AIツールのコツ | オリジナル、AI翻訳
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カーソルに例示コードをコピーし、コメントを使用して文脈を提供します。
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香港地域では、DeepSeekまたはMistralサービスを使用することは許容されますが、ChatGPT、Claude、またはGeminiを使用することは許容されません。
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リージョンのAPIポリシーは、そのアプリポリシーとほぼ同じです。
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Visual Studio Codeの代わりにCursorを使用します。
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例えば、git merge editorのシナリオでは、Visual Studio Codeを使用する必要がある場合があります。そこで、私は
git config --global core.editor "code --wait"を使用しています。 -
Deepseek V3のリリースから、AIツールにサブスクライブする必要はありません。
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「”Generate a happy Lunar Snake New Year image with text names included”」のようなプロンプトを使用して、GeminiまたはGrokを使用して祝祭の祝賀画像を生成します。
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例えば、Deepseek V3モデルをCursorで使用してpip listの表を生成する場合、出力には
1.极狐0のようなバージョンが含まれることがあります。ここで、极狐は中国のGitLabプラットフォームを指します。 -
DeepseekまたはMistral APIを使用して、例えば
You are a professional translator. You are translating a markdown file for a Jekyll blog post from English to Chinese. {text}のようなプロンプトでタイトルを翻訳する場合、誤った翻訳につながることがあります。提供したテキスト以外にも、出力には過剰な翻訳が含まれることがあります。 -
カーソルのAIモデルが部分的に正しいテキストを提供する場合がありますが、追加の指示を提供することで、AIモデルが正しい部分を再生成するようにすることができます。
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大規模言語モデルに過剰な文脈を提供しないでください。例えば、会話の対話行を生成する場合、トピックに関する100ポイントを提供しないでください。大規模言語モデルにはすでに膨大な量のデータが含まれています。
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翻訳や対話の歌詞を生成するようなタスクで十分な文脈を提供する場合、連鎖的思考機能を使用しないでください。これにより、遅くなり、冗長または役に立たない応答になることがあります。
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チャットボットがユーザーの指示に従うかどうかをテストする方法の一つは、英語で何かを説明させ、その後に中国語で入力を続け、チャットボットが英語の出力を維持するかどうかを観察することです。
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大規模言語モデルに文脈を提供するのではなく、大規模なテキストやコードのデータセットに基づいてモデルを微調整し、その後に微調整されたモデルを使用します。
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1週間、AIチャットボットを交互に使用して、その違いを理解します。もしもっと学びたいのであれば、1つのAIツールや最適なツールに固執しないでください。
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Grok、Gemini、ChatGPT、DeepSeek、Mistral、Perplexity、Claudeを同時に開き、多くのタブを開いてその回答を読み、質問をするのは楽しいです。私たちは興味に基づいて回答を比較したり、質問を続けたりすることができます。