【現役エンジニア向け】Cursorで効率的なAIコーディングのススメ...
- 2. 自己紹介 • 冨田 一喜（とみたかずき） • 株式会社Builto / CEO・CTO • LLMを活用した受託開発・自社サービス開発 • ソフトウェアエンジニア歴 7年 • Rails3年 → React / TypeScript 4年 • 実装もしながらいろいろやっています
- 4. 今日話すこと・ターゲット • AIエディタCursorの基本的な使い方・考え方 • ターゲットは、「なんとなくCursorやCopilotを使っている歴3年以上のソフ トウェアエンジニア」 • Cursorで、「コーディング時間」は1/3~1/5にできます
- 5. 登壇のきっかけ
- 6. この記事の内容で話したかったが… • 2/17に記事公開 • →2月後半に出た「Agent」「Cursor Rules」、また「Claude 3.7 Sonnet」 がかなり強力！ • 1ヶ月で陳腐化。。。 • 今日の内容 • 「Agent」と「Edit（旧 Composer）」の使い分け • AIコーディングの本質と「Edit」での最速実装法
- 8. Cursorの3つのモード Ask・Edit・Agent Ask Edit （旧 Composer） Agent 機能 ・対話のみ ・対話 ・ファイル変更 ・対話 ・ファイル変更 （より自動的） 適した用途 ・質問 ・相談 ・ファイル実装 ・ファイル実装 自動 手動
- 9. Agentモードの凄さ • 何ができる？ • 自動的なファイル検索・参照 • 実装計画を立て、順番に実行 • エラーを自動検知し、解消するまで修正
- 10. Agent と Edit の比較 Agent Edit メリット ・指示が楽 ・エラーをゼロにできる ・早い ・正確 デメリット ・遅い ・必要以上の指示を行うことが ある ・正確な指示が必要 ・エラーが残ることがある
- 11. Agent は未来の開発の形 • マルチタスクには最適 • 指示を出して、一旦待つ。数分後に戻ってきて確認 • 間違いなくこの方向で進化する
- 12. エンジニアにはまだ Edit が最適では？ • 経験のあるエンジニアは、正確な指示ができる • 詳細な要件 • 参考にするファイル • 進め方のヒント • Agentのつらさ • 「待ち時間」が辛い（テンポが悪い） • 最後まで完了しないことがある • 精度もまだ完璧とは言えない
- 13. AIコーディングの2つの前提 • 1. 参考ファイルを常にプロンプトに含める必要がある • 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量には限界がある
- 14. 1. 参考ファイルを常に含める必要がある • AIも人間と同じで、既存コードを参考にすれば正確に実装できる • 記法、命名規則、ディレクトリ構成・アーキテクチャ、ドメインモデリング など • これらは明示的にエンジニアからAIに渡す必要がある
- 15. 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量 • 巷の「Claudeに指示したらこんなに作ってくれました‼」は嘘 • 実際の開発現場では • 詳細な機能要件・非機能要件がある • 詳細なコーディング規約が存在する • 規約を厳守しつつ複雑な仕様を満たし、負債が貯まらないような開発をする必要が ある • 最新のClaude 3.7 Sonnetでも、詳細な指示を守れるコード量は400行程度
- 16. 2つの前提を踏まえた解決策 • 1. 参考ファイルを常にプロンプトに含める必要がある • → 事前設定 と Cursor Rules を活用しよう • → 関連するファイルはなるべく多く含めよう • 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量には限界がある • → 指示が多いときはステップに分割しよう
- 17. 2つの前提を踏まえた解決策 • 1. 参考ファイルを常にプロンプトに含める必要がある • → 事前設定 と Cursor Rules を活用しよう • → 関連するファイルはなるべく多く含めよう • 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量には限界がある • → 指示が多いときはステップに分割しよう
- 18. 事前設定と Cursor Rules を活用しよう 〜モデル選択〜 • Cursor 3.7 Sonnet • 3.5が後続進化したモデル • 精度と速度のバランスが最強
- 19. 事前設定と Cursor Rules を活用しよう 〜Cursor Rules〜 • Cursor Rulesは、プロジェクトごとに共通で扱えるシステムプロンプト • Git管理が可能→ チームで共有できる！ • ファイル参照ができる → 毎回参考ファイルを提供できる！ • 発動条件を制御できる → 適切なタイミングで適用できる！
- 21. Cursor Rulesの内容 • このアプリケーションの概要 • 主な技術スタック • 実装時の注意点 • 何度も指摘した事項 • コメントを多めに入れること • ディレクトリ構成と参考ファイル
- 22. 前提を踏まえた解決策 • 1. 参考ファイルを常にプロンプトに含める必要がある • → 事前設定 と Cursor Rules を活用しよう • → 関連するファイルはなるべく多く含めよう • 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量には限界がある • → 指示が多いときはステップに分割しよう
- 23. 関連するファイルはなるべく多く含めよう • Cursor Rulesで基本的なコーディング規約は守れるようになる • しかし、今回の機能開発における参考ファイルは、別に渡すほうがよい • 似たような機能を実装したファイル • 変更の必要があるファイル
- 25. 前提を踏まえた解決策 • 1. 参考ファイルを常にプロンプトに含める必要がある • → 事前設定 と Cursor Rules を活用しよう • → 関連するファイルはなるべく多く含めよう • 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量には限界がある • → 指示が多いときはステップに分割しよう
- 26. 指示が多いときはステップに分割しよう • AIが一度のプロンプトで正確に実装できるコード量は、400行程度 • Webアプリにおける新機能はそれ以上のコード量になる • 例) 複雑なバックエンドAPIなら、1000行は超える • → ステップに分割して、一度の実装量を400行以内に抑える
- 27. ステップ分割の仕方 • エンジニアが普段行うステップに分けるのがわかりやすい • バックエンド開発を例に取ると • 1. DBスキーマの変更 • 2. Entity, ValueObjectの実装 • 3. UseCaseの実装 • 4. Handlerの実装 • これをステップとして定義し、順々に行うよう指示する
- 28. ステップ分割の仕方
- 30. 差分の伝え方 • 以下の流れ • ステップの実装完了時に、Gitをcommitする（タイトルは実装内容にす る） • 新しいチャットを作成し、@git でコミットのdi ff をコンテキストとして渡 す
- 32. まとめ: AIコーディングを早く正確に進めるには • 1. 参考ファイルを常にプロンプトに含める必要がある • → 事前設定 と Cursor Rules を活用しよう • → 関連するファイルはなるべく多く含めよう • 2. 一度の指示で正確に実装できるコード量には限界がある • → 指示が多いときはステップに分割しよう
- 33. Appendix • とにかく使うことが大事（AIにすべて実装させること） • 使うことでプロンプティングと指示のコツが掴めてくる • すべてをコードに残していくとさらに効率が上がる • IaC（Infrastructure as Code） • 例えばAWS SDKを使えば、AWSのインフラ構成についてもAIに相談できる • AIに思考過程や実装の振り返りを出力させ保存する • ClineやWindsurfはそれができるらしい？
- 34. さいごに • 弊社ではチームの生産性を上げるAIエージェントを作っています • 以下のようなキーワードにピンと来るエンジニアの方、ご連絡ください！ • OpenAI Agents SDK • Vercel AI SDK • mastra