Enquêtereacties stapelen zich op in een tabblad dat na week één niemand meer leest. Deze automatisering maakt er een digest van die je team wél opent.
Hij berekent de CSAT-score, clustert de open reacties in thema's en plaatst op vast schema een korte samenvatting in Slack. Je krijgt het signaal uit de enquête zonder door elke rij te scrollen.
Hoe hij werkt
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.
Scheidt per reactie de cijferscores van de open tekstreacties.
pending
Berekent de CSAT-score en groepeert reacties in terugkerende thema's.
pending
Plaatst een digest in Slack met de score, de belangrijkste thema's en een paar kenmerkende quotes.
pending
Voorbeelduitvoer
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Summarize the responses into a CSAT figure and 3 to 5 themes, each with a representative quote; return JSON.
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.