這是《AI 工具實戰 30 天：從提示詞到 Agent，每天一個工具改變你的工作方式》系列第 9 篇，共 30 篇。

如果說 GitHub Copilot 是在你的編輯器裡加了一個聰明的自動補全，那 Cursor 做的事情更激進——它直接把整個 IDE 重新設計成以 AI 為核心的開發環境。Cursor 基於 VS Code 分叉而來，介面幾乎一模一樣，遷移成本極低，但它內建的 Composer 與 Chat 功能，讓開發體驗產生了質的飛躍。本篇我們就來實測這兩個核心功能，看看從一句需求描述到可運行程式碼，整個流程究竟長什麼樣子。

This is Part 9 of 30 in the series “30 Days of AI Tools in Action: From Prompts to Agents, One Tool Every Day to Transform How You Work.”

If GitHub Copilot is a smart autocomplete bolted onto your editor, Cursor takes a more radical approach — it rebuilds the entire IDE around AI from the ground up. Forked from VS Code, Cursor looks almost identical to what most developers already use, so the migration cost is near zero. But its built-in Composer and Chat features represent a genuine leap in how development actually feels. In this post, we put both features through their paces and walk through the full journey from a plain-language requirement to working, runnable code.

これは「AI ツール実践 30 日間：プロンプトから Agent まで、毎日一つのツールで仕事を変える」シリーズの第 9 回（全 30 回）です。

GitHub Copilot がエディタにスマートな補完機能を追加するものだとすれば、Cursor はより根本的なアプローチを取っています。IDE 全体を AI 中心に再設計しているのです。VS Code をフォークして作られているため、見た目はほぼ同じで移行コストはほぼゼロ。しかし内蔵の Composer と Chat 機能は、開発体験を質的に変えます。本記事では、この 2 つの機能を実際に試し、自然言語の要件定義から動くコードが生成されるまでの全プロセスを紹介します。

Chat vs Composer：兩種模式，兩種思維Chat vs Composer: Two Modes, Two MindsetsChat と Composer：2 つのモード、2 つの思考法

Cursor 的 Chat 功能（快捷鍵 Cmd+L）是對話式的，你可以針對當前開啟的檔案提問、請它解釋某段邏輯、或要求局部修改。它的強項在於「理解現有程式碼」——你選取一段函式，問它「這裡為什麼會有 race condition？」，它能結合上下文給出精準分析。

Composer（Cmd+I）則是另一個層次。它是多檔案、跨目錄的生成工具。你可以用一段自然語言描述整個功能需求，例如「幫我建立一個 Express API，包含 JWT 驗證、用戶登入登出路由，以及對應的 middleware」，Composer 會同時生成多個檔案、自動處理 import 關係，並在側邊欄顯示所有變更供你逐一審閱。這種「需求 → 多檔案生成 → 人工審閱」的流程，才是 Cursor 真正改變開發節奏的地方。

Cursor’s Chat feature (Cmd+L) is conversational. You ask questions about the file you have open, request explanations of specific logic, or ask for targeted edits. Its strength is understanding existing code — select a function, ask “why is there a race condition here?”, and it gives you a context-aware answer.

Composer (Cmd+I) operates at a different level entirely. It’s a multi-file, cross-directory generation tool. Describe a full feature in plain language — say, “create an Express API with JWT auth, login/logout routes, and the corresponding middleware” — and Composer generates multiple files simultaneously, handles imports automatically, and shows every change in a sidebar for you to review one by one. That “requirement → multi-file generation → human review” loop is where Cursor genuinely reshapes the development rhythm.

Cursor の Chat 機能（Cmd+L）は対話形式です。開いているファイルについて質問したり、特定のロジックの説明を求めたり、部分的な修正を依頼したりできます。強みは「既存コードの理解」にあります。関数を選択して「なぜここで race condition が起きるのか？」と聞けば、文脈を踏まえた的確な分析が返ってきます。

Composer（Cmd+I）はまったく別の次元で動きます。複数ファイル・複数ディレクトリにまたがる生成ツールです。「JWT 認証、ログイン・ログアウトルート、対応する middleware を含む Express API を作って」と自然言語で要件を伝えると、複数ファイルを同時生成し、import 関係も自動処理し、すべての変更をサイドバーに表示して一つずつ確認できます。この「要件 → 複数ファイル生成 → 人間によるレビュー」というフローこそ、Cursor が開発リズムを本質的に変える部分です。

實測：從一句話到可運行的 REST APIHands-On: From One Sentence to a Running REST API実測：一文から動く REST API まで

我用以下提示詞測試 Composer：「用 Node.js + Express 建立一個 Todo API，支援 CRUD 操作，資料存在記憶體陣列中，並加上基本的錯誤處理。」

結果在約 20 秒內，Composer 生成了 `app.js`、`routes/todos.js`、`middleware/errorHandler.js` 三個檔案，結構清晰，路由命名符合 RESTful 慣例，錯誤處理也有基本的 try/catch 包覆。直接 `node app.js` 就能跑起來，用 Postman 測試 CRUD 全部通過。

更值得注意的是 Cursor 的 `@` 引用語法——在 Chat 或 Composer 中輸入 `@filename` 可以把特定檔案拉進上下文，`@codebase` 則讓 AI 搜尋整個專案。這讓它在處理大型既有專案時，依然能保持精準的上下文感知，而不是盲目生成。

I tested Composer with this prompt: “Build a Todo API using Node.js and Express, supporting full CRUD, storing data in an in-memory array, with basic error handling.”

In about 20 seconds, Composer produced three files: `app.js`, `routes/todos.js`, and `middleware/errorHandler.js`. The structure was clean, route naming followed RESTful conventions, and error handling included proper try/catch blocks. Running `node app.js` worked immediately, and all CRUD operations passed Postman tests.

Also worth highlighting is Cursor’s `@` reference syntax. In both Chat and Composer, typing `@filename` pulls a specific file into context, while `@codebase` lets the AI search across the entire project. This keeps the AI context-aware even in large existing codebases, rather than generating blindly.

Composer に次のプロンプトを入力して実測しました：「Node.js と Express を使って Todo API を作成。CRUD 操作をサポートし、データはメモリ上の配列に保存、基本的なエラーハンドリングも追加してください。」

約 20 秒で、`app.js`、`routes/todos.js`、`middleware/errorHandler.js` の 3 ファイルが生成されました。構造は明確で、ルート命名は RESTful の慣例に従い、エラーハンドリングも適切な try/catch で実装されていました。`node app.js` をそのまま実行でき、Postman での CRUD テストもすべて通過しました。

注目すべきは Cursor の `@` 参照構文です。Chat や Composer で `@filename` と入力すると特定ファイルをコンテキストに取り込め、`@codebase` を使えば AI がプロジェクト全体を検索します。大規模な既存プロジェクトでも、盲目的に生成するのではなく、正確なコンテキスト認識を維持できます。

Cursor 的邊界：它不是萬能的Where Cursor Falls ShortCursor の限界：万能ではない

Cursor 並非沒有缺點。免費方案的 GPT-4 使用次數有限，超過後會降速或要求升級。對於高度客製化的業務邏輯，Composer 生成的程式碼往往需要不少調整，它更擅長「標準模式」而非「特殊需求」。此外，在超大型 monorepo 中，`@codebase` 的搜尋品質有時不穩定。

但整體而言，Cursor 代表的是一種新的開發哲學：AI 不是輔助工具，而是開發流程的第一公民。對於獨立開發者、小型團隊或需要快速原型的場景，它能讓你在一個下午完成過去需要兩天的工作量。這不是誇張，是我實測後的真實感受。

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Cursor isn’t without its limitations. The free plan caps GPT-4 usage, after which it throttles or prompts an upgrade. For highly customized business logic, Composer’s output often needs significant tweaking — it handles standard patterns well but struggles with unusual requirements. And in very large monorepos, `@codebase` search quality can be inconsistent.

That said, Cursor represents a new development philosophy: AI isn’t a helper tool, it’s a first-class citizen of the development workflow. For solo developers, small teams, or rapid prototyping scenarios, it can compress two days of work into an afternoon. That’s not hype — it’s what I found in actual testing.

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Cursor にも限界はあります。無料プランでは GPT-4 の使用回数に上限があり、超えると速度制限やアップグレードの案内が表示されます。高度にカスタマイズされたビジネスロジックに対しては、Composer の生成コードに多くの修正が必要になることもあります。標準的なパターンは得意ですが、特殊な要件には弱い面があります。また、非常に大規模な monorepo では `@codebase` の検索品質が不安定になることがあります。

それでも Cursor は新しい開発哲学を体現しています。AI は補助ツールではなく、開発フローの主役です。個人開発者、小規模チーム、あるいは素早いプロトタイピングが必要な場面では、以前なら 2 日かかっていた作業を午後一つで終わらせることができます。これは誇張ではなく、実際に試した結果です。

前回：GitHub Copilot は補完だけじゃない：エンジニアが AI で開発リズム全体を再構築する方法

次回（第 10 回）予告：Midjourney プロンプトエンジニアリング：ランダム生成から精密なビジュアル出力への方法論

峰値 PEAK / 阿峰

全端开发者 · 套利交易员 · 在日创业者

Full-Stack Dev · Arb Trader · Japan-based Founder

フルスタック開発者 · アービトラージトレーダー · 在日起業家

在大阪构建系统、做套利交易、探索 AI Agent。相信系统的力量大于意志力。

Building systems, trading arb, exploring AI agents from Osaka. Systems over willpower.

大阪でシステムを構築し、アービトラージ取引を行い、AIエージェントを探求。システムは意志力を超える。

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