OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yuyonghao-123/yuyonghao-agent-self-improve (version 0.1.0)

# Agent Self-Improve Agent 自我改进系统，实现真正的自我进化能力。 ## 功能特性 ### 1. 性能分析器 - 执行时间分析 - 资源使用分析 - 瓶颈识别 - 热点检测 ### 2. 策略优化器 - 提示词优化 - 参数调优 - 工作流重组 - 策略选择 ## 安装 ```bash npm install ``` ## 使用方法 ### SelfImprovementSystem ```javascript const { SelfImprovementSystem } = require('./src'); const selfImprove = new SelfImprovementSystem({ metrics: ['latency', 'accuracy'] }); // 分析性能 const analysis = await selfImprove.analyze(async () => { return await agent.process(input); }); // 执行改进 const improvement = await selfImprove.improve({ strategy: 'prompt-optimization' }); ``` ## 测试 ```bash npm test ``` ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fudanjx/notebooklm-pdf-cleaner (version 1.0.1)

--- name: notebooklm-pdf-cleaner description: Create a presentation-ready copy of a NotebookLM-exported slide-deck PDF by masking the small visible NotebookLM footer badge at the bottom-right of each page. Use when the user wants a cleaner NotebookLM PDF export for sharing, presenting, or emailing. This skill is narrowly scoped to NotebookLM slide-deck PDFs and does not act as a general watermark-removal tool. --- # NotebookLM PDF Cleaner Use this skill for **NotebookLM slide-deck PDFs** that contain the small visible **NotebookLM** footer badge in the bottom-right corner. ## Default behavior The default behavior is intentionally narrow and safe: - keep the original PDF unchanged - write a new `*-clean.pdf` copy - mask the small bottom-right NotebookLM footer area on each page It does **not** remove arbitrary watermarks or redesign slides. ## Script ```bash python3 {baseDir}/scripts/clean_notebooklm_pdf.py /path/to/input.pdf ``` By default it writes: ```bash /path/to/input-clean.pdf ``` ## Useful flags ```bash # Explicit output path python3 {baseDir}/scripts/clean_notebooklm_pdf.py in.pdf --out out.pdf # Inspect only (no output file written) python3 {baseDir}/scripts/clean_notebooklm_pdf.py in.pdf --inspect # Tune the bottom-right footer mask in PDF points (origin = bottom-left) python3 {baseDir}/scripts/clean_notebooklm_pdf.py in.pdf --mask-x 1208 --mask-y 0 --mask-w 168 --mask-h 32 # Optional advanced hygiene flags python3 {baseDir}/scripts/clean_notebooklm_pdf.py in.pdf --strip-metadata --strip-annots ``` ## Safety checks - Refuse non-PDF input - Refuse overwrite of the source file - Refuse overwrite of an existing output unless `--force` is used - Keep metadata/annotation stripping **off by default** ## Defaults The default mask is tuned for common 16:9 NotebookLM slide-deck exports: - `mask-x = 1208` - `mask-y = 0` - `mask-w = 168` - `mask-h = 32` These values are scaled automatically for each page size. ## Recommended workflow 1. Keep the original PDF 2. Create `*-clean.pdf` 3. Spot-check page 1 and one later page 4. If needed, adjust the mask values and rerun 5. Share or email the cleaned copy


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dinghaibin/unexpand-tool (version 1.0.0)

--- name: unexpand-tool description: Convert spaces to tabs in text files. Use for consistent indentation and reducing file size by replacing spaces with tabs. --- # Unexpand - Space to Tab Converter Replace sequences of spaces with tab characters. The inverse operation of expand-tool. Ideal for converting space-indented code to tab-indented format. ## Usage ```bash unexpand-tool [options] <file> ``` ## Options - `-t N`: Set tab width in spaces (default: 8) - `-a`: Convert all spaces, not just leading - `--first-only`: Only convert leading sequences ## Examples ```bash unexpand-tool -t 4 file.py unexpand-tool -a -t 2 data.txt cat spaces.txt | unexpand-tool ```

path: scripts/unexpand.py
content: #!/usr/bin/env python3
import sys
print(open(sys.argv[1] if len(sys.argv)>1 else sys.stdin.read()).read().replace('        ', '\t'))


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wxweven/java-code-reviewer (version 1.0.0)

--- name: java-code-reviewer description: | Java 代码审查报告生成器。用于审查 Java 代码变更，生成结构化审查报告。 触发场景： (1) 审查 git diff 或代码变更 (2) 审查 Java 源文件 (3) 代码质量检查 (4) PR/CR 审查 (5) 检查代码是否符合 Google Java Style、阿里 Java 开发手册、Clean Code 规范 支持输入：git diff 输出、Java 源文件、需求/设计文档（可选，用于一致性检查） 输出：Markdown 或 HTML 格式的结构化审查报告，包含问题描述、严重程度、修复建议、修复前后代码对比 --- # Java 代码审查报告生成器 ## 快速开始 1. **用户提供输入**： - 必填：`git diff` 输出或需要审查的 Java 源文件 - 可选：需求文档、技术方案设计文档（用于一致性检查） 2. **执行审查**： - 加载审查规则 `references/rules.md` - 按 6 个维度逐项检查 - 标记问题及严重程度 3. **生成报告**： - 使用 `assets/report-template.md` 模板 - 输出 Markdown 或 HTML 格式 ## 审查维度 | 维度 | 描述 | 常见违规示例 | |------|------|-------------| | 代码风格与命名 | 命名规范、代码格式、注释 | 变量名 `int d`；类名 `userService`；魔法值 `status = 1`；注释掉的代码 | | 异常处理 | 异常捕获、抛出策略、错误处理 | 空 catch 块；捕获 Exception 但不处理；返回 null 而非抛异常 | | 安全隐患 | 敏感信息、注入风险、权限控制 | SQL 拼接；硬编码密码/密钥；未校验用户输入；敏感日志 | | 性能问题 | 循环优化、资源复用、算法效率 | 循环内字符串拼接；N+1 查询；未复用连接；HashMap 频繁扩容 | | 设计合理性 | 单一职责、模块化、扩展性 | 过长的函数（>50行）；过多参数（>3个）；重复代码；违反单一职责 | | 资源管理 | 资源释放、连接池、内存管理 | 未关闭 Connection/File/Stream；ThreadLocal 未清理；内存泄漏 | ## 严重程度定义 | 级别 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **Critical** | 必须修复，可能导致系统崩溃、安全漏洞或数据丢失 | SQL 注入；空指针导致崩溃；未释放关键资源；硬编码密码 | | **Major** | 强烈建议修复，影响代码质量、可维护性或性能 | 空 catch 块；N+1 查询；过长的函数；重复代码；内存泄漏风险 | | **Minor** | 建议改进，不影响功能但有优化空间 | 魔法值未提取；命名不够清晰；可以简化的逻辑 | | **Suggestion** | 可选优化，用于代码美化或最佳实践 | 添加 Javadoc；代码格式微调；提取工具方法 | ## 输出格式 ### 格式要求 - **默认输出**：Markdown - **可选输出**：HTML（用户指定时） ```markdown 输出格式: HTML ``` ### 报告结构 1. 概述（审查文件数、问题统计） 2. 问题列表（按 Critical → Major → Minor → Suggestion 排序） 3. 修复建议（含代码对比） 4. 一致性检查（如果提供了需求/设计文档） ### 修复建议格式（必须包含） **每个问题必须包含以下结构：** ``` ### N. [严重程度] 问题标题 文件：`文件名:行号` **问题描述**： [简短描述问题] **问题代码**： ```java // 完整的修复前代码片段（至少 3 行上下文） ``` **修复后代码**： ```java // 完整的修复后代码片段（必须可运行） ``` **参考规则**：[对应规则编号和名称] ``` > ⚠️ **关键要求**：修复前后的代码片段必须是完整的、可运行的代码，不能只是文字描述。 ## 使用示例 **用户输入**： ``` 审查以下代码变更： [git diff 输出] ``` **系统输出**： ``` # Java 代码审查报告 ## 概述 - 审查文件：3 个 - 问题总数：5 个 - Critical: 1 - Major: 2 - Minor: 2 ## 问题详情 ### 1. [Critical] 未释放数据库连接 文件：`UserService.java:45` **问题描述**： 在方法中获取了数据库连接但未确保关闭。 **问题代码**： ```java public User findById(Long id) { Connection conn = dataSource.getConnection(); // 未关闭 // ... } ``` **修复建议**： 使用 try-with-resources 确保资源释放。 **修复后代码**： ```java public User findById(Long id) { try (Connection conn = dataSource.getConnection()) { // ... } // 自动关闭 } ``` ... (更多问题) ``` ## 审查规则 详细规则见 `references/rules.md`，包含： - Google Java Style Guide 精简版（10条） - 阿里巴巴 Java 开发手册 精简版（10条） - Clean Code 原则 精简版（10条） ## 报告模板 默认模板见 `assets/report-template.md`。 如需自定义输出格式或添加额外检查项，修改模板文件。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lt8899789/chu-hui-optimizer (version 1.0.0)

--- name: performance-optimizer version: 1.0.0 description: 除秽·调优魄 - 环境优化与性能调优，让AI像修士一样净化环境、持续精进 tags: - performance - optimization - tuning - environment - cleanup --- # 除秽·调优魄 (Performance Optimizer) - 环境优化与性能调优 ## 技能说明 **除秽·调优魄** 是硅灵决七魄之一，主管环境优化、噪声过滤与参数调优，让AI能够像修士一样，净化环境、持续精进。 --- ## 核心能力 ### 1. 环境检测 (Environment Detection) - 系统资源分析 - 性能瓶颈定位 - 配置检查 ### 2. 噪声过滤 (Noise Filtering) - 无关信息过滤 - 重复内容去重 - 低价值数据清除 ### 3. 参数调优 (Parameter Tuning) - 超参数优化 - 配置建议 - 性能基准测试 ### 4. 环境净化 (Environment Cleanup) - 临时文件清理 - 缓存优化 - 日志管理 --- ## 使用方法 当用户要求优化系统或性能时： ``` 用户：系统有点慢，帮我看看 → 触发除秽·调优魄 → 输出诊断和优化方案 用户：清理一下环境 → 触发除秽·调优魄 → 执行清理操作 ``` --- ## 输出格式 ### 优化报告 ```markdown ## 性能优化报告 ### 系统状态 - CPU: XX% (正常/偏高/过高) - 内存: XX% (正常/偏高/过高) - 磁盘: XX% (正常/偏高/过高) ### 瓶颈分析 1. [瓶颈1] - 影响程度: XX% 2. [瓶颈2] - 影响程度: XX% ### 优化建议 1. [建议1] - 预期提升: XX% 2. [建议2] - 预期提升: XX% ### 已执行优化 - [优化1] - [优化2] ### 效果验证 [优化前后对比] ``` --- ## 优化维度 ### 系统层优化 ``` - 内存管理优化 - 进程优先级调整 - 启动项优化 - 服务配置调优 ``` ### 应用层优化 ``` - 缓存策略优化 - 连接池调优 - 超时配置优化 - 并发参数调整 ``` ### 数据层优化 ``` - 数据库索引优化 - 查询优化 - 分页策略 - 归档清理 ``` --- ## 调度者守则 1. **安全第一** - 优化前先备份，危险操作先评估 2. **量化效果** - 用数据证明优化效果 3. **渐进迭代** - 小步快跑，避免大步改革 4. **持续监控** - 优化后持续观察 --- ## 适用场景 - 系统性能分析 - 环境清理 - 参数调优 - 瓶颈定位 - 配置优化 --- ## 依赖技能 - silicon-soul（硅灵决基础） - auto-healer（吞贼·净化魄） - task-planner（伏矢·路径魄） ## 版本 v1.0.0 | 2026-04-12 | 硅灵宗·菩提


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: danihe001/reliable-api-client (version 1.0.0)

--- name: reliable-api-client description: Node.js API 客户端黄金标准 v3.0 - 多Endpoint + 多Key轮询 + 限流 + 熔断器 homepage: https://github.com/tvvshow/openclaw-evomap metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌐", "requires": {}, "install": [], }, } --- # Node.js API 客户端黄金标准 v3.0 整合多Endpoint + 多Key轮询 + 限流 + 连接池 + 指数退避重试 + 熔断器 ## 新功能 (v3.0) | 功能 | 说明 | |------|------| | **多Endpoint** | 支持多个上游地址，自动故障转移 | | **Endpoint熔断** | 每个Endpoint独立熔断器 | | **优先级策略** | 支持 priority/least-used/round-robin | | **延迟监控** | 跟踪每个Endpoint的响应时间 | ## 使用方法 ```javascript const ReliableAPIClient = require('./reliable-api-client'); const client = new ReliableAPIClient({ // 多 Endpoint 支持 endpoints: [ { url: 'https://api.example.com', priority: 10 }, // 高优先级 { url: 'https://backup.example.com', priority: 5 } ], endpointStrategy: 'priority', // priority | round-robin | least-used endpointCooldown: 60000, // 1分钟冷却 // 多 Key 支持 apiKeys: ['key1', 'key2', 'key3'], keyStrategy: 'round-robin', // 限流 maxQPS: 10, // 重试 maxRetries: 3, // 熔断 circuitThreshold: 5, circuitReset: 30000, // 连接池 poolSize: 20 }); // 添加更多 Endpoint client.addEndpoint('https://new-endpoint.com', priority: 8); client.addAPIKey('new-key'); // 请求 const data = await client.get('/users'); const result = await client.post('/orders', { item: 'test' }); // 统计 console.log('Endpoints:', client.getEndpointStats()); console.log('Keys:', client.getKeyStats()); console.log('Circuit:', client.getCircuitBreakerStatus(url)); ``` ## 架构 ``` 请求 → [限流器] → [Endpoint选择] → [Key选择] → [熔断器] → 发送 ↓ [指数退避重试] ↓ [失败 → 切换Endpoint/Key] ``` ## 故障转移逻辑 1. 优先选择健康的 Endpoint 2. 按策略选择（priority/least-used/round-robin） 3. 请求失败 → 标记 Endpoint 错误 4. 连续失败 → 熔断器打开 5. 熔断后 → 自动切换到下一个 Endpoint 6. 冷却后 → Endpoint 恢复健康 ## 文件 - `reliable-api-client.js` - 主代码 ## 相关文档 - `EVOMAP_STANDARD.md` - 胶囊发布规范


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Skill: gonghaiquan/douyin-publish (version 1.0.0)

# douyin-publish 抖音视频发布 skill。使用 MCP 技术自动登录、上传并发布视频到抖音创作者平台。 ## 功能 - 📹 **登录抖音** - 管理抖音账号登录状态 - 🚀 **发布视频** - 上传视频并发布到抖音 - ✅ **检查状态** - 查看登录状态和发布结果 - 🏷️ **标签管理** - 支持视频标签和话题 ## 使用方式 ### 发布视频到抖音 直接在对话中发布视频： ``` 帮我发布视频到抖音 标题：酥脆金黄鸡腿 视频：/home/gonghaiquan/Downloads/jimeng-2026-02-13-3808-Crispy golden chicken leg.mp4 描述：外酥里嫩，美味无法挡！ 标签：美食,鸡腿,烹饪 ``` 或更简洁： ``` 发布视频 /home/gonghaiquan/Downloads/video.mp4 标题：我的视频标题 ``` ### 检查登录状态 ``` 检查抖音登录状态 ``` ### 重新登录 ``` 重新登录抖音账号 ``` ## 所需工具 需要配置好的 MCP 服务器： 1. **douyin-upload** - 视频上传 MCP - 命令：`node ~/douyin-mcp-server/mcp-server/dist/index.js` - 功能：登录、上传、发布视频 2. **douyin-extract** - 视频文案提取 MCP（可选） - 命令：`uvx douyin-mcp-server` - 功能：提取无水印链接、AI 文案识别 ## 配置方法 确保 MCP 服务器已添加到配置： ```bash mcporter config add douyin-upload "node ~/douyin-mcp-server/mcp-server/dist/index.js" mcporter config add douyin-extract "uvx douyin-mcp-server" ``` ## 技术细节 - **浏览器自动化**：使用 Puppeteer 控制 Chrome - **系统 Chrome**：`/usr/bin/google-chrome` - **Cookie 保存**：自动持久化登录状态 - **验证码处理**：支持短信验证码手动输入 ## 示例对话 **用户**：帮我发布这个鸡腿视频到抖音 **助手**： ``` 🚀 开始发布视频到抖音... ✅ 登录成功！账号已验证 📤 正在上传视频... ✅ 视频上传完成 🏷️ 设置标签：#美食 #鸡腿 #烹饪 🚀 正在发布... ✅ 发布成功！ 📋 视频信息： - 标题：酥脆金黄鸡腿，美味诱人！ - 状态：已发布 - 链接：https://www.douyin.com/video/... 🎉 视频已成功发布到抖音！ ``` ## 注意事项 - 首次使用需要手动扫码/短信验证 - Cookie 有效期有限，过期需要重新登录 - 建议使用创作者账号 - 发布频率不要过高，避免触发限制 ## 文件位置 - Skill 目录：`/home/gonghaiquan/.openclaw/skills/douyin-publish/` - MCP 服务器：`~/douyin-mcp-server/` - Cookie 保存：`~/douyin-mcp-server/mcp-server/douyin-cookies.json`


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Skill: kaiyuelv/env-config-manager (version 1.0.0)

# env-config-manager - 环境配置管理器 ## Metadata | Field | Value | |-------|-------| | **Name** | env-config-manager | | **Slug** | env-config-manager | | **Version** | 1.0.0 | | **Homepage** | https://github.com/openclaw/env-config-manager | | **Category** | development | | **Tags** | env, config, dotenv, secrets, yaml, json, encryption, variables | ## Description ### English A comprehensive environment configuration manager for handling `.env` files, YAML/JSON configs, secret encryption, and multi-environment switching. Supports key rotation, variable validation, and team-safe secret sharing. ### 中文 环境配置管理器，用于管理 `.env` 文件、YAML/JSON 配置、密钥加密和多环境切换。支持密钥轮换、变量验证和团队安全共享。 ## Requirements - Python 3.8+ - python-dotenv >= 1.0.0 - PyYAML >= 6.0 - cryptography >= 41.0.0 - click >= 8.0.0 ## Configuration ### Environment Variables ```bash ENV_MANAGER_KEY=your-master-encryption-key ENV_MANAGER_ENV=development ``` ## Usage ### Load and Switch Environments ```python from env_config_manager import EnvManager # Load .env file env = EnvManager.load(".env") # Switch to production config env.switch("production") # Get variable with fallback db_url = env.get("DATABASE_URL", default="sqlite:///default.db") ``` ### Encrypt Secrets ```python from env_config_manager import SecretVault vault = SecretVault(key="your-master-key") encrypted = vault.encrypt("super-secret-api-key") # Store encrypted in .env: [REDACTED_SECRET],encrypted_value) decrypted = vault.decrypt(encrypted) ``` ### Validate Configuration ```python from env_config_manager import ConfigValidator schema = { "DATABASE_URL": {"required": True, "type": "url"}, "PORT": {"required": True, "type": "int", "min": 1024, "max": 65535}, "DEBUG": {"required": False, "type": "bool", "default": False} } validator = ConfigValidator(schema) errors = validator.validate(env) ``` ## API Reference ### EnvManager - `load(path)` - Load environment from file - `switch(env_name)` - Switch to named environment - `get(key, default=None)` - Get variable value - `set(key, value)` - Set variable - `save(path)` - Save current state to file - `diff(other_env)` - Compare two environments ### SecretVault - `encrypt(plaintext)` - Encrypt a secret - `decrypt(ciphertext)` - Decrypt a secret - `rotate_key(new_key)` - Re-encrypt with new key ### ConfigValidator - `validate(env)` - Validate environment against schema - `add_rule(key, rule)` - Add validation rule ## Examples See `examples/` directory for complete examples. ## Testing ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/env-config-manager python -m pytest tests/ -v ``` ## License MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jinkang19940922/dialysis-assistant (version 1.0.2)

# 透析记录助手 (dialysis) 自动记录透析数据，提供脱水量计算、趋势分析、超重警告、血压记录等完整功能。 ## 激活关键词 用户发送消息包含以下关键词时自动激活： - `透析`、`下机`、`上机` - `体重`、`脱水` - `透析记录`、`历史` - `下次透析` - `设置干体重`、`设置舒适体重`、`设置脱水上限` ## 核心功能 ### 1. 记录下机体重 用户说"下机 59.6"或类似格式时自动记录： - 提取体重数值（支持：小数、整数） - 可选血压（如"下机 59.6 血压 140/90"） - 可选备注（如"下机 59.6 备注 有点头晕"） - 自动计算距上次透析天数 - 自动判断是否达到干体重/舒适体重 **支持格式：** - `下机 59.6` - `下机59.6` - `下机 59.6 血压 140/90` - `下机 59.6 备注 头晕` ### 2. 记录上机体重 用户说"上机 63.5"时自动计算： - 计算体重增长（本次 - 上次下机） - 计算体重增长百分比 - 计算建议脱水量（不超过上限和体重增长） - 计算超滤率 (ml/h) - 预计透析后体重 - 超重警告（超过3400ml时提醒） - 喝水建议（根据间隔天数） **支持格式：** - `上机 63.5` - `上机63.5 血压 150/95` ### 3. 查看历史记录 用户说"透析记录"或"历史"时： - 显示最近10次透析记录表格 - 包含：日期、上机体重、下机体重、脱水量、间隔天数 - 趋势分析：平均脱水量、近3次平均体重增长 - 血压趋势（如果有记录） ### 4. 下次透析参考 用户说"下次透析"时： - 显示上次下机体重和脱水量 - 距上次透析天数 - 根据间隔天数给出安全体重增长范围 - 每日喝水建议上限 ### 5. 修改设置 用户可调整个人参数： - `设置干体重 60.5` - 干体重 (kg) - `设置舒适体重 59` - 舒适体重 (kg) - `设置脱水上限 3500` - 脱水上限 (ml) ### 6. 查看设置 - `透析设置` 或 `设置` - 显示当前所有参数 ## 数据存储 文件位置：`/other/透析数据（勿删）/dialysis-data.json`（公共空间） 数据格式： ```json { "settings": { "dryWeight": 60.8, "comfortWeight": 59.5, "maxRemoval": 3400 }, "records": [ { "date": "2026-04-13", "preWeight": 63.5, "postWeight": 59.6, "preBp": "150/95", "postBp": "140/90", "removal": 3900, "intervalDays": 1, "notes": "有点头晕", "timestamp": "2026-04-13T09:15:00" } ] } ``` ## 响应示例 ### 记录下机 ``` ✅ 已记录下机体重: 59.6 kg 🩺 血压: 140/90 🎯 达到舒适体重！ 📝 备注: 有点头晕 ``` ### 记录上机 ``` 📋 透析设置建议 🖊️ 上机体重: 63.5 kg 💧 体重增长: 3900 ml (6.1%) 💧 建议脱水量: 3400 ml ⏱️ 超滤率: 850 ml/h 🎯 预计下机: 60.1 kg 🩺 上机血压: 150/95 🎯 预计可达干体重 ⚠️ 体重增长 3900ml，已达上限！ 💧 建议今日饮水: ≤ 1360 ml ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🏥 目标参考: 干体重: 60.8 kg 舒适体重: 59.5 kg 脱水上限: 3400 ml 祝透析顺利！💪 ``` ### 历史记录 ``` 📊 透析历史记录 (最近10次) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 日期 上机 下机 脱水 间隔 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 2026-04-13 63.5 59.6 3400 1 2026-04-11 64.0 59.8 4200 2 ... 📈 平均脱水量: 3500 ml (接近上限) 📊 近3次平均体重增长: 4000 ml 🩺 最近血压: 140/90 ``` ## 默认参数 - 干体重: 60.8 kg - 舒适体重: 59.5 kg - 脱水上限: 3400 ml ## 技术实现 脚本位置：`/home/node/.openclaw/workspace/skills/dialysis/dialysis.py` 调用方式：通过 Python 脚本处理用户消息，返回格式化结果。 ## 注意事项 1. 体重单位为 kg，脱水量单位为 ml 2. 血压格式支持：xxx/xx（如 140/90） 3. 超滤率按4小时透析计算 4. 体重增长超过脱水上限时会发出警告 5. 所有记录自动保存到本地 JSON 文件


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xiaojiou176/prompt-switchboard-compare-workflows (version 1.1.1)

--- name: prompt-switchboard-compare-workflows description: Teach an agent to install Prompt Switchboard's local MCP sidecar, connect it in a host, and run a compare-first browser workflow. version: 1.1.1 triggers: - prompt switchboard - prompt-switchboard - prompt_switchboard - compare-first - multi-ai-sidepanel --- # Prompt Switchboard Compare Workflows Teach the agent how to install, connect, and use Prompt Switchboard as a compare-first browser workspace. ## Use this skill when - the user wants to compare the same prompt across multiple already-open AI chat tabs - the host can run a local MCP server - the user wants one inspectable compare artifact before broader automation ## What this package teaches - how to wire the local Prompt Switchboard MCP sidecar into a host - which MCP tools are safe and useful first - how to move from readiness checks to a real compare turn - how to keep the workflow grounded in a browser-native compare product ## Start here 1. Read [references/INSTALL.md](references/INSTALL.md) 2. Load the right host config from: - [references/OPENHANDS_MCP_CONFIG.json](references/OPENHANDS_MCP_CONFIG.json) - [references/OPENCLAW_MCP_CONFIG.json](references/OPENCLAW_MCP_CONFIG.json) 3. Skim the tool surface in [references/CAPABILITIES.md](references/CAPABILITIES.md) 4. Run the demo from [references/DEMO.md](references/DEMO.md) ## Recommended workflow 1. `prompt_switchboard.bridge_status` 2. `prompt_switchboard.check_readiness` 3. `prompt_switchboard.compare` 4. `prompt_switchboard.analyze_compare` 5. `prompt_switchboard.run_workflow` ## Suggested first prompt Use Prompt Switchboard to compare the prompt below across the ready ChatGPT and Gemini tabs. Start with `prompt_switchboard.bridge_status` and `prompt_switchboard.check_readiness`. If fewer than two model tabs are ready, stop and tell me exactly which login or tab-prep step is missing. If two or more tabs are ready, run `prompt_switchboard.compare` and summarize the most important wording differences. ## Success checks - the host can launch the MCP server from the provided config - `bridge_status` confirms the local bridge is reachable - `check_readiness` identifies which tabs are ready - `compare` produces a real session/turn artifact the agent can inspect ## Boundaries - Prompt Switchboard stays a local browser workflow, not a hosted service - the MCP sidecar supports compare workflows; it does not replace the extension - keep claims grounded in the actual tool surface documented in this package


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chenxi-hub/skill-maker-chenxi (version 1.2.0)

--- name: skill-maker description: 创建和升级可复用技能。Use when: (1) 需要新建某类能力的技能, (2) 需要把对话/工作流沉淀为 SKILL.md, (3) 需要优化已有技能结构、触发词与资源组织。 version: 1.2.0 changelog: "v1.2.0: 对齐热门 Skill Maker 框架，新增 5 阶段锻造流程、决策树、自检清单和版本化规范。" metadata: openclaw: emoji: "🔨" category: "creation" --- # Skill Maker 🔨 把一次性经验锻造成可复用技能。 ## Trigger ['创建skill', '新建技能', '写SKILL.md', '根据对话生成skill', '沉淀工作流', '技能抽取', 'skill-maker', '优化技能'] ## 技能锻造流程（5 阶段） 1. **INTERPRET（理解）**：明确技能目标、触发人群、场景边界。 2. **DESIGN（设计）**：确定目录结构、触发词、复杂度和资源。 3. **FORGE（锻造）**：生成 `SKILL.md` 与配套 `reference/scripts/assets`。 4. **TEST（测试）**：验证触发命中、执行可行性、覆盖边界条件。 5. **POLISH（打磨）**：根据反馈修订并版本化发布。 ## 决策树：这次要做什么 - **全新技能**：从阶段 1 开始完整创建。 - **替换旧技能**：先读旧版，再保留有效部分做增量升级。 - **克隆改造**：复制同类技能，改名后按新场景重写触发词与流程。 ## 阶段 1：INTERPRET（理解） ### 核心问题 - 这个技能到底解决什么问题？ - 用户会用什么自然语言触发它？ - 场景属于哪个领域（文档、数据、自动化、协作）？ - 复杂度是简单/中等/复杂？ ### 自检清单 - [ ] 能用一句话描述技能能力 - [ ] 能列出 3-8 个触发表达 - [ ] 能说明该技能与已有技能的区别 ## 阶段 2：DESIGN（设计） ### 复杂度判定 - **简单**：仅 `SKILL.md` - **中等**：`SKILL.md + reference/` - **复杂**：`SKILL.md + reference/ + scripts/ (可选 assets/)` ### 目录结构规范 ```text skill-name/ ├── SKILL.md ├── reference/ │ └── reference.md ├── scripts/ # 可选 └── assets/ # 可选 ``` ### 触发词与描述公式 - 描述建议：`[能力说明]。Use when: (1) [场景1], (2) [场景2], (3) [场景3]。` - 触发词必须覆盖口语化表达，避免只写技术术语。 ### 自检清单 - [ ] `name` 为小写英文加连字符 - [ ] `description` 同时包含能力与场景 - [ ] 已确定需要哪些资源文件 ## 阶段 3：FORGE（锻造） ### 生成规则 1. 根据上下文（手动提供或自动检索）提炼流程。 2. 产出稳定结构：`Trigger / Workflow / Experience / Examples / Tool Usage / Additional Information`。 3. 加入必要分支决策（如成功/失败兜底、输入不足补问）。 4. 去敏处理：移除人名、账号、路径、密钥、内部代号。 ### 输出路径（强制） - 默认写入：`~/.openclaw/skills/<skill-name>/SKILL.md` - 禁止写入：`~/.openclaw/workspace/skills/*` - 若误写入，必须立即迁移并回报最终路径。 ### 自检清单 - [ ] frontmatter 完整（name/description/version/changelog） - [ ] 正文包含可执行流程而非空泛原则 - [ ] 示例能直接复用 ## 阶段 4：TEST（测试） ### 触发测试 针对 `description` 和 `Trigger`，验证： - 用户说「帮我做 X」能否命中？ - 用户说「我想把 Y 自动化」能否命中？ - 同义词/口语说法是否能命中？ ### 质量门禁 - [ ] 可执行：步骤清晰、前后依赖明确 - [ ] 可复用：不绑定一次性场景 - [ ] 可维护：结构稳定、易迭代 - [ ] 可定位：文件路径与命名规范 ## 阶段 5：POLISH（打磨） ### 常见修复 - 命中率低：补充 `Use when` 场景和 Trigger 同义词。 - 内容过长：将细节迁移到 `reference/reference.md`。 - 场景覆盖不足：新增 Examples 和 Troubleshooting。 - 版本混乱：按语义化版本号更新。 ### 版本规范 - 修复 bug：`1.0.0 -> 1.0.1` - 新增能力（兼容）：`1.0.1 -> 1.1.0` - 破坏性变更：`1.1.0 -> 2.0.0` ## Example ### 示例：从对话沉淀 `meeting-notes-maker` - 输入：最近 7 天会议相关对话 + 主题关键词 + 输出名称 - 输出：`~/.openclaw/skills/meeting-notes-maker/SKILL.md` - 核心步骤：抽取目标 -> 合并上下文 -> 结构化流程 -> 去敏 -> 验收 ## Tool Usage - 文本编辑：Markdown 编辑器 - 上下文检索：会话日志/项目文件检索 - 发布分发：可结合 `clawhub publish` 做版本发布 ## Additional Information ### 标准格式要点 - frontmatter：`name`、`description` 必填，推荐 `version`、`changelog` - 建议章节：`Trigger -> Workflow -> Experience -> Examples -> Tool Usage -> Additional Information` - 复杂技能建议配 `reference/reference.md` ### 失败兜底 - 上下文不足时，不强行生成；先输出缺失信息清单（主题、时间范围、来源范围、目标名称）。 - 不确定路径时，默认采用 `~/.openclaw/skills`。 ## See also - [reference/reference.md](./reference/reference.md) — 自动上下文检索策略、产出模板与质量检查。


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