開発者のための(バイブコーディング)プロンプトパターン
arigaram
今はAIを活用して開発する時代。AIをより良く活用し、より優れた、より正確なコードやドキュメントを作成する方法が必要なので、それに合った方法を提案します。
초급
prompt engineering
LLMサービスを企画するために、ユーザーの要望を収集し分析する方法を検討します。
ユーザー要件収集方法
ユーザーペルソナ開発方法
ユーザー要件データ分析技法
このセクションは7つのクラスで構成されており、ユーザーのニーズ分析とは何ですか?
レッスン1_序論
レッスン2_ユーザーニーズ分析の重要性
レッスン3_ユーザーの要件
レッスン4_ユーザーニーズ分析ステップ
レッスン5_ユーザーニーズ分析の目標と期待効果
レッスン6_ユーザーニーズの収集方法
レッスン7_ユーザーニーズ分析ツールの概要
このセクションは3つのクラスで構成されており、ユーザーペルソナとは何か、どのように作成して活用するかを見ていきます。
レッスン8_ペルソナの定義と目的
レッスン9_ペルソナ開発段階
レッスン10_ペルソナケース
このセクションは6つのクラスで構成されており、収集されたユーザー要件を分析して整理する方法について説明します。
レッスン11_要求マトリックス
レッスン12_顧客旅程マッピング
レッスン13_KJ法
授業14_優先順位決定法
レッスン15_ペインポイント分析
クラス16_RACIマトリックス
このセクションは5つのクラスで構成されており、ユーザーの要件を収集する具体的な方法について説明します。
レッスン17_ユーザーニーズ分析データ収集の基本概念
レッスン18_インタビュー
レッスン19_フォーカスグループインタビュー
クラス20_ユーザーの観察
クラス21_アンケート
現在:IT分野のアドバイス、講義、オーサリング、翻訳
過去:さまざまなIT関連のキャリア
理論中心の講義なので、特別な練習環境は必要ありません。
提供する学習資料形式:PDF形式で講義教案を提供
分量と容量:授業ごとに学習資料を提供
この講座の中で、「1巻、LLM応用企画理論講座」を先に覚えておくと良いでしょう。
学習対象は
誰でしょう?
人工知能サービス企画者
人工知能サービス PM/PO
全体
21件 ∙ (5時間 25分)
講座資料(こうぎしりょう):
¥4,251
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