ClineでOpenAI APIを利用した感想についてまとめました！

Clineを利用してGPTモデルを用いたコードを書いてみた際の感想をまとめます。本記事では、GPTをモデルとして活用した際の所感を中心に記述しています。（2025年1月13日時点の記事です。今後進化すると思います。）内容にはネガティブな部分も含まれますが、私の環境における結果である点にご注意ください。また、今後の進化に期待しています。

Clineについての基本的な説明も記載していますので、既にご存知の方は2. 利用した環境まで読み飛ばしていただいて構いません。

1. Clineについて

Clineは、AIを活用して開発者の生産性を向上させる次世代型の開発支援ツールです。主にVisual Studio Code（VSCode）などの統合開発環境（IDE）で利用でき、AIによる高度なコーディング支援を提供します。
注目を集めているため、フォーク版であるCool-ClineやRoo-Clineといった派生ツールも登場しており、情報がやや混乱している面もあります。

また、Terminal上でのコマンド実行も可能なため、npm run devなどのスクリプトを直接実行することもできるようです。

1.1. 主な特徴

複数AIモデルに対応:
- OpenAI（GPTシリーズ）、Anthropic（Claude）、Google Geminiなど複数のAIモデルを選択可能。プロジェクトの要件に応じて最適なモデルを利用できます。
課金制度:
- 各モデルのAPI仕様に基づく従量課金制。
幅広い機能:
- コード生成、エラー修正、リファクタリング、Git操作、自動タスク実行など、多岐にわたる開発支援機能を搭載。
カスタマイズ性:
- Model Context Protocol（MCP）を活用し、自動化ツールやカスタムワークフローを柔軟に構築可能。
シンプルな使用感:
- VSCodeにインストールするだけで利用開始可能。設定箇所が少なく、直感的な操作が可能です。

1.2. メリット

柔軟な統合: 既存の開発環境にスムーズに組み込めるため、導入が容易。
効率的な開発支援: 大規模プロジェクトでも長文の文脈を保持しつつ的確なサポートを提供。

2. 利用した環境

OS: Windows（WSL2）
IDE: VSCode
- WSLへのリモート接続で利用
Cline: 標準版
- モデル: OpenAI (gpt-4o)

記事執筆に際して、minorun365さんの記事を参考にしました。特に設定の手順や使用感について、大いに助けられました。

3. 感想

結論として、「期待したほど実用的ではない」という印象を受けました。ただし、これはあくまで私の環境と設定に基づく感想です。

モデルの選択や使用状況に大きく依存するため、適切なモデルを選ぶことが重要だと感じました。

4. 利用した結果、わかったこと

4.1. 👎 gpt-4oモデルはコストが高い

以下の理由から、gpt-4oは不適切と感じました。

コストが高すぎる
- 2～4回のチャットで約$1.3を消費。これはGitHub Copilot（月額$10）と比較すると高コストです。
- 利用時間は15～30分程度ですが、この間にトークン数制限にも頻繁に引っかかりました。
トークン制限による処理中断
- OpenAI APIの仕様により、処理途中で中断されることがありました。

4.2. 👎 簡単なコードでも誤りが発生

特にFastAPI（Python 3.10環境）を使用した際、以下のようなミスが目立ちました。

import文の誤り: 文法エラーが発生。
SQLModelの記述ミス: 不適切な型ヒントの指定。

importの誤り

非常に簡単な内容です。

はじめのコード
提供した正常なコードです。

from app.models import (
    Item,
    Message,
    UpdatePassword,
    User,
    UserCreate,
    UserPublic,
    UserRegister,
    UsersPublic,
    UserUpdate,
    UserUpdateMe,
)

Clineが記述したコード
Roleクラスをmodelsで作成したのでimportした際に記述を誤る。
複数importするための "("がなくなっています。Roleは追加されていますが...
なかなか間違いにくい内容だと思います。
```
from app.models import Role
    Item,
    Message,
    UpdatePassword,
    User,
    UserCreate,
    UserPublic,
    UserRegister,
    UsersPublic,
    UserUpdate,
    UserUpdateMe,
)
```

SQLModelの誤り例

以下の不適切なコードが生成されました。

出力された結果です。

class UserBase(SQLModel):
    email: EmailStr = Field(unique=True, index=True, max_length=255)
    is_active: bool = True
    roles: List[Role] = Relationship(back_populates="users", link_model=user_roles) # 本来はこれと同じ定義になるはず。
    full_name: str | None = Field(default=None, max_length=255)


class UserCreate(UserBase):
    password: str = Field(min_length=8, max_length=40)
    roles: List[uuid.UUID] = [] # NOTE:ここが誤り

正しくはこちら。
Baseで正しく定義しているので間違えないような気がしますが、子クラスで誤っています。

class UserBase(SQLModel):
    email: EmailStr = Field(unique=True, index=True, max_length=255)
    is_active: bool = True
    roles: list[Role] = Relationship(back_populates="users", link_model=user_roles)
    full_name: str | None = Field(default=None, max_length=255)


class UserCreate(UserBase):
    password: str = Field(min_length=8, max_length=40)
    roles: list[Role] = [] # NOTE:ここが誤り

また、上記のコードもそうですが、実は元のコードをわざわざlistからListに書き換えてくれています。listのまま残っている箇所もあるので、少々不可解な挙動ではあります。
別箇所でも誤っていますが、python3.10の場合は、Listではなく listを利用します。元のコードはすべて listを利用しています。

4.3. 👍️利用準備は非常に楽

拡張機能のインストールとOpenAIのAPIのSecretKeyを準備するだけ。

ただ、それが利点とするならばGithub Copilotのほうが利用しやすいと感じました。Copilotも同じように設定は簡単ですからね。

5. 対策として

ここまでの経験を元にGPTを利用するならこれは必要だと思った対策です。

gpt-4-miniモデルを利用: コストが抑えられ、実用性が高い。
カスタムインストラクションの設定: プロジェクトの前提条件（例: Pythonバージョンなど）を明示的に指定する。
1. これにより前提条件の指定ができますので、統一したコードを記述できると思います。（実際にはtypingの修正はできませんでしたが...）

5.1. 根本的な対策

根本的には、以下のような対策が必要だと思います。当面は私がGPTとClineの構成で利用することはないでしょう。

GPTモデルを利用しない。
Cursorを利用する
GitHub Copilotを利用する
GPTに直接コードを生成してもらう

現状聞いている限り、OpenRouterのclaude-3.5とかがいいんでしょうか？オール・インワンという意味では、Cursorを利用するのがいいような気がしますね。
「あなた使い方わかってないよ！」という意見があればぜひコメント下さい。もっと使いこなしたいです。

6. まとめ

GPT-4oの利用は現状ではコストパフォーマンスに課題があります。特にコード生成には他のツール（例: GitHub Copilot）の方が適していると感じました。なお、利用するモデルや設定次第で結果は大きく変わるため、引き続き検証を進めていく予定です。

ClineのGPT-4miniでコードを生成。X用に動画は端折っています。
結果は不適切なコードを書いています。GPT4oを利用しても間違える箇所なので、指摘しないと間違えたままゴリゴリコードを書いていきます。他のモデルであればいい感じに記述してくれる可能性はあります。 #Cline pic.twitter.com/6eOwLOesD6
— がっちりしたDev (@dev_chickenx) January 13, 2025

また、生成AIの経験則についての話は、別記事（生成AIでコーディングをしてきた感想）にざっくりまとめていますので良かったら、読んでいただけると嬉しいです。