GLM 4.7 準備完了
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1つのプラットフォーム。複数のAIモデル。
次のような主要なAIモデルと出会い、チャットし、創作しましょう： GPT 6 Luna, GPT-5.6 Luna, Claude Haiku 4.5 など、すべてが1つのシンプルなプラットフォームに集約されています。
世界中の何百万人ものユーザーに信頼されています
GLM-4.7：複雑なタスク向けに構築されたAIエージェント
GLM-4.7は、コーディング、高度な推論、コンテンツ作成、エージェントベースのワークフロー向けに設計された、Z.aiの強力なモデルです。ChatGoat AIエージェントでは、複数のAIプラットフォームを切り替えることなく、GLM-4.7を使用してコードのデバッグ、ドキュメントの分析、リサーチ、コンテンツの作成、および複雑な目標の管理可能なステップへの分割を行うことができます。
コードの作成、デバッグ、および改善
GLM-4.7を使用して、コードの生成、技術的な概念の説明、エラーの特定、関数のリファクタリング、実装プランの提案を行います。大規模な開発タスクでは、要件をステップに分解し、必要なコードを生成し、潜在的な問題について結果をレビューするよう依頼できます。
マルチステップのAIエージェントタスクを完了
GLM-4.7は単発の質問に答えるだけにとどまりません。目標、関連するコンテキスト、明確な制約を与えると、ワークフローの計画、情報の整理、中間ステップの完了、およびフォローアップの指示を通じた最終出力の洗練をサポートできます。
構造化された推論による複雑な問題の解決
タスクに比較、評価、またはマルチステップの分析が必要な場合、GLM-4.7は利用可能な情報を整理し、構造化された回答を生成します。前提条件の説明、オプションの比較、見落としている詳細の特定、または根拠を添えた推奨事項の提示を依頼できます。
コンテンツの作成、書き直し、および翻訳
GLM-4.7を使用して、メール、記事、商品説明、SNS投稿、マーケティングコピー、クリエイティブなアイデアを作成します。ターゲット層、好みのトーン、長さ、フォーマットを指定し、フォローアップのプロンプトを使用して、結果の書き直し、短縮、拡張、翻訳、またはブラッシュアップを行います。
ドキュメントの分析と情報の整理
対応ファイルをアップロードし、GLM-4.7にレポートの要約、主要ポイントの抽出、セクションの比較、表の作成、またはソース資料に基づく質問への回答を依頼します。長いドキュメントの場合は、アウトラインと主要な発見から始めてから、個別のセクションをより詳細に探索します。
ChatGoat AIエージェントでGLM-4.7を選ぶ理由
ChatGoat AIエージェントを使用すると、コーディング、リサーチ、文章作成、ドキュメント分析、マルチステップタスクにGLM-4.7を便利に活用できます。1つのスムーズなワークスペースで、他の主要なAIモデルとともにGLM-4.7をご利用いただけます。
1つのワークスペースで複数のAIモデルにアクセス
GLM-4.7をGPT、Claude、Gemini、Qwenなどの主要モデルと一緒に使用できます。別々のアプリを開いたり複数のアカウントを管理したりすることなく、タスクに応じてモデルを切り替え、出力を比較できます。
会話から実行へ
ChatGoat AIエージェントは、一度きりの質問以上の目的で設計されています。目的、背景、要件を提供し、GLM-4.7と協力してタスクの計画、中間結果の生成、および複数のステップを通じた最終回答の改善を行います。
テキスト、ファイル、および画像での作業
標準的なAIチャットに加え、ChatGoat AIでは長文テキストの貼り付けや、対応ドキュメント・画像のアップロードが可能です。GLM-4.7を使用して、コンテンツの要約、情報の抽出、資料の説明、非構造化データの有用な出力への変換を行います。
結果のレビューと洗練をより簡単に
複雑なタスクで最初から完璧な結果が得られることは稀です。GLM-4.7にチェックリストの作成、不確かな情報のフラグ付け、タスク計画の表示、またはフィードバックを使用した回答の修正を依頼します。これにより、脱漏の特定や出力品質の向上が容易になります。
ChatGoat AIでGLM-4.7を使用する方法
ChatGoat AIでコーディング、ドキュメント分析、文章作成、マルチステップのAIエージェントタスクにGLM-4.7を使用するにはどうすればよいですか？以下の3つのステップに従ってください。
ステップ1：GLM-4.7を選択する
ChatGoat AIエージェントを開き、モデルメニューをクリックして、利用可能なモデルからGLM-4.7を選択します。
ステップ2：目標を入力するか、ファイルをアップロードする
達成したいことを説明し、関連するコンテキスト、フォーマットのルール、ターゲット層の詳細、または制限事項を含めます。分析用の対応ドキュメントや画像をアップロードすることもできます。
ステップ3：結果をレビューして洗練する
回答を確認し、フォローアップのプロンプトを使用して改善します。複雑なタスクの場合は、GLM-4.7にステップの説明、検証が必要な情報の特定、または特定の形式での回答を依頼します。
ChatGoat AIエージェントでGLM-4.7を試す
今日からChatGoat AIエージェントでGLM-4.7のご利用を開始しましょう。コードのデバッグ、ドキュメントの要約、プロジェクトの計画、コンテンツの作成、複雑なリサーチタスクの完了など、目標を説明するだけで、GLM-4.7が明確で実用的な結果へと導くお手伝いをします。
ユーザーがGLM-4.7を愛用する理由
ユーザーがGLM-4.7を愛用する理由
Lucas複数のモジュールにわたる開発リクエストをGLM-4.7に渡し、コードを生成する前に作業を計画するよう依頼しました。構造化されたワークフローにより、結果のレビューと修正が非常に簡単になりました。
Zara長いドキュメントの場合、まず構造と主要な発見を抽出するよう依頼しています。その後、元のファイルを何度も検索しなくても、個別のセクションを探索できます。
Ben製品コピーやビジネスメールの書き直しに定期的に使用しています。ターゲット層、トーン、文字数を指定すると、初稿は通常、必要なものにかなり近くなります。
HazelGLM-4.7は、簡単なコードの修正を提案するだけにとどまりません。エラーの原因を説明し、プロジェクトの他の影響を受ける可能性のある領域を指摘してくれます。
JavierChatGoat AI内でGLM-4.7を他のモデルと比較できるのは非常に便利です。迅速な下書き用に1つのモデルを選び、より深い分析用に別のモデルを選ぶことができます。
Sophie不明確なアイデアを実用的なステップに変換するのに特に役立ちます。最初に計画を立てて、タスクを1段階ずつ完了させることで、より信頼性の高い結果が得られます。
GLM-4.7 FAQ
GLM-4.7について知っておくべきすべてのこと
GLM-4.7とは何ですか？
GLM-4.7は何に使用できますか？
GLM-4.7はコーディングをサポートできますか？
GLM-4.7はコードの分析とデバッグができますか？
GLM-4.7はファイルや画像を分析できますか？
GLM-4.7はAIエージェントのタスクを完了できますか？
GLM-4.7は他のAIモデルとどう違うのですか？
GLM-4.7からより良い結果を得るにはどうすればよいですか？
GLM-4.7は専門家によるレビューの代わりになりますか？