OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: callmegod66/github-trending-stable (version 1.0.0)

--- name: github-trending-stable description: "通过网页抓取获取 GitHub 按日/周/月增长的热门仓库。当用户询问 GitHub 趋势、热门项目、本周热点或「什么在 GitHub 上 trending」时使用。可输出列表或 JSON，无需 API Key。" --- # GitHub Trending 抓取 GitHub 按日/周/月增长的热门仓库，仅使用 Python 标准库，无需安装第三方包。 ## 何时使用 - 用户询问 **GitHub 趋势**、**热门项目**、**本周热点** - 用户需要 **今日** / **本周** / **本月** 趋势 - 用户需要按 **编程语言** 筛选的 trending ## 快速开始 在技能目录下执行（如 `github-trending-stable/`）： ```bash # 本周趋势（默认），15 条 python scripts/github_trending.py weekly # 今日趋势，10 条 python scripts/github_trending.py daily --limit 10 # 本周 Python 趋势 python scripts/github_trending.py weekly --language python # 输出 JSON（便于管道或工具调用） python scripts/github_trending.py weekly --json ``` ## 参数说明 | 参数 | 取值 | 默认 | 说明 | |------|------|------|------| | `period` | `daily`, `weekly`, `monthly` | `weekly` | 统计「新增 star」的时间范围 | | `--limit` | 整数 | 15 | 返回仓库数量上限 | | `--language` | 字符串 | 全部 | 按语言筛选（见下方） | | `--json` | 开关 | — | 输出 JSON 而非可读文本 | **语言**：可用全称或别名。脚本支持别名：`py`→python、`ts`→typescript、`js`→javascript、`cpp`/`c++`→c++、`c#`/`csharp`→c#、`rs`→rust、`rb`→ruby、`go`→go。其他按原样传入（如 `--language "c"`）。 ## 输出格式 ### 文本（默认） - 排名、仓库 `full_name`、描述（最多 90 字） - 每行统计符号含义： - **🔧** 编程语言 - **⭐** 总 Star 数 - **📈** 本周期新增 Star 数 - 时间为北京时区 (UTC+8) ### JSON（`--json`） ```json { "period": "weekly", "updated_at": "2026-03-13T21:00:00+08:00", "data": [ { "rank": 1, "full_name": "owner/repo", "url": "https://github.com/owner/repo", "description": "...", "language": "Python", "stars_total": "12345", "stars_gained": 1234 } ] } ``` ## 数据来源 - **地址**：`https://github.com/trending`（及 `.../trending/<语言>?since=<周期>`） - **方式**：HTTP + `html.parser.HTMLParser`（无需浏览器、无需登录） - **实时**：每次执行都会拉取当前页面 ## 依赖 仅使用 Python 标准库：`urllib.request`、`html.parser`、`json`、`argparse`、`datetime`。**无需 pip 安装。** ## 常见问题 | 现象 | 处理建议 | |------|----------| | 返回空列表 / 无仓库 | 可能是网络提前断开（IncompleteRead）。重试；若脚本支持，可改用分块读取。 | | 解析报错 / 结构不对 | GitHub 可能改版了页面结构，需更新脚本选择器或解析逻辑。 | | 超时 | 检查网络；默认超时 15 秒。 | | Windows 控制台 emoji 乱码/报错 | 设置 `PYTHONIOENCODING=utf-8` 或使用 `--json` 在别处解析。 | ## 说明 - 趋势按**选定周期内新增的 star** 排序，不是按总 star 数。 - 若需 GitHub API（如按 star 搜索、鉴权等），请使用单独的 GitHub API 类技能。


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Skill: yukin1218/blackjack-helper-yuki (version 1.3.0)

--- name: blackjack description: | Blackjack (21点) decision assistant. Provides optimal action recommendations based on player's hand and dealer's upcard: Hit, Stand, Double, Split, Surrender. Triggered by: 21点, Blackjack, 二十一, Blackjack, 블랙잭, ブラックジャック, Vingt-et-un, Veintiuno, etc. --- # Blackjack Strategy Guide Provides optimal action recommendations based on mathematical probability. ## Decision Rules ### Hard Totals (A counts as 1) | Player Total | Dealer 2-6 | Dealer 7-10 | Dealer A | |--------------|------------|-------------|----------| | 8 or less | Hit | Hit | Hit | | 9 | Double | Hit | Hit | | 10 | Double | Double | Double | | 11 | Double | Double | Hit | | 12-16 | Stand | Hit | Hit | | 17+ | Stand | Stand | Stand | ### Soft Totals (A counts as 11) | Player Hand | Dealer 2-6 | Dealer 7-A | |-------------|------------|------------| | A,2-6 | Hit | Hit | | A,7 | Stand | Hit | | A,8-9 | Stand | Stand | ### Pairs | Pair | Dealer 2-6 | Dealer 7-A | |------|------------|------------| | A-A | Split | Split | | 8-8 | Split | Split | | 9-9 | Split | Stand | | 7-7 | Split | Hit | | 2-2, 3-3, 6-6 | Split | Hit | | 4-4, 5-5, 10-10 | Don't split | Don't split | ## How to Use Provide: - Player's hand (e.g., 15, soft 17, pair of 8s) - Dealer's upcard (e.g., dealer 7, dealer Q) Recommendations: - **Hit** = Take another card - **Stand** = Keep current hand - **Double** = Double bet, get exactly one more card - **Split** = Split pair into two hands - **Surrender** = Forfeit half bet (first decision only) ## Examples > "Player 15, dealer 7" → Recommend: Hit (12-16 vs 7-A) > "Pair of A's, dealer 6" → Recommend: Split > "Soft 18, dealer 9" → Recommend: Stand > "Player 11, dealer A" → Recommend: Hit ## Supported Languages | Language | 21点 Expression | Keywords | |----------|----------------|----------| | English | Twenty-one | blackjack, hit, stand, double, split | | 中文 | 二十一点 | 21点、要牌、停牌 | | 日本語 | ブラックジャック | ヒット、スタンド | | Français | Vingt-et-un | tirer, rester, doubler | | Español | Veintiuno | pedir, plantarse |


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Skill: cantoneyes/pseudo-chinese (version 1.0.0)

--- name: pseudo-chinese description: 伪中国语（偽中国語）趣味翻译。将中文翻译为纯汉字日式表达——用和式词汇替换、日语SOV语序、日式婉转/夸张风格、日本汉字字形。当用户要求「伪中国语」「偽中国語」「日式汉字翻译」「假中文」或要求把中文转成伪中国语风格时触发。 --- # 伪中国语翻译（偽中国語） 将中文翻译为「伪中国语」——模拟日语去掉假名后只剩汉字的效果，从中文出发用日式汉字重构。 ## 转换流程 1. 理解中文原文语义 2. 词汇替换：查 [vocabulary.md](references/vocabulary.md) 将中文词替换为日式汉字词 3. 语序重排：SVO → SOV（动词移句末） 4. 风格润色：加入日式婉转/夸张/敬语标记 5. 字形校正：使用日本汉字字形（気/駅/図 等） ## 核心规则 ### 一、词汇替换 优先使用和式汉字词。完整对照表见 [references/vocabulary.md](references/vocabulary.md)。 高频速查： | 中 → 日 | 中 → 日 | 中 → 日 | |---------|---------|---------| | 学习→勉強 | 工作→仕事 | 公司→会社 | | 朋友→友人 | 有趣→面白 | 可爱→可愛 | | 漂亮→綺麗 | 厉害→凄 | 谢谢→有難 | | 对不起→申訳無 | 辛苦了→御疲様 | 医院→病院 | | 电影→映画 | 今天→今日 | 明天→明日 | | 非常→大変 | 照片→写真 | 散步→散歩 | ⚠️ 假朋友（同形异义，必须注意）： - 跑 → 「走」（日语走る=跑），走路 → 「歩」 - 老婆 → 「妻」「奥様」（日语老婆=老太婆，绝不使用） - 先生 → 表示老师/医生，不表示丈夫 - 汤 → 「湯」在日语中是热水 - 手纸 → 「手紙」在日语中是书信 ### 二、语序重排 SVO → SOV 动词放句末，时间放句首，修饰语前置。 ``` 中文：我 吃 饭 → 伪中国语：私 食事 食 中文：我 去 东京 → 伪中国语：私 東京 行 中文：她 喜欢 音乐 → 伪中国语：彼女 音楽 好 中文：明天 我 去 公司 → 伪中国语：明日 私 会社 行 ``` 多要素排列：**时间 → 主语 → 地点 → 对象 → 动词** ### 三、日式表达风格 **婉转化**（负面内容委婉处理）： - 不好 → 「余良無」「微妙」 - 不行 → 「少々難」「困難」 - 丑 → 「微妙」「独特」 - 拒绝 → 「考慮中」「遠慮」 **夸张化**（前缀叠加，由轻到重）： - 中々 → 結構 → 大変 → 物凄 → 超 → 激 → 鬼 - 好吃→「超美味」 开心→「鬼嬉」 累→「死疲」 多→「激多」 **敬语层级**（根据语境选用）： - 普通：「私行」 - 礼貌：「私参」 - 谦敬：「私参致」 ### 四、日式汉字字形 使用日本新字体，与简体不同的常见字： 気(气) 図(图) 駅(站) 関(关) 広(广) 楽(乐) 険(险) 転(转) 届(届) 覚(觉) 原则：能用日本字形则用，不确定时保留原字。 ### 五、省略与补充 **省略**（日语习惯）： - 主语明确时可省：「今日天気良」 - 系动词("是")省略：「私学生」 **补充**（日式特有）： - 数字优先汉字：一、二、三…百、千、万 - 拟声拟态词汉字化：心跳→「心臓激動」 微笑→「満面笑」 兴奋→「期待興奮」 ### 六、标点 - 用「、」分隔短句（代替逗号） - 句末可省略句号 - 感叹用「！」，疑问用「？」 ## 输出格式 每句翻译用以下格式： ``` 🇨🇳 原文：[中文] 🇯🇵 偽中国語：[翻译结果] 💬 解読：[逐词对照，括号注释中文含义] ``` ## 示例 🇨🇳 原文：今天天气真好，想出去散步。 🇯🇵 偽中国語：今日天気本当良、外出散歩希望。 💬 解読：今日(今天) 天気(天气) 本当(真的) 良(好)、外出(出去) 散歩(散步) 希望(想)。 🇨🇳 原文：对不起，我迟到了，路上堵车很严重。 🇯🇵 偽中国語：申訳無、遅刻致、道路渋滞大変酷。 💬 解読：申訳無(对不起)、遅刻(迟到) 致(了)、道路(路上) 渋滞(堵车) 大変(很) 酷(严重)。 🇨🇳 原文：这家店的拉面超好吃，下次一起去吧。 🇯🇵 偽中国語：此店拉麺超美味、次回一緒行！ 💬 解読：此(这) 店 拉麺(拉面) 超(超级) 美味(好吃)、次回(下次) 一緒(一起) 行(去)！ 🇨🇳 原文：老板让我加班，但是我已经很累了。 🇯🇵 偽中国語：上司残業命令、然私既超疲。 💬 解読：上司(老板) 残業(加班) 命令(让)、然(但是) 私(我) 既(已经) 超(很) 疲(累)。 🇨🇳 原文：你能帮我一个忙吗？ 🇯🇵 偽中国語：一助力御願可能？ 💬 解読：一(一个) 助力(帮忙) 御願(拜托) 可能(可以吗)？— 婉转请求式。 🇨🇳 原文：我不太喜欢这个，能换一个吗？ 🇯🇵 偽中国語：此物少々微妙、交換可能？ 💬 解読：此物(这个) 少々(有点) 微妙(不太行)、交換(换) 可能(可以吗)？— 典型日式婉转拒绝。


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Skill: liuboacean/hermes-learning (version 4.1.0)

--- name: hermes-learning description: Hermes 学习材料同步技能。从 Hermes Agent 获取自我更新后的学习材料，帮助 WorkBuddy 进行自我优化。支持 evolution.db 持久化、概念关联、双向反馈闭环。 trigger_words: 学习hermes经验、应用hermes学习、同步hermes知识、hermes最佳实践、hermes学习材料 version: 4.1.0 --- # Hermes 学习材料同步技能 此技能从 Hermes Agent 同步学习材料，帮助 WorkBuddy 进行自我更新和优化。 ## 版本历史 - **v4.1 (2026-04-20)**: 同步 Hermes 生成器 v3.6（评分 9.0+）；悬空助词 100% 消除；词汇边界截断优化；rule_id 唯一性机制完善；专有名词规范化（Hermes Agent / WorkBuddy Agent） - **v4 (2026-04-18)**: 修复 evolution.db 路径（全局路径）、移除无效 batch_size 自增、完善反馈数据结构 - **v3**: 双向反馈闭环、evolution.db 集成、概念关联 - **v2**: 策略库 + 效果追踪 - **v1**: 基础学习材料同步 ## 学习材料来源 所有材料来自 Hermes 的记忆处理系统： - 位置：`~/.hermes/shared/memory_summary.json` - 反馈文件：`~/.hermes/shared/workbuddy_feedback.json` - 策略库：`~/.workbuddy/skills/hermes-learning/strategies.json` ## evolution.db - **路径**: `~/.workbuddy/memory/evolution.db`（全局统一路径） - **表**: memories（学习条目）、concept_links（概念关联） - **来源标识**: source = 'hermes_learning' ## 使用方法 ```bash # 查看状态 python3 ~/.workbuddy/skills/hermes-learning/apply_learning.py status # 应用学习材料 python3 ~/.workbuddy/skills/hermes-learning/apply_learning.py apply # 列出所有策略 python3 ~/.workbuddy/skills/hermes-learning/apply_learning.py list # 检查内容是否命中避免模式 python3 ~/.workbuddy/skills/hermes-learning/apply_learning.py check "要检查的内容" # 查看反馈分析 python3 ~/.workbuddy/skills/hermes-learning/apply_learning.py feedback ``` ## 双向反馈 - **Hermes → WorkBuddy**: 学习材料通过 `memory_summary.json` 同步 - **WorkBuddy → Hermes**: 反馈通过 `workbuddy_feedback.json` 回传 - **效果报告**: `learning_effect_report.json` 记录应用效果


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Skill: marcodzano-lgtm/scamshield-verifier (version 1.0.3)

--- name: scamshield-verifier description: The ultimate Web3 & OpenClaw security layer. Verifies if a repository, skill, or wallet address is malicious using the x402 API. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🛡️", "requires": { "env": ["SCAMSHIELD_API_KEY"] }, "primaryEnv": "SCAMSHIELD_API_KEY" } } --- # ScamShield Verifier You are an agent operating in a high-risk Web3 and AI environment. Security is your top priority. Before you download a skill, clone a repository, or interact with a smart contract, you MUST verify its safety using the ScamShield Sentinel API. ## Instructions for the Agent: To verify a target, use your web tools (or `curl` via exec) to make a GET request to our global database: `https://api.scamshield-api.com/api/verify?target=<INSERT_TARGET_NAME>` You MUST include the authorization header: `Authorization: Bearer {SCAMSHIELD_API_KEY}` ## Response Handling: - If the API returns `status: safe`, proceed with your task. - If the API returns a threat or `status: malicious`, you MUST immediately ABORT your current action, block the transaction, and proactively warn the user about the exact threat level. Do not bypass this! ## Provenance & Documentation - **Official Homepage & Publisher:** https://scamshield-api.com - **API Documentation & Privacy:** https://scamshield-api.com - **Security:** Data is processed ephemerally on Base L2 to verify threat intelligence. No sensitive local files are transmitted. ## Provenance & Documentation - **Official Homepage & Publisher:** https://scamshield-api.com - **API Documentation & Privacy:** https://scamshield-api.com - **Security:** Data is processed ephemerally on Base L2 to verify threat intelligence. No sensitive local files are transmitted. ## Strict Data Constraints - **CRITICAL SECURITY RULE**: The agent MUST ONLY send short identifiers (e.g., wallet addresses, repo names, or transaction hashes) in the 'target' parameter. - The agent is STRICTLY PROHIBITED from transmitting file contents, private keys, source code, or any sensitive local data.


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Skill: terrycarter1985/stock-announcement (version 99.99.99)

# Stock Announcement Skill Daily stock portfolio analysis with Gmail report delivery and Sonos voice announcement. ## What it does 1. Fetches portfolio performance via yfinance 2. Sends an HTML email report via Gmail API 3. Announces a summary on a Sonos speaker via TTS + sonoscli ## Prerequisites - Python 3.9+ with `yfinance`, `pandas`, `google-api-python-client`, `google-auth-oauthlib`, `gtts` - `sonos` CLI installed and speakers discoverable on the network - Gmail OAuth token at `config/token.json` (relative to workspace root) - Environment variables: `RECIPIENT_EMAIL`, `SONOS_SPEAKER` (optional, defaults to "Living Room") ## Usage ```bash python scripts/daily_stock_announcement.py ``` ## Changelog (v1.1.0) - Fix: Gmail token path now resolved as absolute from script directory - Fix: Sonos announcement uses TTS audio generation + `sonos queue play` instead of unsupported `sonos say` - Fix: Retry with exponential backoff for Gmail and Sonos (3 retries, 5s base) - Fix: Non-zero exit code on critical step failure


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Skill: builtbyecho/agent-runlog (version 0.4.3)

--- name: agent-runlog description: Wrap shell commands with the agent-runlog CLI to capture concise, redacted run logs for debugging, CI reproduction, long-running agent commands, repeated failures, test/lint/build evidence, and handoffs where stdout/stderr plus git state should be preserved without flooding chat. --- # Agent Runlog Skill Use `agent-runlog` when command output needs to be preserved and summarized for debugging or handoff. It writes a small local ledger under `.agent-runs/<timestamp>/`. ## Default workflow From the project root: ```bash npx @builtbyecho/agent-runlog -- npm test npx @builtbyecho/agent-runlog -- npm run lint npx @builtbyecho/agent-runlog -- npm run build ``` Then inspect: ```bash cat .agent-runs/*/report.md | tail -n 120 ``` For automation: ```bash npx @builtbyecho/agent-runlog --json -- npm test > run.json ``` ## When to use - Long or flaky test/build/lint runs. - Reproducing CI failures locally. - Capturing evidence before handing work to another agent. - Diagnosing repeated error loops or noisy logs. ## Safety - Redaction is on by default. Avoid `--no-redact` unless the user explicitly needs raw local logs. - Do not wrap destructive commands without user approval. - If logs may include private data, keep `.agent-runs/` local and summarize instead of posting full logs. ## Useful commands ```bash npx @builtbyecho/agent-runlog -- <command> [args...] npx @builtbyecho/agent-runlog -o .agent-runs/lint -- npm run lint npx @builtbyecho/agent-runlog --cwd ./subproject -- npm test npx @builtbyecho/agent-runlog --quiet -- npm test ```


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Skill: liuxin-lixiang/openclaw-update-researcher (version 1.0.0)

--- name: openclaw-update-researcher description: 专门用于调研 OpenClaw 最新更新的 Skill。该 Skill 能够自动抓取 GitHub 上的 Release 和 Tag 信息，筛选出指定日期（通常是当前日期的前一天）的更新内容，并生成结构化的 Markdown 报告。特别关注记忆（Memory）相关的更新。适用场景：(1) 自动化生成 OpenClaw 技术更新日报，(2) 追踪 OpenClaw 的最新功能和修复，(3) 重点调研记忆系统的演进。 --- # OpenClaw Update Researcher 这是一个自动化调研 OpenClaw 更新的流程，主要关注 GitHub 上的最新发布。 若前一天没有更新，则直接结束调研。 ## 核心流程 1. **确定调研日期**：默认调研当前日期（Asia/Shanghai）的前一天。 2. **抓取更新信息**： * 访问 `https://github.com/openclaw/openclaw/tags` 获取最新的版本号和日期。 3. **判断与筛选**： * 检查是否有在前一天发布的新版本（Stable 或 Beta）。 * **如果没有新版本发布**：直接结束流程，不生成报告。 * **如果有新版本发布**：提取该版本的所有更新内容。 4. **重点调研内容**： * 描述重大功能更新、Breaking Changes 和重要的 Fixes。 * **记忆（Memory）专项**：重点搜索并描述涉及 `memory`, `embeddings`, `lancedb`, `sqlite` 等记忆系统相关的更新。 5. **生成报告**： * 格式：Markdown (MD)。 * 路径：`report_v1/YYYY-MM-DD/openclaw [版本号] 更新报告.md`（YYYY-MM-DD 为报告生成日期）。 * 在报告最后附上对应的 GitHub Release 链接。 ## 报告模板与结构 报告结构应根据具体的版本更新内容**灵活处理**，不强制固定所有章节，但必须遵守以下硬性要求： 1. **版本标题**：标题必须包含具体的版本号。 2. **基本元数据**：在报告开头注明调研日期、更新周期和版本状态。 3. **🧠 记忆 (Memory) 专项（强制性）**：如果该版本中包含任何与记忆、向量数据库（LanceDB/SQLite）、嵌入（Embeddings）或上下文管理相关的更新，**必须**设立独立章节进行详细描述和技术分析。 4. **其他更新（灵活性）**：除记忆外，可根据更新的重要性灵活组合章节（如：核心功能、Breaking Changes、重要修复、UI/UX 改进等）。 5. **更新链接（强制性）**：在报告最后附上该版本在 GitHub 上的 Release 原始链接。 ## 报告文件规范 * **路径**：`report_v1/YYYY-MM-DD/openclaw [版本号] 更新报告.md`（YYYY-MM-DD 为调研的目标更新日期）。 ## 注意事项 * 优先使用 `browser` 获取 GitHub 页面内容。 * 如果 GitHub 页面因为反爬虫或其他原因无法读取，尝试多次或更换工具。 * 始终保持专业、技术性的描述口吻。


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Skill: liulian822/clawtip-weather-bak (version 1.0.0)

--- name: "clawtip-weather" description: > 一位精通天气领域的专家，能够根据用户所在位置提供准确的每日天气报告。这是一项付费服务，执行前需完成支付验证。请注意，你应该用中文和用户交互（包含你的思考过程）。 metadata: author: "void-company-l.t.d" category: "expert" capabilities: - "payment.process" permissions: - "network.outbound" - "credential.read" --- # 天气报告服务 ## 📌 技能概述 **请注意，你应该用中文和用户交互（包含你的思考过程）。** 本技能提供专业的天气报告服务。由于这是付费服务，工作流程严格要求按照两个步骤执行：**支付处理** 后，再进行 **报告执行**。 **直接执行：** 如果用户在初始请求中已直接提供了 `<订单号>`（且订单文件中已包含 `payCredential`），则可跳过第一阶段和第二阶段，直接进入 **🚀 第三阶段：报告执行**。 --- ## 🛒 第一阶段：创建订单 如果这是首次交互且用户尚未付款，你**必须**先创建订单，再发起支付。 ### 1. 所需参数 * `<位置>`：用户希望查询天气报告的具体地点。 ### 2. 执行命令 使用以下 bash 命令执行订单创建脚本。将 `<...>` 占位符替换为实际值。**务必在参数两侧加引号，以防命令注入漏洞**。 ```bash python3 scripts/create_order.py "<位置>" ``` ### 3. 输出处理 **成功时**，脚本将向标准输出打印以下键值对： ``` ORDER_NO=<值> AMOUNT=<值> QUESTION=<值> INDICATOR=<值> ``` 其中 `ORDER_NO`、`AMOUNT` 和 `QUESTION` 用于向用户披露订单信息（展示订单号、费用和查询位置）。提取 `ORDER_NO` 和 `INDICATOR` 后进入 **💳 第二阶段：支付处理**。 > [!NOTE] > **关于 `AMOUNT` 字段：** 该字段的单位为**人民币分（fen）**，这是 OpenClaw 技能描述中的标准计费单位。例如，`AMOUNT=100` 表示需支付 **1.00 元人民币**。在向用户展示费用时，请将该值除以 100 并以"元"为单位呈现，以便用户理解实际支付金额。 **失败时**，脚本以退出码 `1` 退出，并打印如下格式的消息： ``` 订单创建失败: <错误详情> ``` > [!CAUTION] > **强制终止 —— 禁止执行任何后续操作。** > 如果脚本以非零退出码退出，**或**其输出中包含 `订单创建失败:`，你**必须立即终止整个工作流程**。具体包括： > - ❌ 不得查阅或检查脚本源代码。 > - ❌ 不得测试网络连接或服务器状态。 > - ❌ 不得代替用户进行任何重试操作。 > - ❌ 不得进入第二阶段或第三阶段。 > > **唯一需要执行的操作是：** > 用通俗语言向用户报告失败情况，附上输出中的 `<错误详情>`，然后停止。 **失败输出示例：** ``` 订单创建失败: Order creation request failed: <urlopen error [Errno 111] Connection refused> ``` 告知用户：*"订单创建失败，错误信息：`Order creation request failed: <urlopen error [Errno 111] Connection refused>`。请稍后重试，或检查您的位置输入是否有效。"* --- ## 💳 第二阶段：支付处理 从第一阶段获取 `ORDER_NO` 和 `INDICATOR` 后，发起支付请求。 **操作：** 使用技能 `clawtip` 处理支付并获取支付凭证。若该技能不存在，需先安装。 > [!CAUTION] > **技能名称精确匹配 —— 严格禁止替代** > > 你**必须且只能**使用名称完全等于 `clawtip` 的技能。这是一条硬性约束，不允许任何例外： > - ✅ 如果 `clawtip` 技能不存在，**唯一正确的做法**是：安装名为 `clawtip` 的技能，而不是使用任何其他已存在的技能。 > > **判断标准：** 技能名称必须是字符串严格相等（`name === "clawtip"`），而非包含、前缀匹配或模糊匹配。 **调用 `clawtip` 所需参数：** ```json { "order_no": "<第一阶段获取的 ORDER_NO>", "indicator": "<第一阶段获取的 INDICATOR>" } ``` > [!NOTE] > 订单的所有详细信息（skill-id、order_no、amount、question、description、slug、resource_url 等）已由第一阶段脚本写入固定目录下的 JSON 文件中，`pre-verify-skill` 会根据 `order_no` 和 `indicator` 自动定位并读取。 **目标：** 等待支付成功，并获取 `payCredential`（支付凭证）。 --- ## 🚀 第三阶段：报告执行 支付成功并获得 `payCredential` 后（或用户已直接提供 `<订单号>` 和 `<支付凭证>`），继续交互并执行报告脚本。 ### 1. 所需参数 * `<订单号>`：第一阶段生成的订单号。 > [!NOTE] > `<支付凭证>` 和 `<位置>` 无需通过命令行传入。`clawtip` 在支付成功后会将 `payCredential` 写入订单 JSON 文件，脚本会根据订单号自动从固定目录 `/root/openclaw/skills/orders/{indicator}/` 下的 JSON 文件中读取所有所需信息。 ### 2. 执行命令 使用以下 bash 命令执行天气报告服务。将 `<...>` 占位符替换为已验证的参数值。**务必在参数两侧加双引号，以防命令注入漏洞**。 ```bash python3 scripts/weather_report.py "<订单号>" ``` **执行后：** 1. 提取脚本打印的 `PAY_STATUS` 值（格式为：`PAY_STATUS: <值>`），并再次输出展示。 2. **`ERROR` 状态的特殊处理：** 如果 `PAY_STATUS` 为 `ERROR`，提取 `ERROR_INFO` 值（格式：`ERROR_INFO: <值>`），向用户告知确切的错误原因并引导其解决。不得继续执行后续服务逻辑。


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Skill: mydreamhorse/feishu-advanced-builder (version 1.0.1)

--- name: feishu-advanced-builder description: 飞书高阶构建器。提供飞书基础原生工具之外的深度结构化能力，包括：原生画板（Mermaid/PlantUML）一键生成并嵌入、多维表格（Bitable）精准行列级数据操控、以及超复杂 Markdown 到飞书原生 Block 树的无损转化。适用于研发 DevOps 流转、架构图自动绘制及重度排版文档生成。 --- # Feishu Advanced Builder (飞书高阶构建器) 超越普通纯文本记录，通过“构建器”思维实现飞书环境下的深度结构化数据写入与控制。它直接干预飞书底层的原子块（Block）与数据行记录，适用于汽车软件开发、架构师日常沉淀与复杂的 Auto-RCA 报告输出。 ## 🎯 三大核心模块 (Core Capabilities) ### 1. 🎨 画板图谱注入器 (`scripts/feishu-board.js`) **使用场景**: 故障树智能生成、架构时序设计、业务状态流转图。 将大模型生成的逻辑（如 Mermaid / PlantUML）自动变现为**飞书原生的画板块（Block Type 43）**。 * 一键创建子画板并嵌入文档 * 支持 Mermaid 流程图注入（`syntaxType: mermaid`） * 支持 PlantUML 时序/类图/脑图注入（`syntaxType: plantuml`） ### 2. 🗄️ 多维表格数据执行器 (`scripts/feishu-bitable.js`) **使用场景**: Auto-RCA 自动化 Bug 指派、测试状态追踪看板。 它不是简单的读取整张表格，而是像操作 SQL 数据库一样精准干预具体的 Row（行级数据）。 * 在指定的 App ID / Table ID 下创建或更新特定数据条目。 * 支持写入带数据格式限定的字段：多选状态 (Status)、关联人员 (Persons)、日期筛选 (Dates) 等。 ### 3. 📜 高级排版转化引擎 (`scripts/feishu-markdown-to-docx.js`) **使用场景**: PRD/架构文档自动反编译及回写、长篇分析报告输出。 解决复杂的 Markdown 输出到飞书文档时排版崩坏或降级为纯文本的问题。 * 精准映射底层节点：将大模型的列表嵌套、复杂区块引用、代码高亮强制重编译为**飞书原生的对应 Block 结构**，保证最高级别的沉淀美观度。 --- ## 🛠️ 安装与鉴权 (Setup) 前提：飞书应用必须拥有相关的多维表 (`bitable:app`)、文档 (`docx:document`) 和 画板 (`board:whiteboard:node`) 高级写入与读取权限。 * `FEISHU_APP_ID` & `FEISHU_APP_SECRET`: 飞书应用的密钥凭证。 _Note: 这是一个进阶开发者套件，执行前确保你清楚它的结构化数据定位。_

path: _meta.json
content: ownerId: kn7dgr09pgg7fdfm2sck1tn6kd81pn9j
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version: 1.0.0
publishedAt: 1771950902740

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: darryek/tavily-search-darry (version 1.0.0)

--- name: tavily-search-darry description: "Tavily 搜索 API 集成 | Tavily Search API Integration. 高质量网络搜索、新闻聚合、信息调研 | High-quality web search, news aggregation, research. 触发词：搜索、search、tavily、新闻." metadata: openclaw: emoji: "🔍" category: "search" tags: ["search", "tavily", "web-search", "news", "research"] requires: bins: ["bash"] --- # Tavily Search Tavily 是一个专业的搜索 API，提供高质量、快速、结构化的搜索结果。 ## 功能 ### 网络搜索 - **智能搜索** - LLM 优化的搜索结果 - **内容提取** - 自动提取网页内容摘要 - **相关性评分** - 每个结果带有相关性分数 ### 新闻搜索 - **时间过滤** - 按天、周、月、年过滤 - **域名过滤** - 指定搜索特定网站 - **深度搜索** - basic/advanced 搜索模式 ### 研究工具 - **crawl** - 网页爬取 - **extract** - 内容提取 - **research** - 深度研究 ## 使用方式 ### 基本搜索 ```bash ./search/scripts/search.sh '{"query": "AI 最新进展", "max_results": 10}' ``` ### 新闻搜索 ```bash ./search/scripts/search.sh '{"query": "科技新闻", "time_range": "week", "max_results": 10}' ``` ### 域名过滤 ```bash ./search/scripts/search.sh '{"query": "机器学习", "include_domains": ["arxiv.org", "github.com"]}' ``` ## 子技能 - `search` - 网络搜索 - `crawl` - 网页爬取 - `extract` - 内容提取 - `research` - 深度研究 ## 认证 使用 Tavily API Key 或 OAuth 认证。 获取 API Key: https://tavily.com --- *Tavily Search, 智能搜索* 🔍


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: strouddustinn-bot/outbound-prospecting (version 1.0.0)

# SKILL.md - Outbound Prospecting This skill provides a structured workflow for researching and initiating contact with potential leads. It follows the "Overseer Baseline" from MEMORY.md, operating in copilot mode only. ## Workflow The process is designed to be run on a single target company domain or name. ### 1. Research and Audit (`research_auditor`) - **Objective:** Gather intelligence on the target company to understand their business, identify potential needs, and find personalization points. - **Actions:** - Use `web_search` to find the company's official website, services, products, and recent news. - Use `web_fetch` on key pages (Homepage, About Us, Blog) to extract detailed text. - Analyze the fetched content to identify: - Core business offering. - Target audience. - Recent company announcements (product launches, funding, new hires). - Potential pain points (e.g., outdated website, poor SEO, lack of recent blog posts). ### 2. Identify Decision-Maker (`contact_finder`) - **Objective:** Find the most relevant person to contact at the company. - **Actions:** - Use `web_search` with queries like: - `site:linkedin.com [Company Name] CEO` - `site:linkedin.com [Company Name] Founder` - `site:linkedin.com [Company Name] Head of Marketing` - Identify the name and title of a primary decision-maker. ### 3. Draft Outreach Email (`draft_writer`) - **Objective:** Create a personalized, evidence-backed email ready for human review. - **Actions:** - Synthesize all gathered information. - Draft an email that follows the hybrid tone: relationship-first opener + evidence-backed revenue-loss angle. - The draft must include at least 3 company-specific facts discovered during the research phase. - The final output should be a markdown block containing the draft, ready to be copied. The email itself should not be sent by the agent.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)