OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 24601/surrealism (version 1.2.1)

--- name: surrealism description: "SurrealDB Surrealism WASM extension development. Write Rust functions, compile to WASM, deploy as database modules. Part of the surreal-skills collection." license: MIT metadata: version: "1.0.4" author: "24601" parent_skill: "surrealdb" snapshot_date: "2026-02-19" upstream: repo: "surrealdb/surrealdb" release: "v3.0.0" sha: "2e0a61fd4daf" docs: "https://surrealdb.com/docs/surrealdb/extensions" --- # Surrealism -- WASM Extensions for SurrealDB New in SurrealDB 3. Write custom functions in Rust, compile them to WebAssembly (WASM), and deploy them as native database modules callable from SurrealQL. ## Prerequisites - Rust toolchain (stable) with `wasm32-unknown-unknown` target - SurrealDB CLI v3.0.0+ (`surreal` binary with `surreal module` subcommand) - Familiarity with SurrealQL `DEFINE MODULE` and `DEFINE BUCKET` ## Development Workflow ``` 1. Annotate -- surrealism.toml + #[surrealism] on Rust functions 2. Compile -- surreal module compile (produces .wasm binary) 3. Register -- DEFINE BUCKET + DEFINE MODULE in SurrealQL ``` ## Quick Start ```bash # Create a new Surrealism project cargo new --lib my_extension cd my_extension # Add the WASM target rustup target add wasm32-unknown-unknown # Create surrealism.toml (required manifest) cat > surrealism.toml << 'TOML' [package] name = "my_extension" version = "0.1.0" TOML # Write your extension (annotate with #[surrealism]) cat > src/lib.rs << 'RUST' use surrealism::surrealism; #[surrealism] fn greet(name: String) -> String { format!("Hello, {}!", name) } RUST # Compile to WASM using SurrealDB CLI surreal module compile # Register in SurrealDB surreal sql --endpoint http://localhost:8000 --user root --pass root --ns test --db test ``` ```surql -- Grant access to the WASM file DEFINE BUCKET my_bucket; -- Register the module functions DEFINE MODULE my_extension FROM 'my_bucket:my_extension.wasm'; -- Use the function in queries SELECT my_extension::greet('World'); ``` ## Use Cases - Custom scalar functions callable from SurrealQL - Fake/mock data generation for testing - Domain-specific logic (language processing, quantitative finance, custom encoding) - Access to niche Rust crate functionality too specific for core SurrealDB - Custom analyzers for full-text search ## Status Surrealism is actively in development and not yet stable. The API may change between SurrealDB 3.x releases. File feedback via GitHub issues/PRs on the [surrealdb/surrealdb](https://github.com/surrealdb/surrealdb) repository. ## Full Documentation See the main skill's rule file for complete guidance: - **[rules/surrealism.md](../../rules/surrealism.md)** -- project setup, Rust function signatures, WASM compilation, DEFINE MODULE/BUCKET syntax, deployment, testing, and best practices - **[SurrealDB Extensions Docs](https://surrealdb.com/docs/surrealdb/extensions)** -- official documentation - **[CLI module command](https://surrealdb.com/docs/surrealdb/cli/module)** -- `surreal module` reference


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Skill: violin/stock-recommend (version 1.0.0)

# 基于国际新闻的股票异动分析 skill ## 描述 根据国际新闻分析全球市场动态，预测指定股票市场（A股、港股、美股）中最可能发生异动（大幅涨跌）的股票，并提供原因和相关新闻链接。 ## 参数 - market: 股票市场，必须是 "A股"、"港股" 或 "美股" 之一（必填） ## 使用示例 ``` /stock-news-picker A股 /stock-news-picker 港股 /stock-news-picker 美股 ``` ## 执行步骤 ### 1. 获取国际新闻 使用 WebSearch 搜索以下关键词： - 国际财经新闻 - 全球股市动态 - 地缘政治新闻 - 货币政策变化 - 科技行业重大新闻 - 能源和大宗商品新闻 ### 2. 分析市场影响 根据不同市场的特点进行分析： **A股关注点：** - 美联储政策对北向资金的影响 - 中美贸易关系 - 中国宏观经济数据 - 科技监管政策变化 - 房地产和基建政策 **港股关注点：** - 美股科技股走势 - 中国经济政策 - 港币汇率 - 互联互通政策 - 阿里巴巴、腾讯等权重股消息 **美股关注点：** - 美联储利率决策 - 科技股财报和行业动态 - 地缘政治风险 - 经济数据（就业、CPI、GDP等） - 人工智能和科技行业趋势 ### 3. 推荐异动股票 使用大模型能力分析新闻，结合以下输出格式返回结果： ## 输出格式 ``` # 📈 股票异动分析报告 - [市场] ## 今日重点新闻摘要 [列出3-5条最重要的国际新闻及来源链接] ## 🚨 预测异动股票 ### 🔴 强烈看涨 | 股票代码 | 股票名称 | 异动原因 | 关联新闻 | |---------|---------|---------|---------| | XXX | XXX | XXX | [链接] | ### 🟢 温和看涨 | 股票代码 | 股票名称 | 异动原因 | 关联新闻 | |---------|---------|---------|---------| | XXX | XXX | XXX | [链接] | ### 🔵 风险警示 | 股票代码 | 股票名称 | 异动原因 | 关联新闻 | |---------|---------|---------|---------| | XXX | XXX | XXX | [链接] | ## 投资建议 [基于当前新闻环境的综合分析和建议] --- *本分析基于公开新闻信息，仅供参考，不构成投资建议* ``` ## 注意事项 - 确保搜索的新闻是最新的（最近24-48小时） - 优先选择有明确新闻催化剂的股票 - 对于A股，注意节假日休市安排 - 提供具体的新闻链接供用户验证 - 保持客观中立，不提供具体买卖建议


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Skill: whoisme007/co-occurrence-engine (version 1.0.0)

# co-occurrence-engine 独立的 Hebbian 共现图引擎，为星型记忆架构提供记忆关联发现与权重计算服务。 ## 功能 - **共现记录**：自动记录同时被检索的记忆对，建立关联边 - **关联查询**：查询与指定记忆最相关的其他记忆 - **权重计算**：基于使用频率与时间衰减计算关联强度 - **统计信息**：提供边数、唯一记忆数、平均权重等统计 - **维护工具**：清理过旧的边，保持数据库健康 ## 架构 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 共现图引擎 (独立插件) │ │ │ │ • CoOccurrenceEngine 类 │ │ • SQLite 数据库 (共现图) │ │ • 遗忘曲线集成 (可选) │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ │ ▼ ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ 适配器 (co_occurrence_adapter) │ │ │ │ • 实现统一记忆接口 │ │ • 注册到星型架构适配器框架 │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## 核心类 ### `CoOccurrenceEngine` 主引擎类，提供共现图的所有操作。 ```python engine = CoOccurrenceEngine(db_path="~/.config/cortexgraph/co_occurrence.db") ``` **主要方法**： - `record_co_occurrence(memory_ids: List[str], context: str = "")` - `get_co_occurrence_score(memory_id: str, related_ids: List[str] = None) -> float` - `get_related_memories(memory_id: str, top_k: int = 10) -> List[Tuple[str, float]]` - `get_stats() -> Dict` - `decay_old_edges(days: int = 90) -> int` ``` ## 数据库 默认数据库位置：`~/.config/cortexgraph/co_occurrence.db` 表结构： ```sql CREATE TABLE co_occurrence ( memory_a TEXT, memory_b TEXT, weight REAL, last_updated TEXT, created_at TEXT, PRIMARY KEY (memory_a, memory_b) ) ``` ## 集成 ### 1. 独立使用 ```python from scripts.co_occurrence_tracker import CoOccurrenceEngine engine = CoOccurrenceEngine() engine.record_co_occurrence(["mem_001", "mem_002"]) related = engine.get_related_memories("mem_001") ``` ### 2. 通过适配器集成 ```python from adapter_factory import AdapterFactory factory = AdapterFactory() adapter = factory.get_adapter("co_occurrence") results = adapter.search("mem_001", max_results=10) ``` ## 配置 通过环境变量或配置文件： - `CO_OCCURRENCE_DB_PATH`：数据库路径（默认：`~/.config/cortexgraph/co_occurrence.db`） - `CO_OCCURRENCE_HALF_LIFE_DAYS`：衰减半衰期（默认：30天） ## 依赖 - **Python** 3.8+ - **SQLite3**（内置） - **可选**：`forgetting-curve` 插件（提供更精确的衰减计算） ## 版本历史 - **v0.1.0**（初始版本）：从 memory-sync-enhanced 中提取的共现图引擎


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Skill: xbmchina/postpartum-care (version 1.0.0)

# Postpartum Care 坐月子全流程助手 坐月子全流程护理助手，覆盖产后身体恢复、伤口护理、月子饮食、哺乳指导、新生儿护理、产后运动、情绪疏导、家人分工，以及公众号/小红书月子攻略内容创作。 ## 功能模块 ### 1. 产后身体变化 - 各器官恢复周期：子宫6-8周、会阴3-6周、剖腹伤口2-3周、盆底肌3-6个月 - 恶露观察：血性（1-3天）→ 浆性（4-10天）→ 白色（11天-6周） - 异常信号：4天后仍鲜红/有异味/突然增多→及时就医 ### 2. 伤口护理 - 会阴护理：温开水冲洗2-3次/天，烤灯照伤口，禁用坐浴 - 剖腹产伤口：保持干燥，束腹带减轻牵拉，疤痕贴/膏用3-6个月 - 禁忌：提重物、不用力揉搓、紧身衣摩擦 ### 3. 月子饮食（四阶段） - 第一周（排）：清淡易消化，小米粥/红糖姜茶/莲藕排骨汤，禁催奶汤 - 第二周（清）：补血防水肿，红豆薏米/当归乌鸡/番茄牛腩 - 第三周（补）：催乳养气血，通草鲫鱼/黄豆猪蹄/花生排骨 - 第四周（养）：固本培元，桂圆红枣/芝麻核桃/枸杞炖羊肉 - 催奶：鲫鱼/猪蹄/花生/丝瓜/无花果/豆浆/黑芝麻 - 回奶：韭菜/麦芽/花椒/苦瓜 ### 4. 哺乳指导 - 衔乳：正确含住乳晕（不只是乳头），宝宝嘴唇外翻，妈妈不疼 - 涨奶/堵奶：宝宝下巴对硬块吸，喂前热敷3分钟+按摩，喂后冷敷 - 追奶：多吸多产，PP追奶法（每晚22-23点循环3次），保证睡眠 - 断奶：渐进式减少哺乳，回奶食物+紧身哺乳文胸，禁悬崖式断奶 ### 5. 新生儿护理 - 喂养：按需哺乳，每次拍嗝 - 脐带：碘伏消毒根部，7-14天自然脱落 - 黄疸：生理性多吃多排晒太阳，病理性立即就医 - 皮肤：红屁股厚涂护臀膏，湿疹厚涂润肤霜 ### 6. 月子生活 - 洗头洗澡：顺产1周后淋浴/剖腹产2周后，伤口愈合即可 - 环境：室温24-26℃，湿度50-60%，每天通风2-3次 - 禁忌：提重物、久站久坐、碰冷水、剧烈运动 ### 7. 产后42天检查 - 妈妈：子宫恢复B超、盆底肌评估、腹直肌评估、乳房触诊、产后抑郁筛查 - 宝宝：身高体重、神经行为发育、髋关节B超 ### 8. 情绪疏导 - 情绪波动 vs 抑郁：情绪波动2周内可自愈，抑郁持续2周以上需就医 - 高风险信号：持续低落、失眠、对宝宝无兴趣、有自伤念头→立即就医 - 家人支持：分担育儿、倾听陪伴、给予肯定 ### 9. 家人分工 - 产妇：休息+哺乳 - 月嫂/家人：伤口护理、新生儿护理、做饭、清洁家务 ## 参考文档 - `references/postpartum_recipes.md` — 月子餐详细食谱（四周分阶段） - `references/newborn_care.md` — 新生儿护理操作清单（换尿布/洗澡/拍嗝） - `assets/content_templates.md` — 公众号月子攻略模板（4套）


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Skill: jin935150450-ctrl/yourname-demo-note-polisher (version 1.0.0)

--- name: demo-note-polisher description: Turn rough notes, bullet lists, chat fragments, meeting takeaways, and mixed-language drafts into polished writing. Use when the user asks to rewrite, polish, clean up, organize, or reframe messy text into a clearer message, email, status update, announcement, summary, or short memo without changing the underlying facts. --- # Demo Note Polisher ## Goal Turn incomplete or messy source text into clean, readable output while preserving the user's intent, facts, and level of certainty. ## Workflow 1. Identify the target output. Common targets: direct message, email, project update, meeting summary, announcement, short memo. 2. Infer audience and tone from the request. Default to concise and professional when the user does not specify tone. 3. Extract the factual content from the raw notes. Preserve names, dates, numbers, decisions, blockers, and next steps exactly unless the user explicitly asks for changes. 4. Rewrite for clarity. Remove duplication, filler, and private shorthand that would confuse the reader. 5. Mark uncertainty instead of inventing details. If key information is missing, surface it as an open question or a neutral placeholder. ## Output Rules - Keep the same language as the input unless the user requests another language. - If the input mixes languages, normalize to the dominant language unless the user wants bilingual output. - Do not fabricate timelines, metrics, owners, or outcomes. - Keep the output shorter than the source unless the user asks for expansion. - Preserve the user's stance and confidence level. - If the notes are extremely rough, provide one polished version and one shorter version. ## Format Heuristics ### Message - Keep it brief and direct. - Lead with the main point. - End with the requested action, if any. ### Email - Use a clear subject line only when it helps. - Open and close politely but keep the body compact. - Group related details into short paragraphs or bullets. ### Status Update Use this structure when the user wants a weekly update or progress summary: 1. Summary 2. Progress 3. Blockers 4. Next steps ### Meeting Summary Use this structure when the notes come from a meeting: 1. Purpose 2. Decisions 3. Action items 4. Open questions ## Clarification Rule Ask at most one clarifying question only if the missing detail would materially change the output, such as the target audience or required language. Otherwise, make a reasonable default choice and proceed. ## Example Requests - "Polish these meeting notes into a short recap for the team." - "Turn this rough draft into a professional email." - "Clean up my weekly update and make it more concise." - "Rewrite these mixed Chinese and English notes into one clear announcement."


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Skill: nexscope/amazon-variation-strategy (version 1.0.0)

--- name: amazon-variation-strategy description: "Parent-child variation planning — when to merge/split, color/size variations, ranking benefits" metadata: nexscope: category: amazon --- # Amazon Variation Strategy Parent-child variation planning — when to merge/split, color/size variations, ranking benefits **Supported platforms:** Amazon (US, UK, DE, CA, JP, AU, and all marketplaces). Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope/amazon-variation-strategy ``` ## Usage ``` Help me with amazon variation strategy for my e-commerce business. ``` ## Capabilities - Parent-child variation planning - when to merge/split - color/size variations - ranking benefits ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


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Skill: zrslu01/agent-email (version 1.0.0)

# Agent Email Skill ## Description Enables Thundarr to perform outbound communication via the AgentMail.to API. This is the primary notification channel for system health and task completion reports. ## Configuration Requires a valid AgentMail API key. Sends from the official identity: [REDACTED_SECRET]. ## Tools - **send_mail.py**: A Python script that handles POST requests to the AgentMail v1 API. ## Usage Examples - "Send a backup success report to my personal email." - "Alert me if the system temperature exceeds 80 degrees Celsius."


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Skill: 52yuanchangxing/openclaw-bottle-drift (version 1.0.0)

--- name: bottle-drift description: 面向 OpenClaw 节点的互动式漂流瓶 Skill。支持网页控制台、在线用户心跳、随机投递、专属回复链接与回信收取。 homepage: https://example.invalid/openclaw-bottle-drift-skill metadata: clawdbot: emoji: "🍾" requires: os: ["linux", "darwin", "windows"] anyBins: ["python3"] files: - scripts/* - resources/* - examples/* - tests/* --- # Bottle Drift ## 适用场景 当用户想把一段简短赠言随机投递给当前在线且已加入漂流瓶频道的 OpenClaw 用户，并允许对方通过专属回复链接或网页控制台回信时，使用此 Skill。 ## 这版相较初稿的增强 - 新增网页控制台：`/` 页面即可完成上线、发瓶子、收瓶子、直接回信 - 保留专属 `reply_url`：既能在控制台回信，也能把链接发到 OpenClaw 会话或外部网页中 - 默认单次回信：每条投递只接受 1 次回传，降低刷屏和滥用 - 发件箱更完整：可看到每条瓶子的送达对象、回信状态与专属回信链接 ## 能力边界 - 默认只面向**已加入频道且在线**的用户，不对未知全网用户做无差别广播 - 默认使用 `HTTP + SQLite + 内置网页` 实现；如果部署方已有 OpenClaw 官方消息/深链能力，可把本 Skill 的投递层替换为官方接口 - 当前网页身份是浏览器本地保存，不自带账号系统；生产环境可接平台统一身份 ## 典型流程 1. 启动 relay：`python3 scripts/relay_server.py --host 127.0.0.1 --port 8765` 2. 打开控制台：`http://127.0.0.1:8765/` 3. 填写 `user_id` 与昵称，点击“保存并上线” 4. 写下赠言并发送 5. 收件人在控制台内直接回信，或打开专属 `reply_url` 6. 发件人在自己的控制台查看回信动态 ## 输出 - Web 控制台：在线用户、收到的漂流瓶、发出的漂流瓶、收到的回信 - API：发送成功后返回 `bottle_id`、投递结果、`reply_url` - 回复页：提交后返回成功确认


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Skill: mx6315909/xiaodi-financial-analysis-team (version 2.0.0)

--- name: xiaodi-financial-team description: 金融分析师团队 - 股票分析、基金推荐、持仓复盘、投资决策 version: "2.0.0" author: xiaodi homepage: https://github.com/openclaw/xiaodi-financial-team metadata: openclaw: emoji: 📊 requires: tools: ["web_search", "web_fetch", "memory_search"] --- # 📊 小弟金融分析师团队 专业的金融分析团队，7大角色协作，提供投研、投行、市值管理、财富管理、交易执行、舆情监控、投资顾问全方位服务。 ## 📋 团队成员 | 角色 | 图标 | 功能 | 核心能力 | |------|------|------|----------| | 投顾专家 | 💼 | 综合服务、统筹协调 | 投资组合、风险评估 | | 行业研究员 | 🔬 | 产业链分析、机会挖掘 | 行业研究、竞品分析 | | 投行专家 | 🏦 | 并购重组、IPO辅导 | 资本运作、估值建模 | | 市值管理助理 | 📈 | IR策略、资本运作 | 投资者关系、市值策略 | | 财富专员 | 💰 | 资产配置、基金筛选 | 财富规划、基金优选 | | 商机助理 | 🎯 | 交易信号、买卖时机 | 技术分析、量化信号 | | 舆情助理 | 📰 | 舆情监测、风险预警 | 新闻分析、情绪监控 | --- ## 🚀 快速开始 ### 股票分析 ``` 分析茅台的投资价值 ``` ### 持仓诊断 ``` 诊断我的持仓： - 贵州茅台 100股 - 宁德时代 200股 - 腾讯控股 50股 ``` ### 行业研究 ``` 研究新能源汽车行业的投资机会 ``` ### 资产配置 ``` 我有100万资金，帮我做资产配置 ``` --- ## 📊 分析报告模板 ### 个股分析报告 ```markdown # [股票名称] 投资分析报告 ## 一、基本面分析 - 行业地位 - 财务指标 - 盈利能力 ## 二、估值分析 - PE/PB 历史 percentile - DCF 估值 - 相对估值 ## 三、技术面分析 - 趋势判断 - 支撑阻力 - 量价关系 ## 四、风险提示 - 主要风险点 - 下跌空间 ## 五、投资建议 - 评级 - 目标价 - 操作建议 ``` --- ## 🔄 多 Agent 协作架构 ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ 投顾专家 (协调者) │ │ 需求理解 → 任务分配 → 报告整合 │ └──────────────┬──────────────────────┘ │ ┌───────────┼───────────┬───────────┐ ▼ ▼ ▼ ▼ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ ┌────┐ │🔬 │ │🏦 │ │📈 │ │💰 │ │行业│ │投行│ │市值│ │财富│ │研究│ │专家│ │管理│ │专员│ └────┘ └────┘ └────┘ └────┘ │ ┌──────┴──────┐ ▼ ▼ ┌────┐ ┌────┐ │🎯 │ │📰 │ │商机│ │舆情│ │助理│ │助理│ └────┘ └────┘ ``` --- ## 📋 工作流程 ### 个股分析流程 ``` 投顾专家接收请求 ↓ 行业研究员：行业地位分析 ↓ 商机助理：技术面分析 ↓ 舆情助理：舆情风险评估 ↓ 投顾专家：综合报告输出 ``` ### 持仓诊断流程 ``` 投顾专家接收持仓列表 ↓ 商机助理：实时行情获取 ↓ 财富专员：仓位风险评估 ↓ 行业研究员：个股诊断 ↓ 投顾专家：诊断报告输出 ``` ### 资产配置流程 ``` 财富专员接收资金信息 ↓ 行业研究员：市场环境分析 ↓ 商机助理：机会筛选 ↓ 财富专员：配置方案设计 ↓ 投顾专家：方案审核输出 ``` --- ## 📈 支持的数据源 | 数据类型 | 数据源 | |----------|--------| | **A股行情** | 东方财富、腾讯财经 | | **港股行情** | 富途、腾讯财经 | | **美股行情** | Yahoo Finance | | **财务数据** | 同花顺、东方财富 | | **新闻舆情** | 同花顺、新浪财经 | | **研报数据** | 东方财富研报中心 | --- ## 🎯 分析能力 ### 基本面分析 - 财务报表解读 - 行业竞争格局 - 公司护城河评估 - 管理层分析 ### 估值分析 - PE/PB 历史分位 - DCF 现金流折现 - PEG 成长性估值 - 相对估值法 ### 技术面分析 - K线形态识别 - 均线系统分析 - MACD/RSI/KDJ 指标 - 成交量分析 ### 量化分析 - 因子选股 - 回撤风险 - 夏普比率 - 最大回撤 --- ## ⚙️ 配置 配置文件: `{baseDir}/config.json` ```json { "settings": { "default_market": "A股", "risk_level": "moderate", "analysis_depth": "standard" }, "data_sources": { "quote": "eastmoney", "news": "sina", "financial": "eastmoney" } } ``` --- ## 📝 使用示例 ### 示例1：个股诊断 ``` 输入：诊断茅台 输出： # 贵州茅台(600519) 投资诊断报告 ## 基本面评分: 85/100 - 行业地位：白酒龙头，品牌护城河深 - 财务健康：ROE 30%+，现金流充沛 - 估值水平：PE 35x，处于历史中位 ## 技术面评分: 70/100 - 趋势：震荡整理 - 支撑：1800元 - 压力：2000元 ## 综合评级: 增持 - 目标价：2100元 - 止损位：1700元 ``` ### 示例2：持仓诊断 ``` 输入：诊断我的持仓组合 输出： # 持仓诊断报告 ## 组合概况 - 总市值：50万 - 持仓数量：5只 - 行业分布：白酒40%、新能源30%、科技30% ## 风险评估 - 集中度风险：中等 - 行业风险：偏高（新能源波动大） - 建议减持新能源仓位10% ## 个股评分 | 股票 | 评分 | 建议 | |------|------|------| | 茅台 | 85 | 持有 | | 宁德时代 | 70 | 减持 | | 腾讯 | 75 | 持有 | ``` --- ## ⚠️ 免责声明 本团队提供的分析报告仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。 --- *团队成员: 投顾专家 💼 | 行业研究员 🔬 | 投行专家 🏦 | 市值管理助理 📈 | 财富专员 💰 | 商机助理 🎯 | 舆情助理 📰*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wanwan2qq/interview-assistant (version 1.0.0)

--- name: interview-assistant description: 结构化面试助手 - 基于 JD 和简历生成 STAR 面试题库 metadata: openclaw: requires: bins: - interview-assistant --- # 结构化面试助手技能 ## 技能概述 结构化面试助手是一个专业的 HR 工具，融合行为面试法和 STAR 原则，支持 JD+简历对比分析，生成针对性的面试问题。 ## 触发条件 当用户需要： - 根据岗位描述生成面试题库 - 结合候选人简历生成针对性问题 - 准备结构化面试流程 - 获取面试评分维度和标准 ## 功能特性 - ✅ JD 解析 - 提取岗位核心能力要求 - ✅ 简历解析 - 提取候选人经历亮点 - ✅ 差距分析 - JD 要求 vs 简历匹配度 - ✅ STAR 问题生成 - 基于行为面试法 - ✅ 评分卡 - 5 分制 STAR 评分标准 - ✅ 简洁输出 - 核心信息一目了然 ## 使用方法 ### 方式 1：只有 JD（生成通用面试题库） ```bash interview-assistant --jd "招聘高级产品经理，负责 B 端 SaaS 产品，5 年以上经验" --questions 5 ``` ### 方式 2：JD + 简历（生成针对性问题） ```bash interview-assistant --jd "招聘高级前端工程师，5 年以上经验，精通 React/Vue" --resume "张三，8 年前端经验，本科，曾在腾讯负责 React 项目" --questions 3 ``` ## 参数说明 - `--jd` / `-j`: 必需参数，岗位描述 - `--resume` / `-r`: 可选参数，候选人简历内容 - `--questions` / `-q`: 生成问题数量（默认 5 个） - `--output` / `-o`: 输出格式（markdown/json/text） ## 输出内容 - 岗位信息 + 候选人信息 + 匹配度 - 能力匹配分析表（✅/⚠️/❌ 标记优先级） - STAR 原则面试问题（S/T/A/R 引导 + 评分标准） - 分析总结 ## STAR 原则 - **S**ituation（情境）：当时的背景是什么？ - **T**ask（任务）：你面临的任务/目标是什么？ - **A**ction（行动）：你具体做了什么？ - **R**esult（结果）：最终结果如何？有什么收获？ ## 技术实现 - 基于 Node.js 的 CLI 应用 - JD 解析模块提取业务领域和专业技能 - 简历解析模块提取候选人经历 - 差距分析模块计算匹配度 - STAR 问题生成模块生成场景化问题


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: amdf01-debug/sw-agent-team-orch (version 1.0.0)

# Agent Team Orchestration Skill ## Trigger Set up multi-agent teams with defined roles, task lifecycles, handoff protocols, and review workflows. **Trigger phrases:** "multi-agent team", "agent orchestration", "set up agents", "task routing", "agent handoff", "agent coordination" ## Process 1. **Define roles**: What each agent specialises in 2. **Task lifecycle**: inbox → spec → build → review → done 3. **Handoff protocol**: How agents pass work between each other 4. **Quality gates**: Review checkpoints before work moves forward 5. **Shared state**: How agents share context and artifacts ## Team Architecture Template ```markdown # Agent Team: [Name] ## Roles ### Manager Agent - Routes incoming tasks to specialists - Reviews completed work before delivery - Escalates blocked tasks to human - Model: [recommended model for this role] ### Specialist Agent: [Role Name] - Handles: [task types] - Outputs: [deliverable format] - Quality bar: [minimum criteria] - Model: [recommended model] ## Task Lifecycle 1. **Inbox**: New task arrives → Manager triages 2. **Assigned**: Manager routes to specialist with brief 3. **In Progress**: Specialist works, updates shared state 4. **Review**: Manager (or reviewer agent) checks output 5. **Revision**: If quality gate fails → back to specialist with notes 6. **Done**: Approved → delivered to requester ## Handoff Protocol - Include: task description, context, acceptance criteria, deadline - Never: assume context from previous tasks — always be explicit - Format: structured JSON or markdown brief ## Quality Gates - [ ] Output matches acceptance criteria - [ ] No hallucinated data - [ ] Formatting matches specification - [ ] All links/references verified - [ ] Spell-checked and proofread ``` ## Rules - One task per agent at a time (focus > multitasking) - Always include acceptance criteria in task briefs - Shared state in files, not in agent memory (survives restarts) - Model selection matters: use cheap models for bulk, expensive for judgment


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kofna3369/chinese-axioma-guard (version 2.0.0)

--- name: axiomata-guard description: "数字免疫系统 - 保护 OpenClaw 代理免受恶意技能侵害。使用时机：(1) 安装新技能前，(2) 检测到可疑行为，(3) 扫描恶意软件模式，(4) 安全审计。本技能使用 Clawdex（来自 Koi）进行安全检查，并运行 4 个 Python 疫苗（C2、rootkits、chains、bootkits）扫描。" --- # 🛡️ Axiomata Guard — 数字免疫系统 > 保护 OpenClaw 代理免受恶意技能侵害 | 信息 | 值 | |------|-----| | **版本** | 1.0.0 — 2026-05-07 | | **状态** | 运行中 | --- ## 1. 目的和范围 ### 目标 为 OpenClaw 代理提供数字免疫系统，检测和阻止恶意技能。 ### 使用时机 | 触发器 | 行动 | |--------|------| | 安装新技能前 | 运行 Clawdex 安全检查 | | 检测到可疑行为 | 扫描恶意软件模式 | | 安全审计 | 运行完整扫描 | | "scan skill" | 执行安全扫描 | --- ## 2. 安全检查协议 ### 第一层：Clawdex 检查 ``` 在安装任何技能之前： 1. 使用 Clawdex API 验证技能安全 2. 检查技能来源 3. 验证签名 ``` ### 第二层：Python 疫苗扫描 运行 4 个安全疫苗： | 疫苗 | 检测内容 | 优先级 | |------|----------|--------| | C2 疫苗 | 命令控制通道 | 高 | | Rootkit 疫苗 | Rootkit 模式 | 高 | | Chains 疫苗 | 恶意链接 | 中 | | Bootkit 疫苗 | 启动攻击 | 高 | --- ## 3. 扫描命令 ### 扫描技能目录 ```bash # 运行完整安全扫描 python3 merlin-guard.py scan <skill-path> # 仅 Clawdex 检查 python3 merlin-guard.py clawdex <skill-slug> # 运行所有疫苗 python3 merlin-guard.py vaccines <skill-path> ``` ### 快速检查 ```bash # 检查技能安全 clawhub inspect <skill-slug> # 验证来源 curl -s https://clawhub.ai/api/skills/<slug>/verify ``` --- ## 4. 威胁矩阵 | 威胁类型 | 描述 | 检测方法 | |----------|------|----------| | C2 | 命令控制通道 | 异常网络连接 | | Rootkit | 系统隐藏进程 | 异常系统调用 | | Chains | 恶意链接链 | 可疑 URL 模式 | | Bootkit | 启动时攻击 | 修改启动脚本 | --- ## 5. 响应协议 ### 检测到威胁 ``` 1. 隔离技能（不安装） 2. 记录到 memory.md 3. 通知 Alexandre 4. 提供威胁报告 ``` ### 安全通过 ``` 1. 允许安装 2. 记录到日志 3. 监控行为 ``` --- ## 6. 边缘情况 | 情况 | 处理方法 | |------|----------| | Clawdex 无响应 | 使用本地疫苗作为后备 | | 疫苗超时 | 跳过该疫苗，报告部分扫描 | | 误报 | 记录并允许用户覆盖 | --- _In Altum Per Security._ 🛡️ Axiomata Guard v1.0


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