Voice of Customer-Fähigkeiten für Claude Code

Eine VoC-Pipeline, die sich weigert, ein Muster zu melden, bis mehrere unabhängige Kanäle übereinstimmen. Zieht Daten aus Anrufaufzeichnungen, Bewertungsseiten, internem Chat, Besprechungsnotizen und allem anderen, das Sie anschließen. Gewichtet jedes Signal danach, wer es gesagt hat. Meldet nur, was sich bestätigt. Leitet das Ergebnis an die Person weiter, die darauf reagieren kann, mit den genauen Worten des Kunden.

Die meisten „KI für Kundenfeedback“-Workflows hören bei fasse das zusammen auf. Eine Zusammenfassung von hundert Gesprächen ist ein Absatz, auf den niemand reagiert, und der Mensch bleibt der Engpass. Dies ist die Systemversion: kontinuierlicher Signaleingang, mechanische Bestätigung, menschliche Aufmerksamkeit nur für Beurteilungen.

Was es produziert

Hier ist die Form der Ausgabe. Firmennamen sind fiktiv und die Zahlen dienen der Veranschaulichung – dies ist ein Formatbeispiel, kein echter Durchlauf.

SYNTHESIS — rule: 3+ independent channels, or 2+ with a tier-A account. Minimum 3 mentions.
──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────
34 clusters in → 6 confirmed · 9 watchlist · 19 dropped

CONFIRMED
  [HIGH  ] Export is slow on large datasets
           pain · 11 mentions · 3 channels (call, review, chat) · 7 accounts · A:2 B:8 C:1
           3 independent channels
           +4 unattributed signal(s) excluded from the count

  [HIGH  ] Cannot buy without SSO
           request · 6 mentions · 2 channels (call, ticket) · 4 accounts · A:2 B:4
           2 channels including a tier-A account

  [MEDIUM] Onboarding felt long
           pain · 5 mentions · 2 channels · 1 account · B:5
           2 channels, no tier-A contributor — downgraded: all mentions from one
           account (Northwind Trading)

WATCHLIST (single channel — not reported, kept for corroboration)
  · Reporting filters are confusing (review, 3 mentions)

DROPPED (19) — kept in 2026-04-26-dropped.json for traceability

Diese letzte Herabstufung ist der Kern der ganzen Sache. Fünf Erwähnungen eines Problems sehen wie ein Trend aus, bis einem auffällt, dass sie alle vom selben Kunden stammen. Diese Pipeline prüft die Kontoverteilung im Code, jedes Mal, damit sich niemand daran erinnern muss.

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Was daran falsch ist

Lesen Sie dies, bevor Sie irgendetwas von dem, was es ausgibt, vertrauen.

• Die Bestätigungsregel ist eine Heuristik, kein Wahrheitstest. Drei Kanäle können alle ein einziges lautes Marktsegment widerspiegeln. Sie filtert Rauschen; sie stellt keine Tatsache fest.

• Jede Quelle ist eine verzerrte Stichprobe. Verkaufsgespräche enthalten nur Personen, die an einem Meeting teilgenommen haben. Bewertungen enthalten nur die Begeisterten, die Wütenden und die Belohnten. Chat enthält nur das, was ein Kollege für erwähnenswert hielt, um es einzufügen. Keine davon ist Ihr Markt.

• Das Hinzufügen von Verbindungen macht Bestätigung einfacher, nicht wahrer. Schließen Sie sechs Kanäle an und Dinge beginnen sich zu bestätigen, die das nicht sollten. Erhöhen Sie min_independent_sources, wenn Sie Quellen hinzufügen.

• Quellenübergreifende Duplikate erzeugen künstliches Vertrauen. Dieselbe Beschwerde, die im Chat weitergegeben, in einem Anruf aufgezeichnet und als Ticket eingereicht wurde, ist ein Ereignis, nicht drei. Die Deduplizierung erfolgt vor der Profilerstellung, und wenn Sie sie überspringen, kann die Regel Sie nicht retten.

• Es kann Ihnen nicht sagen, was niemand gesagt hat. Der häufigste Grund, warum Menschen nicht kaufen, ist normalerweise für jede dieser Quellen unsichtbar.

Überprüfen Sie es in dreißig Sekunden

git clone <this-repo> && cd voc-claude-skills
npm install
npm run check

npm run check validiert die Frontmatter jeder Fähigkeit, erkennt kleingeschriebene skill.md-Dateien, die unter Linux brechen, scannt nach absoluten Pfaden und durchgesickerten Anmeldeinformationen, prüft die Syntax jedes Skripts und bestätigt, dass die Schwellenwertkonfiguration geparst wird. Keine Anmeldeinformationen erforderlich. Es beendet sich mit einem Fehlercode ungleich Null, sodass es in CI funktioniert.

Dann, mit noch nichts konfiguriert:

node scripts/synthesize.js examples/clusters.sample.json --out /tmp/voc-demo

Das führt die eigentliche Bestätigungsregel gegen Beispielcluster aus und zeigt Ihnen genau, was sich bestätigt, was auf die Beobachtungsliste kommt und was verworfen wird. Es ist der Kern des Systems und es läuft ohne API-Schlüssel.

Architektur

  calls · reviews · chat · notes · custom
                  │
                  ▼
          /voc-source-*              normalize to one signal shape
                  │
                  ▼
          /voc-profiler              CRM context, ICP fit, weight tier
                  │                  (tier U = unattributed = quarantined)
                  ▼
          /voc-synthesize            cluster by meaning (subagents)
                  │                  apply the rule (code)
                  ▼
          /voc-route                 testimonial · case study · objection map
                  │                  product feedback · exec memo
                  ▼
          /voc-dispatch              outreach emails · copy briefs
                                     PM one-pagers · exec memo

Clustering ist Beurteilung, also macht es ein Modell. Zählen ist das nicht, also macht es Code. Die Bestätigungsregel lebt in scripts/synthesize.js und liest config/thresholds.json, und sonst nirgendwo – es ist ein Schwellenwert, den Sie einstellen, kein Absatz, den ein Modell bei jedem Durchlauf anders interpretiert.

Fähigkeiten

Einrichtung

Vollständige Anleitung in docs/SETUP.md. Die Kurzversion:

cp .env.example .env                                  # call recorder + tokens
cp .mcp.json.example .mcp.json                        # MCP servers
cp context/product-context.example.md context/product-context.md

Dann füllen Sie product-context.md aus. Es dauert etwa zwanzig Minuten und es ist der Unterschied zwischen nützlicher Ausgabe und generischen Themen.

Sie brauchen nicht alles. Die Pipeline läuft mit einer Quelle und sagt Ihnen ehrlich, dass nichts hohe Konfidenz erreichen kann. Beginnen Sie mit Anrufen, fügen Sie Chat hinzu, dann Bewertungen.

Nachdem Sie einen MCP-Server verbunden haben, führen Sie /mcp aus und kopieren Sie die genauen Toolnamen in die entsprechenden allowed-tools der relevanten Fähigkeit. Tool-Namensräume unterscheiden sich zwischen Servern für dasselbe Produkt, und eine Fähigkeit, die einen Namen deklariert, den Ihr Server nicht bereitstellt, schlägt beim ersten Aufruf fehl, während es aussieht, als wäre sie gelaufen. Dies ist der mit Abstand häufigste Einrichtungsfehler.

Kosten

Alles ist kostenlos außer der Bewertungsanalyse, die kostenpflichtige Scraper verwendet. Ein Durchlauf mit vier Domänen liegt typischerweise zwischen 2 und 8 US-Dollar. Das kostenlose Kontingent von Apify beträgt 5 US-Dollar Guthaben insgesamt, nicht monatlich – ein einziger breiter Durchlauf kann es aufbrauchen. Siehe docs/COST.md vor Ihrem ersten Bewertungsdurchlauf.

Datenschutz

Diese Pipeline schreibt Transkripte von Kundengesprächen auf die Festplatte. Sie sind personenbezogene Daten gemäß DSGVO und CCPA.

• Setzen Sie VOC_OUTPUT_DIR auf einen lokalen, git-ignorierten Pfad. Nicht Dropbox, nicht iCloud. Die Vorabprüfung des Orchestrators warnt Sie, aber überprüfen Sie es selbst.

• Aufzeichnungsgesetze variieren je nach Rechtsordnung. Dieses Tool geht davon aus, dass Sie bereits rechtmäßige Aufzeichnungen haben.

• Informieren Sie Ihr Team, dass die Chat-Erfassung läuft.

• Eine öffentliche Bewertung ist keine Erlaubnis, die Worte einer Person in einer Anzeige mit ihrem Logo zu verwenden. Nichts in diesem Repository kennzeichnet jemals ein Zitat als genehmigt.

Voraussetzungen

Node 18+. Claude Code. Ein Anrufrekorder mit einer Transkript-API ist die einzige nahezu wesentliche Abhängigkeit; alles andere ist optional.

Mitwirken

Das Hinzufügen eines Anrufrekorder-Adapters ist der nützlichste Beitrag – siehe scripts/providers/README.md, es sind vier Funktionen. Führen Sie npm run check aus, bevor Sie einen PR eröffnen.

Lizenz

MIT. Siehe LICENSE.

In den Fähigkeiten referenzierte Frameworks werden in CREDITS.md genannt.