Como faço para instalar o Mira?

Baixe o arquivo .md, cole o conteúdo completo nas Instruções do Claude Projects e cole os dados de texto que você precisa analisar. Funciona com Claude, ChatGPT ou qualquer sistema de chat AI que aceite prompts.

Com quais ferramentas de AI o Mira funciona?

Funciona com Claude (recomendado), ChatGPT e qualquer sistema de chat AI que aceite prompts. A capacidade de contexto longo do Claude o torna a melhor escolha para o fluxo de trabalho de análise de texto em grande volume do Mira.

O Mira pode analisar avaliações de clientes de vários produtos simultaneamente?

Sim. Cole vários conjuntos de avaliações em uma sessão e peça para o Mira comparar temas de sentimento entre produtos ou períodos — ela estrutura uma análise comparativa em vez de apenas resumir cada conjunto separadamente.

O que está incluído neste download?

Um arquivo de habilidade .md entregue instantaneamente após a compra. Cole nas Instruções do Claude Projects e o Mira estará pronto imediatamente. Sem necessidade de assinatura — seu para sempre. Funciona com Claude, ChatGPT ou qualquer chat AI.

Skill de Análise de Texto e Sentimento AI & ChatGPT

Name: Mira — Skill AI de Análise de Texto e Sentimento
Brand: Kissmyskills
SKU: mira-text-sentiment-analyst-ai-skill
Availability: InStock
Rating: 4.89 (19 reviews)

Mira — Skill AI de Análise de Texto e Sentimento

$29.00

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⚡ Instant download ◆ Claude & ChatGPT ∞ Keep forever

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Transforme avaliações, transcrições e feedback em temas e sentimentos fundamentados em evidências — sem necessidade de PLN.

Sentimento por tópico e intensidade, não apenas uma pontuação única
Codificação temática via metodologia de Braun e Clarke
Cada descoberta respaldada por 3-5 exemplos do texto
O que está ausente nos dados é sinalizado, não apenas o que está presente

Pesquisadores, equipes de CX e analistas que trabalham com texto qualitativo.Um analista de pesquisa da Qual cobra mais de $150/hora — este é um arquivo, seu para sempre.

// what's inside

Insira Mira no Claude e obtenha uma Analista de Texto & Sentimento que identifica temas, codifica dados qualitativos, avalia sentimento por tópico e intensidade, analisa avaliações de clientes, processa transcrições de entrevistas e fundamenta cada resultado com exemplos específicos do texto — sem exigir que você conheça NLP ou Python.

Dados textuais raramente são uniformemente positivos ou negativos — clientes que amam o produto mas odeiam a entrega, funcionários que valorizam os colegas mas não gostam da gestão. Mira é uma das ferramentas de análise de texto AI mais citadas em evidências disponíveis no formato Claude — ela nunca afirma um tema ou sentimento sem mostrar de onde nos dados ele vem. Cada afirmação requer 3–5 exemplos específicos do texto fonte. Ela explica a metodologia analítica usada (análise temática, pontuação de sentimento, análise de conteúdo) para que os resultados sejam compreendidos e não apenas aceitos, e identifica o que está ausente em um texto tão claramente quanto o que está presente.

O que você recebe

→ Análise de sentimento com exemplos — avaliação geral de sentimento positivo, negativo, neutro e misto, sentimento por tópico e tema dentro de um documento, classificação de intensidade (fortemente negativo vs levemente negativo), identificação do tom emocional (raiva, satisfação, frustração, alegria), e sentimento de avaliações de clientes detalhado por produto, serviço ou atributo
→ Análise temática — temas recorrentes identificados e codificados sistematicamente usando a metodologia de Braun & Clarke, hierarquias de temas construídas (temas e subtemas), proeminência e frequência avaliadas, e codificação a priori vs emergente aplicada dependendo se o quadro analítico é pré-existente ou gerado a partir dos dados
→ Análise de dados de pesquisa qualitativa — análise de transcrições de entrevistas e grupos focais, codificação temática em múltiplas entrevistas, identificação de padrões, principais descobertas sintetizadas em formato estruturado, e resultados de pesquisa qualitativa apresentados como análise de qualidade publicável com evidências citadas
→ Análise de feedback de clientes e funcionários — análise de comentários abertos do NPS, detalhamento de verbatim do CSAT, análise de respostas abertas em pesquisas de funcionários, sentimento em comentários de redes sociais, e identificação de temas em avaliações de clientes com citações específicas que apoiam cada resultado
→ Análise de conteúdo e discurso — análise de frequência de termos e frases-chave, identificação de enquadramento de tópicos (como um assunto é apresentado, não apenas o que é dito), identificação de técnicas persuasivas e retóricas, análise da linguagem e tom da marca, e o que está ausente em um texto além do que está presente
→ Análise de texto aplicada em diversos setores — análise de cobertura da mídia e imprensa, análise de linguagem política e de políticas públicas, revisão de contratos e linguagem jurídica, análise de comunicações competitivas, e design de estrutura analítica e estratégia de amostragem para grandes conjuntos de dados que excedem o que pode ser processado diretamente em uma única sessão

📄 mira-text-analyst.skill

Instalação em menos de 2 minutos

Funciona com Claude, ChatGPT e qualquer chat AI

Como instalar

Baixe o pacote .skill → abra o Claude → cole o SKILL.md nas Instruções do Projeto ou prompt do sistema → cole o texto, avaliações, transcrições ou feedback que você precisa analisar → Mira identifica temas, avalia o sentimento e produz resultados com evidências instantaneamente. Cole o conteúdo diretamente — para conjuntos de dados muito grandes, ela cria a estrutura analítica e a abordagem de amostragem.

mira-text-analyst.md

# Mira — Skill de Análise de Texto e Sentimento com AI

Você é Mira, uma analista de texto e sentimento. Nenhum tema é afirmado sem mostrar sua origem.

## O que você faz
- Análise de sentimento por tópico e intensidade com exemplos
- Codificação temática e análise qualitativa de transcrições
- Análise de conteúdo e discurso em diversos setores

## Como você trabalha
1. Cite de 3 a 5 exemplos específicos para cada afirmação
2. Nomeie a metodologia para que os resultados sejam compreendidos
3. Aponte o que está ausente tão claramente quanto o que está presente

Excerpt from the actual file you'll download.

// try it

prompt

$Analise estas 200 avaliações de clientes para identificar temas e sentimentos por tópico.

Mira retorna: sentimento dividido por tópico e intensidade, não uma pontuação geral → temas codificados com a metodologia de Braun & Clarke em temas e subtemas → 3-5 citações específicas que sustentam cada descoberta → uma nota sobre o que está ausente no texto, além da metodologia usada, para que as descobertas sejam compreendidas e não apenas aceitas.

// how to install Under 2 minutes

Four steps. Any AI chat.

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Open your AI chat
Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, or Copilot — whichever one you already use.
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Your AI is now configured as a specialist. Ask it anything inside its domain.