# GPT Image Hub prompt

## 機械学習エンジニアのダークモードデスクトップ
- URL: https://www.gptimagehub.com/ja/library/machine-learning-engineer-dark-mode-desktop
- Generator URL: https://www.gptimagehub.com/ja/generate?promptId=oss-ym-g2-15038
- Markdown URL: https://www.gptimagehub.com/api/agent/markdown?path=%2Fja%2Flibrary%2Fmachine-learning-engineer-dark-mode-desktop
- Category: UI / UX デザイン
- Model: gpt-image-2
- Aspect ratio: 16:9
- Style: graphic-design
- Tags: エンジニア, macos, vscode, 機械学習, ダッシュボード, ダークモード, スクリーンショット, プログラミング
- Updated: 2026-10-27T19:56:38.098Z
- Created: 2026-10-27T19:56:38.098Z

VS Codeでのモデル学習とブラウザのメトリクスダッシュボードが並ぶリアルなmacOSデスクトップを生成。プロジェクト名や数値を自由に変更できます。

### Full prompt
```text
夜間の機械学習エンジニアのワークスペースを正面から捉えた、フォトリアルなmacOSデスクトップのスクリーンショット。画面上部には濃紺のmacOSメニューバーがあり、左側に「Code, File, Edit, Selection, View, Go, Run, Terminal, Window, Help」、右側に「[Tue May 13 9:41 AM]」を示すシステムアイコンが並び、下部にはリアルなDockが配置されています。デスクトップには2つのメインウィンドウが左右に並んでいます。左側（画面の約2/3）にはダークテーマのVisual Studio Codeウィンドウがあり、エクスプローラーには「[VISIONCLASSIFIER]」というプロジェクト名とフォルダツリー（.venv, data, raw, processed, images, notebooks（01_data_exploration.ipynb, 02_model_training.ipynb）, src（dataset.py, transforms.py, models, resnet.py, train, engine.py, trainer.py, utils.py）, utils, config.yaml, requirements.txt, README.md）が表示されています。エディタ領域にはtrainer.py, engine.py, resnet.py, config.yamlの4つのタブがあり、アクティブタブは「[trainer.py]」です。ResNet画像分類パイプラインのリアルなPythonトレーニングコード（Trainerクラス、train/train_epochメソッド、loss.backward、optimizer.stepなど）が24〜52行目の行番号とともに鮮明に表示されています。下部の統合ターミナルにはEpoch 12/50から15/50までのトレーニングログ（Loss、Acc@1、Acc@5、チェックポイント保存通知）が出力されています。右側にはダークテーマのブラウザウィンドウがあり、「localhost:8000」で開かれた「[VisionClassifier | Dashboard]」（サブタイトル：「[Image Classification Model]」）が表示されています。ダッシュボードには、1) モデル概要カード（Top-1 Accuracy 91.23%, Top-5 Accuracy 98.30%, Total Parameters 23.51M, Model ResNet-50）、2) 最近のトレーニング推移を示すダークな折れ線グラフ、3) 10x10の混同行列ヒートマップが含まれます。本物のキャプチャと見分けがつかないリアルなUIタイポグラフィとディスプレイの発光感。
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