การแก้ปัญหาเชิงวิเคราะห์ด้วย Claude
หลังจากแคมเปญโปรโมชันที่ประสบความสำเร็จ ปรากฏว่าทราฟฟิกบนเว็บไซต์เพิ่มขึ้นถึง 40% แต่สมาชิกแบบชำระเงินกลับเพิ่มขึ้นเพียง 5% เท่านั้น ใช้ความสามารถ extended thinking ของ Claude เพื่อวิเคราะห์ความไม่สอดคล้องนี้ และนำผลการวิเคราะห์มากำหนดแนวทางการเติบโตในขั้นถัดไปของ SkyTrack
ไลบรารี anthropic และ client ถูกโหลดไว้ล่วงหน้าแล้ว
แบบฝึกหัดนี้เป็นส่วนหนึ่งของหลักสูตร
Claude Models เบื้องต้น
คำแนะนำการฝึกหัด
- สร้าง prompt เพื่อการวิเคราะห์เชิงลึก
- ใช้พารามิเตอร์
thinkingในการเรียก API เพื่อเปิดใช้งาน extended thinking - กำหนด
max_tokensให้สูงพอ เช่น 1400 เพื่อให้ Claude มีพื้นที่เพียงพอสำหรับการใช้เหตุผลและสรุปคำตอบ - แสดงผลการวิเคราะห์ที่ได้
แบบฝึกหัดเชิงโต้ตอบแบบลงมือทำ
ลองทำแบบฝึกหัดนี้โดยเติมโค้ดตัวอย่างนี้ให้สมบูรณ์
# Create an analytical thinking prompt
analysis_prompt = """
Analyze this business scenario and walk me through your reasoning:
Our website traffic increased 40% but sales only grew 5%.
___
Provide multiple possible explanations and rank them by likelihood.
"""
# Request detailed analytical thinking
response = client.messages.create(model="claude-sonnet-4-6", thinking=____, max_tokens=____, messages=[{"role": "user", "content": analysis_prompt}])
# Print the analysis results
print("Analysis results:")
print(response.content[0].thinking)