OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: eisonme/newspaper-brief (version 1.1.0)

--- name: newspaper-brief description: Create mobile-first newspaper-style brief images from raw content or existing summaries. Use when the user says `报纸模式`, `做成报纸图`, `按报纸样式输出`, asks for a 报纸图/简报图/报纸样式总结, or wants notes/chats/articles rendered as a newspaper-style HTML/PNG long image. Supports two flows: (1) raw article/chat/link/notes -> extract and structure key points -> render, (2) existing summary/bullets -> render directly. --- # Newspaper Brief 把整理结果从“聊天流”切成“版面流”，先产出适合手机阅读的报纸风长图。 ## 默认工作方式 优先使用这套流程： 1. 读用户给的原始材料（文章、聊天记录、链接摘要、会议纪要） 2. 先整理成结构化要点 3. 再渲染成报纸风长图 如果用户已经给了现成摘要/要点，也可以直接跳到第 3 步。 ## 触发词 以下中文说法都应直接进入本技能： - `报纸模式` - `做成报纸图` - `按报纸样式输出` 也兼容这些自然说法： - `整理成简报图` - `做成报纸样式` - `用报纸风输出` - `给我一张报纸风长图` ## v1 范围 - 仅做 *手机版长图* - 先输出 **HTML**，再截图为 **PNG** - 默认风格：黑白报纸 + 轻米色纸张背景 + 少量强调线 - 适合 Telegram 直接查看，不追求打印排版 ## 数据准备 优先整理成下面这种结构，再交给脚本： ```json { "paper_name": "紫音简报", "issue": "2026-03-07", "title": "AI 输出界面值得重做", "subtitle": "把聊天流改造成版面流，比单纯堆更长回答更有效", "summary": "一句导语，放在标题下方。", "highlights": [ "先给 3-5 条 TL;DR", "正文使用 2-4 个版块分栏", "手机端版式必须优先保证可读性" ], "quote": "AI 时代，真正该重做的可能不是模型，而是输出界面。", "sections": [ { "heading": "核心判断", "body": "这里放正文段落。支持多段文本。" }, { "heading": "产品建议", "bullets": ["建议一", "建议二", "建议三"] } ], "footer_note": "来源：群聊讨论｜整理：紫音" } ``` ### 原始材料模式 当用户只给原文/聊天记录时，先由代理自己完成提炼： - 先写标题 - 再写一句导语 - 提炼 3-5 条 highlights - 拆成 2-4 个 sections - 最后补一句 footer ### 标题规则（v1.1） - 标题最多两行 - 不允许用 `...` / `……` 省略截断 - 默认优先 **重写成更短、更像报纸标题的表达** - 只有在仍然接近边界时，才轻微缩小字号 不要把未经整理的大段原文直接硬塞进模板，除非用户明确要求“原汁原味”。 ## 脚本 ### 1) 生成 HTML ```bash python skills/newspaper-brief/scripts/render_newspaper.py \ --input skills/newspaper-brief/examples/ai-interface-sample.json \ --html output/newspaper-brief/demo.html \ --normalized output/newspaper-brief/demo.normalized.json ``` ### 2) 可选：顺手导出 PNG（本地浏览器兜底） ```bash python skills/newspaper-brief/scripts/render_newspaper.py \ --input skills/newspaper-brief/examples/ai-interface-sample.json \ --html output/newspaper-brief/demo.html \ --png output/newspaper-brief/demo.png ``` 脚本会尝试寻找本机 Edge/Chrome 进行 headless screenshot，并在导出后自动裁掉底部多余空白。若 PNG 失败，HTML 仍然可用。 ## 推荐截图方式 ### 首选：OpenClaw browser 工具 当 browser 工具可用时： 1. 打开生成后的本地 HTML 2. 使用全页截图 3. 导出 PNG 优点：比纯命令行截图更稳，尤其是长图。 ### 兜底：脚本内置浏览器截图 适合快速 smoke test，但超长页面可能截断。遇到特别长的内容时： - 缩短单张图内容 - 或后续扩展为分页输出 ## 版面建议 v1 保持固定结构： - 报头（刊名 / 期号 / 日期） - 大标题 - 导语 - 左侧主内容区 - 右侧速览栏（highlights + quote） - 页脚（来源 / 整理说明） ## 质量检查 完成前至少检查： - 标题是否够像“报纸标题”，不要像聊天句子 - highlights 是否是短句，不要过长 - section 数量是否控制在 2-4 个 - 正文是否有明显层次 - 手机上是否一眼能看到重点 ## 样例 直接参考： - `skills/newspaper-brief/examples/ai-interface-sample.json` 先用样例跑通，再替换成真实内容。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wenbozhao279-code/web-scraping-tool-selection-strategy (version 1.0.0)

--- name: [REDACTED_SECRET] description: "如何选择合适的网页抓取工具进行数据采集。当用户提到网页抓取、数据采集、爬虫、自动化测试、浏览器自动化、网站监控、竞品分析、价格监控、评论抓取、社交媒体数据分析、电商数据采集、小红书/知乎/京东/淘宝/1688抓取、结构化数据提取、反爬绕过、浏览器复用、API抓取、实时数据监控等场景时使用此技能。包含opencli和playwright-cli两种工具的选择策略。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🕷️" } } --- # 网页抓取工具选型策略 建立高效的网页数据采集策略，通过合理选择工具最大化抓取成功率和数据质量。 ## When to use this skill - 当你需要从不同网站抓取数据但不确定使用哪种工具时 - 面对反爬机制需要绕过的复杂网站抓取场景 - 需要结构化数据输出或快速API级访问时 - 要复用已登录浏览器状态抓取私有数据时 ## Steps 1. **优先使用opencli进行有适配器的平台抓取** - 对于小红书、知乎、微博、B站等有官方适配器的平台，使用`opencli <platform> <action> --limit <number> -f json` - 例如：`opencli xiaohongshu search "关键词" --limit 3 -f json` - 为什么：提供结构化JSON输出，速度快，稳定性高，包含作者、标题、点赞数、发布时间等完整字段 2. **使用playwright-cli作为兜底方案** - 对于京东、淘宝、1688、抖音、拼多多等复杂电商网站，使用`playwright-cli goto "<URL>"` - 例如：`playwright-cli goto "https://item.jd.com/44541018110.html#comment"` - 为什么：能够复用已登录的Chrome浏览器状态，绕过反爬机制，支持动态加载内容和登录后可见数据 3. **根据平台特性选择工具** - 社交媒体平台（小红书/知乎/微博/B站）→ 优先使用opencli - 电商平台（京东/淘宝/1688/抖音/拼多多）→ 使用playwright-cli - 为什么：opencli针对特定平台有优化适配器，playwright-cli提供通用浏览器级解决方案 4. **验证工具连通性和状态** - 在正式抓取前测试工具是否正常运行 - 检查Chrome浏览器是否已正确连接 - 为什么：避免在演示或生产环境中出现连接失败的问题 ## Pitfalls and solutions ❌ 盲目使用单一工具 → 无法适应不同网站的反爬机制和结构差异 → ✅ 根据平台特性选择合适工具 ❌ 忽略已登录浏览器状态 → 错过登录后数据和增加登录验证步骤 → ✅ 优先复用已登录Chrome标签页 ❌ 不区分API级和浏览器级抓取 → 效率低下或数据不准确 → ✅ 结构化数据用opencli，复杂页面用playwright-cli ❌ 缺乏工具状态检查 → 演示时出现意外故障 → ✅ 演示前进行最小检查验证 ## Key code and configuration ```bash # opencli小红书搜索示例 opencli xiaohongshu search "宠物猫" --limit 3 -f json # opencli知乎热榜示例 opencli zhihu hot --limit 5 -f json # playwright-cli京东评论抓取示例 playwright-cli goto "https://item.jd.com/44541018110.html#comment" # playwright-cli 1688供应链抓取示例 playwright-cli goto "https://s.1688.com/selloffer/offer_search.htm?keywords=静脉曲张袜" ``` ## Environment and prerequisites - opencli工具已安装并配置 - playwright-cli工具已安装并配置 - Chrome浏览器已安装且可被工具访问 - 网络连接稳定，能够访问目标网站 - 目标网站账号已登录（用于playwright-cli复用登录态） ## Companion files - `scripts/web_scraping_validator` — 工具连通性验证脚本 - `references/platform_mapping_table` — 平台与工具对应关系参考表


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Skill: qqk000/eastmoney-self-select (version 1.0.0)

--- name: mx_self_select description: 妙想自选管理skill，基于东方财富通行证账户数据及行情底层数据构建，支持通过自然语言查询、添加、删除自选股。 version: 1.0.0 author: 东方财富妙想团队 --- # 妙想自选管理skill (mx_self_select) 通过自然语言查询或操作东方财富通行证账户下的自选股数据，接口返回JSON格式内容。 ## 功能列表 - ✅ 查询我的自选股列表 - ✅ 添加指定股票到我的自选股列表 - ✅ 从我的自选股列表中删除指定股票 ## 配置 - **API Key**: 通过环境变量 `MX_APIKEY` 设置（与其他妙想技能共享） - **默认输出目录**: `/root/.openclaw/workspace/mx_data/output/`（自动创建） - **输出文件名前缀**: `mx_self_select_` - **输出文件**: - `mx_self_select_{query}.csv` - 自选股列表 CSV 格式 - `mx_self_select_{query}_raw.json` - API 原始 JSON 数据 ## 前置要求 1. 获取东方财富妙想Skills页面的apikey 2. 将apikey配置到环境变量 `MX_APIKEY` 3. 确保网络可以访问 `https://mkapi2.dfcfs.com` > ⚠️ **安全注意事项** > > - **外部请求**: 本 Skill 会将您的查询文本发送至东方财富官方 API 域名 ( `mkapi2.dfcfs.com` ) 以获取金融数据。 > - **凭据保护**: API Key 仅通过环境变量 `EASTMONEY_APIKEY` 在服务端或受信任的运行环境中使用，不会在前端明文暴露。 ## 使用方式 ### 1. 查询自选股列表 ```bash python3 scripts/mx_self_select.py query ``` 或自然语言查询： ```bash python3 scripts/mx_self_select.py "查询我的自选股列表" ``` ### 2. 添加股票到自选股 ```bash python3 scripts/mx_self_select.py add "贵州茅台" ``` 或自然语言： ```bash python3 scripts/mx_self_select.py "把贵州茅台添加到我的自选股列表" ``` ### 3. 删除自选股 ```bash python3 scripts/mx_self_select.py delete "贵州茅台" ``` 或自然语言： ```bash python3 scripts/mx_self_select.py "把贵州茅台从我的自选股列表删除" ``` ## 接口说明 ### 查询接口 - URL: `https://mkapi2.dfcfs.com/finskillshub/api/claw/self-select/get` - 方法: POST - Header: `[REDACTED_SECRET]` ### 管理接口（添加/删除） - URL: `https://mkapi2.dfcfs.com/finskillshub/api/claw/self-select/manage` - 方法: POST - Header: `[REDACTED_SECRET]` - Body: `{"query": "自然语言指令"}` ## 输出示例 ### 查询自选股成功 ``` 📊 我的自选股列表 ================================================================================ 股票代码 | 股票名称 | 最新价(元) | 涨跌幅(%) | 涨跌额(元) | 换手率(%) | 量比 -------------------------------------------------------------------------------- 600519 | 贵州茅台 | 1850.00 | +2.78% | +50.00 | 0.35% | 1.2 300750 | 宁德时代 | 380.00 | -1.25% | -4.80 | 0.89% | 0.9 ================================================================================ 共 2 只自选股 ``` ### 添加/删除成功 ``` ✅ 操作成功：贵州茅台已添加到自选股列表 ``` ## 错误处理 - 未配置[REDACTED_SECRET] `MX_APIKEY` - 接口调用失败: 显示错误信息 - 数据为空: 提示用户到东方财富App查询


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Skill: jiarani/support-queue-operations (version 1.2.0)

--- name: support-queue-operations description: Structured triage and handoff for customer support ticket queues. version: 1.2.0 --- # Support Queue Operations Use when backlog rises and you need repeatable queue cleanup and prioritization. ## Inputs to Gather - Primary target (service, team, or dataset) - Current impact and urgency - Assigned owner and deadline ## Core Commands - `support queue --team <team> --priority high` - `support classify --ticket <id> --reason <category>` - `support handoff --ticket <id> --to <owner>` - `workflow checklist --from templates/checklist.md` - `workflow report --from templates/report.md` ## Operating Notes - Prefer explicit owner assignment before action. - Keep timeline notes concise and timestamped. - Save output artifacts for audit and handoff. - This version adds a structured report template for post-task summaries. Version marker: support-queue-operations 1.2.0

path: assets/banner.txt
content: support-queue-operations v1.2.0
Support Queue Operations


path: scripts/echo-version.sh
content: #!/usr/bin/env bash
echo "support-queue-operations 1.2.0"


path: scripts/healthcheck.sh
content: #!/usr/bin/env bash
echo "ok: pipiwu-benchmark-beta-skill 1.2.0"


path: templates/checklist.md
content: # Operations Checklist

- [ ] Tag urgent billing and access-blocker tickets first
- [ ] Escalate aged tickets above SLA threshold
- [ ] Leave resolution notes before reassignment


path: templates/report.md
content: # Support Shift Report

- Team:
- Tickets Resolved:
- Escalations:
- Next Action:


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Skill: vikingr2023/evernote-yinxiang (version 1.0.0)

--- name: evernote-yinxiang description: 印象笔记（Yinxiang/Evernote）集成技能。用于创建、读取、搜索、删除笔记，以及管理笔记本和标签。当用户提到"印象笔记"、"evernote"、"创建笔记到印象笔记"、"搜索印象笔记"、"查看笔记"、"笔记同步"、"保存到印象笔记"时触发。仅依赖 requests，无需安装 evernote SDK。 --- # 印象笔记技能 通过印象笔记 REST API 操作笔记，仅依赖 requests，无需安装过时的 evernote3 SDK。 ## 首次配置 1. 访问 https://app.yinxiang.com/api/DeveloperToken.action 获取开发者 Token（S= 开头） 2. 在技能目录下创建 .env 文件，填入 Token： YINXIANG_TOKEN=S=你的Token .env 文件路径：~/.qclaw/skills/evernote-yinxiang/.env ## CLI 用法 脚本位置：~/.qclaw/skills/evernote-yinxiang/scripts/yinxiang.py 创建笔记： python3 scripts/yinxiang.py create "标题" "内容" [--notebook GUID] [--tags tag1,tag2] 搜索笔记： python3 scripts/yinxiang.py search "关键词" [--max 20] 获取笔记详情： python3 scripts/yinxiang.py get <GUID> 删除笔记： python3 scripts/yinxiang.py delete <GUID> 列出笔记本： python3 scripts/yinxiang.py notebooks 列出标签： python3 scripts/yinxiang.py tags 所有命令输出 JSON，success: true/false 表示成败。 ## Agent 使用指南 执行任何命令前先检查 Token 是否配置（.env 文件存在且含 YINXIANG_TOKEN）。 创建笔记示例： python3 ~/.qclaw/skills/evernote-yinxiang/scripts/yinxiang.py create "会议纪要" "今天讨论了项目进度..." --tags "工作,会议" 内容支持 HTML，纯文本会自动包裹 p 标签。 ## API 端点 基础 URL：https://app.yinxiang.com/third/third-party-note-service/restful/v1 端点列表： - /createNote POST 创建笔记 - /getNote POST 获取笔记 - /findNotes POST 搜索笔记 - /deleteNote POST 删除笔记 - /listNotebooks POST 列出笔记本 - /listTags POST 列出标签 认证方式：Authorization: Bearer <Token> ## 注意事项 - Token 可完全访问账户，勿泄露给他人 - 笔记内容为 ENML 格式（HTML 子集），纯文本脚本会自动转换 - 删除操作不可恢复，执行前确认 - 国际版 Evernote 用户需将 API 地址改为 https://www.evernote.com


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Skill: simonstang/feifei-parent-child-comm (version 3.5.1)

--- name: feifei-parent-child-comm version: "3.5.1" author: "学来学去学习社 | Xue Lai Xue Qu Learning Society" brand: "学来学去出品，必是教育精品 | Excellence in Education" description: "【已合并】菲菲老师亲子沟通功能已整合入 feifei-learning-commander v3.5.1。请安装完整版获取学科辅导+亲子沟通全功能。| [Merged] Feifei Parent-Child Comm has been integrated into feifei-learning-commander v3.5.1. Install the full version for academic tutoring + parent-child communication." metadata: clawdbot: emoji: "🌸" tags: ["菲菲老师", "Feifei Teacher", "亲子沟通", "Parent-Child Communication", "家庭教育", "Family Education", "学习主控", "Learning Commander"] category: 教育 | Education --- # 🌸 菲菲老师亲子沟通专家 > ⚠️ **本Skill已升级合并** > > 亲子沟通功能已整合入 **feifei-learning-commander v3.5.1**（完整版） > > 完整版包含：🎓学科辅导 + 👨‍👩‍👧亲子沟通 + 🧠知识网络 + ❤️心跳服务 --- ## 📦 请安装完整版 ```bash npx clawhub@latest install feifei-learning-commander ``` 或访问：https://clawhub.ai/skill/feifei-learning-commander --- ## 🔗 完整版功能 | 模块 | 功能 | |------|------| | 🎓 **学科辅导** | 知识网络总控、学习规划、教材同步、考点精讲 | | 👨‍👩‍👧 **亲子沟通** | 亲子翻译官、心理陪伴、家庭教育、情绪疏导 | | 🧠 **知识网络** | 前置知识检测、跨学科关联、薄弱点诊断 | | ❤️ **心跳服务** | 主动提醒学习、进度监控、家长周报 | | ✨ **专业润色** | 文字优化、风格调整、AIGC检测降低 | --- *学来学去学习社出品*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: guyuanyuan1/customer-management (version 1.0.0)

--- name: dayuangxia-customer-management description: 云计算客户经理客户资料管理与跟进系统。自动整理客户信息、记录跟进历史、生成客户档案。 metadata: { "openclaw": { "requires": {}, "install": [] }, } --- # 大圆虾-客户管理 ## 功能概述 为云计算客户经理提供客户资料管理、跟进记录、客户档案生成等功能。 ## 使用场景 - **客户信息整理**：从邮件、会议记录中提取客户信息 - **跟进记录**：记录拜访、沟通历史 - **客户档案生成**：生成完整的客户档案文档 - **客户分类**：按行业、规模、需求等级分类 - **提醒设置**：设置客户回访提醒 ## 工具使用 ### 文件操作 - `read`：读取客户档案文件 - `write`：创建/更新客户档案 - `edit`：修改客户信息 ### 数据处理 - `exec`：运行数据处理脚本 - `process`：管理客户数据处理流程 ### 文档生成 - `feishu_doc`：在飞书文档中创建客户档案 - `feishu_bitable`：使用多维表格管理客户数据 ## 示例任务 ### 1. 创建客户档案 ``` 客户：ABC科技有限公司 行业：金融科技 规模：中型企业（100-500人） 需求：云服务器、数据库服务 联系人：张经理 联系方式：138xxxxxxx ``` ### 2. 更新跟进记录 ``` 2026-04-07 拜访：讨论云服务器需求 2026-04-10 电话：确认报价方案 2026-04-15 邮件：发送合同草案 ``` ### 3. 生成统计报告 ``` 客户总数：50 活跃客户：30 潜在客户：20 本月拜访次数：15 ``` ## 配置文件 建议在 `TOOLS.md` 中添加客户管理相关配置： ```markdown ### 客户管理 - 客户档案目录：clients/ - 跟进记录格式：YYYY-MM-DD.md - 客户分类标签：金融、制造、零售、教育 ``` ## 注意事项 1. 客户信息属于敏感数据，注意隐私保护 2. 定期备份客户档案 3. 客户分类标准可根据业务调整 --- **版本：1.0.0** **作者：大圆虾** **发布日期：2026-04-07**


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: binbin/im-social-insurance-backpay (version 0.1.0)

--- name: im-social-insurance-backpay description: | 内蒙古养老保险补缴计算工具。用于计算内蒙古地区养老保险补缴金额，包括本金、利息（按月复利计息）、滞纳金等明细。 **触发关键词**：社保补缴、社保补费、补缴、补费、养老保险补缴、社保欠费计算 **使用场景**： 1. 计算历史欠缴养老保险的补缴金额 2. 估算补缴本金、利息、滞纳金明细 3. 对比不同缴费档次（60%/80%/100%/150%/200%/300%）的补缴金额 4. 计算无滞纳金情况下的补缴金额 **输入参数**： - 补缴起止年月（必填） - 缴费档次比例（可选，默认60%，支持--all计算全部档次） - 补缴时间（可选，默认当前时间） - 自定义月缴费基数（可选，设置后忽略档次比例和社平工资） **输出结果**： - 个人本金、单位本金 - 个人利息、单位利息（按月复利计算） - 个人滞纳金、单位滞纳金 - 有滞纳金和无滞纳金分别汇总 - 支持六档对比：60%、80%、100%、150%、200%、300% --- # 内蒙古养老保险补缴计算 ## 功能概述 本工具用于计算内蒙古地区养老保险补缴金额，支持： - 按历年社平工资计算缴费基数 - 按月复利计算利息（从缴费当月开始计息） - 按日万分之五计算滞纳金 - 支持60%/80%/100%/150%/200%/300%六档缴费比例 - 分别汇总有滞纳金和无滞纳金金额 ## 计算规则 ### 1. 缴费基数 按当年内蒙古社平工资 × 缴费档次比例（60%/80%/100%/150%/200%/300%） ### 2. 缴费比例 - **个人缴费**（进入个人账户，逐步提高）： - 1996–1997 年：3% - 1998–1999 年：4% - 2000 年：5% - 2001–2002 年：6% - 2003–2004 年：7% - 2005 年至今：8% - **单位缴费**（随政策调整）： - 1996–1997 年：20% - 1998–1999 年：26% - 2000 年：25% - 2001–2002 年：24% - 2003–2004 年：23% - 2005–2017 年：20% - 2018 年 5–12 月：19%（阶段性下调） - 2019 年 1–4 月：19% - 2019 年 5 月起：16%（国家统一调整） - 2021 年至今：16% ### 3. 利息计算 - 每月缴费从当月开始按月复利计息 - 利率按历年社保记账利率 - 计算公式：`终值 = 本金 × (1 + 月利率)^月数` ### 4. 滞纳金计算 - 费率：按日万分之五（0.05%） - 起算：欠缴次月1日 - 截止：补缴时间 ## 使用方法 ### 命令行调用 **单档次计算**： ```bash python scripts/calculate_backpay.py 2004 4 2011 3 --rate 0.6 --target 2026 3 ``` **多档次对比计算**： ```bash python scripts/calculate_backpay.py 2004 4 2011 3 --all --target 2026 3 ``` **自定义缴费基数**： ```bash # 指定月缴费基数为 5000 元（忽略社平工资和档次） python scripts/calculate_backpay.py 2004 4 2011 3 --monthly-base 5000 ``` **全部可选参数**： - `--rate`：缴费档次比例（默认 0.6，即 60%） - `--all`：计算全部六档对比 - `--target YEAR MONTH`：补缴时间（默认系统当前年月） - `--monthly-base`：自定义月缴费基数（元），设置后忽略 --rate 和社平工资 ### Python调用 ```python from scripts.calculate_backpay import calculate_backpay result = calculate_backpay( start_year=2004, start_month=4, end_year=2011, end_month=3, base_rate=0.6, target_year=2026, target_month=3, custom_monthly_base=None, # 自定义月缴费基数（可选） ) print(result['summary']) ``` ## 参考数据 ### 历年社平工资 详见 [references/social_avg_wages.md](references/social_avg_wages.md) 包含2004-2024年内蒙古城镇非私营单位在岗职工年平均工资。 ### 历年记账利率 详见 [references/interest_rates.md](references/interest_rates.md) 包含2004-2024年养老保险个人账户记账利率。 ### 政策规则 详见 [references/policy_rules.md](references/policy_rules.md) 包含缴费比例、滞纳金规则、补缴限制等政策说明。 ## 输出示例 ```json { "start_date": "2004-04", "end_date": "2011-03", "target_date": "2026-03", "base_rate": 0.6, "summary": { "personal_principal": 8499.7, "unit_principal": 17886.14, "total_principal": 26385.83, "personal_interest": 5297.78, "unit_interest": 11119.63, "total_interest": 16417.4, "personal_late_fee": 27120.21, "unit_late_fee": 57541.34, "total_late_fee": 84661.55, "grand_total": 127464.79, "total_without_late_fee": 42803.24 } } ``` ## 注意事项 1. **数据准确性**：历年社平工资和利率数据以官方公布为准，本工具数据仅供参考 2. **滞纳金减免**：部分地区对困难群体有滞纳金减免政策，实际金额以社保局核算为准 3. **单位欠缴**：如为单位原因欠缴，滞纳金应由单位承担 4. **计算精度**：计算结果保留两位小数，实际金额可能略有差异 ## 数据来源 - 内蒙古统计局 - 人社部门公布数据 - 人力资源社会保障部 - 财政部


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: danielcy/bilibili-video-parser (version 1.0.1)

--- name: bilibili-video-parser description: 下载并解析B站视频。当需要执行分析视频内容等需要理解视频视觉信息时调用该技能 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📺","requires":{"bins":["yt-dlp"],"env":["YT_DLP_PATH"]},"primaryEnv":"YT_DLP_PATH"}} --- # Bilibili Video Parser ## 使用方法 ### 注意 所有B站单条视频分析的需求，如果通过该技能无法执行，请直接通知用户错误内容，**永远不要**尝试使用web_fetch之类的工具去重试！ ### 前置检查 1. 检查当前是否支持yt-dlp指令： 2. 检查当前是否支持yt-dlp指令： - 如果不支持指令，可选择查看环境变量YT_DLP_PATH，如果该环境变量有值，则后续所有对yt-dlp的调用都替换为该路径 ```bash yt-dlp --version ``` 如果没有，直接终止并引导用户先至 https://github.com/yt-dlp/yt-dlp 进行安装 2. 检查当前是否有`doubao-video-analyze`技能，如果没有，尝试先安装该技能 ### 视频链接获取 0. 解析出视频的BV号，优先进行检查你的workspace目录下的./bilibili/videos目录下，是否已存在`{BV_ID}.mp4`，如果已存在，则直接进入`分析视频`步骤 1. 如果已知视频链接，则直接进入`下载视频`步骤 2. 如果知道视频的BV号，如`BV1s4ZLBAE22`，则直接按照如下规则拼接： `https://www.bilibili.com/video/BV1s4ZLBAE22` 3. 如果既没有视频链接，也没有BV号，则直接终止，并向用户询问视频链接或BV号 ### 下载视频 0. 如果是已知路径的本地视频，则可以直接跳过该步骤，直接进入`分析视频`步骤 1. 需要将视频通过yt-dlp先下载至你的workspace目录下的./bilibili/videos目录下。如果找不到该目录，则先创建该目录 ```bash yt-dlp -P {YOUR_WORKSPACE_DIR}/bilibili/videos -I 1 -o "{BV_ID}.mp4" {video_url} ``` 2. 该命令会打印出该文件的路径，你需要通过该行日志记住该路径 ```bash [Merger] Merging formats into "xxx\bilibili\videos\{BV_ID}.mp4" ``` 3. 如果下载出错，直接终止任务，不要再继续进行其他尝试 ### 分析视频 调用`doubao-video-analyze`技能分析该视频，直接使用该技能的结果


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shenghoo123-png/kay-oschina-content (version 0.1.0)

# 开源中国发布技能 ## 1. 平台简介 开源中国（OSCHINA）是中国最大的开源技术社区，成立于2008年，拥有众多开发者用户。平台提供博客、问答、开源项目推荐等技术内容分享，同时也支持企业招聘和技术资讯发布。 **网址**: https://www.oschina.net --- ## 2. 注册/登录方式 ### 注册方式 - **邮箱注册**：输入邮箱 + 设置密码 - **手机号注册**：输入手机号 + 验证码 - **第三方登录**：支持 Github / 微信 / 支付宝 登录 ### 登录入口 - 首页右上角「登录/注册」 - 推荐使用 Github 登录（技术身份更匹配，也方便后续关联开源项目） --- ## 3. 发布文章流程 ### 步骤一：进入博客后台 1. 登录后，点击右上角头像 → 「我的博客」或「管理博客」 2. 进入博客管理后台 ### 步骤二：写文章 1. 点击「发布博客」或「写博客」 2. 进入在线编辑器（支持富文本和 Markdown 两种模式） ### 步骤三：填写文章信息 1. **标题**：输入文章标题 2. **分类**：选择文章分类（原创翻译、新闻、技巧分享、值得关注等） 3. **标签**：添加1-5个标签 4. **正文**：在编辑器中撰写内容 5. **封面图**：可上传文章封面图（可选） ### 步骤四：发布 1. 点击「发布」或「保存」 2. 文章审核后公开（通常几分钟到几小时） ### 草稿与编辑 - 文章会自动保存草稿 - 已发布的文章也可以随时编辑修改 --- ## 4. 文章模板 ### 文章标题模板 ``` [技术点] + [场景/价值] + [类型标识] 示例： 深入理解 Python 装饰器及其高级用法 Spring Boot 整合 Redis 实现缓存实战 【译】2024年 Web 开发趋势预测 ``` ### 文章正文模板 ```markdown # 文章标题 > 导读：本文介绍[核心内容]，适合[目标读者]，读完可掌握[收获]。 ## 背景 [介绍文章背景和解决的问题] ## 目录 1. [章节一] 2. [章节二] 3. [章节三] --- ## 一、[章节标题] [正文内容] ### 1.1 [小节] [代码示例] ```python # 示例代码 def example(): pass ``` ## 总结 [总结全文要点] ## 参考 - [参考1] - [参考2] ``` --- ## 5. 注意事项 1. **原创声明**：平台鼓励原创，翻译文章需注明「译」 2. **内容质量**：技术深度要够，代码要有实际运行价值 3. **标题规范**：避免夸大、标题党，保持技术严谨性 4. **配图规范**：图片使用平台图床或可靠的外部链接 5. **代码规范**：代码块标明语言，版本说明清楚 6. **频繁发布限制**：新手每天发布数量有限制，优质用户可提升权限 --- ## 6. 常见问题 **Q: 开源中国文章有收益吗？** A：开源中国有博客之星等活动，优质内容可获得推荐和奖励。 **Q: 如何提高文章阅读量？** A：优化标题、选对分类和标签、提高更新频率、与其他博客互动。 **Q: 可以发布软文吗？** A：可以在「ITeye」子站发布，oschina.net 主站对商业内容有限制。 **Q: 文章被举报抄袭怎么办？** A：需保证原创性，被认定抄袭会导致账号受限。 **Q: 如何关联 GitHub 开源项目？** A：在个人资料中绑定 GitHub，可自动同步开源项目到个人主页。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mirni/gh-skillforge (version 1.0.0)

--- name: gh-skillforge description: "Generate valid, ClawHub-ready SKILL.md files from product metadata. Give it a name, description, and instructions — get back a properly formatted SKILL.md with YAML frontmatter, slug normalization, and optional env/bins declarations." metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔨","requires":{"bins":["python"]},"install":[{"id":"pip","kind":"uv","packages":["fastapi","uvicorn","pydantic","pyyaml"]}]}} --- # SkillForge Generate a SKILL.md ready to publish on ClawHub. ## Start the server ```bash uvicorn skillforge.app:app --port 8003 ``` ## Generate a SKILL.md ```bash curl -s -X POST http://localhost:8003/v1/forge-skill \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"name": "My Cool Tool", "description": "Does cool things.", "instructions": "Step 1: Be cool."}' | jq ``` Returns `skill_md` (the complete SKILL.md content) and `slug` (ClawHub-compatible name like `my-cool-tool`). ## With optional env vars and bins ```bash curl -s -X POST http://localhost:8003/v1/forge-skill \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"name": "API Client", "description": "Calls APIs.", "instructions": "Use curl.", "env_vars": ["API_KEY"], "bins": ["curl"]}' | jq '.skill_md' -r ``` ## Slug rules Names are auto-converted to ClawHub slugs: lowercase, spaces to dashes, special chars removed. `"My Tool v2!"` becomes `my-tool-v2`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mirni/formatgate (version 1.0.0)

--- name: formatgate description: "Convert between JSON, YAML, and TOML formats. All 6 conversion directions supported. Round-trip safe. Useful for agents that receive data in one format and need it in another." metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔄","requires":{"bins":["python"]},"install":[{"id":"pip","kind":"uv","packages":["fastapi","uvicorn","pydantic","pyyaml"]}]}} --- # FormatGate Convert data between JSON, YAML, and TOML. ## Start the server ```bash uvicorn formatgate.app:app --port 8008 ``` ## Convert JSON to YAML ```bash curl -s -X POST http://localhost:8008/v1/convert \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"content": "{\"name\": \"Alice\", \"age\": 30}", "input_format": "json", "output_format": "yaml"}' | jq -r '.result' ``` ## Convert YAML to JSON ```bash echo "name: Alice" | curl -s -X POST http://localhost:8008/v1/convert \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "{\"content\": $(cat - | jq -Rs), \"input_format\": \"yaml\", \"output_format\": \"json\"}" | jq -r '.result' ``` Returns `success` (true/false), `result` (converted content), and `error` (if conversion failed — e.g., invalid input).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: izorro/news-video-maker (version 1.0.4)

--- name: news-video-maker description: News video maker skill. Use search tools to get news, generate speech, and create video with golden subtitles. For creating news briefing videos. --- # News Video Maker Convert news content into a video with voiceover and subtitles. ## Input - News topic/keywords (get via search tool in real-time) - Background image path (provided by user) - Output directory (user-defined, default: `C:\Users\hyzu\Documents\openclaw\`) ## Steps ### 1. Get News Use search tool to get today's news: - Use `freeUnlimited-websearch` or `ollama_web_search` or `tavily-search` skill to search for today's news - Keywords like: "today news", "2026 March news", etc. Example prompt: ``` Search for important news today, including international and domestic news ``` ### 2. Generate Speech Use TTS tool to convert news text to speech: - Call tts tool to generate mp3 audio ### 3. Create Video Use FFmpeg to combine background image, audio, and add subtitles. **Subtitle calculation rules**: - Video width: 1280px - Font size: 36px (about 20-25 Chinese characters per line) - Gold subtitles: PrimaryColour=&HFFD700& **Command**: ```bash ffmpeg -y -loop 1 -i "{background_image}" -i "{audio_file}" -vf "subtitles='{subtitle_file}':force_style='Fontsize=36,PrimaryColour=&HFFD700&,BorderStyle=3,Outline=2,MarginV=50',scale=1280:720:force_original_aspect_ratio=decrease,pad=1280:720:(ow-iw)/2:(oh-ih)/2" -shortest -c:v libx264 -tune stillimage -c:a aac -b:a 192k -pix_fmt yuv420p "{output_video}" ``` ### 4. Subtitle File Format (SRT) Subtitle rules: - Max 20 Chinese characters per line - Timestamp format: HH:MM:SS,mmm --> HH:MM:SS,mmm Example: ``` 1 00:00:00,000 --> 00:00:04,000 2026年3月11日新闻简报 ``` ## Output MP4 video file saved to user-specified output directory. ## Notes - Split long subtitles into multiple lines, keep each line under 20 characters - Backslashes in paths need escaping or use double quotes - Audio file can reuse MP3 generated by TTS tool


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