この記事で学べること

  • 主要AIコーディングアシスタント（Cursor, GitHub Copilot, Cline）の使い分け
  • 精度を劇的に向上させるための「.cursorrules」の設定手法
  • AIに丸投げして「動かないコード」を出さないためのコンテキスト制御術

前提条件

  • VS Code または Cursor（VS CodeフォークのIDE）がインストールされていること
  • GitHubアカウント（Copilot利用の場合）
  • Anthropic API または OpenAI APIのキー（Clineや独自モデル利用の場合）

Step 1: 環境準備

まずは、現在最も「実用的」と断言できる Cursor をベースに進める。VS Codeを使っている者は、拡張機能を入れるだけで満足せず、IDEごと乗り換えるのが正解だ。

# macOSの場合 (Homebrew利用)
brew install --cask cursor

# 設定のインポート
# 起動後、VS Codeの拡張機能や設定をそのまま引き継ぐボタンを押せ。
# これをやらないのは、ただの時間の無駄だ。

次に、自律型エージェントとして評価急上昇中の Cline (旧 Claude Dev) をVS Code/Cursorの拡張機能からインストールしろ。APIキーが必要だが、その価値はある。

Step 2: 基本設定

AIに「賢いフリ」をさせるには、プロジェクトごとのルール（.cursorrules）を定義するのが鉄則だ。これを怠るから、お前のAIは型定義を無視したり、古いライブラリを使ったりする。

プロジェクトのルートディレクトリに .cursorrules を作成し、以下の内容を記述せよ。

{
  "project_context": {
    "tech_stack": ["Next.js", "TypeScript", "Tailwind CSS", "Prisma"],
    "coding_standards": [
      "Use Functional Components and Hooks",
      "Strictly enforce TypeScript types, no 'any'",
      "Use Japanese for comments and documentation"
    ],
    "error_handling": "Always use Try-Catch blocks for async operations"
  }
}

この設定があるだけで、AIは「お前が何を求めているか」を推測する手間が省け、回答の解像度が上がる。

Step 3: 実行と確認

実際にコードを書かせる際は、Cmd + K (インライン編集) や Cmd + L (チャット) を使い分ける。

  1. インライン編集: 既存コードの修正。
  2. Composer (Cmd + I): 複数ファイルにまたがる大規模な機能実装。

例えば、新しいAPIエンドポイントを追加させる場合、以下のようにプロンプトを打て。

「Prismaを使って、ユーザー一覧を取得するAPIを作成しろ。.cursorrulesに従い、エラーハンドリングを徹底すること。既存の schema.prisma を参照して型を定義せよ。」

実行後、生成されたコードの diff を確認し、問題なければ Apply を押す。ここで「全てを盲信しない」のが、プロのエンジニアの仕事だ。

よくあるエラーと対処法

エラー1: コンテキストオーバーフロー

Error: Context window exceeded. Too many files attached.

解決策: AIにプロジェクトの全ファイルを読み込ませようとするな。不要なディレクトリ（node_modules, dist, .git）を .cursorignore に追加し、関連するファイルだけを @ シンボルで明示的に参照しろ。

エラー2: APIのクォータ制限（429 Too Many Requests）

429: Rate limit reached for model-xxx

解決策: 1つのモデルに固執するな。Cursorなら Claude 3.5 Sonnet が最強だが、制限にかかったら即座に GPT-4o に切り替えろ。Clineを使っているなら、OpenRouter経由で複数のプロバイダーをバックアップとして持っておくのが賢明だ。

まとめと次のステップ

AIコーディングアシスタントは、もはや「補助」ではなく「標準」だ。

  1. Cursor でIDEレベルの統合を体験する
  2. .cursorrules でプロジェクト固有の癖を教え込む
  3. Cline で自律的なデバッグやリサーチを自動化する

次は、GitHub Actionsと連携して「AIがPR（プルリクエスト）を自動でレビューし、修正まで行うCI/CDパイプライン」の構築に挑戦してみろ。手作業でコードを書く時代は、もう終わっている。

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