OpenClaw运行PickFu问卷调研实操指南
笔者已在飞书和本地电脑完成OpenClaw配置，用于PickFu问卷的设计、创建与分析。本文梳理实际操作流程，帮助用户高效实现问卷自动化。
内容涵盖两大核心场景：
- 在飞书创建智能体并通过PickFu创建问卷
- 在本地电脑安装OpenClaw并配置PickFu
关键组件功能解析
PickFu通过MCP、CLI和Skill与OpenClaw协同工作：
MCP适合自然语言调用工具（如创建问卷、分析结果）；CLI适用于命令行操作；Skill标准化问卷流程，明确创建前需确认的事项及结果分析逻辑。建议三者同时配置：MCP负责工具调用，CLI提供稳定命令行支持，Skill确保流程规范。
飞书智能体创建与PickFu配置
创建飞书智能体
登录飞书开放平台，创建基础信息：
- 名称：PickFu问卷助手
- 描述：负责PickFu问卷设计、创建和分析
创建完成后，即可向bot发送指令启动服务。
配置PickFu MCP、CLI和Skill
向飞书bot发送配置指令：
帮我创建和分析PickFu survey。
请参考文档：https://www.pickfu.com/docs/developers/openclaw https://clawhub.ai/justinchen/pickfu-market-research
完成三件事：
1. 配置PickFu MCP server
2. 检查或安装PickFu CLI并完成认证
3. 安装PickFu Market Research Skill
配置完成后，用简单survey draft测试链路，发布前需确认。PickFu MCP配置命令：
openclaw mcp set pickfu '{"url":"https://mcp.pickfu.com/mcp"}'PickFu CLI推荐使用API key进行认证，避免长期使用中的登录状态丢失问题。配置成功后可见链路测试结果：
Skill的核心作用
Skill定义问卷流程标准，确保agent在创建PickFu survey前确认以下关键点：
- 研究目标与题型
- 选项数量及格式
- 目标国家与受访人群
- 样本量（建议测试用15-30，正式用50+）
发布后，Skill会驱动结果分析，总结用户偏好、反对意见及优化建议。
强制生成draft并人工确认
重要实践：在workspace配置规则要求agent先生成survey draft，确认以下参数后再发布：
- 问卷名称、问题内容、选项设置
- 目标地区、样本量及用途
创建PickFu survey时生成draft。
发布前必须展示完整参数并等待确认。
无明确指令不得发布。避免因需求理解偏差产生无效费用。
基础链路测试
配置完成后，用简易测试验证链路：
创建PickFu survey draft（不发布）：
- 目标：测试美国消费者偏好的产品标题
- 题型：head_to_head
- 问题：Which title is more appealing?
- 选项：Title A vs Title B
- 国家：US
- 样本量：15
- 发布前必须确认验证通过后，正式问卷流程更顺畅。
规则持久化配置
为避免上下文丢失，将长期规则写入workspace文档（如AGENTS.md）：
当前任务：
1. 优先检查PickFu MCP可用性
2. 验证CLI认证状态
3. 使用Skill组织流程
4. 创建前确认问题、选项及参数
5. 发布前人工审核
6. 禁止公开API key
7. 上下文不完整时读取文档显著减少重复配置成本。
问卷分析与优化
问卷发布后，提供链接给飞书bot即可获取结构化分析：
支持基于用户反馈生成产品优化方案，例如：“分析问卷并总结购买因素，生成2个新主图方向”。效果示例如下：
本地OpenClaw安装与PickFu配置
Windows环境配置建议
Windows用户优先使用WSL2环境安装，避免原生环境常见的路径、权限及依赖问题。Linux环境对CLI、Gateway兼容性更佳。
本地配置PickFu组件
MCP、CLI、Skill配置逻辑同飞书场景，需重点验证：
- MCP地址：https://mcp.pickfu.com/mcp
- CLI是否安装于OpenClaw运行环境
- API key环境变量是否全局生效
常见故障因环境不一致导致，需检查PATH、终端环境及Gateway服务状态。
本地链路验证
测试时优先使用纯文本选项，若需添加本地图片，先通过CLI上传获取URL：
pickfu media upload --help确保同一题选项格式统一，提升配置成功率。
问题排查指南
无法创建问卷
检查点：
- OpenClaw Gateway状态
- PickFu MCP配置有效性
- CLI认证与Skill加载情况
- 必要字段（问题、选项、样本量）是否完整
上下文丢失导致重复配置
解决方案：
- 规则写入workspace文档
- 任务起始指令强调“先读取项目说明”
- 标准化每个survey的记录（ID、目标、参数）
本地CLI可用但OpenClaw调用失败
重点检查：
- Gateway是否读取到相同环境变量
- CLI路径是否包含在Gateway的PATH中
- Windows/WSL2混用导致的路径冲突
- Skill是否安装于当前workspace
总结
OpenClaw整合PickFu实现了问卷全流程自动化，从设计、创建、发布审核到结果分析，显著降低操作门槛。飞书方案适合初学者快速上手，本地部署更适合技术用户深度定制。通过MCP、CLI与Skill的协同，系统能自动补全问卷参数、避免关键遗漏，并将反馈转化为产品优化建议，大幅提升市场研究效率。技术用户推荐优先配置本地环境，非技术用户使用飞书智能体即可高效完成问卷任务。