모든 상담팀은 하루 종일 같은 답변을 반복해서 타이핑합니다. 매크로 작성 자체가 또 하나의 업무라 늘 뒤로 밀리다 보니, 매크로 라이브러리는 좀처럼 따라가지 못합니다.
sonnet4일ZendeskOpenAIGoogle Sheets
Claude
83ROI
70Scale
$4.2k93Saved
ROI for
README.md
왜 이 서브에이전트인가
모든 상담팀은 하루 종일 같은 답변을 반복해서 타이핑합니다. 매크로 작성 자체가 또 하나의 업무라 늘 뒤로 밀리다 보니, 매크로 라이브러리는 좀처럼 따라가지 못합니다.
이 에이전트는 해결된 티켓을 읽고 상담원이 손으로 반복해서 쓰는 답변을 찾아내 팀장이 승인만 하면 되는 매크로를 초안으로 작성합니다. 각 매크로에는 추천 트리거와 제목이 함께 따라오므로, 추가 여부는 글쓰기가 아니라 예/아니요 결정이 됩니다. 마침내 매크로 라이브러리가 팀이 실제로 쓰는 말을 그대로 담게 되고, 반복 타이핑은 사라집니다.
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.
비슷한 답변끼리 묶고, 이를 유발하는 질문 패턴을 감지합니다.
pending
반복되는 답변마다 권장 트리거와 제목을 포함한 재사용 가능한 매크로를 초안으로 작성합니다.
pending
지원 센터에 적용하기 전에 리드가 제안된 매크로를 검토하고 승인하도록 합니다.
pending
샘플 출력
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
From resolved tickets, cluster repeated agent replies and return draft macros with a title, trigger condition, and the canonical answer text.
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.