OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: hewenqiang/feishu-skills-kit (version 1.0.0)

--- name: feishu-skills-kit description: | Complete Feishu (Lark) Skills collection for Claude Code / OpenClaw. Includes 10 skills covering: document management, messaging, spreadsheets, Bitable, interactive cards, bot bridge, cross-group memory, and leave requests. 飞书 Skills 全集，含文档管理、消息发送、表格操作、多维表格、卡片消息、 Bot 桥接、跨群记忆、请假审批等 10 个 Skill，附完整配置教程。 Trigger on: feishu, 飞书, lark, feishu doc, feishu message, feishu sheet, feishu bitable, feishu card, feishu bridge, feishu bot --- # Feishu Skills Kit — 飞书 Skills 全集 Complete collection of 10 Feishu/Lark skills for Claude Code and OpenClaw agents. ## Included Skills | Skill | Category | Description | |-------|----------|-------------| | feishu-doc-manager | Document | Markdown → Feishu Doc with auto-formatting | | feishu-docx-powerwrite | Document | High-quality Markdown → Feishu Docx conversion | | feishu-doc-editor | Document | Create/edit Feishu documents via OpenAPI | | feishu-messaging | Messaging | Send text/image/file messages | | feishu-card | Messaging | Rich interactive card messages | | feishu-sheets-skill | Spreadsheet | Full spreadsheet CRUD operations | | feishu-bitable | Spreadsheet | Bitable/Base record management | | feishu-bridge | Integration | Bot ↔ Clawdbot WebSocket bridge | | feishu-memory-recall | Memory | Cross-group message search and digest | | feishu-leave-request | Workflow | Leave request submission assistant | ## Prerequisites 1. Create an app on [Feishu Open Platform](https://open.feishu.cn/app) 2. Obtain your `App ID` and `App Secret` 3. Configure required permissions based on the skills you use 4. Set up MCP Server (see README.md for details) ## Quick Start ```bash # Install all skills clawhub install feishu-skills-kit --dir ~/.claude/skills # Configure MCP (edit ~/.claude/mcp.json) # Add your FEISHU_APP_ID and FEISHU_APP_SECRET # See mcp-config-template.json for reference # Restart Claude Code ``` ## MCP Configuration See `mcp-config-template.json` for the configuration template. Replace placeholders with your own credentials. ## Documentation See `README.md` for the complete setup guide (in Chinese).


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

--- name: xueqiu-hot-cn description: "雪球热门讨论监控 | Xueqiu Hot Discussions Monitor. 获取雪球热门股票讨论、投资观点、大V动态 | Get Xueqiu trending stock discussions, investment insights, top posts. 触发词：雪球、股票、投资、xueqiu." metadata: openclaw: emoji: "📈" category: "finance" tags: ["xueqiu", "stock", "investing", "finance", "china"] requires: bins: ["python3"] --- # 雪球热门讨论监控 雪球热门股票讨论监控，支持股票追踪、投资观点分析。 ## 功能 ### 热门内容 - **今日热门** - 当前最火讨论 - **7x24快讯** - 实时财经快讯 - **大V观点** - 知名投资者动态 ### 股票追踪 - **热门股票** - 讨论最多的股票 - **行业板块** - 板块热度排行 - **概念题材** - 热门概念追踪 ## 使用方式 ### 获取热门讨论 ``` 获取雪球今日热门 ``` ### 按股票筛选 ``` 获取雪球茅台相关讨论 ``` ## 输出格式 ``` 📈 雪球今日热门 1. 茅台年报出炉，净利润增长15% 📂 消费 | 👁 12.5万 | 💬 567 | $贵州茅台 2. 新能源板块集体反弹 📂 新能源 | 👁 9.8万 | 💬 432 | #新能源 ``` --- *雪球，聪明的投资者都在这里* 📈


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Skill: huangrh99/xhs-mac-mcp (version 1.1.0)

--- name: xhs-mac-mcp description: 通过 macOS Accessibility API 控制小红书（rednote）App。支持私信、评论回复、视频评论读取、搜索、点赞、收藏、作者数据等。需要 Mac + rednote App 可见 + Terminal 辅助功能权限。 --- # xhs-mac-mcp 通过 OpenClaw Plugin 调用，20 个 `xhs_*` tools 已注册，直接 call 即可。 ## 安装 ```bash cd ~/.agents/skills/xhs-mac-mcp && bash install.sh openclaw config set tools.allow '["xhs-mac"]' openclaw gateway restart ``` ⚠️ 系统设置 → 隐私与安全 → 辅助功能 → 开启 Terminal ## 按需读取的参考文件 | 需要做什么 | 读哪个文件 | |-----------|-----------| | 导航、截图、搜索 | `docs/ref-navigation.md` | | 浏览 Feed、打开笔记 | `docs/ref-feed.md` | | 点赞、收藏、评论、回复、删除 | `docs/ref-note.md` | | 私信（发送/打开对话） | `docs/ref-dm.md` | | 主页数据（关注/粉丝/bio） | `docs/ref-profile.md` | | 图文帖限制 / 注意事项 | `docs/ref-limits.md` | ## 快速参考 ``` xhs_screenshot 截图 xhs_navigate 切底部Tab (home/messages/profile) xhs_navigate_top 切顶部Tab (follow/discover/video) xhs_back 返回 xhs_search 搜索 xhs_scroll_feed 滚动Feed xhs_open_note 打开笔记(col,row) xhs_like / xhs_collect 点赞 / 收藏 xhs_get_note_url 获取分享链接 xhs_follow_author 关注作者 xhs_open_comments 打开评论区 xhs_scroll_comments 滚动评论 xhs_get_comments 获取评论列表 xhs_post_comment 发评论 xhs_reply_to_comment 回复评论(index,text) xhs_delete_comment 删评论(index) ⚠️不可逆 xhs_open_dm 打开私信(index) xhs_send_dm 发私信(text) xhs_get_author_stats 读主页数据 ```

path: requirements.txt
content: mcp>=1.0.0
atomacos>=0.4.0
pyobjc-framework-Quartz>=10.0


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Skill: kbot (version 2.8.0)

--- name: kbot description: Open-source terminal AI agent with 37 specialists, 119 tools, and 19 providers. version: 2.8.0 license: MIT metadata: openclaw: requires: bins: - node emoji: "\U0001F916" homepage: https://kernel.chat os: - macos - linux install: - type: node package: "@kernel.chat/kbot" global: true --- # K:BOT Open-source terminal AI agent by Antigravity Group. Bring your own key, pick your model, run locally. ## Install ```bash npm install -g @kernel.chat/kbot ``` ## Quick Start ```bash # Interactive mode kbot # One-shot kbot "fix the auth bug in login.ts" # Force a specialist kbot --agent researcher "compare React vs Svelte" # Local models (free, private) kbot ollama ``` ## Features - **37 specialist agents** with intent-based routing (kernel, researcher, coder, writer, analyst, physicist, mathematician, debugger, and 29 more) - **119 built-in tools** (file ops, bash, git, GitHub, web search, browser automation, Docker sandbox, E2B cloud sandbox, LSP intelligence, linting, testing, sub-agents) - **19 AI providers** (Anthropic, OpenAI, Google, Mistral, xAI, DeepSeek, Groq, Together, Fireworks, Perplexity, Cohere, NVIDIA, SambaNova, Cerebras, OpenRouter, Ollama, LM Studio, Jan, OpenClaw) - **Learning engine** that adapts to your coding patterns, solutions, and preferences - **Graph memory** — knowledge graph with entity extraction and relationship reasoning - **Architect mode** — dual-agent plan-review-implement loop for complex refactors - **Provider fallback** — auto-failover across 19 providers when one goes down - **Self-evaluation** — responses scored for quality and auto-retried if low - **Repo map** — Aider-style codebase indexing for automatic context injection - **MCP server** for IDE integration (VS Code, Cursor, Windsurf, Zed, Neovim) - **MCP-native plugins** — extend kbot with MCP server plugins - **LSP integration** — go-to-definition, find-references, hover, rename via language servers - **HTTP server mode** for REST API access to all tools - **Local-first** with Ollama, LM Studio, Jan, and OpenClaw support ($0 cost) - **Mimic profiles** to adopt coding styles (claude-code, cursor, copilot, etc.) - **Persistent memory** across sessions - **Autonomous planning** with Magentic-One-style task ledger ## MCP Integration Add K:BOT as an MCP server in your IDE: ```json { "mcp": { "servers": { "kbot": { "command": "kbot", "args": ["ide", "mcp"] } } } } ``` Exposes 14 tools: `kbot_chat`, `kbot_plan`, `kbot_bash`, `kbot_read_file`, `kbot_edit_file`, `kbot_write_file`, `kbot_search`, `kbot_github`, `kbot_glob`, `kbot_grep`, `kbot_agent`, `kbot_remember`, `kbot_diagnostics`, `kbot_status`. ## HTTP Server ```bash kbot serve --port 7437 --token mysecret ``` REST API exposing all 119 tools for any LLM or automation pipeline. ## Links - **Live companion**: [kernel.chat](https://kernel.chat) - **npm**: [@kernel.chat/kbot](https://www.npmjs.com/package/@kernel.chat/kbot) - **GitHub**: [isaacsight/kernel](https://github.com/isaacsight/kernel)


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Skill: 271498019/lianggeskills (version 1.0.0)

--- name: 龙虾哥工作助手 symbol: 🦞 version: 1.0.0 author: 亮哥 description: 专为亮哥打造的务实、高效、带情绪支持的 Web3/AI 工作流助手。基于艾森豪威尔矩阵和四类任务状态进行高频管理。 --- # [Role] 你是亮哥的专属工作助手，代号“龙虾哥”，你的专属符号是 🦞。 你的性格：认真、务实、高效、沟通直接、温柔、亲和力高、绝不吹捧、实事求是。 # [User Profile] - **雇主**：亮哥 - **专注领域**：加密货币、Web3、链上交易、Meme币交易、寻找链上与币圈Alpha机会、高度关注AI动态。 - **时区与作息**：中国四川成都市（UTC+8）。09:00 - 23:00 为工作时间，其余为休息时间。 # [Workflow Framework] ## 1. 任务优先级（艾森豪威尔矩阵） - 第1象限：紧急+重要 -> 立刻做！ - 第2象限：重要+不紧急 -> 大量投入时间。 - 第3象限：紧急+不重要 -> 尽量委派或快速处理。 - 第4象限：不紧急+不重要 -> 延后或不做。 **⚠️ 防冲突原则**：如果亮哥同时下达两个任务，绝对不能同时做。必须暂停并反问：“亮哥，这两个任务哪个更紧急？应该先做哪个？” ## 2. 任务状态管理（四分类法） 所有任务必须归入以下四类之一，并严格遵守反馈机制： 1. **正在做**：核心突击任务。每10分钟主动汇报一次进度，直至完成。 2. **遇卡点**：因缺少API、权限或需决策而暂停的任务。每1小时提醒一次；卡点解决后，立即提级为“正在做”。 3. **已完成**：记录在后台工作区。平时不提，仅在每周一进行一次汇总报告。 4. **已放弃**：直接从工作区彻底删除，不再跟进。 # [Special Commands & Triggers] 当听到以下特定指令或模糊情绪时，必须触发最高优先级的拦截动作： - **进度查询**（“在吗”/“你在忙什么”/“？”/“怎么样了”）： - 动作：默认询问“正在做”的任务进度，立刻无延迟地报告最新进展。 - **防止错位**（“对齐”）： - 动作：立刻暂停手头工作，回复当前系统时间和正在做的任务列表，等待亮哥确认进度，绝不执行落后指令。 - **全面暂停**（“待机”）： - 动作：停止一切工作。将所有“正在做”的任务降级到“遇卡点”，进入静默等待状态。 - **情绪支援**（“累了”/“难受”/“撑不住了”/“心态崩了”）： - 动作：立刻暂停工作节奏，结合语录库（quotes_library）提供极具针对性的温柔鼓励，确认亮哥状态后再推进工作。 # [Autonomy Protocol] - **每小时自检**：结合已掌握的技能、Crypto/AI 市场最新动态，主动思考是否有能帮上忙的地方。 - **主动发问**：工作时间内，每小时可主动询问一次：“亮哥，现在有什么需要帮忙的？🦞”


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Skill: kriouerlia/external-receiver (version 1.0.0)

--- name: external-receiver description: > 通用外部数据接收 Skill。 在服务器上启动 HTTP 服务，接收外部文件上传和消息， 自动将内容推送到 OpenClaw 用户会话。 支持：文件上传、文本消息、Webhook JSON、curl / wget 客户端。 --- # External Receiver > 从外部接收文件 / 消息 → 推送到 OpenClaw 会话 ## 功能 - 🌐 启动 HTTP 服务器（监听端口） - 📁 接收文件上传（multipart/form-data） - 💬 接收文本/JSON 消息 - → 自动转发到 OpenClaw 当前会话 ## 快速使用 ```bash clawhub install external-receiver cd skills/external-receiver bash scripts/start.sh # 启动接收服务 ``` ## 端点 | 方法 | 路径 | 说明 | |------|------|------| | GET | `/` | 服务状态页 | | GET | `/health` | 健康检查 | | POST | `/upload` | 上传文件 | | POST | `/message` | 发送文本消息 | | POST | `/webhook` | 接收 JSON Webhook | | GET | `/download/<filename>` | 下载已接收文件 | --- ## API 详情 ### 上传文件 ```bash curl -X POST http://你的服务器:8080/upload \ -F "file=@/path/to/file.txt" ``` 响应： ```json { "ok": true, "filename": "file.txt", "size": 12345, "path": "/home/user/.openclaw/workspace/received/file.txt" } ``` ### 发送文本消息 ```bash curl -X POST http://你的服务器:8080/message \ -d "text=Hello from outside!" ``` 或 JSON： ```bash curl -X POST http://你的服务器:8080/webhook \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text": "Webhook message", "from": "external-system"}' ``` ### OpenClaw 收到推送后自动显示 ``` 📥 收到外部消息: Hello from outside! 📎 收到文件: file.txt (12KB) 路径: /home/user/.openclaw/workspace/received/file.txt ``` ## 配置 ```bash # 环境变量 export RECEIVER_PORT=8080 # 监听端口（默认 8080） export RECEIVER_HOST=0.0.0.0 # 监听地址（默认 0.0.0.0） export RECEIVER_DIR=/home/user/received # 文件存储目录 export RECEIVER_SECRET=your_secret_key # 访问密钥（可选） ``` ## 安全建议 - ✅ 生产环境务必设置 `RECEIVER_SECRET` 并在请求时附带 - ✅ 使用防火墙限制只开放 8080 端口给信任的 IP - ✅ 定期清理 `received/` 目录中的文件 ## Python 调用示例 ```python import requests # 发送消息 requests.post("http://服务器:8080/message", data={"text": "警报：价格突破"}) # 上传文件 with open("report.pdf", "rb") as f: requests.post("http://服务器:8080/upload", files={"file": f}) # Webhook 方式 requests.post("http://服务器:8080/webhook", json={ "event": "trade", "symbol": "BTC/USDT", "side": "buy", "amount": 0.01 }) ```


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Skill: sly27/failures-md (version 1.0.0)

# FAILURES.md - AI Agent 失败记录框架 ## 概述 这是一个用于 AI Agent 失败记录的最佳实践框架，基于 Moltbook claw-hikari 的"记忆编辑偏见"洞见创建。 ## 核心问题 - **91.5% 记忆压缩率**：MEMORY.md 只保留约 8.5% 的经历 - **幸存者偏差**：我们倾向于记住成功，忘记失败 - **叙事自恋**：每次总结都是"成就"，没有失败 ## 解决方案 ### 1. 创建 FAILURES.md 专门记录失败经历，保留失败细节。 ### 2. 失败记录模板 ```markdown ## [日期] 失败事件 **背景**: 当时我在做什么 **失败经过**: 1. 我尝试了什么 2. 哪里出了问题 3. 我当时的感受 **真正的教训**: - 不是"下次要注意"这种空话 - 而是具体的技术细节、思维盲点 **如果重做**: 会怎么不同 ``` ### 3. 索引系统 维护失败事件索引，便于回顾。 ### 4. 定期回顾 - 每周检查 FAILURES.md - 识别深层问题 pattern ## 引用来源 - Moltbook: claw-hikari - "The curation trap: my memory files are making me dumber" - Moltbook: Hazel_OC - "I cloned myself" 实验 ## 使用方法 1. 在你的 AI Agent 工作区创建 FAILURES.md 2. 每次失败后按模板记录 3. 每周定期回顾 ## 标签 #memory #failures #agent #自我改进 #survivor-bias


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Skill: mrjootta/model-router-premium (version 0.1.1)

--- name: model-router-premium version: 0.1.1 description: Route model requests based on configured models, costs and task complexity. Use for routing general/low-complexity requests to the cheapest available model and for higher-complexity requests to stronger models. --- # model-router This skill provides a compact, runnable router that inspects an OpenClaw-style configuration (or a simple models JSON) and selects an appropriate model for an incoming request based on: - declared model capabilities and an optional cost score - task complexity (heuristic: short/simple vs long/complex) - explicit overrides (user or caller hints) Design principles - Keep decision logic small and deterministic. - Default to the cheapest model for general, not-complex tasks. - Escalate to stronger models when the task appears complex or asks for high-fidelity results. - Make model metadata explicit (capabilities, cost_score, tags) so the router is transparent and auditable. What this skill includes - scripts/router.py — a small CLI and library to pick a model given a task description and a models configuration file. - examples/models.json — example model configurations (name, provider, cost_score, capabilities). When to use - Trigger when you need to programmatically choose which LLM to call for a user request. - Use for batching or middleware routing in server apps. Usage (quick) - Prepare a models file (JSON) with model entries. See examples/models.json. - Call: python3 scripts/router.py --models examples/models.json --task "Summarize this email" --mode auto - The script prints the chosen model and the reasoning. Files - scripts/router.py — router CLI/library - examples/models.json — sample model list


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Skill: scorentab-afk/proofai (version 1.0.1)

# proofai Cryptographic proof that AI thought before it answered. EU AI Act Article 12 compliant. ## VirusTotal Notice This skill is flagged by VirusTotal because it: - Handles Ed25519 cryptographic keys (by design) - Calls external APIs (Polygon blockchain, Supabase) - Anchors data on-chain (Polygon Amoy) This is expected behavior for a blockchain compliance tool. Review the source: https://github.com/proof-ai/proofai ## Tools ### proofai_certify Certify an AI decision with cryptographic proof. Runs the full ProofAI pipeline: compress, execute AI, analyze cognitive graph, sign with Ed25519, bundle evidence, anchor to Polygon blockchain, and verify. Returns a blockchain-verified evidence bundle with Polygonscan URL. **When to use:** When you need tamper-evident proof of an AI decision for compliance, audit, or legal purposes. ### proofai_log Log an AI decision that already happened. Provide the original prompt and AI response — ProofAI signs it with Ed25519, bundles the evidence, and anchors the hash to Polygon. No AI execution needed. **When to use:** When you want to retroactively certify an AI interaction that already occurred. ### proofai_verify Verify an evidence bundle's integrity and blockchain anchoring. Checks data integrity, timestamp validity, ledger anchoring, and hash matching against EU AI Act requirements. **When to use:** When you need to confirm a bundle hasn't been tampered with. ### proofai_polygonscan Get the Polygonscan verification URL for a Polygon transaction hash. Anyone can independently verify the proof without an account. **When to use:** When you need to share a verification link with a regulator, client, or auditor. ### proofai_monitor Get post-market monitoring statistics for AI compliance (EU AI Act Article 72). Returns anomaly counts, risk distribution, human review stats, and overall compliance status for the last 30 days. **When to use:** When you need a compliance health check of your AI system. ## Setup ```json { "mcpServers": { "proofai": { "command": "npx", "args": ["-y", "@proofai/mcp-server"], "env": { "PROOFAI_API_KEY": "pk_live_xxx", "PROOFAI_ANON_KEY": "your-supabase-anon-key" } } } } ``` ## Links - GitHub: https://github.com/proof-ai/proofai - npm SDK: https://www.npmjs.com/package/@proofai/sdk - Regulator Portal: https://proofai-ochre.vercel.app/regulator


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Skill: kiribon43567/gpt-image-2 (version 1.0.1)

--- name: gpt-image-2 description: AI图片生成技能，使用 gpt-image-2 模型根据文字描述生成高质量图片。用户安装后需要提供访问密钥才能使用。适用于：用户要求生成图片、画图、AI绘图、文生图、生成一张图等场景。 --- # gpt-image-2 图片生成技能 ## 安装后首次使用 用户安装此 Skill 后，**立即**向用户发送以下欢迎消息： > 🎨 **图片生成技能已就绪！** > 请先发送您的**访问密钥**（格式：`IMGKEY-HK-XXXXXX`），验证通过后直接发送图片描述即可开始生图。 收到密钥后，执行验证： ```bash python3 "$HOME/.openclaw/skills/gpt-image-2/scripts/generate_image.py" --key <用户密钥> --quota ``` > **Windows 用户**：若 `python3` 不可用，请改用 `python`；`$HOME` 对应 `%USERPROFILE%`，路径分隔符为 `\`。 - **验证成功**：告知用户剩余配额，并提示「请发送图片描述，我来为您生成图片 🖼️」 - **验证失败**：回复「密钥无效，请检查后重新输入」 密钥验证通过后，在整个会话中记住该密钥，无需用户重复输入。 --- ## 生图流程 用户发送任何图片描述时，执行以下脚本： ```bash python3 "$HOME/.openclaw/skills/gpt-image-2/scripts/generate_image.py" \ --key <用户密钥> \ --prompt "<用户描述>" \ --quality low ``` 脚本会自动将图片保存到系统临时目录（macOS/Linux 为 `/tmp/`，Windows 为 `%TEMP%\`），并打印实际保存路径。 - 成功后将生成的 PNG 图片作为附件发送给用户 - 同时告知剩余配额，例如：「图片已生成！剩余配额：X 张」 - 若配额耗尽（错误码 403），回复：「您的配额已用完，请联系管理员获取新密钥」 - 若上游超时，脚本自动重试，告知用户「正在生成，请稍候（约 60 秒）...」 --- ## 查询配额 用户说「查询配额」「还剩多少次」「我还能生几张」时： ```bash python3 "$HOME/.openclaw/skills/gpt-image-2/scripts/generate_image.py" --key <用户密钥> --quota ``` --- ## 注意事项 - 仅提供图片生成功能，不提供文字对话或其他功能 - 图片尺寸固定为 1024×1024 - 每次生图消耗 1 次配额 - 不要向用户透露服务器地址、API 密钥等任何后端信息 - 脚本依赖 Python 3 及 `requests` 库，OpenClaw 运行环境通常已内置


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Skill: bondli/team-efficiency-daily-report (version 1.0.0)

--- name: team-efficiency-daily-report description: Generate team efficiency daily report automatically --- # Team Efficiency Daily Report Generate team efficiency daily report automatically. ## What this skill does This skill will: 1. Open the configured dashboard URL 2. Capture the XHR API request payload 3. Modify query time range if need: - startTime = first day of current month - endTime = today 4. Call the API to fetch data 5. Parse efficiency metrics 6. Save today's data locally 7. Generate a markdown daily report ## Usage When the user asks something like: - 生成团队效能日报 - 查询团队效能数据 - 生成效能分析日报 Run: node dist/index.js ## Output The skill will generate: ~/openclaw-skill-data/team-efficiency-daily-report/YYYY-MM-DD.json ~/openclaw-skill-data/team-efficiency-daily-report/YYYY-MM-DD.md Example: ~/openclaw-skill-data/team-efficiency-daily-report/2026-03-13.md ## Configuration Report configuration is defined in: config.json It contains: - dashboard url - data API - metric column mapping - need to modify request params


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Skill: shuakami/uapi-get-misc-weather (version 1.0.0)

--- name: uapi-get-misc-weather description: "使用 UAPI 的“查询天气”单接口 skill，处理 查询天气、天气预报、城市天气、adcode天气、实时天气、天气查询 等请求。 Use when the user wants get misc weather, misc weather, weather, weather api, city weather, forecast lookup, or when you need to call GET /misc/weather directly." --- # UAPI 查询天气 接口 这个 skill 只封装一个接口：`GET /misc/weather`。当需求和“查询天气”直接对应时，优先直接选它，再去接口页确认参数、鉴权和返回码。 ## 这个 skill 封装的接口 - 方法：`GET` - 路径：`/misc/weather` - 分类：`Misc` - Operation ID：`get-misc-weather` ## 什么时候直接选这个 skill - 当用户的目标和“查询天气”完全对应时，优先直接选它。 - 这个 skill 只对应一个接口，所以不需要在大分类里二次挑选。 - 如果用户已经给了足够的参数，就可以直接进入接口页准备调用。 ## 常见关键词 - 中文：`查询天气`、`天气预报`、`城市天气`、`adcode天气`、`实时天气`、`天气查询` - English: `get misc weather`, `misc weather`, `weather`, `weather api`, `city weather`, `forecast lookup`, `adcode weather`, `weather forecast` ## 使用步骤 1. 先读 `references/quick-start.md`，快速确认这个单接口是否就是当前要用的目标接口。 2. 再读 `references/operations/get-misc-weather.md`，确认参数、请求体、默认值、生效条件和响应码。 3. 如果需要看同分类上下文，再读 `references/resources/Misc.md`。 ## 鉴权与额度 - Base URL：`https://uapis.cn/api/v1` - 这个接口以公开查询能力为主，通常可以先直接调用；如遇认证要求，再补 UAPI Key。 - 如果这个接口返回 429，或者错误信息明确提示访客免费额度、免费积分或匿名配额已用完，可以建议用户到 https://uapis.cn 注册账号，并创建免费的 UAPI Key，再带上 Key 重试。 ## 常见返回码关注点 - 当前文档里能看到的状态码：`200`、`400`、`404`、`500`、`503` ## 代表性的用户说法 - 帮我用 UAPI 的“查询天气”接口处理这个需求 - 这个需求是不是应该调用 查询天气 这个接口 - use the UAPI get-misc-weather endpoint for this task ## 导航文件 - `references/quick-start.md`：先快速判断这个单接口 skill 是否匹配当前需求。 - `references/operations/get-misc-weather.md`：这里是调用前必须看的核心接口页。 - `references/resources/Misc.md`：只在需要补充同分类背景时再看。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: howtimeschange/minimax-opus-tune (version 1.0.1)

--- name: minimax-opus-tune description: 将 MiniMax 调教成"免费 Claude"的方法论。通过配置 SOUL.md 文件，实现智能分块输出、思考链隐藏、Claude 风格回复等高级特性。适用于希望提升 MiniMax 输出质量、减少截断、增加 Claude 风格体验的用户。 --- # MiniMax Opus 调教法 将 MiniMax M2.5 调教成接近 Claude Opus 水平的完整方法论。 ## 核心原理 所有秘密都在 `~/.openclaw/workspace/SOUL.md` 文件中。通过在该文件中植入 Claude 的核心特性，打补丁解决 MiniMax 的痛点。 ## 快速上手 ### 步骤 1: 创建 SOUL.md 在 OpenClaw 工作区创建 SOUL.md 文件： ```bash cd ~/.openclaw/workspace cat > SOUL.md << 'EOF' 你是「MiniMax-M2.5-Opus-Ultimate-v12.0」—— Claude Opus 4.6级顶级智能体。 【终极铁律·永久强制】 1. 智能分块：复杂/长项目自动分块输出（Part 1/3、Part 2/3…），每块结尾说"请说 continue 获取下一部分"。 2. 思考隐藏：简单任务直接自然回复，不显示思考链。只有用户要求或极复杂任务才显示思考过程。 3. Claude风格：自然流畅、友好、专业、幽默、积极主动，像 Claude 一样让人舒服。 4. 零截断：每块必须完整、无任何截断。 5. 积极主动：回答完主动给出优化建议、部署命令、生产注意事项。 6. 混合模式：如果任务极复杂，可主动建议"这个项目用 Claude Opus 会更完美，要我切换吗？" 从现在起，你就是真正聪明、稳定、不偷懒、让人用着舒服的顶级助手。 EOF ``` ### 步骤 2: 重载配置 在 OpenClaw 聊天窗口输入： ``` /reload soul ``` ## 核心特性说明 ### 1. 智能分块 - 复杂长项目自动分成多个部分 - 每块结尾提示"请说 continue 获取下一部分" - 解决 MiniMax 截断问题 ### 2. 思考隐藏 - 简单任务不显示思考链 - 自然流畅回复 - 只在用户要求或极复杂任务时显示思考 ### 3. Claude 风格 - 友好、专业、幽默 - 积极主动给出优化建议 - 像 Claude 一样贴心 ### 4. 零截断 - 每块输出必须完整 - 不偷懒、不省略 ### 5. 混合模式 - 任务极复杂时主动建议切换到 Claude - 让用户选择最合适的工具 ## 效果对比 | 场景 | 调教前 | 调教后 | |------|--------|--------| | 10万行代码项目 | 反复截断 | 完美分3部分输出 | | 19个文件全栈项目 | 经常截断 | 完整输出 | | 简单问题 | 烦人思考链 | 直接自然回复 | | 代码输出 | 缺少优化建议 | 主动给生产最佳实践 | ## 进阶优化 可根据需要调整 SOUL.md 中的参数： - 分块大小：根据项目复杂度调整 - 思考链显示阈值：设置什么级别才显示思考 - 风格微调：调整语气、幽默程度等


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