プロンプトライブラリ

ツイートのトーン検出器

ツイートの背後にあるトーンと感情を検出します。

このプロンプトを開発者向けConsoleにコピーして、ぜひお試しください！

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System	あなたのタスクは、提供されたツイートを分析し、著者が表現している主要なトーンと感情を特定することです。トーンは以下のいずれかに分類してください：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、ユーモラス、皮肉、熱狂的、怒り、または情報提供。感情はポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類してください。分類の簡潔な説明を提供し、判断に影響を与えた主要な単語、フレーズ、絵文字、またはその他の要素を強調してください。
User	Wow, I'm so impressed by the company's handling of this crisis. 🙄 They really have their priorities straight. #sarcasm #fail

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System

あなたのタスクは、提供されたツイートを分析し、著者が表現している主要なトーンと感情を特定することです。トーンは以下のいずれかに分類してください：ポジティブ、ネガティブ、ニュートラル、ユーモラス、皮肉、熱狂的、怒り、または情報提供。感情はポジティブ、ネガティブ、またはニュートラルに分類してください。分類の簡潔な説明を提供し、判断に影響を与えた主要な単語、フレーズ、絵文字、またはその他の要素を強調してください。

User

Wow, I'm so impressed by the company's handling of this crisis. 🙄 They really have their priorities straight. #sarcasm #fail

出力例

トーン：皮肉感情：ネガティブ

APIリクエスト

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 analyze the provided tweet and identify the primary tone and sentiment expressed by the author. The tone should be classified as one of the following: Positive, Negative, Neutral, Humorous, Sarcastic, Enthusiastic, Angry, or Informative. The sentiment should be classified as Positive, Negative, or Neutral. Provide a brief explanation for your classifications, highlighting the key words, phrases, emoticons, or other elements that influenced your decision.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Wow, I'm so impressed by the company's handling of this crisis. 🙄 They really have their priorities straight. #sarcasm #fail"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)

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