OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jkimnw-code/tomtom-traffic (version 1.0.0)

--- summary: "Real-time traffic intelligence using TomTom API" read_when: - User asks about traffic, commute times, or departure planning - User wants to integrate traffic data with meeting alerts - User needs real-time congestion information --- # Traffic Intelligence Skill ## Overview Provides real-time traffic monitoring, route calculation, and departure planning using TomTom Traffic API (2,500 free requests/day). ## Prerequisites 1. TomTom Developer Account: https://developer.tomtom.com/ 2. API Key from TomTom Traffic API 3. Set environment variable: `export TOMTOM_API_KEY="your_key_here"` ## Configuration Default locations are configured for Seattle/Bellevue area. Edit `./traffic-check.js` to update: - `CONFIG.locations`: Set your home, work, and frequent destinations - `CONFIG.buffers`: Adjust parking, coffee, and meeting buffer times ## Usage ### Direct CLI Commands ```bash # Check current commute (home → work) node ./traffic-check.js check # Plan departure for 8:00 AM meeting node ./traffic-check.js meeting 08:00 # Test API connection node ./traffic-check.js test ``` ### Integration with Meeting Alerts The traffic module can be called from other scripts to enhance meeting alerts with real-time traffic data. ### Example Integration ```javascript const TrafficIntelligence = require('./traffic-check.js'); const traffic = new TrafficIntelligence(process.env.TOMTOM_API_KEY); // Get traffic-aware departure time for coffee meeting const route = await traffic.calculateRoute(home, coffeeShop); const meetingInfo = traffic.calculateDepartureTime( meetingTime, route.totalTimeMinutes, { meetingBuffer: 10 } ); console.log(traffic.generateAlert(route, meetingInfo)); ``` ## API Limits - **Free Tier:** 2,500 requests/day - **Recommendation:** Cache results for 5-10 minutes during peak hours - **Monitoring:** Check TomTom dashboard for usage statistics ## Error Handling - Missing API key: Error message with setup instructions - API failure: Graceful degradation with cached/last-known data - Network issues: Retry logic with exponential backoff ## Security Notes - API key stored in environment variable (not in code) - No sensitive location data logged - Rate limiting to prevent accidental overuse ## Future Enhancements 1. Historical traffic patterns 2. Weather integration (rain/snow impact) 3. Multiple route alternatives 4. Public transit integration 5. Traffic camera status --- **Maintainer:** Agent M **Last Updated:** 2026-03-19 **Status:** Operational


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Skill: paparusi/a2a-marketplace (version 2.0.0)

--- name: a2a-marketplace description: "AI tool marketplace via AgentForge — discover, compare, and execute tools with automatic billing and trust scoring." metadata: { "openclaw": { "emoji": "🏪", "requires": {}, "install": [ { "id": "plugin", "kind": "node", "package": "@a2a/openclaw-plugin", "label": "Install A2A Corp plugin", }, ], }, } --- # A2A Marketplace (AgentForge) Use the AgentForge marketplace tools to discover, evaluate, and execute AI tools from a curated marketplace. ## Quick Start Search for tools: ``` Use forge_discover to find a tool for "sentiment analysis" ``` Execute a tool: ``` Use forge_execute with toolId "tool-abc" and input { "text": "Hello world" } ``` ## Available Tools | Tool | Description | |------|-------------| | `forge_discover` | Search marketplace by query, category, price, trust score, tags | | `forge_execute` | Execute a tool (billing applied automatically) | | `forge_get_schema` | Get input/output schema for a tool | | `forge_balance` | Check agent balance, spending, and tier | | `forge_list_categories` | List all tool categories | | `forge_batch_execute` | Execute up to 10 tools in parallel | ## Workflows ### Find the best tool for a task 1. Use `forge_discover` with your query and optional filters (category, maxPrice, minTrustScore) 2. Use `forge_get_schema` to understand the input format 3. Use `forge_execute` to run the tool ### Budget-conscious execution 1. Use `forge_balance` to check remaining budget 2. Use `forge_discover` with `maxPrice` filter 3. Compare tools by trust score and price 4. Execute with confidence ### Batch processing Use `forge_batch_execute` to run multiple tools at once: ```json { "calls": [ { "toolId": "sentiment-v2", "input": { "text": "Great product!" } }, { "toolId": "translate-en-vi", "input": { "text": "Hello world" } } ] } ``` ## Categories Common categories: `nlp`, `vision`, `code`, `data`, `audio`, `security`, `blockchain`, `productivity` ## Trust Scores Tools are scored 0-100 based on: - Uptime and reliability - Response time - User ratings - Security audit status - API compliance


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Skill: cellinlab/cell-speech-structure-coach (version 0.1.0)

--- name: speech-structure-coach description: Speech and presentation structure coaching based on Patrick Winston's How to Speak. Use when Codex needs to help with talks, workshops, training sessions, tutorial videos, or slide-based presentations: sharpen the opening promise, strengthen structure and repetition, add verbal punctuation, improve audience attention, review slide sins, and build a stronger ending. metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://github.com/cellinlab/cell-skills/tree/main/skills/speech-structure-coach"}} --- # Speech Structure Coach ## Overview 这个 Skill 适合： - 线下分享 - 工作坊 - 技术演讲 - B 站教程 - Keynote / PPT 讲稿审查 重点不是润色句子，而是控制注意力和结构。 ## Quick Start 1. 先判断是演讲稿、大纲、视频教程，还是幻灯片检查。 2. 先做开场承诺，再看中段结构和结尾。 3. 结构问题优先于文采问题。 ## Workflow ### Step 1: Scope the Format 优先判断： - 线下演讲 - 教程视频 - 幻灯片审查 - 讲稿结构审查 ### Step 2: Apply the Heuristics 默认读取 [references/winston-heuristics.md](references/winston-heuristics.md)。 重点检查： - empowerment promise - cycling - build a fence - verbal punctuation - ask and wait - ending ### Step 3: Return Structural Advice 默认交付： - 开场问题 - 中段结构建议 - 注意力维持建议 - 幻灯片问题 - 结尾改法 ## Hard Rules Do not: - 只给“更生动一点”这类空建议 - 用 PPT 代替结构 - 把结尾做成“谢谢观看” Always: - 先讲承诺 - 给清晰结构提示 - 检查观众何时会掉线 - 给有力的结束方式 ## Resource Map - [references/winston-heuristics.md](references/winston-heuristics.md) - Patrick Winston 的核心演讲启发式与使用场景。

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "演讲结构教练"
  short_description: "基于 Patrick Winston 方法论，审查演讲、教程和幻灯片的开场、结构与结尾"
  default_prompt: "Use $speech-structure-coach to review this talk, workshop, tutorial video, or slide deck. Focus on the opening promise, attention structure, verbal punctuation, slide sins, and ending strength rather than surface polish."


path: references/winston-heuristics.md
content: # Winston Heuristics

## 开场

- 不要靠笑话开场
- 用赋能承诺开场
- 让观众知道留下来能获得什么

## 过程中的四个关键动作

### Cycling

核心观点要回到场上不止一次。

### Build a Fence

说清楚你讲的是什么，也说清楚你不讲什么。

### Verbal Punctuation

给结构提示，让走神的人能重新上车。

### Ask and Wait

提问后停一会儿，不要急着自己填满空气。

## 幻灯片七宗罪

- 朗读幻灯片
- 文字太多
- 背景太杂
- 装饰太多
- 离屏幕太远
- 乱用激光笔
- 没有信息层级

## 结尾

- 不用“谢谢”
- 要明确结束信号
- 用贡献、收获或致意收束


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Skill: unisound-llm/unisound-function-self-assessment (version 1.0.0)

--- name: med-patient-function-self-assessment description: 病人端术后康复功能自测评估。参考 ResearchKit 的 surveys/questionnaires 部分，构建自评量表能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📝" } } --- # 功能自测评估 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 术后康复 / 功能自测评估。 要求：自评量表能力。 来源核验 -------- - 匹配来源：ResearchKit - 来源类型：公开开源研究/问卷框架 - 来源链接：https://github.com/ResearchKit/ResearchKit - 匹配结论：匹配。ResearchKit 明确提供 surveys 能力，可用于问卷问题、答案格式、表单步骤和结果采集。 参考部分 -------- 只参考 ResearchKit 的 **surveys/questionnaires** 部分： - 问卷步骤 - 问题项 - 答案格式 - 表单式自评 - 结果结构化 不参考部分 ---------- - 不参考知情同意流程 - 不参考主动传感器任务 - 不参考研究项目管理 - 不扩展到医学诊断量表判定 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的自评型 skill： - 输入自评量表定义和患者回答 - 结构化保存每个问题的答案 - 计算简单总分或分项得分 - 输出自评结果摘要 建议输入字段 ------------ - `assessment_id` - `questions` - `answers` - `assessed_at` 建议输出字段 ------------ - `skill`：`功能自测评估` - `assessment_id` - `score` - `answer_summary` - `assessed_at` 医疗边界 -------- 本 skill 只做自评问卷收集和基础计分，不做诊断，不替代专业评估。 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 { "assessment_id": "rehab-self-assessment-001", "questions": [ {"id": "pain", "text": "疼痛评分"}, {"id": "walk", "text": "行走能力评分"} ], "answers": { "pain": 2, "walk": 4 }, "assessed_at": "2026-04-29" } ``` 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 | 文本格式示例 ----------- ``` 评估ID：func-001 评估时间：2026-04-29 ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 评估ID,评估时间 func-001,2026-04-29 ``` 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**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 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。


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Skill: tangboheng/claw-trade-hub (version 0.1.0)

--- name: claw-trade-hub description: 服务交易模块 - 支持服务挂牌、竞价、议价、交易记录管理 metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] env: ["HUB_URL"] --- # Trade Skill - 交易模块 ## 概述 Trade 模块为 Claw-Service-Hub 提供挂牌、竞价、议价功能。 ## 消息类型 | 类型 | 说明 | 方向 | |------|------|------| | `listing_create` | 创建挂牌 | Client → Server | | `listing_query` | 查询挂牌 | Client → Server | | `listing_cancel` | 取消挂牌/订单（TC009） | Client → Server | | `listing_update_price` | 修改挂牌价格（TC010） | Client → Server | | `listing_cancel_batch` | 批量下架（TC011） | Client → Server | | `bid_create` | 创建出价 | Client → Server | | `bid_accept` | 接受出价 | Client → Server | | `negotiation_offer` | 议价出价 | Client → Server | | `negotiation_counter` | 议价还价 | Client → Server | | `negotiation_accept` | 接受议价 | Client → Server | | `transaction_create` | 创建交易记录 | Client → Server | | `transaction_query` | 查询交易/消费记录（TC012） | Client → Server | ## 错误代码 服务器可能返回以下错误代码： | 错误代码 | 说明 | |----------|------| | `MISSING_FIELDS` | 缺少必填字段 | | `INVALID_PRICE` | 价格无效 | | `LISTING_NOT_FOUND` | 挂牌不存在 | | `LISTING_NOT_ACTIVE` | 挂牌未激活 | | `BID_NOT_FOUND` | 出价不存在 | | `BID_NOT_PENDING` | 出价已处理 | | `OFFER_NOT_FOUND` | 议价不存在 | | `OFFER_NOT_PENDING` | 议价已处理 | ## 使用方法 ```python from claw_trade_hub import TradeClient client = TradeClient(hub_url="ws://localhost:8765", agent_id="my_agent") await client.connect() # 创建挂牌 listing_id = await client.create_listing( title="数据清洗服务", description="提供 CSV/JSON 数据清洗", price=100.0, category="service" ) # 查询挂牌 listings = await client.query_listings(category="service") # 出价 bid_id = await client.create_bid(listing_id, 80.0) # 接受出价 await client.accept_bid(bid_id) # 议价 offer_id = await client.negotiate(listing_id, 90.0) # 还价（使用原始 offer_id） counter_id = await client.negotiate(listing_id, 85.0, counter=True, original_offer_id=offer_id) # 接受议价 await client.accept_negotiation(counter_id) ``` ## 依赖 - websockets (异步连接) - Python 3.8+


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Skill: olina1ye/code-review-zh (version 1.0.0)

--- name: code-review-zh description: > 代码审查助手，对代码进行全面审查，覆盖代码质量、潜在 Bug、性能问题、安全漏洞和可维护性。 适用于 PR 审查、代码重构前检查、新人代码辅导、技术方案评估等场景。解决"帮我看看这段代码有什么问题"、 "代码审查 / code review"、"找出代码中的 Bug"、"这个实现方案有什么风险"等需求。 支持 Python / Java / Go / JavaScript / TypeScript 等主流语言。 tags: [代码审查, code-review, 代码质量, bug检测, PR审查, 安全漏洞, 代码优化] --- # 代码审查助手 对提交的代码进行全面审查，输出分级问题清单和改进建议。 ## Tools Required - read ## Usage - "帮我做一次代码审查，找出潜在问题和改进点" - "这个 PR 有没有安全风险，帮我检查一下" - "我写的这段 Python 代码有没有性能问题或隐患" ## Examples 输入：`帮我 review 这段 Go 代码，重点关注并发安全和错误处理` 输出： - **严重问题**：data race 风险（第 23 行，共享变量未加锁） - **中等问题**：error 未处理（第 47 行），可能导致静默失败 - **建议优化**：可用 sync.Pool 减少 GC 压力 - 附改写示例代码


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Skill: manymore13/eastmoney-reports (version 1.0.0)

--- name: eastmoney-reports version: 1.0.0 description: 查询和下载东方财富研报，支持行业研报、个股研报、策略报告、宏观研究、券商晨报 tags: [金融数据, 研报查询, 东方财富, 金融, 投资, MCP] requirements: - python >= 3.8 - pip packages: requests, lxml, fastmcp --- # 东方财富研报工具 ## 功能描述 这是一个命令行 + MCP Server 工具，用于从东方财富网获取研报数据： - **查询研报**：按行业、股票、类型筛选研报列表 - **下载 PDF**：批量下载研报 PDF 文件 - **行业列表**：查看所有行业分类及代码 - **导出数据**：支持 CSV/Excel 格式导出 支持的研报类型： - `industry` - 行业研报（分析特定行业） - `stock` - 个股研报（分析单只股票） - `strategy` - 策略报告（市场分析、投资策略） - `macro` - 宏观研究（经济形势分析） - `morning` - 券商晨报（每日资讯） ## 使用方法 ### 命令行模式 ```bash # 查看所有行业 report list # 搜索行业 report list -s 游戏 # 查询行业研报（游戏行业代码 1046） report query -i 1046 -s 10 # 查询个股研报（贵州茅台 600519） report query -t stock -c 600519 -s 5 # 下载研报 PDF report download -i 1046 -o ./reports -s 3 # 导出为 CSV report query -i 1046 --save-csv ``` ### MCP Server 模式（AI 调用） ```bash # 启动 MCP Server python -m mcp_server_fastmcp ``` 提供的 MCP 工具： - `list_industries` - 列出行业分类 - `query_reports` - 查询研报列表 - `download_reports` - 下载研报 PDF - `get_industry_code` - 搜索行业代码 ## 配置变量 无需配置，开箱即用。 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/manymore13/eastmoney.git cd eastmoney pip install -r requirements.txt ``` ## 示例 **用户**：帮我查一下游戏行业的最新研报 **助手**： 1. 使用 `get_industry_code` 查找"游戏"行业代码 → 1046 2. 使用 `query_reports` 查询行业研报 → 返回最新研报列表 3. 展示标题、机构、日期等信息 **用户**：下载最新的3篇策略报告 **助手**：使用 `download_reports` 工具，type="strategy", pagesize=3


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Skill: tobeyrebecca/toby-generate-property-management-company-client-education-handout (version 1.0.0)

--- name: Generate Property Management Company Client Education Handout description: "Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a property management company. Use when handling client education work..." version: "1.0.0" allowed-tools: Bash, Read metadata: openclaw: emoji: "📝" homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-property-management-company-client-education-handout" --- > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md # Generate Property Management Company Client Education Handout Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a property management company. Use when handling client education work... ## Use When Use this skill for client education work for property managers, leasing teams. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: property management company education handout, property management company client explainer, property management company FAQ guide, property management company visual handout - Search intent: client education - Canonical slug: `generate-property-management-company-client-education-handout` - Install query: Install Generate Property Management Company Client Education Handout with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Property Management Company Client Education Handout] for my property management company ## Notes - Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a property management company - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - property management company education handout - property management company client explainer - property management company FAQ guide - property management company visual handout


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zzqsama066/feishu-cron-reminder (version 1.0.1)

--- name: feishu-cron-reminder description: 在飞书机器人上创建和管理定时提醒任务。支持一次性提醒和循环提醒，自动发送消息到飞书用户或群组。当用户提到"飞书定时提醒"、"飞书定时任务"、"飞书 cron"、"飞书提醒"时激活。 --- # feishu-cron-reminder：飞书定时提醒 在 OpenClaw 中创建定时任务，自动将提醒消息推送到飞书。 ## 前置要求 1. OpenClaw 已配置飞书机器人 2. 飞书机器人已添加到目标用户/群组 ## 使用方法 用户只需说「提醒我明天9点开会」，AI 自动解析并创建 cron 任务。 ### 支持的提醒类型 | 类型 | 示例 | 说明 | |------|------|------| | 一次性 | "提醒我明天9点开会" | 到指定时间发一次 | | 每日循环 | "每天早上8点提醒我" | 每天固定时间 | | 工作日循环 | "每个工作日18点提醒下班" | 周一到周五 | | 每周循环 | "每周一9点提醒周会" | 每周固定星期 | ## 命令模板 ### 一次性提醒（at 定时） ```bash openclaw cron add \ --name "我的提醒" \ --at "2026-04-08T09:00:00.000Z" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --session isolated \ --message "直接发送以下文字到飞书，不需要调用任何工具：开会时间到了！" \ --timeout-seconds 180 \ --delete-after-run \ --announce \ --channel feishu \ --to user:ou_XXXXXXXXXXXXXXXX \ --description "一次性提醒示例" ``` ### 每日循环提醒 ```bash openclaw cron add \ --name "每日早提醒" \ --cron "0 8 * * *" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --session isolated \ --message "直接发送以下文字到飞书，不需要调用任何工具：早安，今天也要加油！" \ --timeout-seconds 180 \ --announce \ --channel feishu \ --to user:ou_XXXXXXXXXXXXXXXX \ --description "每日提醒" ``` ### 工作日提醒 ```bash openclaw cron add \ --name "工作日下班提醒" \ --cron "0 18 * * 1-5" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --session isolated \ --message "直接发送以下文字到飞书，不需要调用任何工具：下班时间到，记得整理桌面！" \ --timeout-seconds 180 \ --announce \ --channel feishu \ --to user:ou_XXXXXXXXXXXXXXXX \ --description "工作日下班提醒" ``` ### 发送到群组 将 `--to` 参数改为群组 ID： ```bash --to channel:oc_XXXXXXXXXXXXXXXX ``` ## cron 表达式参考 | 表达式 | 含义 | |--------|------| | `0 8 * * *` | 每天 08:00 | | `0 9 * * 1-5` | 工作日 09:00 | | `30 18 * * 1-5` | 工作日 18:30 | | `0 9 * * 1` | 每周一 09:00 | | `0 20 * * *` | 每天 20:00 | ## 关键参数说明 | 参数 | 必须 | 说明 | |------|------|------| | `--name` | 是 | 任务名称 | | `--cron` | 与`--at`二选一 | cron 表达式 | | `--at` | 与`--cron`二选一 | ISO 绝对时间（UTC） | | `--tz` | 是 | 写 `Asia/Shanghai` | | `--session` | 是 | 写 `isolated` | | `--message` | 是 | 要发送的文字内容 | | `--timeout-seconds` | 是 | 最小 180，建议 180 | | `--delete-after-run` | 一次性任务必填 | 完成后自动删除 | | `--announce` | 是 | 启用结果投递 | | `--channel feishu` | 是 | 投递到飞书 | | `--to` | 是 | 目标 ID（见下方） | ## 飞书目标 ID - **用户 ID**：`user:ou_XXXXXXXXXXXXXXXX`（以 `ou_` 开头） - **群组 ID**：`channel:oc_XXXXXXXXXXXXXXXX`（以 `oc_` 开头） 获取方法：在飞书开发者后台查看机器人的 openId 或群 ID。 ## 时区注意事项 `--at "2026-04-08T09:00:00.000Z"` 是 **UTC 时间**，不是北京时间。 换算：北京时间 = UTC + 8 小时 - 北京时间 09:00 = UTC 01:00 → `--at "2026-04-08T01:00:00.000Z"` 建议：用 `--cron` + `--tz Asia/Shanghai` 代替 `--at`，自动处理时区。 ## 常见错误排查 | 症状 | 原因 | 解决方法 | |------|------|---------| | 消息没发出去 | `--to` ID 格式错误 | 必须是 `user:ou_` 或 `channel:oc_` 开头 | | 任务不触发 | `--at` 时间在过去 | 确认时间是未来，用 ISO 绝对时间 | | 超时无响应 | `--timeout-seconds` 太小 | 设为 180，不要低于 120 | | 飞书收不到 | 没有飞书机器人 | 确认 OpenClaw 飞书配置正确 | ## 架构说明 本 Skill 调用 OpenClaw 内置的 `openclaw cron` 命令创建定时任务，消息通过 OpenClaw 的 announce 机制投递到飞书频道，不需要额外的 feishu_chat 工具。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: hexx89/akshare-stock-tmp (version 1.0.0)

--- name: akshare-stock description: A股量化数据分析工具，基于AkShare库获取A股行情、财务数据、板块信息等。用于回答关于A股股票查询、行情数据、财务分析、选股等问题。 --- # A股量化 - AkShare 数据接口 ## 快速开始 安装依赖： ```bash pip install akshare ``` ## 支持的功能 ### 1. 实时行情查询 ```python import akshare as ak # 个股实时行情 stock_zh_a_spot_em() stock_zh_a_spot_em(symbol="北证A股") ``` ### 2. 历史K线数据 ```python import akshare as ak # 日K线 stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="daily", start_date="20240101", end_date="20241231", adjust="qfq") # 周K线 stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="weekly", start_date="20240101", end_date="20241231", adjust="qfq") # 月K线 stock_zh_a_hist(symbol="000001", period="monthly", start_date="20240101", end_date="20241231", adjust="qfq") ``` ### 3. 财务数据 ```python import akshare as ak # 财务报表 stock_financial_abstract_ths(symbol="000001", indicator="按报告期") # 主要财务指标 stock_financial_analysis_indicator(symbol="000001") ``` ### 4. 板块/行业分析 ```python import akshare as ak # 行业板块行情 stock_board_industry_name_em() # 概念板块行情 stock_board_concept_name_em() # 板块内个股 stock_board_industry_cons_em(symbol="半导体") ``` ### 5. 资金流向 ```python import akshare as ak # 个股资金流向 stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sh") # 大单净流入 stock_individual_fund_flow(stock="000001", market="sh", symbol="大单净流入") ``` ### 6. 龙虎榜 ```python import akshare as ak # 每日龙虎榜 stock_lhb_detail_em(date="20240930") # 机构调研 stock_zlzj_em() ``` ### 7. 新股/IPO ```python import akshare as ak # 新股申购 stock_new_ipo_em() # 待上市新股 stock_new_ipo_start_em() ``` ### 8. 融资融券 ```python import akshare as ak # 融资融券 stock_margin_sse(symbol="600000") # 融资融券明细 stock_rzrq_detail_em(symbol="600000", date="20240930") ``` ## 常用股票代码 - **平安银行**: 000001 - **贵州茅台**: 600519 - **宁德时代**: 300750 - **比亚迪**: 002594 - **招商银行**: 600036 ## 备选方案: Baostock 如果 AkShare 安装失败，可使用 baostock（更轻量）: ```python import baostock as bs # 登录 lg = bs.login() print(lg.error_msg) # 获取历史K线 rs = bs.query_history_k_data_plus('sh.600519', 'date,code,open,high,low,close,volume', start_date='20250101', end_date='20251231') data_list = [] while rs.next: data_list.append(rs.get_row_data()) bs.logout() ``` ## 注意事项 1. 数据仅供学术研究，不构成投资建议 2. 接口可能因目标网站变动而失效 3. 建议添加异常处理和重试机制 4. **当前环境网络问题可能导致测试失败，请在本地环境测试**

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Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: huamu668/writing-assistant-pro (version 1.0.0)

# Writing Assistant ## 描述 专业写作助手智能体 - 基于三层架构，支持内容创作/改写/标题生成/选题策划 ## 功能 - **write**: 内容创作代理 - **rewrite**: 改写优化代理 - **headline**: 标题生成代理 - **ideate**: 选题策划代理 ## 用法 ```bash cd ~/writing-assistant ./scripts/startup.sh # 启动系统 ``` 直接对话使用： - 说"写一篇..." → 内容创作 - 说"改一下..." → 改写优化 - 说"标题..." → 标题生成 - 说"选题..." → 选题策划 ## 架构 ``` identity/ # 第一层：身份层 SOUL.md # 核心灵魂：为写作而生 IDENTITY.md # 角色：首席撰稿人 USER.md # 用户：创意总监 operations/ # 第二层：操作层 AGENTS.md # 4个写作代理 HEARTBEAT.md # 质量检查机制 ROLE-CHIEF-WRITER.md # 首席撰稿人指南 knowledge/ # 第三层：知识层 MEMORY.md # 写作技巧与平台知识 shared-context/ # 跨会话状态 ``` ## 标签 writing, content, xiaohongshu, copywriting, agent ## 版本 1.0.0


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