As respostas abertas de inquéritos são o campo mais útil e aquele que ninguém tem tempo de ler linha a linha. Este pipeline agrupa-as por si.
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Porquê este subagente
As respostas abertas de inquéritos são o campo mais útil e aquele que ninguém tem tempo de ler linha a linha. Este pipeline agrupa-as por si.
As respostas são convertidas em embeddings e agrupadas no Qdrant, para que respostas semelhantes fiquem juntas; depois, cada cluster recebe um rótulo de tema curto e uma contagem. Os temas chegam ordenados pela frequência com que aparecem, com citações literais anexadas para poder ler a voz real por detrás de cada um.
Como funciona
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.
Criar embeddings de cada resposta e agrupá-las no Qdrant para agrupar respostas com significado semelhante.
pending
Atribuir a cada grupo um tema breve e contar quantas respostas se enquadram nele.
pending
Apresentar os temas ordenados por frequência, acompanhados de algumas citações textuais como evidência.
pending
Saída de exemplo
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.