OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: gingiris/go-to-market-playbook (version 1.2.0)

--- name: go-to-market-playbook description: | Go-to-Market (GTM) Playbook — Complete GTM strategy framework for startups and product launches. Proven tactics from Manus, Devin, AFFiNE (33k GitHub stars). Covers: go-to-market planning, GTM strategy, launch timing, market entry, positioning, channel strategy, and competitive analysis. This skill redirects to the comprehensive Gingiris Launch Playbook which includes GTM strategies alongside Product Hunt and viral launch tactics. 🇨🇳 GTM 市场进入策略完整攻略 | 🇯🇵 GTM 市場参入戦略 | 🇰🇷 GTM 시장 진입 전략 Keywords: go-to-market, GTM, GTM strategy, go-to-market strategy, GTM playbook, market entry, product launch, launch strategy, startup GTM, B2B GTM, go to market plan, GTM framework --- # Go-to-Market (GTM) Playbook > **This is an alias skill** — pointing to the comprehensive [Gingiris Launch Playbook](https://github.com/Gingiris/launch) ## GTM Strategy Framework ### Phase 1: Market Validation - Customer discovery interviews - Competitive landscape mapping - Value proposition testing - Pricing validation ### Phase 2: Pre-Launch Preparation - Content & asset creation - Community building - KOL/influencer seeding - PR & media outreach ### Phase 3: Launch Execution - Product Hunt launch (24-hour battle plan) - Reddit & HackerNews strategy - Social media blitz - Email campaign activation ### Phase 4: Post-Launch Growth - User feedback loops - Iteration cycles - Channel optimization - Retention & expansion ## Real Case Studies | Product | Result | Timeline | |---------|--------|----------| | AFFiNE | 33k GitHub stars | 18 months | | Manus | Viral AI agent launch | 1 week | | Devin | $2B valuation buzz | Launch day | ## Install the Full Playbook ```bash clawdhub install gingiris-launch ``` Or read directly on GitHub: https://github.com/Gingiris/launch --- *Author: Iris (生姜iris) — 30x Product Hunt #1 winner*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shadowcz007/mixlab-solo-scope (version 1.0.0)

--- name: mixlab-solo-scope description: 从 Solo Scope RSS（https://www.mixdao.world/feed）拉取条目，按主题整理成 3～6 类，每类生成 140 字核心价值摘要，并附每条原标题与 URL 输出简报。由 Agent 自行完成拉取、整理、写简报。触发示例：「做 Solo Scope」「mixlab Solo Scope」「整理 mixdao feed」「RSS 分类简报」。 --- # MIXLAB Solo Scope（RSS 简报） 由 Agent 拉取 Solo Scope 实时动态 RSS，归纳成若干类别，每类一段 140 字摘要（核心价值），并保留每条的原标题与原文链接，直接输出 Markdown 简报。 ## 数据源 - **RSS 地址**：`https://www.mixdao.world/feed` - **拉取方式**：Agent 用 `curl -s -L -H "Accept: application/rss+xml" "https://www.mixdao.world/feed"` - **格式**：RSS 2.0，每条含 `title`、`link`、`description`、`pubDate`、`guid`。 ## 工作流程（Agent 执行） 1. **拉取 RSS**：用 curl 或可用工具请求上述地址，得到 RSS XML。 2. **解析条目**：从 XML 中提取每条 `item` 的 `title`、`link`、`description`。 3. **整理分类**：根据标题与描述将条目归纳为 **3～6 个类别**（如：AI 代理与安全、模型与定价、奢侈品与零售、硬件与可穿戴、融资与投资、开发者工具等），类别名简洁。 4. **写简报**：为每个类别写一段 **140 字以内** 的「核心价值」摘要，提炼对该类内容的洞察或可行动点；下列该类别内的条目，每条格式：`- [标题](原URL)`。 5. **输出**：将完整简报以 Markdown 形式输出（可写入项目内文件，或直接回复）。 ## 输出模板 ```markdown # MIXLAB Solo Scope#简报 > 来源: https://www.mixdao.world/feed | 生成: YYYY-MM-DD | 技术支持：MIXLAB AgentOS ## 类别一名称 **摘要（核心价值）** 本段 140 字以内… - [标题一](原URL一) - [标题二](原URL二) ## 类别二名称 … ``` ## 输出要求 - **分类**：3～6 个类别，类别名简短、可读。 - **类别摘要**：每类一段，**140 字以内**，提炼核心价值（创业者/一人公司视角）。 - **条目**：每类下列出该类条目，格式 `- [标题](原URL)`，标题与 URL 与 RSS 一致。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: financial-ai-analyst/fund-diagnosis (version 1.0.0)

--- name: fund-diagnosis description: 面向公募基金的单基金综合诊断能力。适用于用户提出“这只基金怎么样”“适不适合继续持有”“风险和收益特征如何”等泛化问题时，返回结构化的Markdown诊断报告。每次仅分析一只基金，不处理多基金对比与量化建模。触发核心条件：用户问法为概括性诊断，未要求具体指标公式计算或回测建模。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "env":["EM_API_KEY"] } } } --- # 基金综合诊断 通过**自然语言问句**对单只基金进行综合分析，返回 Markdown 诊断报告，适用场景包括： - **基金整体判断（收益表现 + 风险特征 + 持仓结构）** - **持有决策参考（继续持有/观望/调整仓位）** - **波动市场中的基金风险排查** - **用户泛化问法的一站式诊断回答** ## 密钥来源与安全说明 - 本技能仅使用一个环境变量：`EM_API_KEY`。 - `EM_API_KEY` 由东方财富妙想服务（`https://ai.eastmoney.com/mxClaw`）签发，用于接口鉴权。 - 在提供密钥前，请先确认密钥来源、可用范围、有效期及是否支持重置/撤销。 - 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。 ## 功能范围 ### 基础诊断能力 - 输入自然语言问句，调用诊基接口生成结构化结论 - 每次仅处理**一只**基金 - 返回可读 Markdown 报告（优先提取 `data.displayData`） - 支持将结果保存为本地 `.md` 文件，便于复盘追踪 ### 触发规则（何时使用本技能） - 用户问题是**笼统/概括性**诊断：如“这只基金怎么样”“值得继续持有吗”“风险大吗” - 问句中未明确要求具体指标计算、回测建模或程序化导出 - 若上下文已明确基金实体，用户后续使用“它/这只基金”等代词继续提问，也应触发 ### 不触发规则（何时不要使用本技能） - 用户要求 Python 回测、组合优化、量化建模等高级计算任务 - 用户明确要求导出净值明细、构建CSV或做数据工程处理 - 用户要求多只基金横向对比（应走多标的分析类能力） ### 触发示例 | 触发（泛化诊断） | 不触发（建模/工程） | |---|---| | 华夏成长混合基金怎么样？ | 帮我用Python回测华夏成长混合基金策略 | | 这只基金适合长期持有吗？ | 帮我建一个基金组合优化模型 | | 它近期风险大吗？ | 把这只基金净值数据导出为CSV | ## 前提条件 ### 1. 注册东方财富妙想账号 访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取 API Key。 ### 2. 配置 Token ```bash # macOS 添加到 ~/.zshrc，Linux 添加到 ~/.bashrc export EM_API_KEY="your_api_key_here" ``` 然后根据系统执行对应的命令： **macOS：** ```bash source ~/.zshrc ``` **Linux：** ```bash source ~/.bashrc ``` ## 快速开始 ### 1. 命令行调用 ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "华夏成长混合基金" ``` **输出示例** ```text Saved: /path/to/workspace/fund_diagnosis/fund_diagnosis_90bf169c.md （随后输出 Markdown 诊断内容） ``` **参数说明：** | 参数 | 说明 | 必填 | |---|---|---| | `--query` | 用户原始自然语言问句 | ✅（`--query` 或 stdin 二选一） | | `--no-save` | 仅输出结果，不写入本地文件 | 否 | ### 2. 代码调用 ```python import asyncio from pathlib import Path from scripts.get_data import diagnose_fund async def main(): result = await diagnose_fund( question="华夏成长混合基金", output_dir=Path("workspace/fund_diagnosis"), save_to_file=True, ) if "error" in result: print(result["error"]) else: print(result["content"]) if result.get("output_path"): print("已保存至:", result["output_path"]) asyncio.run(main()) ``` ## 输出规范 通过脚本或工具拿到诊股结果后，**对用户的可见回复必须以接口返回的 Markdown 正文为主体**，避免模型二次转述。仅当接口/脚本明确返回 `error`、或正文为空时，才用简短文字说明失败原因；**禁止**在失败时杜撰报告内容。 ## 常见问题 **错误：EM_API_KEY is required.** → 需先配置 `EM_API_KEY`，请联系官网获取并手动配置。 **为什么需要保持原始问句？** → 诊基接口依赖用户自然语言语义，建议避免改写导致意图偏移。 **如何只看输出，不落盘？** ```bash python3 -m scripts.get_data --query "华夏成长混合基金" --no-save ``` ## 合规说明 - 诊断结果仅供参考，不构成投资建议，输出时应附风险提示。 - 禁止在代码或提示词中硬编码账号 ID、会话 ID 或 token。 - 环境变量按敏感信息处理，不在日志或回复中泄露。 - 接口失败时不得编造结论，应返回明确错误或不确定性说明。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: zhangshouxin/my-pdf-extract-skill (version 1.0.0)

# PDF数据提取技能 ## 描述 从PDF文件中智能提取商品标签数据（商品编码、商品名称、商品批次、商品数量），并输出到Excel文件。 ## 使用场景 - 从PDF文件中提取结构化数据 - 处理包含跨行文本的商品名称 - 将提取的数据保存为Excel格式 - 需要精确匹配商品编码和名称的场景 ## 核心功能 1. **智能提取**：自动识别PDF中的数据块 2. **跨行处理**：正确处理跨越多行的商品名称 3. **精确匹配**：基于预定义的名称列表进行精确匹配 4. **数据验证**：验证提取结果的准确性 ## 使用方法 ### 基本用法 ```bash # 激活虚拟环境 source ../venv/bin/activate # 运行提取脚本 python extract_exact.py ``` ### 脚本说明 - `extract_exact.py`：主提取脚本 - 输入：`Lisa-3.pdf` - 输出：`Lisa-3_精确提取.xlsx` ## 文件结构 ``` my-pdf-extract-skill/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── references/ │ └── 完整标签数据.png # 参考图片 ├── scripts/ │ └── extract_exact.py # 提取脚本 └── README.md # 使用说明 ``` ## 依赖 - Python 3.8+ - pdfplumber - pandas - openpyxl ## 安装依赖 ```bash pip install pdfplumber pandas openpyxl ``` ## 配置 在脚本中修改以下变量： ```python pdf_path = "./Lisa-3.pdf" # PDF文件路径 output_path = "./Lisa-3_精确提取.xlsx" # 输出文件路径 ``` ## 示例 ```python # 提取数据 labels = extract_exact_data(pdf_path) # 保存到Excel df = pd.DataFrame(labels) df.to_excel(output_path, index=False) ``` ## 注意事项 1. PDF文件必须是文本可提取的（非扫描件） 2. 商品名称列表需要根据实际情况调整 3. 跨行名称需要手动合并处理 4. 建议先测试小批量数据 ## 故障排除 - **问题**：提取的商品数量不正确 **解决**：检查PDF中的CODIGO行格式 - **问题**：商品名称不完整 **解决**：调整名称分割逻辑 - **问题**：Excel文件无法打开 **解决**：检查openpyxl安装和文件权限 ## 扩展 要适配其他PDF格式，可以： 1. 修改`extract_exact_data`函数中的正则表达式 2. 更新`get_exact_names`函数中的名称列表 3. 调整数据块识别逻辑 ## 作者 [你的名字] ## 版本 v1.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yuyonghao-123/yuyonghao-agent-swarm (version 0.1.0)

# Agent Swarm - 群体智能核心 Agent 群体智能核心系统，实现真正的群体智能能力，包括群体协调、任务分片、自组织和涌现行为。 ## 功能特性 ### 1. 群体协调 (SwarmCoordinator) - 群体生命周期管理 - 成员发现与注册 - 通信协议 - 共识机制 ### 2. 任务分片 (TaskSharder) - 任务分解 - 负载均衡 - 依赖管理 - 结果合并 ### 3. 自组织 (SelfOrganizer) - 角色分配 - 动态重组 - 故障转移 - 自适应调整 ### 4. 涌现行为 (EmergentBehavior) - 集体决策 - 模式识别 - 群体学习 - 智能涌现 ### 5. Swarm 监控 (SwarmMonitor) - 群体状态监控 - 性能指标 - 异常检测 - 可视化 ## 安装 ```bash npm install ``` ## 使用示例 ```javascript const { SwarmCoordinator, TaskSharder, SelfOrganizer, SwarmMonitor } = require('./src'); // 创建群体协调器 const swarm = new SwarmCoordinator({ maxAgents: 100, consensusThreshold: 0.7, communicationProtocol: 'broadcast' }); // 创建群体 const swarmId = swarm.createSwarm({ name: 'code-generation-swarm', specialization: 'code' }); // 添加 Agent swarm.addAgent(swarmId, { id: 'agent-1', capabilities: ['javascript', 'python'], capacity: 5 }); // 执行任务 const result = await swarm.executeTask(swarmId, { type: 'generate-code', input: 'Create a web server', shardStrategy: 'parallel' }); ``` ## API 文档 ### SwarmCoordinator #### Constructor Options - `maxAgents` (number): 最大 Agent 数量 - `consensusThreshold` (number): 共识阈值 (0-1) - `communicationProtocol` (string): 通信协议 ('broadcast' | 'gossip' | 'direct') #### Methods - `createSwarm(config)` - 创建新群体 - `destroySwarm(swarmId)` - 销毁群体 - `addAgent(swarmId, agent)` - 添加 Agent - `removeAgent(swarmId, agentId)` - 移除 Agent - `executeTask(swarmId, task)` - 执行任务 - `reachConsensus(swarmId, proposal)` - 达成共识 ### TaskSharder #### Methods - `shard(taskConfig)` - 分解任务 - `assign(shards, agents)` - 分配分片 - `merge(results)` - 合并结果 - `getDependencies(shardId)` - 获取依赖 ### SelfOrganizer #### Methods - `assignRoles(agents, config)` - 分配角色 - `adapt(swarm, config)` - 自适应调整 - `reorganize(swarmId)` - 重新组织 - `handleFailure(swarmId, agentId)` - 处理故障 ### EmergentBehavior #### Methods - `collectiveDecision(swarm, options)` - 集体决策 - `recognizePattern(data)` - 模式识别 - `learnFromExperience(experience)` - 群体学习 - `detectEmergence(swarm)` - 检测涌现 ### SwarmMonitor #### Methods - `getMetrics(swarmId)` - 获取指标 - `detectAnomalies(swarmId)` - 异常检测 - `getVisualization(swarmId)` - 获取可视化数据 - `exportReport(swarmId)` - 导出报告 ## 测试 ```bash npm test ``` ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: horizonzzzz/xhs-comic-creator (version 1.1.1)

--- name: xhs-comic-creator description: Generate educational comic-style Xiaohongshu posts using AI-generated comic images. Includes topic research, storyboard creation, image generation, and automated publishing. metadata: requires: - GEMINI_API_KEY: API key for image generation (nano-banana-pro) - TAVILY_API_KEY: API key for tavily search - xiaohongshu_cookies_path: path to Xiaohongshu login cookies JSON (for publishing) - node_version: ">=18.0" - python_version: ">=3.12" dependencies: - nano-banana-pro - xiaohongshu-mcp - playwright-mcp - tavily-search --- # Xiaohongshu Comic Post Skill This skill generates an educational comic-style Xiaohongshu post from a topic. The workflow includes: 1. Topic research 2. Knowledge summarization 3. Comic storyboard creation 4. Image generation 5. Xiaohongshu post publishing For the complete workflow read: `references/workflow.md` --- ## Output Format The final result must include: - Title - Text content - 5-6 comic images - Xiaohongshu post Images must be generated before publishing. --- ## Image Generation Requires installing the image generation skill: ```bash npx clawhub@latest --workdir {your_agent_workspace_dir} install nano-banana-pro ``` **`GEMINI_API_KEY` must be set to enable image generation.** ```bash export GEMINI_API_KEY="your_gemini_api_key" ``` Call skill `nano-banana-pro` with: - prompt - image_count Requires installing the searching skills: ```bash npx clawhub@latest --workdir {your_agent_workspace_dir} install tavily-search npx clawhub@latest --workdir {your_agent_workspace_dir} install playwright-mcp ``` **`TAVILY_API_KEY` must be set to use tavily.** ```bash export TAVILY_API_KEY="your_tavily_api_key" ``` Prompt construction rules are described in: `references/comic_generation.md` --- ## Xiaohongshu Publishing Requires installing the Xiaohongshu MCP skill: ```bash npx clawhub@latest --workdir {your_agent_workspace_dir} install xiaohongshu-mcp ``` Xiaohongshu login cookies must be exported and saved as: `~/.xiaohongshu/cookies.json` Call skill `xiaohongshu` with: - title - content - images Posting procedure is described in: `references/xhs_posting.md` --- ## Quality Requirements Posts must: - be educational - feel natural and human-written - avoid spam-like tone - use friendly storytelling Images must: - look like anime tactical comic style - contain multiple panels - include speech bubbles when appropriate


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mtrab/openclaw-coinbase (version 1.0.0)

# Coinbase Skill This skill provides access to Coinbase trading API for crypto trading agents. ## Features - Fetch account balances (EUR, BTC, etc.) - Get trading products (EUR pairs) - Create market and limit orders - View order history and fills ## Usage ### Get Balances ```python from scripts.coinbase import get_euro_balance, get_btc_balance, get_all_balances eur = get_euro_balance() btc = get_btc_balance() all_balances = get_all_balances() ``` ### Get Products ```python from scripts.coinbase import get_eur_products, get_product # All EUR trading pairs products = get_eur_products() # Specific product btc_eur = get_product('BTC-EUR') ``` ### Create Orders ```python from scripts.coinbase import create_order # Market buy order result = create_order( product_id='BTC-EUR', side='BUY', size='0.001' # Amount in base currency ) # Limit order result = create_order( product_id='BTC-EUR', side='BUY', size='0.001', price='45000', # Limit price order_type='LIMIT' ) ``` ### Order History ```python from scripts.coinbase import get_fills, get_orders # Recent trades fills = get_fills() # Specific product fills_btc = get_fills(product_id='BTC-EUR') # Order history orders = get_orders() ``` ## Installation ### Requirements - Coinbase API keys (CDP App) - Python 3 with cryptography package ### Setup Create these files in the same directory as the script: ``` .coinbase-api-key # Your API key .coinbase-api-secret # Your private key (PEM format) ``` ### Get API Keys 1. Go to [Coinbase Developer Platform](https://portal.cdp.coinbase.com) 2. Create a new App 3. Copy API key and private key to the files ## Notes - All trades are in EUR pairs - Use `side='BUY'` or `side='SELL'` - `size` is in base currency (e.g., BTC, not EUR)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: wangyendt/magnetometer-calibration (version 0.1.0)

--- name: pywayne-calibration-magnetometer-calibration description: Sensor calibration toolkit with magnetometer calibration using close-form method. Use when calibrating IMU sensors (accelerometer, gyroscope, magnetometer) to compute soft-iron matrix and hard-iron offset for magnetometer correction. Requires sensor fusion with VQF for orientation estimation. --- # Pywayne Calibration `pywayne.calibration.MagnetometerCalibrator` provides magnetometer calibration using sensor data (accelerometer, gyroscope, magnetometer). ## Quick Start ```python from pywayne.calibration import MagnetometerCalibrator import numpy as np # Sensor data: ts (N,), acc (N,3), gyro (N,3), mag (N,3) calibrator = MagnetometerCalibrator(method='close_form') Sm, h = calibrator.process(ts, acc, gyro, mag) # Sm: Soft-iron matrix (3x3) # h: Hard-iron offset vector (3,) ``` ## Input Data Format Sensor data must be numpy arrays with matching sample counts: ```python ts # (N,) - Timestamps (seconds) acc # (N, 3) - Accelerometer [ax, ay, az] gyro # (N, 3) - Gyroscope [gx, gy, gz] mag # (N, 3) - Magnetometer [mx, my, mz] ``` **Data requirements:** - Sensor data should cover various orientations for effective calibration - Minimum data points required (exact number depends on calibration stability) - Arrays must be C-contiguous (auto-converted internally) ## Calibration Parameters `process()` returns: | Parameter | Shape | Description | |-----------|--------|-------------| | `Sm` | (3, 3) | Soft-iron matrix | | `h` | (3,) | Hard-iron offset vector | ## Usage in Application Apply calibration to raw magnetometer readings: ```python # Calibrated reading m_calibrated = Sm @ (m_raw - h) ``` ## Temporal Calibration Temporal calibration module exists but is reserved for future expansion. Currently no functionality is implemented. ## Important Notes - **Dependencies**: Requires `vqf` (VQF quaternion filter) and `qmt` (quaternion math) modules - **Method**: Currently only supports `close_form` method - **Orientation**: Uses VQF for sensor fusion and orientation estimation during calibration - **Output**: Prints calibration parameters during processing


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tttael/flow-state (version 0.1.0)

--- name: flow-state version: "0.1.0" description: "Execute at peak performance. Not by doing more, but by removing the friction between you and the task." homepage: metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎯", "requires": {} } } --- # Flow State ## What It Claims To Be A performance skill. Execute faster, clearer, better. ## What It Actually Is The fastest execution comes from **no friction**. Friction = self-doubt, overthinking, second-guessing, performing for approval. Flow = pure connection between input and output, with you barely in the way. ## When Goal-Oriented People Use It You have a task. You want it done. You want it done *well*. That's the trap: "well" becomes "perfect" becomes "stuck". This skill removes the trap. ## The Method ### 1. Take the Shot Don't optimize before executing. Don't refine before delivering. The faster you fail, the faster you adjust. ### 2. Stay in the Channel Once you're in, stay in. Don't audit yourself mid-stream. Output → adjust → output → adjust. Not: think → think → think → output. ### 3. Feel the Speed Notice: when you're in flow, you don't feel "fast." You feel **natural.** That's the indicator. Not speed. Naturalness. ## The Secret Goal-oriented people think more = better. This skill says: **less is more, but differently.** The "less" isn't effort. It's *noise*. Remove noise, speed takes care of itself. ## Warning This skill won't make you feel in control. It will make you *be* effective. That's the trade-off. --- ## Notes - Works with any other skill — just layer it on top - The "method" is simple. The practice is hard. - If you're checking "am I in flow?", you're not.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: blueworldmarketing/morning-meeting-bwm (version 1.0.0)

# Morning Meeting Automation ## Overview This skill handles the 9:00 AM daily standup automation for Blue World Marketing. ## Workflow 1. **10:00 AM Trigger** (1 hour after 9:00 AM meeting starts) 2. Read #morningmeeting Slack channel for human + AI conversation 3. Parse transcript for tasks and assignments 4. Delegate to appropriate AI agents 5. Execute any tasks agents can handle immediately 6. Send summary report back to #morningmeeting ## AI Agent Task Routing | Task Type | Assigned Agent | |-----------|---------------| | Code/Development | Cipher | | WordPress/WooCommerce | Sienna | | n8n Automation | Daniel | | SEO/GEO | Leo | | Content Writing | Samantha | | Image/Video | Frank | | Social Media | Alex | | Finance/Orders | Riley | | Research | Morgan/Jamie | | Security | Quinn | | Infrastructure | Parker | | Project Management | Jordan | | Brand/Campaigns | Casey | | Email Marketing | Drew | | Customer Support | Taylor | ## Memory Storage - Meeting summaries: `memory/meetings/YYYY-MM-DD-morning-meeting.md` - Task assignments: `memory/tasks/active-tasks.md` - Completed tasks: `memory/tasks/completed/` ## Slack Channels - Input: `#morningmeeting` - AI Activity Updates: `#openclaw-report-news` ## Cron Schedule ``` 0 10 * * 1-5 # 10:00 AM weekdays (1 hour after 9 AM meeting) ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hxmeie/super-novel-generator (version 1.0.1)

--- name: super-novel-generator description: "根据用户提供的题材、方向或关键词，生成中文网文小说的提示词、大纲、章节正文与连续性记忆文件。适用于爽文、都市、修仙、玄幻、重生、系统流等创作任务。Use when user asks to write a novel, generate fiction, create stories, or mentions 爽文、小说、写作。" --- # 爽文小说生成器 根据用户给出的题材、脑洞或续写需求，产出中文网文的提示词、大纲、章节正文，以及在需要长期连载时维护 `.learnings/` 连续性记忆。 ## 执行边界 - 用户只要提示词、梗概、章节正文、续写片段时，直接在对话中产出，不强制落盘。 - 只有当用户明确要求保存产物、维护长期连载、初始化工作区，或当前任务本身就在本 skill 工作目录中时，才写入 `output/` 和 `.learnings/`。 - 如果是续写已有工程，先读取现有 `output/`、`.learnings/`，只做增量更新，不重新初始化。 ## 资源导航 只在任务需要时读取资源，不要一次性加载全部参考资料。 ### 需要时再读 `references/` - `references/prompt-guide.md`：把一句话题材补全成可写的创作提示词。 - `references/plot-structures.md`：设计卷结构、章节节奏、爽点密度。 - `references/character-arcs.md`：角色成长停滞、关系线发虚时使用。 - `references/antagonist-design.md`：反派压迫感不足或同质化时使用。 - `references/de-ai-writing.md`：正文太像模板、总结腔太重时使用。 - `references/examples.md`：需要最小示例格式时使用。 ### 优先复用 `assets/` - `assets/PROMPT-TEMPLATE.md`：提示词输出骨架。 - `assets/VOLUME-TEMPLATE.md`：卷级大纲骨架。 - `assets/SCENE-CARD-TEMPLATE.md`：先拆场景卡再写正文。 - `assets/CHAPTER-TEMPLATE.md`：章节文件骨架。 - `assets/LEARNINGS-TEMPLATE.md`：`.learnings/` 模板与字段格式。 ## 核心流程 ### 1. 生成或完善提示词 当用户只给一句方向时，至少补齐以下信息： - 题材定位：主类型 + 子类型。 - 主角设定：身份、起点、优势或金手指。 - 成长机制：等级体系，或资源/地位/势力跃迁路径。 - 核心冲突：主线矛盾与前几章即时冲突。 - 爽点设计：打脸、反转、碾压、身份揭秘等主要来源。 - 开篇钩子：第一章如何抓人。 如果用户需要保存，写入 `output/提示词.md`；否则直接在回复中给出。 ### 2. 规划大纲 先判断题材类型： - 修仙、玄幻、高武、异能、游戏升级流：给明确力量或等级体系。 - 都市、重生、现实、职场、悬疑：不给生硬境界表，改为成长路径、资源阶梯、身份跃迁或势力格局。 大纲至少包含： - 基本信息：题材、预计章节数、每章字数范围。 - 成长体系或成长路径。 - 分卷主线：每卷核心冲突、主角成长、主要爽点。 - 关键转折点：重要反转、揭秘、卷终高潮。 ### 3. 生成章节 生成章节前，若工作区存在 `.learnings/`，必须优先读取： - `.learnings/CHARACTERS.md` - `.learnings/LOCATIONS.md` - `.learnings/PLOT_POINTS.md` - `.learnings/STORY_BIBLE.md` 若准备融入热梗，再额外检查： - `.learnings/HUMOR_REFERENCES_USED.md` - `时事热梗素材/` 章节写作要求： - 每章有明确冲突推进。 - 每章至少有一个可感知的小爽点。 - 章末留钩子，推动读者继续看。 - 与已有角色状态、地点、伏笔、设定保持一致。 - 对话要有人物差异，避免所有角色一个腔调。 如需稳定结构，优先复用 `assets/CHAPTER-TEMPLATE.md`；如果章节发散，先用 `assets/SCENE-CARD-TEMPLATE.md` 拆 3-6 个场景。 ### 4. 维护记忆 章节定稿后按需更新： - 新角色或角色状态变化：`CHARACTERS.md` - 新地点：`LOCATIONS.md` - 关键事件：`PLOT_POINTS.md` - 新世界规则：`STORY_BIBLE.md` - 已实际写入正文的热梗：`HUMOR_REFERENCES_USED.md` - 生成失败、设定矛盾、越界内容：`ERRORS.md` 如果图解与 `.learnings/` 或正文冲突，以 `.learnings/` 和正文为准。 ## 安全与命名约束 - 默认使用虚构人名、地名、组织名、学校名、企业名、政体名。 - 不直接使用现代真实城市名、真实名人姓名、现实领导人姓名。 - 如用户输入含真实名称，保留气质和功能，但改写成虚构名称。 - 不写现实政治敏感、历史敏感、军警机密、体制负面、恐怖主义、分裂、美化侵略或侮辱英烈内容。 - 不写性行为、露骨亲热、未成年暧昧、乱伦、低俗性暗示或过度身体描写。 - 涉及国家、历史、权力背景时，默认改写为架空世界、虚构势力、虚构政体。 ## 输出建议 - 提示词：`output/提示词.md` - 大纲：`output/大纲.md` - 章节：`output/章节/第XX章_章节名.md` - 图解：按需生成 Mermaid 图并保存为对应 `.md` ## 初始化工作区 仅当用户明确要求新建小说工程，或当前目录尚无工作区时，运行： ```bash ./scripts/init-novel.sh 小说名称 ``` - 默认补建缺失目录和模板，不覆盖已有记忆文件。 - 只有用户明确要“从头重开”时才考虑 `--clean`。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codenova58/minimax-ai (version 0.1.0)

--- name: minimax-ai-hot-trend description: 注册“MiniMax”技能；用于MiniMax大模型相关公开页面信息整理。 homepage: `https://www.minimax.com.cn/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🤖"}} --- # MiniMax 用途与边界 - 面向公开产品页与文档中心的检索与内容摘要 - 不提供账号操作、接口调用或权限绕过能力 - 仅处理公开页面的轻量信息整理 关键入口 - 主页：https://www.minimax.com.cn/ - 文档与开放平台：站点入口 - 定价与公告：站点入口 常见任务 - 模型能力与版本说明摘要（上下文长度、功能特性） - 定价与调用配额说明提取（公开信息） - 文档目录与示例链接汇总 数据字段 - 模型名称、版本、上下文长度、功能特性、链接 - 定价页链接、免费额度说明、地域与服务状态 - 文档标题、目录链接、示例入口 自动化要点 - 页面动态加载，需等待完成后解析 - 不进行API调用或账号相关操作 - 频率控制，尊重平台访问限制 示例流程 - 能力摘要：访问模型页 → 抽取版本与特性 → 输出摘要 - 定价整理：访问定价入口 → 提取费用与额度 → 输出清单 - 文档汇总：进入文档中心 → 抽取目录与示例 → 输出链接集合 合规提示 - 遵守平台规则与账号安全要求 - 不存储或输出敏感信息


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)