Boomerang Tasks
Boomerang Tasks: 複雑なワークフローのオーケストレーション
Boomerang Tasks（サブタスクまたはタスクオーケストレーションとも呼ばれます）を使用すると、複雑なプロジェクトをより小さく管理しやすい部分に分割できます。これは、作業の一部を専門のアシスタントに委任するようなものです。各サブタスクは独自のコンテキストで実行され、多くの場合、その特定のジョブに合わせて調整された異なる Roo Code モード（code、architect、または debug など）を使用します。
Boomerang モードはカスタムモードです
ここで言及されている Boomerang Mode は組み込みモードではなく、自分で作成できるカスタムモードです。タスクを分割し、他のモードに委任することでワークフローを調整するように特別に設計されています。手順については、以下の Boomerang モードの設定 セクションを参照してください。
組み込みモード または カスタムモード の作成に関する一般的なプロセスについて詳しく学びます。
なぜ Boomerang Tasks を使用するのか？
複雑さへの対応: 大規模で複数ステップのプロジェクト（例：完全な機能の構築）を、焦点を絞ったサブタスク（例：設計、実装、ドキュメント作成）に分割します。
専門モードの使用: サブタスクを、その特定の作業に最適なモードに自動的に委任し、専門的な機能を活用して最適な結果を得ます。
集中力と効率の維持: 各サブタスクは、個別の会話履歴を持つ独自の分離されたコンテキストで動作します。これにより、親（オーケストレーター）タスクが詳細な実行ステップ（コード差分やファイル分析結果など）で煩雑になるのを防ぎ、高レベルのワークフローに効率的に集中し、完了したサブタスクからの簡潔な要約に基づいて全体的なプロセスを管理できます。
ワークフローの合理化: あるサブタスクの結果を次のサブタスクに自動的に渡すことができ、スムーズなフローを作成します（例：アーキテクチャの決定がコーディングタスクに反映される）。
仕組み
オーケストレーション用に構成された カスタムモード（下記で説明する
Boomerang Modeなど）を使用して、Roo は複雑なタスクを分析し、それをサブタスクに分割することを提案できます。親タスクは一時停止し、新しいサブタスクが別のモードで開始されます。
サブタスクの目標が達成されると、Roo は完了を通知します。
親タスクは、サブタスクの要約 のみで再開します。親はこの要約を使用してメインワークフローを続行します。
主な考慮事項
承認が必要: デフォルトでは、各サブタスクの作成と完了を承認する必要があります。必要に応じて、アクションの自動承認 設定でこれを自動化できます。
コンテキストの分離と転送: 各サブタスクは、独自の会話履歴を持つ完全に分離された状態で動作します。親のコンテキストを自動的に継承しません。情報は明示的に渡す必要があります：
下へ: サブタスク作成時に提供される初期指示を介して。
上へ: サブタスク終了時に提供される最終要約を介して。この要約のみが親に戻ることに注意してください。
ナビゲーション: Roo のインターフェースは、タスクの階層（どのタスクが親で、どれが子か）を確認するのに役立ちます。通常、アクティブなタスクと一時停止中のタスク間を移動できます。
Boomerang Tasks は、Roo Code 内で直接複雑な開発ワークフローを管理するための強力な方法を提供し、専門モードを活用して最大限の効率を実現します。
タスクの焦点を維持する
Boomerang モードの設定
設定のダウンロード
Boomerang モードの設定ファイルはこちらからダウンロードできます: boomerang-mode.roomodes をダウンロード。.roomodes に名前を変更し、プロジェクトのルートディレクトリに配置します。
手動設定
独自の Boomerang モードを作成することもできます。カスタムモード のドキュメントの手順に従い、以下のテキストを主要な設定フィールドに使用します。
推奨されるツールアクセス: モード作成時に「利用可能なツール」セクションで すべてのツールアクセスチェックボックスがオフになっていること を確認してください。Boomerang モードは主に new_task 機能（特定のツールグループ権限は不要）を使用して、他のモードに作業を委任します。
ロール定義:
「ロール定義」フィールドにこれをコピーします
モード固有のカスタム指示:
「モード固有のカスタム指示」フィールドにこれをコピーします
脚注
Boomerang Tasksとは（定義と名称の由来）
Boomerang Tasksとは、AIコーディング支援ツールであるRoo Code（ルーコード）に導入されたタスクの自動オーケストレーション機能です。ひとつの大きな開発タスクを複数のサブタスクに分割し、それぞれを適切なエージェント（AIアシスタント）に委任して実行させる仕組みを指します (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。各サブタスクは親タスク（オーケストレーター）とは独立したコンテキスト（文脈）で遂行され、完了時には結果の要約だけが親タスクに返されます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。この「投げたタスクが要約結果となって手元に戻ってくる」振る舞いがブーメラン（投げると戻ってくる道具）に喩えられ、Boomerang（ブーメラン）という名称の由来になっています (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)。Roo Code v3.8.0（2025年3月）で初めて搭載された革新的機能であり (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)、従来「サブタスク」や「タスクオーケストレーション」と呼ばれていた概念を発展・自動化したものです。
目的と設計思想（何のための機能か）
Boomerang Tasksは、AIが自律的にタスク管理を行うことで、人間開発者の負担を減らすことを目的としています (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。具体的には、以下のような課題を解決するために設計されています。
大規模タスクの分割と管理: 単一の巨大プロンプトでプロジェクト全体を処理しようとすると、トークン消費が激しくなったり、文脈ウィンドウ（コンテキスト）の限界を超えて失敗しがちです (RooCode Boomerang: Build Complex Apps For Free With AI Agent Swarms | by Julian Goldie | Apr, 2025 | Medium)。Boomerang Tasksは大きな目標をAI自身が論理的なステップに分割し、それぞれ個別に処理させることで、この問題に対処します (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。複雑なプロジェクトでも、一連の小さいタスクに落とし込むことで確実に遂行できるようになります。
コンテキスト長の節約: 従来の対話型AIコーディング支援では、会話履歴が長くなるとモデルのコンテキスト上限に達しやすく、過去情報の切り捨てや関連情報の圧縮が必要でした。Boomerang Tasksでは各サブタスクが独立したコンテキストで動作し、親タスクには要約のみを返すため、親の対話履歴が詳細で埋まってしまうのを防ぎます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。これにより文脈の分離と集中が実現し、必要な情報だけをやりとりできるためトークン効率が向上します (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。
認知的負荷（オーケストレーション負担）の軽減: 人間が「次に何をすべきか」を逐一考えてAIに指示する代わりに、AI自身が次のタスクを決めて進めてくれるため、開発者は高レベルな意思決定や創造的作業に集中できます (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。Boomerang Tasksは、この「AIへの指示出しと結果確認のサイクル」に伴う認知負荷から開発者を解放することを狙った機能です (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。
失敗の減少と品質向上: 各サブタスクが専門特化したエージェント（モード）に任されることで、その領域に最適化された回答や処理が期待できます。例えば設計タスクは「アーキテクト」モード、コーディングは「コード」モード、デバッグは「デバッグ」モードといった具合に、役割毎に最適化されたAIが担当します (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs) (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。その結果、プロジェクト全体を通してエラーの早期発見や整合性の確保がしやすくなり、途中で行き詰まるリスクを低減します。
以上のように、Boomerang Tasksは**「プロンプト一発で何でもやらせる」従来手法の限界**を克服し、大規模開発や複雑な要求にも対応できるよう設計されています (RooCode Boomerang: Build Complex Apps For Free With AI Agent Swarms | by Julian Goldie | Apr, 2025 | Medium) (RooCode Boomerang: Build Complex Apps For Free With AI Agent Swarms | by Julian Goldie | Apr, 2025 | Medium)。
ユースケースと導入例（どのように使われるか）
Boomerang Tasksは、段階的な工程が必要な開発タスクや大規模プロジェクトで威力を発揮します。以下に典型的なユースケースや実際の利用例を挙げます。
ウェブサイトやアプリの自動構築: 例えば「SEOエージェンシーのウェブサイトを構築してほしい」といった単一の高レベル指示を与えるだけで、AIが自動的にサイト設計、ページ実装、スタイル適用、デプロイ設定などのサブタスクに分割し、数分でプロジェクトを完成させた事例があります (RooCode Boomerang: Build Complex Apps For Free With AI Agent Swarms | by Julian Goldie | Apr, 2025 | Medium) (RooCode Boomerang: Build Complex Apps For Free With AI Agent Swarms | by Julian Goldie | Apr, 2025 | Medium)。従来は複数回のプロンプトと人手での方針調整が必要だった作業が、Boomerang Tasksによりワンショットで完結する可能性を示した例です。
新機能の設計～実装～テスト: 「この新機能を実装して」という一文の指示から、AIが設計→コーディング→テストという一連の工程を自動的に段取りし、順次実行していきます (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。開発者はざっくりとした要求を伝えるだけで、AIがまず設計方針を立て（必要ならアーキテクチャを提案）、次にコードを書き、最後にテストまで行う、といったソフトウェア開発ライフサイクル全体の自動化が可能です。例えばRoo Codeの利用者は、Next.jsアプリにビジュアルリグレッションテスト基盤を導入する際に、ブーメランモードが自動生成した「設定の分析」「問題点の特定」「修正の実装」といった複数の子タスクを順番に実行させることで、非常にスムーズに目的を達成できたと報告しています (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。
大規模リファクタリングやコードベース整理: 何万行にも及ぶレガシーコードのリファクタや、大量のファイル構成の再編成といった人間にとって骨の折れる作業でも、Boomerang Tasksなら段階的かつ計画的に進められます。親タスクが「まずコード全体を静的解析し問題箇所を抽出せよ」と指示すれば、AIはそれを実行する子タスクを起動し、次に「抽出された問題点ごとに修正タスクを起動」…という具合に自律的にタスクキューをこなしていきます。各ステップで部分的な完了と要約が行われるため、一度にすべてを把握する必要がなく、結果として大掛かりな変更でも安全に遂行できます (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)。この手法により「4日間で数ヶ月分のコードを生成できた」といった極端な検証例も報告されています（※大量の技術的負債も蓄積するため、小刻みな改善が重要とされています） (Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた) (Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた)。
SPARC手法による本格プロジェクト開発: Boomerang Tasksは開発プロセス指向のフレームワークとも組み合わせ可能です。例えばReuven Cohen氏が提唱するSPARCオーケストレーション手法（Specification, Pseudocode, Architecture, Refinement, Completionの頭字語）では、要件定義から疑似コード、アーキテクチャ設計、コード実装、仕上げまでをそれぞれ専用のモード（エージェント）に委任することで、セキュアで拡張性の高いアプリケーションを自動生成します ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration)。Boomerang TasksはこのSPARC手法に統合されており、各サブタスク（各工程）がベストプラクティスに従うよう統制するオーケストレータAIとして機能します ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration)。例えばSPARC Orchestratorと呼ばれる親タスクが子タスク群に「環境変数の直書きを避ける」「ファイル長は500行以内に収める」「モジュール指向設計にする」といったガイドラインを共有しつつ進行管理するため、プロジェクト全体の品質保証が図れます ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration)。
以上のように、Boomerang Tasksは小規模なタスクから大規模プロジェクトまで幅広く活用され始めています。特に「人手では管理しきれない複雑さ」を伴うケースで、その効果が顕著です。
技術的手法・アルゴリズムの特徴
Boomerang Tasksの背後には、マルチエージェントによる階層的タスク処理というアプローチがあります。親タスクがプロジェクト全体を見渡してマネージャー（指揮者）の役割を果たし、子タスクが各自の専門領域に特化した実行者として働く形態です (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。この構造は「**オーケストレーター（司令塔）- エグゼキュータ（実行者）**パターン」とも言え、AIが人間に代わってタスクの振り分けと統合を行います。
(Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい) 図: Boomerang Tasksのオーケストレーション概念図。ユーザーの高レベル指示を受け取ったRoo Code（ブーメランモードの親タスク）が、内部で複数の専門モードにタスクを分割して委任します（矢印「タスク発生(new_task)」） 。各サブタスクは隔離されたコンテキスト内で（緑色の枠：リサーチ、コード、デザイン、ライティング等のモード）実行され、完了時にattempt_completionツールによって要約結果が親タスクに報告されます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs) (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。親タスク（オレンジ色の「Roo (Boomerang Mode)」）は子タスクの進捗と結果を統合把握し、必要なら次のステップを決定して再度子タスクを発行します。最終的にすべてのサブタスクが完了すると、親タスクが集約結果を出力します。このサイクルにおいてユーザーは基本的に介入不要であり、AI間で作業が自律的に進行します (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。
この仕組みを実現するための具体的な技術要素として、Roo Codeには以下のようなものが導入されています。
カスタムモードと内部ツール: Roo CodeではAIエージェントの振る舞いを定義する「モード」を自由に作成できます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。Boomerang Tasks用には特別な「Boomerang Mode」を設定し、これをオーケストレーター役として利用します (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。Boomerang Modeでは内部で
new_taskという機能（ツール）を使って子タスクを生成し、attempt_completionという機能で子タスク完了を検知・要約取得します (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs) (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。これらのツール使用自体はAIが自動で行い、ユーザーが直接コマンドを打つ必要はありません (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。開発者はあらかじめ用意されたBoomerang Modeの設定ファイル（.roomodes）をプロジェクトルートに配置するだけで、この機能を有効化できます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。モード設定には「与えられた複雑な課題を適切なサブタスクに分割し、それぞれに専門モードを割り当てて遂行せよ」「各サブタスクには必要な文脈と明確な指示を与え、終わったら要点をまとめて報告せよ」といったロール定義・挙動指示が記述されています (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs) (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。専門モードの活用: 子タスク側では、それぞれの目的に応じてRoo Codeのビルトインモードまたはカスタムモードが使用されます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。例えばドキュメント生成タスクには文章に特化したモード、コード修正タスクにはコーディングに特化したモードを指定するといった具合に、モード毎に異なるプロンプトや推論スタイルでAIを動作させます。Roo CodeおよびClineはOpenAIやAnthropicなど複数のモデルプロバイダをサポートしており、モードごとに用いるモデル（GPT-4やClaudeなど）や推論パラメータを変えることも可能です ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration) ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration)。SPARC手法の例では、思考・分析が必要なタスクには高度な推論モデル（例：Claude 3.7 “Thinking”モード）、コード生成には指示に忠実なモデル（例：Claude 3.7 通常モード）を使い分けることで性能と正確さを両立しています ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration) ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration)。
コンテキストの隔離と情報伝達: 前述の通り、各子タスクは独立したコンテキストで動きます。そのため親から子への引き継ぎ情報、および子から親への報告情報を明示的に管理する必要があります (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。実装上は、
new_taskを呼び出す際に親タスクが子タスク用の指示メッセージを組み立て、そこに親で把握している必要情報（コードの一部や設計要件など）を含めます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。子タスク側では与えられた指示の範囲内で作業し、完了時にattempt_completionで結果要約のみを親に送信します (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。親タスクはこの要約を自分のコンテキストに取り込み、次の判断材料とします (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。要約以外の子タスク内詳細（実行過程の対話履歴やコード差分等）は親には渡らないため、常に高レベルな会話だけで全体進行を追える点が特徴です (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。ユーザー承認とインタラクション: Boomerang Tasksは基本的に自律動作しますが、VS Code拡張として実装されているためユーザーインターフェース上で管理・監視できます。デフォルトでは、新しい子タスクの生成時や完了時にユーザーの承認（ボタン操作）を求める設定になっており、暴走や不適切な変更を防ぐセーフティネットがあります (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs) (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)（設定で自動承認も可能 (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)）。また、Roo Codeのパネル上では親子タスクの階層構造が確認でき、アクティブな子タスク間を行き来したり、一時停止中の親タスクに戻って介入したりすることもできます (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。これにより自律性と人間のコントロールのバランスを取りつつ進めることができます。
以上が技術面での主な特徴です。総じて、Boomerang TasksはLLMエージェントのマルチステップ計画（プランニング）と実行制御を高度に自動化することで、従来人手が担っていたタスク管理の役割をAIに委譲しています (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。これは「AI同士が協調して働く」新たなステージへの一歩とも位置づけられ、将来的には複数のAIエージェントがさらに並行的に協調するマルチエージェント体制や、AI自身がプロジェクト管理までも担う可能性が示唆されています (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。
Roo CodeとClineにおける位置づけ・相違点
Roo CodeとClineは密接な関係にありますが、Boomerang Tasksに関して重要な違いがあります。Clineはもともとオープンソースで開発されたVS Code向けAIコーディングエージェントであり、Roo Codeはその派生フォークプロジェクトとして登場しました (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)。Roo Codeは当初「Roo Cline」という名称でしたが、のちに改称され独自路線の機能拡張を積極的に行っています (Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of ... - GitHub) (GitHub - RooVetGit/Roo-Code: Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.)。
両者の位置づけとBoomerang Tasksに関する違いをまとめると:
Boomerang Tasksの有無: **Roo Code側にはBoomerang Tasksが実装されていますが、Cline本体（オリジナル）にはこの機能がありません。**実際、Roo Code v3.8で追加されたBoomerang Tasksは「Roo CodeにはあってClineにはない機能」の代表例として挙げられています (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)。Roo Codeでは内部ツール
new_taskによる子タスク生成と結果の戻り（"Boomerang"）まで含めたタスク分割機能が利用可能ですが、Cline単体ではこうした自動サブタスク管理は行えません (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)。タスク分割へのアプローチ: Clineにもプロンプト内で計画を立てて実行するプランモード・アクトモードのような仕組み（最初に手順案を提示しユーザー確認後に実行）が存在しますが、それらは同一コンテキスト内での段取りに留まります。言い換えれば、Clineは一度に一つの会話スレッドの中でステップバイステップを進める設計であり、サブタスクごとにエージェントを分けて独立処理するような機構は提供していません。従って、Clineユーザーが似たことをするには、人間が都度「次はこれをして」と指示し直しながら進める必要があり、完全自律的なタスクオーケストレーションはできない状態です（少なくとも公式には）。一方、Roo CodeではBoomerang Modeによってマルチセッション・マルチエージェント的な動作が可能なため、より大きなタスクを自律的に処理できます (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。
開発姿勢とコスト: Roo CodeはClineをベースに多数の独自機能を追加しているため「便利だがプロンプトが長大化し費用（トークン消費）が高くなりがち」という指摘があります (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)。Boomerang Tasksも各子タスクごとにLLMを呼び出すため、場合によっては従来以上にAPIコストがかかります。この点、Cline本家は機能を絞り込みつつ最適化を図っているため、同じ処理でもRoo Codeより軽量に動作する可能性があります。実際Roo Code側でも自動承認のOFFや要約内容の工夫など、コストと性能のトレードオフを調整できる設定が用意されています (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。プロンプト長以外にも、Roo Codeは追加のプロバイダ対応（Gemini 2.5の統合など）やUI機能、国際化対応 (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)など多岐にわたる改良を加えており、Clineと比較して「より実験的・先進的」なポジション付けと言えます。
今後の展開: Clineコミュニティにおいても、タスク分割やマルチエージェント的なアイデア自体は注目されています。実際、あるユーザがClineの非公式フォークで簡易的なタスクマネージャ機能を試作し、それがRoo Code開発チームに共有された結果、Boomerang Tasks実装のヒントになったというエピソードもあります (AI Coding gets a MASSIVE upgrade - RooCode Boomerang Tasks)。今後、Cline本家が公式に同様のタスクオーケストレーション機能を取り入れる可能性も否定できません。現状ではCursorなど他の競合AIコーディングツールも含め、Roo Codeが一歩先行している状態ですが、開発者コミュニティからは「いずれ本家も追従してくるだろう」という見方も出ています (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)。
要約すれば、Boomerang TasksはRoo Codeにおける差別化機能であり、Clineにはまだ搭載されていません。そのため大規模タスクの自動化を重視するならRoo Codeが優位ですが、シンプルさや軽量さではClineにも利点があるという関係です。それぞれのプロジェクトが急速に進化しているため、機能差は今後も変動しうる点に留意してください (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode) (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)。
開発者向けリソースと参考情報
Boomerang TasksおよびRoo Code/Clineに関する技術情報やリソースは以下のとおりです。
公式ドキュメント: Roo Code公式サイトのドキュメントにBoomerang Tasksの詳細な解説ページがあります (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。ここでは機能概要から設定方法（カスタムモードの作り方 (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)）、利用上の注意事項（承認設定やコンテキスト引き継ぎの考え方 (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)）まで網羅されています。実際のセットアップ手順として
.roomodes構成ファイルのダウンロード提供もあり、コピー&ペーストでBoomerang Modeを導入可能です (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。また組み込みのnew_taskやattempt_completionといったAPI的ツールの仕様についても記載があります (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs) (Boomerang Tasks: Orchestrate Complex Workflows | Roo Code Docs)。一方、Cline側の公式ドキュメント（docs.cline.bot）にはBoomerang Tasks相当の項目はありませんが、基本的な使い方やMCP（Model Context Protocol）サーバーのセットアップ方法、Plan/Actモードの概要などが説明されています。両プロジェクトとも活発に更新されているため、新機能についてはリリースノートやドキュメントの更新履歴も参照すると良いでしょう（例：Roo Code 3.8.0リリースノートにBoomerang Mode追加が記載 (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)）。ソースコードとリポジトリ: ClineおよびRoo Codeはいずれもオープンソースで開発されています。ClineはGitHub上では「
cline/cline」リポジトリとして公開されており、既に★3万以上を獲得する人気プロジェクトです (Cline - AI Autonomous Coding Agent for VS Code) (Cline - AI Autonomous Coding Agent for VS Code)。Roo Codeも「RooVetGit/Roo-Code」というリポジトリで公開されており (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)、Apache 2.0ライセンスの下で自由にコードを閲覧・利用できます。Roo CodeのREADMEには機能一覧やクイックスタート手順がまとめられており、カスタムモードによるエージェント拡張が可能であることなども記載されています (GitHub - RooVetGit/Roo-Code: Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.) (GitHub - RooVetGit/Roo-Code: Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.)。技術ブログ・記事: 公式以外にも、有志による解説記事やブログ投稿が充実しています。日本語ではZennにBoomerang Tasksを紹介する記事 (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)や、Roo Codeを用いた開発自動化の検証記事 (Cline(Roo Code)を暴走列車にしたら4日間で数ヶ月分のコードが生成できた)が公開されています。特にZennの記事「Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい」では、本稿で述べた内容の要約や図解が掲載されており、実際の利用者視点でメリット・課題が語られています (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい) (Roo CodeのBoomerang Tasksによるタスクオーケストレーションを知ってほしい)。また、英語圏ではMediumやLinkedIn上でRoo Codeの新機能についての解説が投稿されており、Reuven Cohen氏の**「Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration」** ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration) ( Boomerang Tasks: Automating Code Development with Roo Code and SPARC Orchestration)は実践的なチュートリアルとして参考になります。Wadan社の技術ブログでもブーメランモードの革新性について詳しく取り上げられており、実使用した感想やMemory Bank機能との補完関係などが述べられています (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)。
コミュニティとサポート: 開発者コミュニティも盛んで、**Redditの
r/RooCodeやr/ChatGPTCoding**ではRoo CodeおよびClineに関する情報交換が行われています。例えばRoo Code開発チームメンバーによる機能比較投稿 (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode) (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)は、両者の違いを把握するのに有用です。またRoo Code公式のX（Twitter）アカウント[@roo_code]では最新アップデートの告知や使いこなしTipsが発信されており、Boomerang Tasks公開直後にも「サブエージェント軍団を編成せよ」といったキャッチフレーズで特徴を紹介していました (Roo Code (@roo_code) / X)。さらにDiscordコミュニティやGitHubディスカッションを通じて、フィードバックやQ&Aが活発に行われています (GitHub - RooVetGit/Roo-Code: Roo Code (prev. Roo Cline) gives you a whole dev team of AI agents in your code editor.)。導入や実装で困った際はこれらコミュニティを活用することで問題解決やベストプラクティスの共有が期待できます。
最後に、Boomerang Tasksは登場したばかりの新機軸であり発展途上の側面もあります。実運用にあたっては公式ドキュメントのガイドラインに従い、必要に応じて人間のレビューや段階的な適用から始めることが推奨されます (RooCode vs Cline อัปเดต* 29 มีนาคม : r/RooCode)。しかしその可能性は大きく、適切に活用すれば**「AIエージェントがチームを組んで開発する」**未来を先取りできるでしょう。 (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog) (AIオーケストレーションの革新：ブーメランモードによる開発自動化 | Wadan Blog)
最終更新