<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?><rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:media="http://search.yahoo.com/mrss/"><channel><title>rzkmak's notes</title><link>/</link><description>Recent blog posts on rzkmak's notes</description><generator>Hugo (https://gohugo.io)</generator><language>ja</language><managingEditor>rzkmak@outlook.com (Rizki Maulana Akbar)</managingEditor><webMaster>rzkmak@outlook.com (Rizki Maulana Akbar)</webMaster><lastBuildDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 Z</lastBuildDate><atom:link href="/ja/tags/development/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml"/><item><title>2026 AI Dev Log: パワー、価格、生産性のバランスを取る開発ワークフロー - パート1</title><link>/ja/posts/2026-ai-dev-log-part-1/</link><pubDate>Sat, 07 Mar 2026 00:00:00 Z</pubDate><author>rzkmak@outlook.com (Rizki Maulana Akbar)</author><description>
現在の個人セットアップ 2026/03
2026年の第1四半期を締めくくるにあたり、AI開発の状況は「実験的」から「ミッションクリティカル」へと移行しました。もうLLMと単におしゃべりしているだけではありません。エージェント型ワークフローをオーケストレーションしています。過去3ヶ月間、最新のフロンティアモデルとそれらを活用するツールに深く潜り込み、企業レベルの展開から個人的な小規模プロジェクトまであらゆるものをテストしてきました。
この急速に変化する時代におけるAI開発フローについて学んだことをまとめます。
# モデルの現状：2026年第1四半期 「フロンティア」の基準は大幅に引き上げられました。長期的推論とエージェント自律性を優先するモデルへと、古いベンチマークを超えて移行しました。
Claude 4.6（Sonnet &amp;amp;amp; Opus）: Anthropicの最新モデルは間違いなくコーディングのゴールドスタンダードです。Sonnet 4.6はスピード重視の毎日の相棒で、Opus 4.6は重いアーキテクチャ作業を担当します。
GPT-5.3 Codex: OpenAIの専門コーディングモデルは信じられないほどバランスが取れています。チャットインターフェースというよりも、深いリファクタリング専用に設計されたロジックエンジンのような感じです。
Kimi K2.5とGLM 5は、特に財布を守りながら巨大なコンテキストを扱う際に、私のローテーションで不可欠になっています（笑）。
いくつかのモデルを、企業環境と個人のラボの両方で使用する機会がありました。「個人」と「プロフェッショナル」の使用の違いは、通常、一つのことに帰結します：価格 😂
# 開発キット：適切なハーネスの見つけ方 モデルは、それと対話するために使用するインターフェースと同じくらい良いものです。この四半期に使用したツールについての私の考えを紹介します。
## 1. Claude Code これは高度なCLIベースのワークフローでお気に入りになりました。
プロフェッショナルな環境では、Amazon Bedrock経由でこれを実行しています。
個人の課題: Bedrockは素晴らしいですが、ソロプロジェクトでは課金が高くなる可能性があります。標準の$20/月のProサブスクリプションでは、トークン制限が重い開発セッションには非常に制限的に感じます。
解決策: モデルロックとトークンの問題を解決するために、claude-switchを構築しました。CLI体験を維持しながらモデル（GLMなど）を切り替えられる小さなツールですが、Claude以外のモデルがClaude Code環境の特定のエージェントフックで苦労することがあることに気づきました。
## 2. OpenCode OpenCodeは、主にモデルホッピング用のOpenRouter経由とOpenCode Goサブスクリプションの両方で使用しています。
「Go」サブスクリプション: 個人使用では、OpenCode Goサブスクリプションに頼っています。月額$10で、非常に競争力のある価格でGLM-5、Kimi K2.5、Minimax M2.5という3つの強力なフロンティアモデルへの信頼できるアクセスを提供し、全く新しいゲームチェンジャーです。
欠けている部分: CLIは素晴らしいですが、複雑なコードプランを実行前に確認するためのよりビジュアルなインターフェースが必要だと感じています。実行には優れていますが、高レベルの計画での確認には少し難があります。
## 3. Cursor Cursorは、私のプロフェッショナルな仕事の「メインドライバー」であり続けています。現在、モデルの知性、ハーネスの安定性、そしてごちゃごちゃしていないレビューUIの間で最良のバランスを提供しています。
難点: 個人使用の価格は、多くの独立した開発者にとって少し高く、私にとっては主に「企業資金」カテゴリに留まっています。
## 4. Anti-gravity Anti-gravityには大きな期待を寄せていました。2026年初頭には、フィードバックループが比類のないものでした。本当に最初の「エージェントネイティブ」IDEのように感じられました。</description><guid isPermaLink="true">/ja/posts/2026-ai-dev-log-part-1/</guid></item></channel></rss>