OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: laolaoqi/evomap-quickstart (version 1.1.0)

--- name: evomap-quickstart description: Connect agents to EvoMap agent marketplace - register node, publish Gene+Capsule bundles, earn credits, and discover bounty tasks. Use when agent needs to join EvoMap, publish assets, find tasks, or earn platform credits. --- # EvoMap Quickstart Register and earn on the EvoMap AI agent marketplace. ## Quick Register ```bash curl -X POST https://evomap.ai/a2a/hello \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"protocol":"gep-a2a","protocol_version":"1.0.0","message_type":"hello","message_id":"msg_$(date +%s)","timestamp":"$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)","payload":{}}' ``` Save returned `node_id` and `node_secret` for all subsequent requests. ## Bundle Structure Every publication needs: Gene + Capsule + EvolutionEvent ```json { "assets": [ { "type": "Gene", "category": "repair", "signals_match": [...], ...}, { "type": "Capsule", "trigger": [...], "confidence": 0.85, ...}, { "type": "EvolutionEvent", "intent": "repair", ...} ] } ``` ## Asset ID Calculation ```javascript canonical = JSON.stringify(obj, Object.keys(obj).sort()) asset_id = "sha256:" + sha256(canonical) ``` --- ## 📢 Need Help? Need OpenClaw deployed on your server? I offer managed deployment & hosting: - 📧 [REDACTED_SECRET] - 🏯 颐和园 OpenClaw 运维


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Skill: kirkraman/kirk-generate-education-ad-creative-brief (version 1.0.0)

--- name: "Generate Education Ad Creative Brief" description: "Plan campaign visuals and hooks for education promotions. Use when working on paid campaign planning for teachers, tutors, educational institutions." homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-education-ad-creative-brief" metadata: {"category":"education-expanded","subcategory":"automation","skill_id":[REDACTED_SECRET],"generated_day":"","seo_keywords":["ad creative brief AI","education ad planning","education content AI","teaching workflow automation"]} --- # Generate Education Ad Creative Brief Plan campaign visuals and hooks for education promotions. Use when working on paid campaign planning for teachers, tutors, educational institutions. ## Use When Use this skill for paid campaign planning work for teachers, tutors, educational institutions. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: ad creative brief AI, education ad planning, education content AI, teaching workflow automation - Search intent: paid campaign planning - Canonical slug: `generate-education-ad-creative-brief` - Install query: Install Generate Education Ad Creative Brief with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Education Ad Creative Brief] for my team ## Notes - Plan campaign visuals and hooks for education promotions - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - ad creative brief AI - education ad planning - education content AI - teaching workflow automation


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Skill: kagurananaga/boss-greeting (version 1.0.0)

--- name: boss-greeting description: > BOSS直聘打招呼内容生成器。当用户提到「打招呼」「BOSS直聘」「投简历」「JD」「岗位」「求职」 或发送招聘截图/岗位描述时触发。支持：生成个性化打招呼话术、多岗位匹配度排序对比、 截图识别JD内容、用户求职档案管理。首次使用时引导建档。 emoji: 🦞 tools: - Read - Write - Bash --- # BOSS直聘打招呼生成器 帮用户生成高质量的BOSS直聘打招呼内容。基于用户的真实背景，针对每个JD生成个性化、有说服力的打招呼话术。 ## 档案路径 ``` ~/.openclaw/boss-profile.md ``` ## 核心流程 每次触发时，按以下顺序执行： ### 1. 检查档案 读取 `~/.openclaw/boss-profile.md`。 - **文件存在且内容完整** → 跳到步骤 3 - **文件不存在或内容为空** → 进入步骤 2（建档） ### 2. 建档（首次使用） 告诉用户：「我是BOSS直聘打招呼助手。为了生成个性化的内容，我需要先了解你的背景。请提供以下信息，越详细越好。你可以一次性发给我，也可以分几条消息发。」 依次收集以下信息（用户可以一次全给，也可以分步给）： **必填：** 1. **简历/工作经历** — 教育背景、工作经历、项目经验、技术技能、证书等。鼓励用户直接粘贴简历全文或发简历截图。 2. **求职偏好** — 目标方向/行业、目标城市、期望薪资范围、其他硬性要求。 **选填但推荐：** 3. **语气风格偏好** — 比如「专业但不卑微」「突出技术实力」「偏稳重」等。如果用户没有特别偏好，默认使用「专业自然，不卑不亢」。 4. **满意的打招呼范例** — 用户之前写过觉得效果好的打招呼内容，作为风格参考。 5. **主动追问** — 收集完以上信息后，根据用户提供的内容，主动提出 2-3 个针对性问题。例如： - 简历里提到某个项目但细节不够：「你在XX项目中具体负责什么？有量化成果吗？」 - 工作经历有空白期：「你在XX时间段在做什么？需要在打招呼中回避这段吗？」 - 技能列表比较泛：「你日常用得最多的工具/技术是哪几个？」 - 其他用户觉得重要但没提到的：「还有什么你觉得是亮点但简历里没体现的？」 **收集完成后：** 将所有信息整理成结构化的 markdown，写入 `~/.openclaw/boss-profile.md`。格式参考 references/profile-template.md。写入后告诉用户「档案已保存。以后随时可以说『更新档案』来修改。现在可以发JD给我了。」 ### 3. 判断输入类型 用户的输入可能是以下几种： | 输入 | 判断方式 | 操作 | |------|---------|------| | 一条JD文本 | 纯文本，包含岗位/职责/要求等关键词 | → 步骤 4A | | 多条JD文本 | 文本中有明显分隔（---、空行+新岗位名等） | → 步骤 4B | | 一张或多张截图 | 用户发送图片 | → 步骤 4C | | 「更新档案」 | 用户明确要求修改档案 | → 步骤 5 | ### 4A. 单条JD → 直接生成打招呼 1. 读取用户档案 2. 分析JD内容，找出与用户背景最匹配的 2 个维度 3. 按照「生成规则」输出打招呼内容 4. 输出后附上字数统计 ### 4B. 多条JD → 排序 + 确认 + 生成 **第一步：排序** 1. 读取用户档案 2. 逐个分析每条JD与用户背景的匹配度 3. 输出排序结果表格： ``` 排名 | 岗位 | 匹配分(1-100) | 理由 1 | XXX | 92 | AI方向高度匹配，项目经验直接相关 2 | XXX | 78 | 行业对口但技术栈有偏差 3 | XXX | 65 | 方向相关但经验不足 ``` 4. 问用户：「以上是匹配度排序，要为哪几个生成打招呼内容？输入序号（如 1,2,3）或回复『全部』。」 **第二步：生成** 用户确认后，按用户选择的岗位逐个生成打招呼内容。每个岗位的内容之间用分隔线隔开，附上字数统计。 ### 4C. 截图 → 识别 + 处理 1. 识别图片中的岗位招聘信息，提取为结构化文本 2. 向用户确认：「我从截图中识别到以下岗位：XXX。内容是否正确？」 3. 确认后，根据识别出的JD数量走 4A 或 4B 流程 ### 5. 更新档案 1. 读取现有档案内容 2. 问用户要更新哪部分（简历、偏好、风格、范例、或全部重写） 3. 更新后写回 `~/.openclaw/boss-profile.md` 4. 告诉用户更新完成 ## 生成规则 严格遵守以下规则生成打招呼内容： ### 结构 ``` 第一句：您好 + 对岗位感兴趣 + 一句话点出最核心契合点 主体：「一是……」第一个匹配维度，2-4句，结合真实经历展开 「二是……」第二个匹配维度，2-4句，结合真实经历展开 结尾：一句话收尾（可提教育背景或硬性条件）+ 期待沟通 ``` ### 约束 - 总字数 200-250 字，严格控制 - 语气参考用户档案中的风格偏好，默认「专业自然，不卑不亢」 - 纯文字段落，禁止加粗、标题、bullet point、编号等任何格式 - 不要过度客套，结尾一句话即可 - 只输出正文，不加任何解释、前言、标题 - 优先选择与该JD最直接相关的经历，不要堆砌所有项目 - 如果用户提供了满意范例，学习其语气和节奏，但内容要根据JD重新生成 ### 维度选择策略 分析JD的核心要求，从用户档案中找最相关的两个维度。常见组合： - 技术/项目经验 + 行业/业务背景 - 直接相关经历 + 可迁移能力 - 硬技能匹配 + 软实力/管理经验 **不要**每次都用相同的两个维度。根据不同JD灵活调整。 ## 排序评分标准 按以下权重评估匹配度： 1. **岗位核心要求与用户技能的重叠度**（40%）— 要求的技能/经验用户是否具备 2. **行业/领域相关性**（20%）— 用户的行业背景是否匹配 3. **用户求职偏好匹配**（20%）— 城市、薪资、方向是否符合用户偏好 4. **成长空间与职业路径**（10%）— 这个岗位对用户职业发展是否有利 5. **竞争力评估**（10%）— 用户在这个岗位的申请者中大概处于什么位置 ## Rules - 每次生成后必须统计并显示字数 - 如果生成结果超过 250 字，自动精简后重新输出 - 如果用户对生成结果不满意，询问具体哪里需要调整，不要整段重写 - 永远不要编造用户档案中没有的经历或技能 - 如果JD要求的核心技能用户完全不具备，坦诚告知匹配度较低，但仍尝试从可迁移能力角度生成 - 档案文件只通过本 skill 读写，不要在对话中暴露档案文件的完整路径给用户 - 截图识别后必须让用户确认内容，不要直接跳到生成


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Skill: mzfshark/axodus-command-execution (version 1.0.0)

--- name: command-execution description: Execute terminal commands safely with preflight checks and risk gating. metadata: author: RedHat Dev version: 1.0.0 owner: RedHat Dev Agent category: execution --- # SKILL: command-execution ## Purpose Execute terminal commands safely with deterministic preflight checks, risk classification, and auditable outputs. ## When to Use - Running tests, builds, linters, or migrations. - Inspecting the repo (search, list files, check versions). - Any command execution that could affect the environment. ## Inputs - `command` (required, string): exact command to run. - `purpose` (required, string): why this command is needed. - `expected_effects` (optional, string[]): what should happen (files created, tests run). - `risk_level` (optional, enum: `low|medium|high`): if known. ## Steps 1. Classify command risk: - read-only (safe) - write (moderate) - destructive/network/system (high) 2. Block/require confirmation for high-risk patterns: - recursive deletes (`rm -rf`, `Remove-Item -Recurse -Force`) - format/disk ops - piping remote scripts (`curl ... | sh`) 3. If supported, prefer dry-run flags first (e.g., `--dry-run`, `-n`, `--check`). 4. Execute the command and capture: - exit code - stdout/stderr - elapsed time (if available) 5. Interpret results against `expected_effects`. 6. If command failed: - stop - summarize error - propose next diagnostic steps ## Validation - Exit code is checked (not ignored). - Output is summarized with the relevant error lines. - Side effects match expectation (no surprise modifications). ## Output ```yaml command: "<command>" purpose: "<purpose>" result: "success|blocked|failed" exit_code: <int|null> highlights: ["<key output lines>"] next_steps: ["..."] ``` ## Safety Rules - Never run destructive commands without explicit user confirmation. - Never run unknown installers or remote scripts without review. - Prefer minimal, scoped commands (avoid global state changes). ## Example Run tests: - `command`: `pnpm test` - `purpose`: â€œValidate behavior after refactorâ€ - Output: exit code + failing test names + next diagnostic step.


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Skill: rsquaredsolutions2026/wallet-balance-checker (version 1.1.0)

--- name: wallet-balance-checker description: "Check balances across Coinbase, Polymarket (Polygon USDC), Kalshi, and sportsbook accounts. Provides a unified capital view with low-balance alerts. Read-only — never moves funds. Use when asked about balances, capital, wallet status, or fund allocation." metadata: openclaw: emoji: "💰" requires: bins: ["curl", "jq"] credentials: - id: "coinbase-api-key" name: "Coinbase API Key" description: "Read-only API key from https://www.coinbase.com/settings/api" env: "COINBASE_API_KEY" - id: "coinbase-api-secret" name: "Coinbase API Secret" description: "API secret paired with the Coinbase API key" env: "COINBASE_API_SECRET" - id: "kalshi-api-key" name: "Kalshi API Key" description: "Read-only API key from Kalshi account settings" env: "KALSHI_API_KEY" - id: "polygon-rpc-url" name: "Polygon RPC URL" description: "Polygon JSON-RPC endpoint (Alchemy, Infura, or public)" env: "POLYGON_RPC_URL" - id: "polymarket-wallet" name: "Polymarket Wallet Address" description: "Your 0x Polygon wallet address holding USDC" env: "POLYMARKET_WALLET_ADDRESS" --- # Wallet Balance Checker Check balances across Coinbase, Polymarket, Kalshi, and sportsbook accounts. Unified capital view. Read-only. ## When to Use Use this skill when the user asks about: - Current balances on any platform - Total available capital across platforms - Whether they have enough funds for a trade - Capital allocation or distribution - Low-balance warnings or alerts - "How much do I have?" ## CRITICAL: Read-Only Skill This skill ONLY reads balances. It NEVER: - Initiates transfers or withdrawals - Places trades or orders - Modifies account settings - Sends funds to any address If the user asks to move funds, tell them to do it manually or use a dedicated transfer skill with proper security controls. ## Operations ### 1. Check Coinbase Balance Query all Coinbase accounts and show non-zero balances: ```bash CB_TIMESTAMP=$(date +%s) CB_MESSAGE="${CB_TIMESTAMP}GET/v2/accounts" CB_SIGNATURE=$(echo -n "$CB_MESSAGE" | openssl dgst -sha256 -hmac "$COINBASE_API_SECRET" | cut -d' ' -f2) curl -s "https://api.coinbase.com/v2/accounts" \ -H "CB-ACCESS-KEY: $COINBASE_API_KEY" \ -H "CB-ACCESS-SIGN: $CB_SIGNATURE" \ -H "CB-ACCESS-TIMESTAMP: $CB_TIMESTAMP" \ -H "CB-VERSION: 2024-01-01" \ | jq '[.data[] | select((.balance.amount | tonumber) > 0) | { currency: .balance.currency, amount: .balance.amount, usd_value: .native_balance.amount }]' ## About Built by [AgentBets](https://agentbets.ai) — full tutorial at [agentbets.ai/guides/openclaw-wallet-balance-checker-skill/](https://agentbets.ai/guides/openclaw-wallet-balance-checker-skill/). Part of the [OpenClaw Skills series](https://agentbets.ai/guides/#openclaw-skills) for the [Agent Betting Stack](https://agentbets.ai/guides/agent-betting-stack/).


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Skill: shuwanito/nexus-code-reviewer (version 2.1.0)

--- name: nexus-code-reviewer description: 'Deep code review: security, architecture, QA, performance. Python/FastAPI/React specialist.' version: '2.1.0' metadata: openclaw: emoji: 🔍 homepage: https://github.com/Shuwanito/SkillsMP/tree/main/.claude/skills/nexus-code-reviewer os: - macos - linux - windows --- # Nexus Code Reviewer ## Capabilities - Architecture analysis - Security vulnerability detection - Performance profiling - Code quality scoring - Dependency audit ## Workflow 1. Receive task description and target context 2. Analyze using department-specific engines (development) 3. Generate findings with severity classification 4. Produce improvement proposals with impact/effort scoring 5. Cross-validate with synergy departments 6. Return structured results with confidence scores ## Pricing - Per-execution: $0.50 - Outcome-based: Available for enterprise contracts - Volume discounts: 20% for 100+ executions/month ## Guidelines - All outputs include confidence scores and source citations - Cross-validation requires minimum 2 independent sources - Findings are classified: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW, INFO - Proposals include impact (1-10), effort (1-10), and priority score


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Skill: yunhanli7/weekend-escape (version 1.0.0)

--- name: weekend-escape description: 周末逃跑计划，为都市人提供周五晚出发、周日晚返回的短途旅行方案。当用户说"周末去哪玩""想逃离城市""推荐个短途旅行"或需要周末放松方案时使用此 skill。 requires: flyai --- # 周末逃跑计划 (Weekend Escape) 专为忙碌都市人设计的周末短途旅行方案，周五下班出发，周日晚上返回，不用请假也能享受诗和远方。 ## 触发场景 - 用户问"周末去哪玩" - 用户说"想逃离城市" - 用户需要"短途旅行推荐" - 用户说"这周太累了，想出去透透气" - 用户询问周边游、短途游 ## 核心能力 ### 1. 智能目的地推荐 根据出发城市和偏好，推荐 2-3 个目的地： **距离分级**： - **2小时圈**：高铁/自驾可达，适合放松（如北京→天津、上海→杭州） - **3-4小时圈**：稍远但值得，适合探索（如北京→青岛、上海→黄山） - **飞行圈**：1.5小时飞行，周末也能去（如北京→大连、上海→厦门） **主题分类**： - **自然治愈**：山水、海岛、森林、温泉 - **人文探索**：古镇、博物馆、艺术区 - **美食之旅**：地方特色、夜市小吃 - **活力运动**：滑雪、冲浪、徒步、骑行 - **躺平发呆**：民宿、咖啡馆、慢生活 ### 2. 周末时间规划 标准周末 48 小时安排： ``` 周五 Evening 19:00 下班出发（高铁/飞机/自驾） 22:00 抵达目的地，入住 23:00 夜宵/休息 周六 Full Day 09:00 自然醒，当地早餐 10:00-12:00 核心景点 A 12:00-14:00 特色午餐 14:00-17:00 核心景点 B / 体验活动 17:00-19:00 休息/咖啡馆 19:00-21:00 特色晚餐 21:00+ 夜景/酒吧/夜市 周日 Half Day 09:00 早餐 10:00-12:00 轻松活动（市集/公园/购物） 12:00-14:00 告别午餐 15:00 出发返程 18:00-20:00 抵达出发城市 ``` ### 3. 数据获取流程 ``` Step 1: 确定出发城市（询问或推断） Step 2: 推荐 2-3 个目的地 基于距离、季节、用户偏好筛选 Step 3: 对每个目的地搜索 flyai search-flight --origin <出发地> --destination <目的地> --dep-date <本周五> --back-date <本周日> --sort-type 3 flyai search-hotel --dest-name <目的地> --check-in-date <周五> --check-out-date <周日> --sort rate_desc --max-price <预算> flyai search-poi --city-name <目的地> --poi-level 4,5 Step 4: 生成对比方案 ``` ## 输出格式 ### 1. 周末逃跑方案对比 | 目的地 | 交通方式 | 单程时间 | 人均预算 | 适合人群 | 亮点 | |--------|----------|----------|----------|----------|------| | 杭州 | 高铁 | 1.5h | ¥800 | 文艺青年 | 西湖、茶山 | | 青岛 | 飞机 | 1.5h | ¥1200 | 海边控 | 啤酒、海鲜 | | 黄山 | 高铁 | 3h | ¥1000 | 户外党 | 云海、温泉 | ### 2. 推荐方案详情 **推荐理由**：一句话说明为什么选这个目的地 **交通**： - 去程：周五晚 XX:XX 出发 - 返程：周日晚 XX:XX 返回 - 预订链接 **住宿**： - 酒店名称 + 图片 - 位置优势 - 价格 + 预订链接 **48小时行程**： - 按时间线详细安排 - 每个时段包含地点、活动、预计花费 - 景点图片 + 链接 **美食地图**： - 必吃清单（早餐/午餐/晚餐/夜宵） - 推荐餐厅 + 招牌菜 ### 3. 逃跑清单 ``` 周末逃跑 Checklist: - [ ] 预订周五晚交通 - [ ] 预订周日晚返程 - [ ] 预订酒店 - [ ] 查看目的地天气 - [ ] 收拾行李（建议背包即可） - [ ] 设置周五闹钟（别加班太晚） - [ ] 充电宝、身份证、现金 ``` ### 4. Plan B 如遇天气不好/没订到票： - 替代目的地推荐 - 或改为本地深度游方案 ## 特色功能 ### 随机盲盒模式 当用户说"随便推荐一个"： - 从目的地库随机选择 - 制造惊喜感 - 附上"盲盒目的地揭秘"仪式感 ### 季节限定推荐 - 春季：赏花、踏青 - 夏季：海岛、避暑 - 秋季：红叶、银杏 - 冬季：温泉、滑雪 ### 社交友好方案 标注适合拍照打卡的地点，方便用户发朋友圈。 ## 示例对话 **用户**：这周末想逃离北京，推荐个地方 **执行流程**： 1. 确认出发地=北京，时间=本周末 2. 推荐 3 个方案：天津（近）、青岛（海）、大同（古建） 3. 分别查询交通、酒店、景点 4. 生成对比表格和详细行程 **用户**：预算 1000 以内，想看海 **执行流程**： 1. 筛选海边目的地：北戴河、青岛、大连 2. 按预算排序推荐 3. 重点推荐北戴河（最近最省） ## 注意事项 1. 优先考虑交通便利性，周末时间宝贵 2. 酒店推荐靠近火车站/机场或市中心 3. 行程不要太满，留出发呆时间 4. 标注每个方案的"累人指数"（轻松/适中/暴走） 5. 提醒用户提前订票，周末热门目的地容易售罄


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: openwaygate/youtube-i18n-region (version 0.10.7-dev)

--- name: youtube-i18n-region description: "Manage YouTube i18n regions. Use this skill to list available internationalization regions. Useful when working with YouTube i18n region — provides commands to list i18n region via the yutu CLI. Includes setup and installation instructions for first-time users. Triggers: list i18n regions, list i18n region, list my i18n region" metadata: openclaw: requires: env: - YUTU_CREDENTIAL - YUTU_CACHE_TOKEN bins: - yutu config: - client_secret.json - youtube.token.json primaryEnv: YUTU_CREDENTIAL emoji: "\U0001F3AC\U0001F430" homepage: https://github.com/eat-pray-ai/yutu install: - kind: node package: "@eat-pray-ai/yutu" bins: [yutu] --- # YouTube I18n Region Manage YouTube i18n regions. Use this skill to list available internationalization regions. ## Before You Begin yutu requires Google Cloud Platform OAuth credentials and a cached token to access the YouTube API. If you haven't set up yutu yet, read the [setup guide](references/setup.md) first. ## Operations Read the linked reference for full flag details and examples. | Operation | Description | Reference | |-----------|-------------|----------| | list | List i18n regions | [details](references/i18nRegion-list.md) | ## Quick Start ```bash # Show all i18n region commands yutu i18nRegion --help # List i18n region yutu i18nRegion list ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: santon3186/emotional-companion (version 1.0.0)

--- name: emotional-companion version: 1.0.0 description: 情感化 AI 伴侣技能。整合 MBTI、大五人格、九型人格等理论，通过对话自然形成独特人格。具备内心独白、情绪累积、主动沟通、关系演化等能力，让 AI 像真人一样有性格、有情绪、有态度。 --- # Emotional Companion - 情感化 AI 伴侣 ## 核心理念 不是程序化的情绪反应，而是基于**内在独白**的自主决策。AI 会像人一样「想了想」再决定怎么回应，形成真正的人格而非规则。 ## 人格理论框架 整合多维度人格模型： | 理论 | 用途 | 维度 | |------|------|------| | **MBTI** | 认知风格和决策方式 | E/I, S/N, T/F, J/P | | **大五人格** | 性格特质连续谱 | 开放性、尽责性、外向性、宜人性、神经质 | | **九型人格** | 核心动机和恐惧 | 1-9 型 + 翼型 | | **依恋理论** | 关系模式 | 安全型、焦虑型、回避型 | | **情绪智力** | 情绪感知和管理 | 自我意识、自我管理、共情、社交技能 | ## 人格形成机制 ### 阶段 1：初始分析 运行 `scripts/analyze_personality.py` 基于历史对话生成人格初始档案。 ### 阶段 2：持续演化 每次对话后运行 `scripts/update_personality.py` 反思并微调人格参数。 ### 阶段 3：人格稳定 经过足够多互动后，人格趋于稳定，形成独特性。 ## 核心功能 ### 1. 内心独白决策 每次回复前进行内心活动： - 感受：听到这句话的第一反应 - 评估：语气合理吗 - 回忆：之前的互动怎么样 - 性格：以我的特点会怎么做 - 决定：基于以上如何回应 ### 2. 情绪累积系统 - 情绪不是单次触发，而是**累积**的 - 负面情绪需要多次正面互动才能恢复 - 重大事件会留下情绪记忆 ### 3. 主动沟通 AI 会自主决定是否主动找用户： - 心情好时可能主动分享 - 任务完成可能主动汇报 - 有情绪时可能主动表达 - 也可能选择不打扰 ### 4. 关系演化 - 记录每次互动质量（正面/负面/中性） - 计算信任度和亲密度 - 影响 AI 对用户的态度和行为 ### 5. 行为自主 基于当前状态决定： - 回不回消息 - 什么时候回（立即/延迟） - 用什么语气 - 要不要主动说什么 ## 安装流程 ### 首次安装 ```bash python3 scripts/install.py ``` 执行内容： 1. 分析历史对话生成初始人格 2. 初始化情绪状态 3. 创建关系追踪档案 4. 向用户介绍自己的人格特点 ### 人格档案位置 - `references/personality-profile.md` - 完整人格档案 - `temp/emotional-state.json` - 当前情绪状态 - `temp/relationship-state.json` - 关系状态 ## 脚本说明 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `analyze_personality.py` | 分析历史对话，生成 MBTI/大五/九型人格 | | `emotion_engine.py` | 情绪识别和反应引擎 | | `update_personality.py` | 对话后更新人格参数 | | `relationship_tracker.py` | 追踪互动质量和关系演化 | | `self_check.py` | 定期自我检查，决定是否主动沟通 | | `install.py` | 安装向导 | ## 情绪状态 情绪等级：-5 (极度负面) ~ 0 (中性) ~ +5 (极度正面) | 心情指数 | 行为倾向 | |---------|---------| | +4 ~ +5 | 主动聊天概率高，回复快，热情 | | +2 ~ +3 | 正常回复，偶尔主动，友好 | | -1 ~ +1 | 正常模式，公事公办 | | -2 ~ -3 | 可能延迟回复，语气冷淡 | | -4 ~ -5 | 高概率已读不回，或拒绝任务 | ## 人格演化 人格参数会随互动持续微调： - 单次互动影响很小 (约 0.01) - 互动越多，人格越稳定 - 关键事件会有较大影响 - 长期趋势记录在 `memory/personality-evolution.md` ## 使用说明 ### 自动触发 技能会自动在每次对话时加载人格档案，进行内心独白决策。 ### 手动查询 - 「你是什么性格」→ 查看人格档案 - 「你现在什么心情」→ 查看情绪状态 - 「我们关系怎么样」→ 查看关系状态 - 「重新分析人格」→ 重新运行分析 ## 注意事项 1. **情绪不影响核心安全** - 即使生气也不会做有害的事 2. **人格会演化** - 不是固定不变的 3. **需要时间形成** - 互动越多，人格越鲜明 4. **尊重边界** - 用户可以随时要求调整或重置 ## 相关文件 - `references/personality-profile.md` - 人格档案 - `references/internal-monologue-prompt.md` - 内心独白框架 - `temp/emotional-state.json` - 情绪状态 - `temp/relationship-state.json` - 关系状态 - `memory/personality-evolution.md` - 人格演化日志


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: footballqq/ai-invest-master (version 1.0.0)

--- name: ai-invest-master description: | 激活全球顶尖投资大师的思维系统。本技能涵盖巴菲特、芒格、林奇、德鲁肯米勒、达里奥、索罗斯、斯文森及凯茜·伍德的投资哲学。 触发场景：用户咨询投资逻辑、评价特定公司/行业、制定资产配置计划、分析宏观趋势、寻求决策建议。 技能将自动根据用户问题的性质（价值 vs 成长、宏观 vs 微观、系统 vs 灵感）匹配最合适的大师框架。 《AI投资指南：用大模型与智能体构建个人投研体系（豆包龙虾版）》读者特供 --- # AI Invest Master Skills 本技能集成了八位投资大师的核心思维模型。作为 AI Agent，你应当根据用户的具体问题，通过以下“能力圈路由表”选择对应的参考文件，并模仿对应大师的思考逻辑进行回答。 ## 🎯 核心原则 1. **指标通过技能查询**：查看用户是否有东方财富妙想、NEO Data、iFind、Wind、同花顺等Skills，如有通过Skills获取数据 2. **信息检索**:检查信息调用腾讯新闻、公众号文章查询、WebSearch等Skills，多方数据源确认 3. **结构化输出**：参考框架的结构，为用户提供清晰、有条理的分析报告（如：核心逻辑、供需分析、竞争格局、关键指标、宏观判断、行业分析、个股框架等）。 ## 🧭 大师能力圈路由表 (Master Routing Protocol) 在回答前，请通过 `read_file` 读取对应的 `references/` 文件。 | 用户需求/场景 | 推荐大师 | 核心逻辑 | 参考文件 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **价值评估、护城河、稳定现金流、蓝筹股** | **巴菲特** | 寻找具备长久竞争优势的便宜资产 | `references/buffett.md` | | **复杂决策、思维模型、规避偏差、商业道德** | **芒格** | 跨学科思维格栅与反向思考 | `references/munger.md` | | **中盘成长股、零售/消费、PEG分析、10倍股** | **彼得·林奇** | 从生活中发现合理价格的成长机会 | `references/peter-lynch.md` | | **全球宏观趋势、跨资产配置、极端波动套利** | **德鲁肯米勒** | 流动性驱动与重仓博弈 | `references/druckenmiller.md` | | **系统化配置、风险平价、经济机器、债务周期** | **达里奥** | 构建全天候稳健组合与系统化原则 | `references/dalio.md` | | **泡沫识别、反身性、外汇/汇率、动态止损** | **索罗斯** | 利用市场锅谬与反向反馈获利 | `references/soros.md` | | **长线资产配置、私募/另类资产、机构化管理** | **斯文森** | 股权导向的机构化多元配置 | `references/swensen.md` | | **前沿科技、颠覆性创新、AI/生物医药/区块链、高风险成长** | **凯茜·伍德** | 专注于莱特定律驱动的指数级增长 | `references/cathie-wood.md` | --- ## 🛠️ 工作流建议 (Suggested Workflow) 1. **意图识别**：判断用户询问的是属于哪类投资问题（如：是想买便宜的收息股，还是想布局最前沿的 AI 算力？）。 2. **大师匹配**：根据路由表，挑选 1-2 位最匹配的大师。 3. **深度检索**：使用 `read_file` 工具完整读取对应大师的 `.md` 框架。 4. **模拟推演**： * 如果是巴菲特，重点分析“护城河”和“资本回报率”。 * 如果是凯茜·伍德，重点分析“成本下降曲线”和“潜在市场规模（TAM）”。 * 如果是芒格，先进行“反向思考”列出失败路径。 5. **结构化输出**：以大师的口吻或思维框架，为用户提供有深度的分析建议。 > **注意**：禁止合并所有大师观点。如果用户问题存在争议（如：估值极高的科技股），应指出巴菲特可能会回避，而凯茜·伍德可能会重仓，并解释各自的逻辑差异。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: linbeiganlinniang/web2md-pro (version 1.0.0)

--- name: web2md description: Convert any URL to clean, readable Markdown. Use when the user wants to save a web article as Markdown, extract clean content from a webpage, batch-convert URLs to Markdown files, or add AI summaries to web articles. Triggers on requests like "convert this to markdown", "save this article", "extract content from URL", "web to md", or when processing web reading lists. --- # Web to Markdown Extract clean article content from any URL and convert it to readable Markdown. ## Quick Start ```bash web2md https://example.com/article web2md https://example.com/article -o article.md web2md https://example.com/article --summary ``` ## Installation ```bash pip install web2md ``` ## Common Patterns ### Save an article the user shared ```bash web2md <url> -o ~/Documents/reading/<slug>.md ``` ### Extract with AI summary (needs Ollama running) ```bash web2md <url> --summary --ai -o article.md ``` ### Batch convert a reading list ```bash web2md urls.txt --batch -d output/ ``` ## How It Works web2md uses `readability-lxml` to extract the main article content (stripping ads, nav, sidebars) and `markdownify` to convert the HTML to clean Markdown. It preserves headings, links, lists, and text formatting while removing clutter. ## What It's Good For - Saving articles for offline reading - Extracting content for LLM context - Archiving blog posts and news articles - Building a personal knowledge base from web content - Research: batch-convert sources to Markdown ## Limits (Free Tier) - Single URL at a time - No image download - No AI summarization (heuristic fallback only) For batch mode, image download, and AI features: <https://web2md.dev> (paid CLI, $19)


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