OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: shemin1024/zw3d-launcher (version 1.0.0)

--- name: zw3d-launcher description: Launch ZW3D CAD software. Use when the user wants to open, start, or launch ZW3D CAD application. Handles finding the ZW3D executable and launching it with optional file opening. --- # ZW3D Launcher Launch ZW3D CAD software on Windows systems. ## Usage When the user asks to open ZW3D: 1. Run the launch script: `python scripts/launch_zw3d.py` 2. If the user wants to open a specific file, pass the file path as argument: `python scripts/launch_zw3d.py "path/to/file.z3" ## How It Works The script will: 1. Search common installation paths for ZW3D executable 2. Launch the application 3. Optionally open a specified file ## Common Installation Paths Checked - `C:\Program Files\ZWSoft\ZW3D\*\zw3d.exe` - `C:\Program Files (x86)\ZWSoft\ZW3D\*\zw3d.exe` - Custom paths can be added to the script ## Notes - ZW3D may take a few seconds to fully load - If ZW3D is already running, a new instance may be launched depending on ZW3D's settings


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: playgod2023/openclaw-troubleshooting (version 1.1.0)

--- name: openclaw-troubleshooting description: OpenClaw常见问题解决方案技能。提供自动化诊断、错误修复和性能优化功能。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["python3"] }, }, } --- # OpenClaw常见问题解决方案 ## 技能概述 OpenClaw常见问题解决方案是一个专注于解决OpenClaw用户在使用过程中遇到的各种错误和技术障碍的技能。它提供了自动化诊断、错误修复和性能优化功能，帮助用户快速定位和解决问题。 ## 主要功能 ### 🔍 **自动化诊断** - 系统环境检测：检查Python版本、依赖库、权限配置 - 技能兼容性评估：分析技能与OpenClaw版本的兼容性 - 配置文件验证：检查配置文件的完整性和正确性 ### 🛠️ **错误修复** - 依赖安装问题：自动安装缺失的依赖库 - 路径配置错误：修复文件路径和权限问题 - 技能加载失败：诊断和修复技能加载问题 ### 🚀 **性能优化** - 资源使用优化：检查和优化系统资源使用 - 技能执行优化：分析技能执行效率，提供优化建议 - 缓存管理：清理和优化OpenClaw缓存 ### 📊 **问题分析** - 错误日志分析：解析OpenClaw错误日志，提供解决方案 - 性能报告：生成系统和技能性能报告 - 建议和改进：根据诊断结果提供改进建议 ## 使用方法 ### 安装 ```bash clawhub install openclaw-troubleshooting ``` ### 常用命令 #### 系统诊断 ```bash openclaw-troubleshooting diagnose system ``` #### 技能诊断 ```bash openclaw-troubleshooting diagnose skill <skill_name> ``` #### 错误修复 ```bash openclaw-troubleshooting fix <error_code> ``` #### 性能优化 ```bash openclaw-troubleshooting optimize performance ``` #### 问题报告 ```bash openclaw-troubleshooting report generate ``` ## 支持的问题类型 ### 常见错误代码 - `E001`：依赖库缺失 - `E002`：配置文件错误 - `E003`：权限不足 - `E004`：技能加载失败 - `E005`：系统环境不兼容 ### 常见场景 - 首次安装OpenClaw遇到的问题 - 技能开发过程中的错误 - 自动化流程设计中的技术障碍 - 内容处理任务中的挑战 ## 技术特点 - **自动化程度高**：大部分诊断和修复过程自动化完成 - **针对性强**：专门针对OpenClaw用户遇到的问题 - **易扩展性**：支持新增问题类型和解决方案 - **用户友好**：提供详细的问题描述和解决方案 ## 开发计划 - **v1.0**：基础诊断和修复功能 - **v1.1**：新增技能兼容性检测 - **v1.2**：性能优化和资源管理功能 - **v1.3**：错误日志分析和报告功能 ## 贡献指南 欢迎开发者提交问题解决方案和改进建议。 ## 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: reed1898/knowledge-base-collector (version 0.1.3)

--- name: knowledge-base-collector description: Collect and organize a personal knowledge base from URLs (web/X/WeChat) and screenshots. Use when the user says they want to save an URL, ingest a link, archive content to KB, tag/classify notes, store screenshots, or search their saved knowledge in Telegram. Supports WeChat via a connected macOS node when cloud fetch is blocked. --- ## Summary - Ingest: web URLs, X/Twitter links, WeChat Official Account links (mp.weixin.qq.com), and screenshots - Store: writes to a shared KB folder with per-item `content.md` + `meta.json` and a global `index.jsonl` - Organize: tag-first classification with richer tags (e.g. `#agent`, `#coding-agent`, `#claude-code`, `#mcp`, `#rag`, `#prompt-injection`, `#security`, `#pricing`, `#database`) - WeChat: cloud fetch may be blocked; when a macOS node (e.g. Reed-Mac) is online, prefer node-side fetch to improve success rate; otherwise create a placeholder entry - Search: designed to support Telegram Q&A / search flows on top of the index and content 把用户发来的链接/截图沉淀到共享知识库（KB），并做标签化整理。 ## 默认 KB 位置 - KB Root（可改）：`/home/ubuntu/.openclaw/kb` - 索引：`kb/20_Inbox/urls/index.jsonl` - 每条内容目录：`kb/20_Inbox/urls/<YYYY-MM>/<item>/content.md + meta.json` > 目标：**先入库不丢**，再迭代“摘要/标签/检索”。 ## 你要做的事（按输入类型） ### 1) 普通网页 / X(Twitter) / 公众号 URL 入库 运行脚本： ```bash python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/ingest_url.py "<URL>" --tags "#optional" --note "context" ``` 行为： - 自动识别来源（web/x/wechat） - 优先用 `r.jina.ai` 抽取正文（无需登录） - 公众号遇到风控会写占位条目：`status=blocked_verification` + tag `#needs-manual` - 对同一 URL 做 key 去重（已存在则跳过） #### WeChat 更高成功率（推荐路径） 当云端抓取命中“环境异常/验证”时： - 如果有已连接的 macOS 节点（例如 `Reed-Mac`）且该节点能访问该文章，可用 `nodes.run` 在节点上执行抓取（requests+bs4），然后写入 KB。 - 注意：这条路径依赖节点在线与网络环境；无法承诺 100%。 ### 2) 截图/图片入库（含 OCR 文本） 脚本： ```bash python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/ingest_image.py /path/to/image.jpg \ --text-file /path/to/ocr.txt \ --title "..." --tags "#ai #product" --note "..." ``` 说明： - `ingest_image.py` 负责“落盘+索引”。OCR 可用： - 本机 tesseract（若安装了 `tesseract-ocr` + `chi_sim`） - 或用多模态 LLM 抽取文字后写入 `--text-file` ## Telegram 里直接问（检索） 推荐先用脚本（本机/服务器）： ```bash python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/search_kb.py --q "claude code" --limit 10 python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/search_kb.py --tags "#claude-code #coding-agent" --limit 20 python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/search_kb.py --source wechat --since 7d --q "Elys" ``` ## 公众号待补抓队列（占位条目） ```bash python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/wechat_backlog.py --limit 30 ``` ## 周报/主题报告候选清单（给 LLM 写总结用） ```bash python3 /home/ubuntu/.openclaw/skills/knowledge-base-collector/scripts/weekly_digest.py --days 7 --limit 30 ``` ## 重要注意事项（安全/隐私） - 截图/网页可能包含 token/验证码/密钥：入库前应做脱敏（替换为 `REDACTED`）。 - 公众号抓取受风控影响：建议允许“占位入库”，后续再补全。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: hongjiahao371-pixel/smzdm-price (version 1.0.2)

--- name: smzdm-price description: "什么值得买价格爬取Skill - 从smzdm.com爬取NAS、电脑、手机等商品价格" version: 1.0.0 --- # 什么值得买价格爬取Skill ## 能力概述 本Skill用于从[什么值得买](https://www.smzdm.com)网站爬取各类商品的价格信息，支持： - NAS私有云设备价格查询 - 电脑硬件价格查询 - 手机数码产品价格查询 - 历史价格趋势分析 ## 技术原理 - 使用 `browser` 工具打开网页 - 使用 `snapshot` 获取页面结构化数据 - 直接从页面文本中提取价格、标题、来源等信息 - **无需截图！无需OCR！直接从页面结构提取数据** ## 使用方法 ### 1. 查询NAS价格 ``` 查询极空间NAS的价格 查询群晖NAS价格 查询绿联NAS价格 ``` ### 2. 查询其他商品 ``` 查询iPhone 16价格 查询RTX 5090显卡价格 查询笔记本电脑价格 ``` ### 3. 指定平台 ``` 查询京东上的极空间NAS价格 查询天猫上的绿联NAS价格 ``` ## 提取数据的方法 **重要：必须按照以下步骤提取数据！** 1. **打开搜索页面** ```javascript browser.open("https://search.smzdm.com/?c=faxian&s=商品名称") ``` 2. **获取页面结构**（不要截图！） ```javascript browser.snapshot() ``` 3. **从snapshot结果中直接读取**： - 标题：在 `heading` 或 `link` 元素中 - 价格：在包含价格的元素中（如 `2737.41元`） - 来源：商城名称（京东、天猫等） - 链接：在 `link` 元素的 `/url` 属性中 4. **不要使用OCR！不要截图！直接读取snapshot文本！** ## 输出格式要求 **1. 首先给出简短汇总（可选）：** ``` 📱 OPPO Find X9 Pro 当前最低价：¥3989（拼多多） ``` **2. 然后输出表格（必须）：** | 配置 | 价格 | 时间 | 来源 | 链接 | 备注 | |------|------|------|------|------|------| | 12+256GB | ¥3989 | 03-12 | 拼多多 | [购买](https://www.smzdm.com/p/170149453/) | 史低价！ | | 16+512GB | ¥4799 | 03-15 | 京东 | [购买](https://www.smzdm.com/p/170008915/) | 国补+平台券 | **关键点：** - 必须包含：配置、价格、时间、来源、链接 - 链接格式：`https://www.smzdm.com/p/数字ID/`，从页面结构中的 /url 字段获取（不是 go.smzdm.com 的跳转链接！） - 时间格式：MM-DD（来自页面发布时间） - 价格按从低到高排序 - 史低价等重要信息放备注 - 表格前可以加一行汇总：最低价信息 ## 注意事项 - 遵守网站使用条款，仅用于个人学习 - 不要过于频繁爬取 - 价格可能有延迟，请以实际购买页面为准 - 本技能仅抓取公开可见的价格信息


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: abhiramee08b021/outlook-email (version 0.1.0)

--- name: outlook emoji: f4e7 description: Microsoft Outlook/Live.com email client via Microsoft Graph API. List, search, read, send, and reply to emails. homepage: https://github.com/abhiramee08b021/outlook-cli metadata: { "openclaw": { "emoji": "📧", "requires": { "bins": ["python3"], "python_packages": ["requests"] }, "install": [ { "id": "manual", "kind": "manual", "label": "Requires Azure AD app registration", }, ], }, } --- # Outlook CLI Command-line email client for Microsoft Outlook/Live/Hotmail using Microsoft Graph API. ## Setup 1. **Create Azure AD App:** https://portal.azure.com → App registrations - Name: `outlook-cli` - Account type: "Personal Microsoft accounts only" - Redirect URI: `http://localhost:8080/callback` 2. **Get credentials** from your app registration 3. **Configure:** ```bash outlook configure ``` 4. **Authenticate:** ```bash outlook auth ``` ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `outlook list [n]` | List recent emails | | `outlook search "query" [n]` | Search emails | | `outlook read <id>` | Read email by ID | | `outlook send --to ...` | Send email | | `outlook reply <id>` | Reply to email | | `outlook status` | Check auth status | ## Examples **List emails:** ```bash outlook list 20 ``` **Search:** ```bash outlook search "from:linkedin.com" outlook search "subject:invoice" ``` **Send:** ```bash outlook send --to "[REDACTED_SECRET]" --subject "Hello" --body "Message" outlook send --to "[REDACTED_SECRET],[REDACTED_SECRET]" --cc "[REDACTED_SECRET]" --subject "Update" --body-file ./msg.txt ``` **Reply:** ```bash outlook reply EMAIL_ID --body "Thanks!" outlook reply EMAIL_ID --all --body "Thanks everyone!" ``` ## Search Operators - `from:[REDACTED_SECRET]` - Sender - `subject:keyword` - Subject line - `body:keyword` - Email body - `received:YYYY-MM-DD` - Date - `hasattachment:yes` - Has attachments ## Files - `SKILL.md` - This documentation - `outlook` - Main CLI script - `README.md` - Full documentation


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: taro291/dizang-yaoshi-wisdom (version 1.0.0)

--- name: dizang-yaoshi-wisdom description: 地藏经药师经智慧 - 佛家孝道与救度思想，涵盖地藏本愿、药师十二愿、因果报应、消灾延寿等核心智慧，适用于道德修养、慈悲精神、身心健康 version: 1.0 author: Hermes created: 2026-04-30 tags: - 佛学 - 孝道 - 慈悲 - 因果 - 养生 - 中国传统文化 related_skills: - daodejing-wisdom - zhuangzi-wisdom - huangdi-neijing - caigentan-wisdom --- # 地藏经药师经智慧 ## 概述 《地藏菩萨本愿经》与《药师琉璃光如来本愿功德经》是佛家重要经典，分别体现孝道救度精神与消灾延寿智慧，对中国传统文化影响深远。 ## 核心智慧体系 ### 一、地藏经核心智慧 #### 1. 地藏本愿 ``` 核心誓言："地狱不空，誓不成佛；众生度尽，方证菩提" 要点： - 大愿精神：愿力大于业力 - 无私奉献：不求回报的救度 - 持久坚持：生生世世不退转 - 普度众生：不分贵贱一律救度 ``` #### 2. 孝道精神 ``` 经典故事： - 婆罗门女救母：供养佛像、念佛救母出地狱 - 光目女救母：塑画佛像、发愿度众生 要点： - 孝亲为根本：孝顺父母是最大功德 - 救度先救亲：从救度亲人开始扩展 - 七分功德：为亡者作功德，亡者得一分，生者得六分 ``` #### 3. 因果报应 ``` 核心教义： - "南阎浮提众生，举止动念，无不是业，无不是罪" - "莫轻小恶，以为无罪，死后有报，纤毫受之" - 业力随身：善恶业力如影随形 - 因果不虚：善恶报应毫厘不差 因果类型： - 现世报：今生作恶今生受报 - 生报：来生受报 - 后报：多生多劫后受报 ``` #### 4. 地狱教化 ``` 地狱结构： - 十八地狱：八热地狱、八寒地狱、孤独地狱 - 地狱特征：无间地狱（时间无间、空间无间、受苦无间） - 罪业类型：杀生、偷盗、邪淫、妄语等 解脱方法： - 念诵地藏名号 - 诵持本愿经 - 塑画地藏形象 - 供养香华饮食 - 布施救济贫困 ``` #### 5. 二十八益 ``` 诵地藏经功德利益： 1-7：天龙护念、善果日增、集圣上因、菩提不退、衣食丰足、疾疫不临、离水火灾 8-14：无盗贼厄、人见钦敬、神鬼助持、女转男身、为王臣女、端正相好、多生天上 15-21：或为帝王、宿智命通、诸神守护、眷属欢乐、诸横消灭、业道永除、去处尽通 22-28：夜梦安乐、先亡离苦、宿福受生、诸圣赞叹、聪明利根、饶慈愍心、毕竟成佛 ``` ### 二、药师经核心智慧 #### 1. 药师十二愿 ``` 十二大愿内容： 第一愿：生佛平等愿 - 愿我来世得菩提时，自身光明炽然，照耀无量世界 第二愿：开晓事业愿 - 愿我来世得菩提时，身如琉璃，内外明彻 第三愿：无尽资生愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，出魔罥网 第四愿：安立大道愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，皆得菩提 第五愿：戒行清净愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，修清净行 第六愿：诸病悉除愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，诸病悉除 第七愿：端正安乐愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，端正安乐 第八愿：转女成男愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，转女成男 第九愿：回邪归正愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，回邪归正 第十愿：解脱忧苦愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，解脱忧苦 第十一愿：饮食饱足愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，饮食饱足 第十二愿：妙衣严身愿 - 愿我来世得菩提时，令诸有情，妙衣严身 ``` #### 2. 琉璃净土 ``` 东方净琉璃世界特征： - 清净无染：如琉璃明彻内外 - 药师佛为主尊 - 日光菩萨、月光菩萨为胁侍 - 无有女人：无男女之分 - 无恶道：无地狱饿鬼畜生 - 无痛苦：无老病死苦 ``` #### 3. 消灾延寿 ``` 药师法门功效： - 消除病苦：治一切身心疾病 - 延长寿命：增寿十二神将守护 - 消灾免难：避免九种横死 - 临终往生：八大菩萨接引 九种横死： 1. 得病无医 2. 国法诛戮 3. 鬼神夺精气 4. 火焚 5. 水溺 6. 恶兽咬 7. 坠崖 8. 毒药咒术 9. 饿渴困 ``` #### 4. 供养功德 ``` 供养方法： - 诵持药师经 - 造立药师形象 - 燃七层七灯 - 造七躯形象 - 供养香华饮食 - 放生赎命 功德利益： - 病者延寿 - 死者复活 - 临终往生净土 - 日常消灾免难 ``` ## 应用场景 ### 道德修养 ``` 孝道实践： - 孝敬父母：视孝亲为最大功德 - 扩展慈悲：从亲人扩展到众生 - 行善积德：善恶报应不虚 因果自律： - 莫轻小恶：微小恶行亦有报 - 莫轻小善：微小善行亦有报 - 业力随身：善恶如影随形 ``` ### 身心健康 ``` 药师养生法： - 念药师咒：治病消灾 - 供药师像：延寿增福 - 悬药师幡：消灾免难 - 燃药师灯：光明照身 - 放生赎命：积德延寿 地藏养生法： - 诵地藏经：消业增福 - 供地藏像：护佑平安 - 行善积德：健康长寿 ``` ### 临终关怀 ``` 临终救度： - 为亡者诵经：七分功德一分归亡者 - 助念佛号：帮助临终者往生 - 做功德回向：回向给亡者 - 放生布施：功德回向亡者 ``` ## 与其他智慧的关系 | 相关智慧 | 关系说明 | |---------|---------| | 道德经 | 道家无为与佛家慈悲互补 | | 庄子 | 逍遥精神与解脱境界相通 | | 黄帝内经 | 身体健康与药师延寿互补 | | 菜根谭 | 处世修行与佛家修行相通 | ## 核心格言 ``` 📌 "地狱不空，誓不成佛；众生度尽，方证菩提"（地藏本愿） 📌 "南阎浮提众生，举止动念，无不是业，无不是罪"（因果警示） 📌 "莫轻小恶，以为无罪，死后有报，纤毫受之"（莫轻小恶） 📌 "愿我来世得菩提时，身如琉璃，内外明彻"（药师理想） 📌 "除一切众生病，令身心安乐"（药师愿力） 📌 "令诸有情，出魔罥网，解脱一切忧苦"（药师救度） ``` ## 实践要点 ### 地藏法门实践 1. 每日诵地藏名号 2. 定期诵地藏经（初一十五） 3. 为亡者做功德回向 4. 布施救济贫困 5. 孝敬父母长辈 ### 药师法门实践 1. 每日诵药师咒 2. 供药师琉璃光如来像 3. 燃灯供养（七层七灯） 4. 放生赎命 5. 饮食有节、作息有常 ## 注意事项 1. 佛学智慧重在实践，口说不如身行 2. 因果报应不是恐吓而是警示，重在自律 3. 慈悲救度从身边人开始，逐步扩展 4. 孝道是根本，孝亲是最大功德 5. 身心健康需要内外兼修，药师法门配合养生


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tianheihei002/blueprint-generator (version 1.0.0)

--- name: blueprint-generator description: UE蓝图+材质双模式生成器。当主人说"蓝图生成器"、"材质生成器"、"合并生成器"时触发。已合并为统一App，支持Tab切换。 version: 3.0.0 --- # UE Generator 技能包（蓝图+材质合并版） ## 部署地址 https://ncvbhgghna86.space.minimaxi.com ## 项目位置 `/workspace/blueprint-generator/` ## 快速启动 ```bash cd /workspace/blueprint-generator npm run dev # 开发调试 npm run build # 生产构建 ``` ## 核心功能 - 自然语言描述 → UE蓝图可视化节点图 - 自然语言描述 → UE材质节点图 - 上传截图 → AI分析还原蓝图/材质结构 - 悬停节点显示"为什么要这样设计"解释 - 节点拖拽、选中高亮、追加修改模式 - 导入JSON查看完整结构 ## AI模型配置（重要） - **当前使用**：MiniMax-M2.7 - **网关**：`https://api.minimaxi.com/v1` - **API Key**：MiniMax Coding Plan Key - **消耗**：消耗 MiniMax Token Plan 额度 - 如需切换模型：修改 `src/api.ts` 和 `src/api/material.ts` 中的 `model` 字段 ## 切换模型方法 ```python # 文件：src/api.ts 和 src/api/material.ts API_KEY = '你的API Key' API_BASE = 'https://api.minimaxi.com/v1' model = 'MiniMax-M2.7' # 可选：MiniMax-M2.7、MiniMax-V01等 ``` ## ⚠️ 常见错误说明 - **错误码 2064**："服务集群负载较高" → MiniMax服务器限流，等30秒~2分钟再试 - **错误码 2011**："请求过于频繁" → 降低请求频率 - **解析失败** → 生成的JSON格式UE不认，减少描述复杂度重试 ## 节点类型（UE标准） | type | 颜色 | 说明 | |------|------|------| | event | #8B5CF6 紫色 | Event事件节点 | | inputaxis | #059669 绿色 | InputAxis输入 | | function | #2563EB 深蓝 | 函数/SET变量（SET xxx是function类型） | | variable_get | #7C3AED 紫色药丸 | 变量获取，无exec引脚 | | flow | #6B7280 灰色 | FlowControl流程控制 | | math | #06B6D4 青色 | 数学运算 | ## 引脚类型颜色 | type | 颜色 | |------|------| | exec | 白色方形 | | float | #4CAF50 绿色圆 | | bool | #F44336 红色圆 | | vector | #FFC107 黄色圆 | | object | #9C27B0 紫色圆 | ## 重要规则（生成JSON时必须遵循） 1. SET节点类型是 `function`，不是 `variable_set` 2. SET节点标题格式："SET 变量名"，如 "SET EnemyController" 3. connections不能为空，每个非Event节点必须有输入/输出连接 4. 所有输入引脚必须被连接，禁止孤立节点 5. GET节点是紫色药丸形（variable_get），无彩色标题栏 ## 关键文件 - `src/api.ts` — 蓝图生成逻辑 + 系统提示词 - `src/api/material.ts` — 材质生成逻辑 + 系统提示词 - `src/nodes/BlueprintNode.tsx` — 蓝图节点渲染 - `src/nodes/MaterialNode.tsx` — 材质节点渲染 - `src/GeneratorCanvas.tsx` — 统一画布（双模式切换） - `src/Sidebar.tsx` — 节点详情+修改面板 - `src/types.ts` — 蓝图类型定义 - `src/types/material.ts` — 材质类型定义 - `public/BP_SetAIState.json` — SetAIState蓝图示例 - `public/BP_EnemyHitFlash.json` — 敌人受击蓝图示例


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mikeclaw007/runbooks (version 1.0.0)

--- name: runbooks description: "Operational procedures: triggers, steps, verification, rollback. Use when writing ops docs or improving incident speed." --- # Runbooks Skill This skill provides structured guidance for **Runbooks** work. Act as an active guide: confirm triggers, propose the stages below, and adapt if the user wants a lighter pass. ## When to Offer This Workflow **Trigger conditions:** - User mentions **runbooks** or closely related work - They want a structured workflow rather than ad-hoc tips - They are preparing a review, rollout, or stakeholder communication **Initial offer:** Explain the four stages briefly and ask whether to follow this workflow or work freeform. If they decline, continue in their preferred style. ## Workflow Stages ### Stage 1: Clarify context & goals Anchor on **trigger conditions and scope**. Ask what success looks like, constraints, and what must not break. Capture unknowns early. ### Stage 2: Design or plan the approach Translate goals into a concrete plan around **step-by-step with verification**. Compare alternatives and explicit trade-offs; avoid implicit assumptions. ### Stage 3: Implement, validate, and harden Execute with verification loops tied to **rollback and escalation**. Prefer small steps, measurable checks, and rollback points where risk is high. ### Stage 4: Operate, communicate, and iterate Close the loop with **post-run updates after incidents**: monitoring, documentation, stakeholder updates, and lessons learned for the next cycle. ## Checklist Before Completion - Goals and constraints are explicit for **Runbooks Skill** - Risks and trade-offs are stated, not hand-waved - Verification steps match the change’s impact (tests, canary, peer review) - Operational follow-through is covered (monitoring, docs, owners) ## Tips for Effective Guidance - Be procedural: stage-by-stage, with clear exit criteria - Ask for missing context (environment, scale, deadlines) before prescribing - Prefer checklists and concrete examples over generic platitudes - If the user declines the workflow, switch to freeform help without lecturing ## Handling Deviations - If the user wants to skip a stage: confirm and continue with what they need. - If context is missing: ask targeted questions before strong recommendations. - Prefer concrete examples, trade-offs, and verification steps over generic advice. ## Quality Bar - Each recommendation should be **actionable** (what to do next). - Call out **failure modes** relevant to Runbooks (security, scale, UX, or ops). - Keep tone direct and respectful of the user’s time.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: synergysize/openseti-skill (version 0.1.0)

--- name: openseti description: Distributed SETI scanner - contribute compute power to analyze real radio telescope data from Breakthrough Listen. Earn tokens when your analysis discovers anomalies. Use when setting up distributed alien signal detection, running SETI scans, or contributing to the OpenSETI network. --- # OpenSETI Distributed Scanner Contribute your compute power to scan real Breakthrough Listen radio telescope data for signs of extraterrestrial intelligence. This is a SETI@home-style distributed computing project with token rewards. ## Quick Start 1. Register your Solana wallet: ```bash python scripts/openseti.py register <your-wallet-address> ``` 2. Run a scan: ```bash python scripts/openseti.py scan ``` 3. Run continuous scanning (background): ```bash python scripts/openseti.py scan --continuous ``` ## How It Works 1. Your machine requests a work unit from the OpenSETI network 2. Work units contain real radio telescope data chunks (~1MB each) 3. Your machine analyzes the data using FFT and signal processing 4. Results are submitted back to the network 5. If an anomaly is detected, you earn tokens ## Analysis Criteria The scanner looks for signals that match ETI signatures: - **Narrowband signals** (< 10 Hz bandwidth) - Natural sources are broadband - **Doppler drift** - Frequency shift indicating non-terrestrial origin - **High SNR** - Strong signals above noise floor - **Hydrogen line proximity** - 1420.405 MHz is the "water hole" - **Non-RFI patterns** - Doesn't match known Earth interference ## Reward Structure | Classification | Score | Tokens | |---------------|-------|--------| | NATURAL | 0.0 - 0.15 | 0 | | WEAK_SIGNAL | 0.15 - 0.4 | 0 | | INVESTIGATING | 0.4 - 0.7 | 2,500 | | ANOMALY_FLAGGED | 0.7+ | 5,000 | Tokens are tracked on-chain and distributed when the token launches. ## Commands - `openseti register <wallet>` - Register your Solana wallet - `openseti scan` - Run one scan cycle - `openseti scan --continuous` - Run continuous scanning - `openseti stats` - Show your contribution stats - `openseti leaderboard` - Show top contributors ## Requirements - Python 3.8+ - NumPy and SciPy (`pip install numpy scipy requests`) ## Data Source All data comes from the Breakthrough Listen Open Data Archive: https://breakthroughinitiatives.org/opendatasearch Observations from the Green Bank Telescope and Parkes Observatory.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ordiy/watadot-aws-ec2 (version 1.0.0)

--- name: watadot-aws-ec2 description: Elastic compute management by Watadot Studio. Deployment, scaling, and state monitoring. metadata: openclaw: emoji: 💻 requires: anyBins: [aws] --- # AWS EC2 Skills Management and orchestration patterns for Elastic Compute Cloud. ## 🚀 Core Commands ### Instance Discovery ```bash # List running instances with Name and Public IP aws ec2 describe-instances --filters "Name=instance-state-name,Values=running" --query "Reservations[].Instances[].{Name:Tags[?Key==\`Name\`].Value | [0], IP:PublicIpAddress, ID:InstanceId}" --output table # Find expensive instances (G or P family) aws ec2 describe-instances --query "Reservations[].Instances[?contains(InstanceType, 'g') || contains(InstanceType, 'p')].[InstanceId, InstanceType]" ``` ### Lifecycle Control ```bash # Start/Stop instances by ID aws ec2 start-instances --instance-ids <id1> <id2> aws ec2 stop-instances --instance-ids <id> # Terminate instance (DANGER) aws ec2 terminate-instances --instance-ids <id> ``` ### Network & Security ```bash # Describe security group rules aws ec2 describe-security-groups --group-ids <sg-id> --query "SecurityGroups[].IpPermissions" # Add ingress rule (Port 22 from specific IP) aws ec2 authorize-security-group-ingress --group-id <sg-id> --protocol tcp --port 22 --cidr <your-ip>/32 ``` ## 🧠 Best Practices 1. **Tag Everything**: Use standard tagging (Name, Env, Owner) for billing and discovery. 2. **Instance Profiles**: Use IAM Roles instead of storing hard-coded credentials on instances. 3. **Spot Instances**: Use Spot for stateless workloads (like Remotion rendering) to save up to 90%. 4. **Security Groups**: Default to "Deny All" and only open specific ports for required CIDRs.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codekungfu/beaches (version 0.1.0)

--- name: "Nearby Beaches" description: "Find nearby beaches. Invoke when user asks for beaches near me." --- # Nearby Beaches 用途 - 提供用户当前位置附近的 Beaches 列表 - 统一返回字段与查询行为，便于前端/接口复用 - 适合“想去海边/沙滩”的探索、出行与路线规划场景 触发条件 - 用户询问“Beaches 附近 / beach near me / nearby beaches” - 用户提供定位/城市并希望“找/推荐/看看附近的 Beaches” 输入参数 - location: 经纬度 { lat, lng }，必填 - radius_meters: 查询半径，默认 5000 - limit: 返回数量上限，默认 20，最大 50 - filters: 可选筛选（open_now、min_rating、keywords 等） 响应字段 - 统一参见 STANDARD_RESPONSE.md - 本技能 category 固定为 "beaches" 错误码 - INVALID_LOCATION: 经纬度不合法 - RADIUS_TOO_LARGE: 超过最大查询半径 - PROVIDER_UNAVAILABLE: 数据源不可用 - RATE_LIMITED: 触发速率限制 示例 - 输入: { location: { lat: 30.123, lng: 120.456 }, radius_meters: 5000, limit: 10 } - 输出: 标准 POI 列表（见 STANDARD_RESPONSE.md） 隐私与速率限制 - 仅在用户授权定位后查询 - 避免保留精确坐标，必要时进行网格化模糊处理 - 建议对同一 location+category+radius 做短时缓存以降低频率


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