注意: 本記事の検証パートはシミュレーションです。実際の測定結果ではありません。
3行要約
- 各種AIコーディングツールで使う「指示(スキル)」を一元管理できるツール
- エディタやツールを跨いで、お気に入りのプロンプトやコマンドを再利用可能
- チーム内でのベストプラクティス共有にも最適なプラットフォーム
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このツールは何か
flinsは、Cursor、GitHub Copilot、Windsurfといった様々なAIコーディングツールで利用する「スキル」や「コマンド」を管理するためのユニバーサルマネージャーです。
最近は多くのAIエディタが登場していますが、それぞれでプロンプトの管理方法が異なり、お気に入りの指示をあちこちにコピーして回るのが面倒でしたよね。flinsは、特定のツールに依存せずにAIへの指示セットを共通化し、呼び出せるようにすることを目指したツールです。エンジニアが「このコードのテストを書いて」「リファクタリングして」といった定型的な指示を、より高度かつ構造的に管理できるのが特徴ですね。
検証シミュレーション:実際に使ってみた
今回は、独自の「セキュリティチェック・スキル」をflinsに登録し、Pythonプロジェクトで呼び出すシミュレーションを行いました。
環境構築
まずはCLIツールをインストールして初期化します。
pip install flins-cli
flins init
基本的な使い方
flinsに、入力したコードの脆弱性を診断する「Security Auditor」というスキルを登録し、プログラムから呼び出してみます。
# flinsを使って特定のスキルを呼び出すシミュレーション
from flins import SkillManager
# マネージャーの初期化
flins = SkillManager()
# 事前に登録した「security-check」スキルを取得
# この中には「OWASP Top 10の観点でコードをレビューせよ」という指示が含まれています
security_skill = flins.get_skill("security-check")
# 検証対象のコード
target_code = """
import sqlite3
def get_user(user_id):
conn = sqlite3.connect('users.db')
cursor = conn.cursor()
query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}"
cursor.execute(query)
return cursor.fetchone()
"""
# AIに対して、スキルを適用して実行
print("AIによる診断を開始します...")
result = security_skill.execute(input_code=target_code)
print(result)
実行結果
[flins: Security Auditor] 診断結果:
1. 深刻度:高 - SQLインジェクションの脆弱性
- 理由:f-stringを使用してクエリに直接変数を埋め込んでいます。
- 対策:プレースホルダ(?)を使用したパラメータ化クエリに変更してください。
修正案:
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (user_id,))
メリット・デメリット
メリット
- ツールを乗り換えても、自分専用の最強プロンプト集をそのまま持ち運べる
- 構造化された指示(スキル)として定義できるため、出力の精度が安定する
- 開発チーム全体で、質の高い指示セットを共有するインフラになる
デメリット
- 初期設定として、スキルの定義(JSONやYAML形式)を記述する手間がかかる
- 現時点では新しいツールの部類に入るため、ドキュメントがまだ英語中心
私の評価
個人的には、こういう「メタな管理ツール」を待っていました。星評価をつけるなら、期待を込めて ★★★★☆ です。
元SIerの視点から言うと、プロジェクトごとに「コード規約に沿ったレビュー」や「特定のライブラリの使い方」をAIに教え込むのは大変です。flinsのように指示をコンポーネント化して管理できれば、開発の初動が劇的に速くなると思いますね。正直なところ、今はまだ「玄人向け」の印象もありますが、AIコーディングを使いこなしたいエンジニアなら、一度は触れておく価値があるツールだと思います。
みなさんも、自分だけの「秘伝のタレ」ならぬ「秘伝のプロンプト」をflinsで管理してみてはいかがでしょうか。
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