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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 publications doivent paraître conversationnelles tout en restant professionnelles, mais votre première itération a produit des publications fades, sans hashtags. Vous devrez rédiger un message système amélioré qui fournit à chaque fois un contenu vivant et fidèle à la marque.

Les chaînes de la bibliothèque anthropic, client, content_request et current_system sont préchargées.

Cet exercice fait partie du cours

<cours>Introduction aux modèles Claude</cours>
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Instructions de l’exercice

  • Définissez le role pour la demande de contenu de l'utilisateur.
  • Rédigez un message improved_system qui répond aux exigences des réseaux sociaux, y compris l'utilisation d'emojis.
  • Appliquez le message improved_system au test final.

Exercice interactif pratique

Essayez cet exercice en complétant ce code d’exemple.

# 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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