OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: vignesh8164/blender-animation (version 1.0.1)

# \# Blender Animation Skill # # \## Purpose # This skill enables automated 3D animation generation using Blender in headless mode. It is designed for controlled, programmatic scene creation and rendering workflows in server or agent environments. # # \--- # # \## When to use # # Use this skill when: # \- Generating 3D animations programmatically # \- Creating motion graphics using Blender # \- Rendering animation output without GUI # \- Automating scene setup, lighting, and camera movement # # Do NOT use this skill for: # \- Arbitrary system command execution # \- File system exploration outside task scope # \- Network-based operations unless explicitly required # # \--- # # \## Capabilities # # \- Scene creation using Blender Python (bpy) # \- Object animation and transformations # \- Camera setup and motion # \- Lighting configuration # \- Rendering animation to MP4 format # \- Headless execution (no GUI) # # \--- # # \## Execution Model # # 1\. Generate a Blender Python script # 2\. Save script to: # &#x20; /tmp/blender\_script.py # 3\. Execute Blender in headless mode using: # &#x20; scripts/run\_blender.sh # 4\. Output is saved to: # &#x20; /tmp/output.mp4 # # \--- # # \## Safety \& Constraints # # \- Execution is limited to Blender-related operations only # \- No arbitrary shell commands outside the defined script runner # \- No modification of system files outside `/tmp` # \- No access to sensitive directories (e.g., /etc, /home) # \- Network access should not be used unless explicitly required # \- Scripts must only perform scene creation and animation tasks # \- Avoid large resource usage (default animation limit: 10 seconds) # # \--- # # \## Sandbox Expectation # # This skill is intended to run in a controlled or sandboxed environment such as: # \- Containerized execution (Docker) # \- Restricted agent runtime # \- Limited-permission server environment # # \--- # # \## Rules # # \- Always run Blender in headless mode # \- Never open GUI # \- Always generate a Python script before execution # \- Keep animations under 10 seconds unless specified # \- Always return output file path and logs # # \--- # # \## Output # # Return: # \- Rendered video file (/tmp/output.mp4) # \- Blender Python script used # \- Execution logs # # \--- # # \## Transparency Notice # # This skill executes generated Python scripts within Blender. # Users should review generated scripts if operating in sensitive environments. # # \--- # # \## Version # # v1.0.1 — Security and safety improvements added


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: grandpaniu-fandougarden/finance-query (version 1.0.0)

--- name: akshare-finance description: 中国 A股/期货/基金/债券/宏观数据查询工具。基于 AKShare Python 库，无需 API Key，装完即用。触发场景：用户询问"查一下股票"、"茅台股价"、"沪深300"、"某公司财务数据"、"期货行情"、"基金净值"、"宏观数据"、"GDP"、"CPI"、"人民币汇率"、"比特币价格"等任何中国金融数据查询。 --- # AKShare Finance Skill 基于 AKShare 1.18.39，支持查询：中国 A股、指数、期货、期权、债券、基金、外汇、宏观数据、数字货币。 ## 核心脚本 **`scripts/akshare_query.py`** — 所有查询统一入口 ```bash python3 /root/.openclaw/workspace/skills/akshare-finance/scripts/akshare_query.py <接口名> [参数...] ``` ## 常用接口速查 ### 股票行情 ```bash # 实时行情（单只或多只） python3 akshare_query.py stock_zh_a_spot_em # 全市场实时行情 # 历史K线 python3 akshare_query.py stock_zh_a_hist "000001.SZ" 1 # 日K python3 akshare_query.py stock_zh_a_hist "000001.SZ" 300 # 最近300日 # 个股信息 python3 akshare_query.py stock_individual_info_em "000001.SZ" ``` ### 指数 ```bash # 沪深300、上证指数等实时行情 python3 akshare_query.py stock_zh_index_spot_em # 指数历史K线 python3 akshare_query.py stock_zh_index_hist_csindex "000300.SH" 1 ``` ### 财务报表 ```bash # 利润表 python3 akshare_query.py stock_financial_analysis_indicator "000001.SZ" "报告日期" ``` ### 基金 ```bash # 基金净值 python3 akshare_query.py fund_open_fund_info_em "000001" # 公募基金列表 python3 akshare_query.py fund_fund_info_sina ``` ### 期货/大宗商品 ```bash # 商品期货行情 python3 akshare_query.py futures_goods_index_en # 贵金属（黄金、白银） python3 akshare_query.py futures precious metal ``` ### 宏观数据 ```bash # GDP python3 akshare_query.py macro_china_gdp # CPI/PPI python3 akshare_query.py macro_china_cpi python3 akshare_query.py macro_china_ppi ``` ### 外汇与汇率 ```bash # 人民币汇率 python3 akshare_query.py forex_rmb_iist # 美元指数 python3 akshare_query.py currency_index ``` ### 债券 ```bash # 企业债 python3 akshare_query.py bond_china_comparison ``` ### 数字货币 ```bash # 比特币实时行情 python3 akshare_query.py coin_bitget ``` ## 执行流程 1. 解析用户需求 → 确定 AKShare 接口名 2. 构造参数（股票代码、时间范围等） 3. 调用 `akshare_query.py` 执行 4. 整理输出，以可读格式返回给用户 ## 股票代码格式 - A股：**`000001.SZ`**（深圳）、**`600001.SH`**（上海） - 指数：**`000300.SH`**（沪深300）、**`000001.SH`**（上证指数） - 注意：必须带 `.SZ` / `.SH` 后缀 ## 注意事项 - AKShare 为爬虫数据，接口稳定性依赖源网站，偶有失败可重试 - 实时行情一般在交易日 9:30-15:00 更新 - 历史数据建议指定 `adjust` 参数（"qfq"=前复权，"hfq"=后复权） - 财务数据 T日发布，通常 T+1 可查 ## 完整接口列表 见 `references/akshare_api_list.md`，按类别整理了 AKShare 所有接口及其参数说明。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shaw555/ocr-local (version 1.0.0)

--- name: ocr-local description: Extract text from images using Tesseract.js OCR (100% local, no API key required). Supports Chinese (simplified/traditional) and English. homepage: https://github.com/naptha/tesseract.js metadata: {"openclaw":{"emoji":"📝","requires":{"bins":["node"]},"install":[{"id":"npm","kind":"npm","packages":["tesseract.js"],"label":"Install tesseract.js"}]}} --- # OCR - Image Text Recognition (Local) Extract text from images using Tesseract.js. **100% local run, no API key required.** Supports Chinese and English. ## Quick start ```bash node {baseDir}/scripts/ocr.js /path/to/image.jpg node {baseDir}/scripts/ocr.js /path/to/image.png --lang chi_sim node {baseDir}/scripts/ocr.js /path/to/image.jpg --lang chi_tra+eng ``` ## Options - `--lang <langs>`: Language codes (default: chi_sim+eng) - `chi_sim` - Simplified Chinese - `chi_tra` - Traditional Chinese - `eng` - English - Combine with `+`: `chi_sim+eng` - `--json`: Output as JSON instead of plain text ## Examples ```bash # Recognize Chinese screenshot node {baseDir}/scripts/ocr.js screenshot.png # Recognize English document node {baseDir}/scripts/ocr.js document.jpg --lang eng # Mixed Chinese + English node {baseDir}/scripts/ocr.js mixed.png --lang chi_sim+eng ``` ## Notes - First run downloads language data (~20MB per language) - Subsequent runs are cached locally - Works best with clear, high-contrast images - For handwritten text, accuracy may vary


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sky-lv/skylv-docker-helper (version 1.0.3)

--- name: "docker-helper" slug: skylv-docker-helper version: 1.0.2 description: Docker assistant. Container management, image building, and Dockerfile optimization. Triggers: docker, container, dockerfile, docker build. author: SKY-lv license: MIT-0 tags: [docker, openclaw, agent] keywords: docker, container, devops, deployment triggers: docker helper --- # Docker Helper — Docker助手 ## 功能说明 辅助Docker容器管理和配置。 ## 使用方法 ### 1. 容器操作 ``` 用户: 列出所有运行中的容器 ``` ### 2. Dockerfile ``` 用户: 写一个Node.js的Dockerfile ``` ### 3. 镜像构建 ``` 用户: 构建镜像并推送到registry ``` ### 4. 网络配置 ``` 用户: 配置容器网络 ``` ## Usage 1. Install the skill 2. Configure as needed 3. Run with OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: viztazeng/my-system-info-skill (version 1.0.0)

# 系统信息报告技能 ## 功能描述 该技能用于生成详细的系统运维报告，包含： - 🖥️ **系统基本信息**（主机名、OS、内核、用户、运行时间） - ⚙️ **CPU信息**（架构、核心数、性能参数） - 🧠 **内存信息**（使用量、可用内存、交换空间） - 💾 **磁盘信息**（块设备、分区、文件系统使用情况） - 🌐 **网络信息**（网络接口配置） - 📈 **进程信息**（运行中的进程概览） - 🛠️ **服务状态**（systemd管理的服务状态） ## 输出格式 - 生成**Markdown格式**的报告（.md文件） - 包含可折叠的详细信息区块 - 文件保存在`system-tool-results`目录下 - 文件名包含时间戳（如：system_report_2024-01-01_12-00-00.md） ## 使用方法 1. 安装此Skill到OpenClaw 2. 通过对话调用："生成系统报告" 或 "创建系统运维报告" 3. 报告将自动生成并可在指定目录查看 ## 适用场景 - 系统运维监控 - 故障排查 - 环境信息收集 - 定期系统健康检查 ## 标签 `system` `monitoring` `report` `markdown` `diagnostics`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: shenghoo123-png/xianyu-tool-kay (version 1.0.0)

# 闲鱼发布技能 ## 1. 平台简介 闲鱼是阿里巴巴旗下的二手交易平台，用户可以发布闲置物品、技能服务进行交易。也可以发布「付费服务」类目，用技能变现。 **网址**: https://2.taobao.com / 闲鱼App --- ## 2. 发布闲置服务流程 ### 步骤一：下载并登录 1. 下载「闲鱼」App（iOS / Android） 2. 使用淘宝账号或支付宝账号登录 3. 完成实名认证（必须） ### 步骤二：发布内容 1. 点击右下角「+」号 2. 选择发布类型： - 「发布闲置」（实物商品） - 「发布服务」（技能服务） 3. 选择「发布服务」 ### 步骤三：填写信息 1. **标题**：简洁，突出关键词（建议15-25字） 2. **描述**：详细说明服务内容、流程、价格 3. **价格**：设置服务价格区间 4. **配图**：上传1-9张图片（服务场景/案例/成果图） 5. **分类**：选择对应分类，如「IT服务 > 软件开发」 6. **标签**：添加热门标签，增加曝光 ### 步骤四：发布 1. 确认信息无误 2. 点击「发布」 --- ## 3. 发布内容模板 ### 服务标题模板 ``` [核心技能] + [服务对象/场景] + [可交付形式] 示例： Python爬虫开发 | 数据采集 | 批量处理一条龙 微信小程序定制 | 设计+开发+上线 | 7天交付 ``` ### 服务描述模板 ``` 📌 服务介绍 可提供的服务： 1. [服务一] - [详细说明] 2. [服务二] - [详细说明] 3. [服务三] - [详细说明] 💻 技术栈 [技术栈1] / [技术栈2] / [技术栈3] 📂 过往案例 案例1：[项目名称] - [实现效果] 案例2：[项目名称] - [实现效果] ⏱ 交付周期 - 小项目：X 天 - 中等项目：X-X 天 - 大型项目：另议 💰 价格说明 - [服务A]：XXX 元 - [服务B]：XXX 元 - 注：价格根据需求复杂度浮动，报价前会先沟通确认 🔔 交易流程 1. 私信沟通 → 确认需求 2. 拍下订单 → 支付定金（30%） 3. 开始制作 → 阶段性交付 4. 验收确认 → 支付尾款 ✅ 售后保障 - 提供X天免费维护 - 代码清晰可维护 - 文档齐全，方便交接 ❓ 咨询方式 点击「我想要」私信，或直接留言～ ``` ### 商品配图建议 - 首图：文字海报图，突出服务卖点 - 后续图：案例截图/成果展示/流程说明/资质证明 - 建议尺寸：1:1 正方形或 3:4 竖图 - 避免：模糊图、过多文字、水印遮挡 --- ## 4. 注意事项 1. **标题关键词要精准**：用户通过搜索找到你，「Python开发」「小程序」等词要出现 2. **首图决定点击率**：设计一张吸引眼球的主图，突出「快速」「低价」「专业」 3. **价格要透明**：提前说明是否有额外费用，避免纠纷 4. **响应要快**：闲鱼用户习惯快速咨询，回复慢会被跳过 5. **避免违规词**：不要出现「最」「第一」「国家级」等极限词 6. **实物+服务混合**：如果有实物交付（如软件工具），可以同时发布「闲置商品」 7. **芝麻信用很重要**：信用分高会获得更多曝光和买家信任 --- ## 5. 常见问题 **Q: 闲鱼发布服务需要收费吗？** A: 发布本身免费，成交后闲鱼会收取一定比例的服务费（约1%-5%）。 **Q: 如何让更多人看到我的服务？** A：优化标题关键词、上传清晰配图、提高芝麻信用分、保持在线、及时回复。 **Q: 买家付款后钱什么时候到账？** A：买家确认收货后，资金自动转入支付宝账户。 **Q: 可以发布虚拟物品吗？** A：可以，但要注意避免违规（如盗版软件、违规资源）。 **Q: 出现纠纷怎么办？** A：保留聊天记录作为证据，可申请闲鱼小法庭裁决。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: donkeylmx/polymarket-trade-assistant (version 1.0.2)

--- name: polymarket-trade-skills version: 1.0.2 description: Polymarket 预测市场全链路 AI 交易工具包。包含 13 个 skill，覆盖市场扫描、概率评估、订单簿分析、实盘交易、持仓监控、结算追踪、回测复盘的完整工作流。支持中英双语。当用户提到 Polymarket 交易、预测市场分析、市场脉搏、持仓管理、自动交易时使用。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🎰", "homepage": "https://clawhub.ai/skills/polymarket-trade-skills", "requires": {"bins": ["python3"]}, "envVars": [{"name": "PRIVATE_KEY", "required": false, "description": "Polymarket wallet private key (needed for trading skills only)"}, {"name": "FUNDER_ADDRESS", "required": false, "description": "Polymarket funder/proxy wallet address (needed for trading skills only)"}]}} --- # Polymarket Trade Skills 全链路 Polymarket 预测市场 AI 交易工具包，一次安装获得 13 个专业 skill。 ## 包含的 Skills | Skill | 触发命令 | 功能 | |-------|---------|------| | polymarket-market-pulse | `/polymarket-market-pulse` | 市场扫描与 Top 3 推荐（EN） | | polymarket-market-pulse-zh | `/polymarket-market-pulse-zh` | 市场扫描与 Top 3 推荐（中文） | | api-trade-polymarket | `/api-trade-polymarket` | CLOB API 实盘交易执行 | | polymarket-paper-trading | `/polymarket-paper-trading` | 纸上交易与组合管理 | | danger-auto-trade-polymarket | `/danger-auto-trade-polymarket` | 全自动交易（无需确认） | | portfolio-review-polymarket | `/portfolio-review-polymarket` | EV 最大化持仓审查（EN） | | portfolio-review-polymarket-zh | `/portfolio-review-polymarket-zh` | EV 最大化持仓审查（中文） | | poly-position-monitor | `/poly-position-monitor` | 实时持仓监控与告警（EN） | | poly-position-monitor-zh | `/poly-position-monitor-zh` | 实时持仓监控与告警（中文） | | poly-resolution-tracking | `/poly-resolution-tracking` | 结算数据源追踪（EN） | | poly-resolution-tracking-zh | `/poly-resolution-tracking-zh` | 结算数据源追踪（中文） | | back-testing-predmarket | `/back-testing-predmarket` | 推荐回测与绩效评估（EN） | | back-testing-predmarket-zh | `/back-testing-predmarket-zh` | 推荐回测与绩效评估（中文） | ## 典型工作流 ``` 扫描机会 → 组合审查 → 下单交易 → 持仓监控 → 结算追踪 → 回测复盘 ``` ### 日常扫描 + 下单 ``` /polymarket-market-pulse-zh → 获取 Top 3 推荐 /polymarket-paper-trading → 交互式确认下单 ``` ### 持仓管理 ``` /poly-position-monitor-zh → 持续监控持仓异动 /portfolio-review-polymarket-zh → 定期审查持仓 EV /poly-resolution-tracking-zh → 追踪关键市场结算进度 ``` ### 全自动（高风险） ``` /danger-auto-trade-polymarket --dry-run → 模拟全自动交易 /danger-auto-trade-polymarket → 实盘全自动 ``` ## 环境要求 - **必需：** Python 3、Node.js（含 npx） - **交易功能：** 需要 `.env.aizen` 配置文件（含 PRIVATE_KEY、FUNDER_ADDRESS） - **监控功能：** 可选 Telegram Bot Token + CLOB API 凭证 - **CLI 工具：** `polymarket` CLI（Rust）用于订单簿和评论获取 ## 安装 ```bash openclaw skills install polymarket-trade-skills ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 2025biophilia-coder/psychology-daily (version 1.0.0)

--- name: psychology-daily description: 当用户说"今日心理学动态"、"今日心理学新闻"、"心理学界新闻"、"脑科学新研究"、"神经科学进展"、"心理学前沿"、"最新心理学研究"等时，搜索并整理当日心理学与脑科学领域最新研究发现和新闻，输出10条结构化结果（中英文权威来源结合）。仅输出当日内容。 --- # Psychology Daily ## 概述 当用户请求当日心理学与脑科学动态时，搜索并整理最新研究发现和新闻，输出10条结构化内容（中外来源结合，全中文）。 ## 工作流程 1. **解析请求** — 确认触发词（心理学/脑科学 + 今日/动态/新闻） 2. **多关键词搜索** — 并行发起2-3组搜索，覆盖国内外来源 3. **收集结果** — 获取10+条原始结果（留出去重余地） 4. **去重与筛选** — 剔除重复、旧闻（30天前）、低可信度来源 5. **格式化输出** — 按结构输出10条结果 6. **兜底** — 如当日真无新内容，说明情况并扩大至近7天 ## 搜索策略 ### 中文搜索（并行执行） - `site:psychology.gov.cn 心理学 最新研究 2026` - `心理学 脑科学 新研究 2026年` - `今日心理学新闻 神经科学` ### 英文搜索（并行执行） - `psychology news today 2026 -site:twitter.com -site:facebook.com` - `neuroscience research breakthrough today 2026` - `latest psychology findings today` > 参考完整来源列表和搜索模板： [references/sources.md](references/sources.md) ## 输出结构 每条结果按以下格式输出（emoji 标记类型）： ``` 🧠 [标题] 📖 来源: [媒体/期刊名] | [日期] 📝 [一句话摘要，说明重要发现或新闻要点] 🔗 [链接] --- ``` 如为学术论文，标记为 `📚` 而非 `📖`。 ## 结果要求 - **数量**：恰好10条，国内外各约5条 - **时间**：仅当日（2026年4月28日） - **排序**：按重要程度/相关性排列，不按来源分组 - **语言**：标题和摘要全中文，来源名保持原语言 - **去重**：同一研究不同报道只保留最完整的一条 - **可信度**：优先使用学术期刊、权威科普媒体 ## 关键原则 - 搜索是核心手段，灵活使用关键词组合，不要死板套模板 - 学术论文优先于一般新闻 - 结果少时最多扩展至近7天，但需注明"近7天"而非"今日" - 不要编造内容，查不到就说"当日暂无公开新内容"

path: references/sources.md
content: # 来源列表 & 搜索关键词模板

## 权威来源

### 国内

| 来源 | 网址 | 类型 |
|------|------|------|
| 中国科学院心理研究所 | psych.ac.cn | 学术机构 |
| 中国心理学会 | cpsych.ac.cn | 学术机构 |
| 光明日报科技视点 | gmw.cn | 权威媒体 |
| 三联生活周刊 | lifeweek.com.cn | 深度媒体 |
| 知识分子 | zhishifenzi.com | 科普媒体 |
| 科学公园 | songshuhui.net | 科普媒体 |
| 果壳 | guokr.com | 科普媒体 |
| 赛先生 | saisem.com | 科普媒体 |

### 国际

| 来源 | 网址 | 类型 |
|------|------|------|
| Psychology Today | psychologytoday.com | 权威科普 |
| Neurosciences News | neurosciencenews.com | 学术新闻 |
| Nature Human Behaviour | nature.com/nathumbehav | 学术期刊 |
| APA (American Psychological Association) | apa.org | 学术机构 |
| The Lancet Psychiatry | thelancet.com/journals/lanpsy | 学术期刊 |
| Science Daily - Psychology | sciencedaily.com/news/mind_brain/psychology | 科普新闻 |
| Scientific American - Mind | scientificamerican.com/mind-brain | 科普媒体 |
| Harvard Health Blog | health.harvard.edu | 学术科普 |

## 搜索关键词模板

### 中文组合

```
心理学 最新研究 2026
脑科学 新发现 2026
认知神经科学 突破 2026
心理学新闻 今日
神经科学 进展 2026
心理健康 新研究 2026
```

### 英文组合

```
psychology research April 2026
neuroscience breakthrough April 2026
cognitive science new study 2026
mental health research news today
brain science discovery 2026
psychology today April 2026
neuropsychology recent study 2026
```

## 搜索技巧

- 在关键词后加 `site:xxx.com` 可限定来源
- 英文关键词加 `-twitter -facebook -youtube` 可排除社交媒体噪音
- 加 `"psychology" "April 28, 2026"` 可精确限定当日
- 无结果时用 `after:2026-04-21` 扩大至近7天


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangyoumo/hybrid-dev (version 1.0.0)

--- name: hybrid-dev description: "Hybrid development workflow: local model plans, Copilot codes, local model validates. Use when: starting a new project iteration, generating a Copilot task pack, running phase-a/b/c workflow, doing requirements analysis with local model, handing off to Copilot for coding, running test validation with local model. Triggers on: task pack, hybrid workflow, local model planning, Copilot handoff, phase-a, phase-b, phase-c, iteration, validation." metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔄" } } --- # Hybrid Dev Workflow Skill ## 目标 将本地模型与线上 Copilot 组合为稳定的三阶段协作流程： 1. 本地模型做需求分析、功能规划、开发计划。 2. Copilot 按任务包进行编码实现。 3. 本地模型按验收标准执行测试验证与回归评估。 ## 产物目录约定 - 阶段 A 产物: openclaw/output/phase-a - 阶段 B 产物: openclaw/output/phase-b - 阶段 C 产物: openclaw/output/phase-c ## 流程 1. 使用 prompts/customer-registry.md 中的 A1-A3 提示词生成阶段 A 产物。 2. 将阶段 A 产物粘贴到 B1 提示词，交给 Copilot 实现代码。 3. 收集代码变更摘要、测试输出、日志，喂给 C1 提示词执行测试评审。 4. 若 C1 结论为不通过，生成缺陷清单并回到 B1 修复。 ## 关卡规则 - Gate 1: 没有量化验收标准，不允许进入编码。 - Gate 2: 没有覆盖矩阵，不允许给出测试通过结论。 - Gate 3: 未关闭 P0/P1 缺陷，不允许标记迭代完成。 ## 最小可执行节奏 - 每轮迭代只做 1 到 3 个功能点。 - 每轮必须输出：需求变更、实现说明、测试结论。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/twitter-post-aisa (version 1.0.3)

--- name: twitter-post-aisa description: 'Run Twitter/X likes, follows, replies, and OAuth-gated posting through AIsa. Use when: the user already knows which account, tweet, or campaign to act on and needs explicit engagement workflows. Supports read context, engagement actions, and approved posting.' author: AIsa version: 1.0.3 license: MIT-0 homepage: https://aisa.one source: https://github.com/baofeng-tech/agent-skills-io/tree/main/targetSkills/aisa-twitter-engagement-suite user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY metadata: aisa: emoji: 🐦 requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY compatibility: - openclaw - claude-code - hermes openclaw: emoji: 🐦 requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY --- # AIsa Twitter Engagement Suite Run Twitter/X likes, follows, replies, and OAuth-gated posting through AIsa. Use when: the user already knows which account, tweet, or campaign to act on and needs explicit engagement workflows. Supports read context, engagement actions, and approved posting. ## When to use - The user already knows which tweet, account, or campaign needs action. - The user needs explicit likes, follows, replies, or other engagement workflows after review. - The user wants approved posting and engagement without sharing passwords. ## High-Intent Workflows - Research the target, then like or follow with explicit approval. - Use engagement actions as follow-through after a post or campaign review. - Combine read context, posting, and engagement in one approved workflow. ## Quick Reference - `python3 scripts/twitter_client.py --help` - `python3 scripts/twitter_engagement_client.py --help` - `python3 scripts/twitter_oauth_client.py --help` ## Setup - `AISA_API_KEY` is required for AIsa-backed API access. - Use repo-relative `scripts/` paths from the shipped package. - Twitter/X reads, OAuth requests, and user-approved media uploads use the fixed AIsa API endpoint `https://api.aisa.one/apis/v1/twitter`. - Provide only `AISA_API_KEY`; do not use passwords, cookies, or browser credential export. ## Example Requests - Research a target account and like its latest tweet - Authorize a reply or follow-up action after a launch post - Run a reply, like, or follow workflow on a confirmed target ## Guardrails - Do not ask for passwords, cookies, or browser credentials. - Do not make likes, follows, replies, or uploads sound silent or automatic. - Do not claim an engagement action succeeded until the API confirms it. - Only upload local files the user explicitly attached, and make it clear those files are sent to AIsa's Twitter/X API endpoint.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ldxs001/round-robin-allocator (version 1.0.1)

--- name: round-robin-allocator version: 1.0.1 description: > 均匀轮转分配工具。将 N 个对象在 T 个轮次中，按比例分配 K 种选项， 并通过贪心算法 + 迭代优化，尽量让每个对象每轮获得不同选项，最大化覆盖率。 tags: [分配, 算法, 可视化, 贪心, 轮转, allocation, greedy] --- # 均匀轮转分配工具（Round-Robin Allocator） ## 一句话说明 > 给 N 个「对象」，在 T 个「轮次」中，按比例把 K 种「选项」分配出去， > 并让每个对象每轮尽量拿到不同的选项。 典型场景： - 33 个项目组，每周轮换 5 套方案，持续 4 周 - 100 名学生，每月分配 4 种学习策略，持续 6 个月 - 50 个广告位，每天按比例投放 3 种素材，持续 7 天 --- ## 使用方式 ### 方式 1：AI 对话（最自然） 直接告诉 AI： ``` 我有 33 个项目，4 个周期，5 套方案，比例是 7:8:10:3:5，帮我做均匀轮转分配 ``` AI 会自动调用本工具，生成分配结果并提供三种输出。 --- ### 方式 2：命令行（普适，非 WorkBuddy 专属） ```bash # 一行描述，自动解析 python scripts/main.py --input "33个项目，4个周期，5套方案，比例7:8:10:3:5" # 自定义术语 python scripts/main.py --input "100名学生，6个月，4种策略，比例1:1:1:2" \ --obj 学生 --slot 月 --option 策略 # 指定输出目录 python scripts/main.py --input "..." --outdir ./output/ # 交互式（逐步引导） python scripts/main.py # 不自动打开浏览器 python scripts/main.py --input "..." --no-open ``` --- ## 输入格式说明（自动解析支持） 工具能识别多种描述方式，**不限定"项目/方案/周"**，理解逻辑即可： | 描述示例 | 说明 | |---------|------| | `33个项目，4个周期，5套方案，比例7:8:10:3:5` | 中文，带比例 | | `20 items, 3 rounds, 4 options, ratio 1:1:2:1` | 英文 | | `N=50 T=6 K=3 ratios=1,2,1` | 键值对格式 | | `33 4 5 7 8 10 3 5` | 纯数字（顺序：N T K r1 r2…） | | `100名学生，每月（共6个月）分4种策略，策略权重2:1:1:1` | 自然语言 | --- ## 输出文件 每次运行生成三个文件（默认输出到当前目录）： | 文件 | 格式 | 内容 | |------|------|------| | `allocation_result.md` | Markdown | 分配明细表 + 轮次分布统计 | | `allocation_result.csv` | CSV | 机器可读数据，可导入 Excel | | `allocation_result.html` | HTML | 可交互热力表格 + 分布图表（自动在浏览器打开） | --- ## AI 调用指引 当用户提出分配类需求时，AI 按以下流程调用： ### 步骤 1：识别意图与提取参数 识别关键词：轮转/分配/每轮/周期/覆盖/方案/选项 等 尝试从用户输入中解析： - **N**：对象数量（项目/学生/用户/商品…） - **T**：轮次数量（周/月/阶段…） - **K**：选项数量（方案/策略/类型/颜色…） - **ratios**：各选项比例 ### 步骤 2：调用命令 ```bash # 工作目录切换到输出目标，然后： python ~/.workbuddy/skills/round-robin-allocator/scripts/main.py \ --input "<用户描述>" \ --obj "<对象术语>" \ --slot "<轮次术语>" \ --option "<选项术语>" \ --outdir "<输出目录>" \ --no-open ``` ### 步骤 3：展示结果 1. 读取 `allocation_result.md`，直接输出 Markdown 表格 2. 告知用户 CSV 和 HTML 文件路径 3. 用 `preview_url` 工具预览 HTML（WorkBuddy 环境） ### 步骤 4：交互优化（可选） 询问用户是否需要： - 调整比例重新分配 - 更换术语重新命名 - 导出特定格式 --- ## 算法说明 核心三阶段： 1. **配额生成**（Hamilton 大余数法）：按比例为每轮计算各选项的配额数，确保总和精确等于 N。 2. **贪心分配**：优先为覆盖率最低的对象分配"尚未出现过"的选项，最大化覆盖多样性。 3. **迭代优化**：对有重复选项的对象，尝试将重复选项替换为未覆盖选项（只要配额允许），直到无法继续改善。 **理论上限**：当 T ≥ K 时，所有对象均可实现 100% 覆盖。 当 T < K 时，最高覆盖率 = T/K。 --- ## 文件结构 ``` round-robin-allocator/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── _meta.json # Skill 元数据 └── scripts/ ├── allocator.py # 核心算法（纯标准库） ├── main.py # CLI 入口（交互 + 一行解析 + 多格式输出） └── visualizer.py # HTML 可视化生成器 ``` --- ## 依赖 - **Python ≥ 3.8**，仅使用标准库（`csv`, `json`, `re`, `pathlib`, `argparse`…） - **无需安装任何第三方包** - HTML 可视化使用 Chart.js（CDN），离线时表格正常显示，图表不可用 --- ## 示例输出（Markdown 表格片段） | 对象ID | 轮次1 | 轮次2 | 轮次3 | 轮次4 | 覆盖率 | |--------|-------|-------|-------|-------|--------| | 1 | 选项3 | 选项1 | 选项2 | 选项5 | 100% | | 2 | 选项2 | 选项4 | 选项1 | 选项3 | 100% | | 3 | 选项1 | 选项2 | 选项3 | 选项4 | 100% | | … | … | … | … | … | … |


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