Confession Wall バックエンド
概要
Confession-Wall-Backend は、匿名で告白（投稿）を行い、一覧で閲覧できる「告白壁（Confession Wall）」サービスのバックエンドを想定した学習プロジェクトです。リポジトリ自体はまだ最小限で、README に「this is a 4 group mates homework」と記載されています。実装言語やフレームワークは明示されておらず、現状は設計や課題提出用の骨子を格納した状態と推測されます。本記事では、この種のバックエンドが持つべき機能や設計上の留意点、拡張案を技術的観点から整理します。
リポジトリの統計情報
- スター数: 3
- フォーク数: 2
- ウォッチャー数: 3
- コミット数: 2
- ファイル数: 1
- メインの言語: 未指定
主な特徴
- グループ学習の課題として作成されたバックエンドの骨子（README あり）
- 匿名投稿を扱う「告白壁」を想定した設計（投稿／閲覧／削除／モデレーション等）
- 実装は最小構成でファイル数が少なく、拡張・実装の余地が大きい
- 言語やフレームワークは未指定のため、学習目的で複数技術へ移植可能
技術的なポイント
このリポジトリは実装が限定的だが、匿名掲示（告白）を扱うバックエンドとして検討すべき技術的ポイントを整理します。
基本機能としては、投稿（Create）、一覧取得（Read）、個別取得（Read）、削除やフラグ付け（Delete/Update）といった CRUD API が中心になります。データモデルは少なくとも以下のフィールドを持つと実用的です：id、content（テキスト）、created_at、is_flagged（モデレーションフラグ）、ip_hash（匿名性確保のためのハッシュ）、likes/counts。匿名性を維持しつつスパム対策するために、IP の生データ保存は避け、ハッシュ化やレートリミットで投稿頻度を制御します。
認証は必須ではないが、管理者用には認可機構（JWT や OAuth）を用意してモデレーションや削除を行えるようにするのが望ましい。モデレーションのワークフローは自動判定（簡易ワードフィルタ、機械学習ベースの有害コンテンツ検出）と人手によるレビューを組み合わせると効果的です。スパム対策としては CAPTCHA、レート制御（IP/トークン単位）、短文の閾値、同一内容の重複検出などを導入します。
永続化層はリレーショナル（PostgreSQL 等）でも NoSQL（MongoDB 等）でも実現可能だが、単純なスキーマと高速な書き込みが求められるケースでは NoSQL を選ぶことが多い。一方で、将来的に検索や複雑な集計を行う可能性があれば PostgreSQL の方が柔軟です。全文検索が必要なら Elasticsearch や Meilisearch を導入します。
運用面ではログ（投稿イベント、管理操作）、監視（レスポンスタイム、エラー率）、バックアップ（データの定期スナップショット）を整備すること。開発ワークフローとしては Docker コンテナ化、テストスイート（ユニット・統合）、CI（GitHub Actions 等）を導入するとチーム開発が円滑になります。セキュリティ的には入力検証、出力エスケープ、CSRF 対策、XSS 対策、CORS 設定、依存関係の脆弱性スキャンが必須です。スケーラビリティは最初は単一インスタンスで問題ないが、負荷増加時を見越して水平スケール可能な設計（ステートレスAPI、外部セッションストア）にしておくと安心です。
上記は実装がほとんどない現状のリポジトリに対する「あるべき設計」として提案できる内容で、学習プロジェクトから実運用に近づけるためのロードマップにもなります。
プロジェクトの構成
主要なファイルとディレクトリ：
- README.md: file
（現状は README のみで、実装ファイルや設定ファイルは未追加）
まとめ
学習用途としての骨子は揃っており、実装・運用面での拡張余地が大きいプロジェクト。
リポジトリ情報：
- 名前: Confession-Wall-Backend
- 説明: 説明なし
- スター数: 3
- 言語: null
- URL: https://github.com/A-Hydrogen-ion/Confession-Wall-Backend
- オーナー: A-Hydrogen-ion
- アバター: https://avatars.githubusercontent.com/u/107296921?v=4
READMEの抜粋： Confession-Wall-Backend this is a 4 group mates homework …