使用例

現在のディレクトリ内のすべてのファイルを整理してください：
1. 画像を assets/images/ に移動
2. ドキュメント（.md, .txt, .pdf）を docs/ に移動
3. 設定ファイル（.json, .yaml, .toml）を config/ に移動
4. 言語ごとに src/ サブディレクトリにコードファイルを整理
5. 移動内容をまとめたサマリーレポートを生成

~/Pictures/2024 内の写真を整理してください：
1. 各写真から EXIF 情報（撮影日、場所）を抽出
2. "YYYY-MM" 形式のフォルダ構造を作成
3. 撮影日でフォルダに写真を移動
4. ファイル名を日付_シーケンス.jpg 形式に変更
5. 元ファイル名、撮影日、ファイルサイズを記録した CSV を作成

sales_data.csv を分析してください：
1. データの基本情報を表示（行数、列、データ型）
2. 製品カテゴリー別の総売上と平均単価を計算
3. 収益上位 10 製品を特定
4. 月次売上トレンドを追跡
5. バー/ラインチャートを含む HTML 可視化レポートを生成

製品機能仕様書を作成してください：
1. 形式：Word (.docx)
2. 内容：
   - 製品概要（200 語）
   - 核心機能リスト（最低 5 項目＋説明）
   - 使用ワークフローダイアグラム
   - 技術アーキテクチャ概要
3. 目次、ヘッダー/フッター、ページ番号を追加
4. プロフェッショナルなフォーマットスタイルを適用

「大規模言語モデルによるコード生成の最近の進展」に関する研究レポートを作成してください：
1. 2024-2025 年の関連学術論文と技術ブログを検索
2. 主流モデル（GPT-4、Claude、Gemini など）のコード生成タスクでの性能を比較
3. 現在の技術トレンドと課題を要約
4. 次の Markdown レポートを生成：
   - 総括
   - 技術比較表
   - トレンド分析
   - 参考文献リスト

「AI コードアシスタント市場分析」の包括的レポートを作成してください：

フェーズ 1：情報収集
- 主流 AI コードアシスタント製品（最低 5 製品）を検索
- 各製品の核心機能、価格、ターゲットユーザー、技術特性を収集

フェーズ 2：データ整理
- Excel スプレッドシートで製品比較マトリックスを作成
- 列：製品名、リリース日、対応言語、IDE 統合、価格モデル、独自機能

フェーズ 3：詳細分析
- 各製品の強みと弱みを分析
- 市場ギャップと機会を特定
- 行業トレンドを要約

フェーズ 4：レポート生成
- PowerPoint プレゼンテーション (.pptx) を作成
- 内容：カバースライド、市場概要、製品比較、SWOT 分析、結論と提言
- プロフェッショナルなビジネスカラースキームとチャートを使用

Python プロジェクトの完全なドキュメントセットを作成してください：

1. コード分析
   - src/ ディレクトリ内のすべての Python ファイルをスキャン
   - 公開クラスと関数のシグネチャとドキュメンテーションを抽出
   - プロジェクト依存関係（requirements.txt）を分析

2. ドキュメント生成
   - README.md：プロジェクト紹介、インストール、クイックスタート、貢献ガイド
   - API.md：API リファレンスドキュメントを自動生成
   - docs/guide.md：詳細な使用チュートリアル（コード例含む）
   - CHANGELOG.md：Git コミット履歴から変更履歴を生成

3. 例コード
   - examples/ ディレクトリに 3～5 の実用例を作成
   - 各例に完全なコメントと説明を追加

4. 品質保証
   - すべてのドキュメントで一貫した Markdown フォーマットを使用
   - コード例の構文の正しさを検証
   - ドキュメントサイトディレクトリ構造を生成

今週のビジネスデータに基づく分析レポートを作成してください：

1. データ取得（データベース MCP 接続を想定）
   - 今週のユーザー行動データをデータベースから抽出
   - 受注データと収益数値を取得
   - カスタマーフィードバックデータを取得

2. データクリーニングと分析
   - 欠損値と外れ値の処理
   - 主要指標の計算：DAU、コンバージョンレート、平均オーダー単価、NPS
   - 先週のデータと比較し成長率を計算

3. 可視化
   - ユーザー成長トレンドチャート（ライングラフ）
   - 収益源分布チャート（パイチャート）
   - コンバージョンファネル図

4. レポート出力
   - 次の内容を含む Word 形式週次レポートを生成：
     * 主要指標ダッシュボード
     * データ分析チャート
     * 主要発見とインサイト
     * 次週のアクションアイテム
   - 参照用の Excel 詳細シートも生成

北京から杭州までの5日間の旅行を計画しています。以下の内容を支援してください：

1. ルート計画
   - マッピングツールを使用して最適な移動ルートを計画（交通手段の推奨を含む）
   - 経由都市の主要観光地、レストラン、ホテルの情報を検索
   - 季節要因（現在2月）と天候条件を考慮

2. 情報収集
   - 各観光地の詳細情報（入場料金、営業時間）を収集
   - 地域料理の推奨とレストランレビューを確認
   - バリアフリー設備の情報を記載

3. ドキュメント作成
   - 30ページのWord形式旅行ガイドを作成（以下を含む）：
     * 日別スケジュール
     * 観光地の説明と見どころ
     * フードマップ
     * 交通ガイド
     * 予算内訳
     * 注意事項

4. プレゼンテーション資料
   - 旅行仲間向けの25スライドPPTを作成
   - マップ、フォトギャラリー、イチラクタイムラインを含む旅行紹介ウェブページを作成

要件：
- 往復ルートを最小化する最適化
- アルテナティブオプションを提供
- 可視化の明確性と直感性を確保

「大規模言語モデルのコード生成への応用」に関する研究を支援してください：

1. 文献検索
   - arXivで2023-2024年の関連論文を検索
   - 本分野の主要研究機関と研究者をウェブ検索で特定
   - 上位10件の論文から要約と主要発見をまとめ

2. 文献レビュー
   - APA7版形式の15ページWord文献レビュー報告書作成（以下を含む）：
     * 研究背景と重要性
     * 文献レビュー
     * メソッド比較
     * 動向分析
     * 参考文献

3. 学術プレゼンテーション
   - セミナー向け20スライドの学術プレゼンテーションPPT作成
   - 研究動向と技術進化を示す5つのインフォグラフィック生成

要件：
- APA7版の引用形式使用
- 参考文献30件以上
- グラフ・図表の明確性とプロフェッショナル性確保

「Pythonデータ分析」トレーニング教材セットを以下仕様で作成：

1. コース設計
   - 5章構成のWord形式シラバス作成
   - 各章に：学習目標、内容概要、演習課題

2. 教材スライド
   - 各章に合わせた合計50スライドのPPT作成（対象トピック：データ型、関数、ループ、pandasライブラリ、データ可視化）

3. 補助教材
   - 8つの知識ポイントインフォグラフィック生成（データ型、関数、ループ、pandasなど）
   - クリアで簡潔なデザインを確保

4. 統合出力
   - 全教材を統合したPDFハンドブック作成
   - 全コンテンツと演習課題を含む

ビジュアルスタイル：
- 教育向けの読みやすさ優先
- 温かいカラーパレット使用
- コード例は明確にハイライト