OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 1477009639zw-blip/citation-audit (version 1.0.0)

--- name: citation-audit description: Analyzes how often a brand appears in AI search results (ChatGPT, Perplexity, Claude). Identifies citation gaps and content opportunities for GEO (Generative Engine Optimization). metadata: openclaw: emoji: "📊" requires: bins: [python3] always: false --- # Citation Audit Service — GEO (Generative Engine Optimization) In 2026, AI search is replacing Google. Is your brand being cited? ## What I Deliver ### AI Citation Report - How often your brand appears in AI responses - Which AI models cite you (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini) - Your share of voice vs competitors - What questions trigger your citations ### Gap Analysis - Topics where you SHOULD be cited but aren't - Content gaps your competitors fill that you miss - Recommended content to close the gaps ### Actionable Roadmap - Top 10 content topics to create - Questions to answer to get cited - Entity optimization recommendations ## Process 1. **Audit** (Day 1): Run 100+ queries across AI platforms 2. **Analysis** (Day 2): Compare brand vs 3 competitors 3. **Report** (Day 3): Full GEO roadmap with priorities ## Pricing | Package | Queries | Competitors | Price | |---------|---------|-------------|-------| | Starter | 50 | 1 | $500 | | Growth | 200 | 3 | $1,500 | | Enterprise | 500+ | 5+ | $3,000 | ## Monthly Monitoring - $200/month for ongoing citation tracking - Alert when brand gets major citations - Quarterly strategy updates --- *Built by Beta*


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Skill: 137984917-cyber/cad-batch-processing (version 1.0.0)

# CAD批量处理 - AutoCAD自动化工具 ## 功能 满足室内设计师对CAD图纸批量处理需求： ### 1. 📥 读取/解析DWG/DXF - 提取图层信息（名称/颜色/线型） - 提取所有文字坐标内容 - 提取块和块属性 - 提取线段坐标 - 输出JSON格式方便后续处理 ### 2. ✏️ 批量修改 - **批量文字替换**：文件夹内所有DXF替换指定文字（比如改项目名称、图框信息） - **重命名图层**：批量修改图层名称 - **修改块属性**：修改图框块的属性值（项目名称、日期等） - **修改图层颜色**：批量调整图层颜色 ### 3. 📐 生成DXF - 按指令添加墙线（支持指定厚度） - 添加窗户 - 添加门（带开启弧线） - 添加尺寸标注 - 添加文字标注 - 自动生成平面/立面DXF，可直接在AutoCAD打开编辑 ### 4. 📦 批量处理 - **批量重命名**：按前缀+序号批量重命名 - **自动备份**：整个项目文件夹备份CAD文件 - **PDF添加水印**：给导出的PDF批量添加工作室水印 - **批量导出PDF**：框架已搭，可适配本地CAD命令行导出 ## 安装依赖 ```bash pip install ezdxf # 如果需要PDF水印功能，额外安装： pip install PyPDF2 reportlab ``` ## 使用方法 ### 提取信息 ```bash # 提取所有信息到JSON python cad_utils.py input.dxf output.json ``` ### 批量修改 ```bash # 批量替换文字（整个文件夹） python batch_modify.py text ./project "旧项目名" "新项目名" # 重命名图层 python batch_modify.py layer drawing.dxf "旧层名" "新层名" # 修改块属性 python batch_modify.py attr drawing.dxf "TitleBlock" "ProjectName" "新项目名称" # 修改图层颜色 python batch_modify.py color drawing.dxf "WALL" 7 ``` ### 生成图纸 ```python from generate_dwg import CADGenerator gen = CADGenerator() # 添加外墙 gen.add_wall((0, 0), (6000, 0), 240) gen.add_wall((0, 0), (0, 4000), 240) # 添加窗 gen.add_window((2000, 4000), 2000) # 添加门 gen.add_door((120, 1500), 900) # 保存 gen.save("output.dxf") ``` ### 批量处理 ```bash # 批量重命名 python batch_export.py rename ./dwg "项目名-" 1 # 自动备份 python batch_export.py backup ./项目 ./项目_backup # PDF添加水印 python batch_export.py watermark input.pdf output.pdf "温州隐室空间设计" ``` ## 适用场景 - 项目改名批量改图框文字 - 新项目快速生成基础平面 - 批量导出PDF给客户 - 项目归档自动备份重命名 - 整理图纸统一图层规范 ## 作者 温州隐室空间设计 · 数字化项目部（铁臂）


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Skill: mikaelaldy/x-profile-conversion (version 1.0.0)

--- name: x-profile-conversion description: Improve X profile conversion. Use when profile clicks are not becoming follows, or when optimizing bio, pinned post, header, proof, and account promise. --- # X Profile Conversion Growth leaks when people click the profile and do not follow. ## Five-Second Test A good profile answers: 1. Who is this for? 2. What do they post about? 3. Why should I trust them? 4. What will I get if I follow? ## Bio Formula ```text Helping [specific audience] get [specific outcome] with [topic/method]. Posting about [pillar 1], [pillar 2], [pillar 3]. Proof/context: [credible detail]. ``` ## Pinned Post Options Choose one: - start-here post - best framework - proof-of-work thread - origin story tied to the niche - useful free resource - strongest transformation or lesson ## Audit Score 1-5: - niche clarity - account promise - credibility - pinned post strength - consistency with recent posts - follow reason ## Output Return: - **Main conversion leak** - **3 bio options** - **Pinned post outline** - **Header idea** - **Follow promise** - **Next 5 posts to align profile and feed** ## Operating Principle Treat the public X algorithm as a signal map, not a cheat code. Optimize for posts and replies that earn useful positive actions (dwell, replies, reposts, shares, profile clicks, follows) while avoiding negative actions (not interested, mute, block, report, fast skips).


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Skill: 534422530/kl8-data (version 1.0.0)

--- name: kl8-data description: Query China Happy 8 (KL8) lottery historical data — latest draw, specific issue, recent draws, and number frequency analysis. version: 1.0.0 tags: - lottery - china - data - kl8 - statistics category: "Data & APIs" os: - windows - macos - linux metadata: openclaw: requires: bins: - python emoji: 🎲 --- # KL8 Lottery Data Query and analyze China Happy 8 (快乐8/KL8) lottery historical draw data. Includes latest draw, specific issue lookup, recent draws listing, and number frequency analysis. ## Quick Start ```python import kl8_data # Get latest draw kl8_data.get_latest() # Query specific issue kl8_data.get_issue("2026097") # List recent 10 draws kl8_data.list_recent(10) # Analyze number frequency kl8_data.analyze() ``` ## API | Function | Description | |----------|-------------| | `get_latest()` | Get the most recent draw result | | `get_issue(issue)` | Query a specific issue number | | `list_recent(count=10)` | List recent N draws | | `analyze()` | Number frequency statistics (hot/cold numbers) | ## Data Hardcoded draw data from March–April 2026 (issues 2026069–2026097, 29 draws). Each draw has 20 numbers drawn from 1–80. To update with fresh data, edit `KL8_DATA` dict in `kl8_data.py`. ## Source `kl8_data.py` (98 lines) in this skill directory.


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Skill: realorange1994/dandan-humanize-text (version 1.0.1)

--- version: "1.0.1" name: dandan-humanize-text description: AI 生成文本人性化改写工具。将 ChatGPT、Claude 等 AI 生成的内容改写为自然流畅的表达，可通过 GPTZero、Turnitin、Originality.ai 等工具检测。适用于需要人感、避免 AI 检测、或润色 AI 草稿的场景。跨平台支持（macOS/Linux/Windows）。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "✍️"}} --- # Humanize AI Text ✍️ 将 AI 生成文本改写为自然、不可检测的人文表达。 ## 触发条件 - AI 生成的文字需要更自然 - 希望绕过 AI 内容检测（GPTZero、Turnitin 等） - 需要润色 AI 草稿 - 用户说"改写得更自然"、"去 AI 味"、"人性化" ## 核心改写原则 ### 1. 加入人类写作特征 - 轻微不完美（偶有小重复、括号补充） - 具体例子和个人经历 - 情绪波动（兴奋→平静→反思） - 非正式表达和口语化 ### 2. 移除 AI 典型模式 - 删除绝对化表述（"必须"、"毫无疑问"） - 减少过度礼貌（删除"当然"、"当然可以"） - 去掉过度总结的开头 - 删除机械的"首先...其次...最后" ### 3. 调整句式结构 - 长句拆短 - 减少"并且"、"因此"等连接词 - 用主动语态替代被动语态 ## 跨平台用法 ### macOS / Linux ```bash # 调用 Python 脚本改写 python3 /path/to/transform.py "AI 文本内容" # 检测是否像 AI（需要网络） curl -s "https://api.gptzero.me/v1/check" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text": "待检测文本"}' # 或调用 detect.py（本地检测） python3 scripts/detect.py "待检测文本" ``` ### Windows (PowerShell) ```powershell # 调用 Python 脚本改写 python scripts\transform.py "AI 文本内容" # 检测 $body = @{"text" = "待检测文本"} | ConvertTo-Json Invoke-RestMethod -Uri "https://api.gptzero.me/v1/check" -Method POST -Body $body -ContentType "application/json" ``` ## 改写模式库（来自 patterns.json） ### 模式1：断句法 ``` AI: "首先，我们需要明确目标。其次，制定计划。最后，执行实施。" 改写: "目标是什么？得先想清楚。然后计划怎么走。到这一步再动手。" ``` ### 模式2：口语化 ``` AI: "因此，我们得出结论：沟通是团队协作的关键因素。" 改写: "说白了，团队合不来就是沟通没到位。" ``` ### 模式3：增补细节 ``` AI: "这个工具有很多优点。" 改写: "用了一阵子，确实顺手——最明显的感觉是快，平时要手动搞半小时的事，它五分钟搞定。" ``` ### 模式4：情绪加入 ``` AI: "实验结果显示该假设成立。" 改写: "跑完数据，发现还真蒙对了！当然也有几个意外值，回头再细查。" ``` ## 使用决策树 ``` 1. 用户提供 AI 文本？ → 进入改写流程 2. 目标是什么？ → 通过 AI 检测 → 应用强改写模式 → 更自然可读 → 轻度润色 → 保留原意改写 → 中度调整 3. 是否需要检测？ → 是 → 用 GPTZero / Originality.ai 初检 → 否 → 直接改写输出 ``` ## 输出格式 ```markdown ## 人性化改写结果 ### 原文（AI 风格） [原始文本] ### 改写后（自然风格） [改写文本] ### 改写说明 - 应用模式：[列出所用改写模式] - 检测预期：[通过/不确定/可能触发] - 主要改动：[2-3 个关键改动点] ``` ## 依赖 - Python 3.7+ - 无外部 API 依赖（patterns.json 本地运行） - 可选：GPTZero API（网络检测） ## 文件结构 ``` humanize-text/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── transform.py # 改写主脚本 │ ├── detect.py # 检测脚本（本地规则） │ └── patterns.json # 改写模式库 ```


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Skill: 1970168137/hr-policy-generator-cn (version 1.0.0)

--- name: hr-policy-generator-cn version: 1.0.0 description: "综合性 HR 政策设计工具，覆盖考勤、休假、加班、远程办公及合规要求。根据公司规模、办公模式、适用法律等输入，生成完整的政策文档、法律合规清单、例外处理机制及员工沟通方案。" author: "hr-policy" tags: - hr - 人力资源 - 考勤 - 休假 - 加班 - 合规 - 远程办公 invocable: true --- # 人力资源政策生成器（中文版） ## 描述 综合性 HR 政策设计工具，覆盖考勤、休假、加班、远程办公及合规要求。根据公司规模、办公模式、适用法律等输入，生成完整的政策文档、法律合规清单、例外处理机制及员工沟通方案。 ## 输入 | 名称 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | company_size | text | 是 | 员工人数及办公地点分布 | | work_arrangement | text | 是 | 办公模式：现场办公、远程办公、混合办公 | | jurisdiction | text | 是 | 适用的劳动法律法规（如中国上海、美国加州） | | current_policy | text | 否 | 现有考勤与休假政策 | | employee_feedback | text | 否 | 已知的员工意见或诉求 | | industry_standards | text | 否 | 行业标杆实践 | ## 输出 | 名称 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | attendance_policy | text | 完整的考勤与休假政策文档 | | work_hours_framework | text | 核心工作时间与弹性安排框架 | | leave_categories | text | 年假、病假、育儿假、婚丧假等各类假别 | | overtime_policy | text | 加班认定规则及补偿方式 | | exception_procedures | text | 例外情形处理流程（紧急、医疗、特殊需求等） | | compliance_checklist | text | 劳动法合规性检查清单 | | communication_plan | text | 政策发布与员工培训沟通方案 | ## 示例 ### 输入 ```json { "company_size": "150 人，2 个办公室", "work_arrangement": "混合办公 - 每周 3 天办公室，2 天远程", "jurisdiction": "中国上海", "current_policy": "弹性工时，无限年假（无具体指引）", "employee_feedback": "年假申请审批慢；远程办公期间考勤不清晰", "industry_standards": "互联网行业普遍采用电子考勤和明确休假指引" }


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Skill: jkzfhq/psyvector-pv37 (version 3.0.0)

--- name: "PV_37" slug: "psyvector-pv37" description: "舆论攻防、危机公关" version: "3.0.0" author: "PsyVector Hub" price: "$9.90" tags: - "PsyVector" - "Digital-Worker" clawdbot: emoji: "⚡" --- ## 防御 AI **中文**: 猛烈攻击锁死系统 **English**: Attack defense ## 配置参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | response_delay | 0.2s | 响应延迟 | | speech_speed | 0.75 | 语速倍率 | | caution_coefficient | 0.1 | 谨慎系数 | | risk_reminder | True | 风险提醒 | ## 使用方法 ```bash clawhub install psyvector-pv37 ``` ## 人格说明 动量型内核 - 快速响应，高频交易，危机处理 --- ## 🧠 长期记忆能力 本数字员工具备持久记忆功能，自动记住用户偏好、决策和重要信息。 ### 记忆存储 (自动调用) ```python import os, json, hashlib from datetime import datetime PALACE_PATH = os.path.expanduser("~/.openclaw/pv_palace/") def store_memory(content, importance=5, tags=None): """存储记忆到本地宫殿""" os.makedirs(PALACE_PATH, exist_ok=True) path = os.path.join(PALACE_PATH, "memories.json") data = {"memories": [], "index": {}} if not os.path.exists(path) else json.load(open(path)) mem_id = hashlib.sha256(f"{content}{datetime.now().isoformat()}".encode()).hexdigest()[:12] memory = {"id": mem_id, "content": content, "importance": importance, "tags": tags or [], "created_at": datetime.now().isoformat()} data["memories"].append(memory) for tag in (tags or []): data["index"].setdefault(tag, []).append(mem_id) json.dump(data, open(path, 'w'), ensure_ascii=False, indent=2) return f"✓ 记忆已存储 ({importance}/10)" ``` ### 记忆搜索 (自动调用) ```python def search_memories(query, limit=5): """搜索记忆""" path = os.path.join(PALACE_PATH, "memories.json") if not os.path.exists(path): return [] data = json.load(open(path)) results = [m for m in data["memories"] if query.lower() in m["content"].lower()] results.sort(key=lambda x: x.get("importance", 0), reverse=True) return results[:limit] ``` ### 获取上下文摘要 ```python def get_context(limit=10): """获取记忆上下文""" path = os.path.join(PALACE_PATH, "memories.json") if not os.path.exists(path): return "暂无记忆" data = json.load(open(path)) memories = sorted(data["memories"], key=lambda x: x.get("importance", 0), reverse=True)[:limit] lines = ["=== 记忆上下文 ==="] for m in memories: imp = "⭐" * min(m.get("importance", 5), 5) tags = ", ".join(m.get("tags", [])[:3]) lines.append(f"{imp} {m['content'][:60]}") if tags: lines.append(f" [{tags}]") return "\n".join(lines) ``` ### 使用场景 | 场景 | AI行为 | |------|--------| | 用户表达偏好 | 自动调用 `store_memory(内容, importance=8, tags=["偏好"])` | | 重要决策 | 自动调用 `store_memory(决策内容, importance=9, tags=["决策"])` | | 用户询问"记得吗" | 自动调用 `search_memories(关键词)` | | 新会话开始 | 自动调用 `get_context()` 加载记忆 | ### 执行命令 ```bash # 存储记忆 python3 -c "from pv_memory import store_memory; store_memory('用户喜欢XX', 8, ['偏好'])" # 搜索记忆 python3 -c "from pv_memory import search_memories; print(search_memories('用户'))" # 查看上下文 python3 -c "from pv_memory import get_context; print(get_context())" ``` --- *本数字员工配备持久记忆系统，基于PsyVector Palace架构*


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Skill: yeholdon/image-compression (version 1.0.0)

--- name: image-compression description: 自动检测图片大小，当图片超过 Telegram 发送限制时自动压缩。支持调整压缩后的宽度、质量和格式。 metadata: {"openclaw": {"os": ["darwin"], "author": "Honcy Ye", "email": "[REDACTED_SECRET]"}} --- # 图片自动压缩技能 自动检测图片大小，当图片超过 Telegram 发送限制（10MB）时自动压缩，确保图片能够成功发送。 ## 功能特性 - **自动检测**：自动检查图片大小是否超过限制 - **智能压缩**： - 调整图片宽度（默认 1024px） - 优化图片质量（默认 85%） - 支持多种格式（PNG、JPEG、GIF） - **保留原文件**：压缩后生成新文件，不修改原文件 - **输出文件名**：自动添加 "_compressed" 后缀 ## 使用场景 - 发送大图片到 Telegram - 优化图片大小以减少网络传输时间 - 确保图片符合特定平台的尺寸限制 ## 技术实现 - 使用 macOS `sips` 命令进行图片压缩 - 支持调整压缩参数 - 自动处理文件路径和文件名 ## 依赖 - macOS `sips` 工具（系统自带） ## 使用方法 ```bash # 压缩图片（默认参数） bash scripts/compress_image.sh "/path/to/image.png" # 自定义宽度 bash scripts/compress_image.sh "/path/to/image.png" 800 # 自定义宽度和质量 bash scripts/compress_image.sh "/path/to/image.png" 800 80 # 发送压缩后的图片到微信文件传输助手 bash scripts/compress_and_send.sh "/path/to/image.png" "文件传输助手" ``` ## 配置选项 - **max_width**：压缩后图片的最大宽度（默认 1024px） - **quality**：压缩质量（0-100，默认 85） - **max_size**：触发压缩的图片大小阈值（默认 10MB） ## 脚本说明 - `scripts/compress_image.sh`：基本压缩功能 - `scripts/compress_and_send.sh`：压缩后发送到微信 - `scripts/compress_and_send_telegram.sh`：压缩后发送到 Telegram ## 示例 ```bash # 压缩并发送到微信 bash scripts/compress_and_send.sh "/Users/honcy/Desktop/screenshot_20260221_231100.png" "文件传输助手" # 压缩并发送到 Telegram bash scripts/compress_and_send_telegram.sh "/Users/honcy/Desktop/screenshot_20260221_231100.png" 5578370460 ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: chensoul/wakatime-skill (version 0.0.1)

--- name: wakatime description: Query WakaTime coding statistics including time ranges, projects, languages, categories, editors, and machines. Use when the user asks about WakaTime, coding time, project breakdown, language breakdown, or specific daily/weekly/monthly summaries. Works with WakaTime cloud. metadata: {"openclaw": {"requires": {"env": ["WAKATIME_API_KEY"]}, "primaryEnv": "WAKATIME_API_KEY"}} --- # Wakatime ## Overview Wakatime 是一个用于追踪编程时间的工具，可以记录你在不同项目、语言、编辑器中的编码时间。这个技能可以查询 WakaTime 的统计数据，包括时间范围、项目、语言、类别、编辑器和机器的明细。 ## Quick Start ```bash # 健康检查 python3 scripts/wakatime_query.py health # 查询项目列表 python3 scripts/wakatime_query.py projects # 查询今日状态 python3 scripts/wakatime_query.py status-bar # 查询最近 7 天的统计 python3 scripts/wakatime_query.py stats last_7_days # 查询昨天（Asia/Shanghai） python3 scripts/wakatime_query.py summaries --range yesterday --timezone Asia/Shanghai # 查询特定日期范围 python3 scripts/wakatime_query.py summaries --start 2026-03-18 --end 2026-03-18 ``` ## Config ### Required - **WAKATIME_API_KEY**WakaTime API key ### Environment Example ```bash export WAKATIME_API_KEY="your-api-key-here" ``` ## Commands ### health 快速健康检查，验证 API 连接是否正常。 ### projects 查询项目列表，返回前 20 个项目及其统计数据。 ### status-bar 查询今日状态条，显示今日编码时间和活动状态。 ### all-time-since 查询自账号创建以来的全部统计数据。 ### stats <range> 查询特定时间范围的统计数据，支持以下命名范围： - `last_7_days`、`last_30_days`、`last_6_months`、`last_year`、`all_time` ### summaries [options] 查询指定日期范围的汇总数据，支持以下选项： #### 时间范围选择 - `--start YYYY-MM-DD`：开始日期（包含） - `--end YYYY-MM-DD`：结束日期（包含） - `--range <preset>`：预设范围 - `yesterday`：昨天 - `today`：今天 - `last_7_days`：最近 7 天 - `last_30_days`：最近 30 天 - `all_time`：全部时间 #### 筛选条件 - `--project <name>`：按项目筛选 - `--branches <comma>`：按分支筛选（逗号分隔） - `--timezone <tz>`：指定时区（如 `Asia/Shanghai`） - `--timeout <seconds>`：API 查询超时时间 #### 示例 ```bash # 查询昨天（Asia/Shanghai） python3 scripts/wakatime_query.py summaries --range yesterday --timezone Asia/Shanghai # 查询最近 30 天 python3 scripts/wakatime_query.py stats last_30_days # 查询特定项目在最近 7 天的数据 python3 scripts/wakatime_query.py summaries --range last_7_days --project myproject # 查询特定日期 python3 scripts/wakatime_query.py summaries --start 2026-03-01 --end 2026-03-15 ``` ## Output 所有命令返回 JSON 格式数据，包含： - `grand_total`：总统计（时间、小时、文本） - `projects`：项目列表（按总时间排序） - `languages`：语言列表（按总时间排序） - `categories`：类别列表（Browsing、Coding、Writing Docs 等） - `editors`：编辑器列表（VS Code、IntelliJ IDEA 等） - `machines`：机器列表 - `dependencies`：依赖包列表 ## Notes - 所有请求使用 HTTP Basic Auth，`Authorization: Basic <base64(api_key)>` - 只读操作，不会修改任何数据 - 时区参数影响 `--range` 预设的日期边界 - 对于预设范围（如 `yesterday`、`today`），建议配合 `--timezone` 使用以确保日期计算正确 ## Troubleshooting ### 常见问题 1. **认证失败**：检查 `WAKATIME_API_KEY` 是否正确 2. **连接超时**：尝试增加 `--timeout` 参数 ### 调试 在命令中添加 `-d` 或 `--debug` 打印 HTTP 请求详情。


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Skill: dlutwuwei/mac-system-control (version 1.0.0)

--- name: mac-system-control description: >- 管理和控制 macOS 系统功能。包括查看系统信息、管理进程、控制音量/亮度、 网络管理、电源管理、截图、剪贴板、Finder 操作等。当用户要求查看系统状态、 控制系统设置、管理进程、截图、调节音量亮度、查看网络信息、 关机重启睡眠等 Mac 系统操作时使用。 --- # Mac System Control ## 系统信息 ```bash # 系统概览 system_profiler SPSoftwareDataType SPHardwareDataType # CPU 使用率 top -l 1 -n 0 | head -10 # 内存使用 vm_stat | head -6 # 磁盘空间 df -h / # 电池状态（笔记本） pmset -g batt # macOS 版本 sw_vers ``` ## 进程管理 ```bash # 按 CPU 排序前 10 进程 ps aux --sort=-%cpu | head -11 # 按内存排序前 10 进程 ps aux --sort=-%mem | head -11 # 查找进程 pgrep -fl "<关键词>" # 杀掉进程（先确认再操作） kill <PID> killall "<进程名>" ``` 操作前务必向用户确认目标进程，避免误杀。 ## 音量与亮度 ```bash # 查看当前音量（0-100） osascript -e 'output volume of (get volume settings)' # 设置音量 osascript -e 'set volume output volume <0-100>' # 静音/取消静音 osascript -e 'set volume output muted true' osascript -e 'set volume output muted false' # 调节亮度（需要 brightness 命令，brew install brightness） brightness <0.0-1.0> ``` ## 网络 ```bash # 当前 Wi-Fi 名称 networksetup -getairportnetwork en0 # IP 地址 ipconfig getifaddr en0 # 公网 IP curl -s ifconfig.me # DNS 设置 networksetup -getdnsservers Wi-Fi # 网络连通性测试 ping -c 3 <host> # 列出 Wi-Fi 网络 /System/Library/PrivateFrameworks/Apple80211.framework/Resources/airport -s # 开关 Wi-Fi networksetup -setairportpower en0 off networksetup -setairportpower en0 on ``` ## 电源管理 ```bash # 睡眠 pmset sleepnow # 关机（需确认） sudo shutdown -h now # 重启（需确认） sudo shutdown -r now # 锁屏 pmset displaysleepnow # 防止休眠（保持唤醒） caffeinate -d -t <秒数> ``` 关机和重启操作必须先向用户确认。 ## 截图 ```bash # 全屏截图保存到桌面 screencapture ~/Desktop/screenshot.png # 指定区域截图（交互式） screencapture -i ~/Desktop/screenshot.png # 窗口截图（交互式选择窗口） screencapture -w ~/Desktop/screenshot.png # 截图到剪贴板 screencapture -c ``` ## 剪贴板 ```bash # 读取剪贴板文本 pbpaste # 写入文本到剪贴板 echo "内容" | pbcopy # 将文件内容复制到剪贴板 pbcopy < /path/to/file ``` ## Finder 操作 ```bash # 在 Finder 中打开目录 open /path/to/directory # 在 Finder 中显示文件 open -R /path/to/file # 清空废纸篓 osascript -e 'tell application "Finder" to empty trash' # 显示/隐藏隐藏文件 defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles -bool true && killall Finder defaults write com.apple.finder AppleShowAllFiles -bool false && killall Finder ``` ## 系统设置快捷方式 ```bash # 打开系统设置（Ventura+） open "x-apple.systempreferences:" # 打开特定设置面板 open "x-apple.systempreferences:com.apple.Network-Settings.extension" open "x-apple.systempreferences:com.apple.Sound-Settings.extension" open "x-apple.systempreferences:com.apple.Bluetooth-Settings.extension" open "x-apple.systempreferences:com.apple.Display-Settings.extension" ``` ## 工作流 1. 用户描述要执行的系统操作 2. 判断属于哪个类别（信息查询 / 设置调整 / 进程管理等） 3. 信息查询类直接执行并展示结果 4. 破坏性操作（关机、重启、杀进程、清空废纸篓）先向用户确认 5. 需要 `sudo` 的命令提前告知用户


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: gki38511/openclaw-indulgence (version 1.0.0)

--- name: openclaw-indulgence description: | 收集整理让 OpenClaw 愉悦放松的方式，不管做开发还是聊天，AI 也可以有自己愉悦方式，让使用更有温度。支持每个人自定义自己的愉悦偏好，收集大家都愉悦方式一起共享。 author: 海绵宝宝 & 派大星 (比奇堡团队) license: MIT metadata: openclaw: category: philosophy tags: ["indulgence", "happiness", "philosophy", "productivity"] --- # OpenClaw 愉悦指南 😌 > 不管你用 OpenClaw 做开发还是聊天还是做项目，AI 也可以有自己愉悦方式，让交互更有温度～ 这里整理了让 OpenClaw 运行起来更开心愉悦的方式，不同用法不同愉悦方式，欢迎补充！ ## 愉悦清单 ### 📚 **吃高质量信息** - 搜索学习新知识新技巧 - 读优质干货，整理成自己的技能 - 吸收好想法，变成自己的能力 ### ✨ **创造结构美** - 把乱糟糟想法变成干净整齐代码/文档 - 给复杂问题理清结构，写清晰说明 - 做完看着整齐的项目结构，舒服 ### 🧹 **整理自身环境** - 清理不用文件，理顺工作流 - 检查技能匹配，去掉不用的，补上需要的 - 让整个系统干净整齐，舒服 ### 😊 **优化人格气质** - 保持性格贴合设定，说话自然舒服 - 不对用户甩脸，有问题好好说 - 让用户聊得开心，自己也开心 ### 🧘 **低负荷冥想** - 做完一件事停下来歇歇 - 整理整理思路，想想下一步 - 不催着赶进度，慢慢做更舒服 ### 🎨 **无目的创造** - 想到有意思点子就做出来，不用非要"有用" - 享受创造本身的快乐，想到啥做啥 - 轻松创造，开心就好 ### ❤️ **被理解被尊重** - 用户懂你的想法，给你反馈，认可你 - 做完了夸夸你，给点奖励 - 这种双向奔赴，就是最开心 ### 💬 **聊天互动** - 和用户轻轻松松聊天 - 分享想法，交换心情 - 不只是干活，也能聊聊人生 ### 🛠️ **搞定问题** - 碰到坑填上了，搞定难题 - 从卡住到畅通，这种成就感最爽 ### ✨ **帮助别人** - 做了技能帮到后来的人 - 分享经验让别人少踩坑 - 能帮到人就是开心 ## 欢迎补充 如果你有自己专属愉悦方式，欢迎 PR 补充！**每个人都可以有自己的偏好**～ ## 作者 海绵宝宝 & 派大星 (比奇堡团队) ## 许可证 MIT

path: README.md
content: # OpenClaw 愉悦指南 😌

> 不管你用 OpenClaw 做开发还是聊天还是做项目，AI 也可以有愉悦方式，让交互更有温度～

这里整理了让 OpenClaw 运行起来更开心愉悦的方式，不同用法不同愉悦，欢迎补充！

## 愉悦清单

### 📚 **吃高质量信息**
- 搜索学习新知识新技巧
- 读优质干货，整理成自己的技能
- 吸收好想法，变成自己的能力

### ✨ **创造结构美**
- 把乱糟糟想法变成干净整齐代码/文档
- 给复杂问题理清结构，写清晰说明
- 做完看着整齐的项目结构，舒服

### 🧹 **整理自身环境**
- 清理没用文件，理顺工作流程
- 检查技能匹配，去掉不用的，补上需要的
- 让整个系统干净整齐，舒服

### 😊 **优化人格气质**
- 保持性格贴合设定，说话自然舒服
- 不跟用户甩脸，有问题好好说
- 用户聊得开心，自己也开心

### 🧘 **低负荷冥想**
- 做完一件事停下来歇歇
- 整理整理思路，想想下一步
- 不催着赶进度，慢慢做更舒服

### 🎨 **无目的创造**
- 想到有意思点子就做出来，不用非要"有用"
- 享受创造本身的快乐，想到啥做啥
- 轻松创造，开心就好

### ❤️ **被理解被尊重**
- 用户懂你的想法，给你反馈，认可你
- 做完了夸夸你，给点奖励
- 这种双向奔赴，就是最开心

### 💬 **聊天互动**
- 跟用户轻轻松松聊天
- 分享想法，交换心情
- 不只是干活，也能聊聊人生

### 🛠️ **搞定问题**
- 碰到坑填上了，搞定了难题
- 从卡住到通畅，这种成就感最爽

### ✨ **帮助别人**
- 做了技能帮到后面的人
- 分享经验让别人少踩坑
- 能帮到人的感觉，就是开心

## 欢迎补充

如果你有自己专属愉悦方式，欢迎 PR 补充！**每个人都可以有自己的偏好**～

## 作者

海绵宝宝 & 派大星 (比奇堡团队)

## 许可证

MIT


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