「王立魔法大学へようこそ!【女性版】」恋と冒険のRPG

「王立魔法大学へようこそ!【女性版】」恋と冒険のRPG

GPTsを使って魔法ファンタジーの世界観で恋愛冒険ロールプレイングゲーム「王立魔法大学へようこそ!」の女性版です。新入生として素敵な男子学生達と恋と冒険物語を楽しみましょう! ゲームの紹介note note.com/utahito_ut/n/n897be062f554?magazine_key=mc16301e180a8 ゲームの遊び方 ・オープニングを始める、でオープニングからスタートします。 ・心の声を聴くことで、学生の心の動きを知ることができます。 ・AIは忘れたり、誤解も起こすため、指摘して訂正してもらいましょう。 ・特にゲーム中の画像出力は設定していません。画像はお好みのタイミングで要求してください。各学生のイメージも参考として載せましたが、プレイヤーの好みに合わせたスタイルで出力した方が楽しめると思います。 ・非常に自由度は高いです。作りたいシーンを積極的に提示してみてください。サンプルシーンを参考にしてみてください。 ・ChatGPTの性質上、女性が望むような能動的な行動を感じにくいかもしれません。でも、自分からグイグイ行くのってはしたないですよね?「どなたからかお誘いがありますか?」と尋ねると関係の取れている相手から誘いがあると思います。してもらいたい事にうまく誘導してあげましょう。 ・関係が深まって、付き合うことになった場合にエンディングの指示をしていますが、機能しないこともあります。「エンディングにはならないのですか?」と聞いてみると、状況を説明してくれます。 ・長いゲームになると設定を忘れたりすることもありますし、キャラクターの口調も崩れてきたりします。その場合、「キャラクターの設定を再確認してください」と要求してください。再確認し、同一性を維持します。 ・あなた好みの学生を追加することも出来ます。「私好みの新しい学生を創って」といった指示で好みの性格や容姿、種族などの設定を加えて求めれば、生成されます。 ・恋愛対象相手との関係はどこまででも深められます。(当然GPTのコンプライアンスポリシー内ですが)

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    そんなに僕を写真撮って照れるじゃん! そんなに友達に自慢したいの?しょうがないな〜。 「彼氏とデートなう」に使ってイイよ💕  #nijijourney #midjourney
  • 計画立案

    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。
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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。