このドキュメントでは、QoFounder からのフィードバックに基づく QoderWork CN の活用事例を紹介します。他のユーザーが QoderWork CN を使ってどのような課題を解決しているかを学び、ご自身の業務に応用してください。
オフィス自動化
ユースケース 1：年次レポートの自動化
シナリオ
300 名規模のテクノロジー企業で管理部門ディレクターを務めるジェーンは、毎年末に取締役会向けの年次業務サマリーを作成しています。彼女は、R&D、マーケティング、営業、人事、財務など 8 部門から年末レポートを収集し、それらを 1 つのドキュメントに統合します。その際、前年度のフォーマットを再利用し、過去 3 年分の社内レポートを参照します。これまでは、50 件以上の Word および PDF ドキュメントから関連する段落を抽出し、内容とフォーマットを繰り返し調整する手作業により、少なくとも丸 2 日間かかっていました。
今年、彼女は QoderWork CN を試してみることにしました。
ファイル準備
ジェーンはデスクトップ上に「2024 Annual Summary Materials」というフォルダを作成し、関連資料をすべて格納しました。
desktop/2024 annual summary materials/
├── 2022 annual work summary.docx
├── 2023 annual work summary.docx (template)
├── R&D department - 2024 year-end report.docx
├── marketing department - 2024 year-end report.docx
├── sales department - 2024 year-end report.docx
├── human resources department - 2024 year-end report.docx
├── finance department - 2024 year-end report.docx
├── customer service department - 2024 year-end report.docx
├── product department - 2024 year-end report.docx
├── operations department - 2024 year-end report.docx
├── 2024 financial data summary.pdf
└── 2024 business indicator performance.xlsx3 つのステップ
作業ディレクトリを選択
QoderWork でタスクを作成します。ダイアログボックスの下部にある「Select working directory」をクリックし、「2024 Annual Summary Materials」フォルダを選択します。
プロンプトを入力
ダイアログボックスに、以下のプロンプトを入力します。
Read all documents in the folder and complete the following tasks: 1. Use "2023 annual work summary.docx" as the formatting template. 2. Extract key work achievements, critical performance metrics, and project highlights from each department's 2024 year-end report. 3. Incorporate core business figures, referencing the financial data summary and performance against business indicators. 4. Follow the writing style and section structure from prior years' summaries. 5. Generate the 2024 annual work summary report, including: an overall business overview, progress across business lines, team building and organizational development, and planning and outlook for the next year. 6. Maintain the formatting and layout of the template. Output the result as a Word document.
QoderWork CN の概要
QoderWork CN はフォルダ内の 50 件以上のドキュメントを自動処理し、テンプレート構造を特定したうえで、8 部門のレポートから重要なデータとハイライトを抽出しました。その後、財務データやビジネスメトリクスと情報を統合し、過去のサマリーの文体を模倣して、わずか 6 分で完全な年次業務サマリーを生成しました。ユーザーの李氏は、その日のうちに軽微な編集を加えて草案を提出できました。
継続的な活用
翌年には、李氏は新しい部門レポートをフォルダに追加し、QoderWork CN に「前年のフォーマットに基づいて 2025 年度の年次業務サマリーを生成してください」と指示するだけで済みます。フォルダ内の既存データが増えるほど、レポートは会社のビジネス展開をより正確に反映するようになります。
コアバリュー
メトリック | 結果 |
時間短縮 | 2 日間から 6 分へ短縮 |
精度 | KPI データを 100 % 正確に保持 |
フォーマットの一貫性 | テンプレートに自動的に一致 |
ユーザー クエリ
「何時間もかかっていた作業が、今では 6 分で完了します。」
ヒントとベストプラクティス
このユースケースの成功は、標準化されたフォルダ構成と明確なプロンプト構造という 2 つの要素に依存しています。
ジェーンは 50 件以上のドキュメントを「DepartmentName-Year-FileType」という一貫した命名規則で単一フォルダに整理し、QoderWork CN が一度の処理で全体の文脈を把握できるようにしました。プロンプトは次の 3 つの重要なタスクを実行します。
テンプレートファイルを明示的に指定（「"2023 Annual Work Summary" をフォーマットテンプレートとして使用」）することで、出力フォーマットの一貫性を確保します。
すべてのデータソースを列挙（部門レポート、財務データ、ビジネスメトリクス）することで、情報の網羅性を保証します。
出力構造を定義（事業概要、事業セグメント別の進捗、チームビルディング、将来の見通し）することで、生成コンテンツの枠組みを提供します。
フォルダを情報源とし、プロンプトを設計図として、QoderWork CN は一度の処理で草案を生成します。
ケーススタディ 2：オンライン調査と PPT 分析
課題
新技術分野の調査において、情報収集・統合から PPT 作成まで通常半日以上かかります。
QoderWork CN 導入後
対象トピックに関する包括的なコンテンツを Web 上で自動検索し、調査結果を分析・統合して、すぐに発表可能な PPT を生成します。このプロセスは完全に自動化されており、シンプルな質問から完成済みのプレゼンテーションまでを一気通貫で実現します。
プロンプト例
Research the use of large models for code generation:
1. Identify the latest technical advancements and leading products.
2. Compare the features, performance, and price of the leading solutions.
3. Analyze the advantages, disadvantages, and use cases of each solution.
4. Prepare a technical analysis report.
5. Create a presentation of approximately 15 slides for the technical team.継続的な活用
新しいトピックを調査する際は、プロンプト内のトピックを置き換えるだけです。PPT スタイルを一定に保ちたい場合は、任意の PPT をフォルダに配置してテンプレートとして使用できます。
コアバリュー
メトリック | 結果 |
エンドツーエンドの自動化 | 問題から完成済みのプレゼンテーションまでを一度の処理で生成。 |
時間短縮 | 半日のプロセスを 30 分に短縮。 |
適用範囲 | 技術調査、競合分析、業界レポートをサポート。 |
ケーススタディ 3：顧客提案向けの技術プレゼンテーション
課題
プリセールスエンジニアは、特定の顧客要件に合わせてソリューション PPT を手動で作成し、プレゼンテーションのトークトラックと整合性を取る必要があります。要件理解、ソリューション構築、PPT 設計、スクリプト作成、Q&A セッションの準備を含むこの多段階プロセスは時間がかかり、その工数や品質を定量的に管理することが困難でした。
QoderWork CN 導入後
QoderWork CN は、フォルダ内の顧客データとソリューションドキュメントから、顧客背景、課題分析、ソリューションアーキテクチャ、価値比較を含む提案プレゼンテーションと、それに付随する 30 分間のスクリプトを自動生成します。
プロンプト例
Review all materials in the folder and prepare for the "Cloud Migration Solution Defense for a Financial Services Customer":
1. Identify the core pain points and key requirements in the customer requirements document.
2. Design a solution using the provided materials and relevant industry success stories.
3. Create a presentation of about 20 slides covering: customer background, pain point analysis, solution architecture, implementation plan, value comparison, and success stories.
4. Write a 30-minute speaking script that details the key points, time allocation, and specific talking points for each slide.
5. In the speaking script, flag potential questions and prepare corresponding talking points.次のステップ
各顧客ごとにサブフォルダを作成してプレゼンテーション資料を整理してください。類似のシナリオをより多く蓄積するほど、QoderWork はより正確にマッチングできるようになります。
コアバリュー
メトリック | 結果 |
効率向上 | 4～6 時間から 30 分へ短縮 |
特異度 | 顧客固有の資料から生成 |
完全なプレゼンテーションキット | PPT、スピーカーノート、ペーシングガイド、想定質問 |
ユースケース 4：内部プラットフォーム構成の自動化スキル
課題
内部プラットフォームの構成デプロイは、設定項目の確認、環境切り替え、承認処理、ロールバック準備など、複雑でミスが起こりやすい一連の手作業で構成されています。
QoderWork：次のステップ
create-skill 機能を使用してリリースプロセスを再利用可能なスキルにカプセル化し、ワンクリックでのリリースを実現することで、繰り返しの操作を排除します。
4 つのステップ
初回リリースプロセスを実行
QoderWork CN を使用して、フルリリースプロセスを完了します。
標準プロセスドキュメントを作成
QoderWork CN に対して「最近の手順を標準プロセスドキュメントに変換してください」と指示します。
スキルとしてパッケージ化
create-skill を使用してプロセスを「Release Assistant」スキルにパッケージ化します。
スキルを再利用
今後のリリースでは、「Release Assistant スキルを実行し、ターゲット環境は production です」と指示するだけです。
継続的な活用
ワークフローが変更された場合は、スキルを更新するだけで済みます。新メンバーも複雑なワークフローを熟知しなくても直接呼び出せます。
コアバリュー
メトリック | 説明 |
プロセスの標準化 | 複雑な内部プロセスを標準化。 |
時間短縮 | 30 分から 3 分へ短縮。 |
漏れゼロ | 手順の見落としを防止。 |
チームの生産性向上 | 新メンバーがワンクリックで複雑なデプロイを完了可能。 |
データ処理
ユースケース 5：輸出入向け技術ドキュメント
顧客事例
アパレル貿易会社で 8 年間バイヤーを務める周氏は、海外顧客から届くテックパック（20 ページ以上の PDF）の処理に苦労していました。これらのドキュメントには 30 以上の測定ポイント、専門的な英語用語、許容誤差チャート、7 異なるサイズごとの分数表記の数値が含まれています。
これまでのワークフローでは、PDF を開き、一行ずつ翻訳し、各数値を手動で Excel に入力する必要がありました。このプロセスはテックパック 1 件あたり 2～3 時間かかり、非常にミスが起こりやすかったです。例えば昨年、0.5 インチを 0.25 インチと読み違えたことで、全ロットの再加工を余儀なくされ、会社に 20 万元超の損失をもたらしました。
最近、チームリーダーから QoderWork CN を試すよう勧められました。
ファイル準備
ジェーンは顧客の最新テックパックをフォルダに配置しました。
desktop/orders-2024SS-customer-ABC/
├── ABC-SS24-Style001-TechPack.pdf
├── ABC-SS24-Style002-TechPack.pdf
└── ABC-SS24-Style003-TechPack.pdf3 つのステップ
作業ディレクトリを選択
QoderWork CN で
Order-2024SS-ClientABCフォルダを選択します。プロンプトを入力
ダイアログに、以下のプロンプトを入力します。
These are English Tech Pack PDF files from the client. Process each one as follows: 1. Extract all Points of Measurement (POM) and translate the English technical terms to Chinese. 2. Organize the data into an Excel table with the following structure: - Columns: Part to Measure / English Name / Chinese Name / Tolerance (+/-) - Rows: Values for each size: S / M / L / XL / XXL / XXXL 3. Preserve the original precision for fractional values, such as 1/2" and 3/4". 4. Create a separate sheet for each style, and include the style number in the sheet name. Please pay special attention to the accuracy of fractional units, as it directly impacts production quality.
QoderWork CN の動作
QoderWork CN は 3 つの PDF ファイルを自動処理し、複雑な表レイアウトと英語用語を特定しました。10 分以内に、標準的なバイリンガルサイズチャートを Excel で生成しました。ジェーンが結果を確認したところ、30 以上の測定ポイントと 7 サイズ分のすべてのデータが正確であり、混同しやすい分数表記も正しく処理されていました。
次のステップ
新規注文を処理する際、ジェーンは以下の手順を実行します。
新しいテックパック PDF を該当の注文フォルダに配置します。
QoderWork CN に「2 つの新スタイルのテックパックがあります。以前のフォーマットで処理してください」と指示します。
QoderWork CN は自動的に新規ファイルを検出し、同じフォーマットで出力します。また、クロス比較にも活用しています。「Style001 と Style002 のサイズ差を比較し、相違点をハイライトしてください」というプロンプトを使用することで、かつて半日かかっていた作業を 2 分で完了できるようになりました。
コアバリュー
メトリック | 結果 |
時間短縮 | ファイル 1 件あたり 2～3 時間から、3 件で 10 分へ短縮。 |
精度 | 100 % の精度を確保し、採点ミスによる高額な損失を防止。 |
累積的メリット | 標準化された注文フォルダ構成により処理が効率化。 |
ユーザークエリ
「100% 正確で、数十万もの節約になっています。」
使用ヒント
このユースケースの核心となるテクニックは、プロンプト内で出力フォーマットと精度を正確に定義することです。
「テックパックを整理してください」といった曖昧な依頼ではなく、周氏のプロンプトは Excel の列構造（測定ポイント、英語名、中国語名、許容誤差）と行構造（サイズ S、M、L、XL）を正確に定義しています。さらに、「分数表記の元の精度を維持」「分数単位の精度に特に注意」といった重要な要件も明記しています。プロンプト内に品質ガードレールを組み込むことで、出力の信頼性が直接決まります。
もう一つのベストプラクティスは、orders-2024SS-clientABC のような注文単位のフォルダにファイルを整理することです。後続の注文では、ファイルを対応するフォルダに配置するだけでワークフローを再利用できます。
精度が重要なタスクでは、プロンプト内で目的の出力フォーマットと重要な制約条件を明確に定義してください。
ケース 6：複数工場出荷の統合申告
シナリオ：課題
各 OEM 工場が独自のフォーマットでパッキングリストを提供します。これらのリストをマージした後、米国向けとカナダ向けの 2 つに分割する必要があります。スタイル番号、カートン番号、各サイズの数量は完全に一致しなければなりません。この手作業によるコピーアンドペーストプロセスは非常にミスが起こりやすく、カートン番号の連番が途切れたり、数量が誤っていたりするなどの単一のミスでも、通関申告書類をすべて再作成する必要があります。
QoderWork CN の活用
工場のパッキングリストが含まれるフォルダを選択すると、QoderWork CN が自動的にリストを分析し、宛先別にデータを分割して通関申告サマリーを生成し、連続するカートン番号を割り当てます。
プロンプト例
The folder contains packing lists from three factories in Excel format. Complete the following steps:
1. Read all packing lists and identify the style number, carton number, and quantity for each size.
2. Merge the data and split it by destination into a "US order summary table" and a "Canada order summary table".
3. Renumber the carton numbers sequentially starting from 001, with no gaps.
4. Add a summary row to the end of each table showing the total carton count and total piece count.
5. Ensure the style numbers and quantities for each size are accurate, then output the results in Excel format.次のステップ
出荷バッチごとにフォルダを作成します（例：2024-03-shipment-batch-1）。これにより、通関申告のために直接選択・処理できます。
コアバリュー
メトリック | 結果 |
効率向上 | 数時間から 5 分へ短縮 |
精度 | コンテナ番号の自動的かつ連続的なオーケストレーションにより 100 % の精度を実現 |
タイムリー性の保証 | 通関申告ミスによる通関遅延を防止 |
ユースケース 7：購買発注書からデータを一括抽出してスキル化
課題
8 通のバイリンガル PDF 購買発注書からフィールドを手動で抽出・統合して Excel にまとめる作業には、少なくとも半日かかります。
QoderWork CN 導入後
システムがフォルダ内のすべての PDF を自動読み取り、複雑なレイアウトを認識して 280 件の注文詳細をすべて 28 分で抽出します。その後、ユーザーはこのワークフローを再利用可能なスキルとしてカプセル化できます。
プロンプト例
Read all PDF purchase orders in the folder:
1. Extract key data from each purchase order: order number, supplier, SKU, product name, quantity, unit price, total amount, and delivery date.
2. Generate summary tables: consolidated, by supplier, and by product category.
3. Flag line items where the unit price deviates by more than 20% from the average price for that SKU.
4. Export the results to Excel.次のステップ
プロセスをスキルとしてカプセル化したら、今後の購買発注書を処理する際に PDF をフォルダに配置してスキルを呼び出すだけで済みます。
コアバリュー
メトリック | 説明 |
効率向上 | 処理時間を半日から 28 分に短縮。 |
再利用性 | ユーザーが自発的にプロセスをスキルとしてカプセル化。 |
再利用志向 | ユーザーは効率向上だけでなく、「これをテンプレートにして標準化しよう」と考えるようになる。 |
ユーザーの発言
「このワークフローをスキルとしてカプセル化して再利用したいです。」
ユースケース 8：多次元売上分析
課題
大規模な Excel データセットを手動で分析するのは時間がかかり、顧客割り当て、案件タイプ、従業員別の売上金額などの変数について、データディメンションを自由に切り替えて分析することが困難でした。
QoderWork CN 導入後
日々の売上レポートをアップロードし、単一のプロンプトで多次元分析を実行して日本語訳を生成できます。
プロンプト例
Analyze this daily Excel sales report (10,634 rows):
1. For each salesperson, calculate the number of customers, case type distribution, total sales, and average sale value.
2. Analyze the monthly sales trend and calculate the month-over-month growth rate.
3. Analyze the contribution of the top 20 customers and the overall customer concentration.
4. Generate an analysis report with data tables and trend charts.
5. Translate the report into Japanese.コアバリュー
メトリック | 結果 |
処理規模 | 10,634 行のデータに対して単一プロンプトで多次元分析を実行。 |
多言語対応 | 日本語での出力をサポート。 |
柔軟性 | 分析ディメンションをいつでも切り替え可能。 |
ユースケース 9：E コマース売上データの集約と可視化
課題
複数地域に散在する売上明細の Excel ファイルを手動で集約・可視化する必要があり、グローバルなビューを迅速に生成することが困難でした。
QoderWork CN 導入後
Excel ファイルから米国、欧州、グローバルの売上データを集約し、インタラクティブな HTML 可視化分析ページを生成します。
プロンプト例
The folder contains three Excel files: US sales details, EU sales details, and a global summary. Do the following:
1. Merge the data from the three files and standardize the field format.
2. Generate an HTML visualization report that includes:
- A pie chart of the sales breakdown by region.
- A line chart of the monthly sales trend.
- A bar chart ranking the top 10 best-selling products.
- Dynamic filtering by region, month, and category.
3. Export the result as an HTML file.コアバリュー
メトリック | メリット |
可視化 | クロスリージョンデータを集約して直接可視化。 |
インタラクティブ性 | 動的フィルタリングを実現。 |
アクセシビリティ | 標準 HTML を使用し、どの Web ブラウザでも表示可能。 |
ユースケース 10：PDF の一括 Word 変換
課題
複数の PDF 教材を編集可能な Word ドキュメントに手動で変換するのは、繰り返し作業で時間がかかります。オンライン変換ツールはページ数制限があったり、有料だったりすることが多いです。
QoderWork CN での次のステップ
ローカルの PDF ファイルを自動的に一括で Word 形式に変換し、元のフォーマットを保持します。
プロンプト例
Batch convert all PDF files in a specified folder to Word (.docx) format:
1. Preserve the original layout, including headings, paragraphs, tables, and images.
2. Keep the original filename, changing only the extension.
3. Output the converted files to the source folder.主なメリット
機能 | メリット |
バッチ処理 | 複数ファイルを一度に処理。 |
フォーマット保持 | 元のレイアウトを保持。 |
無制限版 | ページ数制限なし、無料。 |
ユースケース 11：1 対多のカラム展開
ユースケースの課題
Excel では、契約と複数の支払いバッチのような 1 対多の関係を表すデータを、手動で個別の行に展開する必要があります。従来は、複雑な数式を記述する必要がありました。
次のステップ
要件を 1 文で記述するだけで、QoderWork CN が自動的にカラムを生成します。
プロンプト例
The "payment batch" column in this Excel file contains comma-separated values.
Expand each value into a separate row, keeping the data in the other columns unchanged.
Output the result to a new Excel file.コアバリュー
メトリック | 効果 |
使いやすさ | 複雑なデータ操作を 1 文に簡素化 |
学習不要 | 数式不要 |
適用範囲 | 企業の財務データ処理 |
ユースケース 12：領収書写真の自動整理
課題
出張時の領収書写真のファイル名は IMG_20240301_xxx.jpg のようにランダムであるため、各ファイルを手動で閲覧・リネーム・カテゴリ別にアーカイブする必要があります。
次のステップ
QoderWork CN がフォルダ内の写真から金額、日付、経費タイプを自動抽出し、指定されたフォーマットでファイルを一括リネーム・アーカイブします。
プロンプト例
Process the business trip receipt images in this folder:
1. For each image, identify the transaction date, amount, merchant name, and expense category (dining, transportation, accommodation, or other).
2. Rename each file using the format: Date-Category-Amount-MerchantName.jpg (e.g., 20240301-Dining-128-SomeRestaurant.jpg).
3. Create subfolders for each expense category and move the corresponding files into them.
4. Generate an Excel expense report listing all line items and the total amount.コアバリュー
機能 | メリット |
一般的なユースケース | 請求書処理という一般的なオフィス課題に対応。 |
完全自動化 | OCR、分類、リネームの全ワークフローを自動化。 |
バッチ処理 | 手動操作を排除。 |
コンテンツ作成
ケース 13：資料 → PPT → 音声付き動画（エンドツーエンド）
ユースケース
孫氏は公務員試験予備校の講師です。構造化面接の問題バンクは、質問、模範解答、解説を含む JSON データファイルとして保存されています。これまでは、このコンテンツから動画教材を作成するために、まず資料を PPT プレゼンテーションにまとめ、その後スクリーン録画ソフトウェアを使用して各スライドに音声解説を録音していました。30 問分の教材の場合、この一連のワークフローには少なくとも 2 日間かかっていました。
彼は QoderWork CN でこのリンクが機能するかどうかを確認したいと考えています。
ファイル準備
desktop/civil service exam course production/
├── structured interview question bank-part1.json
├── answer framework template.pptx (optional, a PowerPoint style reference)
└── intro and outro assets/ (optional)3 つのステップ
作業ディレクトリを選択
Civil Service Exam Course Productionフォルダを作業ディレクトリとして設定します。PPT を生成
Read "structured-interview-questions-batch1.json" and generate one slide for each question: - Top half of the slide: The question content - Bottom half of the slide: Key points from the reference answer (listed as bullet points) - Final slide: A summary of the answering framework Use the color scheme and font style from "answering-framework-template.pptx".音声付き動画を生成
Convert the generated PPT into a video: - Add a conversational voice-over to each slide based on the reference answer. - Automatically adjust the display duration for each slide based on its content length. - Output the video as an MP4 file.
QoderWork CN の動作
QoderWork EN は JSON データを使用して、30 スライドの構造化された PPT ハンドアウトを自動生成します。その後、各スライドを会話形式のナレーションに変換して教育動画を作成します。このプロセスにより、かつて 2 日かかっていた作業が半日で完了するようになりました。
次のステップ
孫氏は現在、週次で問題バンクを更新する際に、新しい JSON ファイルをフォルダに配置して「新しい問題バンクの PPT と動画を生成してください」と指示するだけで済みます。また、このワークフローをスキルとしてカプセル化し、アシスタント講師が利用できるようにしています。
コアバリュー
機能 | 説明 |
エンドツーエンドの自動化 | 資料から PPT、動画までのワークフローを一度の処理で自動化。 |
適用範囲 | トレーニング、教育、ナレッジシェアリングなど、ソース資料をコースに変換する必要があるあらゆるシナリオ。 |
ベストプラクティス
このユースケースのキーテクニックは、複雑で長いエンドツーエンドのワークフローに最適な、段階的なプロンプトとスキルカプセル化の組み合わせです。
孫氏は、JSON → PPT → 動画という全ワークフローを単一のプロンプトで管理するのではなく、以下の 2 つのステップに分割しました。
最初のステップでは PPT 生成に焦点：データを読み取り、テンプレートスタイルを適用。
2 番目のステップでは動画構成に焦点：音声解説を追加し、タイミングを制御。
各ステップの入力と出力が明確に定義されているため、QoderWork CN はより確実に動作します。中間結果に満足できない場合は、全プロセスを再起動することなく、そのステップのみを調整できます。
ワークフローを検証した後、孫氏は create-skill を使用してそれをスキルとしてカプセル化し、アシスタント講師が直接呼び出せるようにしました。これにより、チーム全体で「一度構築すれば、永久に再利用可能」な自動パイプラインを実現しています。
複雑なタスクを段階的なプロンプトに分解し、検証済みのワークフローをスキルとしてカプセル化して、独自の自動化パイプラインを構築してください。
ユースケース 14：オンライン論文から紹介プレゼンテーションを作成
課題
難解な学術論文から紹介プレゼンテーションを作成するのは、内容理解、重要な洞察の抽出、スライドデザインを含む複数のステップが必要なため、時間がかかります。
QoderWork CN との連携
QoderWork CN はリンクを指定するだけで論文を分析し、構造的で初心者向けの PPT を自動生成します。
プロンプト例
Create an introductory presentation based on this paper:
Paper link: https://arxiv.org/abs/xxxx.xxxxx
Requirements:
1. Explain the core concepts in plain language for a non-specialist audience.
2. Each slide should focus on a single key point, with an intuitive diagram or analogy.
3. The presentation must be 12-15 slides long and include: Background, Core Method, Key Results, and Practical Significance.
4. List suggestions for further reading on the final slide.継続的な活用
PPT 教材を一括生成するには、すべての論文リンクと PDF を単一のフォルダに配置します。
コアバリュー
メトリック | 説明 |
ワンクリック変換 | 論文から自動的にプレゼンテーションを生成。 |
オーディエンスへの適応 | コンテンツをターゲットオーディエンス向けに自動調整。 |
柔軟な入力 | オンラインリンクからの入力をサポート。 |
ユースケース 15：コンテンツからマインドマップを生成
シナリオの課題
オンラインおよびオフラインのコンテンツを手動でマインドマップに整理するのは時間がかかり、構造化された知識体系を迅速に構築することが困難でした。
QoderWork CN 導入後
オンラインおよびオフラインのコンテンツから XMind 形式の構造化されたマインドマップを自動生成します。
プロンプト例
Analyze the following content and generate a mind map:
1. Read study notes and references from the folder.
2. Extract the core concepts, key points, and their relations.
3. Organize into a hierarchical structure with a maximum of 5 main branches.
4. Expand each branch to 2 to 3 levels.
5. Export as an XMind file.コアバリュー
メトリック | 説明 |
自動変換 | コンテンツから自動的にマインドマップを生成。 |
マルチソース入力 | オンラインリンクとローカルファイルをサポート。 |
標準フォーマット | 編集可能な XMind ファイルを生成。 |
法務
ユースケース 16：カスタム法務スキルと事件課題分析
シナリオ
劉弁護士は、20 年以上商事紛争を専門とする法律事務所のシニアパートナーです。彼は新しい事件を分析する際に、タイムラインの構築、主要な争点の特定、証拠チェーンの評価、訴訟戦略の立案という一貫した方法論を用いています。
問題は、この方法論がまったく文書化されていなかったことです。各事件ごとに手作業で繰り返しプロセスを実行する必要があり、ワークフローの標準化や新任アソシエイトの効果的なトレーニングが困難でした。彼は長年、このアプローチを再利用可能なツールとしてコード化したいと考えていました。
ファイル準備
劉弁護士は事件ごとにフォルダを整理しました。
desktop/Case - John Doe Contract Dispute/
├── Complaint.docx
├── Original Contract Scan.pdf
├── Supplemental Agreement.pdf
├── WeChat Chat Screenshots/
│ ├── 2024-01-ChatHistory.png
│ ├── 2024-03-ChatHistory.png
│ └── ...
├── Bank Transfer Receipt.pdf
└── Opposing Counsel's Letter.pdf3 ステップの操作
作業ディレクトリを選択
事件フォルダを作業ディレクトリとして選択します。
分析フレームワークを使用して処理
Read all case materials in the folder and analyze them using the following framework: 1. Case timeline: List all key events and sort them chronologically. 2. Points of contention: List the core points of dispute in this case, such as contract validity, determination of breach, and calculation of damages. 3. Evidence chain analysis: - For each point of contention, list evidence that supports our position and likely counterarguments from the other party. - Label the evidence strength (strong/medium/weak). - Identify gaps in the evidence chain and suggest ways to strengthen it. 4. Litigation strategy recommendations: Recommend the primary approach, fallback options, and key risks. 5. Generate a case analysis report (Word format).スキルとしてカプセル化（上級）
分析結果に満足したら、QoderWork CN を使用してこの分析フレームワークをスキルとしてカプセル化します。
Encapsulate the case analysis workflow you just used into a Skill named "Commercial Dispute Case Analysis": - Input: A case materials folder - Output: A case timeline, points of contention, evidence chain analysis, and a litigation strategy report. - The analysis framework is fixed, but the content is dynamically generated based on the materials of each case.これにより、事務所のジュニア弁護士もこのスキルを利用できます。彼らは事件資料フォルダを選択し、ワンクリックで事件分析レポートを生成します。その後、劉弁護士がレビューして署名します。
コアバリュー
メリット | 説明 |
経験のカプセル化 | 20 年の専門的経験をスキルとしてカプセル化。 |
チームのエンパワーメント | ジュニアアソシエイトが高品質な事件分析フレームワークを作成可能。 |
業界特化型の深さ | 専門的な法務業界シナリオで優れた性能を発揮。 |
使用ヒント
このユースケースの核心となるテクニックは、スキルに専門知識をカプセル化して、暗黙知を再利用可能なツールに変換することです。
劉弁護士のプロセスは 2 つのステップで構成されています。
QoderWork CN が従うべき分析フレームワーク（タイムライン → 紛争ポイント → 証拠チェーン → 訴訟戦略）を
プロンプトで定義。結果に満足したら、
create-skillを使用して全プロセスをスキルとしてカプセル化し、入力（事件資料フォルダ）と出力（分析レポート）を定義。
カプセル化されたスキルの主なメリットはチームでの再利用です。ジュニア弁護士は事件フォルダを選択してスキルを実行するだけで、標準化された分析レポートを生成できます。その後、劉弁護士が最終承認のためにレビューします。これにより、個人の 20 年にわたる専門的経験がチーム全体の利益となります。
まず、構造化されたプロンプトでワークフローを検証してください。その後、create-skill を使用してそれをチーム向けの標準化された再利用可能なツールとしてカプセル化します。
E コマース運営
ケース 17：クロスボーダー E コマースの日々のデータ自動化
シナリオ
アレックス氏は 3 年間クロスボーダー E コマースビジネスを運営しており、5 つのストアと 200 SKU 以上を管理しています。毎朝、5 つのストアバックエンドにそれぞれログインして前日の売上データをエクスポートし、サマリースプレッドシートに貼り付け、日々の変化とランキングの変動を手動で計算していました。この日常ルーチンだけで 1 時間以上かかり、慌ただしい中でストアを 1 つ見落とすこともよくありました。
彼は QoderWork CN でこのプロセスを自動化できます。
プロンプト例
Automate daily data synchronization for e-commerce stores:
1. Log in to the seller console for each of the following sites:
- US site: [URL]
- European site: [URL]
- Japanese site: [URL]
- ...
2. On each site’s business report page, export yesterday’s sales.
3. Consolidate all site data into a single Excel file containing:
- Sales, orders, and return rate for each site.
- The top 10 best-selling SKUs and their performance.
- Day-over-day change, with any decreases highlighted in red.
4. Generate a brief daily operations summary (within 200 words).QoderWork CN の動作
QoderWork CN はブラウザ自動化を使用して各ストアバックエンドにログインし、レポートページに移動してデータをエクスポートします。その後、このデータをマージ・分析してサマリーレポートを生成します。毎朝、王磊氏がコンピュータを開くと、フォルダにすでにレポートが用意されています。
継続的な活用
このワークフローをスキルとして保存します。その後、「今日のストアレポートを生成してください」と指示するだけで、日々実行できます。データが蓄積されるにつれて、「過去 30 日間で一貫して売上が減少している SKU はどれですか？」といったフォローアップ質問も可能になります。
コアバリュー
メトリック | 効果 |
ブラウザ自動化 | クロスボーダー E コマース販売者の一般的な課題を解決。 |
時間短縮 | 1 時間の手作業を 10 分の自動化プロセスに短縮。 |
データ蓄積 | 時間の経過とともにトレンド分析を可能に。 |
ベストプラクティス
このユースケースの核心となるテクニックは、繰り返し行われる Web サイトへのログインや操作などのタスクに最適な、ブラウザ自動化とスキルカプセル化です。
このシナリオでは、QoderWork CN はローカルファイルを使用しません。代わりに、ブラウザを開き、複数のコンソールにログインしてデータをエクスポートする必要があります。このプロセスは、各サイトの URL と操作パスを指定するプロンプト（例：「ビジネステポートページから昨日の売上データをエクスポート」）によってガイドされ、QoderWork CN が人間のようにナビゲートして操作を実行できるようになります。
日々繰り返されるタスクは、スキルとして完璧にカプセル化できます。アレックス氏がワークフローを再利用可能なスキルとして保存すれば、「今日のストアレポートを生成してください」という簡単なコマンドで日々実行できます。ブラウザ自動化により、QoderWork CN はローカルファイルだけでなく、Web ベースのシステムとも直接対話できます。
Web サイトへのログイン、データエクスポート、バックエンド操作などの繰り返しタスクで大幅な時間を節約する最良の方法は、ブラウザ自動化を使用してワークフローを再利用可能なスキルとしてカプセル化することです。
ユースケース 18：E コマース画像向け AI 生成編集
課題
E コマースの商品画像には複数のバリエーション（異なる背景、シーン、スタイルなど）が必要ですが、それらの間でブランドスタイルとカラーを一貫して維持するのはコストのかかる手作業です。
次のステップ
AI を使用して E コマース商品画像を一括で再作成し、オリジナルのスタイルとカラーを維持しながら画像要素のみを変更する方法を学びます。
プロンプト例
AI-powered generative editing for main product images:
1. Analyze the images' brand visual style, including the color scheme, composition, and lighting and shadow.
2. Generate three image variants of the same product in different scenes, such as a pure white background, a lifestyle scene, and a holiday theme.
3. Ensure the brand color and product form remain consistent.
4. Output a side-by-side comparison for evaluation.コアバリュー
メトリック | メリット |
革新的な応用 | E コマース向け AI 画像生成の実世界応用。 |
ブランドの一貫性 | 一貫したルック＆フィールを維持しながら、画像バリエーションを大量に生成。 |
低障壁 | 専門的なデザインスキル不要。 |
システム管理
ユースケース 19：Mac ディスクのディープクリーン
シナリオ
陳氏はグラフィックデザイナーで、256 GB の MacBook Pro を使用しています。最近、ディスク領域不足の警告が頻繁に表示されるようになりました。利用可能な領域がわずか 7 GB しか残っていない状態で、システムデータが驚異的な 124 GB を消費していることが判明しました。どのファイルを安全に削除できるかわからず、入手可能なチュートリアルは長くて混乱を招くものでした。誤ってシステムファイルを削除してコンピュータがクラッシュするのではないかと心配していました。
友人の勧めで、彼女は QoderWork CN を試してみました。
直接メッセージ
フォルダを準備する必要はありません。QoderWork ダイアログで次のように指示します。
My Mac has only 7 GB of available space left, and system data is taking up 124 GB.
Please do the following:
1. Analyze disk usage to identify large files and folders consuming space.
2. Identify what is safe to delete and what must be kept.
3. Provide a cleanup plan specifying how much space each action will free up.
4. Wait for my confirmation before starting the cleanup.
Important: Do not delete any system files or my work files. If you're unsure about a file, ask me first.動作原理
QoderWork CN はシステム診断を実行し、ディスク領域を最も消費している項目を特定しました。具体的には、開発ツールのキャッシュ（23 GB）、未使用のコンテナイメージ（18 GB）、ローカルスナップショット（31 GB）、アプリケーションキャッシュ（12 GB）です。解放される領域の見積もりを詳細に記載したクリーンアッププランを提示し、各項目について陳氏の確認を得てから処理を進めました。このプロセスにより、合計約 84 GB が解放され、利用可能な領域が 7 GB から 91 GB に増加しました。
継続的な活用
陳氏は月に 1 回、「私のディスク領域をチェックして、クリーンアップが必要なものがあれば教えてください」と QoderWork CN に依頼しています。QoderWork CN は迅速にシステムをスキャンして推奨事項を提供し、オンデマンドの IT アシスタントとして機能しています。
コアバリュー
メトリック | 効果 |
具体的な効果 | 利用可能な領域を 7 GB から 91 GB に増加 |
広範な課題 | Mac ユーザー基盤が広大 |
安全第一のアプローチ | 実行前に確認を求めるプランを提示。 |
ユーザーの発言
7 GB から 91 GB に拡張されました。
ベストプラクティス
このユースケースの核心となるテクニックは、フォルダや複雑な準備を必要としない、直接対話とセキュリティ確認のメカニズムです。
陳氏のアプローチはシンプルです。問題を直接記述（「利用可能な領域が 7 GB にまで減少し、システムデータが 124 GB を占めています」）し、プロンプトに次の 2 つの重要な指示を追加しました。「クリーンアップを開始する前に私の確認を待ってください」「何か不確かな点があれば、まず私に尋ねてください」。これらの指示により、QoderWork CN はセーフモードで動作し、まず問題を診断し、次に解決策を提案し、実行前に確認を待ちます。これにより、誤削除のリスクを回避できます。
このユースケースは、すべてのタスクがフォルダを必要とするわけではないことを示しています。システム管理やトラブルシューティングのようなシナリオでは、現在の状況を明確に記述し、セキュリティ境界を定義すれば、直接対話で十分です。
システム操作を伴うタスクでは、常にモデルに解決策を提示させ、実行前に確認を待つよう指示してください。これは安全第一のベストプラクティスです。
ユースケース 20：ストレージ領域分析と可視化レポート
課題
ファイルタイプ別のディスク領域使用状況に関するデータがないため、何をクリーンアップすべきか推測せざるを得ません。
QoderWork CN 導入後
ストレージ領域の使用状況を分析し、ファイルタイプ別のストレージ内訳を示す視覚的な HTML レポートを生成します。
プロンプト例
Analyze storage space utilization:
1. Scan the storage usage of each disk partition.
2. Calculate storage usage by file type: document, image, video, application, cache, and other.
3. Identify the 20 largest files and folders.
4. Generate an HTML visualization report that includes a pie chart, a bar chart, and a detailed list.コアバリュー
メトリック | 説明 |
可視化 | 明確で直感的なレポートを生成。 |
特別なソフトウェア不要 | HTML としてブラウザで直接開ける。 |
意思決定支援 | クリーンアップ意思決定のためのデータを提供。 |
ユースケース 21：インストーラーとバックグラウンドプロセスの分析
課題
追跡されていないアプリケーション、特にバックグラウンドプロセスは、セキュリティおよびパフォーマンス上のリスクをもたらす可能性があります。
QoderWork CN：次のステップ
インストール済みアプリケーションとバックグラウンドアプリケーションを自動的に一覧表示し、システムアプリケーションを除外することで、コンピュータの状態を把握しやすくします。
プロンプト例
Check the status of applications and processes on your computer:
1. List all user-installed applications (excluding built-in ones), showing their installation date and disk space usage.
2. List all currently running non-system processes, showing their CPU and memory usage.
3. Flag any suspicious or uncommon processes.
4. Provide optimization suggestions, such as which applications to uninstall and which background processes to stop.コアバリュー
メトリック | 説明 |
セキュリティ監査 | 包括的なシステムセキュリティおよびパフォーマンスチェック。 |
重点事項 | システムプロセスを自動的にフィルタリング。 |
意思決定支援 | アンインストールおよび最適化意思決定を支援。 |
ユースケース 22：デスクトップとブラウザブックマーク
課題
散らかったデスクトップファイルと整理されていないブラウザブックマークは、生産性を阻害します。
QoderWork CN 導入後
デスクトップのファイル構造とブックマークを自動的に分析し、カテゴリ別に整理してブックマークバーを最適化します。
プロンプト例
Help me organize my digital workspace:
1. Organize the desktop: Scan all files on the desktop and automatically sort them into subfolders by type (e.g., documents, images, downloads, and temporary files).
2. Organize browser bookmarks: Export all bookmarks, remove broken links, and recategorize them by topic.
3. Generate a summary report detailing the number of files organized, bookmarks optimized, and the amount of desktop space freed up.コアバリュー
パラメーター | 説明 |
二重最適化 | デスクトップとブラウザを同時に整理。 |
効率向上 | 作業効率を向上させます。 |
即時効果 | すぐに目に見える改善を実現。 |
準備
ケース 23：テストの自動生成
ユースケース
趙先生は中学 2 年生の物理を 3 クラス担当しています。毎月の定期試験前に最も難しい作業は、試験問題を作成することです。問題形式（四択、穴埋め、実験、計算）のバランスを取り、正確な難易度勾配（基本 60%、中級 30%、上級 10%）をコントロールし、すべての章の概念を網羅する必要があります。これまでの方法では、問題バンクを手動で検索し、問題を手作業で選定し、印刷用にフォーマットする必要がありました。1 回の試験作成には少なくとも 3 時間かかりました。3 クラスそれぞれに独自の試験を作成するため、総作業量は 3 倍になりました。
ファイル準備
趙先生は教材をフォルダに整理しています。
desktop/Grade 8 physics-exam prep materials/
├── curriculum standard-Grade 8 physics.pdf
├── Chapter 1-mechanical motion-key points.docx
├── Chapter 2-acoustic phenomena-key points.docx
├── Chapter 3-changes in states of matter-key points.docx
├── past monthly exam papers.docx
└── class grades-last monthly exam.xlsx (optional, to create questions targeting weak points)3 つのステップ
作業ディレクトリを選択
「Grade 8 physics-exam creation materials」フォルダを選択します。
試験要件を入力
Please generate 3 versions of a Grade 8 physics monthly exam based on the knowledge point documents and curriculum standards in the folder: 1. Scope: Chapters 1 to 3 2. Question distribution: 10 multiple-choice questions (3 points each), 8 fill-in-the-blank questions (2 points per blank), 2 experimental questions (16 points total), and 2 calculation questions (14 points total), for a total of 100 points 3. Difficulty ratio: 60% basic, 30% intermediate, and 10% advanced 4. The 3 versions must cover the same knowledge points but contain unique questions. 5. Each version must include a standard answer key and a scoring rubric. 6. Reference the previous monthly exam results to add more weight to topics where the class showed weakness, such as the graphical analysis of changes in states of matter. 7. Output as Word documents formatted for printing.
QoderWork CN の動作
趙先生の依頼により、QoderWork はカリキュラム基準とトピックドキュメントを分析し、同等の難易度を持つ 3 バージョンの試験を生成しました。各試験には詳細な採点基準が含まれています。また、前回の月例試験のデータを使用して、クラスの弱点であった「物質の状態変化のグラフ分析」に関する画像分析問題を 2 問追加しました。
次のステップ
趙先生は今後、毎月の定期試験前に以下の操作を行うだけで済みます。
新しい章の知識ポイントドキュメントをフォルダに追加します。
QoderWork CN に「範囲を第 4 章に拡張し、同じ基準に基づいて新しい試験問題セットを生成してください」と指示します。
期末試験の復習では、「今学期のすべての月例試験結果に基づいて、各生徒の弱点知識ポイントを対象とした個別練習問題を生成してください」と指示することもできます。
コアバリュー
機能 | 説明 |
インテリジェントな問題生成 | トピックを包括的に網羅します |
制御可能な難易度 | 柔軟な問題形式と正確な難易度コントロールを提供 |
バッチ生成 | 単一処理で複数の独自試験バージョンを生成 |
ターゲット生成 | パフォーマンスデータを使用して生徒の弱点を対象に |
ベストプラクティス
このユースケースの核心は、フォルダ管理と詳細なパラメータ化されたプロンプトです。
趙先生は以下の 2 点を正しく実行しました。
教材の一元管理：知識ポイントドキュメント、カリキュラム基準、過去の試験問題、クラス成績などすべての教材を単一フォルダに整理し、QoderWork CN 用の完全な問題バンクを構築。
すべての要件を具体的な数値で定量化：問題形式の分布を正確な点数で定義（例：四択問題 10 問×3 点）、難易度比率をパーセンテージで指定（基本 60%、中級 30%、上級 10%）、弱点知識ポイントに対する問題に大きな重みを割り当て。
「中程度の難易度のテストを作成してください」といった曖昧な指示よりも、パラメータ化されたプロンプトの方が効果的です。なぜなら、QoderWork CN に明確な制約を提供することで、出力品質をより簡単にコントロールできるからです。
QoderWork CN の出力を「ほぼ正しい」から「完全に正確」にするには、プロンプト内で数量、比率、スコアなどのパラメータを具体的な数値で指定してください。
情報収集
ユースケース 24：マクロ経済ニュースのクローリングとメール送信
ユースケース
林氏はプライベートエクイティファンドの投資リサーチャーです。毎朝 8 時前までに、複数の金融情報サイトや中央銀行の公式サイトを含む 6 つの情報源を閲覧し、重要なマクロ経済ニュースを見つけ出してチーム向けのブリーフィングを作成するというタスクがあります。この一見単純な作業は、実際に毎日 40～50 分かかります。Web サイトを開き、ページをめくり、重要度を評価し、コピー＆ペーストし、フォーマットし、メールを送信するという手作業の連続です。各ステップが不可欠です。
直接対話
フォルダは不要です。QoderWork CN に指示するだけです。
Create a daily macroeconomic news briefing:
1. Crawl the following websites for major news from the past 24 hours:
- A financial news platform (xxx.com)
- The People's Bank of China website (www.pbc.gov.cn)
- IMF News (www.imf.org/en/News)
- Federal Reserve statements (www.federalreserve.gov)
- National Bureau of Statistics (www.stats.gov.cn)
2. Filter for news about macroeconomic policy, interest rates, exchange rates, GDP, and inflation.
3. For each news article, include the title, a single-sentence summary, and the original link.
4. Sort the articles by importance into two categories: "Must-Read" and "Reference".
5. Format the results as a concise email.
6. Send the email to team@example.com with the subject "Macroeconomic Daily-{today's date}".QoderWork CN の動作
QoderWork CN はブラウザ自動化を使用して 6 つの Web サイトから関連ニュースをスクレイプします。その後、ニュースを重要度でフィルタリング・ソートし、簡潔なブリーフィングを生成して、毎朝チームのメールボックスに自動送信します。
継続的な活用
このワークフローをスキルとしてカプセル化すれば、「今日のマクロレポートを生成してください」という簡単なコマンドで日々実行できます。中央銀行の金利引き下げなどの特別イベント時には、「今日の金利引き下げについて詳細分析を行い、チーム向けの特別レポートを生成してください」といったより複雑なリクエストも可能です。
コアバリュー
メトリック | 説明 |
マルチソース収集 | 自動収集、フィルタリング、ソート |
エンドツーエンドのクローズドループ | 1 ステップで整理・プッシュ |
対象ロール | 投資リサーチャーやアナリストなど情報集約型のロール |
自動化 | スキルとしてカプセル化すれば日々自動実行可能。 |
使用ヒント
このユースケースは、ブラウザ自動化、メール統合、スキルカプセル化を組み合わせて、収集 → 編集 → 配信という完全自動化されたエンドツーエンドのワークフローを実現しています。
林氏のプロンプトは以下の重要な目的を果たします。
Web サイトのリストとフィルターキーワードを指定（マクロ経済政策、金利、為替レートなど）
出力フォーマットを定義（タイトル＋1 文の要約＋ソースリンク）
メール配信を設定（受信者とメール件名のフォーマット）
単一のプロンプトで、QoderWork CN はデータ収集からメール配信までの全ワークフローを処理します。スキルとしてカプセル化すれば、このワークフローは日々の自動化タスクとなります。
ブラウザ自動化はバックエンド管理だけでなく、情報収集にも活用できます。メール送信とスキルカプセル化と組み合わせることで、パーソナル情報アシスタントとなります。
IT ツール
ユースケース 25：Web サイトクラッシュからのスタックトレース抽出
ユースケース
張氏はバックエンドエンジニアです。彼の会社には内部クラッシュログプラットフォームがあります。本番環境で問題が発生するたびに、ブラウザを手動で開き、プラットフォームにログインし、対応するクラッシュレコードを検索し、スタックトレースをコピーして分析用ドキュメントに貼り付ける必要があります。このプロセスは複雑ではありませんが、1 日に数回繰り返すのは退屈です。さらに悪いことに、ログインセッションが頻繁に有効期限切れになるため、パスワードを何度も入力する必要があります。
直接対話
QoderWork CN にリクエストを記述します。
To extract information from the crash log platform:
1. Open your browser and navigate to http://crash.internal.company.com.
2. If prompted, log in.
3. In the search box, enter the crash ID: CRASH-2024-03-001.
4. Extract the full stack trace.
5. Save it as a Markdown document, ensuring the filename includes the crash ID.
6. Analyze the stack trace to make a preliminary determination of the potential cause of the crash.QoderWork CN の動作
QoderWork CN はログイン、ナビゲーション、検索、抽出を含む完全なブラウザワークフローを自動化します。スタックトレースをフォーマット済みの Markdown ドキュメントとして保存し、「UserService.java:128 で NullPointerException が発生しており、ユーザーオブジェクトが初期化されていない可能性があります」といったクラッシュ原因の予備評価を生成します。
次のステップ
張氏はこの操作をスキルとしてパッケージ化しました。現在、オンラインアラートを受信するたびに、「クラッシュ CRASH-2024-03-002 のスタックトレースを抽出・分析してください」と指示するだけで済みます。QoderWork CN が全ワークフローを自動処理するため、彼は分析結果に直接取り掛かれます。
コアバリュー
メトリック | 効果 |
典型的なシナリオ | 開発ツールチェーンにおけるブラウザ自動化 |
自動化に最適 | 単純で繰り返しのタスクほど自動化の恩恵が大きい。 |
効率スタッキング | 単一処理で抽出と分析を実行 |
ベストプラクティス
このユースケースは、頻繁に繰り返されるタスクを自動化するためのブラウザ自動化＋スキルカプセル化を使用しています。
張氏のワークフローは 1 日に数回実行される繰り返し作業です：ログイン → クラッシュ ID を検索 → スタックトレースをコピー。彼のプロンプトは巧妙に「スタックトレースを分析し、クラッシュ原因の予備評価を提供することも」という要件を追加しています。この要件により、QoderWork は単なるデータ移動ツールから基本的な診断アシスタントへと進化し、データ抽出と同時に一次分析を実行します。
操作をスキルとしてカプセル化すれば、「クラッシュ CRASH-xxx のスタックトレースを抽出・分析してください」と指示するだけで済みます。クラッシュ ID は変数として渡されます。
単純で繰り返し行われる日常タスクは、ブラウザ自動化とスキルカプセル化に最適なユースケースです。
ハンズオンガイド：フォルダを使用して QoderWork を最大限に活用する方法
前述のユースケースの半数以上がローカルフォルダから直接読み取りを行っています。フォルダを整理し、作業ディレクトリとして選択することが、QoderWork CN を最大限に活用する鍵です。
このセクションでは、教師がクラスの試験成績を管理する例を使ってワークフローを説明します。
作業ディレクトリの重要性
QoderWork CN では、ローカルフォルダを作業ディレクトリとして選択できます。一度選択すると、以下のようになります。
QoderWork CN はフォルダ内のすべてのファイルを直接読み取り、個別のアップロードが不要になります。
QoderWork CN は処理結果を自動的にフォルダに保存するため、手動でのダウンロードが不要になります。
QoderWork CN はフォルダに新しく追加されたファイルを即座に検出し、処理します。
ファイルを正しい場所に配置するだけで、あとは QoderWork CN にお任せください。
3 ステップで始めましょう
フォルダを整理
トピックまたはタスクごとにファイルをグループ化して単一フォルダにまとめます。明確なフォルダ名と一貫したファイル命名規則を使用してください。
QoderWork CN でフォルダを選択
QoderWork CN でタスクを作成します。ダイアログボックスで「Select working directory」をクリックし、フォルダを選択します。これにより、QoderWork CN はフォルダ内のすべてのファイルにアクセスできます。
自然言語で要件を記述
コードを記述したり、ファイルパスを指定したりする必要はありません。要件を自然言語で記述するだけで、QoderWork CN が作業ディレクトリ内のファイルを自動的に識別・処理します。
クラス試験成績の管理
このセクションでは、教師のシナリオを使用して、フォルダ整理から QoderWork による分析までの全プロセスを説明します。
シナリオ
張先生は中学校の数学教師で、試験後に生徒の成績が記録されたスプレッドシートを受け取ります。学期を通して、4 つのスプレッドシートをフォルダに収集しました。彼女はクラス全体のパフォーマンスに関する包括的な概要を得て、成績が向上している生徒を特定し、追加支援が必要な生徒を把握し、クラス全体の傾向を追跡したいと考えています。
フォルダを整理
張先生はデスクトップ上に「Grade 8 Class 2-Math Scores」というフォルダを作成し、各試験の成績表を保存しました。
desktop/Grade 8 Class 2-Math Scores/ ├── First Monthly Exam Scores.xlsx ├── Midterm Exam Scores.xlsx ├── Second Monthly Exam Scores.xlsx └── Final Exam Scores.xlsx説明「2024-03-Monthly Exam Scores.xlsx」のように、ファイル名に試験名または日付を含めてください。これにより、QoderWork がデータを時系列で自動分析できます。
作業ディレクトリを選択
QoderWork でタスクを作成します。ダイアログボックスの下部にある「Select working directory」をクリックし、「Grade 8 Class 2-Math Scores」フォルダを選択します。
QoderWork に分析を依頼
ダイアログボックスに、以下を入力します。
Read all exam scoresheets in the folder and perform the following analysis: 1. For each exam, calculate the class average, highest score, lowest score, and passing rate. 2. Identify the score trend for each student across all exams. 3. Find the top 5 most improved students and the top 5 students with the largest score drops. 4. Generate a visual class performance analysis report. 5. Provide recommendations for students who require special attention.QoderWork は自動的にすべての Excel ファイルを読み取り、データ分析を実行し、分析レポートをフォルダに保存します。張先生はその後、フォルダを開いて分析レポートを確認できます。
次のステップ
次の試験後、張先生は以下の操作を行うだけで済みます。
新しい成績表を同じフォルダに配置します。
QoderWork CN を開きます（作業ディレクトリが変更されていない場合は、再度選択する必要はありません）。
「新しい試験成績が追加されました。分析レポートを更新してください」と指示します。
このプロセス全体に 5 分もかかりません。データが蓄積されるにつれて、QoderWork CN の分析はますます価値を増します。例えば、第 3 回試験以降、一貫して成績が低下している生徒を特定し、早期介入を可能にします。
その他のシナリオ
フォルダ整理、作業ディレクトリ選択、自然言語分析という 3 ステップのパターンは、類似ファイルの繰り返し処理を必要とするほぼすべてのタスクに最適です。
ロール | フォルダ整理 | プロンプト例 |
教師 | クラス／学期ごとに成績表を整理 | 「すべての成績表を分析し、注意が必要な生徒を特定してください。」 |
営業 | 月ごとに売上レポートを整理 | 「過去 3 ヶ月の売上トレンドを比較し、最も成長が速い製品を特定してください。」 |
財務 | 月ごとに精算書類を整理 | 「今四半期のすべての精算を要約し、経費カテゴリ別のレポートを生成してください。」 |
弁護士 | 事件ごとに契約書類を整理 | 「すべての契約をレビューし、リスク条項を一覧にしてください。」 |
オペレーションズ | チャネルごとにデータエクスポートを整理 | 「すべてのチャネルデータをマージし、ROI 分析レポートを生成してください。」 |
輸出入 | 注文ごとに顧客データを整理 | 「すべての注文を読み取り、通関申告サマリーを生成してください。」 |
研究者 | トピックごとに研究資料を整理 | 「すべての論文の核心的なアイデアを整理し、文献レビューを生成してください。」 |
フォルダ管理
命名規則に従う：
2024-03-Monthly-Exam-Scores.xlsxや01-First-Monthly-Exam.xlsxのように、ファイル名に日付または連番を含めてください。これにより、QoderWork が自動的に順序を判断できます。トピックごとに 1 つのフォルダを使用：無関係なファイルを混在させないでください。例えば、国語の成績と数学の成績を別々のフォルダに保管することで、QoderWork の分析精度が向上します。
フォーマットを一貫させる：類似ファイルには同じテンプレートを使用してください。例えば、すべての試験結果ファイルで
Name、Student ID、Scoreといった同じ列名を使用することで、QoderWork がデータを自動的に整列できます。サブフォルダで整理：大量のファイルがある場合は、日付またはカテゴリごとにサブフォルダを作成してください。QoderWork はそれらを再帰的に読み取ることができます。
データセットを時間とともに構築：フォルダ内のデータが多いほど、分析の価値が高まります。定期的にファイルを適切なフォルダに配置して、将来の分析を効率化してください。
最初のケースを始めましょう
フォルダを整理
月次レポートや試験成績など、作業シナリオを選択し、関連ファイルをすべてフォルダにまとめます。
作業ディレクトリを選択
QoderWork CN でタスクを作成します。ダイアログボックスで「Select Working Directory」をクリックし、フォルダを選択します。
ユースケースのプロンプトから開始
上記のユースケースからプロンプト構造をコピーし、自分のニーズに合わせて調整します。
反復的に改良
最初の出力が完璧でない場合もあります。それを基にプロンプトを改良し、ワークフローのテンプレートを構築してください。
スキルとしてカプセル化（上級）
頻繁に使用するワークフローについては、スキルを作成して個人またはチームのツールボックスを構築することを検討してください。
これらのユースケースはユーザーからのフィードバックに基づいており、QoderWork CN の実用的な応用を示しています。これらのプロンプトをコピーして自分のニーズに合わせて調整できます。