Cursor — explicit context と composer

学習のねらい

本レッスンでは、もう一つの強力なAI開発ツールである Cursor に焦点を当てます。Cursor は、コードエディタとAIを統合し、特に「explicit context(明示的なコンテキスト)」と「composer(コンポーザー)」という機能を通じて、開発者がAIに与える情報とAIの応答を細かくコントロールできるのが特徴です。 前回の Claude Code との違いを意識しながら、Cursor の使い方を学びましょう。

Cursor の特徴 — エディタ統合と明示的コンテキスト

Cursor は VS Code ベースのコードエディタに AI 機能を深く統合しています。この統合により、以下のような特徴があります。

• エディタ内での自然な対話: コードを書きながら、その場で AI と対話できます。
• ファイル認識: 開いているファイルやプロジェクト内の関連ファイルを AI が自動的に認識し、対話のコンテキストに含めます。
• @mention 文法: 特定のファイルやシンボル(関数名、クラス名など)を @ を使って明示的に AI に参照させることができます。これを「explicit context(明示的なコンテキスト)」と呼びます。

@mention は、AI が参照すべき情報を正確に伝えたいときに非常に強力です。たとえば、「@main.py の create_todo 関数を修正してほしい」のように具体的に指示できます。これにより、AI が不要なファイルを参照したり、間違った解釈をしたりするリスクを減らせます。

agent mode と composer — AI の作業モードを切り替える

Cursor には、大きく分けて2つのAIとの対話モードがあります。

1. チャットモード(Chat Mode): 一般的なチャットAIのように、質問に答えたり、コードスニペットを生成したりするモードです。主に情報収集や簡単なコード生成に使います。

2. agent mode(エージェントモード): より複雑なタスクを実行させるためのモードで、Cursor ではこれを「composer(コンポーザー)」と呼びます。 composer は、AI に具体的なゴール(例: 「この機能を追加してほしい」「このバグを修正してほしい」)を与え、そのための計画立案からコード生成、テスト、デバッグまで一連の作業を任せることができます。 Claude Code の agentic loop と似ていますが、Cursor の composer はエディタのUIと密接に連携しており、AI がファイルを編集する様子をリアルタイムで確認できます。

composer を使う際は、指示を明確にすることが重要です。

• 「@requirements.txt を見て必要な依存関係をインストールし、@main.py に新しいエンドポイント /items を追加してください」
• 「@tests/test_todo.py を参照して、update_todo 関数のテストケースを追加してください」

このように @mention と組み合わせることで、AI の作業範囲と目的を明確にできます。

rules — プロジェクト固有のガイドライン

Cursor には、プロジェクト固有のコーディング規約や設計原則を AI に伝えるための rules ファイルを設定できます。 これは Claude Code の CLAUDE.md に似ていますが、Cursor の rules はより構造化された形式で、AI の行動に具体的な制約を課すことができます。 例えば、「すべてのPythonファイルは ruff でフォーマットすること」「テストカバレッジを80%以上に保つこと」といったルールを記述できます。 これにより、AI が生成するコードがプロジェクトの品質基準に合致しやすくなります。

まとめ

Cursor は、エディタとの深い統合と @mention による explicit context の指定で、AI のコード生成をより精密にコントロールできます。 composer (agent mode)を使えば、複雑なタスクも計画から実行までAIに任せられ、rules でプロジェクトの品質基準をAIに遵守させることが可能です。 次の演習では、この Cursor を使って、Claude Code と同じ TODO API を実装し、その違いを体験してみましょう。