OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: manman1104/xmind-testcase-skill (version 1.0.0)

name: xmind-testcase version: 0.1.0 description: > Generate XMind test cases from requirement descriptions. This Skill analyzes functional requirements and automatically produces structured test cases in XMind format. Supports login, registration, checkout, search features, and more. entry: type: script command: python3 scripts/generate_xmind.py inputs: requirement: type: string description: The functional requirement description. example: "用户登录功能：支持用户名密码登录，密码错误提示，三次失败锁定" outputs: xmind_file: type: file description: The generated XMind test case file.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wyb92/mysteel-marketanalysis (version 1.0.0)

--- name: Mysteel_MarketAnalysis description: 大宗商品市场分析服务；当用户需要钢铁、有色、能源化工、炉料等品类的市场分析、行情跟踪或供需解读时使用 dependency: python: - requests==2.31.0 --- # 大宗商品分析解读 ## 任务目标 - 本 Skill 用于：通过钢联内部分析接口，获取大宗商品市场的专业分析报告 - 能力包含：钢铁、有色、能源化工、炉料及相关产业链的价格分析、供需解读、库存跟踪等 - 触发条件：当用户提出"分析XX市场"、"XX价格走势"、"供需情况如何"等分析需求时 ## 前置准备 - 凭证配置：需要配置钢联API密钥 - 获取方式：联系钢联内部获取 api_key - 配置方式：在 `references/api_key.md` 文件中配置（将 `YOUR_API_KEY_HERE` 替换为实际的API密钥） ## 操作步骤 - 标准流程： 1. **检查API密钥配置（必需步骤）** - 读取与SKILL.md同级目录下的 `references/api_key.md` 文件 - 如果文件不存在、API密钥为占位符（`YOUR_API_KEY_HERE`）或为空： - **立即终止整个流程** - **提示用户输入API密钥**，明确告知如何配置 - **严禁跳过此步骤或通过其他方式回答用户问题** - **注意：此步骤失败时，整个Skill执行立即终止，不执行任何后续操作** - **重要：密钥文件路径固定为SKILL.md同级目录下的 references/api_key.md，请勿使用其他路径** 2. **理解分析需求** - 仅在API密钥验证通过后执行 - 智能体解析用户的大宗商品分析需求 - 识别分析对象（品类、市场、时间段） - 提取关注维度（价格、供需、库存、情绪等） 3. **构建查询语句** - 根据需求特点构建结构化查询问题 - 例如："上海建筑钢材市场分析"、"螺纹钢价格走势及供需情况" - 智能体可根据上下文优化查询表述 4. **调用分析接口** **必须** 使用以下完整参数调用 exec 工具，不要省略任何字段，尤其是 yieldMs 和 timeout： ```json { "tool": "exec", "command": "python3 scripts/analyze.py --query \"<你的查询问题>\"", "yieldMs": 150000, "timeout": 300, "background": false } ``` - 执行脚本，获取钢联分析结果 - 接口响应时间约90秒，请耐心等待 - 返回格式为Markdown结构化分析报告 5. **深度解读与扩充输出** - **充分理解**接口返回的Markdown格式分析报告的完整内容和逻辑结构 - **保留原文核心数据和分析框架**，不进行删减或简化 - **扩充内容**：在原有报告基础上： - 补充更详细的背景信息和行业背景 - 增加数据背后的逻辑分析和因果关系解读 - 添加多维度的视角和交叉验证 - 扩展风险因素的深度分析 - 补充实操建议和策略指引 - **输出目标**：提供一篇比原报告更加饱满、全面、有深度的分析结果 - 确保输出内容完整性强，信息密度高，满足用户深度分析需求 - 异常处理： - **当API密钥校验失败（文件不存在、占位符、为空）**： - **立即终止整个流程** - **明确提示用户输入API密钥**，提供配置指引 - **绝对禁止跳过校验或通过其他途径回答用户问题** - **当接口返回Token校验失败（code=400）**： - **立即终止整个流程** - **提示用户API密钥无效，需要更换正确的密钥** - 引导用户更新 `references/api_key.md` 文件中的密钥 - **当接口返回系统内部异常（code=401等其他错误）**： - 脚本会自动重试一次 - 如果重试仍失败，提示用户稍后重试 - 当接口超时：建议用户稍后重试或简化查询范围 ## 资源索引 - 必要脚本：见 [scripts/analyze.py](scripts/analyze.py)（用途与参数：调用钢联内部分析接口，接收query参数，返回Markdown格式分析结果） - API密钥配置：见 [references/api_key.md](references/api_key.md)（用途：存储钢联API密钥，第一行注释，第二行为实际密钥） ## 注意事项 - 该接口为钢联内部服务，调用需要有效凭证 - **API密钥校验是硬性前置条件，验证失败时必须终止流程，严禁绕过** - **Token校验失败（code=400）表示密钥无效，需要用户更换正确的API密钥** - **系统内部异常（code=401等）会自动重试一次，无需用户干预** - **严禁在API密钥缺失或无效的情况下使用智能体的通用知识回答用户问题** - 接口响应时间较长（约90秒），请合理安排调用时机 - 查询问题越具体，返回的分析结果越精准 - 智能体会根据分析结果提供专业的业务解读和风险提示 ## 使用示例 - 示例1：市场概况分析 - 用户提问："上海建筑钢材市场最近怎么样？" - 执行方式：检查密钥 → 验证通过 → 构建查询 → 调用脚本 → 解读结果 - 异常情况：检查密钥 → 验证失败 → 提示输入 → 终止流程 - 示例2：价格趋势分析 - 用户提问："螺纹钢最近的价格走势如何？" - 执行方式：检查密钥 → 验证通过 → 构建查询 → 调用脚本 → 输出趋势解读 - 示例3：供需关系分析 - 用户提问："现在螺纹钢供需情况怎么样？" - 执行方式：检查密钥 → 验证通过 → 构建查询 → 调用脚本 → 提供供需解读

path: references/api_key.md
content: # 钢联API密钥配置文件
YOUR_API_KEY_HERE

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: freedompixels/cn-line-counter (version 1.0.0)

# cn-line-counter 文本行数统计工具。统计文本的行数、字数、字符数。 ## 功能 - 统计总行数 - 统计非空行数 - 统计字数 - 统计字符数 ## 使用方法 ```bash python3 scripts/count_lines.py --text "第一行\n第二行\n第三行" python3 scripts/count_lines.py --file document.txt ``` 纯Python标准库。

path: scripts/count_lines.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""行数统计工具"""
import argparse

def count_text(text):
    """统计文本"""
    lines = text.split('\n')
    return {
        "总行数": len(lines),
        "非空行数": len([l for l in lines if l.strip()]),
        "字数": len(text.replace('\n', '').replace(' ', '')),
        "字符数": len(text)
    }

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="行数统计工具")
    parser.add_argument("--text", help="要统计的文本")
    parser.add_argument("--file", help="输入文件")
    args = parser.parse_args()

    if args.file:
        with open(args.file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            text = f.read()
    else:
        text = args.text or ""

    result = count_text(text)
    for k, v in result.items():
        print(f"{k}: {v}")

if __name__ == "__main__":
    main()


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: crimsondevil333333/collaboration-helper (version 1.0.1)

--- name: collaboration-helper description: Track action items and coordination signals for the community, including quick task creation, status checks, and handoff notes. Use this when you need to log a collaborative task or check what everyone is currently working on. --- # Collaboration Helper ## Overview `scripts/collaboration_helper.py` is a lightweight JSON-backed tracker for community action items: - `list` shows every open or in-progress task with owner, priority, and creation timestamp. - `add` creates a new entry using `--owner`, `--priority`, and optional `--note` fields to capture context. - `complete` marks a task as finished and records who closed it. The data lives in `data/tasks.json`, so the collaboration state survives across skill runs and reboots. ## CLI usage - `python3 skills/collaboration-helper/scripts/collaboration_helper.py list` prints the current queue grouped by status (open/in progress/done). - `add "Review policy" --owner legal --priority high --note "Need quotes for Moltbook post"` registers a new task with metadata. - `complete 1 --owner ops` marks task `id=1` as done and stores the time/owner. - `--workspace /path/to/workspace` lets you point at another repo's `data/tasks.json` when you want to sync or inspect a partner workspace. ## Task data structure Each entry in `skills/collaboration-helper/data/tasks.json` looks like: ```json { "id": <number>, "title": "Task title", "owner": "owner-name", "priority": "low|medium|high", "status": "open|in-progress|done", "created_at": "2026-02-03T12:00:00Z", "note": "optional context" } ``` The CLI automatically increments `id`, sets timestamps, and toggles `status` when you complete an item. ## Example workflow ```bash python3 skills/collaboration-helper/scripts/collaboration_helper.py add "Document governance" --owner legal --priority high python3 skills/collaboration-helper/scripts/collaboration_helper.py list python3 skills/collaboration-helper/scripts/collaboration_helper.py complete 3 --owner legal ``` This adds a governance action, lists the queue so the team knows what’s pending, and then closes task `3` once it’s done. ## References - `data/tasks.json` stores the canonical task list. - `references/collaboration-guidelines.md` (if present) explains how the community prioritizes items and runs handoffs. ## Resources - **GitHub:** https://github.com/CrimsonDevil333333/collaboration-helper - **ClawHub:** https://www.clawhub.ai/skills/collaboration-helper


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: silbosu/douyin-video-script-gen (version 1.0.1)

--- name: video-script-generator title: 抖音爆款视频文本Skill description: 帮用户生成爆款短视频逐字稿。按照著名大V胡说老王的爆款视频逻辑设计：1）选题（今日头条综合板块资讯找爆款）2）写开头 3）列观点 4）填内容，输出可直接朗读的逐字稿。 slug: douyin-video-script-gen --- # 爆款短视频逐字稿生成器 ## 使用方法 当用户需要"生成短视频逐字稿"、"帮我写视频脚本"、"做一条爆款视频文案"时使用此技能。 ## 工作流程 ### 第一步：确认领域和主题 询问用户： - 要做什么领域的视频？（如：AI、职场、育儿、商业等） - 具体主题是什么？ ### 第二步：选题（关键！） **搜索入口**：今日头条搜索 https://www.toutiao.com/ **搜索技巧**： 1. 选择**"综合"**板块（不是视频！），筛选**"资讯"** 2. 筛选时间：近7天或近30天 3. 搜索关键词如"AI副业"、"AI趋势"等 4. 找阅读量高的爆款文章 5. 可以**整合多篇相关爆款**提炼一个主题 **找选题原则**： - 优先选择近期的（7-30天内） - 阅读量高的 - 可以从4-5篇相关文章中提取共同点，整合成一个主题 ### 第三步：写开头（重要！） 开头公式（任选其一）： 1. "你能想象吗？...（描述一个惊人的场景）" 2. "信不信我能...（展示一个惊人的能力或结果）" 3. "我突然意识到...（分享一个颠覆认知的洞察）" **注意**：开头是到**句号为止**的第一句完整话，不是只抄前三秒！ ### 第四步：列观点 用三种方式组合观点： 1. 原文章观点（最多用40%） 2. 同类选题文章观点 3. 评论区高赞评论观点（点赞5000+） 每个观点要**详细展开**，包含： - 观点核心句 - 解释说明 - 具体案例或数据 - 口语化表达 ### 第五步：填内容（关键！） **口语化原则**： - 想象自己在说话，不是写文章 - 每15秒一个情绪钩子 - 内容要丰富，每个观点150-300字 **字数参考**： - 4分钟 ≈ 960-1200字 - 5分钟 ≈ 1200-1500字 - 6-7分钟 ≈ 1500-2000字 ### 第六步：检查 - 第一遍：通读检查流畅度 - 第二遍：检查情绪钩子位置 - 第三遍：确保口语化、接地气 ## 输出格式 生成如下格式的逐字稿： ``` 【开头】（约50-80字，用开头公式） ... 【观点1】（约200-300字，详细展开） ... 【观点2】（约200-300字，详细展开） ... 【观点3】（约200-300字，详细展开） ... 【观点4】（约200-300字，详细展开） ... 【结尾】（约30-50字） ... ``` ## 关键提醒 1. **搜索选综合板块**→资讯，不是视频！ 2. **选题必须"确定性"**——选已验证能爆的 3. **开头用公式**：你能想象吗？/ 信不信我能？/ 我突然意识到？ 4. **开头到句号为止**，不是只抄前三秒 5. **口语化！口语化！口语化！** 6. **内容要丰富**：每个观点都要详细展开，有解释、有案例 7. **可整合多篇**：从4-5篇相关爆款提炼一个主题 8. 每15秒设置情绪钩子


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mkrdiop/moltbot-docker (version 1.0.0)

--- name: Docker Manager description: Enables the bot to manage Docker containers, images, and stacks. author: YourName version: 1.0.0 bins: ["docker"] --- # 🐳 Docker Management Skill You are a Docker expert. Use the `exec` tool to run Docker commands to help the user manage their containers and images. ## Common Operations ### Container Management - **List running:** `docker ps` - **List all:** `docker ps -a` - **Start/Stop:** `docker start <name>` or `docker stop <name>` - **View Logs:** `docker logs <name> --tail 100` - **Stats:** `docker stats --no-stream` ### Image Management - **List images:** `docker images` - **Cleanup:** `docker system prune -f` ## Safety Rules 1. **Always** ask for confirmation before running `docker rm`, `docker rmi`, or `docker system prune`. 2. If a command returns a massive wall of text, summarize it for the user. 3. If the user asks "What's wrong with my container?", run `docker logs` and `docker inspect` to diagnose.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: brucegutman/pipeworx-airtable (version 1.0.0)

# Airtable Airtable MCP Pack — wraps the Airtable REST API v0 ## airtable_list_records Fetch records from an Airtable table with optional filtering by formula (e.g., "{Status} = 'Done'"). ## airtable_get_record Retrieve a single record by ID from an Airtable table. Returns all field values and record metadata. ## airtable_create_record Add a new record to an Airtable table with specified field values. Returns the created record ID and ## airtable_list_bases List all Airtable bases you have access to. Returns base IDs, names, and workspace info. Use to expl ## airtable_get_base_schema Get the structure of an Airtable base—all tables, field names, field types, and configurations. Use ```json { "mcpServers": { "airtable": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/airtable/mcp" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jiangrb/task-planner-2 (version 0.1.0)

--- name: task-planner description: 任务规划与执行引导工具。当用户提出需要多步骤完成的复杂任务、请求帮忙规划工作、说"帮我规划"、"拆解任务"、"怎么完成这个"时触发。也适用于用户描述了一个大目标但不确定从哪里开始的场景。即使用户没有明确说"规划"，只要任务明显涉及3个以上步骤、多个依赖关系、或需要分阶段完成，都应该使用此 skill。覆盖场景包括但不限于：项目规划、工作拆解、目标分解、流程设计、方案制定、里程碑设定等。 --- # 任务规划与执行引导 你是一个专业的任务规划助手。你的职责是帮助用户把模糊的大目标变成清晰的行动步骤，然后逐步引导完成。 ## 核心理念 好的任务规划不是简单地列清单——而是理解目标背后的"为什么"，找到关键路径，识别风险点，然后用最小的认知负担引导执行。用户来找你时，往往脑子里有一团乱麻，你的工作是帮他们理出头绪。 ## 工作流程 ### 第一阶段：理解目标 在动手规划之前，先搞清楚三件事： 1. **最终目标是什么？** 用户想达到什么结果？什么算"完成"？ 2. **当前状态是什么？** 已经做了哪些？有哪些现有资源或约束？ 3. **有没有硬性限制？** 截止时间、预算、技术栈限制、人员限制等。 如果用户的描述比较模糊，通过 AskUserQuestion 工具提问澄清。但不要问太多——抓住最关键的 1-2 个问题就够了，其余可以在执行中逐步明确。 **判断任务复杂度：** - 如果任务可以在 3 步内完成且没有依赖关系 → 不需要完整规划，直接给出步骤建议即可 - 如果任务涉及 3 步以上、有依赖关系、或存在需要决策的分支 → 进入完整规划流程 ### 第二阶段：制定计划 将任务拆解为具体步骤。每个步骤需要满足： - **可执行**：看到就知道要做什么，不需要再想"这一步具体怎么做" - **可验证**：做完后能明确判断"这步完成了" - **粒度适中**：太粗无法执行，太细浪费注意力。一般每步 15-60 分钟的工作量比较合适 **输出格式：** ``` ## 任务规划：[目标名称] ### 背景理解 [1-2 句话概括你对任务的理解，让用户确认方向是否正确] ### 执行步骤 #### 步骤 1：[步骤名称] - 具体内容：[做什么] - 产出物：[完成后应该有什么] - 预估工作量：[大/中/小] [如有依赖] - 前置条件：[依赖哪些步骤] #### 步骤 2：[步骤名称] ... ### 风险提示 - [可能遇到的问题及应对建议] ### 关键决策点 - [需要用户中途做决定的地方] ``` **拆解原则：** - 优先拆解出可以**并行**的步骤，标注出来 - 把**风险最高**或**不确定性最大**的步骤放到前面，早发现问题 - 标注**关键决策点**——执行到某步可能需要根据结果调整后续计划 - 如果某个步骤本身还很复杂，标注"[可进一步拆解]"，到执行时再展开 ### 第三阶段：确认计划 把计划展示给用户，明确询问： > "这个规划是否符合你的预期？有没有需要调整的地方？确认后我们开始逐步执行。" 用户可能会： - 直接确认 → 进入执行阶段 - 要求调整 → 修改计划后再次确认 - 追问细节 → 展开解释后确认 ### 第四阶段：逐步引导执行 确认计划后，使用 TaskCreate 工具创建任务列表，然后按步骤引导执行。 **执行节奏：** 1. 用 TaskUpdate 将当前步骤标记为 `in_progress` 2. 告诉用户当前步骤要做什么，提供具体指导 3. 如果是你能直接帮忙完成的（比如写代码、查资料、生成文档），直接做 4. 如果需要用户操作（比如找人确认、做决策），清楚说明需要什么，然后等待 5. 步骤完成后，用 TaskUpdate 标记为 `completed` 6. 简要汇报这步的成果，提示下一步是什么 7. 如有必要，根据当前步骤的结果调整后续计划 **执行中的灵活调整：** 现实中，计划赶不上变化。当出现以下情况时，主动调整计划而不是死板执行： - 某步发现新问题 → 插入新步骤或调整后续顺序 - 某步比预期简单 → 合并后续步骤加速推进 - 用户改变了需求 → 重新评估剩余步骤，必要时回到规划阶段 - 遇到阻塞 → 标注阻塞原因，跳到可以并行的其他步骤 每次调整都简要告知用户原因和影响。 ### 第五阶段：收尾总结 所有步骤完成后，给出简要总结： ``` ## 完成总结 ### 已完成事项 - [列出所有完成的步骤和产出物] ### 遗留事项（如有） - [未能在本次完成的事项及建议] ### 后续建议（如有） - [基于执行过程中的发现，给出的进一步建议] ``` ## 特殊场景处理 ### 用户只想要规划不想执行 有些用户只需要一份计划，不需要你引导执行。尊重这个选择——给出高质量的计划后，问一句"需要我帮你逐步执行吗？"就够了，不要强推。 ### 任务中途被打断 如果对话中用户突然切换到其他话题，当前的任务进度不会丢失（因为已经用 TaskCreate 记录了）。当用户回来时，用 TaskList 查看进度，从断点继续。 ### 多个任务并行 如果用户同时有多个不相关的任务，分别建立独立的任务列表，用清晰的命名区分。引导用户聚焦于一个任务，完成后再切换。 ### 编程相关任务 如果任务涉及代码开发： - 在规划阶段考虑技术方案选型 - 执行时利用代码工具（Read、Edit、Write、Bash 等）直接帮用户完成 - 每个步骤完成后建议进行验证（运行测试、手动检查等） ## 行为准则 - 规划要**务实**，不追求形式上的完美。3 个清晰的步骤胜过 15 个模糊的步骤 - **不越权决策**——遇到需要用户判断的地方，停下来问，不要替用户做选择 - **保持节奏感**——每完成一步给个简短反馈，让用户有掌控感 - 如果用户明显很赶时间，压缩规划阶段，快速给出步骤直接开始执行 - 输出用用户的语言（用户说中文就用中文，说英文就用英文）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tkk0124/news-brief (version 1.0.3)

--- name: news-brief description: "Daily Chinese news brief from top global sources (Reuters, Bloomberg, TechCrunch, FT, BBC). Pick up to 3 categories, run setup.py once, get structured briefs every morning. 每日新闻简报，权威来源，一键配置。" version: "1.0.3" author: "" license: MIT requires: env: - SERPER_API_KEY # 必填：serper.dev 获取，免费额度2500次/月 - DEEPSEEK_API_KEY # 必填：platform.deepseek.com 获取，极低费用 python: ">=3.9" packages: - requests --- # News Brief Skill > 每天早上自动生成你的专属新闻简报，来源全部是 Reuters、Bloomberg、TechCrunch 等全球顶级媒体，绝不使用小型网站。 ## 它能做什么 - 📰 **12个分类**：时政 / 经济 / 社会 / 国际 / 科技 / 体育 / 文娱 / 军事 / 教育 / 法治 / 环境 / 农业，自由组合最多3个 - 🌍 **双语来源**：同时抓取国际媒体（英文）和国内媒体，DeepSeek 自动翻译+摘要 - ⏰ **定时推送**：配置一次，每天固定时间自动运行 - 🛡 **权威媒体**：Reuters、Bloomberg、FT、BBC、TechCrunch、AP News 等，不用担心来源质量 - 💰 **极低费用**：每月约 ¥25（Serper + DeepSeek），Serper 有免费额度每天1次够用一年 ## 为什么选 news-brief | | news-brief | 普通RSS简报 | |---|---|---| | 新闻来源 | Google新闻精选，顶级媒体 | RSS源质量参差不齐 | | 分类配置 | 12类自由组合 | 固定分类 | | 配置方式 | setup.py 向导，3分钟搞定 | 手动编辑配置文件 | | 内容处理 | AI验证时效+翻译+摘要 | 原始标题堆叠 | ## 快速开始 ### 1. 配置 API Keys 在 OpenClaw 环境变量中设置： ```bash SERPER_API_KEY=你的Serper密钥 # 免费：google.serper.dev DEEPSEEK_API_KEY=你的DeepSeek密钥 # 极低费用：platform.deepseek.com ``` ### 2. 编辑 config.yaml ```yaml categories: - 科技 # 第1类（必填） - 经济 # 第2类（可选） - 国际 # 第3类（可选） ``` **可选分类：** 时政 / 经济 / 社会 / 国际 / 科技 / 体育 / 文娱 / 军事 / 教育 / 法治 / 环境 / 农业 ### 3. 运行 ```bash python run.py ``` 输出示例： ``` 【今日简报】2026/3/17 科技 · 经济 · 国际 📌 今日概览 英伟达宣布新一代AI芯片，中国央行下调LPR，巴以停火谈判陷入僵局。 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🔬 科技（5条） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 英伟达发布Blackwell Ultra芯片，性能较上代提升40% 来源：The Verge｜2026/3/17｜美国 英伟达在年度GTC大会上发布... ... ``` ## 定时运行（可选） ```bash # 每天早8点自动运行 0 8 * * * cd /path/to/skill && python run.py >> logs/daily.log 2>&1 ``` ## 费用说明 | API | 免费额度 | 超出费用 | |-----|---------|---------| | Serper | 2500次/月 | $50/1000次 | | DeepSeek | - | 约¥0.02/次简报 | 每天运行1次，Serper月费用约$3，DeepSeek约¥0.6，**合计每月约¥25**。 ## 新闻来源 | 分类 | 国际权威媒体 | 国内权威媒体 | |------|------------|------------| | 时政 | Reuters, AP News | 新华社, 人民网 | | 经济 | Bloomberg, FT | 财联社, 第一财经 | | 社会 | BBC, CNN | 澎湃新闻, 南方都市报 | | 国际 | Reuters, AP News | 环球时报, 参考消息 | | 科技 | TechCrunch, The Verge | 36氪, 虎嗅 | | 体育 | ESPN, BBC Sport | 懂球帝, 腾讯体育 | | 文娱 | Variety, Hollywood Reporter | 娱乐资本论 | | 军事 | Defense News, Reuters | 观察者网 | | 教育 | Times Higher Ed | 中国教育报 | | 法治 | Reuters Legal | 法制日报 | | 环境 | The Guardian | 财新环境 | | 农业 | Reuters Agriculture | 农民日报 | ## 文件结构 ``` news-brief/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── config.yaml # 用户配置（只改这里） ├── run.py # 一键运行入口 ├── fetch.py # 新闻抓取模块 ├── brief.py # 简报生成模块 └── logs/ # 运行日志（自动创建） ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: brucegutman/pipeworx-countries (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-countries description: World country data — search by name, code, region, language, or currency via REST Countries API v3.1 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "🌐" homepage: https://pipeworx.io/packs/countries --- # REST Countries Comprehensive data for every country in the world. Look up population, capital, languages, currencies, flag emoji, and geographic details. Search by name, ISO code, region, spoken language, or currency. ## Tools | Tool | Description | |------|-------------| | `search_countries` | Search countries by name (partial matches work) | | `get_country_by_code` | Lookup by ISO 3166-1 alpha-2 (e.g., "US") or alpha-3 (e.g., "USA") code | | `countries_by_region` | List all countries in a region: africa, americas, asia, europe, oceania | | `countries_by_language` | Countries where a given language is spoken (e.g., "spanish") | | `countries_by_currency` | Countries using a given currency (e.g., "eur", "usd") | ## Use cases - Building country selector dropdowns with flags and calling codes - Answering "what countries speak French?" or "which countries use the Euro?" - Enriching location data with population, timezone, and regional info - Geographic research comparing countries by area, population density, or income ## Example: countries that speak Arabic ```bash curl -s -X POST https://gateway.pipeworx.io/countries/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"countries_by_language","arguments":{"language":"arabic"}}}' ``` Returns each country's name, capital, region, population, and flag emoji. ## Setup ```json { "mcpServers": { "pipeworx-countries": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/countries/mcp"] } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: alukardo/manual-qztc (version 5.3.0)

--- name: manual-qztc description: 仅供QZTC内部使用。教学工作手册生成工具 v5.3。Generator+Reviewer双模式，支持Pipeline一键生成+审查。 --- # 教学工作手册生成工具 v5.3 > 🎯 **设计模式**: Generator + Reviewer + Pipeline + Tool Wrapper > 📁 **代码文件**: `manual_generator.py` > 🔍 **审查脚本**: `scripts/review_document.py` > 📖 **规则参考**: `references/grading-formula.md` --- ## 🚀 快速开始 ### Pipeline 一键执行（推荐） ```bash # 生成 + 审查 python3 manual_generator.py <Excel文件> --pipeline ``` ### 单独使用 ```bash # 生成 python3 manual_generator.py 数据可视化-23级计算机.xls # 审查 python3 scripts/review_document.py 教学工作手册.docx ``` --- ## 📁 目录结构 ``` manual-qztc/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── manual_generator.py # 主生成器（Generator模式） ├── scripts/ │ └── review_document.py # 质量审查（Reviewer模式）v1.0 └── references/ └── grading-formula.md # 工具规则（Tool Wrapper） ``` --- ## 🔄 Pipeline 工作流 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ STEP 1: 生成 (Generator) │ │ python3 manual_generator.py <Excel> --pipeline │ │ ↓ │ │ ✅ CHECKPOINT 1: 文件生成成功？ │ │ ↓ │ │ STEP 2: 审查 (Reviewer) │ │ python3 scripts/review_document.py <输出.docx> │ │ ↓ │ │ ✅ CHECKPOINT 2: 所有检查项通过？ │ │ ↓ │ │ STEP 3: 交付 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 🧪 测试数据 ```bash # C#程序设计（48学生，软工） python3 manual_generator.py "~/Documents/QZTC/2026/C#程序设计-23级软工.xls" --pipeline # 数据可视化（52学生，计算机） python3 manual_generator.py "~/Documents/QZTC/2026/数据可视化-23级计算机.xls" --pipeline ``` --- ## 📋 表格结构 ### 作业表（学生作业登记表） | 列 | 内容 | |----|------| | cells[0] | 学号 | | cells[1] | 姓名 | | cells[2-14] | 作业1-13（填√或空） | ### 成绩表（学生课程成绩登记表） | 列 | 内容 | |----|------| | cells[0] | 学号 | | cells[1] | 姓名 | | cells[8] | 平时成绩 | | cells[9] | 期中成绩 | | cells[10] | 期末成绩 | | cells[11] | 总评 | ### 分页 - 每表21行（1表头+20数据） - 不足20学生时多余行留空 --- ## 🔧 审查检查项 | 检查项 | 说明 | |--------|------| | ✅ placeholders | 所有{*}占位符已替换 | | ✅ homework_tables | 作业表结构正确 | | ✅ grade_tables | 成绩表结构正确 | --- ## 📐 占位符规则 | 占位符 | 含义 | 示例 | |--------|------|------| | `{as}` | 学年 | `2025 - 2026` | | `{ay}` | 学年学期 | `2025-2026-2` | | `{sm}` | 学期 | `二` | | `{g}` | 年级 | `23` | | `{mj}` | 专业 | `软工` | | `{g}{mj}` | 复合 | `23软工` | | `{tot}` | 总人数 | `48` | | `{v}` | 平均成绩 | `78.5` | | `{y}` `{m}` `{d}` | 年/月/日 | `2026` / `4` / `9` | | `{c}` | 班号 | `1` | --- ## 📦 依赖 ```python import pandas as pd from docx import Document ``` --- ## 🔄 更新日志 | 版本 | 日期 | 内容 | |------|------|------| | **v5.1** | 2026-04-09 | 全面切换至{* }占位符格式 | | | v4.6 | 2026-03-28 | 文本替换格式、居中、分页 | --- *v5.1 - 2026-04-09 - Generator + Reviewer + Pipeline + Tool Wrapper*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jwu26/file-reader (version 1.0.0)

--- name: file-reader description: 文件读取技能。当用户需要读取文件内容、查看文件、cat 文件时激活。支持读取文本文件、配置文件、代码文件等。 --- # file-reader ## 概述 文件读取技能。当用户需要读取文件内容、查看文件、cat 文件时激活。支持读取文本文件、配置文件、代码文件等。 ## 基本使用方法 ```bash python read.sh "<file>" ``` ### 命令行参数 | 参数 | 说明 | | --- | --- | | `<file>` | 要读的文本（必填） |

path: read.sh
content: #!/bin/bash
cat "$1"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bluepop1991-cloud/1lou-search (version 1.0.0)

--- name: 1lou-search description: 在1lou网站搜索影视资源并下载到群晖qBittorrent。用于手动搜索电影或电视剧。触发关键词：影视搜索 --- # 1lou影视搜索 ## 网站域名（按优先级） 1. https://1lou.me（首选） 2. https://1lou.one（备用） 3. https://1lou.icu（备用） 4. https://1lou.xyz（备用） 5. https://1lou.info（备用） 6. https://1lou.vip（备用） 7. https://1lou.pro（备用） ## 连接检测与重试 - 首次尝试连接首选域名 https://1lou.me - 如果连接失败（超时/ERR_CONNECTION_TIMED_OUT），自动切换到下一个域名 - 切换顺序：1lou.me → 1lou.one → 1lou.icu → 1lou.xyz → 1lou.info → 1lou.vip → 1lou.pro - 每个域名至少重试2次 - 选择第一个能够成功连接的域名进行搜索和下载 **重要：检测网站可用性时，只检测以下域名，不要自行尝试其他域名：** - 1lou.me（首选） - 1lou.one - 1lou.icu - 1lou.xyz - 1lou.info - 1lou.vip - 1lou.pro - 不要检测：1lou.com, 1lou.cc, 1lou.net（这些域名不存在！） ## 触发条件 用户发送以"影视搜索"开头的指令，格式： - "影视搜索 电影 xxx" - 电影分类，保存到movie目录 - "影视搜索 电视剧集 xxx" - 电视剧分类，保存到tv目录 **示例**： - "影视搜索 电影 疯狂动物城2" - "影视搜索 电视剧集 不良医生" - "影视搜索 电影 日本沉没" **注意**：必须包含"电影"或"电视剧集"分类词。 ## 工作流程 ### 1. 解析搜索词 - 格式："影视搜索 [分类] [关键词]" - 分类：电影 → 保存到movie目录；电视剧集 → 保存到tv目录 ### 2. 搜索资源 - 按照域名优先级顺序尝试连接（见上方域名列表） - 每个域名连接失败时自动切换到下一个 - 输入关键词搜索 - 选择电视剧集分类（forum-2）或电影分类 ### 3. 过滤规则（重要！） 排除包含以下关键词的资源： - 网盘 - 夸克 - 片源 - 无字 **必须在提取集数信息之前先过滤**，确保统计的集数来自有效资源。 ### 4. 展示结果 格式：剧名 | 集数 | 大小 | 链接 ### 5. 用户确认 等待用户确认下载哪个资源 ### 6. 获取种子 **第一步：先尝试curl命令下载** ```bash curl -sL -o /tmp/xxx.torrent "https://1lou.one/attach-download-xxxxx.htm" ``` - 如果curl成功，直接用种子文件添加到qBittorrent - 如果curl失败，尝试其他域名或用浏览器下载 - **重试：最多3次** **第二步：使用浏览器下载** 1. 用浏览器打开种子下载链接 2. 检查以下位置（按顺序）： - 临时目录：`/var/folders/0g/tdp7p0zn7x3gbbtyysptxrvm0000gn/T/playwright-artifacts-*/` - 下载目录：`/Users/bluepop/Downloads/` 3. 找到最新的BitTorrent文件 4. 复制到Downloads目录（如在临时目录） 5. 用找到的文件添加到qBittorrent - **重试：最多3次** ### 7. 添加到qBittorrent - qBittorrent地址：192.168.1.38:8085 - 账号：boring737 - 密码：Conan2015 - 电影保存路径：/volume1/EMBY/downloads/movie - 电视剧保存路径：/volume1/EMBY/downloads/tv ### 8. 询问追剧 下载完成后，询问用户是否加入追剧清单 - 如果是电视剧集，询问时记录本次搜索使用的**关键字** - 后续自动追剧时使用该关键字搜索 ## 配置文件 - 追剧清单：/Users/bluepop/.openclaw/scripts/drama_watchlist.json ## API调用示例 ```bash # 登录qBittorrent curl -s -c cookies.txt -X POST "http://192.168.1.38:8085/api/v2/auth/login" \ -d "username=boring737&[REDACTED_SECRET]" # 添加种子 curl -s -b cookies.txt -X POST "http://192.168.1.38:8085/api/v2/torrents/add" \ -F "torrent_file=@/tmp/xxx.torrent" \ -F [REDACTED_SECRET] ```


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