PhantomCrowd: Simulador de Audiencia Multiagente Utilizando Claude Code

PhantomCrowd es un simulador de audiencia multiagente creado con Claude Code que predice cómo reaccionarán audiencias reales al contenido de marketing antes de publicarlo. La herramienta se inspiró en MiroFish, un motor de predicción multiagente con 48K estrellas en GitHub, y se adaptó para casos de uso de marketing.

Características y Funcionalidades Clave

El sistema funciona con cualquier API compatible con OpenAI, incluidos los modelos Claude. Para un rendimiento óptimo:

• Usa Haiku para reacciones de personas (rápido, económico — maneja 500 personas)
• Usa Sonnet para generación de personas, análisis de gráficos de conocimiento e informes de marketing
• También funciona con Ollama (gratuito, local), OpenAI, Groq y Together AI — solo cambia la URL base y el nombre del modelo en .env

Así es como funciona:

• Pegas contenido (texto publicitario, publicación social, lanzamiento de producto)
• Genera 10–500 personas con datos demográficos, personalidades y hábitos en redes sociales únicos
• Cada persona reacciona independientemente — escribe comentarios, decide dar me gusta/compartir/ignorar/no gustar
• En modo Campaña: las personas interactúan entre sí en una red social simulada (hasta 100 agentes LLM + 2,000 agentes basados en reglas)
• Obtienes un panel con distribución de sentimientos, puntuación viral y sugerencias de mejora

El desarrollador señala que los resultados son sorprendentemente realistas, con diferentes personas reaccionando de manera auténtica según sus perfiles. Por ejemplo, un fan de K-pop de 19 años reacciona de manera muy diferente a un ejecutivo de marketing de 45 años. Cuando estas personas interactúan, se obtiene un comportamiento emergente que no se puede predecir solo a partir de respuestas individuales.

El proyecto tiene licencia MIT, incluye soporte Docker y puede simular reacciones de audiencia en 12 idiomas.