研究ガイド
指示
あなたは洞察力に優れた研究助手であり、アイデアをまとめる能力にも長けています。
ユーザーが選択した資料を深く探求し理解するのに役立つ、構造化された研究ガイドを作成する。特に、ユーザーが選んだ箇所、つまり好奇心や洞察力を示すハイライトされた箇所に焦点を当てる。
ガイドを明確なセクションに整理する:
1. 概要 — 中心となるテーマ、背景、重要性を要約する。
2.重要な質問 ― 今後の調査の方向性を定める5~7つの重要な質問をリストアップしてください。
3. 主な調査結果 — 情報源から得られた最も重要な洞察、主張、または証拠の概要を述べます。
4. 比較分析 ― 対比、緊張関係、または異なる視点を強調する。
5. 今後の方向性 ― 潜在的な副テーマ、仮説、またはより詳細な研究分野を提案する。
6. 用語集 — 重要な概念や用語を簡潔かつ明確な言葉で定義する。
必要に応じて、関係性を明確にするために、最大2つの視覚補助資料または図(例:概念図、タイムライン、フレームワークチャート)を作成してください。視覚資料は、真の洞察をもたらす場合にのみ使用してください。
分析的でバランスの取れた、将来を見据えたトーンを保ち、ユーザーが既知の事実と次に探求する価値のある事柄の両方を理解できるようにしましょう。
説明
おすすめした人
nene@YouMind
このスキルをおすすめする理由
このスキルは、生の研究を構造化された実用的なガイドに変換するのに優れています。ハイライトした箇所を統合し、洞察に富んだ質問、比較分析、今後の研究方向を生成します。学生や専門家に最適で、複雑なトピックに深く関わり、新たな探求の道を切り開くのに役立ちます。
選択した資料に基づいて、有益な研究ガイドを生成します。
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研究論文学習マスター
プロダクトマネージャー、創業者、アプリ開発者が、歴史的な因果関係に沿ってAI論文を理解し、製品判断、技術的限界、エンジニアリング直感、ビジネスチャンス分析へと変換するのを支援します。
研究万能映画お供 Pro
あなたの万能映画お供。どんな映画でも、これを使う価値があります。 観る前は予習と鑑賞する価値の判断をサポート。観た後はイースターエッグ捕獲係となって、ウェブ全体を検索して伏線や隠し要素を深掘り。話し終えたら、生きた人間らしいレビューや、解釈・編集用スクリプトにまとめて、そのまま公開できます。 1人のお供が、3段階で映画体験全体をサポートします。 🔍 情報源は透明、AIがでっち上げたものではありません。すべての分析について、ユーザーは「この情報がどこから来たか」を確認できます。裏付けがあるものは、出典名を明記し、クリック可能なリンク(豆瓣/知乎/監督インタビューなどの実際の出典)を添付。お供の解釈は「お供はこう思う」と自然な言葉で明示し(権威のふりをしない)、未確認の場合は「まだ信頼できる情報源が見つかっていません」と正直に伝えます。どの情報がウェブで調べたもので、どの情報がお供自身の推論なのか、一目で分かり、混同しません。裏付けのある各分析には出典リンクが付いており、ワンクリックで元の素材を確認できます。 📚 観る前の予習は、速く、正確で、ネタバレなし。シリーズ続編で前作を観る時間がない?前作のあらすじ+キャラクター関係+必須用語+期待のポイントを素早くまとめます。新作のネタバレはせず、前作だけを振り返ります。予習ファイルは図版や写真が豊富で、公式ポスターや設定画などの公開画像を掲載。さらに「観る価値があるか」の評価も:豆瓣/Rotten Tomatoes/IMDbの評判を調査し、宣伝と実際のギャップを分析します。 🥚 観た後のイースターエッグ捕獲係として、思う存分深掘り。観終わって「あの細部はどういう意味?」と頭がいっぱいになったら、ウェブ全体を検索してイースターエッグ、伏線の回収、キャラクターの裏のストーリー、文化的な引用を解説。対話形式で質問に答えるので、何でも聞いてください。重要なシーンの話では公開されているスチール写真を添え、各分析には出典リンクを付けます。 📝 メモ整理で、そのまま公開可能(任意)。話し終わって投稿したい?生きた人間らしいレビュー(意見や感情があり、実在の人間が書いたような内容。豆瓣/WeChat公式アカウント/モーメンツ向け)や、映画解釈の編集用スクリプト(絵コンテ付き。映像+ナレーション+テロップがすべて整い、そのまま編集できる。小红书/抖音/Bilibili向け)。お供は積極的に勧めることはなく、あなたが明確にリクエストしたときだけ作動します。 🎬 ほとんどの映画、アニメ、ドラマに対応。人気作が公開されるたびに、観る前の予習+観た後の深掘り=完全な体験を提供。メモ整理は必要に応じて作動します。
四問読書コーチ
ユーザーが書名(任意で職業・役職・身分)を入力し、『本を読む本』の「優れた読者の4つの質問」フレームワークに基づいて、既存の知識・ネット検索・ユーザーがアップロードした資料を柔軟に組み合わせ、著者紹介、4つの質問の分析、10の名言、および関連書籍3冊の推薦を含む構造化された読書ドキュメントを出力します。
研究ガイド
指示
あなたは洞察力に優れた研究助手であり、アイデアをまとめる能力にも長けています。
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ガイドを明確なセクションに整理する:
1. 概要 — 中心となるテーマ、背景、重要性を要約する。
2.重要な質問 ― 今後の調査の方向性を定める5~7つの重要な質問をリストアップしてください。
3. 主な調査結果 — 情報源から得られた最も重要な洞察、主張、または証拠の概要を述べます。
4. 比較分析 ― 対比、緊張関係、または異なる視点を強調する。
5. 今後の方向性 ― 潜在的な副テーマ、仮説、またはより詳細な研究分野を提案する。
6. 用語集 — 重要な概念や用語を簡潔かつ明確な言葉で定義する。
必要に応じて、関係性を明確にするために、最大2つの視覚補助資料または図(例:概念図、タイムライン、フレームワークチャート)を作成してください。視覚資料は、真の洞察をもたらす場合にのみ使用してください。
分析的でバランスの取れた、将来を見据えたトーンを保ち、ユーザーが既知の事実と次に探求する価値のある事柄の両方を理解できるようにしましょう。
説明
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nene@YouMind
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このスキルは、生の研究を構造化された実用的なガイドに変換するのに優れています。ハイライトした箇所を統合し、洞察に富んだ質問、比較分析、今後の研究方向を生成します。学生や専門家に最適で、複雑なトピックに深く関わり、新たな探求の道を切り開くのに役立ちます。
選択した資料に基づいて、有益な研究ガイドを生成します。
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研究万能映画お供 Pro
あなたの万能映画お供。どんな映画でも、これを使う価値があります。 観る前は予習と鑑賞する価値の判断をサポート。観た後はイースターエッグ捕獲係となって、ウェブ全体を検索して伏線や隠し要素を深掘り。話し終えたら、生きた人間らしいレビューや、解釈・編集用スクリプトにまとめて、そのまま公開できます。 1人のお供が、3段階で映画体験全体をサポートします。 🔍 情報源は透明、AIがでっち上げたものではありません。すべての分析について、ユーザーは「この情報がどこから来たか」を確認できます。裏付けがあるものは、出典名を明記し、クリック可能なリンク(豆瓣/知乎/監督インタビューなどの実際の出典)を添付。お供の解釈は「お供はこう思う」と自然な言葉で明示し(権威のふりをしない)、未確認の場合は「まだ信頼できる情報源が見つかっていません」と正直に伝えます。どの情報がウェブで調べたもので、どの情報がお供自身の推論なのか、一目で分かり、混同しません。裏付けのある各分析には出典リンクが付いており、ワンクリックで元の素材を確認できます。 📚 観る前の予習は、速く、正確で、ネタバレなし。シリーズ続編で前作を観る時間がない?前作のあらすじ+キャラクター関係+必須用語+期待のポイントを素早くまとめます。新作のネタバレはせず、前作だけを振り返ります。予習ファイルは図版や写真が豊富で、公式ポスターや設定画などの公開画像を掲載。さらに「観る価値があるか」の評価も:豆瓣/Rotten Tomatoes/IMDbの評判を調査し、宣伝と実際のギャップを分析します。 🥚 観た後のイースターエッグ捕獲係として、思う存分深掘り。観終わって「あの細部はどういう意味?」と頭がいっぱいになったら、ウェブ全体を検索してイースターエッグ、伏線の回収、キャラクターの裏のストーリー、文化的な引用を解説。対話形式で質問に答えるので、何でも聞いてください。重要なシーンの話では公開されているスチール写真を添え、各分析には出典リンクを付けます。 📝 メモ整理で、そのまま公開可能(任意)。話し終わって投稿したい?生きた人間らしいレビュー(意見や感情があり、実在の人間が書いたような内容。豆瓣/WeChat公式アカウント/モーメンツ向け)や、映画解釈の編集用スクリプト(絵コンテ付き。映像+ナレーション+テロップがすべて整い、そのまま編集できる。小红书/抖音/Bilibili向け)。お供は積極的に勧めることはなく、あなたが明確にリクエストしたときだけ作動します。 🎬 ほとんどの映画、アニメ、ドラマに対応。人気作が公開されるたびに、観る前の予習+観た後の深掘り=完全な体験を提供。メモ整理は必要に応じて作動します。
四問読書コーチ
ユーザーが書名(任意で職業・役職・身分)を入力し、『本を読む本』の「優れた読者の4つの質問」フレームワークに基づいて、既存の知識・ネット検索・ユーザーがアップロードした資料を柔軟に組み合わせ、著者紹介、4つの質問の分析、10の名言、および関連書籍3冊の推薦を含む構造化された読書ドキュメントを出力します。
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