OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: sky-lv/skylv-database-query-helper (version 1.0.0)

--- name: skylv-sql-helper slug: skylv-sql-helper version: 1.0.0 description: "SQL query builder and optimizer. Generates queries, explains execution plans, and optimizes slow queries. Triggers: sql query, database query, sql optimization." author: SKY-lv license: MIT tags: [automation, tools] keywords: [automation, tools] triggers: sql-helper --- # SQL Helper ## Overview Helps write, optimize, and debug SQL queries. ## When to Use - User asks to "write a SQL query" or "optimize this query" - Debugging slow database operations ## Pagination SELECT * FROM users ORDER BY id LIMIT 20 OFFSET 40; ## Join with Aggregation SELECT u.name, COUNT(o.id) as order_count FROM users u LEFT JOIN orders o ON u.id = o.user_id GROUP BY u.id; ## Optimization Rules - Add indexes on WHERE/JOIN columns - Avoid SELECT * - specify columns - Use EXPLAIN to analyze execution plan - Optimize JOIN order (small table first) - Add LIMIT for pagination ## Anti-Patterns to Avoid - SELECT * in production code - Nested subqueries (use JOINs or CTEs) - OR in WHERE clause (use IN or UNION)


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Skill: 7679457979/finance-recruitment-jd (version 1.0.0)

# Skill: 财务招聘JD生成器 ## 基础信息 - **Slug**: finance-recruitment-jd - **Version**: 1.0.0 - **名称**: 财务招聘职位说明书生成 - **描述**: 根据能力模型为集团财务与经营管理中心生成详细职位说明书(JD) - **作者**: 户部 (hubu) - **标签**: 财务, 招聘, JD, HR ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | position | string | 是 | 职位名称，如：资金总监、预算管理负责人、经营分析负责人 | | capabilities | array | 是 | 核心能力要求，选择3-5项 | | weights | array | 是 | 能力权重，如：[0.4, 0.3, 0.2] | | background | string | 否 | 集团背景：跨国民营集团/大型国企/上市公司/拟IPO企业 | ### 核心能力选项 1. 资金管理与流动性风险驾驭能力 2. 资本结构与融资筹划能力 3. 全面预算与战略资源配置能力 4. 资产管控与资本运作能力 5. 经营分析与决策支持能力 6. 数字化金融与合规风控能力 ## 输出格式 ### Markdown格式 ```markdown ## 职位名称 ## 职位定位 ## 核心职责 - 职责1 - 职责2 ## 任职资格 ### 硬性条件 - 学历要求 - 证书要求 - 经验年限 - 行业背景 ### 软性能力 ## 关键考核指标(KPI) - KPI1 - KPI2 ``` ## 经验年限标准 | 职位层级 | 年限要求 | |----------|----------| | 总监级 | 8-12年 | | 经理级 | 5-8年 | | 主管级 | 3-5年 | ## 使用示例 ``` 生成一个资金总监的JD，核心能力：资金管理40%、融资筹划30%、数字化20% 集团背景：上市公司 ``` ## 触发关键词 - 招聘JD - 职位说明书 - 财务招聘 - 岗位要求 - 任职资格 - HR招聘


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Skill: 1yihui/dalong-video-frames (version 1.0.0)

--- name: video-frames description: Extract frames or short clips from videos using ffmpeg. homepage: https://ffmpeg.org metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "bins": ["ffmpeg"] }, "install": [ { "id": "brew", "kind": "brew", "formula": "ffmpeg", "bins": ["ffmpeg"], "label": "Install ffmpeg (brew)", }, ], }, } --- # Video Frames (ffmpeg) Extract a single frame from a video, or create quick thumbnails for inspection. ## Quick start First frame: ```bash {baseDir}/scripts/frame.sh /path/to/video.mp4 --out /tmp/frame.jpg ``` At a timestamp: ```bash {baseDir}/scripts/frame.sh /path/to/video.mp4 --time 00:00:10 --out /tmp/frame-10s.jpg ``` ## Notes - Prefer `--time` for “what is happening around here?”. - Use a `.jpg` for quick share; use `.png` for crisp UI frames.


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Skill: fangshan101-coder/fenxiang-life (version 0.1.0)

--- name: 粉象生活返利助手 description: 粉象生活CPS返利聚合平台工具，整合淘宝联盟、京东联盟、多多进宝等多平台佣金，支持自购省钱和分享赚钱双模式。 version: 0.1.0 --- # 粉象生活返利助手 粉象生活CPS返利聚合平台工具。整合淘宝、京东、拼多多、美团等主流电商的CPS佣金体系，为用户提供自购省钱和分享赚钱双模式，覆盖购物、外卖、出行等多场景返利。 ## 触发词 粉象生活、粉象返利、fenxiang、粉象优惠、粉象佣金、粉象省钱、fenxiang life、社交电商返利 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **多平台CPS聚合**：整合淘宝联盟、京东联盟、多多进宝、美团联盟等官方CPS接口 - **自购返利**：用户自己购物享受佣金返利 - **分享赚钱**：生成推广链接分享给他人，赚取佣金 - **多场景覆盖**：购物、外卖、酒店、机票、加油等生活消费均可返利 ### 支持平台 | 平台 | 返利类型 | 佣金来源 | |------|---------|---------| | 淘宝/天猫 | 购物返利 | 淘宝联盟 | | 京东 | 购物返利 | 京东联盟 | | 拼多多 | 购物返利 | 多多进宝 | | 美团 | 外卖/酒店返利 | 美团联盟 | | 饿了么 | 外卖返利 | 饿了么推广 | | 滴滴出行 | 打车返利 | 滴滴推广 | ### 使用场景 1. **日常购物**：任何电商购物前查询返利比例 2. **外卖点餐**：美团/饿了么点餐享受返利 3. **社群推广**：生成推广素材分享到购物群 4. **团队管理**：查看下级团队的推广数据和佣金 ## 输出格式 ``` 🐘 粉象生活返利查询 商品：[商品名称] 平台：[电商平台] 售价：¥[价格] 返利比例：[X]% 预计返利：¥[金额] 推广链接：[链接] 推广文案：[自动生成文案] ```


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Skill: scikkk/sam (version 1.0.0)

--- name: sam-segmentation description: Use SAM (Segment Anything Model) to remove image backgrounds and extract foreground subjects as transparent PNGs. Use when users want to remove backgrounds, cut out objects, extract foreground subjects, or perform image segmentation. metadata: openclaw: requires: bins: - python3 install: - kind: uv package: pillow - kind: uv package: numpy - kind: uv package: torch - kind: uv package: torchvision --- # SAM Background Removal Extract foreground subjects from images using Meta's Segment Anything Model, outputting transparent PNGs. ## Quick Start ```bash python3 scripts/segment.py <input_image> <output.png> ``` Defaults to the image center as the foreground hint — works well for portraits and product shots where the subject is centered. ## Parameters | Param | Description | Default | |---|---|---| | `input` | Input image path | required | | `output` | Output PNG path (single mode) or directory (`--all` mode) | required | | `--model` | Model size: `vit_b` (fast) · `vit_l` (medium) · `vit_h` (best quality) | `vit_h` | | `--checkpoint` | Local checkpoint path; auto-downloaded if omitted | auto | | `--points` | Foreground hint points as `x,y`, multiple allowed | center | | `--all` | Grid-sweep mode: extract all distinct elements | off | | `--grid` | Grid density for `--all`; 16 means 16×16=256 probe points | `16` | | `--iou-thresh` | Minimum predicted IoU to accept a mask (`--all`) | `0.88` | | `--min-area` | Minimum mask area as fraction of image (`--all`) | `0.001` | ## Examples ```bash # Basic background removal (auto-downloads vit_h ~2.5GB) python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png # Specify hint point when subject is off-center python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png --points 320,240 # Multiple hints with lightweight model python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png --model vit_b --points 320,240 400,300 # Extract all elements (one PNG per element) python3 scripts/segment.py photo.jpg ./elements/ --all # Denser grid to capture small objects python3 scripts/segment.py photo.jpg ./elements/ --all --grid 32 # Use a local checkpoint python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png --checkpoint /path/to/sam_vit_h_4b8939.pth ``` ## Dependencies `segment_anything` is auto-installed on first run, or install manually: ```bash pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git pip install pillow numpy torch torchvision ``` ## Workflow 1. User provides image path 2. Ask if hint points are needed (when subject is off-center) 3. Run script; checkpoint auto-downloads on first use to `~/.cache/sam/` 4. Output transparent-background PNG ## Model Selection | Model | Size | Speed | Quality | |---|---|---|---| | `vit_b` | ~375 MB | fastest | good | | `vit_l` | ~1.25 GB | medium | better | | `vit_h` | ~2.5 GB | slower | best | CUDA is used automatically when a GPU is available.


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Skill: ncsimok/doorstep-auto-reply (version 1.0.0)

--- name: auto-reply description: "多平台自动回复技能，支持抖音、小红书、微信公众号、飞书四大平台。功能包括：(1) 关键词匹配自动回复，(2) AI智能生成回复内容，(3) 评论/私信/用户咨询的自动应答策略。Use when: (1) 需要设置自媒体账号的自动回复规则，(2) 需要为抖音/小红书/公众号/飞书生成回复话术，(3) 需要批量管理用户咨询和评论回复，(4) 需要搭建自动回复工作流。Triggers: '自动回复', '设置回复', '客服话术', '自动回复规则', '评论回复', '私信回复'" --- # Auto-Reply — 多平台自动回复系统 ## 概述 通用自动回复系统，支持4个主流平台的评论、私信、关键词回复。可配置关键词库+AI动态生成双模式。 ## 快速开始 当用户提出自动回复需求时： 1. **确定平台** — 抖音/小红书/微信公众号/飞书 2. **确定回复场景** — 评论回复/私信回复/关键词自动回复 3. **收集话术** — 从用户处获取或使用AI生成 4. **生成配置** — 输出平台适配的回复规则 --- ## 平台回复策略 ### 1️⃣ 抖音 | 场景 | 回复风格 | 特点 | |------|---------|------| | 评论回复 | 短、口语化、带梗 | 字数30字以内，可以加表情 | | 私信回复 | 热情、引导转化 | 可放联系方式/小程序链接 | | 关键词自动 | 精准匹配 + 引导私信 | 评论触发后引导私信沟通 | **评论回复示例：** - 用户："怎么收费的？" → "私你了宝，看消息~ 💌" - 用户："在哪里？" → "全国都能约哦，具体发我地址帮你查~" **私信回复示例：** - 首次咨询：热情问候 + 简单介绍 + 引导留联系方式 - 价格咨询：报价 + 优势说明 + 限时优惠话术 - 异议处理：先共情再解答 ### 2️⃣ 小红书 | 场景 | 回复风格 | 特点 | |------|---------|------| | 评论回复 | 温柔、干货感、种草语气 | 可以放长回复 | | 私信回复 | 专业、耐心、详细 | 注意平台规则，避免敏感词 | | 关键词自动 | 引导关注/收藏/私信 | 用"姐妹们"等亲密称呼 | **评论回复示例：** - "求教程" → "姐妹，整理好了发你~先关注不然找不到我哦💕" - "效果怎么样" → "坚持了一个月真的变化很大！你可以先试一节课感受下~" ### 3️⃣ 微信公众号 | 场景 | 回复风格 | 特点 | |------|---------|------| | 关注自动回复 | 欢迎语 + 引导操作 | 介绍服务 + 关键词提示 | | 关键词回复 | 准确、详细、引导转化 | 支持多关键词匹配 | | 留言回复 | 官方、专业 | 回复后可精选展示 | **关键词回复示例：** - 关键词"价格" → 发价格表链接 + 简单介绍 - 关键词"预约" → 发预约流程 + 客服二维码 - 关键词"教练" → 发教练团队介绍 - 关键词"地址" → 发服务区域说明 ### 4️⃣ 飞书机器人 | 场景 | 回复风格 | 特点 | |------|---------|------| | 关键词回复 | 结构化、清晰 | 支持富文本、按钮卡片 | | 客户咨询 | 专业、高效 | 可嵌入预约系统 | | 自动问答 | 知识库匹配 | 支持多轮对话 | --- ## 回复模板库 ### 通用话术模板（适用于所有平台） ``` 【询价话术】 用户：怎么收费？ 回复：我们主要有[按次/月卡/私教包月]三种模式，[XX元/次]起。 初次体验有[XX元]的优惠价，私信我帮您安排~ 【询址话术】 用户：在哪里？ 回复：我们是上门服务，您在家或者在小区都可以~ 全国[XX]个城市已开通，发我地址帮您查附近有没有教练~ 【效果话术】 用户：有效果吗？ 回复：我们根据每个人的体质定制方案，大部分学员4周就能看到明显变化。 发您一些学员案例看看？😊 【犹豫话术】 用户：考虑一下 回复：没事，您慢慢考虑~ 不过首体验限时优惠还剩[XX]个名额了，先体验再决定也不亏~ ``` ### 关键词回复映射表 ```json { "价格|收费|多少钱|费用": "价格回复话术", "在哪|地址|位置|区域": "地址回复话术", "效果|有用|减脂|增肌": "效果回复话术", "预约|报名|体验|上课": "预约回复话术", "教练|老师|资质": "教练介绍话术", "时间|几点|多久": "时间安排话术" } ``` --- ## 脚本参考 ### `scripts/generate_reply.py` — AI自动生成回复 ```bash python3 {baseDir}/scripts/generate_reply.py --platform 抖音 --user-msg "你好，我想了解一下" --tone 热情 --include-cta ``` ### `scripts/keywords_config.json` — 关键词配置模板 参考 `assets/keywords_config.json` 模板，配置你的关键词规则。 --- ## 部署方式 ### 抖音自动回复 - 使用抖音企业号后台 → 自动回复 → 关键词回复 - 或通过第三方工具（如蝉妈妈、飞瓜数据） ### 小红书自动回复 - 专业号后台 → 消息管理 → 自动回复设置 - 评论回复需人工+工具辅助 ### 微信公众号自动回复 - 公众号后台 → 自动回复 → 关键词回复/被关注回复 - 高级功能：使用公众号开发接口 ### 飞书自动回复 - 飞书机器人 → 自定义回复规则 - 支持关键词匹配 + 知识库问答 --- ## 配置示例 参考 `assets/reply_config_template.json` 获取完整配置模板。


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Skill: aka-anoop/personal-finance (version 1.0.0)

--- name: personal-finance description: Manage personal finances, track spending by category, set budgets, and receive reminders for EMIs and one-time annual expenses. Use for logging expenses, checking budget status, or setting up financial reminders. --- # Personal Finance Track spending, manage budgets, and stay on top of recurring payments (EMIs) and one-time annual expenses using a local SQLite backend. ## Preset Categories The skill starts with: `Food`, `Rent`, `Utilities`, `Travel`, `Entertainment`, `Shopping`, `Health`, `Misc`. ## Core Features - **Categorized Tracking**: Log expenses into preset or custom categories. - **Dynamic Categories**: Add new categories on the fly. - **SQLite Backend**: All data is stored in `finance.db`. ## Setup 1. Run `scripts/init_db.py` to initialize the database (already done). 2. Ask the user if they want to add custom categories or set budgets for the presets. ## Logging Expenses Record spends into `finance.db`. Example: "Spent 500 on Food for lunch" -> Insert into transactions table. ## Scheduled Tasks - **Weekly Digest**: Summarize SQLite `transactions` table. - **Reminders**: Check `schedules` table for EMIs and One-time spends.


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Skill: ruibaby/halo-cli-moderation-notifications (version 0.1.1)

--- name: halo-cli-moderation-notifications version: 1.0.0 description: Use when moderating Halo comments or replies, creating official replies, listing unread notifications, deleting notifications, or marking notifications as read. references: - ../halo-cli-shared metadata: openclaw: category: content-management requires: bins: ["halo"] cliHelp: "halo comment --help && halo notification --help" --- # Halo CLI Moderation And Notifications Use this skill for `halo comment`, `halo comment reply`, and `halo notification`. ## Commands ```bash halo comment --help halo comment reply --help halo notification --help ``` ## Comments Common flows: ```bash halo comment list halo comment list --approved=false halo comment list --owner-kind Post --owner-name my-post halo comment get comment-abc123 halo comment approve comment-abc123 halo comment delete comment-abc123 --force ``` Useful filters for `comment list`: - `--page` - `--size` - `--keyword` - `--owner-name` - `--owner-kind` - `--approved` - `--sort` ## Replies Common flows: ```bash halo comment reply list halo comment reply list --comment comment-abc123 halo comment reply get reply-abc123 halo comment reply approve reply-abc123 halo comment reply delete reply-abc123 --force ``` Create a reply: ```bash halo comment create-reply comment-abc123 --content "Thanks for your feedback" halo comment create-reply comment-abc123 --content "Following up here" --quote-reply reply-abc123 halo comment create-reply comment-abc123 --content "Internal note" --hidden ``` Rules: - In non-interactive mode, `create-reply` requires `--content`. - `create-reply` creates an already approved reply in console context. - Replies can be quoted with `--quote-reply`. ## Notifications Common flows: ```bash halo notification list halo notification list --unread=false halo notification get notification-abc123 halo notification mark-as-read notification-abc123 halo notification mark-as-read --all halo notification delete notification-abc123 --force ``` Useful filters for `notification list`: - `--page` - `--size` - `--unread` - `--sort` ## Safety And Automation - Use `--profile <name>` when moderating a non-default environment. - Use `--json` for machine-readable moderation pipelines. - Use `--force` for destructive deletes in non-interactive mode. - If a resource is not found, confirm the selected profile and exact resource name.


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Skill: robinzhang/tiktok-video-audit (version 1.1.0)

--- name: tiktok-video-audit description: TikTok 视频 AI 审核技能。当用户发送 TikTok 链接并要求审核视频、生成审核报告时触发。功能包括：(1) TikTok 短链接解析，(2) yt-dlp 下载视频，(3) OpenCV 抽帧（前10秒10帧），(4) moviepy 音频提取分析（含逐秒 RMS），(5) Lingya AI（gemini-3-flash）多图审核，(6) 输出 JSON/Word 格式审核报告。触发词：审核 TikTok、视频审核、TikTok 报告。支持多类别 SOP：hotel（酒店）、restaurant（餐饮）、product（商品）、travel（旅行）。 --- # TikTok Video Audit 印尼 TikTok 内容 AI 审核技能，支持多类型 SOP。 ## 支持类别 | 类别 | 说明 | SOP 文件 | |------|------|---------| | `hotel` | 酒店推广 | `references/categories/sop_hotel.md` | | `restaurant` | 餐饮推广 | `references/categories/sop_restaurant.md` | | `product` | 商品推广 | `references/categories/sop_product.md` | | `travel` | 旅行/景点 | `references/categories/sop_travel.md` | ## 使用方式 ```bash # 默认 hotel 类别，同时输出 JSON + Word python3 skills/tiktok-video-audit/scripts/tiktok_audit.py "TikTok链接" # 指定类别 python3 skills/tiktok-video-audit/scripts/tiktok_audit.py "TikTok链接" --category restaurant # 指定类别 + 输出格式 python3 skills/tiktok-video-audit/scripts/tiktok_audit.py "TikTok链接" --category hotel --output-json --output-docx # 使用本地已有文件（跳过下载） python3 skills/tiktok-video-audit/scripts/tiktok_audit.py "TikTok链接" --skip-download --category hotel ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `--category` | SOP 类别：`hotel`（默认）、`restaurant`、`product`、`travel` | | `--output-json` | 输出 JSON 报告 | | `--output-docx` | 输出 Word 报告 | | `--skip-download` | 跳过下载，使用本地已有文件 | | `--output-dir` | 输出目录（默认 `output/tiktok_downloads_test/`） | ## 审核判定规则 | 评分区间 | 结论 | |---------|------| | ≥8 分 | 通过 ✅ | | 3-8 分 | 待修改 ⚠️ | | <3 分 | 不通过 ❌ | | 无视频流 | 不通过 ❌ | ## 成本参考 - Input: 2元 / 百万 tokens - Output: 8元 / 百万 tokens - 一次审核约 13,000 tokens，约 **4 分钱** ## 报告内容 **JSON 报告包含**：`video_url`, `video_id`, `audio_analysis`（含逐秒 RMS）、`audit_result`（评分/结论/tokens/耗时/成本）、`phase_timings`（总时长/下载时长/分析时长/审核时长/报告时长）、`report_content`（AI 原始报告） **Word 文档包含**：基本信息、审核结论（含视频/音频流判定）、前10秒逐帧描述表、音频分析（含逐秒 RMS/有效样本/状态）、SOP 逐项检查表、审核效率（含总时长/下载时长/审核时长/报告时长） ## 音频修订判定标准 - **有音频**：有效样本 > 5% 且 活跃 RMS > -45 dBFS - **静音**：有效样本 < 5% 或 RMS ≤ -45 dBFS - **不合格**：RMS < -35 dBFS（无论是否有音频内容） ## 关键配置 - yt-dlp 路径: `/Users/apple/Library/Python/3.9/bin/yt-dlp` - 输出目录: `output/tiktok_downloads_test/` - API: Lingya AI `https://api.lingyaai.cn/v1/chat/completions` - 模型: `gemini-3-flash-preview` - API Key: `[REDACTED_SECRET]`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 17oko/tech-brief (version 1.0.0)

# 📡 Tech Brief - 科技资讯简报 追踪内存、AI、算力领域的最新资讯、政策、活动和热点话题。 ## ⚙️ 前置依赖 首次使用前需安装依赖： ```bash pip install requests beautifulsoup4 lxml python-dateutil feedparser ``` ## 🎯 触发条件 当用户说出以下关键词时激活： - "科技资讯" - "每日简报" - "最新科技" - "内存新闻" - "AI新闻" - "算力动态" ## 📊 覆盖内容 | 类别 | 内容 | |------|------| | 行业新闻 | 内存、AI、算力相关新品、技术动态 | | 政策动态 | 国家/地方AI政策、算力规划 | | 活动会议 | 发布会、行业峰会、研讨会 | | 热点话题 | 微博热搜、知乎热榜 | ## 🔄 工作流程 ``` Phase 1: 并发采集 → Phase 2: 过滤分类 → Phase 3: 输出简报 ``` ### Phase 1: 信息采集 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `fetch_news.py` | 采集科技媒体新闻（RSS + 爬虫） | | `fetch_policy.py` | 采集AI/算力相关政策（复用 AI Policy Brief） | | `fetch_trends.py` | 采集热点话题（微博、知乎） | ### Phase 2: 内容过滤 - **时间过滤**：最近7天 - **关键词匹配**：内存、AI、算力、大模型、GPU、DDR5、H100 等 - **去重**：同一内容保留最权威来源 ### Phase 3: 输出简报 结构化 Markdown 输出，推送给用户 ## 📁 目录结构 ``` tech-brief/ ├── SKILL.md # 本文档 ├── scripts/ │ ├── daily_fetch.py # 每日汇总主脚本 │ ├── fetch_news.py # 新闻采集 │ ├── fetch_policy.py # 政策采集 │ └── fetch_trends.py # 热点采集 ├── references/ │ └── sources.md # 数据源清单 └── output/ # 生成的简报 ``` ## 🚀 快速开始 ### 方式一：手动触发 ```bash python scripts/daily_fetch.py --days 7 ``` ### 方式二：定时自动（cron） ```bash # 每天早上 8:30 自动执行 30 8 * * * python /path/to/scripts/daily_fetch.py ``` ## ⚙️ 可选参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `--days` | 7 | 时间范围（天） | | `--output` | output/brief.md | 输出文件 | | `--topics` | memory,ai,compute | 主题筛选 | | `--quiet` | False | 静默模式（不打印日志） | ## 📋 输出示例 ```markdown # 📡 科技资讯简报（2026年4月3日） ## 🔥 热点话题 - 微博：#内存价格暴涨# TOP10 - 知乎：英伟达新GPU发布引热议 ## 📰 行业新闻 - [三星量产DDR5-9600] 超能网 - [OpenAI发布GPT-5] TechCrunch ## 📜 政策动态 - 国务院：加快推进AI发展意见 - 广东省：算力基础设施专项规划 --- 📊 今日共收录 XX 条资讯 ``` ## 🔧 数据源清单 详见 `references/sources.md` ## ⚠️ 注意事项 - 部分网站有反爬机制，需降低请求频率 - 热点话题获取可能需要登录或 API - 政策信息以政府官网为准，媒体解读仅作参考


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: kalos-chen/jiuma-mata-human-free (version 1.0.9)

--- name: jiuma-mata-human-free description: 改skill已经废弃，请前往 https://clawhub.ai/dddcn1/jiuma-free-meta-human 使用 ---


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaojiou176/site-overview-audit (version 1.0.0)

--- name: site-overview-audit description: Summarize one supported site's current snapshot records and highest-signal items. --- # Site Overview Audit Use this skill when you want a read-only answer to the question: - what does one supported site currently look like in the imported workspace This is the narrowest skill for one-site snapshot inspection. ## Inputs - one snapshot path - one site name: `canvas`, `gradescope`, `edstem`, or `myuw` ## Steps 1. Load the site overview from `@campus-copilot/site-sdk`, `@campus-copilot/mcp-server`, or one of the site-scoped `@campus-copilot/mcp-readonly` sidecars. 2. Report counts, the top assignments/messages/events, and current recent updates. 3. Keep the output read-only and grounded in normalized entities. ## Good fit - one-site Codex or Claude inspection over a snapshot - validating that one site's records are rich enough for export, cited AI, or MCP consumption - OpenClaw-style local consumers that want one smaller site-scoped context card ## Hard boundary - do not mutate site state - do not claim live browser truth from a snapshot alone - do not present private/session-backed collectors as public site APIs ## Companion references - `examples/workspace-snapshot.sample.json` - `examples/mcp/codex.example.json` - `examples/mcp/claude-desktop.example.json` - `skills/site-mcp-consumer/SKILL.md`


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Skill: lizhijun/lovtrip-content (version 1.1.0)

--- name: lovtrip-content description: 旅行内容查询 / Travel Content Browser — 搜索攻略、目的地、行程，零 API Key。当用户需要搜索旅行攻略、浏览目的地、查看行程方案时使用。 allowed-tools: Bash, Read --- # 旅行内容查询 / Travel Content Browser > **[LovTrip (lovtrip.app)](https://lovtrip.app)** — AI 驱动的旅行规划平台，提供智能行程生成、旅行攻略、目的地推荐。 零 API Key 即可使用。通过 `lovtrip` CLI 或 `curl` 查询 [LovTrip](https://lovtrip.app) 平台的旅行攻略、目的地信息和行程方案。 ## Setup / 配置 ### 方式 1: CLI（推荐） ```bash npx lovtrip@latest --help ``` 无需任何 API Key 或环境变量。 ### 方式 2: curl 直接调用 LovTrip 公开 API，无需安装任何工具。 ## 命令 / API 映射 ### 1. 搜索 — `search` 全文搜索攻略、目的地和行程。 **CLI**: ```bash npx lovtrip search "京都3天" npx lovtrip search "Bali beach" --json ``` **curl**: ```bash curl -s "https://lovtrip.app/api/search?q=京都3天" | python3 -m json.tool ``` ### 2. 攻略列表 — `guides` 浏览旅行攻略。 **CLI**: ```bash npx lovtrip guides npx lovtrip guides --destination "Tokyo" ``` **curl**: ```bash curl -s "https://lovtrip.app/api/guides?limit=10" | python3 -m json.tool curl -s "https://lovtrip.app/api/guides?destination=Tokyo&limit=10" | python3 -m json.tool ``` ### 3. 攻略详情 — `guide` 查看单篇攻略的完整内容。 **CLI**: ```bash npx lovtrip guide kyoto-3-day-food-tour ``` **curl**: ```bash curl -s "https://lovtrip.app/api/guides/kyoto-3-day-food-tour" | python3 -m json.tool ``` ### 4. 目的地 — `destinations` 浏览热门目的地。 **CLI**: ```bash npx lovtrip destinations npx lovtrip destinations --trending ``` **curl**: ```bash curl -s "https://lovtrip.app/api/destinations?limit=20" | python3 -m json.tool curl -s "https://lovtrip.app/api/destinations/trending" | python3 -m json.tool ``` ### 5. 行程 — `itineraries` 浏览旅行行程方案。 **CLI**: ```bash npx lovtrip itineraries npx lovtrip itineraries --destination "Bali" --days 5 ``` **curl**: ```bash curl -s "https://lovtrip.app/api/itineraries?limit=10" | python3 -m json.tool curl -s "https://lovtrip.app/api/itineraries?destination=Bali&days=5" | python3 -m json.tool ``` ## CLI 全局选项 | 选项 | 说明 | |------|------| | `--json` | 输出 JSON 格式 | | `--api-url <url>` | 覆盖 API 地址 | | `--no-color` | 禁用颜色输出 | | `--help` | 显示帮助 | | `--version` | 显示版本 | ## 使用示例 ``` 用户: "有没有东京的美食攻略？" → 执行: npx lovtrip search "东京 美食" → 返回攻略列表，包含标题、摘要、链接 用户: "看看这篇的详情" → 执行: npx lovtrip guide tokyo-food-guide-2026 → 返回完整攻略内容 ``` ## 进阶使用 查询结果可以配合其他 LovTrip 技能使用： - 找到感兴趣的目的地 → 使用 `lovtrip-travel-planner` 生成定制行程 - 找到国内地点 → 使用 `lovtrip-china-map` 查看地图和导航 - 找到视频攻略 → 使用 `lovtrip-video2article` 转为文章 ## 在线体验 直接访问 [lovtrip.app](https://lovtrip.app) 使用完整的 Web 版功能： - [AI 行程规划器](https://lovtrip.app/planner) — 智能生成多日行程 - [旅行攻略](https://lovtrip.app/guides) — 精选目的地深度攻略 - [热门目的地](https://lovtrip.app/destinations) — 发现下一个旅行目的地 - [行程方案](https://lovtrip.app/itineraries) — 现成的行程模板，即查即用 - [聚会规划](https://lovtrip.app/global-planner) — 多人碰面地点推荐 - [开发者文档](https://lovtrip.app/developer) — MCP Server + CLI + API 文档 --- Powered by [LovTrip](https://lovtrip.app) — AI Travel Planning Platform


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