他のGPTを使ってみた

## はじめに
　今回、GPTをいくつか使ってみたのでその感想を書いていきます。使う側も体験することで、作る時のアイディアにも繋がるかと思います。

## 使ってみたGPT
### Diagrams: Show Me
　まずはこれ！なにやら構造を可視化してくれそうな名前だったので、適当に「dockerの構造を図示で教えて」と命令してみました。
![スクリーンショット 2024-02-09 135554.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/ef533d26-6bde-4d54-bae9-acbfd734adee.png)
![スクリーンショット 2024-02-12 155444.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/fa159890-7652-5e4c-73a8-bff1dd637855.png)
すると、dockerの構造を樹形図で図示してくれました。そして「Miroで編集」を押すと、
![スクリーンショット 2024-02-12 160145.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/1cab061d-0c59-c8b3-43f2-4bd1f4f17eb1.png)
GUIで構造の配置やボックスの文字などを編集することができました。
（赤文字は私が適当に編集した部分です。）

　このGPTは構造からざっくり理解したい場合に使えそうですね。上の構造の中で、私は「Docker Daemon」と「Docker Swarm」がわからなかったので、以下のように普通に質問しました。
![スクリーンショット 2024-02-12 160604.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/f6ee5ae9-26e6-022d-bc5a-c4f5bf0f67f4.png)
　まあ、この文章を読んだところで完全に理解できるわけではないですが、構造的にざっくり理解したいときには使えそうですね。

### Drawn to style
　次にこれ。まず、使い方を聞いてみました。
（余談：使う側の視点に立ってみると、知らないGPTをどう使えばいいのかわからないことが多かったです。よって、作る側としては最初に使い方の説明文を展開するというのもアリかもしれません。）
![スクリーンショット 2024-02-12 161533.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/ea1b24a0-849c-8bd0-e656-3fcbfca8ca41.png)
すると
1.画像をアップロード
2.変換したいスタイルを指定
をすればいいんだなと大体わかりました。そこで指示に従って、適当な画像をアップロードした後に「Suprise me」と打ち込んでみました。
![スクリーンショット 2024-02-12 162004.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/229fbc9c-f562-03d6-4b85-0da9dc569cc6.png)
　また、他のスタイルを聞いてみたところ色々出てきたので、その中の１つを試してみました。
![スクリーンショット 2024-02-12 162227.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/8520f85a-ef6b-8b53-690c-a59846699f23.png)
![スクリーンショット 2024-02-12 162553.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/8073dbb3-4179-192a-80b3-059fa88f1989.png)
このGPTは、ちょっと雰囲気を変えたいときに使えそうです。

　というわけで、最近実装された「@メンション機能」を使って、先程の「Diagrams: Show Me」上で「Drawn to style」を実行してみます。
　メンション機能の使い方としては、チャット欄で@を打つと使ったことのあるGPTの候補が出てくるので、そこから選んで命令するだけです。
![スクリーンショット 2024-02-12 163540.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/2061857c-c901-3e98-5a98-71b36d0baeb5.png)
![スクリーンショット 2024-02-12 162954.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/6e9a8305-fbf7-cfd4-8cab-b659d499647c.png)
すると以下のようになりました。
![スクリーンショット 2024-02-12 163111.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/75bc3fd8-376a-076c-c1a2-5a399841865c.png)
もはや何の図かわかりませんが、大きく雰囲気を変えることには成功しました。
　今回は構造可視化GPTと雰囲気映えGPTを掛け合わせてみました。が、GPTをたくさん使っていけば、もっとシナジーのある掛け合わせを無数に見つけられると思います。

### WebPilot
　最後にこれ。とりあえず、以下の記事の要約を試してみました。
 　　[オセロ弱解決の記事](https://qiita.com/Nyanyan_Cube/items/a373da3157cdd117afcc)
![スクリーンショット 2024-02-12 170158.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/f363e821-b919-7222-93b9-a1deff975b1f.png)
　アルゴリズムの内容に関しては浅い説明しかされていませんが、「初期局面から両者が最善の手を打った場合、対局は引き分けになるという主張です。」という文からこの記事の要旨はわかりました。このように、長い記事に対して要約してもらうのは普通に使えそうです。

　そして、元論文のpdfも要約してみました。
![スクリーンショット 2024-02-12 171640.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/005e5779-3c4f-0dcf-402a-ff255859fe15.png)
![スクリーンショット 2024-02-12 171702.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/3680875/f2e71d6f-fa90-1bc3-8b46-fb3c58915d28.png)
　ざっとsummaryを読んだ感じ、この要約の内容とかなり被っていて、GPTが本当に本文まで読んでくれたのかは微妙なところです（とはいえsummaryはそういうもんではある）。
 　とにかく、長い記事や英語の論文などを要約してもらいたいときにWebPilotはかなり有用だと感じました。（実はWebPilotの使い方は調べてないので、本当の使い方は違うのかもしれませんが。）

## 所感
　今回３つのGPTを使ってみましたが、かなり発見が多かったです。作るのも大事なことですが、使う側に立ってみるというのも定期的に行いたいものですね。