すべて, GPT Image (3165), GPT Image 2 (3063), Nano Banana (1674), Seedance 2.0 (899), Model-agnostic (637), ChatGPT (554), GPT Image 1 (546), Midjourney (479), Gemini Nano Banana (394), Nano Banana Pro (384), Gemini Nano Banana Pro (368), gptimage (355), Grok Imagine (160), Claude (148), Gemini (125), Z-Image Turbo (93), other (90), Midjourney v6.0 (87), Midjourney v6 (78), nanobanana (77)
すべて, cinematic (6005), photorealistic (3176), editorial (2977), minimalist (2653), fashion (1218), luxury (1143), realistic (1022), portrait (977), surreal (834), hyper-realistic (800), vintage (794), dramatic (777), ethereal (717), commercial (639), ultra-realistic (629), futuristic (620), whimsical (577), candid (548), moody (534), anime (526)
114 件のプロンプト
特定のユースケースに合わせた大規模言語モデル（LLM）のファインチューニングについて専門的なガイダンスを得られます。データ準備、学習戦略、評価フレームワークを含みます。
エンパシーマップ、ジャーニーのタッチポイント、行動インサイトを備えた、リサーチに基づく詳細なユーザーペルソナを作成します。新規プロジェクトを始めるプロダクトチームに最適です。
この包括的な批評フレームワークでデザインフィードバックのセッションを構造化します。チームがUI/UXデザインに対して建設的で実行可能なフィードバックを行うのに役立ちます。
技術スタックの選定について包括的なアーキテクチャ決定記録（ADR）を作成します。特定の技術を選んだ理由を記録するのに最適です。
このプロンプトはAIをシニアセールスコンサルタントに変えます。「議論に勝つ」ことを目指す代わりに、A.I.R.フレームワーク（Acknowledge＝承認、Isolate＝切り分け、Reframe＝再構成）を用いて顧客の感情を受け止め、根本原因を明らかにし、関係性を保ちながら製品を論理的な解決策として提示します。
雑然としたユーザーフィードバックを、実行可能なプロダクトインサイトに変えます。定性データを処理するための体系的アプローチ。
役割・フォーマット・制約条件・成功基準といったアーキテクチャを先に設計し、その後に設計したプロンプトを実行することで、最適化されたプロンプト作成を支援するメタプロンプト。出典：@NerdychefsAI https://x.com/NerdychefsAI/status/2004266092336652381