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40代マネージャーのVibe Coding開発記2

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パフォーマーって凄い

みなさんこんにちは。たきあすです。
先日、知り合いが出演するライブに行ってきました。小さなライブハウスだったのですが知り合い以外に5組ほど出演していました。好みや上手さはあれど、すぐ目の前で自分の思いや能力をパフォーマンスとして表現する姿は感動するものがありました。

沿道で駅伝ランナーを応援したりアイドルの追っかけなど、いわゆる推し活動の魅力とはこういうところにあるのかなと思った瞬間でした。

さて今回は、Vibe Coding開発記の第2弾です。

今回の記事で言いたいこと

  • 色々使ってみるのが大事

開発記

コーディングに特化したAIエージェントに踏み出す

「なんちゃってVibe Coding」による限界を感じ、敬遠していたAIエージェントについに踏み出しました。

まず初めに使ったのはClineでした。ClineはVSCodeの拡張機能で利用できるAIエージェントであり手軽さがウリですね。VSCode自体を使っているならすぐに使えるし、またCline自体の利用にお金はかからず費用が発生するのはClineが利用するLLMモデル(AIプロバイダー経由)になります。

AIプロバイダー経由と聞くとめんどくさそうに聞こえますが、AWSでBedrockが使えるようになっているなら、Bedrockを呼び出せるIAMアカウント情報で使えたり、OpenAIなどもAPIキーを発行すれば使えます。私の場合は、AWSのアカウントを持っていたのでBedrockを使いました。

そして実際に使ってみて驚きました。これまでコード修正する時は

VSCodeでコーディング
↓
Slackに貼り付けて、AIチャットボットに依頼
↓
回答をVSCodeにペースト

という3ステップだったのが

Clineにコーディング依頼
↓
Clineが改善 ※自動

というほぼ1ステップに。
なんちゃってVibe Codingでも感動しましたが、この時の衝撃は比較にならない程大きかったです。まさにシンギュラリティの到来を肌で感じたりしました。

過去VMware社の仮想化サーバが出てきたときに『Windowsを動かしながら、その中でLinuxを動かせるなんてやばすぎ！これまでのようにデュアルブートとかしなくていいんだ！！』と小躍りした時の衝撃が霞むぐらいの衝撃です。

そんな感動をしつつ、今まで詰まっていたところをClineの力により軽々とクリアしていきました。

あれ... こいつ〇〇じゃね？

しかし、Clineは優秀なものの金食い虫でした。1つのエラーを解消するのに最低でも数ドル。高い時には10ドルぐらいになりました。これはキツかったです。1つの機能を追加するのに大体50ドル前後かかりました。

ということでClineに見切りをつけ、次なるAIエージェントを探した結果、GitHub Copilotを使ってみることにしました。

それにしてもCopilotというネーミングセンスがいいですよね。Copilotは副操縦士という意味で、操縦士ではないという奥ゆかしさに親しみを感じます。

なお、GitHub CopilotもVSCodeの拡張機能で使えるAIエージェントですがClineと違って料金はGitHub Copilot自体に払う必要があるためGitHubアカウントの登録とクレジットカード登録が必要です。（Clineと比較すると少しだけハードルがあがりますね）

GitHub Copilotも悪くないが・・・

GitHub CopilotのProプランは30日間無料試用ができるので早速使ってみました。最初は良かったのですが使っていくと日によって非常にレスポンスが悪くなるタイミングがあり、数分経っても一向に返って来ないというケースが散見されました。

また置換すれば早いようなケースであっても頭から読み取って修正したり、正直ツールとしての性能があまりよいとは思えませんでした。

そしてたどり着くCursor・・・

GitHub Copilot試用期間もまだ半分以上残っていましたが、使い続けることのメリットを感じられず、次なるAIエージェントを探してVSCodeライクで使えるCursorを使ってみることにしました。

Cursor自体は知っていたのですがVSCodeの拡張機能ではなく1つのソフトウェアになっており抵抗があったので最後になってしまいました。

ただ使ってみると、今まで使ってこなかったのを悔やむぐらい使いやすかったです。VSCodeベースということもあってUIは変わらず中身はAIエージェントに特化した仕様になっていることが良かったのだと思います。

また、ターミナルの実行結果をCursorエディタ上でコピペしてプロンプトに貼り付ければ自動的にコンテキストに追加してくれたり、Cursorエディタのエクスプローラーからファイルを選んで右クリックでコンテキストに追加できたりGitHub CopilotやClineにはない親切設計なのが専用エディタの強みだなと感じました。

稀にレスポンスが悪い時があれど、そこまで頻発はしないようだったので、無事メイン開発エージェントにCursorが落ち着きました。

次回は、個人開発したドキュメントレビューシステムを作ることになった背景やどういうプロセスで開発したかを書いて行く予定です。

※本記事のイラスト画像はChatGPTに作成してもらいました。

個人開発したドキュメントレビューシステムのデモ版は以下で公開しています。
AWSがあればそんなに時間がかからずデプロイできるのでぜひ使ってみてご意見頂けると嬉しいです。

ReviewMasterのGitHubリポジトリ　※構築手順はSETUP.mdを見てください。

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