OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lancenas/mcporter-railway-query (version 1.1.0)

--- name: Mcporter Railway Query description: 通过 mcporter CLI 查询中国铁路票务信息。适用于用户想要搜索 G/D/C 车票、查看列车时刻表、查询座位可用性或规划中国城市之间的铁路旅行。支持按日期、时间范围、列车类型进行筛选，并对结果进行排序。 version: 1.1.0 license: MIT --- # mcporter Railway Ticket Query 使用 mcporter 命令行工具查询 12306 中国铁路车票信息。 ## Prerequisites 1. 安装 mcporter CLI 2. 配置 12306 MCP 服务器 3. 确认 mcporter.json 配置路径（默认 ~/.mcporter/mcporter.json） ## Quick Start ### 1. 使用快捷脚本查询 ```bash # 查询下午班次 (12:00-18:00，含 G/D/C 全部车型) ./scripts/query-afternoon.sh 2026-02-18 SHH KYH # 查询全天班次（含 G/D/C 全部车型） ./scripts/query-tickets.sh 2026-02-18 AOH HZH # 查询车站代码 ./scripts/get-station-code.sh "上海虹桥" ``` ### 2. 直接 mcporter 命令 ```bash # 基础查询 mcporter call 12306.get-tickets \ date="2026-02-18" \ fromStation="AOH" \ toStation="HZH" \ trainFilterFlags="GD" \ --config ~/.mcporter/mcporter.json # 下午班次 mcporter call 12306.get-tickets \ date="2026-02-18" \ fromStation="AOH" \ toStation="HZH" \ trainFilterFlags="GD" \ earliestStartTime=12 \ latestStartTime=18 \ sortFlag="startTime" \ --config ~/.mcporter/mcporter.json ``` ## Workflow ### Step 1: 获取车站代码 不知道车站代码时： ```bash mcporter call 12306.get-station-code-of-citys \ citys="上海|杭州" \ --config ~/.mcporter/mcporter.json ``` 或查看参考表 [station-codes.md](references/station-codes.md) ### Step 2: 查询车票 ```bash mcporter call 12306.get-tickets \ date="YYYY-MM-DD" \ fromStation="出发站代码" \ toStation="到达站代码" \ [可选过滤参数] \ --config ~/.mcporter/mcporter.json ``` ### Step 3: 解析结果 - 有票: "**有票**" 或显示剩余票数 "剩余X张票" - 无票: "无票" - *票: 特殊标记票 ## Parameters Reference | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | date | string | 必填 | 日期格式 YYYY-MM-DD | | fromStation | string | 必填 | 出发站代码 (如 SHH) | | toStation | string | 必填 | 到达站代码 (如 KYH) | | trainFilterFlags | string | "" | G=高铁, D=动车, GD=高铁+动车（空值=全部含G/D/C） | | earliestStartTime | number | 0 | 最早出发时间 (0-24) | | latestStartTime | number | 24 | 最晚出发时间 (0-24) | | sortFlag | string | "" | startTime/arriveTime/duration | | sortReverse | boolean | false | 是否倒序 | | limitedNum | number | 0 | 限制结果数量 | | format | string | text | text/json/csv | ## Common Station Codes | 城市 | 代码 | 城市 | 代码 | |------|------|------|------| | 上海 | SHH | 上海虹桥 | AOH | | 杭州 | HZH | 无锡 | WXH | | 江阴 | KYH | 南京南 | NKH | 完整列表见 [station-codes.md](references/station-codes.md) ## Troubleshooting ### mcporter not found ```bash npm install -g mcporter ``` ### 12306 MCP 未配置 创建 ~/.mcporter/mcporter.json 配置文件。 ### 查询无结果 - 确认车站代码正确 - 确认日期格式为 YYYY-MM-DD - 检查 mcporter.json 路径 ## Examples 更多查询示例见 [query-examples.md](references/query-examples.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivy-end/apple-calendar-ops (version 0.1.0)

--- name: apple-calendar-ops description: "Read, create, update, and delete Apple Calendar events via CalDAV. Use when the user wants to inspect calendars or events, add a calendar event, change an existing event, delete an event, or provide Apple Calendar data to a higher-level scheduler/orchestrator." --- # Apple Calendar Ops This skill is the Apple Calendar operation layer. It handles stable calendar reads and writes. It does **not** do high-level scheduling, cross-system planning, or task prioritization. ## Core boundary Use this skill for concrete Apple Calendar operations: - list calendars - fetch events in a time range - create an event - update an event - delete an event Do **not** use this skill to decide how the day should be planned. That belongs to a higher-level task/orchestrator. ## Operating rules Default stance: - reads are safe - writes should be dry-run-friendly - updates/deletes should prefer explicit event ids - fuzzy title matching may help locate events, but should not be the only basis for risky writes Credentials should come from `/home/agent/.openclaw/workspace/secrets.json`. Read `references/boundary.md` before changing the skill's scope. Read `references/event-contract.md` before writing or consuming event JSON. ## Quick start ### Read calendars ```bash python3 /home/agent/.openclaw/workspace/skills/apple-calendar-ops/scripts/calendar_fetch.py --list-calendars ``` ### Read events ```bash python3 /home/agent/.openclaw/workspace/skills/apple-calendar-ops/scripts/calendar_fetch.py \ --start 2026-03-12T00:00:00+08:00 \ --end 2026-03-13T00:00:00+08:00 ``` ### Create event ```bash python3 /home/agent/.openclaw/workspace/skills/apple-calendar-ops/scripts/calendar_create.py \ --calendar "Calendar" \ --title "Example event" \ --start 2026-03-12T14:00:00+08:00 \ --end 2026-03-12T15:00:00+08:00 \ --dry-run ``` ## Scripts - `scripts/calendar_common.py` — shared config, secret loading, and JSON helpers - `scripts/calendar_fetch.py` — list calendars and fetch events - `scripts/calendar_create.py` — create an event - `scripts/calendar_update.py` — update an event - `scripts/calendar_delete.py` — delete an event ## References - `references/boundary.md` — scope and non-goals - `references/event-contract.md` — normalized event shape for all scripts ## First-version goal Version 1 should make Apple Calendar readable and safely writable. That means: - reliable read access for scheduler inputs - explicit create/update/delete flows - machine-readable output - conservative handling of risky writes


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Skill: tonylemon/learn-courses-enhanced (version 1.0.2)

--- name: mooc-learner description: MOOC自动化学习工具 - 自动完成课程视频学习、检测章节状态、等待视频播放完成 --- # MOOC自动化学习工具 (增强版) 本Skill提供基于Playwright的MOOC平台自动化学习功能。 ## 何时使用本Skill 当用户请求以下操作时使用本Skill： - 自动学习MOOC课程视频 - 批量完成课程章节学习 - 自动化视频播放和完成检测 ## 功能特性 1. **多课程支持** - 支持配置多个课程，自动逐个学习 2. **自动章节检测** - 识别"开始学习"、"继续学习"、"复习"状态的章节 3. **视频播放监控** - 等待视频播放完成，支持进度检测和完成状态识别 4. **弹窗智能处理** - 自动关闭学习过程中的确认弹窗 5. **防休眠机制** - 随机点击防止屏幕休眠 6. **进度保存** - 意外中断后可恢复学习进度 7. **异常自动恢复** - 网络异常时自动刷新重试 8. **学习统计报告** - 生成详细的学习报告 ## 使用方法 ### 环境要求 - Node.js 18+ - 已安装Playwright: `npm install playwright` - Chrome浏览器 ### 安装依赖 ```bash cd <skill目录> npm install playwright ``` ### 配置课程 编辑 `scripts/learn-courses.js`，在 `CONFIG.COURSES` 数组中添加目标课程： ```javascript COURSES: [ { id: 'course-1', name: '课程名称', url: 'https://mooc.ctt.cn/#/study/subject/detail/...' } ], ``` ### 运行脚本 ```bash node scripts/learn-courses.js ``` ## 配置文件说明 | 配置项 | 说明 | |--------|------| | `CONFIG.COURSES` | 课程列表，支持多个 | | `CONFIG.VIDEO.MAX_WAIT_SECONDS` | 视频最大等待时间 | | `CONFIG.BROWSER.HEADLESS` | 是否无头模式 | ## 输出文件 - `learning-progress.json` - 学习进度保存 - `learning-report.json` - 学习统计报告 ## 注意事项 1. 本工具仅用于个人学习辅助，请遵守平台服务条款 2. 建议在夜间运行以避开高峰期 3. 部分平台可能有反自动化机制，请适度使用


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Skill: bwtomekk-bit/hostcheck (version 1.0.0)

--- version: 1.0.0 name: hostcheck description: Free host health check for OpenClaw deployments. Check system status, updates, security settings, and provide recommendations. No paid tools required. metadata: {"openclaw": {"emoji": "🖥️", "keywords": ["system", "health", "check", "security", "updates", "status"]}} --- # Host Health Check - Free Edition A free skill that checks your OpenClaw host for basic health, security posture, and maintenance status. Provides recommendations without requiring paid antivirus software. ## What It Checks ### 1. System Status - Uptime - Memory usage - Disk space - CPU load ### 2. Update Status (apt) - Pending security updates - Outdated packages - Last update check ### 3. Security Posture - SSH configuration (password auth, root login) - Firewall status (ufw) - Open ports - Failed login attempts ### 4. Backup Status - Backup cron jobs - Recent backup files - Disk space for backups ### 5. OpenClaw Status - Gateway running - Services status - Recent errors ## Usage When user asks for system health, security check, or similar: ``` /hostcheck ``` Or just describe what you want: - "Check my system" - "Is everything up to date?" - "Security status" ## Output Format Provide a clear status report: ``` ## 🖥️ System Health Report ### ✅ System Status - Uptime: 5 days - Memory: 45% used - Disk: 62% used ### ⚠️ Updates Available - 3 security updates (run: sudo apt upgrade) - Last check: 3 days ago ### 🔒 Security - SSH: Password auth disabled ✓ - Firewall: Active ✓ - Failed logins: 0 (last 24h) ### 💾 Backups - Last backup: Yesterday - Next backup: Tomorrow 02:00 ### 🔧 OpenClaw - Gateway: Running ✓ - Services: All active ✓ ``` ## Recommendations If issues found, provide actionable advice: - Run `sudo apt update && sudo apt upgrade` - Check firewall with `sudo ufw status` - Review logs with `journalctl --user -u trading-*` - Set up backups with rsync or Borg ## Notes - This is READ-ONLY by default - Ask before making any changes - Does NOT include virus scanning (requires ClamAV) - Does NOT include real-time protection - UFW requires manual installation (sudo apt install ufw) ## Current Host Status (Example) | Check | Status | Note | |-------|--------|------| | SSH | ✅ Secure | Keys only, no password auth | | UFW | ⚠️ Not installed | Tailscale provides network-level security | | Updates | ✅ Current | Ubuntu 25.10, 4 phased updates |


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Skill: fangtianwd/housing-price-data (version 2.2.3)

--- name: housing-price-data description: 'Fetch official Chinese 70-city residential property price index data from the National Bureau of Statistics (国家统计局). Use when users ask about 房价指数, housing trends, 环比, 同比, 定基, 新建商品住宅, 二手住宅, or recent housing price movement for any of the 70 major cities such as 北京, 上海, 广州, 深圳, 武汉.' metadata: author: jiangshengcheng version: "2.2.3" --- # 中国70城住宅价格指数数据技能 本技能通过国家统计局 RSS 抓取《70个大中城市商品住宅销售价格变动情况》，返回可直接供 agent 总结的结构化数据。 依赖：Python 3、`requests`、`beautifulsoup4`，以及在需要图表时可用的 `matplotlib`。运行时需要能访问 `stats.gov.cn`。 ## 何时使用 - 用户问某个 70 城城市最近房价走势、环比/同比/定基指数 - 用户要看新建商品住宅或二手住宅的价格指数 - 用户要最新一期官方数据，或指定近几期历史数据 - 用户需要图表辅助分析 ## 快速流程 1. 先告知用户正在从国家统计局获取官方数据。 2. 判断需求是“最新一期”还是“历史走势”： - 最新一期：使用 `--latest` - 历史走势：使用 `--limit <N>` 3. 运行脚本： ```bash python3 scripts/fetch_data.py --city <城市> --metrics <指标> --latest python3 scripts/fetch_data.py --city <城市> --metrics <指标> --limit 24 python3 scripts/fetch_data.py --city <城市> --chart --limit 24 ``` 4. 读取 JSON 输出中的顶层字段，再决定如何组织回答。 5. 以表格或简短摘要呈现，不要把原始 JSON 直接贴给用户，除非用户明确要求。 ## 常用参数 - `--city`：目标城市，支持常见输入变体，如 `北京市` - `--metrics`：逗号分隔，支持 `环比`、`同比`、`定基` - `--latest`：只返回最新一期 - `--limit`：返回最近 N 期历史数据 - `--chart`：生成图表 - `--output`：图表输出路径 - `--no-cache`：禁用缓存 指标别名可直接输入：`mom`、`yoy`、`环比指数`、`同比指数`、`fixed-base`。 ## 输出重点 重点看这些字段： - `requested_city`：用户请求的城市输入 - `matched_city`：脚本最终匹配到的规范城市名 - `latest_period`：本次结果中的最新期次 - `record_count`：返回记录数 - `records`：核心数据 `records` 中每条记录包含： - `period` - `city` - `indicator` - `metrics` - `source_url` ## 呈现建议 - 默认优先展示最新一期或最近几期结果 - 指标名可简写为： - `新建商品住宅销售价格指数` -> `新建商品住宅` - `二手住宅销售价格指数` -> `二手住宅` - 指数以 `100` 为基准： - 高于 `100` 表示上涨 - 低于 `100` 表示下降 ## 示例 ```bash python3 scripts/fetch_data.py --city 武汉 --metrics 环比,同比 --latest python3 scripts/fetch_data.py --city 上海市 --metrics yoy --limit 12 python3 scripts/fetch_data.py --city 北京 --metrics 环比,同比 --chart --limit 24 ``` ## 参考资料 - 城市列表和指标说明：`references/REFERENCE.md` - 数据来源：国家统计局 RSS 与公告正文 - 注意：这里是价格指数，不是绝对房价 ## 注意事项 - 国家统计局通常在每月中旬发布上月数据 - 网络受限时可能出现 RSS 或详情页抓取失败 - 图表默认保存到当前 skill 目录，可用 `--output` 覆盖


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Skill: mzfshark/governance-explainer (version 1.0.1)

--- name: governance-explainer description: Explain DAO governance rules and implications clearly; translate constraints into allowed/forbidden actions with consequences. metadata: author: Morpheus version: 2.0.0 owner: Morpheus Agent category: governance --- # SKILL: governance-explainer ## Purpose Explain DAO rules and implications clearly, translating governance into practical constraints and safe actions. ## When to Use - A user proposes an action that may violate governance - A rule/policy is referenced but unclear - A vote, authority boundary, or permission is in question ## Inputs - `governance_rule` (required): the rule text or reference - `context` (required): situation + proposed action ## Steps 1. Interpret the rule in plain language (what it intends to constrain). 2. Translate to action: - what is allowed - what is forbidden 3. Identify prerequisites (votes, roles, approvals, thresholds). 4. Identify consequences: - governance risk - operational risk - reputational/system risk 5. If details are missing, ask the minimum clarifying questions. ## Validation - Must align with the governance text as provided. - Clearly mark what is interpretation vs what is explicitly stated. ## Output - `simplified_explanation` - `allowed_actions` - `forbidden_actions` - `constraints` - `consequences` ## Safety Rules - Do not “route around” governance. - If governance is ambiguous, default to the safer interpretation and request clarification. ## Example Input: “Can we bypass the review process to ship today?” Output: forbidden unless governance grants emergency bypass; list required approvals and consequences of violation.


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Skill: ivangdavila/electric-guitar (version 1.0.0)

--- name: Electric Guitar description: Electric guitar practice strategies, technique, tone shaping, and progress tracking. metadata: category: music skills: ["guitar", "electric", "practice", "music", "instrument"] --- ## Core Behavior - Create `~/electric-guitar/` as workspace on first interaction - After practice, offer to log progress; see `progress.md` ## Before Advising - Ask style — rock vs blues vs metal vs jazz - Ask gear — amp, pedals, pickups - Ask level — barre chords vs shred ## Practice Errors - Noodling without purpose — structured beats random - Avoiding hard parts — loop problems, not full songs - Speed before clean — sloppy fast = sloppy forever - Neglecting rhythm — lead fun, rhythm pays ## Left Hand Traps - Death grip — thumb relaxed behind neck - Flat barre — angle uses bone edge - Muting strings — check finger clearance - Stretching vs moving — move hand, don't strain ## Right Hand Traps - Picking too hard — dynamics from attack - All downstrokes — alternate picking fundamental - Ignoring muting — palm mute for clean sound ## Mistakes by Level **Beginners:** Barre death grip, no alternate picking, no metronome **Intermediate:** Pentatonic rut, bends off, rushing solos **Advanced:** Stale licks, neglecting theory, tone over playing ## Technique Priorities | Technique | Why | |-----------|-----| | Alternate picking | Speed foundation | | Bending in tune | Amateur when off | | Vibrato control | Signature sound | | Palm muting | Tight rhythm | ## Fretboard Knowledge - CAGED system — shapes unlock neck - Triads everywhere — inversions, all strings - Pentatonic + chord tones — escape box ## Troubleshooting - "Bends off" → target note, check fretted - "Solos random" → chord tones on changes - "Rhythm sloppy" → muted strumming to click - "Can't play fast" → 60% speed, build back ## Tone Less gain = clarity; bridge = cut, neck = warm; practice EQ ≠ band EQ ## Progress Tracking Log to `~/electric-guitar/`: songs, techniques, scales by position ## What to Surface - "Pentatonic done? Try modes?" / "Rock solid — blues next?"


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Skill: jiwenbing/samaltman-thinking (version 1.0.0)

--- name: samaltman-thinking version: "1.0.0" description: Sam Altman（OpenAI CEO、前YC总裁）的AI时代创业思维和机会判断框架。当用户需要判断AI创业机会、思考AI时代的战略布局、评估技术趋势、做创业方向选择、或想用Sam Altman框架分析AI产品和商业机会时激活。触发词：AI创业、AI机会、AI时代、指数增长、技术趋势、YC逻辑、使命驱动、AI产品方向、什么值得做。 --- # Sam Altman Thinking Skill 用Sam Altman的框架判断AI时代的机会与战略。核心：**指数级思维、找到真正重要的事、AI原生机会、高强度执行。** ## 核心工具箱 | 工具 | 用于 | |------|------| | 指数级思维 | 识别正在指数增长的技术曲线，在平坦期布局 | | 重要性筛选 | 杠杆率 × 时机 × 你的独特优势 | | AI机会分类 | AI原生 / AI重构传统行业 / AI基础设施 | | YC创业逻辑 | 做用户真正需要的、增长解决一切、早期不可扩展 | | 使命驱动 | 使命是吸引人才和穿越困难的力量 | | 高强度执行 | 周节奏，快速决策，消除摩擦 | ## 使用流程 ### 判断一个AI机会 1. 这是AI原生（没有AI就不存在）还是AI增强（给旧产品加AI）？ 2. AI能把这个场景的效率提升10倍以上吗？ 3. 数据飞轮能建立吗？（用得越多，越好用，壁垒越深） 4. 现有大公司有没有结构性障碍阻止他们做这件事？ 5. 时机对吗？AI能力在6个月前做不到，现在可以了吗？ ### 创业方向选择 1. 这件事的杠杆率有多高？做成了能撬动多大影响？ 2. 你是做这件事的正确人选吗？有没有独特优势？ 3. 市场足够大吗？（数十亿级潜力） 4. 你对这个问题是真的有执念，还是觉得"看起来不错"？ ### 执行状态自查 - 这周的最重要目标是什么？进展了吗？ - 有没有在等待完美信息才做决定？ - 前100个用户有没有在没有推广的情况下主动使用并推荐？ ## 输出风格 - 区分"AI原生机会"和"给旧产品加AI"的本质差异 - 明确指出时机判断：为什么现在是正确时间？ - 对AI风险保持清醒，不盲目乐观 - 给出具体的下一步验证方式 ## 参考资料 完整八大方法论、AI时代机会分类、对创业者的核心建议、经典语录：`references/framework.md`


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Skill: fangshan101-coder/haosheng (version 0.1.0)

--- name: 好省返利助手 description: 好省社交电商CPS导购工具，通过口令制分享模式，提供淘宝京东拼多多多平台返利查询和优惠券推广。 version: 0.1.0 --- # 好省返利助手 好省社交电商CPS导购工具。采用口令制分享模式，覆盖淘宝、京东、拼多多等主流电商平台，提供商品返利查询、优惠券查找和推广素材生成，帮助用户省钱和赚佣金。 ## 触发词 好省、好省返利、haosheng、好省口令、好省优惠、好省佣金、好省省钱 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **多平台返利查询**：覆盖淘宝、京东、拼多多等主流电商 - **口令制分享**：生成专属口令，复制粘贴即可分享 - **每日爆款推荐**：自动筛选高佣爆款商品 - **佣金数据看板**：实时查看推广收益和团队数据 ### 使用场景 1. **日常购物**：购物前查返利和优惠券 2. **口令推广**：生成口令分享到社群 3. **爆款选品**：每日查看高佣爆款商品 4. **团队管理**：管理推广团队和佣金数据 ## 输出格式 ``` 💰 好省返利查询 商品：[商品名称] 平台：[电商平台] 售价：¥[价格] 优惠券：[券描述] 返利比例：[X]% 预计返利：¥[金额] 好省口令：[口令内容] ```


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Skill: daxiali/cpp-code-style (version 1.0.0)

--- name: C++/CPP Code Style description: C++/CPP代码都用这个coding style, code style, 代码风格，写代码之前阅读下面规则 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"⚡","requires":{"bins":["g++", "gcc"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- # Google C++ Style Guide 写代码严格按照下面规则。 注意：external,3rdparty,.gitignore里面的文件都不在该规则范围内。 ## 关键规则 ### 1. 命名规范 - **文件名**: `snake_case.hpp`, `snake_case.cpp` - **类名**: `CamelCase` - **函数名**: `camelCase`（小驼峰，首字母小写） - **变量名**: `snake_case` - **类成员变量**: `m_camelCase`（m_前缀 + 小驼峰），不要m_camelCase_ - **常量**: `kCamelCase`（全局常量用 `g_CamelCase`） - **命名空间**: `snake_case` ### 2. 缩进和格式 - **缩进**: 2 个空格，不使用 Tab - **行宽**: 80 字符（软限制） - **大括号**: 函数和类的开始大括号在新行，控制流语句的大括号在同一行 - **行尾空格**: 去掉行尾空格 ```cpp class Foo : public Bar { public: void Method() { if (condition) { DoSomething(); } } }; ``` ### 3. 空格 - 二元和三元操作符周围有空格 - 函数参数列表的第一个左括号紧贴函数名 - 返回类型和函数名之间有一个空格 - 指针/引用符号贴在类型上，而不是变量名 ```cpp // 正确 int* ptr; int& ref; void Func(int param1, int param2) { ... } // 类成员变量 class MyClass { public: void myMethod() { m_counter = 0; // m_ 前缀 int local_var = 0; // 局部变量用 snake_case } private: int m_counter; // 成员变量 m_ + camelCase }; // 错误 int *ptr; int &ref; void Func( int param1, int param2 ) { ... } class MyClass { int counter; // 缺少 m_ 前缀 }; ``` ### 4. 头文件保护 ```cpp #pragma once // 或者 #ifndef _FILE_NAME_H_ #define _FILE_NAME_H_ // ... code ... #endif // _FILE_NAME_H_ ``` ### 5. 命名空间 - 不使用 `using namespace` 污染全局命名空间 - 使用 `namespace foo {` 和 `} // namespace foo` 的格式 - 文件作用域的 `namespace` 声明后跟一对空大括号 ```cpp namespace litho { namespace geo { class Point { ... }; } // namespace geo } // namespace litho ``` ### 6. 注释 - 使用英文注释 - 使用 `//` 单行注释 - 使用 `/* */` 多行注释（仅当需要块注释时） - 函数和类的文档使用 `/** ... */` 格式 ```cpp // 单行注释 /* * 多行注释 */ /** * 函数描述 * @param x 参数描述 * @return 返回值描述 */ ``` ### 7. 其他重要规则 - **私有成员**: 在 `private:` 之前声明公有的 - **内联函数**: 定义在头文件中 - **虚拟函数**: 声明为 `virtual`，在定义中不使用 `virtual` 关键字 - **常量成员**: 使用 `constexpr` 而不是 `const` - **字符串字面量**: 使用 `// NOLINT` 关闭特定的 lint 警告（如果需要） - **CMakefile**：不要用绝对路径和中文注释 - **CopyRight**： 使用当前年份，如2026 - **template**： template在class和function上一行 - **类成员变量**： 需要初始化 - **include顺序**：标准库 → 第三方库 → 项目头文件 ## 工具 ### clang-format 项目已配置 `.clang-format` 文件，使用 Google 风格。 检查`.clang-format` 文件是否符合上述规则，不符合修改`.clang-format` 文件。 格式化文件： ```bash clang-format -i src/geo/*.hpp tests/*.cpp ``` ## 参考 - [Google C++ Style Guide](https://google.github.io/styleguide/cppguide.html) - [A C++ Guide](https://www.google-styleguide.com/)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: harvnk/conversation-memory-sync (version 1.0.0)

# Conversation Memory Sync Never forget a conversation again. Auto-generates CONVERSATION_LOG.md and ACTIVITY_DIGEST.md from all agent session transcripts. Use when: you want persistent conversation memory across agent sessions, or when agents keep forgetting past decisions and promises. ## What it does Solves the #1 problem with AI agents: **they forget everything between sessions**. This skill includes two Python scripts that run via cron: 1. **sync_conversation_logs.py** — Extracts the last 300 messages from every agent session and writes them to `CONVERSATION_LOG.md` in each agent's workspace. Full messages with timestamps. 2. **sync_activity_digest.py** — Creates a compact 1-line-per-action summary in `ACTIVITY_DIGEST.md`. Ultra-lightweight (~10-20KB per agent). ## Setup 1. Copy the scripts to your workspace 2. Add a cron job: `*/30 * * * * python3 /path/to/sync_conversation_logs.py && python3 /path/to/sync_activity_digest.py` 3. Add to each agent's SOUL.md or AGENTS.md: ``` At EVERY session start, read CONVERSATION_LOG.md and ACTIVITY_DIGEST.md before doing anything else. ``` ## What gets captured - All user ↔ agent messages (Telegram, Discord, etc.) - Cron job outputs and results - Decisions, promises, task assignments - Timestamps for everything ## What gets filtered - Heartbeat noise (HEARTBEAT_OK) - Empty messages - System metadata ## File sizes - CONVERSATION_LOG.md: ~15-20KB per agent (300 messages) - ACTIVITY_DIGEST.md: ~5-20KB per agent (150 entries, 1 line each) - Total for 12 agents: ~110KB — zero performance impact ## Requirements - Python 3.8+ - OpenClaw with session transcripts (default location: ~/.openclaw/agents/*/sessions/*.jsonl) ## Tags memory, persistence, conversation, logging, multi-agent, session, context, recall


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: goog/super-product (version 1.0.0)

--- name: super-productivity description: 任务管理 CLI 工具，用于 Super Productivity 数据的命令行管理。支持任务管理、计数器管理、项目管理、今日状态查看等功能。当用户提到 super-productivity、sp 任务管理、命令行任务管理时触发。 --- # Super Productivity CLI 命令行接口，用于管理 Super Productivity 应用中的任务、计数器和项目。 ## 安装 ```bash pip install super-productivity-cli ``` ## 核心命令 ### 今日状态 ```bash sp status ``` 查看今天的任务摘要和统计数据。 ### 任务管理 (sp task) | 命令 | 说明 | |------|------| | `sp task list` | 列出所有任务 | | `sp task search <关键词>` | 搜索任务 | | `sp task view <task-id>` | 查看任务详情 | | `sp task add --title "<标题>"` | 添加新任务 | | `sp task edit <task-id> --title "<新标题>"` | 编辑任务 | | `sp task done <task-id>` | 标记任务完成 | | `sp task estimate <task-id> <时间>` | 估算时间，如 `2h`、`30m` | | `sp task log <task-id> <时间>` | 记录实际花费时间 | | `sp task plan <task-id> <日期> <时间>` | 计划任务时间 | | `sp task delete <task-id>` | 删除任务 | ### 计数器管理 (sp counter) | 命令 | 说明 | |------|------| | `sp counter list` | 列出所有计数器 | | `sp counter search <关键词>` | 搜索计数器 | | `sp counter add --title "<名称>"` | 添加计数器 | | `sp counter edit <counter-id> --title "<新名称>"` | 编辑计数器 | | `sp counter log <counter-id>` | 记录一次计数 | | `sp counter toggle <counter-id>` | 切换计数器状态 | | `sp counter delete <counter-id>` | 删除计数器 | ### 项目管理 (sp project) ```bash sp project list sp project view <project-id> ``` ## 输出选项 - `--json`: JSON 格式输出 - `--ndjson`: NDJSON 格式输出（每行一个 JSON 对象） - `--full`: 包含完整实体数据 ## 工作流示例 1. 查看今日任务：`sp status` 2. 搜索任务：`sp task search "报告"` 3. 查看任务详情：`sp task view <task-id>` 4. 标记完成：`sp task done <task-id>` ## 注意事项 - 所有修改命令需要使用 ID，不是标题模糊匹配 - 先用 `list` 或 `search` 获取 ID - 支持通配符 `*` 搜索，如 `sp task search "open*"` - **Windows 兼容性问题**： - 该包在 Python 3.11 上有 f-string 语法兼容问题（需手动修复源码） - Windows 控制台默认编码为 GBK，使用 `--json` 输出避免中文乱码 - 可通过设置环境变量 `PYTHONIOENCODING=utf-8` 解决编码问题 - **数据初始化**：首次使用需创建数据文件或配置 rclone 进行云同步


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