主要IDEごとに、連携AI・推奨ファイル・目的・補足を整理した表です。プログラミング中心にまとめています。

1. 基本のセット

• プロジェクト概要・設計
  README.md, architecture.md
  AIに全体像・設計方針・責務を理解させる
• 依存・環境情報
  build.gradle(.kts), package.json, Podfile, .env.example
  SDK・ライブラリ・環境変数を正確に認識させる
• コーディング方針・ルール
  .prompt.yaml, .copilot-instructions.md, .editorconfig
  命名規則、禁止API、コードスタイルを統一

2. IDE × AIモデル別の推奨ファイルと効果

IDE	推奨AIモデル	重点ファイル	効果	補足
Android Studio / IntelliJ	Gemini Code Assist, Copilot	.prompt.yaml, build.gradle, architecture.md	Androidプロジェクト全体を理解した補完・設計提案	プロジェクト全体の構造を解析可能。方針ファイルで安定化。
Xcode	Copilot, GPT-5	.prompt.yaml, Package.swift, README.md	SwiftUI/MVVM設計に沿った正確なコード生成	Xcodeは依存解析が弱めなので .prompt.yaml を明示すると効果大。
VS Code	Copilot Chat, GPT-5	.copilot-instructions.md, package.json, README.md	軽量環境で多言語対応、チーム開発の方針共有に有効	拡張機能単位でAI切替可能。指示ファイルが最重要。
Cursor / Windsurf / Aider	GPT-5 / Claude 3.5 / Gemini 1.5	.prompt.yaml / .cursorconfig, README.md, architecture.md, build設定	設計・生成・リファクタを自動で分担	ファイル単位でAIが文脈キャッシュを保持。設計書参照可。
Jupyter / DataSpell / VSCode + Python	GPT-4 Turbo, Gemini Advanced	.ipynb / .csv / .xlsx, analysis.md / README.md, .prompt.yaml	データ解析・統計・グラフ生成	データ＋分析目的＋出力形式を渡すと的確に解析可能。
Figma / Webflow / Framer	Gemini 1.5 Pro (Vision), GPT-5 Vision	.fig / .svg / layout.json, style_reference.jpg, .prompt.yaml	UIデザイン→コード変換・スタイル抽出	構図＋目的＋出力フォーマット指定でSwiftUIやComposeコード化が容易。

3. 実務での運用Tips

• サンプルコードを渡す
  /sample_code に小さな動作例を置くと、AIが文体やパターンを模倣しやすい
• 変更履歴を渡す
  CHANGELOG.md や feature_list.md を読むことで、過去の修正意図を理解し、安全な提案が可能
• 大きなファイルは要約して渡す
  設計書や長文ドキュメントは、AIの文脈理解の負荷を減らすために必要部分だけ渡す
• 依存関係やAPI仕様は明示
  未定義関数や古いAPIの誤提案を防ぐため、build.gradle や .env.example を食わせる

4. まとめ

プログラミングAIを「単なるコード補完」ではなく、プロジェクト理解型のアシスタントとして活用するには、

「概要 + 環境 + 方針」をAIに与えることが最も重要です。

• IDEや言語に合わせたファイルを食わせる
• 設計方針と依存関係を明確化する
• サンプルコードや履歴で文脈を補完する

この3ステップで、AIは理解に基づいたコード生成・設計提案を行い、開発効率と品質を大幅に向上させられます。

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