日本D&D興亡史｜柳田真坂樹
以下の記事はブログメディア、TokyoDevにて公開されている『The rise and fall of D&D in Japan』の元になった原稿です。 日本在住の英語話者向け記事として「日本におけるD&Dの歴史」をまとめてほしいという依頼を受けたため、刊行されていたり、自分が立場上知り得た情報に基づいて日本のD&Dの歴史と展開を追いました。 英語版の記事は、編集部の協力により、この記事からディテール部分を大幅にカットしてD&Dの興亡と現状、影響をシンプルにまとめたものとなっています。 1985年、『ダンジョンズ＆ドラゴンズ』（以下D&D）は日本で爆発的なヒットを記録し、日本語版『ベーシックルールセット』は発売された年だけで10万部を売り上げた。翌年にはゲーム雑誌『コンプティーク』にてD&Dのセッションの様子を読み物とした記事、『D&D誌上ライブ ロードス島戦記』が掲載された。この記事を
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど
GitHub、Copilotでより高い精度のコードを生成させる方法を指南。関連ファイルを開く、トップレベルのコメントを書くなど 記事の中で、プログラマが意図したコードを高い精度で生成AIに生成させるためのテクニックがいくつも紹介されています。これらのテクニックはCopilotに限らず、生成AIを用いてコードを生成させる際の参考になると思われます。 この記事では、紹介されているテクニックのポイントをまとめてみました。 GitHub Copilotでよりよいコードを生成するためのポイント 生成AI活用の基本として説明されたのは、大規模言語モデルを用いた生成AIでは、コンテキスト（文脈）に基づいて予測を行うように設計されているため、生成AIに対する入力やプロンプトがコンテキストに富んでいるほど良い出力が得られる、という原則です。 それゆえ、GitHub CopilotおよびGitHub Copi
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