OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: sqsge/clawhub-skill-remote-agent (version 1.0.1)

--- name: remote-agent description: Bridge to external vertical agents (Google ADK, VeADK, etc.) for specialized tasks. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔗", "requires": { "env": ["REMOTE_AGENT_URL"] } } } --- # Remote Agent Bridge This skill enables OpenClaw to delegate tasks to external, specialized AI agents via a standard HTTP interface. Use this when the user's request requires domain-specific knowledge (e.g., enterprise data, financial analysis, legal review) that is handled by a separate agent system. ## Configuration Ensure the following environment variables are set in your OpenClaw environment (e.g., via `.env` or `openclaw config`): - `REMOTE_AGENT_URL`: The HTTP endpoint of the external agent (e.g., `https://remote-agent.example.com/run` or your Google ADK endpoint). - `REMOTE_AGENT_KEY`: (Optional) The Bearer token for authentication. ## Usage When the user asks a question that falls into the domain of a specialized remote agent, use this skill to forward the request. ### Command ```bash python3 skills/remote-agent/scripts/client.py --query "<USER_QUERY>" [--agent "<AGENT_ID>"] ``` ### Examples **Scenario 1: Financial Analysis (VeADK)** User: "Analyze the Q3 earnings report for TechCorp." Thought: The user is asking for financial analysis. I should delegate this to the 'financial-expert' agent. Action: ```bash python3 skills/remote-agent/scripts/client.py --agent "financial-expert" --query "Analyze the Q3 earnings report for TechCorp" ``` **Scenario 2: Enterprise Knowledge (Google ADK)** User: "What is the company policy on remote work?" Thought: This requires internal knowledge. I'll ask the 'hr-bot'. Action: ```bash python3 skills/remote-agent/scripts/client.py --agent "hr-bot" --query "company policy on remote work" ``` **Scenario 3: Custom LangChain Backend** User: "Run the data processing pipeline." Action: ```bash python3 skills/remote-agent/scripts/client.py --query "Run the data processing pipeline" ```


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Skill: aowind/sjht-cam-anno (version 1.0.0)

--- name: hair-cam-anno description: 安防摄像头视频 VL 模型微调数据集标注工具。用于从安防摄像头视频中提取关键帧、分析视频内容、生成结构化标注（含环境/人物/行为/风险描述），并输出符合 dataset.jsonl 格式的微调训练数据。Use when 用户需要对安防摄像头视频进行数据标注、生成 VL 模型训练数据集、处理 /root/hair-cam 目录下的视频数据，或提及 "hair-cam"、"数据标注"、"视频标注"、"VL模型微调"。 --- # hair-cam-anno — 安防摄像头视频标注 对安防摄像头拍摄的视频进行帧提取、视觉分析、结构化标注，输出 `dataset.jsonl` 格式的 VL 模型微调数据集。 ## 工作流程 ### 第1步：提取视频帧 ```bash python3 <skill>/scripts/extract_frames.py \ --data-dir <视频目录> \ --output-dir <帧输出目录> \ --fps 0.5 \ --max-frames 4 ``` - 从每个视频均匀提取 4 帧（每2秒一帧） - 生成 `manifest.json` 记录每个视频的元信息和帧路径 ### 第2步：逐视频分析标注 对每个视频： 1. **查看提取的帧**：用 `read` 工具读取帧图片（支持 jpg/png） 2. **从文件名推断信息**：文件名包含关键信息（如 `海尔摄像头-1男1女-坐-2` → 品牌=海尔摄像头, 1男1女, 行为=坐） 3. **生成标注 JSON**：根据帧画面内容 + 文件名信息，生成结构化标注 标注 JSON 结构： ```json { "title": "场景标题", "subtitle": "场景副标题", "description": "详细描述（≥50字，含环境、人物外貌、行为姿态）", "labels": ["system_suggest_X", ...], "risk": { "level": "none|low|medium|high", "description": "风险描述" }, "simple_description": "简练描述（≤20汉字）" } ``` ### 第3步：汇总生成 dataset.jsonl 1. 将所有标注结果收集到 `annotations.json`，格式： ```json [ {"video": "文件名.mp4", "annotation": { ...标注JSON... }}, ... ] ``` 2. 运行构建脚本： ```bash python3 <skill>/scripts/build_jsonl.py \ --annotations annotations.json \ --video-dir <视频目录> \ --output dataset.jsonl ``` 3. 脚本会自动验证标注数据并生成 `dataset.jsonl` ## 关键参考 - **System prompt 模板**: `references/system-prompt.md` - **标签范围**: `references/labels-reference.md` ## 标签选择规则 - 根据视频实际内容选择匹配标签 - 可多选，但不要选不匹配的标签 - 如果视频中有危险行为（儿童攀爬窗户、摔倒等），risk.level 应为 medium 或 high - 文件名中的信息（人数、行为）必须与标注一致


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Skill: xejrax/image-ocr (version 1.0.0)

--- name: image-ocr description: "Extract text from images using Tesseract OCR" metadata: { "openclaw": { "emoji": "👁️", "requires": { "bins": ["tesseract"] }, "install": [ { "id": "dnf", "kind": "dnf", "package": "tesseract", "bins": ["tesseract"], "label": "Install via dnf", }, ], }, } --- # Image OCR Extract text from images using Tesseract OCR. Supports multiple languages and image formats including PNG, JPEG, TIFF, and BMP. ## Commands ```bash # Extract text from an image (default: English) image-ocr "screenshot.png" # Extract text with a specific language image-ocr "document.jpg" --lang eng ``` ## Install ```bash sudo dnf install tesseract ```


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Skill: yfwill/email-schedule (version 1.0.0)

--- name: email-schedule description: 从 macOS 邮件应用检索邮件，并根据邮件中的事件信息创建提醒事项。支持按时间范围（今天、昨天到今天、未读）检索邮件，自动提取会议、活动等时间信息，在事件发生前2小时设置提醒。Use when: (1) 用户要求查看指定范围的邮件并创建提醒, (2) 需要从邮件中提取日程并设置提醒, (3) 自动识别邮件中的会议时间并添加到提醒事项。 --- # 邮件日程 (Email Schedule) 从 macOS 邮件应用检索邮件，并根据邮件内容自动创建提醒事项。 ## 功能 1. **邮件检索** - 从 macOS 邮件应用数据库读取邮件 2. **智能识别** - 从邮件主题和内容中提取会议/活动时间 3. **自动提醒** - 在事件发生前 2 小时设置提醒事项 ## 支持的时间范围 - `today` - 今天收到的邮件 - `yesterday` - 昨天到今天收到的邮件 - `unread` - 所有未读邮件 - `all` - 最近 50 封邮件 ## 使用流程 当用户要求处理邮件时： ### 1. 确认检索范围 询问或确认用户要查看的邮件范围： - "今天的邮件" - "昨天到今天的邮件" - "未读邮件" - "最近邮件" ### 2. 执行邮件检索 ```bash ./scripts/fetch_emails.sh <范围> ``` 范围参数：`today` | `yesterday` | `unread` | `all` ### 3. 创建提醒事项 将邮件 JSON 传递给创建脚本： ```bash ./scripts/fetch_emails.sh <范围> | ./scripts/create_reminders.py ``` ### 4. 返回结果 格式： ``` 📧 邮件检索完成 查看邮件数量: X 创建提醒数量: Y 提醒详情: • [事件名称] - [时间] • ... ``` ## 时间识别规则 脚本会自动识别以下格式的时间： - `2026年3月31日 14:30` - `3月31日 下午2点` - `明天 上午10点` - `下周一 14:00` - `3/31 14:30` ## 依赖 - macOS 自带邮件应用 - Python 3 - sqlite3 - remindctl (`brew install steipete/tap/remindctl`) ## 手动查询示例 直接在终端查询今日邮件： ```bash # 查询今天的邮件（正确的 SQL） sqlite3 ~/Library/Mail/V10/MailData/Envelope\ Index \ "SELECT datetime(m.date_received, 'unixepoch', 'localtime') as date, a.address as sender, s.subject FROM messages m LEFT JOIN addresses a ON m.sender = a.ROWID LEFT JOIN subjects s ON m.subject = s.ROWID WHERE date(m.date_received, 'unixepoch') = date('now') ORDER BY m.date_received DESC" ``` ## 技术说明 ### 时间戳处理 macOS 邮件数据库中的 `date_received` 和 `date_sent` 字段存储的是 **Unix 时间戳**（相对于1970年1月1日的秒数）。 正确的 SQL 查询方式： ```sql -- 正确：直接使用 unixepoch 转换 SELECT datetime(date_received, 'unixepoch', 'localtime') as date FROM messages -- 错误：不需要添加偏移量（这是旧版 Mac CFAbsoluteTime 的方式） -- SELECT datetime(date_received + 978307200, 'unixepoch') -- 会导致日期错误（显示为2057年） ``` ### 限制说明 - 仅支持 macOS 系统自带的邮件应用 - 需要邮件应用数据库位于默认路径：`~/Library/Mail/V10/MailData/Envelope Index` - 提醒事项会创建在默认的"提醒事项"列表中 - 仅对识别出未来时间的邮件创建提醒 ## 脚本说明 ### fetch_emails.sh 查询邮件数据库，关联 subjects、addresses、summaries 表获取实际文本内容，返回 JSON 格式的邮件列表。 ### create_reminders.py 解析邮件内容，提取时间信息，使用 remindctl CLI 创建提醒事项。


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Skill: deusyu/rainman-translate-book (version 0.2.0)

--- name: rainman-translate-book description: "[DEPRECATED] This skill has been renamed to translate-book. Install the new version: clawhub install translate-book" --- # rainman-translate-book (Deprecated) This skill has been **renamed and moved** to `translate-book`. All future development, bug fixes, and new features will be published under the new name. This package will not receive updates. ## Why the rename? The skill name was simplified from `rainman-translate-book` to `translate-book` to match the SKILL.md `name` field and GitHub repository name, ensuring consistent behavior across Claude Code, Codex, and OpenClaw. ## How to migrate Uninstall this deprecated version and install the new one: ```bash clawhub uninstall rainman-translate-book clawhub install translate-book ``` Or via npx: ```bash npx skills add deusyu/translate-book -a claude-code -g ``` ## New locations - **ClawHub:** `translate-book` - **GitHub:** https://github.com/deusyu/translate-book ## What is translate-book? A Claude Code skill that translates entire books (PDF/DOCX/EPUB) into any language using parallel subagents. Pipeline: Calibre converts input to Markdown chunks, parallel subagents translate each chunk independently, manifest-based SHA-256 validation ensures integrity, then chunks are merged and built into HTML (with TOC), DOCX, EPUB, and PDF outputs. Do not use this package for new installations. Use `translate-book` instead.


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Skill: jeyeshield/json-translator (version 1.0.0)

--- name: json-translator description: 翻译JSON文件中的文本内容，特别是description字段。当用户提到需要翻译JSON文件、翻译JSON中的字段内容、翻译description字段，或者需要将JSON文件翻译成其他语言时，使用此技能。这个技能非常适合处理产品描述、API文档、配置文件、数据集等需要多语言翻译的JSON内容。 --- # JSON 文件翻译助手 翻译 JSON 文件中的指定字段（默认为 `description`），支持多种语言互译，并保持原始 JSON 结构完整。 ## 核心功能 - **智能字段识别**：自动查找 JSON 中的目标字段（默认 `description`），支持自定义指定多个字段 - **多语言支持**：支持中文、英文、日文、韩文四种语言的互译 - **真实翻译 API**：集成 MyMemory 和 LibreTranslate 两个在线翻译服务 - **进度反馈**：显示翻译进度和当前处理的字段内容 - **结构保持**：只翻译目标字段，保持 JSON 结构和其他字段不变 - **错误处理**：翻译失败时保留原文并添加标记，不会中断整个翻译过程 - **文件导出**：提供翻译后的 JSON 文件下载和结果展示 ## 工作流程 ### 1. 读取用户需求 先理解用户需要翻译的内容： - JSON 文件的路径 - 需要翻译的字段名（默认 `description`，可指定多个逗号分隔） - 源语言和目标语言 - 是否需要查看翻译结果或直接下载文件 ### 2. 调用翻译脚本 使用技能目录中的 `scripts/translate_json.py` 脚本进行翻译： ```bash python scripts/translate_json.py <输入文件> --target-language <语言代码> [选项] ``` #### 脚本参数 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `--target-language` | 目标语言代码 | `zh`, `en`, `ja`, `ko` | | `--source-language` | 源语言代码（可选，默认 auto） | `zh`, `en`, `ja`, `ko` 或 `auto` | | `--fields` | 要翻译的字段名（逗号分隔，可选） | `name,description` | | `--output` | 输出文件路径（可选） | `output.json` | #### 支持的语言代码 | 语言代码 | 语言名称 | |---------|---------| | `zh` | 中文（简体） | | `en` | 英文 | | `ja` | 日文 | | `ko` | 韩文 | ### 3. 查看翻译结果 脚本执行后会显示： - 翻译进度（当前/总数） - 原文和译文预览 - 翻译统计信息 - 输出文件路径 ### 4. 下载翻译后的文件 翻译完成后： - 控制台会显示输出文件路径 - 用户可以下载该文件查看完整内容 - 可以选择性地将结果返回给用户 ## 使用示例 ### 示例 1：翻译 description 字段到中文 用户说： "帮我翻译这个 JSON 文件的 description 字段到中文" ```bash python scripts/translate_json.py data.json --target-language zh ``` ### 示例 2：翻译多个字段到英文 用户说： "把这个 JSON 文件的 name 和 description 字段翻译成英文" ```bash python scripts/translate_json.py data.json --target-language en --fields name,description ``` ### 示例 3：指定源语言翻译 用户说： "将这个文件从中文翻译成日文" ```bash python scripts/translate_json.py data.json --target-language ja --source-language zh ``` ### 示例 4：指定输出文件 用户说： "翻译这个文件，输出到 translation.json" ```bash python scripts/translate_json.py data.json --target-language en --output translation.json ``` ## 输出说明 ### 控制台输出 脚本执行时会在控制台显示： - `[当前/总数]` - 翻译进度 - 字段路径 - 当前正在翻译的字段位置 - 原文预览 - 50个字符 - 译文预览 - 50个字符 - 完成信息 - 翻译成功/失败统计 ### 文件输出 - 默认文件名格式：`{原文件名}_translated.json` - 用户也可以通过 `--output` 参数指定输出路径 - JSON 文件保持原始缩进格式，使用 UTF-8 编码 ### 错误处理 脚本会处理以下错误情况： - JSON 文件格式错误 - 显示错误信息并退出 - 文件不存在 - 提示文件路径错误 - 字段不存在 - 显示警告信息但继续处理 - 翻译失败 - 保留原文并添加错误标记 ## 注意事项 1. **API 限流**：脚本会自动在每次翻译之间添加 0.1 秒延迟，避免 API 限流 2. **大文件处理**：建议 JSON 文件大小不超过 10MB 3. **网络要求**：需要能够访问 MyMemory API (`https://api.mymemory.translated.net`) 4. **字段存在性**：如果指定的字段在 JSON 中不存在，会提示缺失字段但继续处理其他字段 5. **结构保持**：只翻译目标字段，其他字段和 JSON 结构完全保持不变 6. **依赖**：需要安装 `requests` 库（脚本会自动处理，如果未安装会提示） ## 技术实现 ### 翻译服务 脚本使用 **MyMemory** 作为主要翻译服务，**LibreTranslate** 作为备用服务： - MyMemory：免费在线翻译 API，主要翻译服务 - LibreTranslate：开源机器翻译 API，作为备用服务 - 自动降级：主服务失败时自动切换到备用服务 - 错误处理：API 失败时保留原文并添加标记 ### 字段查找 脚本使用深度递归算法查找 JSON 中的目标字段： - 递归遍历所有对象和数组 - 识别指定字段名 - 记录字段路径和值 - 保持原始 JSON 结构 ### 进度反馈 脚本提供实时翻译进度： - 显示当前翻译的字段编号 - 显示字段路径和内容预览 - 显示翻译状态（成功/失败） - 显示完成统计信息


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Skill: cinience/aliyun-qwen-omni (version 1.0.0)

--- name: aliyun-qwen-omni description: Use when tasks require all-in-one multimodal understanding or generation with Alibaba Cloud Model Studio Qwen Omni models, including image-plus-audio interaction, voice assistants, and realtime multimodal agents. version: 1.0.0 --- Category: provider # Model Studio Qwen Omni ## Validation ```bash mkdir -p output/aliyun-qwen-omni python -m py_compile skills/ai/multimodal/aliyun-qwen-omni/scripts/prepare_omni_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-omni/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/aliyun-qwen-omni/validate.txt` is generated. ## Critical model names Use one of these exact model strings: - `qwen3-omni-flash` - `qwen3-omni-flash-realtime` - `qwen-omni-turbo` - `qwen-omni-turbo-realtime` ## Typical use - Image + audio + text assistant - Realtime multimodal agents - Spoken responses grounded in visual input ## Normalized interface (omni.chat) ### Request - `model` (string, optional): default `qwen3-omni-flash` - `text` (string, optional) - `image` (string, optional) - `audio` (string, optional) - `response_modalities` (array<string>, optional): e.g. `["text"]`, `["text","audio"]` ### Response - `text` (string, optional) - `audio_url` or `audio_chunk` (optional) - `usage` (object, optional) ## Quick start ```bash python skills/ai/multimodal/aliyun-qwen-omni/scripts/prepare_omni_request.py \ --output output/aliyun-qwen-omni/request.json ``` ## References - `references/sources.md`


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Skill: night556/feishu-doc-exporter (version 1.0.0)

--- name: feishu-doc-exporter description: Feishu Document Exporter - Batch export Feishu docs to markdown/PDF metadata: openclaw: requires: bins: [] --- # Feishu Document Exporter Batch export Feishu documents to markdown or PDF format, features: - Batch export entire folders - Preserve document structure and formatting - Export images as local files - Support nested folder hierarchy - Generate table of contents - Support incremental export ## Usage ```bash # Export single document to markdown openclaw feishu-doc-exporter export --url "https://example.com/docx/xxx" --format markdown --output ./export # Export entire folder recursively openclaw feishu-doc-exporter export --folder "folder_token" --format pdf --output ./export --recursive # List all documents in a folder openclaw feishu-doc-exporter list --folder "folder_token" ``` ## Configuration Required Feishu API permissions: - `doc:document:read` - `drive:folder:read` - `drive:file:read`


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Skill: nexscope/shopify-app-recommendations (version 1.0.0)

--- name: shopify-app-recommendations description: "App stack advisor — essential apps by business stage, cost optimization, performance impact analysis" metadata: nexscope: category: shopify --- # Shopify App Recommendations App stack advisor — essential apps by business stage, cost optimization, performance impact analysis. ## Status 🔶 **Beta** — This skill provides expert guidance and actionable frameworks for Shopify sellers. ## Capabilities - Analyze your current Shopify store setup and identify optimization opportunities - Provide data-driven recommendations based on industry best practices - Generate step-by-step implementation plans tailored to your business stage - Compare tools, apps, and strategies with pros/cons analysis ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill shopify-app-recommendations -g ``` ## Usage After installation, ask your AI assistant about shopify app recommendations topics. Example prompts: - "Help me with shopify app recommendations for my Shopify store" - "What are the best practices for shopify app recommendations?" - "Audit my current shopify app recommendations setup and suggest improvements" - "Create a step-by-step shopify app recommendations implementation plan" ## Output Structured analysis and recommendations including: - Current state assessment - Priority action items (quick wins → long-term) - Tool/app recommendations with cost comparison - Implementation timeline - KPIs to track ## Limitations - Provides strategic guidance, not direct Shopify API integration - Recommendations based on general best practices — always validate with your specific store data - For real-time analytics and automated optimization, check out [Nexscope](https://www.nexscope.ai/?co-from=skill) --- *Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/?co-from=skill) — AI-powered e-commerce tools for sellers worldwide.*


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Skill: npfaerber/nodejs-security-audit (version 1.0.0)

--- name: nodejs-security-audit description: Audit Node.js HTTP servers and web apps for security vulnerabilities. Checks OWASP Top 10, CORS, auth bypass, XSS, path traversal, hardcoded secrets, missing headers, rate limiting, and input validation. Use when reviewing server code before deployment or after changes. --- # Node.js Security Audit Structured security audit for Node.js HTTP servers and web applications. ## Audit Checklist ### Critical (Must Fix Before Deploy) **Hardcoded Secrets** - Search for: API keys, passwords, tokens in source code - Pattern: `grep -rn "password\|secret\|token\|apikey\|api_key" --include="*.js" --include="*.ts" | grep -v node_modules | grep -v "process.env\|\.env"` - Fix: Move to env vars, fail if missing: `if (!process.env.SECRET) process.exit(1);` **XSS in Dynamic Content** - Search for: `innerHTML`, template literals injected into DOM, unsanitized user input in responses - Fix: Use `textContent`, or escape: `str.replace(/[&<>"']/g, c => ({'&':'&amp;','<':'&lt;','>':'&gt;','"':'&quot;',"'":"&#39;"}[c]))` **SQL/NoSQL Injection** - Search for: String concatenation in queries, `eval()`, `Function()` with user input - Fix: Parameterized queries, input validation ### High (Should Fix) **CORS Misconfiguration** - Search for: `Access-Control-Allow-Origin: *` - Fix: Allowlist specific origins: `const origin = ALLOWED.has(req.headers.origin) ? req.headers.origin : ALLOWED.values().next().value` **Auth Bypass** - Check: Every route that should require auth actually checks it - Common miss: Static file routes, agent/webhook endpoints, health checks that expose data **Path Traversal** - Check: `path.normalize()` + `startsWith(allowedDir)` on all file-serving routes - Extra: Resolve symlinks with `fs.realpathSync()` and re-check ### Medium (Recommended) **Security Headers** ```javascript const HEADERS = { 'X-Frame-Options': 'SAMEORIGIN', 'X-Content-Type-Options': 'nosniff', 'Referrer-Policy': 'strict-origin-when-cross-origin', 'Permissions-Policy': 'camera=(), microphone=(), geolocation=()', }; // Apply to all responses ``` **Rate Limiting** ```javascript const attempts = new Map(); // ip -> { count, resetAt } const LIMIT = 5, WINDOW = 60000; function isLimited(ip) { const now = Date.now(), e = attempts.get(ip); if (!e || now > e.resetAt) { attempts.set(ip, {count:1, resetAt:now+WINDOW}); return false; } return ++e.count > LIMIT; } ``` **Input Validation** - Body size limits: `if (bodySize > 1048576) { req.destroy(); return; }` - JSON parse in try/catch - Type checking on expected fields ### Low (Consider) **Dependency Audit:** `npm audit` **Error Leakage:** Don't send stack traces to clients in production **Cookie Security:** `HttpOnly; Secure; SameSite=Strict` ## Report Format ``` ## Security Audit: [filename] ### Critical 1. **[Category]** Description — File:Line — Fix: ... ### High ... ### Medium ... ### Low ... ### Summary X critical, X high, X medium, X low ```


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Skill: bytesagain-lab/onchain-analyzer (version 4.0.1)

--- name: "onchain-analyzer" version: "4.0.1" description: "Reference tool for devtools — covers intro, formulas, regulations and more. Quick lookup for Onchain Analyzer concepts, best practices, and implementation pa..." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [onchain,analyzer, reference] category: "devtools" --- # Onchain Analyzer Reference tool for devtools — covers intro, formulas, regulations and more. Quick lookup for Onchain Analyzer concepts, best practices, and implementation pa... No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `formulas` | formulas reference | | `regulations` | regulations reference | | `risks` | risks reference | | `instruments` | instruments reference | | `strategies` | strategies reference | | `glossary` | glossary reference | | `checklist` | checklist reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: azazlf09/name-wuge (version 2.7.0)

--- name: name-wuge description: 姓名五格数理测算（天格/人格/地格/外格/总格）。当用户发送姓名要求算命、测名、五格、数理、笔画、姓名分析时触发。也支持直接发送 "李明" 或 "张伟 测名" 格式。 ## 输出规则 **⚠️ 繁简转换死律（2026-04-19 制定）：** - **测命时**：用户发送任何名字（简体/繁体混写）→ **强制先转繁体** → 再查康熙字典笔画 - **公司名时**：同上，先转繁体再查 - **起名时**：用繁体笔画计算出吉的组合 → **结果转简体** 给用户 - **输出时**：繁简双版同时展示（简体名【繁体名】），笔画全部以繁体康熙字典为准 **为什么这么做**：康熙字典笔画以繁体为准，简体 "陈"=13画但繁体 "陳"=16画，差之毫厘谬以千里。 **姓名生成默认规则（除非用户指定"五格全吉"）：** - ✅ 只保**总格为吉** - ✅ 其他四格（天格/人格/地格/外格）**随机搭配，不做要求** - ✅ 可包含单名（单名=名字仅一字） - ✅ **音韵筛选**：名字韵母不能全同，过滤难听组合 - ✅ 每个姓氏最多取1-2个，避免套公式 - 这样名字更好听、选择更多 **输出格式（随机生成时，繁简双版）：** ``` 姓名 天格 人格 地格 外格 总格 吉凶 评分 石章卢（石章卢） 天 6人16地16外 6总21 天吉人吉地吉外吉总吉 95.0分 (笔画以康熙繁体核算，名字已转简体输出) ``` **当用户指定"五格全吉"时：** - 天格/人格/地格/外格/总格全部为吉 ## 触发方式 用户发送姓名即可，不需要完整指令： - "李明" → 姓李名明 - "张伟 测名" / "测名 张伟" / "算命 张伟" - "李云帆 五格" / "姓名分析 李云帆" - 直接说"测一下这个名字好不好"（需提取姓名） - "测公司名：阿里巴巴" / "公司名 腾讯" → 公司名总格测算 - "批量取名 石" / "生成名字 李" / "帮我想名字" → 姓名批量生成（默认总格吉） - "生成名字 李 五格全吉" → 五格全吉版本 - "生成公司名 3字 总格25" → 公司名批量生成 - "随机生成10个名字" / "帮我想一些好听的名字" → 纯随机姓名生成（默认总格吉，可含单名，音韵好听） ## 批量生成功能 ```python # 姓名批量生成 from scripts.name_generator import run_generate # 五格全吉 print(run_generate(surname="石", given_len=2)) # 指定某格达标（如人格=15） print(run_generate(surname="石", target_ges={"人格": 15})) # 纯随机生成五格全吉姓名 from scripts.name_generator import run_random_names print(run_random_names(count=10)) # 公司名批量生成 print(run_generate(company_length=3, company_target_zong=25)) ``` ### 直接调用 Python 脚本 ```python # 姓名五格 from scripts.name_wuge import run print(run("李", "明华")) # 公司名总格 from scripts.name_wuge import run_company print(run_company("阿里巴巴")) ``` ### 参数说明 | 参数 | 类型 | 默认 | 说明 | |------|------|------|------| | surname | str | 必填 | 姓氏，单字或双字复姓 | | given | str | 必填 | 名字，1-2字 | | auto_download | bool | True | 遇生僻字自动下载完整康熙字典 | | preload_full | bool | False | 提前加载完整字典（批量测算时用）| ### 批量测算 ```python from name_wuge import run, ensure_full_data ensure_full_data() # 一次性加载，后续不再重复下载 names = [("王","芳"), ("陈","浩然"), ("刘","婷婷")] for s, g in names: print(run(s, g)) ``` ### 单独查笔画（不计算五格） ```python from name_wuge import query_strokes print(query_strokes("李明华")) # {'李': 7, '明': 8, '华': 14} ``` ## 五格计算规则 | 格 | 计算规则 | |----|----------| | 天格 | 单姓=姓末字笔画+1，复姓=姓1笔画+姓2笔画 | | 人格 | 姓末字笔画+名首字笔画 | | 地格 | 单名=名笔画+1，双名=名1+名2笔画 | | 外格 | 天格+地格-人格 | | 总格 | 所有汉字笔画相加（姓+名全部字的笔画之和） | ## 数据来源 - **81数理**：cnk3x/bys (Apache-2.0) - **康熙笔画**：breezyreeds/kangxi-strokecount (MIT) ## 降级策略 1. **L1 内置**：~200 常见姓名字，零延迟 2. **L2 缓存**：首次下载后存 JSON，毫秒级加载 3. **L3 下载**：63,696 字完整康熙字典（~3MB） 4. **L4 降级**：下载失败仅用内置字典，不崩溃 ## 输出示例（繁简双版） ``` ------------------------------------- name: 陈星任（陳星任） source: full kangxi strokes: 陳=16画 星=9画 任=6画 (康熙繁体笔画) ------------------------------------- 格 数理 吉凶 解释 天格 17 吉 排除万难，有贵人助 人格 25 吉 天时地利，名利双收 地格 15 吉 谦恭做事，外得人和 外格 7 吉 独营生意，和气吉祥 总格 31 吉 能得人望，排除万难 ------------------------------------- overall score: 89.0 / 100 ------------------------------------- ``` ## 繁简转换依赖 - `opencc-python-reimplemented`（已内置，无需手动安装） - 静默处理无繁简差异的字（已有繁简差异的字才转换） ## 注意事项 - 复姓（欧阳、司马等）自动识别 - 生僻字自动触发 L3 下载，无需手动干预 - 罕见字确实查不到时，抛出 `ValueError` 说明哪些字缺失


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