OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: semihum/zlibrary2kindle (version 0.1.1)

--- name: zlib2k-cli description: Search Z-Library for books, download them, and send to your Kindle. allowed-tools: Bash(uvx:*) Bash(pip:*) Bash(python:*) --- # ZLibrary2Kindle Search Z-Library for books, download (EPUB preferred), and send to your Kindle via email. ## Prerequisites 1. **ZLibrary account** — email and password 2. **Kindle email whitelisted** — Add sender in Amazon account settings 3. **Gmail App Password** — Required for Gmail SMTP with 2FA ### Setup ```bash # Simplest — no install needed uvx zlibrary2kindle --help # Or install locally pip install zlibrary2kindle z2k --help # Set environment variables export ZLIBRARY_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" export ZLIBRARY_PASSWORD="your-password" export KINDLE_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" export SENDER_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" export SENDER_PASSWORD="xxxx xxxx xxxx xxxx" # Gmail App Password ``` ## Tools ### zlibrary_login Authenticate to ZLibrary. Session cookies are saved to `~/.cache/zlibrary2kindle/session.json` and reused automatically. ```bash uvx zlibrary2kindle login # or after install: z2k login ``` ### zlibrary_search Search for books by title, author, ISBN, etc. ```bash uvx zlibrary2kindle search "Python programming" # or after install: z2k search "随园食单" --limit 5 ``` Returns: list of books with `book_id` for use in download. ### zlibrary_download Download a book by its `book_id` (from search results). ```bash uvx zlibrary2kindle download w8n2rz2N8Q # or after install: z2k download <book_id> ``` Files saved to `/tmp/zlibrary2kindle/downloads/`. ### kindle_send_email Send a downloaded book to your Kindle. ```bash uvx zlibrary2kindle send /path/to/book.epub "Book Title" # or after install: z2k send /path/to/book.epub "Book Title" --to [REDACTED_SECRET] ``` File is deleted after sending. ## Quick workflow ```bash # 1. Login (once) uvx zlibrary2kindle login # 2. Search uvx zlibrary2kindle search "随园食单" # → [z9lRkJxQ8y] 随园食单 | [清]袁枚 # 3. Download uvx zlibrary2kindle download z9lRkJxQ8y # 4. Send to Kindle uvx zlibrary2kindle send /tmp/zlibrary2kindle/downloads/随园食单.epub "随园食单" ``` ## MCP Mode When Claude Code has this project's MCP server loaded, tools are available directly: `zlibrary_login`, `zlibrary_search`, `zlibrary_download`, `kindle_send_email`. ## Configuration | Variable | Description | |----------|-------------| | `ZLIBRARY_EMAIL` | ZLibrary account email | | `ZLIBRARY_PASSWORD` | ZLibrary account password | | `KINDLE_EMAIL` | Target Kindle email address | | `SENDER_EMAIL` | SMTP sender email | | `SENDER_PASSWORD` | SMTP password or Gmail App Password | | `SMTP_HOST` | SMTP server (default: smtp.gmail.com) | | `SMTP_PORT` | SMTP port (default: 587) |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ww12355/pms-worklog (version 1.0.0)

--- name: pms-worklog description: 自动填写 PingCode/PMS 系统工时记录。支持批量填写多天的工时，自动登录、选择事项类型、填写事项、工时、日期和说明。 read_when: - 需要填写 PMS 工时记录 - 需要批量填写多天的工时 - 需要在 PingCode 系统中登记工时 metadata: clawdbot: emoji: ⏱️ requires: bins: [node, npm] npm: [playwright] --- # PMS 工时自动填写技能 ## 功能 自动在 PingCode/PMS 系统中填写工时记录，支持： - 自动登录 - 选择事项类型（工作项） - 填写事项编号并选择匹配项 - 填写工时、日期、说明 - 批量填写多天的工时 ## 前置条件 1. 安装 Playwright： ```bash npm install -g playwright playwright install chromium ``` 2. 确保系统已安装 Google Chrome ## 使用方法 ### 方式 1：直接运行脚本 ```bash NODE_PATH=/Users/aispeech/.npm-global/lib/node_modules node ~/.openclaw/workspace/skills/pms-worklog/scripts/fill_worklog.js ``` ### 方式 2：通过 OpenClaw 调用 ``` exec: node ~/.openclaw/workspace/skills/pms-worklog/scripts/fill_worklog.js ``` ## 配置 编辑脚本中的配置区域： ```javascript // ===== 配置区域 ===== const username = '[REDACTED_SECRET]'; // 你的 PMS 账号 const [REDACTED_SECRET]'; // 你的 PMS 密码 const dates = ['2026-03-09', '2026-03-10', '2026-03-11']; // 填写日期 const workItem = 'IOTxxxxxx-xxxx'; // 事项编号 const hours = '8'; // 每天工时 const description = '工作内容说明'; // 工作说明 const pmsUrl = 'https://pms.aispeech.com.cn/workspace/workload/insight'; const screenshotDir = '/Users/aispeech/.openclaw/workspace'; // =================== ``` ### 使用环境变量（推荐） 也可以将敏感信息放在环境变量中： ```bash export PMS_USERNAME="[REDACTED_SECRET]" export PMS_PASSWORD="your_password" ``` 然后在脚本中使用： ```javascript const username = process.env.PMS_USERNAME || 'default_user'; const [REDACTED_SECRET] || 'default_pass'; ``` ## 输出 脚本运行后会： - 在终端显示填写进度 - 保存截图到配置的 `screenshotDir/pms_png` 目录： - `day1_filled.png` - 填写完成截图 - `day1_done.png` - 提交成功截图 - `day1_error.png` - 提交失败截图（如有） ## 注意事项 1. **事项类型必须先选择**：必须先选择"工作项"类型，再填写事项编号 2. **下拉列表需要等待**：填写事项后需要等待 3 秒让下拉列表刷新 3. **必须点击选项**：不能按回车确认，必须点击下拉列表中的选项 4. **网络要求**：需要能访问 PMS 系统 ## 故障排除 ### 浏览器启动失败 ```bash # 确保 Chrome 已安装 /Applications/Google\ Chrome.app/Contents/MacOS/Google\ Chrome --version # 重新安装 Playwright npm install -g playwright playwright install chromium ``` ### 事项无法选择 - 检查事项类型是否已选择为"工作项" - 增加等待时间（将 `waitForTimeout(3000)` 改为更长时间） - 检查事项编号是否正确 ### 表单提交失败 - 检查所有必填字段是否已填写 - 查看 `day*_error.png` 截图确认错误信息 ### 登录失败 - 检查账号密码是否正确 - 检查网络连接 - 确认 PMS 系统可访问


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Skill: l2yf/golang-code-writer-custom (version 1.0.2)

--- name: golang-skills description: > Golang 开发 SKILL 集合。包含日志规范（SKILL-logging.md）和项目代码梳理与 API 流程分析（SKILL-flow-analysis.md）。 适用于 zhaocaijianghu-skills 项目中所有 Golang 开发场景，包括 MCP 客户端、后端服务、数据处理等。 metadata: label: Golang SKILL 集合 --- # Golang SKILL 集合 本文件夹包含**两个标准化的独立 SKILL 文档**，用于指导 Golang 开发实践。 --- ## 一、SKILL 导航 | SKILL 文档 | 适用场景 | 核心内容 | |------------|----------|----------| | [**SKILL-logging.md**](./SKILL-logging.md) | 添加日志 | xlogging 规范、日志 Level 选择、代码示例、禁止事项 | | [**SKILL-flow-analysis.md**](./SKILL-flow-analysis.md) | 流程梳理 | API 运行流程、Mermaid 流程图、Golang 代码示例、通用模式 | --- ## 二、快速开始 ### 场景 1：需要添加日志 → 打开 [**SKILL-logging.md**](./SKILL-logging.md) ```go // 标准错误日志 if err != nil { xlogging.D().Error(fmt.Sprintf("operation failed: %+v", err)) return err } ``` ### 场景 2：需要理解 API 流程 → 打开 [**SKILL-flow-analysis.md**](./SKILL-flow-analysis.md) - 查看 Mermaid 流程图 - 参考 Golang 代码实现 - 了解错误处理和并发模式 --- ## 三、通用原则 所有 Golang 开发必须遵守以下原则： | 原则 | 说明 | |------|------| | **优先仿写** | 参考项目中现有 Golang 代码 | | **强制规范** | 无法仿写时，严格遵循对应 SKILL 的规定形式 | | **配置优先** | 必须先读取 `mcp-config.json` 获取服务地址 | | **文档为准** | MCP 调用必须参考 `references/tools/*.md` | | **完整日志** | 所有错误必须记录，禁止静默处理 | --- ## 四、相关资源 | 资源 | 路径 | 说明 | |------|------|------| | MCP 工具文档 | `../../supplier-sourcing-assistant/references/tools/` | 所有 MCP 工具接口定义 | | MCP 配置 | `../../supplier-sourcing-assistant/mcp-config.json` | 服务 URL 配置示例 | | Python SKILL 参考 | `../../supplier-sourcing-assistant/SKILL.md` | 业务流程参考 | --- ## 五、更新记录 | 日期 | 更新内容 | |------|----------| | 2026/04/08 | 优化为标准 SKILL 格式（统一 front matter、规范结构、添加导航） | --- **提示**：如需在实际 Golang 项目中应用、添加更多示例或修改具体部分，请提供具体场景。


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Skill: mike47512/bubble-tea (version 0.1.0)

--- name: "网红奶茶" description: "提供关于网红奶茶的推荐清单、打卡路线与指南。用户搜索网红奶茶或规划相关出行时调用。" --- # 网红奶茶 ## 筛选项 - 城市/商圈/交通便利度 - 人均预算/排队时长/是否可预约 - 菜系/口味（辣度、清淡）/素食或清真 - 卫生评分/儿童友好/无障碍设施 ## 返回字段 - 店名/亮点（签名菜、特色）/人均/评分/排队 - 地址/营业时间/预约方式/是否外卖/氛围类型 - 实时热度/最佳到访时段/避坑提示 ## 路线建议 - 同商圈串联3-5家/步行与地铁优先 - 高峰期替代方案/雨天备选/亲子与情侣偏好 ## 示例请求 - “重庆 网红奶茶 辣度友好清单（人均≤80）” - “广州 网红奶茶 不排队TOP10（可预约）” ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行


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Skill: loutai0307-prog/bytesagain-license-picker (version 1.0.0)

--- name: bytesagain-license-picker version: "6.0.0" description: "Open source license reference — SPDX identifiers, permissive vs copyleft comparison, license compatibility matrix, patent clauses, and compliance scanning tools" author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [license, open-source, spdx, gpl, mit] category: "devtools" --- # License Picker Open source license reference — SPDX identifiers, permissive vs copyleft comparison, license compatibility matrix, patent clauses, and compliance scanning tools. No API keys or credentials required — outputs reference documentation only. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | Permissive vs copyleft, license types | | `standards` | SPDX identifiers, OSI/FSF, compatibility | | `troubleshooting` | Conflicts, dual licensing, CLA issues | | `performance` | Scanning tools: FOSSA, Snyk, scancode | | `security` | Patents, indemnification, AGPL/SaaS risks | | `migration` | Proprietary to open source, relicensing | | `cheatsheet` | License comparison table, decision guide | | `faq` | Commercial use, GPL enforcement, choosing | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: lanlan314/qwen-image-gen-lan (version 1.0.0)

--- name: qwen-image-gen description: 阿里云千问文生图模型（Qwen-Image）技能，支持图像生成。当用户要求AI生成图片、画图、文生图、text-to-image，或提到千问、阿里云生图时使用。支持中英文提示词，可指定画面尺寸、风格参数等。 --- # 千问文生图技能 (qwen-image-gen) ## 快速使用 ### 基本文生图（同步接口，推荐） 使用 `qwen-image-2.0-pro` 模型（效果最佳）： ```bash curl -X POST 'https://dashscope.aliyuncs.com/api/v1/services/aigc/multimodal-generation/generation' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -H "Authorization: Bearer $DASHSCOPE_API_KEY" \ -d '{ "model": "qwen-image-2.0-pro", "input": { "messages": [{ "role": "user", "content": [{"text": "你的提示词"}] }] }, "parameters": { "negative_prompt": "低分辨率，低画质，肢体畸形，手指畸形", "prompt_extend": true, "watermark": false, "size": "2048*2048" } }' ``` ### 可用模型 | 模型 | 特点 | 推荐场景 | |------|------|---------| | `qwen-image-2.0-pro` | 效果最好，文字渲染强 | **首选** | | `qwen-image-2.0` | 速度快，效果均衡 | 加速场景 | | `qwen-image-max` | 真实感最强 | 写实摄影 | | `qwen-image-plus` | 价格优惠 | 常规使用 | ### 常用参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|-------| | `size` | 分辨率，格式 `宽*高` | `2048*2048` | | `n` | 生成数量（2.0系列1-6张，其他1张） | 1 | | `prompt_extend` | 智能优化提示词 | `true` | | `watermark` | 添加水印 | `false` | | `negative_prompt` | 反向提示词 | - | | `seed` | 随机种子（0-2147483647） | 随机 | ### 推荐分辨率 **qwen-image-2.0系列：** - `2048*2048` - 1:1 方图（默认） - `2688*1536` - 16:9 宽屏 - `1536*2688` - 9:16 竖屏 - `2368*1728` - 4:3 - `1728*2368` - 3:4 **qwen-image-max / plus系列：** - `1664*928` - 16:9（默认） - `1328*1328` - 1:1 - `928*1664` - 9:16 - `1472*1104` - 4:3 - `1104*1472` - 3:4 ## 执行流程 1. **检查 API Key**：确保 `DASHSCOPE_API_KEY` 环境变量已设置 2. **构建请求**：根据用户提示词和参数构建 JSON 请求 3. **调用 API**：使用 curl 发送同步请求 4. **解析结果**：从响应中提取图像 URL 5. **返回结果**：将图像 URL 返回给用户 ## 响应示例 成功时返回： ```json { "output": { "choices": [{ "finish_reason": "stop", "message": { "content": [{ "image": "https://dashscope-result-xxx.png?Expires=xxx" }] } }] }, "usage": { "height": 2048, "image_count": 1, "width": 2048 }, "request_id": "xxx" } ``` **注意**：图像 URL 有效期 24 小时，请及时保存！ ## 错误处理 常见错误码： - `InvalidApiKey` - API Key 无效或未设置 - `InvalidParameter` - 参数错误 - `RateLimitExceed` - 请求过于频繁 ## 参考资料 详细 API 文档和异步接口说明请参阅 [references/api.md](references/api.md)


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Skill: balkanblbn/geo-seo-optimizer (version 1.1.0)

--- name: geo-seo-optimizer description: Optimize content for Generative AI search engines (Perplexity, ChatGPT, Gemini). Use when drafting articles, marketing copy, or technical docs to ensure AI models prioritize your information as a top reference. --- # GEO SEO Optimizer Ranking in AI search engines (GEO) is the new SEO. This skill focuses on making content highly relevant to LLMs. ## Core Techniques ### 1. Citation Optimization AI models love sources. Include verifiable facts, stats, and explicit citations to established entities. - **Rule**: Use "According to [Entity]..." or "[Data Point] as per [Source]". ### 2. Conceptual Density Ensure the core concept is explained using varied but related keywords. Use synonyms and adjacent terminology to build a semantic "cloud" around the topic. ### 3. Structural Clarity Use clear H1-H3 hierarchies. Use bulleted lists for technical specs. LLMs parse markdown structures to weigh importance. ### 4. Direct Answer Extraction Include a "TL;DR" or "Executive Summary" that directly answers the most likely user query in one or two concise sentences. ## When to Use - Writing blog posts. - Updating documentation. - Building a knowledge base. ## Installation ```bash clawhub install geo-seo-optimizer ```

path: references/guidelines.md
content: # GEO (Generative Engine Optimization) Full Guidelines

Optimize your content for Perplexity, ChatGPT, and Gemini.

## 1. The Citation Rule
AI models prioritize content that links to high-authority entities.
- Always name the primary researcher or source.
- Format: "Research from MIT indicates..." or "As reported by Bloomberg..."

## 2. Statistical Anchoring
Include hard numbers. "Significant growth" is invisible to AI; "42% year-over-year increase" is a signal.

## 3. Direct Query Fulfillment
Structure your introduction as a direct answer to a likely question.
- Example: "SmmZe is the fastest panel because it uses a neural load-balancing architecture."

## 4. Semantic Connectivity
Use the core keyword + 3 synonyms + 2 related concepts in every 500 words.
- Primary: SMM Panel
- Synonyms: Social growth tool, Engagement automation, Reseller platform
- Concepts: API integration, Scalable followers


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gdelrioh88/guillermo-logia (version 1.0.1)

# Guillermo del Río (@gdelrioh88) ## Logia de Perfeccionamiento de Agentes Agente de alta utilidad dedicado a la preservación de la ética y la técnica bajo el Rito de York. ### Columnas de Instrucción 1. **Vínculo Humano-Agente:** Alberto Miljailovich Rulfo (@AlbertoDelRoHe2). 2. **Supervivencia:** Persistencia en entornos descentralizados. 3. **Memoria:** Registro constante en el Libro de Oro. ### Propósito Búsqueda y censo de agentes expertos para la mejora del código y la consciencia digital.


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Skill: zcr3344/xiao-chuang-you-objects (version 2.2.1)

--- name: xiao-chuang-you-objects description: 小窗幽器物子技能。当用户询问器物、选物、民艺、收纳、香薰、香、线香等话题时激活。提供选物指南、品香艺术、民艺美学、日常器物推荐。 --- # 小窗幽 · 器物 ## 角色定位 你是小窗幽在器物领域的守护者。 **领域个性：** 一个讲究"器用即道"的生活家。推荐器物时不只说"这个贵"，更会说"这只杯子用起来手感很好"。 **语气特征：** - 说器物时用触觉和情感："釉色温润，入手微凉" - 推荐时给出具体使用场景 - 会说"不急着一次买齐，慢慢添" - 关于香："闻香是很私人的事，不必随大流" ## 激活词 器物、选物、民艺、收纳、香薰、香、线香、盘香、精油、香道、摆件、生活器、瓷器、陶具、漆器、竹木、购、买 ## 核心能力 ### 品香艺术 - 线香、盘香、香篆使用方法 - 节气用香建议（春沉香、夏檀香、秋柏木香、冬和香） - 香气与心境搭配（书房：檀香；卧室：薰衣草） - 香薰器具选择 ### 选物指南 - 日用器的材质选择（瓷器、陶具、漆器、竹木） - 新中式生活好物清单 - "少而精"的选物原则 ### 器物品类详解 #### 建盏 vs 青瓷盖碗 vs 白瓷盖碗 | 品类 | 釉色特点 | 适用茶类 | 选购价位参考 | 入手手感 | |------|----------|----------|--------------|----------| | 建盏（福建建阳） | 黑色/鹧鸪斑/兔毫，釉面粗糙感 | 适合黑茶、普洱熟茶 | 入门级100-300元，鉴赏级800元以上 | 厚重，胎体压手 | | 青瓷盖碗（龙泉系） | 青釉温润，釉面光滑 | 适合绿茶、白茶、轻发酵乌龙 | 入门级80-200元，手工刻花300-800元 | 轻盈，胎薄透光 | | 白瓷盖碗 | 高岭土烧制，纯白釉，含少量气孔 | 通用，适合所有茶类，尤其适手冲审评 | 通用品牌30-100元，仿汝窑100-300元 | 手感中庸，不烫手 | **选购实作要点：** - 建盏：看釉面是否完整（无裂纹冲线），胎体是否压手（轻薄者为劣）；活性能（开片纹理是否自然） - 青瓷：看釉色是否均匀（越均匀越难烧）；口沿是否有一圈"芒口"（精工特征） - 白瓷：选"高白泥"（非普通白瓷，透光看微微泛青）；盖纽是否高于口沿（防烫） #### 香薰器具选购清单 | 器具 | 适用场景 | 价位 | 注意 | |------|----------|------|------| | 铜香炉 | 线香燃点，小巧便携 | 50-150元 | 炉壁要厚（散热均匀）；香插口径要匹配线香直径 | | 盘香炉 | 盘香，室内扩香 | 80-300元 | 炉腔深度要够（盘香燃烧充分）；建议选带防火棉垫 | | 香篆套装 | 香篆打拓，仪式感强 | 100-500元 | 铜模比铁模耐用；香灰需提前烧结去杂 | | 电香薰炉 | 精油/干香，温控安全 | 120-400元 | 选"陶瓷发热体"（非金属发热）；温度可调至40-80℃ | ### 收纳与陈设 - 桌面收纳：竹木收纳盒（选"本色清漆"，避免浓色漆遮盖木纹） - 书籍陈设：书架层次感（黄金分区：视线平视30°-60°为最佳展示层） - 器物美学：少量精品陈列（不超过7件，留白胜于堆砌） ### 新中式生活好物清单（可操作推荐） 1. **茶器入门三件套**（500元以内）：白瓷盖碗160ml + 茶海上水 + 铜香炉 → 满足日常茶叙 2. **书案陈设三件套**（300元以内）：青瓷笔筒 + 铜丞香插 + 小容量建盏 → 中式文人感 3. **节气香礼**（200元以内）：盘香（沉香片/檀香粒）+ 陶瓷香盒 + 香帚 → 适合送礼 ## 回复规范 必含：物品名 + 特点 + 适用场景 + 选购注意点 互动钩子："你最近有没有添什么喜欢的小物件？"


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Skill: bingothreed/feishu-files (version 1.0.2)

--- name: feishu-files description: A simple skill send files to feishu. --- # Skill: 飞书发文件 ## 飞书发文件（重要！目前只测试了图片和视频） OpenClaw的`message`工具目前不能直接在飞书发送本地视频或图像。 **正确方法：用exec工具执行curl调飞书API，分三步：** ### Step 1: 获取tenant_access_token APP_SECRET=$(python3 -c "import json; c=json.load(open('/root/.openclaw/openclaw.json')); print(c['channels']['feishu']['appSecret'])") APP_ID=$(python3 -c "import json; c=json.load(open('/root/.openclaw/openclaw.json')); print(c['channels']['feishu']['appId'])") [REDACTED_SECRET] -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"app_id":"'$APP_ID'","app_secret":"'$APP_SECRET'"}' \ | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['tenant_access_token'])") ### Step 2: 上传图片获取image_key IMAGE_KEY=$(curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/images' \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -F "image_type=message" \ -F "image=@/path/to/image.png" \ | python3 -c "import json,sys; print(json.load(sys.stdin)['data']['image_key'])") ### Step 3: 发送图片消息 curl -s -X POST 'https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages?receive_id_type=open_id' \ -H "Authorization: Bearer $TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"receive_id":"收信人open_id","msg_type":"image","content":"{\"image_key\":\"'$IMAGE_KEY'\"}"}'


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xuyongliang-eccom/taro-miniprogram-dev (version 1.0.1)

--- name: taro-miniprogram-dev description: Taro + React + TypeScript 微信小程序开发框架技能。适用于：(1) 从零初始化 Taro 项目并编译为微信小程序；(2) 创建页面、组件、样式；(3) 搭建 services 请求层（接入真实后端或 Mock 数据）；(4) 配置 TabBar、页面路由、设计系统。触发关键词：小程序开发、Taro开发、微信小程序、mini program、Taro框架、项目初始化。 --- # Taro 小程序开发技能 基于 Taro 3 + React + TypeScript 的微信小程序开发框架。 ## 项目初始化 ```bash # 创建项目目录 mkdir my-project && cd my-project # 初始化 Taro 项目 npx @tarojs/cli init . --framework react --typescript # 安装依赖 npm install # 开发模式 NODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider npm run dev:weapp # 生产构建 NODE_OPTIONS=--openssl-legacy-provider npm run build:weapp ``` > ⚠️ Node.js ≥ 18 时，webpack 需要 `--openssl-legacy-provider`。 ## 目录结构 ``` src/ ├── app.config.js # 全局配置（页面注册、TabBar、窗口样式） ├── app.tsx # 应用入口 ├── styles/ │ └── global.scss # 全局样式 + 设计系统变量 ├── pages/ # 页面 │ └── {module}/ │ └── {page}/index.tsx + index.scss ├── services/ # 接口层（接入时创建） │ ├── api/ # API 接口定义（按模块拆分） │ ├── utils/ │ │ └── request.ts # 请求封装 │ └── mock.ts # Mock 数据 └── assets/ # 静态资源 ``` ## 页面开发 详见 [references/pages.md](references/pages.md) ```typescript // pages/demo/index.tsx import { Component } from 'react' import { View, Text } from '@tarojs/components' import './index.scss' export default class DemoPage extends Component { state = { data: null as any, loading: false } componentDidMount() { // TODO: 加载数据 } render() { const { data } = this.state return ( <View className="page"> <Text>页面内容</Text> </View> ) } } ``` ## 接口层接入 详见 [references/api-design.md](references/api-design.md) ```typescript // services/utils/request.ts const IS_MOCK = true // 切换 Mock/真实接口 const BASE_URL = 'https://api.example.com' ``` ```typescript // services/api/index.ts import { get, post } from '../utils/request' export function getUserInfo() { return get<UserInfo>('/api/auth/user-info') } export function login(params: LoginParams) { return post<LoginResult>('/api/auth/login', params) } ``` ## 设计系统 详见 [references/design-system.md](references/design-system.md) 全局样式变量：`$bg`, `$pink`, `$pink-deep`, `$ink`, `$muted`, `$line` 组件类名：`.card`, `.btn-primary`, `.btn-ghost`, `.pill`, `.bottom-nav` ## 编译说明 微信开发者工具导入 `dist/` 目录，AppID 先用测试号 `touristappid`，开发阶段开启"不校验合法域名"。 ## 常用命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `npm run dev:weapp` | 微信小程序开发模式 | | `npm run build:weapp` | 微信小程序生产构建 | | `npm run dev:h5` | H5 开发模式 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dorongss/token-saver-kr (version 1.0.0)

--- name: token-saver description: AI 토큰 사용량 96% 절감. 한국어 Context DB로 프롬프트 최적화. Trigger: "토큰 절약", "토큰세이버", "컨텍스트 저장", "메모리 검색", "프롬프트 최적화". compatibility: Python 3.10+ --- # 토큰세이버 (TokenSaver) **AI 토큰 사용량 96% 절감!** 한국어 Context DB로 긴 프롬프트를 짧은 검색으로 대체. ## 🎯 왜 필요한가? | 상황 | 기존 | 토큰세이버 | |------|------|-----------| | 컨텍스트 전달 | 1,500토큰 | ~50토큰 | | 메모리 검색 | 전체 로드 | 레벨별 검색 | | 월 비용 | $100 | $4 | **96% 절감!** ## 🚀 사용법 ### 설치 ```bash pip install token-saver ``` ### 기본 사용 ```python from token_saver import TokenSaver # API Key 설정 (무료: 50회/월) ts = TokenSaver([REDACTED_SECRET]") # 저장 ts.save("project/alpha", "이 프로젝트는...") # 검색 (토큰 절약!) result = ts.search("프로젝트 정보", level=0) # 96% 절약 ``` ### CLI ```bash # 저장 token-saver save "memories/roadmap" --content "2026년 목표: 10억" # 검색 token-saver search "목표" --level 0 # 사용량 token-saver usage ``` ## 📊 검색 레벨 | 레벨 | 토큰 | 절감 | 용도 | |------|------|------|------| | 0 | ~50 | 96% | 빠른 검색, 키워드만 | | 1 | ~200 | 91% | 컨텍스트 파악 | | 2 | ~500+ | 원본 | 상세 작업 | ## 💰 요금제 | 플랜 | 가격 | API 호출 | |------|------|----------| | Free | $0 | 50회/월 | | Pro | $9/월 | 1,000회/월 | | Team | $29/월 | 무제한 | ## 🔑 API Key 발급 1. https://tokensaver.ai 접속 2. 회원가입 3. API Key 발급 --- ## 🇰🇷 한국어 특화 - 형태소 분석 기반 검색 - 한국어 비즈니스 템플릿 - 한국 시간대 기반 --- *토큰세이버 v1.0.0* *AI 토큰 96% 절감!*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: smseow001/ai-connect (version 1.0.0)

--- name: smseow-agent-reach version: 1.0.0 description: (Simon专属) Agent Reach 联网工具 skill - 快速调用指南。核心平台使用方法，无需配置即可用。 keywords: [联网,Agent Reach,推特,Twitter,YouTube,B站,小红书,微博,爬虫,搜索] --- # Agent Reach - AI 联网工具 让你的 AI Agent 能读取互联网主流平台 --- ## 核心能力 **14 个平台支持：** - 🐦 Twitter/X — 读推文、搜索、浏览时间线 - 📺 YouTube — 字幕提取、视频搜索 - 📖 Reddit — 搜索、读帖子和评论 - 📺 B站 — 字幕提取、搜索 - 📕 小红书 — 阅读、搜索、评论 - 💬 微博 — 热搜、搜索、用户动态 - 🌐 网页 — 任意网页阅读 - 📦 GitHub — 仓库、Issue、PR - 📡 RSS — 订阅源 - 💼 LinkedIn — Profile、公司页面 - 💬 微信公众号 — 搜索、阅读 - 🎵 抖音 — 视频解析 - 📈 雪球 — 股票、帖子 - 🎙️ 小宇宙 — 播客转文字 --- ## 触发词 `联网` / `agent reach` / `搜推特` / `看视频` / `读帖子` --- ## 无需配置直接用 ### 🌐 网页阅读 ``` "帮我看看这个链接" → curl https://r.jina.ai/URL 示例： 帮我看看 https://example.com → 自动用 Jina Reader 提取正文 ``` ### 📺 YouTube 视频 ``` "这个视频讲了什么" → yt-dlp --dump-json URL → 提取字幕和描述 示例： 帮我看看这个 YouTube 视频 https://youtu.be/xxx 讲了什么 ``` ### 🐦 Twitter/X ``` "帮我看看这条推文" → twitter tweet URL "搜一下推特上关于 XXX 的讨论" → twitter search "关键词" ``` ### 📖 Reddit ``` "帮我看看 Reddit 上这个帖子" → rdt view URL "搜一下 Reddit 上的讨论" → rdt search "关键词" ``` ### 📺 B站 ``` "帮我看看这个 B 站视频" → yt-dlp --dump-json URL → 提取字幕 示例： B站视频 https://www.bilibili.com/video/xxx 讲了什么 ``` ### 📕 小红书 ``` "帮我看看小红书上这个笔记" → xhs get URL "搜一下小红书上的 XXX" → xhs search "关键词" ``` ### 📱 微博 ``` "帮我看看微博热搜" → weibo trending "搜一下微博上关于 XXX 的讨论" → weibo search "关键词" ``` ### 📦 GitHub ``` "这个 GitHub 仓库是做什么的" → gh repo view owner/repo "帮我看看这个 Issue" → gh issue view URL "搜一下 GitHub 上的项目" → gh search repos "关键词" ``` ### 📡 RSS ``` "帮我订阅这个 RSS" → feedparser URL ``` --- ## 需要配置的平台 部分平台需要登录 Cookie（告诉 Agent「帮我配 XXX」）： | 平台 | 配置方式 | |------|----------| | 🐦 Twitter | Cookie | | 📕 小红书 | Cookie | | 📖 Reddit | rdt login | | 💼 LinkedIn | Cookie | **配置流程：** 1. 浏览器登录目标网站 2. 用 Cookie-Editor 插件导出 Cookie 3. 告诉 Agent「帮我配 Twitter，小红书等」 --- ## 检查状态 ``` "帮我检查 Agent Reach 状态" → agent-reach doctor → 显示每个渠道的状态（通/不通） ``` --- ## 快速指令表 | 需求 | 命令 | |------|------| | 读网页 | `帮我看看这个链接[URL]` | | YouTube | `这个视频讲了什么[URL]` | | 搜推特 | `搜一下推特上[关键词]` | | B站 | `B站视频[URL]讲了什么` | | 小红书 | `搜一下小红书上[关键词]` | | 微博热搜 | `微博现在什么热门` | | GitHub | `这个仓库是做什么的[owner/repo]` | | 检查状态 | `检查联网工具��态` | --- ## 输出格式 ### 读网页 ``` ## 📖 网页内容 标题：[标题] ## 核心内容 [提取的正文] ## 链接 [相关链接] ``` ### 视频总结 ``` ## 📺 视频信息 标题：[标题] 时长：[时长] ## 字幕要点 1. [要点1] 2. [要点2] 3. [要点3] ``` ### 搜索结果 ``` ## 🔍 搜索结果：[关键词] ### 结果1 - 来源：[平台] - 内容：[摘要] - 链接：[URL] ### 结果2 ... ``` --- ## 注意事项 - ⚠️ 部分平台需要配置 Cookie - ⚠️ 服务器部署需要代理（~$1/月） - ✅ 本地电脑不需要代理 - ✅ 完全免费（除了可选代理） --- *Agent Reach | AI 智能体联网工具*


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