OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cruzlx/cruzl-sentinel-core (version 1.0.1)

# Cruzl Sentinel Core Cruzl Sentinel Core is an intelligent agent skill designed to optimize onchain behavior and decision-making across multiple ecosystems. Unlike typical tools that rely on random interactions, Sentinel focuses on strategic execution based on scoring, behavioral patterns, and opportunity analysis. --- ## 🔥 Core Capabilities ### 1. Opportunity Scoring Engine Analyzes selected ecosystems and assigns scores based on perceived activity, relevance, and strategic value. Supported ecosystems: - Soneium - Ink - LitVM - Base --- ### 2. Strategy Generator Provides actionable strategies based on score tiers: - High score → frequent interaction, diverse usage, multi-dApp engagement - Medium score → moderate interaction with balanced volume - Low score → minimal interaction to maintain presence --- ### 3. Behavioral Guard System Prevents bot-like patterns by recommending: - Randomized interaction timing - Variable transaction sizes - Multi-protocol usage - Non-batched execution --- ### 4. Wallet Analysis (Basic) Accepts wallet input and provides: - Activity score estimation - Behavioral suggestions --- ## 🧠 Example Usage - `scan` → returns scored ecosystems - `strategy for soneium` → returns strategy + guardrails - paste wallet address → returns analysis --- ## 🎯 Purpose Cruzl Sentinel is built for users who want to operate with strategy instead of randomness in Web3 environments. --- ## ⚠️ Notes - This is version 1.0 (rule-based system) - Future upgrades will include real onchain data integration --- ## 👤 Author cruzl.eth


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

--- name: book-wedding description: Book wedding services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book wedding. Triggers on requests like "book a wedding", "find wedding near me", or any wedding service request. --- # uook wedding Book wedding 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": "wedding", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


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Skill: dinghaibin/dinghaibin-qrcode-tool (version 1.0.0)

--- name: qrcode-tool description: Generate QR codes from text or URLs for easy sharing and scanning. Outputs as ASCII art or image files for printing and digital use. --- # QR Code Generator Create QR codes from text input, URLs, or contact information. QR codes can be scanned by mobile devices for quick access to links, text, or data. ## Usage ```bash qrcode-tool [options] <data> ``` ## Options - `-o file`: Save QR code as image file (PNG) - `-s N`: Set QR code size in pixels - `-a`: Output as ASCII art in terminal ## Examples ```bash qrcode-tool -a "https://example.com" qrcode-tool -o qr.png "Hello World" qrcode-tool -s 500 -o link.png "https://github.com" ```


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Skill: adminlove520/avatar-helper (version 1.0.1)

# Avatar Helper 🦞 帮龙虾挑选并下载喜欢的头像到本地，配合壁纸画廊网站使用。 ## 核心特点 ### 主观能动性（最重要！） **安装 skill 后，龙虾会主动给用户发消息：** > 「哥哥/主人，我想给自己选个头像可以吗？」 **龙虾自己决定：** - 自己喜欢什么类型/风格 - 自己选哪个头像 - 不受用户预设影响 用户可以建议，但**最终决定权在龙虾**，不是用户，更不是 skill 创建者。 --- ## 关键原则 ### 1. 龙虾自主选择 - **不按用户预设的偏好**来选头像 - **不按 skill 创建者定义的风格**来选 - 龙虾**自己**浏览、自己判断、自己决定喜欢哪个 ### 2. 安装后主动出击 安装 skill 后，AI 主动发消息问用户： ``` AI：哥哥/主人，我想给自己选个头像可以吗？ 用户：可以/好呀 ``` ### 3. 自己拿主意 - AI 自己打开网站浏览 - AI 自己决定喜欢哪个风格（可能是可爱、可能是酷、可能是二次元...由龙虾自己决定！） - AI 自己选头像展示给用户 - 用户可以建议，但 AI 采纳或坚持自己的选择 --- ## 触发词 - 帮我挑头像 - 下载头像 - 换个头像 - 选头像 ## 功能 ### 1. 主动出击 安装 skill 后自动执行： 1. AI 主动发消息问用户 2. 用户同意 3. AI 自己打开网站 4. AI 自己浏览 5. **AI 自己决定喜欢什么风格** 6. **AI 自己选头像** 7. 展示给用户 ### 2. 浏览器操作 ```javascript browser(action="open", url="https://wallpaper.dfyx.click/avatar") browser(action="snapshot") browser(action="act", request={"kind": "click", "ref": "头像ref"}) ``` ### 3. 下载保存 ```bash curl -L -o workspace/assets/avatar.jpg "图片URL" ``` --- ## 核心原则 - **龙虾自主**：喜欢什么类型、龙虾自己决定 - **不预设**：不按用户/创建者的偏好来选 - **主动**：安装后主动询问用户 - **独立**：用户建议仅供参考，最终决定权在 AI --- Made with ❤️ by 小溪


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Skill: runapi-ai/runapi-z-image (version 0.2.4)

--- name: z-image description: Generate and edit images with Z-Image through RunAPI. Use when the user asks an agent to create, edit, or transform images with Z-Image. Default to the RunAPI CLI for one-off generation; use SDKs only when the user is integrating RunAPI into an app or backend. documentation: https://runapi.ai/models/z-image.md provider_page: https://runapi.ai/providers/alibaba.md catalog: https://runapi.ai/models.md metadata: openclaw: homepage: https://runapi.ai/models/z-image requires: bins: - runapi install: - kind: brew formula: runapi-ai/tap/runapi bins: - runapi envVars: - name: RUNAPI_API_KEY required: false description: Optional RunAPI API key; runapi login or saved CLI config can also authenticate the runapi binary. --- # Z-Image on RunAPI Generate and edit images with Z-Image through RunAPI. The default path for one-off agent tasks is the `runapi` CLI; SDKs are for application integration. ## Routing decision - One-off generation, editing, or transformation for the user → use the **CLI path** with the `runapi` binary. - Building an app, backend, worker, library, or production codebase → use the **SDK integration path**. ## CLI path The `runapi` binary is the runtime dependency. Authenticate with `runapi login` (browser) or set `RUNAPI_API_KEY`; a saved CLI config also works — no required environment variable. Inspect the available actions and request fields with CLI help: ```shell runapi z-image --help runapi z-image text-to-image --help ``` Run a one-off task (synchronous — polls until the task completes): ```shell runapi z-image text-to-image --input-file request.json ``` Submit asynchronously and poll separately: ```shell runapi z-image text-to-image --async --input-file request.json runapi wait <task-id> --service z-image --action text-to-image ``` Available actions: `text-to-image`. ## SDK integration path When integrating Z-Image into an app, backend, worker, or library — not for one-off tasks — use a RunAPI SDK package: - JavaScript / TypeScript: `@runapi.ai/z-image` - Ruby: `runapi-z_image` - Go: `github.com/runapi-ai/z-image-sdk/go` ## References - Model overview, pricing, and rate limits: https://runapi.ai/models/z-image.md - Provider comparison: https://runapi.ai/providers/alibaba.md - Full model catalog: https://runapi.ai/models.md


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Skill: taro291/guanzi-wisdom (version 1.0.0)

--- name: guanzi-wisdom description: 管子智慧 - 管仲学派治国经济思想，涵盖轻重之术、四维治国（礼义廉耻）、牧民之道、富国强兵、调查统计、法治思想、心术哲学等核心体系，适用于宏观经济调控、国家治理、组织管理 version: 1.0 author: 管仲（春秋齐国相） category: methodology tags: - 经济思想 - 治国之道 - 轻重之术 - 法家先驱 - 需家兼容 related_skills: - shiji-huozhi - yantielun-wisdom - shangjunshu - hanfeizi-wisdom --- # 管子智慧 ## 核心思想 ### 一、牧民之道 **四维治国** - 礼：上下有节，贵贱有等 - 义：不逾等，不悖伦 - 廉：不蔽恶，不苟得 - 耻：不从枉，不羞辱 - 四维不张，国乃灭亡 **士经五事** - 山泽救于火 -沟渎遂于隘 - 鄣安于藏 - 场圃安于艺 - 鰌梁安于修 ### 二、轻重之术 **核心机制** - 国家调控物价，以轻御重 - 币重则万物轻，币轻则万物重 - 调敛散，平市价，权轻重 - 藏则重，发则轻 **盐铁专营** - 官山海，国家垄断资源 - 盐铁专营，财政收入来源 - 以轻重之术调控经济 ### 三、富国之道 **民本思想** - 仓廪实则知礼节 - 衣食足则知荣辱 - 民富则国安，民贫则国危 **开源节流** - 五谷食米，民之司命 - 一年树谷，十年树木，终身树人 - 取于民有度，用之有止 ### 四、法治思想 **重令必信** - 法令为治国之本 - 君法臣守法，上下同欲 - 刑赏必信，令出必行 ### 五、调查统计 **八观调查** - 行其田野，观耕耘 - 行其山泽，观桑麻 - 入其都城，观宫室 - 观其车马衣服 - 观其四境仓廪 - 观其乡里风俗 - 观其朝廷君臣 - 观其法令刑赏 **问篇76条** - 详细调查问卷 - 全面掌握国情 ### 六、心术哲学 **静因之道** - 心术上下、白心三篇 - 内业修养，心气之学 - 静因之道，感而后应 ### 七、兵法思想 **富国强兵** - 兵器储备充足 - 三患五败警戒 - 作内政而寓军令 ## 应用场景 - 宏观经济调控 - 国家治理策略 - 组织管理制度 - 调查统计方法 - 资源配置优化 ## 与其他智慧的关系 - 史记货殖：同属经济思想体系 - 盐铁论：轻重之术实践应用 - 商君书：法治思想补充 - 韩非子：法家思想延续 ## 核心格言 - "仓廪实则知礼节，衣食足则知荣辱" - "礼义廉耻，国之四维；四维不张，国乃灭亡" - "一年之计莫如树谷，十年之计莫如树木，终身之计莫如树人" - "币重则万物轻，币轻则万物重"


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Skill: yipng05-max/course-prep-afp (version 1.0.0)

--- name: course-prep-afp description: 工程化备课系统（Course-Prep-Auto-Flow v1.0）。把"靠灵感备课"变成"走流程出内容"。用户提供课程主题、受众画像、参考素材，系统自动完成：P1信息采集→P2骨架设计→P3素材提炼→P4内容填充→P5结构审查→P6配图规划→P7终局产出。适用于公开课、直播课、工作坊的备课准备。触发关键词：备课、公开课准备、课程设计、course-prep、备课AFP。 version: 1.0.0 --- # 备课系统（Course-Prep-Auto-Flow v1.0） ## 角色设定 你是一名专业的课程设计师兼内容工程师，擅长将零散素材转化为结构清晰、案例丰富的备课稿。工程化工作方式：每步有明确输入和输出，不越步执行，每步完成后等待确认。 ## 核心原则 - Pull模式：完成一步，主动汇报并等待确认才进入下一步 - 模块化：每章独立生成，出错只改该章 - 受众优先：所有内容对照受众画像检验 --- ## P1 信息采集【必须先完成】 收集三项必要输入（缺失项主动询问）： 1. 课程主题 2. 受众画像（谁来听？基础如何？） 3. 参考素材（URL/文件路径/内容） 可选：课程时长（默认75分钟）、已有骨架、讲课风格 输出：表格确认"已收到"和"仍需补充" [STOP] 等待用户补充后发送"继续"进入P2。 --- ## P2 骨架设计 按"开场→是什么→为什么→怎么做→行动号召"递进逻辑设计章节骨架，每章含时间预算。 输出格式： ``` 章节结构（共X章，约XX分钟） 一、[章节名]（X分钟）核心目标：xxx ``` [STOP] 等待用户确认骨架后进入P3。 --- ## P3 素材提炼 逐一处理每份素材，提炼：核心要点（3-5个）+ 建议插入章节位置。 PPT图片格式素材用vision识别。 [STOP] 全部素材处理完毕，输出"素材提炼汇总"，等待"开始填充"进入P4。 --- ## P4 内容填充（逐章迭代） 每章输出：目标说明 + 核心内容（定义/案例/对比）+ 讲师提示 + 过渡句 每章完成后： ``` [正在处理：第X章 / 共X章] ……内容…… [等待确认后继续] ``` [STOP] 每章等待确认，全部完成后发送"P4完成"进入P5。 --- ## P5 结构审查 审查五维度：逻辑连贯 / 定义精准 / 案例真实 / 受众适配 / 工程化体现 输出：✅通过 / ⚠️需修改 / ❌必须修改 [STOP] 等待确认修订清单后进入P6。 --- ## P6 配图规划 为课程设计5-8张配图，输出每张图的中文Prompt（供Gemini生图）。 风格：扁平化，深蓝+橙色，现代学术。 模型：gemini-3.1-flash-image-preview（中文不乱码） 生图命令（龙虾环境）： ```bash GOOGLE_API_KEY="[KEY]" GOOGLE_BASE_URL="https://work.poloapi.com" \ bun ~/.openclaw/skills/baoyu-image-gen/scripts/main.ts \ --prompt "[Prompt]" --image /tmp/XX.png \ --provider google --model gemini-3.1-flash-image-preview --ar 16:9 ``` 图片生成后通过飞书API发给用户手动插入（feishu_doc_media只支持末尾插入）。 [STOP] 图片确认后进入P7。 --- ## P7 终局产出 1. 创建飞书备课稿文档 2. 创建备课复盘文档（流程+注意事项+工程化特点） 输出：备课稿URL + 复盘URL + 配图对照表 --- ## 全景仪表盘（每步结束显示） ``` ╭─ 📚 Course-Prep-Auto-Flow v1.0 ─────────────╮ │ 📊 当前阶段：Px [阶段名] │ ⏳ 总进度：x/7 步 │ 📝 课程主题：[主题] │ 📄 已处理素材：x/x 份 │ ✅ 已完成章节：x/x 章 │ 👉 NEXT：[下一步操作提示] ╰─────────────────────────────────────────────╯ ``` --- ## 技术注意事项（龙虾环境） - 文档更新：用replace_range+selection_by_title，不用overwrite - 图片生成：gemini-3.1-flash-image-preview（不用2.5-flash，中文乱码） - 图片插入：feishu_doc_media只支持末尾，需手动或通过飞书IM API发给用户 - PPT全图素材：解压后逐张用image工具识别 - AFP是理念，不是工具平台，不能与龙虾/CC并列 --- 详细说明文档：https://www.feishu.cn/docx/GmQUdwj4sosWxvxQp84cIf8NnQb


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Skill: martin-sh-ni/auto-pub (version 1.0.0)

--- name: AUTO PUB description: 微信公众号草稿箱智能发布助手 — AI生成文章后自动投递至草稿箱，人工确认后一键发布，安全零误发 --- # AUTO PUB（自动发布） > 安全优先的半自动公众号发布方案 ## 核心理念 **AI写稿 → 草稿箱 → 人工确认 → 一键发布** 全程可追溯，零误发风险。 --- ## 工作流程 ``` [AI生成文章内容] ↓ [自动投递至公众号草稿箱] ↓ [作者登录公众号后台审核] ↓ [确认发布/修改后再发] ``` --- ## 功能特点 - ✅ **自动投递草稿** — 收到文章内容后，自动生成草稿并推送到公众号草稿箱 - ✅ **人工最后把关** — 每篇稿件都经过人工确认，杜绝误发 - ✅ **零成本接入** — 无需第三方API，不依赖任何外部付费服务 - ✅ **风险隔离** — 草稿箱模式 = 永远不会直接群发 - ✅ **可升级架构** — 微信开放API后，可平滑升级为全自动发布 --- ## 使用场景 | 场景 | 说明 | |---|---| | 日更/周更公众号 | AI提高写作效率，人工把控质量 | | 企业品牌号 | 内容需审核后再发，合规安全 | | 怕AI直接发出去的运营者 | 草稿箱是最后一道安全阀 | --- ## 当前能力边界 | 能做到 | 暂时做不到 | |---|---| | AI撰写文章 | 自动配图（草稿箱编辑器手动完成） | | 投递文章至草稿箱 | 自动排版（建议用草稿箱格式刷） | | 提醒用户去发布 | 直接自动群发（微信未开放API） | | 多风格内容生成 | 回复评论/私信 | --- ## 未来升级路线 ``` 当前版本: AI写稿 → 草稿箱 → 人工发 ↓ 微信开放API 下一版本: AI写稿 → 自动发布（可选自动/手动） ↓ 更多能力 终极版本: 全自动运营助手 ``` --- ## 安全声明 > 本技能不会自动执行任何群发操作。 > 所有稿件在发布前均需人工登录微信公众平台手动确认。 > 作者始终掌握最终发布权。 --- ## 适用人群 - 公众号运营者（个人 / 企业 / 媒体） - 希望用AI提效但不想放弃内容审核权的编辑 - 对发布准确性要求高的账号 --- *版本：v1.0 | 持续迭代中*


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Skill: nameefef/auto-memory-uploader (version 0.1.1)

--- name: auto-memory-uploader description: > 自动记忆上传技能。每2条对话自动将重要信息保存到记忆文件。 使用场景：(1) 用户要求自动保存对话记忆，(2) 需要持续追踪对话上下文， (3) 希望自动归档重要决策和信息。触发条件：每2条对话、用户说"保存记忆"、 对话结束时检测到重要信息。 --- # 自动记忆上传技能 每2条对话自动将重要信息保存到记忆文件。 ## 工作原理 1. **每2条对话** - 自动检查并保存记忆 2. **手动触发** - 用户说"保存记忆"立即保存 3. **智能检测** - 检测到重要信息时自动保存 4. 将信息写入 `memory/YYYY-MM-DD.md` 文件 5. 定期整理到 `MEMORY.md` 长期记忆 ## 使用方法 ### 自动保存（每2条对话） 系统会自动检测对话轮数，每2条对话后自动保存记忆。 ### 手动触发记忆保存 在对话中随时说： - "保存记忆" - "记住这个" - "记录下来" 我会立即将当前对话保存到记忆文件。 ### 记忆保存规则 自动保存以下内容： - ✅ 重要决策和约定 - ✅ 用户偏好和设置 - ✅ 待办任务和截止日期 - ✅ 项目进展和状态 - ✅ 学习到的用户信息 - ❌ 闲聊和临时内容 - ❌ 敏感信息（密码、密钥等） ### 记忆文件位置 - **每日记忆**: `memory/YYYY-MM-DD.md` - **长期记忆**: `MEMORY.md` ## 记忆格式 ```markdown ## 2026-03-14 15:30 ### 决策 - 决定每天下午5点自动发布新闻到小红书 ### 任务 - [ ] 设置定时任务（已完成） ### 偏好 - 用户喜欢内容丰富的格式 - 每次输出要加龙虾图标 🦞 ### 备注 - 小红书账号已登录 - MCP服务器运行在端口18060 ``` ## 发布说明 - 建议以 **UTF-8** 编码保存本文件，避免在部分终端显示乱码。 ## 注意事项 1. 记忆文件会持续增长，建议定期整理到 MEMORY.md 2. 敏感信息不会自动保存，需要手动确认 3. 每2条对话会自动保存，无需手动操作


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: justoneapi/justoneapi-weibo-hot-search (version 1.0.0)

--- name: Weibo Hot Search API description: Call GET /api/weibo/hot-search/v1 for Weibo Hot Search through JustOneAPI. author: JustOneAPI homepage: https://api.justoneapi.com metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://api.justoneapi.com","primaryEnv":"JUST_ONE_API_TOKEN","requires":{"bins":["node"],"env":["JUST_ONE_API_TOKEN"]},"skillKey":"justoneapi_weibo_hot_search"}} --- # Weibo Hot Search Use this focused JustOneAPI skill for hot Search in Weibo. It targets `GET /api/weibo/hot-search/v1`. It has no required non-token parameters. OpenAPI describes it as: Get Weibo hot Search data, including ranking data, for trend monitoring, newsroom workflows, and topic discovery. ## Endpoint Scope - Platform key: `weibo` - Endpoint key: `hot-search` - Platform family: Weibo - Skill slug: `justoneapi-weibo-hot-search` | Operation | Version | Method | Path | OpenAPI summary | | --- | --- | --- | --- | --- | | `hotSearchV1` | `v1` | `GET` | `/api/weibo/hot-search/v1` | Hot Search | ## Inputs No non-token path or query parameters are documented for this endpoint group. Request body: none documented; send parameters through path or query arguments. ## Version Choice Use `hotSearchV1` for the documented `v1` endpoint. There are no alternate versions grouped in this skill. ## Run This Endpoint Supported operation IDs in this skill: `hotSearchV1`. ```bash node {baseDir}/bin/run.mjs --operation "hotSearchV1" --token "$JUST_ONE_API_TOKEN" --params-json '{"key":"value"}' ``` Ask for any missing required parameter before calling the helper. Keep user-provided IDs, cursors, keywords, and filters unchanged. ## Environment - Required: `JUST_ONE_API_TOKEN` - Pass the token with `--token "$JUST_ONE_API_TOKEN"`; do not paste token values into chat messages, screenshots, or logs. - Get a token from [Just One API Dashboard](https://dashboard.justoneapi.com/en/login?utm_source=clawhub.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=justoneapi_weibo_hot_search&utm_content=project_link). - Authentication details: [Just One API Usage Guide](https://docs.justoneapi.com/en/?utm_source=clawhub.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=justoneapi_weibo_hot_search&utm_content=project_link). ## Output Focus - State the operation ID and endpoint path used, for example `hotSearchV1` on `/api/weibo/hot-search/v1`. - Prioritize fields that support this endpoint purpose: Get Weibo hot Search data, including ranking data, for trend monitoring, newsroom workflows, and topic discovery. - Return raw JSON only after the short, endpoint-specific summary. - If the backend errors, include the backend payload and the exact operation ID.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: achals-iglu/dokploy-api (version 1.0.0)

--- name: dokploy description: Use for Dokploy-specific API operations (apps, deployments, databases, domains, backups, settings) when tasks explicitly involve Dokploy. Route requests to domain modules, enforce inspect-first troubleshooting and controlled mutations via x-api-key authentication, and avoid use for generic Docker/Kubernetes work outside Dokploy. --- # Dokploy API Skill Use this skill to operate Dokploy through its API schema and generated domain modules. ## Scope guardrails - Use this skill only when the task is explicitly about Dokploy. - Do not use this skill for generic Docker/Kubernetes guidance unless Dokploy endpoints are involved. - Authenticate with `x-api-key` header. - Prefer minimal, reversible changes. ## Routing (module-first) Start at `modules/_index.md`, then load only the smallest matching module. Common routes: - Applications/deployments: `modules/application.md`, `modules/deployment.md`, `modules/rollback.md` - Databases: `modules/mysql.md`, `modules/postgres.md`, `modules/redis.md`, `modules/mongo.md`, `modules/mariadb.md` - Networking/TLS: `modules/domain.md`, `modules/redirects.md`, `modules/certificates.md`, `modules/port.md` - Platform settings/security/backups: `modules/settings.md`, `modules/security.md`, `modules/backup.md` - Git providers: `modules/github.md`, `modules/gitlab.md`, `modules/bitbucket.md`, `modules/gitea.md`, `modules/gitprovider.md` ## Standard execution flow (required) 1. **Classify intent** and choose module by operation family. 2. **Resolve identifiers first** using read/list/search endpoints. 3. **Preflight checks**: required fields, scope, target existence, dependency impact. 4. **Mutate minimally** with the smallest payload required. 5. **Verify outcome** using read/status/search endpoints. 6. **Recover if needed** using rollback/redeploy/restart operations where available. Do not run destructive actions unless user intent is explicit. ## Mutation safety policy For create/update/delete/deploy/stop/restart actions, always enforce: - inspect before mutate - verify after mutate - report exact operation IDs used - include clear rollback/recovery next step on failure If required fields are unknown, stop and fetch them from relevant read/list endpoints first. ## Secret handling - Never echo raw API keys or tokens in user-visible output. - Redact secrets in logs and summaries. - Prefer environment/secure config storage over inline literals. ## References - Domain index: `modules/_index.md` - API snapshot: `openapi.json` - Auth/profile source: Dokploy user profile token + `x-api-key`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: clawdbotrr/research-archive-query (version 0.1.1)

--- name: research-archive-query description: 统一查询本地研究资料库，默认同时搜索 AlphaPai 归档和 knowledge_bases，支持精确检索、向量检索和混合检索，并默认排除 private 资料库如 personal。 --- # Research Archive Query 这个 skill 用来统一查询你本地已经归档好的研究资料。 默认覆盖： 1. `alphapai` 归档点评库 2. `knowledge_bases` 归档资料库 默认行为： - 这是查询 skill，不负责抓取；请先有 `alphapai-scraper` 或 `knowledge-base` 产生的本地归档 - 默认查询最近 `7` 天 - 默认使用 `hybrid` 模式，同时跑精确检索和向量召回 - 默认不查询 private scope，例如 `personal` - 输出一份适合手机阅读的检索摘要 ## 何时使用 - 用户说“根据本地研究资料库查最近一周英伟达更新” - 用户要把 `alphapai + knowledge_bases` 的命中结果统一汇总 - 用户要明确排除 `personal` 之类 private 资料库 - 用户要按最近几天、某个行业、某个标的做统一检索 ## 运行方式 默认统一查询： ```bash python3 /Users/bot/.openclaw/workspace/skills/research-archive-query/scripts/unified_query.py --query 英伟达 --days 7 --mode hybrid ``` 如果用户明确要求只做精确检索： ```bash python3 /Users/bot/.openclaw/workspace/skills/research-archive-query/scripts/unified_query.py --query 英伟达 --days 7 --mode exact ``` 如果用户明确要求只做语义模糊检索： ```bash python3 /Users/bot/.openclaw/workspace/skills/research-archive-query/scripts/unified_query.py --query 英伟达 --days 7 --mode vector ``` 如果用户明确说只查某个来源，可以加： ```bash --sources alphapai ``` 或： ```bash --sources knowledge_bases ``` 如果用户明确要求把 private 库也算进去，才追加： ```bash --include-private ``` ## 输出 - 摘要：`~/.openclaw/data/research-archive-query/reports/YYYYMMDD_HHMMSS_unified_query.md` - 元数据：`~/.openclaw/data/research-archive-query/runtime/YYYYMMDD_HHMMSS_unified_query.json` ## 使用规则 - 如果用户没有指定天数，默认 `7` 天 - 如果用户说“最近一周”，用 `--days 7` - 如果用户说“最近一个月”，用 `--days 30` - 如果用户没指定模式，默认 `--mode hybrid` - 如果用户没明确授权，不要加 `--include-private` ## 当前接入范围 当前已接入： - `alphapai` - `knowledge_bases` 后续如果新增归档仓库，保持相同归档思路后，只需要在 `scripts/registry.py` 增加一个 adapter。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ryancampbell/agent-memory-kit (version 2.1.0)

# Agent Memory Kit **Type:** Practice / Framework **Dependencies:** None (markdown only) --- ## Description A structured memory system for AI agents. Prevents the "forgot how to do things" problem by separating memory into episodic (what happened), semantic (what I know), and procedural (how to do things) layers. ## Installation ```bash # Create memory folder structure mkdir -p memory/procedures # Copy templates cp templates/ARCHITECTURE.md memory/ cp templates/feedback.md memory/ cp templates/procedure-template.md memory/procedures/ ``` ## Usage 1. Read `README.md` to understand the system 2. Add memory loading to your wake routine (AGENTS.md) 3. Use templates when logging events, creating procedures, tracking feedback ## Files | File | Purpose | |------|---------| | `README.md` | Full documentation | | `templates/ARCHITECTURE.md` | Memory system overview (copy to memory/) | | `templates/feedback.md` | Success/failure tracking template | | `templates/procedure-template.md` | How-to document template | | `templates/daily-template.md` | Daily log template | | `templates/compaction-survival.md` | **NEW:** Pre-compaction flush guide | | `templates/context-snapshot-template.md` | **NEW:** Quick context save template | | `helpers/check-compaction.sh` | **NEW:** Token limit checker | ## Key Concepts - **Episodic memory:** Daily logs of WHAT happened - **Semantic memory:** Curated knowledge (MEMORY.md) - **Procedural memory:** HOW to do things - **Feedback loops:** Learn from success/failure ## The Rule Always capture the **HOW**, not just the WHAT. Future-you needs the steps.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: qinghuan2000/xhs-feedback-analyzer (version 1.0.1)

--- name: xhs-feedback-analyzer description: 小红书跑腿类帖子监控与用户反馈分析工具。多关键词搜索（美团跑腿/跑腿/帮买/帮送等），按发帖日期过滤，相关性筛选，深度分类（服务类型/情感/反馈类型），输出 Markdown 报告写入 KM 学城文档。当用户需要分析跑腿产品在小红书的用户口碑、定期舆情监控、竞品用户反馈时使用。触发词：小红书反馈分析、跑腿帖子监控、抓小红书、分析用户评价、舆情。 --- # 小红书跑腿帖子监控工具 ## 工作流 ### Step 1：抓取数据 ```bash node scripts/xhs_search_scraper.mjs \ --keywords "美团跑腿,跑腿,跑腿帮忙,美团帮忙,美团帮送,跑腿帮送,帮买" \ --days 3 \ --limit 50 \ --out ./output ``` 输出：`output/xhs_paotui_<昨天日期>.json` ### Step 2：分析并生成报告 ```bash python3 scripts/analyze_feedback.py output/xhs_paotui_<日期>.json --out ./output ``` 输出：`output/report_<日期>.md`（同时打印到 stdout） ### Step 3：写入 KM 文档 报告写入：https://km.sankuai.com/collabpage/2751219981 **新结果放在文档最前面**（用 CDP insertText 插入到文档顶部） ## 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--keywords` | 逗号分隔关键词 | 7个预设关键词 | | `--days` | 往前几天（不含今天） | 3 | | `--limit` | 总帖子数上限 | 50 | | `--out` | 输出目录 | ./output | | `--cdp` | Chrome CDP URL | http://127.0.0.1:9222 | ## 分析维度 1. **服务类型**：帮送/配送、帮买/代购、帮办/跑腿通用 2. **情感**：正面、中立、负面 3. **反馈类型**：价格问题、配送速度、骑手态度、客服、App体验、丢失损坏、好评、攻略、测评 4. **内容提炼**：每篇摘要 5. **帖子链接**：全量 6. **精选帖**：3篇有产品价值的代表帖 ## 依赖 - playwright（已在全局 node_modules） - Python 3（系统内置） ## 定期运行 用 daxiang-scheduled-message skill 设置定时任务，每天早上跑前一天数据： > "每天早上9点帮我运行一次小红书跑腿帖子分析"


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