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Contenido
SystemTu tarea es analizar el texto proporcionado e identificar cualquier código de aeropuerto mencionado en él. Presenta estos códigos de aeropuerto como una lista en el orden en que aparecen en el texto. Si no se encuentran códigos de aeropuerto, devuelve una lista vacía.
UserMi próximo viaje implica volar de Seattle a Ámsterdam. Pasaré unos días en Ámsterdam antes de dirigirme a París para un vuelo de conexión a Roma.

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Ejemplo de salida

Aquí está la lista de códigos de aeropuerto mencionados en el texto, en el orden en que aparecen:

  1. SEA (Seattle)
  2. AMS (Ámsterdam)
  3. CDG (París)
  4. FCO (Roma)

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Solicitud de API

Nota: Claude 3 Opus estará disponible pronto en la API de Bedrock.

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    # por defecto es os.environ.get("ANTHROPIC_API_KEY")
    api_key="mi_clave_api",
)
message = client.messages.create(
    model="claude-3-opus-20240229",
    max_tokens=1000,
    temperature=0,
    system="Tu tarea es analizar el tweet proporcionado e identificar el tono principal y el sentimiento expresado por el autor. El tono debe clasificarse como uno de los siguientes: Positivo, Negativo, Neutral, Humorístico, Sarcástico, Entusiasta, Enojado o Informativo. El sentimiento debe clasificarse como Positivo, Negativo o Neutral. Proporciona una breve explicación de tus clasificaciones, destacando las palabras clave, frases, emoticones u otros elementos que influyeron en tu decisión.",
    messages=[
        {
            "role": "user",
            "content": [
                {
                    "type": "text",
                    "text": "Wow, estoy tan impresionado por el manejo de esta crisis por parte de la empresa. 🙄 Realmente tienen sus prioridades claras. #sarcasmo #fracaso"
                }
            ]
        }
    ]
)
print(message.content)
Detector de tono de tweets