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システムメッセージのテストと改善

Redwood Consulting のマーケティングチームは、Tech Forecast と題した年次レポートを LinkedIn で宣伝する予定です。投稿は会話のようなカジュアルな雰囲気とプロフェッショナルらしさの両方が求められます。最初のバージョンでは、ハッシュタグもない、単調な投稿しか生成できませんでした。そこで、システムメッセージを改善し、より魅力のある、ブランドらしさを感じさせるコンテンツを生成しましょう。

anthropic ライブラリ、client、content_request、current_system の各文字列はあらかじめ読み込まれています。

この演習はコースの一部です

Claude モデル入門

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演習の手順

  • ユーザーのコンテンツリクエストに対して role を設定してください。
  • ソーシャルメディア向けの要件（絵文字の使用を含む）を入れた improved_system メッセージを作成してください。
  • 最終テストとして、improved_system メッセージを適用してください。

実践的なインタラクティブ演習

このサンプルコードを完成させて、この演習に挑戦してみましょう。

# 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)
コードを編集して実行