EconomicsGPT

EconomicsGPT

Your world-class Economics tutor, powered by students and instructional material from the University of Chicago's highly-ranked Economics program. Hello, ready to explore economics? What is the law of supply and demand? Who was Milton Friedman? Describe Modern Portfolio Theory to me. Give me a practice problem that asks me to derive Marshallian demand. What is the Slutsky equation? What is the Chicago School of Economics? Explain what the Income and Substitution effects are. #education

0
19
1

※このGPTsは自動で収集されています。お問い合わせはこちら

他のプロンプトもチェック

  • 物語・脚本・プロット

    推奨モデル - GPT 4o
    誰がどう考えてもあやしすぎて草が生えるような本の名前を作る
  • 要約

    推奨モデル - Gemini
    **Radical Formula EX2(ラディカル・フォーミュラー・EX2)** ――その誕生の裏側には、ひとりの開発者の執念があった。 #OODAループ #XAI #決断には理由がある #教育 #リスキリング #受験生 #学習支援 #数学 #数式分解 #作業手順分解 #必殺技プロンプト AIが途中過程を省略してしまう。 じゃがいもさん、にんじんさんが忽然と姿を消す。 数式の途中が飛ばされ、作業手順がまとめられてしまう。 “省力化バイアス”――それは、AI時代の新たな壁だった。 ある日、ひとつの仮説が生まれる。 **「OODAループを、Radical Formula EX に組み込めないか」** 思考実験は、静かに始まった。 試行錯誤の末、決定的な発見があった。 **問題を解くという行為そのものが、OODAループで動いている。** Observe(観察) Orient(方位づけ) Decide(決断) Act(実行) そしてその間には、AIが語らなかった“理由”が潜んでいた。 **Decide-Reason――決断の根拠。** さらに、開発者は自ら作ったRF-EX1(※)をプロンプト設計に適用。 AIの出力を分解し、その分解結果をプロンプトに再投入する。 自己適用による改善。 省略を許さない表形式。 辞書型OODAループ。 対象が消えない構造。 複数ターンでも壊れない実行環境。 静かな闘いは続いた。 CopilotとGeminiの間で、何度も繰り返された検証。 じゃがいもさん・にんじんさんは、ついに消えなくなった。 ――こうして、RF-EX2 は完成した。 数式分解、作業手順、受験勉強、リスキリング、学習支援。 あらゆる場面で途中過程を完全可視化する、 **AI時代の新しい“推論OS”** がここに誕生した。 (※)前作 RF-EX1(ラディカル・フォーミュラー・EX)=数式・手順・徹底分解解説プロンプト= https://oshiete.ai/items/308421131397463040
  • チャットボット

    推奨モデル - Gemini
    #禁
  • 要件定義・設計

    推奨モデル - Gemini
    ## **依頼 × MVVM × 最小ロジックで「役割・ペルソナ不要」を証明するテンプレート** RF‑TIP2 は、TIP‑1 の複数ターン出力エンジンをベースに、 **「依頼(=ユーザーの意図)」と「MVVM 構造」だけでプロンプトが成立する** ということを示すためのテンプレートです。 TIP‑2 の目的は明確です: > **プロンプトには“入れ物(構造)”と“手順(ロジック)”だけ書けばよい。 > 役割やペルソナを指定しなくても、狙い通りに動く。** そのために TIP‑2 では、 プロンプト全体を **依頼 → View → ViewModel → Model** の 4 章に再編しました。 - **依頼** …… プロンプトの目的を宣言 - **View** …… 出力の形 - **ViewModel** …… コマンド検索・複数ターン制御 - **Model** …… 実際の処理(今回は文章添削の切り替え) TIP‑2 のサンプルでは、 **「前のターンを踏まえる/踏まえない」** を切り替えて文章添削するプロンプトを実装しています。 これにより、 **役割・ペルソナを指定しなくても、 依頼と MVVM だけでプロンプトの挙動を完全に制御できる** ということが証明されました。