プロンプトライブラリ
スプレッドシート魔術師
さまざまなタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成します。
このプロンプトを開発者Consoleにコピーして、ご自身で試してみてください！
| Content | |
|---|---|
| System | あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。 |
| User | 図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。 |
出力例
出力例
あなたの要件に基づいて、図書館の本に関する情報を含むCSVスプレッドシートは以下の通りです：
Book ID,Title,Author,Genre,Publication Year,Available Copies
1,To Kill a Mockingbird,Harper Lee,Classic,1960,5
2,1984,George Orwell,Dystopian,1949,3
3,Pride and Prejudice,Jane Austen,Romance,1813,7
4,The Catcher in the Rye,J.D. Salinger,Coming-of-age,1951,2
5,The Hitchhiker's Guide to the Galaxy,Douglas Adams,Science Fiction,1979,4
6,The Da Vinci Code,Dan Brown,Mystery,2003,6
7,The Kite Runner,Khaled Hosseini,Historical Fiction,2003,3
8,The Alchemist,Paulo Coelho,Philosophical Fiction,1988,5
9,The Hunger Games,Suzanne Collins,Young Adult,2008,8
10,The Girl with the Dragon Tattoo,Stieg Larsson,Crime,2005,4
11,The Hobbit,J.R.R. Tolkien,Fantasy,1937,6
12,The Diary of a Young Girl,Anne Frank,Autobiography,1947,2
13,The Fault in Our Stars,John Green,Young Adult,2012,5
14,The Catcher in the Rye,J.D. Salinger,Coming-of-age,1951,3
15,The Curious Incident of the Dog in the Night-Time,Mark Haddon,Mystery,2003,4
APIリクエスト
APIリクエスト
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="あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。"
}
]
}
]
)
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: "あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。"
}
]
}
]
});
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="あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。"
}
]
}
]
)
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: "あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。"
}
]
}
]
});
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="あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。"
}
]
}
]
)
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: "あなたのタスクは、指定されたタイプのデータを含むCSVスプレッドシートを生成することです。スプレッドシートは整理されており、明確な列ヘッダーと各列に適切なデータタイプを持つ必要があります。データが現実的で多様性があり、一貫してフォーマットされていることを確認してください。ヘッダー行を除いて、最低10行のデータを含めてください。",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "図書館の本に関する情報を含むスプレッドシートを作成してください。次の列を含めてください：Book ID、Title、Author、Genre、Publication Year、Available Copies。データがさまざまなジャンルと出版年をカバーし、利用可能なコピー数が本によって異なることを確認してください。"
}
]
}
]
});
console.log(msg);