エージェンティックAIベースのフィードバック分析システム。アプリレビューやサポートメールを自動処理し、マルチエージェントワークフローで課題を分類、構造化されたチケットを生成、メトリクスを追跡、Streamlitダッシュボードを提供します。すべてPythonで構築され、有料APIは不要です。
このスキルは、ユーザーフィードバック（アプリレビューやサポートメール）を自動的に収集・分析し、マルチエージェントワークフローを用いて課題を分類、優先順位付け、構造化されたチケットを生成するエージェンティックAIシステムです。開発者はこのスキルをClaude CodeやCodexなどのAIエージェントプラットフォームで使用することで、手動でフィードバックを処理する作業から解放され、プロダクト改善に集中できるようになります。システムはStreamlitベースのダッシュボードを提供し、フィードバック量や問題カテゴリのトレンドなどの主要メトリクスを可視化します。すべてPythonで構築されており、OpenAIなどの有料APIに依存しないため、コストを抑えつつ高い拡張性を実現しています。GitHub上で公開されており、README.mdの指示に従って簡単にセットアップできます。
npx skills add arjun12swed23/intelligent-user-feedback-analysisエージェンティックAIベースのフィードバック分析システム。アプリレビューやサポートメールを自動処理し、マルチエージェントワークフローで課題を分類、構造化されたチケットを生成、メトリクスを追跡、Streamlitダッシュボードを提供します。すべてPythonで構築され、有料APIは不要です。
ソース: https://github.com/arjun12swed23/intelligent-user-feedback-analysis
過去24時間以内にプッシュされたGitHubリポジトリから発見。エージェントスキル、Claude/Codex/Geminiワークフロー、MCPツーリング、および関連するAIエージェント自動化を対象としています。
ElevenLabs text-to-speech with mac-style say UX.
Oracle CLI second-model review/debug/refactor/design with selected files, dry-run token checks, API or browser engine.
Capture and automate macOS UI with the Peekaboo CLI.
Generate multiple radically different interface designs for a module using parallel sub-agents. Use when user wants to design an API, explore interface options, compare module shapes, or mentions "design it twice".
Build a throwaway prototype to flesh out a design — a runnable terminal app for state/business-logic questions, or several radically different UI variations toggleable from one route.
Interview the user relentlessly about a plan or design until reaching shared understanding, resolving each branch of the decision tree. Use when user wants to stress-test a plan, get grilled on their design, or mentions "grill me".