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4.1. どちらを選ぶべきか？ Windsurf推し： 普段開発をあまりしない&VSCodeに慣れていない人 全ファイル解析でコンテキスト指定の手間を減らしたい 価格を抑えたい（Pro$15） Cursor推し： 自分を軸にしたプログラミング（Tab補完やチャット）を多く使う人 細々としたUXにこだわりがある人 既存のVSCode環境との親和性を重視 流行りのclineとの二刀流をしたいならば、Cursorになる 5. 導入時に気をつけたいポイント・注意点 5.1. 大きなファイルや行数制限 コミュニティ報告によると、1ファイルあたり数千行を超えるようなコードをまとめて変換しようとすると、処理が長引いたり、まれにタイムアウトが起きることがあるようです。大きなファイルは適宜分割して扱うのが無難です。 5.2. ターミナル統合の安定性 Wave 2でかなり改善されたものの、短時間で大量コマンド

筆者自信、個人開発を長い間やってきた＆toB含め多くの開発に携わってきました。もともと開発速度に自信があり力でねじ伏せるタイプでしたが、それでもこのCursorを使い始めて世界が変わりました。具体的には、よくあるAI驚き屋の「3分でLPが作れた」「24時間AIが自動で」とかではなく、実践的な開発で6~10倍程度のスピードが出せるようになりました。序盤は10倍どころかとんでもない速度で仕上がっていきます。 筆者はAI駆動開発にハマり、1500時間くらいCursorを使い込んできたので、その経験を踏まえて現状をしっかり解説します。 この記事を読むとわかるCursorの持つ可能性 「コードを書く」から「AIがコードを書き、開発者が補助する」すべての機能 基本はProプラン$20で何でもできる 0→1開発から複雑な大規模プロジェクトまで、Composer Agent がマジでやばい ここ数年でGi

なぜDeepSeek V3は“破壊的”なのか？ 大規模言語モデル（LLM）といえば、OpenAIのGPTシリーズやMetaのLlamaシリーズなど、膨大な学習コストと大手企業の潤沢なリソースが必要というイメージが強いかもしれません。しかし、2024年末にリリースされたDeepSeek V3は、その“常識”を一変させる存在として大きな注目を集めています。 わずか数カ月・約558万ドルという圧倒的低コストで学習完了 GPT-4oに匹敵する性能をうたうオープンソースモデルであり、APIも数分の1～十数分の1と圧倒的価格破壊を起こしている Mixture-of-Experts（MoE）を活用して370B級モデルを安価・高速に動作 こうしたインパクトは「破壊的」と評されるに十分でしょう。これまで「開発コスト」や「リソース」による参入障壁が高かったLLMの世界に、新たな扉を開く可能性を秘めているからで

【AI駆動開発xNext.js】最強ライブラリ25選を本職Webエンジニアが徹底解説！これを見れば全部OK 1. AI駆動開発とは？ 「AI駆動開発」とは、AIがコードベースの多くを生成し、開発者はアーキテクチャの設計や要件定義、生成されたコードのレビューや微調整を行う開発手法です。具体的には以下のような作業がAI寄り、または開発者寄りにシフトします。 AIに任せる部分 コンポーネントの実装サンプルの生成 ルーティング、CRUD処理など定型的なコードの作成 テストコードの自動生成 開発者が行う部分 全体設計やデータモデルの設計 UX / UIの選定や要件調整 何をしたいのか、どうしたいのかの基準を定義するのは開発者でしかない セキュリティ面・パフォーマンス面のレビュー 現状の無難なllmで開発するコードにはパフォーマンスやセキュリティ面で問題があることは筆者もよく感じる 実際に動かしながら