提示库
机场代码分析器
从文本中查找并提取机场代码。
将此提示复制到我们的开发者控制台中亲自试用！
| 内容 | |
|---|---|
| System | 您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。 |
| User | 我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。 |
示例输出
示例输出
以下是文本中提到的机场代码列表，按出现顺序排列：
- SEA（西雅图）
- AMS（阿姆斯特丹）
- CDG（巴黎）
- FCO（罗马）
API 请求
API 请求
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="您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。"
}
]
}
]
)
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: "您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。"
}
]
}
]
});
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="您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。"
}
]
}
]
)
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: "您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。"
}
]
}
]
});
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="您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。",
messages=[
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。"
}
]
}
]
)
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: "您的任务是分析提供的文本并识别其中提到的任何机场代码。按照它们在文本中出现的顺序将这些机场代码以列表形式呈现。如果未找到机场代码，则返回空列表。",
messages: [
{
"role": "user",
"content": [
{
"type": "text",
"text": "我的下一次旅行涉及从西雅图飞往阿姆斯特丹。我将在阿姆斯特丹停留几天，然后前往巴黎转机飞往罗马。"
}
]
}
]
});
console.log(msg);