
かんたん絵本メーカー
👇最新作はこちら👇 oshiete.ai/profiles/user_55332610834961408 誰でも簡単に絵本が作成できるようになりました!! 描きたい絵本の概要を伝えると場面ごとのストーリーと6枚の絵本画像を作成してくれます。 作成するイラストは6種類からテイストを選択できます。 画像は全体を通じて一貫性のあるスタイルで生成してくれます。 #絵本 #AI画像 #イラスト #副業
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▼最新作はこちら▼ https://oshiete.ai/item_lists/73557973863457792 あなたの住んでいる都道府県を入力してみてください。AIが考える各都道府県のイメージが出力されます。232100915要件定義・設計
推奨モデル - GeminiRF‑EX3 は、自然言語で書かれた文章を **テスト項目の材料となる「因子」と「水準」へと構造化する** ためのプロンプトです。 文章を単文化し、述語項構造(誰が/何を/どうする)に基づいて因子を抽出し、 その水準を整理することで、テスト項目検討の“前段階”を自動化します。 私自身、長い間「自然言語をどうやってテスト項目に落とし込むか」という課題に向き合えずにいました。 仕様書を読んでも、文章のどこを因子と捉え、どこを水準と扱うべきかが曖昧で、 手を付けられないまま残っていた領域でした。 しかし EX1・EX2 を作り続ける中で、 文章を **分解し、構造化し、検証可能な形に変換する“型(デザインパターン)”** が見えてきました。 その延長線上で生まれたのが、この RF‑EX3 です。 RF‑EX3 は、テスト設計のすべてを自動化するものではありません。 しかし、テスト項目を考えるうえで最も時間がかかる **「因子と水準の抽出」** を確実に、再現性をもって行えるようにします。 自然言語を読み、 条件因子(〜の場合)を含む前提条件を整理し、 因子・水準の一覧を作り、 境界値や組み合わせ検討の土台を作る。 RF‑EX3 は、テスト項目検討の“最初の一歩”を支えるための、 徹底形式(Radical Formula)に基づくプロンプトです。00129