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Cursor&Slack連携でスキマ時間開発!

Last updated at Posted at 2025-07-30

はじめに

こんにちは、menu株式会社フロントエンドエンジニアの内田です。
弊社でも生成AIの活用の機運が日々高まっており、GitHub Copilotをはじめ様々なツールが試されています。中でも、AIエディターのCursorの導入は、開発チームに大きなインパクトを与え、その活用はますます活発になっています。

今回は、Cursorが提供する Slack連携機能 についての活用例を紹介したいと思います。

Slack連携で実現する「バックグラウンドでの自律開発」

CursorのSlack連携は、一言で言えば 「Slackから実装依頼を出すと、AIエージェントがバックグラウンドで自律的にコーディングを行い、Pull Requestを作成してくれる」 機能です。

これは、Cursorのバックグラウンドエージェント機能の一部で、エディタを開いていなくても、指定したリポジトリに対して作業を指示できます。公式ページ

注意点として、Slackと連携しCursorのバックグラウンドエージェント機能を使うためには従量課金モードを有効化しておく必要があります。

「@cursor」とメンションを付けて、変更したいファイルや実装内容を自然言語で指示するだけで、AIエージェントが処理を開始します。完了するとSlackに通知が届き、すぐにレビューに取り掛かることが出来ます。

この「非同期」かつ「自律的」な開発体験は、私のようなマネージャーとエンジニアを兼務しているような人にとって、ゲームチェンジャーと呼べるかもしれません。

ユースケース1:スキマ時間で開発を前に進める!

マネージャー業務やミーティングが増えると、まとまった実装時間を確保するのが難しくなる週もありますよね。これまでは「30分しかないから、キリの良いところまで進められないな…」と諦めていた時間がありました。

CursorのSlack連携のおかげで、この 「スキマ時間」 を有効利用することができるようになりました。

例えば、ミーティングとミーティングの間の15分。Slackを開き、
@cursor リポジトリの ProfileCard.tsx にローディング状態を追加して、Skeletonコンポーネントを表示するように修正して
と依頼を投げるだけ。

次の業務に取り掛かっている間に、AIがコーディングを完了させ、レビュー待ちのPull Requestが作成されています。業務の合間にレビューとフィードバックを行う。このサイクルを繰り返すことで、開発を進めることも可能になりました。

ユースケース2:エンジニア同士の会話から、シームレスに実装へ

弊社はSlackをコミュニケーションツールとして使っています。仕様の確認や技術的なディスカッションが日々Slack上で行われています。

従来であれば、

  1. Slackで実装方針が固まる
  2. 誰かがチケットを起票する
  3. 担当者がエディタを開き、議論の内容を思い出しながら実装する

というステップが必要でした。

Cursorを使えば、このプロセスが短縮されます。
例えば、APIの仕様変更に関するスレッドで、
このレスポンス変更に伴って、フロントの型定義とデータ取得ロジックの修正が必要だね
という会話がまとまったとします。

そのスレッドに返信する形で、
@cursor このスレッドの内容を理解して、関連ファイルを修正するPRを作成してください
と指示するだけ。

AIが会話の文脈を理解し、議論に基づいた実装の叩き台を自律的に作成してくれます。
Slackのスレッド

ユースケース3:アイデアを即、コードに変える

通勤中や休憩中など、ふとした瞬間に改善のアイデアが浮かぶことはありませんか?

これまではメモ帳に書き留めるか、記憶に頼るしかありませんでしたが、今ではアイデアが浮かんだ瞬間にスマートフォンのSlackアプリからCursorに実装を依頼できます。私は通勤時間中、閃いたらとりあえずCursorに依頼して叩き台を作ってもらうことがよくあります。

オフィスに着く頃には、自分のアイデアが形になったコードがレビューを待っている状態です。そこから自分が作業を引き継いでブラッシュアップすることも可能です!

まとめ

今回は、CursorのSlack連携についての3つのユースケースを交えて紹介しました。

CursorのSlack連携は、私たちの働き方を「PCの前でコードを書く」ことから、「いつでもどこでも開発を進められる」スタイルへと変革する、大きな可能性を秘めています。

可能性が広がるCursorのSlack連携とバックグラウンドエージェントモードですが、生成されるコードの品質などはプロジェクトの状態にも大きく作用される印象があります。Cursorに対するルールやAIエージェントが自律的にセルフチェックできるような環境(テストなどの静的チェック)を整備することが重要になりそうです!

ぜひ、皆さんのチームでも試してみてはいかがでしょうか。


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