最近、複数のAI支援プロジェクトを作りながら気づいたことがあります。
AIコーディングツールの本当の差は、
小さなデモではなく「大規模プロジェクト」で現れます。
小さいプロジェクトでは:
コード生成
UI作成
バグ修正
ほとんどのツールが非常に優秀に見えます。
しかし、リポジトリが大きくなると:
ファイル数の増加
複雑な依存関係
長い会話履歴
ビジネスロジックの変更
こうした状況で、AIは徐々に「コンテキスト drift」を起こし始めます。
現在の私のワークフロー:
Windsurf → 高速プロトタイピング
Codex → 複数ファイルの整理・修正
ChatGPT / Claude → 設計・推論
最近では、
「どのAIが最も速くコードを書くか」よりも、
「どのAIが長いコンテキストを維持できるか」
の方が重要だと感じています。
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