💬
Clineとは何か？

2025/03/17に公開
自身の理解のために、cline v3.7.0のコードリーディングをほぼClaudeが行い、ほぼClaudeが 言語化したのでこちらに残しておく。

 はじめに近年、AI技術の発展により、プログラミングの世界も大きく変わりつつあります。その中でも特に注目されているのが、開発者の作業をサポートするAIコーディングアシスタントです。今回は、そんなAIコーディングアシスタントの中でも画期的な機能を持つClineについてまとめます。

 ClineとはClineは、Visual Studio Code内で動作する自律型コーディングエージェントです。 CLI aNd Editorの名前が示す通り、ターミナルコマンドの実行やファイルの編集など、IDE内での様々な操作を自律的に行うことができます。
Anthropicの最新モデルである「Claude 3.7 Sonnet」などを活用し、複雑なソフトウェア開発タスクをステップバイステップで処理します。従来のコード補完や技術サポートを超え、ファイルの作成・編集、大規模プロジェクトの探索、ブラウザ操作、ターミナルコマンド実行など、幅広い機能を持ちます。

 主要機能
 1. ファイルの作成と編集Clineは、VSCode内で直接ファイルを作成・編集できます。変更内容はdiff viewで表示され、ユーザーは変更を確認、編集、または元に戻すことができます。また、リンター/コンパイラのエラー（不足しているインポート、構文エラーなど）を監視し、問題が発生したら自動的に修正します。
すべての変更はファイルの「Timeline」に記録され、必要に応じて変更を追跡・元に戻すことができます。

 2. ターミナルコマンドの実行VSCodeの最新のシェル統合機能により、Clineはターミナル内で直接コマンドを実行し、その出力を受け取ることができます。これにより、パッケージのインストール、ビルドスクリプトの実行、アプリケーションのデプロイ、データベースの管理、テストの実行など、幅広いタスクを実行できます。
開発サーバーなどの長時間実行プロセスでは、「Proceed While Running」ボタンを使用して、コマンドがバックグラウンドで実行されている間もClineが作業を続けることができます。Clineは新しいターミナル出力を監視し、ファイル編集時にコンパイルエラーなどの問題が発生した場合に適切に対応します。

 3. ブラウザの操作Claude 3.5 Sonnetの新しい「Computer Use」機能により、Clineはブラウザを起動し、要素のクリック、テキスト入力、スクロールなどの操作を行い、各ステップでスクリーンショットやコンソールログを取得できます。これにより、インタラクティブなデバッグ、エンドツーエンドのテスト、一般的なウェブ利用が可能になります。
例えば「アプリをテストして」と依頼すると、Clineは「npm run test」のようなコマンドを実行し、ローカルで動作している開発サーバーをブラウザで起動し、一連のテストを実行して、すべてが正常に動作することを確認します。

 4. Model Context Protocol（MCP）によるツール拡張Model Context Protocol（MCP）を利用して、Clineは独自の機能を拡張できます。コミュニティ製のサーバーを使用するだけでなく、Clineは特定のワークフローに合わせたカスタムツールを作成・インストールできます。「ツールを追加して...」と依頼するだけで、Clineは新しいMCPサーバーの作成からエクステンションへのインストールまで、すべてを処理します。
「Jiraチケットを取得するツールを追加して」：チケットのACを取得してClineに作業させる
「AWS EC2を管理するツールを追加して」：サーバー指標を確認してインスタンスをスケールアップ/ダウン
「最新のPagerDutyインシデントを取得するツールを追加して」：詳細を取得してClineにバグ修正を依頼

 5. コンテキストの追加Clineには、さまざまな方法でコンテキストを追加できます：

@url：URLを貼り付けると、エクステンションがそれを取得してマークダウンに変換。最新のドキュメントをClineに提供する場合に便利

@problems：ワークスペースのエラーや警告（「Problems」パネル）をClineに修正させる

@file：ファイルの内容を追加。読み取りファイルの承認にAPIリクエストを無駄にしない（+タイプして検索）

@folder：フォルダのファイルをまとめて追加し、ワークフローをさらに高速化

 6. チェックポイント：比較と復元Clineがタスクを進めるにつれて、エクステンションはワークスペースのスナップショットを各ステップで取得します。「Compare」ボタンを使ってスナップショットと現在のワークスペースの差分を確認したり、「Restore」ボタンでその時点まで戻したりできます。
例えば、ローカルウェブサーバーを使用している場合、「Restore Workspace Only」を使用してアプリの異なるバージョンを素早くテストし、「Restore Task and Workspace」を使用して希望するバージョンから構築を続けることができます。

 対応するAIプロバイダーとモデルClineは、様々なAPIプロバイダーやモデルをサポートしています：
OpenRouter
Anthropic
OpenAI
Google Gemini
AWS Bedrock
Azure
GCP Vertex
その他のOpenAI互換API
LM Studio/Ollamaを通じたローカルモデル
OpenRouterを使用している場合、エクステンションは最新のモデルリストを取得し、利用可能になったらすぐに最新モデルを使用できます。
また、エクステンションはタスクループ全体および個々のリクエストの合計トークンとAPI使用コストを追跡し、各ステップでの支出について常に情報を提供します。

 Clineの内部アーキテクチャと動作原理Clineのアーキテクチャを理解するために、そのコードベース構造を深く掘り下げていきます。ここでは、src/ディレクトリ配下の主要コンポーネントとその責務、そしてそれらがどのように連携して自律型コーディングエージェントを実現しているかを見ていきます。
そして、一連の動作フローを通じて、Clineがどのようにしてユーザーの指示を理解し、複雑なコーディングタスクを自律的に実行するのかを明らかにしていきます。

 コアコンポーネントとその責務
 1. extension.ts - エントリーポイントextension.tsはVSCode拡張機能のエントリーポイントであり、拡張機能のアクティベーション、コマンド登録、URIハンドラ設定などを行います。このファイルは以下の重要な役割を担っています：

ClineProviderのインスタンス化とWebViewの登録
VSCodeのコマンドパレットから呼び出せるコマンドの登録
拡張機能のアクティベーションとデアクティベーションのライフサイクル管理
URI（OpenRouterやAuth）コールバックのハンドリング

 2. core/ - Clineのコア機能core/ディレクトリにはClineの中心となる機能が格納されています：

Cline.ts: 最も重要なファイルの一つで、Clineのメインロジックを含みます。AIとのやり取り、ツールの実行、状態管理などを統括します。

assistant-message/: AIアシスタントメッセージの解析、構造化、表示に関するコンポーネント

mentions/: @file、@url、@problemsなどのメンション機能を処理

prompts/: AI（Claude）に送信されるプロンプトテンプレートを管理

sliding-window/: 長いチャット履歴を効率的に処理するためのスライディングウィンドウコンテキスト管理

webview/: VSCode WebViewのUI管理と拡張機能バックエンドとの通信
特にCline.tsは、AIモデルへのリクエスト、ツールの実行、状態の追跡、エラー処理、インタラクションループなど、Clineの核心的な動作を定義しています。

 3. api/ - AIプロバイダー統合api/ディレクトリは様々なAIプロバイダーとの統合を担当しています：

providers/: Anthropic, OpenAI, Gemini, Bedrock, Vertex AIなど様々なAIプロバイダーの実装

transform/: AIプロバイダー間のメッセージフォーマット変換を管理

retry.ts: APIリクエストの再試行ロジック
このディレクトリのおかげで、ClineはAnthropicのClaudeモデルだけでなく、様々なAIモデルと柔軟に連携できます。

 4. integrations/ - VSCodeとの統合integrations/ディレクトリにはVSCodeの様々な機能との統合コンポーネントが含まれています：

editor/: ファイルの作成、編集、Diff表示などのエディタ機能統合

terminal/: ターミナルコマンドの実行と出力の監視

workspace/: ワークスペースのファイル操作、検索、構造情報の取得

diagnostics/: コンパイラ/リンターエラーの取得と処理

checkpoints/: ワークスペースのスナップショット作成と復元

theme/: VSCodeのテーマ情報の取得とUIへの適用
これらの統合により、ClineはVSCodeのネイティブ機能にアクセスし、ファイル操作やターミナルコマンドを実行できます。

 5. services/ - 共通サービスservices/ディレクトリには拡張機能全体で使用される共通サービスが含まれています：

browser/: Puppeteerを使用したブラウザ操作と自動化

mcp/: Model Context Protocol（MCP）サーバーの管理とツール拡張機能

tree-sitter/: コード解析のためのTree-sitter統合

ripgrep/: 高速なコード検索のためのRipgrep統合

auth/: 認証管理

logging/: ロギングサービス

telemetry/: 使用統計の収集（オプトイン）
これらのサービスは、Clineの高度な機能（ブラウザ操作、コード解析など）を支えるインフラストラクチャを提供しています。

 コンポーネント間の連携と協調Clineの各コンポーネントは、次のような流れで協調して動作します：
ユーザー入力の処理:
ユーザーがClineのWebViewインターフェースでタスクを入力

core/webview/ClineProvider.tsがユーザー入力を受け取り、メインのClineクラスに転送
AI処理ループ:

Cline.tsがユーザーのタスクをAIプロンプトに変換

api/providers/の適切なプロバイダーを使用してAIリクエストを送信
AIの回答を解析し、実行すべきアクションを特定
ツール実行と監視:
AIが「ファイル読み取り」を要求した場合：integrations/workspace/を使用してファイルを読み取り
AIが「ファイル編集」を要求した場合：変更をユーザーに提示し、承認後にintegrations/editor/を使用して適用
AIが「コマンド実行」を要求した場合：コマンドをユーザーに提示し、承認後にintegrations/terminal/を使用して実行
AIが「ブラウザ操作」を要求した場合：services/browser/を使用してブラウザを制御
フィードバックループ:
ツール実行の結果（ファイル内容、コマンド出力、エラーなど）をAIに返し、次のステップを判断

integrations/diagnostics/を使用して新しいエラーを検出し、AIにフィードバック
プロセスはタスクが完了するか、ユーザーが中断するまで継続
コンテキスト管理:
長いやり取りの中で重要な情報を維持するため、core/sliding-window/がコンテキスト管理を担当
各ステップでintegrations/checkpoints/がワークスペースのスナップショットを作成

 自律性を実現する鍵となる仕組みClineの自律性（限定的な監視のみで複雑なタスクを完了する能力）は、以下の仕組みによって実現されています：
インテリジェントなプロンプト設計:

core/prompts/ディレクトリには、AIに適切な指示を与えるための洗練されたプロンプトテンプレートが含まれています
これらのプロンプトは、タスクの文脈、現在の状態、利用可能なツールに基づいて動的に生成されます
反復的な思考-行動ループ:
ClineはAIの「思考」と「行動」を交互に繰り返す反復的なループを実装
各ステップでAIは前のアクションの結果を受け取り、次に何をすべきかを判断
コンテキストの最適化:
大規模プロジェクトでも効率的に動作するため、Clineは関連する情報のみをAIに提供

services/tree-sitter/とservices/ripgrep/を使用して、コードベースから関連部分のみを抽出
エラー検出と自己修正:

integrations/diagnostics/を使用して、コード変更によって生じたエラーを検出
エラーが検出されると自動的にAIに通知し、修正を促す
ユーザー承認フロー:
ファイル変更やコマンド実行など、潜在的にリスクのあるアクションはユーザーの承認を必要とする
これにより、AIの自律性を維持しながらも安全性を確保

 拡張性のための設計Clineは高い拡張性を持つように設計されており、以下の仕組みによって新機能の追加やカスタマイズが容易になっています：
Model Context Protocol（MCP）:

services/mcp/McpHub.tsは、ユーザー定義のカスタムツールをClineに追加するためのフレームワークを提供
これにより、ClineはAPI統合、データ収集、特殊な処理など、様々なカスタム機能を獲得できる
プラグイン式API設計:

api/providers/ディレクトリは、新しいAIプロバイダーの追加を容易にするプラグイン式設計を採用
共通インターフェースを実装することで、新しいAIモデルをシームレスに統合できる
イベント駆動アーキテクチャ:
Clineは内部的にイベント駆動アーキテクチャを採用し、コンポーネント間の疎結合を実現
これにより、新機能の追加時に既存コードへの変更を最小限に抑えられる

 技術的特徴Cline内部のコード構造を見ると、次のような技術的特徴があります：
モジュラー設計：Clineはさまざまなディレクトリ（api, core, integrations, services, shared, utils）に分割されており、各モジュールが特定の機能を担当しています。
拡張性：多様なAIプロバイダー（Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure, Ollama, LM Studioなど）をサポートするためのプラグイン式アーキテクチャを採用しています。
IDE統合：VSCodeのAPIを活用して、エディタ、ターミナル、Webviewなどとシームレスに統合されています。
セキュリティ：人間によるループ（human-in-the-loop）GUIを提供し、ファイル変更やターミナルコマンドはユーザーの承認を受けてから実行されます。
リアルタイム監視：ファイル変更、ターミナル出力、コンパイラエラーなどをリアルタイムで監視し、問題が発生したら自動的に対応します。

 Clineの活用事例Clineは、以下のようなさまざまなシナリオで活用できます：
新機能の開発：モックアップから機能的なアプリへの変換、コード生成、既存コードの拡張など
バグ修正：スクリーンショット付きのエラー修正、実行時エラーのデバッグなど
プロジェクト探索：大規模な既存プロジェクトの理解、関連ファイルの検索、構造の分析など
エンドツーエンドテスト：ウェブアプリのテスト、ブラウザ自動化、テストシナリオの実行など
環境セットアップ：開発環境の構築、依存関係のインストール、設定ファイルの作成など
ワークフロー自動化：反復的なタスクの自動化、カスタムツールの作成、複雑なコマンドシーケンスの実行など

 Clineタスクの実行フロー - 具体例実際のプロジェクトでClineがどのように動作するのか、具体的なタスク実行フローを例に解説します。以下は、「Reactアプリに新しいコンポーネントを追加してテストする」というタスクを実行する際のClineの動作です。

 ステップ1: タスク分析とコンテキスト収集ユーザー入力の処理:
ユーザーが「Todoリスト用のReactコンポーネントを追加して、それをAppコンポーネントに統合してテストしてください」と入力

core/webview/ClineProvider.tsがこの入力を処理し、Clineクラスに転送
プロジェクト理解:

Cline.tsがintegrations/workspace/を使用してプロジェクト構造を分析

services/tree-sitter/を使用して、既存のReactコンポーネントを理解（構文解析）

integrations/workspace/を使用して、主要ファイル（package.json、App.js/tsxなど）を読み取り
依存関係と環境分析:

integrations/workspace/FileReader.tsを使ってpackage.jsonを分析し、依存関係を理解

integrations/diagnostics/を使って現在のプロジェクトに問題がないか確認

 ステップ2: 行動計画の策定AIによる計画生成:

api/providers/の適切なプロバイダー（おそらくAnthropicのClaude）にコンテキストと指示を送信
AIは収集されたプロジェクト情報を基に、以下のような計画を生成:
Todoリストコンポーネントの作成
スタイルの追加
AppコンポーネントへのTodoリストの統合
開発サーバーの起動とテスト

計画の承認:
生成された計画がWebViewに表示され、ユーザーが確認

 ステップ3: コンポーネント作成ファイル作成の準備:
AIがTodoListコンポーネントのコードを生成

integrations/editor/EditorManager.tsを通じてファイル作成リクエストをユーザーに提示
ユーザー承認後の実行:
ユーザーが承認すると、src/components/TodoList.jsx（または.tsx）を作成

integrations/diagnostics/DiagnosticsManager.tsが新しいファイルの問題を監視

 ステップ4: 既存コンポーネントの編集変更提案:
AIがApp.jsxの変更を提案（TodoListコンポーネントのインポートと使用）

integrations/editor/DiffViewProvider.tsがdiff表示を生成し、変更をユーザーに提示
変更の適用:
ユーザーが変更を承認すると、編集が適用される

integrations/diagnostics/が新しいエラーを検出（例：スタイルのインポート忘れ）
AIが自動的に修正提案を生成

 ステップ5: テスト実行開発サーバー起動:
AIがnpm startなどのコマンドをターミナルで実行することを提案

integrations/terminal/TerminalManager.tsがコマンド実行リクエストをユーザーに提示
ブラウザテスト:
開発サーバーが起動すると、AIがservices/browser/BrowserSession.tsを使用してブラウザでアプリを開く
ブラウザでコンポーネントの動作を確認し、スクリーンショットを取得
問題があれば診断して修正提案

 ステップ6: フィードバックと改善結果の報告:
AIがテスト結果と作成したコンポーネントの概要をユーザーに報告
スクリーンショットと実行結果を含む詳細なフィードバックを提供
対話的な改善:
ユーザーがフィードバックを提供（「Todoアイテムにチェックボックスを追加して」など）
AIが変更を提案し、承認後に実装
再度テストを実行して確認
この例は、Clineがどのようにしてコンポーネント間の協調と人間の介入を組み合わせながら複雑なタスクを実行するかを示しています。全体を通じて、AIは自律的に行動しながらも、重要な変更点ではユーザーの承認を求め、安全性と透明性を確保しています。

 Clineの実際のコード構造 - 深掘りClineの内部動作をより深く理解するために、いくつかの重要なコンポーネントのコード構造を詳しく見ていきましょう。

 Cline.ts - コアエンジンCline.tsはClineの中心的なコントローラーであり、以下のような責務を持ちます：
// 簡略化したコード構造例
export class Cline {
  private state: ClineState;
  private aiClient: AIClient;
  private tools: Tools;
  private messageBus: MessageBus;
  
  // タスク実行のメインループ
  async runTask(task: string): Promise<void> {
    // 初期化
    await this.initTaskContext();
    
    // AIへの初期プロンプト生成
    const initialContext = await this.buildInitialContext(task);
    
    // メインループ
    while (!this.state.isTaskComplete) {
      // AIにリクエスト送信
      const response = await this.aiClient.sendRequest(this.state.currentContext);
      
      // レスポンスの解析
      const parsedResponse = this.parseAIResponse(response);
      
      // ツール実行リクエストがあれば実行
      if (parsedResponse.toolRequests.length > 0) {
        for (const toolRequest of parsedResponse.toolRequests) {
          // ユーザーの承認を得る
          const approval = await this.requestUserApproval(toolRequest);
          
          if (approval) {
            // ツール実行
            const result = await this.tools.executeTool(toolRequest);
            // 結果をコンテキストに追加
            this.state.addToolResult(result);
          }
        }
      }
      
      // 状態更新
      this.updateTaskState(parsedResponse);
    }
  }
  
  // その他のメソッド...
}
このコードは実際のコードを簡略化したものですが、Clineのコアロジックを示しています。特に注目すべきは以下の点です：
タスク実行の継続的なループ
ユーザー承認の統合
状態の追跡と管理
非同期ツール実行の結果のフィードバック

 ツール実行の仕組みClineのツール実行は、AIの指示を実際のアクションに変換する重要な部分です。例えば、ターミナルコマンドを実行するコードは以下のようになっています：
// 簡略化したコード例（integrations/terminal/TerminalProcess.ts）
export class TerminalProcess {
  private terminal: vscode.Terminal;
  private outputBuffer: string[] = [];
  private isRunning: boolean = false;
  
  // コマンドの実行
  async execute(command: string): Promise<TerminalResult> {
    // ターミナルの作成または取得
    this.ensureTerminalExists();
    
    // コマンドの送信
    this.terminal.sendText(command);
    this.isRunning = true;
    
    // 出力の監視と収集
    return new Promise((resolve) => {
      const disposable = vscode.window.onDidWriteTerminalData((e) => {
        if (e.terminal === this.terminal) {
          this.outputBuffer.push(e.data);
          
          // コマンド完了の検出
          if (this.isCommandComplete(this.outputBuffer.join(''))) {
            this.isRunning = false;
            disposable.dispose();
            resolve({
              success: true,
              output: this.outputBuffer.join(''),
              command
            });
          }
        }
      });
    });
  }
}
この例では、VSCodeのターミナルAPIを使用してコマンドを実行し、その出力を監視・収集する方法を示しています。Clineはこのような低レベルの統合を多数持ち、AIがIDEの様々な機能を制御できるようにしています。

 プロンプト管理Clineが効果的に機能する重要な要素の一つは、AIへの指示（プロンプト）の設計です。プロンプトは動的に生成され、コンテキストに応じて調整されます：
// 簡略化したコード例（core/prompts/PromptManager.ts）
export class PromptManager {
  // 初期プロンプトの生成
  generateInitialPrompt(task: string, projectContext: ProjectContext): string {
    return `
# Task
${task}

# Project Information
Language: ${projectContext.language}
Framework: ${projectContext.framework}
Project Structure:
${projectContext.fileTree}

# Available Tools
${this.generateToolsDescription()}

# Instructions
1. Analyze the project structure and understand the codebase
2. Break down the task into specific steps
3. Execute each step by using appropriate tools
4. Request user approval before making significant changes
5. Provide clear explanations for your actions
...`;
  }
  
  // ツール実行後のフォローアッププロンプト生成
  generateToolResultPrompt(toolResult: ToolResult): string {
    return `
# Tool Execution Result
Tool: ${toolResult.toolName}
Success: ${toolResult.success}
Output:
\`\`\`
${toolResult.output}
\`\`\`

Please analyze this result and determine next steps.`;
  }
}
このようなプロンプト設計により、AIは常に最適な文脈と指示を得て、一貫した方法でタスクを進めることができます。

 まとめClineは、単なるコード補完ツールを超え、開発プロセス全体をサポートする強力なAIアシスタントです。ファイル編集、ターミナルコマンド実行、ブラウザ操作、カスタムツール作成など、多彩な機能を持ち、開発者の生産性を大幅に向上させます。
内部的には、モジュラー設計、プラグイン式アーキテクチャ、イベント駆動型の処理モデルを採用し、柔軟性と拡張性を実現しています。各コンポーネントが明確な責務を持ち、強固な連携システムによって協調動作しています。動作フローを見ると、AIの思考・計画・実行のサイクルと、ユーザーによる承認・フィードバックのメカニズムが巧みに組み合わされ、安全かつ効率的なタスク実行を可能にしています。
コードの観点からは、Clineは複数の専門化されたサブシステムからなる洗練されたソフトウェアアーキテクチャを持ち、VSCodeとAIモデルをシームレスに接続する優れた統合レイヤーを提供しています。特に、動的なプロンプト生成、ツール実行の抽象化、状態管理の仕組みは、AIを自律的かつ安全にコード開発に活用するための重要な要素となっています。
従来の自律型AIスクリプトがサンドボックス環境で実行される一方、Clineは人間によるループ（human-in-the-loop）GUIを提供し、すべてのファイル変更とターミナルコマンドを承認するシステムにより、安全かつアクセスしやすい方法でエージェント型AIのポテンシャルを探求できます。
最新のLLMモデルの機能を活用し、複雑な開発タスクを理解し実行できるClineは、AIと人間の協働による次世代の開発体験を提供しています。そして、そのアーキテクチャとコードベースは、自律型AIシステムの設計における貴重な参考例となるでしょう。に情報を提供します。

 技術的特徴Cline内部のコード構造を見ると、次のような技術的特徴があります：
モジュラー設計：Clineはさまざまなディレクトリ（api, core, integrations, services, shared, utils）に分割されており、各モジュールが特定の機能を担当しています。
拡張性：多様なAIプロバイダー（Anthropic, OpenAI, Google Gemini, AWS Bedrock, Azure, Ollama, LM Studioなど）をサポートするためのプラグイン式アーキテクチャを採用しています。
IDE統合：VSCodeのAPIを活用して、エディタ、ターミナル、Webviewなどとシームレスに統合されています。
セキュリティ：人間によるループ（human-in-the-loop）GUIを提供し、ファイル変更やターミナルコマンドはユーザーの承認を受けてから実行されます。
リアルタイム監視：ファイル変更、ターミナル出力、コンパイラエラーなどをリアルタイムで監視し、問題が発生したら自動的に対応します。

 Clineの活用事例Clineは、以下のようなさまざまなシナリオで活用できます：
新機能の開発：モックアップから機能的なアプリへの変換、コード生成、既存コードの拡張など
バグ修正：スクリーンショット付きのエラー修正、実行時エラーのデバッグなど
プロジェクト探索：大規模な既存プロジェクトの理解、関連ファイルの検索、構造の分析など
エンドツーエンドテスト：ウェブアプリのテスト、ブラウザ自動化、テストシナリオの実行など
環境セットアップ：開発環境の構築、依存関係のインストール、設定ファイルの作成など
ワークフロー自動化：反復的なタスクの自動化、カスタムツールの作成、複雑なコマンドシーケンスの実行など

 まとめClineは、単なるコード補完ツールを超え、開発プロセス全体をサポートする強力なAIアシスタントです。ファイル編集、ターミナルコマンド実行、ブラウザ操作、カスタムツール作成など、多彩な機能を持ち、開発者の生産性を大幅に向上させます。
従来の自律型AIスクリプトがサンドボックス環境で実行される一方、Clineは人間によるループ（human-in-the-loop）GUIを提供し、すべてのファイル変更とターミナルコマンドを承認するシステムにより、安全かつアクセスしやすい方法でエージェント型AIのポテンシャルを探求できます。
最新のLLMモデルの機能を活用し、複雑な開発タスクを理解し実行できるClineは、AIと人間の協働による次世代の開発体験を提供しています。
Discussion

ログインするとコメントできます