CursorがDiffからDemoへ転換した理由――AI開発レビューの本質的変化を読み解く

AIコーディングツールの新たなフェーズ

Cursorが打ち出した「Demos, not diffs」という方針は、AI駆動開発の世界に静かな革命をもたらしています。一見するとシンプルなキャッチフレーズですが、この背後には開発者とAIの協働関係を根本から見直す思想が隠されています。

従来のAIコーディング支援ツールは、コードの差分（diff）を表示し、開発者がその変更内容を行単位で確認するというアプローチを取ってきました。しかしCursorは、この「静的な変更確認」から「動的な動作確認」へとレビュー体験をシフトさせたのです。

「Diff」から「Demo」へ――何が変わったのか

従来のDiffベースレビューの限界

これまでのAIコーディングツールでは、以下のようなワークフローが一般的でした：

1. AIがコードを生成

2. 開発者がdiff表示で変更箇所を確認

3. 各行の追加・削除を検証

4. 問題なければマージ

このアプローチには明確な問題があります。**コードの変更内容は理解できても、その変更が実際にどう動作するかは想像するしかない**のです。特に複雑なUI変更やアニメーション、インタラクション設計においては、diffを見るだけでは完成形を正確に把握できません。

Demoベースレビューがもたらす価値

Cursorの新アプローチでは、AIが生成したコードの**実際の動作をその場でデモとして確認**できます。これは以下の点で革新的です：

編集部の視点

GitHub CopilotやCursorの既存機能との比較

GitHub Copilotは優れたコード補完機能を提供しますが、生成結果の確認は依然としてエディタ内のdiff表示が中心です。Cursor自体も以前はこのアプローチでしたが、今回の方針転換で明確な差別化を図りました。

Claude Sonnetを使ったコーディング支援でも、Artifacts機能により実行結果の確認はできますが、Cursorのアプローチはより統合的です。**開発環境とデモ環境がシームレスに連携する**ことで、「確認のために別環境を立ち上げる」という認知的な障壁を取り除いています。

この変化がもたらす本質的なメリット

**メリット：**

1. **非エンジニアとの協働が加速する**：デモを見せるだけで、デザイナーやPMが即座にフィードバックできる

2. **イテレーション速度が向上**：確認→修正→再確認のサイクルが数秒単位で回せる

3. **学習効果が高まる**：初心者開発者がコードと動作の対応関係を視覚的に理解できる

**注意点：**

1. **デモ可能なコード種別の制約**：バックエンドロジックやデータベース処理はデモ化しにくい

2. **環境依存性の問題**：デモ実行にはそれなりの環境構築が必要な場合がある

3. **表層的な確認に終わるリスク**：見た目は良くてもコード品質が低い可能性は残る

適用範囲の考察

このアプローチが特に効果を発揮するのは：

逆に、セキュリティクリティカルな機能や複雑なビジネスロジックでは、依然としてコードレベルの精緻な確認が不可欠です。**Demoは「最初の関門」であり、最終的なコードレビューを置き換えるものではありません**。

今日から試せるアクション

1. 既存のレビュープロセスを見直す

あなたのチームで現在行っているコードレビューの中で、「実際に動かして確認した方が早い」ものはどれくらいありますか？UI変更のPRを特定し、次回からはスクリーンショットや画面録画の添付を必須化してみましょう。これだけでレビュー時間が30%削減できるケースもあります。

2. ローカル環境での即時確認フローを構築する

Cursorを使っていない場合でも、ホットリロード機能を持つ開発サーバーを活用することで、同様の体験を実現できます。Vite、Next.jsのFast Refresh、Flutterのhot reloadなどを積極的に導入し、「コード変更→即座に動作確認」のサイクルを高速化しましょう。

3. 「Demo-First」の思考習慣を身につける

新機能を実装する際、コードを書く前に「完成形のデモ」をスケッチしてみてください。手書きのワイヤーフレームでも、Figmaのモックアップでも構いません。**ゴールを視覚化してからコーディングする**ことで、AIツールへの指示もより具体的になり、生成されるコードの品質が向上します。

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この情報は @taketsuyo さんの投稿を参考にしています。