Відкриті відповіді в опитуваннях — найкорисніше поле, але ні в кого немає часу читати його рядок за рядком. Цей пайплайн групує їх за вас.
sonnet4 дніQdrantPythonOpenAIspaCy
Claude
64ROI
69Scale
$1.3k85Saved
ROI for
README.md
Чому цей субагент
Відкриті відповіді в опитуваннях — найкорисніше поле, але ні в кого немає часу читати його рядок за рядком. Цей пайплайн групує їх за вас.
Відповіді перетворюються на ембедінги та кластеризуються в Qdrant, тож схожі відповіді потрапляють разом, а кожен кластер отримує коротку мітку теми та лічильник. Теми повертаються відсортовані за частотою появи, з дослівними цитатами, щоб ви могли почути справжній голос за кожною з них.
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 кожну відповідь і згрупуйте їх у Qdrant, щоб об’єднати схожі відповіді.
pending
Присвойте кожній групі короткий опис теми та підрахуйте кількість відповідей у ній.
pending
Поверніть список тем, впорядкований за частотою згадування, додавши кілька цитат як докази.
pending
Приклад результату
json
// Sample output
// (generated when the pipeline finishes)
Cluster open-ended survey responses into ranked themes, each with a count and representative verbatim quotes.
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.