Åbne svar i undersøgelser er det mest nyttige felt og det, ingen har tid til at læse linje for linje. Denne pipeline grupperer dem for dig.
sonnet4 dageQdrantPythonOpenAIspaCy
Claude
64ROI
69Scale
$1.3k85Saved
ROI for
README.md
Hvorfor denne subagent
Åbne svar i undersøgelser er det mest nyttige felt og det, ingen har tid til at læse linje for linje. Denne pipeline grupperer dem for dig.
Svarene embeddes og clusteres i Qdrant, så lignende svar falder sammen, og hver klynge får en kort temabetegnelse og et antal. Temaerne leveres rangeret efter, hvor ofte de optræder, med ordrette citater vedhæftet, så du kan læse den ægte stemme bag hvert enkelt.
Sådan kører den
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebFetch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
WebSearch
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Embedd hvert svar og cluster dem i Qdrant for at gruppere svar med samme budskab.
pending
Giv hvert cluster et kort tema og tæl, hvor mange svar der falder inden for det.
pending
Returnér temaerne rangeret efter hyppighed, hver med nogle få citater som bevis.
pending
Eksempel på output
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Cluster open-ended survey responses into ranked themes, each with a count and representative verbatim quotes.
Unlock the rest
The full agent definition, install snippet, and starter task are gated for community members.
Members get the full `.md` agent file, the npm / pnpm install one-liners, a starter prompt that we've tuned against real runs, and the open-source repo when this automation ships there. One email, magic link, done.