El feedback de usuarios llega por todas partes, en chats, encuestas y mensajes in-app, y casi todo se evapora. Los bugs nunca llegan a ingeniería, las peticiones de función nunca se cuentan y las señales de fuga se esconden en el ruido hasta que la cuenta ya se ha ido.
sonnet4 díasIntercomOpenAILinearSlack
Claude
100ROI
72Scale
$5.3k96Saved
ROI for
README.md
Por qué este subagente
El feedback de usuarios llega por todas partes, en chats, encuestas y mensajes in-app, y casi todo se evapora. Los bugs nunca llegan a ingeniería, las peticiones de función nunca se cuentan y las señales de fuga se esconden en el ruido hasta que la cuenta ya se ha ido.
Este agente lee cada pieza de feedback y la encamina por tipo: bugs y peticiones se convierten en issues de Linear con las palabras del propio usuario, los elogios quedan registrados y el riesgo de fuga avisa al responsable de la cuenta en Slack. Nada útil se pierde, y el equipo de producto por fin ve lo que los clientes piden de verdad.
Cómo se ejecuta
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.
Clasifica cada elemento como bug, petición de función, elogio o riesgo de fuga.
pending
Abre o actualiza la issue de Linear correspondiente para bugs y peticiones, con las palabras del propio usuario.
pending
Escala de inmediato el feedback de riesgo de fuga al responsable de la cuenta en Slack.
pending
Salida de ejemplo
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Classify a feedback item into bug, feature, praise, or churn risk, and return the routing target and a short rationale.
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.