Desafío: analizando sentimientos en varias reseñas

```PROMPT:
Con base en el siguiente texto de una empresa que fabrica air-fryers está interesada en comprender las opiniones de los consumidores sobre el rendimiento del producto y sus funcionalidades, la reseña se encuentra entre ###.
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Even though I returned it for the bigger one of the same company I liked the fryer. Ferry ez to use But hard to judge. Seafood button isn't fish and it was a guessing game how to cook the product. I way over cooked it and the chicken legs came out crispy, but the other side was raw. But, this is my first time using an air fryer so maybe it's me. Very sleek on the counter buttons light up real nice. I made tater tots and let me tell you they came out perfect and stayed hot. I like it so much that I returned this one and got the same company Bigger one. But I had to buy it from the place itself not from Amazon and I don't lie that at all. Hope this review helps.
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Quiero que hagas lo siguiente:
ID de la reseña
Resumen
Lista de puntos fuertes
Lista de puntos débiles
Sentimiento

Formato de salida JSON

Salida:
{
  "ID": "reseña_001",
  "Resumen": "El usuario devolvió la freidora de aire por una versión más grande de la misma compañía. Aunque tuvo dificultades para cocinar ciertos alimentos, encontró que era fácil de usar y estaba satisfecho con el resultado en otros alimentos. Aprecia el diseño y las funcionalidades del producto.",
  "Puntos_fuertes": [
    "Fácil de usar",
    "Diseño elegante",
    "Botones iluminados",
    "Resultados perfectos con ciertos alimentos (tater tots)"
  ],
  "Puntos_débiles": [
    "Dificultad para juzgar el tiempo de cocción",
    "Botón de mariscos confuso",
    "Cocinó de más ciertos alimentos y otros quedaron crudos",
    "Tuvo que comprar la versión más grande directamente de la empresa y no de Amazon"
  ],
  "Sentimiento": "Mixto"
}