🛒 Cursor AI エディターの詳細な開発者向けアプリケーション ソリューションは、エージェントに依存しないプログラミング、Composer マルチファイル編集、コード ベースの理解、AI デバッグ、ルールのカスタマイズ、MCP 拡張、その他のコア機能などのコア機能をカバーし、AI ネイティブの開発ワークフローを作成します。

Cursor AI エディターの詳細なアプリケーション ソリューション

ソリューションの概要

このプログラムは、ソフトウェア研究開発職の最前線の開発者および技術リーダーを対象としており、Cursor AI エディターのフル機能システムを体系的に解体します。 Cursor は VS Code コアで構築されており、タブ補完、チャット インタラクション、Composer のマルチファイル編集、エージェントに依存しないプログラミング、Bugbot の自動コード レビューという 5 つの層の機能を通じて開発者のコ​​ーディング ワークフローを再定義します。

このソリューションは、環境構築から日々のコーディング習慣の変革、チームレベルのルール仕様、MCP エコシステムの拡張までの完全なパスをカバーします。期待されるメリットとしては、定型コードの作成が 70% 以上削減されること、クロスファイルのリファクタリングが数時間から数分に短縮されること、PR レビューの自動化カバレッジが 50% 以上に増加することなどが挙げられます。

対象ユーザー: バックエンド/フロントエンド/フルスタックの開発者、技術チームのリーダー、独立系開発者、フリーランサー。

プロジェクト境界: このソリューションはカーソル エディター自体の使用に焦点を当てており、チーム コラボレーション ツール (CI/CD、プロジェクト管理ツールなど) の詳細な統合についてはカバーしていません。コア言語は、TypeScript、Python、Go、Rust、Java などの主流言語をカバーします。非主流フレームワークとカスタム DSL のサポートの程度は、シナリオによって異なります。

前提条件:

• 少なくとも 1 つのプログラミング言語を習得し、Git と CLI の使用に関する基本的な経験がある
• VS Code または同様のエディタを使用しており、エディタの基本概念 (コマンド パネル、プラグイン、ショートカット キー) を理解している
• Cursor公式サイトやGitHubへの安定したアクセス

ツールチェーンのリスト

環境設定と初期設定

ステップ 1: Cursor をインストールし、VS Code 構成を移行する

⏱ 推定所要時間: 15 ～ 30 分 🎯 目標: Cursor のインストールを完了し、VS Code 設定をシームレスに継承する ⚠️前提条件: なし

操作手順: カーソルは VS Code コアに基づいており、VS Code 拡張機能、設定、ショートカット キー、コード スニペットのワンクリック インポートをサポートしています。これは、ソリューションを実装するための最初のしきい値です。このステップをスキップすると、その後の操作エクスペリエンスに一貫性がなくなります。

具体的な操作:

1. Cursor 公式 Web サイトにアクセスして、対応するシステム (macOS / Windows / Linux) のデスクトップ バージョンのインストール パッケージをダウンロードします。
2. 初めて起動するときに [VS Code からインポート] を選択し、拡張機能、設定、ショートカット キーを自動的に移行します。
3. [設定] > [一般] > [アカウント] に移動し、カーソル アカウントを登録します (GitHub/Google ログインをサポート)
4. [設定] > [モデル] に移動し、利用可能なモデルのリストを確認します (Composer の自社開発モデル + Claude / GPT などのサードパーティ モデル)
5. [設定] > [カーソル ルール] に移動し、ルール設定エントリの場所を確認します。

アクセス制御: Cmd+Shift+P コマンド パネルを開き、「>カーソル設定」と入力して、通常どおり設定ページに入ります。任意の拡張機能 (ESLint、Prettier など) を通常どおりロードできます。

ステップ 2: モデルの選択とタブ補完の最適化

⏱ 推定所要時間: 10 ～ 20 分 🎯 目標: 最適なモデルの組み合わせを構成して、毎日の完了精度が 85% 以上になるようにする ⚠️前提条件: カーソルのインストールが完了していること

操作説明: カーソルは Composer の自社開発モデルとサードパーティ モデルの切り替えをサポートします。タブ補完では低遅延のローカル モデルが使用され、Chat/Composer ではクラウド モデルが使用されます。モデルを適切に構成すると、コーディング エクスペリエンスに大きな影響を与える可能性があります。

具体的な操作:

1. [カーソル設定] > [モデル] に移動し、Composer Model スイッチを見つけます。
   • 有効: Anysphere 独自開発の Composer モデルを使用 (速度優先、日常のコーディングに適しています)
   • オフ: 選択したサードパーティ モデル (Claude Sonnet/GPT-4o など、複雑な推論に適しています) にフォールバックします。
2. 同じインターフェースで代替チャット モデルを選択します (Claude Sonnet と GPT-4o の少なくとも 2 つのオプションを保持することをお勧めします)。
3. タブ補完には追加の構成は必要ありません。調整する必要がある場合は、[設定] > [エディター] > [カーソル] でタブ関連のオプションを見つけます。
4. (オプション) 内部エンタープライズ モデルを使用している場合は、モデル構成にカスタム API エンドポイントを追加します。

アクセス制御: 任意のコード ファイルに関数宣言を入力し、タブ補完プロンプトが 300 ミリ秒以内に表示されるかどうかを確認します。 Cmd+K を確定してインライン編集ダイアログをトリガーします。

毎日のコーディングの練習: タブ補完とインライン編集

ステップ 3: タブ補完の効率的な使用

⏱ 推定時間 : 連続使用、適応期間 2 ～ 3 日 🎯 目標: タブ補完を筋肉の記憶にし、定型コードを手動で読む作業を 70% 削減します。 ⚠️前提条件: カーソルがインストールされ、設定されている

操作手順: タブ補完は、カーソルの最も一般的に操作される機能です。 GitHub Copilot の補完メカニズムと同様に、Cursor のタブではコンテキスト理解の精度と複数行の生成が継続的に改善されています。重要なのは、完了を「待つ」のではなく、完了を「導く」ことを学ぶことです。

具体的な操作:

1. 複数行補完: 関数本体またはループの最初の行を入力すると、カーソルは後続の行を予測し、明るい灰色のプレビューを表示します。
   • Tab を押してすべてを受け入れるか、Cmd+→ を押して単語ごとに受け入れます
2. 条件付き完了: 条件付き分岐やスイッチケースなどのシナリオでは、最初の分岐を最初に記述すると、後続の分岐が自動的に生成されます。
3. コメント主導の補完: 最初に意図を説明するコメントを記述します。改行の後、Cursor はコメントに基づいて対応するコードを生成します。
   • 例: // API レスポンスからユーザー リストを抽出し、名前で並べ替えます → 次の行で完全なロジックが自動的に生成されます
4. 拒否して切り替える: 受け入れた後で満足できない場合は、Cmd+Z を押して戻ります。完了がインターセプトされた場合は、Esc を押して再トリガーできます。

合格結果:

• 連続コーディングの 30 分以内で、Tab キーの使用頻度が 50 回を超える
• 受け取った完成品の少なくとも 60% は変更せずに使用されます

ステップ 4: Cmd+K インライン編集とマルチカーソル再構築

⏱ 推定時間 : 連続使用、適応期間 1 ～ 2 日 🎯 目標: カーソル位置を離れることなく、コードの変更、再構築、最適化を完了する ⚠️前提条件: タブ補完の基本的な使用法に習熟していること

操作手順: Cmd+K はカーソルのインライン編集入口です。コードを選択した後、ショートカット キーを押して自然言語コマンドを直接入力すると、覆われた領域が新しいコードに置き換えられます。これは、「完成」から「編集」への機能のジャンプです。

具体的な操作:

1. リファクタリングの選択: コードを選択し、Cmd+K を押して、「別の関数として抽出」、「代わりに async/await を使用」、「エラー処理を追加」などの情報を入力します。
2. 最適化の選択: パフォーマンス ホットスポット コードを選択し、「時間計算量の最適化」または「キャッシュ戦略への切り替え」を入力します。
3. コメントの選択: コード ブロックを選択し、「中国語コメントの生成、パラメーターと戻り値の説明」と入力します。
4. マルチカーソル編集: Option を押して複数のカーソルを選択した後、Cmd+K を押してコマンドを入力すると、すべてのカーソル位置が同時に実行されます。
5. コードの説明: コードを選択した後、Cmd+L を押してチャット モードに入り、「このコードの説明」が自動的に追加されます。

合格結果:

• Cmd+K コマンドを使用して関数の抽出と再構築を完了できる
• 自然言語を使用して、命令型コードの一部を関数呼び出し/チェーン呼び出しに書き換える機能

深い対話: チャットと作曲家

ステップ 5: チャット パネル - コード ベースの理解と指示された質問と回答

⏱ 推定時間 : 連続使用、適応期間 1 ～ 2 日 🎯 目標: チャットを通じて他の人のコードをすばやく理解し、バグのトラブルシューティングを行い、リファクタリングの提案を得る ⚠️前提条件: 基本的なカーソル操作に習熟していること

手順: カーソル チャット (Cmd+L) は、プロジェクト コンテキストを含む AI 会話パネルです。単純な AI チャットとは異なりますが、現在のファイル、選択したコード セグメント、さらにはプロジェクト構造全体を読み取って、正確な回答を与えることができます。

具体的な操作:

1. コードの理解: モジュールに慣れていないファイルを開き、関数またはクラスを選択し、Cmd+L を押します。 → 選択したコードがチャットに自動的に含まれます。 → 「このコードの責任は何ですか? 外部依存関係は何と呼ばれますか?」と尋ねます。
2. 方向のトラブルシューティング: Chat でファイルを参照するには @file を使用するか、フォルダー レベルのコンテキストを参照するには @folder を使用します。
   • 例: @file src/api/users.ts この API がテストで 403 を返すのはなぜですか?
3. アーキテクチャに関する Q&A: チャットでプロジェクト レベルの質問を直接質問する
   • 例: 「@workspace プロジェクト全体の認証プロセスは何ですか? トークンはどこで検証されますか?」
4. コードベースの回答: チャット パネルは、完全なコード ベース インデックスをサポートしています。初めて使用するときは、インデックスがロードされるまで待つ必要があります。

合格結果:

• これまでに書かれたことのない新しいモジュールの場合、チャットを通じて 3 回の会話でそのコア ロジックを理解できます
• チャット内の「@file」と「@folder」を通じてコンテキストを正確に特定する機能

ステップ 6: Composer - 複数のファイルの編集とバッチ変更

⏱ 推定時間: 適応期間に 3 ～ 7 日、コア取得に約 2 時間 🎯 目標: Composer のマルチファイル編集をマスターし、1 回のセッションでクロスファイル機能の開発を完了できるようにする ⚠️前提条件: チャットの基本的な使用方法に習熟していること

操作手順: Composer は、Cursor を従来の AI 補完と区別する中核となる機能です。 Chat の単一ファイルの Q&A とは異なり、Composer はプロジェクト内の複数のファイルを同時に読み取り、変更できるため、新しい関数、ファイル間の再構築、テストのバッチ追加などのシナリオに適しています。

具体的な操作:

1. Composer の起動: Cmd+I を押して Composer パネルを開くか、Cmd+Shift+I を押して最大化された Composer を開きます
2. 自然言語記述要件: Composer 入力ボックスに完全な変更を記述します。
   • 例: 「メール送信機能を実装するためのemail.tsをsrc/services/配下に新規作成し、SMTPプロバイダーとSendGridプロバイダーの両方をサポートし、メインモジュールに登録します。」
3. 変更の承認/拒否: Composer は影響を受けるすべてのファイルをリストし、それらを diff と比較します。
   • 各ファイルの変更を 1 つずつ確認し、[承認] をクリックして受け入れるか、[拒否] をクリックして破棄します。
   • すべて受け入れる / すべて拒否 バッチ操作を使用することもできます
4. エージェント モード: Composer で エージェント モードに切り替えると、Cursor は複数ステップのタスクを独立して実行します。
   • エージェントは、新しいファイルの作成、既存のファイルの変更、ターミナル コマンドの実行、依存関係のインストール、テストの実行を行うことができます。
   • 例: 「Express.js REST API を作成し、ユーザー CRUD を処理し、Prisma ORM を使用し、対応する単体テストを生成する」
5. エージェント タスクの監視: エージェントは各操作を実行する前に確認のために一時停止します (確認戦略は設定で調整できます) ・エージェントの操作ログの各ステップに注目し、意図が正しく理解されているかを確認する
   • 方向がずれた場合は、直接中断して修正指示を出します。

専門家の見解: Composer とチャットの分業戦略 - チャットは「理解」に使用され、Composer は「実行」に使用されます。 Chat で複数のファイルを変更したり、Composer でアーキテクチャに関する質問をしたりしないでください。 Chat が計画を確認した後、Composer に切り替えて実行します。これが最も効率的なコラボレーション リズムです。

合格結果:

• Composer を使用して、一度に 3 つ以上のファイルを含むクロスファイル関数開発を完了できる
• エージェント モードを使用すると、ファイルの作成、依存関係のインストール、テストの実行などの完全なプロセスを完了できます。
• Normal Composer (明示的なファイル リスト) と Agent Composer (自律型プランニング) をいつ使用するかを区別できます。

品質保証: バグボットとルール

ステップ 7: Bugbot - 自動 PR レビューとコード欠陥検出

⏱推定時間: 設定に 15 分、連続使用 🎯 目標: コード統合前に潜在的なバグとセキュリティ リスクを自動的に検出する ⚠️ 前提条件: プロジェクトは GitHub マネージド コードを使用しており、GitHub アプリの権限が構成されている

操作手順: Bugbot は Cursor の自動 PR レビュー エージェントです。開発者が PR を送信すると、Bugbot は変更の差異を自動的に分析し、潜在的な欠陥、パフォーマンスの問題、セキュリティ リスクを検出し、PR にコメントを投稿します。

具体的な操作:

1. Bugbot 設定ページ にアクセスし、GitHub アプリをインストールし、対応するウェアハウスを承認します
2. 構成で Bugbot レビュー戦略を選択します
   • 保守的: 決定的な欠陥のみを報告します (ノイズを削減します)
   • 急進的: コーディング スタイルやベスト プラクティスもレポートに含まれます
3. PR を作成すると、Bugbot が自動的に分析を開始します
   • バグボットのコメントには、欠陥の種類、影響範囲、修正提案が含まれます。
4. 開発者は、Bugbot のコメントに基づいて修正するか、Bugbot の学習を助けるために誤検知としてマークするかを決定します。
5. カーソル ルールと組み合わせてコード スタイルを制限し、Bugbot のレビューをより焦点を絞ったものにします。

合格結果:

• Bugbot はあらゆる PR のレビュー結果を 30 秒以内に提供できます
• チームはバグボットの提案を採用して修正率 > 60% を実現

ステップ 8: カーソル ルール - コードの動作のカスタマイズとチームの規範

⏱ 推定時間 : 初期構成、継続的な反復に 30 分 🎯 目標: ルールを通じてカーソルのコード生成スタイルを制御し、チームのコードの一貫性を確保する ⚠️ 前提条件: コンポーザー/エージェント段階に入っており、AI 出力品質に対する明確な要件を備えている

操作手順: カーソル ルールは .cursorrules 構成ファイルに似ており、プロジェクトのルート ディレクトリに配置できます。ルールはコード仕様、アーキテクチャ上の制約、およびコーディング設定を自然言語で記述しており、Cursor のチャット/コンポーザー/エージェントはコード生成時に自動的に準拠します。

具体的な操作:

1. プロジェクトのルート ディレクトリに .cursor/rules/ フォルダーを作成します (新しいバージョンの Rules マルチファイル構造を推奨します)。

2. 基本ルール ファイル .cursor/rules/code-style.mdc を作成します。 「」

   説明: コードスタイルの仕様 グロブ: "*/.{ts,tsx}"

   • TypeScript 厳密モードを使用し、すべてを無効にします。
   • 機能コンポーネントはアロー関数を使用してエクスポートされます。
   • エラー処理では、try-catch ではなく Result モードの使用が優先されます。
   • コメントはパブリック API の JSDoc のみを保持し、内部ロジックは自己アノテーション付きコードに依存します。 「」

3. アーキテクチャ ルール ファイル .cursor/rules/architecture.mdc を作成します。 「」

   説明: プロジェクト アーキテクチャの制約 グロブ: "*/"

   • データ層にはリポジトリ モードを介してアクセスする必要があり、コントローラでのデータベースの直接操作は許可されません。
   • すべての外部 API 呼び出しはサービス層によってカプセル化される必要があります
   • ビジネス プロセスは UseCase 層で記述され、Controller 内に分散することはできません。 「」
4. ルール ファイルを Git バージョン管理に組み込み、チームと共有する
5. [カーソル設定] > [カーソル ルール] で [プロジェクト ルールを含める] がオンになっていることを確認します。

合格結果:

• ルールに従ってエージェントによって生成されたコードは、手動で調整する必要はありません。
• 新しいメンバーがプロジェクトに参加した後、ルールを通じてコーディング標準を迅速に調整できます。
• コードレビューでの形式とスタイルに関する議論を 80% 以上削減

高度な拡張機能: MCP およびカスタマイズ機能

ステップ 9: MCP サービスの統合 - AI 機能を外部ツールに拡張する

⏱ 推定時間: 最初の構成に 1 ～ 2 時間、後続の各構成に 15 分 🎯 目標: カーソル エージェントが MCP (モデル コンテキスト プロトコル) を通じて外部ツールと API を呼び出せるようにする ⚠️前提条件: エージェント モードの使用に熟達し、MCP の基本概念を理解していること

操作手順: MCP は、Cursor によってサポートされるツール拡張プロトコルであり、エージェントがコーディング プロセス中に外部サービス (データベースのクエリ、ファイル システムの操作、サードパーティ API の呼び出し、ログの読み取りなど) を呼び出すことができるようになります。これにより、Cursor は「コード ジェネレーター」から「実際のシステムを操作できるエージェント」に進化できます。

具体的な操作:

1. [カーソル設定] > [MCP] を開き、[MCP サーバーの追加] をクリックします。
2. PostgreSQL データベース クエリ サービスなどの MCP サービスを構成します。 「」 { "名前": "データベース", "トランスポート": "stdio", "コマンド": "npx", "args": ["@cursor/mcp-postgres", "--connection-string", "postgresql://..."] } 「」
3. Composer Agent モードでは、エージェントは利用可能な MCP ツールを自動的に検出します。
   • 「users テーブルの最新 10 件の登録レコードをクエリして統計グラフを生成する」と入力 → エージェントは MCP を通じて SQL を実行し、結果を返します
4. 一般的な MCP サービス シナリオ:
   • データベース クエリ: エージェントは開発/テスト データベースに直接クエリを実行し、データ ロジックを検証します。
   • API デバッグ: エージェントは REST API を呼び出してインターフェイスの応答を確認します
   • ファイル操作: エージェントはプロジェクト外の構成ファイルまたはログを読み書きします。
   • CI/CD トリガー: エージェントは MCP を通じてビルドまたはデプロイメント パイプラインをトリガーします。

合格結果:

• エージェントは MCP を通じてデータベースにクエリを実行し、クエリ結果に基づいてコードを生成できます。
• エージェントは MCP 経由で外部 API を呼び出し、エンドツーエンドの機能検証を完了できます。

ステップ 10: カーソル デスクトップ (CLI) - エディタ外でエージェントを呼び出す

⏱推定時間: 構成に 10 分 🎯 目標: ターミナル、CI スクリプト、または Git フックでカーソル エージェントを呼び出す ⚠️ 前提条件: Cursor Pro アカウント、エージェントの使用に習熟していること

操作手順: Cursor Desktop は、エージェントがトリガーされて非エディター環境でコーディング タスクを実行できるようにする CLI インターフェイスを提供します。バッチ コードの移行、Git フックの自動化、CI での PR の自動修復などのシナリオに適しています。

具体的な操作:

1. Cursor Desktop がインストールされており、ターミナル経由でアクセスできることを確認します: cursor --version
2. ターミナルでエージェント モードを使用してタスクを実行します。 「」バッシュ Cursor --agent "型宣言の注釈を保持しながら、src/legacy/ にあるすべての .js ファイルを TypeScript にバッチ移行します" 「」
3. Git のコミット前フックに統合します。 「」バッシュ

   .git/hooks/pre-commit

   Cursor --agent "ESLint を実行して、現在のステージング領域内のファイルを自動的に修復してフォーマットします" 「」

4. (上級) Cursor Desktop を使用して CI 内の PR を自動的に修正します。

   
   - 名前: カーソルエージェントによる自動修正
    run:cursor --agent "この PR 内のすべての ESLint エラーを修正し、修正を送信します" --context pr=${{ github.event.pull_request.number }}
   「」

合格結果:

• バッチ ファイルの変更は、ターミナルのカーソル CLI を通じて完了できます。
• Git フックにより、エージェントがフォーマットまたは移行操作を自動的に実行できるようになります。

よくある質問

Q: Cursor と GitHub Copilot の違いは何ですか?どちらを使用するべきですか? A: この 2 つはどちらか一方の関係ではありません。 Cursor は VS Code コアに基づいており、Copilot には現在備わっていない Agent+Composer のマルチファイル自律編集機能を提供します。 Copilot は、JetBrains エコシステムと単純な完了シナリオではまだ成熟した選択肢です。 Cursor は Agent と組み合わせてメイン エディタとして使用でき、Copilot は JetBrains などの非 Cursor 環境の代替として使用できます。

Q: エージェント モードのクォータが足りない場合はどうすればよいですか? A: Cursor Pro パッケージには、毎月のエージェント リクエスト クォータがあります。推奨される戦略は、高頻度の反復操作 (タブ補完、単純な再構築) に対してはノーマル モードを優先することです。クォータ使用率を最大化するために、複雑な複数ステップのタスク (ファイル間開発、バッチ移行) の場合にのみエージェント モードに切り替えてください。

Q: Composer モデルとサードパーティ モデル (Claude/GPT) のどちらを選択すればよいですか? A: Composer モデル (Anysphere が自社開発) は、毎日のコーディング、単純な編集、迅速なリファクタリングなど、速度が重視されるタスクに優先されます。サードパーティ モデル (Claude Sonnet、GPT-4o など) は、複雑なアーキテクチャ設計、セキュリティ レビュー、長いコンテキストの理解など、深い推論を必要とするタスクに使用されます。カーソル設定＞モデルで自由に切り替えることができます。

Q: ルールが詳しく書かれているのにエージェントが従わない場合はどうすればよいですか? A: まず、ルール ファイルのグロブがファイル パスと正しく一致するかどうかを確認します。次に、ルールは自然言語で記述されており、エージェントは 100% 厳密に適用されません。コード レビュー ゲート コントロール (バグボットまたは手動) の二重検証を使用することをお勧めします。 「ルール」に「このルールに違反するとコードレビューに失敗したものとみなされます」などの強い制約文言を追加することもできます。

Q: Cursor はリモート開発 (SSH/Dev コンテナ) をサポートしていますか? A: サポートされています。 Cursor には、VS Code のリモート開発エクスペリエンスと一致する、リモート SSH、Dev Containers、および WSL のサポートが組み込まれています。タブ補完とチャット機能はリモート環境でも正常に動作しますが、ネットワーク遅延によりエージェント モードのパフォーマンスが若干低下する可能性があります。

Q: MCP サービスのセキュリティを確保するにはどうすればよいですか? A: MCP サービスの権限は、MCP サービスの構成方法によって異なります。推奨事項: MCP サービスには読み取り専用のデータベース アカウントを使用します。運用環境の資格情報を MCP 構成に書き込まないでください。 MCP サービス リストを定期的に監査し、使用されなくなった接続を削除します。カーソルのエージェントは、MCP サービスを呼び出す前に確認を要求し、サイレントに破壊的な操作を実行しません。

期待される結果とサイクル

ソリューションの利点と制限

利点

• 深いカバレッジ: インライン補完からマルチファイルのエージェントに依存しないプログラミングまで、コーディングリンク全体をカバーします。
• 環境互換性: VS Code 拡張機能、テーマ、ショートカット キー、リモート開発機能を直接継承し、学習コストは最初から移行するよりもはるかに低くなります。
• 高度にカスタマイズ可能: ルールと MCP を通じて、カーソルの動作をチームの仕様に正確に制限できます
• 品質クローズドループ: バグボットとルールが「生成 → レビュー → 修正」の AI コーディング品質リンクを形成します。

制限事項

• クラウド依存性: エージェント モードは Cursor クラウド推論サービスに依存します。これは、オフライン シナリオやネットワークのない環境では利用できません。
• モデル クォータ: エージェント リクエストには月ごとの上限があります。大規模なチームが頻繁に使用する場合は、ビジネス パッケージをアップグレードするか、リソースを合理的に割り当てる必要があります。
• 多言語対応が不均一: TypeScript/Python/Go/Rust のサポートは優れていますが、PHP、C#、Kotlin およびその他の言語に対するエージェント機能の検証が不十分です
• エンタープライズ コンプライアンス パスは限られています: 現在、オフラインで完全に展開できるエンタープライズ バージョンはありません。コードのプライバシーに対する厳しい要件がある組織は、データ エクスポート戦略を評価する必要があります。

ツールの概要