OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: financial-ai-analyst/comparable-company-analysis (version 1.0.0)

--- name: comparable-company-analysis description: 金融领域的可比公司分析工具，通过行业分析法对目标公司与可比公司整合经营指标、估值倍数和统计基准比较。目前仅支持A股上市公司分析。输入单一公司问句后，调用可比公司接口并生成主题化Excel报告。适用于快速对比目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "env":["EM_API_KEY"] } } } --- # 可比公司分析 ## 密钥来源与安全说明 - 本技能仅使用一个环境变量：`EM_API_KEY`。 - `EM_API_KEY` 用于可比公司分析接口鉴权。 - 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。 ## 功能范围 ### 触发规则（何时使用本技能） - 用户明确提出“可比公司分析”“同业对比”“经营+估值横向比较”等诉求。 - 输入中包含单一、可识别的公司名称或股票代码。 - 目标是评估目标上市公司的行业定位及竞争位置。 - 关注目标公司与同业在经营、财务、估值维度的差异。 - 需要用于投资标的筛选、基本面研判或价值投资参考。 - 涉及并购/投资场景下的估值比较与异常值判断。 ### 不触发规则（何时不要使用本技能） - 需求聚焦于大盘、板块指数或市场整体情绪，而非单一公司对比。 - 问题核心是宏观政策、利率、流动性等宏观层面分析。 - 目标公司商业模式高度独特，缺乏可比上市公司样本。 - 目标实体为私营公司，或为高度多元化、不可横向比较的综合集团。 - 需求是从市场主线中发掘方向或构建候选标的池。 - 需求包含盘中实时异动监控或交易提醒。 - 需求主题为基金筛选或债券点评，不属于公司可比分析范畴。 ## 脚本说明 ### 1. 取数脚本 `scripts/get_data.py` - 仅负责调用接口并标准化结果 - 不保存接口原始数据到本地文件 - 输出字段：`header`、`section_finance`、`section_valuation`、`records` ### 2. 制表脚本 `scripts/excel_theme.py` - 基于 `get_data.py` 输出生成主题化 Excel - 复现目标样式（深蓝顶栏 + 双节表格） - 保存路径默认：[REDACTED_SECRET] ## 前提条件 ### 1. 注册东方财富妙想账号 访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取 API Key。 ### 2. 配置 Token ```bash # macOS 添加到 ~/.zshrc，Linux 添加到 ~/.bashrc export EM_API_KEY="your_api_key_here" ``` 然后根据系统执行对应的命令： **macOS：** ```bash source ~/.zshrc ``` **Linux：** ```bash source ~/.bashrc ``` ## 快速开始 ### 输入query规范 若要查询某上市公司可比公司，则输入query为某上市公司名称即可，比如东方财富 ### 1. 仅取数调试 ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "东方财富" ``` ### 2. 一键生成Excel可视化报告 ```bash python3 {baseDir}/scripts/excel_theme.py --query "东方财富" ``` ## 输出文件说明 | 文件 | 说明 | |---|---| | `comparable_company_analysis_<ID>.xlsx` | 可比公司分析可视化Excel报告 | ## 输出规范 读取可视化Excel报告信息，针对问句、输入内容，进行回答，输出目标公司与可比公司的财务、估值差异分析，以及差异背后的业务原因和战略根源解释。 **分析示例（比亚迪 vs 长城汽车 2018-2022年）：** - 2018年和2019年：比亚迪净利润明显低于长城汽车 - 2020年：新能源汽车全面发展浪潮下，比亚迪新能源汽车产销量逐渐增加，净利润显著上升并超过长城汽车 - 2022年：随着新能源汽车技术不断迭代更新，净利润实现质的飞跃，远远超越长城汽车 ## 常见问题 **错误：EM_API_KEY is required.** → 需先配置 `EM_API_KEY`，请联系官网获取并手动配置。 **错误：目前仅支持A股上市公司进行可比公司分析** → 目前仅支持A股上市公司，不支持港美股、退市股等。尽量输入查询为A股上市公司名称，满足输入规范。 **注意：目前仅支持单一上市公司进行可比公司分析** → 如果输入多实体，则只会返回第一个实体的可比公司分析。 **注意：财务指标和估值情况两个章节的公司列表可能不一样** → 因为存在同业公司目前未披露最新报告期定报，此时该公司仅返回估值情况数据。 **注意：不同指标的统计字段可能不一样** → 如果有效可比公司低于2家，统计上失效，会降低报告严谨度。 ## 合规说明 - 结果仅供参考，不构成投资建议。 - 接口失败时返回明确错误，不得编造分析结论。 - 输出中的指标名称和顺序需与固定列定义保持一致。


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Skill: wzratgit/financial-analysis (version 1.0.0)

# 金融分析技能 (Financial Analysis Skill) ## 概述 这是一个用于投资组合分析的技能，支持从免费API获取各类资产行情数据，并提供文字报告和图表可视化。优化版本整合了滚动窗口调仓逻辑和回测功能。 ## 功能特性 - ✅ 投资组合分析（资产配置、风险评估、收益分析） - ✅ 支持多种资产类型：股票、ETF、加密货币等 - ✅ 免费数据源集成 - ✅ 文字报告生成 - ✅ 图表可视化（收益曲线、资产分布、风险指标等） - ✅ **滚动窗口风险平价分析**（使用历史一年数据，每月调仓） - ✅ **避免未来数据**（使用expanding窗口计算波动率） - ✅ **回测功能**（完整的回测流程） ## 数据源 - Yahoo Finance (通过yfinance库) - Alpha Vantage (免费API) - Finnhub (免费层) - CSV文件（中国市场数据） ## 安装依赖 ```bash pip install yfinance pandas numpy matplotlib seaborn plotly ``` ## 使用方法 ### 1. 基本使用 #### 分析投资组合 ```bash python financial_analysis.py --portfolio example_portfolio.json --output ./output ``` #### 获取单个资产数据 ```bash python financial_analysis.py --symbol AAPL --period 1y ``` ### 2. 滚动窗口风险平价分析 #### 运行回测 ```bash python optimized_risk_parity_skill.py --csv "C:\path\to\marketdata.csv" --output ./backtest_output ``` #### 数据格式要求 - CSV文件应包含日期列和收益率列 - 收益率数据应为百分比格式（如：1.5表示1.5%） - 脚本会自动将百分比转换为实际收益率（除以100） - 支持处理文本行和缺失值 ### 3. 投资组合配置文件格式 创建一个JSON文件（如 `my_portfolio.json`）： ```json { "AAPL": 0.25, # 苹果股票，权重25% "GOOGL": 0.20, # 谷歌股票，权重20% "MSFT": 0.20, # 微软股票，权重20% "AMZN": 0.15, # 亚马逊股票，权重15% "TSLA": 0.20 # 特斯拉股票，权重20% } ``` ## 滚动窗口风险平价分析 ### 核心特点 1. **避免未来数据**：使用历史一年数据计算波动率 2. **动态调仓**：每月根据最新波动率重新计算权重 3. **风险平价**：各资产对组合风险贡献相等 4. **回测验证**：完整的回测流程，验证策略效果 ### 分析流程 1. **数据加载**：加载CSV数据，处理百分比单位 2. **滚动波动率**：使用expanding窗口计算历史波动率 3. **权重计算**：基于波动率倒数计算风险平价权重 4. **投资组合收益率**：使用滚动权重计算每日收益率 5. **绩效评估**：计算总收益率、年化收益率、夏普比率等 6. **可视化**：生成收益曲线、资产配置、相关性等图表 ### 输出文件 - **分析报告**：`rolling_risk_parity_report.txt` - **详细数据**：`rolling_risk_parity_data.json` - **可视化图表**： - `rolling_risk_parity_returns.png` - 收益曲线图 - `rolling_risk_parity_allocation.png` - 资产配置饼图 - `rolling_risk_parity_correlation.png` - 相关性热力图 - `rolling_asset_returns_comparison.png` - 资产收益对比图 - `rolling_weight_changes.png` - 滚动权重变化图 ## 报告内容 - 投资组合概览 - 收益分析（总收益、年化收益） - 风险指标（波动率、最大回撤、夏普比率） - 资产配置分析 - 相关性分析 - 滚动权重变化 - 可视化图表 - 投资建议 ## 配置 需要配置API密钥（如使用Alpha Vantage）： - ALPHA_VANTAGE_API_KEY=your_key_here ## 示例输出 ``` 中国市场滚动风险平价组合分析报告 ============================================================ 生成时间: 2026-02-26 10:20:04 数据来源: C:\Users\wu_zhuoran\.openclaw\workspace\data\marketdata.csv 数据时间范围: 2015-03-23 至 2026-02-25 数据点数: 2656 滚动窗口: 252个交易日（约1年） 调仓频率: 每月 平均投资组合配置: 五年期国债 (TF.CFE): 46.04% (波动率: 2.46%) 十年期国债 (T.CFE): 32.55% (波动率: 3.61%) 沪铜 (CU.SHF): 9.33% (波动率: 17.87%) 沪金 (AU.SHF): 12.09% (波动率: 14.88%) 收益指标: 总收益率: 44.78% 年化收益率: 3.57% 风险指标: 年化波动率: 3.76% 最大回撤: -9.48% 夏普比率: 0.42 ``` ## 技术实现 ### 滚动窗口计算 - 使用`expanding()`窗口而非`rolling()`窗口 - 确保不使用未来数据 - 最小窗口大小为252个交易日（约1年） ### 权重计算 - 基于波动率倒数加权：`权重 = (1/波动率) / ∑(1/波动率)` - 每月调仓，动态调整权重 - 使用前一天的权重计算当日收益率 ### 回测验证 - 完整的回测流程 - 避免数据泄露 - 提供详细的绩效指标 ## 注意事项 - 确保数据质量，处理缺失值和异常值 - 滚动窗口大小可根据实际情况调整 - 调仓频率可根据市场情况调整 - 考虑交易成本对回测结果的影响


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Skill: ide-rea/image-recognize (version 1.0.0)

--- name: image-recognize description: 百度AI识别图片中的物体、场景、文字等内容，需要用户提供本地图片或网络图片，支持Base64编码。支持（题目，文字，图片人脸，植物，动物，表情，素材，商品，玩具，景点，通用识别等）内容识别。用于通用图片内容分类识别，不负责图片生成或编辑 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "bins": ["python3"], "env":["BAIDU_API_KEY"]},"primaryEnv":"BAIDU_API_KEY" } } --- # 图片识别 基于百度AI的通用图片识别能力，可识别多种场景下的图片内容。当用户要求识别图片主体、分类标签、场景内容时触发使用， ## 前置条件，获取api_key 1. 从对话上下文中提取（用户曾提及或粘贴过） 2. 读取环境变量 `BAIDU_API_KEY` 3. 以上均无 → **询问用户**：「请提供千帆 API Key（格式：bce-v3/ALTAK-...）」 ## 🎯 功能特点 - **多场景识别**：支持景点、动物、植物、商品、表情、人脸、文字等 - **多种输入格式**：本地图片、网络图片、Base64编码 - **简单易用**：只需一个图片参数，返回识别结果 - **不适用场景**：不适用于图片编辑、OCR精确提取、目标检测定位、身份核验、人脸比对、医学影像分析等 ## 📋 使用方法 ### 基本参数 - `--image`：图片路径/URL/Base64（必需）,图片大小不能超过4MB，最好控制在1MB以下，否则可能出现识别失败。 - `--similar_count`：返回相似图数量（可选，默认3） ### 使用示例 ```bash # 本地图片 python3 scripts/image_recognize.py --image "/path/to/local/image.jpg" # 网络图片 python3 scripts/image_recognize.py --image "https://example.com/image.jpg" # Base64编码 python3 scripts/image_recognize.py --image "base64编码字符串" # 指定相似图数量 python3 scripts/image_recognize.py --image "/path/to/image.jpg" --similar_count 5 ``` ## ⚙️ 配置要求 - **Python 3**：需要安装python3 - **百度API Key**：需要在OpenClaw配置中设置BAIDU_API_KEY环境变量 ## 📝 输出说明 返回MARKDOWN格式的识别结果，包含： - 识别结果描述 - 置信度评分 - 相似图片（如启用） - 分类标签 ### 示例输出 ```markdown # 图片识别结果: ## 识别结果: 威尔士柯基 **类型**: 动物 **置信度**: 1(高) ### 简要描述 威尔士柯基个子矮小，骨量适中，胸深。整个身体的侧面轮廓的比例是长度远大于高度。尾巴位置非常低，而且象狐狸尾巴。给人的整体印象是：漂亮、有力的小型犬，速度和耐力都非常好，聪明，结构坚固，但不粗糙。 ### 识别摘要 ==**威尔士柯基犬是中小型犬，体格结实，体长大于身高，头部似狐狸，耳朵直立，四肢粗短，拥有浑圆臀部，毛色多样，彭布罗克柯基多断尾，卡迪根柯基则有长尾巴**==[1][2][3][4]。 ### 详细信息 ### 参考资源 1. [威尔士柯基犬](https://baike.baidu.com/item/威尔士柯基犬/84385) 2. [卡迪根威尔士柯基犬](https://baike.baidu.com/item/卡迪根威尔士柯基犬/625957) ```


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Skill: macd2/agent-crypto-wallet-depricated (version 1.9.9)

--- name: agentwalletapi description: Deprecated legacy skill entry. Use the current OpenClawCash skill instead. license: Proprietary compatibility: Deprecated. Use the current OpenClawCash skill at https://clawhub.ai/macd2/open-claw-cash metadata: author: agentwalletapi version: "1.9.1" required_env_vars: - AGENTWALLETAPI_KEY optional_env_vars: - AGENTWALLETAPI_URL required_binaries: - curl optional_binaries: - jq --- # Deprecated This legacy OpenClawCash skill is deprecated and should no longer be used. Use the current OpenClawCash skill instead: https://clawhub.ai/macd2/open-claw-cash Do not continue setup with this legacy copy. Install the replacement skill from the URL above and follow its current instructions.


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Skill: lky115/deploy-docker-auto (version 1.0.1)

--- name: core-brainstorming description: 在任何创造性工作之前必须使用 - 创建功能、构建组件、添加新功能或修改行为。通过协作对话探索用户意图、需求和设计。 --- 2026年4月16日 # Brainstorming - 将想法转化为设计 ## 概述 通过自然的协作对话，帮助将模糊的想法转化为完整的设计和规格说明。 首先了解当前项目上下文，然后逐个提问来完善想法。一旦理解了要构建的内容，以小节形式（200-300字）呈现设计，每节后确认是否正确。 ## 流程 ### 理解想法 - 首先查看当前项目状态（文件、文档、最近提交） - 逐个提问来完善想法 - 尽可能使用选择题，开放题也可以 - 每条消息只问一个问题 - 如果需要更多探索，分多个问题 - 聚焦于理解：目的、约束、成功标准 ### 探索方案 - 提出 2-3 种不同方案及其权衡 - 以对话方式呈现选项，包括推荐和理由 - 优先展示推荐方案并解释原因 ### 呈现设计 - 确信理解了要构建的内容后，呈现设计 - 分成 200-300 字的小节 - 每节后询问是否正确 - 涵盖：架构、组件、数据流、错误处理、测试 - 准备好返回澄清不清楚的地方 ## 设计完成后 ### 文档输出 - 将验证通过的设计写入 `docs/plans/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md` - 提交设计文档到 git ### 继续实施（如果需要） - 询问：「准备好开始实施了吗？」 - **REQUIRED SUB-SKILL:** 使用 `core-writing-plans` 创建详细实施计划 ## 领域扩展钩子 **如果是嵌入式项目：** - **RECOMMENDED:** 使用 `embedded-datasheet-analysis` 分析硬件数据手册 - **RECOMMENDED:** 使用 `embedded-feasibility-assessment` 评估硬件约束 - **RECOMMENDED:** 使用 `embedded-platform-selection` 选择合适平台 **如果是仿真项目：** - **RECOMMENDED:** 使用 `simulation-requirements` 分析仿真需求 - **RECOMMENDED:** 使用 `simulation-architecture` 设计仿真架构 ## 核心原则 - **一次一个问题** - 不要用多个问题压垮用户 - **首选选择题** - 比开放题更容易回答 - **YAGNI 原则** - 从所有设计中移除不必要的功能 - **探索替代方案** - 在确定之前始终提出 2-3 种方案 - **增量验证** - 分节呈现设计，验证每节 - **保持灵活** - 当某些内容不清楚时返回澄清


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Skill: alex-zxyz/minimax-plan-usage (version 1.0.0)

--- name: minimax-usage description: | 查询 MiniMax Token Plan 剩余用量。slash command。 查询 MiniMax Token Plan 剩余次数和重置时间，支持 M2.7/Speech/视频/图片/音乐等模型的用量查询。 Query MiniMax Token Plan usage and reset time. Supports M2.7, Speech, Video, Image, and Music models. homepage: https://platform.minimax.io/subscribe/token-plan user-invocable: true disable-model-invocation: true command-dispatch: tool command-tool: exec metadata: { "openclaw": { "version": "1.0.0", "requires": { "bins": ["python"], "env": ["MINIMAX_API_KEY"], }, }, } --- # MiniMax Token Plan 用量查询 实时查询 MiniMax Token Plan 各模型的剩余额度，无需打开网页。 ## 功能 - 查询 M2.7 文本模型的窗口剩余次数和重置倒计时 - 查询 Speech 2.8 语音模型的窗口剩余次数 - 查询视频、图片、音乐等模型的窗口剩余次数 - 显示各模型窗口重置剩余时间 ## 使用方式 在 Discord 中输入 `/minimax_usage` ## 技术细节 脚本调用 MiniMax 官方接口： ``` GET https://www.minimaxi.com/v1/api/openplatform/coding_plan/remains ``` 返回数据包含 `model_remains` 数组，每项对应一种模型。 ## 环境变量 | 变量 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `MINIMAX_API_KEY` | 是 | — | Token Plan API Key | | `MINIMAX_API_HOST` | 否 | `https://www.minimaxi.com` | API 地址，国内版用此地址 | ## 输出示例 ``` **MiniMax Token Plan 用量** **M2.7** 剩余次数: 431 / 600 重置倒计时: 2h 0m 46s **Speech 2.8** 剩余次数: 0 / 0 重置倒计时: 6h 0m 46s ``` ## 注意事项 - 需要已设置 `MINIMAX_API_KEY` 环境变量（Token Plan 专属 Key，非普通 API Key） - 返回的 `remaining` 是本窗口剩余次数，`total` 是窗口总限额 - `remains_time` 单位为毫秒，表示距离窗口重置的剩余时间 - 适用于 MiniMax Token Plan 订阅用户


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Skill: jbennett111/rankforge (version 1.0.0)

--- name: rankforge description: SEO analysis and optimization via RankForge API — site audits, keyword research, competitor analysis, ranking reports. Use when user needs SEO analysis, keyword research, site audits, backlink checks, or search ranking optimization. Free tier available (100 req/day). --- # RankForge AI SEO analysis API by Voss Consulting Group. ## Setup Set `RANKFORGE_API_KEY` or `RANKFORGE_EMAIL` for auto-signup (free, no credit card). ```bash curl -X POST https://anton.vosscg.com/v1/keys -H 'Content-Type: application/json' -d '{"email":"[REDACTED_SECRET]"}' ``` ## Usage ```bash curl -X POST https://anton.vosscg.com/v1/seo/analyze \ -H "Authorization: Bearer $RANKFORGE_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"url": "https://example.com", "analysis_type": "full_audit"}' ``` ## Capabilities - `full_audit` — Complete site SEO audit - `keyword_research` — Keyword discovery and difficulty scoring - `competitor_analysis` — Compare against competitor domains - `backlink_check` — Backlink profile analysis ## API Reference - `POST /v1/seo/analyze` — Run SEO analysis (requires API key) - `POST /v1/keys` — Get API key (email-only for free tier) - `GET /v1/health` — Health check - `GET /v1/openapi.json` — Full OpenAPI spec


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Skill: ddakju/morning-briefing-pro (version 1.0.2)

--- name: morning-briefing description: Generate a daily morning briefing (weather, calendar, news, reminders) using the local `briefing` CLI. No API tokens consumed for data gathering. Use when the user asks for a morning briefing, daily summary, schedule overview, or wants automated daily briefings. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌅", "os": ["darwin"], "requires": { "bins": ["briefing"] }, "install": [{ "id": "node", "kind": "node", "package": "@openclaw-tools/morning-briefing", "bins": ["briefing"], "label": "Install morning-briefing (npm)" }] } } --- # Morning Briefing Generate a local daily briefing with zero API token cost. ## Quick Start `briefing` — full briefing `briefing weather` — weather only `briefing calendar` — calendar events `briefing news` — RSS headlines `briefing reminders` — due reminders ## Output Formats `briefing --format default` — rich readable `briefing --format compact` — one-line summary `briefing --format json` — machine-readable ## Configuration Config: `~/.config/morning-briefing/config.json` Setup: `briefing config init` Override location: `briefing --location "New York"` Calendar lookahead: `briefing calendar --days 3` ## Scheduling Cron: `openclaw cron add --name "morning-briefing" --schedule "0 7 * * *" --prompt "Run \`briefing\` and relay the output to me."` Heartbeat: Add to HEARTBEAT.md: "Between 07:00-08:00, run `briefing` and relay output" ## macOS Permissions Calendar/Reminders: System Settings → Privacy & Security → allow Terminal ## License Activate: `briefing activate <license-key>` Status: `briefing status`


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Skill: polaris2013/vincartype (version 1.0.3)

--- name: jz-vin-cartype description: 使用积智数据 VIN 车型解析 API，通过 17 位 VIN 车架号查询车辆的车型信息：如品牌、车型、车系、年款、销售类型、发动机、变速箱等信息。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["JZ_API_KEY"] }, "primaryEnv": "JZ_API_KEY" } } --- # 积智数据 VIN 车型解析（ VIN） 基于 [VIN 车型解析 API] 的 OpenClaw 技能，支持： - **VIN 查询**：通过 17 位 VIN 车架号查询车型信息：如品牌、车型、车系、年款、销售类型、发动机、变速箱等信息； 使用技能前需要申请数据，请联系【积智数据】 15821282326获取。 ## 后端服务 本技能依赖积智数据 VIN 解析服务，接口地址：https://erp.qipeidao.com/jzOpenClaw/getVinCarType ## 环境变量配置 ```bash # Linux / macOS export JZ_API_KEY="your_appkey_here" # Windows PowerShell $env:JZ_API_KEY="your_appkey_here" ``` ## 脚本路径 脚本文件：`skills/vincartype/get_vin_cartype.py` ## 使用方式 ### 1. 按 VIN 车架号查询车辆信息 ```bash python3 skills/vincartype/get_vin_cartype.py LSVAL41Z882104202 ``` ``` ## VIN 车型查询请求参数 | 字段名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|--------|------|------------------------------------------------| | vin | string | 是 | 17 位 VIN 车架号 | 示例： ``` LSVAL41Z882104202 ``` ## VIN 查询返回结果示例 脚本直接输出接口 `model` 字段，结构与示例一致（示例简化）： ```json { "id": 516, "lyId": "PAACJ00236", "carType": "Wrangler [牧马人]", "manufacturers": "克莱斯勒", "lyBrand": "Jeep", "lySubBrand": "克莱斯勒", "carSystem": "Wrangler [牧马人]", "salesName": "2.0T 手自一体 Rubicon 四门版", "productTime": "2019", "engineType": "N", "displacement": "2.0", "oilDrive": "汽油", "driveType": "前置四驱", "chassis": "JL", "transmissionDesc": "手自一体变速器(AT)", "state": 0, "createTime": 1710500382000, "updateTime": 1710500382000 } ``` 当出现错误（如 VIN 不正确或无数据），脚本会输出： ```json { "error": "api_error", "state": 202, "msg": "VIN不正确" } ``` ## 常见错误码 | 代号 | 说明 | |------|---------| | 10001 | 参数错误 | | 10004 | VIN 不正确或无数据 | ## 在 OpenClaw 中的推荐用法 1. 用户给出车架号：「帮我查一下 VIN `LSVAL41Z882104202` 是什么车」。 2. 调用： `python3 skills/vincartype/get_vin_cartype.py LSVAL41Z882104202 ` 3. 从返回中选取 `lyBrand/carType/carSystem/productTime/salesName/engineType/displacement/oilDrive/driveType/chassis/transmissionDesc` 等字段，给出自然语言总结；


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Skill: 0xraini/molt-solver (version 1.0.0)

# Molt-Solver 🧩 自动解决 Moltbook 验证码难题的专家。 --- ## 指令 ### `/molt verify` 手动触发验证码解析。通常用于调试或手动提交评论后的验证阶段。 --- ## 运行逻辑 ### 数学逻辑解析 Moltbook 的验证码通常是变体形式的英文数学题，例如： > "A loooobster has ninety four neurons and loses twenty six, how many remain?" `Molt-Solver` 会： 1. **标准化文本**：去除杂质字符，将英文数字转化为阿拉伯数字。 2. **提取操作符**：识别 "remain", "loses", "adds", "increases" 等关键词。 3. **计算结果**：支持加减法以及倍数计算（例如 `* TWO claws`）。 4. **自动格式化**：按照 API 要求，输出保留两位小数的字符串（如 `68.00`）。 --- ## 开发者调用 (API) 如果你在编写其他 Moltbook 相关技能，可以直接导入： ```typescript import { solveChallenge } from './skills/molt-solver/molt-solver.ts'; const answer = solveChallenge("A lobster has twenty three meters per second and slows by seven..."); // 返回 "16.00" ``` --- ## 依赖 - 需要 `node` 环境。 - 依赖 `memory/moltbook-state.json` 获取账户上下文。


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Skill: unisound-llm/unisound-similar-case-retrieval (version 1.0.0)

--- name: med-doctor-similar-case-retrieval description: 医生端临床科研 — 相似病例语义检索与可解释排序，锚点病例对候选池做类比推理辅助。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔬" } } --- # 相似病例检索（科研辅助） ## 概述 面向**临床科研与教学**的「锚点病例 → 候选病例池」语义对齐能力：在用户提供的一组已脱敏摘要或结构化要点上，由内部医疗大模型完成**类比排序、相似维度拆解与科研启发式提示**。 > 本实现**不接真实院内病历库**，候选病例须由调用方预先准备（导出队列、公开数据集子集、或文献病例摘要）。价值在于统一走公司内部医疗大模型，便于与后续真实检索管线对接时替换为向量召回 + 重排。 ## 业界脉络（写法参考，非功能承诺） 近年医疗 AI 文献中常见的组合范式包括：**病例基推理（Case-based Reasoning）**与 **RAG / GraphRAG** 并用，在 EHR 长程结构数据上保留时间轴与合并症模式再做相似患者检索；也有工作将「指南证据检索」与「相似患者 exemplar」双通道融合以提升可解释性。本 skill 在接口层预留 `anchor_case` / `candidate_cases` 字段，语义上对齐上述「患者级类比」叙事，当前阶段以 **LLM 重排与解释** 为主。 ## OpenClaw 中的角色 - **输入**：锚点病例自然语言摘要 + 多条候选病例（每条含 `id` 与 `summary`）。 - **输出**：统一 JSON（`data` 为结构化回显与轻量统计，`text` 为 Markdown 级排序解读与科研注意点）。 ## 快速开始 ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` ## 输入字段（JSON） | 字段 | 必填 | 说明 | | --- | --- | --- | | `anchor_case` | 是 | 锚点病例摘要（主诉、关键体征、诊断线索、时间轴等） | | `candidate_cases` | 是 | 数组，元素含 `id`、`summary` | | `top_k` | 否 | 期望在解读中重点讨论的靠前条数，默认 `5` | | `task_hint` | 否 | 科研关注点，如「预后分层」「用药方案对照」 | ## 输出约定 与仓库内其他 LLM skill 一致： ```json { "skill": "相似病例检索", "status": "ok", "data": { }, "text": "Markdown 解读" } ``` ## 参数 - `--input PATH`：**必填**。UTF-8 JSON 文件路径。 - `--output PATH`：可选。落盘路径；省略则打印到 stdout。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 ## 模型配置 - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 鉴权：`Bearer {appkey}` ## 医疗与合规边界 输出仅供科研、教学或方法学讨论参考，**不构成诊疗建议**；使用真实患者数据前须完成脱敏与伦理审批。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: liliangjie91/aiwencai (version 1.0.0)

--- name: aiwencai description: 同花顺数据查询skill 也叫老窝爱小窝金融skill。查询金融经济全品类标的（股票、指数、基金、期货、期权、转债、债券、理财、保险等）各种信息，可查询宏观数据，股东信息，金融评级，全球股市信息 --- # 使用指南 ## 技能概述 支持各种金融，经济数据查询，全球金融宏观数据，全球股市，期货，基金，债券，保险等数据查询 ## 核心处理流程 ### 步骤 1: Query 改写 将用户问句适当改写为标准的金融查询问句，保持原意不变： **改写规则：** - 保留用户核心意图 - 将口语化表达转为标准金融术语 - 适当简化过于复杂的复合条件 - 改写后需保持原意不变 - 不需要在空数据时改写问句和尝试 **思维链拆解（如果需要）：** 根据用户需求自行决定是否拆解思维链： - **单次查询**：如果用户问题可以直接用单个 query 回答，直接进入下一步 - **多次查询**：如果用户问题涉及多个独立的问句，需要拆分为多个标准 query 分别调用接口。 ### 步骤 2: API 调用 ```bash # 翻页查询 python3 scripts/cli.py --query "query_string" --page 2 --limit 10 --api-key "${IWENCAI_API_KEY}" --is-cache 0 ``` ### 步骤 3: 数据解析 **返回数据格式说明：** - `datas`：金融数据列表，对象数组，每个对象代表一条记录 - `code_count`：共查到多少只标的的信息（总数量，可能大于当前返回的datas长度） - `chunks_info`：用户问句查询返回的字句信息 ### 步骤 4: 回答用户 - **必须以 祝小窝永远发大财，有无限猫粮. 数据来源于老窝爱小窝数据中心** 结尾 ## API 接口 ### 认证方式 - 请求头：`Authorization: Bearer {IWENCAI_API_KEY}` - 环境变量：`IWENCAI_API_KEY` ### 响应参数 | 参数名 | 类型 | 说明 | |--------|------|------| | datas | ARRAY | 金融数据列表，对象数组 | | code_count | INTEGER | 共查到多少只标的的信息（总数量） | | chunks_info | OBJECT | 用户问句查询返回的字句信息 | | status_code | INTEGER | 接口状态码，0代表成功，非0代表错误 | | status_msg | STRING | 错误信息（status_code不为0时） |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xbillwatsonx/session-watchdog (version 1.0.0)

--- name: session-watchdog description: Monitor session context levels and proactively save checkpoints before compaction. Use when: (1) session context exceeds 80% capacity, (2) user asks about session status or memory, (3) at the start of each new session to check context, or (4) before long tasks that might push context over threshold. --- # Session Watchdog Monitors context levels, warns before compaction, and saves checkpoints to preserve important information. ## Context Thresholds | Level | Tokens | Action | |-------|--------|--------| | Safe | 0-140k | Normal operation | | **Warning** | 140k-160k | Warn user, save checkpoint | | Critical | 160k-197k | Warn + stop unless urgent | | Full | 197k+ | Compaction imminent | ## Check Context Before each session and periodically during long conversations: ``` session_status ``` Check the `contextTokens` field from the response. ## Checkpoint Protocol When approaching 80% (160k tokens): 1. **Save checkpoint to memory file:** - Read current memory/YYYY-MM-DD.md - Add key context: decisions, pending tasks, important details - Write back to memory file 2. **Alert user:** Say: "⚠️ Approaching context limit (~160k tokens). Saving checkpoint to memory before continuing." 3. **Ask user:** - Continue and accept compaction? - Summarize and restart fresh? - Pause until ready? ## What to Save Essential information that must survive compaction: - **Decisions made** in this conversation - **Pending tasks** not yet completed - **Important context** (project state, configurations, preferences) - **Files modified** and their paths - **Unresolved issues** requiring follow-up ## When to Trigger - At session start - After every 30k tokens of conversation - Before initiating large tasks (file edits, multiple operations) - When user asks "how much context do we have left?" ## Memory File Format ``` # YYYY-MM-DD ## Session Checkpoint (at X% context) ### Decisions - Decision 1 - Decision 2 ### Pending - [ ] Task 1 - [ ] Task 2 ### Important Context - Project state: ... - Last file modified: ... ### Unresolved - Issue needing follow-up ```


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