Slackさんのにっき

書き出し Pozdrav！わたしです。 昨日、もう何度目かわからないぐらいにアイテム回収の話がTwitterで話題になっていたので、とりあえず問題の切り分けと想定される解決策色々を書いてみたいと思います。 事前に言っておくとわたしはアイテムを手動で拾いたい側の人間なので、なるべくシステムを残す方法でいろいろ書きます。 1. 何が問題なのか EDFのゲーム性について EDFはだいたいこんな感じのジャンルです。 PVEシューター 無双ゲー(特に低難易度) 戦略ゲー(特に高難易度) 育成ゲー/ハクスラ EDFを一言で言うならハクスラ要素のあるPVEシューターです。基本的なループは 敵を倒してアイテムを入手→キャラを育成→高難易度ステージに挑む という感じです。 ただしEDFはこの種のPVEシューターの中では敵数が異常に多い部類であるため、大量の敵を倒すシューター部分の比重がキャラ育成要素に比べかなり大きくなっています。 EDFにおけるアイテムとは EDFにおけるアイテムはキャラの強化素材です。アーマー(赤い箱)は体力を上げ、武器(緑の箱)はランダムで新しい武器を追加します。いずれのアイテムもとくに高難易度をクリアするうえでは重要となります。 また、5以降では武器の強化システムが導入されたことにより、アイテムの重要度は4.1以前より高まっています。4.1以前の武器は一度手に入れてしまえばそれで終わりでしたが、5以降では入手後に再度同じ武器を拾うことでその武器を強化することが可能になったため、武器が全種揃っても強化のために武器アイテムを集める必要が生じました。 開発の想定するプレイスタイル 開発が想定していると考えられるプレイスタイルは次のようなものです。 特定兵科で低難易度(Hard以下)を1周する ↓ 別兵科で同じ難易度をやるor1つ上の難易度に挑戦する ↓ さらに別兵科で同じ難易度をやるor1つ上の難易度に挑戦する ↓ (以下繰り返し) これを繰り返して最高難易度Infernoをなんらかの兵科でクリアする、というのをゴールとしている、と考えられます。これは特に5以降で顕著です。 こう考えられる理由としては、各難易度で(アイテム回収を意識せず)普通に本編を1周して得られるアイテム量がおおよそ 体力: 1200 武器: 1つ上の難易度における本編中盤相当のもの であるためで...

Pozdrav! わたしです。 今日はNoitaの自作MODを作ったので、その紹介をしていきたい…… と思ったのですが、なんかもう制作で疲れてしまったので、紹介は他の方にやってもらうことにしました。ということでよろしくお願いします。

Pozdrav！わたしです。 今回はしばらくぶりの完全新規記事。AI時代において注目されつつある新たな開発手法を紹介していきます。 下半身駆動開発 下半身駆動開発(Waist-driven Development) とは、ソフトウェア開発の現場で近年注目されつつある [ 要出典 ] 開発手法です。この手法は、開発者が 下半身 の思考能力を活用し、ソフトウェア開発の生産性を高めるというものです。 なぜ下半身が注目されているのか 従来行われてきた上半身駆動開発(Brain-driven Development)には、開発者の頭脳すなわち 上半身にかかる負担が大きい という問題が存在していました。企画・要件定義・実装・テストなど全行程を上半身で行うのですから、当たり前ですね。 各種IDEの機能による補助や、LLMによるコーディングの自動化などにより、近年ではこれらの問題は一定の解決を見ました。しかしCodexやClaudeなどAIエージェントを利用する場合はコストという別の問題が生じます。特にGPT-5.6 Solなど高性能の最新モデルを利用する場合、その費用はいともたやすく数百・数千ドルにのぼります。これほどの出費は、特に中小企業や個人開発の現場では避けたいものです。 そこで近年注目されているのが 下半身の思考能力 です。下半身の思考能力はとくに企画・要件定義などの上流工程に属する分野や、実装段階ではデザインなどの分野において 上半身のそれを上回っています [ 要出典 ] 。またこれらの分野は26年7月現在のLLMが比較的苦手としており、人間の力が依然として必要とされています。したがって、これら工程における思考を上半身から下半身へとオフロードすることで、 従来の2倍以上 という大幅な生産性向上が期待されます [ 要出典 ] 。 また、 コスト の面でも下半身は有用です。高性能LLMの利用には多額の費用を要しますが、下半身は基本的にすべての人が備えるものであるため、 初期費用を一切要しません 。これは開発費が特に問題となる個人開発の現場において、大きなメリットとなり得るでしょう。 下半身駆動開発に適した開発モデル 口嫌体正直 という中国の故事成語があるように、下半身の思考能力は上半身のそれに比べ直感的かつ迅速で、また経験を重視する傾向があります。こうした性質は、適応性や迅...

 Pozdrav! わたしです。Slackです。 今日はわたしがTwitchで使用している自作botの話を。 そもそもDiscordinebot2って？ 配信マネージャ画面より Discordinebot2はわたしが配信に使用しているbotです。 名前に2と付いているのは、1号機が諸事情( アクセスキーを紛失しました) でアクセス不能になったので新たにアカウントを作成したためです。 22年末～23年にかけて作成したものが原型になっていますが、違法建築が積み重ねられたのち、昨年になって大幅にリニューアルしました。 基本的な機能は以下の3つです。 チャットの翻訳(各種言語→日、日→英) リスナーへの挨拶など配信サポート チャンネルポイント交換による各種コマンド実行 また、わたし専用のコマンドとして配信終了コマンドがあります。これは何らかの理由でOBSから配信を終了できないorできなかった際に配信を強制終了するためのものです。 一応、4798732ポイント(一部の人にだけは通じる数字)溜めれば一般のリスナーでも交換自体は可能です。やれるもんならやってみろ。 使用言語はpythonで、TwitchIOを使用しています。 正直なところPythonはあまり好きではないのですが、ライブラリが多いので採用しました。 はっきり言っておく（キリスト構文）と、Pythonはみんな使っていることが一番の利点なタイプの言語です。SNSで言うところのLINEと同じ枠ですが、流石にLINEよりはマシだと思いたい。 各種機能解説(2026-08-03更新) チャット翻訳 文字通りチャットを翻訳する機能です。 日本語以外の言語を日本語に、日本語を英語に翻訳します。 実はロシア語への翻訳機能も搭載されていますが、API代金節約のために使用していません。 翻訳にはOpenAIのAPIを使用しています。GPT-5.6-LunaならAPI代金がアホほど安いので、多少無駄遣いしても特に問題ないという説があります。ユーザ名やエモートは文章から除去して翻訳する仕様にしています。この辺は某翻訳botのソースコードを参考に作りました。 GPT-5.6 Lunaを利用したもう一つの理由は、シンプルに精度が高いためです。スラング交じりのコメントでも非常に正確に翻訳してくれます。愛してるぞ！ 配信サポート リスナー...