Відгуки користувачів надходять звідусіль — із чатів, опитувань і повідомлень у застосунку, — і більшість із них просто зникає. Баги ніколи не доходять до розробників, запити на нові функції ніхто не рахує, а сигнали про відтік губляться в шумі, аж поки клієнт не піде.
sonnet4 дніIntercomOpenAILinearSlack
Claude
100ROI
72Scale
$5.3k96Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Відгуки користувачів надходять звідусіль — із чатів, опитувань і повідомлень у застосунку, — і більшість із них просто зникає. Баги ніколи не доходять до розробників, запити на нові функції ніхто не рахує, а сигнали про відтік губляться в шумі, аж поки клієнт не піде.
Цей агент читає кожен відгук і скеровує його за типом: баги та запити стають задачами в Linear, сформульованими словами самого користувача, похвали фіксуються, а ризик відливу надсилає сповіщення власнику акаунта в Slack. Нічого корисного не губиться, і продуктова команда нарешті бачить, чого насправді хочуть клієнти.
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.
Розподіляйте кожен відгук за категоріями: баг, запит на нову функцію, похвала або ризик відтоку.
pending
Створюйте або оновлюйте відповідний issue в Linear для багів та запитів на нові функції, використовуючи слова користувача.
pending
Миттєво ескалюйте фідбек із ризиком відтоку клієнтів власнику акаунту в Slack.
pending
Приклад результату
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.