Cursorでデバッグ（エラー解決を高速化）

学習ゴール

スタックトレースとログをAIに渡す際の「最小再現セット」を自作できる。
「仮説→検証→修正」の短いループで、闇雲な全ファイル生成を避けられる。

前提知識

ターミナルまたはIDEのコンソールでエラーをコピーできること。
言語固有のビルド/テストコマンド（npm test 等）を1つは知っていると早い。

キーコンセプトと用語

再現手順：何をしたら必ず壊れるかの箇条書き。
MRE（最小再現例）：問題だけを切り出した小さなコード。
二分探索：コミットやコード範囲を半分ずつ絞るデバッグ。
ログレベル：info/warn/errorのどこを見るか。

手順（ステップバイステップ）

エラーメッセージ全文をテキストで取得（画像ではなく）。
直前の変更をdiffで一覧。疑わしい順に3つメモ。
仮説1行：例）「null参照は◯◯が未定義のときだけ」。
AIに依頼：再現手順、期待値、実際の値、環境（OS/Node版）を添える。
提案パッチを部分適用：広いリファクタは断る。
テスト/再実行：直ったか、別の失敗に化けていないか。
学びを1行：「次からこのログを最初に見る」と残す。

実践ミニ演習

演習1：わざとタイポを入れ、AIに原因箇所の当てをさせ、自分の読みと比較。
演習2：同じバグで「ログなし依頼」と「ログ付き依頼」の回答精度を比較。
演習3：修正後に回帰テストを1本だけ追加する依頼を出す。

セルフチェックリスト

[ ] エラー全文を貼れた
[ ] バージョン情報を含めた
[ ] 再現手順が第三者に通る
[ ] パッチを全部受け入れず部分適用した
[ ] テストで緑を確認した

つまずきポイントと対処

原因が散らばる → 二分探索でコミット特定。長いリファクタ提案は却下。
環境依存 → Docker/CIログを同梱。ローカルだけで再現するか確認。
セキュリティログ → マスクしてから貼る。

深掘り：うまくいくプロンプト構造

「現象」「再現手順」「すでに試したこと」「仮説」「関連ファイルパス」を枠付きで書くと、推測のノイズが減ります。

運用ノート：オンコールとインシデント学習

本番障害のパッチをAIに急造させるときほど、変更理由とロールバック手順をPR本文に残してください。ポストモーテムでは「AI提案のどの行が有効だったか」を具体コードで記録し、次回の類似障害に備えます。オンコール当番中は推測よりログを共有し、睡眠時間を削らないためのタイムボックス（調査2時間でエスカレーション）もルール化。週次で再発パターンをタグ付けし、FAQ化すると新人育成にも効きます。

（学習の定着）

組織学習の観点では、週次15分の振り返りをカレンダーに固定し、うまくいった依頼文や依頼テンプレは共有ドライブへコピーして資産化します。四半期ごとに公式の利用規約と社内ポリシーを突き合わせ、差分があれば短いチケットで追記してください。個人メモでも「日付・用途・入力の要点・出力の使い道」を1セットで残すと検索性が上がり、異動時の引き継ぎもスムーズです。ステークホルダー別の典型的な懸念（経営はROI、情シスは漏洩、現場は手間と心理的負担）を箇条書きで持っておくと、同じ学びを説明する場面でも言い換え疲れが減ります。公開可否が曖昧な資料はそもそもAIに入力しない、と自分で宣言しておく線引きメモがあると、日々の判断が速くなります。

なお学習効率を上げるには、「読む→15分で演習→翌週に同じ手順でもう一度」をカレンダーに3連続で置き、忘却曲線を意識するのがコツです。複数人で進めるときは教え合うペアと日時を先に仮押さえし、片方が欠席しても演習PDFだけで進められるようにリンク集を1枚添えておくと属人化が進みにくくなります。最後に、成果が出た週は短いログ（良かった依頼1行）を残し、出なかった週は「阻害要因」を1語だけメモして次週の設計に回すと改善が続きます。ログを残せない現場では、スクリーンショット1枚＋3行メモでも十分です。また、ベテランに頼る前に「再現手順だけ」共有すると、相手の時間も節約できます。焦るほど曖昧な依頼になりやすいので、タイマーを置いて一度立ち止まるのも有効です。

まとめ：次に何をするか

今週遭遇したバグ1件についてテンプレ化した依頼文を保存し、次回からコピペしてください。

ツール情報（公式リンク）

Cursor（公式）

権利表記・引用について

Cursorは各社の商標または登録商標です。本記事は各社の公式提供ではなく、一般的な情報提供を目的としています。機能や提供条件は変更される場合があるため、最新情報は公式ページをご確認ください。

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