I feedback degli utenti arrivano da ogni parte, in chat, sondaggi e messaggi in-app, e la maggior parte evapora. I bug non raggiungono mai gli sviluppatori, le richieste di funzionalità non vengono mai conteggiate e i segnali di abbandono restano nascosti nel rumore finché l'account non se n'è già andato.
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Claude
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Perché questo subagent
I feedback degli utenti arrivano da ogni parte, in chat, sondaggi e messaggi in-app, e la maggior parte evapora. I bug non raggiungono mai gli sviluppatori, le richieste di funzionalità non vengono mai conteggiate e i segnali di abbandono restano nascosti nel rumore finché l'account non se n'è già andato.
Questo agente legge ogni feedback e lo instrada per tipo: bug e richieste diventano issue Linear con le parole stesse dell'utente, gli elogi vengono registrati e il rischio di abbandono fa scattare un ping al referente dell'account su Slack. Niente di utile va perso, e il team di prodotto vede finalmente cosa stanno davvero chiedendo i clienti.
Come gira
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.
Smista ogni elemento in bug, richiesta di funzionalità, elogio o rischio di abbandono.
pending
Apre o aggiorna l'issue Linear corrispondente per bug e richieste, con le parole dell'utente.
pending
Inoltra subito i feedback a rischio abbandono al referente dell'account su Slack.
pending
Esempio di output
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.