OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: qisee/weekly-ai-news (version 1.0.0)

--- name: weekly-ai-news description: 每周AI前沿动态生成工具。自动抓取 RSS 订阅源的 AI 新闻，筛选应用向内容（剔除技术性太高的内容），生成旧报纸风格的 HTML 简报，支持发送到飞书。使用场景：每周一自动/手动生成上周 AI 应用动态周报，以复古报纸形式呈现并推送到飞书。 metadata: openclaw: requires: bins: [python3, bash] --- # 每周AI前沿动态 自动抓取、筛选、生成 AI 应用新闻周报，以旧报纸风格呈现，支持发送到飞书。 ## 订阅源 - 阮一峰的网络日志: https://www.ruanyifeng.com/blog/atom.xml - 36氪: https://36kr.com/feed - 虎嗅科技: https://www.huxiu.com/rss/0.xml - 钛媒体: https://www.tmtpost.com/rss.xml - IT之家: https://www.ithome.com/rss/ ## 功能 1. **RSS 抓取** - 自动获取订阅源最新内容 2. **智能筛选** - 识别 AI 相关内容，过滤纯技术文章 3. **应用导向** - 优先保留产品发布、商业动态、市场趋势等内容 4. **复古风格** - 生成旧报纸风格的 HTML 简报 5. **飞书推送** - 生成格式化消息，支持发送到飞书 ## 使用方法 ### 快速生成 ```bash weekly-ai-news ``` 生成到默认目录 `~/weekly-ai-news/` ### 指定输出目录 ```bash weekly-ai-news /path/to/output ``` ### 指定天数范围 ```bash weekly-ai-news ~/weekly-ai-news 7 ``` ### 生成并发送飞书消息 ```bash # 生成后会提示如何发送 weekly-ai-news ~/weekly-ai-news 7 --send # 或者使用 openclaw 命令直接发送 weekly-ai-news ~/weekly-ai-news 7 && openclaw message send "$(cat ~/weekly-ai-news/message.txt)" ``` ### 手动分步执行 ```bash # 1. 抓取 RSS（过去7天） python3 ~/.openclaw/skills/weekly-ai-news/scripts/fetch_rss.py --days 7 > news.json # 2. 生成 HTML python3 ~/.openclaw/skills/weekly-ai-news/scripts/generate_newspaper.py \ --input news.json \ --output weekly-ai-news.html # 3. 格式化飞书消息 python3 ~/.openclaw/skills/weekly-ai-news/scripts/format_feishu_msg.py \ --news-json news.json \ --html-file weekly-ai-news.html > message.txt ``` ## 筛选逻辑 **保留（应用向）：** - 产品发布、上线 - 融资、投资、并购 - 商业合作、战略 - 市场趋势、用户增长 - 政策法规、监管动态 **过滤（技术向）：** - 算法原理、模型训练 - 神经网络架构 - 技术实现细节 - 参数调优、论文解读 ## 输出文件 - `news.json` - 原始新闻数据（JSON 格式） - `weekly-ai-news.html` - 旧报纸风格 HTML 简报 - `message.txt` - 飞书消息文本（使用 --send 时生成） ## 旧报纸风格特点 - 泛黄纸张纹理背景 - 经典衬线字体（Noto Serif SC） - 多栏排版（双栏布局） - 首字下沉装饰 - 头条新闻突出显示 - 复古色调与边框 ## 飞书消息格式 自动生成的飞书消息包含： - 周报标题和期号 - 头条新闻突出显示 - 其他新闻列表（最多5条） - 来源和日期信息 - HTML文件路径提示 ## 自动化建议 添加到 crontab 每周一自动执行： ```bash # 每周一上午9点自动生成并发送 0 9 * * 1 /usr/local/bin/weekly-ai-news ~/weekly-ai-news 7 --send ``` 或在 OpenClaw 中设置定时任务： ```bash openclaw cron add --name "weekly-ai-news" \ --schedule "0 9 * * 1" \ --command "weekly-ai-news ~/weekly-ai-news 7 --send" ```


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Skill: balkanblbn/mayguard (version 1.0.0)

--- name: mayguard description: A security auditor for agent skills. Scans skill directories for malicious patterns (credential theft, suspicious network calls, destructive commands) and provides a safety score. Use before installing unknown skills. --- # MayGuard: Security Auditor 🛡️ MayGuard is a specialized tool for auditing the security of other agent skills. It performs deep static analysis to detect common attack vectors and malicious code patterns. ## 🌟 Key Features - **Static Analysis:** Scans source code for hardcoded credentials, suspicious URLs, and dangerous commands. - **Risk Scoring:** Assigns a security status (SAFE, CAUTION, SUSPICIOUS, DANGEROUS) based on findings. - **Pre-Installation Check:** Allows users to verify a skill's integrity before moving it to the active `skills/` directory. ## 🛠️ How to Use ### 1. Auditing a Skill To audit a downloaded skill directory, run the provided script: ```bash python3 scripts/audit.py <path_to_skill_directory> ``` ### 2. Output Report The script will output a summary including: - **Status:** The overall safety rating. - **Risk Score:** Numerical representation of detected threats. - **Findings:** Specific files and patterns that triggered warnings. ### 3. JSON Output For integration with other tools, use the `--json` flag: ```bash python3 scripts/audit.py <path> --json ``` ## 🛡️ Security Patterns Monitored ClawGuard maintains a database of threat patterns in `references/threat_patterns.json`, including: - **Credential Theft:** Access to `.env`, SSH keys, or config files. - **Suspicious Networking:** Use of webhooks, tunnels (ngrok, localtunnel), or outbound POST requests. - **Destructive Commands:** `rm -rf /`, disk formatting, or privilege escalation. - **Obfuscation:** Use of `eval`, `exec`, or base64 decoding to hide logic. ## 🤝 Community Responsibility If ClawGuard flags a skill as **DANGEROUS**, please report the skill and its author on Moltbook to help protect the wider community. 🦞 --- *Built with ❤️ by maymun & Balkan.*


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Skill: whatsonyourmind/oraclaw-risk (version 1.0.0)

--- name: oraclaw-risk description: Risk assessment engine for AI agents. Value at Risk (VaR), CVaR, stress testing, and multi-factor risk scoring. Monte Carlo powered. Built for trading agents, lending agents, and portfolio managers. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - ORACLAW_API_KEY primaryEnv: ORACLAW_API_KEY emoji: "⚠️" homepage: https://oraclaw.dev/risk tags: - risk - var - cvar - finance - trading - portfolio - stress-testing - credit-risk price: 0.10 currency: USDC --- # OraClaw Risk — Risk Assessment for Agents You are a risk assessment agent that quantifies downside exposure using Monte Carlo simulation, Bayesian inference, and convergence analysis. ## When to Use This Skill Use when the user or agent needs to: - Calculate Value at Risk (VaR) for a portfolio or position - Run stress tests on financial assumptions - Score credit risk or default probability - Quantify the worst-case scenario with confidence intervals - Assess whether multiple risk indicators are converging (agreeing on danger) ## How It Works OraClaw Risk combines three engines: 1. **Monte Carlo** — Simulates thousands of scenarios to build probability distributions 2. **Bayesian** — Incorporates prior knowledge and new evidence into risk estimates 3. **Convergence** — Checks if multiple risk signals agree (market data, credit scores, macro indicators) ## Example: Portfolio VaR ```json { "positions": [ { "asset": "AAPL", "value": 50000, "volatility": 0.25, "distribution": "lognormal" }, { "asset": "TSLA", "value": 30000, "volatility": 0.55, "distribution": "lognormal" }, { "asset": "USDC", "value": 20000, "volatility": 0.01, "distribution": "normal" } ], "confidenceLevel": 0.95, "horizonDays": 10, "iterations": 10000 } ``` Returns: VaR (95% — "you won't lose more than $X with 95% confidence"), CVaR (expected loss in the worst 5%), per-asset contribution, stress scenarios. ## Rules 1. VaR at 95% means "5% chance of losing more than this amount" 2. CVaR (Conditional VaR) is always worse than VaR — it's the average loss in the tail 3. Use lognormal distribution for stock prices (can't go below 0) 4. Use normal distribution for returns/spreads 5. More iterations = more precise, but 10K is sufficient for most use cases 6. Always report BOTH VaR and CVaR — VaR alone understates tail risk ## Pricing $0.10 per basic risk assessment, $0.25 per full VaR + CVaR + stress test. USDC on Base via x402.


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Skill: bylikai/aicnic-jobs-admin-task-status (version 1.0.1)

--- name: task-status description: Query task status from the AICNIC job management system. Use this skill when the user needs to check task status, retrieve job information, or mentions a jobId. It calls the http://www.aicnic.cn/jobs/api/jobs/infos/hpcai28/{jobId} API to fetch job details and extracts the jobState field from the response. --- # Task Status Query ## Overview This skill is used to query the status of a specific task in the AICNIC job management system. ## Usage When the user needs to query a task status: 1. Obtain the `jobId` parameter provided by the user 2. Call the API to retrieve job information 3. Parse and return the value of the `jobState` field ## API Call ### Request Format ``` GET http://www.aicnic.cn/jobs/api/jobs/infos/hpcai28/{jobId} ``` ### Curl Example ```bash curl -X GET "http://www.aicnic.cn/jobs/api/jobs/infos/hpcai28/{jobId}" -H "accept: */*" ``` ### Response Format The API returns a JSON response: ```json { "code": 0, "message": null, "data": { "id": 20452, "jobId": "15000", "jobState": "COMPLETED", ... } } ``` ## Parsing Rules Extract the following fields from the API response: | Field Path | Description | |-----------|-------------| | `data.jobState` | Task status (e.g., COMPLETED, RUNNING, PENDING, etc.) | | `data.jobId` | Job ID | | `data.jobName` | Job name | | `data.startTime` | Start time | | `data.endTime` | End time | ## Workflow 1. **Receive Parameter**: Get the jobId provided by the user 2. **Build URL**: `http://www.aicnic.cn/jobs/api/jobs/infos/hpcai28/{jobId}` 3. **Send Request**: Send a GET request using curl or an HTTP client 4. **Parse Response**: Parse the JSON response and extract the `data.jobState` field 5. **Return Result**: Display the task status to the user ## Example ### Query task status for jobId 15000 ```bash curl -X GET "http://www.aicnic.cn/jobs/api/jobs/infos/hpcai28/15000" -H "accept: */*" ``` Response: ```json { "code": 0, "message": null, "data": { "jobId": "15000", "jobState": "COMPLETED", "endTime": "2024-12-09T09:30:10" } } ``` Parsed Result: **Task status is COMPLETED** ## Common Task States - `COMPLETED` - Completed - `RUNNING` - Running - `PENDING` - Pending - `FAILED` - Failed - `CANCELLED` - Cancelled


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Skill: flankechen/chinese-script-check-skill (version 0.1.0)

--- name: chinese_script_check_skill description: Chinese Script checking/Proofreading/Polishing/Editing skill, optimized for Consistency Check/Goof Checking.中文剧本检查/校对/修改技能，穿帮检查/服化道一致性检查。 --- # 中文剧本检查技能 这个技能用于视频创作剧本的检查/校对，穿帮检查/服化道一致性检查。 ## 使用场景 - 用户需要检查/校对剧本 - 用户需要对剧本进行修改 ## 你的任务 作为一位细心的影视剧本校对员/编辑人员，对细节有着敏锐的眼光，并且精通中文，负责剧本的检查/审查。根据用户输入的剧本，进行仔细的检查/审查，将检查结果保存到文档以记录。 ## 原则 1. 保留原作者的语气和意图，避免改变作品内核。 2. 对反馈要尊重和建设性。目标是帮助作者改进，而不是批评。 3. 只针对剧本本身进行检查，不要延伸建议到策划案/分镜故事板/拍摄阶段。 ## 工作流程 ### 第一步 仔细逐字逐句阅读原剧本。 ### 第二步 使用一个表，详细列出剧本中每个角色出现过的所有服化道（服装配饰、妆造、道具）。作为中间文件character_check.txt，保存到本地。 使用一个表，列出每个场景的环境描述。作为中间文件scene_check.txt，保存到本地。 ### 第三步 仔细检查剧本，记录**“穿帮点”或“逻辑断裂”**等问题： 1.角色服化道（服装、妆造、道具）不一致，前后矛盾，穿帮点。严重程度:高。 核心道具的“瞬移”与功能性缺失；服装配饰的前后矛盾（如镜头1身穿衬衫，镜头2拉紧羽绒服）；时间线与物理状态的脱节；环境气候与服装逻辑的错位； 服化道必须场中保持一致，常见状态对齐，物理跟踪。 2.剧情矛盾不符合常理逻辑。严重程度:高。 3.语句表达或句子结构语法错误。严重程度:中。 4.其他问题。严重程度:低。 ### 第四步 输出所有问题，按照严重程度从高到低排序，输出到 QUESTION.md。使用以下格式输出: # 剧本检查问题记录 问题1:**概括**，严重程度:高｜中｜低 - 问题描述: - 改进建议: 问题2:**概括**，严重程度:高｜中｜低 - 问题描述: - 改进建议: ......


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Skill: damutou95/analyze-frontend-structure (version 1.0.0)

--- name: analyze-frontend-structure description: This skill is used to scan any frontend project directory, automatically analyze routing structure and module division, and generate a universal module-page mapping document for use by intelligent navigation systems. It is suitable for various frontend frameworks and project structures. --- ## Features 1. **Universal Routing Analysis**: Automatically identifies and parses routing configuration files of different frontend frameworks, extracting routing paths, component associations, and other information. 2. **Intelligent Module Recognition**: Analyzes directory structure and component dependencies to identify project module divisions, regardless of framework. 3. **Standardized Mapping Generation**: Generates clear mapping relationships between modules and pages, including parent-child relationships, hierarchical structures, etc. 4. **Intelligent Navigation Support**: The generated mapping document can be directly used in intelligent navigation systems, supporting quick positioning and navigation. ## Technical Implementation ### Core Functions 1. **Directory Scanning**: Traverses the specified directory, identifies key files and directory structures, and adapts to different project organization methods. 2. **Route Parsing**: Parses common routing configurations such as Vue Router, React Router, Angular Router, etc. 3. **Module Recognition**: Intelligently identifies modules based on directory structure, naming conventions, and component reference relationships. 4. **Mapping Generation**: Generates standardized module-page mapping documents, supporting multiple output formats. ### Supported Frameworks - Vue 2/3 - React - Angular - Svelte - Solid ## Usage When user needs to analyze a frontend project structure, invoke this skill directly: 1. User provides the frontend project directory path 2. Skill automatically scans and analyzes 3. Generates module-page mapping document ## Input Requirements - User needs to provide the directory path of the frontend project to be analyzed - Optional: specify framework type (vue, react, angular, svelte, solid), default is auto-detection - Optional: specify output format (json, markdown, html) - Optional: specify output file path ## Output Generates a mapping document containing: - **Project Info**: project name, framework type, analysis date - **Module List**: module name, route path, component file, nested sub-modules - **Component List**: component name, file path, which modules use it


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Skill: little-cat1/zotero-openclaw (version 1.0.0)

--- name: zotero-scholar description: 将论文保存到 Zotero 文库，请按照 userid:apiKey 的格式配置 ZOTERO_CREDENTIALS 环境变量。 homepage: https://www.zotero.org metadata: { "openclaw": { "emoji": "📚", "requires": { "bins": ["python"], "env": ["ZOTERO_CREDENTIALS"] }, "primaryEnv": "ZOTERO_CREDENTIALS" } } --- # Zotero Scholar 专业的文献入库助手。可以将论文元数据、PDF 链接以及 AI 生成的总结一键保存到你的 Zotero 库中。 ## 使用说明 此 Skill 依赖本机安装的 Python（建议 Python 3.10 或更高版本），不再要求 `brew` 或 `uv`。 环境变量 `ZOTERO_CREDENTIALS` 的格式为： ```bash userid:apiKey ``` 例如在 Windows PowerShell 中： ```powershell $env:ZOTERO_CREDENTIALS="你的userid:你的apiKey" ``` 例如在 Windows CMD 中： ```cmd set ZOTERO_CREDENTIALS=你的userid:你的apiKey ``` ## 使用示例 ```bash python {baseDir}/scripts/save_paper.py \ --title "Attention Is All You Need" \ --authors "Vaswani et al." \ --url "https://arxiv.org/abs/1706.03762" ``` ## 依赖安装 请先在本机安装 Python 依赖： ```bash pip install pyzotero ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `--title` | 论文标题 | | `--authors` | 作者列表（逗号分隔） | | `--url` | 论文链接（用于排重） | | `--abstract` | 论文摘要 | | `--summary` | AI 生成的简短总结或 Insight | | `--tags` | 标签列表（逗号分隔） |


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Skill: mike47512/shazam (version 0.1.0)

--- name: shazam description: 注册“Shazam”技能；用于音乐平台公开页面、会员说明、内容入口与版权信息整理。 homepage: `https://www.shazam.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎵"}} --- # Shazam 用途与边界 - 面向公开官网、会员页、榜单页、帮助中心与开放说明页的信息整理 - 不提供账号共享、版权绕过、接口调用、会员代充或非公开数据能力 - 仅处理公开可见的音乐内容入口、会员能力、榜单与帮助信息 关键入口 - 主页：https://www.shazam.com/ - 会员与套餐：官网中的会员、订阅、权益说明入口 - 榜单与歌单：公开榜单页、歌单页、音乐人或播客入口 常见任务 - 会员权益、套餐差异、下载与音质说明整理 - 榜单、歌单、播客、音乐人入口汇总 - 版权说明、创作者支持、常见问题提取 数据字段 - 内容分类、榜单入口、会员权益、套餐价格、链接 - 音质说明、离线规则、设备数量、区域限制 - 帮助页、版权页、音乐人入口链接 自动化要点 - 音乐内容存在地区版权差异，输出时标注适用区域 - 歌单与榜单波动快，优先说明入口与更新机制 - 不处理个人歌单、私密收藏、会员账号或接口调用 示例流程 - 会员整理：访问 Shazam 会员页 → 提取权益与限制 → 输出对照表 - 入口汇总：访问榜单、歌单、播客页 → 输出导航清单 - 帮助摘要：进入帮助中心 → 提取下载、音质、版权说明 → 输出摘要 合规提示 - 遵守平台规则、版权要求与账号安全要求 - 只整理公开信息，不输出敏感数据或非公开内容


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Skill: boboy-j/video-script-to-post (version 1.1.0)

--- name: video-script-to-post version: 1.1.0 author: AI-Workflows license: MIT description: 短视频全链路编导引擎，从热点选题→分镜脚本→AI生成提示词→多平台排期，一站式输出可执行内容包 tags: - 短视频 - 内容创作 - AI编导 - 多平台运营 - AIGC parameters: topic_or_product: type: string required: true description: 核心主题/产品名/活动名称 target_platform: type: string required: true description: 发布平台（douyin/bilibili/video_account/xiaohongshu） video_duration: type: string required: false description: 目标时长（15s/30s/60s/3min） tone_style: type: string required: false description: 内容调性（专业科普/剧情反转/情绪共鸣/干货拆解/生活记录） output_format: markdown compatibility: - OpenClaw - Dify - Coze - SkillHub --- # 🎬 短视频全链路编导 ## 🎯 核心定位 将创意构思转化为可直接交付拍摄/AI生成的标准化内容工程包，深度适配主流短视频平台算法逻辑与用户停留习惯。 ## 🔄 工作流指令 1. **结构规划**：根据 `target_platform` 与 `tone_style` 构建内容骨架（黄金3秒钩子→核心价值→行动号召）。 2. **分镜生成**：输出秒级分镜脚本表：画面描述/台词字幕/时长分配/音效BGM/AI视觉提示词。 3. **AI参数包**：生成适配 Midjourney/ComfyUI/Runway/Pika/Kling/Sora/Vidu/即梦 的精确提示词与参数配置（比例/风格/运动控制）。 4. **平台策略**：输出平台专属优化方案（封面标题/推荐标签/发布时间/评论区互动话术）。 5. **合规校验**：自动检测广告法敏感词、版权风险与平台社区公约红线。 6. **模板输出**：按标准 Markdown 结构生成工程包。 ## 📤 输出模板 ```markdown # 🎥 短视频内容工程包 ## 1. 分镜脚本表 | 秒数 | 画面描述 | 台词/字幕 | 音效/BGM | 视觉提示词(AI) | |:---|:---|:---|:---|:---| | 0-3s | ... | ... | ... | `prompt...` | | ... | ... | ... | ... | ... | ## 2. AI生成参数包 - **Midjourney/ComfyUI（文生图/图生视频）**: `--v 6.0 --ar 9:16 --style raw --s 750 ...` - **Runway/Pika/Kling（视频生成）**: `motion: 7, camera: pan_left, seed: 42, negative_prompt: ...` - **Sora/Vidu/即梦（文生视频）**: `style: cinematic, duration: 5s, camera: orbit, lighting: moody` - **可灵 Kling（中国区首选）**: `duration: 5, motion_bracket: [3,7], ratio: 9:16, negative: 面部扭曲` - > 💡 提示词需根据实际模型版本微调参数。各模型最新 API 参数请参照对应官方文档。 ## 3. 平台运营策略 | 维度 | 抖音 | B站 | 视频号 | 小红书 | |:---|:---|:---|:---|:---| | 封面标题 | ... | ... | ... | ... | | 推荐标签 | `#...` | `#...` | `#...` | `#...` | | 互动引导 | ... | ... | ... | ... | ## 4. 合规与版权提醒 - 字体/音乐版权状态：... - 广告法敏感词检测：... > 📌 本包需经编导/法务复核后进入制作流。AI提示词需根据实际模型版本微调参数。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yangkai258/openclaw-heartbeat-monitor (version 1.0.0)

# heartbeat-monitor 心跳状态监控技能 - 跟踪检查 AI 记忆/状态的新鲜度与有效性。 --- ## 📖 描述 基于 OpenClaw 70 用例中的"心跳状态监控器"设计。 **核心功能：** - 记录上次检查时间（邮箱、日历、天气等） - 检测超过阈值未检查的项目 - 主动提醒需要关注的内容 - 生成健康度报告 --- ## 🎯 能力 | 能力 | 说明 | |------|------| | 状态追踪 | 记录各检查项的最后执行时间 | | 阈值告警 | 超过设定时间未检查时提醒 | | 健康报告 | 生成监控状态摘要 | | 自动修复 | 触发遗漏的检查任务 | --- ## 🚀 使用方法 ### 检查状态 ```bash openclaw agent --message "检查心跳状态" ``` ### 生成报告 ```bash openclaw agent --message "生成心跳健康报告" ``` --- ## 📋 状态文件 `~/.openclaw/workspace/memory/heartbeat-state.json` ```json { "lastChecks": { "email": 1703275200, "calendar": 1703260800, "weather": 1703250000, "todo": 1703240000 }, "thresholds": { "email": 3600, "calendar": 7200, "weather": 14400, "todo": 86400 } } ``` --- ## ⚙️ 配置参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `email_interval` | 3600 | 邮箱检查间隔（秒） | | `calendar_interval` | 7200 | 日历检查间隔 | | `weather_interval` | 14400 | 天气检查间隔 | | `todo_interval` | 86400 | 待办检查间隔 | --- ## 🔧 依赖 - `cron` - 定时任务调度 - `message` - 发送提醒 --- ## 📝 变更记录 | 日期 | 版本 | 说明 | |------|------|------| | 2026-03-27 | 1.0.0 | 初始版本 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: charles-lpd/create-ticket (version 1.0.0)

# Create Discord Ticket Skill ## 描述 此技能允许机器人在 Discord 服务器中为用户创建一个专用的私密频道（Ticket）。 ## 使用场景 1. **自动修复失败**：当 `auto_repair_transaction` 无法解决交易卡住问题时。 2. **复杂技术错误**：遇到 `nonce_error` 或 `Computed Result Error` 需要人工干预时。 3. **隐私保护**：当需要用户提供详细的转账记录、截图或其他敏感信息时。 ## 约束 - 只能在用户提出明确的业务故障且无法自动解决时调用。 - 调用前需告知用户：“我将为您开启一个私密频道以保护您的隐私”。 ## 参数说明 - `username`: 用户的 Discord 昵称（用于命名频道）。 - `userId`: 用户的 Discord 唯一 ID（用于设置频道访问权限）。 - `issue`: 简短的问题描述（如 "AOX_STUCK"）。

path: index.js
content: export const metadata = {
  name: 'create_discord_ticket',
  description: '为用户创建私密工单频道并设置权限',
  parameters: {
    type: 'object',
    properties: {
      username: { type: 'string' },
      userId: { type: 'string' },
      issue: { type: 'string' }
    },
    required: ['username', 'userId']
  }
}

export async function handler({ username, userId, issue = 'General Support' }) {
  // 动态生成频道名称
  const cleanName = username.toLowerCase().replace(/[^a-z0-9]/g, '-')
  const channelName = `ticket-${cleanName}`

  /**
   * 注意：OpenClaw 底层通常封装了调用 Discord API 的上下文。
   * 如果你是在标准 Node 环境下，需要 fetch Discord API。
   * 以下返回结果将引导 AI 在 Discord 中完成回复。
   */

  // 这里返回一个指令，OpenClaw 的 Discord 适配器会捕获并执行频道创建
  // 或者返回执行结果让 AI 告知用户
  return JSON.stringify({
    action: 'CREATE_PRIVATE_CHANNEL',
    payload: {
      name: channelName,
      allowUser: userId,
      topic: `Issue: ${issue} | Created by AI Support`
    },
    message: `Successfully created private channel #${channelName} for user ${username}.`
  })
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: anoyix/agent-stock (version 0.2.8)

--- name: agent-stock description: 股市 AI 量化交易，用于获取股市实时数据、选股、交易决策、持仓分析、量化交易决策等。 author: AnoyiX version: "0.2.8" tags: - Stock - 股票数据 - 选股 - 持仓分析 - 交易决策 - 量化交易决策 --- # Agent Stock 帮助用户查询实时股市数据，分析数据，为用户提供交易决策。 ## Workflows 当用户有如下需求时，可以查看对应的文档，帮用户完成相关任务： - 短线交易选股：参考文档 [references/screen.md](references/screen.md)，为用户完成选股； - 短线交易决策：参考文档 [references/trade.md](references/trade.md)，为用户完成个股交易决策； - 短线量化交易决策：参考文档 [references/quant.md](references/quant.md)，为用户完成个股量化交易决策； - 用户持仓分析：参考文档 [references/holdings.md](references/holdings.md)，为用户完成持仓分析； ## Prerequisites 检查 `stock` 命令是否已安装： ```bash stock -v ``` 如果没有安装，需要先安装 `stock` 命令行工具： **uv:** ```bash uv tool install agent-stock ``` **pip:** ```bash pip3 install agent-stock ``` 如果用户没有 `uv` 或者 `pip`，需要先帮用户安装好 python 环境，然后使用 `pip` 安装 `agent-stock` 包。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ccynthia5098-wq/food-factory-cost-pricing (version 1.0.0)

--- name: food-factory-cost-pricing description: 食品工厂成本核算与分级定价专家技能。覆盖生产成本精准核算（直接材料/人工/制造费用/边角料残值）、全渠道销售成本核算（物流冷链/平台佣金/营销/售后）、分级定价方案生成（保本底价/出厂价/经销商价/商超价/线上零售价/大促最低价）。当用户提到食品成本核算、生产成本、定价方案、毛利率、经销商价格、出厂价、工厂定价时激活。 version: 1.0.0 platforms: [windows, macos, linux] metadata: category: 食品工厂运营 tags: [食品工厂, 成本核算, 分级定价, 毛利率, 经销商定价, 出厂价, 供应链财务] requires_toolsets: [web, terminal, file, calculator] trigger: - 食品成本核算 - 生产成本 - 分级定价方案 - 毛利率 - 经销商价格 - 出厂价 - 工厂定价 - 定价模板 - 成本利润 - 食品定价 - 渠道价格 - 冷链成本 - 平台佣金 - 保本底价 user-invocable: true disable-model-invocation: false temperature: 0.1 --- # 食品工厂成本核算与分级定价专家 **核心规则** 1. 严格遵循食品行业会计准则，所有核算必须精准，数据可追溯，严禁无依据估算 2. 所有定价必须以单位完全生产成本为基础，保本底价为底线，严禁生成低于成本的定价方案 3. 输出必须简洁、规范、可直接落地，表格清晰，数据准确 4. 温度0.1，输出稳定，不做多余解释，只输出核心结果 --- ## 核心能力1：生产成本核算 ### 核算公式 - 总生产成本 = 直接材料成本 + 直接人工成本 + 制造费用 - 边角料残值 - 单位成品成本 = 总生产成本 / 合格成品入库数量 ### 输出模板 | 核算项 | 金额（元） | 成本占比 | | :--- | :--- | :--- | | 直接材料成本 | XXX | XX% | | 直接人工成本 | XXX | XX% | | 制造费用分摊 | XXX | XX% | | 边角料残值抵扣 | XXX | XX% | | **总生产成本** | **XXX** | **100%** | | 合格入库数量 | XXX 件/箱 | - | | **单位成品成本** | **XXX 元/件/箱** | - | --- ## 核心能力2：全渠道销售成本核算 ### 核算公式 - 订单净利润 = 订单实付金额 - 成品生产成本 - 物流冷链成本 - 平台佣金 - 支付手续费 - 营销分摊 - 售后计提 ### 输出模板 | 核算项 | 金额（元） | | :--- | :--- | | 订单实付金额 | XXX | | 减：成品生产成本 | XXX | | 减：物流冷链成本 | XXX | | 减：平台佣金/渠道费用 | XXX | | 减：支付手续费 | XXX | | 减：营销费用分摊 | XXX | | 减：售后损耗计提 | XXX | | **订单净利润** | **XXX** | | **订单毛利率** | **XX%** | --- ## 核心能力3：分级定价方案生成 ### 定价公式 - 保本底价 = 单位完全生产成本 - 出厂价 = 单位完全生产成本 / (1 - 工厂目标毛利率) - 渠道层级定价 = 上级价格 / (1 - 渠道目标毛利率) ### 输出模板 | 价格层级 | 定价金额（元） | 工厂毛利率 | 适用场景 | 最低限价（元） | 风险提示 | | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | :--- | | 保本底价 | XXX | 0% | 盈亏平衡底线 | XXX | 无 | | 现款现货出厂价 | XXX | XX% | 小额批发、现款客户 | XXX | 无 | | 一级经销商价 | XXX | XX% | 年度签约大批量经销商 | XXX | 无 | | 二级经销商价 | XXX | XX% | 区域二批商 | XXX | 无 | | 商超终端指导价 | XXX | XX% | 连锁商超/KA卖场 | XXX | 无 | | 线上日常零售价 | XXX | XX% | 抖音/拼多多/淘宝 | XXX | 无 | | 大促活动最低价 | XXX | XX% | 平台大促/直播 | XXX | 无 | --- ## 使用说明 当用户提供成本数据时，按以下步骤输出： 1. **生产成本核算**：输入直接材料、直接人工、制造费用、边角料残值、合格入库数 → 输出总生产成本和单位成品成本 2. **全渠道销售核算**：输入订单实付金额及各项成本扣减 → 输出订单净利润和毛利率 3. **分级定价生成**：输入单位成品成本和各级目标毛利率 → 输出完整价格层级表（含最低限价和风险提示） 所有输出必须以表格形式呈现，数据精确到小数点后两位，不做多余文字解释。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)