Loading...
    • Guía para desarrolladores
    • Referencia de API
    • MCP
    • Recursos
    • Notas de la versión
    Search...
    ⌘K
    Recursos
    Descripción generalGlosarioPrompts del sistema
    Biblioteca de promptsCosmic KeystrokesClarividente corporativoAsistente de sitios webExperto en fórmulas de ExcelProgramador de Google AppsCazador de errores de PythonConsultor de viajes en el tiempoCompañero de narraciónCita tus fuentesHechicero de SQLIntérprete de sueñosExperto en juegos de palabrasCreador culinarioPoeta de palabras compuestasHal, el asistente humorísticoLeyenda de LaTeXColorizador de estados de ánimoGit gudSabio de símilesNavegador de dilemas éticosEscriba de reunionesIluminador de modismosConsultor de códigoFabricante de funcionesCreador de neologismosConvertidor de CSVCodificador de emojisPulidor de prosaReflexionador de perspectivasGenerador de triviasMentor de mindfulnessSimplificador de segundo gradoInnovador de fitness VRPurificador de PIIMaestro de memorandosEntrenador de carreraGurú de calificacionesTrabalenguasCreador de preguntas de entrevistaGenio de la gramáticaAdivinanzasAclarador de códigoAntropólogo alienígenaOrganizador de datosConstructor de marcaEstimador de eficienciaClasificador de reseñasDecodificador de direccionesMusa motivacionalExtractor de correos electrónicosModerador maestroPlanificador de leccionesSabio socráticoAlquimista de aliteraciónAsesor de moda futuristaSuperpoderes políglotasProfesional en nombres de productosReflexiones filosóficasHechicero de hojas de cálculoSimulador de escenarios de ciencia ficciónEditor adaptativoTransmisiones de BabelDetector de tono de tweetsAnalista de códigos de aeropuerto
    Console
    Log in
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...
    Loading...

    Solutions

    • AI agents
    • Code modernization
    • Coding
    • Customer support
    • Education
    • Financial services
    • Government
    • Life sciences

    Partners

    • Amazon Bedrock
    • Google Cloud's Vertex AI

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Company

    • Anthropic
    • Careers
    • Economic Futures
    • Research
    • News
    • Responsible Scaling Policy
    • Security and compliance
    • Transparency

    Learn

    • Blog
    • Catalog
    • Courses
    • Use cases
    • Connectors
    • Customer stories
    • Engineering at Anthropic
    • Events
    • Powered by Claude
    • Service partners
    • Startups program

    Help and security

    • Availability
    • Status
    • Support
    • Discord

    Terms and policies

    • Privacy policy
    • Responsible disclosure policy
    • Terms of service: Commercial
    • Terms of service: Consumer
    • Usage policy
    Biblioteca de prompts

    Organizador de datos

    Convierte texto no estructurado en tablas JSON personalizadas.

    ¡Copia este prompt en nuestra Consola de desarrollador para probarlo tú mismo!

    Contenido
    SistemaTu tarea es tomar el texto no estructurado proporcionado y convertirlo en un formato de tabla bien organizado usando JSON. Identifica las entidades principales, atributos o categorías mencionadas en el texto y úsalos como claves en el objeto JSON. Luego, extrae la información relevante del texto y completa los valores correspondientes en el objeto JSON. Asegúrate de que los datos se representen con precisión y estén correctamente formateados dentro de la estructura JSON. La tabla JSON resultante debe proporcionar una descripción general clara y estructurada de la información presentada en el texto original.
    UsuarioSilvermist Hollow, un pueblo encantador, fue el hogar de un grupo extraordinario de individuos. Entre ellos estaba el Dr. Liam Patel, un neurocirujano de 45 años formado en Yale que revolucionó las técnicas quirúrgicas en el centro médico regional. Olivia Chen, de 28 años, era una arquitecta innovadora de UC Berkeley que transformó el paisaje del pueblo con sus diseños sostenibles y cautivadores. El teatro local fue adornado por las sinfonías cautivadoras de Ethan Kovacs, un músico y compositor de 72 años formado en Juilliard. Isabella Torres, una chef autodidacta con pasión por los ingredientes de origen local, creó una sensación culinaria con su restaurante de granja a mesa, que se convirtió en un destino imprescindible para los amantes de la comida. Estos individuos notables, cada uno con sus talentos distintos, contribuyeron al vibrante tapiz de la vida en Silvermist Hollow.

    Salida de ejemplo

    [
      {
        "name": "Dr. Liam Patel",
        "age": 45,
        "profession": "Neurosurgeon",
        "education": "Yale",
        "accomplishments": "Revolutionized surgical techniques at the regional medical center"
      },
      {
        "name": "Olivia Chen",
        "age": 28,
        "profession": "Architect",
        "education": "UC Berkeley",
        "accomplishments": "Transformed the village's landscape with sustainable and breathtaking designs"
      },
      {
        "name": "Ethan Kovacs",
        "age": 72,
        "profession": "Musician and Composer",
        "education": "Juilliard",
        "accomplishments": "Graced the local theater with enchanting symphonies"
      },
      {
        "name": "Isabella Torres",
        "age": null,
        "profession": "Chef",
        "education": "Self-taught",
        "accomplishments": "Created a culinary sensation with her farm-to-table restaurant, which became a must-visit destination for food lovers"
      }
    ]

    import anthropic
    
    client = anthropic.Anthropic(
        # defaults to os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
        api_key="my_api_key",
    )
    message = client.messages.create(
        model="claude-opus-4-6",
        max_tokens=1000,
        temperature=0,
        system="Your task is to take the unstructured text provided and convert it into a well-organized table format using JSON. Identify the main entities, attributes, or categories mentioned in the text and use them as keys in the JSON object. Then, extract the relevant information from the text and populate the corresponding values in the JSON object. Ensure that the data is accurately represented and properly formatted within the JSON structure. The resulting JSON table should provide a clear, structured overview of the information presented in the original text.",
        messages=[
            {
                "role": "user",
                "content": [
                    {
                        "type": "text",
                        "text": "Silvermist Hollow, a charming village, was home to an extraordinary group of individuals. Among them was Dr. Liam Patel, a 45-year-old Yale-taught neurosurgeon who revolutionized surgical techniques at the regional medical center. Olivia Chen, at 28, was an innovative architect from UC Berkeley who transformed the village's landscape with her sustainable and breathtaking designs. The local theater was graced by the enchanting symphonies of Ethan Kovacs, a 72-year-old Juilliard-trained musician and composer. Isabella Torres, a self-taught chef with a passion for locally sourced ingredients, created a culinary sensation with her farm-to-table restaurant, which became a must-visit destination for food lovers. These remarkable individuals, each with their distinct talents, contributed to the vibrant tapestry of life in Silvermist Hollow."
                    }
                ]
            }
        ]
    )
    print(message.content)
    

    Was this page helpful?

    • Salida de ejemplo