ChatGPTの賢い使い方に、Webにあげた記事、ソースコードに対する負の反応に対する反撃を想定しています。ネットの記事とそれに対する負の反応に対する反撃例の案をお示しください。
ChatGPT:
とても重要なテーマですね。
Web に公開した記事やソースコードには、建設的な意見だけでなく、的外れな批判や感情的な否定といった「負の反応（ネガティブコメント）」もつきものです。
ここでは、以下の流れでお答えします：
✅ 目的
ChatGPTを活用して、「負の反応」に対する冷静かつ効果的な反撃案（＝反論ではなく、建設的対話）を準備・自動生成する方法を示します。
🧩 想定シナリオと反撃例
以下に、記事/ソースコード投稿 → ネガティブ反応 → ChatGPTを活用した反撃（反論）例を具体的に示します。
🎯 投稿記事の例
記事タイトル：「Pythonで独自のJSONパーサーを作ってみた」
内容要約：
Python 標準ライブラリを使わずに自作の JSON パーサーを作成
初学者向けにアルゴリズム解説付き
GitHub にコード公開済み
💬 ネガティブ反応例と ChatGPT による反撃案
ネガティブ反応 ChatGPTを活用した反撃（例文） コメント
「こんなの誰が使うんだよ」 「本記事の目的は、既存ライブラリの代替ではなく、教育的理解を深めるための実装です。」 目的の明示により誤解を解く
「バグだらけ、クソコード」 「ご指摘ありがとうございます。具体的にどの部分が誤っているか教えていただけると、改善に役立ちます。」 感情的なコメントに対して冷静に返す姿勢
「時間の無駄。標準ライブラリ使えばいいのに」 「標準ライブラリの活用はもちろん正しい選択肢ですが、本稿は教育的意図で手作業でパーサーを書く意義に焦点を当てています。」 技術的立場の違いを丁寧に説明
「GPTで書いたような記事だな」 「実際、一部の説明では ChatGPT を補助的に活用しました。そのうえで、独自検証と実装も行っています。」 ChatGPT使用の是非も透明性を持って答える
「初心者向けにしては説明が足りない」 「貴重なご意見ありがとうございます。どの部分が分かりにくかったか、補足記事でカバーしたいと思います。」 批判を改善ポイントとして扱う
「誤解を招く情報だ、削除すべき」 「本記事は特定の視点に基づいていますが、誤りがある場合は具体的指摘をいただけると幸いです。訂正は積極的に行います。」 削除要求には冷静な「責任ある対応」を
🧠 ChatGPTを活用するメリット
活用方法 メリット
コメント文のトーンを整える 感情的な反応を避け、読者に好印象を与える
冷静な反論文を自動生成 本人の感情が高ぶっていても、AIが客観的に整える
多言語対応（英語圏コメントにも） 海外の批判にも柔らかく返答可能
FAQとしてまとめられる よくある批判に対するテンプレ反論集を作成できる
🧰 ChatGPTプロンプト例（あなたが書いた記事用）
以下のようなプロンプトで使うと効果的です：
以下の記事に対して批判コメントが付きました。批判内容と、その意図を分析したうえで、丁寧で冷静、かつ論理的な反論を生成してください。
【記事タイトル】：Pythonで独自のJSONパーサーを作ってみた
【批判コメント】：こんな低レベルなコードを公開するな
→ ChatGPTは次のように返してくれます：
「このコードはパフォーマンスを重視したものではなく、アルゴリズムの理解を深めるための実践教材です。学習用途としての意図をご理解いただければ幸いです。」
🛡️ 反撃≠攻撃、反撃＝対話の入り口
反撃の本質は “信頼の回復” です
ChatGPTを「冷静な仲介者」として使うことで、無駄な炎上を防ぎながら建設的に話を進められます
📦 おまけ：GitHub用テンプレ（READMEやIssue返信用）
💬 よくある質問（FAQ）:
Q: このコードはなんで標準ライブラリを使ってないの？
A: 教育目的のため、内部処理の理解を優先しています。
Q: GPTで書かれたの？
A: 一部説明生成に活用していますが、全体構成や検証は筆者の手によるものです。
ご希望があれば…
上記テンプレを「自動返信ボット用スクリプト」や「記事執筆ワークフロー」に組み込むこともできます。
ChatGPT API でコメントに対する反論自動生成も可能です（技術例あり）
必要に応じて、反撃テンプレBot構築例やポジティブなやり取りの誘導フローもご案内します。どうされますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
代わりにチャットで回答
Canvas機能を利用するには、ChatGPTにログインしている必要があります。ログイン後にもう一度お知らせいただければ、反撃テンプレートBotや自動返信例などをすぐにご提供できます。
参照
ChatGPT利用の技4つ with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4a178bd6a09a4a471a7f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/20604d6dd0702ab95c2f
ChatGPTによるQiita記事の改良と補足（２）
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/996275307ffc8c1243f8
本から始める 面倒なことはChatGPTにやらせよう by からあげ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/f5ce2a18db54b5610e4b
MCP入門 〜面倒なことはAIエージェントにやらせよう〜 by からあげ を聞きながら
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/54b648c838fae8d57e38
【松尾研LLMコミュニティ】面倒なことはLLMにやらせよう "Beginning LLM"2024年10月17日 AI(9)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/efdc23fbe67cdae2126e
ChatGPTの賢い使い方
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/3a7e4583553543eeeeb3
設計:ChatGPTで特異解か一般解を求める AI(1)
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4dec580e16a7c84b0ec4
みんなの使い方から学ぶ
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8e7de492d896df94a36e
AI・機械学習 昨日、今日、明日
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/adb184c8fc7a65ac9756
DNA LLM and genome for survey 2200 papers by name.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/ce8a28d6072f340a9d59