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Cline(旧 Claude Dev)は、複数の AI モデルをサポートする VS Code 向けの強力な AI プログラミングアシスタントプラグインです。APIYI を通じて、さまざまな主要な AI モデルを柔軟に切り替えながら、プログラミングを支援できます。

クイックインストール

1. プラグインをインストール

VS Code 拡張機能ストアで「Cline」を検索してインストールします

2. APIYI を設定

  1. 左側の Cline アイコンをクリックします
  2. 設定ボタン(歯車アイコン)をクリックします
  3. OpenAI Compatible を選択します
  4. パラメータを設定します:
    • Base URL: https://api.apiyi.com/v1
    • API Key: あなたの APIYI キー
    • Model Name: モデル名を入力します

推奨モデル

🎯 プログラミング開発の第一候補

  • claude-sonnet-4-20250514 ⭐(Claude 4 の最新、プログラミング性能が非常に強力)
  • o4-mini(OpenAI 推論モデル、プログラミングタスクの第一候補)
  • gemini-2.5-pro ⭐(2M コンテキスト、強力なマルチモーダル)
  • deepseek-coder(コード特化モデル、128K コンテキスト)

💡 複雑な推論タスク

  • o3 ⭐(最新の推論モデル、価格が大幅に低下)
  • claude-sonnet-4-20250514-thinking(Claude 4 のチェーン・オブ・ソートモード)
  • deepseek-r1 ⭐(最新の推論モデル、64K コンテキスト)
  • grok-3-mini(推論対応の軽量モデル)

🚀 高速応答

  • gpt-3.5-turbo(定番モデル、高いコストパフォーマンス)
  • gemini-2.5-flash ⭐(高速、低コスト、1M コンテキスト)
  • claude-3-haiku(軽量な高速版、200K コンテキスト)
  • gpt-4o-mini(軽量な高速版、128K コンテキスト)

💰 超高コスパ

  • deepseek-chat(128K コンテキスト、総合性能が高い)
  • qwen-turbo(Alibaba Qwen の高速版)
  • gpt-4.1-nano(超低コスト版、128K コンテキスト)

コア機能

スマートコード補完

コード説明

コードスニペットを選択し、次を使用してください:
  • Cline: Explain Code: コードを説明
  • Cline: Explain Error: エラーを説明

コードのリファクタリング

  • パフォーマンス最適化: 最適化の提案を提供します
  • 可読性の向上: 複雑なコードをリファクタリングします
  • 問題の修正: よくある問題を自動修正します

テストの生成

よく使うコマンド

高度な機能

複数ファイル操作

Cline は、関連する複数のファイルを理解し、操作できます:

アーキテクチャ設計

プロジェクトのアーキテクチャを生成します:

コードレビュー

使い方のヒント

1. コンテキスト管理

より良いコンテキストを提供します:

2. カスタムプロンプト

設定で構成します:

3. プロジェクトレベルの設定

.cline/config.jsonを作成します:

トラブルシューティング

接続に失敗しました

設定を確認してください:
  • ベース URL: https://api.apiyi.com/v1
  • API キーが有効であること
  • ネットワーク接続が正常であること

応答タイムアウト

解決策:
  1. より高速なモデルを使用する
  2. リクエストの複雑さを下げる
  3. 大きなタスクを分割する

生成品質が低い

改善方法:
  1. より多くのコンテキストを与える
  2. より高性能なモデルを使用する
  3. 要件を明確に指定する

gpt-5.6 / gpt-5.5 / gpt-5.4 で 400 が発生する

エラー Function tools with reasoning_effort are not supported for ... in /v1/chat/completions (400) は、GPT-5.4 系列で導入された OpenAI の公式制限です: /v1/chat/completions では、ツール呼び出しを none 以外の reasoning_effort と組み合わせることはできません(デフォルトの medium も該当します)。Cline の OpenAI Compatible パスは chat/completions エンドポイントにハードコードされており、まだ /v1/responses をサポートしていないため、クライアント側での回避策はありません。 対処方法:
  1. 影響を受けないモデルに切り替える: gpt-5.1 / gpt-5.2、Claude、Gemini、DeepSeek など
  2. Responses エンドポイントをサポートするクライアントを使用する — 詳細なクライアントサポート表は OpenAI Responses API ネイティブガイド をご覧ください

ベストプラクティス

1. モデル選定戦略

2. プロンプト最適化

3. 段階的な開発

  1. まず基本的なフレームワークを生成する
  2. 機能を段階的に追加する
  3. 最後にパフォーマンスを最適化する
  4. エラーハンドリングを追加する

4. セキュリティへの意識

  • コードに機密情報を含めない
  • AI が生成したコードをレビューする
  • サードパーティ依存関係を検証する
  • セキュリティ脆弱性に注意する

統合ワークフロー

Git 連携

テスト駆動開発

  1. まずテストケースを作成します
  2. Cline が実装コードを生成します
  3. テストを実行して検証します
  4. 繰り返し改善して最適化します

CI/CD 連携

設定ファイルを生成します:

トークン最適化とコスト管理

1. トークン使用量をモニタリング

  • リアルタイムモニタリング: Cline のサイドバーで概算コストを確認します
  • セッション制限: セッションを短く保ち、コンテキストの蓄積を避けます
  • 定期的なリセット: 長いタスクは複数セッションに分けて完了します

2. スマートなモデル切り替え

3. .clinerules 設定の使用

プロジェクトルートに .clinerules ファイルを作成します:

4. コストを抑えるための代替案

GitHub Copilot Pro 連携

  • 月額料金は $10 のみで、無制限に利用できます
  • VSCode LM API 経由で使用します
  • 頻繁な利用シナリオに適しています

ローカルモデル(Ollama)

国内モデルを使ってコストを抑える

  • qwen-turbo(Alibaba Qwen)
  • glm-4(Zhipu Tsinghua)
  • ernie-4.0(Baidu Wenxin)

5. キャッシュ最適化

  • Requesty Router のようなサービスを使います
  • API コストを 50% 以上削減できます
  • 重複するリクエストを自動キャッシュします

上級ベストプラクティス

1. Plan/Act モードの使用

  • Plan Mode: 設計とレビュー用の読み取り専用
  • Act Mode: 直接実装、簡単なタスクに適しています
  • Model Memory: Cline は各モードごとのモデルの優先設定を記憶します

2. コンテキスト管理スキル

3. タスク管理システム

  • 重要な会話をブックマーク: スター機能を使う
  • 価値のある内容をエクスポート: Markdown として保存
  • タスクの並べ替え: コスト、token 使用量で並べ替える
  • 一括クリーンアップ: 低価値のセッションを定期的に整理する

4. token 爆発を避ける

5. 費用対効果の分析

6. ワークフローの最適化

パフォーマンス最適化

1. モデルの切り替え

タスクに応じてモデルを選択します:
  • 開発段階: 軽量モデル
  • 複雑なタスク: 高度なモデル
  • 本番環境: パフォーマンスとコストのバランスを取る

2. キャッシュ戦略

  • レスポンスキャッシュを有効にする
  • よく使うコードスニペットをキャッシュする
  • 定期的にキャッシュを整理する

3. リクエスト最適化

  • 関連するリクエストをまとめる
  • ストリーミングレスポンスを使用する
  • 適切なタイムアウトを設定する
さらにサポートが必要ですか? 詳細な統合ドキュメント をご確認ください。