Cursor開発 3パターンの指示を比較してみた

Cursorに自然言語で直接依頼した版、ChatGPT要件定義版、Claude要件定義版の3種類のポモドーロタイマーを比較したアイキャッチ画像。AI開発比較検証をテーマに、各UIの違いと「自然言語での直接依頼版が最も安定して動作した」という検証結果を表現したダーク系ネオンデザイン。 Cursor開発

🧪 この比較記事で紹介している個別検証記事

Cursorに直接頼んでみた
ChatGPTで要件定義してみた
Claudeで要件定義してみた

それぞれの詳細な検証ログは以下の記事で公開しています。

今回は、
同じ「ポモドーロ・タイマー」を、

  • Cursorへ自然言語で直接依頼
  • ChatGPTで要件定義書を作成
  • Claudeで要件定義書を作成

という3パターンで開発し、
どのような違いが出るのかを検証してみました。

最近は、

AIにどこまで細かく指示を書くべきか

がかなり気になっていて、
今回かなり experimental な比較をしています。


今回の比較パターン

今回比較したのは以下の3パターンです。

パターン①

Cursorへ自然言語で直接依頼

パターン②

ChatGPTで要件定義書を作成してCursorへ投入

パターン③

Claudeで要件定義書を作成してCursorへ投入

同じテーマ、
同じCursor環境で比較しています。


実際の比較結果

かなり意外だったのですが、

一番きれいに完成したのは、
「自然言語で直接依頼」版

でした。

左:自然言語での直接指示
中央:ChatGPT要件定義
右:Claude要件定義

正直、
最初は逆を予想していました。

特に Claude は、
要件定義書そのものがかなり綺麗で、
実は一番期待していました。


自然言語版がかなり優秀だった

今回、自然言語でCursorへ入力した内容は、
かなりシンプルです。

ポモドーロ・タイマーを開発してもらえますか。
ユーザが都度 .py の起動コマンドを実行しなくてもいいように、 .exe 形式のファイルで開発してください。
UIは直感的に操作しやすい、リッチなUIにしてください。

かなり雑な指示ですが、
実際には:

  • ダークUI
  • 円形タイマー
  • タブ切り替え
  • セッション管理
  • 状態表示

など、
かなり多くをCursor側が補完していました。

しかも:

追加の大きな修正なし

で、

.exe ファイルも問題なく生成・起動

できました。

これはかなり意外でした。


ChatGPT版は、かなりバランスが良かった

ChatGPT要件定義版は、
かなり “実務的” な印象でした。

  • UI
  • build安定性
  • 機能バランス

が比較的良く、

自然言語版の次に完成度が高い

という結果でした。

要件定義も、
かなり整理しやすく、
Cursorとの相性も良かった印象があります。


Claude版は、一番苦戦した

一方で、
一番期待していた Claude 要件定義版は、
かなり苦戦しました。

まず、
要件定義書そのものは、
かなり綺麗でした。

ただ実際の開発では:

  • バグあり
  • 一部正常動作しない
  • build不安定
  • exe生成失敗

などが発生。

特に最後の exe 化でかなりハマり、

Cursorへ何度も追加改修を依頼

することになりました。

完成物としても、
今回の中では一番不安定でした。

これはかなり意外でした。


Cursorはかなり自律的に考えていそう

今回かなり印象的だったのは、

Cursor側が、
かなり自律的に補完・思考していそう

という点です。

自然言語で大まかに指示しただけでも、

  • UI構成
  • 機能配置
  • 状態管理
  • ボタン構成

などをかなり自動で補完していました。

これはかなり未来感がありました。


細かく指示しすぎない方が良いかもしれない

今回の検証を通して、
かなり感じたのは、

細かく指示しすぎるより、
方向だけ大まかに伝える

方が、
結果として良いケースもありそう、
という点です。

つまり、

まずざっくり作らせる
↓
気になる部分だけ修正

という進め方です。

これはかなり “vibe coding” に近い感覚でした。


各バージョンについて

今回作成した:

  • Cursor直接依頼版
  • ChatGPT要件定義版
  • Claude要件定義版

については、
それぞれ別記事として整理し、
exe ダウンロード付きで公開予定です。

実際のアプリの違いや、
完成度の差も比較できるようにしたいと思っています。


まとめ

今回の学びは、

AIに細かく指示しすぎなくても、
かなり良いものは作れる

でした。

むしろ、

AI側にある程度考えさせた方が、
結果が良いケースもある

のかもしれません。

とはいえ、

まず動かす
まず出す

を優先して、
引き続き experimental なツールを量産していこうと思います。

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今回比較した3つの開発パターンについては、個別の記事でも詳しく紹介しています。

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