AI開発の効率を最大化するため、私はCursorに特化したAI開発ツールキットを構築した。汎用的なAIチャットに頼るのではなく、タスクに応じて最適なモデルを活用する仕組みを導入した。現在、GPT-5、Claude 4、Gemini 2.5を組み合わせ、それぞれの強みを最大限に引き出すカスタムモードを設定。これは、単一のAIにすべての役割を任せることではなく、専門性を持つAIチームを編成する戦略だ。 たとえば、一括でコードを生成するだけのAIに、アーキテクチャ設計、セキュリティレビュー、デバッグまで任せるのは非効率。まるで優秀なインターンに、シニアアーキテクト、QAリーダー、セキュリティ専門家という三役を同時に求めているようなものだ。現実には、そのような多面的対応は不可能である。 そこで私が構築したのは、タスクごとに最適化されたAIモード群である。それぞれのモードは、特定のモデル、カスタムシステムプロンプト、および関連ツールの組み合わせで構成され、明確な役割分担を実現。たとえば「Code Architect」モードでは、GPT-5を活用し、高レベルなシステム設計や技術選定を担当。Claude 4は、複雑な論理設計や設計レビューに最適化。Gemini 2.5は、コードの文脈理解と実行環境に近い挙動の検証に強みを持つため、デバッグやテストケース生成に活用。 このように、モデルごとの特性を理解し、役割に応じて切り替えることで、AIの生産性と信頼性が飛躍的に向上する。開発者は、AIの「専門性」を活かす戦略的判断を下すことが、本当の生産性向上の鍵となる。このツールキットは、実際に使用可能な構成として、誰でも参考にできるよう公開されている。