analyzing-text-sentiment
О программе
Этот навык позволяет Claude анализировать текст для определения его эмоциональной окраски как позитивной, негативной или нейтральной. Используйте его для анализа тональности, исследования мнений или определения эмоций в контенте, таком как отзывы или посты в социальных сетях. Он активируется фразами, например, "проанализируй тональность" или "исследование мнений".
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx skills add jeremylongshore/claude-code-plugins-plus -a claude-code/plugin add https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plusgit clone https://github.com/jeremylongshore/claude-code-plugins-plus.git ~/.claude/skills/analyzing-text-sentimentСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
GitHub репозиторий
Frequently asked questions
What is the analyzing-text-sentiment skill?
analyzing-text-sentiment is a Claude Skill by jeremylongshore. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform analyzing-text-sentiment-related tasks without extra prompting.
How do I install analyzing-text-sentiment?
Use the install commands on this page: add analyzing-text-sentiment to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.
What category does analyzing-text-sentiment belong to?
analyzing-text-sentiment is in the Meta category, tagged word, ai and data.
Is analyzing-text-sentiment free to use?
Yes. analyzing-text-sentiment is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.
Похожие навыки
Этот навык предоставляет проверенную в продакшене настройку для Content Collections — TypeScript-ориентированного инструмента, который преобразует файлы Markdown/MDX в типобезопасные коллекции данных с валидацией Zod. Используйте его при создании блогов, сайтов документации или контентных приложений на Vite + React для обеспечения типобезопасности и автоматической проверки содержимого. Он охватывает всё: от настройки плагина Vite и компиляции MDX до оптимизации развертывания и валидации схем.
Этот навык позволяет разработчикам создавать приложения на платформе прогнозных рынков Polymarket, включая интеграцию с API для торговли и получения рыночных данных. Он также обеспечивает потоковую передачу данных в реальном времени через WebSocket для отслеживания текущих сделок и рыночной активности. Используйте его для реализации торговых стратегий или создания инструментов, обрабатывающих обновления рынка в реальном времени.
Этот навык помогает разработчикам создавать плагины OpenCode, которые подключаются к более чем 25 типам событий, таким как команды, файлы и операции LSP. Он предоставляет структуру плагина, спецификации API событий и шаблоны реализации для модулей на JavaScript/TypeScript. Используйте его, когда вам нужно перехватывать, отслеживать или расширять жизненный цикл ассистента OpenCode AI с помощью пользовательской событийно-ориентированной логики.
SGLang — это высокопроизводительный фреймворк для обслуживания больших языковых моделей (LLM), специализирующийся на быстрой структурированной генерации JSON, regex и рабочих процессов агентов с использованием кэширования префиксов RadixAttention. Он обеспечивает значительно более высокую скорость вывода, особенно для задач с повторяющимися префиксами, что делает его идеальным для сложных структурированных результатов и многократных диалогов. Выбирайте SGLang вместо альтернатив, таких как vLLM, когда вам требуется ограниченное декодирование или вы создаете приложения с интенсивным совместным использованием префиксов.
