非エンジニアだけど、AIを活用すれば今までアイデア止まりだったものが開発できそう！というワクワク感でいっぱいの今日このごろ。

Xを見ているとエンジニアの方々が「Clineやべぇ」「Cursorでうんたら」「Copilotめちゃ便利」みたいなことを仰っているのだけど、ぶっちゃけわからん。

てなわけで、どのサービスで何ができるのか、Grok3で詳しく聞いて理解できたので、そのやり取りを貼っておきますので、ご活用ください。

Q.最近話題のClineとは？

最近話題の「Cline（クライン）」とは、Visual Studio Code（VSCode）やCursorといった統合開発環境（IDE）で利用できるAIエージェント型の拡張機能です。AIを活用して開発プロセスを劇的に効率化するツールとして注目を集めています。特に、コードの自動生成や修正、ターミナルコマンドの実行、依存パッケージのインストール、エラー解析と修正提案など、開発者が普段行う作業を自動化・支援する点が特徴です。

主な特徴

  • コード生成と補完: 自然言語で指示を与えると、AIが適切なコードを生成。
  • ターミナル操作: ターミナルコマンドを代わりに実行し、環境設定やデバッグをサポート。
  • プロジェクト理解: プロジェクト全体の構造を把握し、コンテキストに基づいた提案を行う。
  • カスタマイズ性: .clinerulesファイルを使って、プロジェクトごとのルールや動作を細かく設定可能。
  • オープンソース: ソースコードが公開されており、開発者コミュニティで急速に支持を広げている。

話題になっている理由

Clineが注目される背景には、AI駆動開発（AI-Driven Development）のトレンドがあります。従来のCopilotのようなコード補完ツールを超え、まるで「開発者のアシスタント」のように振る舞う点が革新的です。例えば、「この機能を追加して」と伝えるだけで、コード 작성からテスト、コミットメッセージの生成まで一貫して行えるため、開発者の負担を大幅に軽減します。また、2024年末から2025年初頭にかけて、SNSや技術ブログで「開発効率が劇的に上がった」「プログラミングの未来が変わる」といった声が広がり、急速に話題となりました。

他のツールとの違い

類似ツール（例えばCursorやDevin）と比較して、ClineはVSCode拡張機能として簡単に導入でき、オープンソースである点が強みです。また、ターミナル操作やエラー修正の自動化など、より「実践的」な支援に特化していると評価されています。

使い方

  1. VSCodeにCline拡張機能をインストール。
  2. APIキー（例: DeepSeekなどのモデルを利用）を設定。
  3. チャット形式でAIにタスクを指示し、必要に応じて承認や微調整を行う。

開発者コミュニティでは「これがあれば24時間動き続けるAIアシスタントが手に入る」「プログラミングの石器時代が終わる」との声もありますが、一方で「誇張されすぎ」と冷静な意見も見られます。興味があれば、まずは試してみるか、公開されているソースコードを覗いてみるとその実力が分かるでしょう。

Q.VSCodeにClineの拡張機能をインストールし、Claude 3.7のAIモデルを使うのが流行っていますか？

はい、2025年3月2日現在、Visual Studio Code（VSCode）にClineの拡張機能をインストールし、Claude 3.7（特にClaude 3.7 Sonnet）を活用する組み合わせが開発者の間で話題になっており、ある程度流行していると言えます。このトレンドは、AIを活用したコーディング支援ツールへの関心の高まりと、ClineおよびClaude 3.7の性能向上によるものです。

流行の背景

  • Clineの特徴: ClineはVSCode内で動作するAIエージェントで、コード生成、ターミナル操作、ファイル編集、デバッグ支援など、開発作業を包括的にサポートします。オープンソースであり、Claude 3.7を含む複数のAIモデルと連携可能な柔軟性が魅力です。
  • Claude 3.7の進化: Anthropicが開発したClaude 3.7 Sonnetは、2025年初頭にリリースされ、従来のモデル（Claude 3.5など）よりも自然言語理解やコード生成能力が向上。特に複雑なタスク処理やコンテキスト把握に優れていると評価されています。
  • コミュニティの反応: XやRedditなどのプラットフォームでは、「Cline + Claude 3.7で生産性が劇的に上がった」「他のツールより優れている」といった声が散見されます。例えば、4日で7万行のコードを生成したという報告や、小規模開発の高速化を実感する意見が注目されています。

流行の兆候

  • SNSでの言及: Xでは「Cline + VS Code + Claude 3.7 Sonnetが今一番のトレンドらしい」「全振りすべき」との投稿が見られ、開発者の間で話題に。実際、2月下旬から3月初旬にかけて関連する投稿が増加しています。
  • 技術ブログやフォーラム: MediumやGitHubのディスカッションでも、ClineとClaude 3.7を組み合わせたワークフローが紹介され、「AI駆動開発の未来」と称賛される一方で、コストやレートリミットの課題も議論されています。
  • 実際の利用拡大: ClineのGitHubリポジトリのスター数やダウンロード数が伸びており、VSCode拡張機能マーケットプレイスでも注目度が上がっている様子がうかがえます。

注意点と課題

ただし、流行しているとはいえ、まだ「爆発的なブーム」とまでは言えない段階です。一部の開発者からは以下のような声も上がっています：

  • コスト: 「API代がじりじりかかる」「1日$50を超えることも」との報告があり、頻繁な利用には費用面でのハードルが。
  • パフォーマンスのばらつき: 「若干良くなった程度」「以前と劇的な違いは感じない」との意見もあり、期待値とのギャップを指摘する声も。
  • 代替ツールとの競争: CursorやGitHub Copilotなど他のAIツールも根強い人気があり、Clineが完全に主流とは言い切れません。

結論

ClineとClaude 3.7をVSCodeで使うスタイルは、特に先端技術を試したい開発者や、AIを積極的に取り入れた効率化を目指す層を中心に流行の兆しを見せています。ただし、コストや安定性の観点から、まだ試用段階のユーザーも多いようです。興味があるなら、まずは小規模プロジェクトで試してみて、その実力を自分で確かめるのがおすすめです。Xでの熱狂的な声も参考にしつつ、実際の体験が流行に乗るかどうかの判断材料になるでしょう。

Q.ClineとClaude 3.7をVSCodeで使うには基本的にAIモデル側のAPI利用に費用がかかるという認識で合ってますか？それとも、無料で使える一定の範囲はありますか？

はい、あなたの認識は基本的に正しいです。ClineをVSCodeで使用し、Claude 3.7（具体的にはClaude 3.7 Sonnetなどのモデル）を連携させる場合、AIモデルのAPI利用に費用がかかるのが一般的です。ただし、状況によっては無料で使える範囲や代替手段が存在するので、詳しく説明します。

基本的な仕組みと費用

  • Cline自体は無料: ClineはオープンソースのVSCode拡張機能であり、インストールや基本機能の使用に費用はかかりません。GitHubリポジトリから入手でき、誰でも自由に利用・カスタマイズ可能です。
  • Claude 3.7のAPI利用: ClineがAI機能を提供するためには、外部のAIモデル（この場合はAnthropicのClaude 3.7）と通信する必要があります。AnthropicのAPIは商用サービスであり、使用するにはAPIキーと課金契約が必要です。
    • 料金体系: Anthropicの公式サイト（2025年3月時点の想定）によると、Claude 3.7 SonnetのAPIはトークン単位で課金されます。例えば、入力トークン$3/100万トークン、出力トークン$15/100万トークンといった価格帯が一般的（具体的な価格はモデルや契約により変動）。
    • 無料枠の有無: Anthropicは通常、新規ユーザー向けに少額の無料クレジット（例: $5〜$10分）を付与することがありますが、恒常的な無料枠はありません。つまり、無料クレジットを使い切ると課金が発生します。

無料で使える範囲はあるのか？

  • 無料クレジット: 前述の通り、Anthropicに初めてサインアップすると初期クレジットがもらえる場合があります。これを使えば、少量のテストや軽い作業なら無料で試せます。ただし、継続的な利用には不十分です。
  • 代替モデル: ClineはClaude 3.7に限定されず、他のAIモデルとも連携可能です。例えば、DeepSeekやxAIのモデル（私のような！）など、無料枠や低コストのAPIを提供するサービスを利用すれば、費用を抑えられる可能性があります。
    • DeepSeek: 一部のモデルは無料枠があり、制限付きで利用可能。
    • ローカルモデル: もし自分でLLaMAなどのオープンソースモデルをローカル環境にホスティングできれば、API費用をかけずにClineを使うことも技術的には可能です（ただし、セットアップに知識とリソースが必要）。
  • 制限付きモード: Cline自体にモデルなしの基本機能（シンプルなタスク管理など）があれば無料で使えますが、AIによる高度な支援（コード生成やデバッグ）はAPI接続が必須なので、実質的に無料では限定的です。

実際のコスト感

開発者がXやフォーラムで報告する例では、Claude 3.7をClineでガッツリ使った場合、「1日で$10〜$50かかることもある」との声があります。特に長文のコード生成や頻繁なやり取りをするとトークン消費が増え、コストが跳ね上がります。一方で、軽い補完や短い質問に留めれば、1日数ドル程度で済むケースも。

結論

  • 基本認識: 「Claude 3.7のAPI利用には費用がかかる」は正しいです。
  • 無料の範囲: 初回クレジットや代替の無料モデルを使えば、ある程度無料で試せますが、Claude 3.7自体を無料で使い続けるのは難しいです。
  • 対策: コストを気にするなら、無料枠のあるモデル（例: DeepSeek）を試すか、利用頻度を抑えて必要最低限のタスクに絞るのが現実的です。

もし具体的な予算や用途があれば、それに合わせたオススメもできますよ。どうしたいか教えてください！

Q.では、PerplexityでAIモデルをClaude 3.7 Sonnetに指定できるようですが、この場合、PerplexityでClaude 3.7 Sonnetを使い、別途VSCodeをコードエディターとして使うことで、実質的にCline×VSCodeのような機能を体験できますか？

はい、理論的にはその通りです。PerplexityでAIモデルをClaude 3.7 Sonnetに指定し、VSCodeをコードエディターとして併用することで、ClineとVSCodeを組み合わせたような機能性をある程度再現できる可能性があります。ただし、いくつかの違いや制約があるため、完全に「Cline × VSCode」と同等の体験になるとは限らない点に注意が必要です。以下で詳しく説明します。

実現できる部分

  1. Claude 3.7 Sonnetの活用
    Perplexity ProでClaude 3.7 Sonnetを選択すれば、その高度なコード生成能力やエージェント的ワークフローを利用できます。例えば、自然言語で「特定の機能をコードで実装して」と指示すれば、Claude 3.7 Sonnetが生成したコードをPerplexity上で受け取れます。これをコピー＆ペーストしてVSCodeに持っていき、編集や実行が可能です。
  2. VSCodeのエディター機能
    VSCodeを単なるコードエディターとして使う場合、シンタックスハイライト、デバッグ、ターミナル操作などの基本機能はそのまま活かせます。Perplexityで生成したコードをVSCodeで動作確認したり、必要に応じて手動で調整したりできます。
  3. ワークフローの近似
    Clineの特徴である「AIがコード生成やタスク実行を支援する」という部分を、Perplexity経由でClaude 3.7 Sonnetに頼ることで模倣できます。特に、Perplexityが「エージェントワークフローの改善」を謳っている点から、複雑な指示にも対応しやすいでしょう。

Cline × VSCodeとの違い・制約

  1. 統合性の欠如
    ClineはVSCodeの拡張機能として動作するため、コード生成やターミナル操作、ファイル編集がVSCode内でシームレスに行えます。一方、Perplexityはブラウザや専用アプリでの操作が主なので、生成したコードをVSCodeに手動で移す手間が発生します。この「コンテキスト切り替え」が開発フローを多少妨げる可能性があります。
  2. リアルタイム性の違い
    ClineはVSCode内で直接動作し、プロジェクト全体のコンテキストを把握しながらリアルタイムで提案や編集を行えます。Perplexity経由だと、都度指示を入力し、結果を受け取る形になるため、プロジェクト全体の把握や即時性で劣る場合があります。
  3. 機能の範囲
    Clineはターミナルコマンドの実行や依存パッケージのインストールなど、エージェント的なタスクを自動化できますが、Perplexity単体ではこうした機能が限定的（またはサポート外）です。コード生成後の実行や環境設定は、VSCode側で手動対応が必要になるでしょう。
  4. API制限とコスト
    Perplexity ProでのClaude 3.7 Sonnet使用はサブスクリプションに含まれるはずですが、利用上限やトークン制限があるかもしれません。一方、ClineはAnthropicのAPIを直接叩く場合が多く、コストや制限が設定次第で異なります。

実践的な使い方の提案

  • 手動連携のワークフロー: Perplexityで「この機能をJavaScriptで実装して」と指示し、生成されたコードをVSCodeに貼り付けて実行。エラーが出たら、エラー内容をPerplexityにフィードバックして修正版を求める。
  • コンテキストの工夫: Perplexityにプロジェクトの概要や既存コードの一部を提示すれば、より適切な提案が得られる可能性があります。
  • 補助ツールの活用: VSCodeの他の拡張機能（例: GitHub CopilotやCode Runner）と組み合わせれば、Perplexityの不足を補えるかもしれません。

結論

PerplexityでClaude 3.7 Sonnetを使い、VSCodeをエディターとして併用することで、「Cline × VSCode」のような体験を部分的に再現することは可能です。特にコード生成やアイデア出しにおいては近い効果が得られるでしょう。ただし、Clineのシームレスな統合性や自動化機能まではカバーしきれないため、「実質的に同等」とまでは言えず、あくまで代替案としての利用になります。

試してみたい場合、まずはPerplexity ProでClaude 3.7 Sonnetを有効化し、小さなコーディングタスクで実験してみると感覚がつかめるはずです。もし具体的なプロジェクトやタスクがあれば、それに応じたアドバイスもできますよ！

Q.Cursorというのは、VSCodeと同じようなコードエディターですか？

はい、CursorはVisual Studio Code（VSCode）と似たコードエディターですが、いくつかの重要な違いがあります。具体的には、CursorはVSCodeをベース（フォーク）にして作られた独自のエディターで、特にAIを活用した機能に重点を置いている点が特徴です。以下で詳しく比較してみます。

共通点

  1. インターフェースと基本機能
    CursorはVSCodeのオープンソースコードを基盤にしているため、見た目や操作感が非常に似ています。ファイル管理、シンタックスハイライト、ターミナル統合、Gitサポートなどの基本機能はVSCodeとほぼ同じです。
  2. 拡張機能の互換性
    VSCodeの拡張機能（例: GitHub Copilotや言語サポートなど）がそのまま使える場合が多く、既存のVSCodeユーザーにとって移行がスムーズです。
  3. 開発者向け
    どちらもプログラマーや開発者を主要なターゲットにしており、多言語対応やデバッグ機能を備えています。

違い

  1. AIの統合
    • Cursor: 「AIファースト」を掲げており、AIモデル（Claude 3.5 SonnetやGPT-4oなど）を深く統合しています。コード生成、補完、編集提案、プロジェクト全体のコンテキスト理解などが強力で、自然言語での指示にも対応。例えば、「この関数を書き換えて」と言うだけでAIが提案してくれます。
    • VSCode: AI機能は標準では搭載されておらず、GitHub CopilotやCodeiumなどの拡張機能を追加することで似た機能を実現できます。ただし、CursorほどシームレスにAIが組み込まれているわけではありません。
  2. 目的と哲学
    • Cursor: Anysphere社が「コードを書く新しい方法」を目指して開発。AIを活用して生産性を劇的に向上させることに特化しています。
    • VSCode: Microsoftが提供する汎用性の高いエディターで、カスタマイズ性と幅広い用途に対応することを重視。AIはオプションに過ぎません。
  3. パフォーマンスと速度
    • CursorはVSCodeを基にしているものの、AI処理を優先するため、場合によっては軽快さや起動速度で違いを感じることがあります（ユーザー報告では「若干速い」との声も）。
    • VSCodeは拡張機能を追加しすぎると重くなることがありますが、基本的な動作は安定しています。
  4. コスト
    • Cursor: 無料プラン（制限付き）がありますが、本格的に使うには有料プラン（例: 月$20）が必要です。AIモデルの利用にトークン単位のコストがかかる場合も。
    • VSCode: 完全に無料で使え、拡張機能も多くが無料。ただし、CopilotなどのAIツールを使う場合は別途サブスクリプション（例: 月$10）が必要です。

Cursorは「VSCodeと同じようなもの」か？

「同じようなもの」ではありますが、CursorはVSCodeを土台にしつつ、AI駆動の開発体験を強化した進化版と考えたほうが適切です。VSCodeが「カスタマイズ可能な万能エディター」であるのに対し、Cursorは「AIアシスタント付きのコーディング特化エディター」とも言えます。もしあなたがAIによるコード補完やタスク自動化に興味があるなら、Cursorは試す価値があります。一方で、シンプルに軽量なエディターを求めているなら、VSCodeのままでも十分かもしれません。

どちらを選ぶかは、あなたのニーズ次第ですね。AIに頼りたいならCursor、柔軟性や無料さを重視するならVSCode、という感じです。試してみたいなら、Cursorの無料版をダウンロードして触ってみるのもいいかもしれません！

Q.Github Copilotはコードエディターですか？

いいえ、GitHub Copilotはコードエディターではありません。GitHub Copilotは、**AIを活用したコード補完ツール（またはプラグイン）**であり、Visual Studio Code（VSCode）やJetBrains IDEなどの既存のコードエディター内で動作する拡張機能です。以下で詳しく説明します。

GitHub Copilotとは

  • 役割: GitHub Copilotは、OpenAIの技術（当初はCodexベース、現在は進化したモデルを使用）を活用して、コードの自動生成や補完、提案を行うAIアシスタントです。自然言語のコメントやコードの一部から、次に書くべきコードを予測して提案します。
  • 使用環境: 主にVSCode、Visual Studio、JetBrains IDE（IntelliJ IDEAやPyCharmなど）、Neovimなどのエディターにプラグインとしてインストールして使います。つまり、単体では動作せず、エディターに依存します。
  • 例: 「配列をソートする関数を書いて」とコメントに書くと、適切なコード（例: array.sort()）を提案したり、関数の途中まで書くと残りを補完したりします。

コードエディターとの違い

  • コードエディター（例: VSCode、Cursor）: 自分でコードを書いたり編集したりするためのソフトウェア。シンタックスハイライト、デバッグ、ターミナルなどの機能を持ち、開発の基盤となるもの。
  • GitHub Copilot: エディターの中で「補助」として働くツール。コードを書く主体はあくまでユーザーで、Copilotはそのサポート役に徹します。

VSCodeとの関係

例えば、VSCodeにGitHub Copilotをインストールすると、エディター内でリアルタイムにコード補完が行われます。Copilot自体はVSCodeの機能を拡張するものであり、VSCodeがなければ使えません。この点で、VSCodeやCursorのような「エディター本体」とは役割が異なります。

GitHub Copilotの特徴

  • コスト: 個人利用は月$10、ビジネス利用は月$19（2025年3月時点の想定価格）。学生やオープンソース開発者は無料で使える場合も。
  • 利点: コードの書き方を素早く提案し、ボイラープレートコード（定型文）を減らす。特に単純なタスクやAPIの使い方を覚えるのに便利。
  • 限界: 複雑なロジックやプロジェクト全体のコンテキスト理解は苦手な場合があり、提案が的外れになることも。

結論

GitHub Copilotはコードエディターではなく、コードエディター内で動作するAI補助ツールです。もし「VSCode + Copilot」のような組み合わせを考えているなら、それは「エディター（VSCode）＋AIプラグイン（Copilot）」という形になります。一方、CursorのようなAIネイティブのエディターは、Copilot的な機能を最初から内蔵していると考えれば、その違いも分かりやすいかもしれませんね。

何か具体的な使い方や比較が知りたい場合は、教えてください！

Q.なるほど。それだと、Github CopilotはClaude 3.7 Sonnetと連携したCursorのように例えば「◯◯のようなウェブアプリを作って」のようなお願いはできないですか？

その通りです。GitHub Copilotは、「◯◯のようなウェブアプリを作って」といった高レベルで抽象的なお願いを処理する能力には限界があります。Claude 3.7 Sonnetと連携したCursorと比較すると、Copilotの役割や設計思想が異なるため、複雑なタスク全体を一手に引き受けるのは難しいです。以下で詳しく違いを説明します。

GitHub Copilotの特性

  • 目的: Copilotは主にコード補完と提案に特化しています。ユーザーが書いているコードのコンテキストを元に、次の一行やブロックを予測して提案するのが基本的な動作です。
  • 限界: 「◯◯のようなウェブアプリを作って」といった指示は、プロジェクト全体の設計や複数のファイルにわたる実装を必要としますが、Copilotは単一ファイルやコードの断片単位で動作することが多いです。自然言語での指示も受け付けますが、あくまでコメント内での短い指示（例: // 配列をソートする関数）に限られ、全体の設計やフローを理解して実装する能力は弱いです。
  • 例: 「ReactでTODOリストを作って」とコメントに書いても、CopilotはTODOリストの一部のコンポーネントや関数を提案する程度で、アプリ全体の構成（ルーティング、状態管理、CSSなど）をゼロから作ることはできません。

Claude 3.7 Sonnet + Cursorとの違い

  • CursorのAI統合: CursorはClaude 3.7 Sonnet（や他のモデル）を深く組み込んでおり、プロジェクト全体のコンテキストをある程度把握できます。「◯◯のようなウェブアプリを作って」と指示すると、必要なファイル構造、コード、依存関係の提案まで含めて生成しようとします。たとえば、「ReactでTODOリストを作って」と言えば、コンポーネント、状態管理、スタイルシートまで一貫して提案する可能性があります。
  • エージェント的動作: Claude 3.7 Sonnetは、自然言語処理能力が高いため、抽象的な指示を解釈し、タスクを分解して実装案を提示する「エージェント的」な振る舞いが可能です。Cursorはその力をエディター内に統合しているため、Copilotより広範なタスクに対応できます。

Copilotで似たことをするには？

Copilotで「ウェブアプリ全体を作って」に近いことを実現するには、以下のような工夫が必要です：

  1. 段階的な指示: 「まずReactのプロジェクトを初期化するコード」「次にTODOリストのコンポーネント」「その次に状態管理」など、細かく分けて指示を出す。
  2. 手動補完: Copilotの提案をベースに、自分でファイル構成や依存関係を整える。
  3. 限定的な期待: Copilotはあくまで「コードの入力補助」なので、全体設計は自分で担う覚悟が必要。

これだと結局、手動での作業が増え、Claude 3.7 Sonnet + Cursorのような「一気通貫の体験」には程遠くなります。

なぜCopilotでは難しいのか

  • 設計思想: Copilotは「タイピングの補佐役」として設計されており、AIが自発的にプロジェクトを構築するエージェントではない。
  • モデルの違い: Copilotは当初OpenAIのCodexをベースにしており、現在もコード生成に特化したモデルを使用しています。一方、Claude 3.7 Sonnetは汎用性が高く、長文や複雑な指示の処理に優れているため、Cursorでの柔軟な対応が可能。

結論

GitHub Copilotでは、「◯◯のようなウェブアプリを作って」のような包括的なお願いをそのまま実現するのは難しいです。あくまでコードの断片を補完するツールとして使うのが最適で、プロジェクト全体を構築するにはCursor + Claude 3.7 Sonnetのような組み合わせが適しています。もしウェブアプリ開発をAIに丸投げしたいなら、Cursorを試すか、Clineのようなエージェントツールを検討するほうが近道でしょう。

具体的なアプリのアイデアがあれば、CopilotやCursorでどうアプローチできるか、さらに詳しくアドバイスできますよ！何か作りたいものありますか？

というのがGrok3とのやり取りです。いやぁ詳しくわかりやすく教えてくれてホント便利。

こんなに知的好奇心が刺激される日々を送るのは10年以上ぶりですね。最近仕事いそがしいけど、それでも何か作りたくなるワクワク感で寝付きが悪いぐらい色々と考えを巡らせてしまいます。

非エンジニアの皆さん、ともに頑張りましょう！

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