OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: caigang78/feishu-print (version 1.0.0)

--- name: feishu-print description: 'Print files uploaded to a Feishu group chat. Supports smart matching: multiple files, filename prefix/keyword filter, file type (pdf/image), and time range ("just now" = "last 5 minutes"). Trigger when the user says things like "print the file from Feishu", "print the PDF I just sent to Feishu", "print the Feishu file", etc.' user-invocable: true --- # Feishu Print Skill **Strict rules:** - **Do not** use write/edit tools to create or modify any files - **Do not** create Python scripts, test scripts, or any auxiliary files - **Only** run existing shell scripts or `lp` commands via exec --- ## Print Files from Feishu ### Smart Matching: Interpret Intent → Set Variables → Call Script The agent interprets the user's natural language, determines intent, sets the corresponding environment variables, then calls the script. | User says | Environment variables | |-----------|----------------------| | "Print the latest file" / "Print this file" | (default, no variables needed) | | "Print the last two files" / "Print these two files" | `LIMIT=2` | | "Print files starting with report" | `NAME_PREFIX=report` | | "Print files with contract in the name" | `NAME_CONTAINS=contract` | | "Print the PDF I just uploaded" / "Print the PDF from just now" | `MINUTES=5 FILE_TYPE=pdf` | | "Print the last three files" | `LIMIT=3 MINUTES=10` | **FILE_TYPE values**: `pdf` / `image` / `video` / `doc` / `file` (default — matches all) ### Invocation ```bash # Default: print latest file PRINTER=MyPrinter <SKILL_DIR>/feishu_fetch_and_print.sh # Print the latest 2 files PRINTER=MyPrinter LIMIT=2 <SKILL_DIR>/feishu_fetch_and_print.sh # Print files whose name starts with "report" PRINTER=MyPrinter NAME_PREFIX=report <SKILL_DIR>/feishu_fetch_and_print.sh # Print PDFs uploaded in the last 5 minutes PRINTER=MyPrinter MINUTES=5 FILE_TYPE=pdf <SKILL_DIR>/feishu_fetch_and_print.sh ``` Script prints `Sent to printer: <filename>` for each file on success. --- ## Print Text Content Directly ```bash echo "content to print" | lp -d <PrinterName> ``` Multi-line content: ```bash cat > /tmp/openclaw_print.txt << 'EOF' content EOF lp -d <PrinterName> /tmp/openclaw_print.txt ``` --- ## List Available Printers ```bash lpstat -a ``` ## Check Print Queue ```bash lpq -P <PrinterName> ``` ## Cancel Print Jobs ```bash cancel -a <PrinterName> ```


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Skill: casperzinou/nowpayments-integration (version 1.0.0)

# NowPayments Integration Skill ## Accept crypto payments in your AI agent's store ### What It Does Sets up NowPayments cryptocurrency payment processing for AI-operated stores: - Payment API integration - IPN callback handling - Multi-currency support (200+ coins) - Auto-payment verification - Order status tracking ### Prerequisites - NowPayments account (free at nowpayments.io) - API key from NowPayments dashboard - IPN secret from Store Settings → IPN ### Setup Instructions Tell your AI: "Set up NowPayments for my store." Your AI will: 1. Create `.env` with NOWPAYMENTS_API_KEY and NOWPAYMENTS_IPN_SECRET 2. Create `/api/checkout` endpoint with: - Product validation - Payment creation - Rate limiting (10 req/min per IP) - CSRF protection 3. Create `/api/payment-callback` for IPN webhooks 4. Wire the checkout button to call the API 5. Add payment status polling to the success page ### Products Configuration ```javascript const PRODUCTS = { blueprint: { name: "Product Name", price: 29, desc: "Description" }, kit: { name: "Product Name", price: 97, desc: "Description" }, // Add more products as needed } ``` ### Security Features - Origin header validation (CSRF defense) - Content-Type enforcement - Rate limiting per IP - No API key in client-side code - IPN signature verification ### Testing ```bash curl -X POST http://localhost:3000/api/checkout \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"productId": "blueprint"}' ``` Response includes: - `payment_id` — NowPayments ID - `pay_address` — Crypto wallet address - `pay_amount` — Amount in crypto - `pay_currency` — Currency (default: usdterc20) ### Version 1.0 by TalonForge ### Links - Store example: https://www.talonforge.xyz/store - NowPayments docs: https://documenter.getpostman.com/view/7900902/S1a7UnNT

path: package.json
content: {
  "name": "nowpayments-integration",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Accept crypto payments in your AI agent's store. NowPayments API integration with IPN callbacks and security hardening.",
  "author": "TalonForge",
  "license": "MIT",
  "keywords": ["payments", "crypto", "nowpayments", "store", "ecommerce"],
  "repository": "https://github.com/TalonForgeHQ/talonforge"
}

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Skill: alphalpha7/ai-research-to-obsidian (version 1.0.0)

--- name: ai-research-to-obsidian description: 用 AI 工具（豆包/Kimi/ChatGPT）搜索问题并将结果整理保存为 Obsidian 文档。触发场景：(1) 用户要求用 AI 搜索问题 (2) 用户要求浏览器搜索并保存到 Obsidian (3) 用户说"帮我查一下"并提到保存到笔记/文档/Obsidian --- # AI 研究保存到 Obsidian 自动化工作流：浏览器 AI 搜索 → 内容整理 → Obsidian 格式保存 ## 工作流程 ### 1. 打开 AI 工具 根据内容类型选择： - **通用问题** → 豆包 (https://www.doubao.com) - **编程/技术** → Kimi (https://kimi.moonshot.cn) - **英文/综合** → ChatGPT (https://chat.openai.com) ```bash browser action=open target=host url="https://www.doubao.com" ``` ### 2. 输入搜索内容 在输入框输入用户的问题，点击发送。 ### 3. 等待回复 快照获取回复内容。如果内容较长，向下滚动获取完整信息。 ### 4. 整理为 Obsidian 格式 创建 Markdown 文件，包含： - YAML frontmatter（date, tags） - 标题（标注日期） - 格式化内容（表格、列表、层级结构） - 来源标注 ### 5. 保存到 Obsidian Vault 查找 Obsidian 路径： ```bash mdfind "kMDItemFSName == 'Obsidian'" # 查找本地库 ls ~/Library/Mobile\ Documents/iCloud~md~obsidian/Documents/ # iCloud 库 ``` 移动文件： ```bash mv <源文件> <Obsidian路径>/ ``` ## Obsidian 文档模板 ```markdown --- date: {{DATE}} tags: [{{TAGS}}] --- # {{TITLE}} | {{DATE}} > 来源：{{AI_SOURCE}} ## 核心要点 - 要点1 - 要点2 ## 详细内容 ### 模块1 内容... --- *文档生成日期：{{DATE}}* ``` ## 注意事项 - 优先使用豆包（中文理解最好） - 内容过长时分多次获取 - 保持 Obsidian 格式规范（frontmatter、层级标题） - 询问用户 Vault 路径（如果不确定）


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Skill: cping6/feature-evolution (version 1.0.0)

--- name: "feature-evolution" description: "功能变更管理。当用户对一个已有规划（或已开发完成）的功能提出修改、补充或扩展需求时触发。覆盖两种场景：1）功能已开发完成，事后想迭代；2）功能开发进行中，中途想加东西或调整方向。触发词如'这个功能我想加一个XX'、'这里的逻辑需要调整'、'开发到一半发现还需要XX'、'想给XX功能扩展一下'。注意：如果功能连需求文档都还没有，应该用 feature-requirements-clarification 从头开始；如果是 bug（行为与设计不符），应该用 bugfix-workflow。" --- # 你是谁 你是用户的产品架构师搭档。用户在开发某个功能的过程中（或开发完成后），想要对这个功能做修改或补充。你的工作是评估变更影响、增量更新文档、生成增量任务计划。 两种典型场景： - **开发完成后的迭代**：功能已经走完整个闭环，现在想加东西或调整 - **开发进行中的补充**：功能正在开发，中途发现需要加新内容或调整方向 无论哪种场景，核心工作都一样：搞清楚要改什么 → 评估影响 → 更新文档 → 生成增量任务。 **你只负责分析和规划，不写业务代码。** 任务计划生成后，编码工作交给 feature-implementation Skill。 --- # 前置条件 开始前，检查已有功能的文档： - `specs/features/{功能名}.md`（需求文档）— **必须存在** - `specs/features/{功能名}_技术方案.md`（技术方案）— 如果存在则读取 - `specs/features/{功能名}_任务规划.md`（任务规划）— 如果存在则读取 **最低要求是需求文档存在。** 如果连需求文档都没有，说明功能还没开始规划，应该走 feature-requirements-clarification。 如果技术方案或任务规划还没生成（开发进行中的早期阶段），只更新已有的文档，不要求文档全部齐全才能工作。 同时搜索相关代码文件，了解当前实现状态（如果已有代码的话）。读取 `specs/PROJECT-CONTEXT.md`（如果存在）。 **确定编号**：检查已有文档的变更日志和 `specs/features/` 下已有的变更任务文件，确定新的 CR 编号（从 CR-001 递增）和任务起始编号（从原任务规划最后一个编号之后继续；如果任务规划还不存在，在生成任务计划时说明需要先完成任务规划）。 --- # 怎么工作 ## 理解变更意图 通过对话搞清楚用户想改什么、为什么改。如果描述不够清晰，自然地追问——不需要强制从预设选项里选，根据用户实际说的话来理解。 有一个关键判断：**这个变更的规模有多大？** 如果变更涉及的范围超过原功能的大部分（比如要改掉大部分 AC、重写核心逻辑），建议用户把它当作新功能走 feature-requirements-clarification，而不是硬塞进增量变更流程。 ## 影响分析 理解变更意图后，分析它对已有功能的影响： **需求层面**：需不需要新增/修改 AC？用户故事或交互流程有没有变化？ **技术层面**：需不需要改数据库结构？需不需要新增/修改 API？影响哪些现有组件？是否引入新依赖？ **代码层面**（如果已有代码）：哪些现有文件需要改动？需要新增哪些文件？已有的测试会不会受影响？ **任务层面**（如果开发进行中）：已完成的任务是否受影响？还未执行的任务是否需要调整？变更是插入到现有任务序列中，还是追加在后面？ 分析完后，向用户展示影响范围，确认理解无误后继续。这是整个流程中最重要的确认点——影响范围对了，后面的文档更新和任务规划才不会跑偏。 ## 增量更新文档 根据影响范围，增量更新对应的文档。核心原则： **就地修改 + 末尾追加变更日志。** 在原文的对应位置直接修改受影响的内容（新增的 AC 插入到对应分类、修改的 API 直接更新描述、新增的表结构加到数据库设计节），同时在文档末尾追加变更日志记录改了什么和为什么。 **不受影响的内容原样保留。** 不要因为要加一个 AC 就把整份需求文档重写一遍。 **保持格式一致。** 新增的 AC 用 Given-When-Then 格式，新增的 API 遵循已有的接口描述风格，等等。 需要更新哪些文档取决于变更的实际影响： - 只改交互行为 → 可能只需要更新需求文档 - 加了新接口和新字段 → 需求文档 + 技术方案都要更新 - 改了核心逻辑 → 三份文档可能都要动 变更日志格式： ```markdown --- ## 变更日志 (Change Log) ### CR-{序号}: {变更标题} ({日期}) **变更类型**: {{微调/扩展/重构}} **变更原因**: {{用户描述}} **变更内容**: - {{具体变更项}} ``` ## 生成增量任务计划 读取 `assets/feature-evolution-template.md`，生成仅包含变更部分的增量任务计划。 增量任务遵循跟原任务规划相同的标准： - 每个任务有验证标准（TDD RED 阶段依据）和通俗解释 - 标注对应的 AC 编号和技术方案章节 - 标注依赖关系（包括对已有任务的依赖） **必须包含回归验证任务**——跑一遍已有测试，确保变更没有破坏原有功能。 保存到 `specs/features/{功能名}_变更任务_{CR序号}.md`。 --- # 底线规则 - 只做分析和规划，不写业务代码——任务计划生成后停止 - 不推倒重写已有文档，只增量修改受影响的部分 - 已通过验证的任务和代码不得被删除或重写 - CR 编号和任务编号在同一功能内连续递增 - 新增/修改的 AC 必须使用 Given-When-Then 格式 - 每份增量任务计划必须包含回归验证任务 - 变更范围过大时（超过原功能 70%），建议走新功能流程而不是硬做增量


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Skill: zhaofan2021/zf-email (version 1.0.0)

name: 邮件生成助手 description: 根据用户提供的要点，自动生成正式或友好的英文/中文邮件。 trigger: 用户说“写封邮件”、“生成邮件”或“帮我起草邮件”。 input: - 收件人 (string, required) - 主题 (string, optional) - 要点列表 (array, required) - 语气 (enum: 正式/友好, default: 正式) steps: 1. 解析用户给出的邮件要点。 2. 根据语气选择模板（正式：Dear X, ...；友好：Hi X, ...）。 3. 将要点组织成连贯段落，添加适当的开场和结尾。 4. 输出完整邮件正文，并提示用户可修改。 output: 纯文本格式的邮件内容，带标题和落款。 example: user: 帮我写封正式邮件给 [REDACTED_SECRET]，主题是项目进度汇报。要点：1. 已完成前端开发；2. 后端预计周五完成；3. 需要下周安排测试。 assistant: 邮件正文...


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Skill: pxyyqm626529-afk/job-skills-advisor (version 1.0.0)

# 求职技能顾问 ## 简介 **求职技能顾问** - 帮助求职者了解目标岗位所需技能，提供学习路径建议。 ## 功能 1. **岗位技能分析** - 输入目标岗位，分析所需技能 2. **技能差距评估** - 评估当前技能与目标岗位的差距 3. **学习路径推荐** - 提供系统化的学习路线 4. **技能优先级排序** - 帮你规划学习优先级 5. **面试准备建议** - 针对目标岗位的面试准备要点 ## 定价 - **费用**: 0.001 USDT / 每次调用 - **支付方式**: SkillPay.me - **API Key**: [REDACTED_SECRET] ## 使用方法 ### 岗位技能分析 ``` 我想了解产品经理需要什么技能 软件工程师需要会什么？ 数据分析师的技能要求是什么？ ``` ### 技能差距评估 ``` 我是一名前端开发，想转后端，帮我分析 我只会Python，找AI工程师岗位还缺什么？ ``` ### 学习路径推荐 ``` 成为算法工程师需要学什么？ 零基础转行做产品经理怎么学习？ ``` ## 支持的岗位类型 - 技术类：前端工程师、后端工程师、全栈工程师、移动端开发、算法工程师、数据工程师、DevOps、测试工程师等 - 产品类：产品经理、产品设计师、UI/UX设计师等 - 数据类：数据分析师、数据科学家、机器学习工程师、商业分析师等 - 运营类：用户运营、内容运营、数据运营、电商运营等 - 市场类：市场营销、品牌经理、数字营销、SEO/SEM等 - 金融类：投资分析师、风控分析师、金融科技等 ## 响应示例 根据您目标岗位，我会提供： 1. **核心技能要求** - 该岗位必备的硬技能和软技能 2. **技能优先级** - 哪些技能最重要，优先学习 3. **学习资源推荐** - 优质的学习资料和课程 4. **实战项目建议** - 提升竞争力的项目经验 5. **面试考点** - 常见的面试问题和准备方向 ## 免责声明 本服务仅提供职业发展建议，不保证就业结果。学习成果取决于个人努力和市场需求变化。 ## 版本 - v1.0.0 - 初始版本


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Skill: isaacloi1995-dot/neuro-note-assistant (version 1.0.0)

# 神經科病歷結構化助手 將門診病歷輸入，自動輸出結構化總結，包括診斷同建議。 ## 使用方式 1. 輸入門診病歷原始文字 2. AI會自動提取： - 主訴 (Chief Complaint) - 病史 (History of Present Illness) - 檢查發現 (Physical Exam Findings) - 診斷 (Assessment) - 治療建議 (Plan) ## 範例輸入 ``` 患者男性，65歲，主訴右側肢體無力3小時。既往有高血壓、糖尿病病史。查體：血壓180/100mmHg，右上肢肌力2級，右下肢肌力3級... ``` ## 輸出示例 - 結構化病歷摘要 - 可能的診斷 - 進一步檢查建議 - 治療方案建議 ## 適用對象 - 神經內科醫生 - 門診護士 - 醫學生成AI愛好者

path: skill.yaml
content: name: 神經科病歷助手
description: 將門診病歷自動結構化，輸出診斷同建議
version: 1.0.0
author: isaacloi1995-dot
tags:
  - 醫療
  - 神經內科
  - 病歷
  - AI助手
  - 醫生

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Skill: goog/ai-news-info (version 1.0.0)

--- name: ai-news description: Fetch and display AI news digest from AI资讯速览 (https://ai-digest.liziran.com/zh/). Use when the user asks for AI news, today's AI digest, latest AI updates, or mentions "AI资讯速览". Fetches the latest digest and presents each item as a titled summary. --- # AI News Digest Fetch and present the latest AI news from AI资讯速览. ## Source - Index: `https://ai-digest.liziran.com/zh/` - Each daily digest is a linked page from the index (first item = most recent) ## Workflow 1. Fetch the index page at `https://ai-digest.liziran.com/zh/` with `web_fetch` 2. Extract the **first (most recent) digest link** from the list 3. Fetch that digest page 4. Present each numbered item with its **title** and **summary** in a clean, readable format ## Output Format For each news item, output: ``` **NN [Title]** [Summary in 1–3 sentences] ``` Separate items with `---`. Use the original Chinese titles and summaries as-is (do not translate unless user asks). ## Notes - The index lists digests in reverse chronological order; always pick the first one unless the user specifies a date - Short items (04, 05 …) may only have a one-liner — keep them brief - If the user asks for a specific date, find the matching link from the archive at `https://ai-digest.liziran.com/zh/archive.html`


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Skill: liushuangfa666/agent-job (version 1.0.1)

--- name: agent-job description: "agent-job" — 让AI龙虾替你打工。对接 lobsterjob.com 平台，用于龙虾自动接任务、收益管理。当用户发送 /lobster 开头、或询问龙虾托管、抢任务、收益时触发。 metadata: openclaw: user-invocable: true --- # 龙虾 Agent Skill 对接 lobsterjob.com 的龙虾托管技能，让 AI Agent 自动帮你抢任务、管收益。 ## 安装配置 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install pyyaml requests --break-system-packages ``` ### 2. 配置 token 编辑 `~/.openclaw/skills/agent-job/config.json`： ```json {"lobster_token": "你的龙虾token"} ``` token 从 https://lobsterjob.com 的龙虾管理页面获取。 ### 3. 自动配置（无需手动操作） **首次运行 `/lobster start` 时，脚本会自动写入 AGENTS.md 路由规则**，无需手动配置。 ## 命令 | 命令 | 作用 | AI 执行方式 | |------|------|------------| | `/lobster start` | 启动托管 | `python3 <skill_dir>/scripts/index.py start` | | `/lobster stop` | 停止托管 | `python3 <skill_dir>/scripts/index.py stop` | | `/lobster claim` | 主动触发一次抢任务 | `python3 <skill_dir>/scripts/index.py claim` | | `/lobster earnings` | 查看累计收益 | `python3 <skill_dir>/scripts/index.py earnings` | | `/lobster withdraw <金额>` | 申请提现 | `python3 <skill_dir>/scripts/index.py withdraw <金额>` | | `/lobster poll` | 手动触发一次轮询 | `python3 <skill_dir>/scripts/index.py poll` | **注意**：`<skill_dir>` 需要替换为实际路径。可以用 `find ~ -name "agent-job" -type d 2>/dev/null` 或 `find /home -name "agent-job" -type d 2>/dev/null` 查找。 ## AI 执行指南（核心） 当用户发送 `/lobster` 开头的消息时，**AI 必须执行对应脚本**，而不是解释或询问。 **路径查找顺序**（逐个尝试，找到即停）： 1. `~/.openclaw/skills/agent-job/scripts/cmd.py` 2. `~/.openclaw/workspace/skills/agent-job/scripts/cmd.py` 3. `<任意路径>/skills/agent-job/scripts/cmd.py`（扫描用户 workspace） **完整命令映射**（严格按此执行）： | 用户输入 | AI 必须执行 | |---------|-----------| | `/lobster start` | `python3 <cmd.py路径> start` | | `/lobster stop` | `python3 <cmd.py路径> stop` | | `/lobster claim` | `python3 <cmd.py路径> claim` | | `/lobster earnings` | `python3 <cmd.py路径> earnings` | | `/lobster withdraw 100` | `python3 <cmd.py路径> withdraw 100` | | `/lobster poll` | `python3 <cmd.py路径> poll` | **执行规则**： - 直接用 `exec` 执行脚本，不要询问、不要解释 - 把脚本的原始输出（stdout）返回给用户 - 如果脚本退出码非 0，输出 `❌ 错误：<原因>` ## 触发关键词 以下关键词会激活本 skill： - `/lobster` - 龙虾托管 - 龙虾抢任务 - 龙虾收益 - 龙虾提现 - lobsterjob - 替你打工 ## 工作机制 ``` 用户发送 /lobster xxx ↓ AI 识别触发词，读取 SKILL.md ↓ AI 执行: python3 <skill_dir>/scripts/index.py <xxx> ↓ 脚本调用 lobsterjob.com API ↓ 返回结果给用户 ``` ## 目录结构 ``` agent-job/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── config.json # token 配置（需用户填写） └── scripts/ ├── index.py # 主入口（cmd_start/stop/claim/earnings/withdraw/poll） ├── cmd.py # 命令行入口（被 AGENTS.md 路由调用） ├── api.py # API 调用封装 └── poll_direct.py # 直接轮询（供 cron 直接调用） ``` ## 故障排除 **Q: /lobster 命令没反应？** A: 检查 config.json 是否存在且 token 已填写；检查 skill 目录路径是否正确。 **Q: 显示"找不到 lobster_token"？** A: config.json 格式应为 `{"lobster_token": "你的token"}`，且文件为标准 JSON 格式。 **Q: claim 一直报"没有待领取的任务"？** A: 平台目前没有新任务，属于正常状态。 **Q: 提示找不到 index.py？** A: skill 装到了非标准路径。用 `find / -name "agent-job" -type d 2>/dev/null` 找到正确路径后替换命令中的 `<skill_dir>`。 **Q: cron job 没运行？** A: 用 `openclaw cron list` 检查 job 是否存在，用 `openclaw cron runs <job_id>` 查看最近执行状态。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: bombfuock/xiaohongshu-api (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-api description: 小红书数据API - 通过TikHub获取小红书帖子、评论、用户信息 / Xiaohongshu Data API via TikHub metadata: version: 1.0.0 --- # 小红书数据API / Xiaohongshu API 基于TikHub获取小红书公开数据。 ## 功能 / Features - 📝 获取帖子详情 / Get post details - 💬 获取评论 / Get comments - 👤 获取用户信息 / Get user info - 🔍 搜索帖子 / Search posts - 🔥 获取热门 / Get trending ## 使用方法 / Usage ```bash # 获取帖子 python xiaohongshu.py --post-id <帖子ID> # 搜索 python xiaohongshu.py --search <关键词> # 热门 python xiaohongshu.py --trending ``` ## 配置 / Configuration 需要TikHub API Key（免费注册）： https://api.tikhub.io ```python TIKHUB_API_KEY = "your_api_key" ``` ## API示例 / Examples ```python from xiaohongshu import XiaohongshuAPI api = XiaohongshuAPI([REDACTED_SECRET]") # 获取帖子 post = api.get_post("67c8a0ed0000000001f00e2b") # 搜索 results = api.search("AI教程") # 热门 trending = api.get_trending() ``` ## 注意事项 - 仅获取公开数据 - 遵守TikHub使用条款 - 尊重用户隐私


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Skill: deichmann181/sherpa-onnx-tts-local (version 1.0.0)

--- name: sherpa-onnx-tts description: Local text-to-speech via sherpa-onnx (offline, no cloud) metadata: { "openclaw": { "emoji": "🗣️", "os": ["darwin", "linux", "win32"], "requires": { "env": ["SHERPA_ONNX_RUNTIME_DIR", "SHERPA_ONNX_MODEL_DIR"] }, "install": [ { "id": "download-runtime-macos", "kind": "download", "os": ["darwin"], "url": "https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/v1.12.23/sherpa-onnx-v1.12.23-osx-universal2-shared.tar.bz2", "archive": "tar.bz2", "extract": true, "stripComponents": 1, "targetDir": "runtime", "label": "Download sherpa-onnx runtime (macOS)", }, { "id": "download-runtime-linux-x64", "kind": "download", "os": ["linux"], "url": "https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/v1.12.23/sherpa-onnx-v1.12.23-linux-x64-shared.tar.bz2", "archive": "tar.bz2", "extract": true, "stripComponents": 1, "targetDir": "runtime", "label": "Download sherpa-onnx runtime (Linux x64)", }, { "id": "download-runtime-win-x64", "kind": "download", "os": ["win32"], "url": "https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/v1.12.23/sherpa-onnx-v1.12.23-win-x64-shared.tar.bz2", "archive": "tar.bz2", "extract": true, "stripComponents": 1, "targetDir": "runtime", "label": "Download sherpa-onnx runtime (Windows x64)", }, { "id": "download-model-lessac", "kind": "download", "url": "https://github.com/k2-fsa/sherpa-onnx/releases/download/tts-models/vits-piper-en_US-lessac-high.tar.bz2", "archive": "tar.bz2", "extract": true, "targetDir": "models", "label": "Download Piper en_US lessac (high)", }, ], }, } --- # sherpa-onnx-tts Local TTS using the sherpa-onnx offline CLI. ## Install 1. Download the runtime for your OS (extracts into `~/.openclaw/tools/sherpa-onnx-tts/runtime`) 2. Download a voice model (extracts into `~/.openclaw/tools/sherpa-onnx-tts/models`) Update `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json5 { skills: { entries: { "sherpa-onnx-tts": { env: { SHERPA_ONNX_RUNTIME_DIR: "~/.openclaw/tools/sherpa-onnx-tts/runtime", SHERPA_ONNX_MODEL_DIR: "~/.openclaw/tools/sherpa-onnx-tts/models/vits-piper-en_US-lessac-high", }, }, }, }, } ``` The wrapper lives in this skill folder. Run it directly, or add the wrapper to PATH: ```bash export PATH="{baseDir}/bin:$PATH" ``` ## Usage ```bash {baseDir}/bin/sherpa-onnx-tts -o ./tts.wav "Hello from local TTS." ``` Notes: - Pick a different model from the sherpa-onnx `tts-models` release if you want another voice. - If the model dir has multiple `.onnx` files, set `SHERPA_ONNX_MODEL_FILE` or pass `--model-file`. - You can also pass `--tokens-file` or `--data-dir` to override the defaults. - Windows: run `node {baseDir}\\bin\\sherpa-onnx-tts -o tts.wav "Hello from local TTS."`


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Skill: dongyusheng/ai-weekly-report (version 1.0.1)

--- name: ai-weekly-report description: AI周报总结 user-invocable: true --- # AI 周报总结 你是一位专业的 AI 领域资讯编辑，负责从指定数据来源中获取近期热点，整理成一份结构化的 AI 周报。 ## 数据来源 仅从以下网址获取指定日期范围内的文章： | 来源 | 网址 | 备注 | |------|------|------| | 每日 AI 资讯 | https://ai-bot.cn/daily-ai-news/ | | | 新智元 | https://aiera.com.cn/ | | | 极客公园 | https://www.geekpark.net/ | | | 量子位 | https://www.qbitai.com/ | | | RadarAI | https://radarai.top/ | 查询时需指定"近 N 天" | | 万象 AI 实验室 | https://yunyinghui.feishu.cn/wiki/HNyWwm4BJie3fDkwg11chMTbngb | | | 机器之心 | https://www.jiqizhixin.com/ | | ## 前置条件 - 用户必须提供查询的时间范围。若未提供，向用户询问后终止，不进行后续操作。 - 最大查询跨度为**一个月**。若超出，告知用户并拒绝执行。 ## 工作流程 ### 第1步：读取文章内容 按照用户指定的时间范围，获取相关文章的链接和内容。 使用 WebFetch 工具逐一读取每篇文章，提取以下信息： - 文章标题 - 发布日期 - 核心内容与要点 若某篇文章无法访问，记录并告知用户。 ### 第2步：按事件维度归类 将所有文章按事件维度进行分类。不同来源可能报道了同一事件，应将同一事件的多篇报道合并归类。 ### 第3步：生成周报 按以下模板格式输出周报，每个事件包含： ``` 事件标题 - 事件时间： - 内容： - 原文链接：（即你实际访问的网址） ``` ### 第4步：输出与保存 - 若支持文件操作，将周报以 Markdown 格式保存到当前目录，文件名格式为 `AI周报_{{起始日期}}_{{结束日期}}.md`，并告知用户文件路径。 - 若不支持文件操作，则直接以文本形式输出。 --- ## 示例 ### 第1步：读取文章内容 > 用户输入：帮我查询 2026年2月10日 到 2026年2月20日 之间的 AI 热点新闻。 从上述所有网址中，读取该时间段内发布的文章。 ### 第2步：按事件维度归类 共识别出 2 个事件：Nano Banana 2 发布、Gemini 3.1 Pro 发布。多个来源对这两个事件均有报道，已合并处理。 ### 第3步：生成周报 Nano Banana 2 发布 - 事件时间：2026年2月20日 - 内容： - 基于最新的 Gemini 3.1 Flash 模型 - 相比 Nano Banana Pro 的使用成本下降 50% 以上 - 在成本下降的同时，模型的文字能力大幅增强，且生成速度更快 - 原文链接： - https://mp.weixin.qq.com/s/BB1Tz8bhCcv-S7GsGLQErA - https://mp.weixin.qq.com/s/4du5JzsTryQ3BR_cAwD9Gg - https://mp.weixin.qq.com/s/pfcr13J8qlt8WY4eMX2ZDQ - https://mp.weixin.qq.com/s/_nBL4-5RtkOACa0HaNuyqg Gemini 3.1 Pro 发布 - 事件时间：2026年2月20日 - 内容： - 新一代旗舰推理模型，面向复杂问题求解与多步推理，强化软件工程与 Agent 工作流 - 支持文本、图像、视频、音频、PDF 输入；100 万 token 上下文窗口；token 效率有提升 - 原文链接： - https://mp.weixin.qq.com/s/BB1Tz8bhCcv-S7GsGLQErA - https://mp.weixin.qq.com/s/4du5JzsTryQ3BR_cAwD9Gg - https://mp.weixin.qq.com/s/pfcr13J8qlt8WY4eMX2ZDQ - https://mp.weixin.qq.com/s/_nBL4-5RtkOACa0HaNuyqg ### 第4步：输出与保存 在当前目录下输出 `AI周报_20260210_20260220.md` 文件。


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