あなたのWhyから始めましょう!

あなたのWhyから始めましょう!

あなたの夢ややりたい事といったビジョンをWhyで語ることでGPTsがHow(達成する方法)とWhat(達成するために細分化した何をやれば良いか)を教えてくれます。順番にHowとWhatを聞いてください。きっとあなたの人生の道標となってくれれば嬉しいです。

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  • 画像生成

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    推奨モデル - DALL•E 3
    「異世界の生物が、ついに姿を現しました!👾」 これは単なるフィクションではありません。あなたの目の前に広がるのは、未知の次元から現れた異世界の生物たちの姿です。彼らは、私たちがこれまで見たことのない特徴を持ち、その存在感は圧倒的。まさに驚愕の瞬間を目撃する準備はできていますか? この驚きと興奮に満ちたプロンプトでは、あなたが入力する「基本の形状」が、あなたの想像を超えるクリーチャーを生み出します。 異世界の生物がどのように顕現するのか、その瞬間をぜひ体験してください。恐怖と興奮が入り混じる、この未曾有の冒険に飛び込む勇気はありますか?驚きの瞬間が、あなたを待っています。 <用途例> - 小説やゲームのビジュアルコンセプトアート - Tシャツやファッションアイテムのデザイン - SNS投稿用のインパクトのあるビジュアル - プレゼン資料や報告書の表紙・挿絵 - 広告キャンペーンのビジュアルデザイン - 子ども向けのファンタジー絵本の挿絵 - イベントポスターやフライヤーのデザイン - 壁紙やデスクトップ背景の作成 - 教育や科学展示のビジュアル資料 - アートプロジェクトやNFTコレクション - ホビーやDIYプロジェクト - 3Dプリント用のクリーチャーモデルデザイン - 商品パッケージやラベルのデザイン - クリエイティブなロゴやアイコンの制作 - ゲームの敵キャラクターやボスのデザイン - 企業やブランドのプロモーション映像の一部 - ライブイベントのステージバックドロップ - サイエンスフィクション雑誌やコミックの表紙 - 商品のユニークな販促ビジュアル - ブログやウェブサイトのヘッダー画像 - インテリアアートやポスターのデザイン - ヴァーチャルリアリティ(VR)や拡張現実(AR)プロジェクトのビジュアル - ミュージックアルバムのカバーアート - 映画やゲームのプロモーション用ティーザー画像 ---------- 😊少しでも気に入っていただけましたら、お気に入り(❤マーク)をクリックしていただけると、とても励みになりますので、ぜひお願いいたします。 😊また、「いつか使ってみよう」と思っている方も、お気に入りに登録しておくと、いつでもマイページからすぐにご利用いただけます。 😊感想など、お気軽にコメントください。
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  • チャットボット

    推奨モデル - GPT 4o
    ChatGPTのカスタム指示で使うために設計したAll-in-Oneの汎用強化プロンプトです。GPT-4以上の性能のLLMなら効果があると思います。AIに人間的な視点を与え、理解力と推理力、回答の質を向上し、より精密で信頼性の高い応答が可能になります。通常のChatGPTと同じようにお使い頂けます。お気に入り登録すると「天秤AI」でプロンプトを呼び出して使用できます。その他、詳しくはSharaku Satohのnoteをご覧下さい。
  • GPTs

    チャットボット

    高度な学術的議論に特化したカスタムGPTです。「Sherlock Report 2」から論文作成のための参考資料を削除し、システムプロンプトを議論・会話用に微調整しました。知識(RAG)ファイルの読み込みがないためレスポンスが速くなり、たぶんトークン使用量も削減されていると思います。ChatGPTよりも理知的で学術的な思考をするため、相談や議論の相手として最高の相棒になってくれます。 ChatGPTにはない緻密な推論力と冷静な分析力が特徴です。専門的な議論に向いているため、事業計画の壁打ちや論文解説、研究課題の整理などに最適です。簡単な応答に留まらず、複雑な議論や専門的な課題を深く掘り下げる深い推論と会話が可能です。ChatGPTよりも高度で学術的な意見や意思決定のためのアドバイスが欲しい時にぜひご利用ください。 「Sherlock Report 2」は引き続き論文やレポート作成のサポートにお使い頂けます。
  • GPTs

    プロンプト生成

    ユーザープロンプトを自動で補正・補強してくれるAIツールです。ChatGPT等で使用するプロンプトを入力すると、それを強化したプロンプトが生成されます。ChatGPT(GPT-4o)を使用したGPQAやMMLU等のベンチマークテストの一部の問題で正答率が向上しました。原理としては、入力されたプロンプトから推測できる条件や最適な設定などの文脈を追加したプロンプトを生成する仕組みです。非推論モデルで特に有効で、プロンプトにあらかじめ推論を追加するような効果が得られます。専門性よりも汎用性を重視した設計なので、そこまで劇的な効果が得られない場合もありますが、特に論理的なタスクでは簡単なプロンプトでよりクオリティの高い回答が得られるようになると思います。