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推奨モデル

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  • 資料作成

    推奨モデル - Claude
    プロンプトの最適化をするプロンプトです。 ★Claude 3.5 Sonnet★を選択してお使いください。 Sonnet以外だと残念なブログになることが多いです。 質問に対して自分が望んでいることを答えて行くだけで、大量の文章を生成するようなプロンプトを作ってくれます。入力に応じて情報のリストを10個提示してそこから選ぶように促されますが、その選択肢によらずに自分が興味がある内容を書いても構いません。サンプルはダイエットについてぶっきらぼうな指示を出すだけで6000字以上の記事が生成されています。 なお、「〜して」というような指示を出すと初期設定を忘れてブログを作り始めるので、事実を羅列するような入力をしてください。 最後に「プロンプトを作成して」、と指示を出してください。その後、「上記の内容でブログを作成して」と指示を出すと、一気に作成してくれます。途中止まったら「続き」と入力すると再開します。 内容によっては突然記事を作成し出すこともあるので、色々試して見てください。こちらの入力次第で相当有能なライターに化けてくれます!!!    
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  • 画像生成

    資料作成

    推奨モデル - Midjourney
    指定のテーマにあわせて絵本のようなシンプルで可愛いイラストを生成します。 テーマは英語表記を推奨しています。
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  • GPTs

    資料作成

    Pythonのjapanmapライブラリを使用して日本地図を描きます。 日本語表示にNotoSansJPを使用します。都道府県別の色の塗り分けもできます。 WebPilotのAPIを追加しました。 ネット上の統計データにアクセスして、都道府県を塗り分けた地図(コロプレスマップ)を描けるようになりました。 【入力例】 ・日本地図を描いてください。 ・東京都を赤く塗った日本地図を描いてください。 ・人口300万人以上の都道府県を青く塗った日本地図を描いてください。 ・https://uub.jp/rnk/p_l.htmlの人口増加率を基に、都道府県を塗り分けた地図を描いてください。
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  • 資料作成

    推奨モデル - GPT 4o
    このプロンプトを使用することで、ビジネス課題、製品開発、プロジェクト管理など、さまざまな分野での問題分析が可能になります。初心者でも使いやすく、経験豊富な分析者にも深い洞察を提供します。 主な特徴: - 自動カテゴリ分類:入力した要因を適切なカテゴリに自動で振り分け - 階層的表示:因果関係を明確にするツリー構造での表現 - 優先順位付け:重要度の高い要因を強調表示 - 相互作用の考慮:要因間の関連性を明示 - 対策案の提案:主要な問題に対する改善策の提示 今すぐ試して、問題解決のプロセスを革新しましょう!
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