僕がChatGPTによくコピペする一行プロンプト集
ChatGPTでよく使う便利で短いプロンプトを集めました。プロンプト集はよくありますが複数行だとなかなか面倒なので１行のものだけを選んでみました。
目次
マインドマップの作製
文章の構造を可視化でき、複雑な構造でも一発で理解できるので便利。
プロンプト例
「太宰治の走れメロスのストーリー」をマインドマップにまとめてDOT形式のテキスト形式で出力して
出力例
digraph G {
rankdir=LR;
node [shape=box, style=filled, fillcolor="#ffe5cc"];
subgraph cluster_0 {
label="走れメロス";
メロス -> "シラクスの王" [label="友情の証"];
"シラクスの王" -> "殺された赤ん坊" [label="国家の権力"];
"殺された赤ん坊" -> "王妃" [label="悲劇的な結末"];
"シラクスの王" -> "メロスの逃亡" [label="裏切り"];
"メロスの逃亡" -> メロス [label="信頼と裏切り"];
}
}
下のサイトにペーストすればマインドマップが表示される。
マインドマップの作製（関係する概念）
マインドマップの応用で指定した単語と関係する概念をマインドマップにしてくれます
プロンプト例
「ドラゴンクエスト」と関係する概念群をマインドマップにまとめてDOT形式のテキスト形式で出力して
出力例
省略
下のサイトにペーストすればマインドマップが表示される。
画像生成AI用呪文作成
画像生成AIは英文で入力しなければいけないので細かい表現が難しいです。ChatGPTを使えばそのあたりを補ってくれます。
プロンプト例
「エジプトのピラミッドの前に停まるスポーツカー」を構成する内容を表現した画像生成AI用の英文プロンプトを500文字程度で分節が.で連結された形式で1行出力して
出力例
The scene is set in the vast desert expanse of Egypt. The sun shines bright, casting a golden hue on the ancient pyramids in the background. In the foreground, a sleek and modern sports car stands out in stark contrast to the ancient structures behind it. The car is a high-performance model with a low-slung body and a powerful engine under the hood.As the camera pans around the car, the details of its design become clear. The body is made of lightweight carbon fiber, painted in a deep shade of blue that shimmers in the sunlight. The wheels are large and glossy, with low-profile tires that grip the road with precision.The interior of the car is just as impressive as its exterior. The seats are upholstered in black leather, with white stitching adding a touch of elegance. The dashboard is a high-tech display of digital readouts and touch screens, controlling every aspect of the car's performance.As the camera zooms out, the scale of the pyramids becomes apparent. They tower over the car, their massive stone blocks reflecting the intense heat of the sun. The car seems almost insignificant in comparison, but its modernity and speed offer a striking contrast to the timeless majesty of the ancient structures.Overall, the image is a powerful juxtaposition of past and present, tradition and innovation. It captures the essence of Egypt's rich history and its ongoing evolution into a modern society, all in the form of a single, stunning image of a sports car parked in front of the pyramids.
使い方
生成された英文を
に貼り付けます。
ASCII形式でグラフ化
プロンプト例
「日本の出生人数の1900年から10年ごとの遷移」をASCIIグラフにするpythonコードを作って出力結果を表示して
出力例
Births in Japan
----------------
1900: ******
1910: ********
1920: *********
1930: **********
1940: ********
1950: ********
1960: ******
1970: *****
1980: ****
1990: ***
2000: **
2010: **
2020: *
テーブルの作製
同じく構造的な概念を一目で可視化でき、理解するのに便利。コピペがいらないので２次元的な構造であればマインドマップよりお手軽。
プロンプト例
「日本の都道府県と県庁所在地」をテーブル形式で出力して
出力例
| 都道府県 | 県庁所在地 |
|---|---|
| 北海道 | 札幌市 |
| 青森県 | 青森市 |
| 岩手県 | 盛岡市 |
| 宮城県 | 仙台市 |
| 秋田県 | 秋田市 |
| 山形県 | 山形市 |
表のmarkdown形式での出力
上の様なテーブルはmarkdownという言語で出力され、ChatGPTのUIがHTMLに変換してくれます。元のmarkdown形式で取得したい場合はテーブルなどを出力させた後に以下の様に入力します。元のプロンプトの最後につけ加えてもOKです。
プロンプト例
元のmarkdown形式で出力して
出力例
| 都道府県 | 県庁所在地 |
| --- | --- |
| 北海道 | 札幌市 |
| 青森県 | 青森市 |
| 岩手県 | 盛岡市 |
| 宮城県 | 仙台市 |
| 秋田県 | 秋田市 |
| 山形県 | 山形市 |
似た概念の違いを比べる
プロンプト例
「コショウと唐辛子」の違いを表にまとめて
出力例
| | コショウ | 唐辛子 |
|------------|------------------|--------------------|
| 学名 | Piper nigrum | Capsicum annuum |
| 産地 | 東南アジア | 中南米、メキシコ |
| 形状 | 小さく丸い粒状 | 細長い形状 |
| 味 | 辛くないが風味がある | 辛味がある |
| 香り | 香りがあり、ピリッとする | 香りが弱く辛い |
| 使用法 | 料理の風味付けに使う | 料理の辛味付けに使う |
| 主な種類 | 黒コショウ、白コショウ、緑コショウ | 唐辛子、トウガラシ、ピーマンなど |
| 効能・効果 | 消化促進、殺菌作用、利尿作用 | 血行促進、風邪予防、ダイエット効果など |
類義語を調べる
「ペッパー」の類義語を表にまとめて
出力例
| 類義語 | 意味 |
|--------|-------|
| 胡椒 | 辛味のスパイスで、黒、白、緑などの種類がある。 |
| コショウ | 胡椒のこと。 |
| ピーパー | 英語での「pepper」の発音に由来する。 |
| スパイス | 料理に香りや風味を加えるために使われる、植物由来の調味料。 |
| 薬味 | 料理に香りや風味を加えるために使われる、植物由来の調味料。 |
| 調味料 | 料理に味をつけるために使われる、植物由来や化学的なものなど様々な種類がある。 |
| 香辛料 | 料理に香りや風味を加えるために使われる、植物由来の調味料。 |
| ハーブ | 料理や飲み物に風味や香りをつけるために使われる、植物由来の調味料。 |
| タブレット型ペッパーミル | ペッパーミルという調味器具の一種で、ペッパーを挽くことができる。 |
| 粗挽きペッパー | 挽いた胡椒を粒のまま使用したもの。 |
まとめと注意点
ChatGPTでよく使う便利で短いプロンプトを集めてみました。使っているとわかるのですが、全く同じプロンプトでもChatGPTの状態によってうまく動かなかったりします。それはプロンプトに具体性がなかったり、ChatGPTが理解できる単語でなかったりする場合が多いです。ですのでうまく動いていた時にChatGPTが出力した言葉をヒントに揺らぎがない様に最適化して使う必要がありそうです。
