AI機能を備えたコードエディターの画面が、コードを中心にAIを補助的に置く形から、AIエージェントとのチャットを中心にコードやプレビューを参照する形へ変化していることを取り上げました。CursorやCodexなどのツールを例に、ユーザーの指示が具体的なコードの変更から「ログイン画面を追加する」といった目的ベースの依頼へ移り、ファイルの確認や修正、テストまでエージェントが担うようになっていると説明しました。
画面設計が変わる背景として、開発者がコードそのものより完成した画面や動作を確かめたいこと、エージェントが複数のファイルにわたる大量の変更を行うため、全コードを常時表示すると重要な情報を追いにくくなることを挙げました。また、プレビュー上の要素を選んで修正を指示する方法や、非プログラマーもアイデアをアプリにできるよう、開発ツールの利用者を広げようとする動きにも触れました。
自然言語で意図を伝え、AIがコードを書き、人が結果を評価する開発の流れは、開発への参加のハードルを下げる一方、変更内容の確認が難しくなったり、意図しない箇所まで修正されたりする課題もあります。小さな変更なら自分でコードを直す方が効率的な場合もあるとし、生成結果を盲目的に採用しない重要性を述べました。最後に、Codex、Cursor、Anti-Gravity、GitHub Copilotなどの使用感や、複数のチャットを並行させる機能、モデル選択の仕組みについて紹介しました。