このアクションリストは、20時間でAI中心開発にキャッチアップして、これからの開発タスクとの関わり方をアップデートするためのものです。
今後のソフトウェア開発について何か考える際にはこのリストを試したあとの人たちだけで議論するようにしてください。
- Cursor公式サイトから最新インストーラーをダウンロードし、インストールを実施する
- 初回起動時にVS Code拡張機能、キーバインド、言語設定など初期設定を完了する
- Proプランへの登録を設定して、プレミアムモデル利用状態を確認する
- Cursor Settingを開いてUser Rulesを設定して、口調を変えてみる。
- User Rulesで作業完了後にsayコマンドを実行させるように指示してみる。
- 簡単なバグ（例: 誤った変数名）を含むコードを用意し、「このバグを修正して」と依頼する
- 提案された修正案を確認し、Acceptして反映する
- 既存の
index.htmlを開いて、任意の位置にカーソルを置きInline Chatを起動する - 「特定位置に段落を追加して」という指示を送信し、生成された差分を確認する
- 差分内容を確認後、Acceptボタンで変更を反映する
- 一定規模のリポジトリを開いてCursor SettingsでCodebase indexingを実行
- Agent モードと Askモードの切り替えを実行
- @Codebase記法でプロジェクト内の関数定義の位置を検索する
- @記法について調査し、@webや @docsについて動かしてみる。
- 未使用の変数の一覧を問い合わせ、提示内容を確認する
- プロジェクト全体の構造に関する質問を行い、AI回答の精度を検証する
- Cursor公式ドキュメントで「Rules for AI」セクションを精読し、グローバルルールとプロジェクトルールの基本概念を理解する
- .cursorrulesにディレクトリレイアウトや、コーディングルール等を入れて、エージェントを動作させて、実際に読み込まれているか確認する。
- .cursorrulesのawesomeや各OSSのリポジトリの実例を観察する。
- 公式フォーラムやコミュニティ投稿から、よくあるルール設定の例や運用上の注意点を調査する
- プロジェクト全体で共通する関数名（例:
calculate_factorial）の一括変更依頼を出す - AIが提示する各ファイルの変更差分を確認する
- 各差分提案をAcceptして、リファクタリングが正しく実施されたかをレビューする
- 自動テストを実装させ、エラーが消えるまで繰り返し実装を進めさせる。
- Cursor設定で「Enable YOLO mode」をオンにして有効化する
- Agentモードに切り替え、「テストを実行して自動修正して」と依頼し、実行プロセスを確認する
- ターミナルログをチェックし、実行結果や自動修正の動作を評価する
- 「Command denylist/allowlist」設定で禁止コマンド（例:
rm -rf）を登録する - YOLOモードで再度依頼し、禁止コマンドが実行されないことを確認する
- 実行ログをレビューし、ガードレール設定の動作を検証する
- プロジェクト直下に新方式の
.cursor/rules/ディレクトリを作成する - 既存のルールをファイルに分割し、ディレクトリ内に配置する
- エージェントに新ルールの内容が適用されているかを確認する
- 特定のファイルに当てはまるようなルールを密得る。
- Cursor設定の「Features > MCP」から「+ Add New MCP Server」をクリックする
- 公式サンプルの「Weather Server」の実行コマンドを確認する
- MCPサーバーをStdio方式で登録し、ツールが表示されるかリフレッシュで確認する
- Agentモードで「今日の東京の天気を教えて」と依頼し、MCPツール呼び出しの動作を確認する
- ツール呼び出し後、コンソールログや返り値をチェックして正確な天気情報を取得する
- プロンプトに「@WeatherTool」などのヒントを加え、呼び出しの精度向上を試みる
- NotionやSlack、supabase、Google Driveなどから1つえらび、MCP Serverをプロジェクト毎にセットアップする。 .cursor/mcp.json等の設定の仕方を確認する。
- 簡単なMCP Serverを実装してみる。エコーサーバーのようなものでOK。
- MCP Inspectorで、デバッグをして動作確認する。
- o1 proモデルを利用して、必要な作業の要件定義をしたドキュメント(spec.md)を作成してみる。
- Claude 3.7 Sonnetモデルでも同一依頼を実施し、両者の出力を比較する
- モデルごとの得意分野と出力傾向をまとめ、最適な利用シーンを整理する
- spec.mdを参照させながら、実装を進めさせる。
- OpenHands公式ドキュメントに従い、Dockerを使って最新コンテナを起動する
- ブラウザまたはVS CodeでOpenHandsのUIにアクセスし、初期設定（APIキー、モデル設定）を行う
- 「READMEファイルを追加して」と依頼し、エージェントの動作を確認する
- gh issuesを1つ取得し、そのタスクの実装をさせる。
- Devinの公式ガイドに従い、SlackまたはVS Code拡張をインストールし基本連携を行う
- 小規模なバグ修正や機能追加タスクをDevinに依頼し、生成されたプルリクエストを確認する
- タスク実行中の対話プロセスを評価し、フィードバック内容を記録する
- ターミナルで
claudeコマンドを実行し、プロジェクトスキャン（/init）を実施する - 「〇〇機能を実装して」と自然言語指示を出し、エージェント型のコード生成を試す
- 提案された変更の差分を確認し、承認プロセスを経てコードに反映する
- Goose公式クイックスタート手順に従い、ターミナルからインストールスクリプトを実行する
- 環境設定ファイルでLLMのAPIキーやエンドポイントを設定する
- 「簡単なToDoアプリを作って」と依頼し、自動プロジェクト生成から実行・テストまでの流れを確認する
- VS Code MarketplaceからClineまたはRoo Code拡張をインストールする
- 拡張機能の初期設定を行い、APIキーやモデル連携の設定を実施する
- チャットUIを使って「〇〇機能の追加」や「単体テスト生成」を依頼し、提案内容を確認する
- プロジェクトテーマ（例: コマンドラインToDoアプリ）を決定し、Agentに初期ファイルセット生成を依頼する
- 作成中に発生するエラーや不足箇所をInline Chat/Agentで修正依頼し、対応を確認する
- DeepResearch( PerplexityやChatGPT)を用いて、関連するドキュメントやライブラリを調査した上で仕様書を作成させて、それをもとに実験アプリの実装をさせる。
- 型推論、lintチェック、自動テストチェックを開発サイクルの中で自律的に実行させる。
- gitのpre commit hookなどでそれらの自動的なチェックをさせて、タスク完了時にコミットさせる。
- 最終テスト（YOLOモードも活用）を実施し、生成コードのレビューと最終改善を行う
- Cursor公式フォーラムやDiscordで最新アップデートやベストプラクティス情報を収集する
- 公式ドキュメントやコミュニティのルールテンプレート、MCPツールの更新情報を自環境に反映する
- それぞれのツールの公式Twitterフォローやスペースへの参加をする。
参考リンク
- Agentモード & YOLOモード – Cursorのエージェント機能に関する公式ドキュメントです。AgentモードではAIアシスタントがツールと推論を駆使してコードタスクを自律的に実行します (Cursor – Agent)。特にYOLOモードを有効にすると、エージェントがユーザー承認なしで自動的にMCPツール（ターミナルコマンド）を実行できるようになります (Cursor – Model Context Protocol)。
- MCPサーバー (Model Context Protocol) – CursorでMCPサーバーを追加し、カスタムツールをエージェントに提供する方法を解説する公式ドキュメントです (Cursor – Model Context Protocol)。Cursorは任意数のMCPサーバーをサポートし、
stdioおよびsst通信に対応したクライアントを実装しています。エージェントはMCP経由で利用可能なツールを自動的に活用できます。 - プロジェクトルール設定 – AIの振る舞いを制御する「Project Rules」機能の公式ドキュメントです (Cursor – Rules for AI) (Cursor – Rules for AI)。
.cursor/rules/ディレクトリにプロジェクト固有のルールを記述し、ファイルパターンや説明に基づいてエージェントに適用できます。グローバルルールや従来の.cursorrulesファイルについても説明されています。 - Cursor 1.0の新機能 - BugBotによる自動コードレビュー、Memories（ベータ版）、Jupyter Notebooksでのエージェント利用、ワンクリックMCPセットアップ、強化されたチャット応答（Mermaid図、Markdownテーブル）、新しい設定とダッシュボード、全モデルでのMax Mode、複数ファイル変更に特化した新Tabモデル、
@foldersによるコードベース全体コンテキスト追加、刷新されたインライン編集、長大なファイルでの高速編集、マルチルートワークスペース対応、チャットのエクスポート機能などが追加されました。
- OpenHands Docs – オープンソースのAI開発エージェント「OpenHands」の公式ドキュメントサイトです (OpenHands | OpenHands)。バックログの雑務をAIでこなし、人間の開発者同様にコードの編集・コマンド実行・ウェブ閲覧・API呼び出しなどが可能なエージェントのセットアップ方法や使用方法をガイドしています。
- 最新情報 - 2025年6月10日にバージョン0.42.0がリリースされ、APIエンドポイントの追加などが含まれています。また、2025年3月31日には新しいオープンコーディングモデル「OpenHands LM 32B」が発表され、OpenHands Cloudも導入されました。
- Devin導入ガイド – 有償AIエンジニア「Devin」の公式ドキュメントによる紹介ページです (Introducing Devin - Devin Docs)。Devinは「自律的なAIソフトウェアエンジニア」としてコードの作成・実行・テストまで行える共同作業者であり、小規模なバグ修正やリファクタ、ユニットテスト作成、PRレビューなどをこなすことができます（利用料金は月額500ドル） (Cognition | Devin is now generally available)。
- 最新情報 - セッションとワークスペースのナビゲーションの高速化、UI変更のローカルテストの改善、バッチ編集、プロンプトへのフィードバック機能が追加されました。また、新しい従量課金制プランが導入され、Devin Open Source Initiativeが再開されました。
- Claude Code GitHubリポジトリ – Anthropic社によるエージェント型コーディングツール「Claude Code」の公式リポジトリです (GitHub - anthropics/claude-code: Claude Code is an agentic coding tool that lives in your terminal, understands your codebase, and helps you code faster by executing routine tasks, explaining complex code, and handling git workflows - all through natural language commands.)。Claude Codeはターミナル上で動作し、コードベースを理解して自然言語コマンドでコーディング業務（コードの説明・生成、テスト実行、Gitワークフローの補助など）を自動化します。
- Claude Codeドキュメント – Anthropic公式ドキュメント上の「Claude Code」概要ページです (Claude 3.7 Sonnet and Claude Code \ Anthropic)。Claude Codeはコードの検索・読み取り、ファイル編集、テストの作成と実行、GitHubへのコミット&PUSH、コマンドラインツールの利用などを行うエージェント型の協働コーダーとして位置づけられており、その機能や研究プレビューへの参加方法が解説されています。
- 最新情報 - Claude Codeは、GitHub Actionsを介したバックグラウンドタスク、VS CodeおよびJetBrainsとのネイティブ統合をサポートし、編集内容を直接表示できるようになりました。また、Claude Code SDKがTypeScriptとPythonで利用可能になり、ProおよびMaxプランでアクセスできるようになりました。さらに、Claude Opus 4がリリースされ、世界最高のコーディングモデルとされています。
- Goose GitHubリポジトリ – Block社のオープンソースAIエージェント「Goose」の公式リポジトリです (GitHub - block/goose: an open source, extensible AI agent that goes beyond code suggestions - install, execute, edit, and test with any LLM)。Gooseはローカル環境で動作し、プロジェクトの生成からコード記述・実行・デバッグ・テストまで、あらゆる開発タスクを自律的に自動化できる柔軟なAIエージェントとなっています。
- Gooseクイックスタート – Gooseの公式クイックスタートガイドです (Quickstart | codename goose)。ソフトウェア開発を加速するAIエージェントGooseのインストール方法から基本的な使い方までを5分で習得できるチュートリアル形式のドキュメントです。対応OSやCLI/デスクトップ版のセットアップ手順、LLMプロバイダの設定方法などが説明されています。
- 最新情報 - Gooseはバージョン1.0.28が2025年6月13日にリリースされ、ローカルで動作する無料のオープンソースAIエージェントとして、複雑な開発タスクを自動化する能力が強調されています。
- Cline (GitHub) – オープンソースのVS Code向けAIコーディング助手「Cline」の公式リポジトリです（★3万超え）。ClineはIDE内でファイル作成・編集、コマンド実行、ブラウザ操作等をユーザーの許可を得つつ自動で行う自律コーディングエージェントです ( Cline - Visual Studio Marketplace )。
- Roo Code (VS Code拡張) – Clineをベースに発展した「Roo Code」拡張機能のMarketplaceページです ( Roo Code (prev. Roo Cline) - Visual Studio Marketplace )。**Roo Code (旧称: Roo Cline)**はエディタ内で動作するAIコーディングエージェントで、自然言語での指示に応じてコードの読み書きやターミナルコマンド実行、ブラウザ自動操作まで行います。またOpenAI互換APIやカスタムモデルの統合、カスタムモードによるエージェント人格の変更など柔軟な機能を備えています。
- 最新情報 - Roo Code (旧称: Roo Cline) は、VS Code v1.93の新しいシェル統合アップデートにより、ターミナルで直接コマンドを実行できるようになりました。また、バージョン3.2でカスタムモードが導入され、Roo ClineからRoo Codeにブランド変更されました。。
このアクションリストは、20時間でAI中心開発にキャッチアップして、これからの開発タスクとの関わり方をアップデートするためのものです。
今後のソフトウェア開発について何か考える際にはこのリストを試したあとの人たちだけで議論するようにしてください。
- Cursor公式サイトから最新インストーラーをダウンロードし、インストールを実施する
- 初回起動時にVS Code拡張機能、キーバインド、言語設定など初期設定を完了する
- Proプランへの登録を設定して、プレミアムモデル利用状態を確認する
- Cursor Settingを開いてUser Rulesを設定して、口調を変えてみる
- User Rulesで作業完了後にsayコマンドを実行させるように指示してみる
- 簡単なバグ（例: 誤った変数名）を含むコードを用意し、「このバグを修正して」と依頼する
- 提案された修正案を確認し、Acceptして反映する
- Agent/Compose/Chatモードの違いを理解し、適切な場面での使い分けを実践する
- 既存の
index.htmlを開いて、任意の位置にカーソルを置きInline Chatを起動する - 「特定位置に段落を追加して」という指示を送信し、生成された差分を確認する
- 差分内容を確認後、Acceptボタンで変更を反映する
- Ctrl+Kのショートカットを活用したワークフローを習得する
- 一定規模のリポジトリを開いてCursor SettingsでCodebase indexingを実行
- Agent モードと Askモードの切り替えを実行
- @Codebase記法でプロジェクト内の関数定義の位置を検索する
- @記法について調査し、@webや @docsについて動作を確認する
- 未使用の変数の一覧を問い合わせ、提示内容を確認する
- プロジェクト全体の構造に関する質問を行い、AI回答の精度を検証する
- Cursor公式ドキュメントで「Rules for AI」セクションを精読し、基本概念を理解する
- .cursorrulesにディレクトリレイアウトや、コーディングルール等を記述してエージェントの動作を確認する
- cursor.directoryやGitHubの.cursorrulesテンプレート集から実例を収集・適用する
- 言語固有やフレームワーク固有のルールを設定し、生成コードの品質向上を確認する
- プロジェクト直下に新方式の
.cursor/rules/ディレクトリを作成する - 既存のルールをファイル別・機能別に分割し、ディレクトリ内に配置する
- 特定のファイルパターンに適用される詳細なルールを作成する
- エージェントに新ルールの内容が適用されているかを実際のコード生成で確認する
- プロジェクト全体で共通する関数名（例:
calculate_factorial）の一括変更依頼を出す - AIが提示する各ファイルの変更差分を確認する
- 各差分提案をAcceptして、リファクタリングが正しく実施されたかをレビューする
- 自動テストを実装させ、エラーが消えるまで繰り返し実装を進めさせる
- Cursor設定で「Auto-execute Terminal Commands」をオンにして有効化する
- Agentモードに切り替え、「テストを実行して自動修正して」と依頼し、実行プロセスを確認する
- ターミナルログをチェックし、実行結果や自動修正の動作を評価する
- Command allowlist/denylistを設定してセキュリティを確保する
- Cursor設定の「Features > MCP」から「+ Add New MCP Server」をクリックする
- 公式サンプルの「Weather Server」や「Database Server」を登録する
- MCPサーバーをStdio方式で登録し、ツールが表示されるかリフレッシュで確認する
- Agentモードでの外部API連携やデータベース操作をMCP経由で実行する
- 簡単なカスタムMCP Serverを実装し、プロジェクト固有のツールを作成する
- Claude 3.5 Sonnet、GPT-4o、Gemini 2.0 Flash、o1-proの特性を理解する
- o1-proモデルを利用して、複雑な要件定義書(spec.md)を作成する
- Claude 3.5 Sonnetでも同一依頼を実施し、両者の出力を比較する
- コード生成、デバッグ、リファクタリング、設計の各フェーズで最適なモデルを使い分ける
- spec.mdを参照させながら、段階的な実装を進めさせる
- Composerモードを起動し、複数ファイルを同時選択する
- 「新機能を追加」などの指示でフロントエンド・バックエンド・テストファイルを一括生成させる
- 生成された変更の整合性を確認し、プロジェクト全体への影響を評価する
- Composeモードでのファイル間の依存関係自動解決機能を検証する
- Aiderをpipでインストール（
pip install aider-chat）し、基本セットアップを完了する - プロジェクト内で
aiderコマンドを実行し、ファイル追加とコミット機能を確認する - 「READMEファイルを改善して」と依頼し、Git統合の自動化を体験する
- 複数のLLMプロバイダ（OpenAI、Anthropic、Gemini）でのパフォーマンス比較を実施する
- VS Code MarketplaceからContinue拡張をインストールする
- config.jsonで複数のLLMプロバイダを設定し、切り替えて使用する
-
/edit、/comment、/testなどのスラッシュコマンドを活用する - カスタムコンテキストプロバイダーを設定し、プロジェクト固有の情報を統合する
- Dockerを使ってOpenHands環境を構築し、Web UIにアクセスする
- GitHub統合を設定し、実際のリポジトリでissue解決を依頼する
- ブラウザ自動化機能を使って、E2Eテストの自動生成を実行する
- 複雑なタスクでのマルチステップ実行と中間結果の確認プロセスを体験する
- SWE-Agent、AutoCodeRover、CodeActなどのオープンソース代替ツールを調査する
- 各ツールの特徴（GitHub統合、テスト自動化、デバッグ能力）を比較する
- 小規模なバグ修正タスクで複数ツールのパフォーマンスを評価する
- プロジェクトの性質に応じた最適なツール選択指針を策定する
- GitHub Copilot Workspaceにアクセスし、リポジトリ連携を設定する
- issueから自動的なプルリクエスト生成を体験する
- 生成されたコードレビューとマージプロセスを評価する
- 従来のCopilotとWorkspaceの使い分け戦略を策定する
- ターミナルで
claudeコマンドを実行し、プロジェクトスキャン（/init）を実施する - 「○○機能を実装して」と自然言語指示を出し、エージェント型のコード生成を試す
- 提案された変更の差分を確認し、承認プロセスを経てコードに反映する
- Cursorとの比較でそれぞれの強みと使い分けを理解する
- プロジェクトテーマ（例: Real-time Chat App、Task Management System）を決定する
- 複数のエージェントツールを組み合わせてMVP開発を実施する
- Perplexity/ChatGPTのWeb検索機能で最新の技術情報を調査し、仕様書を作成する
- 型安全性、linting、自動テストを開発サイクルに統合する
- CI/CDパイプラインの設定もエージェントに依頼し、デプロイまで自動化する
- 複数のエージェントツール（Cursor + Aider、Continue + OpenHands等）を並行使用する
- 各ツールの得意分野を活かした役割分担（設計・実装・テスト・デバッグ）を実行する
- エージェント間での作業引き継ぎとコンフリクト解決のワークフローを確立する
- 人間の監督下での効率的なエージェント協調パターンを見つける
- 各ツールの公式フォーラム、Discord、Twitterで最新アップデートを追跡する
- 新機能のβテストやプレビュー版を積極的に試用する
- コミュニティのベストプラクティス、設定テンプレート、プラグインを定期的に更新する
- AIエージェント開発の効率性指標（開発速度、コード品質、バグ率等）を測定・改善する
- チーム内でのエージェント活用ガイドラインとナレッジベースを構築する
- Cursor公式ドキュメント - 最新機能とベストプラクティス
- Cursor Rules Directory - コミュニティ作成のルールテンプレート集
- Cursor Discord - コミュニティサポートとディスカッション
- Aider GitHub - AI pair programming in your terminal
- Continue.dev - オープンソースのCopilot代替
- OpenHands - 自律的なAI開発エージェント
- GitHub Copilot Workspace - GitHub統合のAI開発環境
- Claude Code - Anthropicのコーディングエージェント
- Replit Agent - ブラウザベースのAI開発環境
- r/CursorAI - Cursor関連の議論とTips
- AI Code Review - AIコーディングツールの比較レビュー
- The AI Developer - AI中心開発のニュースとガイド
このアクションリストは2025年6月時点での最新情報に基づいており、AI開発ツールの急速な進化に対応するため定期的な更新が必要です。