# 用 Claude Code 开发，效率提升 5-10 倍
export ANTHROPIC_API_KEY=your-derouter-key
export ANTHROPIC_BASE_URL=https://api.derouter.ai/proxy/v1

# 让 Claude Code 帮你写代码
claude '用 Next.js 搭建一个带用户认证的博客系统，
要求：
1. Supabase 做后端
2. 支持 Markdown 编辑
3. 分类和标签功能
4. 响应式设计'

import anthropic

client = anthropic.Anthropic(
    api_key='your-derouter-key',
    base_url='https://api.derouter.ai/proxy/v1'
)

def translate_and_polish(text, source_lang, target_lang, style='professional'):
    # 第一步：翻译
    translation = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-6',  # 翻译用 Opus 质量最好
        max_tokens=4096,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'将以下{source_lang}文本翻译成{target_lang}，'
                       f'风格：{style}，保持专业术语准确。

{text}'
        }]
    ).content[0].text

    # 第二步：自我润色
    polished = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-6',
        max_tokens=4096,
        messages=[{
            'role': 'user',
            'content': f'检查以下翻译，修正任何不自然的表达，'
                       f'确保读起来像母语者写的：

{translation}'
        }]
    ).content[0].text

    return polished

def batch_create_content(topics, platform='小红书'):
    results = []
    for topic in topics:
        prompt = f'''你是{platform}爆款内容创作专家。

请为以下主题创作一篇{platform}笔记：
主题：{topic}

要求：
1. 标题：15-20字，包含数字和emoji
2. 正文：300-500字
3. 包含 3-5 个话题标签
4. 口语化、有人设感
5. 结尾引导互动（提问/投票）'''

        msg = client.messages.create(
            model='claude-sonnet-4-6',  # 内容创作 Sonnet 够用
            max_tokens=2048,
            messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
        )
        results.append(msg.content[0].text)
    return results

# 批量生成 30 篇小红书笔记
topics = ['护肤品推荐', '穿搭分享', '美食探店', ...]
contents = batch_create_content(topics)

def generate_analysis_report(data_description, analysis_type):
    prompt = f'''你是资深数据分析师。请根据以下数据生成专业的分析报告。

数据描述：
{data_description}

分析类型：{analysis_type}

报告格式：
1. 摘要（3句话）
2. 关键发现（5-8条，每条带数据支撑）
3. 趋势分析（图表描述）
4. 建议（3-5条可执行的建议）
5. 风险提示

要求：专业、有数据支撑、可执行。'''

    msg = client.messages.create(
        model='claude-opus-4-6',  # 分析报告用 Opus 更专业
        max_tokens=4096,
        messages=[{'role': 'user', 'content': prompt}]
    )
    return msg.content[0].text