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arjun12swed23/intelligent-user-feedback-analysis

Agentisches KI-basiertes Feedbacksystem zur automatischen Verarbeitung von App-Rezensionen und Support-E-Mails, Klassifizierung von Problemen mittels Multi-Agent-Workflows, Erstellung strukturierter Tickets, Verfolgung von Metriken und Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards – vollständig in Python ohne kostenpflichtige APIs entwickelt.

Was ist intelligent-user-feedback-analysis?

Diese Fähigkeit implementiert ein agentisches KI-System zur intelligenten Nutzer-Feedback-Analyse. Es extrahiert und klassifiziert automatisch App-Rezensionen und Support-E-Mails und nutzt dabei Multi-Agent-Workflows, die mit Python entwickelt wurden. Das System kategorisiert Probleme, erstellt strukturierte Tickets, verfolgt Metriken und bietet ein Dashboard mit Streamlit. Es ist ideal für Entwicklerteams, die Feedbackprozesse automatisieren, Engpässe erkennen und datengestützte Entscheidungen treffen möchten – ohne Abhängigkeit von kostenpflichtigen APIs. Die Fähigkeit unterstützt Plattformen wie Claude Code, Cursor und Codex und demonstriert praktische KI-Agentenautomatisierung für reale Anwendungsfälle im Produktmanagement oder Kundensupport.

Funktioniert mit✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Antigravity✓Gemini CLI
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Dokumentation

Was macht intelligent-user-feedback-analysis?

Agentisches KI-basiertes Feedbacksystem zur automatischen Verarbeitung von App-Rezensionen und Support-E-Mails, Klassifizierung von Problemen mittels Multi-Agent-Workflows, Erstellung strukturierter Tickets, Verfolgung von Metriken und Bereitstellung eines Streamlit-Dashboards – vollständig in Python ohne kostenpflichtige APIs entwickelt.

Quelle: https://github.com/arjun12swed23/intelligent-user-feedback-analysis

Entdeckt über GitHub-Repositories der letzten 24 Stunden für Agent-Skills, Claude/Codex/Gemini-Workflows, MCP-Tooling und angrenzende KI-Agenten-Automatisierung.

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