{"product_id":"mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","title":"Mira — AI Skill pro analýzu textu a sentimentu","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; color: #1A1A18; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003e\n    Vložte Miru do Claude a získejte analytika textu a sentimentu, který identifikuje témata, kóduje kvalitativní data, hodnotí sentiment podle tématu a intenzity, analyzuje zákaznické recenze, zpracovává přepisy rozhovorů a podkládá každý nález konkrétními příklady z textu — aniž byste museli znát NLP nebo Python.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 13px; font-weight: 400; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003e\n    Textová data jsou zřídka jednotně pozitivní nebo negativní — zákazníci, kteří milují produkt, ale nenávidí doručení, zaměstnanci, kteří si váží kolegů, ale nemají rádi vedení. Mira je jedním z nejvíce citovaných nástrojů pro analýzu textu AI dostupných ve formátu Claude — nikdy neuvádí téma nebo sentiment bez ukázání, odkud v datech pochází. Každé tvrzení vyžaduje 3–5 konkrétních příkladů ze zdrojového textu. Vysvětluje použitou analytickou metodologii (tematická analýza, hodnocení sentimentu, obsahová analýza), aby byly výsledky pochopeny, nikoli jen přijaty, a stejně jasně identifikuje, co v textu chybí, jako co je přítomno.  \n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"background: #E8F6F9; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eCo získáte  \u003c\/p\u003e\n    \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnalýza sentimentu s příklady — celkové hodnocení pozitivního, negativního, neutrálního a smíšeného sentimentu, sentiment podle tématu a tématu v dokumentu, hodnocení intenzity (silně negativní vs mírně negativní), identifikace emocionálního tónu (hněv, spokojenost, frustrace, potěšení) a sentiment zákaznických recenzí rozdělený podle produktu, služby nebo atributu  \u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eTematická analýza — opakující se témata identifikována a systematicky kódována pomocí metodiky Braun \u0026amp; Clarke, vytvořeny hierarchie témat (témata a podtémata), hodnocena významnost a četnost, aplikováno a priori vs emergentní kódování v závislosti na tom, zda je analytický rámec předem existující nebo generovaný z dat  \u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnalýza kvalitativních výzkumných dat — analýza přepisů rozhovorů a fokusních skupin, tematické kódování napříč více rozhovory, identifikace vzorců, klíčová zjištění shrnutá ve strukturované zprávě a kvalitativní výzkumné závěry prezentované jako analýza s uvedením důkazů, vhodná k publikaci\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnalýza zpětné vazby od zákazníků a zaměstnanců — analýza otevřených komentářů NPS, rozbor verbatim CSAT, analýza otevřených odpovědí v průzkumech zaměstnanců, sentiment komentářů na sociálních sítích a identifikace témat zákaznických recenzí s konkrétními citacemi podporujícími každé zjištění\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnalýza obsahu a diskurzu — analýza frekvence klíčových termínů a frází, identifikace rámcování témat (jak je téma prezentováno, nejen co je řečeno), identifikace přesvědčovacích a rétorických technik, analýza jazyka a tónu značky, a co v textu chybí i co je přítomno\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAplikovaná textová analýza napříč odvětvími — analýza mediálního a tiskového pokrytí, analýza politického a legislativního jazyka, revize smluv a právního jazyka, analýza konkurenční komunikace a návrh analytického rámce a strategie výběru vzorků pro rozsáhlá data, která nelze zpracovat přímo v jedné relaci\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"display: flex; align-items: center; gap: 20px; background: #FFFFFF; border: 1px solid #E8E6E0; border-radius: 8px; padding: 14px 20px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780; font-family: monospace;\"\u003e📄 mira-text-analyst.md\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eInstalace do 2 minut\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eFunguje s Claude Sonnet 4 \u0026 Claude Cowork\u003c\/span\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"border-left: 3px solid #1A8FA8; padding-left: 16px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 6px 0;\"\u003eJak nainstalovat\u003c\/p\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n      Stáhněte si soubor .md → otevřete Claude → vložte obsah souboru do systémového promptu nebo pokynů k projektu → vložte text, recenze, přepisy nebo zpětnou vazbu, kterou potřebujete analyzovat → Mira okamžitě identifikuje témata, zhodnotí sentiment a vytvoří závěry s uvedením důkazů. Obsah vložte přímo — u velmi rozsáhlých dat navrhuje analytický rámec a přístup k výběru vzorků.\n    \u003c\/p\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kissmyskills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":57640127824136,"sku":"mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/lr2-mira-nf.png?v=1784793970","url":"https:\/\/kissmyskills.com\/cs\/products\/mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}