# 推文語調檢測器 (Tweet Tone Detector)
推文語調檢測器是一個由AI驅動的工具，旨在分析推文的語調和情感。它會評估推文的內容並將其分類到多個語調類別中，例如正面、負面、中立、幽默、諷刺、熱情、生氣或資訊性。此外，它還會識別整體情感為正面、負面或中立。該代理提供清晰的分類解釋，突顯影響其決策的關鍵詞、短語、表情符號及其他元素，從而提供用戶在社交媒體上表達自我的見解。
# 快速開始
開始使用前，請確保已經複製推文語調檢測器範本。請參考 從模板創建 進行複製與配置。
# 配置指南
# 知識
您可以上傳 .pdf 或 .txt 文件，為代理提供符合您需求的客製化內容。
# 用戶輸入
| 標籤名稱 | 描述 | 使用指引 |
|---|---|---|
| Tweet Content | 您希望分析的推文內容。 | 輸入應為推文的完整內容，理想上在1到280個字符之間。 |
# AI模型
預設模型為 Llama 3.1 8B Instruct，但您也可以探索其他支持的 AI 模型。如有需要，調整提示內容以獲得更具針對性的輸出。
TIP
有關配置 AI 代理的詳細說明，請參考 配置 AI 代理 。
# 輸入與輸出範例
# 輸入範例
- Tweet Content: "I absolutely love the new design of the app! It's so user-friendly and colorful."
# 輸出範例
Tone: Positive
Sentiment: Positive
Explanation: The use of "absolutely love," "user-friendly," and "colorful" are strong indicators of enthusiasm and positivity throughout the tweet.
# 有效配置的提示
- 保持清晰和簡潔：您的輸入越簡單明確，AI就越能理解推文的上下文。
- 使用完整的句子：完整的陳述有助於AI更好地評估語調和情感，相較於片段文本。
- 考慮上下文：推文根據上下文可能有不同的含義；提供背景信息可以提高分析質量。
- 嘗試不同的推文：測試各種風格的推文以更好地理解代理如何對語調和情感進行分類。
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