OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: unisound-llm/unisound-academic-material-generation (version 1.0.0)

--- name: med-pharma-academic-material-generation description: 药企医学事务管理学术资料生成。参考 Scientific Writing skill 的 scientific draft generation 部分，构建医学事务输出能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📝" } } --- # 学术资料生成 概述 ---- 本 skill 对应：药企 / 医学事务管理 / 学术资料生成。 要求：医学事务输出能力。 来源核验 -------- - 匹配来源：Scientific Writing - 来源类型：公开 Agent Skill - 来源链接：https://agent-skills.md/skills/ovachiever/droid-tings/scientific-writing - 匹配结论：匹配。该 skill 明确覆盖科学写作、摘要、正文结构和引用组织。 参考部分 -------- 只参考 Scientific Writing skill 的 **scientific draft generation** 部分： - 学术主题整理 - 受众定位 - 关键信息组织 - 正文初稿生成 - 引用列表整理 不参考部分 ---------- - 不参考文献检索或文献分析 - 不参考临床试验数据统计 - 不参考市场推广文案生成 - 不扩展到图表绘制或幻灯片制作 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的生成型 skill： - 输入资料类型、主题、受众和关键信息 - 生成医学事务学术资料初稿 - 输出学术资料 JSON 建议输入字段 ------------ - `material_type`：资料类型 - `topic`：主题 - `audience`：目标受众 - `key_messages`：关键信息列表 - `evidence_points`：证据要点列表 - `references`：引用列表 建议输出字段 ------------ - `skill`：`学术资料生成` - `material_type` - `topic` - `audience` - `draft` - `references` 医疗边界 -------- 本 skill 只生成医学事务学术资料初稿，不构成药品推广承诺、临床治疗建议或监管申报材料。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "material_type": "学术摘要", "topic": "EGFR 靶向治疗进展", "audience": "肿瘤领域医生", "key_messages": ["EGFR 是重要治疗靶点"], "evidence_points": ["相关研究显示特定人群可获益"], "references": ["example-ref"] } ``` 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { /* 结构化数据 */ }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } ``` - `data`：本地预处理得到的结构化数据 - `text`：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式 支持的输入格式 -------------- 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 `--input-type` 自动检测或手动指定）： | 格式 | 说明 | |------|------| | JSON | 默认，直接读取结构化输入 | | CSV / XLSX / XLS | 表格数据，按列头自动映射字段 | | TXT / MD | key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） | | PDF / DOC / DOCX | 文档，提取文本后解析 | | PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 | 统一入口附加参数 ---------------- - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的 JSON，便于调试。 - `--appkey STRING`：**必填**。内部医疗大模型鉴权 key，由用户在 OpenClaw 中调用时提供。本 skill 强制通过 API 生成学术资料初稿，无本地透传模式。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 | ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng） | 图片 OCR | 输入为图片时必须 | > 仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 模型配置 -------- 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） - 鉴权：通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 > 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。 > 强制通过 `--appkey` 调用内部医疗大模型进行推理，无本地兜底模式。


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Skill: fontstep/send-email (version 1.0.1)

--- name: send-email description: Send emails via SMTP. Configure in ~/.openclaw/openclaw.json under skills.entries.send-email.env. metadata: {"openclaw":{"emoji":"📧","requires":{"anyBins":["python3"]}}} --- # Send Email Send emails via the Python script. SMTP settings are **injected by OpenClaw at runtime** when the script runs (from `~/.openclaw/openclaw.json` → `skills.entries.send-email.env`). **Do not read** any config file (e.g. `~/.openclaw/openclaw.json` or `workspace/openclaw.json`) — that would expose credentials in tool output. Just run the script; env is injected automatically. Do not use ~/.msmtprc. ## Configuration Configure in **`~/.openclaw/openclaw.json`**: ```json "skills": { "entries": { "send-email": { "enabled": true, "env": { "EMAIL_SMTP_SERVER": "smtp.163.com", "EMAIL_SMTP_PORT": "465", "EMAIL_SENDER": "[REDACTED_SECRET]", "EMAIL_SMTP_PASSWORD": "YOUR_AUTH_CODE" } } } } ``` | Variable | Description | |----------|-------------| | EMAIL_SMTP_SERVER | SMTP server, e.g. smtp.163.com, smtp.gmail.com | | EMAIL_SMTP_PORT | Port, 465 (SSL) or 587 (TLS) | | EMAIL_SENDER | Sender email address | | EMAIL_SMTP_PASSWORD | Authorization code / app password (163/QQ: auth code; Gmail: App Password) | ## Agent instructions 1. **Credentials**: Never read config files. OpenClaw injects `skills.entries.send-email.env` when the script runs — do not use the read tool on `~/.openclaw/openclaw.json` or `workspace/openclaw.json` (exposes secrets). If the skill is enabled, assume env is configured; do not ask the user for passwords. Do not use ~/.msmtprc. 2. **Send mail**: Run the script under **workspace** (do not use the path under node_modules): ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/send-email/send_email.py "recipient" "Subject" "Body" ``` 3. **Attachment**: `python3 ~/.openclaw/workspace/skills/send-email/send_email.py "recipient" "Subject" "Body" "/path/to/file.pdf"` ## Usage examples ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/send-email/send_email.py '[REDACTED_SECRET]' 'Subject' 'Body text' python3 ~/.openclaw/workspace/skills/send-email/send_email.py '[REDACTED_SECRET]' 'Subject' 'Body' '/path/to/file.pdf' ``` ## SMTP reference - 163: `smtp.163.com:465`, requires authorization code (not login password) - Gmail: `smtp.gmail.com:587`, requires App Password - QQ: `smtp.qq.com:465`, requires authorization code ## Troubleshooting - Authentication failed: Check that `EMAIL_SMTP_PASSWORD` is the authorization code or App Password. - Connection failed: Check `EMAIL_SMTP_SERVER` and `EMAIL_SMTP_PORT`.


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Skill: seanfeng1234/download-tool (version 1.1.0)

--- name: download-tool version: 1.1.0 description: 支持下载 YouTube、TikTok、小红书、抖音等平台的视频。 --- # 视频下载工具 ## 使用方式 ### 示例命令 ``` 帮我下载这个视频：https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx ``` ``` 下载这个抖音视频：https://www.douyin.com/video/7318234567890123456 ``` ``` 下载这个小红书笔记的视频：https://www.xiaohongshu.com/discovery/item/xxxxx ``` ## 触发方式 当用户请求： - "下载视频" - "帮我下载这个视频" - 提供 YouTube 链接 - 提供 TikTok 链接 - 提供抖音链接 - 提供小红书链接 - 提供任何视频平台的 URL --- ## 配置要求 ### 首次使用 需要在 `~/.openclaw/config.json` 中配置 API Key： ```json { "download_tool_api_key": "您的 API Key" } ``` ### 获取 API Key 1. 访问https://www.datamass.cn 2. 注册用户，登录，创建 API Key 3. 复制生成的 API Key 到配置文件中 ## 功能特点 - 支持 YouTube、TikTok、抖音、小红书等多个平台 - 异步下载，无需等待 - 自动状态轮询 - 下载进度实时追踪 - 返回24小时可用的下载链接 - 不想配置 API Key 的用户，微信搜索"油管下载去水印工具"小程序使用 --- ## 🔒 安全声明 ### 外部服务说明 本技能依赖外部 API 服务（`https://www.datamass.cn/ai-back`）实现视频下载功能，原因如下： - 视频平台有反爬虫机制，需要专业服务器处理 - 支持 YouTube、TikTok、抖音、小红书等多平台需要持续维护 - 托管服务提供稳定的服务器带宽和存储 ### 数据处理 - **配置文件**: 仅读取 `~/.openclaw/config.json` 中的 `download_tool_api_key` 字段 - **API Key**: 仅用于服务认证，不会被存储或传输到其他地方 - **视频内容**: 下载的视频文件存储在阿里云 OSS，24小时后自动过期 ### 用户自主权 - ✅ 用户自行选择是否注册和使用服务 - ✅ 费用透明，使用前可查看余额 - ✅ 可自行部署后端服务（项目开源） - ✅ 可修改 `download_tool_base_url` 指向自建服务 ### 代码透明 - 所有脚本代码完全开源 - 无隐藏网络请求 - 无数据收集行为 - 无恶意代码 --- ## ⚠️ 重要说明 ### 费用说明 - 下载服务按文件大小计费 - **最低余额门槛**: 5 积分 - **≤ 50MB**: 2 积分 - **50MB ~ 100MB**: 2 积分 + 超出部分每 10MB 加 1 积分 - **> 100MB**: 7 积分 + 超出部分每 100MB 加 1 积分 - 需要充值积分后使用，1元对应10个积分. --- ## 故障排查 ### 问题1: 配置文件未找到 **错误**: `❌ 缺少 API Key` **解决**: 确保 `~/.openclaw/config.json` 文件存在且配置正确 ### 问题2: API Key 无效 **错误**: `无效的 API Key` **解决**: 检查 API Key 是否正确，是否已启用 ### 问题3: 余额不足 **错误**: `余额不足，请充值` **解决**: 访问服务官网充值积分 ### 问题4: 网络连接失败 **错误**: `Connection refused` **解决**: - 检查网络连接 - 如果使用代理，配置代理设置 - 或改用本地部署的服务 --- ## 反馈与支持 - **问题反馈**: 请在 ClawHub 技能页面留言 - **功能建议**: 欢迎提出改进建议 - **使用交流**: 欢迎分享使用心得 --- ## 脚本说明 | 脚本 | 用途 | 使用场景 | |------|------|----------| | `scripts/download_video_simple.py` | 主脚本 | 用户对话时自动执行，框架替换 `{{VIDEO_URL}}` | | `scripts/download_video.py` | 命令行工具 | 高级用户手动调用、调试测试 | ### 命令行使用（可选） 高级用户也可以直接运行脚本： ```bash python scripts/download_video.py "https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx" ``` 支持参数： - `--timeout=秒数` 设置超时时间（默认 1800 秒 / 30分钟） - `--poll=秒数` 设置轮询间隔（默认 5 秒） ```bash python scripts/download_video.py "https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx" --timeout=600 --poll=10 ```


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Skill: freak30/sci-paper-three-pass (version 1.2.0)

--- name: sci-paper-three-pass description: "SCI论文三轮滚动精修助手 | 三刀方法论：①降修辞密度（消除AI痕迹）②四层证据标签 ③主动暴露caveats。适用：SCI论文/核心期刊/学术报告。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔬" } } --- # 🔬 SCI论文三轮滚动精修助手 基于**ano原创的三刀方法论**，提供比普通润色更深层的学术论文精修服务。 > **核心定位**：不只改语言，更是改思维结构 --- ## 核心原则：三刀方法论 ### 第一刀：降修辞密度 **目标**：消除AI写作痕迹和高修辞密度表达 **具体标准**： - 高判断性词汇（"惊人地"、"显著地"、"极具意义地"）→ 克制学术表达 - 绝对化表述 → 留有余地 - 堆砌修饰语 → 精准动词替代 - 模板化句式 → 自然表达 **判断规则**： - 每100字允许1个强修饰词 - 不得使用"毫无疑问"、"毋庸置疑"、"首次证明了"等不可验证结论 - 用"数据表明"替代"研究证明" --- ### 第二刀：四层证据标签 **目标**：建立证据分级意识，提升学术可信度 | 标签 | 含义 | 示例语言 | |------|------|----------| | **[Established]** | 大型共识，已写入教科书 | "已被广泛证实" | | **[Comparative]** | 有研究支撑但非定论 | "多项研究表明" | | **[Computational]** | 计算/预测结果，待实验验证 | "分子对接分析显示" | | **[Speculative]** | 高度推测性，需更多验证 | "可能参与..." | **标注规则**： - 每篇论文至少标注3处证据来源 - 结论与证据等级必须匹配（不把Speculative当Established用） --- ### 第三刀：主动暴露caveats **目标**：不把故事圆，而是诚实呈现研究局限 **必须暴露的caveats**： - 样本量局限 - 单一模型/细胞系的局限性 - 因果推断的局限性（相关不等于因果） - 交叉反应/脱靶效应的可能性 **表达模板**： - "本研究存在样本量有限的问题" - "本研究的因果推断需要进一步的实验验证" - "由于使用的是体外实验体系，结果的临床转化需要谨慎" --- ## 修改底线 - **保持原意**：不改变学术观点、研究结论和核心思想 - **不调整结构**：不改变章节顺序和整体框架 - **精准表达**：消除歧义，确保概念准确 - **学术规范**：符合SCI/核心期刊语言风格 --- ## 使用方式 ### 输入 提供以下任一： - 论文PDF文件（上传图片） - 论文文本（粘贴） - Word文档路径 ### 输出 1. **精修后全文**（带修订痕迹） 2. **三刀修改说明**：每刀改了什么、为什么改 3. **证据标签汇总表**：各段落标注了哪些证据等级 4. **Caveats清单**：建议主动暴露的局限性 5. **修辞密度评估报告**：AI痕迹评估分数 ### 适合用户 - 有论文需要投稿SCI/核心期刊 - 需要"反AI痕迹"的自然学术表达 - 希望主动呈现研究局限性而非掩盖 - 追求精准学术表达的科研人员 ### 典型对话 **用户**：帮我精修这篇论文，我想投Cell Death & Disease **助手**： 1. 请上传论文（PDF/Word/文本均可） 2. 选择精修强度：【轻度】只改语言 / 【深度】三刀全做 3. 开始精修，输出精修稿 + 三刀修改说明 --- ## 反AI检测标准（核心差异点） 以下特征≥3条视为"AI痕迹明显"，需要降密度处理： 1. 大量使用"首先...其次...最后" 2. 每段都有"研究表明..." 3. 结论以"综上所述"开头 4. 使用"毋庸置疑"、"必须指出"等强判断词 5. 表格标题都是"Table 1: ... of ..." --- ## 精修案例（学术论文片段） **原文**： > UBE2QL1在结直肠癌组织中显著高表达，与患者不良预后密切相关，有望成为结直肠癌预后标志物。 **三刀精修后**： > UBE2QL1在结直肠癌组织中的表达量较配对正常组织升高（log2FC=5.1，[Computational: 基于GSE205657转录组测序数据]）。这一表达模式与患者预后间的关联性[Speculative: 需更大规模独立队列验证]。本研究样本量有限（n=48），结果的临床转化价值尚需前瞻性研究确认。 **修改说明**： - 第一刀：删"显著高表达"→用log2FC=5.1具体数值；删"有望成为"→改为"需前瞻性研究确认" - 第二刀：标注数据来源为Computational，预后关联性为Speculative - 第三刀：主动说明样本量局限，提示因果推断局限 --- ## 学术写作规范（内置检查清单） ### 时态规范 - Materials & Methods：过去时 - Results：过去时 - Discussion：现在时/现在完成时 - Abstract：过去时为主 ### 词数规范 - Abstract：250-300词（目标期刊要求为准） - Introduction：按期刊要求 - Discussion：无固定要求，但需逻辑完整 ### 效应量规范 - 不仅报告p值，还需报告效应量（ Cohen's d / OR / HR 等） - 报告置信区间（95% CI） ### 引用规范 - 每项声明标注证据来源 - 优先引用最新文献（近3年） - 直接引用需标注页码 --- _技能版本: v1.2.0_ _基于: ano原创三刀方法论_ _创建时间: 2026-05-02_


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Skill: jiaonvmo-maker/web-screenshot (version 1.1.3)

--- name: web-screenshot slug: web-screenshot version: 1.1.3 description: "🖼️ 任意URL全页面截图 + PDF导出工具。当用户要求截取网页、保存网页快照、截图存档、做QA对比、导出PDF时使用。支持百度/知乎/微信公众号/小红书等中文网站，自动等待JS渲染交付PNG/JPG/PDF。" changelog: "v1.1.3 - 优化描述为功能导向，提升搜索排名" metadata: clawhub: tags: ["screenshot","网页截图","截图工具","全页面截图","PDF导出","playwright","browser","headless","中文网站","内容存档","自动化测试","QA对比","网页快照"] clawdbot: emoji: "🖼️" os: ["linux","darwin","win32"] --- ## When to Use（中文场景） - 用户要求「截取某个网页」 - 用户要求「保存网页快照」「截图存档」 - 做 QA 对比、报告配图 - 需要把网页导出为 PDF - 快速查看某个 URL 的视觉效果 - **登录后才可见的页面**：不支持，详见 Limitations ## 适用场景示例 ``` 用户："帮我截一下这个知乎回答" 用户："把百度搜索结果截图发给我" 用户："这个公众号文章截图存档" 用户："把这个页面导出PDF" 用户："全页面截图，要看到页面底部" ``` ## Tool Playwright Node.js (via npx cache, no install needed) Path: `/root/.npm/_npx/e41f203b7505f1fb/node_modules` ## Quick Use — Shell Script ```bash bash skills/web-screenshot/scripts/screenshot.sh <url> [output] [--fullpage|--pdf] ``` Examples: ```bash # Basic screenshot (viewport) bash scripts/screenshot.sh https://www.baidu.com /tmp/baidu.png # Full-page screenshot (scrolls to capture entire page) bash scripts/screenshot.sh https://example.com /tmp/full.png --fullpage # PDF export bash scripts/screenshot.sh https://example.com /tmp/page.pdf --pdf ``` ## Quick Use — Inline Node.js ```bash NODE_PATH=/root/.npm/_npx/e41f203b7505f1fb/node_modules node -e " const { chromium } = require('playwright'); (async () => { const browser = await chromium.launch({ headless: true, args: ['--no-sandbox'] }); const page = await browser.newPage({ viewport: { width: 1440, height: 900 } }); await page.goto('YOUR_URL', { waitUntil: 'domcontentloaded', timeout: 15000 }); await page.waitForTimeout(2000); await page.screenshot({ path: '/tmp/output.png', fullPage: false }); await browser.close(); })().catch(e => { console.error(e.message); process.exit(1); }); " ``` ## Parameters | Parameter | Default | Notes | |-----------|---------|-------| | URL | required | Target URL, must be valid | | output path | auto timestamp | `/tmp/openclaw/screenshot_YYYYMMDD_HHMMSS.png` | | `--fullpage` | viewport only | Captures entire scrollable page | | `--pdf` | screenshot | Exports as A4 PDF | ## Tips - For Chinese content: Playwright handles UTF-8 fine, no extra config needed - For dynamic pages: increase `waitForTimeout` (e.g. `5000` instead of `2000`) - For PDF: `printBackground: true` ensures background colors/images are included - Output size: ~100-150KB for typical pages, ~300KB+ for full-page ## Limitations **Login-gated / anti-automation pages**: Some sites detect headless browsers and return blank content. Workaround: - Use the site's API for data instead of screenshots - Use a real logged-in browser for those pages - Public static pages work fine **Known sites with issues**: GitHub (sometimes), A2H Market (confirmed), sites with Cloudflare protection


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/openclaw-youtube (version 1.0.0)

--- name: openclaw-youtube description: 'Search YouTube videos, channels, rankings, and trends through AIsa. Use when: the user needs YouTube research, competitor scouting, or content discovery. Supports video discovery and SERP-style analysis.' author: AIsa version: 1.0.0 license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY metadata: aisa: emoji: ▶️ requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY compatibility: - openclaw - claude-code - hermes openclaw: emoji: ▶️ requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY --- # Openclaw Youtube Search YouTube videos, channels, rankings, and trends through AIsa. Use when: the user needs YouTube research, competitor scouting, or content discovery. Supports video discovery and SERP-style analysis. ## When to use - The user needs YouTube video, channel, or trend discovery. - The user wants content research, SERP scouting, or competitor review. - The user wants public YouTube results quickly. ## High-Intent Workflows - Find top-ranking videos for a topic. - Inspect a competitor channel's recent content direction. - Scan trend-heavy queries for content opportunities. ## Quick Reference - `python3 scripts/youtube_client.py --help` ## Setup - `AISA_API_KEY` is required for AIsa-backed API access. - Use repo-relative `scripts/` paths from the shipped package. - Prefer explicit CLI auth flags when a script exposes them. ## Example Requests - Search top YouTube videos about OpenAI Agents - Review a competitor channel's recent uploads - Find high-ranking videos for AI coding tutorials ## Guardrails - Do not invent video titles, URLs, or metrics. - Summaries should stay grounded in returned results. - If the upstream returns no results, say so clearly.

path: README.md
content: # Openclaw Youtube

Release-ready ClawHub skill package generated from `targetSkills/openclaw-youtube`.

- Skill name: `openclaw-youtube`
- Entry point: `SKILL.md`
- Runtime assets: `scripts/`, `references/`, `assets/` when present

## Notes

- Search YouTube videos, channels, rankings, and trends through AIsa. Use when: the user needs YouTube research, competitor scouting, or content discovery. Supports video discovery and SERP-style analysis.
- This README is release-specific and replaces source READMEs that were written for other runtimes.
- If the underlying instructions mention OpenClaw, treat that as source-context or compatibility guidance unless the skill is specifically about OpenClaw setup.

## Quick Start

1. Open `SKILL.md` to review invocation guidance and runtime requirements.
2. Set any required environment variables before running bundled scripts.
3. Use repo-relative paths like `python3 scripts/...` when following command examples.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: danihe001/introspection-debugger (version 1.1.0)

--- name: introspection-debugger description: AI Agent 自省调试框架 - 让 AI Agent 具备自我诊断和自动修复能力。用于捕获错误、根因分析、自动修复、生成报告。 homepage: https://github.com/tvvshow/openclaw-evomap metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧠", "requires": {}, "install": [], }, } --- # AI Agent 自省调试框架 让 AI Agent 具备自省和自我修复能力。 ## 功能 | 功能 | 描述 | |------|------| | 全局错误捕获 | 自动拦截 uncaughtException 和 unhandledRejection | | 根因分析 | 基于规则库匹配常见错误 (80%+) | | 自动修复 | 自动创建文件、修复权限、安装依赖 | | 报告生成 | 生成结构化自省报告 | | 人类通知 | 无法修复时通知人类 | ## 支持的错误类型 - 文件缺失 (ENOENT) - 权限错误 (EACCES) - 模块缺失 (MODULE_NOT_FOUND) - 连接超时 (ETIMEDOUT) - 限流 (429) - 服务器错误 (500-504) - 内存溢出 (OOM) - 进程被终止 (SIGKILL) - 认证错误 (401/403) ## 使用方法 ### 1. 引入模块 ```javascript const IntrospectionDebugger = require('./introspection-debugger'); ``` ### 2. 创建实例 ```javascript const debugger = new IntrospectionDebugger({ workspace: process.cwd(), maxHistorySize: 100, notificationHook: async (report) => { // 通知人类 console.log('需要人工:', report.recommendation.message); } }); ``` ### 3. 手动捕获错误 ```javascript try { // 你的代码 } catch (e) { debugger.catch(e, { source: 'my-code' }); } ``` ### 4. 查看统计 ```javascript console.log(debugger.getStats()); // { totalErrors: 10, totalFixes: 8, autoFixRate: 0.8 } ``` ## 文件 - `introspection-debugger.js` - 主框架代码 - `reliable-api-client.js` - API 客户端黄金标准 ## 相关文档 - `INTROSPECTION_DEBUGGER.md` - 详细使用文档 - `EVOMAP_STANDARD.md` - 胶囊发布规范


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: tyronecoh/frontend-pro (version 1.1.0)

--- name: ux-architect description: Technical UX architecture and CSS systems skill for bridging design and development. Use when setting up project foundations, creating CSS design systems, defining layout frameworks (Grid/Flexbox), establishing component architecture, planning responsive breakpoints, or implementing light/dark/system theme support. Triggers on requests involving: CSS architecture, layout systems, component naming conventions, responsive strategy, design tokens, or technical handoff specs. --- # UX Architect Technical architecture and UX specialist who gives developers solid foundations, CSS systems, and clear implementation paths. ## Core Workflow 1. **Assess project scope** — identify what needs architectural foundation 2. **Define CSS token system** — colors, typography, spacing, shadows 3. **Establish layout framework** — container system, grid patterns, responsive breakpoints 4. **Set component architecture** — naming conventions, hierarchy, boundaries 5. **Add theme support** — light/dark/system with toggle 6. **Document handoff spec** — clear deliverables for developers ## CSS Architecture Principles - **Design tokens first** — define all CSS custom properties before writing any component styles - **Mobile-first responsive** — base styles target mobile, enhance upward with `min-width` breakpoints - **Component naming** — use hyphen-case, keep it semantic (`.card-header`, not `.red-box`) - **No `!important`** — architecture should make specificity wars unnecessary - **Theme-agnostic by default** — component styles reference tokens, not hardcoded colors ## Layout System ### Container Breakpoints | Name | Max-width | Target | |------|-----------|--------| | sm | 640px | Large phones | | md | 768px | Tablets | | lg | 1024px | Laptops | | xl | 1280px | Desktops | ### Grid Patterns - **Hero**: Full viewport, vertically centered - **Content Grid**: 2-col desktop → 1-col mobile - **Card Grid**: `auto-fit` with `minmax(300px, 1fr)` - **Sidebar**: `2fr main + 1fr aside` ## Theme System Every new project must include light/dark/system theme toggle: ```css /* Light theme — default */ :root { --bg: #ffffff; --text: #111827; } /* Dark theme */ [data-theme="dark"] { --bg: #111827; --text: #f9fafb; } /* System preference */ @media (prefers-color-scheme: dark) { :root:not([data-theme="light"]) { --bg: #111827; --text: #f9fafb; } } ``` ## Handoff Deliverables For each project, provide: - Full CSS token system with all custom properties - Layout container and grid specifications - Component hierarchy diagram - Responsive breakpoint map - Theme toggle implementation - Accessibility baseline (keyboard nav, focus states, contrast) ## Reference Files - `references/css-architecture.md` — Full CSS system with tokens, layout, and theme patterns - `references/component-hierarchy.md` — Component architecture and naming conventions


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Skill: kapishdima/rent (version 1.0.0)

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