Качество собранных данных

Отвечает, можно ли верить этим данным, до того как на них построят выводы

WebAsk v1.0БесплатноGitHub

Скачать навык

Вы пишете

Можно ли верить этим ответам — проверь качество

Ассистент собирает

54
под сомнением: 358
останется: 4,1
средняя сейчас: 4,2
средняя после

Быстрее минуты на девять вопросов скорость
Везде один и тот же вариант однообразие
Один телефон встречается дважды и чаще дубли по контакту
«ааа», «123», случайные буквы мусор в текстах
«Не пользовался» и следом оценка услуги противоречие

Сначала проверка, потом выводы. Сколько подозрительных — в долях. Недовольный — не накрутка.

Как работает

Проверяет по признакам, а не на глаз
Показывает, сколько это в долях
Считает, изменятся ли выводы
Не трогает низкие оценки

Не называть мусором низкие оценки и резкие комментарииНе удалять ничего самостоятельноНе подгонять выборкуНе предлагать смену тарифа и не вести на оплату

Попробуйте ещё

Похоже, опрос накрутили, посмотри данные
Найди подозрительные прохождения и скажи, влияют ли они на выводы

Открытый кодтекст навыка на GitHub, лицензия MIT
Доступ — у васработает по вашему ключу, отозвать можно в любой момент
3 инструмента все только читают — навык ничего не меняет в аккаунте
Бесплатнонавык — обычный файл, скачивается без регистрации

Коротко о главном

Что навык считает подозрительным?

Слишком быстрые прохождения, однообразные ответы, дубли по контакту, мусор в текстах, противоречия и всплески — двадцать прохождений за минуту с одинаковыми ответами.

Насколько быстро — это «слишком быстро»?

Ориентир — не меньше пяти секунд на вопрос: для анкеты из десяти вопросов всё, что быстрее минуты, подозрительно.

Противоречивые ответы — это обман?

Обычно нет. «Не пользовался услугой» и следом оценка её качества чаще значат, что неверно настроена логика показа.

Что я получу в итоге?

По каждому признаку — сколько прохождений и какая это доля от всех. И главное — изменятся ли ключевые цифры, если всё сомнительное убрать.

А если без сомнительных выводы те же?

Тогда и чистить незачем — навык так и скажет.

Навык сам удалит подозрительные ответы?

Нет — он только читает. И предложит, что сделать: пометить тегом, скрыть из отчётов или, по прямой просьбе, удалить.

Низкие оценки посчитают мусором?

Нет. Недовольный респондент — не накрутка, и подгонять выборку под нужный результат навык не станет.

Что нужно, чтобы заработало?

Аккаунт WebAsk, ключ API / MCP и ассистент с поддержкой MCP: Claude, Cursor, VS Code, Codex или Gemini CLI.

Как подключить

1 Создайте ключ
В кабинете WebAsk: Настройки → API / MCP. Ключ показывается один раз.
2 Подключите сервер
Добавьте в настройках ассистента адрес:

https://mcp.webask.io/mcp/v1
3 Добавьте навык
Скачайте архив и распакуйте в папку навыков:

.agents/skills/webask-data-quality/