Åpne svar i en spørreundersøkelse er det mest nyttige feltet og det ingen har tid til å lese linje for linje. Denne pipelinen grupperer dem for deg.
sonnet4 dagerQdrantPythonOpenAIspaCy
Claude
64ROI
69Scale
$1.3k85Saved
ROI for
README.md
Hvorfor denne subagenten
Åpne svar i en spørreundersøkelse er det mest nyttige feltet og det ingen har tid til å lese linje for linje. Denne pipelinen grupperer dem for deg.
Svarene embedes og klynges i Qdrant, slik at like svar havner sammen, og hver klynge får deretter en kort temaetikett og et antall. Temaene kommer tilbake rangert etter hvor ofte de dukker opp, med ordrette sitater festet til, så du kan lese den ekte stemmen bak hvert av dem.
Slik kjører den
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 hvert svar og klyng dem i Qdrant for å gruppere svar som sier det samme.
pending
Merk hver klynge med et kort tema og tell hvor mange svar som faller inn under det.
pending
Returner temaene rangert etter frekvens, hvert med noen ordrette sitater som belegg.
pending
Eksempel på output
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.