{"product_id":"mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","title":"Mira — Skill AI pentru Analiza Textului și Sentimentelor","description":"\u003cdiv style=\"font-family: 'DM Sans', sans-serif; color: #1A1A18; max-width: 680px;\"\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 16px; font-weight: 600; color: #1A1A18; line-height: 1.5; margin: 0 0 8px 0;\"\u003e\n    Introdu Mira în Claude și obține un Analist de Text \u0026amp; Sentiment care identifică teme, codifică date calitative, evaluează sentimentul pe subiect și intensitate, analizează recenzii ale clienților, procesează transcrieri de interviuri și susține fiecare concluzie cu exemple specifice din text — fără să fie nevoie să cunoști NLP sau Python.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cp style=\"font-size: 13px; font-weight: 400; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0 0 28px 0;\"\u003e\n    Datele textuale sunt rar uniform pozitive sau negative — clienți care adoră produsul, dar urăsc livrarea, angajați care apreciază colegii, dar nu agreează conducerea. Mira este unul dintre cele mai citate instrumente AI de analiză a textului disponibile în format Claude — ea nu afirmă niciodată o temă sau un sentiment fără a arăta de unde provine în date. Fiecare afirmație necesită 3–5 exemple specifice din textul sursă. Ea explică metodologia analitică folosită (analiză tematică, scorarea sentimentelor, analiza conținutului) astfel încât concluziile să fie înțelese, nu doar acceptate, și identifică ceea ce lipsește dintr-un text la fel de clar ca ceea ce este prezent.\n  \u003c\/p\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"background: #E8F6F9; border-radius: 12px; padding: 24px 28px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 16px 0;\"\u003eCe primești\u003c\/p\u003e\n    \u003cul style=\"margin: 0; padding: 0; list-style: none;\"\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnaliză a sentimentelor cu exemple — evaluare generală a sentimentului pozitiv, negativ, neutru și mixt, sentiment pe subiect și temă în cadrul unui document, evaluare a intensității (puternic negativ vs ușor negativ), identificarea tonului emoțional (furie, satisfacție, frustrare, încântare) și analiza sentimentului recenziilor clienților defalcată pe produs, serviciu sau atribut\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnaliză tematică — teme recurente identificate și codificate sistematic folosind metodologia Braun \u0026amp; Clarke, ierarhii de teme construite (teme și sub-teme), evaluarea importanței și frecvenței, aplicarea codificării a priori vs emergente în funcție de faptul dacă cadrul analitic este preexistent sau generat din date\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnaliză a datelor din cercetarea calitativă — analiză a transcrierilor interviurilor și grupurilor focus, codificare tematică pe mai multe interviuri, identificarea tiparelor, sinteza concluziilor cheie în format structurat de raportare și prezentarea rezultatelor cercetării calitative ca analiză de calitate publicabilă, susținută de dovezi\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnaliză a feedback-ului clienților și angajaților — analiză a comentariilor deschise NPS, defalcări verbatim CSAT, analiză a răspunsurilor deschise din sondajele angajaților, sentimentul comentariilor din social media și identificarea temelor din recenziile clienților cu citate specifice care susțin fiecare concluzie\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; border-bottom: 1px solid rgba(26,143,168,0.12); display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnaliză a conținutului și discursului — analiză a frecvenței termenilor și expresiilor cheie, identificarea cadrului tematic (cum este prezentat un subiect, nu doar ce se spune), identificarea tehnicilor persuasive și retorice, analiză a limbajului și tonului brandului, și ce lipsește dintr-un text, pe lângă ce este prezent\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n      \u003cli style=\"font-size: 13px; color: #1A1A18; padding: 7px 0; display: flex; align-items: flex-start; gap: 10px;\"\u003e\n        \u003cspan style=\"color: #1A8FA8; font-weight: 600; flex-shrink: 0;\"\u003e→\u003c\/span\u003e\n        \u003cspan\u003eAnaliză aplicată a textului în diverse industrii — analiză a acoperirii media și a presei, analiză a limbajului politic și de politici, revizuire a limbajului contractelor și juridic, analiză a comunicărilor competitive și proiectarea cadrului analitic și a strategiei de eșantionare pentru seturi mari de date care depășesc ce poate fi procesat direct într-o singură sesiune\u003c\/span\u003e\n      \u003c\/li\u003e\n    \u003c\/ul\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"display: flex; align-items: center; gap: 20px; background: #FFFFFF; border: 1px solid #E8E6E0; border-radius: 8px; padding: 14px 20px; margin-bottom: 24px;\"\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780; font-family: monospace;\"\u003e📄 mira-text-analyst.skill\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eInstalare în mai puțin de 2 minute\u003c\/span\u003e\n    \u003cdiv style=\"width: 1px; height: 16px; background: #E8E6E0;\"\u003e\u003c\/div\u003e\n    \u003cspan style=\"font-size: 11px; color: #888780;\"\u003eFuncționează cu Claude, ChatGPT și orice chat AI\u003c\/span\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n  \u003cdiv style=\"border-left: 3px solid #1A8FA8; padding-left: 16px;\"\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 10px; font-weight: 600; color: #1A8FA8; letter-spacing: 0.08em; text-transform: uppercase; margin: 0 0 6px 0;\"\u003eCum se instalează\u003c\/p\u003e\n    \u003cp style=\"font-size: 12px; color: #555550; line-height: 1.7; margin: 0;\"\u003e\n      Descarcă pachetul .skill → deschide Claude → lipește SKILL.md în Instrucțiunile Proiectului sau promptul sistemului → lipește textul, recenziile, transcrierile sau feedback-ul pe care vrei să le analizezi → Mira identifică temele, evaluează sentimentul și produce concluzii susținute de dovezi instantaneu. Lipește conținutul direct — pentru seturi de date foarte mari, ea proiectează cadrul analitic și abordarea de eșantionare.\n    \u003c\/p\u003e\n  \u003c\/div\u003e\n\n\u003c\/div\u003e","brand":"Kissmyskills","offers":[{"title":"Default Title","offer_id":57640127824136,"sku":"mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","price":29.0,"currency_code":"USD","in_stock":true}],"thumbnail_url":"\/\/cdn.shopify.com\/s\/files\/1\/1036\/1444\/7880\/files\/lr2-mira-nf.png?v=1784793970","url":"https:\/\/kissmyskills.com\/ro\/products\/mira-text-sentiment-analyst-ai-skill","provider":"KissMySkills","version":"1.0","type":"link"}