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Rilevatore di tono dei tweet
Rileva il tono e il sentimento dietro i tweet.
Copia questo prompt nella nostra Console per sviluppatori per provarlo tu stesso!
| Contenuto | |
|---|---|
| Sistema | Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione. |
| Utente | Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail |
Esempio di output
Esempio di output
Tono: Sarcastico Sentimento: Negativo
Richiesta API
Richiesta 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="Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
)
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: "Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
});
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="Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
)
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: "Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
});
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="Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
)
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: "Il tuo compito è analizzare il tweet fornito e identificare il tono principale e il sentimento espresso dall'autore. Il tono dovrebbe essere classificato come uno dei seguenti: Positivo, Negativo, Neutrale, Umoristico, Sarcastico, Entusiasta, Arrabbiato o Informativo. Il sentimento dovrebbe essere classificato come Positivo, Negativo o Neutrale. Fornisci una breve spiegazione per le tue classificazioni, evidenziando le parole chiave, le frasi, le emoticon o altri elementi che hanno influenzato la tua decisione.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "Wow, sono così impressionato dalla gestione di questa crisi da parte dell'azienda. 🙄 Hanno davvero le loro priorità in ordine. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
});
console.log(msg);