Claude Code: エージェント型コーディングのためのベストプラクティス

 (anthropic.com)
20 ポイント 投稿者 GN⁺ 2025-04-20 | 2件のコメント | WhatsAppで共有
  • Claude CodeはCLIベースのエージェント型コーディングツールであり、さまざまな開発環境や言語に柔軟に適用できる
  • CLAUDE.mdの設定、ツール許可リストの管理、カスタムコマンドの作成によって、Claudeの使い勝手を最大化できる
  • ワークフロー別の戦略（探索-計画-実装-コミット、テスト駆動開発、視覚的反復など）を適用すると効果的である
  • ヘッドレスモードとマルチClaude構成により、自動化や並列作業も可能である
  • ClaudeをGit、GitHub、Jupyterなどさまざまな開発ツールと統合することで、高度な活用が可能である

Claude Codeの概要

  • Claude Codeは**エージェント型コーディング（command lineベースの自動化コーディング）**のためのツールである
  • Anthropicの社内開発者や研究者がClaudeをより自然にコーディングへ統合できるよう設計されている
  • 低レベルインターフェースと非依存的な設計により、特定の開発スタイルに縛られず、
    • 開発者は自分に合った方法でClaudeを構成し活用できる
  • その結果、非常に強力でありながら柔軟で安全なコーディング向けパワーツールとして位置づけられている
  • 欠点としては、初期ユーザーにとって学習コストが高いことがあり、
    • そのため独自のベストプラクティスを作り上げていく過程が必要となる
  • この記事はClaude Codeを実際に使ってきた社内チームと外部エンジニアの経験をもとに、
    • 複数の言語、コードベース、環境で効果的な一般的パターンを紹介する
  • ここで示す内容は唯一の正解ではなく出発点であり、それぞれに合った方法で実験し改善していくことを勧めている

# 1. 設定のカスタマイズ

Claude Codeは自動的にコンテキストを収集してプロンプトを構成するエージェント型コーディング支援ツールである
このコンテキスト収集は時間とトークンを消費するが、環境を調整することで最適化できる

a. CLAUDE.mdファイルの作成

CLAUDE.mdは、Claudeが会話を開始するときに自動的にコンテキストへ含める特別なファイルである
このファイルは次の項目を文書化するのに適している:

  • よく使うbashコマンド
  • 重要なファイルとユーティリティ関数
  • コードスタイルのガイドライン
  • テストの実行方法
  • リポジトリの運用方法（例: ブランチ命名、merge vs. rebase）
  • 開発環境の設定方法（例: pyenvを使うかどうか、互換性のあるコンパイラ）
  • 当該プロジェクト特有の例外動作や注意事項
  • Claudeに記憶させておきたいその他の情報

CLAUDE.mdファイルは形式に制限がなく、簡潔で人が読みやすい形で書くことが推奨される
例:

# Bash commands  
- npm run build: Build the project  
- npm run typecheck: Run the typechecker  
  
# Code style  
- Use ES modules (import/export) syntax, not CommonJS (require)  
- Destructure imports when possible (eg. import { foo } from 'bar')  
  
# Workflow  
- Be sure to typecheck when you’re done making a series of code changes  
- Prefer running single tests, and not the whole test suite, for performance

CLAUDE.mdファイルの配置場所

Claudeは次の場所からCLAUDE.mdを探してコンテキストに含める:

  • リポジトリのルート、またはclaudeを実行したディレクトリ
    • CLAUDE.mdとして保存してgitにチェックインすると、セッション間およびチーム間で共有可能（推奨）
    • 個人設定用にはCLAUDE.local.mdとして保存し、.gitignoreで除外できる
  • 実行ディレクトリの親ディレクトリ
    • モノレポ構成で有用（例: root/CLAUDE.mdとroot/foo/CLAUDE.mdの両方を利用可能）
  • 実行ディレクトリの子ディレクトリ
    • そのディレクトリ内のファイルを扱うとき、自動的にコンテキストへ含まれる
  • ホームディレクトリ（~/.claude/CLAUDE.md）
    • すべてのセッションにグローバル適用される

/initコマンドを実行すると、ClaudeがCLAUDE.mdファイルを自動生成してくれる

b. CLAUDE.mdファイルのチューニング

CLAUDE.mdはClaudeプロンプトの一部として使われるため、プロンプトのように繰り返し磨いて最適化する必要がある
よくある失敗は、内容を入れすぎたまま効果を検証しないことである

  • どの内容がモデルの応答性能を高めるかを実験で把握することが重要である
  • 手動で内容を追加することもできるし、#キーを押してClaudeに指示し、自動的にCLAUDE.mdへ反映させることもできる
  • 多くのエンジニアはリアルタイムでコマンドやスタイルガイドなどを文書化し、CLAUDE.mdの変更をコミットに含めてチームと共有している

Anthropicではプロンプト改善ツール（prompt improver）を通じてCLAUDE.mdを洗練し、
「IMPORTANT」「YOU MUST」のような強調表現を追加して応答精度を高めている

c. Claudeの許可ツールリストの管理

Claude Codeは、システムを変更できる操作（ファイル書き込み、bashコマンドの実行、MCPツールの使用など）についてデフォルトでユーザー承認を求める
これはセキュリティのための保守的な設計であり、ユーザーが安全だと判断したツールは**許可リスト（allowlist）**によって事前承認できる

許可ツールの設定方法

  1. セッション中にプロンプトが表示されたときに "Always allow" を選択
  2. /allowed-toolsコマンドでツールを追加・削除
    例:
    • Edit → ファイル編集を許可
    • Bash(git commit:*) → gitコミットを許可
    • mcp__puppeteer__puppeteer_navigate → Puppeteer MCPサーバーのナビゲーションを許可
  3. .claude/settings.jsonまたは~/.claude.jsonを手動で編集
    • チームと共有するなら前者を使ってGitにチェックインするのが推奨
  4. セッションごとのCLIフラグ --allowedTools を使用

d. GitHub利用時のgh CLIインストール

Claudeはgh CLIを利用できるため、issueの作成、PRの作成、コメントの読み取りなどGitHub作業を自動化できる
ghをインストールしていなくても、GitHub APIまたはMCPサーバーを通じて代替可能である

# 2. Claudeにより多くのツールを与える

Claudeはユーザーのシェル環境にアクセス可能であるため、ユーザーが自作したスクリプトや関数をそのまま利用できる
また、MCPやREST APIを通じてより複雑な外部ツールとも連携可能である

a. Bashツールと併用する

Claude Codeはユーザーのbash環境を継承し、既にインストールされているユーティリティツールへアクセス可能である

  • 一般的なUnixツールやgh CLIについてはClaudeがすでに把握している
  • ただし、ユーザー作成のカスタムbashツールについては別途知らせる必要がある

Claudeにカスタムツールを認識させるには、次を行う:

  • ツール名と使用例をClaudeに明示する
  • --helpオプションでツールの使い方を見るよう指示する
  • よく使うツールをCLAUDE.mdに文書化する

b. MCPと併用する

Claude CodeはMCPサーバーでありクライアントでもある
クライアントとして複数のMCPサーバーに接続し、さまざまなツールを活用できる

3つの方法でMCPサーバーツールをClaudeに接続できる:

  • プロジェクト設定内で定義する（そのディレクトリ内でのみ利用可能）
  • グローバル設定によりすべてのプロジェクトで利用可能にする
  • .mcp.jsonファイルをチェックインして、共同作業中のすべての開発者がすぐにツールを利用できるようにする
    • 例: .mcp.jsonにPuppeteerやSentryサーバーを登録すると、チーム全体で利用可能になる

MCP利用中に設定問題をデバッグするには、--mcp-debugフラグ付きでClaudeを実行するのが有用である

c. カスタムスラッシュコマンド

繰り返し発生するワークフロー（デバッグ、ログ解析など）のために、
.claude/commandsフォルダにプロンプトテンプレートをMarkdownファイルとして保存できる

  • Claude で / を入力すると、自動補完メニューに該当コマンドが表示される
  • git にコミットしてチームメンバーと共有可能

パラメータの受け渡し: $ARGUMENTS

スラッシュコマンドに $ARGUMENTS を含めると、コマンド実行時に渡されたパラメータを自動挿入できる

例: GitHub Issue の自動分析と修正

Please analyze and fix the GitHub issue: $ARGUMENTS.  
  
Follow these steps:  
  
1. Use `gh issue view` to get the issue details  
2. Understand the problem described in the issue  
3. Search the codebase for relevant files  
4. Implement the necessary changes to fix the issue  
5. Write and run tests to verify the fix  
6. Ensure code passes linting and type checking  
7. Create a descriptive commit message  
8. Push and create a PR  
  
Remember to use the GitHub CLI (`gh`) for all GitHub-related tasks.

上記内容を .claude/commands/fix-github-issue.md に保存すると、/project:fix-github-issue コマンドとして使える
例: /project:fix-github-issue 1234 → Claude が #1234 Issue の自動修正を試みる

個人設定のコマンドは ~/.claude/commands フォルダに保存すると、すべてのセッションで使用可能

# 3. 一般的なワークフローを活用する

Claude Code は特定のワークフローを強制せず、ユーザーに 完全な柔軟性 を提供する
この柔軟性を土台として、ユーザーコミュニティでは うまく定着しているさまざまな利用パターン がある

a. 探索 → 計画 → 実装 → コミット

  • Claude に 関連ファイル、画像、URL を読ませるよう依頼

    • 例: 「ログ処理をしているファイルを読んで」「logging.py を読んで」
    • ただし、コーディングはしないよう明確に指示
    • この段階では サブエージェント(subagents) の活用が非常に効果的（問題が複雑なほど有利）

  • Claude に 問題解決のための計画立案 を依頼

    • 「think」「think hard」「ultrathink」などのキーワードを使うと、より多くの計算予算が割り当てられる
    • 計画が妥当であれば、計画内容を文書として整理したり GitHub Issue として作成して、立ち戻れる基準点を確保

  • その後、Claude に 計画した方法でコード実装を依頼

    • 実装中でも、自分で結果の妥当性を検証するよう明示的に依頼できる

  • 最後に 結果のコミットと PR 作成を指示

    • 必要に応じて README や CHANGELOG の更新依頼もあわせて実施

📌 この流れでは 1〜2段階を省略すると Claude がすぐコーディングに入るため、特に複雑な問題ほど 計画段階が重要

b. テスト作成 → コミット → コード作成 → 反復 → コミット（テスト駆動開発）

Anthropic 社内でよく使われる方法で、単体/統合/e2e テストがある作業に適している

  • Claude に 入力/出力基準でテスト作成を依頼

    • テスト駆動開発であることを明確に伝える → 機能実装なしでテストだけを書くよう促す

  • テストが失敗するか確認するよう依頼

    • 実装はせず、テストだけ実行するよう指示

  • テストに満足したらコミット

  • Claude に テストを通過するコード作成を依頼

    • テストは修正しないよう明記
    • 通常は 複数回の反復実行を経てテストを通過するようになる
    • サブエージェントを使って 過学習の有無を検証するのも効果的

  • すべてのテストが通ったらコードのコミットを指示

✅ Claude は 明確なターゲット（例: テストケース、画像など） があるときに最もうまく機能する

c. コード作成 → 結果のスクリーンショット提示 → 反復改善

  • ブラウザのスクリーンショットを自動提供できる環境を構築（例: Puppeteer MCP、iOS シミュレータなど）
  • 視覚的なモック(mock)を提供（画像の貼り付け、パスの受け渡しなど）
  • Claude にデザイン実装を依頼 → 結果のスクリーンショット → 再比較と改善を指示
  • 満足したらコミット

💡 Claude も人間と同じように 2〜3回反復すると結果が大幅に良くなる → 視覚フィードバックループ が重要

d. Safe YOLO モード

  • --dangerously-skip-permissions オプションで すべての承認リクエストを省略
  • Claude がユーザー承認なしで 完全自動で作業を実行する

⚠️ データ損失、システム破損、プロンプトインジェクションの危険 がある → インターネット遮断されたコンテナ内でのみ実行を推奨
→ 実装例としては Docker Dev Container ベースの利用を推奨

e. コードベース Q&A

  • 新しいプロジェクトに慣れる際、同僚エンジニアに聞くように Claude に質問できる
  • Claude はコードベースを探索し、自分で答えを見つける

例の質問:

  • ロギングはどう動いている？
  • 新しい API エンドポイントはどう作る？
  • foo.rs の 134 行目の async move は何の役割？
  • CustomerOnboardingFlowImpl はどんなエッジケースを扱っている？
  • なぜ foo() ではなく bar() を呼んでいる？
  • baz.py の 334 行目と似た Java コードはどれ？

📌 別途プロンプトなしで 自然言語の質問だけで探索可能
→ Anthropic ではこの方法を 主要なオンボーディングツール として活用中

f. Git 連携

Claude は次のような Git 作業の自動化 を得意とする:

  • Git 履歴の検索:
    • 例: "v1.2.3 にはどんな変更が含まれていた？"、"この機能は誰が作った？"、"この API はなぜこういう構造なの？"
  • コミットメッセージ作成:
    • 変更内容と周辺コンテキストをもとに自動で構成
  • 高度な Git 作業:
    • ファイルの巻き戻し、rebase 競合の解決、パッチの比較とマージなど

g. GitHub 連携

Claude Code は GitHub 関連作業を大幅に自動化できる:

  • Pull Request 作成:
    • pr というキーワードを認識し、変更内容をもとに自動でコミットメッセージを生成
  • コードレビューコメントの修正:
    • "PR に付いたコメントを直して" だけで修正して push 可能
  • ビルド失敗、lint エラーの修正
  • Issue の分類と整理:
    • Claude に「開いている Issue を回って整理して」と依頼

💡 gh コマンドを覚える必要なく 自動化された GitHub 作業が可能

h. Jupyter Notebook 作業

  • Claude は .ipynb ファイルを読み書きし、画像を含む出力の解釈 まで可能
  • VS Code で Claude Code とノートブックファイルを 並べて開いて活用する方法を推奨

追加機能:

  • 他の人に共有する前に ノートブックの整理と見た目の改善を依頼可能
    • 「見やすく整理して」「可視化をきれいに変えて」など、人間中心のビュー最適化依頼がうまく機能する

# 4. ワークフローを最適化する

以下の提案は すべてのワークフローに共通して適用できる最適化方法

a. 指示は具体的に書く

Claude Code は 最初の試行ほど、指示が具体的であるほど成功率が高くなる
最初から明確に依頼すれば、途中修正の必要性が減る

例の比較

  • ❌ add tests for foo.py → あまりに包括的
    ✅ foo.pyについて、ログアウトしたユーザーのケースを扱う新しいテストケースを作成。mockは使わないこと
  • ❌ why does ExecutionFactory have such a weird api? → 曖昧
    ✅ ExecutionFactoryのgit履歴を追って、APIが現在の構造になった理由を要約して
  • ❌ add a calendar widget → 実装方針が不明確
    ✅ ホームページにある既存のウィジェット実装方式を分析して（例: HotDogWidget.php）、コードとインターフェースの分離パターンを把握したうえで、ユーザーが月を選択でき、年ページの切り替えが可能な新しいカレンダーウィジェットを同じ方式で実装して。外部ライブラリは既存プロジェクトですでに使用しているもののみ許可

Claudeは意図を推測することはできても、心を読むことはできない → 明確さが重要

b. 画像を提供する

Claudeは画像や図の処理に優れている
次の方法で画像を提供できる:

  • macOSでcmd+ctrl+shift+4 → クリップボードにスクリーンショット → ctrl+vで貼り付け（リモート環境では不可）
  • 画像ファイルをドラッグ＆ドロップ
  • 画像ファイルのパスを渡す

デザインモックアップの実装、視覚的なチャート分析など、UI/データ可視化で非常に有用
ビジュアルがない場合でも、結果の視覚的品質が重要かどうかを明確に伝えることが役立つ

c. 作業するファイルを指定する

Claudeにどのファイルを参照または修正するのかを明確に伝えると、作業精度が向上する

  • Tabキーのオートコンプリートでファイル/フォルダパスを素早く入力可能

d. ClaudeにURLを渡す

ClaudeにURLを渡すと、ドキュメントやWebページを直接読み込める

  • 例: APIドキュメントのリンク、デザインシステムのページなど
  • 同じドメインへ繰り返しアクセスする場合は、/allowed-toolsコマンドでドメインをホワイトリストに追加すると承認を省略できる

e. 素早く、頻繁に方向修正する（コースリダイレクト）

Shift + Tabを押すと自動承認モード（auto-accept mode）で作業を自動化できるが、
通常はClaudeと積極的に協業しながら方向を調整するほうが、より良い結果につながる

便利な調整ツール4つ:

  1. まず計画を依頼する: 実装前に必ず計画を立てさせ、確認後に進める
  2. Escapeキーで即中断: いつでも思考中やファイル編集の途中で中断できる
  3. Escapeを2回押して前のプロンプトを編集: 前のコマンドを修正し、新しい方向へ切り替えられる
  4. 変更の巻き戻しを依頼する: Claudeに修正内容をロールバックさせ、別のアプローチを試せる

Claudeが一度で完璧に解決することもあるが、上のツールを活用すればより速く、より正確な結果を得られる

f. /clearコマンドでコンテキストを初期化する

長いセッションが続くと、Claudeの**コンテキストウィンドウ（context window）**が不要な情報で埋まり、性能が低下する可能性がある
→ 作業単位ごとに/clearでコンテキストを初期化する習慣がおすすめ

g. チェックリストとスクラッチパッドを活用する

複雑な作業（例: コード移行、大量のlintエラー修正など）の場合、
MarkdownファイルやGitHub Issueをチェックリストとして使うと効率が上がる

例: lintエラーの解消

  • Claudeにlintコマンドの実行を依頼 → エラー内容をMarkdown形式のチェックリストに整理
  • 各項目を1つずつ処理して確認し、チェック → 次の項目へ進む

この方法により、進捗追跡と品質管理を同時に行える

h. Claudeにデータを渡す

Claudeにデータを渡す方法はいくつかある:

  • コピー＆ペースト（最も一般的な方法）
  • パイプ入力（例: cat foo.txt | claude）
    • ログ、CSV、大容量テキストに適している
  • bashコマンドやMCPツール、スラッシュコマンドを通じて直接取得するよう指示
  • ファイルまたはURLの読み込みを依頼（画像を含む）

実際の作業では複数の方法を組み合わせて使うのが一般的
例: ログをパイプで渡し、ClaudeにはMCPツールを使って追加コンテキストを取得するよう依頼する

# 5. ヘッドレスモードでインフラを自動化する

Claude Codeは非対話環境（CI、pre-commitフック、ビルドスクリプト、自動化など）向けのヘッドレスモードをサポートしている

  • -pフラグでプロンプトとともにヘッドレスモードを実行
  • --output-format stream-jsonオプションでストリーミングJSON出力を利用可能

⚠️ ヘッドレスモードはセッションをまたいで持続せず、毎回直接実行する必要がある

a. ClaudeでIssueを自動分類する

ヘッドレスモードはGitHubイベントベースの自動化トリガーに適している
例: 新しいIssueが作成されたときに自動で分析し、ラベルを分類する

  • 実際にClaude Codeの公開リポジトリでもこの機能を使って、新しいIssueに自動でラベルを付ける機能を実装している

b. Claudeをリンターとして使う

Claudeは従来のlintツールでは検出しにくい主観的なコードレビューを自動化できる
例:

  • タイポ
  • 古いコメント
  • 誤解を招く関数名/変数名
  • 直感的でないコードフロー など

これにより、静的解析ツール以上のコード品質改善が可能になる

# 6. マルチClaudeワークフローでレベルアップする

単一のClaude利用を超えて、複数のClaudeインスタンスを並列実行する方式は非常に強力な活用法である
複数のエンジニアが協業するようにClaudeを分業させる戦略は、効率と品質の両方を向上させられる

a. 1つのClaudeがコードを書き、別のClaudeがレビューする

最もシンプルで効果的なパターン:

  • Claude 1: コードを書く
  • /clearまたは別ターミナルでClaude 2を実行 → 書かれたコードをレビュー
  • Claude 3を実行、または再び/clear → コードとレビューの両方を読んで修正を反映

または、

  • Claude 1: テストを書く
  • Claude 2: テストを通すコードを書く

❗ Claudeインスタンス同士で別々のscratchpadを共有したり、
「このClaudeはAファイルにだけ記録、あのClaudeはBだけ読む」といった形で役割分担を設定することもできる

📌 単一のClaudeよりも作業を分離したほうが、より良い結果を出すことが多い

b. リポジトリを複数チェックアウトする

Claudeの作業完了を待つ代わりに、複数のGitチェックアウトディレクトリを作成して並列作業できる

  • 3〜4個のgit checkoutを別フォルダに作成
  • 各フォルダを別々のターミナルタブで開く
  • 各Claudeインスタンスに異なる作業を割り当てる
  • タブを切り替えながら進捗を確認し、承認/却下を行う

c. Git worktreeを活用する

git worktreeは複数のブランチを1つのリポジトリから別々のディレクトリにチェックアウトするGit機能である
→ 複数の独立した作業を並列処理するのに理想的

例:

  • 1つのClaudeが認証システムをリファクタリング
  • 別のClaudeが独立してデータ可視化コンポーネントを作成
  • 相互干渉なし → 並列性を最大化

使い方

  1. ワークツリーを作成:
    git worktree add ../project-feature-a feature-a
  2. Claudeを実行:
    cd ../project-feature-a && claude
  3. 必要なだけ繰り返す

ヒント

  • ワークツリー名は一貫性を持たせる
  • ターミナルタブ1つにつきワークツリー1つを維持
  • iTerm2（Mac）ユーザーなら通知設定がおすすめ
  • IDEも各ワークツリーに合わせて分ける
  • 作業完了後の片付け:
    git worktree remove ../project-feature-a

d. ヘッドレスモード + カスタム自動化構造

ヘッドレスモード（claude -p）を使うと、Claude Codeをプログラム的にワークフローへ統合できる
ここにClaude自体のツールとシステムプロンプトを組み合わせることで、次の2つのパターンを活用できる

1. Fanning out: 大規模なマイグレーション/分析作業の分散処理

例:

  • Claude に タスクリストを生成するスクリプトの作成 を依頼
    → 例: React から Vue に移行する 2,000 個のファイルのリストを生成
  • 各タスクを claude -p で実行
    → 例:
    claude -p "migrate foo.py from React to Vue. When done, return OK or FAIL." --allowedTools Edit Bash(git commit:*)
  • プロンプトを何度も改善しながらパフォーマンスを最適化

2. Pipelining: データ/処理パイプラインの統合

  • Claude の出力を次のコマンドに直接接続:
    claude -p "<your prompt>" --json | your_command
  • Claude の JSON 出力構造のおかげで 自動処理しやすい

デバッグのヒント

  • テスト中は --verbose を使って Claude の実行フローを確認
  • 実運用では 出力をすっきり保つため verbose をオフにすることを推奨

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2件のコメント

 
ehdns1133 2025-04-22

費用はどのくらいになりそうですか？
 
GN⁺ 2025-04-20
Hacker Newsのコメント

  • ultrathink 機能が面白い

    • think という単語を使って Claude の拡張思考モードを有効にできる
    • Claude Code にだけある機能で、megathink オプションもある
    • 関連コードが提供されている

  • 「コスト管理」に関するセクションがないのは驚き

    • コストをうまく管理すれば、はるかに安くなる
    • キャッシュを意識し、特定のファイルだけを読むよう指示すべき
    • 検索を避け、セッション中にファイルを手動で編集しないほうがよい
    • セッションは短く保ち、明確な目標を設定すべき
    • Claude.ai を使って必要なドキュメント用ファイルを生成し、保存すべき
    • ほとんどの作業は約 $0.5-0.75 ほどかかる

  • Cursor をよく使っているが、モデルが依頼していないコードを変更することがある

    • 一度に多すぎる作業を依頼したときに起こる
    • コストに関わる複数の段階で高価な API 呼び出しが必要になる
    • Anthropic に開発者奨学プログラムを提案したい

  • Claude Code を使ってみたが、コストの問題で Gemini AI に切り替えた

    • ファイルをアップロードし、頻繁にリファクタリングしてモジュール性を維持している
    • 問題を分割して作業するやり方が興味深い

  • Claude Code を効果的に使うには多くの費用がかかる

    • LLM ベースのツールは有用だが、高コストが問題だ

  • Claude Sonnet と Gemini のコストパフォーマンスに関する個人的な意見

    • Windsurf、VS Code、Firebase Studio を使っており、Claude Sonnet 3.7 は Gemini 2.5 pro より優れた性能を示している
    • Firebase Studio は簡単な作業に向いている

  • 複数のチェックアウトを使うのが興味深い

    • git worktrees というものを初めて知ったが、複数のチェックアウトを効果的に管理できる方法だ

  • Gemini における Claude Code や OpenAI の Codex の代替が気になる

    • reugn/gemini-cli プロジェクトを見つけたが、Gemini Code Assist は VS Code に限定されている

  • 普段は neovim で作業しているが、ボイラープレートコードを書くために Cursor を開く

    • Claude Code や Codex のような CLI ベースのツールを使いたいが、Cursor のベクトル埋め込み機能がない

  • コストが怖くて使えない