AIエージェントコーディングのメリット・課題

試したAIエージェント

  • Junie
    IntelliJ互換のAIエージェント。Proプランでは数日で足りなくなり、Ultimateにアップグレード。
  • GitHub Copilot Coding Agent
    IDEに依存せず、エディタすら不要。アサイン・プルリク・レビューなどに対応。現在はEnterpriseプランで利用中。
  • Cursor
    VSCode互換。出力速度が早く好印象だったが、IntelliJユーザーにとってはIDE切り替えの手間が課題。トライアルで使用。

料金と利用体験

もともとIntelliJのAIアシスタント(AI Pro)を1年間使用しており、特に問題はありませんでした。
しかしJunieを使い始めると、数日でAI Proのクレジットを使い切ってしまい、AI Ultimateにアップグレード。
それでも残り12日を前に使い切ってしまい、「1つのAIエージェントでは足りない」と感じ、GitHub Copilot Coding AgentとCursorを試すことにしました。

Cursorはレスポンスが非常に速く、魅力的でしたが、普段IntelliJを使っている私にとっては、IDEの切り替えがネックになりました。
GitHub Copilot Coding Agentは、ローカルトライアルではすぐにクレジットを使い切ってしまったものの、Enterpriseプランで契約し、環境を整えると、非常に強力なエージェントとなりました。

AI駆動開発で変更した点

  • 基本的なコードはAIに任せ、開発者はアウトプットの評価に集中する方針に。
  • ドキュメントをサブモジュールで管理するようにした。
  • ソースファイルの更新があるときだけテストを実行するような仕組みに変更。

課題

  • AIだけでエラーが解消しないケースがある。
  • linterエラーの修正が不十分なことがある。
  • 基本的なシンタックスエラー(インデント、コロン忘れなど)が頻出。
  • 複数リポジトリにまたがる仕様伝達が難しい。

エラーをコピペして渡すことで解決するケースも多いですが、解決できないケースや、AIが仕様そのものを変えてしまうようなケースに対しては、明確に指示を出す、あるいは自ら修正する必要があります。

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