Um vídeo popular pode ter milhares de comentários, e o sinal útil — o que as pessoas adoraram ou onde ficaram presas — afoga-se no ruído. Esta automação lê a secção de comentários inteira por si.
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Porquê este subagente
Um vídeo popular pode ter milhares de comentários, e o sinal útil — o que as pessoas adoraram ou onde ficaram presas — afoga-se no ruído. Esta automação lê a secção de comentários inteira por si.
Agrupa os comentários por temas, conta cada um e extrai citações reais para que veja as palavras exatas. Os criadores ficam a saber o que fazer a seguir; as equipas ficam a saber que reclamação se repete, sem terem de percorrer o thread à mão.
Como funciona
Used at step 01 to kick off the pipeline.
Write
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WebFetch
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WebSearch
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Agrupá-los em temas como elogios, confusão, pedidos e reclamações.
pending
Contar quantos comentários se enquadram em cada tema e extrair citações representativas.
pending
Retornar um resumo com os temas mais expressivos e os comentários exatos que os sustentam.
pending
Saída de exemplo
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Cluster the video comments into themes and return each theme with a count, sentiment, and three verbatim example comments.
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.