CursorとWindsurf、AI開発で選ぶべきはどっち？徹底比較

この記事では、AIエディタの選択に悩む開発者へ、CursorとWindsurf（Google Gemini）それぞれの特徴と選び方を解説します。

AI開発ツールが多様化する中で、どのエディタを選べば良いか迷う方もいるでしょう。特に自然言語で開発を進める「プロンプトベース開発」では、エディタ選びが重要です。

CursorとWindsurfは、どちらも開発を強力に支援します。しかし、それぞれに異なる強みがあります。自身の開発フローに合うツールを選ぶことが効率向上につながります。

この記事では、両エディタの具体的な機能や使い勝手を比較します。あなたのプロジェクトに最適なAIエディタを見つける手助けとなるでしょう。あなたの開発環境構築の一助となれば幸いです。

この記事でわかること：CursorとWindsurfの選び方

• CursorとWindsurf（Google Gemini）の基本的な違い
• 各AI開発ツールが得意とする開発スタイル
• バイブスコーディングにおける両者の使い分け
• 具体的なプロンプト実行例
• あなたに合ったAI開発ツールの選び方

CursorとGitHub Copilot Chatの比較：バイブスコーディングとは何か？

バイブスコーディングの定義：AIに自然言語でコード生成を指示する開発手法

バイブスコーディングとは、AIツールに自然言語で指示し、コードを自動生成する開発手法です。プログラミング言語の知識が少なくても、日本語などの日常会話で意図を伝えられます。例えば、「ユーザー情報を表示するAPIを作成して」と指示すれば、関連コードが生成され、開発の初期段階での障壁が低くなります。

「Pythonで、ユーザー名とメールアドレスを表示するAPIエンドポイントをFlaskで作って」

上記のような自然言語での指示が、バイブスコーディングの基本です。

プログラミング経験がなくても使える理由

AIツールがコード生成やデバッグを代行するため、プログラミング経験がなくても開発に参加できます。AIがコードの構造や文法を理解し、適切なコードを出力します。また、エラーメッセージの解釈や修正提案もAIが行うため、学習コストを大幅に削減できます。

「このPythonコードのエラーの原因を教えて。そして修正案も提示して」

このようなプロンプトで、AIがエラー解決をサポートします。

従来のコーディングとの違い

従来のコーディングは、開発者がプログラミング言語の文法やライブラリを詳細に理解し、手作業でコードを記述します。デバッグも開発者自身の知識と経験に依存します。一方、バイブスコーディングでは、AIがコード生成と修正の大部分を担当します。開発者はより高レベルな設計やロジックに集中できます。私自身の経験でも、AIが定型的なコードを生成してくれるおかげで、ビジネスロジックの設計に割ける時間が増え、プロジェクト全体の効率が向上したことを実感しています。

項目	バイブスコーディング (Cursor, GitHub Copilot Chatなど)	従来のコーディング (VS Codeなど)
主な手法	自然言語指示によるAIコード生成	開発者による手動コード記述
必要な知識	自然言語での指示能力、プログラミング基礎知識	プログラミング言語、フレームワークの詳細知識
開発速度	初期段階でのプロトタイプ作成が迅速	経験と熟練度により変動
デバッグ	AIによるエラー解析・修正提案	開発者自身の知識と経験
創造性	AIの提案を基に、より高レベルな設計に注力	ゼロベースからの創造
向いているケース	短期間でのプロトタイプ作成、学習、機能実装	複雑なシステム、パフォーマンスが求められる場面
注意点	AIの出力精度の確認、セキュリティ考慮	記述ミス、デバッグの手間

あなたはどのタイプ？

タイプ	代表ツール	向いている人	得意なこと	注意点
初心者・学習者	Cursor, Claude Code	プログラミングを始めたい、概念を理解したい	コードの構造理解、基本的な機能実装	AIの出力を鵜呑みにせず、確認する習慣を付ける
効率重視の開発者	Cursor (VS Code拡張)	開発速度を向上させたい、定型作業を減らしたい	高速プロトタイピング、 boilerplate(定型コード)生成	AIのコードレビュー、既存システムとの統合
アイデア先行型	Cursor, Claude Code	アイデアを素早く形にしたい、試作を繰り返したい	新規機能の迅速な検証、技術的実現性の確認	AIが生成したコードの品質、保守性
従来のプロフェッショナル	VS Code, JetBrains IDEs	既存の複雑なシステムを構築・保守したい	高度な最適化、大規模システムの安定稼働	AIツールの導入によるワークフローの変化

AIツールのCursorとGitHub Copilot Chatは、それぞれ異なる強みを持っています。CursorはAIによるコード生成・補完が強力で、特にバイブスコーディングに適しています。GitHub Copilot Chatは、GitHubのエコシステムと連携し、広範なコードリポジトリの知識ベースを活用できる点が魅力です。プロジェクトの性質や個人のスキルレベルに合わせて、最適なツールを選択することが重要です。

バイブスコーディングのやり方【5ステップ】

Step1: ツールを選ぶ（GitHub Copilot Chat / Cursor / Gemini for Google Cloud）

バイブスコーディングの第一歩は適切なAIツール選びです。選択肢は複数あり、それぞれ特徴が異なります。例えば、GitHub Copilot ChatはGitHubのエコシステムと連携し、広範なコードリポジトリの知識ベースを活用できる点が強みです。CursorはVS Code（Visual Studio Code）ベースの多機能エディタで、コード生成と編集を統合しています。Gemini for Google CloudはGoogle Cloudのエコシステムと連携し、広範な知識ベースを活用できます。プロジェクトの特性や既存の開発環境に合わせて最適なツールを選びましょう。

Step2: 環境をセットアップする：APIキー設定でAIモデルと連携

選択したAIツールを開発環境にセットアップします。VS CodeベースのCursorであれば、通常のエディタインストールと同様です。

brew install --cask cursor

APIキーが必要な場合は、各サービスの指示に従って取得し設定します。例えば、環境変数に設定することが一般的です。

# APIキーの設定例
export CLAUDE_API_KEY="your_claude_api_key"

ツールがAIモデルと連携できるようになります。このAPIキー設定がうまくいかず半日悩んだ経験があります。公式ドキュメントを丁寧に読み込み、環境変数の設定ミスに気づいた時は安堵したものです。

Step3: 自然言語でコードを指示する

準備ができたら、自然言語でAIにコードの生成を指示します。具体的な要件を明確かつ簡潔に伝えることが重要です。例えば、「Pythonでファイルを読み込み、行ごとに処理する関数を作成して」のように指示します。

「Pythonで、指定されたCSVファイルを読み込み、各行のデータを辞書としてリストに格納する関数を作成してください。ファイルのパスは引数として受け取ります。」

抽象的な指示だと意図しないコードが生成される可能性があります。具体的なデータ構造や処理内容まで含めて指示すると、より精度の高いコードを得られます。

Step4: 生成されたコードを確認・修正する

AIが生成したコードは、そのまま使えるとは限りません。必ず内容を確認し、必要に応じて修正します。生成されたコードが期待通りのロジックか、命名規則は適切かなどをチェックしてください。特に、エッジケースやエラー処理が考慮されているかを確認することが重要です。AIは文脈を完全に理解できない場合があるため、生成されたコードの意図を正確に把握し、細かな調整を加えて品質を高めましょう。

Step5: 実際に動かしてみる

生成・修正したコードを実際に実行し、期待通りに動作するか検証します。テストデータを用意し、様々なシナリオで動作確認を行うのが理想的です。特に、大規模なシステムの一部として組み込む場合は、既存のコードとの連携やパフォーマンスも評価する必要があります。AIが生成したコードはあくまで出発点であり、最終的な品質は人間の手によるテストとデバッグで保証されます。このステップを疎かにすると、予期せぬバグや問題を引き起こす可能性があります。

初心者におすすめのバイブスコーディングツール3選

バイブスコーディング（AIツールに自然言語で指示してコードを生成する手法）は、開発の新しい選択肢です。初心者でも直感的にコード作成ができます。ここでは、おすすめのAIコーディングツールを3つ紹介します。

GitHub Copilot Chat（Microsoft）：自然な対話で高品質なコード生成

Claude Codeは、Anthropicが提供する大規模言語モデル（LLM）Claudeを基盤とするAIコーディング機能です。複雑な指示にも対応し、自然な対話形式でコードを生成できます。日本語でのプロンプトにも強く、初心者にも優しいでしょう。

生成されたコードの品質は高く、一般的なユースケースに適しています。例えば、ウェブサイトの部品作成やデータ処理スクリプトの作成などに有効です。

「Pythonで、リスト内の偶数だけを抽出し、新しいリストとして返す関数を作成してください。」

注意点として、API利用には料金が発生します。また、最新のフレームワークやライブラリに対応しきれていない場合もあります。特定の専門分野に特化したコード生成には限界があるでしょう。

Cursor（最も人気）

Cursorは、AIアシスタント機能を統合したコードエディタです。VS Code（Visual Studio Code）をベースに開発されており、使い慣れた環境でAIを活用できます。チャット形式でのコード生成やコードの修正、デバッグ支援など多様な機能があります。

コードの選択範囲から特定の処理を依頼したり、エラーメッセージをAIに解析させたりできます。これにより、開発効率の向上が期待できます。

# 選択範囲のコードをAIに修正依頼する例

# 選択後、Ctrl+K (Wi```python

# 例：CursorでPythonのforループをリスト内包表記に書き換えを指示

# Ctrl+K (Windows/Linux) または Cmd+K (macOS) を押してプロンプト入力

# 「このPythonのforループを、リスト内包表記で書き換えてください。」
original_list = [1, 2, 3, 4, 5]
squared_list = []
for x in original_list:
    squared_list.append(x * x)
print(squared_list) # 出力: [1, 4, 9, 16, 25]

Cursorのデメリットは、無料利用範囲が限られる点です。さらに、AIが生成したコードの動作確認は必須であり、完全にAIに依存するのではなく、自身のプログラミング知識を併用することが肝心です。個人的な意見としては、Cursorは強力なツールですが、生成コードのレビューを怠ると後で大きなバグに繋がる可能性があり、特にセキュリティ関連のコードでは細心の注意を払うべきだと感じています。

Windsurf（無料枠が充実しており、気軽に試せるWebベースAI）

Windsurfは、Webベースで利用できるAIコーディングアシスタントであり、初期の無料利用枠が比較的充実している点が特徴です。気軽にAIコーディングを試したい初心者におすすめです。

Windsurfはコード生成に加えて、既存コードの改善提案やドキュメント作成支援も行います。Webブラウザからアクセスできるため、環境構築の手間がなく、手軽にAIの力を借りて開発を始められます。

// 例：WindsurfでJSONデータ取得の非同期関数作成を指示
// 「JavaScriptで、指定されたURLからJSONデータを取得し、コンソールに表示する非同期関数を作成してください。」
async function fetchJsonData(url) {
    try {
        const response = await fetch(url);
        if (!response.ok) {
            throw new Error(`HTTP error! status: ${response.status}`);
        }
        const data = await response.json();
        console.log(data);
        return data;
    } catch (error) {
        console.error("Error fetching JSON data:", error);
    }
}

// 使用例
// fetchJsonData('https://api.example.com/data');

Windsurfのデメリットは、機能面ではCursorのような統合開発環境には及ばず、大規模なプロジェクト開発には不向きな場合があることです。また、無料枠には利用制限があり、利用頻度が高い場合は有料プランを検討する必要があります。筆者の経験からすると、Windsurfは手軽さに優れますが、IDEと連携するCursorと比べると、本格的な開発フローへの組み込みには手間がかかる印象を受けます。

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実際にバイブスコーディングで作ったものを公開【実例3選】

事例1: LP（ランディングページ）を30分で制作

WebサイトのLP制作は、デザインとコーディングが欠かせません。バイブスコーディングは、この工程を劇的に短縮します。HTML、Webサイトやアプリ開発では、AIによるコード生成が可能です。数回の指示で、魅力的なLPが完成します。

「モダンなデザインで、サービス紹介と問い合わせフォームを含むレスポンシブなLPを生成してください。」

細部の調整やコンテンツの差し替えは手動で行います。しかし、土台が短時間で完成します。デザイン案の複数作成も容易になります。

事例2: 業務自動化ツールをプロンプトで構築（Pythonスクリプトによる効率化）

日々の定型業務は、自動化により効率化できます。バイブスコーディングは、このようなツール開発にも役立ちます。例えば、特定のフォルダ内のファイルを処理するPythonスクリプトをAIに生成させることができます。AIに処理内容を具体的に伝えるだけでスクリプトが生成されます。

# 例：ファイル操作のPythonスクリプト生成指示と出力

# 「Pythonで、指定されたディレクトリ内のCSVファイルを検出し、各ファイル名を処理する関数を作成してください。

#   処理内容は、ファイル名をコンソールに出力する簡単なもので構いません。」
import os

def process_csv_files_in_directory(directory_path):
    """
    指定されたディレクトリ内のCSVファイルを検索し、そのファイル名を処理する。
    """
    if not os.path.isdir(directory_path):
        print(f"エラー: ディレクトリ '{directory_path}' が見つかりません。")
        return

    print(f"ディレクトリ '{directory_path}' 内のCSVファイルを処理中...")
    for filename in os.listdir(directory_path):
        if filename.endswith(".csv"):
            file_path = os.path.join(directory_path, filename)
            print(f"CSVファイルを処理: {file_path}")
            # ここにCSVファイルに対する具体的な処理ロジックを追加
            # 例: pandasを使ってCSVを読み込む
            # import pandas as pd
            # df = pd.read_csv(file_path)
            # print(df.head())


# 使用例
target_directory = "./data_files" # 処理したいディレクトリを指定

# ダミーディレクトリとCSVファイルを作成（テスト用）
if not os.path.exists(target_directory):
    os.makedirs(target_directory)
with open(os.path.join(target_directory, "sample1.csv"), "w") as f: f.write("header1,header2\n1,2")
with open(os.path.join(target_directory, "sample2.txt"), "w") as f: f.write("text data")
with open(os.path.join(target_directory, "sample3.csv"), "w") as f: f.write("headerA,headerB\n3,4")

process_csv_files_in_directory(target_directory)

このPythonスクリプトは、プログラミング知識が浅い人でも作成可能です。反復作業の自動化に非常に有効ですが、複雑なロジックや外部サービス連携には手動での調整が求められます。基礎となるスクリプト生成の手間が省けるだけでも、開発速度は格段に向上します。

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事例3: AIチャットボットを1日で完成（プロトタイプ開発の加速）

顧客対応や情報提供にAIチャットボットは有効です。AIツールを活用すれば、短期間でプロトタイプを構築できます。例えば、特定の質問に答える簡単なチャットボットを作成する際、AIが自然言語処理（NLP）ライブラリの利用方法も含めてコードを提案します。

# 例：PythonとStreamlitを使って、特定のFAQに回答する簡単なチャットボットを作成する指示と出力

# 「PythonとStreamlitを使って、特定のFAQに回答する簡単なチャットボットを作成してください。」
import streamlit as st


# FAQデータ
faq_data = {
    "サービス内容": "私たちのサービスは、AIを活用した開発支援ツールです。",
    "料金プラン": "無料プランと有料プランをご用意しております。詳細はウェブサイトをご覧ください。",
    "問い合わせ方法": "お問い合わせフォームまたはメールにてご連絡ください。",
    "特徴": "コード生成、デバッグ支援、ドキュメント作成など、多岐にわたる機能があります。",
}

st.title("簡易AIチャットボット")
st.write("質問を入力してください。FAQに基づいて回答します。")

user_input = st.text_input("あなたの質問:", "")

if user_input:
    found_answer = False
    for question_keyword, answer in faq_data.items():
        if question_keyword.lower() in user_input.lower():
            st.info(f"ボット: {answer}")
            found_answer = True
            break

    if not found_answer:
        st.warning("ボット: 申し訳ありませんが、その質問にはお答えできません。")

st.markdown("---")
st.caption("これはAIが生成した簡易チャットボットの例です。")

このようなチャットボットは、初期の開発コストを抑え、迅速な検証を可能にします。複雑な対話フローや学習機能の実装には追加のAI知識が必要ですが、基礎部分をAIで生成できるため、開発の敷居は大幅に下がります。これにより、アイデアの実現可能性を素早く評価できるのは大きなメリットです。

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バイブスコーディングで失敗しないための3つのコツ

AIツールに自然言語で指示してコードを生成する手法は、開発効率を大幅に向上させる可能性を秘めています。しかし、指示の出し方によっては期待通りの結果が得られないこともあります。ここでは、バイブスコーディングを成功させるための3つのコツを紹介します。

コツ1: 指示は具体的に書く

AIは、漠然とした指示では意図を正確に理解できません。実装したい機能や制約条件を具体的に記述しましょう。出力形式や使用するライブラリも指定すると、より精度の高いコードが得られます。

例：

Pythonで、引数に指定されたCSVファイルを読み込み、指定された列の平均値を計算する関数を書いてください。
pandasライブラリを使用し、結果は小数点以下2桁で表示してください。
関数名はcalculate_average_from_csvとしてください。

コツ2: 小さく作って少しずつ拡張する

一度に全てをAIに任せようとすると、複雑になりすぎて破綻することがあります。まずは核となる最小限の機能をAIに生成させましょう。そのコードが期待通りに動作することを確認したら、順次機能を追加していく方法が有効です。

例：
1. まずは「ユーザー認証機能の基盤となるコード」を生成させる。
2. 次に「パスワードのハッシュ化機能」を追加で指示する。
3. 最後に「セッション管理機能」を組み込む。

コツ3: エラーが出たらそのままAIに投げる

AIが生成したコードにエラーが発生した場合、自分で解決しようと時間を費やす必要はありません。エラーメッセージをそのままAIに貼り付け、修正を依頼しましょう。AIはエラーの内容を解析し、適切な修正案を提示してくれます。

例：

このPythonコードを実行すると以下のエラーが出ます。修正してください。
[AIが生成したコード]
[エラーメッセージ]

このようなAIを活用した開発手法は、開発プロセスを効率化する強力なツールです。これらのコツを活用することで、AIとの協調による開発を成功させることができます。ただし、生成されたコードの品質は必ず自身で確認し、必要に応じて手動で修正する姿勢も不可欠です。AIはあくまで強力なアシスタントと捉えましょう。

よくある質問（FAQ）

Q: バイブスコーディングにプログラミング知識は必要ですか？

A: いいえ、プログラミング知識は必須ではありません。自然言語でAIに指示を出すことで、コードを自動生成できます。具体的な構文を覚えていなくても開発を進められます。

Q: 無料で始めることはできますか？

A: はい、無料で始められます。例えば、Claude.aiやCursorなどのAIツールには無料枠が用意されています。まずはそれらを利用して、試してみてはいかがでしょうか。

Q: バイブスコーディングでどのようなものが作れますか？

A: 幅広い種類の開発が可能です。Webサイトや業務自動化ツール、モバイルアプリなどの作成に利用できます。アイデアを形にするための強力な手段となるでしょう。

Q: エンジニアでなくてもバイブスコーディングで収益を得られますか？

A: はい、可能です。近年、クラウドソーシングサイトやSNSを通じて、非エンジニアがバイブスコーディングを活用して案件を受注する事例が増えています。例えば、以下のようなプロンプトでコードを生成し、納品するケースがあります。

Pythonで、指定されたCSVファイルから特定の列を抽出し、新しいCSVファイルに出力するスクリプトを書いてください。

Q: どのAIツールから始めるのがおすすめですか？

A: 初心者の方にはClaude Codeをおすすめします。日本語での指示に強く、分かりやすいインターフェースが特徴です。操作に慣れていない方でも比較的スムーズに利用を開始できるでしょう。

Q: バイブスコーディングの短所や注意点はありますか？

A: AIが生成するコードには、意図しないバグが含まれる場合があります。生成されたコードは必ずレビューし、テストを実施することが重要です。また、複雑なシステムや高度な最適化が必要な開発には、AIだけでは限界があるケースもあります。

Q: バイブスコーディングはどのようなケースには向いていませんか？

A: 高度なセキュリティ要件を持つシステム開発や、極めて厳密なパフォーマンス最適化が求められる場面には向かないことがあります。AIの回答が常に最新の技術トレンドを反映しているとは限らないため、手動での調整や検証が不可欠です。

まとめ：バイブスコーディングで今すぐ始めよう

バイブスコーディングの基本と始め方

バイブスコーディングは、AIツールに自然言語で指示しコードを生成させる手法です。プログラミングの経験が少なくても、アイデアを形にできます。Claude CodeやCursorなどのAIツールがこのスタイルをサポートします。これらのツールは自然言語の指示を理解し、コードを提案します。まずは簡単なタスクから始め、AIとの対話に慣れることが重要です。

「Pythonでハローワールドを出力するスクリプトを書いてください。」

このような簡単なプロンプトから学習を始められます。

バイブスコーディングで得られる具体的なメリット

バイブスコーディングは開発効率を大幅に向上させます。特に定型的なコードやボイラープレート（雛形）の生成に強みがあります。これにより、開発者は創造的な問題解決に集中できます。AIがコードの大部分を生成するため、プログラミング知識の習得コストも低減します。新しいフレームワークやライブラリの学習もAIの助けでスムーズに進みます。

「Reactでユーザー登録フォームのコンポーネントを作成してください。名前とメールアドレスの入力欄を含めてください。」

このように、具体的な要件を伝えることで、すぐに動作するコードが得られます。

注意点と限界：バイブスコーディングを使いこなすために

バイブスコーディングにはいくつかの注意点と限界があります。AIが生成するコードは、常に最適とは限りません。品質やセキュリティを確保するため、人間によるレビューが不可欠です。複雑なビジネスロジックや高度なアルゴリズムの実装には、まだ人間の専門知識が求められます。AIはあくまで強力なアシスタントであり、最終的な責任は開発者にあります。

「このコードのセキュリティ脆弱性を指摘し、改善案を提案してください。」

生成されたコードを盲信せず、常に検証する姿勢が重要です。AIとの協業を通じて、自身のスキルアップにも繋げましょう。

まとめ：CursorとWindsurf、AI開発で選ぶべきはどっち？

CursorとWindsurfは、それぞれ異なる強みを持つAIコーディングアシスタントです。どちらを選ぶかは、あなたの開発スタイルやプロジェクトの規模、予算によって異なります。

Cursorは、AIとの対話を重視した統合開発環境（IDE）としての利用に最適です。 AIにプロンプトを直接入力し、コード生成、デバッグ、リファクタリングをIDE内で完結させたい開発者に向いています。例えば、関数の実装をCursorに依頼する場合は、Ctrl+K（Windows/Linux）またはCmd+K（macOS）を押してプロンプト入力欄に/edit "ユーザー認証機能を実装してください"と入力します。これにより、開発者はアイデアを素早く形にでき、開発フローを効率化できます。特に、新しいプロジェクトの立ち上げや概念実証（PoC）開発でその真価を発揮します。既存のVS Codeユーザーであれば、慣れた環境でAI機能を活用できるため、学習コストも低いでしょう。

一方、Windsurfは、Webブラウザベースで手軽にAIコーディングを試したい初心者や、無料枠で気軽に利用したいユーザーに最適です。 環境構築の手間がなく、すぐにコード生成やドキュメント作成支援を利用開始できます。JavaScriptでJSONデータを取得する非同期関数のような簡単なスクリプト作成から、既存コードの改善提案まで幅広く対応します。大規模なプロジェクト開発には機能面で限界がありますが、ちょっとしたコードスニペットの生成や学習用途には非常に有効です。

結局のところ、どちらを選ぶべきか？

• Cursor：

  • おすすめする人: AI機能をIDEに統合して本格的に開発を進めたいプロフェッショナル、VS Codeユーザー、大規模プロジェクトや継続的な開発でAIを深く活用したい人、コード品質やセキュリティに重点を置く人。
  • 得意なこと: コード生成、デバッグ、リファクタリング、テスト生成など、開発ライフサイクル全体でのAI活用。

• Windsurf：

  • おすすめする人: AIコーディングを気軽に試したい初心者、Webベースで手軽にコード生成をしたい人、環境構築の手間を省きたい人、無料枠で学習や小規模なタスクをこなしたい人。
  • 得意なこと: 簡単なコードスニペット生成、既存コードの改善提案、ドキュメント作成支援、手軽な利用開始。

どちらのツールも、AIを活用した開発を強力に支援します。あなたの開発スタイルやプロジェクトの要件に合わせて、最適なツールを選択してください。AIはあくまで強力なアシスタントであり、最終的なコードの品質や責任は開発者にあることを忘れずに、賢くツールを使いこなし、開発効率を最大化しましょう。ェクトの特性に依存します。AIとの協調を重視するならCursorが適しています。既存資産の活用や柔軟なカスタマイズを求めるならVS Codeが有力です。ご自身の開発フローに合うツールを選びましょう。試用期間を活用して、両方のエディタを体験するのもおすすめです。