Kundenfeedback-Analyse – Stimmungserkennung, NPS/CSAT-Frameworks, Feature-Request-Clustering, Support-Ticket-Triage, Erkennung von Abwanderungssignalen und Übersetzung von Feedback in Roadmap
Installieren Sie den KI-Skill feedback-analysis schnell in Ihrer Entwicklungsumgebung über die Kommandozeile
Quelle: oimiragieo/agent-studio.
Customer feedback analysis transforms raw feedback into actionable intelligence across six interconnected capability areas. All capabilities share a common data pipeline: unified multi-channel feedback collection feeds sentiment detection, which powers NPS/CSAT scoring, feature clustering, ticket triage, churn signals, and ultimately roadmap prioritization.
Iron Law: All analysis degrades without unified data. Single-channel view creates blind spots.
Output: A unified feedback dataset with source, timestamp, channel, user tier, and raw text per item.
Kundenfeedback-Analyse – Stimmungserkennung, NPS/CSAT-Frameworks, Feature-Request-Clustering, Support-Ticket-Triage, Erkennung von Abwanderungssignalen und Übersetzung von Feedback in Roadmap Quelle: oimiragieo/agent-studio.
Stabile Felder und Befehle für KI/Such-Zitate.
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill feedback-analysisKundenfeedback-Analyse – Stimmungserkennung, NPS/CSAT-Frameworks, Feature-Request-Clustering, Support-Ticket-Triage, Erkennung von Abwanderungssignalen und Übersetzung von Feedback in Roadmap Quelle: oimiragieo/agent-studio.
Öffnen Sie Ihr Terminal oder Kommandozeilen-Tool (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Kopieren Sie diesen Befehl und führen Sie ihn aus: npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill feedback-analysis Nach der Installation wird der Skill automatisch in Ihrer KI-Programmierumgebung konfiguriert und ist bereit zur Verwendung in Claude Code, Cursor oder OpenClaw
https://github.com/oimiragieo/agent-studio