Systemmeldungen testen und verfeinern
Bei Redwood Consulting bewirbt das Marketingteam das jährliche Tech Forecast-Whitepaper auf LinkedIn. Beiträge sollen sich locker aber professionell anfühlen, doch die erste Iteration hat fade Beiträge ohne Hashtags erzeugt. Du musst eine verbesserte System-Message schreiben, die jedes Mal lebendigen, markenkonformen Inhalt liefert.
Die anthropic-Bibliothek, client, content_request und current_system-Strings wurden vorab geladen.
Diese Übung ist Teil des Kurses
<Kurs>Einführung in die Claude-Modelle</Kurs>Übungsanweisungen
- Setze die Rolle (
role) für die inhaltliche Anfrage des Benutzers. - Schreibe eine
improved_system-Message, welche die Anforderungen für soziale Medien berücksichtigt, einschließlich der Aufforderung, Emojis zu verwenden. - Wende die
improved_system-Message auf den abschließenden Test an.
Interaktive praktische Übung
Versuche dich an dieser Übung, indem du diesen Beispielcode vervollständigst.
# Test current system message
test_response = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=75, system=current_system,
messages=[{"role": ____, "content": content_request}])
print("Current output:", test_response.content[0].text)
# Create improved system message based on problems identified
improved_system = ____
final_response = client.messages.create(
# Apply the improved system message
model="claude-sonnet-4-6", max_tokens=75, system=____,
messages=[{"role": "user", "content": content_request}])
print("\nImproved output:", final_response.content[0].text)