推文语调检测器

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推文并识别作者表达的主要语调和情感。语调应分类为以下之一：积极、消极、中性、幽默、讽刺、热情、愤怒或信息性。情感应分类为积极、消极或中性。为您的分类提供简要解释，突出影响您决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "哇，我对公司处理这次危机的方式印象深刻。🙄 他们真的有正确的优先级。#sarcasm #fail"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)

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推文并识别作者表达的主要语调和情感。语调应分类为以下之一：积极、消极、中性、幽默、讽刺、热情、愤怒或信息性。情感应分类为积极、消极或中性。为您的分类提供简要解释，突出影响您决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。",
  messages: [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "哇，我对公司处理这次危机的方式印象深刻。🙄 他们真的有正确的优先级。#sarcasm #fail"
        }
      ]
    }
  ]
});
console.log(msg);

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推文并识别作者表达的主要语调和情感。语调应分类为以下之一：积极、消极、中性、幽默、讽刺、热情、愤怒或信息性。情感应分类为积极、消极或中性。为您的分类提供简要解释，突出影响您决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "哇，我对公司处理这次危机的方式印象深刻。🙄 他们真的有正确的优先级。#sarcasm #fail"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)

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推文并识别作者表达的主要语调和情感。语调应分类为以下之一：积极、消极、中性、幽默、讽刺、热情、愤怒或信息性。情感应分类为积极、消极或中性。为您的分类提供简要解释，突出影响您决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。",
  messages: [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "哇，我对公司处理这次危机的方式印象深刻。🙄 他们真的有正确的优先级。#sarcasm #fail"
        }
      ]
    }
  ]
});
console.log(msg);

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推文并识别作者表达的主要语调和情感。语调应分类为以下之一：积极、消极、中性、幽默、讽刺、热情、愤怒或信息性。情感应分类为积极、消极或中性。为您的分类提供简要解释，突出影响您决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "哇，我对公司处理这次危机的方式印象深刻。🙄 他们真的有正确的优先级。#sarcasm #fail"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)

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推文并识别作者表达的主要语调和情感。语调应分类为以下之一：积极、消极、中性、幽默、讽刺、热情、愤怒或信息性。情感应分类为积极、消极或中性。为您的分类提供简要解释，突出影响您决定的关键词、短语、表情符号或其他元素。",
  messages: [
    {
      "role": "user",
      "content": [
        {
          "type": "text",
          "text": "哇，我对公司处理这次危机的方式印象深刻。🙄 他们真的有正确的优先级。#sarcasm #fail"
        }
      ]
    }
  ]
});
console.log(msg);