AI は私よりも私自身を理解していた——Qwen Code Insight 機能体験
Qwen Code の新機能 Insight の体験共有。データを通じて、あなたがどのように AI を使っているのか、そして AI がどのようにしてより良い AI の使い方を教えてくれるのかをお伝えします。
最近、Qwen Code にInsightという新機能が追加されました。
数日使ってみた感想は非常に強烈です：AI は私よりも私自身を理解していた。
以前は AI との連携がうまくいっていると思っていましたが、Insight が「私が当たり前と思っていた面倒なこと」をすべて明らかにしてくれました。さらに面白いのは、AI が私に AI のより良い使い方を教えてくれるということです。単に「あなたは何をしたか」を伝えるだけでなく、「より良くするにはどうすればよいか」も教えてくれるのです。
これこそが、タイムリーに振り返りを行うカスタマイズされた先生ではありませんか？
なぜ「AI 使用の振り返り」が必要なのか？
私たちは振り返りの価値を知っています——振り返り、反省、改善。しかし正直に言って、自分が「どのように AI を使っているか」を積極的に振り返る人がどれだけいるでしょうか？
大多数の人（私を含めて）の状態はこうです：問題に遭遇すれば AI に尋ね、AI が答えを出せば使い、バグが出れば再度尋ねる。日々そうしているうちに、自分はうまく使えていると思い込んでいますが、実は同じ非効率なパターンを繰り返し、同じ失敗を犯している可能性があります。
Insight が行うのは、まさにこの振り返りを自動化することです。
Insight はあなたと Qwen Code のすべての会話記録を分析し、パーソナライズされた使用レポートを生成します。スマートフォンの「スクリーンタイム」に似ていますが、「今日どれくらいショートビデオを見たか」を伝えるのではなく、「今日 AI にどれだけの作業を手伝ってもらったか、そしてどのようにすれば AI にもっと多くの作業を手伝ってもらえるか」を伝えるのです。
鏡のように：あなたの「AI 使用習慣」を明らかにする
Insight が最も印象的だったのは、私自身も気づいていなかったパターンを見せてくれたことです。
例えば、私のレポートでは 4 日間で 246 回のシェルコマンドを使用しており、他のすべてのツールを大きく上回っていました。Insight は据此いてこう分析しました：
あなたは事前に詳細な計画を立てるのを好まず、やりながら調整するのを好みます。
あなたは Qwen Code にアドバイスだけを求めるのではなく、実行と検証を求めます。
これを読んだとき、私は少し驚きました——あまりにも正確だったからです。私は確かに「まずやってみる」タイプですが、この習慣が AI との協業効率に影響を与えるとは考えたこともありませんでした。
これこそが振り返りの価値です：何が間違っていたかを伝えるのではなく、自分の行動パターンを見せ、どこを最適化できるか自分で気づかせてくれるのです。
Insight はさらに、あなたの作業内容の分布、アクティブな時間帯、リクエストのタイプも分析し、AI で実際に何をしているのかをマクロな視点から理解する手助けをしてくれます。私はここ数日、コードを書くのではなく、主にドキュメントとスキル開発（19 のセッション）に携わっていたことに気づきました——私は完全に「ドキュメント人間」でした（笑）。
診断医のように：あなたの「行き詰まっている場所」を見つける
振り返りはデータを見るだけでなく、痛みを見つけ出すことがさらに重要です。
Insight は自動的に AI との協業における摩擦ポイントを特定し、分類して分析します。例えば、私のレポートでは最大の 3 つの痛みは以下の通りでした：
- ビルドと依存関係の問題：npm の競合、ffmpeg 不足、権限エラー——毎回何度も手間取る
- ファイル書き込みの失敗：heredoc 構文、YAML frontmatter の破損——スキルファイル作成時に繰り返しエラーが発生
- Git ワークフローの中断：PR 作成失敗、クォートエスケープの問題——本来 1 ステップで済む操作が複数ラウンドのデバッグに
これを見て納得しました——これらの問題は偶発的なものではなく、システム的なものだったのです。ビルド問題に遭遇するたびに毎回何度も手間取っていましたが、これは AI の問題ではなく、私の環境設定が不完全だったのです。Insight がこれらのデータを示してくれなければ、このことに気づくことはなかっただろうと思います。
これは医者にかかるのと似ています：「たまの頭痛なんて大したことない」と思っていたけれど、健康診断で血圧が高いと告げられる——問題は単発の症状ではなく、その背後にあるパターンに気づいていないことです。
コーチのように：具体的な改善策を提示する
問題を発見した後は？これこそが Insight の最も価値ある部分です——診断するだけでなく、「処方箋」も出してくれるのです。
Insight はあなたの痛みに基づき、QWEN.md（Qwen Code のパーソナライズ設定ファイル）に直接コピーできるルール提案を出してくれます。例えば私の場合、以下の提案がありました：
- PR 作成時には常に URL を検証して提供する（PR が実際に作成されていない問題に何度も遭遇したため）
- スキルファイル作成には heredoc ではなく直接ファイル書き込みを使用する（heredoc により YAML が繰り返し破損したため）
- ビルド開始前に依存関係がインストールされているかを確認する（依存関係不足が最大の時間的損失だったため）
これらは一般的な「ベストプラクティス」ではなく、あなたの実際の使用データから抽出されたパーソナライズされた提案です。 まるでコーチがあなたの試合映像を見て「あなたの 3 ステップ目はいつも半拍遅い、こう調整してみては」と言うようなもので——汎用的なトレーニングマニュアルを渡すのとは違います。
さらに、必要かもしれないがまだ使っていない機能も推奨してくれます。例えば、私がシェルコマンドで PR 作成を工夫して行っていることを発見し、MCP Servers の使用を推奨してくれました。これにより Qwen Code が直接 GitHub と連携でき、コマンドラインでの手間を省けます。
励ましも：あなたがうまくやっている場所を見る
良い振り返りは問題を見つけるだけでなく、進歩やハイライトも見るものです。
Insight はどの部分がうまくいっているか、AI がどの側面で最も役立っているかを教えてくれます。私のレポートでは満足度 97%、タスクの 80% が完全または大部分完了と示されました。Qwen Code が最も役立っている能力は「積極的なサポート」——私が段階的に指示するのを待つのではなく、積極的に問題を発見して解決策を提案してくれるのです。
レポートの最後には将来の展望モジュールもあり、AI 支援開発の進化の方向性——「受動的なタスク完了」から「自律的なマルチエージェントワークフロー」へ——が描かれています。読んだ後には感じます：現在 AI との協業方法は、単なる出発点に過ぎないかもしれないと。
面白いイースターエッグ
レポートには面白いエピソードが記録されていました：ローカル IP アドレスをリクエストした際、タイポをして入力が文字化けしましたが、Qwen Code は私の意図を正しく理解し、IP アドレスを提供してくれました。この「以心伝心」のような感覚はなんだか可愛らしく感じました（笑）。
Insight の使い方は？
Qwen Code で /insights コマンドを入力すると、あなたの使用レポートが生成されます。
レポートには 7 つのモジュールが含まれています：
| モジュール | 説明 |
|---|---|
| At a Glance | 使用概要、全体の使用状況を素早く把握 |
| What You Work On | 作業内容分析、時間の分布を理解 |
| How You Use Qwen Code | 使用パターン、行動習慣を発見 |
| Impressive Things | ハイライト・成果、自分の進歩を確認 |
| Where Things Go Wrong | 問題診断、痛みを特定 |
| Features to Try | 機能推奨、新しい可能性を発見 |
| On the Horizon | 将来の展望、進化の方向性を理解 |
各レポートは完全にユニークです。なぜなら、完全にあなた自身の使用データに基づいているからです。あなたの痛み、あなたの習慣、あなたの改善提案はすべてカスタマイズされています。
ヒント：
定期的に /insights コマンドでレポートを確認し、AI との協業方法を継続的に最適化しましょう。
Qwen Code をお使いの方は、ぜひお試しください。データを見るためではなく、気づいていなかった自分自身を見るために——そして次回の AI との協業を、前回よりも少しスムーズにするために。
最後に
Insight は単なる機能ではなく、新しい視点です——AI が AI の使い方を理解するのを手伝ってくれる。
AI 支援プログラミングがますます普及するこの時代、効率的な使い方と協業を学ぶことは、特定のプログラミング言語を習得するよりも重要かもしれません。そして Insight が、あなたの鏡、診断医、コーチとなるのです。
📌 プロジェクトアドレス：https://github.com/QwenLM/qwen-code
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🔗 リンクとリソース
- GitHub: github.com/QwenLM/qwen-code
- 公式ドキュメント: qwenlm.github.io/qwen-code-docs
ぜひご参加ください！
Qwen Code はコミュニティ開発者の皆様との共創なしには成り立ちません。また、内部ユーザーのフィードバックサポートも不可欠です。現在の Java SDK、VS Code プラグイン、Chrome ブラウザプラグインなどの重要な機能は、すべて内部パートナーとの共創によって生まれました。Qwen Code にご興味のある方は、ぜひ共創にご参加ください！
最後に、Qwen Code プロジェクトではAI フルスタック方向の技術人材を募集中です。レベルは問いません。お気軽に履歴書をお送りください！pomelo.lcw@alibaba-inc.com
ターミナルでの Qwen Code から始まる、AI Coding の新しい時代。