- プロンプト実行例
あなたに最適なモデルコースを提案しますね!
シーン
出発地
目的地
予算
滞在日数
定番プラン
時間 | 活動 | 備考 |
---|---|---|
1日目 07:00 | 東京駅から新幹線で京都駅へ出発 | 新幹線は早めに予約 |
1日目 10:00 | 京都駅到着後、金閣寺を訪問 | 入場料:400円 |
1日目 12:00 | 昼食:京都らしいおばんざいを堪能 | 予算:2,000円前後 |
1日目 14:00 | 清水寺へ移動し散策 | 入場料:400円 |
1日目 16:00 | 祇園散策、八坂神社参拝 | 無料 |
1日目 18:30 | 夕食:京都の名物、焼肉 or 京料理 | 予算:5,000円前後 |
1日目 20:00 | ホテルチェックイン、休憩 | |
2日目 09:00 | チェックアウト後、二条城へ | 入場料:1,000円 |
2日目 11:30 | ランチ:京都駅周辺で選択 | 予算:1,500円前後 |
2日目 13:30 | 京都駅周辺でお土産購入 | 入念に選びましょう |
2日目 15:00 | 新幹線で東京へ帰路 |
通なプラン
時間 | 活動 | 備考 |
---|---|---|
1日目 07:00 | 東京駅から新幹線で京都駅へ出発 | 新幹線は早めに予約 |
1日目 10:00 | 京都駅到着後、伏見稲荷大社を訪問 | 無料 |
1日目 12:00 | 昼食:近くの老舗うどん屋で名物を堪能 | 予算:1,000円前後 |
1日目 14:00 | 哲学の道を散策し、途中の寺院を訪問 | 無料(寺院によっては入場料) |
1日目 16:00 | 京都府立植物園の見学 | 入場料:200円 |
1日目 18:30 | 夕食:地元民おすすめの居酒屋で京都の食文化を堪能 | 予算:3,000円前後 |
1日目 20:00 | ホテルチェックイン、休憩 | |
2日目 09:00 | アートスポットめぐり(京都現代美術館、京都国立博物館等) | 美術館によっては入場料 |
2日目 11:30 | 昼食:現地のカフェで京都のカフェ文化を楽しむ | 予算:1,500円前後 |
2日目 13:30 | 古本屋巡り、京都の街並みを楽しみながら散策 | 無料 |
2日目 15:00 | 新幹線で東京へ帰路 |
おすすめの宿泊先
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京都タワーホテル
- 東京からのアクセスが良好で、京都の象徴的なロケーションにある。価格もリーズナブルで、観光の拠点に最適。
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ホテルカンラ京都
- 京都の伝統と現代が融合したスタイリッシュなデザイン。中心地に位置しつつも、静かで落ち着いた滞在が可能。
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ホテルモントレ京都
- 中京区に位置し、主要な観光地に近く便利。エレガントで洗練された内装が魅力で、充実した設備とサービスが提供される。
これらのプランと宿泊先を参考に、快適な京都旅行をお楽しみください。予算内でうまく計画するポイントは、早めの予約と、交通手段や食事場所を事前にリサーチすることです。
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画像生成
物語・脚本・プロット
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分析・推論
話題の「OpenAI o1」のように、一度戦略を練ってから回答を考えるカスタムGPTです。どのような指示や問題解決においても絶大なパフォーマンスを発揮します。使い方はChatGPTと同じです。具体的には、まず与えられた指示に応じた「Strategy Document(戦略文書)」という回答のためのレポートを作成します。次に「どうぞ」「お願いします。」などと伝えると、そのレポートを元に通常よりも複雑な考察や検討を行って高精度・高クオリティの回答を生成します。 「OpenAI o1-preview」の内部思考(隠しCoT)の擬似的な再現を目指してシステムプロンプトを設計しました。多くの場合においてパフォーマンスが向上しましたが、元々のランダム性もあり、判断をモデルに任せているため結果はケースバイケースです。簡単な指示でもプロンプトの解釈を拡張して通常よりも高度で複雑な回答を提供できるのが強みです。 Strategy Documentの解説 Synonym Check(同義語チェック):ユーザークエリに含まれる単語の同義語や言い換えをリストアップすることで解釈を補正・拡張します。 Fact Check(ファクトチェック):同様に、クエリに含まれる事実や条件についての確認を行うことでミスを減らし、推論が一方向に偏らないように誘導します。 Context Check(文脈チェック):クエリが示す文脈について再確認を行うことで思考を深めます。ここでも複数の解釈可能な文脈を検討し、幅広い観点から問題を考察できるように促します。 Thinking Strategy(思考戦略):ここまでのチェックに基づいて、複数のシナリオを検討しながら最適な回答を導き出すための計画を立てます。 Discover Oversight(見落とし探索):ここまでの考察・検証で言及されていない可能性を模索して提案するセクションです。 Mediumの記事でシステムプロンプトの内容を丸々公開しています。設計思想や仕組み、安全性をご確認頂けますので、もし良かったらご覧ください。GPTs
要約
お仕事の締め切りに関するメール文を送ると、締め切りを記録するTo-Doリストを生成します。その後は作成されたTo-Doリストをご自身でTo-Doリストのアプリに貼り付けてください。30565GPTs
プロンプト生成
構造化プロンプトについて、苦手意識を持つ人が多いと思います。 一方で、自分で書けるようになりたいという人も多いと思います。 そういった方向けに、だれでも簡単に、効果的でカスタマイズしやすい構造化プロンプトを生成してくれるGPTsを作成しました。 「ChatGPTに○○してほしい」という指示をもとに、詳細な構造化プロンプトへと変換してくれるGPTsです。 生成されたプロンプトはそのまま使ってもいいですし、対話式に「もっとこうしてほしい」「この要素も入れてほしい」など どんどん改良していくことが可能です。 プロンプトの一番最後に「#その他Userへの注意事項・Userへの確認事項」として、GPTsからの確認事項が生成されます。 それをもとに新しく情報を追加していくことで、簡単に精度を高めることが可能です。 ぜひ、職場や周りに広めていただき、みんなで構造化プロンプトについて使いこなせるようになっていきましょう。