Вхідні форми потрапляють в одну скриньку, і хтось має прочитати кожну та вирішити, куди її скерувати. Через цю затримку губляться гарячі ліди. Цей роутер читає кожне подання та сортує його в потрібний потік ще до того, як його побачить людина.
sonnet3 дніWebhookOpenAIHubSpotSlack
Claude
87ROI
83Scale
$3k91Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Вхідні форми потрапляють в одну скриньку, і хтось має прочитати кожну та вирішити, куди її скерувати. Через цю затримку губляться гарячі ліди. Цей роутер читає кожне подання та сортує його в потрібний потік ще до того, як його побачить людина.
Він нормалізує поля з усіх ваших форм, класифікує намір, перевіряє CRM на наявність контакту, а потім реєструє лід у правильному пайплайні та сповіщає відповідальну команду. Ви отримуєте кожну форму, скеровану за секунди, з оцінкою впевненості для кожного рішення.
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.
Аналізує текст повідомлення та метадані, щоб віднести його до відповідної смуги: продажі, підтримка чи партнерство.
pending
Перевіряє CRM на наявність цієї електронної адреси й автоматично обирає режим створення нового або оновлення існуючого запису.
pending
Додає ліда у відповідний конвеєр CRM та сповіщає команду в Slack.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Given a normalized form submission, classify it into one CRM lane and return a JSON object with lane, confidence, matched contact id, and the routing action taken.
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.