JetBrainsの民がVS Codeを最低限発狂せずに使える状態にしたログ
設定のコード化と管理 VS Codeの設定にはユーザー設定とワークスペース設定があり、ユーザー設定は ~/Application\ Support/Code/ 配下（Cursorなら ~/Application\ Support/Code/ 配下）に、ワークスペース設定はコードベースの .vscode/ 配下に保存される 今のところワークスペースごとに設定を変えたいニーズがないので、ワークスペース設定は一切いじらずユーザー設定のみをカスタマイズすることにする ただし、「どの拡張機能がインストールされているべきか」というユーザー設定は存在せず、代わりに「このワークスペースにおいてどの拡張機能のインストールを推奨するか」というワークスペース設定が存在するため、このワークスペース設定のみ必要に応じて使用する VS Codeにはデバイス間で設定を同期する機能がある が、Cursorにはまだない の
Cursorが市場を席巻している理由をちょっと考えてみる - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに どうも。鳩胸になりたい文鳥です。 Cusorが市場を席巻している ブッチギリでの世界最速ARR $100Mに加えて先日時価総額が1兆円を超えたそうです。間違いなく売れているし今後の成長を期待される企業であるのは間違いないでしょう。 Cursorはソフトウェアエンジニア向けにAI機能を搭載したソースコード編集ソフトを提供している会社です。 上記のブログに記載したがCursorは 12人の社員 Microsoft製のVisual Studio Codeをフォークして作ったラッパーアプリ AIのモデルは開発せず、ChatGPTやCl
Cursor / Clineを使う上でもっとも重要なことの一つ: コンテキストウインドウについて
Cursor/Clineを使う上で重要なこととして、LLMのコンテキストウインドウを意識しないと 1. 逐一指示をして対応するものの「Lost in Middle」現象でうまく指示が通らなくなる 2. 良いパフォーマンスが出せていないのでルールを無秩序に追加する 3. 「Lost in Middle」は解消されるがその結果早い段階でタスクのコンテキストウィンドウをはみ出す 4. Cursor/Clineがループしたり性能が落ちるのを確認する 6. 結果現状のAIの性能、判断に対して幻滅しAIを使うのをやめてしまう というようなことが起こります。 そのためにもコンテキストウィンドウを意識することは非常に大事です。 以前のバイアスに関する記事を読んでいただいた人向け 前回は人間側の問題を提示しました 今回は人間側の問題ではなく、LLM側の問題になるのと ある程度実際に出ている結果からの判断にな
同僚の米国人の書いたコードに改善ポイントがあったのでレビューしたら、「日本人ってのは起きていない問題まで見つけてくるから大したものだ」と言われた話
ミック @copinemickmack むかし米国人の書いたコードをレビューした時のこと。データ量が少ない時は問題なくても増えてきたら必ず遅くなる箇所があったので直すようにコメントした。すると相手曰く「なあ、それは今やる必要があるか？」。もちろん、今やっておかないと後で大変なことになる。「当然だ」と答えた。 2025-03-28 16:34:34 ミック @copinemickmack すると「どれくらいの確率で問題になると思う？」と聞いてきた。まあ正直分からない。サービスが当たるかどうかなんて事前には分からない。そう答えると「そうだよな。だったら今やる必要はない。日本人てのは起きていない問題まで見つけてくるから大したものだ」。嫌味というより素直に感心している。 2025-03-28 16:38:47 ミック @copinemickmack 「心配事の大半は起きない。だったら期待値の低いこ
Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた
アイコンが変わったerukitiです。最近はやりのgpt-4o image generationを使って、顔だけだったアイコンに全身が追加されました。2023年4月10日に初めてのLLMプロダクトの開発キックオフからもうすぐで二年です。rat yearなこの業界なんで、変化がめまぐるしすぎますね。 今回は、真に高速なAIコーディングのメソッドを確立するために、中規模くらいのコードをコーディングエージェントのみに書かせる実験をしています。コーディングエージェントはCline派生であるRoo Code（以後Rooと呼ぶ）を使っています。 ※完全に個人研究としてやっているため、会社のリソースは使っていません。 作っているものはコーディングエージェントのコアライブラリ + おまけのCLI 規模としては136ファイル・26410行（一時期30000行弱までいった） なぜコーディングエージェントを使っ
MCP入門
MCP概要説明 この記事はMCP2025-03-26リビジョンを基に作成しました。 Model Context Protocol (MCP) とは何か？ MCP は、AI アシスタント（チャットボットや自動化エージェントなど）が、さまざまな外部データやツールにアクセスするための 共通のルール（プロトコル） です。 従来は、AI にデータベースやウェブサービス、ローカルのファイルを使わせたいとき、それぞれ違う接続方法をいちいち作り込む必要がありました。すると、AI を拡張するたびに「新しいツール用の独自コード」を用意しなくてはなりません。 MCP を使うと、「AI ⇔ データやツール」 の接続方式を 標準化 できるため、同じ仕組みでいろいろなデータソースや外部サービスとやり取りできます。これは、AI の開発者とデータ管理者双方にとって、大きな手間削減や再利用性の向上につながります。 Anth
［速報］Google Cloudが複数のAIエージェントを連携させる「Agent2Agentプロトコル」を発表。50社以上がサポートを表明
Google Cloudは、日本時間で今日（2025年4月10日）未明に開幕したイベント「Google Cloud Next 2025」において、複数のAIエージェントを連携させたマルチエージェントシステムを実現する「Agent2Agentプロトコル」（A2A）を発表しました。 Agent2Agentプロトコルを用いることで、異なるベンダーやフレームワークによって構築されたエージェント同士がセキュリティを保ちつつコミュニケーションや情報交換を行って連携できるようになります。これにより開発者はさまざまなプラットフォームやアプリケーションを横断して稼働するマルチエージェントシステムが実現できるようになります。 MCPを補完するプロトコルによるAIエージェント同士の協力を実現 Agent2Agentプロトコルは、Anthropicが提唱したAIモデルとサービスの連携を行うためのプロトコルである「
最近1行もコードを書いていない
最近のAIの進化は目覚ましく、コーディングにおいても、もはや人間が一切を関知せず"ノリ"で全てを完成させるvibe codingなる概念まで登場しました。 しかし、現実の業務にこれを適用すると、まあ、上手くいきません。 1ファイルで完結するようなスクリプトであれば上手くいきます。驚くほど上手くいってびっくりします。テトリスを書いて、と指示したらテトリスは完成するでしょう。 しかし現実のコーディングは素朴なテトリスを実装するほど単純ではありません。 LLMの限界 ここで一つの問いを考えます。 「入社初日の知識豊富なエンジニア」と「ここ数ヶ月の間、機能Aの開発に携わっている普通のエンジニア」、どちらが5分で機能Aの開発を進められるか？ おそらく、答えは後者になると思います。 これがまさにAIによるコーディングに起こっていることで、 どれだけLLMの性能が向上したところで、実装に関する知識（コン
MCP入門
本記事は、最近話題のMCPの入門記事です。 MCP（Model Context Protocol）について、以下の4ステップで紹介します。 ざっくり理解する 使ってみる 深く理解する 作ってみる 初心者でも順番に読み進めれば、MCPについてざっと理解、かんたんな実装ができるようになることを目指します💪 ざっくり理解する MCPとは、ざっくり言うと、LLMアプリと外部サービスを連携するための統一されたインターフェース(プロトコル)です。 LLMアプリとは、ChatGPTやClaude、Cursorなど、LLMを使用するためアプリケーションを指します。(⚠️ GPT-4oやclaude-3-5-sonnetなどのLLM自体とは区別してください。) 初期のLLMアプリは、どこまでいってもすごく賢いチャットツールでしかなく、結局はテキストを返答することしかできませんでした。 そのため、LLMアプ
IntelliJ IDEAを使っている人は全員Junieを導入しよう！
はじめに こんにちは、株式会社スマートラウンドでチーフテックリードをしているtsukakei1012です。 ついに、JetBrains製のAIコーディングエージェントであるJunieがGenerally Availableになりました🎉 弊社では、EAP（Early Access Program）の頃から開発チーム全体で導入・活用していることもあり、既にいくつかの知見が蓄積されています。 この記事では、新たにJunieを導入しよう・してみたいと考えている方に向けた参考資料になればいいと思い、書きましたのでぜひご参考にしてみてください！ （ちなみに料金体系などの違いは下の記事によくまとまっています！） ちょっとした宣伝 弊社は創業期からKtorを活用したサーバーサイドKotlinでプロダクト開発を行っており、Server-Side Kotlin Meetup（以下、SSKMと呼びます。）の
Clineに全部賭ける前に 〜Clineの動作原理を深掘り〜
はじめに AIのコーディングアシスタントとして最近、急速に注目を集めているCline。VSCode上でAIと連携し、コード生成からバグ修正、さらにはターミナル操作まで自動化できるこのツールは、多くのエンジニアの生産性を劇的に向上させています。 mizchiさんの『CLINEに全部賭けろ』という記事では、 AIから引き出せる性能は、自分の能力にそのまま比例する AI自体を管理するパイプライン設計を自分のコアスキルにする必要がある ともあるように、エンジニアはClineという強力なツールの最大限を使えるようになっていくべきです。 「AIの上手な使い方」が今のエンジニアにとって必須スキルになりつつあるため、単にClineを使うだけでなく、その仕組みを理解することで得られるメリットは数多くあります。例えば、現時点でのClineの得手・不得手を理解することでAIに対して的確に指示ができたり、clin
AIコーディング時代の開発環境構築：VS Code × Cline（Roo Code）で爆速開発！
AIコーディング時代の到来 AIを使ったコーディングが話題になっていますね。私も個人のプロジェクトやデモで実験的に使っていますが、ちょっとしたアプリやツールなら、それこそ人間には不可能な速度で爆速で開発することができるようになり、その体験に驚き興奮しています。一方で「そんなに便利に思えない」とか「Cline(Roo Code)、Cursor、Windsurf、GitHub Copilot等たくさんAIによるコーディングサポートツールが出てきていて、どれを使えばよいのか分からない」という理由で、なかなか利用に踏み出せない人も多いのではないでしょうか？ 私が、ツールをいくつか試してみて感じたのは、それぞれのツールごとの使い勝手の違い、メリット・デメリットはありますが、開発の方向性としては共通していることです。それは、多くのツールがAIがCopilot（副操縦士）からPilot（操縦士）として振
わざわざ言語化されないClineのコツ
これなに これを書いた後にClineが盛り上がってきたので、また書きたくなった。二番煎じをやめろ。 大枠では変わってないので軽めのTips集です。 前回から変わった点 一か月前(2025/2/3)に書いた時から状況が変わっている ハイブリッド推論モデルとして、Claude 3.7 Sonnetが公開(2/24) Clineのアップデート .clineignoreによる読み込み対象からの除外 @terminal, @gitによるコンテキスト理解の改善 MCP Marketplace mizchiさんの魂が震えた モデル選定(2025/03) 利用経験のあるモデルを主観的にランク付けしている。 Tier1(基本これでいい) Claude 3.7 Sonnet Tier2(サブ機) Claude 3.6 Sonnet Claude 3.5 Sonnet Gemini 2.0 Pro Tier3(
尊敬しているエンジニアの方々が片っ端からCline使い始めてて、明らかに時代が動いている面白さがある一方、「認知負荷かけても壊れない人間のチキンレース」になってきてる話
saldra(サルドラ) @sald_ra Pictoria/AITuberエンジニア/え〜あい部/お仕事や登壇依頼はDMに！ ローカルLLMに向き合う会 discord.gg/VuYCYkYaHK あいちゅーばーわーるど discord.gg/6v2tTEdPsp 著書𓂃𓂄amzn.to/3UXMPlr my.prairie.cards/u/sald_ra saldra(サルドラ) @sald_ra 勝手に尊敬しているエンジニアの方々が片っ端からCline使い始めてて、明らかに時代が動いている面白さがある一方、「認知負荷かけても壊れない人間のチキンレース」になってきてる感覚がある 自然言語で要件伝えながら高速目grepはもうキツい 2025-03-27 21:20:25
GitHub Copilot を完全に使いこなす会
はじめに この記事は GitHub Copilot の Tips を詰め込んだ記事になります。 GitHub Copilot を普段使っているが、コード補完しか使ってない方や、これから使おうと思っている方に向けて Tips をまとめて紹介する記事になります。 是非日々の開発ライフにお役立てください 🚀 GitHub Copilot とは？ GitHub Copilot は、開発者がコードをより速く、少ない労力で記述できるように支援する AI コーディング アシスタントです。 コンテキストに応じた支援を提供し、開発者が入力中にコードの提案を行います。 これは、行の補完の場合もあれば、まったく新しいコードのブロックの場合もあります。 これにより、開発者は問題解決、共同作業、イノベーションに集中できます。主要なエディターと統合され、GitHub にネイティブに組み込まれているこのツールは、最も
プログラミング用途の生成AI関連ツールの評価 2025/04/14
現時点で個人の感想です。流動的なので、明日にでも意見は変わってると思います。 モデル Claude-3.7-sonnet コーディング性能が圧倒的に良い。迷ったらとりあえずこれを使っておけばよい だいたい1ファイル1000行ぐらいが管理できる限界 Gemini 2.5 今なら無料で使える。今のうちに使い込んでクセを把握するといい。 巨大コンテキスト理解ができるので、「大量にコードを読んでちょっとだけコードを書く」つまり一般的な業務プログラミングに向いてる。 リリースから一週間は負荷が高くて不安定だったが、最近安定してきた さすがに単純なコーディング性能は Claude-3.7-sonnet に劣る deepseek-chat Cline で使うには遅すぎて役に立たない AIツール作るときの壁打ちに使っている。雑に巨大データ送りつけても安くて安心 コーディングエージェント/拡張 Cline
人間によるコーディング禁止の CLINE 縛りでゲームを作らせてみた感想
現時点の AI コーディングの実力を測るために、自分はプロンプトのみ、直接コードを書くのは禁止で Roo Code による VS Code によるエディタ操作のみでコードを書かせた。その感想 (急いで書いたのでいろいろと雑です) tl;dr 良し悪しはともかく、人類は確実にAIによる自動操縦型のプログラミング体験に依存するという確信を持った。 ただ、その基盤である CLINE(系)自体のツールとしての完成度はいまいち。 CLINE以外の、各モデルのコーディング性能も、現時点では物足りない。 CLINE とは何か(知らない人向け) いろいろと機能はあるが、コア機能としてはヘッドフルな vscode runner で、AI にコードを書かせるために必要な情報を受け渡しするインターフェースを持っている。ファイルの読み書きや、コマンドを実行結果をプロンプトにしてAIに渡す。puppeteer によ
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MCPに入門する/ Introduction to MCP
Cline、めっちゃ便利、お金が飛ぶ💸
エンジニアに許された特別な時間の終わり
