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こんにちは、まじんです。 v3の公開から約1ヶ月半。 満を持してバージョン4をリリースいたします！ v4 まじでヤバいですよ。 ぜひ最後までお読みいただきたいです。 v1～v3の軌跡まずはこれまでの道のりを振り返ってみましょう。 v1：【神回】Googleスライドが一瞬で完成する"奇跡"のプロンプト教えます v2：【必見】"改良版"まじん式プロンプト！ v3：【究極】まじん式プロンプトv3 v1～v2まではGASのコードを全文出力する仕組みでしたが、 生成に時間がかかったり、構文エラーが発生するのが欠点でした。 そこで、v3からは専用のWebUI（アプリ）を作り、 GASテンプレートとスライドデータ（設計図）を分離。 処理スピードや安定性が大幅アップし、 より日常的に使えるシステムとなりました。 v3をリリースしたあと、 「これが集大成かな…」 「やっとゆっくりできそうだ…」 そう思って
GoogleがGemini 3と同時にAntigravityという新たなAI コーディングエディタを発表しました。Google AntigravityGoogle Antigravity -Build the new wayGoogle Antigravity内部技術としては、Google製のChromiumとV8エンジンを内蔵したエディタをGitHubが作った過程で生まれたElectronというフレームワークでマイクロソフトのWebエディタMonacoをデスクトップ化したVisual Studio CodeのOSS版ディストリであるCode-OSSをフォークしたWindsurfの取得時点のライセンスを使い再構築された[1]Googleの独自エディタアプリです（1周した！）。 [1]: 内部には Windsurf/Cascade 由来と思われるコード痕跡が見られる しサードパーティライ
Googleは11月6日（現地時間）、GeminiAPIに直接組み込まれた完全管理型の検索拡張生成（RAG）システム「File Search Tool」を発表した。 File Search Toolでは、開発者が独自データを基にGeminiの回答を強化するためのファイル検索や取り込みパイプライン構築について、シンプルかつ統合された柔軟性の高い方法を提供し支援する。ファイルの保存やクエリ時の埋め込み生成は無料で利用でき、固定料金が発生するのはファイルの初回インデックス作成時のみだ。 また、同システムでは強力なベクトル検索を採用し、検索クエリの意味や文脈を理解して高精度なデータ抽出ができる。PDF、DOCX、TXT、JSONのほか、各種プログラミング言語ファイルにも対応する。応答には自動で引用情報が付与され、検証の際にも有効だ。 File Search ToolのデモアプリはGoogle A
Oikonです。 今月からモバイルアプリ開発にチャレンジしており、悪戦苦闘中です。 アプリケーションを開発する際には、要件定義やUIデザインなどを事前に決めることが多いです。今回はUIデザインのアイデア出しについて焦点を当てます。 個人的にモバイルアプリのデザインは門外漢なのでどうしようかと思っていました。UIモックアップの作成には以下のような手法があると思います。UIモックアップの例: ペーパープロトタイピング: 紙とペンを使って画面レイアウトをスケッチ ワイヤーフレーム: 基本的な構造と配置に焦点を当てた簡素なデザインを作成 (Balsamiq,Draw.io) デザインツールモックアップ: 実際のアプリに近い見た目のデザインを作成する手法 (Figma, Sketch、Adobe XD) モバイルアプリ開発の初学者だと具体的なアプリのUIモックアップに躓くことも多いです。Figm
Googleが2025年8月に公開した画像生成AI「Gemini 2.5 Flash Image(NanoBanana)」は、入力した画像の特徴を維持しながら編集することが得意で、無料ユーザーでも1日100枚まで画像を生成することが可能です。そんなNanoBananaで使えるプロンプトとその実例をまとめたGitHubのページが有志によって公開されていたので、いくつかピックアップしてみました。 Awesome-Nano-Banana-images/README_en.md at main · PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images ·GitHub https://github.com/PicoTrex/Awesome-Nano-Banana-images/blob/main/README_en.md ・目次 ◆1：イラストをフィギュア化 ◆2：異なる時代
こんにちは､まじんです｡ この記事は､私の2025年上半期の集大成だと思ってます！ ずっとスライド生成を研究してたんでね…。 有料記事にしようか本気で悩みましたが、この感動をより多くの人に届けたいと思い、無料で公開することに決めました。 2025-08-17追記Xでの反応を追加しました！ 掲載許可くださった皆さま､ありがとうございます｡ これがGoogleスライドで一撃でできて感動している。 pic.twitter.com/mAxnt0xOJz — けいたろう@Notion公式アンバサダー｜satto公式エバンジェリスト (@keitaro_aigc) August 16, 2025 いわゆるvibe codingのノリやAIポン出しでは到達できないレベル。圧巻。 このプロンプトは〈成果物の作り方〉と〈完成形〉を最初にすべて宣言している。 完成像と到達手順を研究し、その知識を細部まで言語化
Gem を使って、具体的で繰り返し行うカスタム指示を作成して Gemini に実行させることができます。 Gem が便利な理由 目的と設定に関するすべての情報を含めて Gem を作成するか、特定のアクション用に作られたプリメイド Gem を使用すれば、同じような指示で特定のトピックについて調べる際の手間を減らすことができます。独自のニーズに合わせて個別の Gem を作成し、それを再利用して Gemini アプリでのプロンプトと質問を簡略化できます。 Gem を使用すると、次のようなカスタム指示に沿った回答が得られるようになります。 ワークアウトの要件。身体的な制限と時間的な制限を含めた Gem を作成し、Gemini が新しいワークアウトそれぞれについて、時間を最大限有効活用した適切な動きを提案できるようにします。食事の好み。レシピに含める特定の食品、ビーガンや高タンパクなどの食事制限を
電通総研、スマートソサエティセンターの飯田です。 Gemini CLIがリリースされて話題になっていますね。 Developers,builders andcreators: Bring the power of Gemini 2.5 Pro directly into yourterminal with Gemini CLI, our new open-sourceAI agent with unmatchedusage limits. Available now in preview — at no charge. pic.twitter.com/D576uqjfJG—Google (@Google) 2025年6月25日 リリースされたばかりで、Gemini CLIの良い利用方法はまだ掴みきれていないですが、 そもそも業務利用して使うために、利用規約、特にデータの取り扱い
はじめにGoogle製のCLIツール「Gemini CLI」は、ターミナル上でGeminiモデルを対話的に利用できるツールです。しかし、AIツールを利用する上で気になるのが 「入力したデータが学習に使われるのか？」 というプライバシーの問題です。 私が所属する組織の場合、業務で利用するためにはここが一番気になるところです。🤔本記事では、Gemini CLIの公式ドキュメントを参考に、どのような場合にデータが学習に使われ、どのような場合にそうでないのかを解説します。 Gemini CLIのデータ利用ポリシー 結論から言うと、Gemini CLIがあなたのデータを学習に利用するかどうかは、認証方法によって異なります。 学習に利用されるケース 以下の認証方法を利用している場合、あなたのプロンプト、生成された回答、関連するコードなどが収集され、Googleの製品改善（モデルのトレーニングを含
追記Google Workspaceでの利用は、別途有償のGemini Code Assistの契約が必要かもしれません。文書みると不要に見える記述もありますが、そうでもない記述も散見されるためご注意ください。 はじめにGoogle の Gemini CLI を使用する際、認証方法によってプライバシーポリシーが大きく異なります。特にAPI無料サービスでは、プロンプトや回答がGoogleのモデル改善等に利用され、オプトアウトはできません。そのため、センシティブな情報や個人情報は送信しないよう、利用者自身が注意する必要があります。 Gemini CLI の認証方法とプライバシーポリシー比較 以下の表は、Gemini CLI の5つの認証方法におけるプライバシーポリシーの違いを一覧にまとめたものです： 注意事項: 個人向けGoogle認証のオプトアウト操作はGoogle Code Assis
GettingAI to writegoodSQL:Text-to-SQLtechniques explained Organizations depend on fast and accurate data-driven insights to make decisions, andSQL is at the core of how they access that data. With Gemini,Google can generateSQL directly from natural language — a.k.a.text-to-SQL. This capability increases developer and analysts’ productivity andempowers non-technical users to interact dire
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