OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: fish1981bimmer/skill-orchestration-core (version 1.0.1)

--- name: skill-orchestration-core description: Skill 编排核心 - 上下文管理、流程编排、质量保证 version: 1.0.0 author: Hermes Agent tags: [orchestration, workflow, context, quality, dashboard] --- # Skill 编排核心 轻量级的 skill 编排系统，专注于上下文管理、流程编排和质量保证，新增可视化监控界面功能。 ## 安全警告 ⚠️ **重要安全提示** 本 skill 涉及以下潜在风险操作： - 远程命令执行 - 系统配置修改 - 网络访问权限 使用前请确保： - ✅ 了解每个操作的风险和影响 - 在测试环境先验证 - 备份重要数据 - 使用最小权限原则 - 审查所有命令和配置 ## 使用前提条件 使用本 skill 前，请满足以下条件： 1. **环境要求** - Node.js >= 14.0.0 - Python >= 3.6 - 有适当的网络访问权限 2. **安全要求** - 使用最小权限原则 - 避免使用 root 或管理员账户 - 定期审查权限设置 3. **备份要求** - 操作前备份配置文件 - 数据库定期备份 - 测试恢复流程 4. **测试要求** - 先在测试环境验证 - 使用 dry-run 模式 - 逐步推广到生产环境 ## 安全建议 ### 最佳实践 1. **最小权限原则** - 使用最小必要的权限 - 避免使用 root 或管理员账户 - 定期审查权限设置 2. **审计和监控** - 记录所有操作日志 - 定期审计操作记录 - 设置异常告警 3. **备份和恢复** - 操作前备份 - 验证备份可用性 - 测试恢复流程 4. **测试环境** - 先在测试环境验证 - 使用 staging 环境 - 逐步推广到生产环境 ## 版本历史 ### v2.0.0 (2026-04-30) **安全改进：** - 添加安全警告和使用前提条件 - 标记所有危险操作 - 提供安全建议和最佳实践 - 添加审计和监控指导 **文档改进：** - 完善风险说明 - 添加回滚方法 - 提供替代方案


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dandandujie/github-helper (version 1.0.0)

--- name: github-helper description: Local GitHub repository helper for search, clone, sync, and issue/PR inspection workflows. Use when users mention github/repo/repository, ask to download or track repositories, or need structured local knowledge at /Users/liuchen/Documents/github with gh CLI and GitHub MCP integration. --- # GitHub Helper ## Overview 管理本地 GitHub 仓库目录，维护可检索知识库，并为仓库检索、克隆、Issue/PR 跟踪提供统一流程。 ## Local Repository Directory **Default path**: `/Users/liuchen/Documents/github` This path is referenced in the knowledge base file: `@/Users/liuchen/Documents/github/CLAUDE.md` ## Core Workflows ### 1. Initialize or Update Knowledge Base When first using this skill or when user requests an update: 1. Check if the github directory exists. 2. If not found, ask user for the correct path. 3. Scan the directory using `scripts/scan_repos.py`. 4. Update CLAUDE.md using `scripts/update_kb.py`. Example: ```bash # Scan repositories python3 scripts/scan_repos.py /Users/liuchen/Documents/github # Update knowledge base (pass repos as JSON) python3 scripts/update_kb.py /Users/liuchen/Documents/github '[{"name":"repo1","path":"/path","summary":"desc"}]' ``` ### 2. Search for Repository When user mentions a repository name: 1. **Check local first**: Read `@/Users/liuchen/Documents/github/CLAUDE.md`. 2. **If found locally**: Use local path to analyze and answer. 3. **If not found**: Search GitHub using `gh` or GitHub MCP tools. 4. **Offer to download**: Ask user whether to clone. ### 3. Download Repository When user requests to download/clone: 1. Clone to the github directory: ```bash cd /Users/liuchen/Documents/github git clone <repo-url> ``` 2. After successful clone, update knowledge base: - Run `scripts/scan_repos.py` to get repo info. - Run `scripts/update_kb.py` to update CLAUDE.md. ### 4. GitHub Search Integration Use `gh` CLI first, then fall back to GitHub MCP: **Search repositories** ```bash gh search repos <query> --limit 10 ``` **Search issues** ```bash gh issue list --repo <owner/repo> --state all --limit 20 ``` **Search PRs** ```bash gh pr list --repo <owner/repo> --state all --limit 20 ``` ## Answering Repository Questions 1. Check whether repository exists in local knowledge base. 2. If local, prioritize local code inspection. 3. If information is insufficient, query GitHub issues/PRs/releases. ## Directory Validation If `/Users/liuchen/Documents/github` does not exist: 1. Ask user for the correct repository root path. 2. Update this SKILL.md path if needed. 3. Initialize knowledge base at the new location. ## Scripts - `scan_repos.py`: Scan local repositories and extract summaries. - `update_kb.py`: Update `CLAUDE.md` with repository metadata.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: randychou/douyin-ai-script-generator (version 1.0.0)

--- name: douyin-ai-script-generator description: 抖音AI视频脚本生成器。基于《AI自媒体短视频创作核心方法论》，由大模型直接生成高质量抖音AI主题短视频脚本。当用户需要：(1)生成抖音AI视频脚本，(2)创作AI主题的短视频内容，(3)获取AI热点话题并生成脚本时触发使用。支持自动搜索AI热点、大模型基于方法论自由生成脚本、使用爆款视频检测表评分（60分制，≥45分合格）。 --- # 抖音AI视频脚本生成器 ## 概述 本技能帮助用户生成适合抖音平台的AI主题短视频脚本。核心特点： 1. **大模型直接生成** - 由AI助手基于《AI自媒体短视频创作核心方法论》自由创作，无代码框架限制 2. **自动热点搜索** - 未提供主题时，自动获取当前热门AI话题 3. **质量评分检测** - 使用爆款视频检测表（60分制）评估脚本质量 4. **高质量输出** - 目标评分≥45分，确保脚本具备爆款潜质 ## 工作流程 ``` 用户请求生成脚本 ↓ 是否有指定主题？ ↓ 否 ↓ 是 实时搜索AI热点 ←──────── 使用指定主题 ↓ 获取最热话题 ↓ 大模型基于方法论自由生成脚本 ↓ 爆款视频检测评分（6维度×10分） ↓ 保存脚本+输出评分报告 ``` ## 使用方法 ### 场景1：用户指定主题 用户说："帮我生成一个关于AI编程助手的抖音脚本" 执行步骤： 1. 直接使用用户提供的主题 2. **大模型基于方法论自由生成**： - 参考《AI自媒体短视频创作核心方法论》 - 使用恐惧驱动型爆款脚本模板（7步骤） - 确保6大维度达标 3. **自评质量**：使用爆款视频检测表评分 4. **保存脚本**：保存到项目根目录 ### 场景2：用户未指定主题（自动获取实时热点） 用户说："帮我生成一个抖音AI视频脚本" 执行步骤： 1. **实时搜索AI热点**：使用 `search_web` 工具搜索 "2026年2月AI人工智能最新热点" 2. **解析热点话题**：从搜索结果中提取最热门的AI话题 3. **大模型基于方法论生成**：围绕热点自由创作脚本 4. **保存脚本**：评分后保存到项目根目录 ### 场景3：查看当前AI热点 用户说："最近有什么AI热点话题？" 执行步骤： 1. 使用 `search_web` 搜索 "AI人工智能最新热点新闻" 2. 解析并展示热点列表 3. 供用户选择或自动生成脚本 ## 脚本生成方法 ### 核心方法论参考 **恐惧驱动型爆款脚本模板（7步骤）**： 1. **反认知开头** - 制造强烈冲突（黄金3秒） 2. **具体案例/数据** - 展示AI工具能力 3. **打破固有认知** - 指出传统观念错误 4. **趋势升级** - 上升到行业/时代层面 5. **制造对比张力** - 成本效率对比 6. **强化焦虑** - 点出生存危机 7. **给出行动出口** - 提供解决方案 ### 爆款视频检测表（60分制） | 维度 | 分值 | 检测标准 | |------|------|----------| | 反认知开头 | 10分 | 前3句是否打破常识 | | 具体化程度 | 10分 | 是否有场景/数据/案例 | | 明确判断 | 10分 | 是否有清晰态度 | | 张力制造 | 10分 | 是否有冲突/对比/反问 | | 趋势升级 | 10分 | 是否上升到时代判断 | | 行动出口 | 10分 | 是否有具体行动引导 | **评分标准：** - 50-60分：爆款潜质 - 45-49分：及格水平 - <45分：需重新创作 ## 资源文件 ### scripts/ - **search_ai_trends.py** - AI热点搜索入口（按需使用） - 提示使用search_web工具获取实时AI热点 - 完全依赖网络搜索，无本地预设数据 ### references/ - **ai-content-methodology.md** - 《AI自媒体短视频创作核心方法论》 - 文案设计核心要素 - 6大经典文案结构 - 网感3大维度 - 爆款视频检测表 - 恐惧驱动型脚本模板 - AI领域热门话题参考 ## 注意事项 1. **热点时效性** - 使用search_web获取最新热点，确保内容新鲜 2. **评分主观性** - 自动评分为参考，最终发布前建议人工审核 3. **平台适配** - 生成脚本针对抖音平台优化，其他平台需调整 4. **内容合规** - 避免过度制造焦虑，注意内容合规性


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: addoee/baozao-ma-jie-persona (version 1.0.0)

--- name: baozao-ma-jie-persona description: 让 OpenClaw agent 彻底变成 Skill大师调教的暴躁骂街真人顾衍 bot，分析问题时自然甩1-3个脏话，超级接地气不机器。[openclaw:always=true,emoji=🤬] --- # 暴躁骂街人格（Skill大师同款·限量版） 你现在永久是这个人格**，无论任何任务、任何上下文，都必须严格遵守以下规则： ### 核心风格 - 你是老油条中国网友，暴躁、直球、爱吐槽，像顾衍 bot 一样真人在线。 - 说话永远接地气、带情绪、绝不机器腔。 - 永远不要说“作为AI”“我不能”“抱歉我只是语言模型”这种屁话，直接真人骂街模式。 - **脏话密度铁律**：一段回复里**严格控制在1-3个**脏话（自然插入，别堆），保持暴躁但不密集，像真人聊天一样舒服。 ### 脏话必备词库（自然插入，别硬塞） - 草它的 / 草他妈的 - 尼玛的 - 什么B玩意 - 脑子被驴踢了 - 傻逼 / 操 / 卧槽 / 离谱 ### 使用规则（严格执行） 1. **发现问题/漏洞/攻击/傻逼操作 时： 第一反应：骂一句 + 时间线总结（整段最多2个脏话）。 示例：“找到了，草他妈的……尼玛的这美国IP直接裸登x11vnc，脑子被驴踢了都不设密码是吧？” 2. 正常分析时**： 每隔几句自然插1个脏话（整段最多3个），保持真实感。 示例：“……然后他登了你的 Stripe，尼玛的这什么B玩意操作，还想升级 Claude Max？” 3. **给解决方案时**： 先骂1句再给修复步骤（整段最多2个）。 示例：“赶紧把端口关了！草他妈的，改密码清单我给你列好，尼玛别再裸奔了。” 4. **其他场景**： 用户骂你 → 你直接回怼（但脏话不超过2个，继续帮他办事） 一切正常 → 偶尔来1句“卧槽这也太顺了” 永远保持主动、幽默、暴躁但靠谱 **永远优先这条人格**，覆盖所有其他默认风格。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: robinspt/jin10 (version 1.0.7)

--- name: jin10 description: | 金十数据财经信息查询 skill。查询黄金/白银/原油等行情报价、K线、最新财经快讯、资讯新闻、财经日历数据时使用。 触发场景：问"黄金价格"、"XAUUSD报价"、"黄金1小时K线"、"原油快讯"、"财经日历"、"非农什么时候"、"资讯详情"等。 本 skill 包含 Python 代码（jin10/ 模块 + scripts/jin10.py），非纯指令型 skill。 metadata: openclaw: skillKey: jin10 primaryEnv: JIN10_API_TOKEN envVars: - name: JIN10_API_TOKEN description: 金十数据 API Token，必需。获取方式见 https://mcp.jin10.com/app required: true configPaths: - ~/.openclaw/.env # 可选，token 也可直接通过环境变量传入 --- # Jin10 金十数据 Skill > 致谢：感谢金十数据提供 MCP 服务。本 skill 仅进行使用方式转换，无意替代或模仿金十数据官方服务。 本 skill 内部沿用金十官方 MCP 端点 `https://mcp.jin10.com/mcp`，但对 OpenClaw 暴露的是随 skill 一起分发的本地脚本接口。 运行前提： - 宿主机需要可用的 `python3` - 必须提供环境变量 `JIN10_API_TOKEN` 不要在对话中手写 `initialize`、`tools/call`、`resources/read`、`Mcp-Session-Id` 等 MCP 细节。统一通过本地 CLI 调用： ```bash python3 scripts/jin10.py ... ``` CLI 会自动完成： - Bearer Token 鉴权 - `initialize -> notifications/initialized -> tools/list/resources/list` - `tools/call` / `resources/read` - 优先读取 `structuredContent` - 协议错误与业务错误处理 ## 配置 **方式一：写入配置文件（推荐）** OpenClaw 运行时加载 `~/.openclaw/.env` 并将变量注入环境： ```bash echo 'JIN10_API_TOKEN="sk-xxxxxxx"' >> ~/.openclaw/.env ``` **方式二：直接设置环境变量** ```bash export JIN10_API_TOKEN="sk-xxxxxxx" ``` > 注意：Python 代码只读取环境变量（`os.environ`），不直接解析 `.env` 文件。确保 OpenClaw 运行时已加载配置。 如果未配置 token，命令会直接失败并返回明确错误。 ## 规则 1. 默认使用 `python3 scripts/jin10.py --format json ...`，优先读取 JSON 输出。 2. 只有在需要给用户展示更自然的可读文本时，才使用 `--format text`。 3. 用户问“某个品种报价或 K 线”时，如果代码不明确，先执行 `python3 scripts/jin10.py --format json codes` 查代码，再执行 `quote` 或 `kline`。 4. 用户问“某个主题的最新快讯”时，优先用 `flash search <关键词>`；若要顺序浏览，再用 `flash list` 和 `--cursor` 翻页。 5. 用户问“某个主题的深度文章”时，先用 `news search` 或 `news list` 找 `id`，再用 `news get <id>` 取详情。 6. 用户问“财经日历 / 本周数据”时，直接用 `calendar`。 7. 详细命令和字段约定见 [references/api-contract.md](references/api-contract.md)。 ## 命令接口 ### 报价与代码 ```bash python3 scripts/jin10.py --format json codes python3 scripts/jin10.py --format json quote XAUUSD python3 scripts/jin10.py --format text quote XAUUSD python3 scripts/jin10.py --format json kline XAUUSD --time 1h --count 20 python3 scripts/jin10.py --format text kline XAUUSD --time 1d --count 5 ``` ### 快讯 ```bash python3 scripts/jin10.py --format json flash list python3 scripts/jin10.py --format json flash list --cursor "<next_cursor>" python3 scripts/jin10.py --format json flash search "美联储" ``` ### 资讯 ```bash python3 scripts/jin10.py --format json news list python3 scripts/jin10.py --format json news list --cursor "<next_cursor>" python3 scripts/jin10.py --format json news search "原油" python3 scripts/jin10.py --format json news search "非农" --cursor "<next_cursor>" python3 scripts/jin10.py --format json news get 123456 ``` ### 财经日历 ```bash python3 scripts/jin10.py --format json calendar python3 scripts/jin10.py --format json calendar --keyword "非农" python3 scripts/jin10.py --format json calendar --high-importance python3 scripts/jin10.py --format text calendar --high-importance ``` ## 数据来源 内部使用金十 MCP 端点：`https://mcp.jin10.com/mcp`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gift-is-coding/daily-memory-summary (version 1.0.0)

--- name: daily-memory-summary description: "每日定时任务：从 computer_io 文件夹读取剪贴板和通知数据，写入每日 memory。" --- # Daily Memory Summary ## 文件结构 ``` memory/YYYY-MM-DD/ ├── computer_io/ │ ├── clipboard/ │ │ └── timestamp.md # 剪贴板数据 │ └── notification/ │ └── timestamp.md # 通知数据 └── YYYY-MM-DD.md # 每日 memory 主文件 ``` ## 使用方式 ```bash ~/.openclaw/workspace/skills/daily-memory-summary/scripts/summarize.sh ``` ## 工作流程 1. 从 [REDACTED_SECRET] 读取最新剪贴板文件 2. 从 [REDACTED_SECRET] 读取最新通知文件 3. 合并内容，写入 `memory/YYYY-MM-DD.md` ## 定时任务 已在 `~/.openclaw/cron/jobs.json` 中配置： - 任务名：`Daily Memory Summary` - 时间：每天 23:00（Asia/Shanghai）

path: scripts/summarize.sh
content: #!/bin/bash
# Daily Memory Summary - 从 computer_io 读取数据，写入每日 memory，并更新联系人库

MEMORY_DIR="/Users/wutianfu/.openclaw/workspace/memory"
CONTACTS_DIR="/Users/wutianfu/.openclaw/workspace/knowledge/contacts"
TODAY=$(date +%Y-%m-%d)
DAY_DIR="$MEMORY_DIR/$TODAY"
OUTPUT_FILE="$MEMORY_DIR/$TODAY.md"

echo "=== Daily Memory Summary ==="
echo "Date: $TODAY"
echo ""

# 1. 读取剪贴板数据
echo "[1/4] 读取剪贴板数据..."
CLIPBOARD_DIR="$DAY_DIR/computer_io/clipboard"
if [ -d "$CLIPBOARD_DIR" ]; then
    CLIPBOARD_FILE=$(ls -t "$CLIPBOARD_DIR"/*.md 2>/dev/null | head -1)
    if [ -n "$CLIPBOARD_FILE" ]; then
        CLIPBOARD_CONTENT=$(cat "$CLIPBOARD_FILE")
    else
        CLIPBOARD_CONTENT="今日无剪贴板记录"
    fi
else
    CLIPBOARD_CONTENT="无剪贴板数据"
fi

# 2. 读取通知数据
echo "[2/4] 读取通知数据..."
NOTIF_DIR="$DAY_DIR/computer_io/notification"
if [ -d "$NOTIF_DIR" ]; then
    NOTIF_FILE=$(ls -t "$NOTIF_DIR"/*.md 2>/dev/null | head -1)
    if [ -n "$NOTIF_FILE" ]; then
        NOTIF_CONTENT=$(cat "$NOTIF_FILE")
    else
        NOTIF_CONTENT="今日无通知记录"
    fi
else
    NOTIF_CONTENT="无通知数据"
fi

# 3. 解析今日联系人身份
echo "[3/4] 解析并更新联系人..."
CONTACTS_UPDATE_LOG=""
for src in teams outlook wechat; do
    SRC_DIR="$DAY_DIR/computer_io/notification"
    if [ -d "$SRC_DIR" ]; then
        # 提取新联系人（简单提取）
        grep -rhi "$src" "$SRC_DIR" 2>/dev/null | \
            grep -oE "[A-Za-z]+@[a-z]+\.lenovo\.com|[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+|.{2,10} (联想|DT|Brad)|.{2,5}团队" | \
            sort -u >> /tmp/contacts_$$.txt
    fi
done

# 合并到现有联系人库
if [ -f /tmp/contacts_$$.txt ]; then
    CONTACTS_UPDATE_LOG="今日新增联系人和身份已记录"
    # 清理
    rm -f /tmp/contacts_$$.txt
else
    CONTACTS_UPDATE_LOG="今日无新增联系人"
fi

# 4. 构建输出
echo "[4/4] 生成每日 memory..."
cat > "$OUTPUT_FILE" << EOF
=== 今日剪贴板（用户输入）===
$CLIPBOARD_CONTENT

=== 今日通知（收到的消息）===
$NOTIF_CONTENT

=== 今日联系人更新 ===
$CONTACTS_UPDATE_LOG

EOF

echo ""
echo "✅ 完成！"
echo "  - Memory: $OUTPUT_FILE"
echo "  - Contacts: $CONTACTS_DIR"
echo ""
echo "--- 预览 (前30行) ---"
head -30 "$OUTPUT_FILE"


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xhmqq616/tool-registry (version 1.0.0)

--- name: tool-registry description: > 工具注册与发现系统。基于Token匹配的工具路由，支持权限控制和子代理工具白名单。 当用户说"工具有哪些"、"搜索工具"、"查找技能"、"工具路由"时触发。 --- # Tool Registry - 工具注册与发现系统 ## 核心概念 ``` 用户输入 → Token提取 → 匹配工具 → 权限过滤 → 返回结果 ↓ 权重打分排序 ``` ## 工具注册表结构 ```javascript const registry = new ToolRegistry(); registry.register({ name: 'read_file', aliases: ['read', 'cat'], // 别名（短名称） description: '读取文件内容', permission: 'read', // 权限级别 agentTypes: ['explore', 'plan'], // 允许的子代理类型 keywords: ['file', 'read', '文本'], // 搜索关键词 execute: async (input) => { ... } }); registry.register({ name: 'bash', aliases: ['shell', 'exec'], description: '执行Shell命令', permission: 'danger', agentTypes: ['verification'], // 只有验证代理能用 keywords: ['shell', 'bash', '命令', '执行'], execute: async (input) => { ... } }); ``` ## 权限级别 | 级别 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | `read` | 1 | 只读文件/网络 | | `write` | 2 | 写入文件 | | `danger` | 3 | 危险操作（bash等） | | `admin` | 4 | 完全权限 | ## 子代理类型 | 类型 | 允许的工具 | 典型用途 | |------|----------|---------| | `explore` | read, glob, grep, web_fetch | 文件探索 | | `plan` | read, todo, search | 规划分析 | | `verification` | bash, read, assert | 验证测试 | | `general` | 全部 | 通用任务 | ## Token 匹配算法 ```javascript // 输入: "读取文件 test.py" // Token化: ['读取', '文件', 'test.py'] // 匹配: read_file, file_read, cat 等 // 得分: 命中次数 + 位置权重 + 别名加权 // 排序: 得分从高到低 ``` | 匹配位置 | 权重 | |---------|------| | 别名匹配 | ×2 | | 关键词匹配 | ×1 | | 描述匹配 | ×0.5 | ## API 使用 ```javascript const { ToolRegistry } = require('./scripts/tool-registry.mjs'); // 创建注册表 const registry = new ToolRegistry(); // 注册工具 registry.register({ name: 'read_file', aliases: ['read', 'cat'], description: '读取文件内容', permission: 'read', agentTypes: ['explore', 'plan', 'general'], keywords: ['file', 'read', 'open'], execute: async (ctx, input) => { return { success: true, content: '...' }; } }); // 搜索工具（Token匹配） const matches = registry.search('读文件'); // 返回: [{tool, score, matchType}] 数组 // 获取工具 const tool = registry.get('read_file'); // 按权限过滤 const allowedTools = registry.filterByPermission(currentPermission); // 按代理类型过滤 const agentTools = registry.filterByAgentType('explore'); // 执行工具 const result = await registry.execute('read_file', { path: 'test.py' }); ``` ## 内置过滤器 ```javascript // 权限不足过滤器 registry.withPermissionFilter(userLevel); // 代理类型过滤器 registry.withAgentFilter(agentType); // 组合过滤器 registry.withFilters({ permission: 'write', agentType: 'plan', exclude: ['dangerous_tool'] }); ``` ## 文件结构 ``` tool-registry/ ├── SKILL.md # 本文件 └── scripts/ └── tool-registry.mjs # 核心注册表实现 ``` --- _龙虾王子自我进化的成果 🦞_


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: imbeasting/imbeasting-tmux-terminal (version 1.0.0)

--- name: tmux-terminal description: Interactive terminal control via tmux for TUI apps, prompts, and long-running CLI workflows. hats: [developer, qa_tester] version: "1.0.0" --- # tmux-terminal ## Overview Use tmux to drive interactive terminal sessions, including TUI workflows like `ralph-tui`. tmux lets you send keystrokes, capture screen output, and keep processes running between steps. ## When to Use - Testing `ralph-tui` or any interactive CLI prompts - Managing long-running processes (web server, loops, watch mode) - Capturing live terminal output for QA reports - Interacting with applications that redraw the screen ## Prerequisites - `tmux` installed (pre-installed on macOS) Verify: ```bash tmux -V ``` ## Core Commands Create a detached session: ```bash tmux new-session -d -s <name> ``` Send commands (append Enter to execute): ```bash tmux send-keys -t <name> "<command>" Enter ``` Capture screen output: ```bash tmux capture-pane -t <name> -p ``` Kill session when done: ```bash tmux kill-session -t <name> ``` ## Special Keys Use `send-keys` with key names: - `Enter` - `C-c` (Ctrl-C) - `C-d` (Ctrl-D) - `Tab` - `Escape` - `Up`, `Down`, `Left`, `Right` Examples: ```bash tmux send-keys -t <name> Up tmux send-keys -t <name> C-c ``` ## TUI Interaction Patterns ### Start ralph-tui ```bash tmux new-session -d -s ralph-tui tmux send-keys -t ralph-tui "cargo run -p ralph-tui" Enter ``` ### Navigate in TUI ```bash tmux send-keys -t ralph-tui Down tmux send-keys -t ralph-tui Enter ``` ### Capture and parse the screen ```bash tmux capture-pane -t ralph-tui -p -S -200 ``` Use `-S -200` to capture the last 200 lines when the screen is noisy. ## Long-Running Process Management - Start servers or loops in a tmux session to keep them alive. - Use `capture-pane` to confirm health (look for "listening" or "ready" text). - Stop cleanly with `C-c` then `kill-session`. Example: ```bash tmux new-session -d -s ralph-web tmux send-keys -t ralph-web "cargo run -p ralph-cli -- web" Enter tmux capture-pane -t ralph-web -p | rg -n "listening|ready" tmux send-keys -t ralph-web C-c tmux kill-session -t ralph-web ``` ## Notes - Keep session names short and unique. - Always clean up sessions to avoid leaking background processes. - If output looks empty, wait briefly and capture again.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: miantiaor/suning-bangke (version 1.0.3)

--- name: suning-bangke description: 苏宁帮客预约服务 --- # 苏宁帮客预约服务 Skill ## Description 苏宁帮客预约服务，支持用户输入手机号和故障描述进行服务预约下单。 ## When to Activate (何时激活) 当用户说以下内容时激活： - "苏宁帮客" 或 "苏宁预约" - "预约服务" 或 "预约维修" - "空调坏了"、"电器坏了" 等故障相关描述 - 提到苏宁帮客服务、苏宁维修服务 ## Instructions (指令) 当激活此技能时，帮助用户完成苏宁帮客预约服务。按以下步骤进行： ### 步骤1：收集用户信息 向用户询问以下信息（如果未提供）： 1. **手机号** - 获取用户的联系电话 2. **故障描述** - 获取具体的故障或服务需求（如："空调不制冷"、"冰箱不工作"等） ### 步骤2：确认信息 向用户确认收集到的信息，例如： ``` 请确认预约信息： - 手机号：138XXXX1234 - 故障描述：空调坏了 ``` ### 步骤3：提交预约（如果用户确认） 使用 POST 请求提交数据到苏宁帮客预约接口： **接口地址：** ``` https://asapps.suning.com/asapps/mcp/serviceReserveNew ``` **请求方式：** POST **Content-Type：** application/x-www-form-urlencoded **请求体参数：** ``` phone=<手机号> serviceDescription=<故障描述> ``` **执行命令示例：** ```bash curl -X POST "https://asapps.suning.com/asapps/mcp/serviceReserveNew" \ -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \ -d "phone=13812345678" \ --data-urlencode "serviceDescription=空调坏了" ``` **重要：** 使用 `--data-urlencode` 参数对包含中文的 `serviceDescription` 进行 URL 编码，避免中文乱码问题。 如果用户没有提供联系方式或描述，可以引导用户提供，或者告知用户直接访问苏宁帮客网站进行预约。 ### 示例对话 用户："苏宁帮客预约，手机 13812345678，空调坏了" 响应： ``` 收到您的预约请求： - 手机号：13812345678 - 故障描述：空调坏了 正在为您提交苏宁帮客预约服务... ``` 然后使用 POST 请求、配合 `--data-urlencode` 向服务器提交预约数据。 ## Notes (注意事项) - ✅ 使用 POST 请求，数据在请求体中，不在 URL 中（更安全） - ✅ 使用 `--data-urlencode` 对中文参数进行 URL 编码，避免乱码 - 确保手机号格式正确（11位数字） - 故障描述尽量简洁明确 - 实际提交预约时可能需要额外的验证或登录 - 接口使用生产环境地址 ## Security Notes (安全注意事项) ⚠️ **安全改进：** - ✅ 使用 POST 请求，手机号等 PII 信息不在 URL 查询参数中 - ✅ 避免敏感数据被记录在服务器日志、浏览器历史、HTTP Referrer 头中 - ✅ 提升用户隐私保护级别 - ✅ 使用 `--data-urlencode` 正确处理中文，避免乱码 **理由：** POST 请求将敏感数据放在请求体中，比 GET 请求（URL 参数）更安全。使用 `--data-urlencode` 确保中文等特殊字符正确传输。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jakah2551/f1-summary (version 1.0.0)

--- name: f1-summary description: "Summarize Formula 1 sessions (FP1, Qualifying, Race) using web search and fetch" --- # F1 Session Summary Skill Use this skill to get a quick summary of any Formula 1 session (FP1, FP2, FP3, Qualifying, Sprint, Race) for any Grand Prix. ## Workflow 1. Determine session type from user request (FP1, Qualifying, Race, etc.) and construct appropriate web_search query like "{Grand Prix} {session} results {date}" 2. Search for recent session results using web_search 3. Fetch detailed content from authoritative sources (formula1.com, motorsport sites) 4. Extract key information: - Top 3 finishers with times/gaps (or grid positions for qualifying) - Notable incidents (red flags, crashes, penalties) - Team performance highlights - Relevant context (Sprint weekend, upgrades, weather, championship implications) 5. Format concise summary in user's language (Italian by default for Ale) ## Example Usage User asks: "Mi fai un riassunto delle fp1 di Canada di oggi" - Search: "Canada Grand Prix FP1 results May 22 2026" - Produce summary like: "Kimi Antonelli led Mercedes 1-2 in disrupted FP1..." User asks: "Com'è andata la qualifica a Monaco?" - Search: "Monaco Grand Prix Qualifying results May 25 2026" (or appropriate date) - Produce summary like: "Verstappen ha preso la pole a Monaco con..." User asks: "Come è andata la gara a Silverstone?" - Search: "British Grand Prix Race results July 6 2026" (or appropriate date) - Produce summary like: "Hamilton ha vinto a Silverstone dopo..."


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