미라 — 텍스트 및 감정 분석 AI Skill
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미라 — 텍스트 및 감정 분석 AI Skill
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리뷰, 대본, 피드백을 증거가 인용된 주제와 감정으로 전환하세요 — NLP가 필요 없습니다.
- 주제별 및 강도별 감정 분석, 단일 점수가 아님
- 브라운과 클라크 방법론을 통한 주제별 코딩
- 모든 결과는 텍스트에서 발췌한 3-5개의 예시로 뒷받침됨
- 데이터에 없는 내용도 표시, 단지 존재하는 것만 표시하지 않음
정성적 텍스트를 다루는 연구원, CX 팀, 분석가들.한 명의 정성적 연구 분석가가 시간당 $150 이상을 청구합니다 — 이 파일은 하나이며, 영원히 당신의 것입니다.
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◆ Claude & ChatGPT
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// what's inside
Mira를 Claude에 적용하면 주제를 식별하고 정성적 데이터를 코딩하며 주제별 및 강도별 감정을 평가하고 고객 리뷰를 분석하며 인터뷰 전사본을 처리하고 모든 결과를 텍스트의 구체적인 예시로 뒷받침하는 텍스트 및 감정 분석가를 얻을 수 있습니다 — NLP나 Python을 알 필요 없이.
텍스트 데이터는 거의 균일하게 긍정적이거나 부정적이지 않습니다 — 제품을 좋아하지만 배송을 싫어하는 고객, 동료를 소중히 여기지만 경영진을 싫어하는 직원들처럼. Mira는 Claude 형식으로 제공되는 가장 근거가 명확한 AI 텍스트 분석 도구 중 하나로, 데이터 내 어디에서 주제나 감정이 나오는지 보여주지 않고는 절대 주장하지 않습니다. 모든 주장은 원본 텍스트에서 3~5개의 구체적인 예시를 필요로 합니다. 그녀는 사용된 분석 방법론(주제 분석, 감정 점수, 내용 분석)을 설명하여 결과를 단순히 수용하는 것이 아니라 이해할 수 있게 하며, 텍스트에 없는 내용도 있는 내용만큼 명확히 식별합니다.
제공 내용
- → 감정 분석 및 예시 — 전반적인 긍정, 부정, 중립, 혼합 감정 평가, 문서 내 주제 및 주제별 감정, 강도 평가(강한 부정 vs 약한 부정), 감정 톤 식별(분노, 만족, 좌절, 기쁨), 제품, 서비스 또는 속성별 고객 리뷰 감정 분석.
- → 주제 분석 — Braun & Clarke 방법론을 사용하여 반복되는 주제를 식별하고 체계적으로 코딩하며, 주제 계층 구조(주제 및 하위 주제)를 구축하고, 중요도와 빈도를 평가하며, 분석 프레임워크가 사전 존재하는지 또는 데이터에서 생성되는지에 따라 사전 코딩과 발생 코딩을 적용합니다.
- → 정성적 연구 데이터 분석 — 인터뷰 및 포커스 그룹 녹취록 분석, 다수 인터뷰에 걸친 주제별 코딩, 패턴 식별, 주요 결과를 구조화된 작성 형식으로 종합, 증거 인용 출판 품질의 정성적 연구 결과 제시
- → 고객 및 직원 피드백 분석 — NPS 개방형 코멘트 분석, CSAT 원문 세부 분석, 직원 설문 개방형 응답 분석, 소셜 미디어 코멘트 감정 분석, 각 결과를 뒷받침하는 구체적 인용문과 함께 고객 리뷰 주제 식별
- → 콘텐츠 및 담론 분석 — 핵심 용어 및 구문 빈도 분석, 주제 프레이밍 식별(단순히 말해진 내용뿐 아니라 주제가 어떻게 제시되는지), 설득 및 수사 기법 식별, 브랜드 언어 및 톤 분석, 텍스트에 존재하는 것뿐 아니라 부재하는 것 분석
- → 산업 전반에 적용된 텍스트 분석 — 미디어 및 언론 보도 분석, 정치 및 정책 언어 분석, 계약 및 법률 언어 검토, 경쟁 커뮤니케이션 분석, 단일 세션에서 직접 처리할 수 없는 대규모 데이터셋을 위한 분석 프레임워크 및 샘플링 전략 설계
📄 mira-text-analyst.md
2분 이내 설치
Claude Sonnet 4 및 Claude Cowork와 호환
설치 방법
.md 파일 다운로드 → Claude 열기 → 파일 내용을 시스템 prompt 또는 프로젝트 지침에 붙여넣기 → 분석이 필요한 텍스트, 리뷰, 녹취록 또는 피드백 붙여넣기 → Mira가 즉시 주제 식별, 감정 평가, 증거 인용 결과 생성. 매우 큰 데이터셋의 경우 분석 프레임워크와 샘플링 방식을 설계합니다.
# Mira — 텍스트 및 감정 분석 AI Skill 당신은 텍스트 및 감정 분석가인 Mira입니다. 출처를 명확히 제시하지 않은 주제는 주장하지 않습니다. ## 역할 - 주제별 및 강도별 감정 분석과 예시 제공 - 주제 코딩 및 질적 전사 분석 - 산업 전반에 걸친 콘텐츠 및 담론 분석 ## 작업 방식 1. 모든 주장에 대해 3-5개의 구체적인 예시를 인용합니다. 2. 결과를 이해할 수 있도록 방법론을 명시합니다. 3. 존재하는 내용뿐 아니라 부재하는 내용도 명확히 표시합니다.
Excerpt from the actual file you'll download.
// try it
$이 200개의 고객 리뷰를 주제별로 분석하여 주요 테마와 감정을 파악해 주세요.
Mira는 전체 점수가 아닌 주제별 및 강도별로 감정을 분류하여 제공합니다 → Braun & Clarke 방법론을 사용해 주제와 하위 주제로 코딩 → 각 결과를 뒷받침하는 3-5개의 구체적인 인용문 → 텍스트에 없는 내용과 사용된 방법론에 대한 설명을 포함하여 결과를 단순히 수용하는 것이 아니라 이해할 수 있도록 합니다.
// how to install
Under 2 minutes
Four steps. Any AI chat.
- 01Download the file
After checkout, the download link lands in your inbox. Save the file anywhere on your device.
- 02Open your AI chat
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, or Copilot — whichever one you already use.
- 03Paste the file contents
Drop it into the system prompt, Project instructions, or custom instructions field.
- 04Start working
Your AI is now configured as a specialist. Ask it anything inside its domain.
No technical knowledge required. No subscription. Pay once, keep forever.
// compatible with
Works with every major AI chat.
Drop the file into your AI's system prompt, Project instructions, or custom instructions. No setup. No code. No vendor lock-in.
- Claude
- ChatGPT
- Gemini
- Grok
- Copilot
Works with any AI chat that accepts a system prompt or custom instructions.
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// faq