使用 awesome-codex-skills 中的 SurveyMonkey Automation 技能：以自然语言驱动问卷调查全生命周期-酒店常州论坛

使用 awesome-codex-skills 中的 SurveyMonkey Automation 技能：以自然语言驱动问卷调查全生命周期

【免费下载链接】awesome-codex-skillsA curated list of practical Codex skills for automating workflows across the Codex CLI and API.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/aw/awesome-codex-skills

SurveyMonkey Automation 是 awesome-codex-skills 仓库（README.md）下composio-skills系列中面向 SurveyMonkey 的开箱即用 Codex 技能。它以自然语言为交互入口，覆盖调查问卷的创建、检索、详情查看、收集器（collector）管理与分发链接获取、响应数据回收等完整流程，并基于 Rube MCP 与 Composio 的 SurveyMonkey 工具包实现真实 API 调用。阅读本文后，你将掌握该技能的安装方式、六个核心工作流、每个工具的完整参数语义、常见坑点规避策略，以及如何将它与 Codex CLI 中其他 skills 组合成端到端的调研自动化方案。

技能定位与工作原理

该技能对应的文件位于 composio-skills/survey-monkey-automation/SKILL.md，其 frontmatter 声明了技能名称SurveyMonkey Automation，并在requires.mcp中依赖rube这一 MCP 服务器。技能 description 明确描述了触发时机：当用户需要通过自然语言完成 SurveyMonkey 调查创建、响应收集、收集器管理和调查发现等任务时，Codex 会自动加载本技能。

从仓库整体结构看（README.md 中 "What Are Codex Skills?" 一节），每个 Codex skill 都是一个包含SKILL.md的独立目录，Codex 依据 frontmatter 中的name与description决定何时触发，仅在触发后才加载正文，从而保持上下文精简。本技能正是这一机制的典型实例：它把 SurveyMonkey 的 REST 操作封装成带清晰参数说明的工具使用指南，让 Codex 直接"看懂"如何调用 Composio 暴露的 SurveyMonkey 工具。

底层执行链路为：自然语言请求 → Codex 触发技能 → Rube MCP 服务器 → Composio SurveyMonkey 工具包 → SurveyMonkey API。Composio 负责 OAuth 认证与账户连接，Rube MCP 提供统一 MCP 端点供 Codex 发现与调用工具，技能文档则充当"操作手册"。

环境搭建：连接 Rube MCP 与 SurveyMonkey 账户

技能文档给出了三步式 Setup，整个过程无需手工处理 API Key：

添加 Rube MCP 服务器：在 Codex（或兼容 MCP 的客户端）配置中，将https://rube.app/mcp注册为 MCP server 端点。
连接 SurveyMonkey 账户：首次使用时按提示完成 Composio 驱动的 OAuth 授权流程，将 SurveyMonkey 账户与 Composio 连接绑定。
开始下达自然语言指令：连接成功后，即可在会话中直接描述任务，例如"创建一个标题为 'Customer Satisfaction Q1 2026' 的调查"。

仓库中同系列的 composio skills（如 composio-skills/google-maps-automation/SKILL.md）均采用相同的 Rube MCP 接入模式，可作为横向参考。更为详细的连接管理流程见同仓库的下划线版本技能 composio-skills/survey_monkey-automation/SKILL.md，其中补充了关键的执行前置条件：

通过RUBE_SEARCH_TOOLS确认 Rube MCP 已就绪；
调用RUBE_MANAGE_CONNECTIONS并传入 toolkit 参数survey_monkey，建立（或检查）SurveyMonkey 连接；
若连接状态非ACTIVE，需按返回的认证链接完成授权；
在状态确认ACTIVE之前，不要执行任何工作流。

技能本身可随仓库一起安装。若使用仓库自带的安装脚本，可参考 skill-installer/scripts/install-skill-from-github.py 的用法（参见 README.md 的 Quickstart 章节），将技能目录安装到$CODEX_HOME/skills（默认~/.codex/skills），重启 Codex 后即会加载新技能元数据。

核心工作流一：创建新调查

工具：SURVEY_MONKEY_CREATE_SURVEY

用于创建一份空白调查问卷，后续可通过其他动作继续补充题目（question）与页面（page）。关键参数如下：

参数	说明	必填/默认值
`title`	展示给受访者的调查标题	必填
`nickname`	内部管理用名称，不会展示给受访者	可选
`language`	ISO 639-1 语言代码，默认`en`；例如`es`、`fr`、`de`	可选，默认`en`
`footer`	是否展示 SurveyMonkey 品牌页脚	可选，默认`true`

注意：新创建的调查仅包含一个空页面、没有任何题目。请务必保存返回的survey_id，后续添加内容、配置收集器都需要用到它。

示例自然语言指令：

"Create a new survey titled 'Customer Satisfaction Q1 2026'"

核心工作流二：列出与搜索调查

工具：SURVEY_MONKEY_GET_SURVEYS

枚举账户中的全部调查，支持过滤、排序与分页。关键参数：

参数	说明
`title`	按调查标题搜索（部分匹配）
`sort_by`	排序字段：`title`、`date_modified`、`num_responses`
`sort_order`	排序方向：`ASC`或`DESC`
`page`/`per_page`	分页控制（每页默认 50 条，最大 100 条）
`include`	附加字段：`response_count`、`date_modified`、`date_created`、`question_count`、`page_count`、`category`、`language`、`folder_id`
`folder_id`	仅返回指定文件夹中的调查
`start_modified_at`/`end_modified_at`	修改时间范围过滤，格式`YYYY-MM-DDTHH:MM:SS`

示例自然语言指令：

"List all my surveys sorted by most recent modification, include response counts"

该工具在丢失survey_id时是唯一的找回手段，也是全生命周期工作流中的"审计"环节（见后文）。

核心工作流三：获取调查详情

工具：SURVEY_MONKEY_GET_SURVEY_DETAILS

返回指定调查的完整元数据，包括配置信息、题目/页面数量、响应数量以及所有相关 URL。关键参数：

参数	说明
`survey_id`	唯一的调查标识符	必填

返回值包含：标题（title）、语言（language）、题目数（question_count）、页数（page_count）、响应数（response_count）、预览/编辑/分析/收集（preview/edit/analyze/collect）等 URL、按钮文案以及各类时间戳。

示例自然语言指令：

"Show me the full details and response count for survey 123456789"

在解析响应数据中的题目 ID 与答案格式时，本工具是理解调查结构的权威依据（参见"已知坑点"中的 Question ID mapping 一条）。

核心工作流四：管理收集器与分发链接

工具：SURVEY_MONKEY_GET_COLLECTORS

获取某个调查的收集器（即分发渠道），用于拿到可分享的链接并监控响应进度。关键参数：

参数	说明
`survey_id`	要获取收集器的调查 ID	必填
`include`	附加字段：`type`、`status`、`response_count`、`date_created`、`date_modified`、`url`
`name`	按收集器名称部分匹配过滤
`sort_by`	排序字段：`id`、`date_modified`、`type`、`status`、`name`
`sort_order`	`ASC`或`DESC`
`page`/`per_page`	分页（每页默认 50 条，最大 1000 条）
`start_date`/`end_date`	按创建时间过滤，格式`YYYY-MM-DDTHH:MM:SS`

示例自然语言指令：

"Get all collectors for survey 123456789, include URLs and response counts"

特别注意：SURVEY_MONKEY_CREATE_SURVEY本身不会生成分发链接，创建调查后必须通过本工具获取可分享的 collector URL，这是实际投放问卷的关键一步。

核心工作流五：检索调查响应

工具：SURVEY_MONKEY_GET_RESPONSES

以丰富的过滤选项获取指定调查的响应数据。关键参数：

参数	说明
`survey_id`	要检索响应的调查 ID	必填
`status`	按状态过滤：`completed`、`partial`、`overquota`、`disqualified`
`page`/`per_page`	分页（每页默认 50 条，最大 1000 条）
`sort_order`	`ASC`或`DESC`（按`date_modified`排序）
`start_created_at`/`end_created_at`	按创建时间范围过滤（ISO 8601）
`start_modified_at`/`end_modified_at`	按修改时间范围过滤
`email`	按受访者邮箱过滤
`first_name`/`last_name`	按受访者姓名过滤
`ip`	按 IP 地址过滤
`total_time_min`/`total_time_max`/`total_time_units`	按完成耗时过滤

示例自然语言指令：

"Get all completed responses for survey 123456789 from the last 30 days"

由于响应工具默认会返回partial、overquota、disqualified等非完成状态的记录，实际数据分析时务必通过status=completed过滤，以保证数据口径可靠。

核心工作流六：端到端调查生命周期

将上述五个工具串成一条完整的自动化流水线：

创建（Create）：SURVEY_MONKEY_CREATE_SURVEY—— 创建调查并保存survey_id；
分发（Distribute）：SURVEY_MONKEY_GET_COLLECTORS—— 获取 collector 链接分享给受访者；
监控（Monitor）：SURVEY_MONKEY_GET_SURVEY_DETAILS—— 检查响应数量与调查状态；
收集（Collect）：SURVEY_MONKEY_GET_RESPONSES—— 按status=completed过滤回收完成响应；
审计（Audit）：SURVEY_MONKEY_GET_SURVEYS—— 若survey_id丢失，通过搜索找回。

示例自然语言指令：

"Create a survey called 'Event Feedback', then show me how to distribute it"

这条流水线也是多步工作流的示范。同仓库的下划线版本技能 composio-skills/survey_monkey-automation/SKILL.md 对多步编排给出了更底层的建议：先用RUBE_SEARCH_TOOLS检索全部相关工具，优先执行前置步骤（如更新前先获取），在步骤间透传工具响应数据，批量或数据处理场景可交给RUBE_REMOTE_WORKBENCH。此外，执行前通过RUBE_GET_TOOL_SCHEMAS加载完整输入模式（当返回的是schemaRef而非input_schema时尤其必要），确保传参严格符合 schema。

已知坑点与规避策略

技能文档用一张对照表总结了实战中最容易踩的坑，务必逐条核对：

坑点	细节与规避
分页必要	`SURVEY_MONKEY_GET_COLLECTORS`与`SURVEY_MONKEY_GET_RESPONSES`在大数据量时必须管理`page`/`per_page`，否则会漏数据
状态过滤关键	`SURVEY_MONKEY_GET_RESPONSES`默认混入 partial、overquota、disqualified 记录，需用`status=completed`保证数据可靠
创建无分享链接	`SURVEY_MONKEY_CREATE_SURVEY`不产生分发链接，须用`SURVEY_MONKEY_GET_COLLECTORS`获取可分享 URL
调查 ID 保存	丢失`survey_id`只能靠较慢的`SURVEY_MONKEY_GET_SURVEYS`找回，创建后应立即保存
题目 ID 映射	响应中的题目 ID 与答案格式需仔细映射，用`SURVEY_MONKEY_GET_SURVEY_DETAILS`理解结构
日期格式	日期过滤统一使用`YYYY-MM-DDTHH:MM:SS`格式，而非带时区的 ISO 8601
空调查陷阱	新调查只含一个空页面、无题目，需进一步配置

下划线版本技能还补充了两条运维级建议：执行工具前先搜索工具（工具 slug 与可用操作可能变化，切勿硬编码）；持续检查连接状态（OAuth token 过期需通过RUBE_MANAGE_CONNECTIONS重新认证；遭遇限流时应降低请求频率并实现退避重试）。

快速参考

动作	工具 Slug	关键参数
创建调查	`SURVEY_MONKEY_CREATE_SURVEY`	`title`、`language`、`nickname`
列出调查	`SURVEY_MONKEY_GET_SURVEYS`	`title`、`sort_by`、`include`、`page`
获取调查详情	`SURVEY_MONKEY_GET_SURVEY_DETAILS`	`survey_id`
列出收集器	`SURVEY_MONKEY_GET_COLLECTORS`	`survey_id`、`include`、`sort_by`
获取响应	`SURVEY_MONKEY_GET_RESPONSES`	`survey_id`、`status`、`start_created_at`

延伸阅读与进一步探索

本技能正文：composio-skills/survey-monkey-automation/SKILL.md
Rube MCP 模式详解（含工具发现与连接管理）：composio-skills/survey_monkey-automation/SKILL.md
同模式技能示例：composio-skills/google-maps-automation/SKILL.md
技能安装脚本：skill-installer/scripts/install-skill-from-github.py
仓库总览与技能触发机制：README.md

至此，你已掌握 SurveyMonkey Automation 技能的完整用法：从 Rube MCP 环境接入、SurveyMonkey OAuth 连接，到创建、搜索、详情、收集器管理与响应回收六大工作流，再到坑点规避与快速参考。把它与仓库中其他 composio-skills 组合使用，即可让 Codex 在调研、反馈收集、活动复盘等场景中真正"动手"而非只生成建议。

创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考

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