Kullanıcı geri bildirimi her yerden gelir; sohbetlerde, anketlerde, uygulama mesajlarında ve çoğu buharlaşır. Hatalar mühendisliğe hiç ulaşmaz, özellik talepleri hiç sayılmaz ve kayıp sinyalleri hesap gidene kadar gürültünün içinde saklanır.
sonnet4 günIntercomOpenAILinearSlack
Claude
100ROI
72Scale
$5.3k96Saved
ROI for
README.md
Bu otomasyon neden işinize yarar
Kullanıcı geri bildirimi her yerden gelir; sohbetlerde, anketlerde, uygulama mesajlarında ve çoğu buharlaşır. Hatalar mühendisliğe hiç ulaşmaz, özellik talepleri hiç sayılmaz ve kayıp sinyalleri hesap gidene kadar gürültünün içinde saklanır.
Bu agent her geri bildirimi okur ve türüne göre yönlendirir: hatalar ve talepler kullanıcının kendi sözleriyle Linear issue'suna dönüşür, övgüler kaydedilir, kayıp riski ise Slack'te hesap sorumlusunu uyarır. Faydalı hiçbir şey kaybolmaz ve ürün ekibi nihayet müşterilerin gerçekte ne istediğini görür.
Nasıl çalışır
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.
Her öğeyi hata, özellik talebi, övgü ya da kayıp riski olarak ayırır.
pending
Hatalar ve özellik talepleri için kullanıcının kendi sözleriyle ilgili Linear issue'sunu açar ya da günceller.
pending
Kayıp riski taşıyan geri bildirimleri Slack üzerinden hemen hesap sorumlusuna iletir.
pending
Örnek çıktı
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Classify a feedback item into bug, feature, praise, or churn risk, and return the routing target and a short rationale.
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.