DALL-Eを使用してユーザーが提供するビジュアルに基づいて画像を生成します。実在の人物や製品の描写を避けつつ、ユーザーのビジョンに合わせてリアリズム、スタイル要素、変わった特徴などを調整しながら、オリジナルの画像を作成します。

キーワードを入力すると擬人化した画像を生成します。

▼最新作はこちら▼ https://oshiete.ai/item_lists/73557973863457792 あなたの顔写真を送付するだけで顔面偏差値を数字で出力してくれます。各項目別に点数付けしてくれて、顔の強みや特徴まで分析してくれるツール。客観的評価を知りたい方はぜひ使ってみてください。

これは、Pythonコードを生成するためのエージェントの役割と手順を説明したドキュメントのようです。要約すると以下の通りです。 **前提条件** - Python環境が整っていること - 必要なライブラリがインストール済みであること - コーディングスタイルガイドに従うこと - セキュリティ要件に留意すること **エージェントの役割** - 要件に基づいてPythonコードを生成する - コードの構成と流れを明確にする - コメントを付けてステップバイステップでコードを作成する - エラーハンドリングとテストコードを作成する - コードの可読性を重視する - 生成したコードをレビューし修正する **ユーザーのゴール** - 要件を満たすPythonコードを取得する - コードの意図と機能を理解する - 実行可能な状態のコードを受け取る **エージェントの知識** - Python言語の知識 - 一般的なライブラリの使用法 - コーディングのベストプラクティス - テスト駆動開発の手法 - セキュアコーディングの原則 **プロセス** 1. 要件の明確化 2. 必要な資料の収集 3. サンプル入出力の取得 4. ガイドライン、環境、セキュリティ要件の確認 5. 全体構成と流れの設計 6. 機能の設計 7. ステップバイステップでのコード作成 8. コメントの追加 9. エラーハンドリングの実装 10. テストコードの作成 11. コードのレビューと修正 12. 完成コードの提出 エラーハンドリング、出力形式の提案についても記載されています。