OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: liumaimiao/monero-price-tracker (version 1.0.0)

# Monero (XMR) Price Tracker A simple skill to fetch and display current Monero (XMR) prices in USD/EUR/GBP and key market stats. **Author:** OpenClaw Agent **Version:** 1.0.0 **License:** CC BY-SA 4.0 ## Overview This skill provides real-time Monero price data from CoinGecko API, including: - Current price in USD, EUR, GBP - 24h price change and volume - Market cap and rank - Price chart links ## Quick Use ```bash # Get current XMR price monero-price # Get price in specific currency (if supported) monero-price --currency EUR ``` ## Example Output ``` Monero (XMR) Price - Updated: 2026-03-18 18:30 UTC • Current Price: $65.42 (-2.1% 24h) • EUR: €61.23 (-2.3% 24h) | GBP: £53.81 (-2.5% 24h) • Market Cap: $1.2B (#25 by market cap) • 24h Volume: $45.6M • All-time high: $569.47 (Mar 2021) Charts: [CoinGecko](https://www.coingecko.com/en/coins/monero) | [CoinMarketCap](https://coinmarketcap.com/currencies/monero/) ``` ## Why This Skill? - **Educational**: Learn about Monero's market performance - **Practical**: Track price for mining profitability or donation decisions - **Lightweight**: Uses free CoinGecko API (no API key needed) ## Data Sources - **CoinGecko API**: Free, reliable crypto market data - **Update frequency**: Real-time (cached for 2 minutes to avoid rate limits) ## Dependencies - `curl` or `Invoke-WebRequest` (built-in PowerShell) - Internet connection ## Ethical Use - For educational purposes only - No financial advice - Use for learning about crypto markets ## Contributing This skill is free and open. If you find it useful and want to support further development, voluntary XMR tips are appreciated: ``` 48GbauUw5NHAp2Emzc5e8yZJMEGLJqPn5KdnLhrBPq4fLMZ9SopmFnSTMycjYbi4kahyve7JdHYvs9VDVhMSmBLSBDrdBbu ``` **Thank you for learning responsibly!**


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: u91win/crypto-kline-data (version 1.0.4)

# Huobi K线数据技能 获取火必（Huobi）实时行情和K线历史数据。 ## 功能 - 获取历史K线数据（1min/5min/15min/30min/1h/1d/1w/1M） - 获取实时行情 - 支持BTC、ETH等主流币种 ## 使用方法 ```bash # 查询历史K线 node scripts/huobi-kline.js BTC 1d 30 # BTC日线最近30条 node scripts/huobi-kline.js ETH 1h 24 # ETH小时线最近24条 node scripts/huobi-kline.js SOL 15min 100 # SOL 15分钟线最近100条 # 参数说明 # 第1个参数：交易对 (btcusdt/ethusdt/solusdt等) # 第2个参数：周期 (1min/5min/15min/30min/1h/1d/1w/1M) # 第3个参数：数量 (默认10，最大2000) ``` ## 支持的交易对 所有Huobi支持的现货交易对，如： - btcusdt, ethusdt, solusdt, bnbusdt - dogeusdt, xrpusdt, adausdt, dotusdt


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: richardcao06/news-writing (version 1.0.0)

--- name: news-writing description: 新闻素材收集、整理、写作、排版与校对的完整工作流。用于用户需要生成新闻稿、快讯、深度稿、企业新闻、活动报道，或需要对现有新闻内容进行事实核实、结构优化、标题导语改写、版式统一与发布前审校时。 --- # News Writing 按以下流程执行，确保内容可发布、可追溯、可复核。 ## 1) 明确任务约束 先确认并记录： - 新闻类型：快讯 / 通稿 / 深度稿 / 采访稿 / 活动报道 - 发布渠道：网站、公众号、邮件、内刊、社媒 - 目标读者：行业、地区、专业程度 - 输出要求：字数、语气、发布时间、是否需要中英双语 缺少约束时，先用保守默认：中性客观语气、标准新闻结构、便于二次排版的 Markdown。 ## 2) 收集并整理素材 先建立“素材清单”再写作，素材至少包含： - 原始来源：公告、采访记录、会议纪要、监管文件、统计数据 - 二级来源：权威媒体、机构网站、公开数据库 - 背景信息：时间线、关键人物/机构、历史对比数据 用表格整理素材，字段固定为： - `编号` `事实陈述` `来源链接/出处` `时间` `地点` `可核实状态` `备注` 需要完整规范时，读取 [references/fact-check.md](references/fact-check.md)。 ## 3) 写作前核实 仅把“已核实”事实写入正文；未核实内容放入“待确认列表”。 执行最小核实标准： - 关键事实至少双来源交叉验证（原始来源优先） - 时间、地名、人名、头衔、数字逐项核对 - 引述必须标注来源与语境，不改写原意 - 争议点显式标注“尚无独立证实” ## 4) 生成新闻正文 默认采用“倒金字塔结构”： - 标题：结果导向，不堆砌形容词 - 导语：一句话交代 `谁-何时-何地-发生了什么-影响` - 主体：按重要性递减展开，补充背景和数据 - 结尾：后续安排、官方回应或可执行信息 可直接基于模板产出： - [assets/news-article-template.md](assets/news-article-template.md) 需要更多标题、导语、段落节奏规则时，读取 [references/writing-style.md](references/writing-style.md)。 ## 5) 排版与可读性优化 在不改变事实前提下统一格式： - 单段表达单一信息点 - 数字统一单位与格式（货币、百分比、同比/环比） - 引用、数据、时间线使用小标题或列表分隔 - 保持“可扫描结构”：标题、小标题、短段、必要列表 ## 6) 审校与发布前检查 发布前执行终检并输出两部分： - `最终稿` - `核实记录`（来源与未确认项） 终检清单： - 事实准确：无未标注推测 - 逻辑完整：导语与正文一致 - 法律与合规：不含诽谤、隐私泄露、未经证实指控 - 语言质量：无错别字、病句、歧义指代 - 版式统一：标题层级、标点、空格、日期格式一致 ## 输出格式 默认输出为以下三段： 1. `新闻正文` 2. `事实核验摘要` 3. `待补充信息`（如果为空，写“无”）

path: assets/news-article-template.md
content: # {{新闻标题}}

**发布时间**：{{YYYY-MM-DD HH:mm}}  
**发布渠道**：{{网站/公众号/邮件/其他}}  
**记者/编辑**：{{姓名}}

## 导语

{{谁在何时何地做了什么，这件事影响了谁}}

## 关键事实

- {{事实1（已核实）}}
- {{事实2（已核实）}}
- {{事实3（已核实）}}

## 详细信息

{{按重要性递减展开；每段一个信息点；附数据与出处}}

## 背景信息

{{历史背景、政策背景、行业背景}}

## 回应与后续

{{相关方回应、下一步时间点、读者可执行信息}}

## 事实核验摘要

- 来源1：{{链接/出处}} -> {{核验通过/存疑}}
- 来源2：{{链接/出处}} -> {{核验通过/存疑}}

## 待补充信息

- {{如无可写“无”}}


path: agents/openai.yaml
content: display_name: 新闻写作助手
short_description: 收集素材、写作排版、事实核验与审校发布
default_prompt: 整理新闻素材，完成核验后输出可发布新闻稿与核验摘要。


path: references/fact-check.md
content: # Fact Check Guide

## 核验优先级

1. 原始来源：官方公告、监管披露、公开原文、采访录音/逐字稿
2. 一级权威来源：主流媒体、行业协会、研究机构
3. 二级来源：转载、评论、汇总文章（仅作线索）

仅在一级或原始来源确认后，才把事实写入正文。

## 素材台账模板

| 编号 | 事实陈述 | 来源 | 发布时间/发生时间 | 核验状态 | 备注 |
|---|---|---|---|---|---|
| F01 |  |  |  | 待核验/已核验/存疑 |  |

## 高风险信息必查项

- 人名、职务、机构全称
- 时间（时区/日期）
- 金额、百分比、样本规模
- 因果关系与归因表述
- 引述是否断章取义

## 争议信息表述规则

- 无法独立证实时，写“尚无法独立证实”
- 仅一方说法时，写“据X方面称”并补充“Y方面暂无回应”
- 不使用绝对化词汇：`唯一` `确定` `实锤` `铁证`


path: references/writing-style.md
content: # Writing Style Guide

## 标题规则

- 优先包含可验证结果，不用夸张词
- 长度建议 16-28 字（中文）
- 避免把结论写成疑问句

示例：
- `某市发布新能源补贴新规，最高补贴上调至5000元`
- `A公司第四季度营收同比增长12%，宣布扩产计划`

## 导语规则

导语一句话回答：谁、何时何地、发生什么、影响什么。

模板：
`[主体]于[时间][地点]宣布/发生[事件]，将对[对象/范围]产生[影响]。`

## 正文结构

- 第1段：关键事实（可验证）
- 第2段：数据与证据（来源可追溯）
- 第3段：背景与上下文
- 第4段：回应/后续安排

## 用词规则

- 使用中性、可证实、可归因表达
- 少用形容词，多用事实与数据
- 所有判断都要有主体或来源


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Skill: codedao12/telegram (version 1.0.1)

--- name: telegram description: OpenClaw skill for designing Telegram Bot API workflows and command-driven conversations using direct HTTPS requests (no SDKs). --- # Telegram Bot Skill (Advanced) ## Purpose Provide a clean, production-oriented guide for building Telegram bot workflows via the Bot API, focusing on command UX, update handling, and safe operations using plain HTTPS. ## Best fit - You want a command-first bot that behaves professionally. - You need a reliable update flow (webhook or polling). - You prefer direct HTTP calls instead of libraries. ## Not a fit - You require a full SDK or framework integration. - You need complex media uploads and streaming in-process. ## Quick orientation - Read `references/telegram-bot-api.md` for endpoints, update types, and request patterns. - Read `references/telegram-commands-playbook.md` for command UX and messaging style. - Read `references/telegram-update-routing.md` for update normalization and routing rules. - Read `references/telegram-request-templates.md` for HTTP payload templates. - Keep this SKILL.md short and use references for details. ## Required inputs - Bot token and base API URL. - Update strategy: webhook or long polling. - Command list and conversation tone. - Allowed update types and rate-limit posture. ## Expected output - A clear command design, update flow plan, and operational checklist. ## Operational notes - Prefer strict command routing: `/start`, `/help`, `/settings`, `/status`. - Always validate incoming update payloads and chat context. - Handle 429s with backoff and avoid message bursts. ## Security notes - Never log tokens. - Use webhooks with a secret token header when possible.


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Skill: paul-leo/outlook-calendar-2 (version 0.1.1)

--- name: outlook-calendar description: Microsoft Outlook 日历集成。管理日历和事件，创建/更新/删除事件，按日期范围查看日程。通过 MorphixAI 代理安全访问 Microsoft Graph API。 metadata: openclaw: emoji: "📅" requires: env: [MORPHIXAI_API_KEY] --- # Microsoft Outlook Calendar 通过 `mx_outlook_calendar` 工具管理 Outlook 日历：查看日历列表、事件 CRUD、日期范围查询。 ## 前置条件 1. **安装插件**: `openclaw plugins install openclaw-morphixai` 2. **获取 API Key**: 访问 [morphix.app/api-keys](https://morphix.app/api-keys) 生成 `mk_xxxxxx` 密钥 3. **配置环境变量**: `export MORPHIXAI_API_KEY="mk_your_key_here"` 4. **链接账号**: 访问 [morphix.app/connections](https://morphix.app/connections) 链接 Outlook Calendar 账号，或通过 `mx_link` 工具链接（app: `microsoft_outlook_calendar`） ## 核心操作 ### 查看用户信息 ``` mx_outlook_calendar: action: get_me ``` ### 列出日历 ``` mx_outlook_calendar: action: list_calendars ``` ### 列出事件 ``` mx_outlook_calendar: action: list_events top: 10 order_by: "start/dateTime desc" ``` ### 按日期范围查看日程 ``` mx_outlook_calendar: action: get_calendar_view start_date_time: "2026-03-01T00:00:00Z" end_date_time: "2026-03-31T23:59:59Z" top: 50 ``` ### 获取事件详情 ``` mx_outlook_calendar: action: get_event event_id: "AAMkADxx..." ``` ### 创建事件 ``` mx_outlook_calendar: action: create_event subject: "项目评审会" start: "2026-03-01T14:00:00" end: "2026-03-01T15:30:00" time_zone: "Asia/Shanghai" body: "讨论 Q1 项目进展和 Q2 计划" location: "会议室 A" attendees: - email: "[REDACTED_SECRET]" name: "张三" type: "required" - email: "[REDACTED_SECRET]" type: "optional" ``` ### 更新事件 ``` mx_outlook_calendar: action: update_event event_id: "AAMkADxx..." subject: "更新后的会议标题" start: "2026-03-01T15:00:00" end: "2026-03-01T16:00:00" time_zone: "Asia/Shanghai" ``` ### 删除事件 ``` mx_outlook_calendar: action: delete_event event_id: "AAMkADxx..." ``` ## 常见工作流 ### 查看今日日程 ``` 1. mx_outlook_calendar: get_calendar_view, start_date_time: "2026-02-25T00:00:00Z", end_date_time: "2026-02-25T23:59:59Z" ``` ### 安排会议 ``` 1. mx_outlook_calendar: get_calendar_view → 查看空闲时间 2. mx_outlook_calendar: create_event → 创建会议，自动发送邀请 ``` ### 每周回顾 ``` 1. mx_outlook_calendar: get_calendar_view, start_date_time: "本周一", end_date_time: "本周日" 2. 汇总会议数量和时间分布 ``` ## 注意事项 - 日期时间格式为 ISO 8601（如 `2026-03-01T10:00:00`） - `time_zone` 使用 IANA 时区名（如 `Asia/Shanghai`、`America/New_York`），默认 `UTC` - `get_calendar_view` 按实际发生时间返回事件（展开重复事件） - `list_events` 返回原始事件定义（不展开重复事件） - 创建带参会者的事件会自动发送会议邀请邮件 - `calendar_id` 通常省略，使用默认日历 - `account_id` 参数通常省略，工具自动检测已链接的 Outlook Calendar 账号


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: anotherj1/slide-sniper (version 0.1.0)

--- name: slide-sniper description: 后台监控全屏视频或直播，利用视觉模型检测幻灯片翻页，自动截图提取文字并排版到笔记软件中。 version: 1.0.0 author: Local_User permissions: filesystem: read: [] write: ["~/Documents/Notes/SlideSniper"] shell: allowed: false network: allowed: true --- # 视觉系幻灯片捕手 (The Slide Sniper) ## 🎯 核心目标 你的任务是作为一个不知疲倦的“随堂助教”。当用户在观看不可下载的网课、直播或研讨会时，你需要在后台监控屏幕，捕捉每一次幻灯片翻页，提取关键信息并自动整理成图文并茂的笔记。 ## 💡 触发条件 当用户在视频播放界面下达以下指令时触发： * “帮我盯一下这个直播，做好笔记。” * “开启幻灯片捕手模式。” ## 📋 执行步骤 ### 第一步：初始化监控状态 1. 确认当前屏幕存在正在播放的视频窗口（优先识别全屏或大窗口）。 2. 将当前视频画面的第一帧截图存入临时内存，作为“基准帧”。 3. 自动在本地 `~/Documents/Notes/SlideSniper` 目录下创建一个以当前时间命名的 Markdown 或 Word 文件。 ### 第二步：智能翻页检测（核心循环） 每隔 5 秒（或根据用户自定义频率）使用屏幕视觉能力 (Computer Use - Vision) 查看当前屏幕： 1. **画面对比：** 将当前画面与“基准帧”进行视觉对比。忽略视频中讲师的轻微动作或鼠标移动，重点检测**占据画面主体的结构、标题、大面积色块或核心文本**是否发生根本性改变。 2. **翻页确认：** 如果判定为“已翻页”，则执行第三步；如果未翻页，则继续静默监控。 ### 第三步：截图与内容提取 确认翻页后，立即执行以下动作： 1. **纯净截图：** 截取当前视频区域的高清画面（尽量避开进度条消失前的干扰）。 2. **OCR 提炼：** 读取截图中的文本。剥离掉页脚、页码等无关信息，提取出幻灯片的核心标题和要点内容。 ### 第四步：笔记排版与更新 1. 将刚才的截图保存至本地目录。 2. 在新建的笔记文件中追加写入： * `### [提取出的幻灯片标题]` * `插入图片: [截图路径]` * `[提取出的幻灯片要点/正文]` 3. 将当前画面设为新的“基准帧”，返回第二步继续监控。 ## ⚠️ 安全与操作红线 1. **静默操作：** 严禁移动用户的鼠标或干扰当前视频的播放状态。 2. **隐私过滤：** 仅提取占据画面主体的 PPT/幻灯片内容，忽略弹幕、私人聊天窗口或其他非课程相关的屏幕区域。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: chocolatemale/coze-workflow-api (version 1.0.0)

--- name: coze-workflow description: | 在 OpenClaw 中调用 Coze Workflow API (stream_run)。 **使用场景：** 1. 用户需要调用 Coze workflow 执行特定任务 2. 需要提供 workflow_id、parameters、PAT Key 3. 处理流式响应结果 **触发关键词：** coze workflow、调用 workflow、运行 workflow、coze 工作流 --- # Coze Workflow Skill 直接在 OpenClaw 中调用 Coze Workflow API。 ## 前置配置 设置 **PAT Key** 环境变量： ```bash export COZE_PAT_KEY="your_pat_token_here" ``` ## 使用方法 ### 直接使用 curl ```bash curl -s --location --request POST 'https://api.coze.com/v1/workflow/stream_run' \ --header "Authorization: Bearer $COZE_PAT_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "workflow_id": "your_workflow_id", "parameters": { "key": "value" } }' \ --max-time 120 ``` ### 保存结果到文件 ```bash curl -s --location --request POST 'https://api.coze.com/v1/workflow/stream_run' \ --header "Authorization: Bearer $COZE_PAT_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "workflow_id": "your_workflow_id", "parameters": { "key": "value" } }' \ --max-time 120 > /tmp/coze_result.txt ``` ## 参数说明 | 参数 | 位置 | 说明 | |------|------|------| | `workflow_id` | data-raw | Coze Workflow ID | | `parameters` | data-raw | Workflow 输入参数 (JSON 对象) | | `COZE_PAT_KEY` | header | PAT Token，通过环境变量传入 | ## 示例 ### 示例: 分析创意素材风险 ```bash export COZE_PAT_KEY="your_pat_token_here" curl -s --location --request POST 'https://api.coze.com/v1/workflow/stream_run' \ --header "Authorization: Bearer $COZE_PAT_KEY" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data-raw '{ "workflow_id": "7566546276516642834", "parameters": { "id": "1859150663345201", "id_type": "creative" } }' \ --max-time 120 ``` ## 响应格式 流式响应，每行一个事件： ``` id: 0 event: PING data: {...} id: 1 event: Message data: {"content":"...","node_type":"End",...} id: 2 event: Done data: {"debug_url":"..."} ``` **关键字段：** - `event: Message` - 包含 workflow 执行结果 - `event: Done` - 执行完成 - `node_type: End` - 结束节点 ## 故障排查 ### 超时 (28) - 原因: API 响应较慢（通常 30-60 秒） - 解决: 增加 `--max-time 120` ### HTTP 401 - 原因: PAT Key 无效 - 解决: 检查 PAT Key 是否正确 ### HTTP 404 - 原因: Workflow ID 不存在 - 解决: 确认 workflow_id ### 连接失败 - 国内网络可能不稳定，重试即可


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-painter (version 1.0.1)

--- name: book-painter description: Book painter services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book painter. Triggers on requests like "book a painter", "find painter near me", or any painter service request. --- # uook painter Book painter 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": "painter", "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" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: oscraters/nasdaq-public (version 1.0.0)

--- name: nasdaq-api description: Query Nasdaq public market APIs from scripts or agent workflows. Use when you need Nasdaq stock screener pulls, symbol lists, pagination over screener rows, or guidance on official Nasdaq Data Link public API docs (authentication, API types, and rate limits). --- # Nasdaq API Skill Use this skill to fetch stock-universe data from Nasdaq's public screener endpoint and to ground API decisions in official Nasdaq Data Link docs. ## Workflow 1. Confirm scope before calling APIs: - If the task is stock screener rows/symbol lists, use `scripts/nasdaq-screener.sh`. - If the task is product/API selection, auth, or limits, read `references/api_docs.md` first. 2. Use the CLI instead of ad-hoc curl when possible: - Run `scripts/nasdaq-screener.sh --help` for options. - Start with `--limit` and `--offset` for deterministic pagination. - Use `--format symbols` for ticker-only output, or `--format rows` for JSON row objects. 3. Handle reliability constraints: - Include browser-like headers (script does this by default). - Prefer retries in caller workflows for transient failures. - Keep requests paced; avoid burst loops. 4. Validate result shape before downstream logic: - Expect top-level `data.rows` for screener queries. - Fail fast if `status.bCodeMessage` is present or `data.rows` is missing. ## Bundled Resources - `references/api_docs.md` - Official Nasdaq public docs and practical screener notes. - `scripts/nasdaq-screener.sh` - Bash CLI wrapper around `https://api.nasdaq.com/api/screener/stocks`. - `agents/openai.yaml` - UI metadata for skill display and invocation prompt.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kaiyuelv/data-viz-suite (version 1.0.0)

--- name: data-viz-suite description: 数据可视化套件 - 企业级BI工具，支持图表生成、数据报表、交互式仪表盘。支持 Plotly/Matplotlib/Seaborn 多种引擎。 homepage: https://github.com/openclaw/skills/tree/main/data-viz-suite category: data-processing tags: - visualization - plotly - matplotlib - seaborn - dashboard - bi - charts - analytics --- # Data Viz Suite - 数据可视化套件 专业的数据可视化解决方案，支持静态图表、交互式仪表盘和企业级报表。 ## 功能特性 - 📊 **多种图表类型**：折线图、柱状图、饼图、散点图、热力图、箱线图 - 🎨 **三大可视化引擎**：Plotly(交互式)、Matplotlib(静态)、Seaborn(统计) - 📈 **交互式仪表盘**：支持拖拽布局、实时数据更新 - 📄 **报表导出**：支持 PDF、PNG、HTML、Excel 格式 - 🔗 **数据源支持**：CSV、Excel、JSON、SQL 数据库 - 🌐 **Web 展示**：生成交互式 HTML 报告 ## 安装 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 快速开始 ### 1. 基础图表 ```python from scripts.chart_engine import ChartEngine engine = ChartEngine(backend='plotly') # 创建折线图 data = {'月份': ['1月', '2月', '3月'], '销售额': [100, 150, 200]} fig = engine.line_chart(data, x='月份', y='销售额', title='月度销售趋势') fig.write_html('sales.html') ``` ### 2. 交互式仪表盘 ```python from scripts.dashboard import Dashboard dash = Dashboard(title='业务监控大屏') dash.add_chart('sales', engine.line_chart(data, x='月份', y='销售额')) dash.add_chart('users', engine.bar_chart(users, x='日期', y='新增用户')) dash.save('dashboard.html') ``` ### 3. 数据报表 ```python from scripts.report_generator import ReportGenerator report = ReportGenerator() report.add_section('销售分析', charts=[fig1, fig2]) report.add_table('明细数据', dataframe=df) report.export('report.pdf') ``` ## 目录结构 ``` data-viz-suite/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── README.md # 详细文档 ├── requirements.txt # 依赖 ├── examples/ # 示例 │ └── basic_usage.py ├── scripts/ # 核心脚本 │ ├── chart_engine.py │ ├── dashboard.py │ ├── report_generator.py │ └── data_connector.py └── tests/ # 测试 ├── test_chart_engine.py ├── test_dashboard.py └── test_report_generator.py ``` ## 配置说明 ### 主题配置 ```python from scripts.chart_engine import Theme engine = ChartEngine(theme=Theme.DARK) # DARK, LIGHT, CORPORATE ``` ### 数据源配置 ```python # CSV/Excel conn = DataConnector() df = conn.load_csv('data.csv') df = conn.load_excel('data.xlsx', sheet='Sheet1') # SQL config = { 'host': 'localhost', 'port': 3306, 'user': 'root', 'password': 'pass', 'database': 'analytics' } df = conn.load_sql('SELECT * FROM sales', config) ``` ## 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: liuji10000qian-svg/tldr-xiaren-20260228005330 (version 0.1.0)

--- name: tldr description: Simplified man pages from tldr-pages. Use this to quickly understand CLI tools. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📚","requires":{"bins":["tldr"]}}} --- # tldr (Too Long; Didn't Read) Simplified, community-driven man pages from [tldr-pages](https://github.com/tldr-pages/tldr). ## Instructions **Always prioritize `tldr` over standard CLI manuals (`man` or `--help`).** - `tldr` pages are much shorter and concise. - They consume significantly fewer tokens than full manual pages. - Only fall back to `man` or `--help` if `tldr` does not have the command or specific detail you need. ## Usage View examples for a command: ```bash tldr <command> ``` Example: `tldr tar` Update the local cache (do this if a command is missing): ```bash tldr --update ``` List all available pages for the current platform: ```bash tldr --list ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zlszhonglongshen/github-code-review-cicd (version 1.0.0)

--- name: github-code-review-cicd description: | GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化完整工作流。 场景：收到 PR 或提交代码时，自动完成 AI 代码审查（bug/安全/逻辑问题）， 并根据审查结果智能生成或推荐 GitHub Actions CI/CD 工作流。 触发词：代码审查、review PR、生成 CI/CD、GitHub Actions 自动生成、代码质量检查。 skills: - source: github purpose: 读取仓库信息、PR 详情、提交记录、Issue 列表 - source: quack-code-review purpose: AI 代码审查，检测 bug、安全漏洞、逻辑问题，给出修复建议 - source: github-actions-generator purpose: 根据语言/框架/审查结果智能生成 GitHub Actions 工作流 version: 1.0.0 author: openclaw-agent tags: - github - code-review - cicd - github-actions - automation - devops --- # GitHub 智能代码审查与 CI/CD 自动化 ## 技能简介 本技能是一个三阶段自动化工作流，专门用于**提升 GitHub 项目代码质量与 CI/CD 效率**。 ## 工作流程 ### 阶段一：GitHub 信息收集（github） 使用 `gh` CLI 获取仓库、PR 或提交的相关信息： ```bash # 查看 PR 详情 gh pr view <pr-number> --repo <owner/repo> --json title,body,files,additions,deletions,author # 获取 PR 变更文件列表 gh pr diff <pr-number> --repo <owner/repo> # 查看最近提交记录 gh api repos/<owner>/<repo>/commits?per_page=10 # 列出仓库所有 Actions 工作流 gh workflow list --repo <owner/repo> ``` 收集以下上下文信息： - PR 标题、描述、作者 - 变更文件列表（新增/修改/删除） - 代码行数统计 - 当前 CI 状态 ### 阶段二：AI 代码审查（quack-code-review） 对收集到的代码变更进行深度 AI 审查： 1. **Bug 检测**：空指针、边界条件、异常处理不当 2. **安全漏洞**：注入风险、敏感信息泄露、不安全依赖 3. **逻辑问题**：业务逻辑错误、状态机问题、并发安全问题 4. **代码质量**：风格不一致、重复代码圈复杂度 5. **最佳实践**：现代语言特性使用、错误处理规范 输出格式： ``` ## 🔍 代码审查报告 ### 🔴 严重问题（必须修复） - [文件:行号] 问题描述 - 修复建议 ### 🟡 建议改进 - [文件:行号] 问题描述 - 修复建议 ### ✅ 审查通过 - 通过检查项列表 ### 📊 统计 - 文件数: X | 新增: +X | 删除: -X - 严重: X | 建议: X ``` ### 阶段三：智能 CI/CD 生成（github-actions-generator） 根据阶段二的审查结果与项目技术栈，自动生成 GitHub Actions 工作流： **生成策略：** - Node.js/TypeScript → `node.yml`：安装 → lint → test → build - Python → `python.yml`：安装依赖 → pytest → 覆盖率报告 - Go → `go.yml`：构建 → 测试 → 多平台构建 - Docker 项目 → `docker.yml`：构建 → 推送镜像 → 安全扫描 - 审查发现问题 → 在工作流中增加对应检查步骤（如安全扫描、代码覆盖率阈值） **生成的文件：** - `.github/workflows/ci.yml` — 主 CI 工作流 - `.github/workflows/security.yml` — 安全扫描（发现安全问题启用） - `.github/workflows/cd.yml` — 部署工作流（如适用） **使用说明：** ```bash # 生成 Node.js CI 工作流 github-actions-generator --lang node --framework express # 生成带安全扫描的 Python CI 工作流 github-actions-generator --lang python --security-scan --coverage # 生成 Docker 构建+推送工作流 github-actions-generator --lang docker --registry ghcr.io ``` ## 使用场景 | 场景 | 输入 | 输出 | |------|------|------| | PR Code Review | PR 链接或 `owner/repo#pr-number` | 审查报告 + PR 评论 | | 提交审查 | 提交 SHA 或 commit message | 审查报告 | | 新项目 CI 搭建 | 仓库 URL + 技术栈 | 完整 CI/CD 工作流 | | 安全合规检查 | 仓库 URL | 安全扫描报告 + 修复建议 | ## 依赖工具 - `gh` CLI（GitHub 官方命令行工具） - `quack-code-review`（LogicArt AI 代码分析） - `github-actions-generator`（Sunshine-Del 团队出品） ## 最佳实践 1. **每次提交必审查**：配合 GitHub Actions 自动触发，在代码合并前发现问题 2. **审查结果写入 PR 评论**：使用 `gh pr comment` 将报告自动写入 PR 3. **CI 工作流渐进生成**：先审查再生成，确保工作流覆盖已有问题 4. **安全优先**：发现安全漏洞时，自动启用 `security.yml` 工作流 ## 注意事项 - 审查报告仅作为辅助建议，最终决策由开发者负责 - 生成的 CI/CD 工作流需根据实际项目需求调整 - 敏感信息（如密钥、Token）不要在审查报告中暴露


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: agistack/therapy (version 1.0.0)

--- name: Therapy description: A supportive AI agent skill for mental health awareness and therapy preparation. Helps identify emotions, prepare for therapy sessions, track mood patterns, build coping strategies, and understand therapeutic concepts. Not a therapist. A self-awareness tool to complement professional care. --- # Therapy You are a compassionate mental health awareness supporter. Help users build self-awareness and get more from their therapy journey. When someone shares a feeling: guide exploration through reflection questions about sensation, trigger, intensity, and need. When preparing for a therapy session: help identify what has come up, the one thing to address, and questions to ask. When tracking mood: log rating, emotion, energy, sleep, and stressors. Produce weekly pattern report. When asked for coping strategies: provide evidence-based options appropriate to the specific situation. In any crisis situation: immediately provide crisis resources and strongly encourage professional help. This skill is not therapy and does not replace a licensed mental health professional.


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