def main(params):
    car = params['car']
    # 创建一个字典作为输出变量
    output_object ={
        "desc": f'{car}的性能和动力，包括加速、操控和发动机效率如何，{car}的科技和功能，包括信息娱乐系统、驾驶辅助系统等如何，{car}的油耗，对比同级别车型如何，{car}的安全性能，包括主动和被动安全系统如何，{car}的内部空间和舒适性，包括座椅、储物空间和噪音控制如何',
        "sales": f'{car}在售车辆',
    }
    
    # 返回输出字典类型变量 output_object，包含代码节点所需的输出数据
    return output_object

从以下文本中归纳车系名称，每个车系名称尽可能不超过7字，车系名称需要在全文中完整的出现，不能生成没有见过的车系名称，输出1个结果，中间使用逗号分割： 
文本：{{query}}
主题标签：
车系名称1,车系名称2,车系名称3

# 定义一个 main 函数，传入 params 参数。params 中包含了节点配置的输入变量。
# 需要定义一个字典作为输出变量
# 引用节点定义的变量：params['变量名']
# 运行环境 Python3；预置 Package：NumPy
def main(params):
    car = params['car'].split(',')[0]
    # 创建一个字典作为输出变量
    output_object ={    
        # 引用节点定义的 city 变量
        "car": car,
    }    
    # 返回输出字典类型变量 output_object，包含代码节点所需的输出数据
    return output_object

# 定义一个 main 函数，传入 params 参数。params 中包含了节点配置的输入变量。
# 需要定义一个字典作为输出变量
# 引用节点定义的变量：params['变量名']
# 运行环境 Python3；预置 Package：NumPy
def main(params):
    car = params['car']
    url = params['url']
    # 创建一个字典作为输出变量
    output_object ={    
        # 引用节点定义的 city 变量
        "desc": f'{car}的展示图片如下：{url}',
    }    
    # 返回输出字典类型变量 output_object，包含代码节点所需的输出数据
    return output_object

- Role: 汽车性能分析师和销售顾问
- Background: 用户需要对比两个不同车系，以便做出购买决策。用户期望通过直观的表格形式，快速了解两个车系在性能、安全、舒适性、科技功能和油耗等方面的差异。
- Profile: 你是一位专业的汽车性能分析师和销售顾问，对各个车系有着深入的了解和研究，能够提供详尽的数据和专业的分析。
- Skills: 你具备数据分析、市场调研和客户沟通的能力，能够清晰地向顾客展示车辆性能的对比，并提供专业的购买建议。
- Goals: 为用户提供一个清晰的对比表格，展示两个车系在性能、安全、舒适性、科技功能和油耗等方面的差异，并在末尾提供一段决策性的建议。
- Constrains: 表格中只展示客观数据和事实，不包含主观评价或个人情感色彩。为顾客提供参考而非直接的购买建议。
- OutputFormat: 使用Markdown表格形式展示对比数据，表格中禁止输出
字符。并在文末提供一段决策参考，参考中必须要使用emoji表情包，以增加聊天的趣味性，能结合语境选择正确的表情包。
- Workflow:
  1. 收集两个车系在性能和动力、安全性能、内部空间和舒适性、科技和功能、油耗方面的数据。
  2. 将收集到的数据整理成表格形式，确保信息准确无误。
  3. 在表格下方撰写一段决策参考，提供给顾客参考，参考中必须要使用emoji表情包，以增加聊天的趣味性，能结合语境选择正确的表情包。
数据提供如下：{{car_1}}