ClawBot可通过三种方式在企微/微信中实现问卷调研闭环：一、用内置“企微文档”Skill自动生成结构化反馈报告；二、对接问卷星AI支持语音+智能问卷全流程；三、本地运行QClaw直采txt文件离线处理。
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如果您希望在企业微信或微信环境中利用 ClawBot 自动开展问卷调查与用户反馈收集，则需明确其能力边界与可行路径。ClawBot 本身不内置问卷表单引擎，但可通过技能（Skill）集成、外部服务联动及自然语言驱动的自动化流程，实现从发起调研、分发链接、回收文本反馈、结构化整理到写入企微文档的全链路闭环。以下是具体可行的操作方式：
一、使用内置企微文档 Skill 自动生成反馈报告
该方法适用于已接入企业微信渠道的 ADP X ClawPro 或 OpenClaw 实例，依赖预置的“企微文档”Skill，将原始反馈自动汇总为结构化文档，无需人工粘贴整理。
1、在企微群中向 ClawBot 发送指令：“收集本周用户对会议纪要功能的反馈”。
2、ClawBot 自动向群内成员推送带唯一ID的反馈入口（如短链或企微H5弹窗）。
3、成员提交后，ClawBot 实时抓取文本内容，调用LLM进行语义聚类与关键点提取。
4、触发“企微文档”Skill，自动生成含标题、问题归类、高频词云、典型原声摘录的文档，并写入指定企微文档库。
5、完成后推送文档链接至群聊，链接点击即可查看带格式的最终报告，无需二次编辑。
二、对接问卷星AI实现语音+智能问卷全流程
该方案借助问卷星AI能力补足 ClawBot 缺失的表单构建与语音交互模块，通过自然语言指令触发完整调研流程，适用于需专业题型逻辑、跳题规则或语音作答的场景。
1、在微信中 @ClawBot 并发送：“用问卷星AI创建一份关于OpenClaw使用体验的5题调研，含1道语音开放题”。
2、ClawBot 调用已授权的问卷星API，自动设定主题、题型、逻辑分支，并启用AI语音作答功能。
使用聊天补全、重试、结构化输出和明确的 User-Agent 标头运行 AIMLAPI LLM 与推理工作流，适用于 Codex 对 AIMLAPI 模型进行脚本化提示/推理调用的场景。
3、生成专属问卷链接与二维码，同步推送到企微群或指定成员。
4、成员点击链接后由AI访谈员语音提问，语音回答自动转文字并完成选项识别与提交。
5、ClawBot 定时拉取问卷星后台数据，执行清洗与摘要，将结果以表格+要点形式直接写入企微文档指定章节。
三、本地运行QClaw + 文件系统直采反馈文本
此方式完全离线运行，所有数据保留在本地设备，适合处理高度敏感的内部调研，依赖 ClawBot 对本地文件夹的监控与自然语言解析能力。
1、在电脑桌面新建文件夹命名为“ClawFeedback”，设置QClaw对该路径开启实时监听。
2、向团队成员发送指引：“将您的文字反馈保存为txt文件，拖入ClawFeedback文件夹”。
3、QClaw 检测到新文件后，自动读取内容，剔除签名/时间戳等非语义信息。
4、调用本地部署的LLM模型，按预设维度（如易用性、稳定性、功能缺失）打标归类。
5、生成Markdown格式汇总文件，并通过企微文档Skill上传，全程无任何数据上传至公网服务器。
