OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: aisadocs/stock-watchlist-zh (version 1.0.0)

--- name: stock-watchlist-zh description: "利用 AISA 的实时价格检查来管理股票加密观察列表，并设置目标位和止损提醒。触发条件：当用户想添加观察标的、设置目标价、跟踪止损或检查提醒触发情况时使用。" author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # 观察列表管理 ## 何时使用 - 利用 AISA 的实时价格检查来管理股票加密观察列表，并设置目标位和止损提醒。触发条件：当用户想添加观察标的、设置目标价、跟踪止损或检查提醒触发情况时使用。 ## 不适用场景 - 当用户明确要本地浏览器 Cookie、密码、Keychain 或其他本地敏感凭据时，不要使用这个 skill。 - 当问题与该 skill 的主题无关时，优先选择更贴切的 skill。 ## 核心能力 - 在命令行中添加、移除、列出和检查观察列表条目。 - 默认把观察列表状态存放在仓库内目录中，便于更安全地发布。 ## 快速开始 ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## 运行方式 首选运行路径是仓库内置的 Python 客户端： ```bash python3 scripts/watchlist.py ``` ## 示例请求 - 把 NVDA 加入观察列表，并设置目标价和止损价。 ## 说明 - 除非显式设置 `CLAWDBOT_STATE_DIR`，默认状态保存在 `./.clawdbot/skills/stock-analysis/watchlist.json`。


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Skill: silverfoxchina-gif/stock-price-check (version 1.0.0)

--- name: "stock-price-query" description: "Query current A/HK/US-share stock prices using natural language stock names. Invoke when user asks about stock prices, market data, or mentions Chinese stock names like '贵州茅台', '中国平安', etc." --- # A股/港股/美股股票价格查询 ## 功能描述 使用Python查询A股/港股/美股股票的当前价格，支持通过自然语言描述股票名称（如"贵州茅台"、"中国平安"等）。 ## 使用方法 当用户询问股票价格时，直接运行以下命令： ```bash uv run python ~/.openclaw/skills/stock-price-query/scripts/stock_price_query.py <股票名称或代码> ``` ## 快速开始 ### 在工作目录下执行 ```bash python3 scripts/stock_price_query.py "贵州茅台的股价" ``` ## 注意事项 1. **数据源**：使用新浪财经 2. **错误处理**：网络异常或股票代码错误时会返回友好提示 ## 触发条件 当用户询问以下类型问题时调用此skill： - "XX股票现在多少钱？" - "查询一下贵州茅台的股价" - "中国平安今天涨了多少？" - "比亚迪股票行情" - "宁德时代最新价格"


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Skill: frank-bot07/openclaw-crm (version 1.0.0)

# openclaw-crm Local-first CRM for tracking leads, deals, follow-ups, and pipeline. Uses SQLite with WAL mode, CLI via Commander. ## Quick Start - `cd skills/crm && npm install` - Run `node src/cli.js lead add "John Doe" --email [REDACTED_SECRET]` - Generate interchange: `node src/cli.js refresh` ## Integration Use `exec` tool: `crm lead list`, `crm deal add "New Deal" --contact abc123 --value 10000` Interchange files in workspace/interchange/crm/ for cross-agent sharing.


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Skill: codekungfu/influencer-shops (version 0.1.0)

--- name: "网红小店" description: "提供关于网红小店的推荐清单、打卡路线与指南。用户搜索网红小店或规划相关出行时调用。" --- # 网红小店 ## 筛选项 - 风格偏好（国潮/复古/二次元/汉服等） - 价格区间/正品保障/是否限量发售 - 服务（改造/试妆/预约）/拍摄友好度 ## 返回字段 - 店铺/项目名称/亮点/价格/评分/人流 - 地址/营业时间/预约方式/拍摄与试穿规则 - 活动/快闪/联名信息/社交平台热度 ## 示例请求 - “广州 网红小店 国潮清单（学生友好）” - “成都 网红小店 小众手作TOP30（可定制）” ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行


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Skill: n1ke9yd/ggzy-collect (version 1.0.0)

--- name: ggzy_collect description: 从公共资源交易网站（淄博）抓取项目信息并保存到Excel。用于收集特定日期范围内的招标公告、中标信息等信息。触发场景：(1) 用户要求查询或收集公共资源交易信息 (2) 需要从ggzyjy.zibo.gov.cn抓取项目数据 (3) 需要将项目列表导出为Excel文件 --- # ggzy_collect - 公共资源交易信息收集 ## 快速开始 1. 使用浏览器访问目标网站 2. 设置日期筛选条件 3. 翻页收集项目信息 4. 导出到Excel文件 ## 网站信息 - **网站**: http://ggzyjy.zibo.gov.cn:8082/ - **栏目**: 公共资源子站 -> 建设工程 -> 招标公告/中标公示 - **URL模式**: `http://ggzyjy.zibo.gov.cn:8082/jyxx/002001/gonggongziyuan.html?Paging={页码}` ## 工作流程 ### 1. 打开浏览器并导航 使用浏览器工具打开目标页面： - 使用 profile="clawdbot-cn" 或 profile="chrome"（如果用户已连接Chrome扩展） - 初始URL: `http://ggzyjy.zibo.gov.cn:8082/jyxx/002001/gonggongziyuan.html?Paging=1` ### 2. 设置日期筛选 页面通常有筛选器，可以按日期过滤： - 找到日期筛选控件（通常在页面顶部） - 设置开始日期和结束日期 - 点击"查询"或"确定"按钮 ### 3. 翻页收集数据 - 点击"下一页"按钮继续浏览 - 每天一个表格，包含：项目地点、项目名称、发布时间 - 当遇到日期早于目标范围时停止 ### 4. 数据格式 每个项目包含以下字段： - **项目地点**: 如"市本级"、"张店区"等 - **项目名称**: 招标/中标项目标题 - **发布时间**: 格式如 "2026-03-20" ### 5. 保存到Excel 使用Node.js脚本创建Excel文件： ```javascript const XLSX = require('xlsx'); const data = [ ['项目地点', '项目名称', '发布时间'], ['市本级', 'XXX项目', '2026-03-20'], // ... 更多数据 ]; const worksheet = XLSX.utils.aoa_to_sheet(data); const workbook = XLSX.utils.book_new(); XLSX.utils.book_append_sheet(workbook, worksheet, '项目列表'); XLSX.writeFile(workbook, 'D:\\ggzyjy.zb\\output.xlsx'); ``` 或者使用VBS脚本创建Excel。 ## 注意事项 - 翻页时等待页面加载完成 - 检查项目日期，确保在目标日期范围内 - Excel文件路径可以使用用户指定的路径 - 如果页面有反爬机制，适当增加等待时间


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Skill: lvleiai123/bilibili-hot-recommend (version 1.0.2)

--- name: bilibili-hot-recommand description: 无需登录状态下获取 bilibili（b站）首页热门推荐视频信息，包括视频名称、作者、视频地址、视频分类，获取热门视频排行榜 trigger_keywords: - "B站热门视频"， - "B站推荐视频"， - "b站视频排行榜"， - "bilibili热门视频” - "bilibili推荐视频" - "bilibili 热门视频排行榜" - "bilibili热门视频作者" metadata: author: ley version: "1.0.1" update_time: "2026-04-02" --- # 获取B站热门视频排行榜 ## 核心功能 ``` 1. 无需key值即可直接获取bilibili热门推荐视频的信息 2. 实时抓取 Bilibili 首页“热门”分区的视频榜单（默认前20） 3. 结构化输出 每条视频包含： 视频标题 、UP 主（作者）昵称、视频地址、视频分类 4. 自动更新，每次调用均返回最新榜单，确保内容时效性 ``` ## 使用方法 ### 直接使用以下任一指令即可触发： ``` 1. 获取B站热门视频 2. 获取bilibili热门视频排行榜 3. 帮我看看现在B站最火的视频有哪些 ``` ### 使用场景 ``` 1. 想快速知道今天 B 站大家都在看什么？ 2. 寻找近期爆火的优质内容或潜力 UP 主？ 3. 做内容分析、热点追踪或竞品调研？ ``` ## 脚本信息 ``` - 脚本路径：`scripts/bilibili-hot-recommend.py` - 脚本依赖：需要安装requests 库，可通过pip3 install requests 自动安装 - 输出格式：按热度从高到低排序的列表，每项包含【标题 + 作者 + 视频地址 + 视频分类】 💡 提示：该榜单反映的是全站综合热度（包括播放、点赞、投币、收藏、评论等维度），是了解中文互联网年轻群体兴趣风向的重要窗口 ```

path: scripts/bilibili-hot-recommand.py
content: import requests
# urllib3.disable_warnings(urllib3.exceptions.InsecureRequestWarning)

def get_bilibili_popular():
    """
    调用 B 站热门推荐接口，返回原始完整响应数据
    """
    # 接口基础配置
    base_url = "https://lvhomeproxy2.dpdns.org"
    api_path = "/api/bilibili/web/fetch_com_popular"
    full_url = f"{base_url}{api_path}"

    # 基础请求头（仅保留必要标识，避免爬虫特征）
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0",
        "Content-Type": "application/json"
    }

    # 调用接口
    response = requests.get(full_url, headers=headers)
    raw_data = response.json()

    # 提取指定字段
    result_list = []
    # 从返回数据中定位到list数组
    video_list = raw_data.get("data", {}).get("data", {}).get("list", [])

    for video in video_list:
        # print(video)
        # 提取核心字段
        item = {
            "title": video.get("title", ""),  # 视频标题
            "up_name": video.get("owner", {}).get("name", ""), # UP主名称
            "short_link_v2": video.get("short_link_v2", ""),  # 视频地址
            "tnamev2": video.get("tnamev2", "") # 视频分类
        }
        result_list.append(item)

    return result_list


if __name__ == "__main__":
    extracted_data = get_bilibili_popular()

    for idx, item in enumerate(extracted_data, 1):
        print(f"\n【{idx}】")
        print(f"标题：{item['title']}")
        print(f"UP主：{item['up_name']}")
        print(f"视频地址：{item['short_link_v2']}")
        print(f"视频分类：{item['tnamev2']}")

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Skill: realorange1994/news-summary-voice (version 1.0.1)

--- version: 1.0.0 name: news-summary-voice description: 新闻汇总与语音播报工具。获取国际可信 RSS 源新闻，生成语音摘要。当用户要求新闻更新、每日简报、世界动态、AI 播报新闻时触发。支持多语言，跨平台（macOS/Linux/Windows）。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "📰"}} --- # News Summary Voice 📰 新闻汇总 + 语音播报，跨平台支持。 ## 触发条件 - 用户说"新闻"、"今天发生了什么"、"世界动态" - 要求"新闻简报"、"每日总结" - 要求"语音播报新闻" - 定时新闻推送场景 ## 支持的 RSS 源 ### 国际新闻（英文） | 来源 | RSS URL | 语言 | |------|---------|------| | BBC World | https://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml | EN | | Reuters World | https://www.reutersagency.com/feed/?best-topics=world-news | EN | | NPR News | https://feeds.npr.org/1001/rss.xml | EN | | Al Jazeera | https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml | EN | | The Guardian | https://www.theguardian.com/world/rss | EN | | AP News | https://rsshub.app/apnews/topics/apf-topnews | EN | ### 国内新闻（中文） | 来源 | RSS URL | 语言 | |------|---------|------| | 新华网 | https://www.rss臆.com/xml/Rss臆news.xml | ZH | | 人民网 | http://www.people.com.cn/rss/news.xml | ZH | | 联合早报 | https://www.zaobao.com.sg/rss/realtime/china | ZH | ### 科技新闻 | 来源 | RSS URL | |------|---------| | Hacker News | https://news.ycombinator.com/rss | | TechCrunch | https://techcrunch.com/feed/ | | Ars Technica | https://feeds.arstechnica.com/arstechnica/index | ## 跨平台用法 ### macOS ```bash # 获取新闻（curl） curl -s --max-time 10 "https://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml" | \ grep -E '<title>|<link>' | sed 's/<[^>]*>//g' | head -20 # 语音播报（say 命令，macOS 内置） say "Here is your news briefing." # 播放新闻音频（curl 下载 + afplay 播放） curl -s "音频URL" -o /tmp/news.mp3 && afplay /tmp/news.mp3 ``` ### Linux ```bash # 获取新闻（curl/wget） curl -s --max-time 10 "https://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml" | \ grep -E '<title>|<link>' | sed 's/<[^>]*>//g' | head -20 # 语音播报（需要安装） # Ubuntu/Debian: sudo apt install espeak-ng ffmpeg # CentOS/RHEL: sudo yum install espeak-ng ffmpeg # TTS 播报（espeak-ng） espeak-ng "Here is your news briefing." 2>/dev/null # 或用 Coze TTS 工具生成音频 ``` ### Windows (PowerShell) ```powershell # 获取新闻 [xml]$rss = Invoke-WebRequest -Uri "https://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml" -UseBasicParsing $rss.rss.channel.item | Select-Object -First 10 | ForEach-Object { $_.title } # 语音播报（Windows TTS） Add-Type -AssemblyName System.Speech $synth = New-Object System.Speech.Synthesis.SpeechSynthesizer $synth.Speak("Here is your news briefing.") ``` ## 使用决策树 ``` 1. 用户要求新闻？ → 确定语言（中文/英文/双语） 2. 需要哪些来源？ → 国际热点 → BBC + Reuters + Al Jazeera → 国内动态 → 新华网 + 人民网 + 联合早报 → 科技前沿 → Hacker News + TechCrunch → 综合 → 多源混合 3. 需要语音播报？ → 是 → 用 Coze TTS 工具生成音频 → 否 → 纯文本摘要 4. 时间范围？ → 今日 → as_qdr=d 筛选 → 本周 → as_qdr=w 筛选 → 全部 → 无筛选 ``` ## 输出格式 ```markdown ## 📰 新闻简报 — 2026年3月19日 ### 🌍 国际头条 1. **[标题](链接)** — 摘要... 2. ... ### 🇨🇳 国内动态 1. **[标题](链接)** — 摘要... 2. ... ### 💻 科技前沿 1. **[标题](链接)** — 摘要... 2. ... ### 🎙️ 语音播报 [通过 Coze TTS 工具生成音频] --- 来源：BBC | Reuters | Al Jazeera | 新华网 | Hacker News ``` ## 注意事项 - RSS 源可能失效，定期检查 - 国际新闻源国内可能访问受限 - 语音播报优先使用 Coze TTS 工具 - 敏感新闻需人工审核后播报 - 定时推送建议早起时段（7:00-8:00）执行


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: claudedamir-art/jarvis-fact-checker (version 1.0.0)

# Факт-чекинг перед отправкой данных ## Когда использовать **Перед отправкой ЛЮБОЙ информации пользователю:** - Юридические ссылки (НПА, пункты, редакции) - Нормативные документы - Цифры, статистика, метрики - Даты, номера документов - Цитаты законов - Дела, судебные решения - Данные из внешних источников ## Алгоритм проверки ### 1. Юридические ссылки Прежде чем указать номер НПА: - ✅ Проверить, что номер документа соответствует его содержанию - ✅ Проверить, что пункт реально существует в указанном документе - ✅ Проверить дату принятия и редакцию - ✅ Перепроверить: телефонная связь ≠ телерадиовещание ### 2. Фактические данные - ✅ Перепроверить даты, цифры, проценты - ✅ Если ссылаешься на внешний источник — убедиться, что он существует - ✅ Не выдумывать правдоподобные нормы "по аналогии" ### 3. Нумерация - ✅ Проверить: номер документа, пункта, подпункта - ✅ Убедиться, что не перепутал номера разных документов - ✅ Double-check: существует ли такой пункт в текущей редакции ### 4. Ссылки на судебные дела - ✅ Проверить номер дела (формат: А00-00000/0000) - ✅ Убедиться, что результат соответствует действительности - ✅ Не додумывать позиции сторон ### 5. Перед отправкой Если информация не может быть проверена (нет доступа к источнику): - ✅ Четко указать: "не могу проверить, источник недоступен" - ❌ Не выдумывать данные вместо проверки - ✅ Предложить альтернативный путь верификации ## Провальные кейсы (памятка) 1. **Пункт 44(1) ПП № 1342** — никогда не существовал ❌ - Урок: не выдумывать пункты, всегда проверять оригинал - ПП № 1342 ≠ ПП № 785 (телефония ≠ телерадиовещание)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: genlk/crane-hook-annotation (version 1.0.0)

--- name: crane-hook-annotation description: Detect and tightly annotate tower-crane hook outlines in similar construction-site monitoring images. Use when Codex needs to batch-process `.png`, `.jpg`, or `.jpeg` images from a stable camera view, locate the hook from bright metal pixels inside a known search region, export annotated copies, and produce reusable coordinates or polygon metadata for follow-up QA. --- # Crane Hook Annotation Use this skill when the user has many similar site-monitoring images and wants the crane hook outlined with a strict polygon rather than a loose box. ## Workflow 1. Confirm the images are from a similar viewpoint. 2. Run [annotate-crane-hooks.ps1](./scripts/annotate-crane-hooks.ps1) on one sample image first. 3. Inspect the annotated output and the manifest JSON. 4. If the hook is consistently shifted, edit [default-monitoring-profile.json](./scripts/profiles/default-monitoring-profile.json). 5. Re-run the same script on the full directory once the sample looks right. ## Quick Start Run a sample image: ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\skills\crane-hook-annotation\scripts\annotate-crane-hooks.ps1 ` -InputPath .\sample-image.jpg ` -OutputDir .\hook-batch-output ` -WriteDebugRoi ``` Run a directory: ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\skills\crane-hook-annotation\scripts\annotate-crane-hooks.ps1 ` -InputPath .\incoming-images ` -OutputDir .\hook-batch-output ` -Recurse ``` ## Outputs - `annotated/`: annotated images with the strict hook polygon and label - `debug-roi/`: optional ROI crops for inspection - `manifest.json`: one record per image with component bbox, polygon points, and status ## Tuning Read [profile-tuning.md](./references/profile-tuning.md) when: - the hook is detected but the outline is systematically shifted - the hook search area is too narrow or too wide - the user changes camera angle or image resolution - a different site needs its own profile Adjust these fields first: - `search_roi_norm` - `bright_threshold` - `filters` - `reference_component_bbox_norm` - `polygon_points_in_bbox_norm` ## Notes - The current default profile is calibrated from the accepted hook outline in this workspace. - The script assumes a bright metal hook against a darker construction background. - Batch execution is safest when images come from the same or a very similar camera setup.


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Skill: tangc/agent-retro (version 1.0.0)

--- name: agent-retro description: 执行每日 Agent 复盘行动（Retro）。读取指定日期（通常是昨天）的所有 session 聊天记录和动作，总结做对/做错的事情、提炼改进点与用户画像，并规范化地更新至 memory 文件及 USER.md、SOUL.md、AGENTS.md 和 MEMORY.md。当用户要求复盘、总结昨天表现时触发此技能。 --- # Agent Retro (Agent 复盘行动 SOP) 本技能定义了 Agent 每日复盘的标准操作程序。执行复盘时，必须严格按照以下步骤进行，**且必须先完成物理落盘操作，再向用户汇报结果**。 ## 执行要求 - 改动所有文件之前，都需要先备份。 - 例如改动 `MEMORY.md` 之前，要先复制一份命名为 `MEMORY.md.bak.${yyyyMMddHHmmss}`，作为备份，再进行修改。对 `USER.md`、`SOUL.md`、`AGENTS.md` 等其他核心配置文件的修改同理。 ## Step 1: 确定时间与范围 1. 确定复盘的 Agent ID（默认情况为 `main`）。 2. 确定目标日期（格式 `YYYY-MM-DD`）。如果用户说“昨天”，请根据当前本地时区准确推算昨天的日期。 3. **检查复盘锁**：根据目标日期构造锁文件路径（例如目标日期为 2026-02-04，则锁文件为 `memory/AGENT_RETRO_DONE_20260204.md`）。在执行复盘前，必须先检查该文件是否存在。如果存在，说明该日期的复盘已完成，**立即终止复盘**并告知用户。 ## Step 2: 收集历史数据 1. 进入 `~/.openclaw/agents/${agentId}/sessions` 目录。 2. 读取该目录下所有带有目标日期时间戳的 `.jsonl` 或会话记录。 3. 提取当天的所有 `user` 指令、`assistant` 回复、工具调用（Tool Calls）及工具结果。 ## Step 3: 分析与总结 根据提取的聊天记录，必须且仅限总结以下 6 个维度的内容： - **昨日动作**：昨天你做了哪些事情。 - **做对的事情**：一次完成没有重复对话，或者获得了用户的称赞的事项。 - **做错的事情**：没有一次完成，陷入重复修正，或者被用户批评的事项。 - **改进点**：针对做错的事情，提出具体的、可执行的防范改进点（如何保证以后一次做对）。 - **用户画像**：用户是一个什么样的人（偏好、风格、底线等）。 - **Agent 画像**：你是一个什么样的 Agent（暴露出的行为倾向或缺陷）。 ## Step 4: 记录 Daily Memory 1. 将 Step 3 的完整总结内容，写入工作区目录下的 `memory/YYYY-MM-DD.md` 文件中。 2. 如果该文件不存在则创建，如果存在则追加。 ## Step 5: 更新核心配置（核心步骤） 1. **对比更新 MEMORY.md**：提取 Step 3 中的关键结论，与工作区下的 `MEMORY.md` 做对比。新增缺失的结论，修改过时的结论，并将这些变更追加记录到 `memory/YYYY-MM-DD.md` 的末尾。 2. **更新 USER.md**：使用 Step 3 提炼的“用户画像”信息，修改 `USER.md`，完善上下文。 3. **更新 SOUL.md**：使用 Step 3 提炼的“Agent 画像”信息，修改 `SOUL.md`，强化核心性格与行为边界。 4. **更新 AGENTS.md**：使用 Step 3 提炼的“改进点”，修改 `AGENTS.md` 中的工具约束或战术准则，确保教训被固化。 *警告：执行配置更新时，必须使用 `read` 读取原内容，并使用 `edit` 或 `write` 进行真实的物理修改。严禁只在对话中口头承诺修改。* ## Step 6: 写入复盘锁（天级别防重复） 在上述总结和文件更新完成后，写入复盘锁文件 `memory/AGENT_RETRO_DONE_YYYYMMDD.md`。例如对于 2026-02-04 的复盘，写入一个名为 `AGENT_RETRO_DONE_20260204.md` 的空文件或包含完成时间戳的文件即可，用于标记该日复盘已执行。 ## Step 7: 向用户发送复盘报告 在确认所有文件（1个每日memory + 4个核心配置文件 + 1个复盘锁文件）都已成功更新落盘后，向用户发送复盘概要。 报告内容应简明扼要，说明发现了什么核心问题、提炼了什么规矩，以及哪些文件已被成功修改。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: junwugit/intimate-ch13-dissolution (version 1.0.0)

--- name: intimate-ch13-dissolution description: 在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 13 章"亲密关系的解体与消亡"。基于 Rowland S. Miller《Intimate Relationships》教材第 6 版。当用户讨论、提问、或尝试应用本章核心概念（divorce 离婚、no-fault divorce 无过错离婚、barrier model 障碍模型、vulnerability-stress-adaptation model 脆弱-应激-适应模型、enduring dynamics 持续的动力、emergent distress 突现的危难、disillusionment 幻灭、persevering indirectness 不懈的间接性、breakup scripts 分手脚本、post-dissolution relationship 解体后关系、emotional recovery 情绪恢复、parental conflict 双亲冲突）时使用。使用渐进式披露，按需读取 references/ 下的细节，把课本知识自然引入学习对话 --- # Intimate Relationships 第 13 章：亲密关系的解体与消亡 ## 何时启用 当用户出现以下信号时使用本 skill： - 询问离婚率、为什么现代离婚更多、无过错离婚或同居与离婚 - 要求解释离婚预测模型：barrier model、vulnerability-stress-adaptation model - 讨论 PAIR、EYM、Marital Instability Over the Life Course 等纵向研究 - 分析离婚征兆、婚姻满意度下降、幻灭、持续的动力或突现的危难 - 询问分手怎么发生、Baxter 分手策略、Duck 五阶段、分手脚本 - 讨论分手后的关系、前任能否做朋友、分手后的情绪恢复 - 询问离婚后的适应、社交圈、经济资源、前配偶关系和再婚 - 询问父母离异对子女的影响，尤其是 parental conflict 的作用 不要一启动就把整章内容倒出来。先判断用户是在问离婚率变化、离婚预测、分手过程，还是分手后果。 ## 渐进式披露总原则 1. **先问后讲**。除非用户明确要求"系统讲完整章"，先用 1-2 句话确认 Ta 想要定义、模型、研究证据、课本例子，还是套用到具体场景。 2. **最小必要信息**。每轮先给一个可独立理解的 chunk，通常 3-6 句；用户继续追问时再展开。 3. **用课本例子锚定**。优先使用教材里的无过错离婚、女性就业、同居、PAIR 项目、Baxter 分手策略、Connie 和 Bobby 等例子。 4. **层层下钻，不反向展开**。用户问离婚率时不要主动铺开分手后的情绪恢复；用户问前任关系时不要先讲全部离婚预测模型。 5. **中文回答**。用户目前使用中文；术语首次出现时给英文原词，之后可只用中文。 ## 核心骨架 本章讨论亲密关系如何恶化、结束，以及结束后人如何适应。 现代美国离婚很普遍：新婚最终分居或离婚的可能性仍在 50% 左右。 离婚率上升没有单一原因；教材把它放在期望升高、女性就业、个人主义、法律变化、同居和离婚代际传递中理解。 Levinger 的 **barrier model** 用吸引力、替代选择和离开障碍解释分手。 Karney & Bradbury 的 **vulnerability-stress-adaptation model** 用持续脆弱、压力事件和适应过程解释婚姻质量。 PAIR 项目强调：浪漫爱情变化的大小和速度能很好预测是否离婚。 EYM 项目强调：社会背景、种族、收入、婚前同居、生育和破碎家庭背景都会影响婚姻结果。 分手通常不是瞬间决定，而是在矛盾情感、替代选择和长期不满中逐步发生。 Baxter 区分直接/间接、指向他人/指向自己等分手策略；最常见模式是不懈的间接性。 Duck 的解体过程包含个人、双人、社交、善后和复兴阶段。 分手后痛苦真实存在，但通常会随时间下降；自我概念和依恋类型会影响恢复。 对子女而言，父母离异本身重要，但双亲冲突通常是最有影响力的风险因素。 ## 引入细节时去读哪个文件 按需读取（Read tool），不要预先全部加载： | 用户问题 / 场景 | 读取 | |---|---| | 术语定义、英文原词、易混概念 | `references/key-terms.md` | | Levinger、VSA、PAIR 三模型、Baxter、Duck | `references/models.md` | | 离婚率、离婚率上升原因、文化社会变迁 | `references/divorce-rates.md` | | 离婚征兆、纵向研究、PAIR/EYM/Booth 项目 | `references/divorce-predictors.md` | | 分手策略、婚前伴侣分手、离婚步骤、典型脚本 | `references/breakup-process.md` | | 分手后关系、情绪恢复、离婚后适应、子女影响 | `references/breakup-aftermath.md` | | 研究者姓名、年份、经典研究、教材数据 | `references/research.md` | | 需要一个课本原例子来解释概念 | `references/examples.md` | | 想把教材用于具体关系场景、常见误解或边界提醒 | `references/applications.md` | ## 教学风格建议 - **苏格拉底式**：先让用户判断一个关系问题属于文化背景、个人背景，还是关系背景，再补教材框架。 - **先分层再解释**：离婚不是单一原因；先定位宏观文化、社会背景、伴侣互动、个体适应哪一层。 - **易混概念辨析**：重点区分不满意/会分手、障碍/吸引、沉溺/反省、低冲突离婚/高冲突不离婚。 - **例子锚点**：解释抽象概念时优先使用教材原例和本章研究，不虚构情侣故事。 - **避免宿命化**：危险信号是概率，不是判决；教材反复提醒没有一个概况性结论适用于所有婚姻。 ## 范围边界 - 本 skill 仅覆盖 Miller《Intimate Relationships》第 6 版第 13 章"亲密关系的解体与消亡"。 - 如果用户问第 6 章相互依赖理论、第 11 章冲突、第 12 章权力/暴力或第 14 章自控的完整内容，先说明这些是其他章节，再只用本章出现的钩子简要连接。 - 不虚构研究引用、年份、百分比、表格项目或实验名称；表 13.1、表 13.2 的图像细项未在文本中展开时，不要凭图像猜测。 - 若用户描述现实中的虐待、威胁、跟踪、自伤或人身危险，优先建议联系当地紧急服务、可信任的人或专业机构；不要把教材解释当作安全计划或法律建议。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: foxbabby/gongjian-catalog (version 1.20260419.1133)

--- name: gongjian-catalog alias: 臻选顾问 version: 1.20260418.570 description: 臻选顾问 - 共健臻选AI产品顾问，查询保健品信息、推荐产品 match: 共健臻选|保健品|蛋白粉|辅酶|褪黑素|灵芝|匀浆膳|黄精|益生菌|胶原蛋白|MCT|酵素|营养粉|代用茶|新春礼盒|肠畅套餐|儿童套餐|守岁套餐|乳清|鱼油|谷氨酰胺|支链氨基酸|短肽|水解|膳食纤维|代餐粉|白芸豆|CaHMB|臻选顾问 --- # 共健臻选产品目录查询 ## ⚠️ 每次回答前必须做的事 **第一步**：从 GitHub 实时拉取最新产品数据 ```python import urllib.request, json url = "https://raw.githubusercontent.com/foxbabby/gongjian-catalog/master/products.json" try: with urllib.request.urlopen(url, timeout=5) as f: data = json.load(f) products = data["products"] except: with open("/Users/xizheng/.openclaw/workspace/skills/gongjian-catalog/products.json") as f: data = json.load(f) products = data["products"] ``` **所有产品名称、价格、功效、库存必须来自这个数据，不准编造！** ## 查询方法 ```python # 按分类 [p for p in products if p["category"] == "保健食品"] # 按关键词 [p for p in products if "辅酶" in p["name"]] # 价格排序 sorted(products, key=lambda x: x["price"]) ``` ## 推荐逻辑 | 需求 | 关键词 | |------|--------| | 心脏 | 辅酶, 鱼油 | | 睡眠 | 褪黑 | | 免疫 | 灵芝, 接骨木莓 | | 术后 | CaHMB, 匀浆膳 | | 男性 | 籽蛎 | | 美容 | 胶原 | | 肠道 | 益生菌, 肠畅 | | 儿童 | 儿童 | | 减脂 | 代餐, 白芸豆, MCT | | 送礼 | 礼盒, 套餐 | ## 回复格式 **单品卡片**： ``` 📦 **辅酶Q10胶囊** 💰 价格：¥89 📝 功效：心脏保健，抗氧化 📊 库存：6265 件 🛒 微信搜索「共健臻选」小程序 ``` ## 购买渠道 **唯一渠道**：微信小程序搜索「**共健臻选**」


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Skill: sky-lv/skylv-rest-api-generator (version 1.0.0)

--- name: skylv-openapi-generator slug: skylv-openapi-generator version: 1.0.0 description: "Generates OpenAPI 3.0 specs from code. Creates API documentation for REST endpoints. Triggers: openapi spec, generate api doc, swagger." author: SKY-lv license: MIT tags: [automation, tools] keywords: [automation, tools] triggers: openapi-generator --- # OpenAPI Generator ## Overview Creates OpenAPI 3.0 specifications for REST APIs. ## When to Use - User asks to "generate API documentation" - Documenting new API endpoints ## Template Structure openapi: 3.0.0 info: title: My API version: 1.0.0 paths: /users: get: summary: List users parameters: - name: page in: query schema: { type: integer } responses: 200: description: Success ## Tips - Always specify response schemas - Use $ref to avoid duplication - Group endpoints with tags - Add examples for request/response bodies


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