Sebuah video populer bisa punya ribuan komentar, dan sinyal yang berguna, apa yang disukai orang atau di mana mereka tersangkut, justru tenggelam dalam kebisingan. Otomasi ini membaca seluruh kolom komentar untukmu.
sonnet3 hariYouTube Data APIOpenAIPostgresSlack
Claude
76ROI
73Scale
$2.1k92Saved
ROI for
README.md
Mengapa subagent ini
Sebuah video populer bisa punya ribuan komentar, dan sinyal yang berguna, apa yang disukai orang atau di mana mereka tersangkut, justru tenggelam dalam kebisingan. Otomasi ini membaca seluruh kolom komentar untukmu.
Ia mengelompokkan komentar ke dalam tema-tema, menghitung masing-masing, dan menarik kutipan asli sehingga kamu melihat kata-kata yang sesungguhnya. Kreator jadi tahu apa yang harus dibuat selanjutnya; tim jadi tahu keluhan mana yang terus berulang, tanpa harus men-scroll thread secara manual.
Cara kerjanya
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.
Kelompokkan menjadi tema seperti pujian, kebingungan, permintaan, dan keluhan.
pending
Hitung berapa banyak komentar yang masuk ke setiap tema dan ambil kutipan representatif.
pending
Kembalikan ringkasan dengan tema paling dominan dan komentar persis di baliknya.
pending
Contoh output
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.