Анализ отзывов клиентов — определение настроений, структуры NPS/CSAT, кластеризация запросов функций, сортировка заявок на поддержку, обнаружение сигналов об оттоке и преобразование отзывов в дорожную карту.
Быстро установите AI-навык feedback-analysis в вашу среду разработки через командную строку
Источник: 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.
Анализ отзывов клиентов — определение настроений, структуры NPS/CSAT, кластеризация запросов функций, сортировка заявок на поддержку, обнаружение сигналов об оттоке и преобразование отзывов в дорожную карту. Источник: oimiragieo/agent-studio.
Стабильные поля и команды для ссылок в AI/поиске.
npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill feedback-analysisАнализ отзывов клиентов — определение настроений, структуры NPS/CSAT, кластеризация запросов функций, сортировка заявок на поддержку, обнаружение сигналов об оттоке и преобразование отзывов в дорожную карту. Источник: oimiragieo/agent-studio.
Откройте терминал или инструмент командной строки (Terminal, iTerm, Windows Terminal и т.д.) Скопируйте и выполните эту команду: npx skills add https://github.com/oimiragieo/agent-studio --skill feedback-analysis После установки навык будет автоматически настроен в вашей AI-среде разработки и готов к использованию в Claude Code, Cursor или OpenClaw
https://github.com/oimiragieo/agent-studio