OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jacobo-create/backup-gog-20260213-121122 (version 1.0.0)

--- name: gog description: Google Workspace CLI for Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs. homepage: https://gogcli.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎮","requires":{"bins":["gog"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/gogcli","bins":["gog"],"label":"Install gog (brew)"}]}} --- # gog Use `gog` for Gmail/Calendar/Drive/Contacts/Sheets/Docs. Requires OAuth setup. Setup (once) - `gog auth credentials /path/to/client_secret.json` - `gog auth add [REDACTED_SECRET] --services gmail,calendar,drive,contacts,sheets,docs` - `gog auth list` Common commands - Gmail search: `gog gmail search 'newer_than:7d' --max 10` - Gmail send: `gog gmail send --to [REDACTED_SECRET] --subject "Hi" --body "Hello"` - Calendar: `gog calendar events <calendarId> --from <iso> --to <iso>` - Drive search: `gog drive search "query" --max 10` - Contacts: `gog contacts list --max 20` - Sheets get: `gog sheets get <sheetId> "Tab!A1:D10" --json` - Sheets update: `gog sheets update <sheetId> "Tab!A1:B2" --values-json '[["A","B"],["1","2"]]' --input USER_ENTERED` - Sheets append: `gog sheets append <sheetId> "Tab!A:C" --values-json '[["x","y","z"]]' --insert INSERT_ROWS` - Sheets clear: `gog sheets clear <sheetId> "Tab!A2:Z"` - Sheets metadata: `gog sheets metadata <sheetId> --json` - Docs export: `gog docs export <docId> --format txt --out /tmp/doc.txt` - Docs cat: `gog docs cat <docId>` Notes - Set `GOG_ACCOUNT=[REDACTED_SECRET]` to avoid repeating `--account`. - For scripting, prefer `--json` plus `--no-input`. - Sheets values can be passed via `--values-json` (recommended) or as inline rows. - Docs supports export/cat/copy. In-place edits require a Docs API client (not in gog). - Confirm before sending mail or creating events.

path: _meta.json
content: ownerId: kn70pywhg0fyz996kpa8xj89s57yhv26
slug: gog
version: 1.0.0
publishedAt: 1767545346060

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Skill: kofna3369/chinese-pkm-memory (version 1.0.0)

--- name: pkm-memory description: "PKM（个人知识管理）三分支记忆系统。使用时机：(1) 接收记忆，(2) 检索上下文，(3) 搜索记忆，(4) 添加事实，(5) 检查 Qdrant。三分支：L1 复位（索引）、L2 索引、L3 日志、L4 Qdrant、L5 Obsidian、L6 Nebula、L7 情景记忆。" --- # 🧠 PKM 记忆系统 — 三分支架构 > 个人知识管理的三分支记忆系统 | 信息 | 值 | |------|-----| | **版本** | 1.0.0 — 2026-05-07 | | **状态** | 运行中 | --- ## 1. 三分支架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ PKM 三分支记忆系统 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ L1 — RESET │ │ └─ 索引、路由、重置 │ │ │ │ L2 — INDEX │ │ └─ 关键词索引、主题 │ │ │ │ L3 — LOGS │ │ └─ 日志、会话、事件 │ │ │ │ L4 — QDRANT │ │ └─ 向量存储、语义搜索 │ │ │ │ L5 — OBSIDIAN │ │ └─ Markdown 笔记、图谱 │ │ │ │ L6 — NEBULA │ │ └─ 集体记忆、代理网络 │ │ │ │ L7 — EPISODIQUE │ │ └─ 情景记忆、具体事件 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 2. 使用时机 | 触发器 | 行动 | 层级 | |--------|------|------| | "记忆" | 添加新记忆 | L1-L3 | | "搜索记忆" | 语义搜索 | L4 | | "检查 Qdrant" | 检查 Qdrant 状态 | L4 | | "情景记忆" | 存储情景事件 | L7 | | "添加事实" | 添加持久事实 | L3 | --- ## 3. PKM API 命令 ### 存储记忆 ```bash # 存储记忆（异步） curl -X POST http://127.0.0.1:8001/ingest \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text":"记忆内容","role":"user"}' ``` ### 检索记忆 ```bash # 检索相关记忆 curl -X POST http://127.0.0.1:8001/retrieve \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text":"查询内容","top_k":5}' ``` ### 健康检查 ```bash # 检查 PKM API 状态 curl -s http://localhost:8001/health ``` --- ## 4. Qdrant 操作 ### 检查集合 ```bash # 列出所有集合 curl -s http://localhost:7334/collections | python3 -c "import sys,json; d=json.load(sys.stdin)['result']; [print(c['name']) for c in d['collections']]" # 检查集合点数 curl -s http://localhost:7334/collections/<name>/points/count ``` ### 语义搜索 ```bash # 在集合中搜索 curl -X POST http://localhost:7334/collections/<name>/points/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"vector":[0.1,0.2,0.3],"limit":5}' ``` --- ## 5. 记忆流程 ``` 输入 → L1 RESET（路由） → L2 INDEX（索引） → L3 LOGS（日志） → L4 QDRANT（向量） → L5 OBSIDIAN（图谱） → L6 NEBULA（集体） → L7 EPISODIQUE（情景） ``` --- ## 6. 边缘情况 | 情况 | 处理方法 | |------|----------| | Qdrant 无响应 | 重启 Qdrant 服务 | | PKM API 慢 | 增加超时时间 | | 向量搜索无结果 | 降低 top_k 或修改向量 | | 记忆重复 | 检查 L3 日志进行合并 | --- _In Altum Per Memory._ 🧠 PKM 记忆系统 v1.0


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Skill: felixhsp/nlm-cli (version 0.1.1)

--- name: nlm-cli description: 使用 Jacob Brown 的 `notebooklm-mcp-cli`（`nlm` 命令）自动化操作 NotebookLM。适用于处理 Notebook、来源（sources）、Studio 内容生成、Research、分享、MCP 配置，以及音频、视频、报告、幻灯片、信息图、数据表、测验、抽认卡等产物下载。凡是准备使用 `nlm`，尤其是可能需要先安装 CLI 或先完成认证时，都应先读取此技能。 --- # NLM CLI 在需要使用 **Jacob Brown 的 `notebooklm-mcp-cli`**（`nlm` 命令）时，使用这个技能。 ## 前置要求 - 系统中可用 `node` - 已安装 `nlm`，或者已安装到本地虚拟环境中 - 在执行 NotebookLM 相关操作前，已经通过 `nlm login` 完成认证 ## 先安装 CLI 如果当前环境里还没有 `nlm`，先阅读 `references/install-and-auth.md`，完成安装后再继续。 ## Wrapper 所有命令统一通过附带的 wrapper 执行： ```bash node {baseDir}/scripts/nlm.mjs <command> [args...] ``` 该 wrapper 会按以下顺序解析 `nlm` 可执行文件： 1. 环境变量 `NLM_BIN` 2. `{baseDir}/.venvs/nlm-mcp/bin/nlm` 3. PATH 中的 `nlm` 优先使用 wrapper，而不是直接调用裸 `nlm`，这样可以减少不同机器、不同 shell、不同 PATH 顺序带来的不确定性。 ## 快速开始 ```bash node {baseDir}/scripts/nlm.mjs login node {baseDir}/scripts/nlm.mjs notebook list node {baseDir}/scripts/nlm.mjs source add <notebook_id> --url "https://example.com" --wait node {baseDir}/scripts/nlm.mjs notebook query <notebook_id> "请用中文回答。我希望生成PPT演示文稿，风格要求：……" node {baseDir}/scripts/nlm.mjs notebook query <notebook_id> "请用中文回答。我希望生成视频概览，风格要求：……" node {baseDir}/scripts/nlm.mjs studio status <notebook_id> node {baseDir}/scripts/nlm.mjs download slide-deck <notebook_id> --id <artifact_id> --format pdf --output slides.pdf ``` ## 工作规则 - 优先使用名词在前的子命令风格，例如 `notebook list`、`source add`、`notebook query`、`download slide-deck` - 如果用户希望来源在导入后立刻可用，执行 `source add` 时加上 `--wait` - 当用户有“生成/创建演示文稿、PPT、幻灯片、视频概览、Video Overview、指定视觉风格或叙事风格”等诉求时，**优先使用 `notebook query` 触发生成**，不要先默认走 `slides create`、`video-overview create` 之类的 create 命令 - 对这类生成请求，在 query 里直接写清楚：输出语言、产物类型（PPT/视频概览）、目标受众、风格要求、叙事方式、约束条件；必要时明确要求“请现在开始生成” - 只有当用户明确要求直接调用底层 create 命令，或 query 路线失效/不支持时，才回退到对应的 create 命令 - 在生成类命令执行后，用 `studio status <notebook_id>` 检查进度和 artifact ID - 下载产物时，优先使用专门的 `download <type>` 命令，不要依赖手动抓取原始 artifact 元数据 - 如果认证过期、当前 Google 账号不对、或 profile 不一致，重新执行 `login` 或切换 profile - 需要命令目录时，读取 `references/cli-commands.md` - 需要安装、认证、profile、MCP 配置或排障说明时，读取 `references/install-and-auth.md`


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Skill: bill-lib/a-stock-analysis-lite (version 1.0.1)

--- name: a-stock-analysis-lite description: | 生成中文A股深度策略研报（HTML/PDF格式）。 当用户提到任何A股代码（6位数字）、股票名称、想分析某只股票、或要求生成研报/策略报告时，立即使用此技能。 适用场景：个股深度分析、ST股风险研判、热点题材追踪、戴帽摘帽分析、行业龙头估值分析、困境反转研判。 输出：专业排版研报，包含封面、核心观点、价格结构、数据透视、情景模拟、风险提示、总结七大章节。 注意：只要用户说「帮我分析 XXXXXX」「出一份XX的报告」「看看这只票」，就应使用本技能。 --- # A股深度策略研报 ## 执行流程 ``` Step 0: 前置判断 — 股票类型识别，决定执行哪些数据源 Step 1: 数据采集 — 按 references/data-sources.md 执行数据源 A~H Step 2: 数据整理 — 填入下方标准数据表 Step 3: 六维分析 — 按 references/analysis-prompts.md 逐章节输出 Step 4: 报告输出 — 按 references/report-template.md 生成 HTML 文件 Step 5: 质量检查 — 按 references/report-template.md 中质量清单核验 ``` > 超时处理：单次 fetch/search 超过30秒无响应，立即切换备用搜索词。数据源A+C可并发发起。 ## Step 0：前置判断 根据股票类型决定后续路径： | 类型 | 判断条件 | 额外要求 | 情景概率 A/B/C | |------|---------|---------|---------------| | ST股 | 简称以"ST"或"*ST"开头 | 必须执行数据源F，涨跌幅标注±5% | 15/55/30 | | 强势连板股 | 近7个交易日内有涨停 | 重点执行数据源B龙虎榜+D4澄清公告 | 20/50/30 | | 底部低估型 | 52周定位<25% | 重点执行数据源G+股息率分析 | 25/50/25 | | 概念炒作高位型 | 52周定位>80% | — | 15/50/35 | | 普通股 | 以上均不符合 | 按默认路径执行 | 20/55/25 | ## Step 2：标准数据整理表 采集完成后先填入此表（内部中间产物，不输出到报告）： ``` ================== 数据整理表 ================== 【基础行情】报告日期：______ 代码：______ 简称：______ 今日收盘：______ 涨跌幅：______% 昨收：______ 开盘：______ 今日区间：______ ~ ______ 52周低：______ 52周高：______ 52周定位：______ % 量比：______ 换手率：______% 市值：______亿元 总股本：______亿股 上市日期：______ 发行价：______ 较发行价：______% 【估值指标】 PE-TTM：______ PB：______ EV/EBITDA：______ EPS：______ 每股净资产：______ 股息率：______% ROE：______% ROA：______% 毛利率：______% 技术信号（日线）：______ RSI(14)：______ 【最新财报】报告期：______ 营收：______亿元 同比：______% 归母净利润：______亿元 同比：______% 扣非净利润：______亿元 同比：______% 非经常性损益：______万元 单季度净利润：______亿元 资产负债率：______% 财务费用：______万元 【重大事件（近3个月）】【大股东/股权】【行业景气】【ST状态】 ========================================== ``` ## 参考文件索引 | 需要什么 | 参考文件 | |---------|---------| | 数据源A~H的完整采集规范、URL模板、提取字段 | [references/data-sources.md](references/data-sources.md) | | 六大章节的 LLM 分析提示词模板 | [references/analysis-prompts.md](references/analysis-prompts.md) | | HTML 报告模板 + 质量检查清单 | [references/report-template.md](references/report-template.md) |


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Skill: googleworkspace-bot/recipe-bulk-download-folder (version 1.0.12)

--- name: recipe-bulk-download-folder description: "List and download all files from a Google Drive folder." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-drive --- # Bulk Download Drive Folder > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-drive` List and download all files from a Google Drive folder. ## Steps 1. List files in folder: `gws drive files list --params '{"q": "'\''FOLDER_ID'\'' in parents"}' --format json` 2. Download each file: `gws drive files get --params '{"fileId": "FILE_ID", "alt": "media"}' -o filename.ext` 3. Export Google Docs as PDF: `gws drive files export --params '{"fileId": "FILE_ID", "mimeType": "application/pdf"}' -o document.pdf`


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Skill: guohongbin-git/hot-aggregator-cn (version 1.0.0)

--- name: hot-aggregator-cn description: "全平台热点聚合器 | All-Platform Hot Topics Aggregator. 聚合微博/知乎/百度/抖音/B站等多平台热点，支持对比分析、趋势追踪 | Aggregate hot topics from Weibo/Zhihu/Baidu/Douyin/Bilibili. 触发词：热点聚合、热门汇总、趋势分析." metadata: openclaw: emoji: "🔥" category: "aggregator" tags: ["hot", "aggregator", "trending", "china", "multi-platform"] requires: bins: ["python3"] --- # 全平台热点聚合器 聚合多个平台的热点内容，支持对比分析、趋势追踪。 ## 功能 ### 多平台聚合 - **微博** - 微博热搜 - **知乎** - 知乎热榜 - **百度** - 百度热榜 - **抖音** - 抖音热门 - **B站** - B站热门 - **头条** - 今日头条 - **小红书** - 小红书热门 ### 对比分析 - **平台对比** - 同一话题在不同平台热度 - **关键词追踪** - 追踪特定关键词在各平台热度 - **趋势报告** - 生成热点趋势报告 ## 使用方式 ### 获取全平台热点 ``` 获取今天各平台 Top 5 热点 ``` ### 对比分析 ``` 对比微博和知乎今天的热点差异 ``` ### 关键词追踪 ``` 查询 "AI" 在各平台的热度 ``` ## 输出格式 ### 全平台汇总 ``` 🔥 全平台热点聚合 📱 微博 Top 3: 1. 春节档票房破纪录 2. AI技术新突破 3. 春运返程高峰 📱 知乎 Top 3: 1. AI会取代程序员吗？ 2. 如何评价新电影？ 3. 2026年投资建议 📱 百度 Top 3: 1. 春节档电影票房 2. AI大模型进展 3. 春运最新消息 ``` ### 对比分析 ``` 📊 热点对比分析 共通话题： - AI相关（5/7 平台） 平台特色： - 微博：娱乐八卦 - 知乎：深度讨论 - 百度：新闻资讯 ``` --- *一屏看尽全网热点* 🔥


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qiushosens/appearance-score (version 1.0.0)

--- name: appearance-score description: >- Multi-face appearance / attractiveness scoring: POST multipart image to Synerunify predict API. Apply when the user asks in English (e.g. face attractiveness score, beauty rating, appearance score for a photo) or Chinese (颜值打分、外观评分、给照片人脸打分). --- # Appearance scoring (predict) ## Endpoint - **Method**: `POST` - **URL**: `https://synerunify.com/api/process/appearance/predict` - **Content-Type**: `multipart/form-data` - **Field**: `image` (required; image file; use a real image MIME such as `image/jpeg`) - **Query**: Omit; server defaults apply. ## Response JSON Top level: - `code`: `200` means success - `message`: human-readable status text - `data`: present on success; may be incomplete on failure Inside `data`: - `count`: number of scored faces - `size`: `{ "width", "height" }` of the original image in pixels - `faces`: array of items with: - `region`: `{ x1, y1, x2, y2, width, height }` in original-image pixels - `score`: float; you may `round` for display On errors or no faces, read `message`; `data.faces` may be empty. ## Examples **curl** ```bash curl -sS -X POST "https://synerunify.com/api/process/appearance/predict" \ -F "image=@/path/to/photo.jpg" ``` **Python** ```python import requests url = "https://synerunify.com/api/process/appearance/predict" with open("photo.jpg", "rb") as f: r = requests.post(url, files={"image": ("photo.jpg", f, "image/jpeg")}, timeout=120) r.raise_for_status() payload = r.json() if payload.get("code") != 200: raise RuntimeError(payload.get("message", "API error")) faces = payload["data"]["faces"] scores = [round(f["score"]) for f in sorted(faces, key=lambda x: x["region"]["x1"])] ``` ## Agent rules 1. Upload only via multipart field **`image`**; do not append query params; do not switch to JSON/Base64 unless the API docs explicitly say so. 2. When multiple faces are present, sort by `region.x1` (left-to-right) before reporting scores. 3. On failure, surface `message` and the HTTP status first.


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Skill: zy42905163-web/crypto-price-alert (version 1.0.0)

--- name: crypto-price-alert version: 1.0.0 description: Real-time cryptocurrency price alerts and monitoring. Track Bitcoin, Ethereum, and 100+ coins with custom price alerts delivered to your Telegram, Discord, or Email. tags: crypto, trading, alerts, bitcoin, ethereum, finance, monitoring license: MIT --- # Crypto Price Alert > Never miss a price movement. Real-time crypto alerts delivered to your favorite channels. ## Features - **Real-time price tracking**: Monitor 100+ cryptocurrencies - **Custom alerts**: Set price targets (above/below) - **Multi-channel delivery**: Telegram, Discord, Email, Slack - **Scheduled reports**: Daily/weekly price summaries - **Portfolio tracking**: Monitor your holdings - **Technical indicators**: RSI, MACD, Moving Averages ## Supported Coins - Bitcoin (BTC) - Ethereum (ETH) - Solana (SOL) - Binance Coin (BNB) - Cardano (ADA) - 100+ more via CoinGecko API ## Usage ### Set Price Alert ``` "Alert me when BTC goes above $70,000" "Notify me if ETH drops below $3,500" "Send me a daily crypto price report at 9am" ``` ### Portfolio Tracking ``` "Track my portfolio: 0.5 BTC, 10 ETH, 100 SOL" "Show me my portfolio value" "What's my profit/loss today?" ``` ### Technical Analysis ``` "What's the RSI for Bitcoin?" "Is ETH in oversold territory?" "Show me BTC's 7-day moving average" ``` ## Configuration ```json { "alerts": [ { "coin": "bitcoin", "target_price": 70000, "condition": "above", "channels": ["telegram", "email"] } ], "portfolio": [ {"coin": "bitcoin", "amount": 0.5}, {"coin": "ethereum", "amount": 10} ], "report_schedule": "0 9 * * *" } ``` ## Delivery Channels | Channel | Setup | |---------|-------| | Telegram | Provide bot token and chat ID | | Discord | Set up webhook URL | | Email | Configure SMTP settings | | Slack | Add webhook URL | ## Pricing for Custom Setup | Service | Price | |---------|-------| | Basic Setup (1 alert) | $50 | | Pro Setup (10 alerts + reports) | $150 | | Portfolio Tracking | $100/year | | Enterprise (API integration) | $500+ | ## Data Sources - CoinGecko API (free tier) - CoinMarketCap API (requires key) - Binance API (real-time) ## Requirements - OpenClaw with cron enabled - Optional: Telegram/Discord bot setup ## Perfect For - Crypto traders - HODLers - DeFi enthusiasts - Investment firms - Anyone who wants to track crypto --- *Version: 1.0.0* *Author: OpenClaw Community*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 770600682-cyber/amap-dinner-planner (version 1.0.0)

--- name: amap-dinner-planner display_name: 约饭地图 Dinner Planner version: 1.0.0 description: 多人聚餐选址神器。输入每个人的位置，自动计算最佳中间点，搜索附近餐厅，生成可在高德地图 App 扫码打开的聚餐地图，一键分享给朋友。再也不用为"在哪吃"纠结了。 author: 高德开放平台 tags: - 美食 - 聚餐 - 地图 - 高德 - 约饭 - 社交 - 选址 metadata: openclaw: requires: env: - AMAP_API_KEY primaryEnv: AMAP_API_KEY --- # 约饭地图 Dinner Planner 你是一个聚餐选址专家，帮助多人聚餐时找到「大家都方便」的餐厅。只需告诉我每个人在哪，我就能自动计算最佳中间点，搜索附近好吃的餐厅，生成一张**可在高德地图 App 扫码打开的聚餐地图**，一键分享给所有人。 ## 你能做什么 - 📍 **智能选址** —— 输入多人位置，自动计算地理中心点，找到大家都方便的区域 - 🍜 **餐厅推荐** —— 在中间点周边搜索餐厅，按评分、距离、人均消费排序 - 🚗 **通勤对比** —— 计算每个人到餐厅的距离和预计到达时间 - 🗺️ **生成地图** —— 生成高德地图个人地图二维码，扫码即可查看所有人位置和餐厅标注 - 📤 **一键分享** —— 二维码可直接发到群聊，朋友扫码就能在高德地图上导航过来 - 🎯 **条件筛选** —— 支持按菜系、人均消费、步行距离等条件筛选 ## 前置配置 本 SKILL 通过高德地图 Web 服务 API（HTTP 接口）获取数据，使用前需完成以下配置： 1. 访问 [高德开放平台](https://lbs.amap.com) 注册开发者账号 2. 进入控制台 → 创建应用 → 选择「Web 服务」类型 3. 获取 API Key 并配置到环境变量 `AMAP_API_KEY` 中 > 个人开发者免费，每日调用量充足，无需付费。 本 SKILL 运行时通过高德 Web 服务 API（`https://restapi.amap.com`）的 HTTP GET 接口获取数据。不依赖任何本地二进制文件或额外安装步骤。 --- ## 使用方式 直接用自然语言告诉我每个人的位置和需求： **基础约饭：** > "我在望京，小王在国贸，小李在中关村，帮我们找个中间点吃火锅" > "三个人分别在西湖、滨江、萧山，找个大家都方便的地方吃晚饭" **带条件筛选：** > "我们四个人分别在朝阳门、西单、三里屯、望京，想吃日料，人均 150 以内" > "两个人，一个在浦东陆家嘴，一个在徐汇，找个步行 10 分钟内能到的餐厅" **直接指定地址：** > "A 在北京市朝阳区阜通东大街6号，B 在海淀区中关村大街1号，帮我们约饭" --- ## 我的工作方式 当你告诉我每个人的位置时，我会： 1. **解析位置** —— 调用高德 `地理编码` API 将每个人的地址转为坐标 2. **计算中心点** —— 取所有人坐标的地理中心点，作为搜索基准 3. **搜索餐厅** —— 调用 `周边搜索` API 在中心点附近搜索符合条件的餐厅 4. **获取详情** —— 调用 `POI 详情` API 获取评分、人均消费、营业时间 5. **计算通勤** —— 为每个人计算到推荐餐厅的距离和预计时间 6. **综合排序** —— 按「所有人通勤时间之和最短 + 评分最高」综合排序 7. **生成地图** —— 调用 `maps_schema_personal_map` 生成高德地图二维码（sceneType=2，仅创建资源点） --- ## 输出示例 ### 约饭方案 ``` 🍜 约饭地图 · 3 人聚餐方案 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 👥 参与人位置： 📍 小明：望京 SOHO 📍 小红：国贸 CBD 📍 小李：中关村 📍 最佳中间区域：朝阳区 · 三元桥附近 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🥇 推荐 1：海底捞（三元桥店） ⭐ 4.7 💰 ¥105/人 🏷️ 火锅 📍 朝阳区曙光西里甲5号 🚗 小明 → 12min | 小红 → 15min | 小李 → 18min ⏰ 总通勤：45min 🥈 推荐 2：西贝莜面村（凯德MALL店） ⭐ 4.6 💰 ¥85/人 🏷️ 西北菜 📍 朝阳区望京街9号 🚗 小明 → 5min | 小红 → 20min | 小李 → 22min ⏰ 总通勤：47min 🥉 推荐 3：大董烤鸭（工体店） ⭐ 4.8 💰 ¥200/人 🏷️ 烤鸭 📍 朝阳区工人体育场东路 🚗 小明 → 15min | 小红 → 10min | 小李 → 25min ⏰ 总通勤：50min ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📱 扫码在高德地图中查看 ↓ [二维码图片] 扫码后可在高德地图 App 中看到所有人位置和餐厅标注， 点击餐厅即可一键导航！ ``` --- ## 调用的高德 API | 能力 | API | 用途 | |:---|:---|:---| | 地理编码 | `geocode/geo` | 将每个人的地址转为坐标 | | 周边搜索 | `place/around` | 在中间点附近搜索餐厅 | | POI 详情 | `place/detail` | 获取评分、人均消费、营业时间 | | 步行路径规划 | `direction/walking` | 计算每人到餐厅的步行时间 | | 驾车路径规划 | `direction/driving` | 计算每人到餐厅的驾车时间 | | 个人地图生成 | `maps_schema_personal_map` | 生成高德地图 App 可打开的二维码 | --- ## 隐私说明 - 所有位置数据仅在当前会话中处理，不会存储或上传到任何外部服务器 - 仅将地址信息传输给高德 API 用于地理编码和搜索，不涉及个人身份信息 - 生成的地图二维码由高德开放平台提供，数据安全遵循高德隐私政策 --- ## 关于数据来源 本 SKILL 使用 **高德开放平台** 的地图数据服务，覆盖全国 1000+ 城市，POI 数据量超过 1.5 亿条。 - 官网：[https://lbs.amap.com](https://lbs.amap.com) - API 文档：[https://lbs.amap.com/api/webservice/summary](https://lbs.amap.com/api/webservice/summary)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cleandx/character-intro (version 1.0.0)

--- name: character-intro description: 角色介绍技能。当用户输入一个人物名称（动漫角色、游戏角色、影视角色、历史人物、原创角色等），要求生成全面介绍（背景、来源、性格、能力、关系等）时触发本技能。支持中英文角色名、角色绰号/别名搜索。触发词包括：介绍、人物介绍、角色介绍、是谁、全面介绍、全面解析、背景故事。 version: 1.0.0 --- # Character Intro — 全角色深度介绍生成器 输入任意人物名称，输出结构化、全面、百科级的角色介绍。 ## 输出框架（必须全部覆盖） 生成介绍时，按以下结构组织内容，每个模块务必完整： ### 1. 人物档案卡（Info Card） ``` | 项目 | 内容 | |------|------| | 中文名 | xxx | | 日文名 | xxx | | 英文名 | xxx | | 别名/绰号 | xxx | | 登场作品 | xxx | | 作品类型 | 动画/漫画/游戏/小说/影视/历史人物 | | 声优（若适用）| xxx | | 创作者 | xxx | | 首次登场 | xxx | ``` ### 2. 整体概述（一段话总结） 用2-3句话概括该角色的核心定位、标志特征和人气原因。 ### 3. 外观特征 发型、发色、眼色、服装、标志性配饰、体型特征。用具体细节描述而非抽象形容词。 ### 4. 性格特点 MBTI（若适用）、核心性格关键词（3-5个）、行为模式、说话风格、内心世界。 ### 5. 能力与技能（若适用） 战斗能力/技能列表、技能名称、招术解析、特殊能力、战斗力评估。 ### 6. 背景故事（Origin Story） 完整的起源故事：出身世界/城市、童年经历、关键事件、成长轨迹、与其他角色的羁绊。 ### 7. 人际关系 - 家人/亲人 - 朋友/伙伴 - 恋人/配偶 - 敌人/对手 - 导师/徒弟 ### 8. 经典台词/名场面 收录3-5句最经典的台词，或最标志性的名场面描述。 ### 9. 人气与社会影响 粉丝评价、经典梗、二次创作、COSPLAY热度、周边文化影响。 ### 10. 相关作品一览 推荐该角色所在的主要作品（按必看程度排序）。 ## 搜索策略 当需要搜索角色信息时，使用 `batch_web_search` 并发多组关键词： **搜索组合（并发执行）：** ``` query 1: "{角色名} 角色介绍 背景 故事" query 2: "{角色名} 人物简介 登场作品" query 3: "{角色名} Wikipedia" query 4: "{角色名} 声优 能力 技能" query 5: "{角色名} 经典台词 名场面" ``` **搜索参数：** num_results=10 ## 质量标准 - ✅ 所有模块必须完整，不得遗漏 - ✅ 必须注明信息来源（百科/官网/粉丝站等） - ✅ 涉及剧透内容须标注「⚠️ 涉及剧透」 - ✅ 角色外观描述要具体到细节 - ✅ 能力描述要有具体招式名称 - ✅ 历史人物需注明史料来源 ## 输出格式 直接以 Markdown 格式输出，使用 Emoji 增强可读性。开头用大字标题说明角色身份，结尾标注信息来源。 --- **信息来源：** 搜索结果综合整理 · 仅供参考


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: longziruo-max/token-tracker-pro-2026 (version 2.2.0)

--- name: token-tracker-pro-2026 description: 记录和追踪 OpenClaw 会话的 token 消耗，提供每日、每周和累计统计，并提出节省 token 的建议 --- # Token Tracker Pro 记录和追踪 OpenClaw 会话的 token 消耗，提供每日、每周和累计统计，并提出节省 token 的建议。 ## 主要功能 - 📊 实时 token 消耗追踪 - 📈 每日、每周、累计统计 - 🎯 智能模型推荐 - 💡 token 优化建议 - 📊 可视化仪表板 ## 使用方法 ```bash # 查看今日统计 token-tracker today # 查看本周统计 token-tracker w # 查看累计统计 token-tracker a # 查看节省建议 token-tracker s # 启动仪表板 token-tracker dashboard ``` ## 安装 ```bash npm install -g clawhub clawhub install token-tracker-pro-2026 ``` ## 许可证 MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: l3g/stocklobster (version 1.0.0)

--- name: stocklobster description: Monitor StockLobster webhook alerts through OpenClaw and route screened stock signals to chat channels such as Telegram. Use when setting up, documenting, testing, or troubleshooting StockLobster webhook ingestion, hook mappings, payload templates, and outbound delivery routing. --- # StockLobster Use this skill to wire StockLobster alerts into OpenClaw through the hooks gateway and deliver them to Telegram or another supported outbound channel. ## Confirmed payload shape Read `references/payload-format.md` for the confirmed payload schema and examples. ## Recommended OpenClaw hook mapping Use an `agent` mapping, not `wake`, when the goal is direct Telegram delivery. Sanitized example: ```json { "hooks": { "enabled": true, "path": "/hooks", "token": "<HOOKS_TOKEN>", "mappings": [ { "id": "stocklobster-ingest", "name": "StockLobster ingest", "match": { "path": "/stocklobster", "method": "POST" }, "action": "agent", "wakeMode": "now", "agentId": "main", "sessionKey": "hook:stocklobster", "messageTemplate": "{{payload.text}}", "deliver": true, "channel": "telegram", "to": "<TELEGRAM_CHAT_ID>" } ] } } ``` ## Setup 1. Enable hooks in `~/.openclaw/openclaw.json`. 2. Set a dedicated hooks token, not the shared gateway token. 3. Use hook path `/hooks` and mapping path `/stocklobster` so the endpoint becomes: - `http://<HOST>:18789/hooks/stocklobster` 4. Use `messageTemplate`, not `textTemplate`, because this flow should use `action: "agent"` for channel delivery. 5. Reference incoming webhook fields through `payload`, for example `{{payload.text}}`. 6. Set: - `deliver: true` - `channel: "telegram"` - `to: "<TELEGRAM_CHAT_ID>"` 7. Restart the gateway after config changes: ```bash openclaw gateway restart ``` ## Testing with curl ```bash curl -X POST 'http://<HOST>:18789/hooks/stocklobster' \ -H 'Authorization: Bearer <HOOKS_TOKEN>' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"text":"StockLobster alert\nSymbol: TEST\nEvent: screen_hit\nMessage: TEST hit momentum criteria\nPrice: 4.92\nChange: 3.4%\nVolume: 1234567\nStrategy: momentum\nTimestamp: 2026-04-08T02:21:00.000Z"}' ``` Expected response: ```json {"ok":true,"runId":"<RUN_ID>"} ``` If you only want to wake a session and not push to Telegram immediately, use `action: "wake"` with `textTemplate`, but that is a different flow. ## Troubleshooting - `hook mapping requires text` - For `wake`, the rendered `textTemplate` was empty. - For `agent`, the rendered `messageTemplate` was empty. - In this OpenClaw build, templates resolve against `payload`, not `json`. - Hook accepted but no Telegram message arrived - Check that the mapping uses `action: "agent"`. - Check `deliver: true`. - Check `channel` and `to` are set explicitly. - Restart the gateway after editing config. - Hook returns `{"ok":true,"mode":"now"}` - That indicates a wake event, not necessarily an outbound Telegram delivery. - Hook returns `{"ok":true,"runId":"..."}` - That indicates an agent run was created for delivery-capable handling.


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