Comment-analysis-skill は何をしますか？
中英両言語をサポートするCodexスキル。レビュー、ユーザーフィードバック、ソーシャルメディアコンテンツを完全なワークフローで分析し、テーマ発見、アスペクトレベルの意見、原文エビデンス、優先順位付け、実行可能なビジネス提案を出力します。
機能
- 中英両言語のテキストデータを入力として受け取る
- テーマ発見（トピッククラスタリング）
- アスペクトレベル意見抽出（各側面に対する肯定的/否定的センチメント）
- 原文引用によるエビデンス提供
- 重要度スコアリングに基づく優先順位付け
- 具体的なアクション可能なビジネス提案
使用方法
このスキルを利用するには、codex.json またはプロジェクト設定に以下のように追加してください：
{
"skills": [
"Bakovo/Comment-analysis-skill"
]
}
CLIから直接使用する場合
codex --skill Bakovo/Comment-analysis-skill "分析するテキストデータ"
または、ファイルからデータを読み込む場合：
codex --skill Bakovo/Comment-analysis-skill < feedback.txt
ワークフロー
- データ入力: 分析対象のテキストデータ（レビュー、フィードバック、ソーシャルメディア投稿など）を入力します。
- テーマ発見: 自然言語処理を用いて、テキスト内の主要なトピックやテーマを自動的に抽出します。
- アスペクト分析: 各テーマについて、具体的なアスペクト（例：価格、品質、顧客サービス）ごとに意見を抽出します。
- エビデンス引用: 各意見に対して、元のテキストからの引用を提示します。
- 優先順位付け: 重要度（頻度、影響度など）に基づいて、各発見をスコアリングし、優先順位を付けます。
- 提案生成: 優先順位付けされた発見から、実行可能なビジネス提案を生成します。
出力形式
分析結果は構造化されたマークダウンレポートとして出力されます。レポートには以下のセクションが含まれます：
- 分析実行概要: 分析日時、対象データ数、言語情報
- 主要テーマ一覧: 抽出されたテーマとその出現頻度
- アスペクト詳細: 各アスペクトの内訳とセンチメント分布
- 優先順位マトリックス: 重要度と緊急度に基づく優先順位
- 改善提案: 具体的で実行可能なアクションアイテム
注意事項
- このスキルはCodexエージェント環境で動作します。
- 大量のデータ（数千件以上）を分析する場合は、データを分割して処理することを推奨します。
- 出力される分析結果はAIモデルに依存するため、最終判断は人間のレビューを推奨します。
- 現在のバージョンは中英両言語に対応しています。他の言語については今後のアップデートを予定しています。