AIコーディングツールの差は「モデル性能」ではなく、どこで何を許すかに出る

• URL: https://zenn.dev/heftykoo/articles/d76a8844dc83f0
• 日付: 2026-06-20
• Tier: Tier 3
• 要旨: AIコーディング道具の実効差は、モデル名でなく『どこで動き・何を読めて・何を実行させるか』の運用設計。ローカルCLI型vs クラウド/PR型で作業フロー根本相異。permission・repo instructionは安全装置でなく『依頼の設計契約』。

詳細

ローカルCLI(Codex・Claude Code): 試行錯誤高速、コンテキスト少ない。作業台透明化・permission詳細化が重要。クラウド/PR型(GitHub Copilot): issue→branch→PR→reviewフロー設計が主役。issue template・受け入れ条件・テスト基準明示。AGENTS.md・CLAUDE.mdは『プロンプト集』でなく『操作契約』化。AIが許可する範囲を『リポジトリ明記』するので、ツール換装後も有効。