私のGitHub Copilot Edits AgentモードとRoo Code(Cline)の使い分け
私のGitHub Copilot Edits AgentモードとRoo Code(Cline)の使い分け
こんにちは。今回は、今話題の2大AI開発支援ツール「GitHub Copilot Edits Agentモード」と「Roo Code(Cline)」の使い分けについて、私の実体験ベースで語ってみたいと思います。
両者は「AIと協働する」という点では共通していますが、そのスタンスや得意領域が異なります。私の結論から言えば、**GitHub Copilot Edits Agentモードは「信頼できるペアプロ仲間」、Roo Code(Cline)は「頼れる下請けフリーランス」**のような存在です。
技術的な比較だけでなく、日々の開発フローでどのようにこの2つを使い分けているのか、感覚的な部分も含めて共有していきます。
それぞれのキャラクター：進化型 vs. 生まれながらのエージェント
GitHub Copilot Edits Agentモード：チャットから進化した「ペアプロ仲間」
まずGitHub Copilot Edits Agentモード（以下、Copilot Edits Agent）は、チャットベースのCopilotがエディタに統合された形で進化したツールです。
ペアプロのように隣で一緒にコードを書いてくれるのが魅力で、「ここをちょっと変更したい」「これ、なんかエラー出てるけどわかる？」といったショートレンジのやりとりが非常に得意です。
例えば：
このログイン処理、今はメールアドレスのみだけど、Google OAuthも追加してみたい。
まずはログイン処理がどこに書かれてるか教えて。
→ ログインUIの形式変えて。
→ OAuthの設定値はこれだから組み込んで。
→ テストコードも書いて。
→ テスト実行して問題ないか確認して。
…というように、少しずつ会話しながら機能追加を進められます。まさにペアプロそのもの！
Roo Code(Cline)：最初からエージェントとして作られた「タスク実行型AI」
一方、Roo Code(Cline)（以下、Roo）は、生まれながらのエージェント型ツール。Copilot Edits Agentと違い、「コマンドの自動実行」が可能という大きな強みを持っています。
「これをやっておいて」と任せておくと、ファイルを操作し、コードを変更し、テストを走らせ、エラーを拾い、場合によってはリトライし、最終的に成果を提示してくれる。文字通り、エージェントとして動くのです。
例えば、以下のような依頼ができます：
メールアドレスでのログインに加えて、OAuthログイン機能を追加してください。
GoogleとGitHubの認証を使ってください。
環境変数にこれらのキーを使って設定してください。
テストコードを作成・実行し、失敗したら修正してください。
すべてが問題なく動くことを確認してください。
これを投げたら、あとは基本的に放置。結果が返ってくるのを待つだけ。
タスクの「距離感」で選ぶ：ショートレンジ vs. ロングレンジ
両者の違いを一言で表すと、**「タスクのレンジ（距離感）」**で使い分けるのがベストだと思います。
- ショートレンジな開発（コードのリファクタ、ちょっとした機能追加、CIの修正、デバッグの補助など）は、Copilot Edits Agentモード
- ロングレンジな開発（複数ファイルにまたがる機能追加、状態管理の再設計、大規模なリファクタ、最初から最後まで任せたい作業）は、Roo Code(Cline)
この距離感の違いは、「自動でコマンド実行できるかどうか」という点に起因していると思います。
Copilot Edits Agentはあくまで「人間との対話」を前提としています。だからこそ、途中で修正・指示を挟みながら一緒に進めるのに向いています。一方、Rooはタスク単位で依頼して完結させることを目指しているため、「ほったらかし」に強いんです。
それぞれの失敗リスクと求められるモデルの性能
この使い分けを実践して感じるのが、Rooの方が失敗リスクが高いということ。
なぜなら、Rooは「エラー→原因究明→修正」まで一人でやらなければならないから。だからこそ、より性能の高いモデルが求められます。正直、ちょっとモデルの調子が悪いと、思ったほど進んでくれないこともあります。
対してCopilot Edits Agentは、人間の目と手が常についているので、ミスを即時にリカバリできます。「性能が良いに越したことはないけど、そこまでシビアじゃない」というのが個人的な印象です。
今はこの使い分け。でも、未来はどうなる？
ここまで「ショートレンジ vs. ロングレンジ」での使い分けを語ってきましたが、正直なところこれは“今の”使い分けにすぎないとも思っています。
Copilot Edits Agentの自動化レベルはこれからどんどん上がっていくでしょうし、逆にRooも対話的なフィードバックを受けながら動く方向に進化するかもしれません。
今後は「タスクごとの自動化レベル」に応じて、両者が統合されていく未来も想像できます。それでもなお、**「どんなスタイルでAIと付き合いたいか」**という好みの違いは残るかもしれません。
最後に：どちらも“開発が楽しくなる”最高のツール
Copilot Edits AgentとRoo、どちらも開発体験を大きく変える革命児です。
エンジニアとして、「この2つのAIをどう使い分けるか」「どんな風に依頼したら最も気持ちよく動いてくれるか」と試行錯誤するのは、まさにワクワクする体験です。
「今日はRooに一気にやらせるか」
「いや、これは一緒にCopilot Editsとペアプロしたいな」
そんな風に選べる喜びが、今の開発にはある。
もしこの記事に共感していただけたら、ぜひ「いいね」お願いします！
もっといい使い方・考え方をお持ちの方は、コメントで教えてください。
Happy coding!
以上、生成AIにて作成。
プロンプト
私のGitHub Copilot Edits AgentモードとRoo Code(Cline)の使い分け。というタイトルの5000字の技術文章を作成してください。
ヒントは以下。
・使い分けはペアプロの相手（GitHub Copilot Edits Agent）か、比較的ロングレンジな作業を依頼する（Roo Code(Cline)）か。
・GitHub Copilot Edits AgentモードとRoo Code(Cline)の大きな違いはコマンドを自動実行できるかできないか。Chatから進化（GitHub Copilot Edits Agentモード）したか、エージェントとして作られたか（Roo Code(Cline)）に違いがあるように推察する。
・GitHub Copilot Edits Agentモードには、比較的ショートレンジでペアプロ単位のタスクを依頼する。例えば、ある機能を追加する場合、（LLMへのお願い・例を考えてここに記載して。以下は参考文章。あんまりいい例じゃないから、より適切な例を考えて。：ログイン方式を追加する場合、ログインをしている場所を調査してもらって、ログインボタンをプルダウンにして新しい方式を追加してもらって、追加した機能を実装してもらって、各種設定情報教えて、テストを作ってもらって、それを実行する。それをそれぞれチャットしてくような使い方。まさにペアプロ。Roo Code(Cline)にはロングレンジの依頼をする。「メールアドレスに加えてOAuthでログインする機能を追加してください。設定情報にはXXXとYYYを使ってください。テストを作成、実行し、問題があれば原因を考察し、正しいコードへ修正、機能が正しくできていることをを確認してください！」とお願いして、基本的にはほっておくような使い方。）Roo Code(Cline)のほうがロングレンジなので失敗する可能性が高い。から比較的性能のいいモデルを必要とする。（もちろん、GitHub Copilot Edits Agentモードでも性能がいい方が良いが、人がフォローできる分許容できる、気がする。）
・チャットから進化（GitHub Copilot Edits Agent）したか？
・エンジニアが、ウキウキしながらGitHub Copilot Edits AgentモードとRoo Code(Cline)を比べながら使いたくなるような文章にしてください。
・GitHub Copilot Edits Agentも、自動化の度合いが高まってくると思うから、今だけの使い分けかも。
・Markdownで、全文書をスニペットで囲ってください。
・共感したらいいねください。もっと良い考え方をお持ちの方はコメントください。
一発作成、採用した。
読みにくい文章を読みやすく解釈してくれている効果はあると考える。
。。。。Happy Coding????
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