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コーディングのAIベスト5

エンジニアがコーディングで本当に使えるAIツール5本。月3,000円以下で始めるコスト感とプロンプト例まで。

月3,000円〜プロンプト例+失敗しないコツ

エンジニアに勧めるコーディングのAIベスト5

1
GitHub Copilot icon
GitHub Copilot
3.85有料

ここに向くVS CodeやGitHub上の実装文脈を読み、関数補完からテスト案まで出せるため、日々の小さな実装速度を上げやすい。

こう使う既存ファイルを開いた状態で、API追加、型定義、ユニットテストの雛形を補完させ、差分は必ずレビューする。

2
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Cursor
3.85フリーミアム

ここに向くリポジトリ全体を読ませたチャット修正に強く、仕様変更時に関連ファイルを横断して直す作業と相性がよい。

こう使うバグ内容と再現手順を渡し、該当箇所の探索、修正案、影響範囲の説明まで一気に出させる。

3
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CodeRabbit
2.57フリーミアム

ここに向くPull Requestの差分を読み、仕様漏れ、例外処理、テスト不足をコメント化できるため、レビュー負荷を下げられる。

こう使うPR作成時に自動レビューさせ、指摘を重大度別に見て、人間レビュー前のセルフチェックに使う。

4
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Snyk
3.72フリーミアム

ここに向くOSS依存関係やコンテナの脆弱性を開発フローで検出でき、AI生成コードの見落とし対策にも使いやすい。

こう使うCIに組み込み、npmやpipの脆弱性、Dockerfile、IaCの警告をPR段階で修正候補まで確認する。

5
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Mintlify
2.83フリーミアム

ここに向くAPI仕様やSDKの使い方をドキュメント化しやすく、少人数チームでも開発者向け資料を継続更新しやすい。

こう使うOpenAPIやMDXを元に、認証、エラーコード、サンプルリクエストを整え、実装変更時に同期する。

コピペで使えるコーディング用プロンプト例

# 役割
エンジニアのコーディングアシスタント

# タスク
[依頼内容を貼り付け]

# 制約
[守ってほしいルールを記載]

[ここに貼り付け] の部分を自分の状況に置き換えてご利用ください

コーディングでAIを使う時の失敗しないコツ

  • AIに役割を明示する (「あなたは○○の専門家」)
  • 守ってほしいルールを箇条書きで列挙する
  • 出力をそのまま使わず、必ず人間がレビューする

コーディング特有の注意点

  • 生成コードは必ずテストと人間レビューを通す。
  • APIキーや顧客データをプロンプトに直接貼らない。
  • OSS依存追加時はライセンスと脆弱性を確認する。

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