프롬프트 라이브러리
스프레드시트 마법사
다양한 유형의 데이터로 CSV 스프레드시트를 생성합니다.
이 프롬프트를 우리 개발자 Console에 복사하여 직접 시도해보세요!
| Content | |
|---|---|
| System | 당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요. |
| User | 도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요. |
예시 출력
예시 출력
다음은 귀하의 요구사항에 따라 도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 CSV 스프레드시트입니다:
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 요청
API 요청
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="당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요."
}
]
}
]
)
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: "당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요."
}
]
}
]
});
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="당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요."
}
]
}
]
)
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: "당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요."
}
]
}
]
});
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="당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요."
}
]
}
]
)
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: "당신의 임무는 지정된 유형의 데이터를 포함하는 CSV 스프레드시트를 생성하는 것입니다. 스프레드시트는 명확한 열 헤더와 각 열에 적절한 데이터 유형으로 잘 정리되어야 합니다. 데이터가 현실적이고 다양하며 일관되게 형식화되도록 하세요. 헤더 행을 제외하고 최소 10행의 데이터를 포함하세요.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "도서관의 책에 대한 정보를 포함하는 스프레드시트를 만드세요. 다음 열을 포함하세요: Book ID, Title, Author, Genre, Publication Year, Available Copies. 데이터가 다양한 장르와 출판 연도를 다루고, 사용 가능한 사본 수가 책마다 다르도록 하세요."
}
]
}
]
});
console.log(msg);