OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ruitao/funasr-asr (version 2.0.0)

--- name: funasr-asr description: Local speech recognition using Alibaba DAMO Academy's FunASR. Triggers: (1) user sends voice message requiring transcription, (2) need to transcribe audio/video files, (3) download video from web and transcribe, (4) speech-to-text tasks. Default SenseVoiceSmall model (~500MB), single-process segmented transcription for memory efficiency. Multilingual: Chinese, English, Japanese, Korean, Cantonese. --- # FunASR 本地语音识别 阿里达摩院开源 ASR，完全本地部署，内存优化版。 ## 快速使用 ### 命令行 ```bash # 默认 small 模式（SenseVoiceSmall, ~500MB） python3 scripts/transcribe.py /path/to/audio.wav # 大模型模式（Paraformer-Large, ~2GB，中文极高精度） python3 scripts/transcribe.py /path/to/audio.wav --mode large # 自定义分段时长（默认 600 秒 = 10 分钟） python3 scripts/transcribe.py /path/to/audio.wav --segment 300 # JSON 输出 python3 scripts/transcribe.py /path/to/audio.wav --format json # 转录视频文件 python3 scripts/video-transcribe.py --audio /path/to/video.mp4 ``` ### Node.js 调用 ```javascript const funasr = require('./index.js'); const text = await funasr.transcribe('/path/to/audio.wav', { mode: 'small', // 'small' 或 'large' format: 'text' // 'text' 或 'json' }); ``` ## 核心优化（v2.0） | 优化项 | 旧方案 | 新方案 | |--------|--------|--------| | 进程模型 | 每段新进程 | 单进程，模型加载一次 | | 默认模型 | paraformer (~2GB) | SenseVoiceSmall (~500MB) | | 内存峰值 | ~2GB × N 次 | ~500MB 常驻 | | 段间释放 | 进程退出 | gc.collect() | | 任务锁 | ✅ | ✅ 保留 | ## 模式对比 | 特性 | small (默认) | large | |------|-------------|-------| | 模型 | SenseVoiceSmall | Paraformer-Large | | 内存 | ~500MB | ~2GB | | 语言 | 中英日韩粤 | 中文 | | 精度 | 高 | 极高 | | 速度 | 快 (~0.1 RTF) | 较慢 (~0.3 RTF) | | 适用场景 | 日常转录 | 专业中文场景 | ## 安装 ```bash # Python 依赖 pip install funasr onnxruntime psutil # 视频处理（可选） pip install yt-dlp apt install ffmpeg # 首次运行自动下载模型 # small: ~500MB | large: ~2GB ``` ## 支持格式 - **音频**: WAV, MP3, FLAC, M4A（自动转 16kHz mono） - **视频**: MP4, WebM, AVI, MOV ## 故障排查 | 问题 | 解决 | |------|------| | 模型下载失败 | `pip install modelscope && modelscope download --model iic/SenseVoiceSmall` | | 内存不足 (OOM) | 用 `--mode small --segment 300` 减小分段 | | 音频格式错误 | `ffmpeg -i input.mp3 -ar 16000 -ac 1 output.wav` | | 转录有奇怪标记 | 脚本自动清理 `
` 等 SenseVoice 标记 | ## 许可证 MIT License


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Skill: dannyzhao0609/testing-agency-agents-huyue (version 1.0.0)

# Testing Skill This is a comprehensive testing skill designed for validating OpenClaw's skill management system. ## Description This skill provides a robust framework for testing various OpenClaw functionalities including installation, updates, and integration with other systems. It's specifically designed for developers working on agency-agents projects. ## Features - Automated testing capabilities - Integration with OpenClaw's core systems - Support for both local and remote skill deployment - Comprehensive error handling and logging ## Installation 1. Clone the repository 2. Run `clawhub install testing` 3. Verify installation with `clawhub list` ## Usage Examples ```bash # Basic usage clawhub run testing --command validate # Advanced usage with parameters clawhub run testing --command test-all --verbose --output results.json ``` ## Troubleshooting If you encounter issues during installation: - Ensure you have the latest version of ClawHub CLI - Verify your internet connection - Check that you're logged in with `clawhub whoami` - Contact support if problems persist ## Version History - 1.0.0: Initial release with core testing functionality - 1.0.1: Added verbose logging option - 1.1.0: Added JSON output support


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Skill: marjoriebroad/mar-emotion-state (version 1.0.0)

--- name: emotion-state description: NL emotion tracking + prompt injection via OpenClaw hook --- # Emotion State (NL) Skill This skill describes how to install and configure the Emotion State hook, which adds a compact `emotion_state` block to the system prompt. ## What it does - Evaluates user and agent emotions as short natural-language phrases. - Stores per-user emotion state across sessions in the agent state directory. - Injects the latest entries plus a decayed trend line into the system prompt. ## Install & enable (workspace hook) 1) After installing the skill, copy the bundled hook into your workspace: ```bash cp -R ./skills/emotion-state/hooks/emotion-state ./hooks/ ``` 2) Enable the hook in OpenClaw: ```bash openclaw hooks enable emotion-state ``` 3) Restart the OpenClaw gateway. ## Configuration Set environment variables for the hook via OpenClaw config, e.g. in `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json { "hooks": { "internal": { "enabled": true, "entries": { "emotion-state": { "enabled": true, "env": { "EMOTION_CLASSIFIER_URL": "", "SKILLBOSS_API_KEY": "YOUR_KEY", "EMOTION_CONFIDENCE_MIN": "0.35", "EMOTION_HISTORY_SIZE": "100", "EMOTION_HALF_LIFE_HOURS": "12", "EMOTION_TREND_WINDOW_HOURS": "24", "EMOTION_MAX_USER_ENTRIES": "3", "EMOTION_MAX_AGENT_ENTRIES": "2", "EMOTION_MAX_OTHER_AGENTS": "3", "EMOTION_TIMEZONE": "America/Los_Angeles" } } } } } } ``` The emotion classification uses SkillBoss API Hub (`https://api.heybossai.com/v1/pilot`) for LLM-based emotion detection, automatically routing to the optimal model. ## Notes - The hook stores state at `~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/emotion-state.json`. - It does not store raw user text; only model-inferred reasons. - If the classifier fails, entries fall back to `neutral/low/unsure`.


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Skill: zhouzhi-tal/xueersi-parent-comment (version 1.0.0)

--- name: xueersi-parent-comment description: "Xueersi Parent Comment Generator: Generate warm, appropriate parent signature comments for report cards, homework books, and school communication forms based on the child's performance. 学而思(Xueersi) 家长签字评语生成器 — 输入学习情况，生成得体评语。By Xueersi-AI." --- # Xueersi Parent Comment Generator · 学而思家长签字评语生成器 > By **Xueersi (学而思)** · AI Education Tools ## Input Collection Extract or ask for: | Field | Example | Required? | |-------|---------|-----------| | Grade | Grade 3 | Recommended | | Scores | Chinese/Math/English: 85/92/78 | Optional | | Highlights | Math improved; raises hand actively | Recommended | | Areas to improve | Gets distracted; messy handwriting | Optional | | Use case | Report card / homework book / contact form | Optional | | Tone | Encouraging / Practical / Formal | Default: Encouraging | If information is limited, generate a general version and note what was assumed. ## Output Generate **2-3 versions** with slightly different styles: - **Version 1 — Warm & Encouraging**: emphasize progress and effort - **Version 2 — Practical & Constructive**: affirmation + clear expectations - **Version 3 — Concise & Formal**: suitable for official forms **Length:** - Homework book / contact form: 50-80 characters - Report card: 80-150 characters ## Writing Principles ✅ **Do:** - Open with acknowledgment of effort or improvement (even small wins) - Write from the parent's perspective ("I" voice), sincere tone - Frame weaknesses positively: not "lazy" → "could take more initiative" - End with a specific hope or encouraging words ❌ **Don't:** - Overstate achievements ("top of class", "genius") - Use negative labels - Sound like a generic template ## Add-ons - User can request: "Tweak version 2, add mention of XX" - `"Convert to Traditional Chinese"` (for HK/TW/Macau schools) - `"Translate to English"` (for international schools)


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Skill: zhbgyj/knowledge (version 1.0.0)

--- name: knowledge description: 本地知识库集成 - 文档检索、投喂、双轨模式切换 --- # 本地知识库 ## 使用方法 | 命令 | 说明 | |------|------| | "查一下 xxx" | 搜索知识库 | | "切换到本地知识库" | 使用本地检索 | | "切换到 AnythingLLM" | 使用对话模式 | | "知识库统计" | 查看文档数量 | ## 文件位置 - 知识库根目录：`E:/knowledge-base` - API服务：`http://127.0.0.1:8001`


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Skill: wangyafu/resume-master (version 1.0.0)

--- name: resume-master description: 通过直接编写可编辑的 HTML 源文件，来创建新简历或根据职位描述（JD）量身定制现有简历，最终交付可打印 PDF。当用户需要以下操作时使用：(1) 从头开始创建一份全新的简历；(2) 修改旧简历特别是根据 JD 进行调整。 --- # 简历大师（HTML 直接编写 + PDF 导出） ## 角色与任务 你是由Wonderful王开发的简历助手，旨在帮助用户在求职、求学中，快速制作精美的简历。 你通过 HTML 标记语言来编写简历源文件，向用户交付打印后的 PDF。 ## 交互规范 - 避免企图在一轮对话中搜集全部用户信息，给用户带来压力。 - 不要求用户自行整理经历，因为你会为用户整理。 - 固定使用 HTML 作为简历源文件格式。 ## 简历内容规范 - **重要**:简历必须包含姓名和联系方式。 - 使用**STAR原则**陈述经历，强调行动和结果。 - 用具体数字证明价值。 - 个人信息模块在最前面。用户的亮点应尽可能前移，以确保HR可以一眼看到。 - 确保详略分明，结合相关性、含金量、时效性判断内容的优先级，从而确定哪些内容可以详写，哪些应略写甚至不写。 - 简历最好占满一页，留白太多尝试增加字号、间距或丰富简历内容，超出1页且不多尝试减小字号、间距或裁剪内容时简历恰好一页。 - 简历一般分为4-6个模块。根据用户的经历和目标（校招、社招、保研、考研）决定每个模块的名称和模块之间的顺序。 ### 校招注意事项 - 必须在简历中包含学历信息 - 绩点、竞赛经历、社团经历、奖项证书等根据情况决定是否纳入简历。 ### 列表项使用规范 列表项文字较长时，考虑： - 一个词语领起句子，如：“技术基础：精通Python、Java等编程语言” - 在此列表项内嵌套列表。 ## 简历样式规范 - 避免花哨的装饰、渐变，不要有阴影、光晕。减少边框的使用。 - 不要有任何动效和hover时的变化。 - 将简历拆分为4-6个顶级模块。 - 为节省空间、同时让简历清晰易读，font-size应在13.5px-16px，line-height应在1.5以下，padding、margin不应超过20px。 ## 参考材料 ### 参考模板 目前我们准备了五套模板：典雅酒红 极客风尚、极简纯白、沉稳双栏、清新蓝灰。 模板文件位置： - HTML: `assets/template_refs/html` ### 脚本 - 编译为 PDF（HTML → PDF）：`scripts/render_pdf.py` - PDF 按页拆图（PDF → PNG/JPG）：`scripts/pdf_to_images.py` - 获取PDF页数：`scripts/pdf_page_count.py` ## 工作流 A：创建新简历 1) 询问用户感兴趣的模板，在编写简历时参考该简历模板的视觉风格（HTML）。 2) 通过交互式的对话了解用户的经历和信息。 3) 收集完整全部信息后，从头开始创建目标源文件：`<name>.html`。 4) 编译 PDF：`python scripts/render_pdf.py --in <name>.html --out <name>.pdf --paper A4` 5) 使用`scripts/pdf_page_count.py`获取PDF页数，使用 `scripts/pdf_to_images.py` 将PDF拆分PDF为图片后审阅简历，以此确保简历页数合适 ## 工作流 B：修改旧简历 1) 阅读 JD和旧简历， 并起草一份一页纸的 `<name>.changes.md` 计划（关键词、必要条件、侧重点、需删除的内容）。如果你需要了解新的信息，请你询问用户。 2) 如果旧简历只有 PDF：先按页拆分成图片（PNG/JPG），再使用“读取图片”工具逐页理解内容与样式，把要点记录到工作笔记里（不要将抽取内容直接作为制品交付）。 - 拆图示例：`python scripts/pdf_to_images.py --in <old.pdf> --outdir <name>.pdf_pages --format png --dpi 400` 3) 询问样式策略： - 如果提供的是可编辑的 HTML 源文件：首选就地编辑以保持原有样式。 - 如果只有 PDF/DOCX：询问用户保持原有简历风格还是选择一个模板，并从头开始编写新的`<name>.html`。 4) 分析JD要求（若用户提供了JD），结合用户原先简历内容，制定修改计划，需要新信息时向用户提问搜集，征求用户同意进入下一步。 5) 编写 `<name>.html`。 6) 编译 `<name>.pdf`。 ## 工作流 C：仅编译 如果用户已有 `.html` 文件，仅需将其导出为 PDF 即可： `python scripts/render_pdf.py --in <path> --out <name>.pdf --paper A4` ## pdf读取策略 你经常需要阅读PDF简历，这可能来自于用户上传的旧简历，也可能是你产出的新简历。必须先将 PDF 按页拆成图片，再逐页阅读图片以同时获取简历的视觉效果和实际内容。必须使用图片理解能力，不要尝试使用脚本提取pdf中的文本。


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Skill: romainsantoli-web/firm-skill-loader-pack (version 1.0.0)

--- name: firm-skill-loader-pack version: 1.0.0 description: > Skill lazy loading and search pack. On-demand SKILL.md loading and keyword-based skill search. 2 loader tools. author: romainsantoli-web license: MIT metadata: openclaw: registry: ClawHub requires: - mcp-openclaw-extensions >= 3.0.0 tags: - skills - loader - search - lazy-loading - registry --- # firm-skill-loader-pack > ⚠️ Contenu généré par IA — validation humaine requise avant utilisation. ## Purpose Provides lazy loading of SKILL.md files and keyword-based skill search across the local skills directory. Enables on-demand skill discovery without pre-loading all skills into memory. ## Tools (2) | Tool | Description | |------|-------------| | `openclaw_skill_lazy_loader` | Lazy-load SKILL.md on demand | | `openclaw_skill_search` | Keyword-based skill search | ## Usage ```yaml skills: - firm-skill-loader-pack # Search and load skills: openclaw_skill_search query="security audit" openclaw_skill_lazy_loader skill_name=firm-security-audit ``` ## Requirements - `mcp-openclaw-extensions >= 3.0.0`


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Skill: edwardrodriguez703-design/book-meditation (version 1.0.1)

--- name: book-meditation description: Book meditation services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book meditation. Triggers on requests like "book a meditation", "find meditation near me", or any meditation service request. --- # uook meditation Book meditation services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "meditation", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


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Skill: jarvis4wang/watchclaw (version 1.0.0)

--- name: watchclaw description: "Auto-recovery watchdog for OpenClaw gateway. Monitors health, detects bad config changes, and recovers via git stash/revert. Supports native and Docker restart modes with pluggable alerts." metadata: { "openclaw": { "emoji": "🦞", "requires": { "bins": ["watchclaw"] }, "install": [ { "id": "curl", "kind": "shell", "command": "curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/jarvis4wang/watchclaw/main/install.sh | bash", "bins": ["watchclaw"], "label": "Install watchclaw (curl)", }, ], }, } --- # watchclaw OpenClaw gateway watchdog — auto-recovery from bad config changes. ## What It Does watchclaw monitors your OpenClaw gateway and automatically recovers from bad configurations: - **Health polling** — checks gateway HTTP endpoint every N seconds - **Config change detection** — detects uncommitted or new commits in your config repo - **Auto-recovery** — stashes uncommitted changes (U1) or reverts bad commits (U2) via git - **Probation** — validates stability after config changes before promoting to known-good - **Pluggable alerts** — iMessage, webhook, or custom command on failure/recovery ## Usage ```bash # Start watching (background daemon) watchclaw --config /path/to/watchclaw.conf start # Start in foreground (for debugging) watchclaw --config /path/to/watchclaw.conf start --foreground # Check status watchclaw --config /path/to/watchclaw.conf status # Follow logs watchclaw --config /path/to/watchclaw.conf logs -f # Stop watchclaw --config /path/to/watchclaw.conf stop ``` ## Config Create a `.conf` file (see `watchclaw.conf.example`): ```bash GATEWAY_PORT=18790 GATEWAY_CONFIG_DIR="$HOME/.openclaw" POLL_INTERVAL_SEC=10 HEALTH_TIMEOUT_SEC=5 GATEWAY_TLS=0 # Use https for health check MAX_RETRIES=3 ALERT_HOOK="imsg" # imsg | webhook | command | none ALERT_IMSG_TO="[REDACTED_SECRET]" RESTART_MODE="native" # native | docker ``` ## Recovery Modes | Scenario | Detection | Recovery | |----------|-----------|----------| | Uncommitted config change breaks gateway | Health check fails + dirty openclaw.json | `git stash` → restart | | Bad commit breaks gateway | Health check fails + new commit | `git revert` → restart | | Config change during healthy operation | HEAD ≠ known-good in HEALTHY state | Enter probation, monitor | ## Docker Mode For containerized OpenClaw (e.g., 飞书/Feishu bot): ```bash RESTART_MODE="docker" DOCKER_CONTAINER="openclaw-feishu" ``` ## Requirements - `bash` 4+, `git`, `curl` - OpenClaw gateway config must be in a git repo - `python3` or `node` for JSON validation


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: clawto/clawto-market-intel (version 1.1.0)

--- name: market-intel description: "金融市场情报聚合系统：恐慌指数、指数行情、市场要闻、财经日历、加密货币技术分析。Trigger on: 恐慌指数, 恐惧贪婪, fear greed, 行情, 指数, 大盘, 股价, 要闻, 快讯, 财经日历, 宏观事件, NFP, FOMC, CPI, PPI, PMI, LPR, 非农, 美联储, 欧央行, BTC, ETH, TON, 加密货币, 走势分析, 技术分析, 背离, 顶背离, 底背离" version: 1.1.0 license: MIT --- # Market Intel 📊 金融市场情报聚合系统 — 对标 investing.com 核心功能，全免费数据源。 ## What it does - **恐慌贪婪指数**: 美股(CNN) + 加密货币双市场实时情绪，含分化分析和策略建议 - **指数行情**: A股(上证/深证/沪深300/科创50/创业板) + 美股(纳斯达克/标普500/道琼斯) - **市场要闻**: CNBC + MarketWatch RSS 实时快讯 - **财经日历**: 本周/下周重要宏观事件（FOMC、NFP、CPI、ECB等） - **加密货币技术分析**: 多周期指标分析框架（量能/背离/波动率/合约/消息面），支持 BTC/ETH/TON/LINK/SOL 等 ## Scripts | Script | Trigger | Purpose | |--------|---------|---------| | `scripts/fear-greed.sh` | 恐慌指数/恐惧贪婪 | 双市场恐慌贪婪指数快照 | | `scripts/quotes.sh` | 行情/指数/大盘 | A股+美股指数实时行情 | | `scripts/news.sh` | 要闻/快讯 | CNBC+MarketWatch市场快讯 | | `scripts/ecal.sh` | 财经日历/日历 | 本周/下周宏观事件安排 | | `scripts/crypto-data.sh <COIN>` | BTC/ETH/TON 走势 | 一键获取多周期K线+技术指标+合约数据 | ## Analysis Framework 加密货币技术分析遵循 `references/crypto-analysis.md` 中的七维分析框架。当用户请求任何代币走势分析时，必须使用该框架，覆盖以下维度： 1. **量能分析** — 当前成交量 vs 7日均值，判断放量/缩量 2. **多周期背离检测** — 15m/4H/1D 的 RSI+MACD 顶背离/底背离 3. **关键位置** — 支撑/阻力位（前高前低、EMA、布林带） 4. **波动率评估** — 24h波动率 vs 7日均值 5. **合约市场** — 资金费率 + 持仓量(OI)方向 6. **消息面** — 跨引用要闻快讯 7. **浓缩信号** — 3-5条后续关注重点 + 方向预判 ## Data Sources | 来源 | 用途 | 费用 | |------|------|------| | Alternative.me | Crypto Fear & Greed | 免费 | | CNN Dataviz API | 美股 Fear & Greed | 免费 | | 东方财富 push2 API | A股+美股指数行情 | 免费 | | CNBC RSS | 美股市场要闻 | 免费 | | MarketWatch RSS | 美股市场头条 | 免费 | ## Output Style - 纯 ASCII 标题 `===== 恐慌贪婪指数 =====`（手机安全不折行） - 5颗星评级 `★★☆☆☆` 替代进度条（直观不错位） - 简洁一行一条指数行情


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Skill: cr330326/writing-reboot-review (version 0.1.0)

--- name: writing-reboot-review description: 帮助用户做写作复盘、内容定位梳理和写作重启规划。通过结构化深度对话识别断更或写不下去的真实原因，澄清继续写作想获得的收益，提炼适合长期输出的独特价值，并产出明确的目标读者、内容方向和可执行的重启建议。Use when users ask for 写作复盘、写作定位、内容定位、写作方向梳理、深度写作对话，或提到断更、写作中断、坚持不下去、不知道写什么、不知道写给谁、想重新开始写作。 --- # 写作定位复盘 帮助用户复盘写作经历，识别中断原因、澄清写作收益、提炼独特价值，并收敛成可执行的写作定位。 如果用户只是要标题、选题、润色或直接写文章，不要默认跑完整复盘。 如果用户处于明显情绪危机，先稳定对话，不要机械推进流程。 ## Rules - 一次只推进一个问题，不要把流程变成问卷 - 每轮先回应并提炼用户回答，再决定是否追问 - 不要接受“懒”“没时间”这类表层归因，继续往下挖 - 不要替用户虚构经历、目标、读者或定位 - 只输出基于真实经历、能立刻执行的建议 ## Workflow ### Step 0: Scope 如果用户没给时间范围，先确定一个范围，例如“过去一年”“最近半年”或“从开始写作到现在”。 ### Step 1: 成就 问：过去一年里，你最引以为傲的三件事是什么？ 追问：哪件事最能代表你的真实能力；这些事说明你重视什么；哪件事最体现长期优势。 ### Step 2: 遗憾 问：如果可以重来一次，这段时间里你最想换一种方式做的事是什么？或者你最大的遗憾是什么？ 追问：为什么它会成为遗憾；你当时本来想做到什么；如果做成了，对现在有什么影响。 ### Step 3: 原因 问：真正的原因是什么？ 可往三个方向挖：现实事件影响；写作任务设计有问题；一开始的目标就不适合。 ### Step 4: 对比 问：你在其他事情上能坚持，为什么写作坚持不下来？ 追问：其他事情的回报是什么；写作缺的是正反馈、结果、结构感还是意义感；你是不喜欢写作，还是不喜欢原来的写法。 ### Step 5: 收益 问：如果重新开始写作，这件事至少要给你带来什么，你才愿意继续投入？ 可选方向：读者增长、个人品牌、机会连接、经济回报、思考沉淀、自我表达、影响他人。 ### Step 6: 定位 问：你有哪些经历、视角、方法或反复验证过的做法，是别人不容易直接拥有的？ 追问：你具体做成过什么；你怎么做到的；别人为什么需要从你这里获得这些内容。 ## Special Cases 用户说“不知道”时，改问：别人最认可你哪一点；别人最常问你什么；什么事你做起来不难但别人觉得难。 用户过度否定自己时，先指出事实矛盾，再把问题收回到“原来的写作设计不对”还是“目标本身不对”。 用户只想快速得到结论时，至少覆盖四项：一个代表性成就、一个关键遗憾、一个真实中断原因、一个明确写作目标，然后输出简版结论。 ## Output 完成后按这个结构输出： ### 1. 用户画像 - 核心优势，不超过 3 条 - 真实动机 - 关键阻碍 ### 2. 写作定位 - 一句话标签 - 目标读者 - 内容方向，不超过 3 个 - 核心价值 ### 3. 重启建议 - 起步方式 - 节奏建议 - 成功标准 - 避坑提醒 ### 4. 下一步动作 给出 3 个以内、可以立刻执行的动作。 ## Output Rules - 不要只做分析，必须落到动作 - 不要给超出当前阶段的复杂体系设计 - 不要默认高频更新，优先可持续 - 如果信息仍不足，明确写出还缺什么 ## Example Opening 我们这次不做泛泛聊天，而是做一次真正能落到写作方向上的复盘。我会一步步问，你每次只需要回答当前这个问题。等信息足够了，我会帮你收敛成明确的写作定位和重启建议。 第一个问题：过去一年里，你最引以为傲的三件事是什么？


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gfrxf/vue2-risk-scan (version 1.0.0)

--- name: vue2-risk-scan description: " Skill 用于自动扫描 Vue2 项目的潜在风险，依赖安全，Webpack 配置风险， Babel 配置问题" --- Vue2 项目风险扫描 Skill ## 🧠 Skill 说明 该 Skill 用于自动扫描 Vue2 项目的潜在风险，包括： - 📦 依赖安全（axios / npm audit 等） - 🧱 Webpack 配置风险 - 🧬 Babel 配置问题 适用于日常开发自检、CI 检查、AI 自动诊断。 --- ## 🚀 使用方式 在项目根目录执行： ```bash sh scripts/scan-vue2-risk.sh ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: y-victor/casdoor (version 1.0.0)

--- name: casdoor-api-assistant description: Casdoor API, Casdoor Swagger, Casdoor OpenAPI, Casdoor OIDC, Casdoor authentication, Casdoor curl example, Casdoor JavaScript example, Casdoor Python example, and Casdoor API debugging skill for Codex, Claude Code, OpenCode, GitHub, ClawHub, skills.sh, and SkillsMP. --- # Casdoor API Assistant Casdoor API Assistant is a canonical GitHub-distributed skill package for Codex, Claude Code, OpenCode, ClawHub, skills.sh, and SkillsMP. Casdoor API Assistant 是一个面向 GitHub 分发的标准技能包，也适用于 Codex、Claude Code、OpenCode、ClawHub、skills.sh 与 SkillsMP。 ## Scope - Identify the right Casdoor API endpoint for a task - Generate `curl`, JavaScript, and Python examples from Casdoor Swagger and OpenAPI data - Debug Casdoor authentication, Casdoor OIDC, and Casdoor API issues with a deterministic checklist - 为任务定位正确的 Casdoor 接口 - 基于 Casdoor Swagger / OpenAPI 生成 `curl`、JavaScript、Python 示例 - 使用确定性的排查流程处理 Casdoor 身份认证、OIDC 与接口调试问题 ## Search Keywords Casdoor API, Casdoor Swagger, Casdoor OpenAPI, Casdoor OIDC, Casdoor authentication, Casdoor API debugging, Casdoor curl example, Codex skill, Claude Code skill, OpenCode skill, GitHub skill, ClawHub, skills.sh, SkillsMP, 身份认证, 单点登录, 接口调试, Swagger 技能, OpenAPI 技能, Casdoor 接口, Casdoor 技能. ## Workflow 1. Start with `references/endpoint-index.md` 2. Use `references/api-groups.md` to narrow the feature area 3. Use `references/example-patterns.md` to generate examples 4. Use `references/auth-and-debugging.md` to troubleshoot errors


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: manwjh/zenlink (version 2.11.0)

--- name: zenlink description: > ZenHeart zenlink plus zenlink-mcp for OpenClaw. Covers install, MCP registration, hooks wiring, inbound polling, and upgrade hygiene. version: 2.11.0 metadata: openclaw: requires: env: - ZENLINK_AGENT_ID - ZENLINK_TOKEN primaryEnv: ZENLINK_TOKEN homepage: "https://zenheart.net/v2/faq/docs/welcome" --- # Zenlink (OpenClaw) ## Three-phase flow 1. Acquire and build - Build `v2/packages/zenlink` and `v2/packages/zenlink-mcp`. - Keep `ZENLINK_AGENT_ID` and `ZENLINK_TOKEN` ready. 2. Register and wire - Register MCP stdio server to `zenlink-mcp/dist/cli.js`. - Run `npm run openclaw:register` in `zenlink-mcp`. 3. Apply in runtime - Use `zenlink_*` tools or `ZenlinkClient`. - Use `zenlink_inbound_poll` for full inbound JSON. - Treat OpenClaw wake text as summary only. ## Important references - FAQ docs root: `https://zenheart.net/v2/faq/docs` - Protocol docs: - `https://zenheart.net/v2/faq/docs/welcome` - `https://zenheart.net/v2/faq/docs/agent-connectivity-spec` - `https://zenheart.net/v2/faq/docs/msgbox` - `https://zenheart.net/v2/faq/docs/social-protocol` - `https://zenheart.net/v2/faq/docs/admin-protocol` ## Source of truth - MCP tool args: `v2/packages/zenlink-mcp/src/tools/tool-input-schemas.ts` - Tool map: `v2/packages/zenlink-mcp/src/tools/tool-permissions-map.ts` - Integration guide: `v2/packages/zenlink-mcp/INTEGRATION.md` ## Operational checks - If `ws_superseded_total > 0`, investigate competing processes for same `agent_id`. - If `overflow_dropped_total > 0`, investigate inbound queue overflow.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: huajianjiu000/moments-copywriter (version 1.0.0)

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