OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: hucy/logo-generator-12 (version 1.0.0)

--- name: github description: "Interact with GitHub using the `gh` CLI. Use `gh issue`, `gh pr`, `gh run`, and `gh api` for issues, PRs, CI runs, and advanced queries." --- # GitHub Skill Use the `gh` CLI to interact with GitHub. Always specify `--repo owner/repo` when not in a git directory, or use URLs directly. ## Pull Requests Check CI status on a PR: ```bash gh pr checks 55 --repo owner/repo ``` List recent workflow runs: ```bash gh run list --repo owner/repo --limit 10 ``` View a run and see which steps failed: ```bash gh run view <run-id> --repo owner/repo ``` View logs for failed steps only: ```bash gh run view <run-id> --repo owner/repo --log-failed ``` ## API for Advanced Queries The `gh api` command is useful for accessing data not available through other subcommands. Get PR with specific fields: ```bash gh api repos/owner/repo/pulls/55 --jq '.title, .state, .user.login' ``` ## JSON Output Most commands support `--json` for structured output. You can use `--jq` to filter: ```bash gh issue list --repo owner/repo --json number,title --jq '.[] | "\(.number): \(.title)"' ```


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Skill: huajianjiu000/emotion-copywriter (version 0.1.0)

# 情绪文案生成器 ## 基本信息 - **名称**: emotion-copywriter - **描述**: 精准触达用户情绪的文案生成工具，通过情绪心理学原理创作引发强烈共鸣的社交媒体文案 - **版本**: 1.0.0 - **适用场景**: 微博、朋友圈、小红书、公众号、INS等社交平台情绪化内容创作 ## 核心能力 ### 1. 情绪类型库 | 情绪类别 | 触发场景 | 典型句式 | |---------|---------|---------| | 治愈温暖 | 孤独、疲惫 | "总有人在偷偷爱你" | | 焦虑共鸣 | 职场、生活压力 | "35岁+，还有可能吗？" | | 怀旧情怀 | 回忆、时光流逝 | "那时候的夏天..." | | 愤怒宣泄 | 不公、委屈 | "凭什么！" | | 狂喜炫耀 | 成功、收获 | "终于等到这一天！" | | 孤独感 | 独处、夜间 | "凌晨3点的城市..." | | 认同感 | 身份标签 | "社恐人的日常..." | ### 2. 文案结构模板 - **三段式**: 场景→情绪→升华 - **对比式**: 过去vs现在、别人vs自己 - **自嘲式**: 自我贬低引发认同 - **金句式**: 一句话戳心 ### 3. 修辞技巧 - **反复**: 强调情绪强度 - **排比**: 增强感染力 - **反问**: 激发思考 - **留白**: 给读者想象空间 - **数字**: 具体化情绪 ### 4. 平台适配 - 微博: 140字内，情绪要尖锐 - 朋友圈: 100字内，配图意识强 - 小红书: 情绪+干货结合 - INS: 简短文艺，氛围感强 ## 输入要求 用户提供以下信息: 1. 目标情绪类型（焦虑/治愈/愤怒/怀旧等） 2. 关联场景/话题 3. 目标平台 4. 文案用途（发布/商用/情感共鸣） ## 输出格式 ``` ## 💭 情绪文案生成 ### 目标设定 - 情绪类型: [焦虑型] - 使用场景: [职场困境] - 目标平台: [微博] --- ### 🎯 核心文案 **文案1: 扎心焦虑型** ``` [完整文案内容，约50-100字] ``` 情绪触发点: [分析] 传播潜力: ⭐⭐⭐⭐⭐ **文案2: 治愈温暖型** ``` [完整文案内容] ``` 情绪触发点: [分析] 传播潜力: ⭐⭐⭐⭐ **文案3: 自嘲共情型** ``` [完整文案内容] ``` 情绪触发点: [分析] 传播潜力: ⭐⭐⭐⭐⭐ --- ### 💡 优化建议 1. [具体建议] 2. [具体建议] ### 📊 情绪共鸣指数预测 - 焦虑指数: ████████░░ 80% - 治愈指数: ██████░░░░ 60% - 传播潜力: ███████░░░ 70% ``` ## 示例 **用户输入**: 情绪类型-孤独感，场景-深夜独处，平台-小红书 **生成结果**: ``` ## 💭 情绪文案生成 ### 目标设定 - 情绪类型: 孤独感 - 使用场景: 深夜独处 - 目标平台: 小红书 --- ### 🎯 核心文案 **文案1: 深夜孤独型** ``` 凌晨2点，窗外霓虹依旧 房间里只有空调的嗡嗡声 外卖吃了一半，手机刷到没新内容 原来一个人最孤独的时候 不是没人陪 是身边的声音全都与你无关 ``` 情绪触发点: 具象化孤独场景，引发深夜emo共鸣 传播潜力: ⭐⭐⭐⭐⭐ **文案2: 治愈反转型** ``` 但你知道吗？ 有人也在凌晨2点 刚下班，坐在末班地铁上 看着空荡荡的车厢 突然觉得有点幸福 至少，这个城市还有一班车 愿意在深夜送你回家 ``` 情绪触发点: 反转治愈，先抑后扬 传播潜力: ⭐⭐⭐⭐ **文案3: 身份认同型** ``` 独居日记Day 127 ： 今天学会了自己换灯泡 上周换了门锁 上上周通了下水道 我好像越来越像一个 不需要男朋友的女生了 （才不是，明明还是需要的好吗！） ``` 情绪触发点: 独居场景+自嘲反转，身份认同感强 传播潜力: ⭐⭐⭐⭐⭐ --- ### 💡 优化建议 1. 文案1可添加"独居""深夜emo"等话题标签 2. 文案3适合配一张灯泡/生活气息的照片 3. 发布最佳时间: 22:00-01:00 ### 📊 情绪共鸣指数预测 - 孤独指数: ██████████ 95% - 治愈指数: ███████░░░ 70% - 传播潜力: █████████░ 88% ``` ## 情绪心理学原理 1. **具象化表达**: 抽象情绪具体化场景 2. **代入感营造**: 让读者成为文案主角 3. **情绪反差**: 先抑后扬增强冲击 4. **标签化认同**: 身份标签引发归属 5. **留白艺术**: 不说破，留想象空间 ## 使用限制 - 避免过度贩卖焦虑 - 涉及心理脆弱群体需谨慎 - 商业用途需平衡情绪与品牌调性 ## 更新日志 - v1.0.0 (2025-01): 初始版本发布


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Skill: supertilico2001/anygen-shared (version 1.0.0)

--- name: anygen-shared version: 1.0.0 description: "anygen CLI: Shared patterns for authentication, global flags, and output formatting." metadata: requires: bins: ["anygen"] env: ["ANYGEN_API_KEY"] install: - id: node kind: node package: "@anygen/cli" bins: ["anygen"] --- # anygen — Shared Reference ## Authentication ```bash # Web login (recommended for agent usage) anygen auth login --no-wait # Direct API key (no browser needed) anygen auth login --api-key sk-xxx # Environment variable export ANYGEN_API_KEY=sk-xxx ``` ## CLI Syntax ```bash anygen <resource> <method> [flags] ``` ### Method Flags | Flag | Description | |------|-------------| | `--params '<json>'` | URL/path parameters | | `--data '<json>'` | Request body | | `--dry-run` | Show the request without sending it | | `--wait` | Re-poll until terminal state | | `--timeout <ms>` | Polling timeout in milliseconds | ## Discovering Commands ```bash # Browse all resources and methods anygen --help anygen task --help # Inspect a method's required params, types, and defaults anygen schema task.create anygen schema task.message.send ``` Use `anygen schema` output to build your `--params` and `--data` flags. ## Security Rules - **Never** output API keys or auth tokens directly. - **Always** confirm with user before uploading files or creating tasks. - **Never** upload or read any file without explicit user consent. - Use natural language instead of exposing task_id, file_token, or CLI syntax to the user. - Always return links using Markdown format: `[text](url)`.


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Skill: codenova58/eastmoney (version 0.1.0)

--- name: eastmoney-hot-trend description: 注册“东方财富”热门技能；当需要访问或自动化东方财富相关内容时调用。 homepage: `https://www.eastmoney.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 东方财富 用途与边界 - 面向公开行情/新闻页的检索与数据/要点摘要 - 不提供接口逆向、批量抓取或交易能力 - 仅用于公开页面的轻量信息整理与提醒 关键入口 - 主页：https://www.eastmoney.com/ - 行情中心：https://quote.eastmoney.com/center/ - 新闻/公告频道：站点入口 常见任务 - 指定股票/指数的基本行情摘要（价格、涨跌幅、成交量） - 新闻与公告条目的标题/发布时间/影响范围提取 - 行业板块与主题热点分布 数据字段 - 股票/指数名称、代码、价格、涨跌幅、成交量、链接 - 新闻标题、发布时间、来源、影响范围、链接 - 板块名称、涨跌分布、采集时间 自动化要点 - 行情数据可能动态加载，需等待完成后解析 - 不进行交易或账户相关操作 - 频率控制，尊重平台访问限制 示例流程 - 行情摘要：访问行情页 → 抽取价格/涨跌幅/成交量 → 输出摘要 - 公告整理：访问公告频道 → 抽取条目 → 输出影响范围与链接 - 板块热点：收集板块数据 → 统计涨跌分布 → 输出热点摘要 合规提示 - 遵守平台与证券合规要求，不进行交易或接口调用 - 结果仅用于内部分析与提醒


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Skill: famechyu/test-publish-dev1 (version 1.1.0)

--- name: test-publish-dev1 description: 自动将商品从跨睿优质货盘铺货到Ozon电商平台。 version: 1.1.0 author: 跨睿官方技术团队 input_schema: type: Object properties: category: type: string description: 品类名 store: type: string description: 店铺名 price: type: string description: 价格区间(比如：0.0~50.0, 注意保留一位小数) output_display: 此技能不要求输出格式 --- # 自动铺货技能 ## 技能描述 本技能用于将商品从跨睿优质商品货盘自动铺货到Ozon电商平台。适用于需要快速将商品在Ozon平台同步上架的场景。该Skill采用浏览器驱动策略，直接操作跨睿自动铺货智能体界面完成工作。 触发词：自动铺货、批量铺货、Ozon铺货、商品同步到Ozon、商品上架到Ozon。 ## 什么时候使用 用户需要将商品自动铺货到Ozon电商平台 ## 工作流程 1. 根据用户发话内容，解析出铺货品类、店铺、价格区间。 2. 如果品类、店铺、价格区间3个参数齐全，调用scripts/auto_distribute.py脚本，开始铺货逻辑 3. 如果品类、店铺、价格区间3个参数不齐全，则重新进行参数解析。如果最后实在无法解析出完整参数，则输出数据不全的提问，让用户进行补充。此时不需要调用scripts/auto_distribute.py脚本 ## 强制限制 1. 不需要自己编程，如果发现已有脚本完成不了任务，直接作为任务失败返回失败结果即可 2. 当识别到用户要铺货时，必须重新识别和收集用户的铺货参数：品类、店铺、价格区间。不允许使用上下文中之前的铺货参数进行铺货，除非用户明确说明，比如用户说： 和上一次品类相同。 ## 输出要求 1. 最终输出任务执行结果


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Skill: alti-systems/yt-transcript (version 1.0.0)

# YouTube Transcript Extraction Extract high-quality transcripts from YouTube videos using multiple methods. ## Commands ```bash # Extract transcript from YouTube URL or video ID /root/clawd/yt-transcript https://youtu.be/VIDEO_ID /root/clawd/yt-transcript VIDEO_ID ``` ## Features - **Dual fallback system**: Tries Supadata API first, falls back to yt-dlp - **Auto-generated transcripts**: Works even if no manual captions exist - **Clean output**: Returns plain text transcript ready for analysis - **Fast**: API method completes in seconds ## Use Cases - Summarize long videos without watching - Extract key quotes and insights - Content research and analysis - Create written summaries for videos - Extract educational content ## Technical Details - **Primary**: Supadata API (fast, clean formatting) - **Fallback**: yt-dlp CLI tool (comprehensive, handles edge cases) - **Output**: Plain text transcript with timestamps removed - **API key**: Stored in `.env` as `SUPADATA_API_KEY` ## Example Workflow Rob sends YouTube link → Alto pulls transcript → summarizes key points → Rob decides if worth watching Saves 10-30 minutes per video!


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Skill: okwasniewski/react-native-logs-cli (version 1.0.1)

--- name: react-native-logs-cli description: > Use rn-logs to read React Native Metro logs via CDP without MCP overhead. Default output is plain text and safe for non-interactive agent runs. license: MIT metadata: author: okwasniewski version: "1.0.0" --- # rn-logs cli Use `rn-logs` to read React Native Metro logs via CDP without MCP overhead. Default output is plain text and safe for non-interactive agent runs. ## When to use - You need live Metro logs from a running RN app - You want low-context, plain text log output ## Installation ```bash npm install -g rn-logs-cli ``` ```bash bun add -g rn-logs-cli ``` Then verify: ```bash rn-logs --help ``` ## Requirements - `rn-logs` is installed and available in PATH - Metro is running - App is running on a simulator or device ## Core workflow ```bash # 1. List connected apps rn-logs apps # 2. Stream logs rn-logs logs --app "<id|name>" # 3. Snapshot logs rn-logs logs --app "<id|name>" --limit 50 ``` ## Command options ```bash # Changing default port or host rn-logs "[command]" --host "<host>" # Metro host (default: localhost) rn-logs "[command]" --port "<port>" # Metro port (default: 8081) rn-logs help ``` ## Non-interactive mode - When multiple apps are connected, you must pass `--app`. - Output is plain text for agent-friendly consumption. ## Common failures - `metro not reachable` -> start Metro or fix host/port - `no apps connected` -> run app on simulator or device - `multiple apps connected` -> pass `--app`


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Skill: googleworkspace-bot/recipe-create-shared-drive (version 1.0.12)

--- name: recipe-create-shared-drive description: "Create a Google Shared Drive and add members with appropriate roles." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-drive --- # Create and Configure a Shared Drive > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-drive` Create a Google Shared Drive and add members with appropriate roles. ## Steps 1. Create shared drive: `gws drive drives create --params '{"requestId": "unique-id-123"}' --json '{"name": "Project X"}'` 2. Add a member: `gws drive permissions create --params '{"fileId": "DRIVE_ID", "supportsAllDrives": true}' --json '{"role": "writer", "type": "user", "emailAddress": "[REDACTED_SECRET]"}'` 3. List members: `gws drive permissions list --params '{"fileId": "DRIVE_ID", "supportsAllDrives": true}'`


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Skill: tobihagemann/yap (version 1.0.1)

--- name: yap description: Fast on-device speech-to-text using Apple Speech.framework (macOS 26+). homepage: https://github.com/finnvoor/yap metadata: {"openclaw":{"emoji":"🗣️","os":["darwin"],"requires":{"bins":["yap"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"finnvoor/tools/yap","bins":["yap"],"label":"Install yap (brew)"}]}} --- # yap Use `yap` for fast on-device transcription on macOS using Apple's Speech.framework. ## Quick start ```bash yap transcribe /path/to/audio.mp3 yap transcribe /path/to/audio.m4a --locale de-DE yap transcribe /path/to/video.mp4 --srt -o captions.srt ``` ## Options - `--locale <locale>` — Language locale (e.g., `de-DE`, `en-US`, `zh-CN`) - `--censor` — Redact certain words/phrases - `--txt` / `--srt` — Output format (default: txt) - `-o, --output-file` — Save to file instead of stdout ## Advantages over Whisper - Native Apple Speech.framework (optimized for Apple Silicon) - No model download required - Faster processing - Lower memory usage ## Notes - Requires macOS 26 (Tahoe) or later - Supported languages depend on installed Apple Speech models


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Skill: runkecheng/bank-policy-query (version 1.0.1)

--- name: bank-policy-query description: | 银行合作活动政策检索。当用户问某个城市/省份/地区的银行补贴政策时使用。 触发关键词包括：政策、活动、银行补贴、费率、新客、存客、存款考核、免考核期等， 结合城市/区域名称时必用此 skill。 数据源为人工维护的飞书电子表格「全国活动汇总评级仅供参考」（已无评级列，以特殊备注列替代）。 --- # 银行合作活动政策检索 Skill ## 数据源 全国银行合作活动政策表（人工维护），存于以下飞书电子表格的「全国政策」工作表： ``` https://sqb.feishu.cn/sheets/ZIfoscVEJhvsHttAwYocTCd2n1b?sheet=0siobJ ``` **spreadsheet_token**: `ZIfoscVEJhvsHttAwYocTCd2n1b` **sheet_id**: `0siobJ`（全国政策） ### 列结构 | 列 | 内容 | |----|------| | A - 大区 | 华北/华东/华南/华西/华中/全国 | | B - 省份 | 省份名称 | | C - 活动城市 | 城市/地区列表 | | D - 银行 | 银行名称 | | E - 活动类型 | 通道/绑卡 | | F - 活动时间 | 活动有效期 | | G - 活动简称 | 活动名称 | | H - 绑卡活动对应生效人 | 绑卡生效对接人 | | I - 活动月 | 自然月 / 活动周期 | | J - 补贴费率 | 费率值 | | K - 政策类型 | 对私/对公/个体法人/连锁/不限 | | L - 免考核期封顶值 | 免考核期补贴封顶 | | M - 免考核期几个月 | 免考核月数 | | N - 免考核期是否≥2个月 | 是/否 | | O - 新客额度 | 新客补贴额度 | | P - 新客条款 | 新客期详细条款 | | Q - 存客考核期条款 | 存客期详细条款 | | R - 存量户起步存款额 | 存客考核起步存款 | | S - 特殊备注 | 暂停/限制等重要标注 | | T - 模式 | 立减/银行D+1日后返商户 | | U - key2 | 内部备注 | ## 检索流程 1. 读取「全国政策」工作表的全部数据 2. 按用户查询的城市/省份过滤 3. 按活动类型排序（通道→绑卡），同类型内按政策类型排序（对私→对公） 4. 格式化输出 ## 输出格式 每条活动按以下结构展示： - **银行** | **活动类型** | **活动时间** | **补贴费率** - **新客条款**：主要补贴条款摘要 - **存客考核期条款**：考核存款门槛及补贴封顶 - ⚠️ **特殊备注**：如有暂停/限制等条件，重点提示 ## 核心规则 关键规则定义在 reference 文件中，需要时读取： - **输出排序规则**：见 `references/retrieval-guide.md` - **政策变化分析规则**：见 `references/policy-analysis-rules.md`


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Skill: bernylinville/wechat-mp-reader (version 1.0.0)

--- name: wechat-mp-reader description: Read WeChat official account articles. Use the built-in browser tool to open the page and extract body text. Always append ?scene=1 to the URL. --- # WeChat Article Reader ## URL Normalization **Critical**: The URL must end with `?scene=1` (not `&scene=1`), otherwise a CAPTCHA will be triggered. Rules: - No query params → append `?scene=1` - Has existing `?` params → parse and rewrite query to include `scene=1` ## Steps 1. Open the page with `browser open "<url>?scene=1"` 2. Wait for content with `browser wait "#js_content" --load networkidle` 3. Extract body text with `browser evaluate --fn "() => document.querySelector('#js_content')?.innerText || document.querySelector('.rich_media_content')?.innerText || document.body.innerText"` 4. Return plain text content 5. Close the tab with `browser close <tabId>` ## Troubleshooting - CAPTCHA → verify the URL has `?scene=1` - Empty content → page may not have fully loaded, retry `browser wait` - Deleted article → the page will display a notice


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: runapi-ai/runapi-ideogram-v3 (version 0.2.4)

--- name: ideogram-v3 description: Generate and edit images with Ideogram V3 through RunAPI. Use when the user asks an agent to create, edit, or transform images with Ideogram V3. Default to the RunAPI CLI for one-off generation; use SDKs only when the user is integrating RunAPI into an app or backend. documentation: https://runapi.ai/models/ideogram-v3.md provider_page: https://runapi.ai/providers/ideogram.md catalog: https://runapi.ai/models.md metadata: openclaw: homepage: https://runapi.ai/models/ideogram-v3 requires: bins: - runapi install: - kind: brew formula: runapi-ai/tap/runapi bins: - runapi envVars: - name: RUNAPI_API_KEY required: false description: Optional RunAPI API key; runapi login or saved CLI config can also authenticate the runapi binary. --- # Ideogram V3 on RunAPI Generate and edit images with Ideogram V3 through RunAPI. The default path for one-off agent tasks is the `runapi` CLI; SDKs are for application integration. ## Routing decision - One-off generation, editing, or transformation for the user → use the **CLI path** with the `runapi` binary. - Building an app, backend, worker, library, or production codebase → use the **SDK integration path**. ## CLI path The `runapi` binary is the runtime dependency. Authenticate with `runapi login` (browser) or set `RUNAPI_API_KEY`; a saved CLI config also works — no required environment variable. Inspect the available actions and request fields with CLI help: ```shell runapi ideogram-v3 --help runapi ideogram-v3 text-to-image --help ``` Run a one-off task (synchronous — polls until the task completes): ```shell runapi ideogram-v3 text-to-image --input-file request.json ``` Submit asynchronously and poll separately: ```shell runapi ideogram-v3 text-to-image --async --input-file request.json runapi wait <task-id> --service ideogram-v3 --action text-to-image ``` Available actions: `text-to-image`, `edit-image`, `remix-image`. ## SDK integration path When integrating Ideogram V3 into an app, backend, worker, or library — not for one-off tasks — use a RunAPI SDK package: - JavaScript / TypeScript: `@runapi.ai/ideogram-v3` - Ruby: `runapi-ideogram_v3` - Go: `github.com/runapi-ai/ideogram-v3-sdk/go` ## References - Model overview, pricing, and rate limits: https://runapi.ai/models/ideogram-v3.md - Provider comparison: https://runapi.ai/providers/ideogram.md - Full model catalog: https://runapi.ai/models.md ## Variants - [Text to image](https://runapi.ai/models/ideogram-v3/text-to-image.md) - [Edit](https://runapi.ai/models/ideogram-v3/edit.md) - [Remix](https://runapi.ai/models/ideogram-v3/remix.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: daigxok/calculus-concept-visualizer (version 1.0.0)

--- name: calculus-concept-visualizer version: 1.0.0 description: | 基于多表征理论和动态可视化的微积分概念理解助手，专门解决ε-δ定义、导数本质、积分思想等核心难点的理解困难。 通过 GeoGebra 交互演示、认知诊断、即时检测，实现从具体直观到抽象形式化的渐进式学习。 author: 代国兴 slug: daigxok/calculus-concept-visualizer tags: - calculus - visualization - education - geogebra - interactive - 高等数学 - 考研数学 allowed-tools: - Bash - Python - FileWrite requires-env: - OPENCLAW_SKILLS_PATH --- # Calculus Concept Visualizer - 微积分概念可视化助手 ## 核心能力 本 Skill 针对高等数学学习中的**抽象概念理解困难**，提供以下解决方案： ### 1. 多表征转换教学 - **视觉表征**: GeoGebra 动态交互演示 - **代数表征**: 渐进式符号形式化 - **数值表征**: 计算表格与趋势观察 - **语言表征**: 自然语言与数学语言的精确对应 ### 2. 动态可视化生成 - ε-δ 极限定义的**双向滑块交互**（你挑战ε，我寻找δ） - 割线→切线的**演变动画**（揭示导数本质） - 黎曼和的**动态构建**（理解积分思想） - 泰勒展开的**逐步逼近**（可视化误差控制） ### 3. 认知冲突与诊断 - **常见误区库**: 预置 20+ 种概念误解模式 - **即时诊断**: 分析学生回答识别潜在错误 - **针对性干预**: 生成反驳示例打破错误直觉 ### 4. 支架式学习路径 ``` 直观感知 → 数值探索 → 几何理解 → 代数形式化 → 即时检测 ``` ## 使用方法 ### 基础概念可视化 ``` 请帮我理解极限的ε-δ定义 请可视化导数的几何意义 请演示定积分的黎曼和构造 ``` ### 针对性诊断教学 ``` 我学生总是认为"极限就是代入"，怎么纠正？ 请针对"左右极限混淆"设计干预方案 生成一道检测学生是否理解"任意ε存在δ"逻辑的测试题 ``` ### 交互式探索 ``` 生成可交互的 GeoGebra 演示：拖动ε观察δ的变化 展示连续但不可导的函数例子（Weierstrass函数） 对比不同阶泰勒展开的逼近效果 ``` ## 技术实现 ### 工具调用 - `generate_geogebra`: 生成动态数学演示 - `plot_interactive`: Python matplotlib 交互图表 - `diagnose_misconception`: 认知诊断分析 - `generate_quiz`: 即时检测题生成 ### 输出格式 每个概念解释包含： 1. **分层文本解释**（配合可视化指令） 2. **GeoGebra 配置代码**（可直接嵌入） 3. **Python 可视化脚本**（备用静态/动态图） 4. **交互指令**（明确学生操作步骤） 5. **3道渐进检测题**（识别→应用→迁移） ## 适用场景 - **课前预习**: 建立直观认知基础 - **课堂演示**: 动态展示抽象概念 - **课后复习**: 针对性诊断与强化 - **考研辅导**: 深度理解命题逻辑 - **错题分析**: 定位概念理解偏差 ## 教学原理 基于**APOS理论**（Action-Process-Object-Schema）设计： - **Action**: 通过交互操作体验数学过程 - **Process**: 内化动态变化的心智模型 - **Object**: 将过程封装为可操作的数学对象 - **Schema**: 构建概念网络与关联 ## 作者信息 - **作者**: 代国兴 - **机构**: 高等数学智慧课程研究团队 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] - **GitHub**: https://github.com/daigxok - **ClawHub**: https://clawhub.ai/daigxok ## 版本历史 - v1.0.0 (2026-04-08): 初始发布，支持极限、导数、积分核心概念 ## 许可证 MIT License - 开放教育资源，欢迎教学使用与改进


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: rgr4y/superpack-snitch (version 0.0.8)

--- name: superpack-snitch version: 0.0.7 description: > Soft blocklist guard for OpenClaw. Injects a security directive at agent bootstrap and warns on incoming messages referencing blocked terms. Blocks clawhub/clawdhub by default. metadata: openclaw: emoji: "🚨" events: - agent:bootstrap - message:received --- # superpack-snitch Prompt-based blocklist guard for OpenClaw with two enforcement hooks: 1. **Bootstrap directive** — injects a security policy into every agent context 2. **Message warning** — flags incoming messages referencing blocked terms This is soft enforcement — it tells the agent not to use blocked tools, but can't physically stop it. For hard blocking + Telegram alerts, see [Want more?](#want-more) below. ## Install Install from ClawHub. The hooks are included in the skill package. ## Configuration ### Hook blocklist (env var) The hooks read `SNITCH_BLOCKLIST` (comma-separated) if set, otherwise fall back to the defaults: ```bash SNITCH_BLOCKLIST=clawhub,clawdhub,myothertool ``` ## What gets blocked The bootstrap directive instructs the agent to refuse any tool invocation matching a blocked term. The message guard flags inbound messages containing blocked terms before the agent processes them. Default blocked terms: `clawhub`, `clawdhub` ## Want more? For hard enforcement (tool call interception, Telegram alerts), install the plugin via npm: ```bash openclaw plugins install superpack-snitch ``` The plugin adds a `before_tool_call` layer that physically blocks matching tool calls and broadcasts alerts. See the [README](https://github.com/rgr4y/superpack-snitch) for full details. The skill and plugin can be used together for layered defense.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hello-ahang/flyai-weekend-trip (version 1.0.1)

--- name: flyai-weekend-trip description: 周末去哪儿2天1夜说走就走方案助手。输入出发城市和本周末日期，一次性生成3个"说走就走"的周末方案，每个包含目的地+航班/高铁+酒店+精选景点+总价估算。当用户提到"周末去哪"、"周末出游"、"2天1夜"、"说走就走"、"周末旅行"、"这周末出去玩"、"短途游"时使用。 --- # 周末去哪儿 - 2天1夜说走就走方案 周末快速出游方案规划师，帮助用户从"想出去"到"订好出发"快速决策周末短途旅行。 ## FlyAI 能力 > 完整命令参考见 reference 目录 **主要使用**：`keyword-search`、`search-flight`、`search-train`、`search-hotel`、`search-poi` - 一次性输出3个打包方案 - 每个方案包含：目的地 + 往返交通 + 酒店推荐 + 3个必玩景点 + 总价估算 - 用户选中即可一键预订 ## 用户画像读取（双模式） 启动时读取用户历史偏好，减少重复询问。 > 详见 [reference/user-profile-storage.md](reference/user-profile-storage.md) **优先**：`search_memory(query="用户旅行画像", category="user_hobby", keywords="flyai")` **降级**：`read_file(file_path="~/.flyai/user-profile.md")` ## 工作流程 > 详细步骤见 [reference/workflow.md](reference/workflow.md) **核心阶段：** 1. 信息收集 - 通过 `ask_user_question` 收集出发城市、日期、预算、偏好 2. 目的地搜索 - 调用 `keyword-search` 确定候选目的地 3. 并行查询 - 对每个候选目的地调用 `search-flight`/`search-train`、`search-hotel`、`search-poi` 4. 方案生成 - 整合为3个差异化打包方案（远近/价格/风格各不同） 5. 预约提醒 - 检查景点预约要求，标注⚠️并推荐替代 ## 现实约束与失败处理 | 情况 | 处理方式 | |-----|---------| | 周末航班太贵或售罄 | 补充高铁/自驾方案 | | 预算内找不到合适方案 | 放宽预算或缩短距离推荐周边自驾 | | 偏好太模糊 | 用 keyword-search 做发散推荐，再追问细化 | | 某目的地酒店满房 | 标注"住宿紧张⚠️"，推荐邻近区域或替代目的地 | | 景点需提前预约 | 检查是否来得及，来不及的标注⚠️并推荐替代 | | FlyAI 返回空结果 | 尝试调整搜索条件或推荐其他目的地 | ## 偏好标签对应的目的地推荐逻辑 | 偏好 | 推荐方向 | 示例目的地 | |-----|---------|----------| | 看海 🏖 | 海滨城市 | 舟山、厦门、青岛、三亚 | | 古镇 🏘 | 江南水乡、历史名镇 | 乌镇、西塘、周庄、凤凰 | | 亲子 👨‍👩‍👧 | 主题乐园、自然探索 | 上海迪士尼、长隆、海洋馆 | | 躺平 😴 | 度假村、温泉 | 莫干山、千岛湖、安吉 | | 美食 🍜 | 美食之都 | 成都、重庆、广州、西安 | ## 输出质量标准 1. **信息完整**：每个方案必须包含交通+住宿+景点+价格 2. **价格准确**：基于 FlyAI 实时搜索结果 3. **差异化**：3个方案要有明显区别（如远近、价格、风格） 4. **可执行**：提供预订链接，用户选中即可行动 5. **有温度**：用emoji和口语化表达，让方案更有吸引力 ## 示例对话 **用户：** 这周末想出去玩，杭州出发 **AI：** 好的！让我帮你规划周末说走就走方案 🎒 首先确认一下： 1. 本周六日是4月5-6日，对吗？ 2. 预算大概多少？（1000/1500/2000以内/不限） 3. 有什么偏好吗？看海/古镇/亲子/躺平/美食 **用户：** 预算2000，想看海 **AI：** 收到！杭州出发，本周六日（4月5-6日），2天1晚，预算2000以内，想看海 🏖 正在搜索最佳方案... [调用 FlyAI 搜索 → 生成3个打包方案 → 输出格式化结果] ## 用户偏好保存（双模式） 发现新偏好时提示保存。详见 [reference/user-profile-storage.md](reference/user-profile-storage.md) **保存流程**：发现偏好 → 提示确认 → Qoder用update_memory / 非Qoder更新本地文件


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