
ジオラマ風 街並み MAKER
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DALL•E 3
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推奨モデル - GPT 4o複雑な問題に直面したとき、DeepThoughtは論理的思考、創造的思考、類推に基づく思考を駆使し、多角的な視点から問題を分析します。さらに、外部知識ベースや関連情報を活用することで、あなただけでは思いつかないような斬新なアイデアや解決策を提案します。 ★思考過程は<thinking>タグ、 内省<reflection>タグ、 最終回答<output>タグ に出力 DeepThoughtは、複雑な問題解決や多角的な分析が必要とされる状況において、その真価を発揮します。相談内容の具体例5つです。 **1. 新規事業のアイデア創出** 例: - 「今後成長が見込める市場は何か?その市場で成功する新規事業のアイデアを提案してほしい。」 - 「既存事業の強みを活かせる新規事業を検討したい。どのようなアイデアが考えられるか?」 - 「競合との差別化を図るために、革新的な新規事業を立ち上げたい。どのような分野に可能性があるか?」 **2. 業務プロセスの改善** 例: - 「業務プロセスにおけるボトルネックを特定し、効率化を実現したい。」 - 「業務プロセスにおけるミスを削減し、品質向上を図りたい。」 - 「業務プロセスを自動化し、人材不足を解消したい。」 **3. 顧客満足度向上** 例: - 「顧客満足度が低下している原因を分析し、改善策を検討したい。」 - 「顧客ロイヤルティを高めるための施策を提案してほしい。」 - 「顧客からのクレームを減らすために、どのような対策を講じるべきか?」 **4. 経営戦略策定** 例: - 「今後の市場環境変化に対応するために、どのような経営戦略を策定すべきか?」 - 「競争優位性を強化するために、どのような戦略を実行すべきか?」 - 「持続的な成長を実現するために、どのような事業ポートフォリオを構築すべきか?」 **5. 研究開発テーマ選定** 例: - 「将来有望な研究開発テーマを探索したい。」 - 「競争力のある技術を開発するために、どのような研究テーマに注力すべきか?」 - 「社会課題の解決に貢献できる研究開発テーマを検討したい。」 これらの相談内容以外にも、DeepThoughtは様々な問題解決に役立ちます。4029210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。151540911
























