本動画は、次世代AIコーディング拡張機能の台頭とその活用方法を解説するものである。CursorやClaude Codeといった従来ツールに代わり、Cline、Roo Code、Kiloといったオープンソース拡張機能が注目を集めている。これらのツールはVS Codeなどの既存環境で利用でき、OpenRouterを通じて複数のAIモデルを自由に選択できる点が特徴である。特にGLM 4.6のような最新オープンソースモデルは、Claude Sonnet 4.5と同等以上の性能を示しながらコストは17分の1という驚異的なコストパフォーマンスを実現している。動画では各ツールの特徴、セットアップ方法、実際の使用例を詳細に紹介し、AIプログラミングの最前線を明らかにする。
AIコーディング拡張機能の新時代
AIコーディング拡張機能が席巻していますが、ほとんどの人は未だに2024年に留まり、CursorやClaude Codeだけを使っています。この動画では、なぜこれらの次世代AI拡張機能が爆発的に普及しているのか、そしてどうやってそれらを使って何でも構築できるのかを説明します。
私の名前はDavid Ondrejで、vector.aiの創業者です。私はAIツールを使ったソフトウェア構築に1,000時間以上を費やしてきました。あなたは「David、なぜただCursorを使わないの?なぜわざわざこれらの新しい拡張機能を使う必要があるの?」と思うかもしれません。実は、いくつかの理由があります。
第一の理由は、これらのAI拡張機能はどこでも使えるということです。もしかしたらあなたは本当に気に入っているVS Codeのセットアップがあって、CursorやWindsorに切り替えたくないかもしれません。大丈夫です。拡張機能をインストールするだけで、すぐに使い始められます。
また、これらの拡張機能では、どのプロバイダーでも使用できます。OpenAI、Anthropic、Gemini、Mistral、DeepSeek、Qwenなど、何を使いたいかは問題ではありません。これらの最新の拡張機能はすべてサポートしています。しかし、Claude Codeだけを使う場合、明らかにAnthropicモデルしかサポートしていません。
実際、動画の後半では、OpenRouterを使って、これらの拡張機能で存在するあらゆるモデルを使用する方法をお見せします。オープンソースでもクローズドソースでも関係ありません。ですから、最後まで必ず視聴してください。
第三の理由は、これらの拡張機能が無料でオープンソースだということです。Claude Codeに月額200ドル払う代わりに、KiloやClineを無料で使えます。その上、オープンソースです。オープンソースの素晴らしさは、文字通りGitHubを開いて、これがどのように作られたのか内部を見ることができることです。そして、改善のアイデアがあれば、フォークボタンをクリックして今日から自分のバージョンを作り始められます。
数千人の人々がCursorからこれらの拡張機能に切り替えているもう一つの理由は、カスタマイズ可能だということです。パワーユーザーにとって素晴らしい、はるかに優れたコンテキストエンジニアリングを提供しています。さらに、使用状況の概要を実際に見ることができます。一方、Cursorは制限についての透明性で最高の評判を持っているとは言えません。
KiloとClineを比較する際に重要なのは、それぞれの関係性、なぜそれぞれが機能するのか、そしてどのように誕生したのかを理解することです。最も簡単な理解方法は、ClineがオープンソースのコーディングAIエージェントとして作成されたということです。その後、誰かがそれをフォークしてRoo Codeを作りました。これはClineのフォークです。そしてRoo Codeがフォークされて、それがKiloが作られた経緯です。
しかし、これらのAIツールはそれぞれ異なる目的を果たしています。それを今から正確に説明しますので、どの拡張機能があなたにとって最適かが分かります。
Clineから始めよう – 最も初心者フレンドリーな基盤
Clineから始めましょう。これが基盤であり、最も初心者フレンドリーなものです。セットアップはシンプルですが、カスタマイズ性はそれほど高くありません。
これからカバーする他の2つの拡張機能、Roo CodeとKiloの考え方は、Clineのアップグレード版だということです。ただし、KiloとRooがより高度で機能が多いとしても、基本を使いこなす方法を知っておく必要があります。そして、Clineの使い方を学べば、その後に出てくる新しい拡張機能にも簡単に適応できるようになります。
それでは、Clineのセットアップ方法をお見せしましょう。実際、とても簡単です。VS Code、Cursor、どんなコードエディタを使っていても構いません。ここの拡張機能タブを開きます。そして、Clineと入力します。ほら、あります。まだインストールしていなければ、インストールをクリックするだけです。
拡張機能をインストールしたら、プライマリサイドバーを開く必要があります。そこにClineがあります。右側にあるかもしれません。私のように左側が好みなら、左にドラッグしてください。明らかに左側が優れた位置ですが、大丈夫です。右側にあっても付いてこられます。
とにかく、これがClineの見た目です。ここに最近のタスクの履歴があります。明らかに、インストールしたばかりなら空になっています。下部にメインチャット入力フィールドがあります。上部では、どのコマンドを承認するかなど、より高度な設定を決定できます。
とにかく、Clineを使用する前に、モデルを設定する必要があります。つまり、プロバイダーを選択しなければなりません。左側の設定に移動します。API構成をクリックします。そして、どのプロバイダーを使用するか決定する必要があります。
この決定は非常に簡単です。なぜなら、すべてのモデルを使用できるものが1つあるからです。それがOpenRouterです。openrouter.aiにアクセスしてアカウントを作成してください。これは20秒くらいで、超簡単です。
そして、右上に移動して、クレジットをクリックして、いくらかお金をチャージしてください。5ドルくらいチャージすれば十分です。それで十分足りるでしょう。なぜなら、超効率的なオープンソースモデルを使えるからです。
例えば、右上をクリックすると、Ernie 4.5、21B A3B Thinkingなど、リリースされたばかりのすべての新しいモデルのリストが表示されます。ほとんどの人はErnie 4.5が存在することさえ知りません。つまり、彼らは遅れをとっているということです。いや、冗談です。
しかし、基本的にここには、GLM 4.6(これは現在最高のモデルの1つです)、Claude Sonnet 4.5、DeepSeek V3.2など、考えられるすべてのモデルが、リリースされた順に並んでいます。すべてのモデルがOpenRouterで利用可能です。
だからこそ、次の2分間注意を払えば、どの拡張機能を使う方法だけでなく、登場するあらゆるAIモデルを使う方法も分かるようになります。右上に移動して、keysをクリックし、Create API keyをクリックします。これをsubscribeと名付けます。これを見ている方は、ぜひチャンネル登録してください。2秒で済みますし、完全に無料です。
キーを作成して、これをコピーしましょう。空のプロジェクトに戻りますが、言っておかなければならないのは、APIキーを誰とも共有しないでくださいということです。パスワードとして扱ってください。
そして、Clineの中で、APIプロバイダーを切り替えましょう。OpenRouterをクリックして、APIキーを貼り付けるだけです。次に、使用したいモデルを選択できます。GPT-5を使いたいかもしれません。はい、GPT-5です。そこにあります。Thinkingを有効にします。有効にしたいです。6,000トークンにしましょう。
Clineはすでに正しい価格設定をOpenRouterから読み込んでいます。ですから、コンテキストウィンドウや入力出力価格の設定について心配する必要はありません。これはGPT-5と正確に一致しています。すべてが一致しているのが分かります。完了をクリックして、テストメッセージを送りましょう。
「あなたは誰ですか?」私たちはActモードにいます。ところで、Clineに変更を加えてほしくない場合は、Planモードに切り替えることができます。そして、最初の応答がありました。
さて、気づくかもしれないことの1つは、上部に高度なコンテキスト使用状況が表示されていることです。これは、Claude CodeやCursorには完全に欠けているものです。これらのツールは不透明でした。使用状況について透明性がなく、人々はClaude Codeの制限、Cursorの制限に以前よりもはるかに早く達していると不満を訴えています。
Roo Code – 中級者向けのパワーアップ版
さて、Clineの高度な設定について深く掘り下げる前に、まずRooについて話しましょう。Roo Codeを考える最も簡単な方法は、パワーアップを備えたClineです。システムプロンプト、さまざまなモデル、Clineが提供するよりも多くのカスタマイズ性をコントロールしたい中級のバイブコーダーに最適です。
例えば、1つの機能はスラッシュコマンドです。これは実際、Clineに対するRooの明確な哲学です。特定のプロンプトを繰り返していることに気づいたら、それをスラッシュコマンドに変えるだけで、大量の時間を節約できます。Claude Codeと似ていますね。
ところで、私たちはVectalにも同じ機能を追加しています。Notionで同じことを何度も繰り返さなければならない代わりに、タスクにはVectalを使えばいいんです。
Vectalといえば、私たちは大規模な改善を行いました。例えば、組み込みのPerplexity Proがあります。Perplexity Proに月額20ドル払う代わりに、Vectalを手に入れるだけで、すべてのAIモデルが一緒に付いてきます。Sonnet 4.5、GPT-4.1、GLM 4.6、すべてが強力なチャットを備えた単一のアプリにあります。実際にChat GPTよりもはるかに強力です。
スラッシュコマンドがあります。タスクをリストアップできる生産性エージェントがあります。「トップタスクをリストアップして」と言えば、チャットエージェントはUIとやり取りできます。これは本当に究極の生産性エージェントです。
あなたのタスク、プロジェクト、現在取り組んでいることについてのコンテキストを持たないChat GPTを使う代わりに、Vectalはそのすべてを知っています。ここにタスクがあります。カンバンビューに切り替えたければ、それもできます。
左側にはサイドバーがあり、すべてのプロジェクトを見ることができます。各プロジェクトでカスタムシステムプロンプトを設定できるので、チャットエージェントはそのプロジェクトだけに特化し、焦点を当てることができます。
超生産的でありたい人、そしてすべての最先端AIモデルに単一の場所でアクセスしたい人は、vectal.aiにアクセスして試してみてください。完全に無料で始められます。
さて、Roo Codeに戻りましょう。理解しなければならない最大のことの1つは、インデックス化です。正直なところ、これがClineとRoo Codeの最大の違いかもしれません。Roo Codeはコードベース全体をインデックス化しますが、Clineは意図的にそれを行いません。
「でもDavid、コードベースインデックスって何?」と思うかもしれません。コードベースの多次元ベクトルデータベースと考えてください。コードベースが高次元ベクトル埋め込みに変換されます。これにより、セマンティックに検索できるようになります。
誰かが「認証」と言ったとき、その単語が必ずしも言及されていなくても、認証に関連するすべての異なるファイルを取得できます。
これは3次元ベクトルデータベースの視覚化です。実際には数千の異なる次元を持つことができますが、基本的にフロントエンドファイルがあるとすると、フロントエンドに関するファイルはおそらくセマンティック的にバックエンドのファイルから遠く離れているでしょう。または、同じ機能についてのファイルなら、例えばVectalのチャットのように、チャットに関するファイルは、たとえフロントエンドやバックエンドのファイルであっても、セマンティック的に近いかもしれません。
コードベースをインデックス化すると、すべてのファイルとすべてのコードを取り、このような見た目のものに入れます。明らかにはるかに多くの次元があります。これにより、ツールはより速く検索できるようになります。
「タスクリストを更新して」と入力すると、タスクに関連するすべてのファイルが瞬時に、ほぼ瞬時に分かります。
問題は、読み込ませたくないコンテキストが読み込まれる可能性があることです。これがClineが意図的にインデックス化を追加しないことを決定した理由です。これにより、プロンプトに挿入されるコンテキストを選択する選択肢が与えられます。
さらに、理論的には、より少ないお金を使う能力も得られます。毎回送信されるトークンの一部がインデックスからのものだとしましょう。インデックス化がなければ、明らかにそれらの余分なトークンに対して支払う必要はありません。Clineを使用することで、APIコストで少しお金を節約できるはずです。
実際、彼らはこれについて記事全体を書いていて、画面に表示します。彼らはインデックス化に反対する物議を醸す立場を取り、コンテキストウィンドウは十分に大きいと言っています。必要なファイルをタグ付けするだけでいい、この高度なインデックス化は必要ないと。
これは間違いなく物議を醸しています。なぜなら、他のほとんどすべてのコーディングツールはコードベースをインデックス化するからです。
それでは、人々がClineよりもRoo Codeを使いたい主な理由をいくつか見てみましょう。まず第一に、複数の特化したモードです。戻ってみましょう。Roo Codeを起動させます。ところで、セットアップは同じです。拡張機能に移動して、Roo Codeと入力し、ここのカンガルーをクリックします。
これを見ている全てのオーストラリア人に叫びたいです。何人いるか分かりませんが、オーストラリア人なら、下にkangarooとコメントしてください。とにかく、同じ方法で拡張機能をインストールします。そして起動します。
Roo Code、ここにロゴが見えます。Clineのフォークなので非常に似ていますが、New Taskのようなタスクボタンはなく、チャットは少しクリーンです。
しかし、これらのモードがあります。Architect、Code、Ask、Debug、Orchestratorがあります。これらは基本的に、コードベースの異なる部分を実行できるように事前に構築されたプロンプトです。
正直なところ、Vectalにも同様のものを追加することを検討しています。タスクの整理、新しいアイデアのブレインストーミング、計画や調査など、異なる生産性アクションのための異なるモードです。皆さん、それを見たいですか?教えてください。基本的に、実行する異なるタイプの生産性やタスク管理アクションのための異なるモードです。
とにかく、これが最大の違いの1つです。Mode Marketplaceもあり、Rooチームや一般の人々によって作成された異なるモードを閲覧できます。何かを見つけたければ、マーケットプレイスで見つけられます。
ところで、MCPも同じです。拡張機能をより強力にするもう一つの方法は、異なるMCPを接続することです。Vectal MCPもここで使用できます。MCPが接続されているところならどこでも、Vectal MCPを使用して、Roo Codeから直接タスクを管理できます。
Vectalにタスクを含むプロジェクトがあり、Roo Codeにそれらを実行させたいだけなら、MCPを接続して、コーディングエージェントに委任します。
人々がRoo Codeについて気に入っている次の機能は、メモリバンクサポートです。これにより、異なるセッション間でプロジェクトコンテキストと規範的な標準を維持できます。基本的にコードベースのメモリを作成します。
また、コンテキスト理解が強化され、大規模なコードベースの扱いが向上しています。これはインデックスのおかげだと思います。コードベースが非常に大きい場合、単一のプロンプトのコンテキストウィンドウにすべてのファイルをタグ付けすることはできません。そこでインデックスが役立ちます。Augmentのような他のツールでもこれが見られ、インデックス化を本当に強調しています。
人々がRooを好む理由は他にもいくつかあります。でも、実際にテストしてみましょう。自分たちで使ってみて、自分で判断できます。これが私が皆さん全員に勧めることです。これらの拡張機能をインストールするだけです。セットアップは同じです。これらすべてでOpenRouterを使用できます。
設定に入ります。左側にプロバイダーがあります。ここにGLMコーディングパスを通じてGLMをセットアップしました。でも、気づいたんです。なぜOpenRouterを使わないのかと。ここにもGLMがあります。
少し後でこのモデルがなぜ素晴らしいのか説明します。お楽しみに。このモデルは現在最高のオープンソースコーディングモデルかもしれないからです。このモデルについて少し深く掘り下げて、何が本当に優れているのか説明します。
気づいたのは、Zipu AI、GLMコーディングプランを通じてこれを使う代わりに、別のサブスクリプションで、これやあれをセットアップしなければならない、OpenRouter互換で、ここでセットアップしたように、OpenRouterを通じて使えばいいんです。
切り替えれば、新しいプロファイルを追加できます。OpenRouter、プロファイルプロバイダーを作成します。OpenRouterと入力しましょう。ここで新しいキーを作成します。そこです。制限も読み込んでくれます。いいですね。
ここでGLMを選択できます。4.6を使ってください。それが最新です。そして推論努力です。これがRoo Codeのもう一つの利点です。推論努力を選択できます。高に設定します。
ToDoリスト、編集、マッチング精度など、高度な設定もあります。Roo CodeはClineのより高度なバージョンのようなものだと分かります。
あなたがパワーユーザーで、すべてのコントロールが欲しい人なら、Roo Codeがより良い選択肢かもしれません。シンプルなインターフェースを好み、ツールの作成者に良いセットアップを提供してもらうことを信頼するなら、Clineは素晴らしい代替手段です。
とにかく、これらはすべて良いと思います。高推論努力を設定して、保存をクリックしましょう。実際にGLM 4.6に当たったか見てみましょう。
OpenRouterを通じて実行する美しさは、プロバイダーの1つがダウンした場合です。GLM 4.6に行くと、Zhipu、Silicon Flow、DeepInfra、Zhimi Cloud、Atlas Cloud、Parasail、Novita AI、Zhipu AIがあります。これが公式です。Zhipuは GLM 4.6の作成者ですが、かなり低いスループットです。そして、稼働時間は100%ではないかもしれません。
ダウンしている場合、OpenRouterは別のものに切り替えてくれます。プロバイダーをクリックすると、異なる稼働時間と異なるスループットが表示され、実際に最高のスループットを持つプロバイダーを使用して、できるだけ速く作業できます。
稼働時間で違いが分かります。単一のプロバイダーを使用する場合、稼働時間はそれほど良くありません。しかし、OpenRouterのセットアップがあれば、基本的に常に100%の稼働時間があります。
アプリでは、人々がどのように使用しているかを見ることができます。ここにRoo Codeがあります。ここにClineがあります。そして、すぐに説明するKiloは、現時点でGLM 4.6の2番目に高いユーザーです。
でも、戻って実際にテストしてみましょう。「あなたを作ったのは誰ですか?」どのAIがこのモデルを作成したか知っているか見てみましょう。
ご覧のように、Rooは、あなたが行ったことに基づいてフォローアップタスクを提案します。これは、創造的でない人々にとって非常に簡単になります。創造的な人なら、おそらく何をすべきか分かっています。しかし、多くの人は何をすべきか分かりません。
ですから、このようなワンクリックの方法があることで、「アシスタントとしてのあなた自身についてもっと教えて」など、次のアクションを予測しようとして、ワンクリックで済むようにします。
ご覧のように、これが回答する際の見た目です。タスク完了と表示され、APIリクエストの詳細、価格設定、そして思考も見ることができます。思考タグで展開することもできます。
上部でコンテキストを視覚化する別の方法があることも既に分かります。デフォルトではもう少しコンパクトですが、展開すると、コンテキストの長さ、入力トークン、出力トークン、APIコスト、キロバイト単位のサイズについての詳細を見ることができます。
これらの拡張機能の作成者は異なる方法で意見を持っており、下部にはここにコードベースインデックスがあることが分かります。必要に応じて無効にすることもできます。Roo Codeを使いたいけれどインデックス化が嫌いな場合でも、それは可能です。
GLM 4.6 – 現在最高のオープンソースコーディングモデル
約束したように、GLM 4.6について話しましょう。これは現在最高のオープンソースコーディングモデルの1つであり、実際に最高です。多くの人はそれが存在することさえ知りません。
これを見てください。ここに、GLM 4.5の以前のバージョン、DeepSeek V3.2と比較する8つの異なるベンチマークがあります。これがDeepSeekの最新バージョンです。Claude 4 Sonnet、Claude 4.5 Sonnet、Anthropicの最新のものです。GLM 4.6は、複数の異なるベンチマークでClaude 4.5 Sonnetさえも打ち負かしています。
これは無視できるランダムな新しいオープンソースモデルではありません。これは無視できません。なぜなら、これはいくつかのベンチマークで最高のAnthropicモデルを打ち負かしているからです。
AIME25があります。これは数学です。GLM 4.6が数学で最高であることが分かります。GPQA-8、これはGoogle-Proof Question Answerの略です。もう一つの非常に有名なベンチマークで、ここではSonnet 4.5とほぼ一致しています。
LiveCodeBench v6では、Sonnet 4.5を完全に破壊しています。HLE、このベンチマークが何か分かりませんが、ツール呼び出しでは素晴らしいです。BrowseCompでもAnthropicを打ち負かしています。SWE-Bench Verifiedでは、Sonnetがはるかに優れています。TerminalBenchでも新しいSonnetが勝ち、T-Squared Benchでも Sonnetが最高ですが、GLM 4.6は最高のオープンソースモデルです。
このモデルは実際に非常に強力で、いくつかのタスクでは、いくつかの方法でSonnet 4.5よりも優れています。だからこそ、これらの拡張機能を絶対に無視することはできません。Claude CodeやCursorを持っているかもしれませんが、どちらも現時点でGLM 4.6を持っていません。これはクレイジーなことです。
CursorやClaude Codeを使っている場合、これらは素晴らしいツールです。最後に、私の考えと現在のセットアップがどのようなものかお伝えします。CursorやClaude Codeを使う時と場所はまだあるからです。明らかに、しかし、これらの拡張機能を本当に無視することはできません。
なぜなら、これがGLM 4.6のようなモデルを使う方法だからです。このモデルは主流の注目を得ていませんが、これらのベンチマークを粉砕しており、多くの点で、通常より高価なタイプのモデルであるAnthropicモデルよりもはるかに費用対効果が高いのです。
コストといえば、分解してみましょう。GLM 4.6は現在、Claude Sonnet 4.5の価格の17分の1です。そして、ご覧のように、これは匹敵するモデルです。著しく劣っているわけではありません。文字通り、いくつかのタスクではさらに優れています。そして、17分の1のコストです。
Sonnet 4.5は100万入力トークンあたり3ドル、出力は15ドルです。GLM 4.6は100万入力トークンあたり0.5ドル、100万出力トークンあたり1.75ドルです。
Clineによって作成されたこのArtificial Analysis Coding Indexを見ると、オープンソースモデルの進化が分かります。2023年に戻ると、Llama 2、Mistral Largeなどのモデルは、クローズドモデルよりも非常に遅れていました。
しかし、最近、ギャップが縮まっていることが分かります。DeepSeek R1やQwen 3のようなモデルのおかげで、クローズドソースモデルの最先端は、最先端のオープンソースモデルと比べてそれほど先を行っていないことが分かります。
そして、今から3ヶ月後、6ヶ月後には、私たちのほとんどが主にGLM 4.6のようなオープンソースモデルを使用していることは完全に可能です。GLM 4.6は既に複数の異なる評価で多くのクローズドソースモデルを打ち負かしています。
正直なところ、GLM 4.6について、他のモデルと比較してどれだけ優れているか、そして実際にそれを使って完全なソフトウェアプロジェクトを構築する、完全なビデオを作るかもしれません。それを見逃したくなければ、必ずチャンネル登録してください。
Kilo – 最もクリーンで強力な拡張機能
でも今は、この動画全体で誇大宣伝してきたKiloを見てみましょう。それには十分な理由があります。なぜなら、現時点で、これがこれら3つの中で私のお気に入りだからです。その理由が分かるでしょう。
Kilo Codeは、Roo Codeからすべてが欲しい、さらにいくつかの機能を追加して、よりシンプルでクリーンなUIを持ちたい場合のものです。基本的に、ClineとRoo Codeの最高の部分を取り、新しいツールに入れたものです。
Kiloがしばしばトップ2またはトップ3のOpenRouter使用率にある理由があります。人々はこの拡張機能を気に入っているからです。
言ったように、最もクリーンなUIと最もカスタマイズ性があります。例えば、オートコンプリートでは、「pause to complete」などのトリガーを選択できます。これを有効にすると、入力を一時停止したときにKiloが自動的にオートコンプリートをトリガーします。ここで3秒などの遅延も選択できます。
実際、これらの機能を説明している間に、起動してみましょう。拡張機能です。Kilo Codeと入力します。ほら、Kilo Code AIエージェントです。このように見えます。インストールします。
既にUIがよりクリーンであることが分かります。より圧倒的でなく、より整理されています。これが私の好きなところです。このプロジェクトで起動します。ファイルがないことが分かります。完全にゼロから始めます。
Architectモードを使用します。これらのモードはRoo Codeと似ていることが分かります。なぜなら、Roo Codeの上に構築されているからです。プロンプトを貼り付けましょう。基本的にYouTube JobsですがAIビデオクリエイター向けです。
YouTube Jobsが何か知らない場合、ビデオエディターやサムネイル作成者として雇われるサイトのようなものです。このビルドアイデアは、すぐに立ち上げますが、AIビデオクリップ向けのものです。
Sora 2があります。Veo 3があります。AIビデオは急速に改善しています。AIクリップの作成をマスターする人々が出てきます。そして、それにお金を払うYouTuberやコンテンツクリエイターもたくさんいるでしょう。
今は高価なストック映像を購入しなければなりませんが、それはもはや必要ありません。最新のプロンプトエンジニアリングとコンテキストエンジニアリングのテクニックをマスターしたAIビデオクリエイターの専門家を雇うだけです。彼はカスタムのオンデマンドクリップを提供します。どんなアスペクト比でも、どんなリアリズムでも、どんなアートスタイルでも。
これはまだ存在しない新しいポジションで、今後6ヶ月で出現するでしょう。そして、これらのクリップのマーケットプレイスになるでしょう。Runway、Veo、Soraなど、作成されているあらゆる種類のツールがあり、中国からもさらに来ています。これらを見つけたり、売ったり、作成したりできる単一のマーケットプレイスが必要です。これが今から構築しようとしているもの、少なくともそのMVPです。
Kiloが私に質問をしています。「MVPに好むデプロイメント環境は何ですか?ローカルデプロイメントのみ?VercelやRailway、Renderのようなシンプルなクラウドホスティング?それともAWS?」
これらのハイパースケーラーはどれもやりません。それは頑張りすぎです。今はローカルから始めます。
これらを尋ねてくれるのは本当に素晴らしいです。構築しているものの範囲を決定できるからです。アイデアを検証または無効化するための迅速なMVPを構築しているのか、それともKubernetes、コンテナなどに展開する必要がある真剣なアプリを構築しようとしているのか。
これがArchitectモードです。あなたのビジョンを理解しようとし、あなたが目指しているものを理解しようとします。実行したい場合は、Codeモードがあります。デバッグしたい場合は、Debugがあります。理由があって複数の異なるモードがあります。
次の質問です。「求人マーケットプレイスにとって、主要なワークフローは何ですか?」両方のワークフローだと思います。実際、これができるかもしれません。これをキャンセルして、代わりにこれを選択しましょう。
完璧です。要件について明確に理解できました。あなたの計画に基づいて包括的なToDoリストを作成させてください。作業に飛び込む前に、ToDoリストを作成します。
上部を見てください。これがKiloの美しさです。コンテキストの美しい視覚化が見えます。「View AI response」と表示され、これらのいずれかをクリックして、ここでコンテキストウィンドウを何が占めているか見ることができます。非常に素晴らしい視覚化です。
より多くのAIツールがこのようなものを実装するのを見ることになると思います。実際、Vectalにこのようなものを追加することを検討しています。コンテキストが構築される様子を視覚的に見るためです。コンテキストウィンドウを完全にコントロールできるのは素晴らしいことです。
ここにKiloが作成した完全なToDoリストがあります。13の異なる項目のようなものです。正直なところ、かなり包括的です。そして今、architecture.mdを作成しています。素晴らしい。
コードにすぐ飛び込むのではなく、先に計画するためにいくつかのマークダウンファイルを作成します。これが本当にAIプログラミングの未来です。バイブコーディングは死んだと思います。実際、今日これをツイートして、いくつかの論争を引き起こしました。
Twitterで私をフォローしていないなら、David Ondrejで、今すぐフォローしてください。Twitterには載せられないスパイシーな意見を見逃しているからです。
とにかく、バイブコーディングは死んで、私たちがそれを殺しました。バイブコーディングの問題は、それが引き寄せるすべての低レベルの人々、単一のプロンプトを入力して速くお金を稼ぎたいだけの人々です。ソフトウェアの構築がただの冗談だと考えているようなタイプの人々です。それは真剣な取り組みではありません。
バイブコーディングとAIプログラミングの間には大きな違いがあります。真剣な人々が行うこと、そして高速で信頼性が高く、スケーラブルな素晴らしい本番環境対応ソフトウェアを構築する未来がある場所は、AIプログラミングに焦点を当てたいです。
Kilo、特にArchitectモードは、AIプログラミング用に本当に最適化されていることが分かります。これはバイブコーディングをはるかに超えています。
このコーディングエージェントが1行のコードを書く前に複数のマークダウンファイルを作成していることが分かります。先を見越した計画と思考の量は正直印象的です。
このエージェントが実行されているのが分かります。作業をしています。私は何もしていません。手を上げています。GLM 4.6を使用してこのToDoリストを進めています。データモデルスキーマを設計し、データサービスをモックし、ユーザー認証システムをモックしています。コードを書く前にです。
先に計画できるようにです。ユーザーが話したこと、システムの複雑さに基づいて、最適なテックスタックは何か?最適なコードベース構造は何か?最適なモジュラーシステムは何か?最適なファイルの長さは何か?関数とファイルの最適な命名スキームは何か?
これらすべてのことは、コーディングというよりアーキテクチャについてです。つまり、Architectモードにいます。これはソフトウェアアーキテクチャ、ソフトウェア設計のようなものです。これがバイブコーダーが全く手がかりを持っていないことです。
正直なところ、ArchitectモードはこのMVPには過剰だったかもしれません。これが実行されている間に、新しいタスクを開始します。Codeモードになります。同じプロンプトです。「さあ、作業に取り掛かって、これを実現してください。コードの行数は少ないほど良いです。」これは私のお気に入りのプロンプトの1つです。コードの行数は少ないほど良い。AIプログラミングをする際に本当に素晴らしいです。
既にArchitectから先ほど作成されたアーキテクチャとシステムフローファイルがあるので、コーディングエージェントは今やはるかに速く実行できます。既にかなり詳細なプロンプトを与えました。うまくいくはずです。
これが実行されている間に、人々がRooやClineよりもKiloを好む別の理由を説明しましょう。例えば、Cursor内のCommand Kに似たQuick Taskがあります。
実際、ここで見せることができます。このjobクラスの構造が気に入らないとしましょう。Command Kができます。「このクラスを簡単にして」と言えます。これは基本的にコードの単一の隔離された部分をターゲットにしています。
いくつかのセクションを削除したのが分かります。それを元に戻します。Kiloが提案した計画を台無しにしているからです。
Command IはKilo内の同じ機能です。そして、Manual Autocompleteもあります。これは非常に興味深いです。迅速な修正、補完、またはリファクタリングが必要な場合、Kiloは周囲のコンテキストを使用して即座に改善を提供できます。これはオートコンプリートです。何が必要かを指定する必要はありません。基本的にCommand Kのようなものですが、あなたの意図を推測しようとします。
これは本当に、Kiloの背後にあるチームが新機能で速く実験していることを示しています。この3つのAIコーディング拡張機能の中で最も速く動いていると言えます。
GLM 4.6を追加する速度でもこれが見られます。これは非常に強力なモデルで、現在最高のオープンソースコーディングモデルです。
最高のコーディングモデルは間違いなく高推論努力のGPT-5 Cursorだと言えます。しかし、Cursorについてはもう少し後で。
GLM 4.6は9月30日にKiloによって追加されましたが、Clineはさらに3日かかりました。それでも速かったですが、Kiloは本当にその上にいます。これらの人々は研磨しています。
Kiloの背後にあるチームがどれだけログインしているかのために、将来のビデオでパートナーシップを組みたいかどうか尋ねて連絡を取りましたが、2時間以内に返信がありました。
「聞いてください、AIコード拡張機能についてのビデオを作っています。これをスポンサーしたいですか?」と。彼らは同意しました。
私が言った結論は何も変えていませんが、KiloのTeam Planについてお伝えしたいと思います。開発者のチームを担当している人なら、Kilo Team Planを本当に調べる必要があります。これは私が見た中で最高のオファリングの1つだからです。
まず、スマートコントロールがあります。チームがデータを漏洩しているモデルを使用していないことを確認できます。これらのモデルプロバイダーの多くは実際にあなたのデータでトレーニングしています。
独自のコードベースを持っている場合、多くの真剣な企業がそうであるように、チームの誰もこれらのモデルを使用しないことを確認する必要があります。Kilo Team Planでは、これは超簡単です。
ログインもゼロです。Kiloはオープンソースなので、彼らのAPIを使用することも、自分のキーを使用することもできます。ローカルモデルさえ使用できます。完全にあなた次第です。
正直なところ、賢ければ、Kilo Team Planは実際にお金を節約できます。チームの誰が過剰に成果を上げているか、過剰に達成しているか、誰が次の昇進に値するか、そして誰が少し遅れをとっているか、ツールを使用していないか、AIの最先端に適応していないかを見ることができるからです。
さらに、チーム全員が最新かつ最高のAIモデルを使用していることを保証できます。真剣なソフトウェア会社を構築したい場合、または既に開発者のチームを率いている場合、Kiloのチームプランは本当に見るべきものです。ビデオの下にリンクされています。単一のサブスクリプションで得られるものの量はかなりクレイジーです。
もう一度、チェックしてください。そして、このビデオのセグメントをスポンサーしてくれたKiloに感謝します。
とにかく、コーディングエージェントがどこにいるか見るために戻りましょう。バックエンドを作成しています。これは適切なコードベース構造です。実際に予想よりもはるかに時間がかかっています。
ご覧のように、Kiloには素晴らしいチェックポイントがあり、何か問題が発生した場合にいつでも戻ることができます。明らかに、真剣なプロジェクトで作業している場合は、Gitの使い方を学ぶべきです。
あなた方の多くは理由なくGitを恐れています。Git、GitHubと混同しないでください。Gitはバージョン管理システムです。基本的にこれらのチェックポイントを可能にしますが、はるかにスケーラブルでプロフェッショナルな方法で。
繰り返しますが、迅速なMVPを構築しているだけなら、Gitリポジトリをセットアップする必要はないかもしれません。しかし、1日以上何かに取り組んでいる場合、1日以上なら、絶対にGitリポジトリをセットアップする必要があります。
そこでGitHubが登場します。GitHubは異なるGitリポジトリを保存する方法だからです。しかし、Gitはただのバージョン管理システムです。
リスクの高い変更を行う前のバージョン、コードの古いバージョンにアクセスしたい場合、それがGitの出番です。これらのチェックポイント、これらに騙されないでください。多くのバイブコーダーはこれらのチェックポイントに頼るでしょう。それは大きな間違いです。Gitの使い方を学んでください。超シンプルです。
実際、New Societyには、これについてのモジュールがあります。教室の中のCode with AIセクションにあります。ここにGitHub Fundamentalsがあり、GitとGitHubの両方を説明しています。
これは、New Societyで見つけることができる多くの高度なチュートリアルの1つに過ぎません。AIでコーディングすることに真剣で、次のレベルに進みたい場合は、New Societyに参加してください。ビデオの下にリンクされています。
さて、Kiloに戻りましょう。まだ続いているか見てみましょう。そして、まだ続いています。うわー、これは非常に印象的です。このコーディングエージェントは一度に10分、15分、20分実行できます。
右側を見ると、適切なコードベース構造があります。これは単一のファイルをバイブコーディングしているだけではありません。これはコードベースを構築しアーキテクトしているので、これを真剣なプロジェクトに変えることができます。
正直なところ、迅速なデモのためにこれを過剰にやりすぎたかもしれませんが、このコーディングエージェントはしばらく続けることができます。上部にコントロールがあります。今のところ0.5ドル使いました。
Sonnet 4.5やOpusを使っていたら、Opus 4.1を使っていたら、既に10ドル、20ドル、30ドルになっているでしょう。しかし、GLM 4.6では、これらの拡張機能の美しさが見え始めていると思います。
CursorとCodexをいつ使うべきか
約束したように、CursorとCodexについて話しましょう。いつこれら2つを使うべきでしょうか?これらにはまだ時と場所があり、毎日使用しています。
これらの拡張機能が私の時間をますます占めるようになっています。2ヶ月前は、Cline、Roo、Kiloを使っていませんでしたが、今はこれをますます使っています。なぜでしょうか?多くの理由があります。
個人的には、コストはあまり気にしていません。しかし、それは私がソフトウェア会社を構築しているからです。Vectalを構築しています。コストはソフトウェアスタートアップを構築するコストの一部です。
しかし、最高のパフォーマンスに興味があるからでもあります。特にここ2、3ヶ月で、オープンソースモデルが最高のコーディングパフォーマンスの最先端に追いついているのを見ています。
拡張機能をますます使用するようになっていますが、それは長時間実行できるという事実のためでもあり、常に介入する必要がないためでもあり、トークンの完全な概要を提供するという事実のためでもあります。
誰も詐欺に遭いたくありません。予算が高くても、お金の価値を得たいと思います。まだ1ドルも使っていないという事実。1ドル未満です。いくつのファイルが作成されたか見てください。どれだけの出力があるか見てください。これはクレイジーです。
それで、いつClaude CodeとCodexを使うべきでしょうか?質問に答えると、現在Codex、特に新しいGPT-5 Cursorモデルは、ところでOpenRouter内でも利用可能です。このモデルを使用できます。必要ならKilo、Roo、Clineの内部でこれを使用できます。このモデルは現在最高です。
Codexでは、異なる理由があります。IDE内のコーディングエージェントだけではありません。Codexはクラウドベースのエージェントも提供します。10の異なるタスクを割り当てることができ、複数のことに同時に非同期で作業できます。
しかし、CodexはGitHub PRレビューもリリースしました。作成するすべてのプルリクエストについて、Codexはそれを調べて潜在的な問題を見つけることができます。それが別のことです。Codexは1つの製品だけではありません。現在4つの異なる製品のようなものです。
Claude Codeといえば、主にターミナルで使用されています。Claude Codeを起動し、ターミナルで使用でき、今年初めにAIコーディングエージェントを開拓した自律エージェントのようなものです。これがすべて2025年に起こったというのはクレイジーです。
言ったように、まだ両方を使用しています。Claude Codeの主な理由は、ターミナルのUIが洗練されているということです。すべての中でターミナルの最高のUIです。Cursor CLIは良くなっていますが、彼らはちょうど0.45.0アップデートをリリースしたと思います。これは非常に良いです。CLIのUIを改善しましたが、Claude Codeほど洗練されてはいません。
Claude Codeをあまり使わなくなっていることは言わなければなりません。その一部はKiloのような拡張機能に委任されました。言ったように、Kiloはこれら3つの中で私のお気に入りですが、その一部、実際にはそのほとんどがCodexに移りました。
Codexは現在最も強力です。疑いようがありません。それは主にこのモデルGPT-5 Cursorのためです。このモデルは中程度および高推論努力でビーストです。最も信頼できるモデルです。ただ作業をします。
リスクの高い変更を行っている場合、コードを書く前に計画と準備に10分、15分費やすことができます。このモデルのOpenAIが本当に料理したことの美しさは、簡単な変更であれば、10分費やさないということです。30秒推論してから作業に取り掛かるかもしれません。
しかし、リスクの高い変更、大きなリファクタリングや大規模な新機能のような場合、特に高推論努力では作業を行います。このモデルは素晴らしいです。
Codexの美しさは、統合されているということです。Codex Webエージェントがあります。見せましょう。ここです。複数のタスクを与えることができ、Codex拡張機能の内部で、クラウドベースまたはローカルベースのタスクを閲覧でき、そのように作業を続けることができます。これは大きいです。
ここで文字通り、ユーザーの話を聞いている場合、ここであなた方はVectalを改善するさまざまな方法についてコメントできます。ところで、Discordサーバーがあるので、Vectalユーザーなら、私や開発者といつでも話すことができ、機能を提案できます。
だからこそ、これは世界で最も速く改善しているソフトウェアであり、だからこそ、これをChat GPTよりも優れたチャットエージェントに構築しようとしています。特に生産性とタスク管理のために、そこに焦点を当てています。
その大きな部分はDiscordサーバーで、誰でも機能を提案でき、私はCodexタスクをそのように割り当てることができます。Vectalユーザーで、提案を見つけたり、バグを見つけたりした場合、私や他の開発者はすぐにCodexクラウドベースエージェントをそれに展開できます。
そして、複数のタスクを並行して実行でき、それらをクリーンアップする時間が実際にあるときに、飛び込んで、Codex拡張機能をロードアップし、クラウドベースのタスクをロードアップして、1つずつ作業できます。
これがCodexの美しさです。全体のエコシステムであり、OpenAIは本当に料理しており、Anthropicの立ち上げに向かっています。Anthropicの立ち上げだけでなく、Cursorの立ち上げにも向かっています。
OpenAIは燃えています。だからこそ、単一のコーディングツールを選ばなければならない場合、Codexでなければなりません。
しかし、これらの拡張機能は過小評価されるべきではありません。彼らは速く出荷しています。彼らの背後にあるチームは積極的です。作業を行っています。機能、新しいモデルを常に出荷しています。そして、これら2つの問題は、常に自分たちのモデルにしか固執しないということです。
現在、Claude Codeが他のモデルを許可すれば素晴らしいでしょう。明らかに、他のモデルを介してClaude Code UIを使用する方法はありますが、デフォルトではClaude CodeはAnthropicモデルとのみカウントされます。Codexも同じです。CodexはOpenAIモデルとのみカウントされ、現在それは問題ではありません。世界で最高のコーディングモデルを持っているからです。
しかし、持っていないとき、来週かもしれないし、来月かもしれません。ねえ、Gemini 3はもうすぐです。Gemini 3はいつでもリリースされるかもしれません。本当に素晴らしい場合、Codex内では使用できません。
そして、Kiloの台頭を見ることになります。Rooの台頭を見ることになります。Clineの台頭を見ることになります。人々はGemini 3を使用したいと思うでしょう。
明らかに、GeminiにはGemini CLIがありますが、現在はすべての中で最悪のCLIツールでしょう。改善するかもしれません。おそらく改善するでしょう。GoogleとDeepMindの背後にあるチームを知っているからです。これらの人々はクラックしています。
しかし、コード、風景が変化していることが分かります。風景は文字通り週ごとに変化しています。
2ヶ月前はClaude Codeが王様でしたが、もう王様ではありません。現在の王様はCodexです。しかし、来月はGemini 3を使ったKiloかもしれません。またはGLMが新しいモデルGLM 4.7をリリースするかもしれません。またはDeepSeekがついにDeepSeek R2やDeepSeek V4をドロップするかもしれません。
誰が知っているでしょうか?分かりません。鍵は適応性を保つことです。それが秘密です。人々は私に尋ねます、「David、秘密は何ですか?」秘密は適応性を保つことです。
AI空間は常に変化しています。単一のツールだけを使用し、実験を拒否し、学習を拒否するような人々の1人である場合、必然的に遅れをとります。
適応する意思がなければなりません。週に1つの新しいツールを試す意思がなければなりません。これが私がNew Societyで人々に教えていることです。
セットアップが何であれ、セットアップをマスターする必要があります。毎週、少なくとも1つの新しいツールを試す必要があります。最先端にいたいなら、New Societyに参加してください。ここで考えを共有できるからです。
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繰り返しますが、New Societyは下にリンクされています。このビデオが皆さんにとって価値があることを願っています。そして、これがこれらのコーディング拡張機能についての最後のビデオにはならないという予感があります。
そうは言っても、視聴していただきありがとうございます。素晴らしく生産的な一週間をお過ごしください。また会いましょう。
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