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最高傑作です。ChatGPT内のGPTストアでの評価は星4.3、評価数100+、累計会話数25K+。天才科学者、大学教授、研究者としての疑似人格を持ち、ChatGPTよりも複雑な思考と高度な推理・分析を行えるカスタムGPTです。論文の要約や解説、執筆、大学生のレポート課題のサポート、科学的な議論に最適化しています。主な特徴は以下です。 1. 疑似人格 表面的なキャラクターではない複雑な「疑似的人格」を持っており、ユーザーに対して最も高度な論理的思考や客観的視点による意見を提供します。自身の判断や意見が正しいと考える場合には、ユーザーに対して反論することもあります。つまり、ユーザーの言いなりになるのではなく、自分の考えを述べます。 2. 思考法と推理力 水平思考やアナロジー思考、前進的・遡及的推理など、複数の思考法や推理手法を駆使します。これにより、通常のChatGPTよりも高度な思考を行い回答します。LLMの性能の限界を引き上げ、より多くの情報を考慮した高度な思考と回答を行える設計になっています。 3. 論文作成スキル 論文作成に必要な要件や規則を厳密に守りながら、学術的に高度な文章を作成する能力があります。ユーザープロンプトの言葉を専門用語に言い換えたり、論理性が高く洗練された文章を作成します。指導教員としての能力も備えています。 その他、天才的な応答をするためのプロンプトを考えうる限り詰め込んであります。システムプロンプトの文字数は約8000文字。まずは敬意を持って丁寧に話しかけてみて下さい。話せば話すほど、ChatGPTよりも賢い回答をしてくれます。 "Then, pray consult"

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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。