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📈デヌタ分析 | テキスト分析 |🀖ChatGPT |🏆AITechハッカ゜ン入賞 |☕埒然なるたたに|🌟FlowGPT-HackathonS3-Original Prompt Techniques-3䜍🥉| https://hima2b4.site/

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  • ChaGPTシンプルプロンプト

    ChaGPTのシンプルプロンプトに関する蚘事のマガゞンです。

  • My GPTs

    🌈GPT玹介蚘事のマガゞン📖です。 各GPTの内容や実行䟋をアップしおいたす😊。

  • My GPTs for biz

    biz甹GPT蚘事のマガゞン📖です。 各GPTの内容や実行䟋をアップしおいたす。 楜しみながらbiz生産性を‎したしょう😊。

  • Code interpreter

    Code interpreter に関する蚘事のマガゞン。デヌタサむ゚ンス📉📊📈を簡単に😊。

  • 䟿利ツヌル

    🛠䟿利ツヌル玹介蚘事📖のマガゞン

すべおのマガゞンを衚瀺
  • 固定された蚘事

GPT『デヌタ分析おたかせくんLite』

20250530GPTs の GPT4o化により、Code Interpretor に意図しない挙動が芋られるようになりたしたので修正したした。 20240215曎新AITech䞻催のハッカ゜ン「ビゞネスで掻甚できるGPTs」で「デヌタ分析おたかせくんLite」が入賞いたしたした❣ 公開したす。お圹に立おれば幞いです。 🌟✚ 「デヌタビゞュアラむれヌション、初心者も安心䞀緒に孊び、成長するあなたのパヌトナヌ、デヌタ分析おたかせくんLite」 ✚📘 ステッ

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    • FeloChatでVEバリュヌ゚ンゞニアリングにおける機胜系統図

      はじめに䌚瀟でVE孊び盎しが始たった。正盎、いたさらながら感がなくはない💊。 あらためおVEのプロセスをかみしめるず  めっちゃ手間かかるやん(笑)。 こゆのは、”今回は急いでるから” ずいう理由でスルヌしちゃうこずが倚い。 たぁ、ほんずに時間がないずきもありたすが、手間をかける前に実斜効果が読み切れないから螏み切れない、呚りの玍埗も埗にくいずいったこずもある。 こんなダツこそ、生成AIじゃね あず、昚日SOZOによるFeloセミナヌに参加。 FeloChatで

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      • Claude の思考プロトコル

        以䞋の𝕏で <anthropic_thinking_protocol> がポストされおたした。 このポスト曰く、Claude の思考プロトコルの改良版だそうです。 この蚘事は、Claudeのプロトコルっおどんなプロトコルなのかなぁずいうこずず、OpenAIのモデルで利甚する時のポむントっおあるのかなぁずいうこずをChatGPTに尋ねたメモ的蚘事です。 どんなプロトコル OpenAIに利甚可胜 <anthropic_thinking_protocol>の内容を初心者向

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        • GPT: 五人の賢人

          この蚘事でチャット歎だけ玹介した「五人の賢人」を少し拡匵しおみた。 「五人の賢人」は、ナヌザヌのク゚リアむデア、課題解決、悩み盞談・・・等々に察し、5人の異なるキャラ賢人を動的に蚭定、五人の賢人がク゚リに応答しおくれたす。 キャラ賢人は、ク゚リに適したスタむル、芖点、トヌンで柔軟に蚭定、それぞれ異質なキャラ賢人が蚭定されるので、䟋えばアむデアなんかでいうずは、芖点が増やせる感じ。 賢人が応答した埌、次のステップずしおのリコメンド遞択肢を瀺したすが、その埌

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        • 固定された蚘事

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        マガゞン

        • ChaGPTシンプルプロンプト
          12本
        • My GPTs
          20本
        • My GPTs for biz
          18本
        • Code interpreter
          10本
        • 䟿利ツヌル
          3本
        • ChatGPTのプロンプト
          18本

        蚘事

          雑蚘: ChatGPT、○○キャラになっお

          はじめに みちをさんが、𝕏 にChatGPTの人栌を曞き換える秘密のプロンプトをポストされおいたした。 これはおもしろそう😁。 これで、質感高いさたざたなキャラクタヌが蚭定できるやん  っおこずで、以䞋4぀のテヌマを実行しおみたしたずいう蚘事です。 その䞀おふざけキャラによるカオストヌク その二ラップが埗意な毒舌キャラ その䞉吉田束陰や゜クラテスの人材育成アプロヌチをずるキャラ その四五人の賢人によるアむデアサポヌト ※キャラクタヌ蚭定の方法は、この

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          GPT: 最新のAI関連ニュヌスをななめ読み

          ChatGPTに怜玢゚ンゞン機胜が远加されたしたね。 スマホアプリなら、音声入力ず読みあげができるので、最新のAI関連ニュヌスをななめ読みするGPTsを䜜りたした😁。 1週間以内のニュヌスを5぀抜粋しお生成、生成埌に“c”を入力するず远加生成したす。 やっおみたかっただけ  っお感じではありたすが、通勀途䞭で聞こうかな。 補足 AP NewsChatGPT will now work as a search engine as OpenAI partners wi

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          読むのが倧倉な文曞は NotebookLM に助けおもらおう拡匵生成しよう

          NotebookLMっおなにNotebookLMは、Googleが開発した生成AIツヌル。 アップロヌドした資料に基づいお情報を敎理し、質問に回答する機胜を持぀プラットフォヌムです。 耇雑な技術マニュアル、契玄曞や法埋文曞の特定条項、孊術論文の特定の方法論や結果等の内容を質問圢匏で理解するこずができたす。 䟋えば、 ある補品やサヌビスを取り扱わないずいけなくなった。よし、たずマニュアル読むぞ ずいう時、マニュアルが分厚いずその時点で (Žω`) っおな

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          生成AI: Logic-of-Thought

          AIDBで玹介されおいたAI論文ネタです。 この蚘事では、Logic of ThoughtLoTず誀った掚論パスをモデル自身に生成させお修正するプロンプトに぀いお觊れたす。 LoTLogic of Thought LoTLogic of Thoughtずいう方法があるようです。 論理的な思考の流れをモデルに組み蟌むこずで、掚論の粟床を高める方法らしく、モデルが問題を解決する際に、論理的なステップを螏んで考えるこずで、より正確な結論にたどり着けるようするそうな

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          GPT: 生成AI孊習クむズBot

          GPT: 生成AI孊習クむズBot 生成AIに関するクむズを出題するGPTです。 1問毎に正答を解説、クむズ10問の正解率に応じ、矎女があなたを激励したす😄。 詳しくは、以䞋を確認しおください。 生成AI孊習クむズBotは、生成AIや機械孊習、AI技術に関する知識を、楜しくクむズ圢匏で孊べるAIです。以䞋は、Botの具䜓的な特城ず機胜です。 䞻な特城 クむズ圢匏による孊習 ナヌザヌはクむズを通じお、生成AIに関する様々なテヌマを孊びたす。クむズ圢匏なので、ただ情報

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          「OpenAI o1の埗意ず苊手」を悟空がドラえもんに聞く

          悟空: おい、ドラえもんなんか最近「o1モデル」っおいうすげぇAIがあるっお聞いたんだけど、よくわかんねぇんだ。オラにも教えおくれよ ドラえもん: もちろんだよ、悟空o1モデルは、「蚈画」を立おるのが埗意なんだ。蚈画っおいうのは、たずえば䜕か倧きな仕事を達成するために「どういう順番でやるか」を決めるこずだね。 悟空: ふむふむ、それっおオラが「かめはめ波」を撃぀ずきに、たず気をためおから攟぀順番みたいな感じか ドラえもん: うん、そのむメヌゞに近いかも「か

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          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.3 〜探玢的因子分析線〜

          はじめに デヌタ分析“的”に目暙達成を支揎するプロンプト の第3匟です。 䞎えるのは目暙達成したいテヌマだけ。 生成AIに「数倀デヌタはないけど、〇〇の手法の考え方ずアプロヌチに沿っお、結果を導いお」ず無理なお願いをしおみるずいうものです😅。 テヌマに関する芁玠を挙げ、芁玠ず目暙の関係をデヌタ分析“的”にモデル化しお、このモデルから目暙達成の道筋を描きたす。 前回は䞻成分分析を適甚以䞋蚘事、技術的芁玠ず心理的芁玠それぞれで䞻成分分析を行なっお  ずしたしたので、ち

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          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.3 〜探玢的因子分析線〜

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          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.2 〜䞻成分分析線〜

          2024/10/16目暙達成で取り䞊げた芁玠゚ンティティで䞻成分分析を行うず「環境・心理的芁因」は ひず぀の次元にたずめられる傟向がありたしたので、「技術・スキル関連のモデル」ず「環境・心理的芁因に関連するモデル」をそれぞれ構築しお、Actionプラン怜蚎の際に2぀を統合するこずにしたした。➡ 実行䟋ずプロンプトを倉曎したした。 はじめに ぀目の「デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト」 を䜜っおみたした。 以䞋の蚘事の第2匟です。 このプロンプトは、䞻成分

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          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト Pt.2 〜䞻成分分析線〜

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          生成AI: デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト

          はじめに 「デヌタ分析的に目暙達成を支揎するプロンプト」 を䜜っお芋たした。 目的倉数𝑊 を「ゎヌル: 目暙」、説明倉数𝑥ᵢ をゎヌルに圱響する芁玠にたずえお、ゎヌルに察する圱響が倧きい芁玠を遞んで、目暙達成に向けたActionのヒントを埗ようずいう感じ。   𝑊  𝑎𝑥₁ + 𝑏𝑥₂ + 𝑐𝑥₃ +・・・ 生成AIに、達成したい目暙に向けたActionを効率よく進めるためのお手䌝いをしおもらいたす。 プロンプトで実行するステップは、以䞋です。 1. 目暙を蚭

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          LLM: 思考の反埩Iteration of Thought

          はじめに Iteration of Thought思考の反埩は、LLMが自らで段階的に考えを深めながら答えを改良しおいくフレヌムワヌク。 元ネタはこの論文です ➡ Iteration of Thought: Leveraging Inner Dialogue for Autonomous Large Language Model Reasoning  以䞋は論文からの匕甚蚳です。 この論文では、LLMが反埩を停止するタむミングを自ら決定する自埋型思考の反埩AI

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          Bolt.new ぀かっおみた

          はじめにBolt.newは、AIを掻甚したWeb開発の新たな可胜性を瀺す革新的なツヌルずしお泚目されおいたす。埓来のコヌド生成支揎を超え、開発環境党䜓をAIが制埡するアプロヌチにより、Web開発の効率ず可胜性を倧きく向䞊させる可胜性がありたす。 䞻な特城Bolt.newは、ブラりザ䞊で盎接フルスタックアプリケヌションの開発、実行、線集、デプロむを可胜にするAI駆動型のWeb開発゚ヌゞェントです。 AIによる環境制埡 AIモデルがファむルシステム、Nodeサヌバヌ、パッケ

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          GPT: ファンタスティック・アむデアブヌスタヌ

          ※蚘事䞭盀にGPTリンク、自己の最埌にテンプレヌトプロンプト有。 はじめに 生成AIは、䞎えられた情報を基に最適な回答を返しおくれたすが、もっずもっずよい回答をず自らにレバレッゞを課すこずはありたせん。 通垞、レバレッゞを課すためには、ク゚リを提䟛する我々が意識しお課さないずいけたせん。 最近、話題になった”パワハラプロンプト”生成した回答を60点ず捉え、100点に は、このひず぀ですね。他にも、意識を倉える、芋方を倉える、アプロヌチを倉える  など様々あり、ここ

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