朝活155日目 Zenn2
今日も早めに仕事を始めたいのでちょいかつ
構成と導入部分だけでも作ろうかなー
そういえばChatGPT4oになって、返信が早くなったことと、コードについて日本語で聞いた時に英語で返ってこなくなった気がする！
ほいでは書くこと
はじめに前回記事の紹介
今回波の向き風向が角度で返ってくるので、方角がわからなかったのでChat GPTに聞いた
風情報は気象庁のAPIでエンドポイントが違う
仕様としては緯度経度を送るだけで、前回とそんなに変わらない
Chat GPTに聞いた
実際のコードの解説
実際の画像を貼る
最後に一言
ChatGPTに上を投げて章立て考えてもらった。
この記事で扱う主題は「風情報の角度から方角への変換方法」で、そのプロセスにおいてChatGPTがどのように役立ったかに焦点を当てます。ここでは、技術的な詳細と具体的な実装例を通じて、読者に情報を提供するとともに、ChatGPTの活用方法を示します。以下に、そのためのアウトラインと章立てを提案します。
アウトライン：
はじめに：前回の記事の紹介
前回の記事の概要を簡単に紹介し、今回の記事のテーマを設定する。
問題の発生：風向が角度で返されることの課題
波の情報と同様に、風情報も角度で返ってくるという問題点を提示。
方角が直感的にわかりやすい形で必要である理由を説明。
情報源としてのChatGPTの活用
ChatGPTに風情報の角度から方角への変換方法を尋ねた経緯。
ChatGPTから提供された解決策の概要。
APIの紹介：気象庁の風情報API
使用する気象庁のAPIのエンドポイントと、それがどのように機能するかの説明。
APIリクエストの仕様：緯度経度を送るだけというシンプルな構造。
コードの実装：角度から方角への変換
実際にChatGPTが提案したコードの解説。
コードがどのように機能するかを詳細に説明。
実装結果のデモンストレーション
実際の画像を用いて、変換結果のビジュアルを示す。
画像を通じて、コードの効果を実際に見せる。
まとめと今後の展望
記事の内容を総括し、読者に伝えたいメッセージをまとめる。
風向きデータのさらなる活用方法や改善点について触れる。
最後に一言：感謝の言葉や次回の予告
ChatGPTへの感謝を述べ、次回の記事について少し触れる。
このアウトラインに基づいて記事を構成することで、技術的な内容をしっかりと伝えつつ、ChatGPTの助けを借りたプロセスを詳細に記述できます。これにより、読者は問題解決の一例としてAIの有用性を理解しやすくなるでしょう。
良さそう！
３番だけなくてもいいかなー
５番の中に３番をちょっと書く感じでいこう！
仕事の準備に入るので、ちょびっとでしたが今日はここまでー
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