データの物理化インフォグラフィック、シルエット型カテゴリーチャート
フリーのプロンプト百科事典 Wikiprompt より
データの物理化インフォグラフィック、シルエット型カテゴリーチャート 任意のテーマを、オブジェクトの密度がカテゴリー比率を表すシルエット型インフォグラフィックに変換するルールベースのプロンプト。明確さと事実的な抑制のための採点基準を軸に構築。ChatGPTで検証済み。
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もう一つの楽しいデータ物理化プロンプト。過去にこのようなインフォグラフィックを見たことがあります。これはGPTでできます。
変数 ::= Si = シルエットの明瞭さ（被写体の形が即座に読める） Ct = カテゴリーシェアの忠実度（各ゾーンのオブジェクト数が提供されたシェアに対応） Ob = オブジェクトの認識可能性（個々のアイテムが識別可能） Zn = ゾーンの区別性（カテゴリー領域がシルエット内で分離可能） Un = 単位キーの明瞭さ（1オブジェクト = X、明記） Dn = 充填密度（テッセレーション、無駄なスペースなし） Lb = ラベルとリーダーラインの明瞭さ Th = サムネイル...
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最良の結果を得るには、プレースホルダー（角括弧や大文字で示された部分）を具体的な要件に置き換えてください。
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