【DIVE IN Tech Blog #1】 C#エンジニアが、CursorでPythonを書き始めたら想像以上にスムーズだった話

はじめに

はじめまして。
DIVE IN株式会社でエンジニアをしている森です。

C#とTypeScriptを中心に、約5年間フルスタックエンジニアとして開発をしてきました。

現在はDIVE INで、社内プロダクト開発とSESを掛け持ちしながら、Cursor を活用したAI駆動開発を日々実践しています。

今回から、DIVE INのTech Blogを書いていくことになりました。

技術的な話はもちろん、
実際の現場でAIをどう活用しているのか、
新しい技術をどうキャッチアップしているのかなど、
リアルな開発体験をゆるく発信していければと思っています。

よろしくお願いします。

「Python、いつか勉強しよう」

そう思いながら、結局ずっと触れていない。

そんな人、意外と多いんじゃないでしょうか。

私自身、まさにそうでした。

C#を5年間書いてきて、業務では特に困っていない。
だからこそ、あえて新しい言語に踏み出す理由もありませんでした。

そんな私がPythonを書き始めたのは、DIVE INに転職してすぐの頃です。

Pythonを始めたきっかけ

入社して数週間後、こんな話がありました。

「このLambda、Pythonで書けないですか？」

内容としては、社内向けSaaS の一部機能をAWS Lambdaで構築するというもの。

APIリクエストを受け取り、データ処理を行い、レスポンスを返す。
構成としてはシンプルです。

ただ、私はPythonの実務経験がありませんでした。

正直、
「あ、ここで来るか」
と思いました。

でも同時に、
「まぁ、AIあるし、なんとかなるか」
とも思っていました。

DIVE INでは、Cursorを活用したAI 駆動開発をかなり積極的に取り入れています。

その環境もあって、
「新しい言語を完璧に覚えてから触る」
という感覚は、以前よりかなり薄くなっていました。

私のPythonの始め方──「書く」より「読む」だった

実は、最初から自分でPythonコードを書いていたわけではありません。

まずCursorに要件を伝えて、コードを生成してもらう。

そのコードを読みながら、

「これ何やってる？」
「C#でいうとどの書き方？」
「なんでこういう構成になってる？」

みたいなことを確認していく。

必要があれば自分で修正するし、
分からなければさらにCursorに聞く。

この繰り返しでした。

最初はかなり戸惑いました。

• セミコロンがない

• 型宣言もない

• インデントでブロックが決まる

「え、これで本当に動くの？」

と思いましたが、
AI が書いたコードを読み解いていくうちに、自然と慣れていきました。

感覚としては、
「書きながら覚える」ではなく、
「読みながら覚える」に近かったです。

C# の経験が「読解力」として活きた

この学習スタイルで特に感じたのは、
C#の経験が「コードを書く力」以上に「コードを読む力」として活きたことです。

クラス設計。
例外処理。
非同期処理。
責務分離。

文法は違っても、考え方そのものはかなり共通しています。

" try/except "を見た瞬間、

「これ、C#の " try/catch "と同じじゃん」

と理解できた時、一気に心理的ハードルが下がりました。

" async/await "もそうです。

完全にゼロから学ぶというより、
「知っている概念をPythonに変換している」
感覚でした。

だからこそ、
AIが生成したコードに対しても、
「動いてるけど、この設計で本当にいいのか？」
という視点を持てたと思っています。

レビュー自体もCursorにかなり助けてもらいました。

コードレビューを依頼し、
最終的な判断だけ人間が行う。

この開発スタイルは、かなり実務的だと感じています。

逆に「ここは違う」と感じたこと

もちろん、C#とPythonの違いに戸惑う場面もありました。

一番大きかったのは、型の扱いです。

C#では型を書くのが当たり前ですが、
Pythonは書かなくても動く。

最初はかなり不安でした。

「これ、本当に大丈夫…？」

みたいな感覚です。

ただ、型ヒントを使えば補完も効きますし、
徐々に「必要なところだけ型を付ける」というPytho 的な感覚にも慣れていきました。

あと意外と引っかかったのが仮想環境です。

pipはNuGetに近い感覚だったので理解しやすかったんですが、
venvの概念は最初かなり曖昧でした。

ただ、Cursorに
「これ何のためにあるの？」
と聞いたら、一瞬で理解できました。

Cursorがいなかったら、たぶん始めていなかった

正直に言うと、
Cursorがなかったら、Pythonをここまで気軽に始められていなかったと思います。

「このコード、何やってる？」
「C#だとどう書く？」
「このエラーなんで出てる？」
「もっといい書き方ある？」

そういう質問を投げ続けながら実装できる環境は、かなり革命的でした。

昔みたいに、

ドキュメントを読む
↓
写経する
↓
エラーで詰まる
↓
調べる

みたいな学習だけではなく、

「AIと一緒に実装しながら覚える」
という学習スタイルが、かなり現実的になっていると感じます。

まとめ

Pythonを触ってみて一番感じたのは、

「新しい言語への心理的ハードルは、思っているよりかなり低い」

ということでした。

5年間C#を書いてきた自分でも、
AIと一緒に読み解いていけば、
数時間で実務レベルのコードを書けるようになった。

設計の考え方は言語をまたいで共通する部分も多く、
あとは「読んで、確認して、直す」を繰り返すだけでした。

そしてこれは、
今のAI時代だからこそ実現できる学習スタイルだと思っています。

Cursorのような生成AIが当たり前になった今、

「まずAIに動くものを作らせて、読みながら理解する」

という学習方法は、
これからかなり一般的になっていくはずです。

もし、
「Python、いつかやろうかな」
と思っている方がいたら、
完璧に勉強してから始める必要はないと思います。

まずは AIに一行コードを書かせるところから始めてみる。

それだけでも、意外と世界は変わります。

次回は、
「C# エンジニアが Python を3ヶ月使ったら、C# に戻れなくなった話」
を書く予定です。

実際に使い続けて感じた、
Pythonの「やみつきになるポイント」について書いていきます。

お楽しみに。

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