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PatchDiffがAIをどのように使用しているか、何ができて何ができないか、要約を信頼する前に知っておくべきこと。

最終更新:2026年5月12日

AIの使用方法

PatchDiffは大規模言語モデル(LLMs)を使用して、公開ソースから生のパッチノートを読み取り、構造化データを抽出します:どの項目が変更されたか、どの数値が、変更前後の値、そしてバフ・ナーフ・バグ修正・その他の分類。AIはこのテキスト抽出にのみ使用 — 画像、ユーザープロファイリング、その他には使用しません。only

人間による監視

一人の開発者が抽出プロンプトを書き、モデルを選び、失敗を監視し、バグレポートを確認しています。個別の変更行を手動で一つずつ検証することはありません — 量的に一人プロジェクトでは不可能です。各分析には処理日時が記載されているため、鮮度を確認できます。

既知の制限

AI要約は出発点であり、最終的な結論ではありません。

  • ハルシネーション。 モデルが存在しない変更を作り出したり、誤った項目に帰属する場合があります。
  • 誤分類。 バフがナーフとしてラベル付けされたり、その逆の場合があります。特にリワークや条件付き変更で顕著です。
  • 見落とし。 曖昧または数値以外の変更は抽出されない場合があります。
  • ゲームコンテキストなし。 モデルは数値とキーワードを解析します — 現在のメタにおいて変更が本当にバフかナーフかを判断することはできません。

AI生成画像なし

PatchDiffは画像、動画、音声に生成AIを使用しません。すべての視覚アセットは公式ゲームCDNからのホットリンクまたは標準的なUI要素です。

フィードバック & 再分析

誤った分類や見落としを見つけた場合、パッチURLを添えてにメールしてください。現在のモデルで再分析し、結果が改善されれば修正します。古いパッチはパイプラインのアップグレード時に自動的に再分析される場合もあります。contact@patchdiff.comにメールしてください。現在のモデルで再分析し、結果が改善されれば修正します。古いパッチはパイプラインのアップグレード時に自動的に再分析される場合もあります。

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