著者 Shunku
Devin vs Copilot vs Cursor - AIコーディングツール徹底比較 2026
Devin、GitHub Copilot、Cursorの3大AIコーディングツールを比較。特徴、価格、適切な使い分け方、2026年の市場動向を解説します。
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Devin、GitHub Copilot、Cursorの3大AIコーディングツールを比較。特徴、価格、適切な使い分け方、2026年の市場動向を解説します。
Devinを効果的に使うためのセットアップ手順、プロンプトの書き方、Playbooks活用法、よくある失敗パターンと回避方法を解説します。
Cognition AIが開発したDevinは、世界初の自律型AIソフトウェアエンジニアです。従来のCopilotとの違い、主要機能、料金プランを解説します。
自律コーディングエージェントの新しい世界を探求します。Cursorのエージェントモードから、DevinやJulesのような専用ツールまで、タスクを独立して実行するAIシステムの機能、限界、ベストプラクティスを学びます。
AI生成コードを効果的にレビュー、改善し、所有権を持つ方法を学びましょう。一般的な落とし穴、セキュリティ上の懸念、AI時代のコードレビューのベストプラクティスを解説します。
AIコーディングツールはソリューションの70%まで素早く到達できますが、残り30%には人間の専門知識が必要です。このギャップの原因と対策を解説します。
主要なAIコーディングアシスタント - GitHub Copilot、Cursor、Windsurf、Clineを比較します。それぞれの強み、ワークフロー、最適な使用シーンを解説します。
Vibe coding を探求しましょう。やりたいことを説明するだけでAIがコードを生成する、プロンプト主導のプログラミングアプローチです。従来のAI支援開発との違いも解説します。
検索拡張生成（RAG）がLLMと外部知識を組み合わせて正確で最新の応答を生成する仕組みを学びましょう。アーキテクチャとベストプラクティスを解説します。
ペルソナや専門性を割り当てることでLLMの動作を形作る Role Prompting の使い方を学びましょう。役割設定が有効な場面と避けるべき落とし穴を解説します。
Chain-of-Thought プロンプティングでLLMの推論能力を劇的に向上させる方法を学びましょう。ステップバイステップの思考を促すことで複雑な問題解決を実現します。
Few-shot プロンプティングを使ってLLMの動作を例で導く方法を学びましょう。Zero-shot、One-shot、Few-shot技法を実践的なアプリケーションとともに解説します。
効果的なプロンプトエンジニアリングの基礎となる5つの原則を解説：方向性を示す、フォーマットを指定する、例を提供する、品質を評価する、作業を分割する。
ヘッドレスモードを使用してClaude CodeをCI/CDパイプラインに統合 - コードレビュー、リントエラー修正、ドキュメント生成、Issue分類を人間の介入なしで自動化する方法を解説します。
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Claude CodeでTDDをマスター - テストを先に書くことで、Claudeが正確に実装できる明確な仕様を作成し、バグと手戻りを削減する方法を解説します。
Claude Codeの実証済みワークフローをマスター - AI効果を最大化し、手戻りを最小化する「探索→計画→実装→コミット」パターンを解説します。
Claude Codeの設定をマスター - CLAUDE.mdファイル、設定階層、パーミッションを活用して、パワフルでパーソナライズされたAIコーディング環境を構築する方法を解説します。