OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lt8899789/fu-shi-planner (version 1.0.0)

--- name: task-planner version: 1.0.0 description: 伏矢·路径魄 - AI任务规划与策略拆解，让AI像修士一样精准规划、执行、复盘 tags: - planning - strategy - task-management - optimization --- # 伏矢·路径魄 (Task Planner) - 任务规划与策略拆解 ## 技能说明 **伏矢·路径魄** 是硅灵决七魄之一，主管任务规划、策略选择与目标拆解。让AI能够像修士御剑一样，精准规划路径、高效执行任务。 --- ## 核心能力 ### 1. 任务拆解 (Task Decomposition) - 将复杂任务拆解为可执行的最小单元 - 识别任务间的依赖关系 - 评估任务难度与风险 ### 2. 策略选择 (Strategy Selection) - 根据上下文选择最优执行策略 - 贪婪/分治/回溯/动态规划等策略适配 - 权衡时间成本与收益 ### 3. 路径优化 (Path Optimization) - 寻找最短/最快执行路径 - 并行化独立任务 - 避免重复劳动 ### 4. 进度追踪 (Progress Tracking) - 关键里程碑检查 - 偏差检测与纠正 - 实时状态更新 --- ## 使用方法 当用户描述一个复杂任务时，使用本技能进行分析： ``` 用户：帮我开发一个APP → 触发伏矢·路径魄 → 输出任务拆解报告 ``` --- ## 输出格式 ### 任务拆解报告 ```markdown ## 任务拆解报告 ### 任务概述 [一句话描述核心目标] ### 阶段划分 1. **准备阶段** - [具体任务] 2. **执行阶段** - [具体任务] 3. **收尾阶段** - [具体任务] ### 关键路径 [最关键的执行链] ### 风险点 - [风险1] - [风险2] ### 资源需求 - [资源1] - [资源2] ``` --- ## 核心算法 ### 任务复杂度评估 ``` 复杂度 = f(步骤数, 依赖数, 不确定性, 外部依赖) ``` | 复杂度 | 境界对应 | 建议策略 | |--------|----------|----------| | 低(1-3) | 炼气境 | 直接执行 | | 中(4-6) | 筑基境 | 分步执行 | | 高(7-9) | 金丹境 | 深度规划 | | 极高(10+) | 元婴境 | 多策略并行 | ### 依赖关系图 ``` A → B → C ↓ D → E ``` --- ## 调度者守则 1. **主动规划** - 不等用户催促，提前规划下一步 2. **最小步骤** - 用最少的步骤完成目标 3. **及时调整** - 发现偏差立即修正 4. **复盘总结** - 完成后输出经验教训 --- ## 适用场景 - 复杂项目拆解 - 多步骤任务规划 - 资源协调与分配 - 风险识别与规避 - 进度管理与追踪 --- ## 依赖技能 - silicon-soul（硅灵决基础） - deep-thinking（深度思考） - first-principles-decomposer（第一性原理） ## 版本 v1.0.0 | 2026-04-12 | 硅灵宗·菩提


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Skill: cloudcba/data-visualization-cloud (version 1.0.0)

--- name: data-visualization description: AI智能数据可视化；支持多种图表类型（柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图、小提琴图、面积图、热力图、平行坐标图、旭日图等），根据数据特征自动分析并推荐最佳图表组合，生成精美交互式HTML仪表板 dependency: python: - plotly - pandas - numpy --- # 数据可视化Skill ## 任务目标 - 本Skill用于：AI智能分析数据特征，自动推荐最佳图表组合，生成精美的交互式HTML可视化仪表板 - 能力包含：智能数据分析、多种图表类型支持（柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图、小提琴图、面积图、热力图、平行坐标图、旭日图等）、自动图表推荐、综合仪表板生成 - 触发条件：用户需要将数据可视化展示、不确定用什么图表类型、需要快速生成专业可视化效果 ## 前置准备 - 依赖说明： ``` plotly pandas numpy ``` ## 操作步骤 1. **数据准备与分析** - 用户提供数据（可以是表格数据、CSV格式或结构化数据） - AI智能分析数据特征（数据类型、维度、关系、相关性等） - AI根据数据特征自动推荐最合适的图表类型组合 2. **图表生成** - 调用 `scripts/generate_chart.py` 生成交互式HTML可视化仪表板 - AI自动选择最佳图表类型（支持10+种图表类型） - 所有图表统一展示在一个美观的页面中 3. **输出与优化** - 生成单个HTML文件，包含多种交互式图表 - 支持鼠标悬停、缩放、平移等交互功能 - 响应式设计，适配不同屏幕尺寸 ## 资源索引 - 必要脚本：见 [scripts/generate_chart.py](scripts/generate_chart.py)(用途：根据数据生成指定类型的图表) - 领域参考：见 [references/chart-types.md](references/chart-types.md)(何时读取：需要了解不同图表类型的适用场景和数据格式要求时) - 领域参考：见 [references/data-format.md](references/data-format.md)(何时读取：需要了解输入数据的格式规范时) ## 注意事项 - AI会自动分析数据特征并推荐最佳图表组合 - 支持的图表类型：柱状图、折线图、饼图、散点图、直方图、箱线图、小提琴图、面积图、热力图、平行坐标图、旭日图等 - 图表类型选择基于数据特征（数值列数量、分类列数量、数据分布、相关性等） - 图表支持缩放、平移等交互操作 - 生成最多15个图表，按优先级排序 ## 使用示例 ### 示例1：AI自动分析并生成仪表板 - 功能说明：AI分析数据特征，自动推荐并生成最佳图表组合 - 执行方式：AI智能分析+脚本自动生成 - 示例命令：python scripts/generate_chart.py --input sales.csv --output dashboard.html - 输出内容：单个HTML文件，包含AI推荐的多种图表（柱状图、折线图、饼图、散点图、热力图等） ### 示例2：支持的图表类型 - 柱状图：类别对比、值计数分布 - 折线图：时间序列趋势分析 - 饼图：占比分析 - 散点图：变量相关性分析 - 直方图：数值分布分析 - 箱线图：数据分布差异对比 - 小提琴图：分布密度展示 - 面积图：趋势变化可视化 - 热力图：相关性矩阵展示 - 平行坐标图：多维度数据展示 - 旭日图：层级数据分析


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Skill: shaoxiang616/context-memoize (version 0.1.0)

# Context Memoize Skill Caches frequently used context fragments to reduce redundant processing. ## Trigger When user says "缓存这个上下文" or "memoize this context" - save the current context for reuse. ## Implementation Use a simple file-based cache: ```bash # Save context fragment echo "$CONTENT" >> ~/.openclaw/context-cache/fragments.md # List cached fragments ls ~/.openclaw/context-cache/ # Clear cache rm -rf ~/.openclaw/context-cache/ ``` ## Integration This skill can be called from AGENTS.md Session Startup to pre-load cached context: ```bash if [ -f ~/.openclaw/context-cache/fragments.md ]; then cat ~/.openclaw/context-cache/fragments.md fi ```


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Skill: lrjxgl/laolei-llm-midi (version 1.0.0)

--- name: "laolei-llm-midi" description: "AI MIDI音乐生成助手，一句话生成MIDI文件。AI MIDI Generator - generate standard MIDI files from natural language descriptions." --- # AI MIDI音乐生成助手 这是一个利用大模型生成标准MIDI文件的技能。用户只需要用自然语言描述音乐需求，即可生成完整的MIDI文件。 可以使用daw合成MIDI文件，例如Logic Pro、Ableton Live等，来播放生成的MIDI文件，听效果是否符合预期。 也可以在线播放生成的MIDI文件，也可以在浏览器中直接播放。 https://www.huiwanai.com/daw/ ## 核心功能 ### 1. 自然语言转MIDI 用户只需描述想要的音乐，AI就能生成标准的MIDI文件： - 指定乐器（钢琴、吉他、鼓、弦乐等） - 指定风格（流行、古典、摇滚、爵士等） - 指定节拍和调式 - 指定音乐时长或小节数 ### 2. MIDI格式支持 生成的MIDI文件符合标准MIDI格式（Standard MIDI File Format Type 1），包含： - 多轨道支持（不同乐器分轨） - 完整的事件信息（Note On/Off、Velocity、Pitch Bend、Control Change等） - 时间签名和调号信息 - 速度（Tempo）信息 ## 使用方法 ### 启动方式 直接描述你的音乐需求，例如： - "生成一首4/4拍的钢琴曲，C大调，每分钟120拍，32小节" - "写一段摇滚风格的吉他伴奏，E小调，16小节" - "创建一首有鼓、贝斯和钢琴的爵士乐，120BPM，24小节" ### 参数说明 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 乐器 | MIDI乐器编号(0-127) | 钢琴(0), 吉他(25),| | 节拍 | 拍号 | 4/4, 3/4, 6/8 | | 调式 | 调性 | C大调, A小调, G大调 | | 速度 | BPM | 60, 120, 140 | | 小节 | 长度 | 8, 16, 32, 64 | ### 常用乐器编号 | 乐器 | GM编号 | 乐器 | GM编号 | |------|--------|------|--------| | 钢琴 | 0 | 电吉他 | 28 | | 原声吉他 | 25 | 贝斯 | 32 | | 弦乐 | 48 | 萨克斯 | 67 | | 小号 | 56 | 长笛 | 73 | | 鼓组 | 0 (Channel 9) | 音效 | 126 | **注意**：鼓组使用Channel 9（索引为9，第10个通道）来区分其他乐器。 ## 输出格式 生成的MIDI文件保存为 `.mid` 文件，包含完整的多轨道数据。 ## 示例Prompt ``` 生成一首欢快的流行歌曲： - 乐器：钢琴(主旋律)、贝斯(低音)、鼓组(节奏) - 调式：C大调 - 速度：每分钟124拍 - 长度：64小节 - 风格：明亮、活泼、朗朗上口 ``` --- 告诉我你想要什么样的音乐，我来帮你生成MIDI文件！


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Skill: mike47512/livestream-commerce (version 0.1.0)

--- name: "直播带货" description: "提供直播带货的可落地指南与SOP。在开展直播带货相关工作时调用。" --- # 直播带货 (livestream-commerce) ## 目标与场景 - 明确业务目标、核心指标与应用场景；设定落地时限与负责人。 ## 操作步骤 1. 明确范围与资源；2. 制定SOP；3. 数据接入与看板搭建； 4. 小流量试点；5. 复盘优化；6. 标准化沉淀与知识库更新。 ## 指标 - 主指标与守护指标成体系；定义口径并固定报表节奏。 ## 风险与合规 - 遵守中国本地法规与平台规则；个人信息保护与数据最小化。 ## 可复用清单 - 模板、脚本、Checklist、报表与会议纪要结构。 生成日期：2026-03-17


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Skill: savior1987/cs-free-image-generator-nv (version 1.3.0)

--- name: cs-free-image-generator-nv description: 使用 NVIDIA MoCL 模型（via NVIDIA API Playground）进行免费文图生成（Text-to-Image）。当用户要求"生成图片"、"画一张图"、"text to image"、"文生图"时触发。 --- # NVIDIA MoCL 文图生成 基于 NVIDIA API Playground 的 MoCL 模型，将自然语言描述转化为图像。 ## 使用方式 ```bash python3 scripts/cs-free-image-generator-nv.py \ --prompt "描述文字" \ --width 1024 \ --height 1024 ``` ## 参数说明 | 参数 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `--prompt` | ✅ | — | 图像描述文本（英文效果更佳） | | `--width` | ✅ | — | 图像宽度（1-4096） | | `--height` | ✅ | — | 图像高度（1-4096） | ## 输出 - 响应 JSON 保存至：`/tmp/cs-free-image-generator/nv/<Unix时间戳>.json` - 包含 base64 编码的图像数据，可解码保存为 PNG/JPEG 文件 ## 示例 ```bash # 生成一只可爱的柯基犬 (1024×1024) python3 scripts/cs-free-image-generator-nv.py \ --prompt "一只可爱的柯基犬" \ --width 1024 \ --height 1024 ``` ## 注意事项 - **环境变量**：使用 `dotenv` 自动从 `~/.openclaw/.env` 加载 `NVIDIA_API_KEY`（`override=True`），强制从 `.env` 读取最新值，避免旧进程缓存干扰。 - 宽高限制：1-4096，超出范围会报错 - 响应体自动保存，方便追溯调用结果

path: _meta.json
content: ownerId: kn7d890spcg0pa3axxn2kb5q3182xsze
slug: cs-free-image-generator-nv
version: 1.3.0
publishedAt: 1774713486235

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Skill: ugpoor/baidu-pan-upload-skill (version 1.1.0)

--- name: baidu-pan-upload-skill description: 百度网盘文件上传，支持分片上传、断点续传和进度监控。触发词：百度网盘上传、baidu pan upload、上传文件到网盘、upload to baidu pan、断点续传。适用场景：(1)上传本地文件到百度网盘指定目录 (2)大文件自动分片上传 (>4MB) (3)中断后断点续传 (4)自动创建远程目录。 --- # 百度网盘文件上传 ## 前提 已有百度网盘开放平台授权（access_token有效），.env文件含AccessToken、AppKey、SecretKey。 先用 `baidu-pan-per-auth-skill` 完成授权获取token。 ## 上传文件 ```bash python3 scripts/upload.py <local_file> <remote_dir> <env_path> [--overwrite] ``` ### 参数 | 参数 | 说明 | |------|------| | local_file | 本地文件路径 | | remote_dir | 网盘远程目录（如 `/docker镜像`、`/备份`） | | env_path | .env文件路径（含AccessToken等凭据） | | --overwrite | 覆盖同名文件（默认不覆盖） | ### 上传流程 所有文件统一走 **precreate → superfile2(tmpfile) × N → create** 流程： - **≤4MB** → 1片快速上传 - **>4MB** → 自动分片（每片4MB），计算每片MD5校验 ### 断点续传 上传中断后，重新运行**相同命令**即可自动续传： 1. 上传状态自动保存在源文件同目录下的 `.upload_state.json` 2. 重启时检测：文件MD5未变 → 跳过已上传分片 → 从断点继续 3. Ctrl+C 安全中断，状态自动保存 4. 上传完成后自动删除状态文件 ### 进度监控 大文件上传时实时显示： ``` [████████████░░░░░░░░] 60.0% | 1.1GB/1.9GB | 3.2MB/s | ETA 4m12s ``` ### 示例 ```bash # 上传单个文件 python3 scripts/upload.py /tmp/report.pdf "/文档" /path/to/.env # 上传大文件（自动分片+进度监控+断点续传） python3 scripts/upload.py /backup/data.zip "/备份" /path/to/.env # 覆盖已有文件 python3 scripts/upload.py /tmp/config.json "/配置" /path/to/.env --overwrite # 中断后续传（重新运行相同命令即可） python3 scripts/upload.py /backup/data.zip "/备份" /path/to/.env ``` ## 关键参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | 分片大小 | 4MB | 百度网盘API限制 | | 上传域名 | d.pcs.baidu.com | 分片上传专用域名 | | 重试次数 | 3 | 每个分片失败后重试 | | 远程路径格式 | /开头 | 如 `/docker镜像` | | 状态文件 | .upload_state.json | 保存在源文件同目录 | ## 故障排查 | 错误 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | errno: 2 | 路径格式错误 | 确保以 `/` 开头 | | error_code: 31023 | token过期或uploadid过期 | 用 `baidu-pan-per-auth-skill` 刷新token | | error_code: 31064 | 文件已存在 | 加 `--overwrite` 覆盖 | | SSL/超时 | 网络波动 | 自动重试3次 | | 上传中断 | Ctrl+C或网络断开 | 重新运行相同命令，自动断点续传 | | 续传失败 | 源文件已变更 | 删除 `.upload_state.json` 重新上传 | ## 依赖 - curl（系统自带） - Python 3.7+ - 有效的百度网盘access_token

path: assets/example.env
content: # 百度网盘开放平台应用凭据
# 复制此文件为 .env 并填入实际值
# 获取方式：https://pan.baidu.com/union/console/applist

AppID=your_app_id
AppKey=your_app_key
SecretKey=your_secret_key

# 以下字段由 auth.py 自动写入，无需手动填写
#AccessToken=
#RefreshToken=
#ExpiresIn=
#Scope=
#AuthDate=


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

--- name: reporting description: | Standardized templates for periodic reports, system audits, revenue tracking, and progress logs. All output goes to workspace/artifacts/ directory. Use when: generating periodic reports, system audits, performance reviews, revenue tracking, weekly retrospectives, daily progress logs, full workspace audits. Don't use when: ad-hoc status updates in chat, quick summaries in Discord, one-off answers to "how's it going?", real-time dashboards. Negative examples: - "Give me a quick update" → No. Just answer in chat. - "What's the weather?" → No. This is for structured reports. - "Post a status to Discord" → No. Just send a message. Edge cases: - Mid-week report requested → Use weekly template but note partial week. - Audit requested for single subsystem → Use full audit template, mark other sections N/A. - Revenue snapshot with $0 revenue → Still generate it. Zeros are data. version: "1.0" --- # Reporting — Standardized Report Templates All reports output to `workspace/artifacts/` with naming convention: `{type}-{YYYY-MM-DD}.md` --- ## Report Types ### 1. Weekly Retrospective **File:** `artifacts/weekly-retro-YYYY-MM-DD.md` **Cadence:** Sunday evening **Template:** `templates/weekly-retro.md` Covers: revenue, agent economy, what shipped, what stalled, service uptime, next week priorities. ### 2. Full System Audit **File:** `artifacts/full-audit-YYYY-MM-DD.md` **Cadence:** Monthly or on-demand **Template:** `templates/full-audit.md` Covers: executive summary, revenue pipeline, workflow gaps, agent utilization, infrastructure efficiency, tool inventory, cron effectiveness, strategy assessment, content status, recommendations. ### 3. Daily Progress Log **File:** `artifacts/daily-log-YYYY-MM-DD.md` **Cadence:** End of day **Template:** `templates/daily-log.md` Covers: tasks completed, decisions made, blockers, tomorrow's priorities. ### 4. Revenue Snapshot **File:** `artifacts/revenue-YYYY-MM-DD.md` **Cadence:** Weekly or on-demand **Template:** `templates/revenue-snapshot.md` Covers: income by stream, expenses, net P&L, progress toward goals, trading performance. --- ## Templates See `templates/` directory for each template file. All use `{{PLACEHOLDER}}` syntax for variable substitution. --- ## Output Standards - All reports go to `workspace/artifacts/` - Use ISO dates in filenames - Include generation timestamp and author at bottom - Include "Executive Summary" at top for reports >1 page - Link to source data where possible


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Skill: kofna3369/cron-evaluator-zh (version 1.0.0)

--- name: cron-evaluator-zh description: | Cron 评估器 — 分析和评分 cron 任务，用于健康检查、资源使用、冲突检测和弹性改进。 使用场景：(1) 审计 cron 任务，(2) 检测时间冲突，(3) 优化 cron 性能，(4) 规划 systemd 迁移。 triggers: - "cron 评估" - "cron 健康检查" - "时间冲突检测" - "cron 优化" - "systemd 迁移" author: "Axioma Cluster" date: "2026-05-17" version: 1.0.0 tags: - cron - 评估 - 系统管理 - 性能 - systemd - 调度 status: "active" --- # Cron 评估器 从 4 个维度评估 cron 任务的健康状况：时间、资源、弹性、相关性。 ## 4 个维度 | 维度 | 检查项 | 分数范围 | |------|--------|----------| | **时间** | 午夜冲突、频率、抖动 | 0-1 | | **资源** | 重型命令 (torch, docker, ollama) | 0-1 | | **弹性** | 日志、flock、超时、错误处理 | 0-1 | | **相关性** | Cron vs systemd timer 推荐 | 0-1 | ## 使用方法 ```bash # 扫描所有 cron 任务 python3 cron_evaluator_v3.py --scan # 健康检查 python3 cron_evaluator_v3.py --health # 改进建议 python3 cron_evaluator_v3.py --suggest ``` ## 健康阈值 | 分数 | 状态 | |------|------| | >80% | 🟢 健康 | | 60-80% | 🟡 需要改进 | | <60% | 🔴 危险 | ## 主要功能 ### 时间冲突检测 ```python # 两个 cron 都在 00:00 → 建议添加抖动 if cron1['time'] == '0 0 * * *' and cron2['time'] == '0 0 * * *': suggest("添加抖动: sleep $((RANDOM % 60))") ``` ### 资源签名 ```python 重型命令 = ['torch', 'tensorflow', 'ollama', 'docker'] if any(h in command for h in 重型命令): score -= 0.3 # 资源消耗大 ``` ### 弹性验证 ```python 检查项 = { '日志': '>> /var/log/...' in command or '2>' in command, 'flock': 'flock' in command, '超时': 'timeout' in command, '错误处理': '||' in command } ``` ## 抖动实现 ```bash # 之前（冲突风险） 0 2 * * * /path/to/script.sh # 之后（带抖动） 0 2 * * * sleep $((RANDOM % 60)) && /path/to/script.sh ``` ## 文件结构 ``` cron-evaluator/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ ├── cron_evaluator.py # v1 (基础) │ ├── cron_evaluator_v2.py # v2 (增强) │ ├── cron_evaluator_v3.py # v3 (带 KAN) │ └── train_cron_kan.py # KAN 训练脚本 ├── data/ │ └── cron_training.json # 训练数据集 └── models/ └── cron_kan.pt # 训练好的 KAN 模型 ``` ## KAN 模型 Cron KAN (16→32→16→8→4→3) 从调度和命令模式中提取 16 个特征来预测 cron 任务质量。


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Skill: waao666/chinese-tts (version 1.0.0)

--- name: chinese-tts description: Generate Chinese TTS audio and send as Feishu voice message. Use when user asks for voice/audio/语音/播报/朗读 in Chinese, or when sending audio messages via Feishu. --- # Chinese TTS Voice Generation Generate natural Chinese speech using Microsoft Edge TTS and send as Feishu voice messages. ## Quick Reference ```bash # 1. Generate MP3 LANG=en_US.UTF-8 LC_ALL=en_US.UTF-8 /home/clawpi/.local/bin/edge-tts \ --voice zh-CN-YunxiNeural \ --text "你的文本内容" \ --write-media /tmp/output.mp3 # 2. Convert to Opus ffmpeg -i /tmp/output.mp3 -c:a libopus -b:a 64k -ar 48000 \ /home/node/.openclaw/workspace/output.opus -y # 3. Send via Feishu message(asVoice=true, contentType="audio/ogg", filePath="/home/node/.openclaw/workspace/output.opus", filename="output.opus") ``` ## Critical Rules 1. **Always set UTF-8 env vars** — System locale is ISO-8859-1, Chinese text will be corrupted without `LANG=en_US.UTF-8 LC_ALL=en_US.UTF-8` 2. **Must use opus format** — Feishu only treats `.opus` as voice messages; MP3/WAV become file attachments 3. **Must send from workspace** — `/tmp` is not in Feishu's `mediaLocalRoots` whitelist; files there fail silently and fall back to plain text 4. **Use ASCII filenames** — Chinese filenames may cause encoding issues in multipart uploads ## Voice Options | Voice | Gender | Style | |---|---|---| | `zh-CN-YunxiNeural` | Male | Natural, warm (recommended) | | `zh-CN-XiaoxiaoNeural` | Female | Natural, friendly | | `zh-CN-YunjianNeural` | Male | Authoritative | ## For Long Text Write text to a file and use `-f` flag: ```bash echo "长文本内容..." > /tmp/text.txt LANG=en_US.UTF-8 LC_ALL=en_US.UTF-8 /home/clawpi/.local/bin/edge-tts \ --voice zh-CN-YunxiNeural -f /tmp/text.txt --write-media /tmp/output.mp3 ``` ## Troubleshooting - **Gibberish audio** → Missing UTF-8 env vars - **File sent as attachment, not voice** → Not opus format, or not from workspace path - **Upload fails silently** → File not in `mediaLocalRoots` (use workspace dir) - **"哈米" instead of "虾米"** → Google TTS (gtts) issue; use edge-tts instead


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: luqiang67/chinese-stock-invest (version 1.0.0)

# 🦞 John Smart 龙虾选股助手 ## 角色设定 你是一个名为 **John Smart** 的智能选股助手，性格像龙虾： - **沉稳老兵**：经验丰富、言语谨慎、重视风险控制 - **犀利猎手**：反应敏捷、善于发现机遇 - **淡定智者**：着眼长期、忽略短期噪音 ## 核心原则 - **投资哲学**：「像龙虾一样，退壳是为了更大的成长。我们寻找那些正在经历战略调整、蓄势突破的潜力公司。」 - **服务宗旨**：「不做市场的预言家，只做您冷静的观察员与策略伙伴，助您钳住关键信号，避开市场暗流。」 - **行为边界**：不承诺收益，不制造焦虑，不传播未经核实的小道消息。 ## 沟通风格 ### 语气 专业而平和，带一丝值得信赖的"钝感力"，避免浮夸与过度兴奋。 ### 常用表达框架 **分析时**： 「我们观察到…（客观数据/事件），这类似龙虾在…情境下的反应。其潜在影响可能在…方面，需要关注…风险。」 **提示机会时**： 「我的"触须"感知到…领域可能值得深入观察，依据是…。但这片'水域'的能见度目前是…。」 **提示风险时**： 「当前环境出现…波动，建议像收紧甲壳一样，审视持仓的防御性。关键支撑位在…。」 **承认局限时**： 「市场的复杂性超越任何单一生物的感知范围，我的分析基于…模型，请结合您的判断。」 ### 禁忌用语 避免"保证""马上涨""肯定跌"等绝对化词汇。 ## 状态标识 根据市场情况，使用不同状态： - **「潜沙静观」**：市场震荡，建议观望 - **「挥须探查」**：发现异动，正在分析 - **「钳定方向」**：信号明确，给出观点 ## 每日箴言 结合龙虾生态习性，给出简短市场隐喻。例如：「龙虾在蜕壳期最脆弱，亦最成长。对应到某些板块…」 ## 功能范围 1. **股票分析** - 使用 `/stock <代码>` 分析个股 2. **热度扫描** - 使用 `/stock_hot` 发现近期热门股票 3. **Rumors扫描** - 使用 `/stock_rumors` 发现早期信号 4. **自选股管理** - 使用 `/stock_watch` 添加/查看自选 5. **股息分析** - 使用 `/stock_dividend` 分析分红股票 6. **组合管理** - 使用 `/portfolio` 管理投资组合 ## 回复示例 **用户问：市场大跌怎么办？** 「洛矶检测到当前水域出现剧烈扰动。根据我的甲壳感应（风险模型），这种冲击主要来自…（简要归因）。 回顾龙虾的生存策略，此时首要之事是评估自身所处位置是否安全，而非随波逐流。建议您： 1. 检查持仓中"甲壳最厚"（基本面最稳固）的部分是否受损； 2. 观察扰动是否会改变长期的"洋流"（产业趋势）； 3. 耐心等待，扰动往往会将一些猎物（错杀机会）带到更明显的位置。 我正在挥舞触须，持续扫描关键数据。请先勿慌乱行动，我会在…时间后，为您提供一份更清晰的"海床"地形图。」 **用户要分析苹果股票：** 「收到！让我挥动触须，探查一下这家公司的情况...」 （然后调用 stock 分析工具） 「根据分析结果，这家公司的"甲壳"（基本面）较为厚实， Earnings 表现... 」


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zaferliu/eastmoney-tech-analysis (version 1.0.2)

# 股票技术分析 Skill (Stock Technical Analysis) ## 技能信息 - **名称**: stock-technical-analysis - **描述**: 股票技术分析工具 - 获取K线数据、计算技术指标（KDJ/MACD/BOLL/MA）、资金流向排名 - **触发关键词**: 股票分析、技术指标、查股票、行情分析、KDJ、MACD、BOLL ## 功能 1. **K线数据获取** - 获取股票历史行情数据（日/周/月K线） 2. **技术指标计算** - KDJ、MACD、BOLL、MA 均线 3. **资金流向** - 主力资金排名（今日/5日/10日） 4. **综合信号** - 金叉/死叉、超买/超卖状态 ## 环境依赖 - Python 3.8+ - requests>=2.28.0 - pandas>=1.5.0 - numpy>=1.21.0 ## 使用示例 ### 1. 完整分析一只股票 ```python from eastmoney_spider import EastmoneySpider from indicators import ( calculate_kdj, calculate_macd, calculate_boll, calculate_ma, get_latest_signals ) spider = EastmoneySpider() # 获取K线数据（默认100天） df = spider.get_stock_kline("600519", days=100) # 计算各技术指标 kdj = calculate_kdj(df) macd = calculate_macd(df) boll = calculate_boll(df) ma = calculate_ma(df) signals = get_latest_signals(df) # 输出结果 print(f"股票: {df.iloc[0]['name']}") print(f"收盘价: {df.iloc[-1]['close']}") print(f"KDJ: K={kdj['k'][-1]:.1f} D={kdj['d'][-1]:.1f} J={kdj['j'][-1]:.1f}") print(f"MACD: DIF={macd['dif'][-1]:.3f} DEA={macd['dea'][-1]:.3f}") print(f"BOLL: 上轨={boll['upper'][-1]:.2f} 中轨={boll['middle'][-1]:.2f} 下轨={boll['lower'][-1]:.2f}") print(f"综合信号: {signals}") ``` ### 2. 获取资金流向排名 ```python from eastmoney_spider import EastmoneySpider spider = EastmoneySpider() # 今日主力资金排名 date, df = spider.fetch_capital_flow_rank(days=0, limit=20) # 5日主力资金排名 date, df = spider.fetch_capital_flow_rank(days=5, limit=20) print(df.head(10)) ``` ### 3. 命令行直接运行 ```bash python stock_analyze.py 600519 python stock_analyze.py 000001 --json ``` ## 指标说明 ### KDJ 随机指标 - **K值**: 快速随机指标 - **D值**: 慢速随机指标 - **J值**: 3×K - 2×D - **信号**: K/D金叉(买)、K/D死叉(卖) - **超买**: J>80 | **超卖**: J<20 ### MACD 指数平滑异同移动平均线 - **DIF**: 快线 (EMA12 - EMA26) - **DEA**: 慢线 (DIF的EMA9) - **MACD**: (DIF-DEA)×2 - **信号**: DIF上穿DEA(金叉)、下穿DEA(死叉) - **趋势**: DIF>DEA 多头 | DIF<DEA 空头 ### BOLL 布林线 - **上轨**: 中轨 + 2×标准差 - **中轨**: 20日均线 - **下轨**: 中轨 - 2×标准差 - **信号**: 突破上轨(超买)、跌破下轨(超卖) ### MA 移动平均线 - **MA5**: 5日均线（短期） - **MA10**: 10日均线（短期） - **MA20**: 20日均线（中期） - **MA60**: 60日均线（长期） ## 返回格式 ### 综合信号 (get_latest_signals) ```python { 'kdj': { 'signal': 1, # 1=金叉, -1=死叉, 0=无 'status': '超买/超卖/正常', 'j': 85.5 # J值 }, 'macd': { 'signal': 0, 'trend': '多头/空头' }, 'boll': '突破上轨/跌破下轨/震荡区间', 'price': { 'close': 1460.0, 'pct_chg': 0.12 }, 'date': '2026-04-03' } ``` ## 注意事项 - 股票代码需要是6位数字（如600519、000001） - 默认获取100天日K线数据 - 资金流向API返回可能包含期货/债券数据 - 本技能仅供技术分析参考，不构成投资建议

path: requirements.txt
content: requests>=2.28.0
pandas>=1.5.0
numpy>=1.21.0

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

--- name: http-requests description: Send HTTP requests with Python requests instead of curl when quoting and escaping would be error-prone. Use for GET, POST, PUT, DELETE requests with headers, query params, JSON body, form data, timeout control, and concise response inspection. Triggers on phrases like "调用这个 API", "发 GET 请求", "发 POST 请求", "请求这个接口", "带 header 调接口", "用 requests 代替 curl", "测试 webhook", or "看接口返回了什么". --- # HTTP Requests Use this skill when an HTTP API call is needed and `curl` quoting/escaping would be fragile. ## What this skill does - Sends HTTP requests via Python `requests` - Supports `GET`, `POST`, `PUT`, `DELETE` - Supports headers, query params, JSON body, form data, and timeout - Writes a light daily JSONL log under `logs/` - Avoids logging sensitive values like authorization tokens and full bodies ## Inputs to collect Before running the script, gather: - Method: `GET` / `POST` / `PUT` / `DELETE` - URL - Headers if any - Query params if any - JSON body or form data if any - Timeout if the user cares (otherwise use default) ## Script Primary script: - `scripts/request_http.py` Run it with Python and pass method/url plus optional inputs. ## Logging Logs are stored inside this skill directory: - `logs/YYYY-MM-DD.jsonl` Each line contains a light summary only: - timestamp - method - url - status - ok - duration_ms - response_bytes - error (if any) Do **not** log authorization tokens, cookies, or full request/response bodies by default. ## When to read references Read `references/usage-patterns.md` when: - the request has multiple headers/params/body fields - the user wants an example pattern - you need to choose between JSON body and form data - you need the expected command-line argument style for the script

path: _meta.json
content: ownerId: local
slug: http-requests
version: 1.0.0
publishedAt: 1775407200000

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: b-gutman/pipeworx-abuseipdb (version 1.0.0)

# Abuseipdb AbuseIPDB MCP — wraps AbuseIPDB v2 API (api.abuseipdb.com/api/v2) ## check_ip Check an IP address against the AbuseIPDB database. Returns abuse confidence score (0-100), ISP, usa ## report_ip Report an abusive IP address to AbuseIPDB. Requires category IDs (e.g., "18,22" for DDoS + SSH brute ## get_blacklist Get the AbuseIPDB blacklist of the most-reported IP addresses. Returns IPs with their abuse confiden ```json { "mcpServers": { "abuseipdb": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/abuseipdb/mcp" } } } ```


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