そろそろ、危機意識を持っています。
とりあえずどこかで情報交換しないといけない気がしているんですが、自分が知っている情報を一旦整理します。
一部間違っているかもしれません。
AIを生で使う
最もオーソドックスな方法。
コードを入力して質問して、回答を得る。
ChatGPT, Claude, Gemini 全て使ってみましたが、それなりの回答です。
私の場合はここ1年、ググる回数よりChatGPTに聞く回数の方が圧倒的に多いです。
XcodeからChatGPTを呼び出すことで、開いているファイルを読み込ませることができます。
元々ファイルをアップロードすることができますが、それの延長線ですね。
あと、diffを表示して反映してくれる機能もあり便利です。
ただ、バグがちょいちょいあります。
ファイルが増えるとポンコツになります。限界を感じる。
Claude Code
あまり検証出来ていません。
Terminalから呼び出すタイプで、全ファイルを見てくれます。
これでアプリを全部作って公開してる人がいました。
精度はたぶん同じくらいなんじゃないですかね。大きくなると効率的にXcode+ChatGPTのほうが早そうですが、組み合わせる手もありそう。
Cline
2,3回しか試せていません。
VSCodeから使う拡張機能。中身はいろんなAI(LLM)。
LLMの一個上のレイヤーというイメージで、タスクから最適なAIやツールを選択してくれるみたいなやつ。
タスクを与えると最終的に「このようにします、いいですか?」という選択をする形で進めていく。
APIを使うので都度課金が必要で、ちゃんと1ヶ月使い倒すと数万円になるらしい。
Cursor
未検証。
これは乱暴に言えばClineみたいなことを専用IDEでやってる感じ?
コード規約を指定したり、タスク化できるとの噂。
Copilot
MSが提供しているAIなんだけど、OpenAIが傘下だから、LLMはChatGPTなんだっけ?
ツールにくっついている、中間的なもの?
VSCodeから簡単に呼び出せるから使ってる人多い?
あとOfficeとかGithub上で動くとかなんとか
界隈によってはCopilotのほうが常識ですよね。私はいまいちわかっていません。
AIとツール間のインターフェース。
転じて、AIを総合的に動かすためのサービス・サーバー。
並びに、サービス側が提供するインターフェース。
例えば、「JiraをAIから操作するために、AtlassianがMCPサーバーを提供した」みたいな感じ。
あとは、「LLMに指示出して、Blendarで犬のモデリングをしてもらう」みたいに使うらしいです。
なんか知らんがMCPの注目が高すぎる気がするけど、基本ユーザー目線でいいと思います。別に儲かるとかいう話ではないはず。
MSがWindows+MCPを発表したらしい(本日)
Devin
仮想環境を作って、実際のテストまでやってくれる総合AIエージェント。
これが完成したら失業しそう。
精度はまだまだ。
Codex
一昨日くらいに発表された、ChatGPT Proで使える、Github上で動き、タスクを与えるとPRを作るところまでやってくれる。
個人的に、今一番試さなきゃいけないと思っている。
Firebase+AI
名前忘れた。
アプリのモックアップくらいまで一気に作ってくれるやつ。
GitHub Copilot Coding Agent
さっき発表された。
おそらくDevinに近いのかな?
RAG
社内のドキュメントとか食わせて、質問したら返ってくるみたいなやつ。
何気に一番コスパ良さそう。
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各社・世間の反応(観測範囲)
上場企業のエンジニアはのほほんとしてます。
エンジニア全体で言えば、使ってるのは半分くらいで、私くらい追ってるのが1割くらいかなあ。
ベンチャーほど使ってると思います、主にセキュリティが理由。
所感
まだ焦る必要はありませんが、直近2年で地殻変動は必ず起きるので、対応が必要そう。
来年くらいにはもうCD/CI/AIという感じになると思います。
とりあえず、Githubでバグのissueを与えるとAIが勝手に直して提案する(ただし精度はそれなり)という状況ができると思います。
イメージとしてはオフショア開発ですね。
1人では圧倒的に情報が足りないので、情報交換が必要だと思いました。