PhantomCrowd: Simulador de Público Multiagente Usando Claude Code

PhantomCrowd é um simulador de audiência multiagente desenvolvido usando Claude Code que prevê como audiências reais reagirão ao conteúdo de marketing antes de ser publicado. A ferramenta foi inspirada no MiroFish, um mecanismo de previsão multiagente com 48 mil estrelas no GitHub, e adaptada para casos de uso em marketing.

Principais Recursos e Funcionalidades

O sistema funciona com qualquer API compatível com OpenAI, incluindo modelos Claude. Para desempenho ideal:

• Use Haiku para reações das personas (rápido, barato — lida com 500 personas)
• Use Sonnet para geração de personas, análise de grafo de conhecimento e relatórios de marketing
• Também funciona com Ollama (gratuito, local), OpenAI, Groq e Together AI — basta alterar a URL base e o nome do modelo no .env

Veja como funciona:

• Você cola o conteúdo (texto publicitário, post social, lançamento de produto)
• Ele gera 10 a 500 personas com demografias, personalidades e hábitos de mídia social únicos
• Cada persona reage independentemente — escreve comentários, decide curtir/compartilhar/ignorar/não gostar
• No modo Campanha: as personas interagem entre si em uma rede social simulada (até 100 agentes LLM + 2.000 agentes baseados em regras)
• Você obtém um painel com distribuição de sentimentos, pontuação viral e sugestões de melhoria

O desenvolvedor observa que os resultados são surpreendentemente realistas, com diferentes personas reagindo de forma autêntica com base em seus perfis. Por exemplo, um fã de K-pop de 19 anos reage de maneira muito diferente de um executivo de marketing de 45 anos. Quando essas personas interagem, você obtém comportamentos emergentes que não podem ser previstos apenas a partir de respostas individuais.

O projeto tem licença MIT, inclui suporte a Docker e pode simular reações de audiência em 12 idiomas.