Zacznij terazZacznij za darmo

Testowanie i dopracowywanie komunikatów systemowych

W firmie Redwood Consulting zespół marketingowy promuje coroczny raport Tech Forecast na LinkedIn. Posty powinny być jednocześnie swobodne i profesjonalne — tymczasem pierwsza wersja wyszła mdła i pozbawiona hashtagów. Musisz napisać ulepszony komunikat systemowy, który za każdym razem będzie generował angażujące treści zgodne z wizerunkiem marki.

Biblioteka anthropic, obiekt client oraz zmienne content_request i current_system są już wczytane.

To ćwiczenie jest częścią kursu

Wprowadzenie do modeli Claude

Zobacz kurs

Instrukcje do ćwiczenia

  • Ustaw role dla żądania treści od użytkownika.
  • Napisz ulepszony komunikat improved_system, który spełnia wymogi mediów społecznościowych — koniecznie użyj w nim emotikonów.
  • Zastosuj komunikat improved_system w końcowym teście.

Interaktywne ćwiczenie praktyczne

Spróbuj tego ćwiczenia, uzupełniając ten przykładowy kod.

# 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)
Edytuj i uruchom kod