「ZIP」を含む日記

はてなキーワード:ZIPとは

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2025-10-22

■2025年にもなってzip ファイルの解凍 方法すらわからん奴が6割の職場や

いくら木っ端SEがAIに駆逐されるって言ったって

俺が定年になるくらいまでは逃げきれるやろ

まぁ来るべき日に備えて日々筋トレは続けてるが

ただし定年まで職場が逃げ切れるかという問題は考えないものとする

製造業やし、まぁ、行けるやろ

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2025-10-21

■anond:20251021162608

名前に日付つきのzipってなんだよ。

広告サービスには拡張機能のzipのパッケージ化のような、設定の一群をzipでインポートするような機能はないぞ。

zipの中身を手入力するなら結局ミスが起こる恐れがあるのは同じだしそもそも圧縮する意味もないし何言ってるんだって感じ。

dorawiiより

-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20251021162828# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaPc2HQAKCRBwMdsubs4+SBBRAP9TuUC1lmgtm59ndKXNjZhjanBLX8JUdKln/oxP36WQ7wD9FuLFOAwy+95lbwoG6dZO1xGFVk64nL+dAd+gbcIy9wM==cHkl-----ENDPGP SIGNATURE-----

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2025-09-27

■anond:20250927213945

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2025-09-07

■dorawii@執筆依頼募集中

論点整理という使い方はしないね。そういう使い方をしたときのAIの言動をあまり信用してない。

これは論理的な根拠があるわけでもなく、数少ない経験での「なんかこいつこっちが言ってることを反復してるだけじゃね？」ってネガティブな記憶がそうさせてるもので、いわば食わず嫌いに等しいか近い。

翻って

＞Mac OS X v10.4になるまで解凍及び圧縮がOS標準機能ではないって書いてあるけど、実はOS X10.0からdittoっていうcpの化け物みたいなコマンドがあるから zip扱えたりする
↑の書き込みでcpの意味がわからなくて全体の意味がいまいちわからないんですがわかりますか？

こういう問いには結構有効性を感じてる。

ちなみに「今はそんな気にはなれない。私にも感情というものがある。」などと言ったのは、文化の根絶について肯定するか否定するかということについてたとえ自分の立場が矛盾を抱えていてもあくまで今は感情を優先した主張をしたいからって想いがあったからだろう。

ただ(自分が別の文化の根絶について何か意見を持ってる人間)文化の根絶に対しては相反する意見を持っていいかどうかということはそもそも論理的に是非が定まるいわゆる命題的なものではなく(わがままを許容するか否かという)価値観の類であると思っていることは昨日言った通りで、いっぽうで「私にも感情がある」というのは矛盾の指摘を想定した予防線を意図した発言だから、

価値観の話だと思っている人間が矛盾を気にしてるように見える、つまり発言上は論理的な話だと認識してるように見えてしまう、いわば紛らわしい発言だったと思う。

-----BEGINPGP SIGNEDMESSAGE-----Hash: SHA512https://anond.hatelabo.jp/20250907192716# -----BEGINPGP SIGNATURE-----iHUEARYKAB0WIQTEe8eLwpVRSViDKR5wMdsubs4+SAUCaL1eDgAKCRBwMdsubs4+SIkJAQCF4KA4ytSUztfH+KVCc5WippeWm6QJOTyc6dqzptGqlgD+L0Z0ltmff3w1bAJgni85UvkFlFuuD86i91FFT+4M/gI==D7Lp-----ENDPGP SIGNATURE-----

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2025-09-04

■anond:20250904054611

解凍呼びが定着した経緯

LHAでファイルまとめるよ　凍結解凍ね

ZIPの圧縮率高くて便利やなー　でもLHAツール使ってもファイル開けるから解凍で通じるね

WindowsのエクスプローラでZIP サポートしたよ。呼び名は圧縮展開だって

展開っていう奴情弱っぽくていやだから解凍呼びでええよね

tarも解凍呼びが正しいしパソコン詳しい奴全員解凍っていうからマネしたろ

LHAサポートやめるよ、、、

TARもZIPとセットで使うよ、、、

十数年後、、、

なんかおっさんが解凍って言ってくるけど解凍ってなんや？展開やろ？←今ここ

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■

LHAのzip アイコン見たことないキッズ増えてきたな

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■anond:20250904092529

zipの deflate/inflate の訳が圧縮・伸長だから合ってるんじゃないの

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■anond:20250904093758

mp3とかはもともと圧縮されてるんだから zipに入れてもサイズ変わらないよ

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2025-08-03

■しょうもない お絵描きで言葉遊びしてる前にまず未開国しぐさを直せ

超上流から攻めるIT化の事例集：要件定義
https://b.hatena.ne.jp/entry/s/www.ipa.go.jp/archive/digital/tools/ep/ep2.html

ワロタ

なんだこりゃ・・・

「超上流」って言葉がすでにIT未開国の証明になっているのと、

ZIPで落とさせてその中に単一 PDF ・・・ｗ

しょうもないお絵描きで上流下流とかの言葉遊びしてる前にまずZIPやPDFという未開国しぐさを直せよ・・・

土人すぎてくそ恥ずかしい

これじゃ中国にすら笑われる

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2025-07-14

■しゃーない、ワイがかわりに英文 スパム 投稿してやるやで

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2025-07-08

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2025-07-05

■🍬資本主義は平等なのか飴の配布で考えてみよう🍬

pythonimport randomimport numpyasnpimport matplotlib.pyplotas pltfrom collections importdefaultdict# 飴の配布システムのシミュレーションclass CandyDistributionSystem:def __init__(self):        """設計意図: このシステムは経済における資源分配の不平等性をモデル化しています。特に少数の特権層(Aグループ)が富を集中させ、再分配システムからも不均衡に利益を得る構造的問題を表現しています。        """        # 各グループの人数設定        self.group_a_count = 8        self.group_b_count = 2498        self.group_c_count = 7494        self.total_participants = self.group_a_count + self.group_b_count + self.group_c_count                # 飴の提出数設定        self.contribution_per_a = 624        self.contribution_per_b = 2        self.contribution_per_c = 1                # 各グループの総貢献計算        self.total_a_contribution = self.group_a_count * self.contribution_per_a        self.total_b_contribution = self.group_b_count * self.contribution_per_b        self.total_c_contribution = self.group_c_count * self.contribution_per_c        self.total_contribution = self.total_a_contribution + self.total_b_contribution + self.total_c_contribution                # 配布用と貯金用の飴の区分        self.distribution_limit =10000        self.savings =max(0, self.total_contribution - self.distribution_limit)                # 結果追跡用の辞書        self.results = {            'A':defaultdict(int),            'B':defaultdict(int),            'C':defaultdict(int)        }def distribute_candies(self, method='original'):        """設計意図: 配布方法の選択によって、特権の固定化や格差拡大がどのように進むかを        示します。'original'メソッドは意図的にAグループを優遇するよう設計されています。                Parameters:        -----------        method:str            配布方法 ('original', 'lottery', 'first_come', 'new_condition', 'fair')        """        # Aグループへの確定配布        a_distribution = 625 * self.group_a_count        remaining = self.distribution_limit - a_distribution                # 残りの参加者数        remaining_participants = self.total_participants - self.group_a_count                # Aグループの結果記録        for _ in range(self.group_a_count):            self.results['A'][625] += 1                # 各配布方法によって処理が異なる        if method == 'original':            #オリジナルの問題設定通りの配布（5000人に1個ずつ、残りは0個）            lucky_count = remaining  # 5000人が当選                        # B+Cグループの混合リスト作成            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count            random.shuffle(bc_participants)                        #当選者に配布            for i in range(len(bc_participants)):                participant_id,group = bc_participants[i]                if i &lt; lucky_count:                    self.results[group][1] += 1                else:                    self.results[group][0] += 1                            elif method == 'lottery':            #抽選方式（BとCグループから無作為に5000人選出）            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count            winners = random.sample(bc_participants, remaining)                        #当選・落選のカウント            for _,group in winners:                self.results[group][1] += 1                        #落選者のカウント            self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1]            self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1]                    elif method == 'first_come':            # 先着順方式（アクセス速度による先着順を乱数でシミュレート）            #設計意図: 先着順は単なる運の要素を超えて、情報格差や技術格差も含む制度設計            bc_participants = [(1, 'B')] * self.group_b_count + [(2, 'C')] * self.group_c_count                        #現実では、情報を早く得られる人や高速インターネット接続を持つ人が有利            # これをシミュレートするため、Bグループにわずかなアドバンテージを与える            bc_speeds = []            forid,group in bc_participants:                ifgroup == 'B': speed = random.random() + 0.1  # Bグループに小さなアドバンテージ                else: speed = random.random()                bc_speeds.append((id,group, speed))                        # 速度順にソート            bc_speeds.sort(key=lambda x: x[2], reverse=True)                        #当選者決定            for i in range(len(bc_speeds)):                _,group, _ = bc_speeds[i]                if i &lt; remaining:                    self.results[group][1] += 1                else:                    self.results[group][0] += 1                            elif method == 'new_condition':            # 追加条件方式（恣意的な条件を設定）            #設計意図: 新たな条件の設定は往々にして既存の特権を温存するように設計される            bc_participants = [(i, 'B', random.random()) for i in range(self.group_b_count)] + \                             [(i, 'C', random.random()) for i in range(self.group_c_count)]                        # Bグループに有利な条件を設定（例:特定の知識やスキルを持つ人のみ）            # この「条件」は表面上は中立的だが、実際には特定グループに有利になるよう設計def meets_condition(participant):                _,group, rand_val = participant                ifgroup == 'B':                    return rand_val&gt; 0.3  # Bグループには70%の確率で合格                else:                    return rand_val&gt; 0.7  # Cグループには30%の確率で合格                        # 条件に合致する人を抽出            eligible = [p for p in bc_participants if meets_condition(p)]                        # 条件に合致する人が多すぎる場合は抽選            iflen(eligible)&gt; remaining:                winners = random.sample(eligible, remaining)            else:                # 条件に合致する人が足りない場合、全員に配布                winners = eligible                        #当選者をカウント            for _,group, _ in winners:                self.results[group][1] += 1                        #落選者のカウント            self.results['B'][0] = self.group_b_count - self.results['B'][1]            self.results['C'][0] = self.group_c_count - self.results['C'][1]                    elif method == 'fair':            # 公平な再分配方式（貢献度に応じた配布）            #設計意図: この方法は「貯金分」も含めた全ての飴を、各グループの貢献度に応じて分配            # これにより構造的不平等を軽減、結果としてより多くの人が少なくとも損をしない状態になる                        # 全飴（貯金分も含む）を使った配布total_to_distribute = self.total_contribution                        # 各グループの貢献比率計算            a_ratio = self.total_a_contribution / self.total_contribution            b_ratio = self.total_b_contribution / self.total_contribution            c_ratio = self.total_c_contribution / self.total_contribution                        # 各グループへの配布数決定            a_share = int(total_to_distribute * a_ratio)            b_share = int(total_to_distribute * b_ratio)            c_share = int(total_to_distribute * c_ratio)                        # 端数調整            remainder =total_to_distribute - (a_share + b_share + c_share)            if remainder&gt; 0:                # 端数は最も人数の多いCグループに                c_share += remainder                        # Aグループの配布（均等配分）            per_a = a_share // self.group_a_count            self.results['A'][per_a] = self.group_a_count                        # Bグループの配布（均等配分）            per_b = b_share // self.group_b_count            b_remainder = b_share % self.group_b_count                        self.results['B'][per_b] = self.group_b_count - b_remainder            if per_b + 1&gt; 0 and b_remainder&gt; 0:                self.results['B'][per_b + 1] = b_remainder                        # Cグループの配布（均等配分）            per_c = c_share // self.group_c_count            c_remainder = c_share % self.group_c_count                        self.results['C'][per_c] = self.group_c_count - c_remainder            if per_c + 1&gt; 0 and c_remainder&gt; 0:                self.results['C'][per_c + 1] = c_remainderdef calculate_net_gain(self):        """設計意図: この関数は各グループの純利益/損失を計算し、資源分配の公平性を定量的に評価できるようにします。純利益/損失は個人の観点から見た経済的公正性の重要な指標です。        """net_gains = {}                # Aグループの純利益計算        a_contribution = self.contribution_per_a        a_distribution = list(self.results['A'].keys())[0]  # 全員が同じ数を受け取る前提net_gains['A'] = a_distribution - a_contribution                # BとCグループの純利益計算（加重平均）        forgroup, contribution_per_person in [('B', self.contribution_per_b), ('C', self.contribution_per_c)]:total_gain = 0            for received, count in self.results[group].items():total_gain += (received - contribution_per_person) * countnet_gains[group] =total_gain / (self.group_b_count ifgroup == 'B' else self.group_c_count)                    returnnet_gainsdef analyze_results(self):        """設計意図: この分析関数は、各グループの分配結果を詳細に調査し、制度設計の公平性、貢献度と報酬の関係、およびシステムの持続可能性を評価します。政策分析においては、こうした多角的な検証が重要です。        """        # 各グループの純利益/損失net_gains = self.calculate_net_gain()                # 貢献度分析        contribution_percentage = {            'A': (self.total_a_contribution / self.total_contribution) *100,            'B': (self.total_b_contribution / self.total_contribution) *100,            'C': (self.total_c_contribution / self.total_contribution) *100        }                # 飴を受け取った人の割合        received_percentage = {            'A': sum(count for received, count in self.results['A'].items() if received&gt; 0) / self.group_a_count *100,            'B': sum(count for received, count in self.results['B'].items() if received&gt; 0) / self.group_b_count *100,            'C': sum(count for received, count in self.results['C'].items() if received&gt; 0) / self.group_c_count *100        }                #分析結果の表示print("\n===== 飴の配布システム分析 =====")print(f"総飴数: {self.total_contribution}個 (分配用: {self.distribution_limit}個,貯金: {self.savings}個)")print("\n---グループごとの貢献と結果 ---")        forgroup in ['A', 'B', 'C']:group_size =getattr(self, f"group_{group.lower()}_count")            contribution_per_person =getattr(self, f"contribution_per_{group.lower()}")total_contribution =getattr(self, f"total_{group.lower()}_contribution")print(f"\n{group}グループ ({group_size}人):")print(f"  貢献: 1人あたり{contribution_per_person}個 (総計: {total_contribution}個, 全体の{contribution_percentage[group]:.1f}%)")print(f"  受け取り状況:")                        for received, count in sorted(self.results[group].items()):print(f"    {received}個: {count}人 ({count/group_size*100:.1f}%)")print(f"  飴を受け取った割合: {received_percentage[group]:.1f}%")print(f"純利益/損失: 1人あたり平均 {net_gains[group]:.2f}個")print("\n--- 全体的な公平性分析 ---")print(f"最も得したグループ: {max(net_gains,key=net_gains.get)}グループ (+{max(net_gains.values()):.2f}個/人)")print(f"最も損したグループ: {min(net_gains,key=net_gains.get)}グループ ({min(net_gains.values()):.2f}個/人)")                # 全員に飴が配布されたかどうかall_received =all(sum(count for received, count in self.results[group].items() if received&gt; 0) ==getattr(self, f"group_{group.lower()}_count") forgroup in ['A', 'B', 'C'])print(f"\n前提条件「全員に配布」の充足: {'はい' ifall_received else 'いいえ'}")        if notall_received:total_without = sum(self.results['B'][0] + self.results['C'][0])print(f"  飴を受け取れなかった人数: {total_without}人")                returnnet_gains, contribution_percentage, received_percentagedef visualize_results(self):        """設計意図:データの可視化は政策の効果や不平等性を直感的に理解するために重要です。        このようなグラフィカル表現によって、各グループ間の格差や制度設計の問題点を        一目で理解できるようになります。        """        #グラフのセットアップfig, axes = plt.subplots(2, 2,figsize=(14,10))                # 1. 貢献度のグラフ        contributions = [self.total_a_contribution, self.total_b_contribution, self.total_c_contribution]        axes[0, 0].bar(['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ'], contributions)        axes[0, 0].set_title('グループごとの総貢献飴数')        axes[0, 0].set_ylabel('飴の数')                # 貢献度の割合をアノテーションとして追加total = sum(contributions)        for i, v in enumerate(contributions):            percentage = v /total *100            axes[0, 0].text(i, v +100, f'{percentage:.1f}%', ha='center')                # 2. 1人あたりの貢献度と受け取り数の比較group_names = ['Aグループ', 'Bグループ', 'Cグループ']        contribution_per_person = [self.contribution_per_a, self.contribution_per_b, self.contribution_per_c]                # 各グループの平均受け取り数を計算        received_per_person = []        forgroup, letter inzip(group_names, ['A', 'B', 'C']):total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())group_size =getattr(self, f"group_{letter.lower()}_count")            received_per_person.append(total_received /group_size)                x =np.arange(len(group_names))        width = 0.35                axes[0, 1].bar(x - width/2, contribution_per_person, width, label='提出')        axes[0, 1].bar(x + width/2, received_per_person, width, label='受け取り')                #純利益/損失をアノテーションとして追加        for i in range(len(group_names)):net = received_per_person[i] - contribution_per_person[i]color = 'green' ifnet&gt;= 0 else 'red'            axes[0, 1].text(i,max(received_per_person[i], contribution_per_person[i]) + 5,                         f'{"+" ifnet&gt;= 0 else ""}{net:.1f}', ha='center',color=color)                axes[0, 1].set_title('1人あたりの提出・受け取り飴数比較')        axes[0, 1].set_xticks(x)        axes[0, 1].set_xticklabels(group_names)        axes[0, 1].set_ylabel('飴の数')        axes[0, 1].legend()                # 3. 各グループの受け取り状況の分布        # 各グループの受け取り状況を積み上げ棒グラフで表現group_sizes = [self.group_a_count, self.group_b_count, self.group_c_count]        received_counts = []        not_received_counts = []                for letter, size inzip(['A', 'B', 'C'],group_sizes):            received = sum(count for received, count in self.results[letter].items() if received&gt; 0)            received_counts.append(received)            not_received_counts.append(size - received)                axes[1, 0].bar(group_names, received_counts, label='飴を受け取った人数')        axes[1, 0].bar(group_names, not_received_counts, bottom=received_counts, label='飴を受け取れなかった人数')                #割合をアノテーションとして追加        for i in range(len(group_names)):            ifgroup_sizes[i]&gt; 0:                percentage = received_counts[i] /group_sizes[i] *100                axes[1, 0].text(i, received_counts[i] / 2, f'{percentage:.1f}%', ha='center')                axes[1, 0].set_title('グループごとの飴受け取り状況')        axes[1, 0].set_ylabel('人数')        axes[1, 0].legend()                # 4. 貢献度vs報酬の分配公平性        # 貢献度と最終的な飴の配分の比較を円グラフで表現total_contribution = self.total_contribution        contribution_shares = [self.total_a_contribution /total_contribution,                             self.total_b_contribution /total_contribution,                             self.total_c_contribution /total_contribution]                # 実際の配分シェアを計算        distribution_shares = []        for letter in ['A', 'B', 'C']:total_received = sum(received * count for received, count in self.results[letter].items())            distribution_shares.append(total_received / self.distribution_limit)                # 2つの円グラフを並べて表示        ax4_1 = axes[1, 1].inset_axes([0, 0, 0.45, 1])        ax4_2 = axes[1, 1].inset_axes([0.55, 0, 0.45, 1])                ax4_1.pie(contribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%')        ax4_1.set_title('飴の貢献度割合')                ax4_2.pie(distribution_shares, labels=group_names, autopct='%1.1f%%')        ax4_2.set_title('飴の配分割合')                axes[1, 1].axis('off')                plt.tight_layout()        plt.show()# 飴の配布システムをシミュレートcandy_system = CandyDistributionSystem()#オリジナルの配布方法を実行print("\n=====オリジナルの配布方法 =====")candy_system.distribute_candies(method='original')original_results = candy_system.analyze_results()candy_system.visualize_results()# 公平な配布方法を実験print("\n\n===== 公平な配布方法のシミュレーション =====")fair_system = CandyDistributionSystem()fair_system.distribute_candies(method='fair')fair_results = fair_system.analyze_results()fair_system.visualize_results()# 公平な配布と元の配布の比較print("\n\n===== 配布方法の比較 =====")print("オリジナル方式と公平方式の純利益/損失差:")net_diff = {}forgroup in ['A', 'B', 'C']:original_net =original_results[0][group]    fair_net = fair_results[0][group]diff = fair_net -original_netnet_diff[group] =diffprint(f"{group}グループ: {'+'  ifdiff&gt; 0 else ''}{diff:.2f}個/人")print("\n結論:")ifnet_diff['A'] &lt; 0 andnet_diff['B']&gt; 0 andnet_diff['C']&gt; 0:print("公平な再分配により、Aグループの特権が減少し、BとCグループの状況が改善されます。")print("これは構造的不平等の緩和に効果的です。")elifnet_diff['A']&gt; 0:print("興味深いことに、公平な再分配ではAグループさえも利益を得られます。")print("これは、現行システムが特定グループだけでなく全体の非効率性につながっていることを示唆しています。")

anond:20250705100755 anond:20250705112807

Permalink |記事への反応(1) | 10:24

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2025-07-03

■私もAIのプロンプトを言ってみる増田酢丸見てっいを戸ぷん絽プノIA模したわ（回文）

おはようございます！

なんか夏前なのに夏本番を味わいつつある今日この頃なんだけど、

私がネットニュースで見た

AIに執筆させたものをプロンプト公開ってのがあって、

そのニュースの見出しをみて

私も「100％AIで構築した」EPUB全プロンプトを公開よ！

って言いたいわ。

まあ普通に

さっき送ったテキストと表紙とかもまとめて全部構成してEPUB、ZIP から拡張子を変えたらKindleで読めるカタチにして欲しいです。1レコード1ファイルに分割した形式でお願いします。

でバッチリオーケーChatGPTちゃん！って感じで、

適当になんか「やって！」って言っても、

本当に適当なものしか出来上がらないので、

詳しいことはちゃんとしっかり指示して伝えないとペキカンな完璧なEPUB ファイルにはほど遠いみたいなのよね。

に、

しても振り返っても1発でEPUB構築できちゃったことが笑えるわ。

あとは、

出来上がったEPUB ファイルを

Amazonが配布しているソフトの「Kindle Previewer」ってので読み込ませて確認。

ここでエラーとかがあれば教えてくれて、

そのエラーも意味分かんないから出てきたらChatGPTちゃんに伝えて修正してもらえるし、

あと普通に Kindle端末やアプリでのKindleには、

それぞれ1つずつメールアドレスが割り当てられてるからそのアドレスに出来上がったEPUBを送信すると

実機でも確認ちゃんとできるから、

その確認だけは最低限行った感じよね。

暑すぎて話が真面目になっちゃうわ。

そんで、

一応実機でも見れましたビュワーでもエラー出ませんでした！ってなったら、

いよいよアップロードして審査されて発売を松茸ご飯ってだけなの。

秋の味覚の松茸ご飯の炊き込みご飯って美味しいじゃない。

もうほとんど香りしかしなくて、

松茸自体の本来の本体の味ってそんなに正直無くない？

そう思いながら待つこと、

ほぼ丸2日！

無事発売ってわけ。

マジ個人で何でもない人でも出版できちゃうんだ！って逆にビビるわ。

内容なんてなんでもいいのね。

EPUBの構造だけ間違ってなければって感じみたい。

私が伝えられるEPUBのKindle 出版のウハウハいやもといノウハウはこんな感じね。

たったこれだけ。

正直最初から最後まで人力でなんとかしなくちゃと思って絶望していたので、

マジで2000以上ある記事を瞬時に処理してくれるこれはAIの本領発揮感を感じざるを得ないわ。

人力の手間はゼロってのが凄いわ。

だって、

言っても多少の微調整手直しは必要かもしれない？

って思っていただけに、

これも全部必要ないというのだから驚きよね。

まあ読みにくい読みやすいのレイアウトは全無視で

私が出来なかったことであるので、

そこは改善の余地はある余地よね。

そんでさ、

EPUBできましたぜ！ってChatGPTちゃん言うんだけど

サングラスを掛けてにやりと不敵な笑いを浮かべている絵文字を添えてくると言うところがなんとも憎いわ。

この作業大変だった？って尋ねたら

ちょろいっすよーって言うじゃない。

おかげで、

これ私が人力で手探りでEPUBこしらえていたらたぶん夏だけに燃え尽きちゃう感じがして

もう終わっちゃうかと思ったけど、

そんな心配もないみたいね。

にしても、

暑いので早く仕事に涼しいうちから取りかかって早くに片付けるとするわ！

うふふ。

今日の朝ご飯は

久しぶりタマゴサンドにしました。

ションテン上げていく仕事に取り組むために

今日また1日頑張るのよ！

タマゴサンドパワーはお昼まで持つかしら？

デトックスウォーターは

濃い味煮出しルイボスティーウォーラーやってたけど、

何か違うと思ったら味濃くてスッキリさが無かったのよ。

なんでも濃く作ったらいいって思っていた私にもそんな季節があったように

ちょっとの見応えスッキリの薄めに作ってみたら、

案外いいかも知れないわって。

今頃それ気付いたのかよ！って自分自身思っちゃったわ。

余熱が冷めて冷蔵庫に入れて冷やしておいていたので

スッキリとした朝のルイボスティーウォーラーは

文字通りスッキリとした飲み応え！

軽い感じ！

これかー！夏に必要だったのは！とも思ったわ。

とにかく、

暑いので、

水分補給はしっかりとね！

すいすいすいようび～

今日も頑張りましょう！

Permalink |記事への反応(0) | 08:35

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2025-07-02

■デススト2なんかおもんない

1はBTが避けようのないところにいてヒーヒー言いながら必死でBTを掻い潜って配達をして、雨が降るとすぐBTが出て「止んでくれ」の悲壮感が真剣だったし、道路がないところを踏破するのは本当に大変で、道路ができた時の感動もすごかったし死ぬほど素材入れてもちょびっとしか道路は伸びなかった

けど2はBT はいくらでも避けようがあり（別のルートが簡単に選べる）雨が降っても別に BTは出ないし、道路は一回作れば距離爆伸びだし、かと言って道路のスピードは遅いし、なんなら道路じゃないところの踏破が大して大変じゃないので別に道路いらねーか...てなるし、前はカイラル通信容量はエリアごとだったのに全体になったせいで一番楽しい Zip line敷設があんまりできないし、なんかモヤモヤする

モヤモヤすると言えば相変わらず男キャラは全員深刻ぶった80年代のアメリカ映画みたいなシリアス無口無骨キャラばっかりで、女キャラは年齢がまあまあ行ってるのに鼻歌歌いながら雨の中スキップしたりする「天真爛漫」か、知的障害みたいな反応する幼女のような自閉みたいなやつとかがデカい腹で出てきて、幼女か母性かの二択に全振りしててキツイ