# Claude 4.6を使用した複雑なデータ分析の例
import pandas as pd
import numpy as np

# Claude 4.6が提案するデータ処理パイプライン
def advanced_data_pipeline(data):
    """
    Claude 4.6が設計する高度なデータ処理パイプライン
    """
    # 欠損値処理の最適化
    processed_data = data.fillna(data.median())

    # 異常値検出と処理
    z_scores = np.abs((processed_data - processed_data.mean()) / processed_data.std())
    processed_data = processed_data[z_scores < 3]

    return processed_data

{
  "tool_name": "code_execution",
  "description": "Pythonコードの実行とファイル操作",
  "capabilities": [
    "リアルタイムコード実行",
    "ファイルシステムアクセス",
    "データ可視化",
    "API呼び出し"
  ]
}

{
  "tool_name": "web_search",
  "description": "リアルタイム情報検索",
  "capabilities": [
    "最新情報の取得",
    "複数ソースの統合",
    "事実確認",
    "トレンド分析"
  ]
}

# Claude 4.6を活用した技術文書生成システム
class TechnicalDocumentGenerator:
    def __init__(self):
        self.claude_client = anthropic.Anthropic()

    def generate_api_documentation(self, source_code):
        prompt = f"""
        以下のAPIソースコードから、包括的な技術文書を生成してください：

        {source_code}

        含めるべき内容：
        1. APIエンドポイント一覧
        2. リクエスト/レスポンス仕様
        3. 認証方法
        4. エラーハンドリング
        5. 使用例
        """

        response = self.claude_client.messages.create(
            model="claude-4-6",
            max_tokens=4000,
            messages=[{"role": "user", "content": prompt}]
        )

        return response.content

def automated_data_analysis_report(data_file):
    """
    Claude 4.6を使用した自動データ分析レポート生成
    """
    # データの読み込みと前処理
    data = pd.read_csv(data_file)

    # Claude 4.6への分析依頼
    analysis_prompt = f"""
    以下のデータセットを分析し、ビジネスインサイトを提供してください：

    データ概要：
    - 行数：{len(data)}
    - 列数：{len(data.columns)}
    - 列名：{list(data.columns)}

    データサンプル：
    {data.head().to_string()}

    分析内容：
    1. 基本統計情報
    2. トレンド分析
    3. 異常値の検出
    4. 相関関係の分析
    5. 予測モデルの提案
    6. ビジネス推奨事項
    """

    return generate_analysis_report(analysis_prompt)

class AI_WorkflowAutomation:
    def __init__(self):
        self.tools = {
            'file_operations': FileOperationsTool(),
            'web_search': WebSearchTool(),
            'data_analysis': DataAnalysisTool(),
            'email': EmailTool()
        }

    def comprehensive_market_research(self, topic):
        """
        包括的な市場調査を自動化
        """
        # 1. Web検索で最新情報収集
        search_results = self.tools['web_search'].search(topic)

        # 2. データ分析で傾向を把握
        analysis = self.tools['data_analysis'].analyze_trends(search_results)

        # 3. レポート自動生成
        report = self.generate_comprehensive_report(analysis)

        # 4. 関係者への自動配信
        self.tools['email'].send_report(report)

        return report

# Claude 4.6のコスト効率的な使用パターン
class CostOptimizedClaude:
    def __init__(self):
        self.cache = {}

    def optimized_request(self, prompt, use_cache=True):
        """
        キャッシュを活用したコスト効率的なリクエスト
        """
        if use_cache and prompt in self.cache:
            return self.cache[prompt]

        # プロンプトの最適化
        optimized_prompt = self.optimize_prompt(prompt)

        response = self.make_api_request(optimized_prompt)

        if use_cache:
            self.cache[prompt] = response

        return response

    def optimize_prompt(self, prompt):
        """
        プロンプトの効率化
        """
        # 不要な部分を削除
        # 構造化された形式に変換
        return optimized_prompt