小さなツール開発で試してみた
最近、AIエージェント系の開発ツールを触る機会が増えました。
その中で、Cline と無料版 Gemini を組み合わせて、小さなツールを作ってみました。
作ったのは、文字数カウントやテストデータ生成を行うシンプルなツールです。
参考: もじもじツールズ
Cline自体は、エディタ上で指示を出しながらファイル編集やコマンド実行を進められるAI開発支援ツールです。公式ドキュメントは Cline Docs にまとまっています。
結論から言うと、AIエージェントの可能性は感じました。ただ、無料版モデルで安定して成果を出すには、指示の出し方と人間側の確認が欠かせないとも感じました。
無料で試せることには大きな意味がある
まず、無料でAIエージェント的な開発体験を試せるのはありがたいです。
最初から有料ツールに入る前に、
- どんな指示を出すと動くのか
- どこまで既存コードを読んでくれるのか
- どんな修正で迷いやすいのか
- 自分の開発スタイルに合うのか
を確認できます。
これは小さな個人開発と相性が良いです。
集中力をぶらさないタスク管理アプリを3時間で作った のときも感じましたが、小さなツールはAI開発の試し場になります。失敗しても影響範囲が小さく、試行錯誤しやすいからです。
うまくいかなかったところ
一方で、実際に使ってみると、うまくいかない場面もありました。
特に気になったのは次の3つです。
- 指示した内容と少し違う実装になる
- 既存コードの前提を読み切れていないことがある
- 修正範囲が広がりすぎることがある
たとえば「この入力欄だけ直してほしい」と伝えたつもりでも、周辺の処理まで触りにいくことがあります。
もちろん、これはClineだけの問題ではありません。AIエージェントに任せるとき全般に起きやすいことだと思います。
人間が「このくらい分かるだろう」と省略した部分ほど、AIは別の解釈をすることがあります。
モデル選びで体験は変わる
今回いちばん感じたのは、AIエージェントの体験はモデル選びで変わるということです。
同じClineを使っていても、裏側のモデルの理解力や安定性によって、出てくるコードや修正の進め方が変わります。
無料で試せるモデルは入口としては良いです。ですが、実務に近い作業や既存コードを触る作業では、少し不安定に感じる場面がありました。
逆に、普段から使い慣れているモデルや補完ツールを組み合わせると、進め方が安定しました。
ここで大事なのは、「無料だからだめ」「有料だから正解」という話ではありません。
作業の種類によって、求められるモデルの力が違うということです。
試しに触る、小さなツールを作る:
無料モデルでも十分学びがある
既存コードを広く読ませる、壊したくない機能を触る:
精度の高いモデルと丁寧な確認が必要
指示は「何を作るか」だけでは足りない
AIエージェントに頼むとき、つい「何を作るか」だけを書きがちです。
でも、実際にはそれだけでは足りません。
自分が書くなら、最低でも次のように伝えたいです。
目的:
- 文字数をカウントできるようにする
触ってよい範囲:
- app/javascript/controllers/text_counter_controller.js
- app/views/text_tools/show.html.erb
触らないでほしい範囲:
- ルーティング
- 既存のCSS全体
- 他ツールの処理
完了条件:
- 空文字でエラーにならない
- 日本語と英数字の両方でカウントできる
- 既存テストが通る
「良いだろう」で書いた実装は、レビューでだいたい指摘される と同じで、AIに任せるときも意図を言語化しておきたいです。
差分を見る力は人間側に残る
AIエージェントは、コードを書く速度を上げてくれます。
ただし、差分を見て良し悪しを判断するのは人間側です。
- なぜこの修正になったのか
- 既存仕様を壊していないか
- 不要な変更が混ざっていないか
- エラー時の挙動はどうなるか
- 将来読んだときに分かるか
この確認を飛ばすと、AIで速くなった分だけ、あとで直す量も増えてしまいます。
AI時代の開発者に必要なセキュリティの基本 にもつながりますが、AIが書いたコードでも責任は人間に残ります。
AIエージェントを試すときにやりたい手順
これからClineやAIエージェントを試すなら、次の順番がよさそうです。
- 壊れてもよい小さなツールで試す
- 触ってよいファイルを明示する
- 完了条件を先に書く
- 差分を小さく出してもらう
- 最後に自分で動作確認する
いきなり大きな機能を任せるより、まずは小さい単位で癖を掴むほうが安全です。
まとめ
Clineと無料版Geminiを試して、AIエージェントの可能性は感じました。
ただ、安定して成果を出すには、モデル選び、指示の具体性、人間の確認が欠かせません。
AIエージェントは、雑に丸投げするものではなく、明確な指示とレビューを前提に使うものだと思います。
まずは小さなツールから試して、自分の開発にどう組み込むかを見ていきたいです。