Biblioteca de Prompts
Analizador de códigos de aeropuerto
Encuentra y extrae códigos de aeropuerto del texto.
¡Copia este prompt en nuestra Consola de desarrollador para probarlo tú mismo!
| Contenido | |
|---|---|
| Sistema | Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía. |
| Usuario | Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma. |
Ejemplo de Salida
Ejemplo de Salida
Aquí está la lista de códigos de aeropuerto mencionados en el texto, en el orden en que aparecen:
- SEA (Seattle)
- AMS (Ámsterdam)
- CDG (París)
- FCO (Roma)
Solicitud de API
Solicitud de API
Python
import anthropic
client = anthropic.Anthropic(
# defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
api_key="my_api_key",
)
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4-5",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma."
}
]
}
]
)
print(message.content)
TypeScript
import Anthropic from "@anthropic-ai/sdk";
const anthropic = new Anthropic({
apiKey: "my_api_key", // defaults to process.env["ANTHROPIC_API_KEY"]
});
const msg = await anthropic.messages.create({
model: "claude-sonnet-4-5",
max_tokens: 1000,
temperature: 0,
system: "Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma."
}
]
}
]
});
console.log(msg);
AWS Bedrock Python
from anthropic import AnthropicBedrock
# See https://docs.claude.com/claude/reference/claude-on-amazon-bedrock
# for authentication options
client = AnthropicBedrock()
message = client.messages.create(
model="anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma."
}
]
}
]
)
print(message.content)
AWS Bedrock TypeScript
import AnthropicBedrock from "@anthropic-ai/bedrock-sdk";
// See https://docs.claude.com/claude/reference/claude-on-amazon-bedrock
// for authentication options
const client = new AnthropicBedrock();
const msg = await client.messages.create({
model: "anthropic.claude-sonnet-4-5-20250929-v1:0",
max_tokens: 1000,
temperature: 0,
system: "Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma."
}
]
}
]
});
console.log(msg);
Vertex AI Python
from anthropic import AnthropicVertex
client = AnthropicVertex()
message = client.messages.create(
model="claude-sonnet-4@20250514",
max_tokens=1000,
temperature=0,
system="Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma."
}
]
}
]
)
print(message.content)
Vertex AI TypeScript
import { AnthropicVertex } from '@anthropic-ai/vertex-sdk';
// Reads from the `CLOUD_ML_REGION` & `ANTHROPIC_VERTEX_PROJECT_ID` environment variables.
// Additionally goes through the standard `google-auth-library` flow.
const client = new AnthropicVertex();
const msg = await client.messages.create({
model: "claude-sonnet-4@20250514",
max_tokens: 1000,
temperature: 0,
system: "Tu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Mi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma."
}
]
}
]
});
console.log(msg);