Open enquêteantwoorden zijn het nuttigste veld en juist datgene waar niemand de tijd voor heeft om het regel voor regel te lezen. Deze pipeline groepeert ze voor je.
sonnet4 dagenQdrantPythonOpenAIspaCy
Claude
64ROI
69Scale
$1.3k85Saved
ROI for
README.md
Waarom deze subagent
Open enquêteantwoorden zijn het nuttigste veld en juist datgene waar niemand de tijd voor heeft om het regel voor regel te lezen. Deze pipeline groepeert ze voor je.
Antwoorden worden geëmbed en geclusterd in Qdrant zodat soortgelijke antwoorden bij elkaar vallen, waarna elk cluster een korte themalabel en een telling krijgt. Thema's komen terug gerangschikt op hoe vaak ze voorkomen, met letterlijke citaten erbij zodat je de echte stem achter elk thema kunt lezen.
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.
Embed elk antwoord en cluster ze in Qdrant om antwoorden die hetzelfde zeggen te groeperen.
pending
Geef elk cluster een korte themalabel en tel hoeveel antwoorden eronder vallen.
pending
Geef de thema's terug, gerangschikt op frequentie, elk met een paar letterlijke citaten als bewijs.
pending
Voorbeelduitvoer
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Cluster open-ended survey responses into ranked themes, each with a count and representative verbatim quotes.
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.