お問い合わせフォーム Lighthouse 95+目標 Vercel配布後Search Console登録およびインデックス要請 📚 この講義で学ぶこと ヒーロー/信頼/機能/FAQセクションを素早く構成する方法 shadcn/uiできれいなUI構成 フォーム検証と基本コンバージョン追跡ポイント設計 構造化データ + 多言語ルーティングでSEOスコアを上げる 配布後Search Consoleを通じたインデックス過程の理解 💡 現業インサイト(講義特典) 単純にコード実装だけでなく、実際の市場で活用されるマーケティング・露出方式も簡単に触れます。 広告、ブログポスティング、コメント作業の現実的な単価範囲 外注・業務委託業者が実際にSEO、露出作業をどのように進行するか 開発者が直接参加した時と外注を任せた時のコスト/効率の差 この部分を通じて単純に技術を超えて実際の現業でどのように活用されるか、どのようなコスト構造で動くかまで感覚を身につけることができます。 一行まとめ 「実装 → 最適化 → 配布 → インデックス」の流れに沿って、 実際の検索露出と現業市場構造まで繋がるウェブ制作プロセスを学びます。
Next.js + TypeScript + TailwindCSS + shadcn/ui 実戦活用法を学ぶ
Cursor AIとMCPを利用したバイブコーディング作業方式の習得
会社紹介ランディングページを直接完成させてみる
SEO最適化の基本原理と適用方法を理解する
メタデータ、OG/Twitterカード、sitemap/robots、構造化データを直接設定する
Search Console登録およびインデックス過程を体験する
Vercelを通じたデプロイ及び運営プロセスを経験する
現場でのホームページ露出戦略
学習対象は
誰でしょう?
ランディングページ制作が初めての方
会社・サービス紹介用ホームページを直接作ってみたい方
コードの複雑さよりも実戦完成経験を望む方
SEO最適化を基本から学びたい方
Cursor AIとNext.jsを実際に活用してみたい方
迅速にデプロイ可能な実務型プロジェクトが必要な1人起業家・フリーランサー
Webパフォーマンス、アクセシビリティ、検索露出まで一度に扱ってみたい方
現実的なホームページ露出戦略を知りたい方
前提知識、
必要でしょうか?
プログラミング基礎知識
HTML / CSS 基本文法の理解
React基本使用経験
Git及びターミナル基本使用法
ウェブサイトデプロイ概念に対する簡単な理解
443
受講生
17
受講レビュー
8
回答
4.2
講座評価
7
講座
안녕하세요, 주식회사 럿지의 대표입니다.
저는 스타트업, 금융권, 공공기관 등 다양한 분야에서 프로젝트를 진행하며,
개발뿐만 아니라 서비스를 직접 운영하는 경험을 쌓아왔습니다.
이 과정에서 팀원 및 프리랜서들과 협업하며 문제를 해결하고 프로젝트를 완성하는 능력을 길렀습니다.
특히, 단순히 개발자로서의 역할을 넘어서 자신의 서비스를 운영하고자 하는 꿈을 가진 분들께 더 많은 도움을 드릴 수 있다고 생각합니다.
완성의 즐거움과 성취감을 함께 경험하며 성장해 나가길 기대합니다. 감사합니다.
全体
14件 ∙ (2時間 17分)
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