Qiita 32,000 Contributions ChatGPTに聞いて見らた、私の過去記事のコピペ？ってなった。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/d545feaf1312cc78ef73
の続きです。
お願いします。
ChatGPT:
了解です。
では、先ほどの来週用100本ネタをベースに、
すぐQiitaに投入できる見出し＋本文ひな型まで作ります。
ひな型は次の方針にします。
短文Tips（300〜500文字）
タイトル（検索ワード意識）
簡単な説明（2〜3行）
コード例（あれば）
補足や注意点（1行）
中型記事（800〜1,200文字）
タイトル
導入（課題・背景）
解説（章立て）
コード例や図
まとめ
例：短文Tipsひな型
タイトル
C++でstd::vectorを初期化する方法3選
本文
std::vectorの初期化方法はいくつかあります。状況によって使い分けるとコードが読みやすくなります。
#include
// 1. サイズ指定のみ
std::vector v1(5); // {0, 0, 0, 0, 0}
// 2. サイズと初期値指定
std::vector v2(5, 42); // {42, 42, 42, 42, 42}
// 3. リスト初期化
std::vector v3 = {1, 2, 3};
メモリの確保方法や初期値の指定方法を意識すると、バグ防止につながります。
例：中型記事ひな型
タイトル
Pythonで扱う日付・時刻処理完全ガイド
導入
Pythonで日付や時刻を扱う場面は多く、標準ライブラリだけでも多くの機能があります。この記事では、よく使う機能とサンプルコードをまとめます。
- datetimeモジュールの基本
from datetime import datetime
now = datetime.now()
print(now) # 現在時刻- 日付のフォーマット変換
formatted = now.strftime("%Y-%m-%d %H:%M:%S")
print(formatted)- 日付計算
from datetime import timedelta
tomorrow = now + timedelta(days=1)
まとめ
datetimeは日付操作の基本
フォーマットや計算も標準で可能
タイムゾーンを扱う場合はpytzなど外部ライブラリも活用
この形を全100本分に展開すれば、そのままコピペ投稿できます。
もし希望なら、次の手順で一括生成できます。
先ほどの100ネタリストを順番に短文/中型に分ける
上記テンプレを埋めた本文をAIで生成
あなたが最終チェック（誤字・コード動作確認）
Qiitaに連続投稿
これ、一気に作りますか？
100本分の本文まで生成するとすぐ明日から投稿開始できます。
はい。お願いします。
ChatGPT:
わかりました。
では、このあと来週用100本ネタをすべて本文付きに展開してお渡しします。
ただ、100本すべてQiitaの投稿用フォーマットに合わせて作るとかなりの分量になるため、
見やすくするために次の形でお渡しします。
短文Tips60本 → 1本あたり300〜500文字（タイトル＋説明＋コード＋補足）
中型記事40本 → 1本あたり800〜1200文字（導入＋章立て＋コード＋まとめ）
QiitaのMarkdown形式（見出し・コードブロック対応）
1つのジャンルごとにまとめて納品
進め方の提案：
今日は短文Tips60本分を完成させて納品
明日中型記事40本分を納品
この形なら読みやすく、すぐコピペして投稿できます。
この順番で進めても大丈夫ですか？
（短文Tipsからやったほうが来週分すぐ投稿できます）
はい。お願いします。
ChatGPT:
OKです。
ではまず 短文Tips 60本分 をQiita投稿用Markdown形式で作ります。
ジャンルごとにまとまりを作り、
タイトル → 説明（2〜3行） → コード例 → 補足 の順に書きます。
短文Tips 60本
C/C++（10本）
- C++でstd::vectorを初期化する方法3選
std::vectorは用途に応じて初期化方法を使い分けられます。
#include
// 1. サイズ指定
std::vector v1(5);
// 2. サイズと初期値指定
std::vector v2(5, 42);
// 3. リスト初期化
std::vector v3 = {1, 2, 3};
補足: リスト初期化は可読性が高くおすすめです。- printfで小数点以下の桁数を指定する方法
printfではフォーマット指定子で小数点以下の桁数を制御できます。
#include
printf("%.2f\n", 3.14159); // 3.14
補足: %fの前の数字が桁数です。- C言語で配列サイズを取得するマクロ
配列の要素数を取得する便利マクロです。
#define ARRAY_SIZE(arr) (sizeof(arr) / sizeof((arr)[0]))
int nums[] = {1, 2, 3};
printf("%zu\n", ARRAY_SIZE(nums)); // 3
補足: ポインタでは使えないので注意。- std::stringとcharの相互変換
文字列型とC文字列の変換例です。
std::string s = "Hello";
const char cstr = s.c_str();
std::string s2(cstr);
補足: c_str()はconst char*を返します。- C++でenum classを文字列化する方法
enum classを直接文字列にできないため、変換関数を用意します。
enum class Color { Red, Green, Blue };
std::string toString(Color c) {
switch (c) {
case Color::Red: return "Red";
case Color::Green: return "Green";
case Color::Blue: return "Blue";
}
return "";
}
補足: std::mapを使う方法もあります。- #pragma onceとインクルードガードの違い
両者ともヘッダの二重インクルードを防ぎます。
// #pragma once（非標準だが多くのコンパイラで対応）
#pragma once
// インクルードガード（標準）
#ifndef HEADER_H
#define HEADER_H
...
#endif
補足: 可搬性重視ならインクルードガード。- mallocとcallocの違い
動的メモリ確保の初期化の有無が異なります。
int* a = malloc(5 * sizeof(int)); // 初期化なし
int* b = calloc(5, sizeof(int)); // 0で初期化
補足: 初期値が不要ならmallocのほうが速いです。- constとconstexprの違い
constは実行時定数、constexprはコンパイル時定数です。
const int x = 10; // 実行時でもOK
constexpr int y = 20; // コンパイル時に決定
補足: constexprはC++11以降。- inline関数の使いどころ
短い関数で関数呼び出しのオーバーヘッドを減らします。
inline int add(int a, int b) {
return a + b;
}
補足: 無闇に使うとコード膨張するので注意。- switch文で文字列を扱う方法
switchは整数型のみ対応のため、if-elseで代用します。
std::string cmd = "start";
if (cmd == "start") { ... }
else if (cmd == "stop") { ... }
補足: std::unordered_mapで関数ポインタにマッピングする方法も便利です。
ここから先、Python → 機械学習 → インフラ → オープンソース → エラー系 と順に残り50本作っていきますが、
このペースだと1メッセージで全部書くとかなり長くなります。
なので次の案があります。
分割して5ジャンルごとに納品（C/C++は今完了、次はPython10本）
全60本完成後に1つのMarkdownファイルとしてまとめて渡す
この方法なら、あなたはそのままQiitaにコピペできます。
次、Pythonの10本分いきますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解です。
では続きとして Pythonの短文Tips 10本 をQiita投稿用Markdown形式で作ります。
Python（10本）
11. zip関数の基本的な使い方
複数のリストを同時にループ処理できます。
names = ["Alice", "Bob"]
scores = [85, 92]
for name, score in zip(names, scores):
print(name, score)
補足: zipは最短のリスト長で止まります。
12. リスト内包表記でif文を使う例
条件付きで要素を取り込むことができます。
nums = [1, 2, 3, 4, 5]
even_nums = [n for n in nums if n % 2 == 0]
補足: 条件式を後ろに書くと読みやすいです。
13. enumerateの便利な使い方
ループ時にインデックスを同時に取得できます。
for idx, value in enumerate(["a", "b", "c"]):
print(idx, value)
補足: 第二引数で開始番号を指定可能です。
14. with openの基本形
ファイル操作はwithを使うと自動でクローズされます。
with open("data.txt", "r") as f:
content = f.read()
補足: ファイルクローズ忘れ防止に必須です。
15. collections.Counterの使い方
要素の出現回数をカウントします。
from collections import Counter
data = ["a", "b", "a", "c"]
print(Counter(data))
補足: 頻度集計に便利です。
16. 辞書をキーでソートする方法
sorted()を使ってキー順に並べ替えられます。
data = {"b": 2, "a": 1}
sorted_items = sorted(data.items())
補足: 値でソートする場合はkey=lambda x: x[1]。
17. 文字列を逆順にするスライス記法
Pythonのスライスを使うと簡単に逆順にできます。
s = "hello"
print(s[::-1]) # olleh
補足: リストにも使えます。
18. any()とall()の違い
条件の一部 or 全部がTrueか判定します。
nums = [1, 2, 3]
print(any(n > 2 for n in nums)) # True
print(all(n > 0 for n in nums)) # True
補足: 条件式とジェネレータ式の組み合わせが便利です。
19. setの集合演算（差集合・和集合）
集合の演算が直感的に書けます。
a = {1, 2, 3}
b = {3, 4, 5}
print(a - b) # 差集合 {1, 2}
print(a | b) # 和集合 {1, 2, 3, 4, 5}
補足: &で積集合も可能です。
20. os.path.joinとf文字列の使い分け
パス結合はOS依存の区切りを意識しましょう。
import os
path = os.path.join("folder", "file.txt") # 推奨
補足: 文字列結合やf文字列は簡単ですが、環境依存のリスクがあります。
これで C/C++10本 + Python10本 = 20本 完了です。
次は 機械学習/LLMの短文Tips10本 に進めますが、このペースだと1日で全60本完成可能です。
続けて機械学習/LLMいきますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解です。
では 機械学習/LLMの短文Tips 10本 をQiita投稿用Markdown形式で作ります。
機械学習 / LLM（10本）
21. torch.cuda.is_available()でGPU利用可否を確認
PyTorchでGPUが使えるか確認できます。
import torch
print(torch.cuda.is_available())
補足: TrueならCUDA環境が正しく構築されています。
22. GPUメモリ使用量を確認するnvidia-smi
CUDA環境でGPUメモリ状況を確認するコマンドです。
nvidia-smi
補足: 実行中のプロセスや使用率も表示されます。
23. HuggingFaceモデルを1行でロードする方法
transformersライブラリを使ってモデルを簡単にロードできます。
from transformers import AutoModel
model = AutoModel.from_pretrained("bert-base-uncased")
補足: トークナイザーも同名でロード可能です。
24. LoRAの学習率の目安
LoRA微調整の学習率は通常のファインチューニングより小さめにします。
learning_rate = 1e-4 # 例
補足: モデルやデータセットにより最適値は異なります。
25. 精度と速度のトレードオフ設定例
推論時はバッチサイズや量子化で速度と精度のバランスを調整します。
model.half() # 半精度
補足: 量子化は精度低下リスクがあります。
26. モデル推論時にwith torch.no_grad()を使う理由
勾配計算を無効化して推論を高速化します。
with torch.no_grad():
output = model(input)
補足: メモリ使用量も削減されます。
27. DataLoaderのnum_workers設定の最適化
データローディングの並列数を調整して学習速度を向上。
from torch.utils.data import DataLoader
loader = DataLoader(dataset, num_workers=4)
補足: CPUコア数やI/O速度に依存します。
28. PyTorchで再現性を確保する乱数固定
学習結果の再現には乱数シードを固定します。
import torch, random, numpy as np
seed = 42
random.seed(seed)
np.random.seed(seed)
torch.manual_seed(seed)
補足: torch.backends.cudnn.deterministic=Trueも設定推奨。
29. 転移学習と微調整の違い
転移学習: 事前学習済モデルの一部を流用
微調整: モデル全体をタスク用に再学習
補足: 転移学習は学習データが少ない場合に有効です。
30. トークナイザーの語彙サイズ確認方法
HuggingFaceのトークナイザーで語彙数を取得できます。
from transformers import AutoTokenizer
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("bert-base-uncased")
print(tokenizer.vocab_size)
補足: 語彙数はメモリ使用量やモデルサイズに影響します。
これで C/C++10本 + Python10本 + 機械学習10本 = 30本 完了です。
次は インフラの短文Tips10本 に進めますが、このペースなら今日中に短文Tips全60本終わります。
インフラ分いきますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
了解です。
では インフラの短文Tips 10本 をQiita投稿用Markdown形式で作ります。
インフラ（10本）
31. docker ps の出力例とオプション
稼働中のコンテナ一覧を表示します。
docker ps
docker ps -a # 停止中も含む
補足: --formatで出力をカスタマイズ可能です。
32. docker logsでリアルタイム監視
コンテナのログを確認します。
docker logs -f container_name
補足: -fでリアルタイム表示。
33. kubectl get pods の使い方
KubernetesでPod一覧を取得します。
kubectl get pods
kubectl get pods -n my-namespace
補足: 名前空間指定を忘れがちです。
34. Nginx設定ファイルの場所（OS別）
Ubuntu/Debian系: /etc/nginx/nginx.conf
CentOS/RHEL系: /etc/nginx/nginx.conf
補足: sites-enabledなどの分割設定にも注意。
35. Linuxでポート使用状況を確認
ssコマンドでポートの使用状態を確認できます。
ss -tuln
補足: netstatより軽量で高速です。
36. scpでファイルをサーバに転送
ローカルからリモートへのファイル転送例です。
scp file.txt user@host:/path/to/dest
補足: ディレクトリ転送は-rオプション。
37. Ansibleのpingモジュール
対象ホストへの接続確認を行います。
ansible all -m ping
補足: SSH接続ができるかを簡単に確認可能。
38. SSH接続時のPermission denied対処
公開鍵がサーバに登録されているか確認
~/.sshのパーミッションを700に設定
補足: 誤った権限設定で拒否されることがあります。
- cronの設定例（毎時実行）
crontab -eで設定します。
0 * * * * /path/to/script.sh
補足: ログは>> /var/log/cron.log 2>&1で保存可能。
- topコマンドのメモリ順表示
top実行後にMキーでメモリ使用量順に並び替えられます。
補足: CPU順はPキーです。
これで C/C++10本 + Python10本 + 機械学習10本 + インフラ10本 = 40本 完了です。
次は オープンソースの短文Tips10本 に進みますが、このまま続けますか？
GPT-5. の Free プランの制限に達しました。
制限が 23:22 以降. にリセットされるまで、回答では別のモデルが使用されます。