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Devv AIとは？
Devv AIは、開発者の問題解決を加速するために設計されたAI搭載の検索エンジンです。LLM（大規模言語モデル）の推論力に、Stack Overflow・GitHub・DevDocsなどの信頼できる技術情報源から得たリアルタイムのデータを組み合わせ、質問に対して最新かつ文脈に沿った回答を提示します。GitHub Modeではリポジトリのコンテキストを踏まえた検索ができ、Web Modeではウェブ上の知見を横断して要点を要約。Chat Modeでは自然言語でやり取りしながら、コード例や実装手順を段階的に導きます。調査・実装・検証を一つのワークフローに収め、開発生産性の向上と検索時間の短縮を同時に実現します。また、回答には参照元へのリンクが含まれるため、根拠を辿って正確性を確認しやすく、チーム内のナレッジ共有にも活用できます。
Devv AIの主な機能
- LLM×リアルタイム検索統合：Stack Overflow・GitHub・DevDocsの最新情報とLLMを組み合わせ、実用的な回答を提示。
- GitHub Mode：リポジトリの文脈を踏まえた検索・説明により、コード理解や影響範囲の把握を支援。
- Web Mode：ウェブ上の技術情報を横断し、要点をまとめて提示。最新の変更点や解決策を素早く把握。
- Chat Mode：対話形式での問題分解、コード例の生成、実装手順の提案が可能。
- 出典リンクの提示：回答と併せて参照元へのリンクを示し、検証しやすいワークフローを実現。
- 開発タスク最適化：バグ調査、API使用例検索、ドキュメント参照を一元化し、検索～実装の時間を短縮。
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Glarity AIとは
Glarity AIは、ChatGPTを活用してWeb上の情報をすばやく要点化するChrome拡張機能です。YouTube動画やGoogle検索の結果をはじめ、Yahoo!ニュース、PubMed、PMC、NewsPicks、GitHub、Nikkei、Bing、Google Patentsなどのコンテンツを自動で要約し、ユーザーが選んだ言語で簡潔に提示します。長い動画やページを一から追う必要がなく、重要なポイントだけを短時間で把握できるため、調査・学習・意思決定のスピードを大きく高めます。さらにカスタマイズ可能なプロンプトにより、ニュースの要点抽出、学術論文の概要把握、技術ドキュメントのダイジェストなど、目的に合わせて出力スタイルを柔軟に調整可能です。広告なしの快適な閲覧体験に加え、対応サイト以外でも任意のページを要約できるため、分散した情報源を横断的に俯瞰できます。簡潔さと網羅性のバランスを重視した要約は、読み飛ばしや見落としのリスクを抑え、日々の情報収集に再現性のあるワークフローをもたらします。
Glarity AIの主要機能
- YouTube要約：長尺の動画から重要なポイントを抽出し、短時間で内容を把握。
- Google検索の要約：検索結果に関連する情報を整理し、主要な示唆を簡潔に提示。
- 幅広い対応サイト：Yahoo!ニュース、PubMed、PMC、NewsPicks、GitHub、Nikkei、Bing、Google Patentsなどで要約を生成。
- 任意ページのサマリー：対応リスト外でも、開いているWebページの要点を自動抽出。
- 多言語出力：選択した言語で要約を表示し、外国語の情報収集を効率化。
- カスタマイズ可能なプロンプト：用途に応じて要約の粒度や視点を調整可能。
- 広告なしの体験：余計な表示に邪魔されず、要約に集中できる。
- ワンクリック操作：ページを離れずに要約を確認し、作業の流れを維持。
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plantnet AI とは何か
plantnet AI（Pl@ntNet）は、スマートフォンやウェブから撮影・アップロードした写真をもとに、画像認識AIで植物の候補種を提示する参加型のシチズンサイエンス・プロジェクトです。ユーザーは葉・花・果実・樹皮などの特徴を撮影し、コミュニティの検証と組み合わせて同定精度を高められます。観察記録は植物の分布理解に寄与し、生物多様性の可視化と保全に活用されます。広告を表示せず、データの再販を行わないポリシーを掲げ、学術的な裏付けのあるプラットフォームとして運営されています。プロジェクトは Agropolis Foundation の支援を受けており、教育・研究・市民参加の橋渡しをすることで、野外観察から家庭園芸まで幅広い場面で「写真から植物を特定する」体験を手軽に提供します。
plantnet AI 主な機能
- 写真からの植物同定：葉や花などの部位写真を解析し、候補種をスコア付きで提示。
- コミュニティ検証：ユーザー同士の確認・フィードバックで結果の信頼性を向上。
- 観察記録の蓄積：日時や場所情報とともに記録し、生物多様性データの充実に貢献。
- 学術支援に基づく運営：研究コミュニティと連携し、教育・調査で使いやすい設計。
- プライバシー配慮：広告なし・データ販売なしの方針で安心して利用可能。
- 多言語・グローバル対応：各地域のフローラに対応し、旅先や野外調査でも活躍。
