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Discuvr Study Buddy

オフィスとデータ

CSV から Excel へ CSV を貼り付けるとすぐにスプレッドシートとして表示され、数値・日付・ID は Excel が保持すべき型になります。整った .xlsx は必要なときだけダウンロードできます。 PDF に署名 ブラウザで PDF に署名 - 署名を手書き、入力、またはアップロードし、任意のページに配置、日付を追加して署名済みのコピーをダウンロード。ファイルが端末の外に出ることはありません。 墨消し PDF・Word・Excel・PowerPoint・テキスト・画像ファイルを完全に墨消し。一致箇所と枠は上から隠すのではなくファイルから削除され、ダウンロード前に結果を再確認します。 IPアドレス確認 接続時にウェブサイトから見えるパブリックIPアドレス、それが共有(CGNAT)かプライベートか、ブラウザがほかに何を明かしているかを確認できます。 大文字小文字変換と行ツール テキストを大文字、小文字、タイトルケース、文頭大文字に変換し、名前を camelCase や snake_case にし、重複行の削除やリストの並べ替えができます。 テキスト比較 2 つのバージョンのテキストを貼り付けると、追加・削除・変更された行がすべて表示され、変更された単語が強調されます。

文章と提案書

トーンの推敲 書いた文章の文法、構造、表現力を自身のトーンのまま整形。1回の貼り付けと1回の応答のみで完結し、チャットセッションは不要です。 フリーランス提案書ジェネレーター クライアントの課題を入力するだけで、業務範囲や価格が設定されたそのまま送信できるフリーランス向け提案書を数秒で作成。

法務とコンプライアンス

知財法 Q&A チャットボット インドの知的財産法について質問できます - 商標、特許、著作権、意匠など。各回答の上に、使ったウェブ検索結果が表示されます。 特許 FER 回答書ジェネレーター 最初の審査報告書(FER)の拒絶理由を貼り付けて構成された応答書を起案、または草稿をアップロードして知財リスクを審査します。 政府スキーム適格性チェッカー 短い質問に一度だけ答えてください。サインインすると回答を保存するので、毎回入力し直さずに、対象となる可能性のある中央政府の制度を確認できます。

プライバシー&セキュリティ

ウェブサイトセキュリティスキャン ドメインをスキャンして再現可能な実際のセキュリティの脆弱性を検出。すべての検出項目に根拠となる観察結果と、自身で検証するためのコマンドが含まれます。 画像スクラブ 写真に含まれる情報(GPS、カメラのシリアル番号、氏名など)を確認して削除。画像の保存なしで、トリミング、リサイズ、顔のぼかし、フォーマット変換を行えます。

開発者ツール

JSON フォーマッター ワンペーストでJSONの整形、軽量化、検証を実行。パースできない場合の正確な行と列、ドキュメント内の実際の要素数を表示します。 Python Formatter Black と同等のスタイルで Python コードを再フォーマット。指定した行長や引用符の扱いに基づいて整形し、変更された正確な行数も表示します。 HTML ビューア HTML を貼り付けて、スマートフォン・タブレット・デスクトップ幅のサンドボックス環境でライブ描画。コード整形、軽量化、スクリプトコンソール、マークアップの文法チェックレポート機能を提供します。 IPサブネット計算機 CIDR表記、またはサブネットマスク付きのIPを入力すると、ネットワークアドレス、ブロードキャストアドレス、使用可能なホスト範囲、アドレスの総数を即座に取得できます。 エンコード / デコード Base64、Base64URL、URL パーセントエンコード、HTML エンティティ、16 進数を入力しながらエンコード・デコードします。UTF-8 に完全対応。 Unix タイムスタンプ変換 秒・ミリ秒・マイクロ秒・ナノ秒の Unix エポックタイムスタンプを UTC または世界の主要タイムゾーンの日時に変換し、日時をタイムスタンプに戻します。 システム構成図メーカー User -> API -> Database のように矢印を書くだけで、配置済みの構成図やフロー図ができます。グループを畳めば全体像、ステップに番号を付ければ詳細な流れに。

AI ワークベンチ

AI Playground 複数のLLMプロバイダーからの応答をリアルタイムで並べて比較。自身のAPIキーを使用できます。 Agent プレイグラウンド Web検索、電卓、URL取得などのツールを使用するAIエージェントを、複数のプロバイダーで実験できます。

学習

Study Buddy トップIT企業への就職・転職面接対策コーチ。学習初日からオファー承諾までサポート:DSA、LLD、システム設計、行動面接、AI活用コーディングの計画、模擬面接、履歴書レビュー、応募管理、オファー比較まで。

日常のお助け

QR コードジェネレーター テキスト、URL、WiFi情報、連絡先からQRコードを作成 - PNG画像またはSVGベクターで、誤り訂正レベルも選べます。 単位変換ツール 長さ、重量、温度、体積、速度、面積、エネルギーの単位を即座に変換。40種類以上の単位タイプに対応。 パスワード生成ツール 暗号学的に安全な乱数でランダムなパスワードを生成し、長さと文字の種類を調整して、強度をビットのエントロピーで確認できます。 文字数カウンター&読みやすさ分析ツール 単語数、文字数、文数、段落数を数え、読了時間を見積もり、読みやすさを採点します - 中国語、日本語、韓国語、タイ語のテキストには実際の文字単位のカウントを使用します。 年齢・日付差計算機 誰かの正確な年齢、または任意の2つの日付の正確な差(年・月・日)に加えて、合計日数と週数を求めます。 日付の差計算 2 つの日付の間の日数、週数、月数、営業日数を数えたり、日付に日数を足し引きしたりできます。 パーセント計算機 YのX%、ある数が別の数の何パーセントか、2つの数の間のパーセント増減、逆パーセントを計算します - 1つのツールにまとまった4つの一般的な計算。 SIP積立計算機 毎年の増額、初期の一括投資、インフレを含めて毎月の投資がいくらになるかを確認。目標に必要な月額も逆算できます。 BMI計算機 身長と体重からボディマス指数(BMI)を、メートル法またはヤード・ポンド法で計算し、WHOの成人カテゴリー(低体重、普通体重、過体重、肥満)で分類します。
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Study Buddy

仕事と両立でき、各セッションの実際の進捗に合わせて調整される、トップIT企業の面接対策プラン。

DSA

配列、木、グラフ、動的計画法、その他コーディング面接のパターン。

LLDとマシンコーディング

OOP、SOLID、デザインパターン、およびParking Lotのような90分のマシンコーディング問題。

HLDとシステム設計

Alex Xu著『System Design Interview』第1巻・第2巻に基づくアーキテクチャ面接対策。

行動面接

主体性、対立、失敗、曖昧さ、インパクトに関するSTARストーリー。

AI活用コーディング

AIアシスタントを使用したコーディング:プロンプトの作成、出力の検証、バグの発見。

  1. レベル、志望企業、曜日ごとの利用可能時間を設定し、各トラックで自己評価を行ってください。
  2. 日ごとにセッションが割り当てられます:苦手分野に重点を置いた新規トピックと、復習期日の来た項目です。
  3. 挑戦の結果と失敗した理由を記録します。苦戦したトピックは早めに、クリアしたトピックは後から再表示されます。

概要 Study Buddy

Study Buddyは「トップ企業の面接対策」を、フルタイムの仕事と並行して続けられる計画に変えます。目標とするレベル、志望企業、実際に確保できる時間、各分野での実力を伝えると、セッション単位で1週間分の計画を組み立て、各セッションの実際の結果に応じて調整していきます。

機能

  • レベルと志望企業で重み付けされた5つのトラック:DSA、LLDとマシンコーディング、HLDとシステム設計、行動面接、そしてAI支援コーディング。
  • システム設計はAlex XuのSystem Design Interview(第1巻・第2巻)を章ごとに進めます:まず自分で設計し、次に読み、見落とした点を書き出します。
  • 間隔反復レビュー:苦手だったトピックは翌日に再登場し、解けたトピックは徐々に間隔を広げながら再登場します。
  • 各挑戦が失敗した理由を記録するエラーログがあり、練習が本当に失点している箇所に向かいます。
  • 自分の学習時間が目標日に間に合うかどうか、間に合わせるには何が必要かを示すタイムラインチェック。
  • 行動面接、システム設計、LLDラウンド用のテキストによる模擬面接を、書面のルーブリックに基づいて採点し、AI支援コーディングセッションの採点も行います。
  • レジュメレビュー、応募とリファラルのトラッカー、そして交渉準備を伴う通貨間のオファー比較。
  • AI を使わない ATS 型の履歴書チェック:PDF または DOCX をアップロードすると、標準的な見出し、連絡先、日付を備えた本物のテキストとして読めるか、求人票のどのスキルに触れているかを、一般的な技術用語の固定リストに基づいて確認できます。
  • 20 社分の対策メモと、トラッカーに登録した面接日の 21 日前からのフォーカスモード:復習時間を増やし、その会社の面接形式により多くの時間を割きます。

仕組み

  1. 1 サインインして、レベル、志望企業、週あたりの時間、学習日を設定します。
  2. 2 各トラックで自己評価します。計画は最も弱い分野に重点を置きます。
  3. 3 「今日」を開き、セッションを実行し、それぞれの結果を記録します。

パーソナリティタイプではなく、学習が実際にどう機能するかに基づいて構築

この計画はあなたを特定の「学習スタイル」に分類しません - 研究では、スタイルに合わせた指導が効果的であるという結果は得られていません。代わりに実際に効果のある手法を使います:間隔反復、再読ではなく白紙の状態からの再解答、基礎が固まった後のトピックの混合練習、そして最も弱い分野に時間の大部分を割くことです。

2026年のトップ企業面接で試されること

典型的な選考プロセスには、2回以上のコーディングラウンド、1回の設計ラウンド、1回の行動面接ラウンドがあります。インドのプロダクト企業はOOP、SOLID、デザインパターンで評価される90分のマシンコーディングラウンドを追加し、Meta、Google、Canvaなどの企業は現在、AIアシスタントと一緒にコードを書き、それをどれだけうまく指示・検証できるかで評価されるラウンドを実施しています。

プランが学習内容を決める仕組み

各レベルは独自の学習時間の配分から始まります。SDE-1:DSA 55%、LLD 15%、システム設計 5%、行動面接 15%、AI 支援コーディング 10%。SDE-3 以上:システム設計 35%、DSA 20%。machine coding で知られる志望企業は時間を LLD に移し、AI 支援の面接がある企業はその分野を増やし、さらに自己評価で配分が調整されます。5 段階で 1 の分野は配分の 1.4 倍、5 の分野は 0.8 倍になります。復習は 1、3、7、14、30、60 日の段階で進みます。自力で解ければ 1 段上がり、ヒントが必要なら間隔は据え置き、解けなければ 1 日に戻ります。復習は 1 日の最大 40%(面接前 21 日間は 50%)までなので、新しい内容も進み続けます。

AI を使う部分と使わない部分

スケジュール、期限チェック、ATS チェック、オファーの計算は AI を使わない単純な計算なので、同じ入力なら常に同じ結果になります。Google の Gemini 2.5 Flash は、コーチとのチャット、模擬面接の面接官、模擬面接と学習メモの採点、パターン判定のチェック、履歴書レビュー、交渉準備を担います。模擬面接は固定の評価基準で項目ごとに 1 から 4 で採点され、モデルの返答は保存前に検証されます。履歴書がモデルに届く前に、メールアドレスと電話番号は伏せられます。アカウントごとの上限:1 時間あたりコーチへのメッセージ 30 件と模擬面接 60 ターン、1 日あたり模擬面接の採点 20 回と履歴書レビュー 10 回。

オファー比較の計算方法

各オファーは4年間に分けて計算します。1年の合計は基本給 + 見込み賞与 + その他の年間価値 + その年に権利確定する株式報酬の分です。入社一時金と転居費用は1年目だけに入ります。ベスティングは合計100になる最大4つの年間割合で、たとえば 25,25,25,25 や 5,15,40,40 です。他の通貨の金額は編集できる為替レートで換算し(初期値は大まかな目安なので当日のレートを入力してください)、4年平均をそのオファーの生活費係数で割ります。今住んでいる都市は1、生活費が50%高い場所は1.5です。調整後の金額は最も良いオファーと比べた100点満点でも表示します。株式は付与時の価値で数え、上昇も下落も想定せず、税金は差し引かず、AIは使いません。

ATSチェックが確認すること

共通のATSスコアというものは存在しません。Workday、Greenhouse、Leverなどのシステムは履歴書を項目ごとに分解し、採用担当者がその項目をキーワードで検索します。そのためこのチェックは、5 MBまでのPDFまたはDOCXでアップロードされた、あるいはテキストで貼り付けられた履歴書から読み取れることだけを報告し、AIは使いません。アップロードしたファイルから読み取れるテキストが300文字未満の場合(多くはスキャン画像)と、メールアドレスがない場合は不合格になります。Experience、Education、Skillsの英語見出しが独立した行にない場合、電話番号や各職務の日付が見つからない場合、日付に"Jan 2022"と"01/2022"のような形式が混在している場合、PDFが2ページを超えるかテキストが250語未満または1,100語超の場合、DOCXが表を使っているかヘッダーやフッターに文字を置いている場合、アイコンフォントの記号や文字化けがある場合は警告します。

質問

アカウントは必要ですか?

はい。Study Buddyは計画、進捗、エラーログを保存するため、サインインしたユーザーのみが利用できます。設定ページからいつでもすべて削除できます。

問題はどこで解きますか?

LeetCodeなど、すでに練習している場所で構いません。Study Buddyが各問題セットをリンクし、挑戦結果を記録します。

システム設計トラックはどの本を使いますか?

Alex XuのSystem Design Interview第1巻・第2巻です。各章が1セッションで、最近の面接レポートからの追加設計も含まれます。

1日休んだらどうなりますか?

今日のプランは結果から作り直されるので、未着手のトピックは次の学習日に再び出てきます。不在中に期限が来た復習は待っていてくれます。2 日分を超えてたまった場合は、たまった分が解消されるまで、古いものから順に 1 日の最大 60% まで復習に充てられます。休みの日や軽めの日を前もって登録することもでき、期限チェックはそれを考慮します。

どの会社のメモがありますか?

Google, Meta, Amazon, Microsoft, Apple, Netflix, Uber, Atlassian, LinkedIn, Canva, Shopify, Rippling, Salesforce, Adobe, Flipkart, Razorpay, Swiggy, Zomato, PhonePe、CRED です。メモは広く報告されている面接形式のみを扱い、形式は変わることがあるので、ご自身の面接はリクルーターに確認してください。

ベスティングが違う2つのオファーの平均が同じになるのはなぜですか?

同じ付与額は4年間で同じ合計になるからです。基本給100,000、株式付与200,000、入社一時金20,000とします。25,25,25,25 なら1年目は170,000、2年目から4年目は150,000ずつ。5,15,40,40 なら130,000、130,000、180,000、180,000です。どちらも平均は155,000なので、特に株式がすべて確定する前に辞める可能性があるなら、1年目と2年目の列を比べてください。

判断スコアは給与の金額を使いますか?

いいえ。判断マトリクスが使うのは、各オファーに8つの要素(報酬、学びと成長、チームと上司、仕事そのもの、ワークライフバランス、勤務地またはリモート、安定性、ブランドと次のキャリア)ごとにつけた1から5の点数だけで、それぞれにその要素の1から5の重みを掛け、結果を100点満点で表示します。報酬の点数は4年間の表を見てからご自身でつけてください。

キーワード一致率はどう計算されますか?

求人票を貼り付けると、チェックはよく使われる87のエンジニアリングスキルのうちどれが書かれているかを、Kubernetesに対するk8s、PostgreSQLに対するPostgresのような別名も含めて調べ、そのうち履歴書にも書かれている割合を、一致したスキルと不足しているスキルの一覧とともに表示します。求人票にこれらのスキルが8つあり、そのうち6つが履歴書にあれば75%です。認識されたスキルが3つ未満なら点数は出ず、社内ツールのようなリスト外の用語はチェックされません。