satismeter-automation
作者 ComposioHQsatismeter-automation 可帮助 agent 通过 Composio Rube MCP 自动化 Satismeter 操作：先发现当前 tool schemas，确认 Satismeter 连接处于 ACTIVE 状态，再运行反馈、问卷或 NPS 工作流，减少猜测。
该 skill 评分为 68/100，表示可以收录，但更适合作为轻量级 MCP 工作流指南来呈现，而不是完整的 Satismeter 操作手册。目录用户可以获得足够信息，判断何时使用它、如何连接 Rube MCP，以及 agent 在执行前应如何发现当前 Satismeter tools；但也应预期其特定任务示例有限，离线文档也较少。
- 有效的 frontmatter 清楚声明了 skill 名称、Satismeter 自动化用途，以及必需的 Rube MCP 依赖。
- 前置条件和设置步骤说明需要先连接 Rube MCP，通过 RUBE_MANAGE_CONNECTIONS 授权 Satismeter，并在运行工作流前确认连接状态为 ACTIVE。
- 工作流模式要求 agent 先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS 获取当前 schemas，从而减少对 schema 的猜测，并帮助执行过程与实时 Composio tools 保持一致。
- 未包含支持文件、脚本、示例或本地 README；该 skill 依赖实时的 Rube 工具发现，而不是已文档化的 Satismeter 专项操作。
- 安装/设置说明仅覆盖添加 Rube MCP endpoint 和管理 Satismeter 连接；skill 文件中没有明确的安装命令。
satismeter-automation skill 概览
satismeter-automation 适合做什么
satismeter-automation 是一个 Claude skill，用于通过 Composio 的 Rube MCP server 自动化处理 Satismeter 相关工作。它面向需要先发现当前 Satismeter tool schema、确认 Satismeter 连接处于可用状态，然后再执行客户反馈、问卷或 NPS 相关操作的 agent，避免凭空猜测工具名称或 payload 格式。
它的实际价值不只是“在聊天里使用 Satismeter”。这个 skill 强制采用更安全的工作流：先搜索可用的 Rube tools，确认 Satismeter 连接，再按照 MCP 返回的 schema 执行操作。
最适合的用户和工作流
这个 satismeter-automation skill 最适合已经在使用 Satismeter，并且使用兼容 Claude 的 MCP clients 的团队。它适用于拉取客户反馈数据、检查问卷回复、协调后续跟进动作，或搭建可复用的 assistant 驱动型 Satismeter 流程等工作流自动化场景。
如果你希望 agent 通过实时 tool discovery 来操作 Satismeter，而不是依赖可能已经过时的硬编码示例，它会很合适。反过来，如果你只是想阅读静态的 Satismeter 文档，或者你的 MCP client 无法连接 Rube，它的价值就有限。
关键差异：先搜索 tools
satismeter-automation 最重要的设计选择，是要求在执行前先调用 RUBE_SEARCH_TOOLS。Rube tool schemas 可能会变化，因此这个 skill 会要求 agent 在调用任何 Satismeter 操作之前，先获取当前的 tool slugs、字段、执行计划和潜在坑点。
这让它比泛泛地提示“使用 Satismeter API”更可靠，尤其是在用户不了解最新 Composio tool 名称或必填参数时。
如何使用 satismeter-automation skill
satismeter-automation 安装与前置条件
从 Composio skills repository 安装该 skill：
npx skills add ComposioHQ/awesome-claude-skills --skill satismeter-automation
在期待获得有效输出之前，先确认三件事：
- 你的 client 支持 MCP skills。
- Rube MCP 已使用
https://rube.app/mcp完成配置。 - Satismeter 已通过 Rube 连接，并使用
RUBE_MANAGE_CONNECTIONS、toolkitsatismeter完成授权。
上游 skill 不包含辅助脚本或额外参考目录，因此最需要先查看的主文件是 composio-skills/satismeter-automation/SKILL.md。如果你需要确认精确的工作流模式，先读这个文件。
你需要提供给 skill 的输入
想让 satismeter-automation 发挥更好效果，不要只说“检查 Satismeter”，而要给 agent 一个具体的 Satismeter 任务。请包含你关心的对象或工作流、时间范围、你已知的标识符，以及期望的输出格式。
较弱的 prompt：
Use Satismeter and tell me what is going on.
更好的 prompt：
Use satismeter-automation for Workflow Automation. First discover the current Satismeter tools with Rube. Confirm the Satismeter connection is active. Then find recent NPS or survey feedback from the last 30 days, summarize common negative themes, and return a table with customer identifier, score or sentiment if available, feedback text, and suggested follow-up action. Do not call any execution tool until you have the current schema.
这样效果更好，因为它为 RUBE_SEARCH_TOOLS 提供了明确的使用场景，也定义了最终回答的清晰结构。
推荐的执行流程
可靠的 satismeter-automation 使用方式应遵循以下顺序：
- 针对具体的 Satismeter 使用场景调用
RUBE_SEARCH_TOOLS。 - 在相关 discovery 或 execution 步骤中复用返回的 session ID。
- 如果连接状态未知，调用
RUBE_MANAGE_CONNECTIONS。 - 如果 Satismeter 连接不是
ACTIVE，停止并让用户完成 auth link。 - 只使用 Rube 返回的 tool slugs 和 input fields。
- 执行后，总结做了什么、返回了哪些数据，以及仍有哪些不确定之处。
这很重要，因为该 skill 的核心约束是 schema 必须保持最新。硬编码猜测字段会违背使用 Rube MCP 的初衷。
优先阅读的仓库文件
仓库路径是：
composio-skills/satismeter-automation/SKILL.md
在提供的目录树中，没有可见的 scripts/、resources/、references/、rules/ 或 README.md 文件，因此不要期待这个 skill 周围有一套大型框架。是否安装，应主要取决于它的单一工作流指令是否匹配你的环境：Rube MCP 加上一个处于 active 状态的 Satismeter 连接。
satismeter-automation skill 常见问题
satismeter-automation 只适合 Composio 用户吗？
它是围绕 Composio 的 Rube MCP 以及其中暴露的 Satismeter toolkit 专门构建的。你不需要在 skill 内部手动维护 Satismeter API integration，但你的 client 需要可用的 Rube MCP，并且需要一个 active 的 Satismeter 连接。
它比普通 prompt 好在哪里？
普通 prompt 可能会编造 Satismeter endpoints、假设已经过时的字段名，或者跳过认证检查。satismeter-automation skill 会要求 agent 先通过 RUBE_SEARCH_TOOLS 发现 tools，验证连接状态，并遵循 MCP 返回的当前 schema。这能减少实时工作流自动化中的猜测。
新手可以使用这个 skill 吗？
可以，只要能够配置 MCP server 并完成 auth link。新手最大的门槛并不是 Satismeter 知识，而是 MCP 设置。一旦 Rube 连接完成，并且 Satismeter 显示为 ACTIVE，用户就可以用自然语言描述业务任务，让 skill 引导 agent 完成 tool discovery。
什么时候不该使用它？
如果你需要在没有 Satismeter 连接的情况下做离线分析，或者你的 client 不支持 MCP，或者你的组织不允许第三方自动化工具访问客户反馈系统，就不要使用 satismeter-automation。另外，如果你需要在严格内部控制下构建自定义 Satismeter API integration，而不是通过 agent 介导的 tool calls 执行任务，也应避免使用它。
如何改进 satismeter-automation skill
让 satismeter-automation prompts 更具体
最大的质量提升来自描述 Satismeter 结果，而不只是描述工具。请包含用户分群、时间窗口、操作类型和输出格式。
更好的输入：
Discover current Satismeter tools, verify connection status, then retrieve feedback related to enterprise accounts from this quarter if available. Group results by complaint theme, identify high-priority follow-ups, and show which fields came directly from Satismeter versus inferred analysis.
这能帮助 agent 选择正确的 discovery query，并避免过于宽泛的 tool calls。
避免常见失败模式
常见问题包括跳过 RUBE_SEARCH_TOOLS、假设连接已 active、使用猜测的 schemas，以及认证失败后仍继续执行。好的工作流应在 Satismeter 未连接时停止，在有风险的变更前请求确认，并在 Rube 没有暴露适合所请求任务的 tool 时明确说明。
对于以读取为主的分析，请要求 agent 区分原始返回数据和解释性判断。对于写入或更新类操作，请在执行前要求先给出 plan preview。
在首次输出后继续迭代
第一次运行后，可以通过更窄的筛选条件、不同的分组方式，或后续行动列表继续细化。例如：
Re-run only if needed. Narrow the results to detractor feedback, exclude already-contacted customers if that field is available, and produce a follow-up queue with owner, reason, and suggested message.
这样可以把这个 skill 从一次性的查询助手，变成实用的 Satismeter 工作流自动化层。
如果 fork 该 skill，如何改进它本身
如果你维护 fork，可以加入常见 Satismeter 任务示例、安全的读写区分模式、sample prompts，以及面向客户更新操作的显式确认规则。请始终把“先搜索 tools”作为核心行为，因为这是 satismeter-automation 在 Rube 的 Satismeter schemas 持续演进时仍能保持稳健的主要原因。