Il supporto risponde alla stessa manciata di domande più e più volte, ma nessuno sa indicare quali né quanto tempo costano — così non si automatizza nulla.
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Avvia Claude Code, Cursor, ChatGPT o qualsiasi altro modello IA con cui lavori.
Incolla il prompt e la chiave
Copia il prompt qui sotto, sostituisci vibe_api_xxx con la tua chiave API e invialo all’agente. L’agente chiamerà l’API e scriverà autonomamente il codice funzionante.

Copia questo prompt e invialo al tuo modello IA insieme alla chiave API Vibecode
Crea un Radar di deflection ticket per Bitrix24. Analizza i ticket di supporto, raggruppa le domande ripetitive e classificale per volume — ciascuna con esempi di formulazione, numero di ticket, ore agente stimate e una soluzione suggerita (Automatizza / Aggiungi FAQ / Macro di risposta). Aggiungi un riepilogo di quanti ticket sono deflettibili e le ore che potrebbero essere risparmiate. Stile pulito, leggero, tutto in una schermata. Archivia i ticket come dati demo. Usa POST /v1/chat/completions per raggruppare i testi dei ticket in domande ricorrenti con nome. Calcola conteggi, percentuali e stime delle ore nel codice — non tramite il modello. Chiave API: vibe_api_xxx (scopes: vibe:ai) API Discovery: https://vibecode.bitrix24.com/v1/me
Le domande ripetitive raggruppate e ordinate per volume — ognuna con esempi di formulazione, numero di ticket, ore stimate e una soluzione suggerita, più quanti ticket potresti deviare.
I ticket di assistenza vengono gestiti manualmente: prima diagnosi, classificazione e assegnazione.
Manca un sistema per raccogliere il feedback dei clienti. Non è chiaro chi sia soddisfatto e chi stia per abbandonare.
Le richieste arrivano da ogni canale, e qualcuno deve leggerne ognuna, decidere di cosa tratta e inoltrarla. Lo smistamento è lento e le urgenti aspettano in fila con le altre.