FleetからCursorへ ─ KMP開発効率アップのための挑戦記
最近までChatGPTでのコード生成 & JetBrainsのFleetを使ってKotlin Multiplatform（KMP）開発をしていたんですが、「もっと開発効率を上げられないかな？」と思い始め、Cursorへの移行を試してみることにしました。
Fleet＋JetBrains AI Pro（月額約10ドル）の組み合わせでもサポートはあるんですが、「爆速で効率上がった！」という実感はあまりなかったんですよね。そんな中、最近話題のCursorでAndroidを開発している方がいるという話を聞き興味を持ち、弊社も元々Web側の開発では利用していて可能性を感じていたので、「これならもしかして…？」と思い模索することにしました。
Cursor × KMPはアリなのか？
今回取り組み始めたのは「CursorでKotlin Multiplatform（KMP）開発を進める」というテーマ。
ただ、日本語でその組み合わせの事例ってあまり出てこないんですよね。
「噂では聞くけど、実際どうなんだろう？」
そんなところを、自分の手で試していく形になります。
導入の基礎にあたっては、以下の海外記事とかがあったので、この記事に譲ります
👉 Integrating Cursor with Kotlin Multiplatform
ちょっとしたつまずきポイント
導入自体は概ねスムーズだったんですが、1点だけ気になることが。
-
モバイル系の拡張機能の検索に時間がかかる?...
→ 過去にWeb系PJで導入した時はもっとサクサクだった気がするけど、今日だけ？
結構遅かったので、バグなのか不安になりました。もし同じ人がいたあら、気長に待ってみてください
実際のコーディング：Fleetプロジェクトの移行
まずはFleetで進めていた既存PJをCursorで開いて開発スタート。
以下の記事が参考になりました。
基本的には、Web開発・モバイル開発の時、双方で大きく実装の仕方は変わらないフローでした。
私は、右側のチャット部分で相談しながらコードを書く or コード部分でCommand+Kにて直接修正指示を出すの2パターンがメインの利用方法で、これはモバイルでも有効に使えました
試したプロンプト（一例）
今回は、Chat機能における初回限定サジェストUIの追加というタスクにトライ。
このページにおいて、初回のみサジェストを表示したい。
サジェストはこの4つなので、stringのリソースとして用意してほしい。
recommend_reply_list = ["ちょっと話聞いて欲しい","モヤモヤする話聞いて!","イライラする話聞いて!","食べ物の相談を聞いて!"]
サジェストのUIは添付の画像を参考にしてください。
出力結果と感じたメリット
出力の完成度は5割くらい。
完全自動とは言い難いけど、自分で1から書くよりは確実に速い！
特に感動したのがこの点👇
Fleet + ChatGPTでやっていた頃のように、
コードをコピペ→AIに渡す→戻して貼り直すの流れが一切不要！
Cursorでは、対象ファイルを @ファイル名 で指定すれば、そのままSidebar上で生成・反映できるので、ものすごく楽です。
細かい課題感
- 類似コード渡すだけでは、既存ルールに則ってくれていない（Atomic Design）
- 周辺の類似実装に比べ、少し共通化の粒度が大きすぎる
- 既存のAtomのパーツとかを使えていない
- AIコーディング後、なぜかコードの編集ができなかったりで挙動が不明瞭
- コードジャンプできない
パッと感じた細かい手触り感、課題はこの辺り。
細かいけど、これらをやれないと実用性がChatGPT生成やJetBrains AI Proの方が良いかなという印象なので、この壁を超えたい。
これらは改善できそうな気配を感じるので、少しずつ調整していきたいです。
もし、修正方法などご存知の方いたら教えてください
また修正したら都度まとめていけたらと思います。
注意事項
自身では解消が不可なので課題感には書きませんでしたが、
Preview機能はどうやってもCursorでは使えない様です。
そのため、ある程度コーディングしながら、別ディスプレイで開いておいたFleetでPreviewして確認する。みたいなやり方が今の所、僕がやっている方法です。
今後に向けた期待と課題
もちろん、指定が曖昧だと出力もそれなりという課題はありますが、
プロンプト設計の精度を上げたり、PJ内のコーディングルールを整備することで、
**「ChatGPTや手打ち&JetBrains AI Proより早い＋品質も良い」**という未来が見えてきました。
個人的には、そこまで遠くない未来でベストにできるんじゃないかなという感覚でした。
特にKMP開発はCursor事例が少なくて不安もあったんですが、
実際触ってみると「普通にいける可能性あるやん！」という手応えがあったので、課金して、どんどんやっていこうと思います。
逐一更新していくので、また読んでもらえたり、応援してもらえたら嬉しいです！
また、KMP仲間も探しているので、気軽にコメントしてもらえたら嬉しいです！
✅ まとめ
- ChatGPT + JetBrains Fleet＋AI ProからCursorへ移行開始
- コーディング速度は体感でめっちゃ向上しそう
- Kotlin Multiplatform（KMP）との組み合わせも致命的な問題はなし
- コーディングルールとプロンプト次第で大きく化けそう
- 「コード書くだけ」よりも、「Cursorで組み立てる」時代を早く作る
🙋♂️ コメント歓迎！
Cursor × KMP で開発している方、
もしくはこれから始めてみようという方、
こんな方法やtiosおすすめだよという方、
もし気になることがあれば、ぜひコメントください！
体験共有、Tips、ノウハウなど、ゆるく話せたら嬉しいです〜！