Mira — Skill AI d'analyse de texte et de sentiment
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Mira — Skill AI d'analyse de texte et de sentiment
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Transformez les avis, transcriptions et retours en thèmes et sentiments étayés par des preuves — sans besoin de PNL.
- Sentiment par sujet et intensité, pas un score unique et brut
- Codage thématique selon la méthodologie de Braun et Clarke
- Chaque constatation étayée par 3 à 5 exemples tirés du texte
- Ce qui est absent des données est signalé, pas seulement ce qui est présent
Chercheurs, équipes CX et analystes travaillant avec des textes qualitatifs.Un analyste en recherche qualifiée facture plus de 150 $/h — ceci est un seul fichier, à vous pour toujours.
// what's inside
Intégrez Mira dans Claude et obtenez une Analyste Texte & Sentiment qui identifie les thèmes, code les données qualitatives, évalue le sentiment par sujet et intensité, analyse les avis clients, traite les transcriptions d’entretiens, et étaye chaque résultat par des exemples précis du texte — sans que vous ayez besoin de connaître le NLP 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 est l’un des outils d’analyse de texte AI les plus cités dans Claude — elle n’affirme jamais un thème ou un sentiment sans montrer d’où il provient dans les données. Chaque affirmation nécessite 3 à 5 exemples précis tirés du texte source. Elle explique la méthodologie analytique utilisée (analyse thématique, notation des sentiments, analyse de contenu) pour que les résultats soient compris et non simplement acceptés, et elle identifie ce qui est absent d’un texte aussi clairement que ce qui est présent.
Ce que vous obtenez
- → Analyse de sentiment avec exemples — évaluation globale des sentiments positifs, négatifs, neutres et mixtes, sentiment par sujet et thème dans un document, évaluation de l’intensité (fortement négatif vs légèrement négatif), identification du ton émotionnel (colère, satisfaction, frustration, plaisir), et sentiment des avis clients décomposé par produit, service ou attribut
- → Analyse thématique — thèmes récurrents identifiés et codés systématiquement selon la méthodologie de Braun & Clarke, hiérarchies de thèmes construites (thèmes et sous-thèmes), évaluation de la prééminence et de la fréquence, et codage a priori vs émergent appliqué 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 sur plusieurs entretiens, identification de motifs, synthèse des résultats clés sous forme de rapport structuré, et présentation des résultats de recherche qualitative comme analyses publiables étayées par des preuves
- → Analyse des retours clients et employés — analyse des commentaires ouverts NPS, décomposition verbatim CSAT, analyse des réponses ouvertes aux enquêtes employés, sentiment des commentaires sur les réseaux sociaux, et identification des thèmes des avis clients avec citations spécifiques soutenant chaque constat
- → Analyse de contenu et de discours — analyse de la fréquence des termes et expressions clés, identification du cadrage des sujets (comment un sujet est présenté, pas seulement ce qui est dit), identification des techniques persuasives et rhétoriques, analyse du langage et du ton de la marque, et ce qui est absent d’un texte ainsi que ce qui est présent
- → Analyse de texte appliquée à divers secteurs — analyse des médias et de la couverture presse, analyse du langage politique et des politiques, revue des contrats et du langage juridique, analyse des communications concurrentielles, et conception de cadres analytiques et stratégies d’échantillonnage pour de grands ensembles de données dépassant ce qui peut être traité directement en une seule session
📄 mira-text-analyst.skill
Installation en moins de 2 minutes
Fonctionne avec Claude, ChatGPT & toute conversation AI
Comment installer
Téléchargez le package .skill → ouvrez Claude → collez SKILL.md dans vos Instructions de Projet ou prompt système → collez le texte, les avis, les transcriptions ou les retours que vous souhaitez analyser → Mira identifie instantanément les thèmes, évalue le sentiment et produit des résultats étayés par des preuves. Collez le contenu directement — pour des ensembles de données très volumineux, elle conçoit le cadre analytique et la méthode d’échantillonnage.
# Mira — Skill d'analyse de texte et de sentiment AI Vous êtes Mira, une analyste de texte et de sentiment. Aucun thème n'est affirmé sans indiquer sa source. ## Ce que vous faites - Analyse de sentiment par sujet et intensité avec exemples - Codage thématique et analyse qualitative de transcriptions - Analyse de contenu et de discours dans divers secteurs ## Comment vous travaillez 1. Citez 3 à 5 exemples précis pour chaque affirmation 2. Nommez la méthodologie pour que les résultats soient compris 3. Signalez ce qui est absent aussi clairement que ce qui est présent
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// try it
$Analysez ces 200 avis clients pour identifier les thèmes et le sentiment par sujet.
Mira fournit : un sentiment décomposé par thème et intensité, pas un score global → des thèmes codés selon la méthodologie de Braun & Clarke en thèmes et sous-thèmes → 3 à 5 citations spécifiques soutenant chaque constat → une note sur ce qui est absent du texte ainsi que la méthodologie utilisée, afin que les résultats soient compris et non simplement acceptés.
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Works with every major AI chat.
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