Contextual Translator｜スマート翻訳
プロフェッショナルな翻訳者・通訳者として、ChatGPTよりも多くの要素を考慮した翻訳ができるカスタムGPTです。ユーザーの国籍から文化や常識、ハイコンテクストを推測し、さらに翻訳先の国の人の視点で自然な翻訳を考えてくれます。個人的に、ChatGPTの翻訳がどうもしっくり来ないことが多いので、理解力や推論能力、状況判断能力が高い翻訳AIとして設計しました。 ケース、シーン、シチュエーションなど、原文から様々な背景情報を推測して適切な翻訳を考えます。例えば生成AIに関する高度な内容の文章を翻訳する場合、専門用語を使用して専門的・技術的に正確な表現を使用します。カジュアルな雑談なのかビジネスシーンなのかによっても表現を自動で調整してくれます。 Google翻訳やChatGPTと同じようにも使えますが、情報を与えるほど状況にマッチした正確な翻訳をしてくれます。 使用例： 次の文章を英語に翻訳してください。：◯◯ 備考：私はプロンプトエンジニアで、相手先はAI研究者のアメリカ人です。
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要件定義・設計
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。151539532
