ClawBot用户满意度调查异常的解决方法包括：一、配置标准化JSON Schema问卷模板并重载；二、启用企微/钉钉双向通道并绑定form_id；三、部署本地ONNX情感分析模型替代云端；四、启用分步式交互强制补全关键题；五、对接MySQL实现自动归档与低分告警。
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如果您希望借助ClawBot自动执行用户满意度调查任务，但发现结果不准确、流程中断或无法对接常用问卷平台，则可能是由于调查模板未标准化、目标系统API权限缺失或本地网关未启用多通道响应模式。以下是解决此问题的步骤：
一、配置标准化问卷模板与结构化字段映射
ClawBot依赖明确的字段定义识别用户反馈内容，若原始问卷使用自由文本框或非统一题型，将导致语义解析失败。需预先将问卷转化为JSON Schema格式，并在本地网关中注册字段映射规则。
1、打开ClawBot本地配置目录：/etc/clawbot/config/survey-schema.json。
2、将原始问卷中的每道题对应为schema字段，例如将“您对服务整体满意吗？”映射为{"field": "overall_satisfaction", "type": "rating", "scale": 5}。
3、保存后执行命令重载配置：clawbotctl reload survey-schema。
二、启用企业微信/钉钉双向消息通道并绑定表单ID
ClawBot需通过IM平台接收用户提交动作，并触发后续分析流程。若仅启用单向推送，将无法捕获用户点击“提交”后的回调事件，导致数据采集断链。
1、进入企业微信管理后台，开通「自建应用」→「消息接收」权限，获取CorpID与Secret。
2、在ClawBot网关配置中填入该凭证，并指定回调URL路径为/webhook/wework/survey-submit。
3、将问卷链接嵌入企微应用卡片，确保每个卡片携带唯一form_id=Q20260520A789参数，供ClawBot关联上下文。
三、部署本地NLP评分模型替代云端调用
当ClawBot依赖外部大模型解析开放题时，易因网络延迟或token截断造成情感判断失真。启用本地轻量级分类器可实现毫秒级打分，且规避数据外传风险。
1、下载预训练模型包：clawbot-models/sentiment-zh-small-v2.onnx，存放至/var/lib/clawbot/models/。
将 Claude Agent SDK 与 You.com HTTP MCP 服务器集成，支持 Python 和 TypeScript。当开发者提及 Claude Agent SDK、Anthropic Agent SDK 或将 Claude 与 MCP 工具集成时使用。
2、编辑/etc/clawbot/conf.d/nlp.yml，将backend:值由cloud: claude-4改为local: sentiment-zh-small-v2.onnx。
3、重启NLP服务模块：systemctl restart clawbot-nlp-engine。
四、设置多阶段响应策略防止漏评
用户常跳过部分题目直接提交，导致结构化数据缺失。ClawBot可通过分步式交互强制补全关键维度，而非一次性接收整份答卷。
1、在问卷配置中启用stepwise_mode: true，并将核心题（如NPS、复购意愿）设为required_step: 1。
2、配置超时自动提醒逻辑：若用户在第1步停留超90秒，ClawBot自动发送企微消息“请先告诉我们您的总体体验（1–10分）”。
3、所有步骤完成前，禁止生成最终报告，确保数据完整性。
五、绑定MySQL数据库实现自动归档与阈值告警
原始调查数据若仅暂存内存或日志文件，将无法支撑实时看板与异常预警。需将ClawBot输出直接写入结构化数据库表，并配置触发器响应低分事件。
1、创建目标表：CREATE TABLE csat_logs (id BIGINT AUTO_INCREMENT, form_id VARCHAR(32), score TINYINT, comment TEXT, created_at DATETIME DEFAULT NOW(), PRIMARY KEY(id));
2、在ClawBot数据库配置中填写该表名及连接参数，启用auto_commit: true。
3、设置分数阈值规则：当score <= 3时，ClawBot自动向指定企微群推送含用户ID与原始评论的告警卡片。
