「.NET 開発基盤部会 Wiki」は、「Open棟梁Project」,「OSSコンソーシアム .NET開発基盤部会」によって運営されています。

目次 †

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概要 †

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Week 1 †

Vibe Coding for fun and profit（バイブ・コーディング）

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Day 1 †

1-7日

  1. コースへようこそ：Cursor AIを使った3Dゲーム制作：
    • Cursorで「矢印キーで移動し、スペースキーで発砲して、1台のコンピュータ対戦相手とアリーナで戦う、3D一人称視点シューティングゲームのウェブサイトを構築してください。」と入力
    • すると自動でコード（index.html）を生成（Cursorは以前サインアップしたアカウントで試したらモデル選択が「Auto」からできなかった）
    • ポイントは単純なコード作成に留まらず、ファイル生成や、Node.jsのインストールから、起動（npx serve .）などの作業も行われる点。
  2. Cursor AI Agentで一人称視点シューティングゲームを構築する：
    • 生成物を分析・動作確認し、プロンプトを修正し得て動作を改善することを行う。
    • その中で「Zero-shot（ゼロ・ショット）」「Ralph Loop（ラルフ・ループ）」と呼ばれる手法（単語レベル）を紹介する。
  3. Agentic AIコーディングのための欠かせないマニュアル：
    • コース誕生のきっかけ（カルパシー氏のポスト）、
    • 対象となる受講者
      • すべての人向け、意欲あるエンジニア・初心者～シニア・ベテランエンジニア
      • コース修了後に得られる成果
      • コースのスタンス（誇大広告（ハイプ）への警戒）について解説。
  4. 講師紹介＆3週間AI Coderコースのロードマップ：
    • 講師（Ed Donner）の経歴と実績
    • 本コースの位置づけ「AI（エージェント）を使ってコードを書く」「幅（Breadth）」「深さ（Depth）」の両立。
    • 3週間のカリキュラム構造。
  5. Vibe Coding、Agentic Coder、そしてClaude Codeのようなコーディングエージェント：
    • 「バイブコーディング（Vibe Coding）」の誕生とこれまでの歩み。
    • 曖昧な用語の整理（Vibe Coder、Vibe Engineer、Agentic Coder、Coding Agent。
    • 3つの対話I/F（IDE型、エディタ拡張型、CLI型。
    • 結論と心構え（この分野の進化スピードは凄まじく、毎日膨大な情報（津波）が押し寄せている）
  6. AIコーディングの8段階：ChatGPTからAgent Orchestrationまで：（Steve Yegge氏の説）
    1. AIをコーディングに活用するレベルは、初級から上級まで以下の8つのステージに分類される。
      • ステージ1：ChatGPTとの対話や、AIによるコードの自動補完を参考程度に使う。
      • ステージ2：IDEのサイドバーにコーディングエージェントを配置し、承認を得ながらコードを修正。
      • ステージ3（YOLOモード）：エージェントを全面的に信頼し、すべての変更を未確認で即座に承認（一括受け入れ）。
      • ステージ4：意識の対象がコードからエージェントへと移る。エージェントに集中し、コードの変更履歴はたまに眺める程度。
      • ステージ5：IDEからCLIに移行。Claude Codeなどを使用し、人間は画面のスクロールをただ眺めるか、席を外して完了を待つ。
      • ステージ6：CLI上で複数のエージェント（3〜5体）を同時に起動し、チームとして並行してプロジェクトを進めさせる。
      • ステージ7：10体以上のエージェントをCLI上で稼働させ、人間がそれらの進捗や連携を自ら管理・調整。
      • ステージ8：役割を持ったマルチエージェントネットワークが自動で機能する最上級ステージ。
    2. ステージとアウトラインのマッピング
      1. 第1週：ステージ2〜4
      2. 第2週：ステージ5
      3. 第3週：ステージ6〜8
      4. 企業の開発における最適解はステージ5〜6
    3. 利用コスト
      1. コース自体は無料で完結可能
      2. 推奨されるプラン：初期はCursorの無料期間を利用し、第2週・第3週に向けてClaude Code（月額20ドルプラン）に加入。
      3. 自己責任の原則：費用の管理や解約の判断は必ず受講生自身が行う必要があります。
  7. まとめ：これから始まる、あなただけのAgentic Coding Journey
    1. 変化の激しい環境への心構え
    2. 本コースha、全員が同じコードを実行して同じ結果を得るわけではない。
    3. 講師によるサポートとコミュニティへの参加（Q&Aやメール、LinkedIn?）
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Day 2 †

8-13

  1. LLMの仕組み：トークン、メモリ、推論を解説：
    • 大規模言語モデル（LLM）の基本
    • LLM単体 と LLMを組込んだAIアプリケーションの違い
    • AIアプリケーションでインテリジェンスを疑似体験させるトリック
      • トリック1：記憶の錯覚（Ilusi Memori）：チャット履歴
      • トリック2：推論・思考（Penalaran / Pemikiran）：Few-shot
  2. ツール、ループ、そしてAI Agentの定義：
    • AIアプリケーションでインテリジェンスを疑似体験させるトリック
      • トリック3：ツール（Tools / Tool Calling）
      • トリック4：ループ（Loop）
    • AIエージェントの最新の定義
      「目標を達成するために、ループ（繰り返し）の中でツールを実行するLLMシステム」
  3. Context Engineering：System Prompt、Context Window、agents.md：
    • コンテキストエンジニアリングとは以前は「プロンプトエンジニアリング」と呼ばれていたが、最適な出力を得るための全技術を指す「コンテキストエンジニアリング」へと概念が拡張された。
    • 入力コンテキストを構成する主要要素：システム・プロンプト、ツールの説明、メモリ、会話履歴、など
    • コンテキストウィンドウには最大サイズがあるのでコンパクション（圧縮、要約）技術もあるが信頼性に課題もある。
  4. agents.mdを極める：コーディングエージェントのためのContext Window戦略
    • agents.md とはコーディングエージェント用のシステム、プロジェクトに沿ったプロンプトを記載したMarkdown形式のファイル。
    • 配置ルールは、ルートとサブディレクトリに配置できる。ルートはプロジェクト全体に適用され、サブはサブプロジェクトに適用される。
    • 効果的な記述のコツ：
      • 簡潔、明確、断定的に、プロジェクト全体目標と成功基準、肯定文に集中、強調は大文字の 「IMPORTANT（重要）」 を使う。
      • 長文で冗長、過剰、防御的（数多くの例外ケース）
    • 2025年型アプローチ vs 2026年型アプローチ
      • 2026年型の思想（自律・手放し）：研究分野ではプログレッシブなコチラが重視されている。
      • 2025年型の思想（管理・最適化 ※話者の推奨）：実用的な大規模プロジェクトにおいてはコチラの方が成果が出る。
  5. AIコーディングワークフローの進化：YOLOからRalph Loopsへ：
    • 2025年のマインドセット（低い〜中程度の信頼度）：マイクロマネジメント、計画・実行・レビュー・テスト、仕様ベース開発 / 信頼するが検証する
    • 2026年のマインドセット（高い信頼度・自律駆動）：YOLO、ラルフ・ループ（Ralph Loops）、マルチエージェント（Multi-agent / Swarm）
    • YOLOは元々は英語の古い格言的な表現（「人生は一度きり」）でAIの文脈では「一度きりだから大胆に試せ」「失敗を恐れず全力で行動せよ」の意味（マーケっぽいな）
    • 賢く見えないシンプソンズのキャラクターRalph Wiggumに因んで「しつこく繰り返せば最終的に成功する」と言うAIの運用哲学。
  6. ハイプ（過度な期待）を超えてLLM（現在の主要モデル）を比較する
    • コード生成エージェントのハイプ（過度な期待）に流されないこと。
    • LLMエージェントのブレイクスルーとなったのは推論技術（Reasoning techniques）
    • Reasoning Modelsは良いChain of Thought（CoT）を生成する」ことを重点的に学習。
    • LLMの成長曲線は一時的に急上昇したものの、今後は、緩やかな向上になると予測。
    • （Artificial Analysis（生成AI比較サイト））で冷静に主要モデルGPT 5.2 Codex、Claude Opus 4.5、Gemini 3 Pro、GLM-4を比較
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Day 3 †

14-20

  1. Cursor、Copilot、Codex、そしてAgentic Vibe Codingの実践：
  2. agents.mdファイルとVibe CodingのためのCursor設定を探索：
  3. YOLOモードでCursor AI Agentを使ってKanbanアプリを構築：
  4. VS CodeでGitHub Copilotを使ってKanbanボードを構築：
  5. OpenAI Codex VS Code拡張：ゼロショットでKanbanアプリを構築：
  6. Antigravity IDEとGemini 3 ProでKanbanアプリを構築：
  7. Cursor vs Copilot vs Codex vs Antigravity：最終評価：
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Day 4 †

21-26

  1. YOLOモード：IDEでのAgentic Codingに適したLLMの選び方：
  2. Vibe Codingを成功させる5つの原則：ボスになれ：
  3. 責任あるYOLOコーディング：OpenRouter?でAIプロジェクトをセットアップ：
  4. YOLOモード：CursorでGPT Codexを使ってNext.jsウェブサイトを構築：
  5. OpenRouter?とVibe CodingでAI Digital Twinチャットを追加：
  6. チュートリアル、Opusによるコードレビュー、クロスモデルコラボレーション：
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Day 5 †

27-33

  1. Karpathyが語るVibe Codingと商用MVP構築のルール：
  2. Webアプリ基礎：フロントエンド、バックエンド、API、Dockerセットアップ：
  3. GitHub CopilotとFastAPIでフルスタックプロジェクトをセットアップ：
  4. AI Copilotでステップバイステップ構築：計画と足場作り：
  5. GitHub Copilot、Docker、FastAPIでKanbanアプリを構築：
  6. GitHub CopilotでKanbanアプリ構築：ドラッグ＆ドロップのデバッグ：
  7. AIアシスタントKanbanアプリ完成：Copilot、OpenRouter?＆Week 1 まとめ：
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Week 2 †

Vibe Engineering as a professional（バイブ・エンジニアリング：プロフェッショナル向け）

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Week 3 †

Vibe Engineering as an expert（エキスパート向け）

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詳細 †

この教育はGitHubの公開パートがないので、世間一般で言われている事のマッピングダケ実施。

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CursorとClaude Code †

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参考 †

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