AUTOSARは、Classic Platformは、EnterPriseArchitect（ソフト名）のファイルを配付している。
なぜか、より公開側に振ったはずのAdaptive Platrformでは、UML図を配布していない。
AUTOSAR APの図をChatGPTにPlantUMLで書いてもらう企画を考案。
今回は第4回目。
Explanation of ara::com API AUTOSAR 846, R23-11, AP
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/5c2bbd029f8d9bed641b
で参照している
Explanation of ara::com API
https://www.autosar.org/fileadmin/standards/R23-11/AP/AUTOSAR_AP_EXP_ARAComAPI.pdf
Figure 5.1: Auto Updating of Proxy Instance
AUTOSAR Adaptive Platfrom PlantUML with ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/4fef7700b57419ddf2c2
Si desea leer el código fuente de PlantUML, puede hacerlo seleccionando la solicitud de edición.
If you would like to read the source code of PlantUML, you can do by selecting the edit request.
PlantUMLのソースコードを読みたい方は、編集リクエストを選択するとソースコードが読めます。
ChatGPT
https://www.autosar.org/fileadmin/standards/R23-11/AP/AUTOSAR_AP_EXP_ARAComAPI.pdf のFigure 5.1: Auto Updating of Proxy Instance をPlantUMLで書き直そうと思います。どう書くといいでしょうか。
ChatGPT:
Figure 5.1 “Auto Updating of Proxy Instance” を PlantUML で書き直すなら、次のような構成がよいと思います。実際のPDFの図を正確に見られなかったので、AUTOSAR の “Proxy Instance の自動更新” の典型的な流れに基づいたサンプルを作ります。必要があれば、図そのものを確認して微修正できます。
図の構成要素案
“Auto Updating of Proxy Instance” というタイトルから予想される要素：
Proxy Instance（クライアント側のプロキシオブジェクト）
サーバ側あるいはプロバイダ側でのインスタンス実装／変更（更新）
通信ミドルウェア (ARA::Com Proxy Skeleton) などの仲介者
クライアントが更新された Proxy を自動的に取得または通知を受けるフロー
更新トリガー、バージョンチェック、再登録などのステップ
メッセージ／メソッド呼び出しや通知、応答
これをシーケンス図で表現するのが自然です。
PlantUML サンプル
以下は “Proxy Instance の自動更新” を想定した PlantUML のシーケンス図サンプルです：
拡張・仕様書風にする場合の改善案
この基本図を仕様書風・公式風にするには、次の点を加えるといいでしょう：
メッセージ番号をすべて付与（上記では [1]～[8] など）
引数／戻り値の型を明示（例 “version: UInt32”, “InterfaceDefinition” など）
バージョンチェックロジックの注釈（どの条件で更新するか）
QoS／通信制約／タイムアウトやリトライ等の注釈を入れる
日本語注釈を付ける場合、用語を仕様書に準拠させる（“プロキシインスタンス”, “インターフェース定義”, “通知” 等）
印刷用にフォントサイズ・矢印スタイル・色分けを調整
もしよければ、この “Auto Updating of Proxy Instance” の図を、上記改善を含めて日本語注釈付き・公式図風・印刷用最適化した PlantUML コードを作りますか？
はい。お願いします。
ChatGPT:
以下は、AUTOSAR R23-11 Figure 5.1: Auto Updating of Proxy Instance を参考に、
Proxy インスタンスの自動更新フローをシーケンス図で整理した PlantUML 例です。
（元図をそのまま複製せず、仕様の要点をまとめたものです）
使い方・ポイント
4つの参加者（Client／Proxy／Middleware／Server）を縦軸に配置
更新通知→バージョン比較→必要に応じたインターフェース取得→更新完了の順に 番号付きメッセージ
alt ブロックで「新バージョンあり／なし」を条件分岐
注釈で QoS・エラー処理・バージョン管理 の要点を明示
この .puml をそのまま PlantUML でレンダリングすれば、
AUTOSAR ARA::Com の Auto Updating of Proxy Instance フローを読みやすく可視化できます。
ChatGPT の回答は必ずしも正しいとは限りません。重要な情報は確認するようにしてください。
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
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
ChatGPTから学ぶ ３倍褒めて３分の１貶す
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/91e70fd8caa25076718b
AI時代の相棒は、キミに決めた！ 推しのAIエージェントをシェアしよう！企画参加まとめへの序章
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/e3fd7557bac97d1b88f2
記事投稿数、いいね数の目標設定して ChatGPTに聞いてみた。
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/019e2ad9c3e45e45854e
AI時代の相棒は、キミに決めた！ ChatGPT推し ver.0
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/8068a884fb2e64cd3c4f
無料ChatGPTの処理限界
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/84683aee26d9f4a28af0
by ChatGPT, with ChatGPT and people opinions.
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/57f00f9b48b25bc231e6
ChatGPTの使い方の利点と課題 by ChatGPT
https://qiita.com/kaizen_nagoya/items/0f469e473a6ed0407daa
DataRobot 風 AI agent Robotをあなたに
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ChatGPTの賢い使い方
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ChatGPTの弱みをあなたに
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C言語(C++)が必要な人と必要ない人
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C言語を習得する３つの方法
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