
ZenTech CEO / 開発DX / ex. Engineer at @BunzzDev🐤 / Likes: ☕️🍻 @SuperteamJapan
山口 → 広島 → 京都 → 東京
Joined July 2019
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ロピタル @ 開発DX | ZenTech retweeted
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zen-tech.co.jp/lp/defineai
DefineAI紹介動画
要件定義にAIを活用できるDefineAIの紹介動画
Cursor AgentsとCursor IDEが重たいから、Cursor CLI使ってみてるけどサクサクで快適
cursor.com/ja/cli
ロピタル @ 開発DX | ZenTech retweeted
Cursor SDKについてキャッチアップできてなかったので、少し調べて記事書きました
まだキャッチアップできていない方の参考になればと思います
開発ワークフローの中に組み込むのも結構便利そうだし、サービスの中に組み込むのにもかなり便利そうでした
xitter.cf/ropital_dev/status/205…
Github copilotのレビュー機能使ってなかったけど、かなり精度いいな
これないと生きていけないレベルになる可能性ある
Code Rabbitもいいけど、課金しないといけないから一旦Copilot使ってて結構十分かも
もしくはCode Rabbitよりもいい説。最近使ってないからわからないけど
「Anthropic 2026 Agentic Coding Trend」をまだ読んでいない方向けの解説記事を書きました
トレンドに記載の通り弊社では従来のエンジニアはほぼいなくなり、要件定義や設計、テストをするエンジニア?だけになりつつあります
このような実体験も交えて深ぼって書きました
xitter.cf/ropital_dev/status/205…
Cursor SDKについてキャッチアップできてなかったので、少し調べて記事書きました
まだキャッチアップできていない方の参考になればと思います
開発ワークフローの中に組み込むのも結構便利そうだし、サービスの中に組み込むのにもかなり便利そうでした
xitter.cf/ropital_dev/status/205…
Cursorめっちゃメモリ逼迫するなと思ってたけど、ブログ書いてあったのか
メモリ周りはなかなか難しそうな問題だなぁ
cursor.com/ja/blog/app-stabi…
Anthropic最近覚醒してる
後発のClaude codeから始まりビジネスがうますぎる
Cursorのコーディング特化に比べて幅広く取ったポジショニングをして立ち回りがすごい
ターゲットユーザーが広いから収益性はAnthropicが圧倒的だな
でもコーディングに関してはまだCursor推し
Composer 2の基盤はKimi-k2.5なのか
Congrats to the @cursor_ai team on the launch of Composer 2!
We are proud to see Kimi-k2.5 provide the foundation. Seeing our model integrated effectively through Cursor's continued pretraining & high-compute RL training is the open model ecosystem we love to support.
Note: Cursor accesses Kimi-k2.5 via @FireworksAI_HQ ' hosted RL and inference platform as part of an authorized commercial partnership.
Composer 2使ってみたけど、意外と良いかも(コスパで考えると圧倒的)
いつもgpt-5.4-extra-highかgpt-5.2-extra-high-fast使ってるから、そこと比べると流石にまだだけど
考慮できる範囲がgpt-5.x-extra-highは圧倒的に違うから考慮漏れがかなり防げる
今はコストを払ってでも考慮漏れを無くすことと保守性を大事にしたいからgpt-5.x-extra-highを使うけど。
Replying to @cursor_ai
We were able to significantly improve the model quality and cost to serve.
These quality improvements come from our first continued pretraining run, providing a far stronger base to scale our reinforcement learning.













