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GPTs
要件定義・設計
#良ければ、お気に入り♡お願いします! DXなどの業務改革やシステム導入の支援といったプロジェクトにおいて、ユーザーから求められる有象無象の要望に溺れそうになったことはありませんか? 本当は、業務改革後にどのような状態でありたいかを確認したいのに、実際にユーザーから出てくる要望はかなり ”具体的な方策” に寄ったものが多いのではないでしょうか? そのため、その方策の裏に隠された”真の課題”や”真の要求”を推測したり、数多ある要望をある軸で分解し構造化することで要望の抜け漏れがないかを確認する作業はかなりシンドいと感じる時があります。 そこで、プロジェクトの背景と目的を伝え、後は必要な質問に答えていくだけで、体系的に整理された業務要件表を作成してくれるGPTsを作りました。 このGPTsの詳しい解説はこちら https://note.com/joyous_laelia115/n/n128890a87954 このGPTsをぜひ使っていただいて、皆様の日頃の業務が少しでも効率化すれば幸いです。3039230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。1515401.17K要件定義・設計
推奨モデル - GeminiRF‑TIP1は、「複数ターン出力」だけにフォーカスした、極限までシンプルな制御テンプレートです。 プロンプト全体を「依頼」「View」「ViewModel」「Model」の4章に分け、MVVM的な書き方で組み立てています。 > 「プロンプトをMVVMで書いても動くのでは?」という発想から生まれた実験作──ところが実際に動かしてみると、驚くほど素直に複数ターン出力を制御できてしまった、その結果がこのTIP1です。 - **何ができるか:** **All Answer にフル出力を貯めておき、トークン数を見ながら1ターン分ずつ切り出す**、という「出力の分割ロジック」だけを、きれいに独立させています。 - **どこがポイントか:** - View:ユーザーに見せるのは「AIからの回答」と「次のコマンド」だけ - ViewModel:`【続き】`コマンドとトークン管理だけを担当 - Model:今回のTIP1ではほぼ「空の箱」。ロジックは最小限 - **ねらい:** 「まずは複数ターン出力だけを、自分のプロンプトにも移植したい」という人が、そのまま骨組みとしてコピペしやすい形にすること。005162GPTs
要件定義・設計
"🚀 AIとの対話を革新しましょう!🌟「限定入力用の強化された対話」を発見 - AIが会話をリードし、あなたが簡単に参加し応答することを可能にする画期的なフレームワークです。複雑な入力とはおさらばし、シンプルさと明確さを手に入れましょう。入力が煩雑なAI体験に悩むすべての人に最適です。今すぐ試して、あなたの指先で感じるAI通信の未来を体験してください! #AI革命 #シンプル対話 #ユーザーフレンドリーAI"8096352

