Você coleta notas de satisfação mas elas ficam como um número cru. Os comentários que explicam o número não são lidos — então você nunca aprende o que de fato corrigir.
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Cadastre-se no Vibecode e emita uma chave com os escopos listados abaixo. Leva menos de um minuto.
Abra seu agente de IA
Inicie o Claude Code, Cursor, ChatGPT ou o modelo de IA com o qual você trabalha.
Cole o prompt e a chave
Copie o prompt abaixo, substitua vibe_api_xxx pela sua chave de API e envie ao agente. Ele chamará a API sozinho e escreverá código funcional.

Copie este prompt e envie para o seu modelo de IA junto com sua chave de API do Vibecode
Crie um CSAT Pulse para Bitrix24. Mostre um medidor geral de satisfação do cliente com classificação média, NPS e contagem de respostas, uma divisão positiva/neutra/negativa, uma tendência semanal e um painel de IA "o que está impulsionando isso" que extrai os principais temas de elogios e reclamações dos comentários. Limpo, leve, uma tela. Armazene as respostas da pesquisa (classificação + comentário) como dados de demonstração. Calcule o medidor, divisões, NPS e tendência no código. Use POST /v1/chat/completions apenas para agrupar os comentários de texto livre em alguns temas nomeados com contagens. Não deixe o modelo inventar os números. Chave de API: vibe_api_xxx (escopos: vibe:ai) Informações da API: https://vibecode.bitrix24.com/v1/me
Uma só tela: um medidor geral de satisfação, NPS, a divisão positivo/neutro/negativo e uma tendência semanal — mais os principais temas de elogio e reclamação tirados dos comentários.
Os chamados de suporte são processados manualmente — diagnóstico inicial, classificação e atribuição.
Não há um sistema para coletar feedback dos clientes. Não está claro quem está satisfeito e quem está saindo.
As solicitações chegam de todos os canais, e alguém precisa ler cada uma, decidir sobre o que é e encaminhar. A triagem é lenta e as urgentes esperam na mesma fila que o resto.