笑い男メーカー

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「2024年2月、笑い男事件ついに発生」 あの笑い男にハックされた画像が誰でも簡単に作成できます。 1.dlibの顔検出機能を利用して、ユーザーがアップロードした画像の顔検出を行います。 2.ユーザー画像の顔部分にサイズ調整した動く笑い男マークを貼り付けます。 3.完成した動画をGIF画像形式で出力します。 ユーザーはGPTsの入力欄に画像を貼り付けて、何も書かずに送信するだけで、あとは全部GPTsがやってくれます。 複数人の画像でも、人の顔を検出して自動的に笑い男マークを貼り付けます。 ※公式の「笑い男ポータルサイト」(thelaughingman2024.jp/)が無料配布している笑い男マーク限定ver.を利用しています。

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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。