【コピペで使える】エンジニアの生産性が10倍上がるChatGPTの活用方法とプロンプト例
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ChatGPTを使いこなすスキルは、開発者の生産性と効率性を大幅に向上させ、一日あたりのタスク達成量を増やす重要な要素です。
例えば、エンジニアがChatGPTを活用することで、コーディングの自動補完から新技術の習得まで、多様なタスクを効率よくこなすことができます。
そこで、この記事では、エンジニアがそれぞれの業務でChatGPTをどのように活用できるのか、具体的な使用例とともに説明します。
また、コピペするだけで使えるプロンプトのサンプルも紹介していますので、ぜひ参考にしてください。
コーディング作業の改善
コーディング作業において、どのようにChatGPTを活用できるのかご紹介します。
コードの自動生成
ChatGPTを使えば、簡単な指示を出すだけで欲しいコードを作ってくれます。
これにより、開発者は構文やAPIの詳細を覚える必要が減り、手軽かつ迅速にコードを書くことができます。
プロンプトのテンプレート
命令:{命令内容}
使用言語:{プログラミング言語}
要求する機能:{生成するコードが達成するべき機能やタスク}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、コード生成の支援を提供してください。
使用言語:Python
要求する機能:ウェブスクレイピングを行い、取得したデータを解析して特定の情報を抽出し、結果をCSVファイルに保存する。
既知の知識:Pythonの基本的な構文、データ操作、そして基本的なウェブスクレイピングの知識があります。しかし、大規模なデータ解析とCSVファイルへの書き込みには不慣れです。
具体的な質問:Pythonを使用して、ウェブスクレイピングからデータ解析、そしてCSVへの保存を一連のプロセスとしてどのように実装すれば良いでしょうか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-028-ChatGPT-chat.openai.com_.jpg)
エラーの原因特定
コードが予想通りに動作しないとき、エラーメッセージをChatGPTに入力することでエラーの原因や解決策を分かりやすく教えてくれます。
これにより、これまで時間がかかっていたエラーの原因特定を、ChatGPTの活用により大幅に時間を短縮し、迅速に行うことができます。
プロンプトのテンプレート
命令:{命令内容}
使用言語:{プログラミング言語}
コードの説明:{コードが何をするためのものであるか、または解決しようとしている問題は何か}
エラーメッセージ:{現れているエラーメッセージ}
試したこと:{問題解決のために何を試したか、または調査したか}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、エラーの原因特定の支援を提供してください。
使用言語:Python
コードの説明:このコードはAPIからデータを取得し、そのデータを解析することを目指しています。
エラーメッセージ:'NoneType' object is not subscriptable
試したこと:エラーが出る箇所の前後でデータの型を確認しましたが、原因がわかりません。
具体的な質問:このエラーメッセージが示す原因は何でしょうか?そしてそれを修正するためには何をすればいいですか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/スクリーンショット-2023-06-13-18.54.07-828x1024.jpg)
コードレビュー
ChatGPTを使用してコードの品質を評価し、潜在的な問題や改善点についてフィードバックを得ることができます。
チームメンバーが新しいコードを書いたとき、ChatGPTを使ってコードレビューを行い、潜在的な問題を特定し、品質を向上させることができます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、このコードスニペットのレビューを行ってください。
使用言語:{プログラミング言語}
コードスニペット:{レビューを求めるコードスニペット}
コードの目的:{コードが何をするためのものなのか}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、このコードスニペットのレビューを行ってください。
使用言語:Java
コードスニペット:
```java
public class BinaryTree {
Node root;
private Node addRecursive(Node current, int value) {
if (current == null) {
return new Node(value);
}
if (value < current.value) {
current.left = addRecursive(current.left, value);
} else if (value > current.value) {
current.right = addRecursive(current.right, value);
} else {
return current;
}
return current;
}
public void add(int value) {
root = addRecursive(root, value);
}
}
コードの目的:このコードは二分木の基本的な挿入操作を行うためのものです。
具体的な質問:この二分木の挿入操作は適切に実装されていますか? また、このコードの効率性を向上させるためにはどのような改善点がありますか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-042-ChatGPT-chat.openai.com_-1.jpg)
コードの解説
ChatGPTにコードの解説もお願いできます。
これにより、新しいプロジェクトに加わったり、既存のコードに新機能を追加する必要がある際にも、ChatGPTを用いることでコードの機能を素早く把握することが可能となります。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、コードの詳細な解説を提供してください。
使用言語:{プログラミング言語}
コード:{具体的なコード}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、このPythonコードの解説を提供してください。
使用言語:Python
コード:
```
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.metrics import mean_absolute_error
def train_model(X, y):
X_train, X_valid, y_train, y_valid = train_test_split(X, y, train_size=0.8, test_size=0.2, random_state=0)
model = RandomForestRegressor(n_estimators=100, random_state=0)
model.fit(X_train, y_train)
preds = model.predict(X_valid)
print('MAE:', mean_absolute_error(y_valid, preds))
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-036-ChatGPT-chat.openai.com_-670x1024.jpg)
コードのコメントの追加
コードの各部分に対するコメントの追加もChatGPTにお任せできます。
自分が書いたコードにコメントを追加してもらうのはもちろん、ドキュメントが残っていない他人が書いたコードにもコメントを追加してくれるので、コードの理解が容易になります。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、コードにコメントを追加する方法についてアドバイスしてください。
使用言語:{プログラミング言語}
既存のコード:{現在のコード}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、コードにコメントを追加する方法についてアドバイスしてください。
使用言語:Python
既存のコード:
```python
import requests
from bs4 import BeautifulSoup
def scrape_website(url):
response = requests.get(url)
soup = BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')
page_titles = [h2.text for h2 in soup.find_all('h2')]
return page_titles
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-035-ChatGPT-chat.openai.com_-591x1024.jpg)
コードのリファクタリング
リファクタリングも文句を言うことなくやってくれます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、コードのリファクタリングについて助けてください。
使用言語:{プログラミング言語}
既存のコード:{リファクタリングを希望するコード}
コードの目的:{コードが何を達成しようとしているか}
既知の問題点:{コードの問題点や改善したい点}
具体的な質問:{具体的な質問や期待する結果}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、コードのリファクタリングについて助けてください。
使用言語:Python
既存のコード:
```python
class Student:
def __init__(self, name, age, grades):
self.name = name
self.age = age
self.grades = grades
def get_average_grade(self):
return sum(self.grades) / len(self.grades)
students = [
Student("Alice", 20, [80, 85, 90]),
Student("Bob", 21, [70, 75, 80]),
Student("Charlie", 20, [90, 95, 100]),
]
average_grades = []
for student in students:
average_grades.append(student.get_average_grade())
print(average_grades)
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-034-ChatGPT-chat.openai.com_.jpg)
テストケースの生成
ChatGPTを利用すれば、関数やクラスごとに適切なテストケースを作り出すことができます。
これにより、開発者はChatGPTの力を借りてテストケースを作成し、予期せぬ問題が後から出てくるのを防ぐことが可能になります。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、テストケースの生成方法について教えてください。
使用言語:{プログラミング言語}
機能の概要:{テストしたい機能の簡単な説明}
コードスニペット:{該当機能のコードスニペット}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、テストケースの生成方法について教えてください。
使用言語:Python
機能の概要:ファイルをダウンロードし、解析するという一連の操作を行う複数の関数を持つクラス
コードスニペット:
```python
import requests
class DataProcessor:
def __init__(self, url):
self.url = url
self.data = None
def download_data(self):
response = requests.get(self.url)
if response.status_code == 200:
self.data = response.content
else:
raise Exception("Failed to download data.")
def process_data(self):
if self.data is None:
raise Exception("No data to process.")
# imagine some complex data processing here...
return processed_data
具体的な質問:このDataProcessorクラスのテストケースをどのように生成すれば良いでしょうか?また、テスト中にネットワークリクエストをどのように扱うべきですか?
活用事例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-041-Python-TestCase-with-Mocking-chat.openai.com_.jpg)
アルゴリズムの理解と実装
ChatGPTは、特定のアルゴリズムの理解を深めるのに役立つ説明を提供したり、アルゴリズムの実装を支援するコードスニペットを提供したりすることができます。
新しいアルゴリズムを学ぶ必要がある場合や、既存のアルゴリズムを改良する必要がある場合、ChatGPTを使用してそのアルゴリズムの詳細を理解し、適切な実装を生成することができます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、特定のアルゴリズムの理解とその実装について説明してください。
使用言語:{プログラミング言語}
アルゴリズム:{理解と実装を求めるアルゴリズム}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、A*探索アルゴリズムの理解とそのJavaでの実装について説明してください。
使用言語:Java
アルゴリズム:A*探索
既知の知識:Javaの基本的な文法、データ構造、およびオブジェクト指向プログラミングは理解していますが、A*探索の具体的な動作と実装方法は不明です。
具体的な質問:A*探索のアルゴリズムの基本的な動作原理と、Javaでの具体的な実装方法を教えてください。また、実際のゲーム開発での使用例も知りたいです。
活用事例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-040-A_探索アルゴリズムのJava実装-chat.openai.com_.jpg)
APIやライブラリの使い方の解説
ChatGPTを使用して特定のAPIやライブラリの使い方を理解することができます。また、具体的なコードスニペットを提供してAPIやライブラリを活用する方法を示すこともできます。
新しいAPIやライブラリをプロジェクトに導入する場合、ChatGPTを使用してそのAPIやライブラリの使い方を迅速に学ぶことができます。
これらの機能により、エンジニアは時間を節約し、より質の高いコードを迅速に生成できます。ChatGPTは、エンジニアリングの日々の課題を助け、より良いソフトウェアを構築する道を開きます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、特定のAPIまたはライブラリの使用方法を解説してください。
使用言語:{プログラミング言語}
APIまたはライブラリ:{使用するAPIまたはライブラリ}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、PythonのRequestsライブラリの使用方法を解説してください。
使用言語:Python
APIまたはライブラリ:Requests
既知の知識:Pythonの基本的な文法は理解していますが、Requestsライブラリは初めて使用します。
具体的な質問:Requestsライブラリを使って外部APIからデータを取得する基本的な方法は何ですか?エラーハンドリングはどのように行えばよいですか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-038-Python-Requests_-Basic-Usage-Error-Handling-chat.openai.com_.jpg)
コードパフォーマンスの最適化
ChatGPTを使用して、特定のコードスニペットのパフォーマンスを最適化する方法を提案することができます。
パフォーマンスの問題が発生したときや、コードの効率を向上させる必要がある場合、ChatGPTを使用してパフォーマンス最適化の提案を得ることができます。
これらの機能を利用することで、エンジニアはコードの理解を深め、品質を向上させ、パフォーマンスを最適化することができます。ChatGPTは、ソフトウェア開発の日々の挑戦に対応するための強力なツールとなるでしょう。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、コードパフォーマンスの最適化について助けてください。
使用言語:{プログラミング言語}
問題のあるコードの説明:{問題のあるコードの詳細な説明や、どの部分が遅いと感じられているか}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
パフォーマンスを最適化したい理由:{パフォーマンスを最適化したい理由や状況}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
パフォーマンス問題のあるコード:{具体的なコードのスニペットまたはリンク}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、コードパフォーマンスの最適化について助けてください。
使用言語:Python
問題のあるコードの説明:このコードは複雑なデータ処理を行っていますが、大量のデータを扱う場合に非常に遅くなります。特に内部のループで最も時間がかかっていると思います。
既知の知識:Pythonとデータ分析の経験がありますが、大規模データのパフォーマンス最適化には経験が少ないです。
パフォーマンスを最適化したい理由:より大量のデータを効率的に処理できるようにしたいです。
具体的な質問:このコードのどの部分がボトルネックとなっているのか、またその部分をどのように改善すれば良いのかを教えてください。
パフォーマンス問題のあるコード:
```python
def complex_function(data):
result = []
for i in data:
temp = []
for j in i:
if j not in temp:
temp.append(j)
result.append(sum(temp))
return result
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-033-ChatGPT-chat.openai.com_.jpg)
セキュリティのベストプラクティスの適用
ChatGPTは、プログラムにセキュリティのベストプラクティスを適用する方法を示すことができます。これにより、エンジニアはコードの安全性を保証し、潜在的な脆弱性を予防することができます。
新しい機能を開発したり、既存のコードベースを更新したりする際に、ChatGPTを使用してセキュリティのベストプラクティスを理解し、適用することができます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、セキュリティのベストプラクティスの適用について助けてください。
使用言語:{プログラミング言語}
開発環境:{開発環境の詳細情報(例:Webアプリケーション、モバイルアプリケーションなど)}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
適用したいセキュリティのベストプラクティス:{適用したいセキュリティのベストプラクティス}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、セキュリティのベストプラクティスの適用について助けてください。
使用言語:JavaScript
開発環境:Webアプリケーション
既知の知識:JavaScriptとそのフレームワーク(React, Node.js)を使ったWebアプリケーション開発の経験があります。セキュリティ対策については基本的な知識はありますが、経験は少ないです。
適用したいセキュリティのベストプラクティス:クロスサイトスクリプティング(XSS)の防止、クロスサイトリクエストフォージェリ(CSRF)の防止
具体的な質問:上記のセキュリティのベストプラクティスをJavaScriptで開発したWebアプリケーションにどのように適用すれば良いでしょうか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-032-ChatGPT-chat.openai.com_-751x1024.jpg)
プログラミング言語のトランスパイリング
ChatGPTを使用して、あるプログラミング言語のコードを別のプログラミング言語に変換する(トランスパイルする)ことができます。これにより、既存のコードを新しい環境またはプラットフォームに移植するのが容易になります。
既存のシステムを新しいプラットフォームに移植する必要がある場合、ChatGPTを使用してコードのトランスパイリングを行い、このプロセスを効率化することができます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、指定されたコードのトランスパイリングをしてください。
トランスパイル元の言語:{トランスパイリングの起点となるプログラミング言語}
トランスパイル先の言語:{トランスパイリングの終点となるプログラミング言語}
具体的なコード:{トランスパイルを行いたい具体的なコード}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、指定されたJavaScriptのコードをPythonへトランスパイリングしてください。
トランスパイル元の言語:JavaScript
トランスパイル先の言語:Python
具体的なコード:
```javascript
class Person {
constructor(name, age) {
this.name = name;
this.age = age;
}
greet() {
console.log(`Hello, my name is ${this.name} and I am ${this.age} years old.`);
}
}
let john = new Person('John', 30);
john.greet();
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-031-JavaScript-to-Python-Transpilation-chat.openai.com_-776x1024.jpg)
ChatGPTを使った業務フローの改善
テキストからの機能要件の抽出
ChatGPTは、プロジェクトの要件定義やユーザーストーリーから機能要件を抽出し、それを基に具体的な実装ステップを提案することができます。
新しいプロジェクトを開始する際や、新しい機能を追加する際に、ChatGPTを使用して要件を抽出し、開発プロセスを計画することができます。
これらの機能を活用することで、エンジニアはコードの品質と安全性を保証し、新しい環境へのコードの移植を容易にし、プロジェクトの要件を効率的に理解し、それに基づいて開発を進めることができます。
プロンプトのテンプレート
命令:{命令内容}
プロジェクトのタイプ:{ウェブアプリケーション、モバイルアプリ、デスクトップアプリ等}
要件定義/ユーザーストーリー:{プロジェクトの要件定義やユーザーストーリーの詳細}
既知の技術:{プロジェクトに使用予定の技術やツール}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、プロジェクトの要件定義から機能要件を導き出してください。
プロジェクトのタイプ:ウェブアプリケーション
要件定義/ユーザーストーリー:ユーザーがログインし、特定のアイテムを検索してカートに追加できるオンラインショッピングサイトを作成する。また、ユーザーはレビューを書くこともできる。
既知の技術:Python, Django, JavaScript, HTML, CSS
具体的な質問:このプロジェクトで必要となる主要な機能要件は何ですか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/スクリーンショット-2023-06-13-19.06.10-970x1024.jpg)
非エンジニアとのコミュニケーションの支援
ChatGPTは、技術的な会話を助け、エンジニアが問題を解決するための新しい視点を提供することができます。また、テクニカルライティングの助けとなり、クリアなコミュニケーションを推進します。
エンジニアが非技術的なチームメンバーと技術的な問題についてコミュニケーションを取る際、または技術文書を作成する際に、ChatGPTを利用して明確で理解しやすい説明を作成できます。
プロンプトのテンプレート
命令:{命令内容}
対話者の背景:{非エンジニアの背景や理解度}
技術トピック:{話し合いたい技術的なトピックや課題}
説明の目標:{何を理解してもらいたいか、どのような決定を下してもらいたいか等}
既知の知識:{自分の現在の技術スキルや経験}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、非エンジニアと技術的な話をするための支援を提供してください。
対話者の背景:マーケティングチームのリーダーで、テクノロジーについては基本的な理解しかありません。
技術トピック:新しいCRMシステムの導入とそれがチームの作業フローにどのように影響するか。
説明の目標:CRMシステムのメリットとデメリットを理解してもらい、承認を得る。
既知の知識:CRMシステムの開発と導入に関する経験があります。
具体的な質問:非エンジニアに技術的なトピックをどのように簡潔に説明するべきか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-027-CRM導入説明支援-chat.openai.com_-725x1024.jpg)
プロジェクト管理とスケジューリングの助け
ChatGPTは、プロジェクトの要件を基に作業項目のリストを作成したり、作業項目を優先順位付けしたりするのに役立ちます。これにより、エンジニアはプロジェクトの進行をより効率的に管理できます。
新しいプロジェクトを開始する際や既存のプロジェクトのスケジューリングを改善する際に、ChatGPTを使用してタスクリストとその優先順位を作成し、プロジェクト管理を効率化することができます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、プロジェクト管理とスケジューリングの助けを提供してください。
プロジェクトの詳細:{プロジェクトの全体像、目標、スコープ}
現在の進行状況:{プロジェクトの現在の状態や進行度}
チームメンバーと役割:{チームメンバーの数と各々の役割}
期待されるデリバリー:{プロジェクトの成果物や期待される結果}
期限:{プロジェクトの期限や重要なマイルストーン}
遭遇している問題:{現在直面している問題や困難}
具体的な質問:{具体的な質問や課題}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、プロジェクト管理とスケジューリングの助けを提供してください。
プロジェクトの詳細:新しいEコマースウェブサイトを開発しています。目標は、ユーザーが製品を検索し、選択し、カートに追加し、最終的に購入できる機能を提供することです。
現在の進行状況:設計フェーズを終え、開発フェーズに入りました。
チームメンバーと役割:5人の開発者(フロントエンド2人、バックエンド2人、フルスタック1人)、1人のUI/UXデザイナー、1人のプロジェクトマネージャーがいます。
期待されるデリバリー:フル機能のEコマースウェブサイト。
期限:3ヶ月後にはベータ版のリリースを目指しています。
遭遇している問題:各フェーズの作業をどのように分割し、各チームメンバーに割り当て、進行状況を追跡するかについての最善の方法を見つけるのが難しいです。
具体的な質問:このプロジェクトを効果的に管理し、スケジュールを守るためのベストプラクティスやツールは何ですか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-026-エンジニアリソースの提案-chat.openai.com_-805x1024.jpg)
ChatGPTを使ったキャリア開発
既存のスキルセットの強化
ChatGPTはエンジニアが既存のスキルセットを強化するのを支援します。具体的なコードの書き方、問題のデバッグ方法、新しいライブラリやフレームワークの使い方を提案することができます。
エンジニアはChatGPTを使って自分のスキルを維持し、アップデートするための新しい知識を学ぶことができます。これは、コードレビューや新しいプロジェクトに取り組む際に役立ちます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、エンジニアのスキルセット強化のための最適な学習方法を教えてください。
使用言語:{あなたが主に使用しているプログラミング言語}
目標のポジション:{あなたが目指しているポジション}
既知の知識:{あなたが現在保持している技術スキルや経験}
強化したいエリア:{あなたがさらに強化したいと考えている技術や知識エリア}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、エンジニアのスキルセット強化のための最適な学習方法を教えてください。
使用言語:Python
目標のポジション:データサイエンティスト
既知の知識:統計学の基礎知識、基本的なプログラミングスキル、少量の機械学習の経験
強化したいエリア:機械学習とディープラーニングの理解
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/スクリーンショット-2023-06-12-20.36.54-910x1024.jpg)
新しい技術の学習
ChatGPTはエンジニアが新しい技術を学ぶのを助けます。特定のテクノロジーについての質問に答えるだけでなく、そのテクノロジーを最も効率的に学ぶためのリソースや方法を提案することができます。
エンジニアが新しいテクノロジーを学ぶ必要があるとき、ChatGPTは適切なリソースを提案し、疑問に答えることで学習プロセスを助けます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に新しい技術の学習方法を教えてください。
使用言語:{プログラミング言語}
学びたい技術:{学びたい新しい技術}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
学習目的:{学びたい理由や目標}
利用可能なリソース:{使用可能な学習リソース、時間など}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に新しい技術の学習方法を教えてください。
使用言語:Python
学びたい技術:深層学習
既知の知識:Pythonの基礎知識、統計学、一般的な機械学習の理論
学習目的:自分のデータサイエンスのプロジェクトに深層学習を適用したい
利用可能なリソース:オンライン教材、週に10時間の自由な時間
具体的な質問:深層学習を効率的に学ぶための一番良いオンラインリソースは何ですか?また、学習を進める上で特に注意すべき点は何ですか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-025-ChatGPT-chat.openai.com_-745x1024.jpg)
技術面接の対策
ChatGPTはエンジニアが技術面接の準備をするのを助けます。一般的なインタビューの質問に対する答えを提供したり、特定の技術や問題についての模擬インタビューを行うことができます。
エンジニアが新しい役職に応募する際や、役職内での昇進の面接を受ける際に、ChatGPTはインタビューの準備と練習に役立ちます。
プロンプトのテンプレート
命令:以下の情報を参考に、エンジニアの技術面接の準備のアドバイスを教えてください。
使用言語:{プログラミング言語}
目標のポジション:{応募するポジション}
既知の知識:{現在の技術スキルや経験}
強化したいエリア:{面接でさらに強化したいと思っている技術や知識}
予想される面接形式:{予想される面接の形式やプロセス}
具体的な質問:{具体的な質問や懸念点}
プロンプトのサンプル
命令:以下の情報を参考に、フロントエンドエンジニアの技術面接の準備についてアドバイスを教えてください。
使用言語:JavaScript
目標のポジション:フロントエンドエンジニア
既知の知識:ReactとReduxを使ったウェブアプリケーション開発の経験があります。また、基本的なHTML、CSS、JavaScriptの知識を持っています。
強化したいエリア:特にパフォーマンス最適化とReactの高度なテクニックについて理解を深めたいです。
予想される面接形式:コーディングテストと白板問題解決、そしてシステム設計の面接が予想されます。
具体的な質問:特にパフォーマンス最適化に関する質問に対する答え方を学びたいです。また、Reactの高度なテクニックについて質問された際の最善の対処法は何でしょうか?
活用例
![](https://generativeinfo365.com/wp-content/uploads/2023/06/FireShot-Capture-024-フロントエンド面接準備_-Reactパフォーマンスとテクニック-chat.openai.com_.jpg)