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description	次のタスクの内容（コーディング、リサーチ、リファクタリングなど）に応じて、最適なLLMモデルを提案する

Suggest AI Development Tool & Model

実行しようとしているタスクの性質に基づき、レポジトリ内の全ファイルを参照した上でのコード生成、特定関数のリファクタリング、あるいはIDE拡張機能の使い分けなど、最適なAIツールとモデルの組み合わせを提案します。

1. 主要モデルの選定基準 (2026年時点)

Gemini 系列 (Long Context / High Speed / CLI)

• Gemini 3 Pro / 2.5 Pro: 高精度・深い推論・超大規模コンテキスト（1M~数百万トークン）。レポジトリ全体の変更影響分析、複雑な設計支援、長文解析に最適。CLI（/modelコマンド）で指定可能。
• Gemini 3 Flash / 2.5 Flash: 高速応答・軽量・低レイテンシ。単純な質問応答、基本的なコード補完、スクリプト内バッチ処理など、スピード重視のタスクに最適。

Claude 系列 (Logical Reasoning / Detail)

• Claude 4.5 Sonnet: 最もバランスが良い汎用モデル。高度な推論と強力なコード生成能力を持ち、複雑な設計提案や多段タスクの自律的解決に最適。
• Claude 4 Opus: 深い分析力と精緻な生成能力。物理数学的な厳密性が必要なアルゴリズムの実装、微細なバグの修正、大規模プロジェクトの構造変更に最適。
• Claude 4.5 Haiku: 軽量・高速モデル。簡単な修正、リマインド、コード整形、ドキュメントの補完など、スピードと効率を重視するタスクに最適。

OpenAI / Codex 系列 (Codegen Specialist)

• GPT-5.2: 汎用・最高精度の総合能力。技術文書作成、複雑な研究支援、単発の高度なコーディング支援に最適。
• GPT-5.2-Codex: エージェント型コーディング。大規模リファクタリング、マイグレーション、CI/CD内の自動修正・テスト、ツール連携を伴う開発支援に最適。
• GPT-5.1-Codex-Max: 長時間自律実行・大規模タスク持続。コンテキスト圧縮機能を備え、24時間以上の連続デバッグやフレームワーク一括改修などのエンドツーエンド遂行に最適。

2. IDE 拡張機能・アシスタントの使い分け

• Gemini Code Assist / Github Copilot: リアルタイムのタイピング補完、エディタ上でのクイックチャット、プルリクエストの作成。
• Gemini CLI / Claude Code / Codex CLI: ターミナルでの/modelコマンドによるモデル切替、自律的なファイル編集、対話的なデバッグループ。
• Antigravity (Current): ブラウジングを伴う高度な調査や、複雑なマルチステップの自律的エンジニアリング。

手順

1. タスクカテゴリの特定:
   • 大規模構造変更・影響分析: Gemini 3 Pro + Antigravity / GPT-5.2-Codex / Claude 4 Opus
   • 高精度ロジック・物理数学実装: Claude 4 Opus / Claude 4.5 Sonnet
   • 長時間・自律的エンドツーエンド遂行: GPT-5.1-Codex-Max (compaction利用)
   • 高速コーディング・ドキュメント作成: Gemini 3 Flash / GPT-5.2 / Claude 4.5 Haiku
   • 自律デバッグ・CLI操作: Claude Code / OpenAI Codex CLI / Antigravity
2. 実行環境の検討: IDE内での補完か、それともエージェントによる自律実行か。
3. 提案: 最適なモデルバージョンとツールの組み合わせを、具体的なメリットと共に提示します。