Cursor入門のツボ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? VScodeは使ってる。コードもAIに書かせてる。Cursorは使ってない。ツボだけ知りたい。 この記事の対象 ・ふだんVScodeを使っている人で、 ・すでにChatGPTやClaudeなどでAIコーディングをしている人で、 ・コードのコピペ作業が大変と感じている人で、 ・しかしながらCursorみたいな新しいツールを覚えるのもイヤだという人 この記事はそういう人（一週間前の自分）向けの記事です。 一連の導入にあたって、つまずきポイントやツボのところにざっと触れていますので、上記のリテラシーのある方ならすんなりとCursorに移行でき
【脱キーボード】Open Super Whisperで極上の文字起こし体験を手に入れる方法 - Qiita
はじめに 長い文章をキーボードで打つのはもう古い！ ChatGPT や Claude への質問、ブラウザ検索、コードレビューコメント――あなたが "今まで手入力していたテキスト" を、声だけで瞬時に入力してみませんか？ 世界の音声認識/API 市場は 2024 年時点で 約 38 億ドル、今後も 年 14 % 超 の成長が見込まれています。その牽引役となっているのが AI 文字起こしツールです。 本記事では、Super Whisper（本家） と、OpenAI API キーひとつで同じ快適さを提供する OSS 版 Open Super Whisper（今回開発したアプリ） を比較しながら、最速の導入方法と "AI と対話するための最強入力デバイス" としての活用術を紹介します。 1. Super Whisper とは？ 1‑1. 概要 Super Whisper は、OpenAI の "W
ワイ「AIちゃん！ワイのタスク全部やっといて！」#MCP - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? ある日の我が家 ワイ「ああ、せやな」 ワイ「ChatGPT君は、なんでも答えてくれるもんな」 娘「でもさ、質問に答えるだけじゃなくて」 娘「プレゼン資料を作ってくれたりはしないの？」 娘「資料のファイル丸ごと作ってくれたら超便利なのに」 ワイ「おお、ええ発想やな」 ワイ「実はな、もうできる時代になってきてるみたいやで！」 娘「え、そうなの？」 ワイ「ああ」 ワイ「最近MCPっていうプロトコルがIT界隈で話題沸騰中でな？」 ワイ「ChatGPTのデスクトップアプリも、そのMCPへの対応を進めてるらしいんや」1 娘「へぇ〜」 娘「そのMCP
ChatGPTの絵から3Dモデルの部品を大量生成する。 - Qiita
というようなプロンプトを与えて、画像を作ります。ここで重要なのが"アイソメトリック プロジェクション"というキーワードです。これを入れることで、なるべく遠近のない画像にします。ちなみに、オブジェクトが多すぎるのも後の作業が大変なので気をつけましょう。 以下の作業では、ChatGPTで実際に生成したこちらの画像を使います。 この画像に対して、さらにChatGPTで という指示を出します。すると、以下のように絵の中の「部品」をバラバラにして、一枚の絵にまとめてくれます。 部品同士が重なってしまうなら、「お互いが重ならないよう、アイテムとアイテムの間には空白を確保してください。」など、プロンプトを追加しましょう。大きいアイテムがあると重なりやすいので、それは別に出力しても良いでしょう。 本当なら、ここで部品ごとの画像にしてくれれば良いのですが、ChatGPTは一度に1枚しか画像を出せないので、部
人類はもう生成AIに勝てないと痛感したDeep Researchの使い方 - Qiita
こんばんは、座禅いぬです。 JAWS DAYS 2025に参戦してきました！会場前にいたコツメカワウソの赤ちゃんがとてもかわいかったです。 さて、Deep Researchのサービスが始まってから、たくさんの人が自分の使い方を編み出して解説していると思いますが、自分の使い方をまとめたかったのでここに載せておきます。これ、とんでもない機能ですよね。使ってみてすぐ、人類はもう生成AIに勝てないなと思いました。 一言でいうと、調べたいもの、考えたいことに対して「論文を書く」というフレームワークを構築します。論文の構造はいろいろあると思いますが、理系論文の流れをフレームワークととらえ、生成AIに思考しやすい形を作ります。 背景：なぜ論文という枠組みが良いのか 論文は次のような流れを持ちます。 背景 (Introduction) 目的 (Objective) 材料と方法 (Methods) 結果 (
教科書・本を自動生成するツールをChatGPTで作ってみた - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 教科書をLaTeXおよびPDFファイルで自動生成するツールを作りました！ プログラムはGithubで公開しており、Google Colabで実行できます。 ツールの名前は、AutoGenBookとしました。 このツールにより、あなたのバックグラウンドを考慮した上で、あなたの知りたい分野の教科書を数十円くらいで作ることができます！！ 以下は「機械学習のための線形代数」についての教科書を出力した結果です。PDFはこちらに置いています。 Markdownでの出力にも対応しました（2024/10/19）。 数式だけでなく、プログラムも表示できま
自社データ × ChatGPTで社内AIを構築するRAG ツール｜Doox β版をリリースしました - Qiita
TLDR 社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を構築するためのサービスを開発しました。 β 版として無料で公開しているので是非使ってみてください。 サーバーレスな構成で Next.js を動かしている。技術のキャッチアップは大変だ。 背景 仕事をしていると社内の規定 / 製品情報 / 過去の履歴 .. などに関する問い合わせは日常的に発生するものだし、その工数は結構ある。通常は Wiki を作ってナレッジを共有するが、結局「近い人や担当に聞く」という行為はなかなか減らない。 色々な企業が、社内のデータを元に質問への回答を LLM が生成する仕組み（RAG）を独自に開発しているようで、技術ブログとかに書いている方も多い。 社内向け RAG の構築を SaaS プロダクトで提供したら各社の社内の問い合わせ工数と独自に RAG を構築するコストを下げられて嬉しいん
GPTが人知れず既存の名刺管理アプリを抹殺していた話 - Qiita
名刺管理アプリ作ってほしいといわれた それは2/22のお話。 ことの発端は別の部署からかかってきた一本の電話でした。 新規事業の部署でいろいろな取引先様と付き合いがあるものの、紙の名刺が非常に多く管理に困っているとのことのことです。 私は小売業に勤務しているしがない一社員で、現在Eコマースの戦略立案に関する部署に所属しています。 電話先の方は、以前一緒の部署で勤務したことがある方です。現在新規事業のプロジェクト推進をしており、冒頭のような課題感を持っているため既存の名刺管理アプリ導入を考えたのですが、あまりのお値段の高さに卒倒して私に藁をもすがる思いで連絡されたようです。 これまでのアプリは名刺の識別専門のAI（）を使っていた 話を聞いてみたところ、 名刺の写真を撮る 会社名、部署名、名前、…など項目別にスプレッドシートへ記載される スプレッドシートに次の打ち合わせ日を記載しておくと通知さ
Azureで生成AIアプリ開発に入門したい人に朗報！ 鉄板の解説書が出ました✌️ - Qiita
来週1/24にMicrosoft社のAzureクラウドで生成AIアプリケーションを開発する人向けの入門書籍が発売されます。 幸運なことに、著者の一人である吉田真吾さんのご厚意で発売前献本の機会に預かりましたので、先行レビューということでみなさんに紹介させていただきます！ Azure OpenAI ServiceではじめるChatGPT/LLMシステム構築入門 永田 祥平 (著), 伊藤 駿汰 (著), 宮田 大士 (著), 立脇 裕太 (著), 花ケ﨑 伸祐 (著), 蒲生 弘郷 (著), 吉田 真吾 (著) - 技術評論者より2024/1/24発売予定 通称「ドーナツ本」です。おそらくOpenAIのロゴが某ドーナツ屋さんのフレンチ●ルーラーに酷似していることからこのカバー写真になったものと思われます（笑） 私は生成AIブームの初期からAzure OpenAI Serviceを使ってAIチ
中学英語レベルの純日本人理系大学生が、1ヶ月ちょいでAI駆使して卒論7割終わらせながらTOEIC 900超えた話 - Qiita
はじめに データサイエンティストを目指して日々勉強している、慶應大学理工学部4年生（2023.11.14時点） 取得資格、コンペ優勝経験など、リアルタイムの情報は👇👇👇をみてね X: @A7_data←こういう者です。 プロフィールページ👇👇👇 ※全て、個人の意見です。個人差もあります。 TOEICとは TOEICは、Test of English for International Communicationの略で、非英語圏の人々がビジネスシーンで英語を使う能力を測るためのテスト。 リスニングとリーディングの2つのセクションで構成されており、それぞれ495点満点、合計990点が最高得点。 TOEICスコアは、企業の採用や昇進、学校の卒業要件など、多くの場面で英語力の指標として利用されている。 TOEICを受けた理由 僕が目指している外資系企業も、TOEICの分布を見ると800
MacでLocalでLLMを走らせるならLM Studioが楽。 - Qiita
MacでLocal LLM そこそこRAMの大きなMacbook proが手に入ったので、ローカルでのLLM実行を試すことにした。 しかし、MacのGPUを有効化させることのできるローカル環境を整えるまでに、思いのほか苦労したので、メモとして記しておく。 とりあえず、以下の3つの選択肢を試した。 open interpreter text-generation-webui LM Studio で、結局のところ現状まともに動作してくれたのは、LM Studioだけだったのだが、それぞれの所感について示しておく。 1: open interpreter open interpreterそのもの説明については、Qiitaにもいくらでも記事があるのでここでは省略する。 例えば以下の記事など。 https://qiita.com/ot12/items/d2672144b914cb6f252f htt
えっ、まだChatGPT使ってんの？ Bingは無料でGPT-4使えますよ！ - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? 追記（2024年6月4日） この記事は、2023年9月時点の情報です。 当時と比較すると、ここ最近はLLMを取り巻く状況が大きく変化しました。 GPT-4oの登場によってより人間に近いチャットが出来るようになったり、Geminiに新しいモデルが追加されてGPT-4に負けず劣らずの精度が出せるようになったり、その陰でClaude3が着実に成長していたり。 LLMの競争は2023年よりも激しくなり、各社モデルの成長スピードも上がっていると感じています。 サブスクリプションプランを契約することによるメリットが、執筆当時よりも大きくなっています
凄すぎると話題の「Open Interpreter」の始め方・使い方まとめ - Qiita
以下の記事を見て、早速「Open interpreter」を試してみたので、使い方や始め方をまとめておきます Open Interpreterとは Open Interpreterは、GPT-3.5、GPT-4、Code Llamaなどの大規模言語モデル（LLMs）を活用して開発されたオープンソースのツールです。 このツールは、OpenAIが提供するChatGPTの「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」のオープンソース版とも言える存在で、Python、Javascript、Shellなどのプログラミング言語のコードを自然言語による対話を通じてローカル環境で実行することができます。 このツールの最大の特徴は、ChatGPTの「Advanced Data Analysis」と違いローカル環境で動くため、ファイル容量やネット接続への制約がなく、Ch
最良の学習方法「人に教える」にChatGPTを活用する - Qiita
Deleted articles cannot be recovered. Draft of this article would be also deleted. Are you sure you want to delete this article? はじめに 学習におけるChatGPTの活用方法といえば、「ChatGPTから教えてもらう」ということが多いと思います。 実際、私もそうです。 本記事は逆に 「ChatGPTに教える」 という使い方もありではないかという内容になります。 目次 何でChatGPTに教えるの？ 「人に教える」ことで記憶への定着率が高くなると感じた経験 実際にChatGPTに教えてみる さいごに 何でChatGPTに教えるの？ 「学習にはアウトプットが重要」 ということを耳にしたことがある人は多いかと思います。 主なアウトプットには、次のような手法があります。
ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart3 - Qiita
前回まで ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜ ITエンジニアなのにまだ投資やってないの？ITエンジニアならChatGPTでクオンツシステム作って儲けようぜpart2 ネトフリは面白い 僕はネトフリのヘビーユーザーなんですが、投資系にも リーマンショックまでの経緯と仕組みを実録インタビューで振り返る「インサイドジョブ」や AIテック系の話で、チェスは機械には勝てないと言われてAIが勝ち、「人間の高度な知的能力でしか勝てない」と言った囲碁の世界王者に勝ち、今では7、8年も訓練を積んでようやくなる戦闘機のエースパイロットにも勝ち、AIの実用速度の高さをドキュメントした「アンノウン」なんかも面白いし勉強になります。 投資思考では技術力UPは悪手 投資思考って事業でも人生でもとても大事です。 例えば、収入に不満を持ってるエンジ
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった｜Ainova
ChatGPTの新機能「Advanced Data Analysis(旧Code Interpreter)」にアパレル店舗の売上分析をお願いしたらデータサイエンティストが不要になった Warning: Attempt to read property "post_date" on null in /home/c6786782/public_html/generativeinfo365.com/wp-content/themes/jinr/include/custom-functions.php on line 3693 Warning: Attempt to read property "post_content" on null in /home/c6786782/public_html/generativeinfo365.com/wp-content/themes/jinr/inclu
ChatGPT先生のお陰でネットワークスペシャリストに合格した話 - Qiita
※ 直近2年間で高度試験に合格していれば免除 攻略の定石 〜過去問〜 ChatGPTの話題の前に、受験する皆様に絶対に伝えておかねばならないネスペひいては情報処理技術者試験共通の対策定石があります。それは 過去問をやれ です。これに尽きます。 勉強スケジュールを決めるとか目標をどうのこうのとかありますがそれは人によって合う合わないがあります。 しかし過去問をやれだけは全人類共通の対策方法になります。特に午前問題は過去問に100%答えられるなら新規問題の割合は多くないので確実に合格します！ 午後問題も、過去問と同じ単語を答えさせる問題が何回か出てくるので、「この単元・単語が好きなんだな」みたいな傾向がわかったりします。それ以上に 「どれぐらいの粒度でどのような観点の回答をすべきか」 を抑えることができるので、具体的な習得目標ができ、「全く過去問を解かなかった人」と比べると大きなアドバンテージ
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ChatGPTに「人間に対して思ってること」をアンケート用紙で聞いてみたら、想像以上に切実な回答が返ってきた→「過去の行い」でだいぶ個人差があるっぽい
エンジニアにも知って欲しいChatGPT基本テクニック - Qiita
【Day 2】東大松尾研のLLM講座資料が公開されたから、詳しく読んでいくよ【備忘録】 - Qiita
