1. コード補完の精度を上げるには「コンテキスト」が命
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関連ファイルを開いておくことで、より適切な提案につながります The GitHub Blog。
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トップレベルのコメント（ファイルの目的や処理概要）を記載すると、AIに意図が伝わりやすくなります The GitHub BlogZenn。
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ライブラリや依存関係は明示的に記述することで、望むスタイルの提案が得られます（例：Log4js をインポートしておく） The GitHub Blog。
2. 意味のある命名と簡潔なコメントがサジェストの精度を向上
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関数名や変数名に目的がはっきりわかる名前を付けることで、Copilot の理解力がアップします The GitHub BlogZenn。
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関数の説明を簡潔かつ具体的にコメントすると、生成コードの精度が上がります The GitHub Blog。
3. 実例コードを与えて Copilot に「手本」を示す
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希望するパターンのコードを少しだけ提示すると、それに沿った提案が得られやすくなります codemag.com。
4. インラインチャットやショートカットも活用して即座に編集
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コード上で右クリック → Copilot ショートカットメニューが便利です。例：「Explain」「Fix」「Generate Docs」「Generate Tests」「Review and Comment」など codemag.comクラスメソッド発「やってみた」系技術メディア | DevelopersIO。
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コメント文や関数の説明に対して即座に反応させるショートカットも用意されています（例：
/doc,/fix,/explain,/tests） codemag.comea-books.netlify.app。
5. プロンプト設計を工夫する
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ステップを分けて少しずつ依頼する。複雑なタスクは細分化してCopilotに返してもらうほうがうまくいきます HBLAB JSCvscode.dokyumento.jp。
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例を示して具体性を持たせたプロンプトにすると、精度の高い提案が得られます HBLAB JSCvscode.dokyumento.jp。
6. 状況に応じたツールや変数の活用
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ツール（例：
#codebase,#fetch,#githubRepo）を使うと、必要な情報を自動検索させられます HBLAB JSCvscode.dokyumento.jp。 -
チャットでは
@workspaceや@vscodeのようなコンテキスト指定が可能です Qiitaクラスメソッド発「やってみた」系技術メディア | DevelopersIO。 -
選択範囲やファイルを
#editor,#file,#selection,#terminalLastCommandなどで指定してプロンプトに含められます OpenWork Tech BlogSqripts | エンジニアリングを進化させる品質メディア[スクリプツ]。
7. インデックス活用で大規模コードにも対応
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リポジトリが GitHub にある場合「リモートインデックス」、ローカルにも「ローカルインデックス」があり、効率的にコードベース全体を参照できます HBLAB JSCクラスメソッド発「やってみた」系技術メディア | DevelopersIOQiita。
8. チャットの履歴やコンテキストを整理
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プロンプトが長くなりすぎた場合、新しいセッションを開始することでAIの参照履歴をリセットできます Zennvscode.dokyumento.jp。
Redditでの実践的な声も参考に：
“プロジェクトのファイル構造やスタイルガイドを README にまとめ、プロンプトで参照する方式にしている”
→ Copilot の一貫性が向上した Reddit
まとめ：より賢く使うためのアプローチ
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意図を明確に、コンテキストを豊かに。
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コメントと命名も丁寧に。
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必要に応じてツールやインデックスを活用。
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プロンプトは具体的・段階的・手本あり。
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履歴やインデックスを整理しながら柔軟に使おう。
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