Koboshi

インポート

ChatGPTから​外へ

AIチャットは、​教えるのは​上手でも​覚える​ことには​繋がりません。
​単語の​保存と​復習は​Koboshiで。

ChatGPTや​Claude Codeを​使いながら​単語を​追加したいですか。Koboshiを​AIツールに​つなぐと、​チャットから​離れずに​保存できます。​今の​会話に​出てきた​単語を、​一度に​50語まで​まとめて​保存する​こともできます。​この​ページの​下に​ある​抽出プロンプトは、​すでに​終わった​会話の​ための​ものです。

ChatGPTとの​違い

同じ​単語を​調べた​ときの​違い

ChatGPTの​説明は​丁寧です。​ただ、​会話が​進むと​埋もれてしまいます。
​Koboshiには、​必要な​一行だけを​残せます。

ノートには​不向き ChatGPTで​調べると
ChatGPT
あなたsobremesaって​どう​いう​意味?

いい​質問ですね!Sobremesaは​とても​魅力的な​スペイン語で、​興味深いことに​日本語に​ぴったり対応する​一語が​ありません。​そこが​この​言葉を​掘り下げる​楽しさでもあります。​順を​追って​丁寧に​説明しますね。

語源

ふたつの​部​分から​できています。sobreは​「上に」​「〜の​上で」、mesaは​「テーブル」。​文字どおりには​「テーブルの​上で」に​近く、​意味を​記憶に​留めるのに​ちょうどいいイメージに​なります。

実際の​意味

日常では、​sobremesaは食事の​あとも​テーブルに​残って​過ごす時間を​指します。​料理が​終わった​あと、​おしゃべりしながらく​つろぐ​時間です。​行為と​いうより、​大切に​されている​社交の​習慣と​言えます。

文化的な​背景

スペインやラテンアメリカの​多くの​地域では、​sobremesaが​1時間以上​続く​ことも​あり、​特に​週末や​祝日には、​家族や​友人との​時間の​大切な​一部と​考えられています。​会話や​コーヒー、​ときには​食後酒が​登場する​場面でもあります。

例文
  1. “Nos quedamos de sobremesa hasta las cinco.”​(5時まで​テーブルで​おしゃべりしていた。​)
  2. “La sobremesa es mi parte favorita de la comida.”
  3. “Después de comer, siempre hay sobremesa.”
関連語と​ニュアンス

関連してtertulia(もう​少し​形式の​ある​集まり)も​目に​するかもしれません。charlardisfrutarと​いった​動詞とも​自然に​結び​つきます。​例文を​もっと​出しましょうか。​類語や、​この​単語を​使った​短い​会話文も​作れますよ。

必要な説明が、長い会話の中に埋もれてしまいます。
記憶に​残る 同じ​単語を​Koboshiで
Koboshi
sobremesa so-bre-ME-sa B1ES

食後も​テーブルに​残って​過ごす時間。

«Nos quedamos de sobremesa.» 昼食の​あと、​しばらく​残っていた。

類語tertulia · charla

flâner flah-NAY B2FR

目的なく​街を​ぶらつく。

«J’aime flâner en ville.» 街を​ぶらぶらするのが​好きだ。

類語se balader · déambuler

木漏れ日 ko-mo-RE-bi C1JA

木々の​葉の​あいだから​差す日の​光。

木漏れ日が差す。 光が​差し込む。

一語につき一行。必要な情報だけを保存して、復習できる形にします。

チャット内の​単語は
​まとめて​取り出せます

無料で​始める

抽出プロンプト

チャットに​貼って
​CSVを​取り出す

抽出プロンプト
この会話全体を読み、私が質問した、またはあなたが説明した単語やフレーズをすべて抜き出してください。

ルール:
1. この会話に実際に出てきた単語だけを含める。新しい単語や関連語を足さない。
2. 1単語につき1行。
3. 次のヘッダーで始まるCSVのコードブロックで出力する:
word,language,meaning,example
4. meaning は短く(日本語なら20文字以内)。この会話で使った例文があれば再利用し、なければ example は空欄にする。
5. 本当に話題に出たか確信がない単語は入れない。

リストが長くなる場合は、出力上限に達する前に止め、最後の行に CONTINUE と書いてください。続きは私が頼みます。

うまく​いかない​とき

会話が​長い​場合の​手順

  1. 続きを​頼む 途中で​止まったら、「止まった​ところから​CSVの​続きを​出してください。​すでに​出した​行は​繰り返さず、​列も​同じで」と​送ります。
  2. 前半と​後半に​分ける まず​会話の​前半だけで​プロンプトを​実行し、​次に「後半を​お願いします。​ここまでの​CSVは​これです。​新しい​単語だけ追加して、​既存の​行は​変えないでください」と​送ります。
  3. 照合する 「この​CSVを​会話と​照らし合わせて、​会話に​出ていない​行を​削除し、​修正後の​CSVを​出してください」と​送ります。​長い​会話では、​実在しない​単語が​混ざる​ことが​あるので、​この​確認で​防ぎます。
  4. 性能の​高い​モデルを​選ぶ モデルを​選べるなら、​いちばん上位の​ものを​使います。​長い​会話で​先に​破綻するのは、​小さい​モデルです。
  5. エクスポート機能を​使う ChatGPTの​設定から​「データコントロール」​「データを​エクスポート」を​選ぶと、​メールで​ファイルが​届きます。​会話を​開き、​新しい​チャットに​数回に​分けて​貼り付けて、​同じプロンプトを​実行します。​チャットを​分けると、​長さの​上限に​引っかかりにくくなります。

FAQ

よく​ある​質問

ChatGPTからの抽出時、AIがハルシネーションを起こしたりしませんか?

とても​長い​会話では、​まれに​起こります。​プロンプトに​ある​「実際に​出てきた​単語だけ」と​いう​ルールと、​照合の​手順である​程度防げます。会話が​長い​場合の​手順を​参照してください。

長い会話でも大丈夫ですか?

大丈夫です。​会話を​前半と​後半に​分けるか、​エクスポート機能を​使ってください。

GeminiやClaudeでも使えますか?

はい、​同じプロンプトで​抽出できます。

チャットの​中の​単語を
​復習できる​形に

プロンプトを​実行して​CSVを​取り込めば、​あとは​復習に​出題されます。