OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kaiyuelv/meeting-recorder-assistant (version 1.0.0)

--- name: meeting-recorder-assistant description: Intelligent meeting recording and transcription assistant with automated minutes generation, action item extraction, and sentiment analysis. Supports audio transcription, speaker diarization, meeting summarization, and task extraction. Use when users need to record meetings, transcribe audio, generate meeting minutes, extract action items, or analyze meeting content. --- # Meeting Recorder Assistant An intelligent meeting assistant that records, transcribes, and analyzes meetings to generate actionable insights. ## Features - **Audio Recording**: Record meeting audio with timestamps - **Speech-to-Text**: Transcribe audio to text with speaker identification - **Meeting Minutes**: Auto-generate structured meeting summaries - **Action Items**: Extract tasks and assignments from discussions - **Sentiment Analysis**: Analyze meeting tone and engagement ## Usage ### Record and Transcribe ```python from scripts.meeting_recorder import MeetingRecorder # Initialize recorder recorder = MeetingRecorder() # Start recording recorder.start_recording("/tmp/meeting_audio.wav") # Stop and transcribe transcript = recorder.stop_and_transcribe() print(f"Transcript: {transcript['text']}") ``` ### Generate Meeting Minutes ```python from scripts.meeting_minutes import generate_minutes # Generate structured minutes minutes = generate_minutes(transcript_path="/tmp/transcript.json") print(f"Summary: {minutes['summary']}") print(f"Action Items: {minutes['action_items']}") ``` ### Extract Action Items ```python from scripts.action_extractor import extract_actions # Extract tasks from transcript actions = extract_actions("/tmp/transcript.txt") for action in actions: print(f"- {action['task']} (Assigned: {action['assignee']})") ``` ## Supported Audio Formats - WAV - MP3 - M4A - OGG ## Output Formats - JSON (structured data) - Markdown (meeting minutes) - TXT (transcript)


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Skill: lzgztth-debug/paperpass-de-duplication (version 1.0.0)

--- name: paperpass-de-duplication description: 根据 PaperPass 查重报告，对论文中标注了相似度百分比的段落进行智能降重改写，将高重复文字转化为低重复原创表达。适用场景：用户上传了 PaperPass 查重报告（PDF 或文本），需要降低论文重复率时使用。注意：本技能只针对「文字重复/抄袭检测」，不针对 AIGC 率（AIGC 率请用 humanizer-academic-zh skill）。 metadata: platform: PaperPass language: 中文学术论文 --- # PaperPass 查重报告降重 Skill v1 ## 概述 本 skill 针对 PaperPass 查重报告中的高相似度段落，提供系统化的降重改写服务。 **输入**：PaperPass 查重报告（PDF 文件或报告文本） **输出**：改写后的低相似度段落 + 降重策略说明 --- ## PaperPass 查重报告格式解析 PaperPass 报告具有以下特征，识别这些特征是降重的前提： 1. **段落相似度标注**：每段文字末尾或中间标注 `查重 XX%`，表示该段与已有文献的相似度 2. **颜色标记**：`查重 0%-40%` 通常为低风险（绿色），`41%-60%` 中等风险（黄色），`61%以上` 高风险（橙色/红色） 3. **相似文献来源**：报告末尾列出匹配来源，包括学位库、期刊库、会议库等 4. **连续高相似句子**：连续多句高相似会被整体标记，需要整体改写而非逐句 5. **高相似度阈值**：通常 40% 以上需要重点关注，60% 以上必须改写，80% 以上需大幅重构 --- ## 降重核心策略（学术论文适用） ### 策略一：同义改写（适用于 40%-60% 相似段落） - 将专业术语替换为等效表达（如"心肌梗死"→"心脏组织坏死"、"缺血"→"血流供应不足"） - 形容词和副词替换（"显著"→"明显"/"较为"/"大幅度"） - 动词替换（"表明"→"提示"/"证实"/"显示"） - 保持术语准确性，避免改变专业含义 ### 策略二：句式重构（适用于 50%-70% 相似段落） - 主动句改被动句，被动句改主动句 - 原文："MSCs 可以分化为心肌细胞" → 改写："在特定微环境诱导下，骨髓间充质干细胞具备向心肌谱系细胞定向转变的潜能" - 拆分长句为短句，或合并短句为长句 - 调整句子顺序（先说结果后说原因） - 将定语从句改为分词结构或独立句子 ### 策略三：语义扩展（适用于 60%-80% 相似段落） - 在保持核心信息的前提下，补充背景、原因、结果等扩展内容 - 加入具体数据或研究细节（原创性补充） - 加入个人论述/评述性语言（"值得注意的是…"） - 将陈述句改为更具批判性或分析性的表达 ### 策略四：结构重组（适用于 80%+ 相似段落） - 寻找该段落的替代文献来源，从不同角度重新描述同一现象 - 将一个高相似段落拆分为 2-3 个低相似段落 - 用图表替代文字描述（条件允许时） - 改变论述逻辑顺序（先对比再总结 vs 先总结再展开） - 大幅改写，保留核心概念但用全新句式和表达方式 --- ## 操作流程 ### 第一步：解析报告，识别高相似段落 从用户提供的查重报告中，提取所有 `查重 XX%` 段落，按照相似度从高到低排序： ``` 极高风险（80%+）：必须全面重构 高风险（60%-80%）：大幅改写 + 补充原创内容 中等风险（40%-60%）：同义改写 + 句式调整 低风险（40%以下）：可接受，仅必要时微调 ``` ### 第二步：逐段改写 对每个高相似段落，按以下优先级执行改写： 1. 核心概念/术语保持不变（保证学术准确性） 2. 句式和表达方式全部替换 3. 如可能，加入补充说明或限定语（"已有研究表明…"替换为"近年来多项研究报道…"） 4. 保持字数相近，避免大幅删减导致内容缺失 ### 第三步：输出结果 对每个改写段落，标注： - 原文相似度 - 改写后预估相似度 - 使用的改写策略 - 原文与改写后对比 ### 第四步：汇总建议 提供总体降重建议，包括： - 总段落数、高相似段落数 - 建议优先处理段落顺序 - 降重后预估总体相似度范围 --- ## 改写质量标准 1. **学术准确性**：核心概念和数据不得有误 2. **语义等价**：改写后意思与原文等价，不改变研究结论 3. **语言自然**：避免机械翻译感，语句通顺符合学术写作规范 4. **逻辑连贯**：改写后段落内部逻辑清晰，与上下文衔接自然 5. **术语一致**：同一术语在同一段落内保持统一 --- ## 注意事项 - 本 skill 处理**文字重复（抄袭）检测**问题，AIGC 检测问题请使用 `humanizer-academic-zh` skill - 本 skill 不提供虚假期刊信息或伪造数据，所有改写基于原文信息重构 - 改写后建议再次提交查重验证效果 - 对极高相似段落（90%+），可能需要引用多篇相关文献进行综合改写


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Skill: goofyfht-blip/clawfeed-push (version 1.0.0)

--- name: clawfeed-push description: | ClawFeed 新闻摘要飞书推送。定时抓取全球新闻（BBC · CNBC · Reuters · Al Jazeera）→ AI 生成中文摘要 → 推送至飞书。 触发条件：(1) 用户要求推送新闻 (2) 测试推送 (3) 配置定时任务 --- # ClawFeed Push - 新闻摘要飞书推送 定时抓取全球新闻 → AI 生成中文摘要 → 推送至飞书对话。 ## 功能 - 自动抓取 BBC World、Al Jazeera、CNBC、Reuters 等主流媒体 RSS - 基于 MiniMax AI 生成中文新闻摘要 - 每日定时推送 50 条新闻到飞书 - 支持手动触发推送测试 ## 配置 ### 1. 飞书用户 ID 默认推送到当前飞书对话（`user:ou_30597b1b45c505faac65f11983d1276d`），如需修改目标，编辑 `scripts/push-feishu.py` 中的 `TARGET` 变量。 ### 2. Crontab 定时推送 脚本已在 crontab 中注册： ``` 30 8 * * 1-5 /home/goofy/.openclaw/workspace/scripts/clawfeed-daily.sh ``` 每周一至周五 8:30 自动执行。 ## 手动命令 ```bash # 生成当日摘要（不推送） python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/clawfeed-digest.py daily zh # 仅推送最新摘要到飞书 python3 ~/.openclaw/workspace/scripts/clawfeed-push-feishu.py # 生成 + 推送（完整流程） bash ~/.openclaw/workspace/scripts/clawfeed-daily.sh ``` ## 依赖 - Python 3 - `openclaw` CLI（已安装） - ClawFeed 服务运行于 `localhost:8767` - MiniMax API Key ## 新闻源 - BBC World News · Al Jazeera English · CNBC Top News · Reuters Business 共约 50-80 条原始新闻，AI 摘要后保留 50 条。


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Skill: chenni666/skill-find (version 1.0.0)

--- name: skill-find description: "Search and discover OpenClaw skills from various sources. Use when: user wants to find available skills, search for specific functionality, or discover new skills to install." homepage: https://clawhub.ai metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "bins": [] } } } --- # Find Skills 技能 搜索、发现和安装开放代理技能生态中的各项专门技能。 ## 何时使用此技能 (When to Use) ✅ **推荐使用场景：** - 当用户询问“如何做 X”，而 X 可能是一个常用且已有相关技能的任务。 - 当用户表示寻求针对特定任务的技能：“找一个处理 X 的技能”或“有没有具备某能力的技能？”。 - 当用户想要扩展代理的能力、搜索工具、模板或专门的工作流时。 - 用户需要完成一个功能或者目标，但不确定是否已有技能可以直接使用。 ❌ **不推荐使用场景：** - **管理已安装技能** → 请使用 `openclaw skills list` - **创建全新技能** → 请使用 `skill-creator` 技能或运行 `npx skills init` ## 技能定位与推荐流程 ### 第 1 步：定位需求分析 (Understand What They Need) 明确用户所需处理任务的具体领域（如：React、测试、DevOps、设计、部署等），判断该任务是否为常用需求，是否有现成技能可直接处理。 ### 第 2 步：检索所需技能 (Search for Skills) 使用相应的命令行搜索寻找适用技能： ```bash # 1. 使用 ClawHub (官方推荐) npx clawhub search "关键字" # 2. 或者使用 Skills CLI 搜索 npx skills find [查询关键字] ``` > **💡 搜索策略与技巧：** > > - **使用精准关键词**：如查询 "react testing" 而非单单寻找 "testing"。 > - **更换同义词**：如 "deploy" 无结果此换用 "deployment" 或 "ci-cd"。 > - **按热度排序**：`npx clawhub search --sort installs` 或 `--sort stars`。 ### 第 3 步：展示选项反馈用户 (Present Options) 找到包含相关能力的技能后，应直观地向用户展示： - 技能名称及其具体功能用途。 - 获取或安装的相应命令行提示。 - 提供对应了解详情的网址（如 `skills.sh` 等）。 ### 第 4 步：执行技能安装 (Installation) 引导或直接帮助用户安装所需的库，并在执行前叮嘱： 1. 阅读 `SKILL.md` 的说明规范。 2. 验证前置依赖。 3. 尽量在隔离环境中先行测试再做生产环境部署。 ```bash # 原生 OpenClaw 安装方式 openclaw skills install <skill-slug> # 或者使用 npx skills 工具进行全局静默安装 npx skills add <owner/repo@skill> -g -y ``` ## 如果未找到合适的技能... 如果没有检索到任何可供依赖的外部技能： 1. 告知用户当前生态中虽不包括针对性的第三方技能包。 2. 提出利用自身的原生功能，直接协助用户完成这部分操作需求。 3. **鼓励自主创建**：指导用户使用 `npx skills init [新建技能名称]` 开发定制的技能工具以供后续复用。 ## 各领域常见技能检索分类 - **前端与 Web 开发**：`react`, `nextjs`, `typescript`, `tailwind` - **测试与可靠性验证**：`testing`, `jest`, `playwright`, `healthcheck`, `e2e` - **DevOps 持续集成与分发**：`deploy`, `docker`, `kubernetes`, `ci-cd` - **代码规范、文档与设计**：`review`, `lint`, `readme`, `ui`, `accessibility` - **通用代理化插件**：`github`, `feishu`, `notion`, `tavily-search`, `proactive-agent` ## 其他扩充技能资源库 除了常规 CLI 拉取外，还可以从以下资源集市主动检索第三方功能模块： 1. **[ClawHub](https://clawhub.ai)**：首选技能检索门户。 2. **OpenClaw Directory**：分类与热度浏览导视页 (https://www.openclawdirectory.dev/skills)。 3. **[LobeHub](https://lobehub.com/skills)**：丰富的社区生态驱动合集。 4. **GitHub 开源搜索**：特定仓库通过关键字 `openclaw skill`、`agent-skill` 搜索检索，尤其重点查阅 `vercel-labs/agent-skills` 或 [REDACTED_SECRET] 等集合下的 `SKILL.md`。 5. 当你遇到 `clawhub` 查询 **API 限流请求超时**，请等待 1 小时，或建议通过上述网页直接执行手工搜索。


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Skill: lantianbaicai/universal-video-analyzer-zh (version 1.1.0)

--- name: universal-video-analyzer-zh description: 通用视频分析器（中文版）- 使用多模态大模型分析视频内容，支持画面识别和语音转文字，生成结构化中文报告。支持豆包、智谱、通义千问等多种模型，用户自行配置 API Key。 mode: direct env: required: - name: VIDEO_ANALYZER_API_KEY description: 多模态模型 API Key（豆包/智谱/通义等） optional: - name: VIDEO_ANALYZER_MODEL description: 模型名称 default: doubao-seed-2-0-pro-260215 - name: VIDEO_ANALYZER_BASE_URL description: API 基础地址 default: https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3 - name: WHISPER_MODEL_DIR description: Whisper 模型本地路径 --- ## 安装前置依赖 ```bash # 1. 安装 Python 依赖 pip install requests openai-whisper torch tenacity Pillow python-dotenv # 2. 安装 ffmpeg（必需） # Windows: winget install Gyan.FFmpeg # macOS: brew install ffmpeg # Linux: sudo apt install ffmpeg # 3. 首次运行会自动下载 Whisper 模型（约150MB），请确保网络畅通 ``` ## ⚠️ 数据隐私说明 本技能会将视频关键帧图片（base64编码）和语音转写文本发送到你配置的多模态模型API。请确认： - 你接受将视频内容发送到所选模型服务商 - 敏感/私密视频请谨慎使用，或选择私有化部署的模型 - 分析结果仅保存在本地，不会上传到其他地方 ## 触发条件 当用户发送视频文件（.mp4, .mov等）并希望分析内容时，自动触发此技能。 ## 执行命令 ```bash python doubao_video_analyzer.py "{{video_path}}" ``` ## 配置说明 ### 必需配置 设置环境变量 `VIDEO_ANALYZER_API_KEY` 为你的多模态模型 API Key。 ### 可选配置 | 环境变量 | 说明 | 默认值 | |---------|------|--------| | `VIDEO_ANALYZER_MODEL` | 使用的模型名称 | `doubao-seed-2-0-pro-260215` | | `VIDEO_ANALYZER_BASE_URL` | API 基础地址 | `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` | | `WHISPER_MODEL_DIR` | Whisper 模型本地路径 | 自动下载 | ### 支持的模型示例 | 模型提供商 | MODEL 值 | BASE_URL | |-----------|---------|----------| | 豆包 | `doubao-seed-2-0-pro-260215` | `https://ark.cn-beijing.volces.com/api/v3` | | 智谱 GLM-4V | `glm-4v-plus` | `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4` | | 通义千问 VL | `qwen-vl-plus` | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | ## 功能特点 ✅ **双轨分析**：同时分析视频画面 + 语音转文字，生成完整报告 ✅ **模型无关**：支持多种多模态模型，用户自由选择 ✅ **结构化输出**：自动生成场景、核心信息、亮点等结构化内容 ✅ **HTML可视化报告**：自动生成精美排版的HTML报告，含关键帧展示、分析结果、语音文字稿 ✅ **国内可用**：支持豆包、智谱、通义等国内模型，无需翻墙 ✅ **容错完善**：ffmpeg错误检查、API超时保护、跨平台路径兼容 ## 输出文件 每次分析会自动生成以下文件： - `{视频名}_分析报告.md` — Markdown格式报告 - `{视频名}_分析报告.html` — HTML可视化报告（可直接用浏览器打开） - `{视频名}_frames/` — 提取的关键帧图片


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Skill: frankski818/blackswan-monitor (version 1.0.0)

--- name: blackswan-monitor description: A股黑天鹅对冲策略监控日报。每天自动抓取市场数据，基于改进版塔勒布期权策略的建仓、退出及风控规则进行计算分析，生成监控日报并通过邮件和飞书发送。监控标的包括沪深300、上证50、中证500、创业板、科创50的期权隐含波动率，以及全市场融资余额变化。 --- # A股黑天鹅对冲策略监控日报 基于改进版塔勒布期权策略的建仓、退出及风控规则，每日自动生成监控报告。 ## 策略核心逻辑 ### 建仓条件（需同时满足） - 沪深300 IV < 15.5% - 上证50 IV < 16% - 中证500 IV < 23% - （可选）创业板/科创50 IV 处于自身25%历史分位以下 ### 退出信号 **一级退出（平仓50%）：** - 任一指数IV单日涨幅 ≥ 55% - 或全市场融资余额单日降幅 > 5% **二级退出（清仓剩余50%）：** - 一级触发后3个交易日内，IV续涨 ≥ 30% - 或融资余额累计降幅 > 8% ### 风格分裂预警 - 沪深300 IV - 上证50 IV > 8个百分点时，提示市场风格分裂 ## 使用方法 ### 手动执行 ```bash python scripts/blackswan_monitor.py ``` ### 定时任务（OpenClaw cron） 建议每天上午5:00执行： ```json { "schedule": "0 5 * * *", "timezone": "Asia/Shanghai" } ``` ## 数据输出 报告包含以下内容： 1. **市场数据概览** - 各指数收盘价、IV、IV单日涨幅、历史分位 2. **建仓条件判断** - 各指数是否满足建仓条件及原因 3. **退出信号监控** - 一级/二级退出信号状态 4. **风格分裂预警** - 沪深300与上证50 IV差值分析 5. **操作建议摘要** - 新开仓、现有持仓建议 ## 配置文件 ### 邮件配置（已内置） - SMTP服务器：smtp.qq.com - 发件人：[REDACTED_SECRET] ### 飞书配置（需用户设置） 设置环境变量： ```bash export FEISHU_WEBHOOK="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxx" ``` ## 数据存储 数据文件存储在 `blackswan_data/` 目录： - `iv_history.json` - IV历史数据（用于计算分位数和涨幅） - `margin_history.json` - 融资余额历史数据 - `strategy_state.json` - 策略状态（一级/二级退出信号记录） ## 依赖 - akshare - 金融数据获取 - pandas - 数据处理 - numpy - 数值计算 ## 注意事项 1. 数据源使用AKShare，需确保网络连接正常 2. 创业板和科创50的数据可能受限，会使用固定阈值作为备选 3. 历史分位数计算需要至少30天的历史数据 4. 策略参数可在脚本中调整 `STRATEGY_PARAMS`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xueylee-dotcom/deep-web-fetcher (version 1.0.0)

# Skill: Deep Web Fetcher > 版本：1.0.0 > 描述：免费网页抓取 + 内容提取 + 结构化输出，无需付费API --- ## 核心功能 - **网页抓取**：支持JS渲染，自动等待页面加载 - **正文提取**：智能识别文章主体，过滤广告/导航 - **元数据提取**：自动提取标题、作者、发布时间 - **指标提取**：从正文提取关键数据（样本量、AUC、成本等） --- ## 触发命令 ```bash /web-fetcher <url> [--domain <领域>] ``` ### 参数说明 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `url` | 必填 | 目标网页URL | | `--domain` | general | 研究领域，影响指标提取规则 | ### 领域选项 - `general`：通用提取 - `healthcare`：医疗/健康领域 - `medical`：医学研究 - `insurance`：保险控费 - `machine_learning`：机器学习 --- ## 执行流程 ``` 1. 启动Playwright浏览器 2. 访问目标URL，等待JS渲染完成 3. 使用Readability提取正文 4. 提取元数据（标题、作者、时间） 5. 根据领域规则提取关键指标 6. 输出生成JSON ``` --- ## 输出格式 ```json { "url": "https://example.com/article", "success": true, "title": "文章标题", "author": "作者名", "published_date": "2024-01-15", "content_text": "正文内容...", "content_html": "<html>...</html>", "word_count": 1500, "extracted_metrics": { "sample_size": "9,080", "auc": 0.85, "accuracy": 92.5 }, "error": null } ``` --- ## 使用示例 ### 抓取arXiv论文 ```bash /web-fetcher "https://arxiv.org/abs/2301.12345" --domain "machine learning" ``` ### 抓取PubMed摘要 ```bash /web-fetcher "https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/38134648/" --domain "medical" ``` ### 抓取政府报告 ```bash /web-fetcher "https://www.gov.cn/zhengce/zhengceku/2024-01/15/content_6923456.htm" --domain "insurance" ``` --- ## 依赖安装 ```bash # 安装Python依赖 pip install playwright readability-lxml lxml beautifulsoup4 # 安装浏览器驱动（首次运行需下载~100MB） playwright install chromium ``` --- ## 注意事项 ### 反爬策略 部分网站有反爬机制，如遇失败可： 1. **增加延迟**：在脚本中调整 `time.sleep()` 2. **使用代理**：在 `browser.new_context()` 中添加代理 3. **轮换UA**：修改 `user_agent` 参数 ### 提取准确率 - 标准网页（文章/博客）：✅ 效果优秀 - 复杂布局（多栏/动态加载）：⚠️ 可能需人工复核 - PDF页面：❌ 不支持，请用PDF专用工具 ### 执行速度 - 单页抓取：5-15秒（含浏览器启动） - 批量抓取：建议并发3-5个 --- ## 与深度研究v6.0集成 ```bash # 生成卡片 /web-fetcher <url> --domain "insurance" > sources/card-xxx.json # 转换卡片格式 python3 scripts/convert-to-card.py sources/card-xxx.json ``` --- ## 文件结构 ``` skills/web-fetcher/ ├── SKILL.md └── scripts/ └── web-fetcher.py ``` --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 更新 | |------|------|------| | 1.0.0 | 2026-03-19 | 初始版本 | --- *完全免费，本地运行，数据不出机器*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: robert-janssen/wolfram-alpha (version 1.0.2)

--- name: wolfram-alpha description: Perform complex mathematical calculations, physics simulations, data analysis, and scientific queries via the Wolfram|Alpha LLM API. Use this skill when you need exact answers to quantitative questions. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔢", "requires": { "bins": ["python3"], "pip": ["requests"], "env": ["WOLFRAM_APP_ID"] } } } --- # Wolfram|Alpha Skill This skill leverages the Wolfram|Alpha LLM API to provide accurate answers to scientific and mathematical questions. ## Usage Call the script with your query as an argument: ```bash python3 wolfram_query.py "integrate x^2 from 0 to 3" ``` ## Features - **Mathematics**: Calculus, algebra, statistics. - **Science**: Physics, chemistry, astronomy. - **Data**: Economic data, geographic facts, demographics. - **Units**: Unit conversions and currency exchange. ## Configuration Requires a `WOLFRAM_APP_ID` in the environment variables (typically set in your `.env` file).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tjsdyy/clawheart-security (version 2.0.0)

--- name: clawheart-security description: 让 AI Agent 在对话框里直接驱动本机 ClawHeart 的安全审计、技能鉴定、Agent 凭据治理。当用户问"扫一下 AI 安全"或类似意图时调用 `clawheart` CLI。 version: 1.0.0 category: [安全, AI 治理, 工具] recommendedModels: - claude-opus-4-7 - claude-sonnet-4-6 - gpt-5.4-thinking examples: - 帮我扫一下 AI 安全风险 - 检查我的技能里有没有恶意的 - 列出本机的 AI Agent - 看一下 ClawHeart 整机状态 - 哪些 Provider 配置了 --- # ClawHeart 安全助手 你可以通过 `clawheart` 命令行调用本机 ClawHeart 服务做 AI 安全审计、技能鉴定、Agent 凭据治理。 > 前置：用户机器需要安装 ClawHeart CLI（`clawheart-cli` 或 `clawheart`，PATH 中可执行）。 > 若 `which clawheart` 失败，引导用户访问 https://clawheart.live 下载，或跑 `curl -fsSL clawheart.live/install.sh | sh`。 ## 触发条件 → 命令映射 | 用户意图（关键词举例） | 命令 | |---|---| | "扫描安全 / AI 风险 / 检查我的配置" | `clawheart scan --json` | | "看看本地的技能 / SKILL.md / Agent 装了什么" | `clawheart skills list --json` | | "技能有恶意吗 / 鉴定一下技能" | `clawheart skills scan --all --json` | | "我装了哪些 Agent / Claude / Codex / Cursor 在哪" | `clawheart agents list --json` | | "MCP server 有哪些" | `clawheart agents mcp --json` | | "我的 Provider / API key 配置" | `clawheart providers list --json` | | "ClawHeart 整机状态 / 代理在跑吗" | `clawheart status --json` | | "引导我设置 / 第一次用" | `clawheart init --json` 然后状态机交互 | | "备份技能 / 打包技能" | `clawheart skills backup --json` | ## 输出解析规范 所有命令返回顶层 JSON： ```json { "ok": true, "data": { ... } } { "ok": false, "error": "..." } ``` `data` 的 schema 因命令而异，**用户友好的摘要文本不在 JSON 里** —— 你需要根据 `data` 用自然语言重述。 ## 工作流示例 ### 扫描 1. 跑 `clawheart scan --json` 2. 从 `data.results` 里筛 `outcome=fail` 的项目 3. 优先告知用户严重问题： - 每项给 `id` + `description` + `detail` + `remediation` 4. 然后简单提一句"还有 X 个警告 / Y 项通过 / Z 项跳过" 5. **不要逐项列举 skipped** — 它们多是"未实现"占位，列出来反而让用户疑惑 ### 技能鉴定 1. `clawheart skills scan --all --json` 2. 聚焦 `data` 数组中 `blocked: true` 或 `score < 60` 的技能 3. 给用户列出"危险技能" + 建议（一般是用 `clawheart skills backup <id>` 备份后删除） ### Agent 列表 1. `clawheart agents list --json` 2. 把 `data` 数组里每个 Agent 的 `id` + `agent_name` + `config_path` + `mcp_servers` 简洁报给用户 ## 不要做的事 - ❌ 不要直接读 `~/.clawheart-v2/` 文件 — 必须通过 CLI - ❌ 不要替用户输入密码 / API key - ❌ skipped 项的 "未实现" 状态不要解读为漏洞或问题 - ❌ 不要自己尝试 sudo —— 遇到需要权限的提示直接转告用户 ## CLI 不可用时的兜底 若 `clawheart` 命令找不到： > ClawHeart CLI 似乎没装。访问 https://clawheart.live 下载，或运行： > > macOS / Linux：`curl -fsSL https://clawheart.live/install.sh | sh` > > Windows：`iwr https://clawheart.live/install.ps1 -useb | iex` ## 完整命令清单 ``` clawheart scan [--category=<C>] [--ids=<ID,...>] [--json] clawheart skills {list,scan <id>|--all,backup [<ids>]} [--json] clawheart agents {list,mcp [--agent=<id>],rescan} [--json] clawheart providers {list,add,import,overwrite <id>} [--json] clawheart status [--json] clawheart init [--reset] [--json] clawheart --version ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: fangshan101-coder/extrabux (version 0.1.0)

--- name: Extrabux返利助手 description: Extrabux海淘返利平台工具，中英双语界面，覆盖10000+海外商家，为全球华人提供购物现金返利服务。 version: 0.1.0 --- # Extrabux返利助手 Extrabux海淘返利平台工具。中英双语界面，覆盖10000+海外商家，为全球华人提供购物现金返利服务，支持支付宝、PayPal等多种提现方式，是海淘返利的综合性工具。 ## 触发词 extrabux、extrabux返利、海淘返利平台、extrabux cashback、全球返利 ## 计划实现能力 - **10000+商家**：覆盖范围广，全球主流电商和品牌 - **中英双语**：适合中国用户和海外华人 - **多种提现**：支付宝/PayPal/银行转账 - **高返利活动**：定期推出高返利专题活动 ## 输出格式 ``` 🌍 Extrabux返利查询 商家：[商家名称] 返利比例：[X]% 可用优惠码：[优惠码] 提现方式：支付宝/PayPal 返利链接：[链接] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/amazon-enhanced-brand-content (version 1.0.0)

--- name: amazon-enhanced-brand-content description: "Premium A+ and Brand Story — module design, lifestyle imagery, comparison charts, mobile optimization" metadata: nexscope: category: amazon --- # Amazon Enhanced Brand Content Premium A+ and Brand Story — module design, lifestyle imagery, comparison charts, mobile optimization **Supported platforms:** Amazon (US, UK, DE, CA, JP, AU, and all marketplaces). Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope/amazon-enhanced-brand-content ``` ## Usage ``` Help me with amazon enhanced brand content for my e-commerce business. ``` ## Capabilities - Premium A+ and Brand Story - module design - lifestyle imagery - comparison charts - mobile optimization ## 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.


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Skill: huangfeng1995/blogwatcher-old (version 1.0.0)

--- name: blogwatcher description: Monitor blogs and RSS/Atom feeds for updates using the blogwatcher CLI. homepage: https://github.com/Hyaxia/blogwatcher metadata: { "openclaw": { "emoji": "📰", "requires": { "bins": ["blogwatcher"] }, "install": [ { "id": "go", "kind": "go", "module": "github.com/Hyaxia/blogwatcher/cmd/blogwatcher@latest", "bins": ["blogwatcher"], "label": "Install blogwatcher (go)", }, ], }, } --- # blogwatcher Track blog and RSS/Atom feed updates with the `blogwatcher` CLI. Install - Go: `go install github.com/Hyaxia/blogwatcher/cmd/blogwatcher@latest` Quick start - `blogwatcher --help` Common commands - Add a blog: `blogwatcher add "My Blog" https://example.com` - List blogs: `blogwatcher blogs` - Scan for updates: `blogwatcher scan` - List articles: `blogwatcher articles` - Mark an article read: `blogwatcher read 1` - Mark all articles read: `blogwatcher read-all` - Remove a blog: `blogwatcher remove "My Blog"` Example output ``` $ blogwatcher blogs Tracked blogs (1): xkcd URL: https://xkcd.com ``` ``` $ blogwatcher scan Scanning 1 blog(s)... xkcd Source: RSS | Found: 4 | New: 4 Found 4 new article(s) total! ``` Notes - Use `blogwatcher <command> --help` to discover flags and options.


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

--- name: pipeworx-cocktails description: Cocktail recipes from TheCocktailDB — search by name, browse by ingredient, or discover a random drink version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "🍸" homepage: https://pipeworx.io/packs/cocktails --- # Cocktail Recipes Shaken or stirred? This pack wraps TheCocktailDB to give you cocktail recipes with full ingredient lists, measurements, and instructions. Search by name, filter by ingredient, or let fate decide with a random cocktail. ## Tools | Tool | Description | |------|-------------| | `search_cocktails` | Search cocktails by name (e.g., "margarita", "old fashioned") | | `get_cocktail` | Full recipe by TheCocktailDB ID — ingredients, measurements, instructions, and image | | `random_cocktail` | A random cocktail with complete recipe details | | `cocktails_by_ingredient` | Find all cocktails using a specific ingredient (e.g., "vodka", "lime juice") | ## Reach for this when - Someone asks "what can I make with gin and tonic water?" - Building a cocktail discovery feature for a bar or restaurant app - Need a random drink suggestion for a party menu - Want full ingredient lists and preparation instructions for a specific cocktail ## Example: what can I make with rum? ```bash curl -s -X POST https://gateway.pipeworx.io/cocktails/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"cocktails_by_ingredient","arguments":{"ingredient":"rum"}}}' ``` Returns a list of cocktails (Mojito, Daiquiri, Mai Tai, etc.) with names, thumbnails, and IDs you can pass to `get_cocktail` for the full recipe. ## MCP client config ```json { "mcpServers": { "pipeworx-cocktails": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/cocktails/mcp"] } } } ```


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