사용자 피드백은 채팅, 설문조사, 앱 메시지 등 온갖 곳으로 들어오지만, 대부분은 증발해 버립니다. 버그는 개발팀에 닿지 못하고, 기능 요청은 집계조차 되지 않으며, 이탈 신호는 소음 속에 숨어 있다가 계정이 떠나간 뒤에야 보입니다.
sonnet4일IntercomOpenAILinearSlack
Claude
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왜 이 서브에이전트인가
사용자 피드백은 채팅, 설문조사, 앱 메시지 등 온갖 곳으로 들어오지만, 대부분은 증발해 버립니다. 버그는 개발팀에 닿지 못하고, 기능 요청은 집계조차 되지 않으며, 이탈 신호는 소음 속에 숨어 있다가 계정이 떠나간 뒤에야 보입니다.
이 에이전트는 피드백 하나하나를 읽고 유형별로 전달합니다. 버그와 요청은 사용자의 표현 그대로 Linear 이슈가 되고, 칭찬은 기록되며, 이탈 위험은 Slack에서 계정 담당자에게 알림을 보냅니다. 유용한 것은 아무것도 사라지지 않고, 제품팀은 마침내 고객이 실제로 무엇을 요구하는지 보게 됩니다.
작동 방식
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.
각 항목을 버그, 기능 요청, 칭찬, 이탈 위험 중 하나로 분류합니다.
pending
버그와 기능 요청의 경우 사용자의 원문을 담아 Linear의 해당 이슈를 생성하거나 업데이트합니다.
pending
Slack을 통해 계정 담당자에게 churn 위험 피드백을 즉시 전달합니다.
pending
샘플 출력
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.