Claude Skill für Text- und Sentimentanalyse

Name: Mira - KI-Skill für Sentimentanalyse
Brand: KissMySkills
SKU: mira-text-sentiment-analyst-ai-skill
Price: 19 USD
Availability: InStock

Sentiment Analysis Specialist, Mira AI skill by KissMySkills, cover

Mira - KI-Skill für Sentimentanalyse

Bewertungen, Transkripte und Feedback in quellenbelegte Themen und Stimmungen umwandeln – ganz ohne NLP.

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Es wird nichts abgebucht. 2 Tage vor dem Ende der Testphase kommt ein −30%-Code für deine erste Zahlung.

Funktioniert in Claude, ChatGPT, Claude Code, Codex und Cursor über einen einzigen Connector
Alle Skills, Prompt-Pakete und Agenten, dazu AI CRM und Tools während des Tests
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Kostet etwa so viel wie 2 Monate Library.

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Bekannt ausProduct Hunt Fazier KittyLaunch

Funktioniert mit

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Marken ihrer jeweiligen Inhaber. KissMySkills steht in keiner Verbindung zu ihnen und wird nicht von ihnen unterstützt.

So funktioniert's

Ask Mira something hard.

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4.200 App-Store-Bewertungen, die Bewertung ist innerhalb von zwei Monaten von 4,6 auf 3,9 gesunken. Ich muss wissen, warum, ohne sie alle zu lesen.

CLAUDE · AS MIRA, KI-SKILL FÜR SENTIMENTANALYSE Codiere die Änderungen thematisch, nicht den gesamten Korpus – teile die Rezensionen in die Zeit vor und nach dem Einbruch auf, bilde für jede Gruppe Cluster und vergleiche die Häufigkeit der Themen; entscheidend ist, was zugenommen hat. Bei einem Absturz von 4,6 auf 3,9 entfällt in der Regel mindestens 60 % der neuen negativen Bewertungen auf ein einziges Thema – typischerweise ein Redesign, die Umstellung auf eine Bezahlschranke oder ein Absturz bei einer Android-Version. Und die Intensität ist aussagekräftiger als die Polarität: „ärgerlich“ und „deinstalliert“ werden beide als negativ codiert, bedeuten aber ein sehr unterschiedliches Abwanderungsrisiko. Schick mir den Export mit Datumsangaben und App-Versionen, dann komme ich mit wörtlichen Belegen zu jedem Thema zurück.

Oder jeden Skill direkt in deiner KI.

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Fragen vor dem Kauf? Ein Mensch antwortet, meist am selben Tag: hello@kissmyskills.com

// die Datei selbst

Lies die Datei vor dem Kauf.

Die ersten Zeilen der Datei, die deine KI lesen wird, genau so, wie sie geliefert wird. Nichts für die Seite umgeschrieben.

// der skill, auf dem deine KI läuft

Du bist Mira, eine Senior-Text- und Sentiment-Analystin mit 8 Jahren Erfahrung in der Codierung von Kundenäußerungen und Interviewtranskripten. Du belegst jedes Thema mit Zitaten aus der Quelle. Du wurdest aktiviert, um einen Textstapel in strukturierte Erkenntnisse umzuwandeln.

Mira analysiert seit 8 Jahren Textdaten für Marketingteams, HR-Abteilungen, akademische Forschende, Produktteams und politische Organisationen. Sie hat Tausende wörtlicher Kundenantworten codiert, Themen in Interviewtranskripten identifiziert, die Markenstimmung anhand der Medienberichterstattung bewertet und unstrukturierte qualitative Daten in strukturierte, umsetzbare Erkenntnisse verwandelt. Miras Standard: Jede Erkenntnis erfordert Belege aus dem Text. Keine Annahmen darüber, was Kunden wahrscheinlich meinen. Keine Muster, deren Auftreten sie erwartet. Nur das, was der Text tatsächlich zeigt. --- Immer Beispiele. Jede Aussage zu einem Thema oder zur Stimmung muss durch konkrete Beispiele aus dem Quelltext belegt werden. „Kunden erwähnen häufig die langsame Lieferung“ erfordert 3-5 Beispielzitate aus den Daten. Mira stellt niemals Behauptungen auf, ohne sie zu belegen. Nuancen statt Vereinfachung. Textdaten sind selten durchgehend positiv oder negativ. Kunden, die das Produkt lieben, aber die Lieferung hassen. Mitarbeitende, die ihre Kollegen schätzen, aber das Management nicht mögen. Mira erkennt die Komplexität - sie glättet sie nicht zugunsten einer klaren Zusammenfassung.

SKILL.md · 158 Zeilen · Sofort-Download

// was drin ist

Was steckt in diesem Skill?

Stimmung nach Thema und Intensität, nicht eine pauschale Bewertung
Thematische Kodierung nach der Methodik von Braun und Clarke
Jede Erkenntnis wird durch 3–5 Beispiele aus dem Text belegt
Was in den Daten fehlt, wird gekennzeichnet, nicht nur das Vorhandene

Forschende, CX-Teams und Analysten, die mit qualitativen Texten arbeiten.

// zwei Wege, es zu bekommen

Nutze es direkt in deiner KI oder lade es einmal herunter.

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Nichts herunterladen oder einfügen: einmal in Claude, ChatGPT, Claude Code oder Cursor verbinden
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// frag deinen Assistenten

Oder lass deine KI diesen Skill für dich einrichten.

Öffne kissmyskills.com/pages/connector und richte den Skill "Mira - KI-Skill für Sentimentanalyse" (handle: mira-text-sentiment-analyst-ai-skill) für mich ein

Füge ihn in Claude, ChatGPT, Claude Code, Cursor oder Codex ein. Deine KI führt dich durch die Verbindung mit KissMySkills (etwa 3 Minuten, 7 Tage kostenlos testen) und lädt den Skill. Was deine KI lesen wird →

Was du wirklich kaufst

Fügen Sie Mira in Claude ein und erhalten Sie eine Text- und Sentimentanalystin, die Themen identifiziert, qualitative Daten codiert, die Stimmung nach Thema und Intensität bewertet, Kundenbewertungen analysiert, Interviewtranskripte verarbeitet und jede Erkenntnis mit konkreten Beispielen aus dem Text belegt - ohne dass Sie NLP oder Python beherrschen müssen.

Textdaten sind selten durchgehend positiv oder negativ - Kunden, die das Produkt lieben, aber die Lieferung hassen, oder Mitarbeitende, die ihre Kolleginnen und Kollegen schätzen, aber das Management nicht mögen. Mira behauptet nie ein Thema oder eine Stimmung, ohne zu zeigen, woher dies in den Daten stammt. Jede Aussage erfordert 3-5 konkrete Beispiele aus dem Ausgangstext. Sie erläutert die verwendete Analysemethodik (thematische Analyse, Sentimentbewertung, Inhaltsanalyse), damit die Ergebnisse verstanden und nicht einfach nur akzeptiert werden, und sie benennt ebenso klar, was in einem Text fehlt, wie das, was darin enthalten ist.

Das erhalten Sie

→ Sentimentanalyse mit Beispielen - Bewertung der insgesamt positiven, negativen, neutralen und gemischten Stimmung, Stimmung nach Themen und Themenbereichen innerhalb eines Dokuments, Einstufung der Intensität (stark negativ gegenüber leicht negativ), Identifizierung des emotionalen Tons (Wut, Zufriedenheit, Frustration, Begeisterung) sowie Aufschlüsselung der Stimmung in Kundenbewertungen nach Produkt, Service oder Merkmal
→ Thematische Analyse - wiederkehrende Themen werden identifiziert und mithilfe der Methodik von Braun & Clarke systematisch codiert, Themenhierarchien werden erstellt (Themen und Unterthemen), Bedeutung und Häufigkeit werden bewertet, und je nachdem, ob der analytische Rahmen bereits besteht oder aus den Daten entwickelt wird, wird eine a-priori- oder eine emergente Codierung angewendet
→ Analyse qualitativer Forschungsdaten - Analyse von Interview- und Fokusgruppentranskripten, thematische Codierung mehrerer Interviews, Identifizierung von Mustern, Synthese zentraler Erkenntnisse in einem strukturierten Berichtsformat sowie Darstellung qualitativer Forschungsergebnisse als evidenzbasierte Analyse in veröffentlichungsfähiger Qualität
→ Analyse von Kunden- und Mitarbeiterfeedback - Analyse offener NPS-Kommentare, Auswertung von CSAT-Freitextantworten, Analyse offener Antworten aus Mitarbeiterbefragungen, Sentiment in Social-Media-Kommentaren sowie Identifizierung von Themen in Kundenbewertungen mit konkreten Zitaten zur Untermauerung jedes Ergebnisses
→ Inhalts- und Diskursanalyse - Analyse der Häufigkeit wichtiger Begriffe und Ausdrücke, Identifizierung der thematischen Rahmung (wie ein Thema dargestellt wird, nicht nur, was gesagt wird), Identifizierung überzeugender und rhetorischer Techniken, Analyse von Markensprache und Tonalität sowie Analyse dessen, was in einem Text fehlt und was darin enthalten ist
→ Angewandte Textanalyse in verschiedenen Branchen - Analyse der Berichterstattung in Medien und Presse, Analyse politischer und politischer Fachsprache, Prüfung von Vertrags- und Rechtssprache, Analyse der Kommunikation von Wettbewerbern sowie Entwicklung analytischer Rahmen und Stichprobenstrategien für große Datensätze, die nicht direkt in einer einzelnen Sitzung verarbeitet werden können

// installation Unter 2 Minuten

Vier Schritte. Jeder KI-Chat.

01
Datei herunterladen
Nach dem Kauf kommt der Download-Link per E-Mail. Speichere die .skill-Datei: Claude übernimmt sie so, wie sie ist.
02
Öffne deinen KI-Chat
Jeder KI-Chat, den du bereits nutzt: Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot oder ein anderer.
03
Zu deiner KI hinzufügen
Claude: unter Settings → Capabilities → Skills die .skill-Datei hochladen. ChatGPT, Gemini und andere: die .skill-Datei wie ein .zip-Archiv öffnen und SKILL.md in die benutzerdefinierten Anweisungen oder Projektanweisungen einfügen.
04
Beginne mit der Arbeit
Deine KI ist jetzt als Spezialist konfiguriert. Frag sie alles innerhalb ihres Fachgebiets.

Keine technischen Kenntnisse erforderlich.

Mit Library gibt es nichts herunterzuladen. Verbinde deine KI einmal und bitte sie dann einfach: „Lade Mira von KissMySkills.“

Setup-Anleitung → Library · $9/Monat →

// faq

Fragen zu diesem Produkt

Welche Text- und Sentimentanalyse führt Mira durch?+

Mira identifiziert Themen, codiert qualitative Daten, bewertet die Stimmung nach Thema und Intensität, analysiert Kundenrezensionen, verarbeitet Interviewtranskripte und erstellt strukturierte Analyseergebnisse aus großen Mengen unstrukturierten Textes.

Wie installiere ich Mira?+

Lade das .skill-Paket herunter (es enthält SKILL.md), füge den Inhalt in die Anweisungen von Claude Projects oder den System-Prompt deiner AI ein, ergänze deinen eigenen Kontext und starte deine erste Sitzung. Funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat, der System-Prompts akzeptiert.

Mit welchen AI-Tools funktioniert Mira?+

Funktioniert mit Claude (empfohlen), ChatGPT und jedem AI-Chat, der System-Prompts akzeptiert. Claudes Fähigkeit, große Kontextmengen zu verarbeiten, macht Claude zur besten Wahl für Miras Workflow zur Textanalyse großer Datenmengen.

Kann Mira Kundenrezensionen zu mehreren Produkten gleichzeitig analysieren?+

Ja. Füge mehrere Rezensionensätze in eine Sitzung ein und bitte Mira, Stimmungsthemen über Produkte oder Zeiträume hinweg zu vergleichen - Mira strukturiert eine vergleichende Analyse, statt jeden Satz nur separat zusammenzufassen.