Text Corpus Analysis или Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract
Text Corpus Analysis больше нет ни на одной читаемой нами витрине, это последние данные на 2026‑11‑07.
Text Corpus Analysis: пакет плагинов для ИИ-инструментов разработки, издатель danielrosehill. Ни одна витрина, которую мы читаем, его больше не публикует. Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract: MCP-сервер, издатель Nero-Engine. Витрин, которые мы читаем и где он опубликован: 1 (Official MCP Registry). Данные нашего прохода по витринам на 2026-11-11. Одного из плагинов этой пары больше нет ни на одной читаемой нами витрине, поэтому поисковикам предложено не индексировать страницу.
Где опубликован каждый
| Витрина |  Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract | |
|---|---|---|
| Маркетплейс сообщества danielrosehill/claude-code-plugins | Удалён 2026-11-07 Версия: 0.1.0 Форки (GitHub): 0 Звёзды (GitHub): 2 Не помечен · Впервые замечен |
Нет на витрине |
| Official MCP Registry | Нет на витрине | Опубликован Версия: 0.1.0 Число не опубликовано Не помечен · Впервые замечен |
Каждое число принадлежит своей витрине и никогда не складывается с числами других витрин. Если витрина число не публикует, мы его не показываем: нет числа не значит ноль.
Факты рядом
| Факт | Text Corpus Analysisбольше не публикуется · | Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract |
|---|---|---|
| Витрины, где он есть (различается) | 0 | 1 |
| Звёзды (GitHub) (различается) | 2 | Нет цифры на GitHub |
| Форки (GitHub) (различается) | 0 | Нет цифры на GitHub |
| Последний релиз | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Где работает (различается) | Ставится как пакет плагинов | Удалённый сервер (mcp.apify.com) |
| Транспорт (различается) | Не указано | Streamable HTTP |
| Объявляет инструментов | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Просит переменных окружения | Не опубликовано | Не опубликовано |
| Части набора (различается) | 14 | Не набор |
| Лицензия (различается) | MIT | Не указано |
| Репозиторий (различается) | github.com/danielrosehill/claude-text-corpus-analysis-plugin | Не указано |
| Изменения за последние 7 дней (различается) | 2 | 0 |
| Впервые замечен (различается) | 2026-10-15 | 2026-10-11 |
| Endpoint на последней проверке (различается) | нет remote endpoint, который мы проверяем | Ответил 9 ч назад, требуется авторизация |
Строки, где они различаются, выделены фоном и жирным. Лучшее и худшее значение не отмечены: плагин, которого больше нет на витринах, показан по последним известным данным, а их мы не ранжируем против текущих цифр.
Чем заменить «Text Corpus Analysis»
Плагины, которые ещё публикуются и ближе всего к нему по смыслу названий, описаний, инструментов и скиллов. Сравнимые, а не рекомендованные.
-
Computational text analysis using R or Python. Topic models (LDA, STM, BERTopic), sentiment analysis, classification, and embeddings with systematic validation.
-
Classify batches of text into your labels, tag multiple topics, count categories and review uncertain results. Public access needs no API key.
-
Score sentiment toward specific entities in text. Cluster documents and name topics.
-
Text Intelligence delivers robust NLP capabilities without the hassle of authentication or
-
Text Analysis & Cleanup Tools (Tanod)
Analyse and clean up text: stats, language, keywords, summary, sentiment, PII redaction, diff.
-
Decompose text into classified semantic units. Authority, risk, attention. No LLM.
Что каждый говорит о себе
Text Corpus Analysis
Skills for analyzing large text corpora — topic modeling (BERTopic with temporal evolution), NER, categorization into fixed taxonomies, bottom-up category derivation, multi-level taxonomy design, word frequency, synonym clustering for voice-note/STT corpora, parametric stats, and metadata↔content correlation. Three execution lanes (classical NLP, local LLM via Ollama, cloud LLM via OpenRouter) with explicit cost-awareness: mandatory pre-run estimates for >1k-doc LLM passes, two-pass cheap→premium pattern, embeddings+clustering preferred over pairwise LLM comparison.
Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract
Run one LLM instruction over every row to classify, extract or summarise into new columns.
Как запустить каждый
Text Corpus Analysis
Нет данных для автоматической команды: из того, что объявляют витрины, нельзя однозначно понять, как его подключить.
Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract
Нет данных для автоматической команды: из того, что объявляют витрины, нельзя однозначно понять, как его подключить.
Требует: заголовок Authorization
Команды построены только из того, что объявляют витрины; полный набор для всех клиентов есть на карточке каждого.
Remote endpoint, который мы проверяем, есть только у Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract. Как мы проверяем endpoint
Какие инструменты объявляет каждый
Витрины ни одного из них не публикуют список инструментов, сравнивать нечего.
Какие настройки просит каждый
Витрины ни одного из них не публикуют настройки, которые он просит.
Что умеет: Text Corpus Analysis · Что умеет: Dataset AI Enrichment: Bulk LLM & GPT Classify and Extract · Сравнить два других плагина
Данные витрины Community GitHub marketplaces. Данные витрины Official MCP Registry. Числа взяты из наших регулярных обходов витрин, последняя проверка . Контакты издателей плагинов мы не публикуем.