はじめに：AIコーディングは「どれが最強？」ではなく「役割分担」が勝ち
AIでコーディングする時代になって、Cursor、Claude Code、GitHub Copilotあたりは「三種の神器」みたいに語られがちです。とはいえ現場で効いてくるのは、ツールの優劣よりもどう使い分けて、どう習慣化するか。この3つは得意領域が微妙に違うので、役割分担して回すと一気に開発が楽になります。
この記事では、日々の開発フローに落とし込めるように、設定の勘所、プロンプト（指示）の型、よくある失敗と回避策までまとめます。
まず押さえる：3ツールの得意・不得意（ざっくり比較）
- GitHub Copilot：IDE内の補完が強い。小さな関数、テスト、ボイラープレートを「手の延長」で書くのが得意。
- Cursor：エディタ統合型で、リポジトリ全体を見た提案や、複数ファイルの修正提案がやりやすい。設計→実装の往復が速い。
- Claude Code：CLIでリポジトリを相手に作業させる感覚。調査・リファクタ・大規模変更・安全寄りのレビューに強い（「一緒に作業する相棒」感）。
イメージとしては、Copilot＝瞬間的な補完、Cursor＝編集作業の統合、Claude Code＝リポジトリ単位の作業員。この役割分担がハマると、コードを書くストレスがぐっと減ります。
おすすめ運用：開発フローに組み込む「3レイヤー」
レイヤー1：書く（Copilot）
まず日常の入力コストを下げるのがCopilot。小さな関数、既存パターンの踏襲、テストの雛形などは、補完でほぼ完結します。ポイントは、AIに自由に書かせるというより、あなたが設計して、手を速くするために使うこと。
レイヤー2：組み立てる（Cursor）
複数ファイルにまたがる変更、UIとAPIを往復する作業、影響範囲の把握などはCursorが楽です。チャットで「この変更を全体に適用して」と指示し、差分を見ながら採用する流れが作れます。
レイヤー3：整える・調べる（Claude Code）
Claude Codeは、リファクタ、テスト追加、バグ原因調査、ルールに沿った修正が得意です。CLIで「このリポジトリの方針に合わせて直して」と頼むと、作業をまとまりで進めてくれます。
GitHub Copilotの使いこなし：補完を“狙って出す”
1) コメントは「仕様」を書く（プロンプトではなく設計メモ）
Copilotは、コメントや関数名・型情報から強く誘導できます。おすすめは、コメントに入出力・例外・境界条件まで書くこと。
例：
// 入力: userId(string), 返り値: UserProfile | null
// 404はnullで吸収、500以上は例外
// キャッシュがあればそれを優先、なければAPIへ
こう書くだけで、補完の精度がかなり上がります。
