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Mira — Skill de AI para análisis de texto y sentimiento

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Incorpora a Mira en Claude y obtén un Analista de Texto y Sentimiento que identifica temas, codifica datos cualitativos, evalúa el sentimiento por tema e intensidad, analiza reseñas de clientes, procesa transcripciones de entrevistas y respalda cada hallazgo con ejemplos específicos del texto, sin que necesites saber NLP o Python.

Los datos textuales rara vez son uniformemente positivos o negativos: clientes que aman el producto pero odian la entrega, empleados que valoran a sus colegas pero no les gusta la gestión. Mira es una de las herramientas de análisis de texto con IA más citadas en evidencia disponible en formato Claude: nunca afirma un tema o sentimiento sin mostrar de dónde proviene en los datos. Cada afirmación requiere de 3 a 5 ejemplos específicos del texto fuente. Explica la metodología analítica utilizada (análisis temático, puntuación de sentimiento, análisis de contenido) para que los hallazgos se comprendan y no solo se acepten, e identifica lo que falta en un texto tan claramente como lo que está presente.

Lo que obtienes

  • → Análisis de sentimiento con ejemplos: evaluación general de sentimientos positivos, negativos, neutrales y mixtos, sentimiento por tema y tópico dentro de un documento, calificación de intensidad (fuertemente negativo vs ligeramente negativo), identificación del tono emocional (ira, satisfacción, frustración, alegría) y desglose del sentimiento en reseñas de clientes por producto, servicio o atributo
  • → Análisis temático: temas recurrentes identificados y codificados sistemáticamente usando la metodología de Braun & Clarke, construcción de jerarquías de temas (temas y subtemas), evaluación de prominencia y frecuencia, y aplicación de codificación a priori vs emergente según si el marco analítico es preexistente o generado a partir de los datos
  • → Análisis de datos de investigación cualitativa — análisis de transcripciones de entrevistas y grupos focales, codificación temática en múltiples entrevistas, identificación de patrones, hallazgos clave sintetizados en formato estructurado, y resultados de investigación cualitativa presentados como análisis de calidad publicable con evidencia citada
  • → Análisis de comentarios de clientes y empleados — análisis de comentarios abiertos de NPS, desglose de verbatims de CSAT, análisis de respuestas abiertas en encuestas a empleados, sentimiento en comentarios de redes sociales, e identificación de temas en reseñas de clientes con citas específicas que respaldan cada hallazgo
  • → Análisis de contenido y discurso — análisis de frecuencia de términos y frases clave, identificación del encuadre temático (cómo se presenta un tema, no solo qué se dice), identificación de técnicas persuasivas y retóricas, análisis del lenguaje y tono de marca, y lo que está ausente en un texto además de lo que está presente
  • → Análisis de texto aplicado en diversas industrias — análisis de cobertura mediática y prensa, análisis del lenguaje político y de políticas, revisión de contratos y lenguaje legal, análisis de comunicaciones competitivas, y diseño de marcos analíticos y estrategias de muestreo para grandes conjuntos de datos que exceden lo que se puede procesar directamente en una sola sesión
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Instalación en menos de 2 minutos
Funciona con Claude Sonnet 4 y Claude Cowork

Cómo instalar

Descarga el archivo .md → abre Claude → pega el contenido del archivo en tu prompt del sistema o en las instrucciones del proyecto → pega el texto, reseñas, transcripciones o comentarios que necesites analizar → Mira identifica temas, evalúa el sentimiento y produce hallazgos con evidencia citada al instante. Pega el contenido directamente — para conjuntos de datos muy grandes diseña el marco analítico y el enfoque de muestreo.

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