今回は、「プルリクエストに対するAIレビューの指摘を、追加でのAPI課金なしでAIに自動修正できないか」という阿部さんの取り組みを起点に語っております。

Claude Code、CodeRabbit、Codexの3つのAIレビューが走る環境で、指摘事項を手元で修正し直すというループが面倒になってきた阿部さん。GitHub Actions上でClaude Codeを動かす方法やAPI経由で回す方法もあるなか、Codexのサブスクの枠内で実現する方法としてCodexクラウドとの連携を試した試行錯誤について話しています。

ただ、僕の方は「Codexクラウドの修正結果の妥当性をコードで確認するのが重たい」という感覚があり、むしろレビュー内容を整理してくれるだけの方がありがたいかもという話に。自動修正と情報整理、どちらが実用的なのかはかなり意見が分かれるポイントでした。

【関連リンク】

▼Codex

https://openai.com/ja-JP/codex/

▼CodeRabbit

https://www.coderabbit.ai/ja

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今回は、DeepWikiをプロジェクトに取り込む方法から、CursorやClaude Codeの最新機能まで、幅広く語っております。

前半は、DeepWikiの情報をリポジトリへ自動反映する仕組みを作りたいと考え、MCPやAPIなど様々なアプローチを検証した阿部さんの話から。それぞれのアプローチで何ができて何ができなかったのか、最終的にどの方法に落ち着いたのか、その経緯をじっくり話してもらいました。

その後、Cursor Browser向けビジュアルエディタやデバッグモードをどう実開発に活かしているかという話題に。ビジュアルエディタはFigmaのような操作感でUIを直接編集でき、Reactのpropsまで認識してドロップダウンで状態変更できるという驚きの機能。デバッグモードはCursor側がAPIを用意していて、ログを自動で仕込んで調査してくれるため、バグの原因特定がかなり楽になります。非エンジニアでもデザイン調整ができるようになるのでは、という話にもなりました。

僕自身はClaude CodeやCodexをGhosttyというターミナルで起動するようにしたところ、以前から悩まされていた謎の文字化け問題が起きなくなったという経験もシェアしました。iTerm2やKittyでは起きていた問題がなぜGhosttyでは起きないのか、理由は分かりませんがかなり快適になっています。

後半はClaude CodeのSkillsとRulesの話へ。MCPを入れすぎるとコンテキストを圧迫してしまう問題に対して、Skillsがどう解決策になり得るのか。概要だけを読み込んで必要な時だけ詳細を参照する仕組みや、サブエージェントとの組み合わせ方など、お互いの運用の違いが見えてきた回でした。CodexでもSkillsが使えるようになったという話題にも触れています。

▼関連リンク

DeepWiki

https://docs.devin.ai/work-with-devin/deepwiki

Cursor Browser向けビジュアルエディタ

https://cursor.com/blog/browser-visual-editor

Ghostty

https://ghostty.org/

Claude Code Skills

https://code.claude.com/docs/ja/skills

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今回は、「CursorやWindsurfなどのIDEと、Codex CLIやClaude CodeなどのCLIツール、結局どちらがアウトプット精度が高いのか？」という議論をしております。

Windsurfを長らく使っていた阿部さんがCursorに乗り換え、6体のエージェントに同時に質問を投げる並列調査の体験を語ってくれました。一方で僕は、Codex CLIの方が精度が高いのではないかという感覚を持っていて、最近はClaude Codeのサブエージェント機能で20並列以上の調査を回し、その結果をCodex CLIで評価するという使い方をしています。

そこから「ハーネス」と呼ばれるエージェントチューニングの違いがパフォーマンスに影響しているのではという話に発展。ベンチマーク記事を調べてみたところ、モデルが異なる比較をしていたりと意外な事実も見えてきました。

IDE派とCLI派、それぞれの視点から気づきの多い回となりました。

▼Cursor 関連リンク

https://cursor.com/

▼Windsurf 関連リンク

https://windsurf.com/

▼Codex CLI 関連リンク

https://chatgpt.com/codex

▼Claude Code 関連リンク

https://anthropic.com/claude-code

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今回は、「AI駆動開発でドキュメントを常に最新に保つにはどうすればいいか」という課題を起点に、Devinを使った自動更新の仕組みづくりについて語っております。

ガンガンAIで開発を進めていくと、ドキュメントの更新が追いつかなくなる。毎回手動でお願いするのも面倒だし、できれば勝手に更新されている状態を作りたい。

そこでGitHub ActionsとDevin APIを組み合わせ、プルリクエスト時にDiátaxisフレームワークに則ってドキュメントを自動生成する仕組みを試してみました。

ただ、1回のPRあたりのコストが気になるところで、そこから話が展開。

DeepWikiのMCP経由アクセスという予想外の発見があり、これが実用レベルなら開発フローが大きく変わるかもしれません。

前半では、Claude Code・Cursor・Codex・Google AntigravityなどのAIツールを1週間使ってみて、結局どこに落ち着いたのかについても話しています。

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【関連リンク】

▼Devin

https://devin.ai/

▼DeepWiki

https://deepwiki.com/

▼Diátaxis

https://diataxis.fr/

▼Claude Code

https://www.anthropic.com/claude-code

▼Cursor

https://cursor.com/

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今回は、「結局どのAI開発ツールを使ってるの？」という疑問を起点に、それぞれの使い分けについて語っております。

僕はCursorで複数モデル（Codex、Gemini 3.0 Pro、Claude Opus 4.5）に並列で要件定義を投げ、良さそうなものをピックアップしてからClaude Codeのサブエージェントで実装を進めるスタイル。

一方、阿部さんはWindsurfをメインに据えつつ、大きめの機能開発ではGoogle Antigravityで実行計画を立てるという形。同じAI駆動開発でも、アプローチがかなり違っていて驚きました。

話の中で見えてきた「コンテキストエンジニアリング」へと重要性のシフト。MCPの整備やドキュメントへのアクセス設計など、AIに何をどう渡すかが精度を左右する時代になってきているのかもしれません。

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今回は、Googleの新しいAIエディター「Antigravity」を実際に使ってみた感想について語っております。

Antigravity上でGemini 3 ProとClaude Sonnet 4.5の両モデルを使用し、特にClaude Codeでの体験との比較に焦点を当てました。

最も驚いたのは、Gemini 3 ProとAntigravityの組み合わせにより生成されるUIデザインのクオリティです。

従来のAIエージェントでは考えられなかったレベルの高品質なアウトプットが実現されています。

また、タスク計画の精度の高さやアーティファクト機能の直感的な操作性も印象的でした。

プロンプトをほとんどカスタマイズせずにこれほどの満足度が得られたことは、特筆すべき点だと感じています。

▼Google Antigravity 関連リンク

https://antigravity.google/

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今回は、Windsurfのコード探索を劇的に高速化する機能など、Windsurfの推し機能について語っております。

阿部さんがWindsurfを2週間使って気に入った便利機能のFast Contextは、僕がCodexでは5分〜10分かかっていたプロジェクト探索をわずか2〜3秒で完了させるとのこと。

SWE-grepとSWE-grep-miniというコード探索のための高速モデルを状況に応じて8並列で実行する仕組みだそうです。

もう一つのCodemapsも興味深い機能でした。コードの処理フローを可視化し、それをチャットのコンテキストとして保存できる仕組み。

高品質なコンテキストを生成するためのWindsurfのサービス設計には、僕自身驚きましたし、AIツールのサービス設計として非常に勉強になりました。

▼Windsurf 関連リンク

https://windsurf.com/

▼Fast Context ドキュメント

https://docs.windsurf.com/context-awareness/fast-context

▼Codemaps ドキュメント

https://docs.windsurf.com/windsurf/codemaps

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今回は、前回話題に出た「WindSurf」を阿部が1週間使い倒した体験と、僕が数日間試してみた「Cursor」について語っております。

新モデルSWE-1.5の性能や、Cursorの並列実行機能について、それぞれの使用感を共有。

阿部さんのSWE-1.5体験談——Sonnet 4.5の約13倍速というベンチマーク通りの爆速さに対して、僕はCursorで8つのモデルを並列で競わせる全く新しい開発体験に衝撃を受けました。

同じLP作成タスクでGPT-5、Sonnet 4.5、Opus 4.1などを同時実行したら、Opus 4.1が最良の結果を出たりなど、使ってみてわかることもたくさん話しております。

後半では、DeepSeek V3.2やKimi K2といった低コストモデルの登場により、今まで費用面で躊躇していた並列化実装が現実的になってきた話も。特にセッション内でモデルを自由に切り替えられる体験は、今後の開発スタイルを大きく変えるかもしれません。

WindSurf 関連リンク

https://www.windsurf.com/

Cursor 関連リンク

https://cursor.com/

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今回は、「AIエージェントにもっと長時間、自律的に動いてほしい」という阿部の悩みを起点にコーディングエージェントに自律的に長時間開発してもらうためのポイントについて語っております。

CodexやClaude Codeが10〜20分で止まってしまうという阿部さんに対して、僕は2〜3時間動かすことも普通にあります。

この違いはどこから来るのか？コンテキストウィンドウの使い方、設計書・計画書の作り方、そしてAIとの向き合い方——実は根本的な考え方の違いがありました。

特に「AIとの問答の仕方」や「方向転換が必要な時の対処法」については、かなり意見が分かれるポイントで、

お互い気づきの多い時間となりました。

後半では、Devinチームが出した新モデルWindSurf SWE-1.5についても語っています。Claude Sonnet 4.5の約10倍の速度という衝撃的なスペックと、エンジニアのベストプラクティスを学習済みという特徴。これが実用レベルなら、AI駆動開発のワークフロー自体が変わるかもしれません。

WindSurf SWE-1.5 関連リンク

https://windsurf.com/blog/swe-1-5

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今回は、AI駆動開発（主にClaude Codeやcodex）を行う上で欠かせないターミナルマルチタスクツール「tmux」の活用法と、それに伴う課題について語りました。

tmux最大のメリットは、AIに実行させている重要な作業や継続的な対話セッションを維持し、誤ってターミナルを閉じても作業を復元できる点です。また、画面分割（ペイン）機能により、1画面で複数のAIへ並列で指示を出し、同時並行で開発を進める具体的な方法を紹介します。

しかし、AIが出力するマークダウンやERD図などの構造化された情報が、ターミナル上では見づらく、結局VS Codeでの確認が必要となるという、ターミナル開発における現在の課題についても深掘りしています。

tmux導入の参考になりそうなサイトを貼りましたのでぜひチェックしてみてください！

「tmux、これだけ知っておけばおｋ（用語・準備編）」

https://qiita.com/koin3z/items/5d923b1cd7a3ce6ca32b

「tmuxチートシート」

https://qiita.com/nmrmsys/items/03f97f5eabec18a3a18b

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