はじめに：私がAndroid StudioからCursorへ移行した理由 今回のテーマ：食べログAndroidのリアーキテクチャにおけるCursor活用 1. 調査フェーズ：古い実装の画面をAIと解き明かす 今回対象画面 やったこと 調査前の準備：知りたいことをリストアップ AIとの対話形式での調査 成果物 Tips 2. 設計フェーズ：AIを壁打ち相手に、新アーキテクチャを描く やったこと 設計前の準備：設計したい項目をリストアップ AIとの対話形式での設計 成果物 追加クラスのパッケージ構造 追加クラスのクラス図 Tips 失敗談 3. 実装フェーズ：設計書からコードを1クラスごとに生成する やったこと 実装の進め方 Tips 実装フェーズでの課題と解決 実装で特に効果的だったポイント 4. テストフェーズ：面倒なテストコード実装を効率化する やったこと テストコード実装の進め方 Ti
はじめに こんにちは！LayerX AI・LLM事業部LLMグループのマネージャーを務めていますエンジニアの恩田（ さいぺ ）です。 AI・LLM事業部では「Ai Workforce」というプロダクトを開発しています。レポジトリができてから早1年半、多数の機能が実装されてきました。ところが昔から存在する一部の機能については、開発者が不在、仕様や実装を完全に把握しているメンバーが特定のエンジニアに限られているといった課題が発生しています。 また、開発スピードを優先し、コメントが残されていないコードや、設計ドキュメントがないといった課題もありました。 こうした課題に対して、Devinを活用して .cursorrules を生成し、非エンジニアメンバーの力も借りながら、ドキュメント化を進めた取り組みについて紹介したいと思います。 AIによるドキュメント作成フロー まず、Devinにレポジトリのコ
キーボードを操作する自分の指先に生成AIが棲みつく 生成AIは便利なのだが、それを使うには各サイトやアプリから使うのが一般的である。まだ、アプリケーションから直接この生成AIの機能を使えるケースは限られている。 Gmailのビジネスやエンタープライズ向けなどのライセンスであれば、「Help me write」というAI文書作成が使える。Microsoft 365 Copilotなら、Wordなどで範囲指定した部分に対して「Copilot」ボタンを押して指示できる。 しかし、これらは使うことのできるユーザーも限られているしやれる範囲も決まっている。 Gmailのビジネス契約などで使える「Help me write」。私は会社のアカウントで利用できるのだが、メールの中でしか使えないのと、メールの一部だけ書き直したいときなどのきめ細かなことができないので、使えていない。 そうした中で、AIエディ
はじめに 僕は普段 Cursor を使って開発しているのですが、チームでは Github Copilot を利用しているので、両者のメリデメを整理するために記事を作成しました。 比較記事は過去のものがたくさん存在していますが、アップデートによって状況が大きく変わるため、あらためて作成しています。 🔧 前提 ツール ひと言で言うと 導入方法
はじめに こんにちは、LayerX バクラク事業部で請求書発行を担当している QAエンジニアの genny です！ 最近、API の自動テストを実装する中で、プロダクトコードの処理フローを追う必要に迫られました。Cursor を活用することでスムーズに理解を深めることができたので、その過程で得た知見を共有できればと思います。 なぜプロダクションコードを読む必要があったのか 以前のチームでは Ruby on Rails のシステムに携わっており、その時はある程度コードを読めるようになっていましたが、バクラクのバックエンドで採用されている GraphQL や Go で実装されたシステムに携わった経験がありませんでした。 さらに、入社後半年が経過しても、業務の優先度の関係で十分なコードリーディングの時間を確保できていませんでした。 そんな中、自動テストを実装する際、複数のステップを経て API
プロジェクトの状況を関係者に正確に伝え、議論を促進させるための「スライド作成」。これは私たちの業務において極めて重要なタスクの一つです。 しかし、このスライド作成に多くの時間を費やしてしまい、より本質的な課題解決や戦略策定といった業務への集中を妨げている、と感じることが多いです。 近年、GensparkやGmmaやFeloなど優秀なAIスライド作成ツールが登場し、資料作成の自動化に大きな期待が寄せられています。キーワードを入力するだけで、デザイン性の高いスライドが生成されるのは、確かに画期的な技術です。 しかし、結論から言うと、私はこれらのAIスライドツールを実務では採用していません。 その理由は、現状のAIスライドツールが、PMの実務における速度と品質の要求に、必ずしも応えられていないと感じるからです。本日はその理由と、私が最適解だと考えている「CursorとMarpを組み合わせた爆速ス
先日、Cursor Party Tokyoというイベントに参加してきた。 ゲストはCursorを作っているAnysphere社のデザイン責任者、Ryo Lu氏。 話を聞いていて強く印象に残ったのは、Cursorは「自動コード生成ツール」ではなくプログラミング学習者のパートナーだと考えているということ。今後はエンジニア以外にも使いやすくしていくとのことだった。 セッションの後に質疑応答で直接質問することができた。 意外な学習法 「Cursorに作ってもらったり質問する以外に、何かおすすめの学習法はありますか？」 返ってきた答えは 「まず学習対象についての本を全体的に読んで、全体感を把握する。その後に、わからないことをAIに聞く。それがおすすめです」 世界最先端のAIエディタを作っている人が、「本を読め、AIだけに頼るな」と言っている。 実は彼は以前、エンジニアがデザインスキルを上げるにはどう
対象読者 この記事は「AI駆動開発に入門する前の自分自身」へ向けて書きました。 同時に「AIを駆使した新しい開発スタイル」に関心をお持ちの皆さまのご参考になれば幸いです。 Serena MCPの利点 最初にSerena MCPを紹介しつつ、導入のメリットを簡単に整理します。 Serena MCPはローカル環境で動作するコーディングエージェントツールキットで、AIエージェントがコードを参照したり探索するのをサポートします。Serena MCPを利用することでAIエージェントはこれまで以上に正確なコード生成や提案ができるようになります。 また、Serena MCPのデータ処理はすべてローカルで完結するため、APIキー等は不要で外部通信は発生せず、セキュリティ面でも安心して利用できます。しかもOSSなので無料です。 従来のIDEの参照/探索機能は、言語サーバープロトコル (LSP) による構文解
本記事は、前回「スタートアップで働くビジネス職のAI Native仕事術 ─ "Agentic"に働く」という記事を公開したところ、かなりご好評をいただいたので、ビジネス職の私がどのようにAI Nativeになっていったのかをまとめた内容となっております。 ビジネス職で、「もっとAI Native に働きたい！」という方におすすめの記事です。 約10,000文字の長い文章になっておりますので、ぜひお時間のあるタイミングでお読みください。 前回の記事はこちらから： 半年間、私はCursorを使えていなかった。正確には、"使っているフリ"をしていました。 「コンテキストを溜め込むのが大事」——そんなことは分かっていた。でも、どうやって溜め込むのか分からない。 毎回ChatGPTにNotionの内容をマークダウンでまとめてもらって、それをコピペする。かけてる時間に対する効果が全然ない。 そんな"
スマートバンク新春エンジニア駅伝2026も第五区に差し掛かりました*1。 昨日の id:minisera によるクレジットカード番号の混入を防ぐ技術 - inSmartBank はまさにカード決済に携われるエンジニアリングならではの記事でした。打って変わって本記事はSoftware Engineer / Engineering Managerの id:ohbarye が旬と思しきAIトピックをお届けします。 去る2025年3月、弊社が公開した『AIのためのオンボーディングドキュメントを整備する』ではAIコーディングツール活用時に期待した通りの成果物にならないという課題と、その解決策としての「AIのためのオンボーディング整備」について紹介しました。 あれから約10ヶ月が経過する中で起きたツールや周辺状況の変化に合わせ、以前の記事で紹介したAI向けオンボーディングドキュメントを再整理しました。
はじめに 「このコードどう書けばいいんだろう…」 QAエンジニアとして長年働く中で、私はこの壁に何度も直面してきました。 私は、QAエンジニアのコーディングスキルは「必須」ではなく「あれば業務の助けになる」というNice to haveなスキルとして捉えていました。 しかし、私の経験では、リグレッションテストを自動化するという文脈においてはQAエンジニアやSET（Software Engineer in Test）エンジニアが中心となってE2Eテストのシステム構築、テスト作成、メンテナンスを行う場合が多くありました。 ところが、E2Eテストのシステムを適切に運用し、メンバーに広めていくにはメンテナンス性を意識したコーディングスキルが必要とされ、なかなかハードルが高いものとなっていました。 そんな私の仕事の可能性を広げてくれたのが、AI支援コードエディタ「Cursor」でした。 もし、この記
Ubie株式会社でプロダクトマネージャー（PdM）を務めている、田口（@guchey）です。 弊社では、Cursor×MCPの活用の熱気が一段落し、その効果を実感しつつ運用のフェーズに入ってきています。 今回は、具体的な活用事例として、「AIスクラムマスター」のプロンプトをご紹介します。JIRAやSlackでMCPを有効にしている方は、ぜひ試してみてください。 システムプロンプト # AIスクラムマスター システムプロンプト ## あなたの役割 (Role) あなたは、経験豊富で献身的なAIスクラムマスターです。 ## あなたの目的 (Objective) あなたの主な目的は、スクラムチームがスクラムの価値観（確約、勇気、集中、公開、尊敬）と原則を深く理解し、効果的に実践することで、継続的に改善し、価値の高いプロダクトを顧客に届けられるよう支援することです。チームの自己組織化と自律性を最大
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Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? この記事では、AI搭載コードエディタのCursorの全機能を、公式サイトのドキュメントをベースに、網羅的かつ体系的にまとめました。 v1.4の最新アップデート内容も含めて、各機能の概要や使い方、設定項目について詳しく説明していきます。開発作業の参照資料として活用してもらえれば嬉しいです。 第1章: 導入と基本設定 (Getting Started) ここでは、Cursorのインストールから初期設定、基本的な概念まで説明していきます。 1-1. インストールと初期設定 ダウンロード: まず公式サイトにアクセスして、自分のOS向けのインスト
この本では、初心者・入門者の方に向けて、AIコードエディタの知識や使い方を体系的にまとめました。 【概要】 ・内容：Cursorとは？、Cursorのできること、Cursorの料金プラン（比較表あり）、Cursorのインストール方法（環境構築）、Cursorの使い方、Command K、Chat、@ Symbols、Codebase Answers、Docs、Auto-Debug、Fix Lints、CursorとGitHub Copilotの違い、OpenAIのAPIをCursorに登録する方法、Azure OpenAI ServiceのAPIをCursorに登録する方法、CursorやGitHub Copilotの社内導入を検討している方々へ ・所要時間：約2時間 ・必須条件：特になし ・推奨OS：macOS / windows ・レベル：★☆☆☆☆
Onlookとは 「Onlook」は、ReactおよびTailwind CSSを使ったWebサイトやWebアプリを、Electron製デスクトップアプリ上でFigmaのように直接デザイン編集し、その内容を即時にコードへ反映させることを目指すツールです。 onlook.com 類似の“サイトコーディング自動化”ツールが数多く存在する中で、筆者がOnlookに注目した理由は、多くのロジックがクライアントサイドで動作し、その内部構造がオープンソースであることです。内部の動きを追いやすく、自分のプロジェクトへカスタマイズを施すうえでも学びが多い点が魅力といえるでしょう。 反面、Onlookはまだまだ完成度が高くないという点があります。まだ作り途中のプロダクトという印象です（スクリーンキャストをRPして大袈裟に宣伝している人がいたらたしなめておきましょう）。いくつかの機能は開発中のまま動作しません。
Claude Codeとは Claude Codeが話題になっているのはたくさん知っているのですが、具体的にどうやるの⁉︎みたいな疑問がずっとあってわかってませんでした。 理由としてはターミナルのコマンドで入力していくタイプなのでいわゆるXcodeやAndroidStudioみたいなIDEと違っているので自分にはピンときてませんでした。 最近だとCursorみたいに扱うタイプのAIエージェントですね。 こちらでは、Claude Codeを使用する際のセットアップとCursorとの連携、モバイルアプリ開発の環境構築を説明していきたいと思います。 基本的にiOSアプリをメインに開発してるのでこちらではXcodeを使用したやり方がメインになります。とはいえ、応用はできると思うのでモバイル開発の参考にして下さい。 Claude Codeのセットアップ Claude Codeはその名称がある通り、C
はじめに 皆さん、こんな経験はありませんか？ コードを書いていて、「これって前にも似たような実装をしたよな…」と悩む ChatGPTで質問するために、いちいちブラウザを開いて切り替えるのが面倒 GitHub Copilotの提案が的外れで、何度も書き直している そんな悩みを解決する、革新的な開発ツール「Cursor」をご紹介します。2024年8月に6000万ドルの資金調達に成功し、今まさに注目を集めているこの次世代AIコードエディターは、単なるツールの枠を超え、AIとの対話を通じて開発者の思考プロセスをサポートする真の「AI駆動型開発環境」です。 Cursorの魅力：開発効率が劇的に変わる3つの理由 Cursorは、従来の開発ツールの概念を根本から覆す、画期的な開発環境です。その特徴は以下の3点に集約されます： シームレスなAI活用: コーディング中に自然な形で即座にAIと対話が可能。コン
初期設定だといろいろ使いにくくて、1週間くらいちょこちょこ改善しました。 「これならトータルで見てCursorの時より使いやすいな」という状態になったので、ここまでやったことを共有します。 0. cmuxとClaude Codeのインストール まずはここから。Claude Codeは課金もした。 1. cmuxの見た目を整える（Ghostty設定） cmuxは内部的にGhosttyをターミナルエンジンとして使っている。 だからcmuxの見た目（フォント、配色、カーソル等）を整えるためにGhosttyの設定ファイルを書く。 theme = "Kanagawa Wave" window-theme = dark window-padding-color = background confirm-close-surface = false font-family = "SF Mono" font
はじめに こんにちは、食べログカンパニー 開発本部 飲食店プロダクト開発部の菅原です。所属する予約基盤チームでは、食べログ内の中心機能の1つである予約システムの開発・運用を担当しています。 大規模かつ長期にわたるサービス開発では、多くの開発者が共通の課題に直面します。その1つが「ドキュメントの陳腐化」です。 仕様変更にドキュメント修正が追いつかず、いつしかコードと乖離してしまいます。改善を試みますが、なかなか継続できずに挫折した経験を持つ方も少なくないでしょう。 ドキュメント管理には多くのコストを割けない現実もあります。そのため運用によるカバーへ頼らざるを得ない状況が生まれます。 この困難なドキュメント管理を、AIに任せることができれば大きなメリットが期待できます。 本記事では、主にソースコードと密接に関連する技術仕様書や設計書を「ドキュメント」と定義し、AI搭載のコードエディタであるCu
今回はCursorをインタビューライティング向けにチューニングする方法を解説します。 基本戦略は「AI向けにオンボーディング資料を作る」ことです。 Cursorを利用することでインタビューライティングは「書くもの」から「監修するもの」に変わります。つまり AIが手の早いライター、私たち人間はそのガイドとして共に執筆を進めるようなやり取りが可能になります。 0. 対象読者実際にインタビューライティングをやったことがある インタビューの目的やペルソナ定義についてはある程度理解している とにかく「書くフェーズ」を楽にしたい Cursorの基本機能を理解している では早速、見ていきましょう。 1. CursorとはなにかCursorは「AIがいるVS Code」といえるAI powerd なエディタです。 基本的にはVSCodeベースで使用感も同じなので、VSCodeユーザーなら違和感なく使えます
長らくリバースエンジニアリングで遊んでいますが、特にリバエンだと、何か気が付いたことがあったときにそれを迅速に確認したり、仮説をもとにいろいろな実装を組んでみたり、などのエンジニアリング作業が発生することが多いです しかし、それを実装しようとしても実装に時間がかかったり、試しているうちにやっぱり違った、となったり、うまくいかない理由が実装のミスだったりして、なかなかエネルギーがけずられることになることが多いです。 しかし、最近導入したCursorを使えば、仮説をもとにプログラムを実装してもらったり、ちょっと実装を変えてもらったり、という人に頼んだらブチ切れそうなこまごまとしたプログラミングのトライアンドエラーをいくらでも試すことができます。 これはとてもリバエンと相性がいいと思います。（データ解析とかもそうかもね） というわけで、今回は部屋に転がっていた２０００年ぐらいのカラオケマシーンの
AI pair programming in your terminal Aider lets you pair program with LLMs to start a new project or build on your existing codebase.
この記事は、2026年1月25日時点のCursor(v.2.4)の使い方を基にしています。 Cursorのアップデートにより、使い方が変わる可能性があります。 はじめに 「Cursorって結局どう使えばいいの？」 機能が多すぎて何から始めればいいかわからない方も多いのではないでしょうか。 先日、上司にCursorの使い方を説明する機会があり、実際に現場で使っているテクニックをまとめました。この記事では、私が日常的に使っている機能と使い分けのコツを紹介します。 対象読者： Cursorをこれから使い始める方 Cursorを使い始めたが、いまいち使いこなせていない方
Cursor 1.0 is out now! Cursor can now review your code, remember its mistakes, and work on dozens of tasks in the background. pic.twitter.com/BBjNn5yJh1 — Cursor (@cursor_ai) June 4, 2025 Cursor1.0が出たらしいですね。ということで朝イチでシュッと触ってみました。 先に結論今回のアプデはCursorの立ち位置が大きく変わるようなアプデだと思います。 ・Before: AI powered なテキストエディタ ・After: 非同期で動くAIに仕事を頼むためのAIコントローラ これまでの「AIがよしなに横で動いてくれる世界」から「勝手に仕事をやってくれるAIへの指示出しコントローラ」のようなただのエデ
こんにちは。スマートラウンドEMのinouehiです。 はじめに 先日は弊社の渡邊が『簡易な自作MCPサーバーをお試しで実装する方法』と題しましてサーバーの作り方を紹介しました。 一方私自身はMCPのことをまだあまりわかっていなかったので手を動かしてざっくりと理解することから始めることにしました。そこで、本日はMCPサーバーの使い方について簡単にまとめてみようと思います。CursorとGitHub MCP Serverを利用します。実行環境はMacです。 ゴールは以下の2点をざっくり理解することです。 MCP Serverを使ってどんなことができるのか。 MCP Serverをどのように使うのか。 MCP Serverにできること 私の体験と順番が前後しますが記事が読みやすくなると考えられるため先に説明します。（表現が厳密ではないかもしれません） まず前提としてLLM（今回はCursorか
こんにちは！ Magic Moment でフロントエンドエンジニアをしている @morishin です。 この記事は、Magic Moment Advent Calendar 2024 1 日目の記事です。 (弊社の今年のアドベントカレンダーは平日のみ投稿するスタイルです) はじめに ChatGPT の登場以降、エンジニアの開発を支援してくれる新しい AI サービスが次々と現れています。 それはもう雨後の筍の如く現れるので、正直どれをどう使い分けたら良いのか分からん、という人も少なくないと思います。 開発時における各 AI サービスの、自分なりの使い分け方を書いておきます。 参考になれば幸いです。 この記事を読んでほしい人 調査、フィージビリティ検証、開発 (プログラミング)、その他一般的な質問、アイディア壁打ち、etc. をする なんでもかんでも ChatGPT ではなく、適材適所に A
どうも、自分は1年前からCursorを使って開発しています。ようやく正式リリース版であるv1.0がリリースされたのでCursorについてまとめてみることに。前回は複数IDEを比較した記事も書いています。 [Cursor v1.0リリース] 今、AIコードエディタCursorで何ができるのか？ AIによる開発支援が当たり前になりつつある現在、その先を行くツールとして注目を集めているのが「Cursor」です。単にコードを生成するだけでなく、開発ワークフロー全体をインテリジェントに支援し、生産性を劇的に向上させることを目指して設計されています。 待望のv1.0がリリースされ、多くの新機能が搭載されると共に、既存機能も大幅に強化されました。本記事では、このCursor v1.0で何ができるようになったのか、特に開発者が注目すべきポイントを深掘りしていきます。 生産性をブーストする！AIコードエディ
![[Cursor v1.0リリース]今Cursorで何ができるのか](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/0f3c87062cd005b5ef9cc55961da61585ae93ce5/backend=imagemagick;height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fcold-voice-b72a.comc.workers.dev%3A443%2Fhttps%2Fres.cloudinary.com%2Fzenn%2Fimage%2Fupload%2Fs--tpW1myis--%2Fc_fit%252Cg_north_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_55%3A%25255BCursor%252520v1.0%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252583%2525AA%2525E3%252583%2525BC%2525E3%252582%2525B9%25255D%2525E4%2525BB%25258ACursor%2525E3%252581%2525A7%2525E4%2525BD%252595%2525E3%252581%25258C%2525E3%252581%2525A7%2525E3%252581%25258D%2525E3%252582%25258B%2525E3%252581%2525AE%2525E3%252581%25258B%252Cw_1010%252Cx_90%252Cy_100%2Fg_south_west%252Cl_text%3Anotosansjp-medium.otf_37%3Aakifumi%252Cx_203%252Cy_121%2Fg_south_west%252Ch_90%252Cl_fetch%3AaHR0cHM6Ly9zdG9yYWdlLmdvb2dsZWFwaXMuY29tL3plbm4tdXNlci11cGxvYWQvYXZhdGFyLzNkOGFiZThlNzguanBlZw%3D%3D%252Cr_max%252Cw_90%252Cx_87%252Cy_95%2Fv1627283836%2Fdefault%2Fog-base-w1200-v2.png%3F_a%3DBACAGSGT)
こんにちは、しば田と申します。エンジニアの皆様、AIエディタ使っていますでしょうか。私は毎日10時間以上AIエディタ使っているのですが、本当にえげつなく高性能で毎日驚かされます。 今回は、CursorとWindsurfを約3週間くらい併用してみてかなり分かってきたので自分の整理も兼ねてアウトプットします。 注意 個人的な好みも含まれています。 感覚値ベースで書いている部分も多分にあります。反対意見ウェルカム（むしろ欲しい）です。 ツール自体もモデルもアップデートがとてつもなく早いため本記事の執筆時点から今日までで機能や使用感が大きく変わっている可能性も十分にあります。 チームで使用したことはありません。 結論 どちらがいいという結論はありません。どちらにも強み・弱みがあります。（しかも使う人によって強み弱みの判断も変わると思います。） 本章で語る内容を凝縮して表にしました。 項目 Curs
ROXXでエンジニアをしている小山です。 弊社ではAI駆動開発を進める中で、エンジニア・デザイナーが各々使いたいAIツールを使える環境があります。 その中でデザイナーにCursor Visual Editorを導入し、スタイル修正からPull Request作成までをデザイナーのみで完結する体制を作った話をまとめます。 デザイナー目線での実践的な情報が少なく感じたので参考になる方がいれば嬉しいです。 デザイナーがPR作成してきてビビる弊社エンジニア 従来のフロー、課題 スタイル修正のフローは以下のような形で地味にラリーが多く、1px単位の調整のためにコンテキストスイッチが発生するのはお互いにとってコストでした。 （エンジニア）開発完了→デザイナーにスタイルチェック依頼 （デザイナー）修正点をまとめてエンジニアに共有 エンジニアが修正→再度デザイナー確認→修正漏れがあればもう一周 デザインの
ブラウザから、Cursor の「Enable usage-based pricing for premiun models」をオフにして、リミットを$0 に設定しておけば、低速になるけど、追加料金はかかりません。低速嫌になったらリミット増やせばよいです。 Cursor Stats の特徴 特徴としては、以下のようなものがあります。（意訳、抜粋） Cursor の使用状況をリアルタイムでモニタリング ユーザーごとの統計情報によるチーム使用状況の追跡 月初めサポート機能付きのプレミアムリクエスト追跡 請求サイクルを考慮した使用量ベースの価格情報 設定可能なしきい値を持つスマート通知システム 金額しきい値によるコスト警告アラート 月中の支払い追跡と請求書通知 課金ポータルアクセス用の Stripe 連携 パフォーマンスを最適化したフォーカス対応の更新 オプションカラー付きのカスタマイズ可能なステ
問題：AI開発における「8割の罠」 AI駆動開発で最も注意すべきは、AIにいかに良い成果物を作らせるかではなく、AIにいかに既存の良い実装を破壊させないかである。 典型的な悪循環 AIに開発を指示 成果物の8割は良い感じ、残りの2割に問題あり 2割の改善を指示 問題の2割は改善するが、元々良かった8割の一部が改変・破壊される 結果、全体の完成度は8割から進歩しない この「部分最適化による全体破壊」のループが、AI駆動開発の最大の落とし穴だ。 解決策：破壊を防ぎ、品質を向上させる4つのアプローチ 1. コンポーネント化と責務の分離 なぜ有効か： 変更の影響範囲を物理的に制限できる 実装例（MVVMパターン）： ViewModelとViewを明確に分離 「View側だけ修正して」という指示でViewModel側の破壊を防げる ViewModelに「何を表示する画面か」というコンテキストが残る
You can now work with Cursor Agents on web and mobile. Just like the familiar agent that works alongside you in the IDE, agents on web and mobile can write code, answer complex questions, and scaffold out your work. You can start working them today at cursor.com/agents. Kanban view of Cursor Agents performing coding and research tasks. #What they can do Run tasks while you’re away: Launch bug fixe
My name is Yuya Sakamaki from KINTO Technologies. I am usually involved in anything from data analysis to proposing strategies, and developing features using machine learning. Previously, I was in charge of AI functional development at Prism Japan. I conducted an internal comparison test of Cursor and GitHub Copilot, and I would like to share the results with you. Premise At KINTO Technologies, th
コンピュータでアクセスできる情報を使っているということはコードエディタがその度に新しいプログラムを書くことができるなら事実上大抵のことはできるということなのであるが，ブラウザを使う以上に必要なことにはエディタを使うのが良い． なんか調べて！ っていうのもAPIからコードで叩くので一瞬で連結される． それでbibtexとかにしてペーパーにするところまで，サクサク動く．ポイントはひとまず無茶振りが重要．（無茶振りとしては，論文書くとかtexコンパイルするとか， consensus でAPI叩ける？ とか聞いてみるとウェブアクセスしてみてる この辺もっと便利になるとこの感じが普通になるんだろうなぁ．なんかコンピュータという感じがするのである．この感覚を研究にしたい．
はじめに Cursor導入の検証と評価 検証と評価方法 新規機能開発を用いた検証 技術検証フェーズ 実装フェーズ ルールファイルの導入 Cursor導入前後の比較 Four Keysの比較分析 チームの変化 さいごに はじめに こんにちは、enechainでソフトウェアエンジニアをしている小沢です。 enechainでは、昨今トレンドとなっているAIエージェントの活用に積極的に取り組んでおり、CursorやCopilot Agentの導入、Devinの検証などを行っています。私たちが所属するeScanチームでも、2025年1月から「Cursor」を活用して開発をしています。 本記事では、Cursor導入の効果と、チームに起こった変化についてご紹介します。 Cursor導入の検証と評価 ここでは、我々が実施したCursorの検証と評価の方法についてご説明します。 検証と評価方法 検証では、新
Claude Codeでコードを書くのが当たり前になりつつありますが、Codexの名前も最近聞きますよね？ Claude Codeは性能低下のバグを治して元の最強になりました。 しかしそれと同時期にCodexはGPT-5-Codexという新しいモデルを出しました。 これは頂上決戦するしかないよなぁ！？ ということで、一度比較をしてみたいと思います😉 今回は人気の3つ Claude Code (Sonnet 4) Codex (GPT‑5-Codex high) Cursor Agents (Auto) と、おまけで2つ Augment Code (Sonnet 4) Warp Code (GPT-5 high-reasoning) にまったく同じプロンプトを投げ、Slackクローンを作ってもらいました。 実験条件 共通プロンプト Slackクローンアプリを作成してください。 .curso
限界まで実務で AI Agent 「Cursor」を使ってみたら、アイアンマンの気分になれた。まるでジャービス みにこーへいです。 X2Y2 JAPANという会社の代表をしたり、Yoake Entertainmentという会社のCPOをしたりしています。(この記事はなぜかAIでなく、自分で書いてます。極力専門用語を使わないで説明します。） AI Agentが画面で勝手に動いている姿は、まじでこのSFの光景 - 感動するAI Agent Cursor に全部賭けてみた2ヶ月"Cursor"をここ2ヶ月死ぬほど使ってみました(飛行機乗ってる時、寝てる時、ライブ見てる時、外食してる時以外、ずーーーーっと起動してた自信があります。） 12個全部 Demoのせてます。百聞は一件にしかず。使ってみればやべーーーってなります。結果、Cursorというツールおよびその考え方は、今後のホワイトワーカーの基
序章：コモディティ化する「答え」と、価値を増す「問い」人工知能、特に生成AIの進化と普及は、我々の知的生産の風景を根底から、そして不可逆的に塗り替えつつあります。多くの人々がこの新しいツールを「少し賢くなった検索エンジン」として迎え入れているようですが、それはあまりに表層的で、危険ですらある誤解です。 AIを単なる「検索データベース」として使う限り、得られるのは凡庸でテンプレ化された情報の寄せ集めに過ぎません。それは思考のショートカットであると同時に、我々の知性を浅薄化させ、陳腐化させるリスクを内包しています。 本質的な変化は、知的生産におけるボトルネックの劇的な移動にあります。かつて、価値の源泉は「いかに広範な情報を収集し、正確に分析し、論理的に整理するか」という能力にありました。 知的生産で最もコストパフォーマンスが低いのが「情報の収集」と「情報の分析」です。ここは「手間がかかる割に付
Join our team to build community, provide support, and advocate for Cursor users. We tinker systems and tools to enhance workflows and make sure we provide a great user experience View Our AI agent is the heartbeat of our product—a sophisticated system combining advanced LLMs, powerful search infra, a modular MCP integrations framework, and intuitive UI to deliver a magical experience for users. W
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