Cursor AI カーソルを使ってみて氣づいたこと（継続版）
今回は、Cursor AI カーソルを使ってみて氣づいたことについて書こうと思います。
とりあえず、カーソルの AI を使ってみての感想は、思ったより、かなりスゴいってことですね。
少なくとも、コーディングに関しては、僕よりはるかに有能ですｗ
しっかり、プロンプトさえ使いこなせば、かなりのことができるようになるんじゃないかと思います。
そのプロンプトを、うまく使いこなすのは、なかなか、むづーですが。。。
オブシディアン同様、継続版で、氣づいたことを更新していこーと思ってます。
実装については、Python ベースでやってます。
以前に作った簡易チートシートです。
それと、モデル選びも重要だと感じました。
モデルの数がかなり多くて、どれを選んだらいいか、よくわからなかったりするので、使いこなすには、ある程度の実践が必要かと思います。
いまのところ、ローコスト･モデルで実践練習してる感じです。
でないと、コストが一氣に膨らんじゃう感じなんで。
モデルごとにコスパが違うので、そこも慣れが必要かもですね。
あと、ルール設定や、プロンプトの内容が重要だと感じました。
一氣に実装させると、エラーとか出たときやっかいなのと、コード･レビューがかなり困難になるので、ステップ･バイ･ステップで、テストを行い、コード･レビューしていくのが良さげな感じがしてます。
AI は、かなり有能なので、スゴい実装はしてくれるんですが、ほっとくと、かなり冗長なコードを書きたがる傾向があるような氣がしてます。
では、具体的なことについて、いきまっしょい！
ルール設定
まず、重要だと思われるのが、ルール設定です。
Cursor Settings > Rules, Memories, Commands > User Rules
現状、僕が設定してるルールです。
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指示したファイル以外のファイルは、絶対変更しないで
これは、PC が荒らされるのを防ぐためです -
Python ファイルを実行するときは、必ず、仮想環境を使って
これを指定しないと、多分、実環境がえらいことになります。 -
仮想環境を使うコマンド、コマンドプロンプトで「activate animal2025」を実行して
これは、プロンプトで指定したほうがいいか、迷ってます。 -
インストールされてるライブラリの確認は、コマンドプロンプトで「pip list」を実行して
仮想環境を指定しただけでは、中のライブラリを認識してくれなかった感じでした -
ライブラリのインストールは、必ず仮想環境内でやって
指定してあげないと、実環境にインストールされてしまった氣がします。 -
コード規律は以下のファイルを参考にして、可能な限りシンプルに実装して
@AI 駆動開発規律.md @コード規律.md @PEP8 チートシート.md
これは、どれほど役立ってるかわかりません。。。
コード規律関連の本を参考にさせてもらい、まとめたファイルを指定しています。 -
環境は Windows10
環境を指定しないと、Linux 的なコードを書かれたような氣がしてます。
とまー、現状はこんな感じですが、正直、どのルールがどれほど役に立っているかは、わからない現状です。ただ、ルール指定をやらないと、やりたいほーだい、されちゃう感じではないかと思います。
プロンプト
つづいて、プロンプトに関して氣づいたこと
-
いきなり、コードを書いてもらうのではなく、いろいろ質問しながら、具体的な計画を立てからコーディングするのが、コスパ的によさげ
まず、何をしたいのかを伝え、どんな方法をあるかを聞いてみる。
その方法がよさげなら、その方法の具体的な実装方法を聞いてみる。
この時点で、たいていコマンドとかコードを提案してくれるので、具体的な方法に納得がいったら、ステップ･バイ･ステップで手動で実装してみてる。
AI に実装してもらうのが、いいのかもですが、いろいろ上手く実装してくれないことが多いので、僕のプロンプト･スキルを、まだまだ、鍛える必要がありそうです。 -
関連するプロンプトは、なるたけ、継続する
前回のプロンプトの結果を参考に、次のプロンプトを書くと、AI が前回の出力をふまえて、出力してくれるので、効率的だと思います。
@Past Chatsを使えば、以前のチャットの結果を参考にしてもらうこともできます。 -
シンボル @ を、なるたけ有効に使う
参考にすると有用だと思われるものは、@ で指定した方が、より望ましい結果を出力してる可能性が高まると思います。
具体的には、ファイル指定、フォルダ指定、Web 検索指定などです。 -
実装はステップ･バイ･ステップでやる
これは、テストやコード･レビューの観点からって感じですね。
僕が試した感じでは、とにかく冗長なコードになりがちだったので、あまり一氣に実装すると、とてもレビューできないほどのコード量になってしまいました。
で、エラーが出たりすると、その修正依頼のたびにコストがかかるし、うまく修正してくれない場合もあったので、下手するとムダなコストになってしまうんですよね。
だから、こまめに実装、テスト、コード･レビューをして、Git にコミットしていく、みたいな感じが、意外と近道なのかな？っと感じました。
モデル
モデルについて。
Cursor Settings > Models
使い慣れるまでは、あまりコストのかかるモデルを使うのは、コスパがよくないような氣がしてます。
現時点（2025-11-02）で使えるモデルは、おそらく50くらいあります。
僕は、ほとんどコストのかからない？「Gemini 2.5 Flash」を使ってます。
かなり練習しないと、有効なプロンプトを書けるようにはなれない感じなので、まずは練習してます。
たいして使ってはいませんが、何を聞いても想定コストは <$0.01 です。
チャットは、聞くだけの Ask と、実装までやる Agent がありますが、Agent の方は、まだあまり使えてません。（思った通りになかなか実装してくれないのでｗ）
よいモデルを使うと、あっという間にコストがかさんでしまう感じなんで、プロンプトをしっかり書けるようになってからでいいかなと思ってます。
僕は、Pro（$20/月）を使っていて、その額に到達した時点で、いろいろ制限がかかるみたいですが、On-Demand を設定を On にすれば、追加料金で制限かからず使えるみたいですね。（初期はオフになってます） 0n-Demand Usage is Off > Enable On-Demand Usage をクリック？で多分オンデマンドが有効になると思います。（注: 2025-11-02時点）
規律で参考にさせてもらった本
服部佑樹（2024）, 『コード x AI ソフトウェア開発者のための AI 実践入門』, 技術評論社
上田勲（2016）, 『プリンシプル オブ プログラミング 3年目までに身につけたい 一生役立つ101の原理原則』, 秀和システム
あと、検索の代わりに使ったりするのも、けっこー便利です。
例えば、知りたいニュースとか、料理のレシピとか、わからない言葉についてとか、いろいろ聞いてますが、検索よりかなりラクだし、わかりやすいし、追加の質問もできるのがよかです。
楽しみながら、慣れて行ける感じですね。
以上になります、ありがとうございましたー♪
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