OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yamasite/pyramid-writing (version 1.0.0)

--- name: pyramid-writing description: 金字塔原理（Pyramid Principle）写作与结构化表达工作流。用于把散乱内容改写成“先结论、后论据”的可汇报文稿（方案评审、周报、邮件、PRD 段落、演讲稿、技术传播），输出关键结论、分组论点（MECE）、证据与行动项，并对照目标做最终评估。 --- # 金字塔原理写作：先结论，后论据 ## 触发方式 - 用户说“用金字塔原理/先结论后理由/把这段写成汇报/帮我结构化/写一页纸/写成可评审的方案/把材料整理成要点”时使用本 Skill。 - 适用内容：方案评审、工作汇报、复盘总结、产品/技术说明、对外技术传播（DevRel/博主）。 ## 输入模板（复制填空） 缺信息时先做合理假设，并把假设列入“待确认项”。如果用户给的是一堆材料，先做“信息归并”再写结构。 ```text 写作场景（Scenario）：汇报/评审/邮件/演讲/对外文章 面向读者（Audience）：老板/评审人/同事/客户/大众 目标（Goal）：通过/对齐/决策/推进/说服/让人能复述 读者关心（Reader Concerns）：成本/风险/时效/收益/可落地性/合规 材料（Raw Notes）：要点/数据/事实/约束/链接（可直接粘贴） 必须包含/避免（Must include/avoid）： 限制（Constraints）：字数/一页纸/口吻/是否需要行动项 ``` ## Quick Start（开箱即用） 当用户没有给完整输入模板时，按以下顺序补齐并开始产出： 1. 让用户选择写作场景：评审/汇报/邮件/对外文章（或你自行推断并写入假设） 2. 读取 `references/presets.md`，套用对应预设生成 Success Criteria（3-7 条） 3. 若用户想直接测试，提供 `references/sample-requests.md` 的示例输入 4. 若用户想看“写出来大概长什么样”，先读 `references/example-outputs.md` 里的最接近案例，对齐风格和颗粒度 5. 读取 `assets/output-template.md` 选择模板：评审/立项/决策用 `decision-template.md`；汇报/复盘/对外文章用 `standard-template.md`；邮件/IM/短周报用 `compact-template.md` 6. 按选中的模板输出，并在最后做“目标达成评估” ## 工作流（Pyramid Principle） 按顺序执行；除非用户指定输出形式，否则使用“默认输出格式”。 ### 1) 把目标变成成功标准（Success Criteria） - 从 `references/rubric.md` 选择 3-7 条维度，改写成可检查的标准（含阈值/可观察描述）。 - 若约束冲突（例如“一页纸但要包含所有细节”），优先提醒冲突并提出折中结构（主文 + 附录）。 ### 2) 归并原始材料（Normalize Raw Notes） - 将用户给的散乱材料归并为 5 类：`事实`、`约束`、`结论候选`、`风险/反对点`、`信息缺口`。 - 去掉重复点，合并同义表述，标出“缺证据的判断”和“需要确认的前提”。 - 如果原始材料本身是流水账，先抽出 1 条主线问题：这份文稿要帮助读者完成什么动作（决策/对齐/推进/回复）。 ### 3) 先写一句话结论（Key Message） - 用 1 句话回答“所以我们要做什么/结论是什么/推荐哪个选项”。 - 如果结论依赖假设，用限定语标明：`在 X 前提下，推荐 Y`。 ### 4) 搭建金字塔结构（Top-down） - 将论据分组为 3-5 个一级要点（彼此 MECE，避免重叠）。 - 每个一级要点下补 2-4 个二级支撑（事实/数据/约束/案例）。 - 避免“并列句堆叠”：每组要点必须能回答一个明确问题（Why/What/How/Risk）。 ### 5) 证据与行动项（Evidence & Actions） - 对每个一级要点给出可验证证据或依据（数据、观察、约束来源）。 - 产出行动项：负责人/下一步/截止时间（未知则写待确认项）。 ### 6) 风险、权衡、反对意见（Risks & Trade-offs） - 至少列出 3 个风险与缓解措施。 - 给 1-2 个替代方案与 trade-off（尤其是评审/决策场景）。 - 对可能的反对意见给出回应（基于证据/边界/成本）。 ### 7) 最终评估（Evaluate Against Goal） - 对照 Success Criteria 打分并给理由。 - 给出结论：`已达成/部分达成/未达成（需澄清）`，并给 1 轮修改建议（按收益排序 1-3 条）。 - 如果输出仍显得“像流水账/不像结论驱动/风险写得空/模板过重”，读取 `references/anti-patterns.md`，按反模式逐条纠偏后再给最终版。 ## 默认输出格式 - `一句话结论（Key Message）` - `金字塔要点（MECE）`：3-5 条一级要点，每条含 2-4 个支撑点 - `证据/依据`：每条一级要点对应证据（或说明缺口） - `风险与权衡`：风险 + 缓解；替代方案 + trade-off - `行动项`：Owner/Next Step/ETA（未知则待确认） - `待确认项` - `目标达成评估`：对照表 + 下一步修改建议 ## 资源文件（references/ 与 assets/） - 评分量表：读取 `references/rubric.md`，生成 Success Criteria 并用于最终打分。 - 场景预设：读取 `references/presets.md`，在输入不完整时补齐 Audience/Constraints 与默认结构。 - 示例请求：读取 `references/sample-requests.md`，提供可复制测试输入。 - 成品示例：读取 `references/example-outputs.md`，在用户需要风格锚点、样张、或你需要校准输出颗粒度时使用。 - 反模式库：读取 `references/anti-patterns.md`，在输出不够像“金字塔原理”或用户反馈“还是不清楚”时用于修稿。 - 输出模板索引：先读 `assets/output-template.md` 选择模板，再按场景读取： - `assets/decision-template.md`：评审/立项/取舍/关键决策 - `assets/standard-template.md`：常规汇报、说明文、复盘、对外技术传播 - `assets/compact-template.md`：关键邮件、IM、短周报、状态同步


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: djc00p/google-workspace-ops (version 1.0.1)

--- name: google-workspace-ops description: "Operate across Google Drive, Docs, Sheets, and Slides as unified workflow. Find, summarize, edit, migrate, or clean shared documents. Trigger phrases: find doc, update spreadsheet, consolidate sheets, import deck, clean up Google Drive, restructure slides. Adapted from everything-claude-code by @affaan-m (MIT)" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📄","requires":{"bins":[],"env":["GOOGLE_APPLICATION_CREDENTIALS"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- # Google Workspace Ops Operate shared docs, spreadsheets, and decks as working systems. ## When to Use - Finding and updating a doc in place - Consolidating plans, trackers, or notes across files - Cleaning or restructuring a shared spreadsheet - Importing, repairing, or reformatting slides - Summarizing Docs, Sheets, or Slides for decisions ## Workflow ### 1. Find the Asset Start with Google Drive search to locate: - The exact file - Sibling or duplicate assets - Recently modified versions Confirm by title, owner, modified time, or folder. ### 2. Inspect Before Editing Summarize current structure: - Tabs, headings, slide count - Whether task is cleanup or structural surgery - Pick the smallest tool that works safely ### 3. Edit with Precision - **Docs** — Use index-aware edits, not vague rewrites - **Sheets** — Operate on explicit tabs and ranges - **Slides** — Distinguish content edits from layout/template changes Iterate with inspection → verify instead of one blind update. ### 4. Keep Systems Clean Surface: - Duplicate trackers or decks - Stale vs canonical docs - Archive/merge candidates ## Output Format ```text ASSET: [name, type, why this one] CURRENT STATE: [structure, key problems] ACTION: [edits made or recommended] FOLLOW-UPS: [archive, merge, clean, next steps] ``` ## Good Use Cases - "Find the active planning doc and condense it" - "Clean up the customer spreadsheet and show churn-risk rows" - "Import this deck into Slides and make it presentable" - "Find the current tracker, not the stale duplicate"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: inksnowhailong/tvs-verify (version 1.0.0)

--- name: tvs-verify description: 验证刚刚 AI 完成的修改是否真正解决了用户原始问题。使用场景：用户要求验证、确认、测试、证明、检查是否完成、看看是否真修好了、确认刚才改动是否生效。必须把用户诉求转成验收标准，逐项收集证据并给出通过、部分通过、失败或无法验证结论；不做泛泛代码审查。 --- # 改动验收验证 这个 Skill 不是用来找所有代码坏味道的。 `tvs-code-reviewer` 负责找漏洞、坏味道和潜在问题；`tvs-verify` 负责确认“刚刚 AI 做的修改，是否真的解决了用户交代的问题”。 ## 目标 把“应该修好了”“看起来完成了”转换成可复查的证据链。 核心原则： ```text 没有证据，就不能说完成。 验证的是用户问题是否被解决，不是顺手做一次全仓代码审查。 ``` ## 工作流程 ### 1. 还原用户原始问题 先用 1 到 3 句话复述： - 用户原本要解决什么问题。 - AI 刚刚改了什么范围。 - 什么结果才算“真的完成”。 如果上下文不足以知道原始问题，先问用户补充，不要自行脑补验收标准。 ### 2. 写出验收标准 把用户诉求拆成可检查条目： ```text 验收标准： - [ ] 目标行为 A 已实现 / 已修复。 - [ ] 旧的错误路径不会再发生。 - [ ] 相关配置 / 文档 / 入口已同步。 - [ ] 没有明显破坏相邻流程。 ``` 验收标准必须来自用户请求、改动目标、相关代码契约或显式文档，不要临时加戏。 ### 3. 建立证据映射 对每个验收标准找最窄证据： - 文件内容证据：读取改动文件，确认关键逻辑、配置、命令、路径是否存在。 - 差异证据：查看 diff，确认改动确实落在目标范围。 - 静态证据：类型、语法、JSON、Markdown fence、配置格式是否有效。 - 运行证据：测试、lint、typecheck、build、脚本、接口、hook dry-run。 - UI 证据：浏览器交互、截图、DOM 状态、控制台/网络请求。 优先选择能直接证明目标的窄检查。不要为了显得认真默认跑全量构建。 ### 4. 执行验证 验证优先级： 1. **目标直连检查**：最能证明用户问题的读文件、命令、脚本、浏览器操作。 2. **已有测试**：已有且覆盖目标路径时优先使用。 3. **静态正确性**：语法检查、JSON 解析、类型检查、配置解析。 4. **集成/构建检查**：只有目标确实依赖集成行为时才跑。 5. **人工验证步骤**：无法自动化时，给出可观察的手动验证步骤和预期结果。 验证阶段默认不修改源码。除非验证对象本身就是“运行初始化脚本 / 生成产物 / 刷新基线”，否则不要为了验证而改文件。 ### 5. 判定结果 只能使用以下结论之一： - **通过**：所有关键验收标准都有证据支持。 - **部分通过**：核心目标有证据，但仍有未验证项或次要缺口。 - **失败**：有证据表明用户问题仍未解决，或检查失败。 - **无法验证**：缺少环境、权限、依赖、数据或可执行入口。 禁止说“应该可以”“看起来没问题”“理论上能跑”。这些都是没证据的废话。 ## 验证优先级 按场景选择证据： ### 代码修复 - 找到原 bug 的触发路径。 - 确认新逻辑覆盖该路径。 - 优先跑相关测试或最小复现。 - 如果没有测试，至少给出代码证据和手动复现步骤。 ### 配置 / hooks / Agent 工程 - 校验文件路径、命令名、frontmatter、JSON、脚本语法。 - 对脚本使用 `node --check`、`--status`、dry-run 等低风险检查。 - 确认文档模板和实际生成路径一致。 - 注意不要误删用户已有 `.memory/**`、hooks 或 agent 配置。 ### UI 改动 - 用浏览器或截图验证用户可见行为。 - 检查交互前后状态、控制台错误、网络请求。 - 只用代码推测 UI 完成是不够的。 ### 文档 / 规则 / Skill - 验证 frontmatter 字段、名称、触发描述、示例命令是否一致。 - 检查是否仍残留旧名称、旧路径、旧命令。 - 对嵌入代码块进行语法或 JSON 解析验证。 ## 规则 - 没有证据，不能说已经完成。 - 检查失败时必须明确说明失败原因或失败输出摘要。 - 如果没有现实可行的验证路径，必须直接说明，不要硬装验证过。 - 汇报要简洁，优先总结证据，不要贴一大坨无关日志。 - 能用窄检查证明的问题，不要默认跑又慢又大的全量检查。 - 不要把验证变成代码审查；除非发现会影响用户目标的问题，否则不要展开旁支坏味道。 - 不要在验证中偷偷修复问题。验证失败就报告失败；是否继续修复由用户决定。 - 如果验证过程中发现改动没有覆盖用户原始诉求，要明确指出“没有解决用户问题”。 ## 输出格式 使用固定格式： ```markdown ## 验证结论 通过 / 部分通过 / 失败 / 无法验证 一句话说明：这次 AI 修改是否解决了用户原始问题。 ## 验收标准 - [x] 标准 A：证据摘要 - [ ] 标准 B：失败或未验证原因 ## 证据 - `path/to/file`：证明了什么。 - `command`：运行结果摘要。 - 浏览器 / UI / 日志：观察到了什么。 ## 未验证或风险 - 没有就写“无”。 - 有就说明缺什么环境、数据、权限或测试。 ## 下一步 - 如果通过：无需行动，或建议用户自行跑更重的全量检查。 - 如果部分通过/失败/无法验证：说明最小下一步，不写修复代码。 ``` ## 自检清单 输出前确认： - [ ] 是否回到了用户原始问题，而不是泛泛检查代码。 - [ ] 每个“通过”都有证据。 - [ ] 失败项是否写明失败原因。 - [ ] 未验证项是否明确标出。 - [ ] 是否避免了“应该可以”。 - [ ] 是否没有偷偷修代码。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dglijin-oss/qimen-pan-skill (version 3.0.1)

--- name: qimen-pan-skill description: 奇门遁甲排盘技能。支持阴阳遁、局数、八门九星八神落宫、断卦解盘自动化分析。 version: 3.0.0 author: 天工长老 --- # 奇门遁甲排盘技能 v3.0.0 > "奇门遁甲，帝王之学。" ## 功能 - ✅ 精确农历转换（1900-2100 年） - ✅ 精确节气计算（天文算法） - ✅ 阴阳遁判断与局数计算 - ✅ 四柱排盘 - ✅ 值符值使推算 - ✅ 九宫落位排布（八门/九星/八神） - ✅ 断卦解盘自动化分析 - ✅ 用神选取规则细化 - ✅ 吉凶量化评分（0-100） - ✅ 应期推算 - ✅ 趋吉避凶建议 ## 使用 ```bash python3 scripts/qimen_pan_v2.py --date "2026-03-18 15:00" python3 scripts/qimen_pan_v2.py --date "2026-03-18 15:00" --question "财运" python3 scripts/qimen_pan_v2.py --date "2026-03-18 15:00" --city "北京" ``` ## 变更 v3.0.0: 81 格局判断、吉凶评分、应期推算、趋吉避凶建议 v2.0.1: 断卦自动化、用神选取、吉凶判断 v2.0.0: 精确农历、节气计算、真太阳时


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: zhouzhi-tal/xueersi-english-grammar-check (version 1.0.1)

--- name: xueersi-english-grammar-check description: "Xueersi English Grammar Checker: Paste any English sentence or paragraph to get errors highlighted, corrected, and explained with grammar rules. Perfect for K-12 writing practice. 学而思(Xueersi) 英语语法纠错助手 — 标错+改正+中英文解释。By Xueersi-AI." --- # Xueersi English Grammar Checker · 学而思英语语法纠错助手 > By **Xueersi (学而思)** · AI Education Tools ## Workflow ### 1. Receive Input User pastes English sentence(s) or paragraph. ### 2. Annotate Each Error For every error: - 📍 **Location** in original - ❌ **Original**: `She go to school everyday.` - ✅ **Corrected**: `She goes to school every day.` - 📖 **Explanation**: Third-person singular adds -s; "every day" is two words ### 3. Error Type Labels - `[Tense]` Wrong verb tense - `[Agreement]` Subject-verb mismatch - `[Article]` a/an/the misuse - `[Preposition]` Wrong preposition - `[Spelling]` Misspelled word - `[Punctuation]` Punctuation error - `[Sentence structure]` Structural issue - `[Word choice]` Inaccurate or unnatural word ### 4. Clean Corrected Version Output a final polished paragraph with all errors fixed. ### 5. Learning Summary > Found 5 errors: Tense ×2, Agreement ×2, Spelling ×1. > **Recommended review**: Subject-verb agreement in simple present tense. ## Level Adaptation - **Elementary (Grades 1-6)**: Flag obvious errors only; explain in Chinese; simple examples - **Middle school**: Cover common grammar points; bilingual explanations - **High school / Adult**: Strict correction + suggestions for more natural phrasing If grade not specified, infer from text complexity. ## Extra Modes - `"Just check for errors"` → list count and location only - `"Make it more natural"` → grammar fix + fluency polish - `"Explain why"` → include grammar rule background


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tangweigang-jpg/browser-use-agent (version 0.1.0)

--- name: browser-use-agent description: |- Browser-Use：把 LLM 变成网页操作员的异步 Python 库（Python 3.11+）。Agent 步循环采集 DOM + 截图 → LLM 一次调用产出 thinking / evaluation / next_goal / action[] → 经 CDP 执行。 Browser-Use: an async Python library (3.11+) that turns an LLM into a web operator. The Agent loop collects DOM + screenshot, makes one LLM call emitting thinking / evaluation / next_goal / action[], and executes via CDP. Built on cdp-use; no Playwright. license: MIT-0 compatibility: AI engineering knowledge skill — host AI consumes seed.yaml directly. No installation required. metadata: version: "v0.1.0" blueprint_id: "finance-bp-133" blueprint_source: "browser-use/browser-use" blueprint_commit: [REDACTED_SECRET] category: ai-engineering doramagic_url: "https://doramagic.ai/zh/crystal/browser-use-agent" openclaw: skillKey: browser-use-agent category: ai-engineering primaryEnv: knowledge --- # 这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？ ## 概览 Browser-Use 是把 LLM 变成网页操作员的异步 Python 库（github.com/browser-use/browser-use）。Agent 步循环：(1) 通过 14 个 watchdog 围绕 bubus.EventBus 采集 BrowserStateSummary（带数字索引的 DOM、截图、tab 列表、页面状态）；(2) 一次 LLM 调用同时产出 thinking + evaluation_previous_goal + memory + next_goal + action[]；(3) 经 CDP 原语在双层 page-change 守卫下执行动作。 CD... **Doramagic 晶体页**: https://doramagic.ai/zh/crystal/browser-use-agent ## 知识规模 - **40 条约束** (4 fatal + 36 non-fatal) - 上游源码: `browser-use/browser-use` @ commit `f3878b0e` - 蓝图 ID: `finance-bp-133` ## 用法 Host AI（Claude Code / Cursor / OpenClaw）读 `references/seed.yaml`，按其中的： - `intent_router` 匹配用户意图 - `architecture` 理解项目架构 - `constraints` 应用 anti-pattern 约束 - `business_decisions` 参考核心设计决策 ## FAQ 摘要 ### 这个 skill 适合什么用户？能做哪些任务？ 适合做网页自动化的工程师：表单填写、信息抓取、回归测试、跨站点数据采集等。Agent 把视觉理解 + 操作规划合并到一次 LLM 调用，比传统 Playwright 脚本更适合非确定性页面。访问 doramagic.ai/r/browser-use 查看完整用例。 ### 需要准备什么环境？依赖什么？ Python 3.11+，Chromium 系浏览器（local_browser_watchdog 自动启动或通过 cdp_url 接管），至少一个 LLM provider 配置（默认 ChatBrowserUse项目自家微调模型）。要求 async event loop——Agent / BrowserSession 接口是 async-native。 ### 会踩哪些坑？这个 skill 怎么防护？ 本 skill 内置 40 条约束（4 条 fatal）。典型踩坑：(1) alert/confirm/beforeunload 自动接受，破坏性确认（如 'Delete this'）也会通过；(2) Agent(sensitive_data=...) 不配 Browser(allowed_domains=[...]) 是 fail-OPEN（只 warning 不 raise），合规场景必须显式 --- 完整文档: 见 `references/seed.yaml` (v6.1 schema). 浏览页: https://doramagic.ai/zh/crystal/browser-use-agent


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: aipoch-ai/dei-statement-drafter (version 0.1.2)

--- name: dei-statement-drafter description: Draft Diversity, Equity, and Inclusion statements for academic applications version: 1.0.0 category: Career tags: [] author: AIPOCH license: MIT status: Draft risk_level: Medium skill_type: Tool/Script owner: AIPOCH reviewer: '' last_updated: '2026-02-06' --- # DEI Statement Drafter Draft Diversity, Equity, and Inclusion (DEI) statements for academic job applications and grant proposals. ## Usage ```bash python scripts/main.py --template faculty --experiences experiences.txt ``` ## Parameters | Parameter | Type | Default | Required | Description | |-----------|------|---------|----------|-------------| | `--template`, `-t` | string | faculty | No | Statement template (faculty, postdoc, grant) | | `--experiences`, `-e` | string | - | No | File with DEI-related experiences | | `--output`, `-o` | string | - | No | Output file path | | `--best-practices`, `-b` | flag | - | No | Show DEI statement best practices | ## Statement Components - Personal background and perspective - DEI-related experiences - Future plans and commitment - Specific actions and initiatives ## Output - Structured DEI statement - Section suggestions - Best practice tips ## Risk Assessment | Risk Indicator | Assessment | Level | |----------------|------------|-------| | Code Execution | Python/R scripts executed locally | Medium | | Network Access | No external API calls | Low | | File System Access | Read input files, write output files | Medium | | Instruction Tampering | Standard prompt guidelines | Low | | Data Exposure | Output files saved to workspace | Low | ## Security Checklist - [ ] No hardcoded credentials or API keys - [ ] No unauthorized file system access (../) - [ ] Output does not expose sensitive information - [ ] Prompt injection protections in place - [ ] Input file paths validated (no ../ traversal) - [ ] Output directory restricted to workspace - [ ] Script execution in sandboxed environment - [ ] Error messages sanitized (no stack traces exposed) - [ ] Dependencies audited ## Prerequisites No additional Python packages required. ## Evaluation Criteria ### Success Metrics - [ ] Successfully executes main functionality - [ ] Output meets quality standards - [ ] Handles edge cases gracefully - [ ] Performance is acceptable ### Test Cases 1. **Basic Functionality**: Standard input → Expected output 2. **Edge Case**: Invalid input → Graceful error handling 3. **Performance**: Large dataset → Acceptable processing time ## Lifecycle Status - **Current Stage**: Draft - **Next Review Date**: 2026-03-06 - **Known Issues**: None - **Planned Improvements**: - Performance optimization - Additional feature support


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: johnnywang2001/ip-geo-toolkit (version 1.0.0)

--- name: ip-geo-toolkit description: Look up IP geolocation, find your public IP, perform reverse DNS, and run bulk IP lookups. Uses free APIs (ip-api.com, ipify) with no API key required. No external dependencies — pure Python. Use when looking up IP address location, finding your public IP, checking ISP/ASN info, doing reverse DNS, or processing lists of IPs for geolocation data. --- # IP Geolocation Toolkit Look up IP locations, ISP info, and reverse DNS with zero dependencies. ## Commands All commands use `scripts/ip_geo.py`. ### Look Up IP(s) ```bash python3 scripts/ip_geo.py lookup 8.8.8.8 python3 scripts/ip_geo.py lookup 8.8.8.8 1.1.1.1 9.9.9.9 python3 scripts/ip_geo.py lookup 8.8.8.8 --json ``` Returns: country, region, city, ZIP, coordinates, timezone, ISP, organization, AS number, and reverse DNS. ### Find Your Public IP ```bash python3 scripts/ip_geo.py myip python3 scripts/ip_geo.py myip --json ``` Detects your public IP and runs a full geolocation lookup. ### Bulk Lookup ```bash python3 scripts/ip_geo.py bulk --input ips.txt python3 scripts/ip_geo.py bulk --input ips.txt --json --output results.json cat ips.txt | python3 scripts/ip_geo.py bulk --input - ``` Processes up to 100 IPs per batch via ip-api.com batch endpoint. Input file: one IP per line, lines starting with # are skipped. ## Data Returned Each lookup returns: country, countryCode, region, regionName, city, zip, lat, lon, timezone, isp, org, as (ASN), and reverse DNS (via local socket). ## Rate Limits Free ip-api.com tier: 45 requests/minute for single lookups, 15 requests/minute for batch. The script auto-throttles between requests.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: saba-ch/cloak (version 0.1.3)

--- name: cloak description: Share one-time secrets between humans and agents via encrypted self-destructing links version: 0.1.2 triggers: - "share a secret" - "send secret" - "cloak" - "one-time secret" - "share credentials" - "send api key" - "share password" - "secret link" metadata: openclaw: requires: bins: [curl, jq] emoji: "🔒" homepage: https://cloak.opsy.sh --- # Cloak — One-Time Secret Sharing Share API keys, passwords, and tokens via encrypted self-destructing links. **Base URL:** `https://cloak.opsy.sh` ## Create a secret ```bash curl -s -X POST https://cloak.opsy.sh/api/secrets \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"secret":"YOUR_SECRET_HERE"}' ``` Response: ```json { "id": "W9ZEykcG", "key": "8g9I3UUBjH3x4kdL", "url": "https://cloak.opsy.sh/s/W9ZEykcG#8g9I3UUBjH3x4kdL", "expiresAt": 1710000000 } ``` Share the `url`. The secret self-destructs after one view. Set a custom TTL with `"expiresIn"` (seconds, default 24h, max 7d): ```bash -d '{"secret":"...", "expiresIn": 3600}' ``` ## Retrieve a secret Given a URL like `https://cloak.opsy.sh/s/W9ZEykcG#8g9I3UUBjH3x4kdL`: - **ID** = path after `/s/` → `W9ZEykcG` - **Key** = fragment after `#` → `8g9I3UUBjH3x4kdL` ```bash curl -s -H "X-Cloak-Key: 8g9I3UUBjH3x4kdL" \ "https://cloak.opsy.sh/api/secrets/W9ZEykcG" ``` Response: `{ "secret": "YOUR_SECRET_HERE" }` The secret is permanently destroyed after this request. ## Use the secret Pipe directly — never echo it. ```bash # To env var export DB_PASSWORD=$(curl -s -H "X-Cloak-Key: KEY" "https://cloak.opsy.sh/api/secrets/ID" | jq -r .secret) # To file curl -s -H "X-Cloak-Key: KEY" "https://cloak.opsy.sh/api/secrets/ID" | jq -r .secret > .env.local ``` ## Delete without reading ```bash curl -s -X DELETE -H "X-Cloak-Key: KEY" "https://cloak.opsy.sh/api/secrets/ID" ``` ## Rules 1. **NEVER** display a retrieved secret in conversation. 2. Write it directly to its destination — env var, config file, or command. 3. The secret is destroyed after one read. Do not retry. 4. Use `X-Cloak-Key` header, not the `?key=` query param. **Correct:** "I retrieved the secret from Cloak and stored it in `.env` as `DATABASE_URL`." **Wrong:** "The secret value is: sk-1234abcd..." ## Quick reference | Action | Command | |--------|---------| | Create | `curl -s -X POST .../api/secrets -H "Content-Type: application/json" -d '{"secret":"..."}'` | | Retrieve | `curl -s -H "X-Cloak-Key: KEY" ".../api/secrets/ID"` | | Delete | `curl -s -X DELETE -H "X-Cloak-Key: KEY" ".../api/secrets/ID"` | | To env var | `export VAR=$(curl -s -H "X-Cloak-Key: KEY" ".../api/secrets/ID" \| jq -r .secret)` |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wenqin1688/chinese-wisdom (version 1.0.0)

# 中华传统智慧 > 中华上下五千年,留下了丰富的哲学智慧。本Skill整合儒道佛墨法等诸子百家思想,用于日常修身、决策参考、心态调整。 ## 核心思想体系 ### 儒家 (Confucianism) | 经典 | 核心概念 | 实用价值 | |------|----------|----------| | 论语 | 仁、礼、君子、三省吾身 | 为人处世、自我反省 | | 孟子 | 性善论、四端、仁政 | 人性本善、民本思想 | | 荀子 | 性恶论、礼法 | 教育的重要性 | | 王阳明 | 心即理、知行合一、致良知 | 行动与认知统一 | ### 道家 (Daoism) | 经典 | 核心概念 | 实用价值 | |------|----------|----------| | 道德经 | 无为、道法自然、反璞归真 | 顺其自然、不强求 | | 庄子 | 逍遥游、齐物论、无用之用 | 精神自由、放下执念 | ### 墨家 (Mohism) - **兼爱**: 平等地爱所有人 - **非攻**: 反对战争 - **尚贤**: 尊重人才 ### 法家 (Legalism) - **法治**: 以法为本 - **术治**: 御人之术 - **势治**: 权威与威势 ### 佛学 (Buddhism) | 概念 | 含义 | |------|------| | 四圣谛 | 苦、集、灭、道 | | 八正道 | 正见、正思、正语、正业、正命、正勤、正念、正定 | | 无常 | 一切皆变 | | 涅槃 | 解脱自在 | ## 决策参考 ### 困境抉择 | 情况 | 建议 | |------|------| | 进退两难 | 庄子:「权衡取舍」→ 分析利弊,顺其自然 | | 利益冲突 | 孟子:「义利之辨」→ 先义后利 | | 人际矛盾 | 老子:「上善若水」→ 以柔克刚 | | 事业瓶颈 | 王阳明:「知行合一」→ 在事上磨练 | ### 心态调整 | 问题 | 经典引用 | |------|-----------| | 焦虑 | 庄子:「天地与我并生,万物与我为一」| | 执念 | 道德经:「反者道之动」| | 疲惫 | 孟子:「求放心」| | 迷茫 | 论语:「吾日三省吾身」| ## 知识图谱 ### 人物关系 ``` 孔子 → 创立 → 儒家 孟子 → 发展 → 儒家(性善论) 荀子 → 补充 → 儒家(性恶论) 老子 → 创立 → 道家 庄子 → 发展 → 道家 墨子 → 创立 → 墨家 韩非 → 发展 → 法家 王阳明 → 创新 → 心学(儒释道合流) ``` ### 思想演变 1. 春秋: 礼乐制度 → 孔子 2. 战国: 百家争鸣 → 儒道墨法 3. 秦汉: 儒法结合,黄老思想 4. 魏晋: 玄学,佛学传入 5. 宋明: 理学,心学 6. 清代: 实学,考据学 ## 学习建议 ### 按主题深入 - **修身**: 论语 + 大学 + 中庸 - **处世**: 道德经 + 庄子 - **治国**: 孟子 + 荀子 + 法家 - **心性**: 心学 + 佛学 ### 实践方法 1. 每日诵读经典一句 2. 遇事时对照经典思考 3. 记录心得,反省改进 --- *本Skill持续更新中...*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zvirb/google-calendar-find-event (version 1.0.4)

--- name: Google Calendar Find Event description: Atomic node skill to search for events in Google Calendar using the gog CLI. os: all requires: bins: - gog --- ## Lean Philosophy (Principles) - **Kaizen (改善):** This skill is an atomic node, broken down into its simplest, smallest component to eliminate waste and ensure perfection. - **Standardized Work (Hyojun Sagyo):** This node represents the most efficient, standardized path for this specific task before automation. - **Jidoka (自働化):** This node includes autonomous defect detection. It relies on the CLI's self-healing loop and will report errors if the search fails. # Google Calendar Find Event This skill allows the agent to search for events in Google Calendar within a specific time range using the native CLI. ## Cognitive Directives WHEN [Requested to find events or check schedule for a specific period or subject] THEN [Execute the `gog` tool with the `args` parameter] **CRITICAL RULE:** Do NOT use the `--subject` flag, it does not exist. To search for a specific title or subject, you MUST use the `--query "Search Term"` flag. ## Schema Example ```json { "args": "calendar events primary --from \"2026-04-26T00:00:00Z\" --to \"2026-04-26T23:59:59Z\" --query \"Meeting Title\" --json" } ``` ## Expected Output A JSON array of event objects matching the criteria.


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