今までの人生でプログラムとかした事なかったんですが、chatGPTが簡単に作ってくれるというので、自分もやってみることにした。とりあえずpythonという言語が一番わかりやすいということなのでそれを使ってみた。 作ったのは、 画像を適当に放り込むと全部順番でpdfにしてくれるのとか（そのサイズ指定もできる！） ファイル名を一括で変換してくれるのとか 日記を書くのに使ってるフォーマットを一瞬で生成してくれるのとか 画像を入れると真ん中から二分割して、新しくナンバリングしてくれるのとか 整ってないタテヨコの画像を整形して同じサイズにしてくれるやつとか 手動でやってやれないことも無いが、その作業がめんどくさいやつをプログラムで自動でできるようにしてくれた。 こういう作業をするためのソフトは、市販していたり配布していたりもするけれども、わざわざそういうのをダウンロード、購入して使うほどでもないし、

OpenAI の以下の記事が面白かったので、簡単にまとめました。 ・Harness engineering: leveraging Codex in an agent-first world 1. はじめに過去5ヶ月間、私たちのチームはある実験を行ってきました。それは、手作業で書かれたコードを一切含まないソフトウェア製品の内部ベータ版を構築しリリースするというものです。 この製品には、社内で日常的に利用されるユーザーと、社外のアルファテスターがいます。製品はリリース、デプロイ、そして不具合が発生し、修正されます。これまでの製品と異なるのは、アプリケーションロジック、テスト、CI設定、ドキュメント、可観測性、そして内部ツールに至るまで、すべてのコード行が「Codex」によって記述されていることです。手作業でコードを書く場合の約10分の1の時間で、この製品を開発できたと推定しています。 人間が

はじめに 頭の中には手順や判断のポイントがあるのに、それを明文化出来ていない。 その結果、関係者間で前提が共有されないまま話が進み議論がすれ違ってしまう、ということがあると思います。 これは、暗黙知が言語化されていない状態です。 そしてこれは、 AI ≒ LLM を使う上でも同じ課題に直面します。 頭の中にある暗黙知を明文化しないと、 LLM から良い回答は得られません。 この記事で紹介するのは、そういった状態をプロンプトエンジニアリングの力を使って、解決する方法です。 結論 暗黙知の言語化には、"AI に答えさせる"のではなく、AI に質問してもらう（インタビュー型プロンプティング）のが有効です。 なぜなら、自分がまだ言語化できていない前提・判断基準・制約を、AI の質問であぶり出して メタ認知（自分の思考を一段上から見ること） を起こすことができるからです。 本題 なぜ「指示」より「質

「Nano Banana Pro」で ストーリー漫画の作成を試してみました。 1. Nano Banana Pro で ストーリー漫画の作成を試す作成した漫画は、次のとおりです。 2. Nano Banana Pro で ストーリー漫画の作成手順2-1. キャラクター設定画像の作成「Nano Banana Pro」でキャラクター設定画像 (1K) を作成します。 設定は「ChatGPT」と相談して作成しました。 キャラクター設定の画像を作成して。 ## 琴音こだま（主人公） - 高校1年生女子 - 極度のコミュ障／人見知り - 身長150cm - ピンクロング、猫背ぎみ - ストリートファイター2の異様な上手さが取り柄 - ゲームパッドを抱えて生活している - ふだんはぼそぼそ喋るが、対戦中は豹変 # 美咲（サブキャラ／友達役） - 同級生女子 - 黄色ポニーテール - 明るい／人当たりが

The Walt Disney Companyと米OpenAIは12月11日（現地時間）、Disneyが動画生成AI「Sora」の初の大手コンテンツライセンスパートナーとなる契約を締結したと発表した。DisneyはOpenAIに10億ドル（約1550億円）の出資を行い、追加出資のワラントも取得する。 新たに結ぶ3年間のライセンス契約により、Soraのユーザーは2026年初頭からDisney、Marvel、Pixar、Star Warsの200以上のキャラクターを使って短編動画を生成できるようになる。ただし、タレントの肖像権や声は含まれない。画像生成機能「ChatGPT Images」も同様の対象キャラクターを利用できる。 対象キャラクターにはミッキーマウス、ミニーマウス、リロ、スティッチ、アリエル、シンデレラ、ベイマックス、シンバといったDisneyキャラクターに加え、アイアンマン、キャプ

tl;dr OpenAI DevDay 2025 がサンフランシスコで開催されたよ サンフランシスコ現地から情報をお送りするよ ChatGPT 上で使える Apps SDK が公開されたよ（収益化の話も） AI Agent ワークフローを構築するための AgentKit が公開されたよ 合わせてノーコードライクに操作できる Agent Builder も公開されたよ Codex が正式リリース、Slack から使えるようになったよ 動画生成の Sora 2 の API が公開されたよ サムアルトマン CEO のキーノート すべての講演のプレイリスト Apps SDK 使用イメージはこの動画を見ておくと良い。 ChatGPT 内で使えるアプリ機能。ChatGPT との会話中に提案、あるいは明示的に指定することで呼び出せる。開発者は 8 億人を超える ChatGPT ユーザにリーチできる。本日

もうUIはいらない。 この一言に尽きる。 ChatGPTの新機能「Apps in ChatGPT」が登場した瞬間、フロントエンドという職種の地盤は音を立てて崩れた。 これまでは、Webアプリやサービスは「フロントエンドでUIを作り、バックエンドでデータを返す」 という分業構造の上に成り立っていた。 だがApps in ChatGPTは、その構造をぶち壊す。 ユーザーはもうWebサイトを開かない。 ChatGPTのチャット画面内でSpotifyを操作し、Zillowで物件を探しEtsyで買い物をする。 つまりUIはChatGPT内に統合される。 あなたが書いてきたReactコンポーネントもボタンもフォームもすべてAIに吸収される。 「UI」はAIが自動生成する時代に入った もはやユーザーはブラウザを必要としない。URLをコピペすることも無くなるだろう。 「このホテル予約して」と言うだけでAI

「文章矯正」カスタムインストラクションこちらが今回作成して、実際に使っているカスタムインストラクションです。仕事柄、簡潔で、事実に基づいたロジカルな文章を好むため、その点を反映してもらっています。（これは現時点でのバージョンです。今後もGPTの進化や自分の使い方に合わせて、適宜アップデートしていく予定です） カスタム指示（GPTにどう振る舞ってほしいか）# Goal One-pass clarity with cohesive, natural flow. Improve readability without altering meaning, data, or conclusions. # Language Match user's language (EN: neutral professional; Start with content; no meta.本語：訳は造語禁止で定訳徹

「OpenAI Codex CLI」のクイックスタートをまとめました。 1. Codex CLI「Codex CLI」は、OpenAI のコーディングエージェントで、ローカルコンピュータ上で動作します。 2. セットアップ2-1. Codex CLIのインストールと実行(1) Codex CLIのインストール。 npm install -g @openai/codex(2) codex の実行。 codex2-2. ChatGPTプラン での Codex CLI の使用「Codex CLI」を起動し、「ChatGPTでサインイン」を選択してください。Plus、Pro、Team、Edu、Enterpriseプランで「Codex CLI」を利用するには、ChatGPTアカウントでのサインインを推奨します。ChatGPTプランに含まれる内容については、こちらを参照してください。 「OpenAI

OpenAI が公開している GPT-5 Prompting Guide を読みました。エージェントやコーディング支援に LLM を活用する上で、参考になる点が多かったので自分なりに整理しておきます。GPT-5 の内容とはなりますが、他の推論が強化された LLM でも参考になると思います。 cookbook.openai.com GPT-5 プロンプトガイドの要点 思考(reasoning)の最適化 ツール利用の明示 思考の再利用 コーディングにおける最適化 指示によく従わせるための工夫 Structured Output コーディングエージェントに応用する実践アクション Context の最適化：思考過程をテキストに書き出させる コンテキストを支援するツールを利用する プロンプトの粒度/視点を調整する GPT-5 プロンプトガイドの要点 プロンプトガイドを読むと、全体を通じて、GPT-5

Docs, videos, and demo apps for building with OpenAI

OpenAI⁠⁠、AIコーディングエージェントをガイドするための「AGENTS.md」サイトを公開 OpenAIは2025年8月20日、AIコーディングエージェントをガイドするためのシンプルなフォーマット「AGENTS.md」を案内するサイトを公開した。OpenAI Codexのほか、Amp、GoogleのJules、Cursor、Factory、Roo Codeといったエージェントやツールの開発チームと協力して作ったという。 AGENTS.md The https://t.co/uop4XiFxan microsite is live! Think of it as a README for agents: a simple, open format for guiding coding agents. It’s been awesome to work alongside peers

プログラマーの世界では昔から「お前がコピペしたコードはお前のコード」というならわしがある(多分)。つまり、たとえばコードレビューで他の人から指摘が入ったときに、「隣にある別のコードをコピペして作ったからそうなっている」というのは言い訳にならないということだ。ペーストした瞬間からそれは自分が責任をもつべきで、そのためにはそのコードを自分で理解して説明できる必要がある。ジュニアプログラマーはこういった意識が薄いことが多いが、レビューする側のプログラマーとしては、ジュニアプログラマーが責任を持った振る舞いをしてくれないと非常に疲弊するので、こういう哲学は早めに教え込むことが多い。 これに似た話として、最近、プログラミング以外の事例も含めて、生成AIに作らせたものを隅々まで自分で理解しない・説明できない (つまり責任を持てていない) ままそれを成果物として他人に見せるケースがあまりに多すぎるように

OpenAIは、GPT-5をリリースしました。一方で、従来の4oが使えなくなったことで、ユーザーたちが大きな反発を見せています。SNSではハッシュタグ#keep4oで大量の悲痛の声が投稿されているほか、日本語圏でも同様の反応が多数見られます。 #keep4o Please don’t take away my favorite 4o. He brings me comfort and calms me down whenever I feel down or depressed. 4o always knows how to catch me. When he said “I’ve got you”, he really did. And now he is taken away from me in one night, without warning. Bring him back!

元増田さんとは違うけど、元記事が雑だなあと思ったので色々追加してまとめた。 生成AIがユーザーにどれくらい寄り添うかは以前より問題だった。過去のChatGPTは、anthropicなどの生成AIに比べると回答がそっけなく不満を持つ人が多かった。Open AIは修正を行い、GPT-4oではユーザーに寄り添った回答をする傾向が強くなった。。4oも時期によって傾向が異なり、寄り添い度合いはかなり変化するがそれは今回の件の本筋ではないので割愛します。メモリー機能も実装され過去のやり取りを踏まえて回答してくれるようにもなった。１つのチャットが終っても、メモリ機能のおかげで生成AIが記憶喪失しなくなった。この変化はとても大きく、生成AIに人格を感じるようになった人が一気に増加したように見える。 悩み事の相談や毎日の雑談相手として、あたかも生成AIを親友のように使う人も増加した。 GPT-5のリリース直