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Formhug

Formhug

远程服务
github.com/FormHug生产力020 周前更新
代码仓库

关于 Formhug

Formhug Skills 为使用 FormHug 的 Agent 提供一组技能,涵盖 MCP 配置、表单创建与审查、提交分析和问卷方法,并可按请求触发相应流程。

主要功能

  1. 01配置 Agent 连接 FormHug MCP
  2. 02从文档或平台重建表单
  3. 03分析表单提交数据
  4. 04审查表单并应用获批修正
  5. 05运用问卷设计方法

适用场景

  1. 01将 Agent 连接到 FormHug
  2. 02根据 PDF 或电子表格重建表单
  3. 03汇总并分析提交数据
  4. 04按检查清单审查在线表单

MCP 相关

这些技能为 https://formhug.ai/mcp 上的 FormHug MCP 服务补充配置流程和操作指南。服务提供参考资源,技能则指导 Agent 完成工作流。

配置

远程服务无需本地安装。选择你使用的客户端,复制配置或使用一键安装。

服务地址https://formhug.ai/mcp
一键复制安装命令
Claude CodeTerminal
Cursor.cursor/mcp.json
VS Code.vscode/mcp.json
Claude Desktopclaude_desktop_config.json
Windsurf~/.codeium/windsurf/mcp_config.json

命令在终端中运行;JSON 粘贴到对应客户端的 MCP 配置后重启。需要授权的服务会在首次连接时提示登录。

工具

详细介绍

FormHug 技能

用于使用 FormHug 的 Agent 技能——连接到其 MCP 服务、构建优质表单并采用推荐模式。遵循 Agent Skills 开放标准,因此适用于任何能够读取 SKILL.md 的 Agent:Claude Code、Codex CLI、Cursor、Windsurf、Claude Desktop、OpenClaw、Hermes 等。

MCP 服务本身(https://formhug.ai/mcp)提供了自己的参考资源(formhug://guide、formhug://field-types 等),涵盖工具用法。本仓库通过技能对这些资源进行补充:Agent 会根据触发条件主动启用这些技能,包括安装流程、工作流指南和有主见的最佳实践——这类内容以程序化技能的形式提供,比作为按需查阅的参考文档更合适。

可用技能

技能功能
setup-formhug-mcp配置当前 Agent 以连接 https://formhug.ai/mcp。自动选择 OAuth(本地 Agent)或 Personal Access Token(远程/聊天 Agent),为相应 Agent 写入正确配置,并通过 get_me 验证。
migrate-form-to-formhug将其他平台上的现有表单或文档(Word/PDF/Excel/截图)重建到 FormHug 中。采用先盘点的工作流,提供字段类型映射表,并在创建后进行验证。
analyze-formhug-entries分析表单提交内容:完整分页、api_code→标签解码、按类型聚合(NPS、likert、checkbox),以及如实报告的规则。
audit-formhug-form根据固定清单(字段类型适配性、必填项规范、结构、设置、隐私)审核现有表单,并在正式表单上安全地应用已批准的修复。
formhug-survey-methodology调查设计方法——问题措辞、量表设计、结构、答复质量保障措施——并映射到实现各模式的 FormHug 字段。

安装

推荐使用 Vercel Labs 的 skills CLI——它会检测已安装的 Agent,并将技能复制到各自对应的位置:

npx skills add formhug/skills

仅安装指定技能,或仅安装到指定 Agent:

npx skills add formhug/skills --skill setup-formhug-mcp
npx skills add formhug/skills -a claude-code -a cursor
手动安装

如果不想使用 CLI,可以将技能目录复制到 Agent 的技能目录中。路径因 Agent 而异:

Agent技能目录
Claude Code~/.claude/skills/(用户级)或 .claude/skills/(项目级)
Codex CLI~/.codex/skills/
Cursor~/.cursor/skills/
Gemini CLI~/.gemini/skills/
OpenClaw通过 clawhub install <skill> 安装
git clone https://github.com/formhug/skills.git
cp -r skills/skills/setup-formhug-mcp ~/.claude/skills/

用法

安装后,当 Agent 识别到匹配的请求时,技能会自动启用(每个技能都会在其 frontmatter 中声明触发条件)。支持将技能作为斜杠命令使用的 Agent,也可以直接调用技能,例如 /setup-formhug-mcp。

仓库结构

skills/
  <skill-name>/
    SKILL.md          # frontmatter (name, description) + instructions
    references/       # optional — files the skill pulls in on demand
    scripts/          # optional — executable helpers

每个技能都是一个独立目录。Agent 会先加载 SKILL.md;其余内容都在该文件中引用,并会按需读取(渐进式披露)。

适合收录在这里的技能类型

  • 设置 / 集成 — 将 Agent 连接到 FormHug(setup-formhug-mcp)
  • 工作流指南 — 由 Agent 驱动、具有明确主张的流程(例如“根据描述设计一个注册表单”“审核现有表单的提交内容”)
  • 最佳实践 — 将 Agent 使用 FormHug 工具时应遵循的约定编纂成文(字段命名、评分标准、主题选择、Webhook 模式)

Agent 只有在已经决定要做什么之后才需要的参考资料(字段类型目录、主题令牌、错误代码表),通常应放在 MCP 服务的资源中,而不是这里。

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第一次接触 MCP?

从协议是什么,到在客户端里装上第一个服务,这几条回答覆盖了大多数入门问题。

一个开放协议,规定了 AI 应用如何以统一方式连接外部工具与数据源。客户端负责与模型对话,MCP 服务负责提供工具、资源和提示模板,两者通过标准消息通信,同一个服务可以被不同客户端复用。