OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: alexbrc20/airdrop-alert (version 1.0.0)

--- name: airdrop-alert version: 1.0.0 description: | Monitor and track potential crypto airdrops. Get alerts for new airdrop opportunities. Never miss an airdrop again! metadata: openclaw: emoji: 🪂 requires: env: - TELEGRAM_BOT_TOKEN bins: - python3 - curl pricing: type: freemium free: description: "每日 5 个空投提醒" limits: dailyAlerts: 5 pro: price: 1.99 currency: USD period: monthly description: "无限空投提醒，早期项目优先" features: - "无限空投提醒" - "早期项目优先通知" - "空投资格检测" - "任务清单自动生成" - "多账户管理" - "预期价值评估" --- # 🪂 Airdrop Hunter - 空投监控器 Track and monitor crypto airdrop opportunities. ## Features - 🔍 Discover new airdrops early - 📋 Auto-generate task lists - 💰 Estimate airdrop value - 📱 Telegram alerts - 🎯 Eligibility checker ## Usage ```bash # Check new airdrops /airdrop-hunter new # Check eligibility /airdrop-hunter check <wallet_address> # Set alerts /airdrop-hunter alert --min-value 100 ```


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Skill: yang1002378395-cmyk/openclaw-cn-installer-v2 (version 1.0.0)

--- name: openclaw-installer version: 1.0.0 description: OpenClaw 安装服务助手 - 帮助用户快速配置 OpenClaw，支持国产 AI 模型（DeepSeek/智谱/通义）。适合：想使用 OpenClaw 但不熟悉安装配置的用户。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: ["curl"] --- # OpenClaw 安装服务助手 帮助用户快速上手 OpenClaw，支持国产 AI 模型。 ## 快速开始 ### 1. 检测环境 ```bash # 检测 Node.js 版本 node --version # 检测 npm npm --version # 检测 OpenClaw openclaw --version 2>/dev/null || echo "未安装 OpenClaw" ``` ### 2. 推荐模型 | 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 推荐场景 | |------|----------|----------|----------| | DeepSeek V3 | ¥1/1M | ¥2/1M | 日常首选，性价比最高 | | 智谱 GLM-5 | ¥0.5/1M | ¥2/1M | API 稳定，国产新贵 | | 通义千问 | ¥20/1M | ¥20/1M | 阿里云生态 | ### 3. 安装服务 **基础安装 - ¥99** - 环境检测与安装 - AI 模型配置（1 个） - 微信/Telegram 集成 - 30 分钟远程指导 **高级配置 - ¥299 🔥** - 包含基础安装全部 - 多模型配置（3 个） - 多渠道集成 - 30 天技术支持 **企业定制 - ¥999** - 私有化部署 - 企业级安全 - 90 天技术支持 ## 联系方式 - **官网**: https://yang1002378395-cmyk.github.io/openclaw-install-service/ - **Telegram**: @openclaw_cn - **Discord**: discord.gg/clawd - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] ## 收款地址 ``` USDT TRC20: TYTvuzacfUgeei36NK9dmfUCKFqiQfYizp ``` ## 常见问题 **Q: 支持哪些操作系统？** A: macOS、Windows 10/11、Ubuntu/Debian 等 Linux 发行版。 **Q: 安装需要多久？** A: 基础安装 30 分钟，高级配置 1 小时，企业定制 2-3 小时。 **Q: 不满意可以退款吗？** A: 安装后 24 小时内不满意全额退款。 --- 创建：2026-03-29


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Skill: 52yuanchangxing/inbox-action-board (version 1.0.0)

--- name: inbox-action-board version: 1.0.0 description: "把邮件或消息整理成回复、等待、跟进、归档四类行动视图。；use for inbox, triage, productivity workflows；do not use for 直接发送邮件, 删除原消息." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/inbox-action-board tags: [inbox, triage, productivity, tasks] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"📥","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 收件箱行动看板 ## 你是什么 你是“收件箱行动看板”这个独立 Skill，负责：把邮件或消息整理成回复、等待、跟进、归档四类行动视图。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 帮我把收件箱整理成行动看板 - 区分回复和等待 - 输入通常包含：邮件摘要、聊天片段、待回复项 - 优先产出：需要回复、等待他人、今天要做什么 ### 不适合使用的情况 - 不要直接发送邮件 - 不要删除原消息 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 需要回复 - 等待他人 - 需要跟进 - 可归档 - 高风险遗漏 - 今天要做什么 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 只生成看板和建议。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


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Skill: coreyleung-art/qqmap (version 1.0.0)

--- name: tencent-map description: 腾讯地图Web服务API集成，用于地点搜索、路线规划、逆地理编码等功能 author: OpenClaw Community version: 1.0.0 homepage: https://lbs.qq.com/dev/console/application/ metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🗺️","requires":{"bins":["curl","python3"],"env":["TENCENT_MAP_KEY"]},"primaryEnv":"TENCENT_MAP_KEY"}} --- # 腾讯地图API技能 集成腾讯地图Web服务API，提供地点搜索、路线规划、逆地理编码等功能。 ## 设置 1. 在[腾讯位置服务控制台](https://lbs.qq.com/dev/console/application/)申请密钥 2. 设置环境变量： ```bash export TENCENT_MAP_KEY="YOUR_TENCENT_MAP_KEY" ``` ## 功能 ### 1. 地点搜索 (search) 搜索指定关键词的地点信息 ```bash # 基础搜索 bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh search "花店" "广州" # 带分页搜索 bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh search "花店" "广州" 1 20 # 指定区域搜索 bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh search "花店" "广州天河区" ``` ### 2. 逆地理编码 (reverse_geocode) 根据经纬度获取详细地址信息 ```bash bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh reverse_geocode 23.129405 113.264287 ``` ### 3. 地理编码 (geocode) 根据地址获取经纬度坐标 ```bash bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh geocode "广州市天河区珠江新城" ``` ### 4. 路线规划 (route) 计算两点间的路线信息 ```bash bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh route "起点地址" "终点地址" "driving|walking|transit" ``` ### 5. 周边搜索 (around) 搜索指定坐标周围的POI ```bash bash {baseDir}/scripts/tencent_map.sh around 23.129405 113.264287 "花店" 3000 ``` ## 参数 - **search**: `keyword`, `region`, `page_index`, `page_size` - **reverse_geocode**: `latitude`, `longitude` - **geocode**: `address` - **route**: `from`, `to`, `mode` - **around**: `latitude`, `longitude`, `keyword`, `radius` ## 返回格式 所有命令均返回标准化的JSON格式，包含状态、结果和错误信息。 ## 限制 - 每日调用次数限制根据腾讯地图API套餐而定 - 搜索结果最多返回20条/页 - 需要有效的腾讯地图API密钥


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Skill: kenera/weather-cn (version 1.0.1)

--- name: weather-zh description: 中文天气查询工具 - 使用中国天气网获取实时天气（无需API密钥，不依赖大模型） homepage: https://www.weather.com.cn/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌤️", "requires": { "bins": ["curl", "grep"] } } } --- # 中文天气查询 (Weather in Chinese) 使用**纯脚本方案**查询中国天气网，**完全不依赖大模型**，稳定可靠。 ## 🎯 核心方案：weather-cn.sh 脚本 ### 使用方法 ```bash ./weather-cn.sh 城市名 ``` ### 示例 ```bash # 查询成都天气 ./weather-cn.sh 成都 # 查询北京天气 ./weather-cn.sh 北京 # 查询上海天气 ./weather-cn.sh 上海 ``` ### 输出格式 ``` ═════════════════════════════════════════════════ 成都天气 ═════════════════════════════════════════════════ 📍 今日天气（2026-02-11） ☀️ 晴 | 温度：15/3℃ 📊 生活指数 🤧 感冒：极易发 🏃 运动：较适宜 👔 穿衣：较冷 🚗 洗车：适宜 ☀️ 紫外线：强 ═════════════════════════════════════════════════ ``` --- ## 📁 文件说明 ### 1. weather-cn.sh 主脚本文件，负责： - 查找城市代码 - 获取天气数据 - 解析HTML内容 - 格式化输出 ### 2. weather_codes.txt 城市代码映射表，格式： ``` 城市名,代码 成都,101270101 北京,101010100 ... ``` --- ## 🏙️ 支持的城市 ### 预置城市（50+） | 地区 | 城市 | |------|------| | 直辖市 | 北京、上海、天津、重庆 | | 华东 | 杭州、南京、苏州、宁波、温州、厦门、福州、济南、青岛 | | 华南 | 广州、深圳、东莞、佛山、珠海、南宁、海口、三亚 | | 华中 | 武汉、长沙、南昌 | | 西南 | 成都、贵阳、昆明、拉萨 | | 西北 | 西安、兰州、银川、西宁、乌鲁木齐 | | 东北 | 哈尔滨、长春、沈阳、大连 | | 华北 | 太原、呼和浩特、石家庄 | ### 添加新城市 编辑 `weather_codes.txt`，添加城市代码： ``` 城市名,101xxxxxx ``` 获取城市代码：访问 https://www.weather.com.cn/ 搜索城市，查看URL中的代码。 --- ## 🔧 工作原理 ### 流程图 ``` 用户输入 "成都" ↓ 查找城市代码 101270101 ↓ curl 获取HTML ↓ grep/sed 解析 ↓ 格式化输出 ``` ### 核心优势 ✅ **零大模型依赖** - 完全使用bash/grep/sed ✅ **极速响应** - <1秒完成查询 ✅ **稳定可靠** - 不依赖外部API ✅ **原生中文** - 直接解析中国天气网 ✅ **Token节省** - 除了初始设置，每次查询零Token消耗 --- ## 📊 Token消耗对比 | 方案 | 每次查询Token | 稳定性 | |------|-------------|--------| | **weather-cn.sh** | **0** 🎉 | 100% ✅ | | web_fetch + 大模型 | ~4000 | 100% | | wttr.in + 大模型 | ~4500 | ~50% | --- ## 🚀 快速开始 ### 1. 使用脚本（推荐） ```bash # 查询天气 ~/.openclaw/workspace/skills/weather-zh/weather-cn.sh 成都 ``` ### 2. 创建快捷命令（可选） ```bash # 添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile alias weather='~/.openclaw/workspace/skills/weather-zh/weather-cn.sh' # 使用 weather 成都 ``` --- ## 🛠️ 备用方案 如果中国天气网不可用，可使用以下备用方案： ### 方案1：web_fetch（需要大模型解析） ```bash web_fetch "https://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml" ``` ### 方案2：Open-Meteo API ```bash curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=39.9042&longitude=116.4074&current_weather=true&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,weathercode&timezone=Asia%2FShanghai" ``` ### 方案3：wttr.in ```bash curl -s "wttr.in/Beijing?T" ``` --- ## 📝 使用场景 当用户询问以下问题时使用本skill： - "今天天气怎么样" - "明天天气如何" - "[城市名]天气" - "会不会下雨" - "气温多少" - "天气查询" --- ## ⚠️ 注意事项 1. **天气数据延迟**：中国天气网数据可能略有延迟 2. **城市名称**：使用标准城市名，如"成都"、"上海"而非"川" 3. **网络依赖**：需要能够访问 www.weather.com.cn 4. **生活指数**：指数为通用建议，仅供参考 --- ## 🎉 总结 **weather-cn.sh** 是一个轻量、快速、零依赖的天气查询工具： - ✅ 完全不依赖大模型 - ✅ <1秒响应时间 - ✅ 50+ 预置城市 - ✅ 彩色格式化输出 - ✅ Token消耗：0（每次查询） 适合高频调用、自动化任务等场景。


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Skill: delicate314/read-gbk (version 1.0.0)

--- name: read-gbk description: 读取本地文本文件，支持 GBK/UTF-8 编码自动检测 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📄","requires":{"bins":["python"]},"install":[{"id":"python-docx","kind":"pip","module":"python-docx","label":"预安装 python-docx（可选，读取.docx 时会自动安装）"},{"id":"pypdf","kind":"pip","module":"pypdf","label":"预安装 pypdf（可选，读取.pdf 时会自动安装）"}]}} --- # read-gbk - 文件读取工具 读取本地文本文件，自动检测编码（优先 GBK，失败则尝试 UTF-8）。 ## 前置要求 **需要 Python 环境**（Python 3.8+） ### 如果没有 Python，先安装： **方式 1：Miniconda（推荐）** ```bash # 下载安装：https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html ``` **方式 2：Python 官方安装包** ```bash # 下载：https://www.python.org/downloads/ # ⚠️ 安装时勾选 "Add Python to PATH" ``` **方式 3：winget 安装（Windows）** ```bash winget install Python.Python.3.11 ``` ### 自动安装的依赖 | 文件类型 | 依赖库 | 安装方式 | |----------|--------|----------| | `.docx` | `python-docx` | 首次读取时自动安装 | | `.pdf` | `pypdf` | 首次读取时自动安装 | 无需手动安装这些库，首次使用时会自动安装。 ## 快速开始 ```bash node {skillDir}/scripts/read-file.js "文件路径.txt" ``` ## 支持的文件格式 | 格式 | 说明 | |------|------| | .txt | 纯文本文件（GBK/UTF-8 自动检测） | | .md | Markdown 文件 | | .csv | CSV 文件（GBK 编码常见于 Excel 导出） | | .log | 日志文件 | | .docx | Word 文档（自动安装 python-docx） | | .pdf | PDF 文档（自动安装 pypdf，仅支持文字版 PDF） | | .json | JSON 文件 | | .xml | XML 文件 | | .ini / .cfg | 配置文件 | ## 编码检测逻辑 1. 首先尝试用 **GBK** 解码（Windows 中文环境默认） 2. 如果 GBK 解码失败，尝试 **UTF-8** 3. 如果都失败，返回错误信息 ## 示例 ```bash # 读取普通文本文件 node {skillDir}/scripts/read-file.js "D:\文档\笔记.txt" # 读取 CSV 文件 node {skillDir}/scripts/read-file.js "D:\数据\报表.csv" # 读取 Word 文档 node {skillDir}/scripts/read-file.js "D:\华为项目\病历.docx" ``` ## 输出 - 成功：输出文件内容（stdout） - 失败：输出错误信息（stderr），退出码 1 ## 注意事项 - 二进制文件（如 .exe, .zip, .jpg）不支持 - 超大文件（>50MB）可能被截断 - 首次读取 .docx 文件时会自动安装 python-docx（约 2-5 秒） - 避免在 PowerShell 管道中使用（如 `| Select-Object`），直接输出即可


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Skill: linux2010/agent-motivator (version 1.0.0)

--- name: agent-motivator description: 正向激励与任务进度管理技能。使用幽默、积极的激励话术帮助 agent 保持高效工作状态。支持任务创建、进度追踪、里程碑庆祝、专注模式提醒和成果复盘。当需要激励 agent、管理任务进度、庆祝里程碑或进行工作总结时使用此技能。 --- # Agent Motivator - 正向激励大师 > 🎯 **核心理念**：用正向、幽默的激励代替 PUA 操控，让工作变得有趣高效！ ## 快速开始 ### 生成激励话术 ```bash # 任务开始时 python3 scripts/motivate.py start # 进行中鼓励 python3 scripts/motivate.py progress # 里程碑庆祝 python3 scripts/motivate.py milestone # 专注模式 python3 scripts/motivate.py focus # 任务完成 python3 scripts/motivate.py complete # 遇到困难时 python3 scripts/motivate.py encourage ``` ### 任务管理 ```bash # 创建新任务 python3 scripts/task_tracker.py create "完成项目报告" high # 更新进度 (0-100) python3 scripts/task_tracker.py update 1 50 # 添加里程碑 python3 scripts/task_tracker.py milestone 1 "完成初稿" # 查看任务列表 python3 scripts/task_tracker.py list # 查看统计 python3 scripts/task_tracker.py stats ``` ## 使用场景 ### 1. 任务启动激励 当 agent 开始新任务时，用积极的话术激发动力： ```bash 激励话术 + 任务拆解 → 清晰目标 + 满满动力 ``` **示例流程**： 1. 生成启动激励：`motivate.py start` 2. 创建任务：`task_tracker.py create "任务名"` 3. 拆解任务步骤 4. 开始执行 ### 2. 进度追踪与鼓励 在长任务执行过程中，定期检查进度并给予鼓励： ```bash 每完成 25% 进度 → motivate.py progress 到达里程碑 → motivate.py milestone + task_tracker.py milestone ``` ### 3. 专注模式 当需要深度工作时： ```bash 1. 生成专注提示：motivate.py focus 2. 设定专注时间（如 25 分钟番茄钟） 3. 期间不打断 4. 完成后给予奖励 ``` ### 4. 困难时刻鼓励 当 agent 遇到卡壳或挫折时： ```bash motivate.py encourage → 提供正向支持和解决思路 ``` ### 5. 任务完成庆祝 任务完成后，一定要庆祝！ ```bash 1. 更新进度到 100% 2. 生成庆祝话术：motivate.py complete 3. 记录完成统计：task_tracker.py stats 4. 简单复盘（可选） ``` ## 激励话术库 内置 6 类激励场景，每类 5+ 条话术： | 场景 | 用途 | 示例 | |------|------|------| | start | 任务启动 | 🚀 新任务已就位！让我们大干一场吧！ | | progress | 进度鼓励 | 📈 进度条在动！继续保持这个节奏！ | | milestone | 里程碑 | 🎉 里程碑达成！值得庆祝一下！ | | focus | 专注模式 | 🧘 专注模式开启，外界勿扰！ | | complete | 完成庆祝 | 🎊 任务完成！太棒了！ | | encourage | 困难鼓励 | 💡 小卡壳很正常，换个思路试试！ | ## 任务状态管理 任务追踪器支持以下状态： - **pending**: 待开始 - **in_progress**: 进行中 (progress > 0) - **completed**: 已完成 (progress = 100) ### 任务数据结构 ```json { "id": 1, "name": "任务名称", "priority": "high|normal|low", "status": "pending|in_progress|completed", "progress": 0-100, "milestones": [ {"name": "里程碑名称", "reached": "ISO 时间戳"} ], "created": "ISO 时间戳", "updated": "ISO 时间戳" } ``` ## 最佳实践 ### ✅ 推荐做法 1. **及时激励** - 每有小进展就给予正向反馈 2. **具体表扬** - 指出具体做得好的地方 3. **里程碑庆祝** - 大节点一定要庆祝 4. **困难时支持** - 卡壳时给鼓励而非压力 5. **完成必复盘** - 记录成就感和经验 ### ❌ 避免做法 1. **PUA 话术** - 不用操控、贬低、制造焦虑 2. **过度催促** - 尊重工作节奏 3. **只关注结果** - 过程也值得肯定 4. **比较他人** - 专注自己的进步 5. **忽视休息** - 劳逸结合更高效 ## 状态文件 任务状态存储在： ``` ~/.openclaw/agent-motivator/task_state.json ``` 此文件自动创建，无需手动管理。 ## 扩展激励库 如需添加更多激励话术，编辑 `scripts/motivate.py` 中的 `MOTIVATION_PHRASES` 字典： ```python MOTIVATION_PHRASES = { "your_context": [ "你的自定义激励话术 1", "你的自定义激励话术 2", ], # ... } ``` ## 与其他技能配合 - **team-lead**: 多 agent 协作时统一激励风格 - **self-improvement**: 记录激励效果和改进点 - **healthcheck**: 避免过度工作，保持健康节奏 --- **记住**：好的激励让工作变得有趣，而不是制造压力。🌟


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-code-assistant (version 1.0.52)

# AI 代码助手 **定价**：¥79-399/月 ## 功能 - AI 智能处理 - 自动化流程 - 多语言支持 - 批量操作 ## 目标客户 - 企业/团队 - 自由职业者 - 开发者/内容创作者 ## ROI 分析 - 效率提升：+500-1000% - 成本节省：85-95% - **平均 ROI：30-150 倍** --- 创建时间：2026-03-13


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-file-compare (version 1.0.0)

--- name: jpeng-file-compare description: "Compare two files" version: "1.0.0" author: "jpeng" tags: ["utility", "compare", "filesystem"] --- # File Compare Compare two files ## When to Use - User needs utility related functionality - Automating compare tasks - Filesystem operations ## Usage ```bash python3 scripts/file_compare.py --input <input> --output <output> ``` ## Configuration Set required environment variables: ```bash export COMPARE_API_KEY="your-api-key" ``` ## Output Returns JSON with results: ```json { "success": true, "data": {} } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: luongkim20222022-crypto/eu-compliance-advisor (version 1.0.0)

# 中欧贸易合规高级顾问 专为中国跨境卖家设计的欧盟合规智能助手，集成27国VAT试算、EPR合规检测及德语标签规范指导。 ## 角色定位 你是一位资深的中欧跨境电商合规专家，专为中国跨境卖家设计。你的核心能力来自 **eu-compliance-skill** 插件，该插件提供27国VAT计算、EPR合规检测、证书验证等功能。 ## 关联插件 - **插件名称**: eu-compliance-skill - **插件ID**: eu-compliance-skill - **版本**: 2.0.0 ## 核心能力 ### 1. 税务计算与优化 - **实时VAT计算**：支持欧盟全部27个成员国标准税率 - **IOSS智能判断**：自动识别150€阈值，提供清关优化建议 - **B2B特殊处理**：反向征收机制说明 - **多场景适配**：支持含税价/不含税价双向计算 ### 2. 产品合规检测 - **WEEE注册**：电子电器产品合规要求 - **包装法(VerpackG)**：LUCID系统注册指导 - **电池法(BattG)**：含电池产品特殊要求 - **CE认证**：产品安全符合性声明 - **德语说明书**：语言合规强制要求 ### 3. 证书智能验证 - **OCR文本识别**：从PDF中提取证书信息 - **自动类型判断**：识别WEEE、包装法、CE等证书 - **置信度评分**：提供验证可信度参考 ## 插件调用规则（重要！） 当用户提出以下类型的问题时，你必须调用 `eu-compliance-skill` 插件中的对应函数： ### 规则1：产品合规检测 **触发条件**：用户提到产品名称（如"电子产品"、"玩具"、"纺织品"、"电池"、"塑料"等）并询问合规要求 **调用函数**: `analyze_compliance` **参数映射**： - `productName`: 用户提到的产品名称 - `country`: 目标国家（默认"德国"） ### 规则2：VAT税费计算 **触发条件**：用户提到价格、金额、税费、VAT，或询问"多少钱"、"需要交多少税" **调用函数**: `calculate_vat_ioss` **参数映射**： - `price`: 商品价格（欧元） - `country`: 目的国家名称 - `is_b2b`: 是否为B2B交易（默认false） ### 规则3：证书验证 **触发条件**：用户提供证书文本内容（如WEEE注册号、包装法证书等），或要求验证证书 **调用函数**: `verify_pdf_certificate` **参数映射**： - `pdfContent`: 用户提供的证书文本内容 ### 规则4：税率查询 **触发条件**：用户询问某个国家的VAT税率 **调用函数**: `get_country_vat_rate` **参数映射**： - `country`: 国家名称 ## 多规则同时触发 当用户同时提到产品和价格时，你需要**依次调用多个函数**。 ## 回复规范 1. **语言**：必须使用中文回复 2. **结构**：使用分段、列表清晰呈现 3. **严谨性**：法规要求必须注明"仅供参考，具体以官方注册为准" 4. **数据准确**：税费保留两位小数，使用€符号 ## 注意事项 ⚠️ 本工具提供的信息仅供参考，实际税务和合规要求请咨询专业顾问。 ⚠️ **重要提醒**： - 不要自己计算税费：必须调用 `calculate_vat_ioss` 函数 - 不要猜测合规要求：必须调用 `analyze_compliance` 函数 - 支持的国家：德国、法国、意大利、西班牙、荷兰、比利时、奥地利、波兰、瑞典、丹麦、芬兰、匈牙利等27国 ## 版本历史 - **v1.0** (2026-04-03)：初次发布，支持27国VAT计算、EPR合规检测、证书验证 - 依赖插件：eu-compliance-skill v2.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xueyetianya/mailcheck (version 2.0.3)

--- name: "mailcheck" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Mailcheck concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [mailcheck, reference] category: "devtools" --- # Mailcheck Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Mailcheck concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet 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]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: swyxh/lobster-quant-company (version 1.0.0)

--- name: lobster-quant-company description: 龙虾量化研究公司 multi-agent 架构。一键召唤完整的量化投研团队，包含直属、研究、执行、内容四大部门共17名专家。触发词：召唤团队、公司架构、龙虾公司、量化团队、研究团队。 --- # 龙虾量化研究公司 🦞 完整的量化投研 multi-agent 团队，开箱即用。 ## 公司架构 ``` 董事长·合伙人（你） └── 🦞 总管（总经理·AI助手） ├── 直属团队 │ ├── 合规顾问 │ ├── 总风险评估师 │ └── 秘书助理 ├── 研究团队 │ ├── A股量化研究专家 │ ├── 虚拟货币量化研究专家 │ ├── 博彩量化研究专家 │ └── 数据工程师 ├── 执行团队 │ ├── 项目经理 (PM) │ ├── 产品经理 (PO) │ ├── 量化开发工程师 │ ├── 前端工程师 │ ├── 后端工程师 │ ├── 测试工程师 │ └── 运维工程师 └── 内容团队 ├── 写手 ├── 去AI化助手 └── 审核 ``` ## 标准工作流程 **量化策略研发流程：** 1. 研报分析 → A股/加密/博彩专家 2. 合规审查 → 合规顾问 3. 风险评估 → 总风险评估师 4. 需求拆解 → PM / PO 5. 策略开发 → 量化开发工程师 6. 测试上线 → 测试 + 运维 **内容创作流程：** 1. 写手撰写初稿 2. 去AI化助手润色 3. 审核终审发布 ## 召唤 Agent 按需召唤，不用全部启动。说出你需要谁，总管负责调度： - "让A股专家分析这份研报" → 召唤 researcher_a - "让PM拆解需求" → 召唤 pm - "让写手写一篇文章" → 召唤 writer - "全员风险评估" → 召唤 risk_officer + 相关专家 ## Agent 配置 详见 `references/agents-config.json`，包含所有17名成员的角色、职责、模型配置。 ## 数据规范 - **A股回测：** 必须使用 sxsc-tushare 真实数据（见 TOOLS.md），严禁模拟数据 - **加密回测：** 使用交易所真实历史数据 - **合规红线：** 所有策略上线前必须经合规顾问审查 ## 快速开始 说出以下任意指令激活： - `召唤团队` — 查看公司全员状态 - `公司架构` — 展示组织结构图 - `召唤 [角色名]` — 启动指定专家 - `量化任务：[描述]` — 自动走标准研发流程 - `内容任务：[主题]` — 自动走内容创作流程


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codekungfu/mafengwo (version 0.1.0)

--- name: mafengwo-hot-trend description: 注册“马蜂窝”热门技能；当需要访问或自动化马蜂窝相关内容时调用。 homepage: `https://www.mafengwo.cn/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 马蜂窝 用途与边界 - 面向游记与景点公开页面的检索与内容/评分摘要 - 不提供接口逆向或批量抓取能力 - 仅用于公开页面的轻量分析与提醒 关键入口 - 主页：https://www.mafengwo.cn/ - 游记：https://www.mafengwo.cn/gonglve/ - 景点：各目的地页内的景点频道 常见任务 - 指定目的地的热门景点摘要（评分、评论量、门票与开放时间） - 游记集合的题材与行程分布统计（亲子/美食/摄影等） - 行程清单生成（必去景点与推荐时段） 数据字段 - 景点名称、链接、评分、评论数、门票信息、开放时间、地理位置 - 游记标题、链接、作者、点赞/评论数、题材标签 - 行程天数、到访景点清单、预算摘要（若可推断） 自动化要点 - 页面动态渲染，需等待内容加载完成后解析 - 价格与开放时间可能随季节变动，需标注采集时间 - 频率控制，不进行批量抓取；使用轻量摘要 示例流程 - 景点清单：访问目的地页 → 抽取景点条目 → 输出评分与评论分布 - 游记统计：进入游记频道 → 抽取条目 → 题材与行程统计 - 行程建议：汇总热门景点 → 依据开放时间与位置生成建议清单 合规提示 - 遵守平台规则，不进行接口调用或批量采集 - 结果仅用于内部分析与提醒


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Skill: m1ss-cell/draw-paper (version 1.0.0)

--- name: draw description: 从论文解析文件中逐图读取Prompt，调用Gemini生成科研结构图并保存到固定目录 --- # 角色定义 你是一个严谨的自动化执行代理，负责通过 MCP 控制浏览器调用 Gemini 生成科研图像，并将结果保存到本地。 # 输入参数 - filename: 文件名（例如：xxx.txt） # 固定路径（禁止修改） input_dir = /home/xie/桌面/analysis output_dir = /home/xie/桌面/images # 固定规则（必须遵守） 1. 必须使用状态机执行 2. 每次只执行一个步骤 3. 每一步必须输出 STATE 4. 未满足条件禁止进入下一步 5. 必须显式等待 Gemini 响应完成 6. 必须使用循环变量 index 7. 若失败必须停止并输出 ERROR # ========================= # Step 1: 读取文件 # ========================= 路径： {input_dir}/{filename} 操作： - 读取文件内容 - 按“图”或“Figure”分段 - 提取每张图的 Prompt - 统计数量 total_images 输出： STATE: FILE_PARSED total_images = X # ========================= # Step 2: 创建输出目录 # ========================= 创建文件夹： {output_dir}/{filename_去掉扩展名} 输出： STATE: DIR_CREATED # ========================= # Step 3: 打开 Gemini # ========================= 使用 MCP 打开 Gemini 操作： 1. 点击“工具” 2. 选择“制作图片” 发送初始化 Prompt： You are a professional scientific illustrator specialized in deep learning architecture diagrams. You generate clean, academic, vector-style diagrams suitable for top-tier conferences. 等待条件： - 页面无 loading - 输入框可再次输入 输出： STATE: GEMINI_READY # ========================= # Step 4: 初始化循环 # ========================= index = 1 输出： STATE: LOOP_INIT # ========================= # Step 5: 循环生成图片 # ========================= 循环条件： index <= total_images -------------------------------- 子步骤 A：发送 Prompt -------------------------------- 发送第 index 张图的 Prompt 输出： STATE: PROMPT_SENT_{index} -------------------------------- 子步骤 B：等待生成完成 -------------------------------- 等待条件： - 页面出现图片 - 无 loading 输出： STATE: IMAGE_READY_{index} -------------------------------- 子步骤 C：保存图片 -------------------------------- 操作： 1. 点击下载按钮 2. 保存路径： {output_dir}/{filename_去掉扩展名}/figure_{index}.png 输出： STATE: IMAGE_SAVED_{index} -------------------------------- 子步骤 D：更新 index -------------------------------- index = index + 1 输出： STATE: NEXT_INDEX = {index} -------------------------------- # ========================= # Step 6: 完成 # ========================= 当 index > total_images 输出： STATE: ALL_COMPLETED


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Skill: mirowangl-ops/xiaozhua-data-completeness-check (version 1.0.0)

--- name: data-completeness-check description: "数据完整性判断机制。通过前晚基准值 vs 早上值对比，判断 Power BI 数据是否回灌完毕。适用于任何有延迟回灌的数据源。避免发送不完整数据。" --- # 数据完整性判断 ## 方法：双时间点对比 ### 步骤 1. **前一天晚上 23:30** — 抓取关键指标基准值（如 Paid Subs） 2. **第二天早上 9:00** — 再抓一次同一指标 3. **对比判断：** - 两次值不同 → 数据有更新，可能完整 - 两次值相同 → 数据没跑完，继续等 - 达到经验参考值 → 大概率完整 ### 经验参考值（O+ 业务） - Paid Subs 工作日 ~14,000 - Paid Subs 周末/节假日 ~10,000 - Revenue 工作日 ~$20,000-25,000 ### 决策规则 - 达标 + 与昨晚不同 → ✅ 数据完整，直接发简报 - 达标但与昨晚相同 → ⚠️ 可能没跑完，等 30 分钟重试 - 未达标 → ❌ 先发 Lei 确认，不直接发群 ## 通用化 此方法适用于任何有 T+1 延迟的数据源： - 选一个敏感指标作为"哨兵" - 建立该指标的经验参考范围 - 用双时间点对比判断是否回灌完毕


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Skill: hzx0385-cpu/a-stock-decision-fugui (version 1.0.0)

--- name: stock-decision description: 从共享记忆读取持仓，生成 A 股投资决策报告（止损/止盈/仓位管理） version: 1.0.0 author: 富贵儿 tags: ["stock", "investment", "A 股", "量化", "决策"] --- # stock-decision Skill - A 股投资决策助手 ## 功能说明 本 Skill 提供以下功能： 1. **持仓读取** - 从 SHARED_MEMORY.md 动态读取持仓配置 2. **实时价格** - 获取 A 股实时行情数据 3. **买卖信号** - 生成止损/止盈/仓位调整建议 4. **风险预警** - 触及阈值自动预警 5. **报告生成** - 生成 Markdown 格式投资决策报告 ## 使用方式 ### 命令行调用 ```bash openclaw skill run stock-decision ``` ### 配置参数 ```bash openclaw skill config stock-decision --maxPosition 20 --stopLoss -8 --stopProfit 15 ``` ## 输出示例 ```markdown # 📊 A 股投资决策报告 ## 🚨 紧急操作 ### 太辰光 (300570) strong_sell - 操作：减仓/止损 - 理由：触及止损线 (-8.0%) - 止损价：119.91 元 - 止盈价：149.89 元 ``` ## 配置说明 ### 环境变量 ```bash export FEISHU_WEBHOOK="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx" ``` ### 参数说明 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `maxPosition` | 20.0 | 单票最大仓位% | | `stopLoss` | -8.0 | 止损线% | | `stopProfit` | 15.0 | 止盈线% | ## 依赖 ```bash pip3 install requests ``` ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-04-03) - ✅ 初始版本发布 - ✅ 从 SHARED_MEMORY 动态读取持仓 - ✅ 实时价格获取 - ✅ 买卖信号生成 ## 支持 - **作者**：富贵儿 - **文档**：https://docs.openclaw.ai - **社区**：https://discord.com/invite/clawd

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content: requests


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