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Systemmeldungen testen und verfeinern

Bei Redwood Consulting bewirbt das Marketingteam das jährliche Tech-Forecast-Whitepaper auf LinkedIn. Die Posts sollen locker, aber dennoch professionell wirken. Deine erste Version war jedoch blass und ohne Hashtags. Du musst eine verbesserte Systemmeldung schreiben, die jedes Mal lebendige, markenkonforme Inhalte liefert.

Die Strings anthropic-Library, client, content_request und current_system sind vorab geladen.

Diese Übung ist Teil des Kurses

<Kurs>Einführung in Claude-Modelle</Kurs>
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Übungsanweisungen

  • Setze die role für die Content-Anfrage des Users.
  • Schreibe eine improved_system-Nachricht, die die Social-Media-Anforderungen abdeckt, einschließlich Einsatz von Emojis.
  • Wende die improved_system-Nachricht im finalen 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)
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