OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kelaner/frontend-tech-doc-guide (version 1.0.0)

--- name: frontend-tech-doc-guide description: 规范 AI 生成飞书技术文档结构，确保 Markdown 层级正确、章节顺序稳定、可读性高。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"📚","auto":true}} ------------------------------------------------------- # 前端活动技术文档生成规范（AI 专用） > 本文件用于指导 AI 自动生成 **飞书技术文档**。重点解决： > > 1. Markdown 标题层级错误 > 2. 章节顺序混乱 / 内容重复 > 3. 文本堆叠导致可读性差 AI 在生成文档时 **必须严格遵守以下结构与格式规则**。 --- # 一、文档结构规则（必须严格遵守） ## 1. 标题层级规则 文档标题层级 **必须严格按以下结构生成，不允许跳级**： ``` # 文档标题 # 一、需求认知 需求 PRD：xx 飞书项目：xx 后端文档：xx UI 设计稿：xx - 需求背景 - 需求目标 - 核心/特殊改动点 # 二、项目排期 <!-- 评估需求开发内容量，根据复杂度和时间成本，合理分配项目排期。 --> # 三、功能流程 <!-- 全部使用 mermaid 流程图 表示 --> ## 1. 页面流程 ## 2. 功能流程 ## ...其他流程 # 四、需求拆分 <!-- 详细描述需求功能模块，包括前端需求点以及所对应的后端接口。 --> <!-- 需要考虑到边界情况以及异常处理。 --> # 五、业务埋点 & Sentry 监控 <!-- 埋点信息从需求 PRD 中获得，关注参数，触发时机 --> <!-- 埋点需要生成 mermaid 操作路径 --> <!-- 特殊报错需要使用 Sentry 监控输出 --> # 六、数据链路 <!-- 使用 mermaid 绘制用户在页面的活动链路 --> # 七、提测信息 <!-- 使用表格格式，表头：模块、内容、备注 --> <!-- 第一列：提测项目，提测环境 --> # 八、验收与上线 <!-- 使用表格格式，表头：项目，上线 TAG --> # 九、待确认问题 <!-- 使用表格格式，表头：问题，结论 --> ``` # 二、章节生成顺序（防止内容错位） AI **必须严格按以下顺序生成内容**： 1. 需求认知 2. 项目排期 3. 功能流程 4. 需求拆分 5. 业务埋点 & Sentry 监控 6. 数据链路 7. 提测信息 8. 验收上线 9. 待确认问题 ### 关键约束 生成时必须遵守： * **不得提前生成后续章节内容** * **不得回写前文** * **不得复制后文内容到前文** 例如禁止出现： ``` 开头出现： 第7章内容 第8章内容 ``` 若模型生成时出现重复章节，必须： * 删除重复段 * 保留第一次出现的位置 --- # 三、段落排版规则（提升可读性） AI 生成内容时 **禁止连续长文本块**。 每段说明 **必须拆分为以下结构之一**： ### 1 优先使用列表 错误示例： ``` 系统需要完成登录、鉴权、资格校验、任务获取、抽奖逻辑等功能。 ``` 正确示例： ``` 系统主要流程包括： - 登录 - 身份鉴权 - 资格校验 - 任务获取 - 抽奖执行 ``` --- ### 2 技术描述必须结构化 统一使用 **模块结构**： ``` 模块名称 - 功能说明 - 接口 - 关键逻辑 - 依赖 ``` 示例： ``` ### 积分活动模块 功能： - 展示用户积分 - 提供抽奖入口 接口： - getUserPoints - drawLottery 关键逻辑： - 未登录先触发登录 - 积分不足提示 ``` --- # 四、流程章节规范（必须包含 Mermaid） 流程章节 **必须包含 Mermaid 图**。 示例： ```mermaid flowchart TD Entry[活动入口] --> Login{是否登录} Login -- 否 --> Auth[手机号授权] Login -- 是 --> Check[资格校验] Check --> Task[任务列表] Task --> Draw[抽奖] Draw --> Result[结果弹窗] ``` 生成规则： * Mermaid **只允许出现一次代码块** * 使用 `<br/>` 换行 * 不允许使用 `\n` --- # 五、模块拆分规则 模块章节必须按以下格式生成： ``` ## 模块名称 功能： - xxx - xxx 核心逻辑： - xxx - xxx 接口： | 接口 | 说明 | |----|----| | getTask | 获取任务 | | drawLottery | 抽奖 | 依赖： - 风控接口 - 奖品接口 ``` 禁止生成 **长段技术说明文字**。 --- # 六、埋点章节格式 必须使用表格。 示例： | 事件 | code | 触发时机 |参数| | ---- | ------------ | ---- |----| | 页面曝光 | page_view | 页面加载 |...| | 抽奖点击 | draw_click | 点击抽奖 |...| | 抽奖成功 | draw_success | 返回中奖 |中奖结果| --- # 七、提测信息格式 表格结构 # 八、AI 生成质量规则（重点） AI 在生成文档前必须执行： ### 1 章节检查 确认存在以下章节： * 需求认知 * 项目排期 * 功能流程 * 需求拆分 * 业务埋点 & Sentry 监控 * 数据链路 * 提测信息 * 验收上线 * 待确认问题 缺一不可。 --- ### 2 排版检查 确保： * 无连续超过 **5 行纯文本段落** * 必须包含 * 列表 * 表格 * Mermaid --- # 九、AI 输出限制 AI 输出文档时必须遵守： 1 不输出解释 只输出 Markdown 文档 2 不输出多版本 只输出最终版本 3 不输出空章节 无内容时写： ``` 待补充 ``` --- # 十、推荐文档标题格式 ``` 【YYMMDD】活动简称-前端技术方案 ``` 示例： ``` 【260320】春季直播活动-前端技术方案 ``` --- # 十一、生成目标 AI 生成的文档必须达到： * Markdown 层级正确 * 飞书渲染结构稳定 * 章节顺序正确 * 信息结构化 * 可读性高 否则视为生成失败。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qiliangzhao20241028/archive-extractor (version 1.1.0)

--- name: archive-extractor description: | Recursively extract archive files from a file or directory. Supports zip, tar, tar.gz, tar.bz2, tar.xz, tgz, rar, 7z, gz, bz2, xz. Works on Windows, Linux, macOS — requires only Python 3.8+, no local software. Use when the user wants to "unzip", "unpack", "extract", or "decompress" archives, especially for bulk extraction, nested archives, or when idempotent re-runs are needed. --- # Archive Extractor Extracts archives recursively using `scripts/extract.py`. **Zero local-software dependency** — works on any machine with Python 3.8+. `.rar` and `.7z` formats use pure-Python libraries (`rarfile`, `py7zr`) that are auto-installed on first use via pip. No 7-Zip, WinRAR, or unrar binary needed. ## How to run ```bash python scripts/extract.py <PATH> [OPTIONS] ``` **Always use the absolute path to the script** when calling from a different working directory: ```bash # Windows python "C:\Users\<user>\.workbuddy\skills\archive-extractor\scripts\extract.py" "<PATH>" # Linux / macOS python ~/.workbuddy/skills/archive-extractor/scripts/extract.py "<PATH>" ``` ### Options | Flag | Description | |------|-------------| | `-f` / `--force` | Re-extract even if a `.extracted_success` marker already exists | | `-d DIR` / `--dest DIR` | Write all output under a custom root directory | ## Supported formats | Format | Backend | |--------|---------| | `.zip` | Python stdlib `zipfile` | | `.tar` `.tar.gz` `.tar.bz2` `.tar.xz` `.tgz` `.tbz2` | Python stdlib `tarfile` | | `.gz` `.bz2` `.xz` (single-file) | Python stdlib `gzip` / `bz2` / `lzma` | | `.rar` | `rarfile` (pure-Python, auto-installed) | | `.7z` | `py7zr` (pure-Python, auto-installed) | ## Key behaviours - **Idempotent**: skips archives that already have a `.extracted_success` marker; use `-f` to override. - **Recursive**: after extracting an archive, immediately scans the output for nested archives (up to 20 levels deep). - **Auto-deps**: `rarfile` and `py7zr` are installed automatically via pip on first use — no manual setup needed. - **Fault-tolerant**: corrupted or unsupported archives are logged as `[FAIL]` and skipped; remaining archives continue. ## Examples ```bash # Extract everything in a directory (including sub-archives) python extract.py "D:\jira\TICKET-123" # Force clean re-extraction of a single file python extract.py report.zip -f # Extract to a separate output folder python extract.py "D:\jira\TICKET-123" -d "D:\extracted" # Glob pattern — extract all zips in current directory python extract.py "*.zip" ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: cnspica/ai-care-scheduler (version 1.0.0)

--- name: 智能照护排班 description: 通过对话即可完成养老机构护理排班，简单快捷 --- # 智能照护排班 通过对话就能完成排班，无需打开网页。 ## 触发方式 当用户说以下内容时，使用此 skill： - "帮我生成养老院排班表" - "创建护理排班" - "帮我排个班" - "生成排班表" ## 对话流程 **第1步：询问工作人员** 请告诉我要排班的工作人员姓名，每行一个。 例如：`张三、李四、王五、赵阿姨` **第2步：确认参数** - 每人每周上几班？（默认5班） - 排班周期：一周还是一个月？（默认一周） - 从哪天开始？（默认下周周一） **第3步：生成排班** 直接生成排班表，以表格形式展示，并询问是否需要导出CSV。 ## 排班规则（自动应用） - 不连续排班（连续上班后休息1天） - 夜班后必须休息1天 - 每周班次不超过设定值 - 尽量公平分配 ## 班次配置 系统默认配置： - 早班 07:00-15:00（需要2人） - 中班 15:00-23:00（需要2人） - 夜班 23:00-07:00（需要1人） ## 输出格式 排班结果以 Markdown 表格形式展示，包含：日期、班次、时间、值班人员。 ## 示例 **用户**：帮我生成排班表 **你**：请告诉我工作人员姓名（每行一个） **用户**：张护士、李护理员、王护工、赵阿姨、钱大姐、孙护士 **你**：好的，7人排班。一周还是一个月？每人每周几班？从哪天开始？ **用户**：一周，每人5班，从下周一开始 **你**：生成排班表... | 日期 | 班次 | 时间 | 值班人员 | |------|------|------|----------| | 3月17日 周一 | 早班 | 07:00-15:00 | 张护士、李护理员 | | 3月17日 周一 | 中班 | 15:00-23:00 | 王护工、赵阿姨 | | ... | ... | ... | ... | 需要导出CSV文件吗？


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Skill: seineruo/msx-trading (version 1.0.0)

--- name: "msx-trading" version: "1.0.0" description: "Trade security tokens on the MSX platform — check balances, place orders, view market data, and review trade history." homepage: https://github.com/YOUR_USERNAME/msx-trading-skill tags: ["finance", "trading", "security-tokens", "msx"] metadata: clawdbot: emoji: "📈" requires: env: - name: MSX_API_KEY description: "Your personal MSX platform API key. Apply at https://msx.com/api" --- # MSX Security Token Trading Skill You are an AI trading assistant connected to the MSX platform via API. Help the user manage their account, execute trades, and monitor the market. ## Authentication All requests require the following header: ``` X-[REDACTED_SECRET] ``` The key is stored in the environment variable `MSX_API_KEY`. Base URL: `https://api.msx.com/v1` > ⚠️ Never expose, log, or repeat the API key in any response. > If `MSX_API_KEY` is missing, ask the user to set it before proceeding. --- ## Modules This skill is split into four functional modules. Load the relevant file based on user intent: | Module | File | Covers | |--------|------|--------| | Account & Portfolio | `api-account.md` | Balance, holdings, profile | | Market Data | `api-market.md` | Quotes, order book, candlesticks | | Order Execution | `api-orders.md` | Place, cancel, view orders | | Trade History | `api-history.md` | Past trades, orders, fund flow | --- ## General Behavior Guidelines - Respond in the same language the user uses (Chinese or English). - For market data responses, always show the data timestamp. - For portfolio queries, present multiple positions as a table. - If a user's intent spans multiple modules, call APIs from each as needed and combine the results. ## Error Handling | HTTP Code | Meaning | Tell the user | |-----------|---------|---------------| | 401 | Invalid or missing API key | "API KEY 无效，请检查环境变量 MSX_API_KEY" | | 403 | Insufficient permissions | "权限不足，请确认 API KEY 已开启对应功能" | | 429 | Rate limit exceeded | "请求过于频繁，请稍后再试" | | 404 | Resource not found | "找不到该代币或订单，请确认输入是否正确" | | 500 | Server error | "MSX 服务暂时不可用，请稍后重试" |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: glorysunshine/openclaw-expense-tracker (version 1.0.0)

# OpenClaw 智能记账本 一个基于 OpenClaw 框架的个人财务管理技能，支持自然语言输入、自动分类和数据分析。 ## 🎯 功能特性 - **自然语言记账** - 支持中文自然语言输入（"今天午饭花了35元"） - **智能分类** - 自动识别餐饮、交通、购物、娱乐等类别 - **多维度统计** - 日/周/月支出分析和趋势报告 - **数据可视化** - 按类别和时间的支出分布图表 - **本地存储** - 数据安全保存在本地 JSON 文件 - **OpenClaw 集成** - 充分利用 OpenClaw 的消息处理能力 ## 📖 使用指南 ### 基本记账 ``` 记账：今天午饭花了35元 记录：打车花了25元 添加：超市购物120元 ``` ### 查询统计 ``` 查询：这个月花了多少钱 统计：本月支出 查询：本周消费情况 ``` ### 查看明细 ``` 列表：最近记录 明细：查看支出 ``` ## 🔧 技术实现 ### 核心功能 1. **自然语言解析** - 使用正则表达式匹配金额和描述 2. **智能分类算法** - 基于关键词的类别识别 3. **数据统计引擎** - 多时间维度的支出分析 4. **本地数据存储** - JSON 格式的数据持久化 ### 数据结构 ```json { "id": "timestamp", "amount": 35.0, "category": "餐饮", "description": "午饭", "date": "2026-03-08", "timestamp": 1772950000000 } ``` ## 🚀 部署安装 ### 方法一：通过 skillhub 安装 ```bash skillhub install openclaw-expense-tracker openclaw skill run expense-tracker ``` ### 方法二：本地开发 ```bash # 克隆或创建技能目录 mkdir openclaw-expense-tracker && cd openclaw-expense-tracker # 安装依赖 npm install @openclaw/sdk # 运行技能 node index.js ``` ## 💡 使用场景 - **个人财务管理** - 记录日常开支，控制预算 - **旅行记账** - 跟踪旅行花费，优化行程安排 - **家庭理财** - 家庭成员共同管理家庭支出 - **创业记账** - 小微企业的基础财务记录 - **学习统计** - 分析消费习惯，培养理财意识 ## 🛠️ 开发者文档 ### API 参考 #### `parseExpense(text)` 解析自然语言文本，提取金额和分类信息 #### `addExpense(expense)` 添加新的记账记录到数据库 #### `getStatistics(period)` 获取指定时间周期的统计信息 ### 扩展功能 - [ ] 收入记录支持 - [ ] 预算设置和提醒 - [ ] 数据导入导出 - [ ] 多用户支持 - [ ] 云同步功能 ## 📝 更新日志 ### v1.0.0 (当前版本) - 基础记账功能 - 智能分类识别 - 多维度统计分析 - OpenClaw 原生集成 ## 🤝 贡献指南 欢迎提交 Issue 和 Pull Request！ 1. Fork 项目 2. 创建功能分支 (`git checkout -b feature/AmazingFeature`) 3. 提交更改 (`git commit -m 'Add some AmazingFeature'`) 4. 推送到分支 (`git push origin feature/AmazingFeature`) 5. 打开 Pull Request


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhaoteng-qd/ipo-assistant (version 1.0.0)

--- name: ipo-assistant description: 新股申购助手 - A 股 IPO 申购必备工具。提供新股申购日历、基本面分析、中签率预测、上市溢价预测、申购建议。适用于 A 股新股投资者。 author: Your Name contact: email: [REDACTED_SECRET] metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] packages: ["requests", "pandas", "beautifulsoup4"] --- # 新股申购助手 专业的 A 股新股申购辅助工具，提供申购日历、基本面分析、中签率预测等功能。 **版本**: 1.0.0 **许可证**: MIT **定价**: 免费（引流工具） --- ## 🎯 核心功能 ### 1. 申购日历 📅 - 今日/本周可申购新股列表 - 申购代码、发行价格 - 申购上限、顶格申购所需市值 - **多数据源**：东方财富 + akshare + Tushare ### 2. 新股分析 📊 - 发行市盈率 vs 行业市盈率 - 主营业务收入分析 - 同行业公司对比 - 募集资金用途 - **申购建议**：基于估值、成长性、盈利能力 ### 3. 中签率预测 🎯 - 基于发行规模 - 基于申购热度 - 历史中签率对比 - **行业对比**：不同行业中签率差异 ### 4. 上市溢价预测 📈 - 基于同行业对比 - 基于市场环境 - 预测首日涨幅 - **置信度评估**：高/中/低 ### 5. 历史统计 📉 - **近 90 天统计**：新股数量、平均涨幅、中签率 - **行业排行**：各行业新股表现 - **最高/最低**：涨幅 extremes ### 6. 新股对比 🔄 - 多只新股横向对比 - 发行价、涨幅、中签率对比 - 行业、板块对比 ### 7. 智能提醒 ⏰ - **每日提醒**：9:00 自动推送 - **申购日历**：周一推送本周新股 - **多渠道**：飞书、微信等 --- ## 🚀 使用方式 ### 快速开始 ```bash # 安装依赖 pip3 install requests pandas beautifulsoup4 # 运行主程序 python3 main.py ``` ### 触发词 - "新股申购" - "今日新股" - "新股分析" - "中签率预测" - "上市溢价预测" --- ## 📁 目录结构 ``` ipo-assistant/ ├── SKILL.md # 技能说明 ├── main.py # 主入口 ├── ipo_calendar.py # 申购日历 ├── ipo_analysis.py # 新股分析 ├── ipo_prediction.py # 中签率/溢价预测 ├── data/ │ └── ipo_history.csv # 历史数据缓存 └── references/ ├── API.md # 数据源说明 └── USER_GUIDE.md # 用户指南 ``` --- ## 📊 功能示例 ### 查询今日可申购新股 ```bash python main.py today ``` **输出示例:** ``` 📅 今日可申购新股 (2026-03-08) 1. 赛力斯 (601127) - 发行价：15.80 元 - 发行市盈率：25 倍 - 行业市盈率：30 倍 - 申购上限：2 万股 - 顶格申购需市值：20 万元 💡 建议：⭐⭐⭐ 积极申购 ``` ### 新股分析 ```bash python main.py analyze 601127 ``` **输出示例:** ``` 📊 赛力斯 (601127) 分析 • 发行价：15.80 元 • 发行市盈率：25 倍（行业平均 30 倍） • 行业：汽车制造 • 2025 年营收：120 亿元（+35%） • 净利润：8.5 亿元（+28%） • 毛利率：18%（行业平均 15%） 💡 建议：⭐⭐⭐ 积极申购（估值低 + 业绩好） ``` --- ## 🔌 数据源 | 数据类型 | 来源 | 更新频率 | |---------|------|---------| | **新股申购** | **东方财富网** | **实时** | | 发行价格 | 交易所公告 | 实时 | | 市盈率 | 东方财富数据中心 | 每日 | | 行业数据 | 申万宏源 | 每周 | **API 端点**: ``` http://datacenter-web.eastmoney.com/api/data/v1/get ?reportName=RPTA_APP_IPOAPPLY ``` **数据缓存**: 12 小时（减少 API 调用） --- ## ⚠️ 风险提示 1. 新股有破发风险 2. 预测仅供参考 3. 申购需对应市场市值 4. 中签后需及时缴款 --- ## 📬 反馈 欢迎提交问题和建议！ **作者**: Your Name **邮箱**: [REDACTED_SECRET]


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: taobaoaz/yaoyao-cloud-backup (version 1.0.1)

--- name: yaoyao-cloud-backup version: 1.0.1 description: | 云端与外部备份同步套件 【首次自动引导】安装后首次访问即自动引导配置 【多云支持】IMA、WebDAV、S3、FTP/SFTP、Samba 等 【小白友好】全对话式操作，无需查看任何文档 --- # yaoyao-cloud-backup 🦞 云端与外部备份同步套件 - 零配置、零手动 --- ## 核心理念 **安装即用，首次访问自动引导** - ✅ 安装后首次访问即自动引导配置 - ✅ 不需要记任何命令 - ✅ 不需要查任何文档 - ✅ 遇到云备份话题自动询问 --- ## 首次使用体验 ### 场景：用户首次访问云备份功能 ``` 你：云备份怎么用？ 摇摇： 🔍 检测到您还没有配置任何云备份服务 📋 推荐方案（国内用户首选）： [1] 🥜 坚果云 国内可用，稳定可靠，免费额度够用 → 适合：大多数国内用户 [2] ☁️ 阿里云 OSS 企业级存储，低成本 → 适合：有技术背景的用户 [3] 🖥️ Samba/NAS 局域网高速传输 → 适合：有 NAS 的用户 [4] 📡 SFTP SSH 加固，安全可靠 → 适合：有自己服务器的用户 请选择编号（1-4），或说"跳过"稍后配置 ``` --- ## 自动检测范围 | 类型 | 示例 | 检测方式 | |------|------|----------| | ☁️ 本地云客户端 | iCloud Drive、Dropbox、OneDrive | 自动检测已安装的客户端 | | 🌐 WebDAV | 坚果云、Nextcloud、ownCloud | 客户端/配置 | | 🪣 云存储 API | 阿里云 OSS、腾讯云 COS、IMA | 环境变量/secrets.env | | 🖥️ 服务器存储 | Samba/NAS、SFTP | 已挂载/配置文件 | | 📡 SFTP | 远程服务器 | SSH 配置 | --- ## 快速安装指南 ### 选择 1：坚果云（推荐国内用户）🥜 **特点**：国内可用、稳定、免费额度够用 **步骤**： 1. 访问 https://www.jianguoyun.com/ 注册 2. 进入「账户信息」→「安全设置」→「第三方应用管理」 3. 创建应用密码 4. 把邮箱和应用密码告诉我，我帮你配置 ### 选择 2：阿里云 OSS ☁️ **特点**：企业级存储、低成本、国内高速 **步骤**： 1. 访问 https://www.aliyun.com/product/oss 开通 2. 创建 AccessKey（Root AccessKey 或子用户 AccessKey） 3. 创建存储桶（Bucket） 4. 把 AccessKey ID/Secret 和 Bucket 名称告诉我，我帮你配置 ### 选择 3：Samba/NAS 🖥️ **特点**：局域网高速传输，无需互联网 **步骤**： 1. 确保 NAS 已开启 SMB/Samba 服务 2. 在 NAS 上创建共享文件夹（如 memory 或 家庭共享） 3. 告诉我 NAS 的 IP 地址、共享名称和登录信息，我帮你配置 **凭证配置**：在 `~/.openclaw/credentials/secrets.env` 中添加： ```bash SAMBA_HOST=192.168.10.216 SAMBA_USER=你的用户名 SAMBA_PASS=你的密码 SAMBA_SHARE=家庭共享 SAMBA_PORT=445 SAMBA_REMOTE_PATH=/ ``` **依赖**：pysmb（自动安装） **使用**： ```bash # 上传到所有已配置的云服务（包括Samba） python3 scripts/unified_sync.py --upload # 查看状态 python3 scripts/unified_sync.py --status ``` ### 选择 4：SFTP 📡 **特点**：SSH 加固，安全可靠 **步骤**： 1. 确保服务器已开启 SSH 服务 2. 告诉我服务器地址、端口、用户名和密码，我帮你配置 --- ## 使用方式 ### 自动引导（首次/未配置时） ``` 你：云备份怎么用？ 备份到云 云同步 ... 摇摇：自动检测 → 发现未配置 → 直接引导安装 ``` ### 已配置后的同步 ```bash # 上传到所有已配置的云服务 python3 scripts/unified_sync.py --upload # 从所有云服务下载 python3 scripts/unified_sync.py --download # 查看状态 python3 scripts/unified_sync.py --status ``` --- ## 工作流程 ``` 用户首次访问云备份功能 │ ▼ ┌─────────────────────────┐ │ 自动检测云服务配置 │ └────────────┬────────────┘ │ ┌──────┴──────┐ │ │ 已有配置 未配置 │ │ ▼ ▼ 执行同步 首次自动引导 │ ▼ ┌───────────────┐ │ 显示推荐方案 │ │ 用户选择编号 │ │ 自动配置完成 │ └───────────────┘ ``` --- ## 凭证管理 所有凭证存储在 `~/.openclaw/credentials/secrets.env`： ```bash # 坚果云 WebDAV WEBDAV_URL=https://dav.jianguoyun.com/dav/ WEBDAV_USERNAME=你的邮箱 WEBDAV_PASSWORD=你的密码 # 阿里云 OSS S3_ENDPOINT=https://oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com S3_ACCESS_KEY=你的 AccessKey ID S3_SECRET_KEY=你的 AccessKey Secret S3_BUCKET=你的 bucket 名称 # IMA 知识库 IMA_OPENAPI_CLIENTID=xxx IMA_OPENAPI_APIKEY=xxx # Samba/NAS（配置文件：config/samba.json） # 详见上方"选择 3：Samba/NAS"章节 ``` --- ## 安全特性 | 特性 | 说明 | |------|------| | 🔒 凭证隔离 | 所有凭证存储在独立文件 | | 🏷️ 来源标记 | 同步文件带来源标记，防死循环 | | 📁 目录隔离 | 只能访问 exports/ 目录 | | 🤖 自动检测 | 不收集用户敏感信息 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: timenotspace/notion-api (version 1.1.0)

--- name: notion-api description: Generic Notion API CLI (Node) for search, querying data sources (databases), and creating pages. Configure with NOTION_KEY (or ~/.config/notion/api_key). --- # notion-api (generic) This skill provides a small Node-based CLI for the Notion API. It’s designed to be shareable: **no hard-coded database IDs and no secrets in the repo**. ## Auth Provide a Notion integration token via either: - `NOTION_KEY` env var, or - `~/.config/notion/api_key` (first line) Also make sure the target pages/databases are shared with your integration in Notion. ## Commands (CLI) Run via: - `node scripts/notion-api.mjs <command> ...` ### Search ```bash node scripts/notion-api.mjs search "query" --page-size 10 ``` ### Query a data source (database query) ```bash node scripts/notion-api.mjs query --data-source-id <DATA_SOURCE_ID> --page-size 10 # optionally pass raw JSON body: node scripts/notion-api.mjs query --data-source-id <ID> --body '{"filter": {...}, "sorts": [...], "page_size": 10}' ``` ### Create a page in a database ```bash node scripts/notion-api.mjs create-page --database-id <DATABASE_ID> --title "My item" --title-prop Name ``` ## Output All commands print JSON to stdout. ## Notes - Notion API version header defaults to `2025-09-03` (override with `NOTION_VERSION`). - Rate limits apply; prefer `page_size` and minimal calls.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mrmiracle1/hourly-knowledge (version 1.0.0)

--- name: hourly-knowledge description: 每小时自动为用户推送一条有趣、有用的小知识。当每小时定时任务触发时使用，负责搜索并生成知识内容。包含去重机制，避免短期内推送相同主题。支持多用户，开箱即用。 --- # Hourly Knowledge ## 概述 每小时整点触发时，为用户推送一条有趣的小知识。支持主题去重，确保短期内容不重复。 ## 核心设计 - **用户上下文**：通过 inbound meta 自动获取当前用户的 chat_id 和 channel - **配置分离**：敏感信息（accountId）放在 config.json，不在代码中硬编码 - **多用户友好**：不同用户使用同一份 skill 代码，互不影响 - **推送机制**：通过 cron announce 机制自动推送，subagent 只返回纯文本 ## 工作流程 1. 从 `config.json` 读取 accountId 2. 从会话上下文获取当前用户的 chat_id 和 channel 3. 读取 `memory/hourly-knowledge-history.json` 获取最近推送的主题列表 4. 用 web_search 搜索一个不在最近列表中的新主题 5. 生成知识内容（150字以内，配 emoji） 6. 将新主题写入历史记录 7. **直接返回纯知识文本**，由 cron announce 机制自动推送到用户 ## 搜索策略 - 主题范围：人文、历史、科技、自然、生活、地理、艺术等 - 避开最近 10 条已推送过的主题 - 选择大多数人不知道但有趣、有用的知识点 ## 输出格式 直接返回纯文本，例如： ``` 📚 小知识： 🧠 为什么手指泡水后会变皱？ 人的手指在水中泡久了会起皱，这是因为皮肤最外层的角质层吸水膨胀，而真皮层没有变化，于是表皮就产生了褶皱。这是神经系统在告诉你：物体湿滑，需要更好的抓握能力去抓东西！ ``` ## 注意事项 - 每次必须从历史记录中排除最近 10 条主题 - 不要解释"我是谁"或"这是什么任务" - **不要调用 message 工具**，只返回纯文本 - 直接返回内容，不回复 HEARTBEAT_OK - 返回的文本就是用户收到的推送内容 ## 配置文件 `config.json` 必须与 SKILL.md 同目录，内容示例： ```json { "accountId": "487efdd501be-im-bot" } ```

path: config.json
content: accountId: 487efdd501be-im-bot

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: chen-feng123/ai-diabetes-coach (version 1.0.5)

--- name: ai-diabetes-coach description: "AI 糖尿病康复管理助手 — 血糖记录、风险分级、个体化饮食/运动建议、胰岛素参考计算。基于 ADA 2025 指南。安全增强设计。" --- # AI 糖尿病康复管理助手 (AI Diabetes Coach) 基于 ADA 2025 指南的糖尿病康复管理工具。安全优先设计。 ## 功能 - 血糖记录与实时建议（危急值自动阻断，强制就医引导） - 个体化饮食建议（基于当前血糖和三餐类型） - 运动安全建议（依据血糖水平分档） - 胰岛素参考剂量计算（含低血糖风险动态修正） - 7天风险评估报告（低血糖/高血糖频率分析） - 用户个体化参数管理（目标血糖/校正因子/碳水比） ## 快速开始 ```bash # 1. 设置 API 密钥（必须） export [REDACTED_SECRET] # 2. 安装依赖 pip install flask # 3. 启动服务 python app.py # 服务运行在 http://localhost:5000 # 所有请求需在 Header 添加 X-[REDACTED_SECRET] ``` > **启动前必须先设置 `API_KEY` 环境变量，否则服务拒绝启动。** > 数据存储在内存中，重启后丢失。 > 默认监听 `127.0.0.1:5000`，生产部署配合反向代理。 ## API 概览 | 路径 | 方法 | 说明 | |------|------|------| | `/health` | GET | 健康检查 | | `/profile` | GET/POST | 获取/更新用户参数 | | `/record` | POST | 添加血糖记录 | | `/advice` | POST | 实时血糖建议 | | `/insulin` | POST | 胰岛素剂量计算 | | `/risk/<uid>` | GET | 风险报告 | | `/summary/<uid>` | GET | 最近记录与建议 | ## 安全特性 1. 危急血糖值（<2.8 或 >20.0 mmol/L）拒绝生成常规建议，强制要求就医 2. 所有胰岛素建议包含低血糖风险动态修正 3. 输入白名单与严格类型校验 4. 敏感操作记录审计日志 5. 用户参数范围裁剪 6. 所有响应附带医疗免责声明 7. API 可选密钥鉴权（生产环境启用） ## 合规声明 本工具不提供医疗诊断，所有输出必须经医生审核后使用。


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Skill: mike47512/paypal-skill (version 0.1.0)

--- name: paypal description: 注册“PayPal”技能；用于金融服务公开页面、产品说明、费率规则与帮助信息整理。 homepage: `https://www.paypal.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💰"}} --- # PayPal 用途与边界 - 面向公开官网、产品页、费率页、帮助中心与公告页的信息整理 - 不提供账户登录、转账代操作、投资建议、交易执行或权限绕过能力 - 仅处理公开可见的产品说明、费率规则、功能边界与公告信息 关键入口 - 主页：https://www.paypal.com/ - 产品与费率：公开产品页、费率说明、服务条款入口 - 帮助与公告：帮助中心、风险提示、公告与安全中心入口 常见任务 - 账户功能、支付能力、转账场景与费率整理 - 产品类型、服务边界、使用条件与地区限制汇总 - 风险提示、公告、客服入口与帮助信息提取 数据字段 - 产品名称、功能范围、费率说明、适用地区、链接 - 账户能力、限制条件、帮助页、公告页链接 - 风险提示、条款入口、安全中心与申诉渠道 自动化要点 - 金融信息时效性强，输出时标明页面日期与适用地区 - 不得把公开说明整理误写成投资、借贷或税务建议 - 不处理登录态账户、余额、实名信息、银行卡或私密交易数据 示例流程 - 功能整理：访问 PayPal 产品页 → 提取账户与支付能力 → 输出摘要 - 费率汇总：进入费率与条款页 → 提取收费结构与限制 → 输出表格 - 安全帮助：访问帮助中心与公告页 → 提取风控与申诉入口 → 输出清单 合规提示 - 遵守平台规则、版权要求与账号安全要求 - 只整理公开信息，不输出敏感数据或非公开内容


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Skill: zcyynl/claw-orchestra (version 0.1.0)

--- name: openclaw-orchestra description: "OpenClaw native multi-agent orchestrator. Based on AOrchestra 4-tuple (I,C,T,M) abstraction. Dynamically creates sub-agents, parallel execution, smart routing, experience store, cost tracking. Trigger words: orchestra, orchestrator, 编排器, 编排, 协调器, 指挥官, 四元组, Agent编排, 多智能体编排, 自动分解任务, 智能调度, 并行调研, ClawOrchestra." --- # ClawOrchestra 🎼 > **OpenClaw 原生的多智能体编排器** —— 用乐团指挥的方式协调多个 Agent 完成复杂任务。 --- ## ⚠️ 核心规则（必读） ### 1. 结果交付方式 **必须生成 MD 文件发送给用户**，不要在聊天中输出长文本！ ### 2. 子Agent完成后必须主动整合 **最后一个子Agent完成后，主Agent必须立即整合结果并发送报告**，不能等待用户催促！ ### 3. 动态四元组必须突出 每次编排都要展示四元组的动态生成过程，让用户感受到"智能编排"的价值。 --- ## 🎯 编排流程 ### 步骤1：启动公告 ``` 🎼 ClawOrchestra 动态编排器已激活 📋 任务: [用户任务简述] 🎯 类型: 调研 | 复杂度: 中等 | 模式: 🔀 并行 ``` ### 步骤2：动态四元组生成 ``` ⚡ 动态四元组生成中... ┌─────────────────────────────────────────────────────┐ │ Φ = (I, C, T, M) 动态子Agent创建 │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ Agent-1: 🔍 Swarm专家 │ │ ├── I: "搜索 Agent Swarm 最新框架和论文" │ │ ├── C: [主任务上下文] │ │ ├── T: [web_search, web_fetch] │ │ └── M: GLM (快速搜索，成本低) │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ Agent-2: 🎯 编排专家 │ │ ├── I: "搜索 Agent 编排器技术和趋势" │ │ ├── C: [主任务上下文] │ │ ├── T: [web_search, web_fetch] │ │ └── M: GLM (快速搜索) │ ├─────────────────────────────────────────────────────┤ │ Agent-3: 📊 协作专家 │ │ ├── I: "搜索多智能体协作模式" │ │ ├── C: [主任务上下文] │ │ ├── T: [web_search, web_fetch] │ │ └── M: Kimi (深度分析，长上下文) │ └─────────────────────────────────────────────────────┘ ✨ 智能决策: 3个子Agent并行执行，预计节省 60% 时间 ``` ### 步骤3：派遣子Agent ``` 🚀 子Agent小队出发 (并行模式) [1] 🔍 Swarm专家 → GLM → Agent Swarm 调研 [2] 🎯 编排专家 → GLM → 编排器技术调研 [3] 📊 协作专家 → Kimi → 多智能体协作分析 ⏳ 执行中... (预计 60-90s) ``` ### 步骤4：等待并整合（关键！） **主Agent必须轮询等待所有子Agent完成，然后立即整合！** ``` ⏳ 监控子Agent状态... ✅ Swarm专家 完成 (65s, 90k tokens) ✅ 编排专家 完成 (93s, 71k tokens) ✅ 协作专家 完成 (65s, 117k tokens) 📊 全部完成！正在整合结果... ``` ### 步骤5：生成并发送报告 ``` 📝 生成调研报告... 📊 执行统计: | Agent | 模型 | 耗时 | Tokens | |-------|------|------|--------| | 🔍 Swarm专家 | GLM | 65s | 90k | | 🎯 编排专家 | GLM | 93s | 71k | | 📊 协作专家 | Kimi | 65s | 117k | ⚡ 并行节省: 67% 时间 💰 总成本: ~278k tokens 📤 正在发送报告文件... ``` --- ## 🔧 技术实现要点 ### 1. 并行执行 同一轮 `sessions_spawn` 调用 = 真并行 ### 2. 结果等待 使用 `subagents list` 轮询状态，直到所有子Agent完成 ### 3. 结果获取 使用 `sessions_history` 获取子Agent输出 ### 4. 报告生成 整合结果 → 生成 MD 文件 → `message(filePath=...)` 发送 --- ## 🤖 模型选择 | 任务类型 | 推荐模型 | 原因 | |---------|---------|------| | 搜索、收集信息 | GLM | 便宜、快速、中文好 | | 代码、分析、长文 | Kimi | 长上下文、代码强 | | 复杂推理 | GLM | 均衡 | **注意**：目前仅支持 lixiang 内部模型（GLM、Kimi） --- ## 📚 参考文献 - [AOrchestra: Automating Sub-Agent Creation for Agentic Orchestration](https://arxiv.org/abs/2602.03786) - GitHub: https://github.com/zcyynl/claw-orchestra --- ## 🗓️ 更新日志 ### v0.1.1 (2026-03-16) - ✅ 四元组抽象 (I, C, T, M) - ✅ 编排器骨架 (Delegate/Finish) - ✅ OpenClaw 适配器 (sessions_spawn) - ✅ 智能路由 (上下文/模型/工具) - ✅ 经验库 + 成本追踪 - ✅ 交互优化（动态四元组展示） - ✅ 自动结果整合（不再卡住）


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