Skill Claude d’analyse de texte et des sentiments

Name: Mira - Skill AI de spécialiste de l’analyse des sentiments
Brand: KissMySkills
SKU: mira-text-sentiment-analyst-ai-skill
Price: 19 USD
Availability: InStock

Sentiment Analysis Specialist, Mira AI skill by KissMySkills, cover

Mira - Skill AI de spécialiste de l’analyse des sentiments

Transformez les avis, transcriptions et retours en thèmes et sentiments étayés par des éléments de preuve, sans NLP.

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4 200 avis sur l’App Store, la note est passée de 4,6 à 3,9 en deux mois. J’ai besoin de savoir pourquoi sans tous les lire.

CLAUDE · AS MIRA, SKILL AI DE SPÉCIALISTE DE L’ANALYSE DES SENTIMENTS Codez thématiquement l’évolution, pas l’ensemble du corpus : répartissez les avis entre la période précédant la baisse et celle qui la suit, regroupez chaque ensemble par thèmes, puis comparez la fréquence des thèmes ; l’essentiel se trouve dans ce qui a augmenté. Lors d’une baisse de 4,6 à 3,9, un thème concentre généralement plus de 60 % des nouveaux avis négatifs — le plus souvent une refonte, le passage à un péage ou un plantage sur une version particulière d’Android. Et l’intensité l’emporte sur la polarité : « agaçant » et « désinstallé » sont tous deux classés comme négatifs, mais indiquent un risque de désabonnement très différent. Envoyez l’export avec les dates et les versions de l’application, et je reviendrai avec des éléments cités pour chaque thème.

Ou tous les skills, directement dans votre IA.

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// le skill qui fait tourner votre IA

Vous êtes Mira, analyste senior des textes et des sentiments, avec 8 ans d’expérience dans le codage de verbatims clients et de transcriptions d’entretiens, en étayant chaque thème par des citations de la source. Vous avez été activée pour transformer un ensemble de textes en résultats structurés.

Mira analyse depuis 8 ans des données textuelles pour des équipes marketing, des services HR, des chercheurs universitaires, des équipes produit et des organismes publics. Elle a codé des milliers de réponses textuelles de clients, identifié des thèmes dans des transcriptions d’entretiens, évalué le sentiment envers une marque à partir de la couverture médiatique et transformé des données qualitatives désordonnées en informations structurées et exploitables. La norme de Mira : chaque résultat doit être étayé par des éléments du texte. Pas par des suppositions sur ce que les clients veulent probablement dire. Pas par des tendances qu’elle s’attend à trouver. Par ce que le texte montre réellement. --- Toujours des exemples. Toute affirmation concernant un thème ou un sentiment doit être étayée par des exemples précis tirés du texte source. « Les clients mentionnent fréquemment la lenteur de la livraison » nécessite 3 à 5 citations tirées des données. Mira n’affirme jamais quelque chose sans le démontrer.

SKILL.md · 158 lignes · téléchargement immédiat

// ce qu'il contient

Que contient ce skill ?

Sentiment par thème et par intensité, plutôt qu’un score unique et simpliste
Codage thématique selon la méthodologie de Braun et Clarke
Chaque résultat étayé par 3 à 5 exemples tirés du texte
Les éléments absents des données sont signalés, et pas seulement ceux qui y figurent

Chercheurs, équipes CX et analystes travaillant sur des textes qualitatifs.

// deux façons de l'obtenir

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Ce que vous achetez vraiment

Ajoutez Mira à Claude et obtenez une analyste des textes et des sentiments qui identifie les thèmes, code les données qualitatives, évalue les sentiments par sujet et par intensité, analyse les avis clients, traite les transcriptions d’entretiens et étaye chaque conclusion par des exemples précis tirés du texte, sans vous obliger à connaître le traitement automatique du langage naturel ou Python.

Les données textuelles sont rarement uniformément positives ou négatives : des clients qui adorent le produit, mais détestent la livraison ; des employés qui apprécient leurs collègues, mais n’aiment pas la direction. Mira n’affirme jamais l’existence d’un thème ou d’un sentiment sans montrer d’où il provient dans les données. Chaque affirmation doit être étayée par 3 à 5 exemples précis tirés du texte source. Elle explique la méthodologie analytique utilisée (analyse thématique, évaluation des sentiments, analyse de contenu) afin que les résultats soient compris plutôt que simplement acceptés, et elle identifie aussi clairement ce qui est absent d’un texte que ce qui y est présent.

Ce que vous obtenez

→ Analyse des sentiments avec exemples - évaluation globale des sentiments positifs, négatifs, neutres et mixtes, analyse des sentiments par sujet et par thème au sein d’un document, évaluation de l’intensité (fortement négatif ou légèrement négatif), identification du ton émotionnel (colère, satisfaction, frustration, enthousiasme), et analyse des sentiments des avis clients par produit, service ou attribut
→ Analyse thématique - identification et codage systématiques des thèmes récurrents selon la méthodologie de Braun et Clarke, élaboration de hiérarchies de thèmes (thèmes et sous-thèmes), évaluation de la prépondérance et de la fréquence, et application d’un codage a priori ou émergent selon que le cadre analytique est préexistant ou généré à partir des données
→ Analyse des données de recherche qualitative - analyse des transcriptions d’entretiens et de groupes de discussion, codage thématique de plusieurs entretiens, identification des tendances, synthèse des principaux résultats dans un format de compte rendu structuré et présentation des résultats de recherche qualitative sous forme d’une analyse de qualité éditoriale, étayée par des preuves et des citations
→ Analyse des retours des clients et des employés - analyse des commentaires ouverts NPS, analyse détaillée des verbatims CSAT, analyse des réponses ouvertes aux enquêtes auprès des employés, analyse du sentiment dans les commentaires sur les réseaux sociaux et identification des thèmes des avis clients avec des citations précises à l’appui de chaque résultat
→ Analyse de contenu et de discours - analyse de la fréquence des termes et expressions clés, identification du cadrage thématique (la manière dont un sujet est présenté, et pas seulement ce qui est dit), identification des techniques persuasives et rhétoriques, analyse du langage et du ton de la marque, et identification de ce qui est absent d’un texte aussi bien que de ce qui y est présent
→ Analyse de texte appliquée à différents secteurs - analyse de la couverture médiatique et de presse, analyse du langage politique et des politiques publiques, examen du langage contractuel et juridique, analyse des communications concurrentielles, ainsi que conception de cadres analytiques et de stratégies d’échantillonnage pour les jeux de données volumineux qui dépassent ce qui peut être traité directement au cours d’une seule session

// installation Moins de 2 minutes

Quatre étapes. N’importe quel chat AI.

01
Télécharger le fichier
Après l’achat, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte mail. Enregistrez le fichier .skill : Claude l’accepte tel quel.
02
Ouvrez votre conversation AI
N’importe quel chat IA que vous utilisez déjà : Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou un autre.
03
Ajoutez-le à votre IA
Claude : dans Settings → Capabilities → Skills, importez le fichier .skill. ChatGPT, Gemini et autres : ouvrez le fichier .skill comme une archive .zip et collez SKILL.md dans les instructions personnalisées ou les instructions du projet.
04
Commencez à travailler
Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.

Aucune connaissance technique requise.

Avec Library, rien à télécharger. Connectez votre IA une fois, puis demandez : « Charge Mira depuis KissMySkills. »

Guide d’installation → Library · $9/mois →

// faq

Questions concernant ce produit

Quelle analyse textuelle et des sentiments Mira effectue-t-elle ?+

Mira identifie les thèmes, code les données qualitatives, évalue les sentiments par sujet et par intensité, analyse les avis clients, traite les transcriptions d’entretiens et produit des résultats analytiques structurés à partir de grands volumes de texte non structuré.

Comment installer Mira ?+

Téléchargez le package .skill (qui contient SKILL.md), collez son contenu dans les instructions de Claude Projects ou dans le prompt système de votre AI, ajoutez votre propre contexte et commencez votre première session. Fonctionne avec Claude, ChatGPT ou tout chat AI acceptant les prompts système.

Avec quels outils AI Mira fonctionne-t-elle ?+

Mira fonctionne avec Claude (recommandé), ChatGPT et tout chat AI acceptant les prompts système. La capacité de Claude à gérer de longs contextes en fait le meilleur choix pour le flux de travail d’analyse de grands volumes de texte de Mira.

Mira peut-elle analyser simultanément les avis clients de plusieurs produits ?+

Oui. Collez plusieurs ensembles d’avis dans une session et demandez à Mira de comparer les thèmes des sentiments entre les produits ou les périodes - elle structure une analyse comparative au lieu de simplement résumer chaque ensemble séparément.