Продуктові команди сидять на тисячах тікетів і відгуків, які всі натякають на ту саму жменьку проблем. Ця автоматизація перетворює цю купу на короткий список.
sonnet1 тижденьZendeskQdrantOpenAIPostgres
Claude
71ROI
82Scale
$2.4k90Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Продуктові команди сидять на тисячах тікетів і відгуків, які всі натякають на ту саму жменьку проблем. Ця автоматизація перетворює цю купу на короткий список.
Вона підтягує тікети та відгуки, кластеризує їх у повторювані теми та позначає кожен тональністю і функцією, якої він стосується. На виході — ранжований дайджест, який показує, які проблеми виникають найчастіше і чи ростуть вони, тож рішення щодо роадмапу спираються на обсяг, а не на найгучнішу окрему скаргу.
Як він працює
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.
Векторизуйте кожне повідомлення та згрупуйте їх за повторюваними темами: баги, запити функціоналу та проблеми з зручністю.
pending
Позначте кожну тему тональністю (сентиментом) та переліком продуктів або функцій, які вона стосується.
pending
Сформуйте ранжований дайджест тем із показниками обсягу та динамікою змін порівняно з попереднім запуском.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Cluster support tickets and reviews into ranked product themes, each tagged with sentiment, volume, and trend.
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.