O suporte responde ao mesmo punhado de perguntas repetidas vezes, mas ninguém sabe apontar quais nem quanto tempo custam — então nada é automatizado.
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Cadastre-se no Vibecode e emita uma chave com os escopos listados abaixo. Leva menos de um minuto.
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Inicie o Claude Code, Cursor, ChatGPT ou o modelo de IA com o qual você trabalha.
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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
Construa para mim um radar de deflexão de tickets para Bitrix24. Analise tickets de suporte, agrupe as perguntas repetitivas e classifique-as por volume - cada uma mostrando frases de exemplo, contagem de tickets, horas estimadas do agente e uma correção sugerida (Automatizar / Adicionar FAQ / Macro de resposta). Adicione um resumo de quantos tickets podem ser desviados e as horas que podem ser economizadas. Limpo, leve, uma tela. Armazene tickets como dados de demonstração. Use POST /v1/chat/completions para agrupar textos de tickets em perguntas recorrentes nomeadas. Calcule contagens, % e estimativas de horas no código - não pelo modelo. Chave de API: vibe_api_xxx (escopos: vibe:ai) Informações da API: https://vibecode.bitrix24.com/v1/me
As perguntas repetitivas agrupadas e ordenadas por volume — cada uma com exemplos de redação, número de chamados, horas estimadas e uma correção sugerida, mais quantos chamados você poderia evitar.
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.