Un vídeo popular puede tener miles de comentarios, y la señal útil, lo que a la gente le encantó o dónde se atascó, se ahoga en el ruido. Esta automatización lee toda la sección de comentarios por ti.
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Por qué este subagente
Un vídeo popular puede tener miles de comentarios, y la señal útil, lo que a la gente le encantó o dónde se atascó, se ahoga en el ruido. Esta automatización lee toda la sección de comentarios por ti.
Agrupa los comentarios en temas, cuenta cada uno y saca citas reales para que veas las palabras de verdad. Los creadores aprenden qué hacer después; los equipos aprenden qué queja se repite, sin recorrer el hilo a mano.
Cómo se ejecuta
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Agrúpalos en temas como elogios, confusión, peticiones y quejas.
pending
Cuenta cuántos comentarios caen bajo cada tema y saca citas representativas.
pending
Devuelve un resumen con los temas más ruidosos y los comentarios exactos que hay detrás.
pending
Salida de ejemplo
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Cluster the video comments into themes and return each theme with a count, sentiment, and three verbatim example comments.
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.