私は 2025/05 現在、利用するAIの 98%は GeminiProです。
他は、リアルタイムかつ、情報源が欲しい時に、
GenSpark：https://www.genspark.ai/
資料の図を作成する際に、
napkin.AI：https://www.napkin.ai/
を利用しています。(この資料の図のイラストは napkin.AIを利用しています。)
Geminiを推す理由
Geminiを使う一番の理由は情報が学習されない環境かつ、
10,000行を超える共通ライブラリのソースコードを渡しても細かく理解してくれていて、
ライブラリの追加、改修、それを利用したプログラムの製造、仕様書の作成
これらすべてを良い精度で行ってくれます。
特に製造面での利用では
「コピペして利用するので完璧なソースを出力してください。
複数のファイルを出力する際は、３ファイルずつ出力してください。」 と
お願いすることでコピペするだけでプログラムが動くように出力してくれます。
99％くらいはビルドエラーもなくやってくれるのでとても優秀です。
(環境が原因の参照関連でエラーなることだけでした。)
ライブラリを作成するにあたって意識していたこと
1. AIに命令、指示をしすぎないようにすること。
こちらからの指示だけでは指示が不完全な場合があり、期待した結果が得られないかもしれません。
なので、指示したいことに必要な情報をリストにしてほしい、どのようなプロンプトがいいですか？
とAIに聞くことです。
実例）
「私と協力してプロジェクトで使用するプログラムを作成しましょう。
まずはどのような情報を伝えればいいかをリストにしてください。」
2. Canvas機能を利用すること
会話だけでやり取りするのは手間で時間がかかります。
Canvasという機能を利用すると
(Proの新規チャット画面にあるボタンをクリックしてプロンプト実行。途中からだとできないことがあるので注意！)
右側に自分とAIが書き込みあえるテキストエリアが現れます。
AIが出してきた必要な情報リストに書き込んだり、AIが作成した成果物を直接修正することができます。
3. プログラム設計とステップ案を作成すること
大きいものを作る場合には1回では対応できないことが多いです。
AIに負荷が大きくなりすぎないように気を付けながら、
優秀な新人と一緒に仕事をするように、
全体像と理想を常に細かく伝えて、
丁寧にレビューすることでより良いものが出来上がります。
4. 出力したファイルを製造場所に組み込む。
CursorなどのモダンなAIエディタであれば直接適用してもらえるかもしれませんが、
現在のGeminiではできません。
プログラムのしっかりとした理解が必要になる場面ですね。
5. 改修の方法
ライブラリが完成した後に改修や追記が必要になった、
別のチャットに移行したいなどがあると思います。
この際に作成したコードがたくさんのファイルに分かれている場合があります。
私は、手動で行うのではなく、
AIに作成してもらったファイルの文字列結合ツールを利用して
全てのソースをつなげたファイルを作成します。
それを利用して新しいチャットでも既存のライブラリを理解した状態での作業ができるようになります！
(これの詳細は今後記事にできたらと思います。)