PhantomCrowd : Simulateur d'audience multi-agents utilisant Claude Code

PhantomCrowd est un simulateur d'audience multi-agent construit avec Claude Code qui prédit comment les véritables audiences réagiront au contenu marketing avant sa publication. L'outil s'inspire de MiroFish, un moteur de prédiction multi-agent avec 48 000 étoiles sur GitHub, et a été adapté pour les cas d'utilisation marketing.

Fonctionnalités et capacités clés

Le système fonctionne avec n'importe quelle API compatible OpenAI, y compris les modèles Claude. Pour des performances optimales :

• Utilisez Haiku pour les réactions des personnages (rapide, économique — gère 500 personnages)
• Utilisez Sonnet pour la génération de personnages, l'analyse de graphes de connaissances et les rapports marketing
• Fonctionne également avec Ollama (gratuit, local), OpenAI, Groq et Together AI — il suffit de modifier l'URL de base et le nom du modèle dans .env

Voici comment cela fonctionne :

• Vous collez du contenu (texte publicitaire, publication sur les réseaux sociaux, lancement de produit)
• Il génère 10 à 500 personnages avec des données démographiques, des personnalités et des habitudes sur les réseaux sociaux uniques
• Chaque personnage réagit indépendamment — écrit des commentaires, décide d'aimer/partager/ignorer/détester
• En mode Campagne : les personnages interagissent entre eux sur un réseau social simulé (jusqu'à 100 agents LLM + 2 000 agents basés sur des règles)
• Vous obtenez un tableau de bord avec la distribution des sentiments, un score viral et des suggestions d'amélioration

Le développeur note que les résultats sont étonnamment réalistes, avec différents personnages réagissant de manière authentique en fonction de leurs profils. Par exemple, un fan de K-pop de 19 ans réagit très différemment d'un cadre marketing de 45 ans. Lorsque ces personnages interagissent, vous obtenez un comportement émergent qui ne peut être prédit à partir des réponses individuelles seules.

Le projet est sous licence MIT, inclut le support Docker et peut simuler les réactions des audiences dans 12 langues.