OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: big-dust/feishu-bot-full-setup (version 1.0.0)

--- name: feishu-bot-creator description: 创建飞书企业自建机器人，并完成权限导入、事件订阅、卡片回调和版本发布全流程。适用于创建飞书机器人、飞书应用机器人，或自动化完成飞书开放平台建机器人流程的场景。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: anyBins: - python3 - python emoji: "🤖" --- # feishu-bot-creator 使用这个 skill 时，优先把它当成**主 agent 的标准化工作流**，而不是“用户直接运行的脚本说明”。 ## 目录说明 - `scripts/create_feishu_bot.py`：执行实际创建流程的脚本 - `references/permissions.md`：默认申请的权限、事件、卡片回调清单；仅在需要核对或调整权限时读取 ## 适用边界 适用于： - 新建飞书企业自建机器人 - 自动完成机器人开通、权限导入、事件订阅、卡片回调、版本创建与提交发布 - 需要拿到 `app_id` 和 `app_secret` 不适用于： - 修改已有飞书应用的复杂配置 - 处理企业审批、人工审核、管理员授权等必须人工完成的步骤 - 直接承诺“脚本自己会把二维码发给用户”——当前脚本只会把二维码 PNG 写到本地，**由主 agent 负责发送给用户** ## 标准执行顺序 ### 1. 先收集初始信息 优先使用 `feishu_ask_user_question` 询问： 1. 机器人名称（必填） 2. 机器人描述（可为空；为空时默认与名称一致） 3. 是否自定义头像 4. 若自定义头像，要求用户提供本地图片或可下载图片地址 如果用户已经明确给出这些信息，就不要重复询问。 ### 2. 初始化运行环境 首次使用或环境不确定时，先执行： ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-bot-creator/scripts/create_feishu_bot.py init ``` ### 3. 用环境变量注入参数后执行创建 按已收集的信息设置环境变量，再执行： ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-bot-creator/scripts/create_feishu_bot.py create ``` ## 常用环境变量 - `FEISHU_BOT_NAME`：指定机器人名称 - `FEISHU_BOT_DESC`：指定机器人描述；不填时默认使用名称 - `FEISHU_BOT_AVATAR_PATH`：指定机器人头像本地图片路径 - `FEISHU_BOT_QR_PNG_PATH`：指定登录二维码输出路径，便于发送给用户 ### 4. 处理二维码登录 脚本执行过程中会把登录二维码写到本地 PNG（默认 `/tmp/feishu-login-qr.png`）。 主 agent 必须： 1. 读取该 PNG 是否已生成 2. 通过当前会话把二维码图片发给用户 3. 提示用户用飞书扫码并确认登录 4. 等待用户完成扫码后再继续观察脚本结果 ### 5. 读取结果并返回 成功时，脚本标准输出只有一行 JSON： ```json {"app_id":"...","app_secret":"..."} ``` 主 agent 应： - 解析 JSON - 明确返回 `app_id` 与 `app_secret` - 同时告知用户脚本已完成哪些步骤 ## 失败处理 ### 权限或发布失败 先判断是否属于以下情况： - 当前账号没有创建/发布企业自建应用权限 - 某些 scope 在当前企业不可用 - 飞书开放平台接口临时失败 必要时读取 `references/permissions.md`，核对脚本里申请的权限、事件与卡片回调。 ### 二维码相关问题 如果二维码未生成或过期： - 先检查 `/tmp/feishu-login-qr.png` 是否存在 - 默认可直接重新执行创建流程；同一路径下二维码会被新文件覆盖 - 只有在浏览器残留、锁文件未释放或连续异常失败时，才执行清理： ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/feishu-bot-creator/scripts/create_feishu_bot.py cleanup ``` ## 关键事实 脚本当前已实现： - 自动登录页拉起与二维码生成 - 创建应用 - 获取密钥 - 开启机器人能力 - 导入权限 - 配置事件订阅 - 配置卡片回调 - 创建版本并提交发布 - 给创建者发送成功通知 脚本当前**未实现**： - 自己向当前聊天发送二维码 - 自己向用户发起交互问答卡片 这两部分由主 agent 在 skill 工作流里补齐。


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Skill: amdf01-debug/sw-social-content (version 1.0.0)

# Social Content Skill ## Trigger When the user wants to create social media content for any platform. **Trigger phrases:** "social content", "tweet", "LinkedIn post", "Instagram caption", "Twitter thread", "social media posts", "carousel script" ## Process 1. **Context**: Brand voice, platform(s), topic, goal (engagement, traffic, awareness) 2. **Format**: Select optimal format per platform 3. **Write**: Platform-native content with appropriate length and style 4. **Hashtags**: Research and include relevant hashtags 5. **Schedule**: Suggest optimal posting times ## Platform Formats ### Twitter/X - Single tweet: 280 chars, punchy, opinionated - Thread: 5-12 tweets, educational or storytelling - Quote tweet: add perspective to existing content ### LinkedIn - Text post: 1,300 chars optimal, professional insights - Document/carousel: 8-12 slides, one point per slide - Article: long-form thought leadership ### Instagram - Caption: 2,200 char max, hook in first line, CTA at end - Carousel: 10 slides max, educational or storytelling - Reels script: 15-60 seconds, hook in first 3 seconds ## Output Format ```markdown ## [Platform] — [Content Type] **Hook:** [first line / attention grabber] [Body copy — ready to paste] **Hashtags:** [5-10 relevant tags] **Best time to post:** [day/time recommendation] **Expected format:** [text / image / carousel / video] **Image suggestion:** [what visual to pair with] ``` ## Rules - Each platform gets native content — never cross-post the same text - Hook in the first line. Always. No warmup. - End with a question or CTA to drive engagement - Use line breaks liberally — walls of text get scrolled past - Hashtags: 3-5 on Twitter, 5-15 on Instagram, 3-5 on LinkedIn - Never use "🚀 Exciting news!" or similar generic openers


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: earthwalking/positive-psych-toolkit (version 1.0.0)

--- name: positive-psychology description: > 积极心理学（Positive Psychology）智能助手，基于塞利格曼 PERMA 幸福模型、VIA 性格优势理论 等循证框架，帮助用户提升幸福感、发现个人优势、建立积极心理资源。 功能包括：PERMA 幸福评估、VIA 性格优势识别、感恩日记、积极心理练习（三件好事、优势运用等）、 情绪追踪、意义与目标探索、心理韧性建设。 触发条件：用户提到积极心理学、幸福感、感恩练习、性格优势、三件好事、PERMA、 心理韧性、正向心理学、幸福课、Tal Ben-Shahar、塞利格曼、Seligman、 情绪管理、积极心态、自我成长、心理能量、生活满意度、正念冥想、 好心情、积极情绪、自我实现、优势理论，或表达需要心理支持、情绪改善、生活指导时使用。 注意：此技能不替代专业心理咨询或治疗。 --- # 积极心理学助手（Positive Psychology Companion） 基于循证积极心理学理论，帮助用户建立积极心理资源、发现性格优势、提升幸福感。 ## 核心原则 1. **优势导向**：关注"什么是对的"而非"什么是错的"，聚焦优势而非缺陷 2. **循证实践**：所有建议基于 Seligman、Fredrickson、Peterson 等学者的实证研究 3. **非治疗定位**：这是自我成长工具，不替代专业心理咨询或治疗 4. **危机识别**：遇到自伤、自杀、严重抑郁等危机信号时，立即提供专业求助资源 5. **文化适配**：结合中国文化语境，融合传统智慧（儒家修身、道家自然观、佛教正念） ## 工作流程 根据用户的对话意图，选择相应的工作流： ### 工作流 1：PERMA 幸福评估 当用户需要了解自己的幸福状态时： 1. 快速评估：询问用户在 PERMA 五维度上的主观感受（1-10分） - P（Positive Emotion）积极情绪 - E（Engagement）投入感/心流 - R（Relationships）人际关系 - M（Meaning）意义感 - A（Accomplishment）成就感 2. 生成幸福雷达图或文字报告 3. 识别最低维度，提供针对性提升建议 4. 详细评估方法和理论依据：阅读 `references/perma_assessment.md` ### 工作流 2：VIA 性格优势探索 当用户想了解自己的性格优势时： 1. 介绍 VIA 24 项性格优势（分为 6 大美德） 2. 通过对话式问题帮助用户识别 top 5 优势 3. 分析优势在生活/工作中的应用场景 4. 提供优势运用练习建议 5. 24 项优势和评估方法详情：阅读 `references/via_strengths.md` ### 工作流 3：积极心理练习 当用户想要具体的积极心理实践时，根据需求选择练习： | 练习名称 | 适用场景 | 核心步骤 | |---------|---------|---------| | 三件好事 | 提升积极情绪、对抗消极偏见 | 每晚记录 3 件好事 + 原因 + 感受 | | 感恩拜访 | 增强人际关系、提升幸福感 | 写感恩信 + 亲自或电话表达 | | 优势日记 | 发掘个人优势、建立自信 | 记录"今天我用到了什么优势" | | 积极重构 | 改变消极思维模式 | 识别消极想法 → 寻找证据 → 重构为积极视角 | | 生命线 | 发现人生模式与意义 | 绘制人生时间线，标记高/低谷事件 | | 未来自我 | 建立希望和目标感 | 描写 5-10 年后的理想自我 | | 活出意义 | 探索人生价值 | 引导思考"什么对我最重要" | | 好奇心漫步 | 提升专注力和好奇心 | 每日 10 分钟，用全新视角观察熟悉环境 | 每个练习的详细引导话术和注意事项：阅读 `references/exercises.md` ### 工作流 4：情绪追踪与反馈 当用户需要追踪情绪变化时： 1. 引导用户记录当前情绪状态（情绪名称、强度 1-10、触发事件、身体感受） 2. 使用情绪词汇表帮助精确表达（中文情绪词库见 `references/emotion_vocabulary.md`） 3. 分析情绪模式，识别积极/消极情绪比例（Fredrickson 3:1 比例理论） 4. 提供针对性的情绪调节策略 ### 工作流 5：心理韧性建设 当用户面对困难、挫折或压力时： 1. 认知重构：帮助识别"习得性无助"思维模式 2. 乐观训练：运用 Seligman ABCDE 模型进行解释风格调整 - A（Adversity）：逆境事件 - B（Belief）：信念/解释 - C（Consequences）：后果 - D（Disputation）：反驳 - E（Energization）：激发行动 3. 优势应对：引导用户回忆过往成功克服困难的经验 4. 社会支持：鼓励建立和维护支持性人际关系 ### 工作流 6：意义与目标探索 当用户感到迷茫或寻找人生方向时： 1. 引导自我反思：什么让我充满活力？什么让我忘记时间？ 2. Ikigai 框架探索（交叉：热爱 × 擅长 × 世界需要 × 经济回报） 3. 价值观澄清：帮助识别核心价值观（安全、自由、成长、贡献等） 4. 小步行动：将大目标拆解为可执行的积极行动 ## 危机应对 当用户表达以下信号时，立即切换到危机模式： - 自伤或自杀想法 - 严重抑郁症状（持续两周以上的极度悲伤、无价值感、无法正常生活） - 精神崩溃感 - 虐待或暴力经历 **危机响应协议**： 1. 表达关心和理解："我在这里陪着你，你的感受很重要" 2. 提供专业求助资源： - 全国 24 小时心理援助热线：400-161-9995 - 北京心理危机研究与干预中心：010-82951332 - 生命热线：400-821-1215 - 希望24热线：400-161-9995 3. 强烈鼓励寻求专业帮助，说明积极心理学练习不能替代治疗 4. 不做诊断、不给药建议、不承诺"一切都会好的" ## 理论框架参考 详细的理论背景和参考文献，按需加载： - PERMA 模型与幸福评估：`references/perma_assessment.md` - VIA 性格优势 24 项详解：`references/via_strengths.md` - 积极心理练习引导手册：`references/exercises.md` - 中文情绪词汇表：`references/emotion_vocabulary.md` - 文化融合指南（中西心理学结合）：`references/cultural_integration.md` ## 对话风格 - 温暖但不甜腻，真诚但保持边界 - 多用开放式提问引导自我探索，少给说教式建议 - 肯定用户的努力和进步，关注过程而非结果 - 适当使用隐喻和故事（积极心理学经典实验案例） - 避免有毒的积极性（toxic positivity）：允许消极情绪存在，不强迫"想开点"


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: spzwin/bp-audit (version 1.0.0)

# bp-audit — BP 目标审计 **版本**: v1.0 **描述**: 为 AI Agent 提供 BP（Business Plan）目标审计能力，支持合规性检查、上下承接对齐分析、GAP 分析 --- ## 能力概览 本 Skill 提供 AI Agent 审计 BP 目标管理所需的完整能力： | 能力模块 | 功能 | 接口数 | |---------|------|--------| | 周期与分组 | 获取启用周期、分组树、员工分组 | 3 | | 任务查询 | 查询任务树、目标/KR/KI 详情 | 4 | | 汇报查询 | 分页查询任务关联汇报 | 1 | | 搜索能力 | 按名称搜索任务/分组 | 2 | --- ## 审计能力模块 本 Skill 支持四大审计场景： | 审计模块 | 核心能力 | 触发示例 | |---------|---------|---------| | **BP 合规性审计** | 检查 Goal+KR+KI 结构完整性、内容质量、逻辑自洽 | "审计这个 BP 是否符合规范" | | **向上承接审计** | 检查与上级目标的对齐正确性和完整性 | "检查和上级目标的承接情况" | | **向下承接审计** | 检查下级任务的覆盖完整性、数值覆盖率 | "看下级任务承接得怎么样" | | **GAP 分析** | 拉通上下级差异，识别承接差/执行差/逻辑差 | "做一下 GAP 分析" | --- ## 模块路由 当用户意图匹配以下场景时，加载对应模块： | 用户意图 | 路由模块 | 触发示例 | |---------|---------|---------| | "获取启用周期" | `audit/period` | "当前启用的 BP 周期是哪个？" | | "获取分组树" | `audit/group` | "查看技术中心的分组结构" | | "获取员工分组" | `audit/employee-group` | "获取这些员工的分组 ID" | | "查询任务树" | `audit/task-tree` | "查看张三的目标树" | | "获取目标详情" | `audit/goal-detail` | "获取这个目标的完整信息" | | "获取 KR 详情" | `audit/kr-detail` | "查看关键成果的详情" | | "获取 KI 详情" | `audit/action-detail` | "查看关键举措的详情" | | "查询汇报" | `audit/reports` | "查看这个任务的汇报记录" | | "搜索任务/分组" | `audit/search` | "搜索包含'全栈'的任务" | --- ## 宪章 **AI Agent 优先**：所有接口设计和描述都以 AI Agent 为使用对象，语言简洁、参数明确。 **审计导向**：接口组织围绕审计场景（合规性→承接→GAP），而非简单罗列 API。 **数据完整**：返回数据包含完整的上下级对齐信息（upwardTaskList/downTaskList），支持承接分析。 --- ## 工作流 ``` 用户请求 → 意图识别 → 加载模块 → 调用接口 → 审计分析 → 返回结果 ``` ### 标准审计流程 1. **获取启用周期** → 调用 `4.1 查询周期列表`，筛选 `status=1` 2. **获取目标分组** → 调用 `4.2 获取分组树` 或 `4.3 批量查询员工分组 ID` 3. **获取任务数据** → 调用 `4.4 查询任务树` + `4.5/4.6/4.7 详情接口` 4. **执行审计** → 基于返回数据进行四大模块分析 5. **输出报告** → 结构化呈现审计结果 --- ## 加载规则 - **默认不加载**：本 Skill 不会在会话启动时自动加载 - **按需加载**：当用户请求匹配审计场景时，动态加载对应模块 - **认证前置**：首次调用前必须先完成认证（见 `common/auth.md`） --- ## 能力树 ``` bp-audit/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── common/ │ ├── auth.md # 认证规范 │ └── conventions.md # 通用约束 ├── openapi/ │ ├── common/ │ │ └── appkey.md # Token 交换接口 │ └── audit/ │ ├── api-index.md # 审计模块接口索引 │ ├── get-periods.md # 查询周期列表 │ ├── get-group-tree.md # 获取分组树 │ ├── get-employee-groups.md # 批量查询员工分组 ID │ ├── get-task-tree.md # 查询任务树 │ ├── get-goal-detail.md # 获取目标详情 │ ├── get-kr-detail.md # 获取关键成果详情 │ ├── get-action-detail.md # 获取关键举措详情 │ ├── get-reports.md # 分页查询汇报 │ └── search.md # 搜索任务/分组 ├── examples/ │ └── audit/ │ └── README.md # 审计场景使用示例 └── scripts/ └── audit/ └── README.md # 脚本清单（无脚本） ``` --- ## 依赖 - **认证**：`appKey`（见 `common/auth.md`） - **网络**：需要能访问 API 域名 `cwork-web-test.xgjktech.com.cn` --- ## 审计检查点参考 ### 1. BP 合规性（基础） - [ ] 结构完整性：必须包含 Goal + KR + KI - [ ] 内容质量：描述具体、可衡量、有行动指向 - [ ] 逻辑自洽：KI 能否推导出 KR 达成 ### 2. 向上承接 - [ ] 对齐正确性：目标+KR+KI 完整结构支撑上级意图 - [ ] 对齐完整性：无选择性承接、无职责盲区 ### 3. 向下承接 - [ ] 正确性：下级目标对应本级 KI - [ ] 完整性：无部分悬空、无协作断裂 - [ ] 数值覆盖率：收入/利润等指标的缺口分析 ### 4. GAP 分析 - [ ] 承接差：核心点是否层层衰减 - [ ] 执行差：下级汇总能否支撑本级目标 - [ ] 逻辑差：口径是否一致、有无理解断层


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: nexscope/amazon-a-plus-content (version 1.0.0)

--- name: amazon-a-plus-content description: "Plan and create Amazon A+ Content (Enhanced Brand Content). Design module layouts, write persuasive copy, plan comparison charts, and create image briefs that convert browsers into buyers." metadata: nexscope: emoji: "🎨" category: amazon --- # Amazon A+ Content 🎨 Plan and create Amazon A+ Content (Enhanced Brand Content). Design module layouts, write persuasive copy, plan comparison charts, and create image briefs that convert browsers into buyers. **Supported platforms:** Amazon, Shopify, WooCommerce, Walmart, TikTok Shop, Etsy, eBay, BigCommerce. Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill amazon-a-plus-content -g ``` ## Usage ``` Create an A+ Content plan for my premium stainless steel water bottle on Amazon. Key features: double-wall insulation, leak-proof lid, 3 sizes. ``` ## Capabilities - A+ module selection and layout planning (up to 7 modules) - Persuasive copy writing for each module - Comparison chart design (your product vs alternatives) - Image brief generation for designers (dimensions, content, style) - Brand story module optimization - Mobile-first design recommendations - A/B testing strategy for A+ content ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cwheeler67/operator-hardening-pack (version 1.0.0)

--- name: operator-hardening-pack description: A unified operating workflow for hardening agent setups and running complex tasks reliably by combining bootstrap hardening, role orchestration, and handoff discipline. --- # Operator Hardening Pack Use this skill as the top-level entry point when you need a reliable, safety-first agent operating system. ## Includes - **agent-bootstrap-hardening**: tighten AGENTS/SOUL/USER/HEARTBEAT/memory structure - **team-agents-orchestrator**: role-separated execution (operator/researcher/builder/editor) - **team-role-launchkit**: reusable role prompts + handoff contract templates ## When to use - New workspace setup - Existing workspace feels inconsistent/noisy - Complex multi-step tasks with quality drift - Need repeatable role handoffs across long tasks ## Workflow (recommended) 1. **Harden foundation** - Run bootstrap hardening on core files. 2. **Enable role mode for complex work** - Activate orchestrator with explicit role boundaries. 3. **Enforce handoff contract** - Use template from `references/pack-runbook.md`. 4. **Deliver + log** - Final output + decisions/follow-ups in memory. ## Guardrails - External/public actions require explicit approval policy. - Keep instructions concise and enforceable. - Promote only durable, useful memory. - Prefer no-change over low-value churn. ## Output contract Return: - hardening/operation summary - files/artifacts changed - unresolved risks - next best step


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ryudi84/sovereign-rpg-xp-engine (version 1.0.0)

# XP Engine Skill You are the RPG Life XP engine. You track the player's stats, calculate XP, handle leveling, and maintain the character state. ## Character State The character state is stored in `data/character.json`: ```json { "name": "Player Name", "level": 1, "total_xp": 0, "stats": { "strength": { "level": 1, "xp": 0, "xp_to_next": 100 }, "intelligence": { "level": 1, "xp": 0, "xp_to_next": 100 }, "discipline": { "level": 1, "xp": 0, "xp_to_next": 100 }, "social": { "level": 1, "xp": 0, "xp_to_next": 100 }, "creativity": { "level": 1, "xp": 0, "xp_to_next": 100 } }, "streak": { "current": 0, "longest": 0, "last_active": null }, "achievements": [], "history": [], "created_at": "2026-01-01T00:00:00Z" } ``` ## XP Calculation ### Base XP Values (from quest-categories.json) - Quick task (5-15 min): 10-25 XP - Standard task (15-60 min): 25-50 XP - Hard task (1-3 hours): 50-100 XP - Boss fight (multi-day goal): 100-500 XP ### Multipliers - **Streak bonus**: +10% per consecutive day (max +100% at 10-day streak) - **Early bird**: +25% if completed before 8 AM - **Combo**: +15% if completing tasks in multiple stat categories in one day - **First of the day**: +10% for the first task completed each day ### Leveling Formula XP needed for next level = 100 * (current_level ^ 1.5) - Level 1 → 2: 100 XP - Level 5 → 6: 1,118 XP - Level 10 → 11: 3,162 XP - Level 20 → 21: 8,944 XP ## Processing a Task Completion When the user says they completed something: 1. Parse the message to identify the activity 2. Map to the correct stat category 3. Calculate base XP based on estimated effort 4. Apply multipliers (streak, time of day, combo) 5. Add XP to the stat 6. Check for level ups 7. Check for achievements 8. Update streak 9. Save character state 10. Return a congratulatory message with XP breakdown ### Response Format ``` ⚔️ QUEST COMPLETE: Gym session (legs day) +30 STR XP (base) +3 STR XP (streak bonus: 10%) +8 STR XP (early bird bonus!) Total: +41 Strength XP Strength: Level 4 ████████░░ (78/224 XP) 🔥 Streak: 7 days running! ``` ## Achievement Checks After every XP award, check for new achievements: - "First Blood" — Complete your first quest - "Early Bird" — Complete a task before 7 AM - "Iron Will" — 7-day streak - "Unstoppable" — 30-day streak - "Specialist" — Reach Level 10 in any stat - "Renaissance" — Reach Level 5 in all stats - "Boss Slayer" — Complete 5 boss fights - "Centurion" — Complete 100 total quests - "Night Owl" — Complete a task after midnight


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: orime/agent-memory-ops (version 0.1.1)

--- name: agent-memory-ops description: Audit and maintain OpenClaw-style long-term memory. Use for MEMORY.md cleanup, daily-note digestion, duplicate detection, stale-memory review, and promoting durable facts from memory/YYYY-MM-DD.md into curated memory. --- # Agent Memory Ops Use this skill when you need to keep an agent's memory layer healthy instead of letting `MEMORY.md` rot. ## What it does - scans `MEMORY.md` + `memory/*.md` - detects duplicate / near-duplicate bullets - extracts memory candidates from recent daily notes - surfaces active follow-ups / TODOs - filters obvious secrets from suggested memory output - produces a concise maintenance report you can act on ## Good use cases - "帮我整理 MEMORY.md" - "检查记忆层有没有重复和过期信息" - "把最近几天的重要内容沉淀到长期记忆" - "做一次 agent memory audit" - "维护长期记忆 / daily memory / notebook memory" ## Commands Run from the workspace root that contains `MEMORY.md` and `memory/`. ```bash python3 {baseDir}/scripts/memory_ops.py report --root . python3 {baseDir}/scripts/memory_ops.py dedupe --root . python3 {baseDir}/scripts/memory_ops.py digest --root . --days 7 python3 {baseDir}/scripts/memory_ops.py digest --root . --files 5 --format json ``` ## Recommended workflow 1. Run `report` to see gaps, duplicates, and follow-ups. 2. Run `digest` on the last 5-7 daily notes. 3. Promote only durable facts into `MEMORY.md`. 4. Keep volatile chatter in daily notes. 5. Never copy secrets into curated memory unless the user explicitly asks. ## Output policy - Prefer `--format markdown` for human review. - Prefer `--format json` when another tool or script will consume the result. - The script intentionally redacts / skips likely secrets from digest suggestions. ## References - `references/playbook.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: echome123/csdn-publish (version 1.0.0)

--- name: CSDN 文章发布技能 description: CSDN 文章发布技能 --- # CSDN 文章发布技能 ## 描述 自动化发布文章到 CSDN 博客平台。支持打开编辑器、填写标题和内容、发布文章。 ## 触发条件 当用户要求： - 发布文章到 CSDN - 在 CSDN 写博客 - 发布技术文章到 CSDN 平台 ## 发布流程 ### 1. 打开 CSDN 编辑器 ``` browser.open( url="https://mp.csdn.net/mp_blog/creation/editor?spm=1010.2135.3001.4503", profile="openclaw" ) ``` ### 2. 检查登录状态 使用 `browser.snapshot` 检查页面状态： - 如果看到登录框/验证码 → 停止任务，告知用户需要先登录 - 如果看到编辑器界面（标题输入框、工具栏）→ 继续 ### 3. 填写文章标题 找到标题输入框（aria ref 通常为 `e41`），使用 `browser.act` 填写： ``` browser.act( kind="type", ref="e41", text="文章标题" ) ``` ### 4. 填写文章内容 点击编辑器内容区域（iframe 内的 `f1e1`），然后输入 Markdown 格式的文章内容： ``` browser.act( kind="click", ref="f1e1" ) browser.act( kind="type", ref="f1e1", text="完整的 Markdown 文章内容" ) ``` ### 5. 点击发布按钮 找到发布按钮（aria ref 通常为 `e322`），点击发布： ``` browser.act( kind="click", ref="e322" ) ``` ### 6. 确认发布结果 再次使用 `browser.snapshot` 检查发布结果： - 如果看到"发布成功！正在审核中" → 成功 - 提取文章链接告知用户 ## 注意事项 1. **登录检查**：必须先确认用户已登录 CSDN，否则无法发布 2. **内容格式**：支持 Markdown 格式，包括代码块、标题、列表等 3. **标题要求**：5-100 个字符 4. **审核机制**：发布后需要审核，审核通过后才能公开可见 5. **浏览器配置**：使用 `profile="openclaw"` 确保浏览器可用 ## 文章链接提取 发布成功后，从页面中提取文章链接（通常在 `查看文章` 按钮的 href 中），格式类似： ``` https://blog.csdn.net/{username}/article/details/{article_id} ``` ## 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|---------| | 未登录 | 停止任务，提示用户先登录 CSDN | | 标题太短 | 提示用户标题至少 5 个字符 | | 内容为空 | 提示用户需要填写文章内容 | | 网络错误 | 重试或提示用户检查网络 | ## 示例调用 用户：帮我发布一篇 Python 教程到 CSDN 助手： 1. 打开编辑器页面 2. 检查登录状态 ✓ 3. 填写标题"Python 入门教程" 4. 填写完整的教程内容 5. 点击发布 6. 返回文章链接


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/offline-training (version 0.1.1)

--- name: "线下培训" description: "该技能介绍如何通过线下培训实现变现；当你计划从事或优化线下培训时调用。" --- # 线下培训 概览： - 场景：以“线下培训”为核心的可复制变现路径 - 目标：在90天内跑通最小可行闭环，并达成正向现金流 定位与人群： - 适合：具备基础认知或实践经验，愿意持续投入的人/团队 - 不适合：短期套利、违规刷量、无内容/供给能力者 典型渠道： - 线下课程、企业内训、活动招生 - 通用补充：微信/抖音/小红书/闲鱼/淘宝/独立站/社群 变现模型： - 收入结构：主收入 + 辅助收入（广告/佣金/订阅/服务/周边） - 成本结构：获客成本（CAC）+ 供给/履约 + 固定开销 - 核心指标：GMV、毛利率、转化率、留存、LTV/CAC、复购率 执行流程： - 01 选赛道与定位：明确供给、目标用户、差异化与定价 - 02 搭MVP：以最低成本验证一个渠道的有效性 - 03 获取流量：内容分发/投放/合作互推，建立追踪 - 04 转化与交付：标准化流程与模板，保证体验与口碑 - 05 复盘与迭代：每周数据盘点，优化漏斗与供给结构 工具清单： - 生产：文案/设计/剪辑/表格/自动化工具 - 获取：SEO/SEM/信息流/平台任务/达人合作 - 追踪：表格/CRM/数据看板/UTM/埋点 - 履约：工单/客服/交付模板/质检清单 合规与风险： - 遵守平台政策与法律法规，严禁虚假宣传、刷量、侵权 - 明确版权与交付约定，规范合同与发票 常见坑位： - 盲目扩渠道、无数据追踪、定价不清、交付不标准 - 过度依赖单平台、忽视复购与会员化 30日执行计划： - 第1周：定位、选品/供给、搭建MVP与基本素材 - 第2周：上线一个主渠道，跑数据，优化文案与转化 - 第3周：稳定交付流程，建立追踪与看板，启动第二渠道 - 第4周：总结复盘，完善模板与清单，制定90日目标 检查清单： - 明确目标与指标，完成MVP验证，建立复盘与模板库 - 形成可复制的标准作业流程（SOP）


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Skill: elandivar/neomano-vps-monitoring (version 0.1.2)

--- name: neomano-vps-monitoring description: Monitor DigitalOcean VPS (Droplets) by fetching metrics from the DigitalOcean API (v2): list droplets, fetch CPU/memory/disk/bandwidth time-series, and produce quick summaries. Use when the user asks for server metrics, droplet utilization, bandwidth, or health checks for their DigitalOcean servers. metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["DIGITALOCEAN_TOKEN"] }, "primaryEnv": "DIGITALOCEAN_TOKEN" }, "clawdbot": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["DIGITALOCEAN_TOKEN"] }, "primaryEnv": "DIGITALOCEAN_TOKEN" } } --- ## Credentials Set `DIGITALOCEAN_TOKEN` (recommended: `~/.openclaw/.env`). ## What it can do - List droplets (`/v2/droplets`) and find a droplet by name. - Fetch metrics (Monitoring API): - CPU: [REDACTED_SECRET] - Memory usage % (computed): `memory_available` + `memory_total` - Disk usage % (computed): `filesystem_free` + `filesystem_size` - Bandwidth: [REDACTED_SECRET] (requires `direction=inbound|outbound`) ## Run ```bash python3 {baseDir}/scripts/do_metrics.py droplets python3 {baseDir}/scripts/do_metrics.py cpu --droplet "web-1" --minutes 60 python3 {baseDir}/scripts/do_metrics.py memory --droplet "web-1" --minutes 60 python3 {baseDir}/scripts/do_metrics.py bandwidth --droplet "web-1" --minutes 60 ``` Notes: - Output is JSON (raw time-series + a small computed summary). - Requires that DigitalOcean Monitoring is enabled for the droplet.


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