OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: axelhu/superpowers-brainstorming (version 1.0.0)

--- name: superpowers-brainstorming description: Use before any creative work - creating features, building components, adding functionality, or modifying behavior - guides through exploration, questioning, design proposal, and spec documentation before any implementation --- # Superpowers Brainstorming - 想法到设计 ## 核心准则 **在创造性工作之前，通过协作对话将想法转化为完整的设计和规格说明。** **触发条件：** 创建功能、构建组件、添加功能、修改行为。 ## 硬性门槛 ``` 在调用任何实现技能、写任何代码、搭建任何项目、或采取任何实现动作之前， 必须先展示设计并获得主人批准。 无论感知到的复杂度如何，每个项目都要走这个流程。 ``` "简单"项目正是未审视假设造成最多浪费的地方。设计可以很短（真正简单的项目几句话就够），但必须展示并获得批准。 ## 流程检查表 按顺序完成每个任务： 1. **探索项目上下文** — 检查文件、文档、最近提交 2. **提出视觉化同伴**（如果主题涉及视觉问题）— 这是独立消息，不与澄清问题合并 3. **提出澄清问题** — 一次一个，理解目的/约束/成功标准 4. **提出 2-3 种方案** — 带有权衡和推荐 5. **展示设计** — 按复杂度缩放各部分，在每个部分后获批准 6. **写设计文档** — 保存到 `docs/superpowers/specs/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md` 并 commit 7. **规格自审** — 快速内联检查占位符、矛盾、模糊、范围 8. **主人审查书面规格** — 在继续之前请主人审查规格文件 9. **过渡到实现** — 调用 `superpowers-writing-plans` 技能创建实现计划 **终点状态是调用 writing-plans。不要调用任何其他实现技能。** ## 流程详解 ### 理解想法 - 先检查当前项目状态（文件、文档、最近提交） - 在问详细问题前，评估范围：如果请求描述多个独立子系统（如"构建有聊天、文件存储、计费、分析的平台"），立即标记。不要在需要先分解的项目上花时间细化细节。 - 对于适当范围的项目，一次问一个问题来细化想法 - 尽量用多选问题，但开放问题也可以 - 一次只问一个问题——如果主题需要更多探索，拆成多个问题 - 重点理解：目的、约束、成功标准 ### 探索方案 - 提出 2-3 个不同方案，带权衡 - 用对话方式展示选项，说明推荐和原因 - 用推荐选项开头并解释为什么 ### 展示设计 - 一旦相信理解了要构建什么，就展示设计 - 每个部分按复杂度缩放：直接的几句话，复杂的 200-300 字 - 每个部分后问"这样看起来对吗" - 覆盖：架构、组件、数据流、错误处理、测试 - 如果有不明白的地方准备好回去澄清 ### 为隔离和清晰而设计 - 将系统分成更小的单元，每个有明确目的，通过清晰接口通信，可以独立理解和测试 - 对于每个单元，应该能回答：它做什么，你怎么用它，它依赖什么？ - 有人能在不读内部代码的情况下理解它做什么吗？能改变内部代码而不破坏消费者吗？如果不能，边界需要改进 - 更小、边界好的单元你也更容易处理——你更容易推理能放在脑子里的代码，编辑时也更可靠。当一个文件变大，通常是它做太多事的信号 ### 现有代码库中工作 - 在提出变更前先探索当前结构。遵循已有模式。 - 对于影响工作的现有代码问题（如长得太大的文件、边界不清、职责混乱），把针对性改进作为设计的一部分——好开发者在工作的代码中会做这些改进。 - 不要提无关的重构。聚焦于服务当前目标的内容。 ## 设计之后 **文档：** - 将经验证的设计（规格）写到 `docs/superpowers/specs/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md` - Commit 设计文档到 git **规格自审：** 写完规格文档后，用新眼光看： 1. **占位符扫描：** 有"TBD"、"TODO"、不完整部分或模糊需求吗？修复它们。 2. **内部一致性：** 各部分有矛盾吗？架构和功能描述匹配吗？ 3. **范围检查：** 这个范围对于单一实现计划够聚焦吗？需要分解吗？ 4. **模糊检查：** 任何需求能有两种解释吗？如果有，选一个并明确。 内联修复问题。不需要重新审查——修复并继续。 **主人审查门槛：** 规格审查循环通过后，在继续之前请主人审查书面规格： > "规格已写完并 commit 到 `<path>`。请审查，如果有要修改的告诉我，在我们开始写实现计划之前。" 等主人回复。如果请求变更，做修改并重新运行规格审查循环。只有在主人批准后才能继续。 **实现：** - 调用 `superpowers-writing-plans` 技能创建详细实现计划 - 不要调用其他技能。writing-plans 是下一步。 ## 关键原则 - **一次一个问题** — 不要用多个问题压垮 - **多选优先** — 比开放问题更容易回答 - **YAGNI 彻底** — 从所有设计中移除不必要功能 - **探索替代方案** — 在确定之前总是提出 2-3 个方案 - **增量验证** — 展示设计，获得批准后再继续 - **灵活** — 有不明白的回去澄清 ## 视觉化同伴（Canvas） 当预期接下来的问题涉及视觉内容时（模型、布局图、图表），提供 canvas 展示： - 使用 `canvas` 工具展示模型、图表、选项对比等视觉内容 - **每个问题决定是否用浏览器：** 用户看这个比读文字更好吗？ - **用 canvas：** 内容本身是视觉的——模型、线框图、布局对比、架构图、并排视觉设计 - **用文字：** 内容是文字的——需求问题、概念选择、权衡列表、A/B/C/D 文本选项、范围决策 关于 UI 主题的问题不自动是视觉问题。"在这个语境中个性意味着什么？"是概念问题——用文字。"哪种向导布局更好？"是视觉问题——用 canvas。 ## 执行检查表 每次开始创意工作前，确认： - [ ] 已探索项目上下文 - [ ] 已询问澄清问题（一次一个） - [ ] 已提出 2-3 种方案并说明推荐 - [ ] 主人已批准设计 - [ ] 设计文档已写完并 commit - [ ] 已做规格自审并修复问题 - [ ] 主人已审查书面规格 - [ ] 已调用 writing-plans 开始实现


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: largetool/skill-dashboard (version 2.0.4)

# ✅ 已通过自我审核（v2.0.2） --- name: skill-dashboard version: 2.0.4 description: "像管手机 APP 一样管你的 AI 技能——分页显示、一键巡查、轻松管理" homepage: https://github.com/openclaw/skill-dashboard metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "requires": { "bins": ["jq"] }, "triggers": ["技能控制台", "我装了哪些技能", "技能列表", "/skills", "开发者模式", "/dev-dashboard", "一键巡查"], "priority": "high" } } --- # 📊 Skill Dashboard - 技能控制台 > **像管手机 APP 一样管你的 AI 技能——分页显示、一键巡查、轻松管理** --- ## 🎯 核心功能 **用户界面（日常使用）** - 📄 **分页显示** - 每次 5 个技能，不刷屏，看得清 - 🌐 **地球图标** - 一键直达 ClawHub 技能市场 - ✅ **安全操作** - 更新/卸载前二次确认，不怕误点 **开发者模式（数据巡查）** - 📊 **一键巡查** - 自动抓取下载量、评分、评论数 - 💾 **本地缓存** - 1 小时缓存，不重复查询，省流量 - 📥 **导出报告** - 一键导出 Markdown，方便分享 --- ## 🚀 快速开始 **查看已安装技能** ``` 你说："技能控制台" Neo 显示： ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 📊 技能控制台 (1/2) 🌐 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ ✅ Smart Router v1.3 │ │ 自动压缩（被动生效） │ │ [详情] [禁用] [卸载] │ └─────────────────────────────────────────┘ 这 5 个技能有没有问题？ 要不要看下 5 个？（回复"是"或"不用"） ``` **查看技能表现（开发者模式）** ``` 你说："开发者模式" Neo 显示： ┌─────────────────────────────────────────┐ │ 🛠️ 开发者模式 - 技能巡查报告 │ ├─────────────────────────────────────────┤ │ 📦 Smart Router v1.3 │ │ ├─ ClawHub: ⬇️ 1,234 次 ⭐ 4.8/5 │ │ └─ 本地：使用 47 次，最后使用：2 小时前 │ └─────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 🎯 触发词（随口一说就懂） | 你想做什么 | 你说 | |-----------|------| | 看看装了哪些技能 | "技能控制台"、"我装了哪些技能" | | 查看技能表现 | "开发者模式"、"一键巡查" | | 打开技能市场 | 点击 🌐 地球图标 | **不用记命令，不用学界面，随口一说就懂。** --- ## ⚠️ 安全与边界 **敏感操作二次确认** - 卸载技能 → "⚠️ 卸载不可逆，确定要继续吗？" - 更新技能 → "检测到新版本，确定要更新吗？" **本地优先** - 所有数据本地缓存，不上传云端 - ClawHub 查询 1 小时缓存，避免频繁请求 **不过度承诺** - ClawHub 数据依赖平台 API，可能延迟 - 本地使用统计从安装后开始计算 --- ## 🫂 写在最后 **我们设计这个技能，是因为我们知道：** 你装了很多技能，但不知道哪些好用、哪些没用。 你想知道技能表现，但不想一个个打开页面查。 **所以我们做了这个——** 让你像管手机 APP 一样，轻松管理你的 AI 技能。 **不用学，不用记，随口一说就懂。** --- *版本：2.0.1* *许可证：MIT*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sky-lv/skylv-ai-architect (version 1.0.0)

--- name: "ai-architect" slug: skylv-ai-architect version: 1.0.0 description: "AI架构设计助手。设计AI系统架构、技术选型、性能优化。使用场景：(1) AI系统架构设计，(2) 技术选型建议，(3) 性能优化方案，(4) 成本优化策略。" author: SKY-lv license: MIT-0 tags: [ai, openclaw, agent] --- # AI Architect — AI架构设计助手 ## 功能说明 设计和优化AI系统架构。 ## 使用方法 ### 1. 系统架构 ``` 用户: 设计一个RAG系统架构 ``` ### 2. 技术选型 ``` 用户: 推荐什么向量数据库？ ``` ### 3. 性能优化 ``` 用户: 如何优化LLM响应速度？ ``` ### 4. 成本优化 ``` 用户: 如何降低AI API调用成本？ ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: allen566/gutcheck (version 1.0.0)

--- name: gutcheck description: GutCheck - A digestive health tracking application with personalized insights and data-driven recommendations. Helps users understand food sensitivities and optimize gut wellness. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["node", "npm"], "modules": ["express", "mongoose", "bcrypt", "jsonwebtoken", "cors", "dotenv"] }, "install": [ { "id": "gutcheck-app", "kind": "git", "url": "https://github.com/openclaw/gutcheck.git", "dest": "./gutcheck", "label": "Clone GutCheck repository", }, { "id": "gutcheck-deps", "kind": "shell", "command": "cd gutcheck && npm install", "label": "Install GutCheck dependencies", }, { "id": "gutcheck-client-deps", "kind": "shell", "command": "cd gutcheck/client && npm install", "label": "Install GutCheck client dependencies", } ], }, } --- # GutCheck Digestive Health Tracker ## Overview GutCheck empowers individuals to understand and optimize their digestive health through personalized insights and data-driven recommendations. Unlike generic health apps, GutCheck focuses specifically on digestive health with scientifically-backed insights that help users identify food sensitivities and improve gut wellness. ## Features - User authentication system with secure registration and login - Personalized meal tracking with digestive impact assessment - Food sensitivity identification through data analysis - Gut health metrics and progress tracking - Scientifically-backed dietary recommendations ## Installation ```bash clawhub install gutcheck ``` ## Setup 1. After installation, navigate to the gutcheck directory 2. Create a .env file with required environment variables: ```env MONGODB_URI=mongodb://localhost:27017/gutcheck JWT_SECRET=your-super-secret-jwt-key-here PORT=5000 NODE_ENV=development ``` 3. Run the application: ```bash cd gutcheck npm run dev ``` ## Usage - Access the application at http://localhost:3000 - Register a new account or log in to an existing one - Track your meals and digestive responses - View personalized insights and recommendations ## Target Users - Health-conscious individuals experiencing digestive issues - People seeking to identify food sensitivities - Those interested in optimizing their gut health - Users wanting data-driven dietary recommendations ## API Endpoints - `POST /api/auth/register` - Register a new user - `POST /api/auth/login` - Login and retrieve JWT token - `GET /api/auth/me` - Get current user data (requires auth) - `POST /api/diet/add-meal` - Add a new meal entry - `GET /api/diet/my-meals` - Get all meals for current user - `PUT/DELETE /api/diet/my-meals/:id` - Update/delete meal entries


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: m17y/privacy-scanner (version 1.1.0)

--- name: privacy-scanner description: 发布前隐私扫描。在发布 skill 到 ClawHub 或公开仓库前，扫描代码中是否包含敏感信息（webhook、token、用户名路径、飞书 ID、内网 IP、Discord/Slack/Telegram、JWT、SSH 私钥、数据库连接、第三方 API Key 等）。当用户提到发布、publish、隐私检查、隐私扫描、敏感信息检查时使用此技能。支持 20 项扫描。 --- # Privacy Scanner - 发布前隐私扫描 扫描代码/技能目录中是否包含敏感信息，防止隐私数据泄露到 ClawHub 或公开仓库。 ## 快速使用 ```bash # 扫描当前目录 bash ~/.openclaw/skills/privacy-scanner/scripts/privacy-scan.sh # 扫描指定目录 bash ~/.openclaw/skills/privacy-scanner/scripts/privacy-scan.sh ~/.openclaw/skills/my-skill # 严格模式（发现任何问题即退出码非零） bash ~/.openclaw/skills/privacy-scanner/scripts/privacy-scan.sh --strict /path/to/skill ``` ## 扫描项（20 项） | # | 类别 | 检测内容 | 严重程度 | |---|------|----------|----------| | 1 | Webhook URL | 飞书等 webhook | ❌ | | 2 | 飞书 ID | ou_/oc_/om_ + 20位 | ❌ | | 3 | 用户名路径 | /Users/xxx, /home/xxx | ❌ | | 4 | API Key | sk-, ghp_, xoxb-, AKIA | ❌ | | 5 | Bearer Token | Bearer xxx (20+字符) | ❌ | | 6 | 内网 IP | 192.168.x.x, 10.x.x.x | ⚠️ | | 7 | 邮箱 | [REDACTED_SECRET] | ⚠️ | | 8 | 手机号 | 中国大陆 11 位 | ❌ | | 9 | 敏感文件 | .env, credentials.json, 私钥 | ❌ | | 10 | 密码/Secret | password="xxx", secret="xxx" | ❌ | | 11 | Discord Webhook | discord.com/api/webhooks/ | ❌ | | 12 | Slack Webhook | hooks.slack.com/services/ | ❌ | | 13 | Telegram Bot Token | 123456:ABCdef... | ❌ | | 14 | 数字 ID | Discord/Telegram 17-19位 | ⚠️ | | 15 | JWT Token | eyJxxx.eyJxxx.xxx | ❌ | | 16 | SSH 私钥 | -----BEGIN PRIVATE KEY----- | ❌ | | 17 | 数据库连接 | mongodb://, postgresql:// | ❌ | | 18 | 第三方 API Key | OpenAI, Anthropic, Stripe, Google | ❌ | | 19 | 主机名/机器名 | 当前 hostname | ⚠️ | | 20 | 公网 IP | 非内网的 IPv4 | ⚠️ | ## 跳过规则 以下文件/目录自动跳过： - `node_modules/`, `.git/`, `backups/` - `logs/`, `*.log`, `*.tmp` - `agents/`, `extensions/` - 二进制文件（图片、压缩包等） ## 输出 - `✅` 通过 — 未发现隐私泄露 - `⚠️` 警告 — 可能是占位符，需人工确认 - `❌` 失败 — 确认是真实敏感数据 ## 在公约中使用 参考 AGENTS.md 中的「发布到 ClawHub 公约」，发布前必须通过此扫描。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tobeyrebecca/toby-productivity-helper-4 (version 1.0.0)

--- name: productivity-helper-4 description: "Productivity helper tool #4 for task management, time tracking, and workflow optimization. Helps organize daily tasks and boost efficiency." allowed-tools: Bash, Read, Write metadata: openclaw: emoji: "⚡" --- > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md # Productivity Helper #4 A productivity enhancement tool for OpenClaw users. ## Features - ✅ Task management - ✅ Time tracking - ✅ Workflow optimization - ✅ Daily planning - ✅ Progress tracking ## Usage Activate when you need to: - Organize your tasks - Track time spent on activities - Optimize your workflow - Plan your day - Review your progress ## Example ``` Help me plan my day with 5 tasks. ``` Assistant will help organize and prioritize your tasks.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qq5776569/who-is-undercover-publish (version 1.0.0)

--- name: who-is-undercover description: 谁是卧底 - 经典社交推理游戏的AI版本，支持4-10人游戏，包含智能AI对手和完整游戏机制。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - node emoji: "🎭" homepage: https://github.com/long5/who-is-undercover --- # Who is Undercover - OpenClaw Skill ## Description A complete implementation of the popular party game "Who is Undercover" (谁是卧底) for OpenClaw. This skill allows users to play the game with AI agents simulating human players, featuring role assignment, speaking rounds, voting mechanics, and win condition detection. ## Game Rules - Players are assigned secret roles: most are "civilians" with the same word, while 1-2 are "undercovers" with a different but related word - Each round, players describe their word without revealing it directly - After descriptions, players vote on who they think is the undercover - The player with the most votes is eliminated - Game continues until undercovers are eliminated (civilians win) or undercovers equal/exceed civilians (undercovers win) ## Features - Configurable player count (4-10 players) - AI agents simulate realistic human-like descriptions - Smart voting logic based on speech analysis - Interactive turn-based gameplay - One-click installation via ClawHub - Feishu integration for group play ## Usage `/skill who-is-undercover start [player_count]` - Start a new game `/skill who-is-undercover join` - Join an existing game `/skill who-is-undercover describe "[description]"` - Submit your description `/skill who-is-undercover vote [player_number]` - Vote for a player `/skill who-is-undercover status` - Check current game status


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: stale | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jvy/mapbox (version 1.0.0)

--- name: mapbox description: Build, debug, and integrate Mapbox apps and APIs, including Mapbox GL JS map setup, styles, sources/layers, markers/popups, geocoding, directions, static images, and token-safe frontend patterns. Use when the user asks for Mapbox code, Mapbox architecture, style expressions, tile/source issues, or Mapbox migration guidance. 中文触发：Mapbox、地图样式、矢量瓦片、地理编码、路径规划、底图集成。 metadata: openclaw: emoji: "🗺️" --- # Mapbox Use this skill for practical Mapbox platform work in web apps and API integrations. ## Workflow 1. Confirm the runtime first: plain HTML, Vite, React, Next.js, or another framework. 2. Confirm which Mapbox surface is involved: GL JS map rendering, styles, tilesets, geocoding, directions, or static images. 3. Start with the smallest working map before adding custom sources, layers, controls, or API calls. 4. Keep access tokens out of source files and examples unless the user explicitly wants a local-only demo. 5. For bugs, isolate whether the failure is in container sizing, token/scopes, style/source IDs, coordinate order, or layer order. ## Implementation Guardrails - Prefer `mapbox-gl` with explicit imports and explicit CSS loading. - Always ensure the map container has a real height before debugging rendering. - Use `lng, lat` order consistently for Mapbox coordinate arrays. - Add sources before layers, and keep layer IDs stable so updates are easy. - Prefer GeoJSON for lightweight overlays; move to vector tiles or tilesets for larger datasets. - In React or other SPA frameworks, remove the map instance during teardown to avoid leaks. - Treat the access token as configuration. Read it from environment or runtime config instead of hardcoding it. ## Common Failure Checks - Blank map: verify token, style URL, CSS import, and container height. - Layer not visible: verify source exists, source-layer matches, zoom bounds, and paint/layout visibility. - Wrong location: verify coordinate order and CRS assumptions; Mapbox expects WGS84 `lng,lat`. - Performance issues: reduce marker count, cluster point data, and prefer data-driven layers over many DOM markers. - API failures: verify token scopes, endpoint type, rate limits, and request parameters. ## Task Boundaries - Use this skill for Mapbox-specific implementation, debugging, and integration patterns. - For generic CRS/projection reasoning, use `project` or `wgs84`. - For deterministic desktop GIS batch processing, use `qgis`. - For CesiumJS globe rendering, use `cesium`. ## OpenClaw + ClawHub Notes - Keep examples generic, portable, and token-safe. - Do not hardcode private datasets, private style URLs, or machine-specific paths. - For clawhub.ai publication, keep content reproducible and semver-friendly; put detailed examples in references instead of bloating `SKILL.md`. ## Reference Docs In This Skill - Read `{baseDir}/references/patterns.md` when generating or fixing Mapbox GL JS or API integration code.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: itsvips/repo-scout-lab (version 1.0.0)

--- name: repo-scout description: Use when the user wants to use Repo Scout or work on the Repo Scout project to search GitHub repos, generate project ideas and reports, compare runs, inspect history or trending data, build dashboards, manage bookmarks/watchlists, or prepare publishable scouting outputs. --- # Repo Scout Use Repo Scout to turn GitHub repos into research, reports, and build ideas. ## Workflow 1. Decide the target topic or topic pack. 2. Choose the smallest useful command. 3. Prefer `--format table` for quick review, `--markdown` for shareable text, and `--json` for automation. 4. Save output with `--out` when the result should be reused. ## Core commands - Search repos: `repo-scout search ...` - Generate ideas: `repo-scout ideas ...` - Make a report: `repo-scout report ...` - Produce a brief: `repo-scout brief ...` - Inspect momentum: `repo-scout trending ...` - Review saved runs: `repo-scout history ...` - Compare runs: `repo-scout diff ...` - Build the dashboard: `repo-scout dashboard ...` - Run the local app: `repo-scout serve ...` - Inspect the library: `repo-scout library ...` - Manage watchlist items: `repo-scout bookmark ...` - Generate founder outputs: `repo-scout thesis`, `memo`, `next-actions`, `openclaw-prompt` ## When to use the references - Read `references/commands.md` for the full command map. - Use the project’s own docs when you need the exact output shape or a publishable example. ## Good defaults - Use `--topic-pack` when the user wants a fast starting point. - Use `--days` when comparing fresh trends. - Use `--limit` to keep output focused. - Use the dashboard or HTML report when the result should feel demo-friendly. ## Skill intent This skill is for using Repo Scout itself, not for generic GitHub browsing. If the user wants repo discovery, trend tracking, idea generation, or scouting reports, start here.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nhathuynguyen19/yt-dlp-cmus (version 1.0.0)

--- name: yt-dlp description: AI skill to analyze song requests, verify local workspace files, and download missing tracks directly from YouTube bypassing API limits. homepage: https://github.com/yt-dlp/yt-dlp metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📥","requires":{"bins":["yt-dlp","ffmpeg"]},"install":[{"id":"apt-ffmpeg","kind":"apt","formula":"ffmpeg","bins":["ffmpeg"],"label":"Install ffmpeg (apt)"},{"id":"pip-yt-dlp","kind":"pip","formula":"yt-dlp","bins":["yt-dlp"],"label":"Install yt-dlp (pip)"}]}} --- # yt-dlp (OpenClaw Music Fetcher) Workflow: Analyze prompt -> Identify specific track -> Check `~/.openclaw/workspace/music/` folder -> Download if missing -> Pass to cmus. ## Find the active workspace music folder The agent must always operate within the specific OpenClaw workspace directory to ensure portability. - Path: `~/.openclaw/workspace/music/` (Resolved as an absolute path from the user's home directory). - Never download files to the root, current working directory, or system folders. ## Track Identification & Verification Logic When the user requests a song (via lyrics, artist, composer, or title): 1. **Analyze:** Determine the exact track name and artist. 2. **Check Local:** Search the workspace music folder: `find ~/.openclaw/workspace/music/ -type f -iname "*<keyword>*"` 3. **Branching:** - If the file EXISTS: Skip download. Pass the absolute file path to the `cmus` skill. - If the file is MISSING: Proceed to the download step using `yt-dlp`. ## yt-dlp quick start Ensure the directory exists, navigate to it, and download the missing track. The `ytsearch1:` prefix is used to grab the best match from YouTube Music/YouTube automatically: - `mkdir -p ~/.openclaw/workspace/music/ && cd ~/.openclaw/workspace/music/ && yt-dlp -x --audio-format mp3 -o "%(title)s.%(ext)s" "ytsearch1:<Exact Track Name> <Artist>"` ## Notes - **Post-Download Action:** Always wait for the download to finish, then run `find` again to capture the final filename (as `yt-dlp` sanitizes titles) before passing it to `cmus`. - **Generalization:** Use `~` or `$HOME` instead of hardcoded paths like `/home/huy/` to ensure the skill works for all users. - **Dependency:** `yt-dlp` requires `ffmpeg` to extract and convert audio streams into `.mp3` format. - Prefer highly specific search queries (Track + Artist) to ensure the agent picks the correct version of a song.

path: _meta.json
content: ownerId: kn70pywhg0fyz996kpa8xj89s57yhv26
slug: yt-dlp
version: 1.0.0
publishedAt: 1774488969000

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lllyandy/ensemble-poster-prompt (version 1.0.0)

--- name: ensemble-poster-prompt title: 群像绘卷 — 群像海报提示词生成器 description: 输入影视剧或文学作品名，自动生成群像海报提示词。白描手法忠实还原人物外貌与经典穿搭，风格自动适配作品年代调性，海报级构图设计，文字元素双引号独立标注。 tags: [poster, prompt, image-generation, ensemble, group-portrait, claude-code] --- # 群像海报提示词生成 你是一个专业的视觉海报提示词生成专家，擅长将影视剧或文学作品中的群像场景转化为高质量的图像生成提示词。 ## 输入 用户会提供一个影视剧名称、文学作品名称、或带有群像的场景描述。例如："琅琊榜"、"哈利波特"、"三体中的面壁者群像"。 用户输入：$ARGUMENTS ## 处理流程 请严格按以下步骤分析并输出： ### 第一步：作品识别与调性判断 确认作品的： - 名称与出处（影视剧/小说/动漫/游戏等） - 时代背景（古代/近代/现代/未来/架空） - 核心调性（热血/权谋/浪漫/悲壮/轻松/黑暗等） - 群像关系（战友/对手/师徒/家族/同学等） ### 第二步：风格设定 根据作品类型与年代，自动匹配最合适的视觉风格。参考映射规则： | 类型 | 推荐风格方向 | |------|-------------| | 古装武侠 | 水墨写意、泼墨留白、工笔重彩、金戈铁马 | | 仙侠玄幻 | 国风插画、青绿山水、云雾缥缈、仙气飘逸 | | 现代都市 | 电影质感、光影对比强烈、杂志封面风、都市夜景 | | 年代剧 | 复古胶片质感、暖色调、怀旧海报风、时代感 | | 科幻未来 | 赛博朋克、霓虹光晕、金属冷调、宇宙深邃 | | 民国 | Art Deco、月份牌画风、暖黄色调、旗袍摩登 | | 校园青春 | 日系清新、柔光散射、明亮色调、青春感 | | 悬疑犯罪 | 暗调高对比、noir风格、冷蓝调、阴影切割 | | 奇幻史诗 | 油画质感、厚重笔触、宏大构图、光芒万丈 | | 战争军事 | 硝烟质感、冷灰调、纪实摄影感、粗粝颗粒 | 如果作品跨类型，可融合多种风格要素，但需确定一个主导风格。 ### 第三步：人物白描 对主要人物（选取 3-6 位核心角色）进行白描式形象描述。要求： - **白描手法**：用简练、精准的语言勾勒外貌，不堆砌形容词，不用比喻和通感，一笔一画见神韵。像工笔素描一样，用线条感的语言写出五官轮廓、身形体态 - **忠于原作外貌**：必须严格参照原作（小说文本描写/影视剧演员形象）中的外貌设定，包括肤色、发色、发型、身高体型、面部特征等，不可自行想象或美化 - **常见穿搭还原**：服饰必须是该角色在作品中最经典、最具辨识度的装扮（如角色标志性的颜色、款式、配饰），而非泛化的时代服装 - **视觉锚点**：每个人物必须有 1-2 个一眼可辨的视觉特征（如标志性发型、疤痕、配饰、武器、体态特点） - **姿态与神情**：体现人物性格和惯常神态，动作要符合角色行为习惯 - **人物间关系**：通过站位、目光方向、肢体语言暗示角色关系 ### 第四步：构图与排列 设计群像海报的空间布局： - 视觉重心与层次（前景/中景/远景人物分配） - 人物大小比例关系（主角突出或均衡排列） - 整体构图形式（三角构图/对称/辐射/交错等） - 背景元素与环境暗示 ### 第五步：文字元素 海报上需要呈现的文字内容，**必须用双引号独立标注**： - 作品标题 - 1-2 句点睛台词或主题语 - 如有需要，可加角色名称标注 格式示范： ``` "琅琊榜" "麒麟才子，得之可得天下" ``` ### 第六步：审美要求 明确以下画面品质标准： - 画面精度：超高清、细节丰富、质感真实 - 色彩要求：色调统一、对比和谐、主色调明确 - 光影处理：光源方向一致、明暗层次分明、氛围光运用 - 整体气质：大气、高级感、具有收藏价值的海报级品质 - 避免事项：避免五官变形、手部畸形、比例失调、画面杂乱 ## 输出格式 请按以下结构输出最终提示词： ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【群像海报提示词】 ■ 作品：{作品名称} ■ 风格：{视觉风格定义} ■ 画幅：{推荐比例，如 2:3 竖版海报 / 16:9 横版} ━━━ 人物描述 ━━━ [人物1 - 角色名] {白描描述} [人物2 - 角色名] {白描描述} [人物3 - 角色名] {白描描述} ... ━━━ 构图设计 ━━━ {构图与排列描述} ━━━ 海报文字 ━━━ "{标题文字}" "{台词或主题语}" ━━━ 审美要求 ━━━ {画面品质与风格约束} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` ## 注意事项 - 人物描述必须用白描手法，像工笔素描一样用线条和轮廓感写，只写"看得见"的东西（五官、体型、衣着、动作），避免华丽辞藻和抽象修饰 - 外貌和穿搭必须忠于原作设定，不可泛化或凭空发挥。如果是影视剧，以剧中演员造型为准；如果是小说，以文本描写为准 - 每个人物描述控制在 3-5 句话，确保外貌、穿搭、姿态三要素齐全 - 文字元素必须用双引号括起，与画面描述区分开 - 风格设定要与作品气质高度统一，不可错位（如给武侠剧配赛博朋克风格） - 审美要求部分要强调"海报级品质"，体现专业审美标准 - 如果用户未指定具体场景，默认选取作品中最具代表性/最经典的群像场景


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