Cursorエージェント1ヶ月使用レビュー - AIコーディングの現在地

Cursorエージェント 1ヶ月使用レビュー

なぜCursorを使い始めたか

CursorはAIが統合されたコードエディタです。VS Codeベースなので馴染みがあり、AI機能がエディタに深く統合されています。

以前GitHub Copilotを使った時はコード自動補完レベルでしたが、Cursorのエージェントモードは次元が違います。ファイルを自動で読み、修正し、ターミナルコマンドまで実行します。開発者が指示するだけでAIがコードを書く「バイブコーディング」が可能になったのです。

1ヶ月間実務で使った率直なレビューを残します。

良かった点

ボイラープレートコード生成が圧倒的に速いです。CRUD API作成、テストコード、型定義などの繰り返し作業はほぼAIに任せられます。直接書けば30分かかることが5分で終わります。

コードリファクタリングも上手です。「この関数を小さな関数に分割して」のような指示をすると、かなり合理的に分けてくれます。100%完璧ではありませんが、初稿としては十分です。

デバッグ補助が意外と強力です。エラーメッセージを貼り付けると原因を指摘してくれますが、コンテキストを理解しているので精度が高いです。

問題点

1ヶ月使って感じた問題点も明確です。

プロジェクトが大きくなると暴走する。 ファイルが数十個、依存関係が複雑になるとAIがコンテキストを見失います。一つのファイルを直しながら別のファイルを壊すことが頻繁にあります。小規模プロジェクトでは魔法のようですが、大規模プロジェクトでは後始末に時間がかかります。

自信を持って間違ったコードを作る。 AIが「こうすればいいです」と自信を持って出すコードが、実際には動作しないことがあります。特にライブラリの最新APIを知らず、古い方式で書くパターンがよく見られます。

依存性が生まれる。 1ヶ月使ったらAIなしでコーディングするのが面倒になりました。これはちょっと危険なサインです。ツールに依存すると、ツールなしでは生産性が落ちますから。

現実的な活用法

1ヶ月使って定着した方式:

  • 新規ファイル作成、ボイラープレート → AIに任せる
  • 既存コード修正 → AI提案を受けるが直接レビュー後に適用
  • コアビジネスロジック → 直接作成(AIは参考のみ)
  • デバッグ → まずAIに聞いて、ダメなら直接調査

結局「AIがコーディングする」ではなく「AIが補助する」が正しい表現です。主導権は開発者が持つべきです。MSAにChatGPTを活用した話でも同じ結論でしたが、ツールが変わっても原則は同じです。