
YC Accelerator Report
Y Combinatorのアクセラレータープログラムへの参加は、スタートアップ企業にとって非常に価値のある機会を提供します。このプログラムは、「革新性と成長のポテンシャル」および「強力な創業チーム」を持つプロダクトを対象としており、参加するスタートアップは厳格な選考プロセスを経て選ばれます。 「YC Accelerator Report」は、Y Combinatorのアクレラレータープログラムに参加した3200社以上の企業データを基に作成した予測モデルを用いて、ユーザーのプロダクトと創業チームがY Combinatorのプログラムに参加できるかの可能性を予測します。その結果から市場での成功のポテンシャルと、創業チームの評価を行います。またProduct Huntから類似の有無を検索し、プロダクトの市場競争の状況と革新性を分析します。 プロダクトを「どのような市場で、どのような技術を用いて、誰が行うのか」をY Combinatorの学習モデルから成功確率を予測することで、データ分析の効率化と意思決定プロセスの加速、プロダクト開発や投資へのリスクの最小化と最適な選択肢を選ぶことが可能になります。 GPTsはユーザーから入力された情報を基に自動で「前処理→学習モデル起動→エラーハンドリング→予測→評価」の一連のプロセスを行うように設計されています。 下記をコピペしてみてください。↓ Product Rating Modelで以下のスタートアップのプロダクトの評価と類似プロダクトを検索してください。 • Founded Date: 2024 • City: San Francisco • Country: United States • Industry Group: Artificial Intelligence, Financial Services • Tech Words: Virtual Reality, 5G • Total Products Active: 1 • Patents Granted: 0 • Trademarks Registered: 0
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推奨モデル - DALL•E 3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 #midjourney7012164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。4029210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。151540911画像生成
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