Magic.dev
数百万行のコードを一度に理解する超長期記憶ベースの自律型AIソフトウェアエンジニア
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book-to-skill と比較Magic.dev の代替ツールを見る概要
Magicは、独自開発した「LTM-2-mini」モデルをベースに、1億トークン以上（数百万行 of コード）を一度に読み取って理解するAIソフトウェアエンジニアリングエージェントです。単なるコード補完を超え、大規模なコードベース全体を分析して、複雑なリファクタリング、アーキテクチャ設計、自律的な機能実装を実行します。2024年8月、エリック・シュミット（Eric Schmidt）、CapitalG、Atlassianなどが参加した3億2000万ドルの投資（累計4億6500万ドル）を背景に、Google CloudベースのAIスーパーコンピューターを構築し、エンタープライズ向けの商用化を推進しています。
差別化ポイント
- 数百万行規模のCodebase Contextを保持するLong-term Memoryを核に、大規模Software Projectを横断して理解・編集することを目指す点が特徴です。
主な機能
- LTM-2-mini：1億トークン以上を処理可能な超大型コンテキストウィンドウ
- コードベース全体を一度に分析する自律的なエンドツーエンドのエンジニアリング
- 大規模なレガシーコードのリファクタリングおよび移行の自動化
- システムアーキテクチャ設計の補助およびセキュリティ脆弱性の検知
- NVIDIA H100・GB200ベースのGoogle Cloudスーパーコンピューターインフラ
- SOC2に準拠したエンタープライズセキュリティ
メリット・デメリット
ウェブ検索で収集したユーザーの声をまとめたものです
メリット
- File単位ではなく非常に長いCode Contextを扱い、大規模Project全体を理解した変更を目指します。大規模な資金調達を背景にLong-context Coding Agentへ集中しています。
デメリット
- Early Access中心で一般利用は限定され、実際の大規模Production性能はまだ検証段階です。
料金
有料開始価格: 料金は問い合わせ
Early Access・Waitlist段階で公開固定価格はありません。利用にはWaitlist登録またはEnterprise導入相談が必要です。
情報確認日:
活用事例
- 数十万行規模のレガシーシステムの全面的なリファクタリング
- コードベース全体にわたるセキュリティ脆弱性の一括検知
- 複雑な新規機能の自律的な設計および実装
- マイクロサービス分離などの大規模なアーキテクチャ移行の補助
対象ユーザー
大規模Enterprise Software TeamLegacy Modernizationが必要な企業AI Software Engineering導入を検討するCTO
検証の根拠
会社・料金・機能の情報は、以下の一次情報と直近の検証記録に基づいて表示しています。出典が食い違う場合は、公式の一次情報と最新の検証結果を優先します。
最終検証 2026/08/30検証済み出典1件
代替ツール
この代わりに使えるツール
