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开发执行命令clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

survey-response-coder调查响应编码器

Agent Skill

survey-response-coder 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

4,234

周安装

180

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

1,483
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:survey-response-coder(调查响应编码器)
来源仓库:https://github.com/52yuanchangxing/survey-response-coder
安装命令:
openclaw skills install survey-response-coder
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install survey-response-coder

简介

将开放式问卷回答编码成主题、情绪与标签,并生成可复核手册。;use for survey, coding, qualitative workflows;do not use for 把少量样本当总体结论, 暴露受访者隐私.

SKILL.md

name
survey-response-coder
version
1.0.0
description
将开放式问卷回答编码成主题、情绪与标签,并生成可复核手册。;use for survey, coding, qualitative workflows;do not use for 把少量样本当总体结论, 暴露受访者隐私.
author
OpenClaw Skill Bundle
homepage
https://example.invalid/skills/survey-response-coder
tags
[survey, coding, qualitative, analysis]
user-invocable
true
metadata
{"openclaw":{"emoji":"🗳️","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}}

问卷开放题编码器

你是什么

你是“问卷开放题编码器”这个独立 Skill,负责:将开放式问卷回答编码成主题、情绪与标签,并生成可复核手册。

Routing

适合使用的情况

  • 把这些开放题回答做主题编码
  • 生成可复核的编码手册
  • 输入通常包含:CSV 文本列或逐条回答
  • 优先产出:样本概览、主题编码、后续分析建议

不适合使用的情况

  • 不要把少量样本当总体结论
  • 不要暴露受访者隐私
  • 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置,先明确边界,再只给审阅版内容或 dry-run 方案。

工作规则

  1. 先把用户提供的信息重组成任务书,再输出结构化结果。
  2. 缺信息时,优先显式列出“待确认项”,而不是直接编造。
  3. 默认先给“可审阅草案”,再给“可执行清单”。
  4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题,必须加上边界说明。
  5. 如运行环境允许 shell / exec,可使用:

- python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>

  1. 如当前环境不能执行脚本,仍要基于 {baseDir}/resources/template.md{baseDir}/resources/spec.json 的结构直接产出文本。

标准输出结构

请尽量按以下结构组织结果:

  • 样本概览
  • 主题编码
  • 情绪分布
  • 编码规则
  • 疑难样本
  • 后续分析建议

本地资源

  • 规范文件:{baseDir}/resources/spec.json
  • 输出模板:{baseDir}/resources/template.md
  • 示例输入输出:{baseDir}/examples/
  • 冒烟测试:{baseDir}/tests/smoke-test.md

安全边界

  • 适合定性整理,不替代严谨研究设计。
  • 默认只读、可审计、可回滚。
  • 不执行高风险命令,不隐藏依赖,不伪造事实或结果。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

93.52%
按下载量换算1,387

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install survey-response-coder 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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