Author Thomas Dohmke GitHub Copilotの新機能を発表：VS Code向けのエージェントモードを導入、Copilot Editsの一般提供を開始、SWEエージェントの初公開 2021年にGitHub Copilotを発表した際、私たちの目標は明確でした。それは、AIペアプログラマーがより良いコードを書く手助けとなり、開発者の生活をより快適にすることでした。GitHub Copilotの名前には、人工知能（AI）は開発者に取って代わるものではないという私たちの信念が反映されています。そしてAIは常に開発者の味方で、優秀な副操縦士のように、一人で操縦することもできます。例えば、プルリクエストのフィードバック、セキュリティ脆弱性の自動修正、課題の実装方法に関するブレインストーミングをしたりすることができます。 今日、私たちはGitHub Copilotをさらに強化、
When we introduced GitHub Copilot back in 2021, we had a clear goal: to make developers’ lives easier with an AI pair programmer that helps them write better code. The name reflects our belief that artificial intelligence (AI) isn’t replacing the developer. Instead, it’s always on their side. And like any good first officer, Copilot can also fly by itself: for example, when providing pull request
日本語教育において、句読点の指導は教員の主観的な判断に委ねられることが多く、その妥当性を示す根拠に乏しい状況が続いてきた。この課題に対し、人文系学会誌に掲載された60本の論文を対象に、係助詞「は」の直後における読点の使用要因を分析し、どのように指導すべきかを考察している。 分析では、1文中の読点数、文の長さ、「は」直後の文字種、段落内の位置、執筆者という5つの要因を変数として設定し、一般化線形モデルによる検討を実施した。 その結果、「は」直後に読点が打たれる確率は4割弱（36.7％）であり、基本的には読点を必要としないことが明らかとなった。ただし、1文中の読点数が2個程度で、文の長さが70字程度あり、かつ形式段落の冒頭文（1文目）で「は」が使用される場合には、読点が打たれる傾向が強いことを示した。 興味深いことに、1文中の読点数が多いほど「は」直後の読点は抑制される一方、文が長くなるほど読
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