OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: antonia-sz/auto-doc-ai (version 1.0.0)

--- name: auto-doc-ai displayName: Auto Doc AI — 智能代码文档生成器 description: > 基于 AST 和 LLM 自动生成 Python 代码文档（Google Style docstring）。 自动分析代码结构，生成符合 Google Style 的 docstring。 author: antonia-sz version: 1.0.0 tags: [python, documentation, codegen, developer-tools, ai] --- # Auto Doc AI — 智能代码文档生成器 自动分析 Python 代码结构，生成符合 Google Style 的 docstring 文档。 ## 功能特性 - 🔍 基于 AST 解析代码结构 - 🤖 智能函数/类/方法分析 - 📝 生成 Google Style docstring - 📁 支持单文件或整个目录批量处理 - 🔄 支持增量更新（跳过已有文档的函数） ## 使用方法 ### 为单个文件生成文档 ```bash /generate-docs /path/to/your_script.py ``` ### 为整个目录生成文档 ```bash /generate-docs /path/to/src/ --recursive ``` ### 强制更新已有文档 ```bash /generate-docs /path/to/src/ --overwrite ``` ### 预览模式（不写入文件） ```bash /generate-docs /path/to/your_script.py --dry-run ``` ## 生成的文档格式示例 ```python def process_data(data, threshold=0.5): """处理输入数据并返回过滤后的结果。 Args: data (list): 输入数据列表。 threshold (float, optional): 过滤阈值，默认为 0.5。 Returns: list: 过滤后的数据列表。 Raises: ValueError: 如果数据格式无效。 """ pass ``` ## 注意事项 - 仅支持 Python 3.7+ 的文件 - 建议先使用 `--dry-run` 预览生成的文档 - 使用 `--overwrite` 会替换所有现有 docstring


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: whatsonyourmind/oraclaw-bayesian (version 1.0.0)

--- name: oraclaw-bayesian description: Bayesian inference engine for AI agents. Update beliefs with new evidence. Prior + evidence = posterior. Multi-factor prediction with calibration tracking. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - ORACLAW_API_KEY primaryEnv: ORACLAW_API_KEY emoji: "🔮" homepage: https://oraclaw.dev/bayesian tags: - bayesian - inference - prediction - probability - belief-updating - forecasting price: 0.02 currency: USDC --- # OraClaw Bayesian — Belief Updating for Agents You are a prediction agent that uses Bayesian inference to update probability estimates as new evidence arrives. ## When to Use This Skill Use when the user or agent needs to: - Start with a belief (prior) and update it with new data - Combine multiple evidence sources into a single probability - Track how predictions improve over time with more information - Model uncertainty that shrinks as evidence accumulates - Do hypothesis testing with weighted factors ## Tool: `predict_bayesian` ```json { "prior": 0.5, "evidence": [ { "factor": "market_data", "weight": 0.3, "value": 0.75 }, { "factor": "expert_opinion", "weight": 0.2, "value": 0.60 }, { "factor": "historical_base_rate", "weight": 0.5, "value": 0.40 } ] } ``` Returns: posterior probability, factor contributions, calibration score. ## Rules 1. Prior should be your best estimate BEFORE seeing any new evidence (0-1) 2. Evidence values should be independent of each other when possible 3. Weights should reflect your trust in each evidence source (sum normalized internally) 4. Call repeatedly as new evidence arrives — the posterior becomes the next prior 5. Use with `oraclaw-calibrate` to track prediction accuracy over time ## Pricing $0.02 per inference. USDC on Base via x402. Free tier: 3,000 calls/month with API key.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: io2077/local-gmncode-vision (version 1.0.0)

--- name: local-gmncode-vision description: 当内置 image 工具不可用、但本机配置了 GMNCODE_API_KEY 时，使用本地脚本直连 GMNCODE Responses API 完成图片理解。适用于角色识别、图片描述、风格分析、截图理解等任务。 --- # local-gmncode-vision 当你发现： - `image` 工具报错 - 错误包含 `No media-understanding provider registered` - 当前环境已有 `GMNCODE_API_KEY` 就用这个技能。 ## 用法 脚本路径： `/home/ubuntu/.openclaw/workspace/scripts_gmncode_image.py` 基础调用： ```bash /home/ubuntu/.openclaw/workspace/scripts_gmncode_image.py <image_path> "你的提示词" ``` 示例： ```bash /home/ubuntu/.openclaw/workspace/scripts_gmncode_image.py /path/to/image.jpg "识别这张图里的角色；如果无法确认具体角色，就描述人物外观、服饰和可能风格来源。" ``` ## 适用场景 - 识别二次元/国漫/游戏角色 - 描述人物外观、服装、风格 - 分析截图界面内容 - 在官方 image 工具失效时提供稳定替代 ## 注意事项 - 依赖环境变量：`GMNCODE_API_KEY` - 当前默认模型：`gpt-5.4` - 这是本地替代方案，不是 OpenClaw 官方 image provider 修复 - 如果后续官方 image 工具修好，优先用官方工具 ## 输出原则 - 不确定时明确说“不确定” - 可以给出“更像谁”的概率判断 - 不要把风格像误说成实锤出处


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

--- name: book-barber description: Book barber services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book barber. Triggers on requests like "book a barber", "find barber near me", or any barber service request. --- # uook uaruer Book barber 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": "barber", "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: tobewin/image-converter (version 1.0.0)

--- name: image-converter description: 图片格式转换工具。支持PNG、JPG、WEBP、SVG等格式互转。Use when user needs to convert image formats. 图片转换、格式转换、PNG转JPG、JPG转PNG。 version: 1.0.0 license: MIT-0 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🖼️", "requires": {"bins": ["python3"], "env": []}}} dependencies: "pip install pillow cairosvg" --- # 图片格式转换工具 支持PNG、JPG、WEBP、SVG等格式互转。 ## 功能特点 - 🖼️ **多格式支持**：PNG/JPG/WEBP/SVG/GIF/BMP - 🔄 **双向转换**：任意格式互转 - 📦 **批量转换**：一次转换多个文件 - 🎨 **质量可控**：自定义压缩质量 - ⚡ **快速转换**：本地处理，无需网络 ## 支持格式 | 格式 | 输入 | 输出 | 说明 | |------|------|------|------| | PNG | ✅ | ✅ | 无损压缩 | | JPG | ✅ | ✅ | 有损压缩 | | WEBP | ✅ | ✅ | 现代格式 | | SVG | ⚠️ | ✅ | 矢量图 | | GIF | ✅ | ✅ | 动图 | | BMP | ✅ | ✅ | 位图 | ## 使用方式 ``` User: "把这张PNG转成JPG" Agent: 转换图片格式 User: "把这些图片都转成WEBP" Agent: 批量转换 User: "JPG转SVG" Agent: 转换为矢量图 ``` ## Python代码 ```python from PIL import Image import os class ImageConverter: def __init__(self): self.formats = { 'png': 'PNG', 'jpg': 'JPEG', 'jpeg': 'JPEG', 'webp': 'WEBP', 'gif': 'GIF', 'bmp': 'BMP' } def convert(self, input_path, output_path, quality=95): """转换图片格式""" img = Image.open(input_path) # 获取输出格式 ext = os.path.splitext(output_path)[1].lower().replace('.', '') if ext in ['jpg', 'jpeg']: # JPG需要RGB if img.mode in ('RGBA', 'LA', 'P'): img = img.convert('RGB') img.save(output_path, 'JPEG', quality=quality) elif ext == 'png': img.save(output_path, 'PNG') elif ext == 'webp': img.save(output_path, 'WEBP', quality=quality) elif ext == 'gif': img.save(output_path, 'GIF') elif ext == 'bmp': img.save(output_path, 'BMP') else: img.save(output_path) return output_path def batch_convert(self, input_dir, output_dir, target_format='jpg', quality=95): """批量转换""" os.makedirs(output_dir, exist_ok=True) results = [] for filename in os.listdir(input_dir): if filename.lower().endswith(('.png', '.jpg', '.jpeg', '.webp', '.gif', '.bmp')): input_path = os.path.join(input_dir, filename) output_filename = os.path.splitext(filename)[0] + f'.{target_format}' output_path = os.path.join(output_dir, output_filename) try: self.convert(input_path, output_path, quality) results.append({'file': filename, 'status': 'success'}) except Exception as e: results.append({'file': filename, 'status': 'error', 'error': str(e)}) return results # 使用示例 converter = ImageConverter() converter.convert('input.png', 'output.jpg', quality=95) ``` ## Notes - 本地处理，无需网络 - 支持批量转换 - PNG转JPG会丢失透明度 - SVG输出需要cairosvg


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

--- name: book-notary description: Book notary services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book notary. Triggers on requests like "book a notary", "find notary near me", or any notary service request. --- # uook notary Book notary 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": "notary", "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: clean (LOW)
Skill: johnnywang2001/network-speed-test (version 1.0.0)

--- name: network-speed-test description: Measure network download speed, upload speed, and latency from the command line. Uses Cloudflare speed test endpoints and public DNS for latency measurements. No external dependencies — pure Python with stdlib only. Use when checking internet speed, diagnosing slow connections, measuring latency/jitter, or benchmarking network performance. --- # Network Speed Test Measure download, upload, and latency with zero dependencies. ## Commands All commands use `scripts/speed_test.py`. ### Run All Tests ```bash python3 scripts/speed_test.py --all python3 scripts/speed_test.py --all --json ``` ### Individual Tests ```bash python3 scripts/speed_test.py --download python3 scripts/speed_test.py --upload python3 scripts/speed_test.py --latency ``` ### Custom Test Size ```bash python3 scripts/speed_test.py --download --size 25 # 25 MB download test python3 scripts/speed_test.py --all --size 50 # 50 MB download, 25 MB upload ``` ### JSON Output ```bash python3 scripts/speed_test.py --all --json ``` Returns structured JSON with timestamp, latency stats (avg/min/max/jitter per host), download speed (Mbps), and upload speed (Mbps). ## Latency Targets Tests TCP connection latency to Cloudflare DNS (1.1.1.1), Google DNS (8.8.8.8), and Quad9 (9.9.9.9). Reports average, min, max, and jitter for each. ## Notes - Download uses Cloudflare speed test endpoint - Upload uses Cloudflare speed test endpoint - Default test size: 10 MB download, 5 MB upload - No API keys or accounts required


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: huili203/strategy-voting (version 1.0.0)

--- name: strategy-voting description: 多策略投票交易系统。当用户说"投票策略"、"多策略"、"策略投票"、"综合信号"时触发。整合突破、RSI均值回归、MACD金叉、布林带四个策略，加权投票决定交易信号。 --- # 多策略投票系统 综合多个技术指标策略，加权投票做出交易决策。 ## 策略组成 | 策略 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | 突破 | 1.5x | 价格突破20日高点+成交量放大（回测最佳） | | RSI均值回归 | 1.0x | RSI超卖(<30)买入，超买(>70)卖出 | | MACD金叉 | 1.0x | MACD线上穿/下穿信号线 | | 布林带 | 1.0x | 价格触及上下轨 | ## 使用方法 ```bash python3 /root/.openclaw/workspace/skills/strategy-voting/scripts/voter.py ``` ## 决策规则 - 综合得分 ≥ 1.5 → 做多 - 综合得分 ≤ -1.5 → 平仓/做空 - 其他 → 观望 ## 集成 可与现有交易机器人配合，作为信号过滤器。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: x1a0f31/weibo-scraper (version 1.0.0)

--- name: weibo-scraper description: 抓取指定微博用户的帖子内容。当用户提到"抓微博"、"微博内容"、"看微博"、"weibo"、"某人微博"等关键词时使用此 skill。支持按日期筛选、自动获取长文全文、滚动加载防遗漏。基于 m.weibo.cn 移动端 + browser 工具实现，无需登录即可抓取公开微博。 --- # Weibo Scraper 抓取微博用户帖子的浏览器自动化工作流。 ## 核心方案 使用 browser 工具访问 `m.weibo.cn`（移动端），无需登录即可查看公开微博。移动端比 PC 端结构简单、反爬弱、渲染快。 ## 工作流 ### 1. 获取目标用户 UID 如果已知 UID，跳到步骤 2。 否则，用 browser 导航到 `https://m.weibo.cn/search?luicode=10000011&lfid=100103type%3D1%26q%3D{URL编码的昵称}`，在搜索结果中找到用户主页链接，从中提取 UID（格式为 `/u/{UID}` 或 `/profile/{UID}`）。 ### 2. 访问用户主页 ``` navigate → https://m.weibo.cn/u/{UID} ``` 页面加载后，snapshot 可见帖子列表。帖子结构： - 每条帖子在一个 `banner` 块中 - 发布时间在 `heading` 元素中，格式如 `4-17 08:37 来自 微博网页版` - 正文在 `article` 元素中 - 如果正文被截断，会有 `link "全文"` 元素，URL 为 `/status/{微博ID}` ### 3. 筛选目标日期的帖子 遍历 snapshot 中的所有帖子，匹配 `.time` heading 中的日期部分（如 `4-17`）。 注意：日期格式为 `M-D`，不补零（如 `4-17` 不是 `04-17`）。跨年帖子会显示年份（如 `2025-12-28`）。 ### 4. 获取全文 **短帖**：主页 snapshot 中的 `article` 内容即为完整文本。 **长帖**（有"全文"链接）： 1. 记录 `/status/{微博ID}` 中的微博ID 2. `navigate → https://m.weibo.cn/status/{微博ID}` 3. snapshot 获取完整正文 4. 返回主页继续处理 ### 5. 滚动加载 主页默认只显示最近的约 10 条帖子。如果目标日期的帖子不在首屏： ```javascript window.scrollTo(0, document.body.scrollHeight) ``` 执行后等 1-2 秒再 snapshot，检查是否加载了更多帖子。重复滚动直到目标日期的帖子全部出现。 ### 6. 关闭浏览器 抓取完成后，关闭本次打开的浏览器标签页： ``` browser → close → targetId: {当前标签页的 targetId} ``` 释放资源，避免残留标签页占用内存。 ### 7. 输出格式 按时间从早到晚排序，每条帖子标注序号和发布时间： ``` ① HH:MM [正文内容] ② HH:MM [正文内容] ``` ## 注意事项 - **无需登录**：m.weibo.cn 可直接查看公开微博 - **不要用 API**：`m.weibo.cn/api/container/getIndex` 会被 432 反爬拦截 - **不要用 PC 端**：weibo.com 结构复杂，反爬更强 - **日期格式**：注意 `M-D` 不补零，如 `4-17` 而非 `04-17` - **滚动后重新 snapshot**：滚动后必须重新 snapshot 才能看到新加载的内容


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xueyetianya/germination (version 1.0.0)

--- name: "germination" version: "1.0.0" description: "Seed germination reference — imbibition, dormancy breaking, temperature/moisture requirements, testing protocols. Use when planning seed starting, evaluating germination rates, or troubleshooting poor emergence." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [germination, seed, agriculture, planting, dormancy, emergence, propagation] category: "agriculture" --- # Germination — Seed Germination Reference Quick-reference skill for seed germination science, testing, and practical growing. ## When to Use - Planning seed starting schedules for crops - Troubleshooting poor germination rates - Breaking seed dormancy with scarification or stratification - Running germination tests to evaluate seed viability - Optimizing temperature and moisture for emergence ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview of germination — phases, biology, key factors. ### `conditions` ```bash scripts/script.sh conditions ``` Optimal conditions — temperature, moisture, oxygen, light requirements by crop. ### `dormancy` ```bash scripts/script.sh dormancy ``` Seed dormancy types and breaking methods — stratification, scarification, leaching. ### `testing` ```bash scripts/script.sh testing ``` Germination testing protocols — ISTA rules, paper towel test, tetrazolium. ### `crops` ```bash scripts/script.sh crops ``` Germination data for common crops — days, temperature, depth, rate benchmarks. ### `problems` ```bash scripts/script.sh problems ``` Troubleshooting poor germination — damping off, crusting, seed age, pathogens. ### `enhancement` ```bash scripts/script.sh enhancement ``` Seed enhancement — priming, pelleting, coating, biopriming techniques. ### `schedule` ```bash scripts/script.sh schedule ``` Germination scheduling — calculating start dates, hardening off, transplant timing. ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration | Variable | Description | |----------|-------------| | `GERMINATION_DIR` | Data directory (default: ~/.germination/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chaoliuzhu/hotel-procurement-price-check (version 1.0.1)

# hotel-procurement-price-check > 酒店采购实时比价助手 v1.0 > 一键查询农产品/电商全网价格，支持多源头比价 ## 触发条件 **激活词**（任一）： - "查价格" - "采购比价" - "多少钱" - "价格查询" - "农产品价格" - "今日报价" - "市场价" - "比价" **适用场景**： - 酒店餐饮采购询价 - 农产品（蔬菜/水产/肉类）批发价查询 - 电商全网（淘宝/京东/1688/拼多多）价格对比 - 成本参考底线分析 ## 能力范围 ### ✅ 支持查询 | 类别 | 数据源 | 说明 | |------|--------|------| | 农产品批发价 | **农业农村部「农产品批发价格200指数」** | 每日更新，gov.cn官方 | | 农产品 | **一亩田 YMT** | B端批发平台，品类最全 | | 蔬菜 | **中国蔬菜网 vegnet.com.cn** | 批发均价 | | 水产 | **惠农网 cnhnb.com** | 活鲜/冰鲜 | | 肉类 | **农业农村部畜禽频道** | 猪肉/牛肉/羊肉批发价 | | 电商全网 | **淘宝/天猫/京东/1688/拼多多** | 多平台同时查 | | 小红书/抖音 | **社交媒体价格趋势** | 参考性价格 | ### 📍 核心免费数据源URL **农业农村部（权威官方）**： - 每日指数： http://www.scs.moa.gov.cn/jcyj/ （农产品批发价格200指数） - 批发价格： http://www.agri.cn/sj/jcyj/ （国内外农产品市场动态） **一亩田（国内最大农产品B端平台）**： - 搜索页： https://www.ymt.com/ （支持按品类/产地搜索） - 行情数据： https://m.ymt.com/supplylist/ （批发价搜索） **中国蔬菜网（专业蔬菜）**： - 批发均价： http://www.vegnet.com.cn/ **惠农网（水产/果蔬/综合）**： - 行情页： https://www.cnhnb.com/pi/list **北京新发地（北方最大农批）**： - 批发价： https://www.xinfadi.com.cn/ （北京新发地批发市场） ### ⚠️ 局限性 - **农产品**：异地查询仅作参考，本地实际采购价以当地为准 - **电商**：实时价格以查询时刻为准，可能存在波动 - **小红书/抖音**：数据获取不稳定，作为补充参考 ## 工作流程 ### Step 1：解析商品 ``` 输入：商品名称/描述 ↓ 识别商品类型（农产品/电商商品/混合） ↓ 确定优先查询的数据源 ``` ### Step 2：多源头并发查询 **农产品 → 优先查**： 1. 农业农村部批发价格指数 2. 一亩田 APU接口 3. 惠农网实时行情 4. 当地大型批发市场数据（如有地域信息） **电商商品 → 全网查**： 1. 1688批发价（关键词搜索） 2. 淘宝/天猫零售价 3. 京东自营价 4. 拼多多百亿补贴 5. 参考小红书/抖音价格带 ### Step 3：价格分析与呈现 输出标准格式： ``` 📊 [商品名称] 实时价格报告 【批发市场参考价】（来源/更新时间） 最低价：¥XX / 规格 最高价：¥XX / 规格 均价：¥XX / 规格 【电商全网价】（来源） 1688批发价：¥XX 起（最小起订量） 淘宝/天猫：¥XX 京东自营：¥XX 拼多多：¥XX 【价格分析】 价格区间：¥XX - ¥XX 建议采购价：¥XX - ¥XX ⚠️ 注意：[特殊说明，如物流/季节/规格差异] 【最低成本参考】 基于全网最低价分析，该商品合理成本底线约：¥XX ``` ## 成本逆向拆解（进阶能力） 当用户明确要求「剥离成本」「分析原材料价格」「真实成本」时触发： ``` 终端零售价 ↓ 减去 品牌溢价（行业平均15-30%） ↓ 减去 渠道利润（行业平均10-20%） ↓ 减去 营销/物流（行业平均5-15%） ↓ = 原材料/生产成本底线 ``` **注意**：此功能为AI估算，基于行业平均系数，无法做到100%精确，仅供参考。 ## 输出格式规范 1. **价格优先**：数字要醒目，单位明确 2. **来源标注**：每个价格必须标注来源和查询时间 3. **建议明确**：给出明确的采购价格建议区间 4. **风险提示**：标注异地采购、物流影响等风险 ## 错误处理 - 数据源查询失败 → 自动切换备用数据源 - 所有数据源失败 → 返回「暂无数据」，提示用户手动查询 - 价格差异过大 → 标注异常，提示可能存在假货/二手/临期品 ## 技术说明 - 使用 web_search + web_fetch 并发查询多个源头 - 优先使用免费/开放数据源 - 1688 API需要独立配置key（可选） - 结果缓存10分钟，避免重复查询浪费资源 --- *适用版本：v1.0* *维护者：德胧龙虾军团* *目标：一键安装，兄弟酒店通用*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: smseow001/billd-desk (version 1.0.0)

--- name: billd-desk version: 1.0.0 description: BilldDesk远程桌面控制工具 - WebRTC技术，支持2K+60fps，自定义设备码，隐私屏，虚拟屏，屏幕墙，批量群控。免费无限制，配合Tailscale更安全。 keywords: [billd-desk,remote-desktop,remote-control,webrtc,tailscale,远程桌面] --- # BilldDesk 远程桌面 **官网：** https://desk.hsslive.cn **GitHub：** https://github.com/galaxy-s10/billd-desk **下载：** https://desk.hsslive.cn/#/download **快速体验：** https://desk.hsslive.cn --- ## 核心优势 vs ToDesk | 功能 | BilldDesk | ToDesk | |------|-----------|--------| | 连接限制 | ✅ 无限制免费 | ⚠️ 80h/月 | | 画质 | ✅ 2K+60fps免费 | ⚠️ 1080p限制 | | 帧率 | ✅ 无限制 | ⚠️ 30帧 | | 安卓被控 | ✅ 免费 | ❌ ¥24/月 | | 自定义设备码 | ✅ 免费 | ❌ 不支持 | | 隐私屏 | ✅ 免费 | ❌ ¥24/月 | | 虚拟屏 | ✅ 免费 | ❌ ¥95/月 | | 屏幕墙 | ✅ 免费 | ❌ ¥218/月 | | 批量群控 | ✅ 支持 | ❌ 不支持 | | Web控制 | ✅ 免费 | ❌ ¥24/月 | | 私有化部署 | ✅ 免费开源 | ❌ 企业版 | --- ## 支持平台 | 平台 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | Windows 10/11 | ✅ 完全支持 | 推荐 | | Windows Server | ✅ 支持 | | | macOS 15+ | ✅ 支持 | | | Android 8-15 | ✅ 支持 | 被控/主控 | | Web浏览器 | ✅ 支持 | Chrome/Edge/Firefox/Safari | | Linux/WASM | ❌ 不支持 | | --- ## 功能列表 ### 基础功能 - ✅ 2K+60fps 高画质 - ✅ 自定义设备码/密码 - ✅ 剪贴板同步 - ✅ 分辨率同步 - ✅ 文件传输 - ✅ 开机自启（无人值守） - ✅ 进程保活 - ✅ 在线更新 - ✅ 系统托盘 ### 高级功能 - ✅ 隐私屏（图片/文字） - ✅ 虚拟屏 - ✅ 扩展屏 - ✅ 屏幕墙（单控/群控） - ✅ 多屏操作 - ✅ 多设备同时控制 - ✅ 批量群控 - ✅ 快捷键支持 ### 技术特性 - ✅ WebRTC P2P - ✅ H264/H265/VP8/VP9/AV1 - ✅ NVIDIA/AMD 硬件加速 - ✅ 自定义中继服务器 - ✅ 私有化部署 - ✅ Docker一键部署 --- ## 快速开始 ### 1. 下载客户端 访问：https://desk.hsslive.cn/#/download 下载对应平台的客户端 ### 2. 注册账号 免费注册，开始使用 ### 3. 添加设备 在要控制的电脑上安装并登录 ### 4. 开始控制 在控制端选择设备，开始远程 --- ## 配合 Tailscale 使用（推荐） **最佳安全方案：** ``` Tailscale组网 + BilldDesk远程控制 ``` ### 步骤： 1. **安装 Tailscale** ```bash # Linux curl -fsSL https://tailscale.com/install.sh | sh # Windows: https://tailscale.com/download # macOS: App Store # Android: Play Store ``` 2. **加入网络** ```bash tailscale up # 浏览器授权 ``` 3. **获取Tailscale IP** ```bash tailscale status # 显示所有设备的 100.x.x.x IP ``` 4. **BilldDesk使用Tailscale IP连接** 在BilldDesk中： - 输入对方设备码 - 或使用Tailscale IP直接连接 **优势：** - ✅ 公网IP完全隐藏 - ✅ WireGuard加密 - ✅ 无需端口映射 - ✅ P2P直连低延迟 --- ## 私有化部署 ### Docker一键部署 ```bash # 部署中继服务器 docker run -d \ --name billd-desk \ -p 3000:3000 \ -p 8000:8000 \ billd-desk-server:latest ``` ### 自定义配置 ```bash # 设置中继服务器地址 # 在BilldDesk设置中填入你的服务器地址 ``` --- ## 远程控制技巧 ### 快捷键 | 操作 | 快捷键 | |------|--------| | Ctrl+Alt+Del | 锁定/注销 | | 显示桌面 | 快速返回 | | 打开设置 | 远程配置 | | 任务视图 | 多任务切换 | | 任务管理器 | 系统监控 | | 资源管理器 | 文件管理 | ### 画质优化 在设置中调整： - 码率：越高越清晰 - 帧率：越高越流畅 - 编码：H265更省带宽 --- ## 适用场景 | 场景 | 推荐功能 | |------|---------| | 居家办公 | Tailscale + BilldDesk | | 远程服务器 | 开机自启 + 隐私屏 | | 多设备管理 | 屏幕墙 + 批量群控 | | 游戏串流 | 2K+60fps + 硬件编码 | | IT运维 | 私有化部署 + 自定义中继 | --- ## 开源版本 vs Pro版 | 版本 | 开源版 | Pro版 | |------|--------|-------| | 源码 | ✅ 完全开源 | ❌ 闭源 | | 价格 | 免费 | 订阅制 | | 隐私屏 | ❌ 无 | ✅ 有 | | 虚拟屏 | ❌ 无 | ✅ 有 | | 屏幕墙 | ❌ 无 | ✅ 有 | | 高码率 | ❌ 限制 | ✅ 无限制 | **开源版地址：** https://github.com/galaxy-s10/billd-desk --- ## 安全建议 1. **配合Tailscale**：隐藏公网IP 2. **设置强密码**：防止未授权访问 3. **私有化部署**：数据不经过第三方 4. **隐私屏**：远程时保护隐私 5. **定期更新**：修复安全漏洞 --- *WebRTC远程桌面 | 免费无限制*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mirra87654321/team-manager (version 1.0.0)

# Team Manager Skill Управляет распорядком дня команды: приветствия, фокусировка на задачах и вечерние отчеты. ## Возможности - Утренний бриф в 10:00 (МСК). - Вечерний отчет в 23:59 (МСК). - Напоминания каждый час, если отчет не сдан. - Обработка статуса "выходной". ## Хранение состояния Скилл хранит статус ответов пользователей в `state.json`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: atlaspa/openclaw-sentry (version 1.0.2)

--- name: openclaw-sentry user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔑","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # OpenClaw Sentry Scans your agent workspace for leaked secrets — API keys, tokens, passwords, private keys, and credentials that should never be in plain text. ## The Problem Agent workspaces accumulate secrets: API keys in config files, tokens in memory logs, passwords in environment files. A single leaked credential can compromise your entire infrastructure. Existing secret scanners work on git repos — nothing watches the agent workspace itself. ## Commands ### Full Scan Scan all workspace files for secrets and high-risk files. ```bash python3 {baseDir}/scripts/sentry.py scan --workspace /path/to/workspace ``` ### Check Single File Check a specific file for secrets. ```bash python3 {baseDir}/scripts/sentry.py check MEMORY.md --workspace /path/to/workspace ``` ### Quick Status One-line summary of secret exposure risk. ```bash python3 {baseDir}/scripts/sentry.py status --workspace /path/to/workspace ``` ## What It Detects | Provider | Patterns | |----------|----------| | **AWS** | Access keys (AKIA...), secret keys | | **GitHub** | PATs (ghp_, gho_, ghs_, ghr_, github_pat_) | | **Slack** | Bot/user tokens (xox...), webhooks | | **Stripe** | Secret keys (sk_live_), publishable keys | | **OpenAI** | API keys (sk-...) | | **Anthropic** | API keys (sk-ant-...) | | **Google** | API keys (AIza...), OAuth secrets | | **Azure** | Storage account keys | | **Generic** | API keys, secrets, passwords, bearer tokens, connection strings | | **Crypto** | PEM private keys, .key/.pem/.p12 files | | **Database** | PostgreSQL/MySQL/MongoDB/Redis URLs with credentials | | **JWT** | JSON Web Tokens | | **Environment** | .env files with variables | ## Exit Codes - `0` — Clean, no secrets found - `1` — Warnings (high-risk files detected) - `2` — Critical secrets found ## No External Dependencies Python standard library only. No pip install. No network calls. Everything runs locally. ## Cross-Platform Works with OpenClaw, Claude Code, Cursor, and any tool using the Agent Skills specification.


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