프롬프트 라이브러리
트윗 톤 감지기
트윗 뒤에 숨겨진 톤과 감정을 감지합니다.
이 프롬프트를 개발자 Console에 복사해서 직접 시도해보세요!
| 내용 | |
|---|---|
| System | 당신의 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요. |
| User | 와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #sarcasm #fail |
예시 출력
예시 출력
톤: 비꼬는 감정: 부정적
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 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #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: "당신의 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #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="당신의 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #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: "당신의 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #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="당신의 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요.",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #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: "당신의 작업은 제공된 트윗을 분석하고 작성자가 표현한 주요 톤과 감정을 식별하는 것입니다. 톤은 다음 중 하나로 분류되어야 합니다: 긍정적, 부정적, 중립적, 유머러스, 비꼬는, 열정적, 화난, 또는 정보적. 감정은 긍정적, 부정적, 또는 중립적으로 분류되어야 합니다. 당신의 분류에 대한 간단한 설명을 제공하고, 당신의 결정에 영향을 준 핵심 단어, 구문, 이모티콘, 또는 기타 요소들을 강조하세요.",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "와, 이 위기에 대한 회사의 대응에 정말 감명받았어요. 🙄 그들은 정말 우선순위를 제대로 알고 있네요. #sarcasm #fail"
}
]
}
]
});
console.log(msg);