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Tester et affiner les messages système

Chez Redwood Consulting, l’équipe marketing fait la promotion du livre blanc annuel Tech Forecast sur LinkedIn. Les posts doivent être à la fois conversationnels et professionnels, mais votre première version a produit des messages fades, sans hashtags. Vous allez devoir rédiger un message système amélioré qui génère à chaque fois un contenu vivant et fidèle à la marque.

Les chaînes anthropic, client, content_request et current_system sont déjà chargées.

Cet exercice fait partie du cours

Introduction aux modèles Claude

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Instructions

  • Définissez le role pour la requête de contenu de l’utilisateur.
  • Rédigez un message improved_system qui couvre les exigences des réseaux sociaux, notamment utiliser des émojis.
  • Appliquez le message improved_system au test final.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant cet exemple de code.

# 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)
Modifier et exécuter le code