初回コンポーズは Activity.onStart() までに終わる

 

🤔 Activity x Compose のライフサイクル


Activity.onCreate()
  setContent { ... }   ← ComposeView をセット

    ↓

  ［初回コンポーズ（First Composition）］
    ・Composable を評価し UI を構築
    ・LaunchedEffect → コミット後に一度実行
    ・SideEffect → 各コミットごとに実行
    ・DisposableEffect → onDispose 定義

    ↓

Activity.onStart()

    ↓

Activity.onResume()

    ↓

  ［再コンポーズ（Recomposition）］  
    ・状態変更に応じて必要部分のみ再評価
    ・LaunchedEffect は再実行されない（Key 変更時のみ）
    ・SideEffect / DisposableEffect は再評価

    ↓

Activity.onPause()

    ↓

  （ComposeView は保持）
    ・UI は部分的に見えなくなる
    ・状態は Composition 内で維持

    ↓

Activity.onStop() 

    ↓

  ［破棄準備（Dispose 検知）］
    ・ViewCompositionStrategy による破棄条件監視

    ↓

Activity.onDestroy()

    ↓

  ［破棄（Dispose）］
    ・ComposeView が破棄される
    ・DisposableEffect.onDispose() 実行

 

🤔 まとめ

初回コンポーズは Activity.onStart() までに終わる。

👉 これだけでわかる！Activity × Compose のライフサイクル完全図解 🚀

IDE × AIモデル別：プロンプトに食わせるべきファイルまとめ

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。

結局は Android Studio の AI は Gemini に収束するのか - Ultimately, does Android Studio's AI end up relying on Gemini?

 

🤔 ChatGPT の回答

Gemini が主力

・ Android Studio の AI 開発支援として Google が推進中
・ コード生成・補完・UI → コード変換・クラッシュ解析など対応

“完全収束”ではない

・ 他の AI プラグインや補助ツールも併用可能
・ Gemini が唯一の選択肢になるとは断言できない

ポイント

・ Android 開発では Gemini が中心になる傾向
・ 企業や個人のニーズ次第で別のツール併用もあり

 

🤔 GitHub Copilot の回答

・ 公式AIはGeminiへ移行（Studio Bot → Gemini in Android Studio）

・ 他AIプラグイン（Copilot/JetBrains AI等）は併用可

・ 企業向けはGemini Code Assist等でガバナンス・送信制御に対応

・ 結論：公式はGemini中心、チーム事情で使い分け可能

 

🤔 Gemini の回答

・ Android StudioのAIは、現在「Gemini in Android Studio」です。

・ Googleの最新AIモデル「Gemini」（Gemini 1.5 Pro）が基盤です。

・ GoogleのAI技術がGeminiに収束・統合されている流れの一環です。

 

🤔 まとめ

公式AIはGeminiに収束、ただし併用も可能

公式AIは「Gemini」が主力

・ Android Studioに標準搭載されるAI（旧Studio Bot）は、現在「Gemini in Android Studio」となり、Googleの最新AI (Gemini 1.5 Pro) が基盤となっています。
・ これは、Googleが自社AI技術をGeminiに収束・統合している大きな流れの一環です。

“完全な収束”ではない（併用が可能）

・ Geminiが公式AIである一方、それが「唯一の選択肢」になるわけではありません。
・ GitHub CopilotやJetBrains AIなど、他のAIプラグインも引き続き併用できます。

使い分けが実態

・ Android開発の中心はGeminiになっていく傾向です。
・ ただし、企業の方針や個人のニーズ（ガバナンス、慣れなど）に応じて、最適なツールを使い分ける形が現実的です。