改めて、”Cursor”とは
最初は半信半疑で、全くと言っていいほどVScodeと同じ操作性で、そこにAIによるコード予測やコード生成機能が加わっているなら、くらいの気持ちで昨年末から使っていた”Cursor”。日本では「カーソル」、とか「カーサー」とか呼び方は人によるようです。
このツールは一度その使い方をわかってしまうと、二度とVSCodeに戻れなくなる。
VS Codeは、オープンソースになっており、Cursorはそのエディタをfork（複製）して、作られています。 そのため、キーボードのショートカットなどは類似しており、VS Codeユーザーであれば、非常に移管しやすいです。
https://zenn.dev/umi_mori/books/ai-code-editor-cursor/viewer/what_is_cursor
百聞は一見にしかず。まずはこちらを見てみてください
これは、とあるJSONのコードを、ある規則性に則って整形をしたいというときの使用例だ。
僕がやっているのは、「ある規則性」をプロンプトに記述しただけ。
おわかりいただけるだろうか。。
プロンプトは以下
type"が"product"のブロックと、それに対応するblock_orderのエントリを削除し、さらに"main-article"を"coordinate-article"に変更してJSONのデータ整形というと、”,”(カンマ)を一字取ってしまうだけでデータ認識されなくなる恐ろしく繊細なフォーマットで、だいたい手動で整形していると、ささいなヒューマンミスがポロポロ起こって作業の神経の遣い所がクリエイティブでなくなっている。はっきりいってしんどい。
動画中の処理を手動でやっていたら、1ファイルにつき5分はかかる。しかも神経集中しての5分。
「”main-article”を”coordinate-article”に変更」と「type”が”product”のブロック」を削除するのは早いが、問題は、
「それに対応するblock_orderのエントリを削除」
これが超厄介だった。「type”が”product”のブロック」を削除する前にid名のコピーをして「それに対応するblock_orderのエントリ」を検索で探して、その2つの行を消すということを、「type”が”product”のブロック」数分だけしなければいけないということ。
それが20ファイルほどあったので、うかつに手動で作業していたら、それだけで100分。休みなしでやっても、終わったあと相当集中力を消耗しているはずだ。こんな無駄にハードモードな作業、終わったらもう今日は仕事したくないモードになりそうなこの操作を、1ファイル30秒ほどでAIコード修正が完了するので、計15分で完了！
早い解決方法を知っているということは、電卓を手に入れたときの人類も同じで、いまやわざわざソロバンを使わないのと同じで、
AIで処理できることが当たり前になったら、今で言う電卓くらいの感覚になるだろう。万人が使えるツール。人類全体の能力拡張ツールが、おそろしいスケールで到来した。
他の使用例
例えば、
localeの翻訳言語のJSONファイルも、「エントリ内の”値”のデータだけを狙って日本語に翻訳して」というプロンプトを書けばよいです。
また、CursorではなくChat GPTですが、商品データcsvまたはエクセルデータもChatGPTのPlusプランであればファイルアップロードし、かつプロンプトで指示すれば、csvまたはエクセルデータも加工してくれた！（実証済）加工後のデータのダウンロードリンクが出力されたときは驚きでした！