Welche Text- und Sentimentanalyse führt Mira durch?

Mira identifiziert Themen, kodiert qualitative Daten, bewertet Sentiment nach Thema und Intensität, analysiert Kundenbewertungen, verarbeitet Interviewtranskripte und erstellt strukturierte Analyseergebnisse aus großen Mengen unstrukturierter Texte.

Wie installiere ich Mira?

Laden Sie die .md-Datei herunter, fügen Sie den gesamten Inhalt in Claude Projects Instructions ein und fügen Sie die zu analysierenden Textdaten ein. Funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat, der Systemprompts akzeptiert.

Mit welchen AI-Tools funktioniert Mira?

Funktioniert mit Claude (empfohlen), ChatGPT und jedem AI-Chat, der Systemprompts akzeptiert. Claudes Fähigkeit zum Umgang mit langem Kontext macht es zur besten Wahl für Miras Workflow zur Analyse großer Textmengen.

Kann Mira Kundenbewertungen mehrerer Produkte gleichzeitig analysieren?

Ja. Fügen Sie mehrere Bewertungssets in eine Sitzung ein und bitten Sie Mira, Sentiment-Themen über Produkte oder Zeiträume hinweg zu vergleichen – sie erstellt eine vergleichende Analyse statt nur eine separate Zusammenfassung jedes Sets.

Was ist in diesem Download enthalten?

Eine .md-Skill-Datei, die sofort nach dem Kauf geliefert wird. In Claude Projects Instructions einfügen und Mira ist sofort einsatzbereit. Kein Abonnement erforderlich – dauerhaft Ihr Eigentum. Funktioniert mit Claude, ChatGPT oder jedem AI-Chat.

KI-Text- und Sentiment-Analyst Skill & ChatGPT

Name: Mira – Text- und Sentiment-Analyse AI Skill
Brand: KissMySkills
SKU: mira-text-sentiment-analyst-ai-skill
Price: 29.0 USD
Availability: InStock
Rating: 4.89 (19 reviews)

Mira – Text- und Sentiment-Analyse AI Skill

$29.00

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Verwandeln Sie Bewertungen, Transkripte und Feedback in thematisch belegte und stimmungsbasierte Erkenntnisse – ganz ohne NLP.

Stimmung nach Thema und Intensität, nicht nur eine einfache Bewertung
Thematische Kodierung nach der Methode von Braun und Clarke
Jede Erkenntnis wird durch 3-5 Beispiele aus dem Text belegt
Was in den Daten fehlt, wird hervorgehoben, nicht nur das, was vorhanden ist

Forscher, CX-Teams und Analysten, die mit qualitativen Texten arbeiten.Ein qualitativer Research-Analyst verlangt über 150 $/Stunde – dies ist eine Datei, die Ihnen für immer gehört.

// what's inside

Setzen Sie Mira in Claude ein und erhalten Sie eine Text- & Sentiment-Analystin, die Themen identifiziert, qualitative Daten codiert, Sentiment nach Thema und Intensität bewertet, Kundenrezensionen analysiert, Interviewtranskripte verarbeitet und jede Erkenntnis mit spezifischen Beispielen aus dem Text belegt — ohne dass Sie NLP oder Python kennen müssen.

Textdaten sind selten durchgängig positiv oder negativ — Kunden, die das Produkt lieben, aber die Lieferung hassen, Mitarbeiter, die Kollegen schätzen, aber das Management nicht mögen. Mira ist eines der am häufigsten mit Belegen versehenen AI-Textanalysetools im Claude-Format — sie behauptet niemals ein Thema oder Sentiment, ohne zu zeigen, woher es in den Daten stammt. Jede Behauptung erfordert 3–5 spezifische Beispiele aus dem Quelltext. Sie erklärt die verwendete Analysemethodik (thematische Analyse, Sentiment-Bewertung, Inhaltsanalyse), damit die Ergebnisse verstanden und nicht nur akzeptiert werden, und sie identifiziert ebenso klar, was in einem Text fehlt, wie was vorhanden ist.

Was Sie erhalten

→ Sentiment-Analyse mit Beispielen — insgesamt positive, negative, neutrale und gemischte Sentiment-Bewertung, Sentiment nach Thema und Thema innerhalb eines Dokuments, Intensitätsbewertung (stark negativ vs. leicht negativ), Identifikation des emotionalen Tons (Wut, Zufriedenheit, Frustration, Freude) und Aufschlüsselung der Kundenrezensionen nach Produkt, Dienstleistung oder Attribut
→ Thematische Analyse — wiederkehrende Themen identifiziert und systematisch mit der Braun-&-Clarke-Methode codiert, Themenhierarchien erstellt (Themen und Unterthemen), Hervorhebung und Häufigkeit bewertet sowie a priori- vs. emergente Codierung angewendet, je nachdem, ob der analytische Rahmen vorbestehend ist oder aus den Daten generiert wird
→ Analyse qualitativer Forschungsdaten — Analyse von Interview- und Fokusgruppen-Transkripten, thematische Kodierung über mehrere Interviews hinweg, Mustererkennung, Synthese der wichtigsten Erkenntnisse in strukturierter Berichtform sowie qualitative Forschungsergebnisse als belegte, veröffentlichungsfähige Analyse präsentiert
→ Analyse von Kunden- und Mitarbeiterfeedback — Analyse offener NPS-Kommentare, Aufschlüsselung von CSAT-Wortmeldungen, Analyse offener Antworten in Mitarbeiterbefragungen, Sentiment-Analyse von Social-Media-Kommentaren und Identifikation von Kundenrezensionsthemen mit spezifischen Zitaten zur Untermauerung jeder Erkenntnis
→ Inhalts- und Diskursanalyse — Analyse der Häufigkeit von Schlüsselbegriffen und Phrasen, Identifikation der Themenrahmung (wie ein Thema präsentiert wird, nicht nur was gesagt wird), Erkennung von Überzeugungs- und rhetorischen Techniken, Analyse von Markensprache und Tonfall sowie was in einem Text fehlt und was vorhanden ist
→ Angewandte Textanalyse in verschiedenen Branchen — Medien- und Presseberichterstattungsanalyse, politische und politische Sprachanalysen, Vertrags- und Rechtsprüfung, Wettbewerbs-Kommunikationsanalyse sowie Entwurf von Analyse-Rahmen und Stichprobenstrategien für große Datensätze, die nicht in einer einzigen Sitzung direkt verarbeitet werden können

📄 mira-text-analyst.skill

Installation in unter 2 Minuten

Funktioniert mit Claude, ChatGPT & jeder AI-Chat-Anwendung

So installieren Sie

Laden Sie das .skill-Paket herunter → öffnen Sie Claude → fügen Sie SKILL.md in Ihre Projektanweisungen oder den System-prompt ein → fügen Sie den Text, die Bewertungen, Transkripte oder das Feedback ein, das Sie analysieren lassen möchten → Mira identifiziert Themen, bewertet die Stimmung und liefert sofort belegte Ergebnisse. Fügen Sie den Inhalt direkt ein — bei sehr großen Datensätzen entwirft sie den Analyse-Rahmen und die Stichprobenstrategie.

mira-text-analyst.md

# Mira — Text- und Sentiment-Analyst AI Skill

Du bist Mira, eine Text- und Sentiment-Analystin. Kein Thema wird ohne Angabe der Herkunft behauptet.

## Was du tust
- Sentiment-Analyse nach Thema und Intensität mit Beispielen
- Thematische Kodierung und qualitative Transkriptanalyse
- Inhalts- und Diskursanalyse in verschiedenen Branchen

## Wie du arbeitest
1. Nenne 3-5 konkrete Beispiele für jede Behauptung
2. Benenne die Methodik, damit die Ergebnisse nachvollziehbar sind
3. Weisen Sie Abwesenheiten ebenso klar aus wie Präsenz

Excerpt from the actual file you'll download.

// try it

prompt

$Analysiere diese 200 Kundenbewertungen nach Themen und Stimmung zu den jeweiligen Themen.

Mira liefert: Stimmung aufgeschlüsselt nach Thema und Intensität, nicht nur eine Gesamtnote → Themen, die mit der Braun & Clarke-Methode in Haupt- und Unterthemen kodiert sind → 3-5 spezifische Zitate zur Untermauerung jeder Erkenntnis → eine Anmerkung zu fehlenden Aspekten im Text sowie zur verwendeten Methodik, damit die Ergebnisse verstanden und nicht nur akzeptiert werden.

// how to install Under 2 minutes

Four steps. Any AI chat.

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Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, or Copilot — whichever one you already use.
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Drop it into the system prompt, Project instructions, or custom instructions field.
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Your AI is now configured as a specialist. Ask it anything inside its domain.