GitHub Copilot CLIの「Rubber Duck」を試してみた。異なるAIモデルがコードをレビューする

概要

GitHub Copilot CLIに導入された、ClaudeとGPTなど異なるAIモデルファミリーを組み合わせてコードのセカンドオピニオンを得る実験的機能「Rubber Duck」の解説と実践レポート。

詳細内容

GitHub Copilot CLIに搭載された実験的機能「Rubber Duck」についての解説記事です。この機能は「ラバーダックデバッグ」の概念をAIに応用したもので、メインのコーディングエージェント（Claudeファミリー）とは別のモデルファミリー（GPT-5.4等）を独立したレビュアーとして機能させます。訓練データや設計思想が異なるモデルを組み合わせることで、単一モデルでは見落としがちなアーキテクチャの欠陥やサイレントなバグを検出する狙いがあります。記事では実際にTypeScriptのテストコード作成を依頼し、Rubber Duckがエッジケースやテーブル駆動テストの提案を行う様子を検証しています。また、SWE-Bench Proでのベンチマーク結果に触れ、比較的安価なSonnetモデルでもRubber Duckを併用することで最上位のOpusに近い性能を発揮できる点や、Claude CodeのCodexプラグインとの比較についても詳しく解説されています。

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