OpenAI GPT に相談
概要
OpenAIの生成AIである「GPT」を利用するためのMeryマクロです。
後述のソースコードではV8エンジンで動作するものと従来版スクリプトエンジンで動作するものの2種類を掲載していますが、従来版のものはアーカイブです。特段の理由がない限りはV8エンジン版をご利用ください。
【主な機能】
- OpenAI APIを利用して生成AIと対話できるMery用のマクロ
- 選択したテキストやアクティブな行の内容について生成AIに質問・相談が可能
- 会話履歴を保持し、文脈を考慮した対話が可能
【特徴的な機能】
会話履歴機能:
- 事前の設定数に応じた会話履歴を保持
- 履歴のリセットが可能
これにより、会話の文脈を考慮した回答を得られます。
カスタムインストラクション:
- AIの応答方針を設定可能
- 一時的なカスタム指示の保存と変更が可能
プロンプトテンプレート:
- 誤字脱字チェック
- 日本語翻訳
- コードの最適化、生成
など、定型的な質問を簡単に実行できます。 ※テンプレート機能では回答を安定させるため、前述の会話履歴を文脈に含みません。
生成AIチャット風仕様:
- ストリーミングモードでリアルタイムに1文字ずつMeryに入力されていく
- Shiftキー長押しで、テキスト生成を中断できる
注意事項 (必ず読んでからご利用ください)
- 本マクロではOpenAI APIを利用します。API利用に伴う料金発生やOpenAI社の情報取り扱い等によるユーザー不利益が発生しても、作者は一切の責任を負いません。
- OpenAIでの支払いはチャージ制なので、あらかじめチャージした金額内での利用になります。オートチャージの設定もありますが、慣れていないうちはオートチャージOFFでの利用を推奨します。また、誤って高額の課金にならないように上限を設けることもできますので、併せて上限設定の利用を強くおすすめします。
- 2024/12/18 時点、本マクロでは「gpt-4o-mini」モデルを利用しており、費用は従量課金ですが「$0.150/100万入力トークン、 $0.600/100万出力トークン」と低価格です。目安として、日本語1文字 1～2 トークン程で計上されますが、よほど大量の文字の入出力を繰り返さない限りは月間数ドルで利用できると思われます。
- OpenAI APIでは受け取ったリクエストを学習に使わないと宣言していますが、くれぐれも機密情報やプライバシーに関わる情報を指定しないように注意してください。
- OpenAI APIは、 OpenAI利用規約 に則ってご利用ください。
利用前提
- Mery Ver 3.7.8 以上
- OpenAI Platform で、OpenAI APIキーを取得していること
- OpenAI APIを利用できるだけの課金残高があること
利用方法
- 環境変数の設定
- コマンド プロンプトで以下のコマンドを実行し、環境変数を設定してください。
setx OPENAI_API_KEY "***************************************"
- 設定後、Mery または Windows の再起動が必要な場合があります。
- マクロの実行
- プロンプトにしたい文字列を選択してマクロを実行すると、選択したテキストがプロンプトとしてOpenAI APIに送信され、応答がエディタに表示されます。
- 会話の履歴数を調整
- 会話の履歴は設定した個数分が保持され、文脈として利用されます。適宜、ソースコード内の「HISTORY_SIZE」の数を調整してください。
- ※数を増やすほど会話内容を保持して文脈を理解するようになりますが、メモリ使用量が増えたり動作が重くなる可能性があります。
- ※開いている文書ごとに履歴を保持します。文脈をリセットしたいときは、新しい文書を開いて会話をやり直してください。
ソースコード (V8エンジン版)
#language = "v8"
#title = "GPT に相談 (V8版)"
BeginUndoGroup();
// カスタムインストラクション
// これを設定することで、生成AIの回答全体への生成方針を指示できます。
// 例えば "回答をござる口調にしてください" と設定すると、AIの回答がござる口調になります。
// 何も指示しない場合は、空文字 "" を設定してください。
const DEFAULT_CUSTOM_INSTRUCTION = "";
// プロンプトテンプレート
// プロンプトテンプレートを設定することで、AIに対して特定の指示を出すことができます。
// プロンプトテンプレートでの生成は会話履歴とカスタムインストラクションを反映しません。
// テンプレートは以下の { ～ }, で囲まれたブロックを好きに増減させて利用できます。
const PROMPT_TEMPLATE = [
{
"title": "誤字脱字、不正確な表現をチェック",
"prompt": "以下の文章の誤字脱字 (被疑も含む) と不正確な表現を見つけて箇条書きで示してください。特に誤字脱字は漏れなく注視してください。【誤字脱字】【不正確な表現】セクションに分けて出力してください。"
},
{
"title": "日本語に翻訳",
"prompt": "以下の文章を日本語に翻訳してください。1段落毎に「[原文]: ...\n[日本語訳]: ...」の形式で出力すること。"
},
{
"title": "コードを洗練させる",
"prompt": "以下のコードを洗練させてください"
},
{
"title": "PowerShell スクリプトを書く",
"prompt": "以下の処理を行うPowerShellスクリプトを生成してください"
},
{
"title": "Shell Script を書く",
"prompt": "以下の処理を行うShell Scriptを生成してください"
},
]
// 生成AIの回答の言語設定
// "Japanese" や "English" を設定できます。他の言語は未検証。
// 自動設定にする場合は空文字 "" を設定してください。
const LANGUAGE = "Japanese";
// 会話の履歴を保持する数 (質問と回答で1セット)
// 数を増やすと、会話の履歴が増えますが、Meryのメモリ使用量が増えたり、
// 使用トークン数が増えて動作が重くなる可能性があるため、適宜調整してください。
// document.Tag に保持されるため、開いているファイルを閉じると履歴は消えます。
const HISTORY_SIZE = 4;
// 1回の入力での文字数
const INPUT_LENGTH = 3;
// 生成AI応答の入力毎の遅延時間 (ミリ秒)
// 入力をゆっくりにしたいときは数字を大きくしてください。
const INPUT_DELAY = 20;
// コンテキストメニュー番号の定義
const EXECUTE_AI = 1;
const RESET_HISTORY = 2;
const SET_CUSTOM_INSTRUCTION = 3;
const TEMPLATE_PROMPT_THRESHOLD = 10;
// タグ名の定義
const HISTORY_TAG = "gpt-history";
const TEMPORARY_CUSTOM_INSTRUCTION_TAG = "gpt-temporary-custom-instruction";
// console.log に出力する内容を Mery のアウトプットバーに表示する
const console = {
log: function (str) {
outputBar.Writeln(str)
}
}
const doc = document;
const sel = document.selection;
// 生成リクエスト中止フラグ
let abortRequestFlg = false
// 生成リクエスト完了フラグ;
let requestCompletedFlg = false;
main();
async function main() {
const selectionIsEmpty = sel.IsEmpty
// プロンプトの取得
if (selectionIsEmpty) {
sel.StartOfLine(false, mePosLogical);
sel.EndOfLine(true, mePosLogical);
}
let promptText = sel.Text.trim();
const promptLength = sel.TextLength;
let menuTrack = 0;
while (true) {
// コンテキストメニューの作成
const menu = createContextMenu(selectionIsEmpty);
menuTrack = menu.Track(0);
// メニュー選択がキャンセルされた場合は終了
if (menuTrack === 0) return;
// 会話履歴のリセット
if (menuTrack === RESET_HISTORY) {
resetTag();
continue;
}
// カスタムインストラクションの設定
if (menuTrack === SET_CUSTOM_INSTRUCTION) {
configureTemporaryCustomInstruction();
return;
}
break;
}
// プロンプトが空の場合はエラー
if (promptLength === 0) {
alert("プロンプトを入力してください。");
return;
}
// 文字数が多すぎる場合はエラー
if (promptLength > 10000) {
alert("プロンプトの文字数が多すぎます。10000 文字以下にしてください。");
return;
}
// 読み取り専用の場合はエラー
if (doc.ReadOnly) {
alert("ファイルが読み取り専用のため実行できません。");
return;
}
// テンプレートの場合はプロンプトを変更
const isTemplate = menuTrack >= TEMPLATE_PROMPT_THRESHOLD;
if (isTemplate) {
promptText = PROMPT_TEMPLATE[menuTrack - TEMPLATE_PROMPT_THRESHOLD].prompt + "\n\n---\n\n" + promptText;
}
try {
// 処理終了を待機
shell.KeepRunning = true;
// カーソル位置移動
sel.SetActivePoint(mePosLogical, sel.GetBottomPointX(mePosLogical), sel.GetBottomPointY(mePosLogical));
sel.EndOfLine(false, mePosLogical);
sel.NewLine();
// APIキーの取得
const apiKey = shell.getEnv("OPENAI_API_KEY");
// GPT API に問い合わせ
sel.Text = "\n---\n\n"
await Promise.all([
callGPTAPI(apiKey, promptText, isTemplate),
abortRequest(),
]);
if (sel.GetActivePointX(mePosLogical) > 2) {
sel.Text = "\n\n---\n\n\n"
} else {
sel.Text = "\n---\n\n\n"
}
} catch (e) {
console.log("エラーが発生しました: " + e.message + "\n" + e.stack);
sel.Text = "<処理中にエラー発生>"
} finally {
// 処理終了待機を解除
shell.KeepRunning = false;
}
}
function createContextMenu(selectionIsEmpty) {
const menu = CreatePopupMenu();
menu.Add("※注意※ プライバシー・機密情報を送信しないこと", 0);
menu.Add("", 0, meMenuSeparator);
let t = "";
if (selectionIsEmpty) {
t = "アクティブ行の内容で相談 (&Q)";
} else {
t = "選択範囲の内容で相談 (&Q)";
}
menu.Add(t, EXECUTE_AI);
menu.Add((document.Tag.exists(HISTORY_TAG) ? "├" : "└")
+ " カスタムインストラクションを変更 (&C)", SET_CUSTOM_INSTRUCTION);
if (document.Tag.exists(HISTORY_TAG)) {
const turn = JSON.parse(document.Tag[HISTORY_TAG]).length / 2;
menu.Add("└ 会話履歴をリセット (現在の会話数: " + turn + ") (&R)", RESET_HISTORY);
}
// テンプレートの追加
if (PROMPT_TEMPLATE.length > 0) {
const subMenu = CreatePopupMenu();
for (let i = 0; i < PROMPT_TEMPLATE.length; i++) {
let accelerationKey = "";
if (i === 9) {
accelerationKey = " (&0)";
} else if (i < 10) {
accelerationKey = ` (&${i + 1})`;
}
subMenu.Add(PROMPT_TEMPLATE[i].title + accelerationKey, TEMPLATE_PROMPT_THRESHOLD + i);
}
if (selectionIsEmpty) {
t = "プロンプト テンプレート (対象: アクティブ行) (&T)";
} else {
t = "プロンプト テンプレート (対象: 選択範囲) (&T)";
}
menu.AddPopup(t, subMenu);
}
return menu;
}
// Shift キーが長押しされた場合はリクエスト中止フラグを立てる
async function abortRequest() {
const VIRTUAL_KEY_CODE_SHIFT = 0x10; // Shift キーの仮想キーコード
let pressCount = 0;
while (!requestCompletedFlg) {
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, 300));
if (shell.GetKeyState(VIRTUAL_KEY_CODE_SHIFT) < 0) {
pressCount++;
if (pressCount > 2) {
abortRequestFlg = true;
return;
}
}
}
}
async function callGPTAPI(apiKey, promptText, isTemplate) {
const controller = new AbortController();
const signal = controller.signal;
try {
// fetch で OpenAI API にリクエスト
// stream: true, stream_options: { "include_usage": true } で利用トークン数を取得
const response = await fetch('https://api.openai.com/v1/chat/completions', {
signal: signal,
method: 'POST',
headers: {
'Content-Type': 'application/json',
'Authorization': 'Bearer ' + apiKey,
},
body: JSON.stringify({
model: 'gpt-4o-mini',
messages: createGPTRequest(promptText, isTemplate),
stream: true,
stream_options: { "include_usage": true },
// テンプレートの場合は応答を決定論的にする
temperature: isTemplate ? 0.42 : 0.8,
max_tokens: 4000,
})
});
let responseMessage = "";
const reader = response.body.getReader();
const decoder = new TextDecoder('utf-8');
let stopFlg = false;
while (true) {
// リクエスト中止フラグが立っている場合は中断
if (abortRequestFlg) {
controller.abort();
sel.Text = "<処理を中止>"
return;
}
const { done, value } = await reader.read();
if (done) {
break;
}
// 受信したバイナリデータ (value) をテキストに変換する
const text = decoder.decode(value);
// テキストには複数のメッセージが含まれている可能性があるため、
// 改行 (LF) で分離して、1 行ずつ処理する
const lines = text.split(/\n+/);
let usageText = "";
let inputText = "";
for (const line of lines) {
// HACK 万が一空行が入ってきた場合に備えて trim() しておく
const json_text = line.trim().replace(/^data:\s*/, '');
// データがない場合はスキップ
if (!json_text) {
continue;
}
// データが終了した場合は終了
if (json_text === '[DONE]') {
break;
}
const data = JSON.parse(json_text);
// 終了時、利用トークン数を表示
if (stopFlg) {
const usage = data.usage;
usageText = "利用トークン数: プロンプト=" + usage.prompt_tokens
+ ", 応答=" + usage.completion_tokens
+ ", 合計=" + usage.total_tokens;
break;
}
const choice = data.choices[0];
if (choice.finish_reason === "stop") {
// メッセージの終了理由が "stop" の場合は次のループでトークン数の取得を行う
stopFlg = true;
continue;
}
// 応答内容をテキスト配列に追加
const content = choice.delta.content;
if (content) {
inputText += content;
}
}
// 上記までで数文字まとまって取得されるので、まとめて入力
sel.Text = inputText;
// トークン数文字列がある場合は入力
if (usageText) {
sel.Text = `\n\n(${usageText})`;
}
// 会話履歴用に応答内容を追加
responseMessage += inputText;
// 入力を少しゆっくりにする
await new Promise(resolve => setTimeout(resolve, INPUT_DELAY));
}
// 結果を会話履歴に追加
if (HISTORY_SIZE > 0 && !isTemplate) {
appendReturnTextToTag(promptText, responseMessage);
}
} catch (e) {
controller.abort();
throw e;
} finally {
requestCompletedFlg = true;
}
}
// document.Tag の内容を加味してGPTのリクエストを作成
function createGPTRequest(promptText, isTemplate) {
// テンプレートの場合は、会話履歴とカスタムインストラクションを反映しない
if (isTemplate) {
return [
{
"role": "user",
"content": [{ "type": "text", "text": promptText }]
}
];
}
const tag = document.Tag;
const customInstructionText = buildCustomInstructionText();
// 以前の会話が存在しない場合は新規リクエスト
if (!tag.exists(HISTORY_TAG)) {
const request = [{
"role": "user",
"content": [{ "type": "text", "text": promptText }]
}];
if (customInstructionText) {
request.unshift({
"role": "system",
"content": [{ "type": "text", "text": customInstructionText }]
})
}
return request;
}
// 会話履歴が存在する場合は、履歴を含めてリクエスト
const request = JSON.parse(tag[HISTORY_TAG]);
if (customInstructionText) {
request.unshift({
"role": "system",
"content": [{ "type": "text", "text": customInstructionText }]
});
}
request.push({
"role": "user",
"content": promptText
});
return request;
}
// document.Tag にGPTの応答を追加
function appendReturnTextToTag(userText, modelText) {
const tag = document.Tag;
if (!tag.exists(HISTORY_TAG)) {
tag[HISTORY_TAG] = JSON.stringify([
{
"role": "user",
"content": userText
},
{
"role": "assistant",
"content": modelText
}
]);
} else {
const gptText = JSON.parse(tag[HISTORY_TAG]);
gptText.push({
"role": "user",
"content": userText
});
gptText.push({
"role": "assistant",
"content": modelText
});
// 会話セット (user, model 1往復) が特定セット数を超えた場合、最初のセットを削除
while (gptText.length > HISTORY_SIZE * 2) {
gptText.shift();
}
tag[HISTORY_TAG] = JSON.stringify(gptText);
}
}
function resetTag() {
const tag = document.Tag;
if (tag.exists(HISTORY_TAG)) {
tag.remove(HISTORY_TAG);
}
}
function buildCustomInstructionText() {
let customInstruction = getTemporaryCustomInstruction();
if (!customInstruction) {
// カスタムインストラクションがない場合はデフォルトを使用
customInstruction = DEFAULT_CUSTOM_INSTRUCTION.trim();
}
const language = LANGUAGE.trim();
if (!customInstruction && !language) {
return "";
}
return "--- CUSTOM INSTRUCTION START ---\n"
+ "Treat this section as metadata for this conversation. Do not respond directly to the instructions here.\n"
+ (customInstruction ? `${customInstruction}\n` : "")
+ (language ? `Please make sure to answer in ${language}.\n` : "")
+ "--- CUSTOM INSTRUCTION END ---";
}
function configureTemporaryCustomInstruction() {
let tempCustomInstruction = getTemporaryCustomInstruction();
const prompt = Prompt("カスタムインストラクションを変更 ※変更すると会話履歴がリセットされます", tempCustomInstruction ? tempCustomInstruction : DEFAULT_CUSTOM_INSTRUCTION);
if (prompt === DEFAULT_CUSTOM_INSTRUCTION) {
// デフォルトと同じ値の場合はタグを削除
setTemporaryCustomInstruction("");
} else if (prompt) {
// デフォルト以外の値が設定された場合は保存
setTemporaryCustomInstruction(prompt);
} else {
// 空文字でOK、もしくはキャンセルされた場合はデフォルトに戻すか確認
if (Confirm("カスタムインストラクションをデフォルトに戻しますか？")) {
setTemporaryCustomInstruction("");
}
}
// 変更が加わっている場合は会話履歴をリセット
if (tempCustomInstruction !== getTemporaryCustomInstruction()) {
resetTag();
}
}
function getTemporaryCustomInstruction() {
const tag = document.Tag;
if (tag.exists(TEMPORARY_CUSTOM_INSTRUCTION_TAG)) {
return tag[TEMPORARY_CUSTOM_INSTRUCTION_TAG];
} else {
return "";
}
}
function setTemporaryCustomInstruction(temporaryCustomInstruction) {
const tag = document.Tag;
if (temporaryCustomInstruction) {
tag[TEMPORARY_CUSTOM_INSTRUCTION_TAG] = temporaryCustomInstruction;
} else {
tag.remove(TEMPORARY_CUSTOM_INSTRUCTION_TAG);
}
}
【アーカイブ】ソースコード (従来エンジン版)
#title = "GPT に相談"
BeginUndoGroup();
// 会話の履歴を保持する数 (質問と回答で1セット)
// 数を増やすと、会話の履歴が増えますが、Meryのメモリ使用量が増えたり、
// 動作が重くなる可能性があるため、適宜調整してください。
// document.Tag に保持されるため、開いているファイルを閉じると履歴は消えます。
var HISTORY_SIZE = 4;
// コンテキストメニュー番号
var EXECUTE_AI = 1;
var RESET_HISTORY = 2;
var ConsoleClass = function () {
this.log = function (str) {
outputBar.Writeln(str)
}
}
var console = new ConsoleClass();
var doc = document;
var sel = document.selection;
main();
function main() {
var selectionIsEmpty = sel.IsEmpty
var beforeScrollY = ScrollY;
// プロンプトの取得
var promptText = "";
var promptLength = 0;
if (selectionIsEmpty) {
sel.StartOfLine(false, mePosLogical);
sel.EndOfLine(true, mePosLogical);
}
promptText = sel.Text.trim();
promptLength = sel.TextLength;
// コンテキストメニューの作成
var menu = createContextMenu(selectionIsEmpty);
var menuTrack = menu.Track(0);
// メニュー選択がキャンセルされた場合は終了
if (menuTrack === 0) return;
// 会話履歴のリセット
if (menuTrack === 2) {
resetTag();
return;
}
// プロンプトが空の場合はエラー
if (promptLength === 0) {
alert("プロンプトを入力してください。");
return;
}
// 文字数が多すぎる場合はエラー
if (promptLength > 10000) {
alert("プロンプトの文字数が多すぎます。10000 文字以下にしてください。");
return;
}
// 読み取り専用の場合はエラー
if (doc.ReadOnly) {
alert("ファイルが読み取り専用のため実行できません。");
return;
}
// カーソル位置移動
sel.SetActivePoint(mePosLogical, sel.GetBottomPointX(mePosLogical), sel.GetBottomPointY(mePosLogical));
sel.EndOfLine(false, mePosLogical);
sel.NewLine();
var activeY = sel.GetActivePointY(mePosLogical);
// GPT API に問い合わせ
doc.ReadOnly = true;
var ret = callGPTAPI(promptText);
doc.ReadOnly = false;
// 結果を表示
sel.Text = "\n---\n\n" + ret[0] + "\n\n" + ret[1] + "\n\n---\n";
// 位置調整
sel.SetActivePoint(
mePosLogical,
1,
activeY,
false
)
if (beforeScrollY + 2 < ScrollY) {
ScrollY = ScrollY - 1;
}
}
function createContextMenu(selectionIsEmpty) {
var menu = CreatePopupMenu();
menu.Add("※注意※ プライバシー・機密情報を送信しないこと", 0);
menu.Add("", 0, meMenuSeparator);
if (selectionIsEmpty) {
menu.Add("アクティブ行の内容で相談 (&Q)", EXECUTE_AI);
} else {
menu.Add("選択範囲の内容で相談 (&Q)", EXECUTE_AI);
}
if (document.Tag.exists("gpt-text")) {
var turn = JSON.parse(document.Tag("gpt-text")).length / 2;
menu.Add("会話履歴をリセット (現在の会話数: " + turn + ") (&R)", RESET_HISTORY);
}
return menu;
}
function callGPTAPI(promptText) {
try {
// APIキーの取得
var gptApiKey = shell.getEnv("OPENAI_API_KEY");
var http = new ActiveXObject("Msxml2.ServerXMLHTTP");
var url = 'https://api.openai.com/v1/chat/completions';
http.open('POST', url, true);
http.setRequestHeader('Content-Type', 'application/json');
http.setRequestHeader('Authorization', 'Bearer ' + gptApiKey);
http.send('{'
+ '"model": "gpt-4o-mini",' // モデルの指定
+ '"temperature": 0.7,' // 生成の多様性 (0.0 ～ 1.0)
+ '"max_tokens": 4000,' // 生成トークン数の上限
+ '"messages":' + createGPTRequest(promptText)
+ '}');
// 応答待機
var timeout = 60;
var retrySec = 0;
var startX = sel.GetActivePointX(mePosLogical);
var prevPos = sel.GetActivePos();
while (http.readyState != 4) {
if (retrySec > timeout) {
break;
}
http.waitForResponse(1);
retrySec += 1;
inputProgressChar(prevPos);
prevPos = sel.GetActivePos();
}
// 進捗表示文字を削除
sel.SetActivePoint(
mePosLogical,
startX,
sel.GetActivePointY(mePosLogical),
true
);
sel.Delete();
var responseMessage = "";
var token = "";
// 応答ステータスチェック
if (http.readyState == 4 && http.status == 200) {
// JSONをパースして必要なテキストを抽出
var response = JSON.parse(http.responseText);
if (response.choices && response.choices.length > 0) {
// メッセージの内容を取得
response.choices.forEach(function (choice) {
if (choice.message && choice.message.content) {
responseMessage += choice.message.content;
}
});
// トークン数を取得
var usage = response.usage;
token += "(使用トークン数: "
+ "プロンプト=" + usage.prompt_tokens
+ ", 応答=" + usage.completion_tokens
+ ", 合計=" + usage.total_tokens
+ ")";
}
} else {
var responseMessage = "エラーが発生しました: " + http.status + " " + http.statusText
http.abort();
return responseMessage;
}
// 結果を会話履歴に追加
if (HISTORY_SIZE > 0) {
appendReturnTextToTag(promptText, responseMessage);
}
// 整形しつつ返す
return [responseMessage.trim(), token];
} catch (e) {
console.log(e.stack);
return ["エラーが発生しました: " + e.message, ""];
}
}
// document.Tag の内容を加味してGPTのリクエストを作成
function createGPTRequest(promptText) {
var tag = document.Tag;
// 以前の会話が存在しない場合
if (!tag.exists("gpt-text")) {
return JSON.stringify([{ "role": "user", "content": promptText }]);
}
var gptText = JSON.parse(tag("gpt-text"));
gptText.push({
"role": "user",
"content": promptText
});
return JSON.stringify(gptText);
}
// document.Tag にGPTの応答を追加
function appendReturnTextToTag(userText, modelText) {
var tag = document.Tag;
if (!tag.exists("gpt-text")) {
tag("gpt-text") = JSON.stringify([
{
"role": "user",
"content": userText
},
{
"role": "assistant",
"content": modelText
}
]);
} else {
var gptText = JSON.parse(tag("gpt-text"));
gptText.push({
"role": "user",
"content": userText
});
gptText.push({
"role": "assistant",
"content": modelText
});
// 会話セット (user, model 1往復) が特定セット数を超えた場合、最初のセットを削除
while (gptText.length > HISTORY_SIZE * 2) {
gptText.shift();
}
tag("gpt-text") = JSON.stringify(gptText);
}
}
function resetTag() {
if (document.Tag.exists("gpt-text")) {
document.Tag.remove("gpt-text");
}
}
function inputProgressChar(pos) {
doc.ReadOnly = false;
sel.SetActivePos(pos);
sel.Text = ".";
doc.ReadOnly = true;
}
更新履歴
- 2024-12-18 初版
スポンサーリンク