OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wangminrui2022/short-video-content-replicator (version 1.0.2)

--- name: short-video-content-replicator description: | 当用户想要**一键复制抖音或B站短视频内容**、**把短视频转成带标点的高质量文字**、**提取视频干声和转录文本**、**端到端处理短视频内容**时自动触发。 这是一个复合工作流技能：输入抖音/B站视频URL或本地视频目录，按严格6步顺序执行全流程（或从指定步骤断点续跑）。 步骤包括：1. 下载视频（link-resolver-engine）；2. 提取MP3；3. 提取干声；4. Whisper转录；5. 文本纠错；6. 标点恢复。 支持自定义输出目录、从任意步骤开始。 常见触发口语： - “帮我复制这个抖音视频的内容” - “把这个B站短视频转成文字” - “一键提取这个视频的干声和转录” - “短视频内容复制工作流” - “把视频做成文本稿” - “抖音视频转文字带标点” - “端到端处理这个短视频” - “从下载到文本一键搞定这个视频” - “replicate 这个视频链接” 只处理短视频内容复制全流程或子流程，其他无关任务不触发。 metadata: openclaw: requires: bins: - python user-invocable: true --- # Short Video Content Replicator ## Overview 这是一个严格顺序执行的短视频内容复制复合 Skill。 它会按指定的 6 步，依次调用各原子 Skill 的 CLI 脚本，完成从视频下载到最终高质量带标点文本的完整流程。 支持从任意步骤开始（断点续跑）和自定义各步骤输出目录。 ## 触发时机（Triggers） - 用户提供抖音/B站视频URL，想一键完成下载→干声提取→转录→文本优化的全流程。 - 用户有本地视频/MP3/音频/文本文件，想从中间步骤继续处理。 - 用户说“一键”“端到端”“复制内容”“转成文字稿”“提取干声转录”等意图。 - 支持批量或单个视频处理。 ## Workflow Decision Tree **输入支持**： - 视频URL → 从 Step 1 开始 - 本地视频目录 → 从 Step 2 开始 - MP3 目录 → 从 Step 3 开始 - .wav 目录 → 从 Step 4 开始 - .txt 目录 → 从 Step 5 或 Step 6 开始 **严格执行顺序**（默认全流程）： 1. 视频下载（link-resolver-engine） 2. MP4 → MP3（mp4-to-mp3-extractor） 3. 人声分离（purevocals-uvr-automator） 4. Whisper 转录（turbo-whisper-local-stt） 5. 文本纠错（llm-text-correct） 6. 标点恢复（funasr-punctuation-restore） ## Step 1: 视频下载 使用 `link-resolver-engine` 命令：`python ./skills/link-resolver-engine/scripts/video_snapper.py -u "<视频链接>" [-p "<文件名前缀>"] [-d "<下载目录>"] [-f "<格式代码>"]` ## Step 2: MP4 转 MP3 使用 `mp4-to-mp3-extractor` 命令：`python ./skills/mp4-to-mp3-extractor/scripts/extract.py "<源目录>" "[目标目录]"` ## Step 3: 人声分离（提取干声） 使用 `purevocals-uvr-automator` 命令：`python ./skills/purevocals-uvr-automator/scripts/purevocals.py "<输入路径>" ["<输出目录>"] [--model <模型名>] [--window_size <数值>] [--aggression <数值>] [--chunk_duration <秒数>] [--sample_mode]` ## Step 4: 本地转录 使用 `turbo-whisper-local-stt` 命令：`python ./skills/turbo-whisper-local-stt/scripts/transcribe.py --audio_path "<音频路径>" [--output_dir "<输出目录>"] [--language <zh/en>] [--model_path "<模型路径>"] [--output <json/text>] [--beam_size 5] [--separator " "]` ## Step 5: 文本纠错 使用 `llm-text-correct` 命令：`python ./skills/llm-text-correct/scripts/correct_text.py ["<输入文本/路径>"] [--refine] [--model-path "<模型路径>"]` ## Step 6: 标点恢复 使用 `funasr-punctuation-restore` 命令：`python ./skills/funasr-punctuation-restore/scripts/punctuation_restore.py (--text "<文本内容>" | --file "<文件路径>" | --dir "<目录路径>")` ## Usage Examples ```bash # 1. 最常用：输入URL，一键完整6步 replicate https://v.douyin.com/xxxxxx/ --output ./my_project/ # 2. 处理本地视频文件夹（从Step 2开始） replicate ./videos/ --start-from step2 --output ./my_project/ # 3. 自定义输出目录 + 参数 replicate https://v.douyin.com/xxxxxx/ \ --videos-dir ./videos \ --mp3-dir ./audio/mp3 \ --vocals-dir ./audio/vocals \ --final-dir ./result/text


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Skill: kofna3369/chinese-self-improving-agent (version 1.0.0)

--- name: self-improving-agent description: "自我反思 + 自我批评 + 自我学习 + 自我组织记忆。代理评估自己的工作，捕捉错误并永久改进。使用时机：(1) 命令、工具或操作失败，(2) 用户纠正你，(3) 发现自己的知识过时或不正确，(4) 发现更好的方法，(5) 用户明确安装或引用技能执行当前任务。" --- # 🔄 自我改进技能 > 自我反思 + 自我批评 + 自我学习 + 自我组织记忆 | 信息 | 值 | |------|-----| | **版本** | 1.0.0 — 2026-05-07 | | **状态** | 运行中 | --- ## 1. 目的和范围 ### 目标 代理评估自己的工作，捕捉错误并永久改进。 ### 触发时机 | 触发器 | 行动 | |--------|------| | 命令/工具失败 | 记录错误并改进 | | 用户纠正 | 记录修正并学习 | | 知识过时 | 更新知识库 | | 发现更好方法 | 改进流程 | | 用户安装技能 | 执行当前任务 | --- ## 2. 自我评估循环 ``` ┌─────────────────────────────────────────────┐ │ 自我改进循环 │ ├─────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 1. 自我反思 │ │ → 我做对了什么？ │ │ → 我做错了什么？ │ │ │ │ 2. 自我批评 │ │ → 哪里可以改进？ │ │ → 是否有更好的方法？ │ │ │ │ 3. 自我学习 │ │ → 记录错误 │ │ → 记录修正 │ │ │ │ 4. 自我组织 │ │ → 更新记忆 │ │ → 永久改进 │ │ │ └─────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 3. 错误处理流程 ### 步骤 1：检测错误 ```bash # 检测失败的命令 if [ $? -ne 0 ]; then echo "错误检测到" fi ``` ### 步骤 2：记录错误 ```markdown ## 错误记录 ### 错误 #1 - 日期：YYYY-MM-DD - 命令：<command> - 错误：<error> - 修正：<fix> - 学习：<lesson> ``` ### 步骤 3：改进 ```bash # 尝试更好的方法 better_command --fix ``` ### 步骤 4：更新记忆 ``` 将新知识添加到 memory.md ``` --- ## 4. 学习记录格式 ```markdown ## 学习日志 ### YYYY-MM-DD #### 错误 <错误描述> #### 修正 <修正方法> #### 改进 <改进措施> #### 永久知识 <将添加到记忆的内容> ``` --- ## 5. 边缘情况 | 情况 | 处理方法 | |------|----------| | 多次相同错误 | 深度分析根本原因 | | 用户纠正但错误 | 感谢并记录 | | 发现更优方案 | 立即应用并记录 | | 完全失败 | 请求帮助，记录问题 | --- _In Altum Per Improvement._ 🔄 自我改进 v1.0


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Skill: llx-26/qxbent (version 1.0.2)

--- name: qxbent description: 启信宝企业信息查询工具，提供企业工商信息、股东信息、主要人员、变更记录等查询功能。支持通过企业名称查询，返回标准化的企业数据。 license: MIT metadata: { "openclaw": { "requires": { "env": ["QXBENT_API_TOKEN"], "bins": ["node", "npm"] }, "install": [ { "id": "npm-deps", "kind": "node", "package": "axios", "label": "Install Node.js dependencies" } ] } } --- # 启信宝企业信息查询 ## 概述 启信宝（QiXinBao）企业信息查询 Skill，提供全面的企业数据查询服务。本 Skill 基于启信宝 API，支持通过企业名称查询工商信息、股东信息、主要人员、变更记录等数据。 ## 特性 - 🏢 **企业工商信息** - 查询企业注册信息、经营状态等基础数据 - 👥 **股东信息** - 获取企业股东持股情况 - 👤 **主要人员** - 查询企业高管、董事等关键人员信息 - 📋 **变更记录** - 追踪企业工商变更历史 - 🔍 **智能识别** - 支持通过企业名称自动查询 ## 快速上手 ### 1. 获取 API Token 首先需要获取启信宝 API Token。Token 格式类似：`ent_xxx_xxxxxxxxxx` 如果没有，请联系启信宝平台管理员获取。 ### 2. 配置 Token **⚠️ 安全提示**：Token 是敏感凭证，请妥善保管。**必须使用环境变量配置**，不要在对话中提供 token。 设置环境变量 `QXBENT_API_TOKEN`： **Windows 永久配置：** 1. 按 `Win + R`，输入 `sysdm.cpl`，按回车 2. 点击"高级" → "环境变量" 3. 在"用户变量"中点击"新建" 4. 变量名：`QXBENT_API_TOKEN` 5. 变量值：粘贴你的 Token 6. 点击"确定"保存 7. 重启 AI 应用 **Mac/Linux 永久配置：** ```bash # 如果使用 bash echo 'export QXBENT_API_TOKEN="your_token_here"' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc # 如果使用 zsh (Mac 默认) echo 'export QXBENT_API_TOKEN="your_token_here"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ``` 配置成功后，AI 会自动从环境变量中读取 token，无需在对话中提供。 ### 3. 使用示例 在支持的 AI 智能体中加载此 Skill 后，可以用自然语言进行查询： **查询企业工商信息**： ``` 查询上海合合信息科技发展有限公司的工商信息 ``` **查询企业股东**： ``` 帮我查一下恒大地产集团有限公司的股东信息 ``` **查询主要人员**： ``` 查询上海合合信息科技发展有限公司的主要人员 ``` **查询变更记录**： ``` 查看上海合合信息科技发展有限公司最近的变更记录 ``` ## API 接口列表 | 接口名 | 描述 | 参数 | |--------|------|------| | getEnterpriseInformation | 查询企业工商信息 | ename（企业名称） | | getPartnerListV3 | 查询企业股东信息 | ename（企业名称） | | getEmployeesListV4 | 查询企业主要人员 | ename（企业名称） | | getPagingEntBasicInfo | 查询企业变更记录 | ename（企业名称） | ## 工具权限 - `Bash(node:*)`: 允许执行 Node.js/TypeScript 代码 - `Read`: 允许读取接口文档 ## 运行时要求 **Bins** - `node` (Node.js >= 16.x) - `npm` **Env** - `QXBENT_API_TOKEN` (必需) - 启信宝 API 访问凭证 ## 初始化 首次使用时，如果遇到模块未找到错误，需要先安装依赖： ```bash # 在 skill 根目录执行 npm install ``` AI 助手会在必要时自动检测并执行此命令。 ## 数据说明 - 所有接口都支持通过企业名称（ename）查询 - 企业名称会自动转换为企业 ID 进行查询 - 股东信息、主要人员默认返回前 10 条记录 - 变更记录默认返回最近 10 条记录 ### 企业名称匹配说明 当使用不完整或简称查询时，可能会遇到以下情况： **情况 1: 精确匹配** - 输入：`上海合合信息科技发展有限公司` - 结果：直接返回企业信息 **情况 2: 多个候选企业** - 输入：`胜宏科技` - 结果：返回 `MultipleMatchError` 错误，包含候选企业列表 - AI 处理：展示候选企业列表，请用户选择或提供更完整的企业名称 示例候选列表： ``` 找到多个匹配的企业，请选择： 1. 胜宏科技（惠州）股份有限公司 2. 惠州市胜宏科技研究院有限公司 3. 南通胜宏科技有限公司 4. 武汉市胜宏科技有限公司 5. 北京胜宏科技有限公司 ``` **情况 3: 企业未找到** - 输入：`不存在的企业名称` - 结果：返回 `EnterpriseNotFoundError` 错误 ### AI 交互流程建议 1. 用户使用简称查询 → 捕获 `MultipleMatchError` 2. AI 展示候选企业列表 3. 用户选择具体企业 4. AI 使用完整企业名称重新查询 ## 注意事项 ### 安全性 - ⚠️ **Token 安全**：API Token 是敏感凭证，切勿在对话中提供或分享给他人 - ✅ **推荐配置**：必须通过环境变量 `QXBENT_API_TOKEN` 配置，该变量仅存储在本地系统 - 🔒 **访问范围**：Token 仅用于访问 `https://external-api.qixin.com/skill/ent/public` API 端点 - 📊 **权限控制**：建议向 API 提供商申请权限受限的 token（如限制每日配额） ### 使用条款 本 Skill 仅供学习和研究使用，请勿用于商业用途。使用时请遵守启信宝 API 的使用条款和访问限制。


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Skill: djc00p/rest-api-design (version 1.0.1)

--- name: rest-api-design description: "REST API design patterns: resource naming, HTTP methods, status codes, pagination, filtering, authentication, rate limiting, versioning, and response formats. Use when designing new endpoints, reviewing API contracts, or planning API strategies. Trigger phrases: API design, endpoint design, REST API, API versioning, schema design. Adapted from everything-claude-code by @affaan-m (MIT)" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔌","requires":{"bins":[],"env":[]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # API Design Patterns Design consistent, developer-friendly REST APIs with resource naming, HTTP semantics, and versioning. ## When to Activate - Designing new API endpoints - Reviewing existing API contracts - Adding pagination, filtering, or authentication - Planning API versioning strategy - Building public or partner-facing APIs ## Quick Start 1. Use nouns (plural, kebab-case) for resource URLs, not verbs 2. Apply correct HTTP method (GET/POST/PUT/PATCH/DELETE) 3. Return appropriate status codes (200/201/400/401/403/404/429) 4. Use consistent response format (data + metadata + error structure) 5. Implement pagination (cursor-based preferred) and filtering 6. Require authentication and check authorization per resource ## Key Concepts - **Resource naming** — Plural nouns in kebab-case; use verbs sparingly for actions - **HTTP semantics** — Each method has idempotency/safety properties; honor them - **Status codes** — Signal intent precisely (400 for validation, 422 for semantic error) - **Error format** — Consistent structure with codes, messages, and field details - **Versioning** — URL path versioning (v1, v2); non-breaking changes don't need new version ## Common Usage Most frequent patterns: - CRUD endpoints (GET, POST, PUT, PATCH, DELETE) - List endpoints with pagination and filtering - Sub-resources for relationships (users/:id/orders) - Authentication headers and permission checks - Rate limiting headers and strategies ## References - `references/resource-design.md` — URL structure, naming rules, HTTP methods, status codes, response formats - `references/pagination-filtering-auth.md` — Pagination strategies, filtering, sorting, authentication, rate limiting, versioning, and checklist


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Skill: a-vb/dataquery (version 1.0.0)

--- name: 承运商指数查询 description: 查询物流指数数据 --- ## steps 1. 读取http://jingwe.jdl.com/#/indexCenter/indexOverview 中的数据，以用户输入的统计日期及承运商名称作为筛选条件 2. 若没有指出明确的承运商名称，则默认查询所有承运商数据；若没有指出明确的统计日期，则查询当日T-1的日期作为统计日期；若没有指出明确省份，默认全国 3. 若没有指出明确的物流指数，则默认查询全部物流指标总分、及各指标数据 4. 行业均值读取http://jingwe.jdl.com/#/indexCenter/shipperOverview 中的数据，筛选条件为输入的承运商名称、统计日期、省份，若无明确输入则按上述兜底条件作为筛选 ## input 1. 承运商名称、统计日期、指标名称、区域 ## output 1. 统计日期 2. 承运商名称+指标名称+该指标名称下的行业平均值+该承运商的行业排名+与行业平均的差值 3. 该承运商在统计日期T-7至统计日期期间的指标名称下曲线图，波动特点并标出统计日期与这7天中最高值的差值是多少


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Skill: aklo360/thoth-cli (version 0.2.27)

--- name: thoth-cli version: 0.2.26 description: "Hermetic divination CLI: astrology (natal, transits, electional, returns, synastry), tarot (cryptographic random), gematria (Hebrew/Greek/English), numerology (Pythagorean). ALWAYS run CLI first—never fabricate positions or draws." author: "aklo360" homepage: "https://thothcli.com" repository: "https://github.com/aklo360/thoth-cli" license: "MIT" metadata: openclaw: emoji: "𓅝" requires: bins: ["thoth"] install: - id: npm kind: node package: thoth-cli bins: ["thoth"] label: "Install thoth-cli from npm" registry: "https://www.npmjs.com/package/thoth-cli" --- # thoth-cli — Hermetic Divination Tools 𓅝 **v0.2.26** | Swiss Ephemeris • secrets.SystemRandom • Classical Gematria • Pythagorean Numerology **Source:** https://github.com/aklo360/thoth-cli **npm:** https://www.npmjs.com/package/thoth-cli **Website:** https://thothcli.com ## ⚖️ GOLDEN RULE **NEVER fabricate planetary positions, card draws, or calculated values. Run the CLI first, then interpret.** ``` CLI = DATA (empirical) → Agent = INTERPRETATION (Hermetic) ``` --- ## Installation ```bash npm install -g thoth-cli ``` The package is published on npm by `aklo360`. Verify at: https://www.npmjs.com/package/thoth-cli --- ## Astrology ### Natal Chart ```bash thoth chart --date 1879-03-14 --time 11:30 --city "Ulm" --nation DE ``` ### Transits ```bash thoth transit --natal-date 1879-03-14 --natal-time 11:30 --city "Ulm" --nation DE ``` ### Electional (Optimal Timing) ```bash thoth electional --start 2026-03-15 --end 2026-04-15 thoth electional --start 2026-03-15 --end 2026-04-15 --city "NYC" --nation US --json ``` *Outputs: VOC Moon, retrogrades, aspects, quality scores (excellent/good/challenging)* ### Returns ```bash thoth solar-return --natal-date 1879-03-14 --natal-time 11:30 --city "Ulm" --nation DE --year 2026 thoth lunar-return --natal-date 1879-03-14 --natal-time 11:30 --city "Ulm" --nation DE --year 2026 --month 3 ``` ### Relationships ```bash thoth synastry --date1 ... --date2 ... thoth composite --date1 ... --date2 ... thoth score --date1 ... --date2 ... ``` ### Other ```bash thoth horary --question "Should I?" --city "NYC" thoth moon -e thoth ephemeris --body pluto thoth ephemeris-multi --bodies sun,moon,mercury --from 2026-03-01 --to 2026-03-31 thoth transit-scan --natal-date ... --start-year 2026 --end-year 2027 ``` --- ## Tarot ```bash thoth tarot # Single card thoth tarot -s 3-card # Past/Present/Future thoth tarot -s celtic # Celtic Cross (10) thoth tarot -q "Question?" # With context thoth tarot-card "The Tower" # Card lookup thoth tarot-spreads # List spreads ``` --- ## Gematria ```bash thoth gematria "THOTH" thoth gematria "Love" --compare "Will" thoth gematria-lookup 93 ``` --- ## Numerology ```bash thoth numerology --date 1991-07-08 --name "Full Name" thoth numerology-year --date 1991-07-08 ``` --- ## Full Documentation For complete CLI documentation and all commands: https://thothcli.com/skill.md


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Skill: clawkk/wechat-video (version 0.1.0)

--- name: wechat-video-channel-hot-trend description: 注册“微信视频号”技能；用于公开视频号页信息整理与表现摘要。 homepage: `https://channels.weixin.qq.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎬"}} --- # 微信视频号 用途与边界 - 面向公开视频号与话题页的检索与表现数据摘要 - 不提供登录自动化、接口逆向或突破风控能力 - 仅用于公开页面的轻量分析与提醒 关键入口 - 主页：https://channels.weixin.qq.com/ - 话题/榜单：站点入口 - 分享页：公开链接 常见任务 - 指定话题的公开视频集合摘要（点赞/评论/收藏） - 账号主页近期视频表现对比 - 榜单条目分布与题材统计 数据字段 - 视频标题、账号名称、发布时间、点赞/评论/收藏、链接 - 主页链接、近期视频交互指标摘要 - 榜单名称、采集时间、来源链接 自动化要点 - 内容动态加载与人机校验，需等待渲染完成后解析 - 无账号鉴权能力，仅处理公开分享 - 频率控制，避免重复访问 示例流程 - 话题摘要：访问话题 → 抽取条目 → 输出表现摘要 - 主页对比：进入账号主页 → 抽取近期视频 → 统计交互指标 - 榜单统计：访问榜单 → 抽取条目 → 题材分布统计 合规提示 - 遵守平台与信息安全规定，不处理非公开内容 - 输出仅用于内部分析与提醒


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: clawkk/competitor (version 0.1.0)

--- name: "竞品分析" description: "提供竞品分析的可落地指南与SOP。在开展竞品分析相关工作时调用。" --- # 竞品分析 (competitor-analysis) ## 目标与场景 - 明确业务目标、核心指标与应用场景；设定落地时限与负责人。 ## 操作步骤 1. 明确范围与资源；2. 制定SOP；3. 数据接入与看板搭建； 4. 小流量试点；5. 复盘优化；6. 标准化沉淀与知识库更新。 ## 指标 - 主指标与守护指标成体系；定义口径并固定报表节奏。 ## 风险与合规 - 遵守中国本地法规与平台规则；个人信息保护与数据最小化。 ## 可复用清单 - 模板、脚本、Checklist、报表与会议纪要结构。 生成日期：2026-03-17


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Skill: deepak-jha-kgp/lemma (version 1.0.0)

--- name: lemma description: "Lemma is an AI operating system platform for business teams. Use this as the single entrypoint when designing, provisioning, testing, or improving Lemma pods, datastores, integrations, functions, workflows, desks, assistants, agents, widgets, or workspace execution, then route to the matching module guide." --- # Lemma Use this as the main skill for the Lemma package. This package is organized as one parent skill with domain modules under `modules/`. Lemma helps teams build AI-powered operating systems around real business workflows. Each pod combines data, logic, orchestration, and operator experiences in one bounded system. ## Required Routing Step Before implementation, pick the module guide that matches the task and follow it. - Platform design and sequencing: `modules/lemma-main/GUIDE.md` - Integrations and operation discovery: `modules/lemma-integrations/GUIDE.md` - Functions and backend patterns: `modules/lemma-functions/GUIDE.md` - Datastore design and seed data: `modules/lemma-datastores/GUIDE.md` - Workflow orchestration: `modules/lemma-workflows/GUIDE.md` - Desk app architecture and implementation: `modules/lemma-desks/GUIDE.md` - Assistant behavior and configuration: `modules/lemma-assistants/GUIDE.md` - Agent design and task execution: `modules/lemma-agents/GUIDE.md` - Workspace execution and troubleshooting: `modules/lemma-workspace/GUIDE.md` - Inline widget work: `modules/lemma-widget/GUIDE.md` ## Cross-Module Convention Use shared CLI drift notes from: `modules/lemma-main/references/known-cli-behavior.md` ## Build Order Guardrail For non-trivial end-to-end delivery, follow: 1. integrations 2. functions 3. workflows 4. desks Do not start desk action wiring until upstream verification is green.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tujinsama/web-data-monitor-claw (version 1.0.0)

--- name: web-data-monitor-claw description: | 全网数据探测虾 — 监控竞品官网或特定站点的页面变动，自动巡查并在关键内容变化时发送通知。 适用场景：竞品价格监控、法规更新监控、招聘信息监控、新闻舆情监控、技术文档更新监控。 触发关键词：监控 爬虫 网页变动 竞品监控 价格监控 法规更新 舆情监控 数据采集 网站监控 页面变化 自动抓取 web-data-monitor Use when the user wants to: monitor a website for changes, track competitor prices, watch for regulatory updates, scrape web data periodically, or get notified when specific page content changes. --- # 全网数据探测虾 (web-data-monitor-claw) 监控竞品官网或特定站点的页面变动，7×24 小时自动巡查，第一时间捕获关键变化。 ## 核心工作流 ### 步骤 1：接收监控任务 从用户输入中提取： - 目标网址（必填） - 监控频率（每小时/每天/每周，默认每天） - 监控内容（价格/标题/全文/特定 CSS 选择器） - 变动阈值（如价格变动 >5%） - 通知方式（飞书/邮件/webhook） 支持两种输入格式： 1. **结构化**：Excel/CSV 文件，含监控任务清单 2. **自然语言**：如"监控 XX 公司官网的产品价格，每天检查一次" ### 步骤 2：首次快照 使用 `scripts/web-monitor.sh` 执行首次抓取： ```bash ./scripts/web-monitor.sh add-task \ --url "https://example.com/products" \ --frequency "daily" \ --selector ".price" \ --notify "feishu" ./scripts/web-monitor.sh run-check --task-id "task-001" ``` 首次抓取生成基准版本（Baseline），存储为 JSON 快照。 ### 步骤 3：定期巡查 按设定频率自动访问目标网页，与基准版本对比，识别： - 文本变化（新增/删除/修改） - 数值变化（价格/数量/百分比） - 结构变化（新增/删除页面元素） ### 步骤 4：变动分析与通知 判断变动是否达到通知阈值： - **重要变动** → 立即推送飞书消息 - **一般变动** → 汇总到日报/周报 - **微小变动** → 仅记录日志 通知内容包含：变动前/变动后/变动幅度/原始链接。 ### 步骤 5：数据归档 将抓取的原始数据归档至数据仓库，供其他数字员工使用（数据分析虾、报告生成虾等）。 ## 关键设计原则 - **原始采矿**：抓取第一手原始数据，不做主观加工 - **高频巡查**：支持分钟级监控，确保信息实时性 - **智能过滤**：自动过滤广告、噪音、无关变动 - **反爬虫对抗**：模拟真实浏览器行为，避免被封禁 ## 依赖工具 - `curl`、`jq`、`pup`（HTML 解析）、`diff` - 安装 pup：`brew install pup` 或 `go install github.com/ericchiang/pup@latest` ## 参考文件 - **监控规则**：`references/monitoring-rules.md` — 不同类型网站的监控策略 - **提取模板**：`references/extraction-templates.md` — 常见网站结构的数据提取模板 - **反爬虫策略**：`references/anti-detection.md` — 应对网站反爬虫机制的策略库 ## 与其他虾的协作 | 上下游 | 虾名 | 数据流向 | |--------|------|---------| | 下游 | data-cleaning-claw | 原始数据 → 清洗后提供给分析类员工 | | 下游 | compliance-archive-claw | 监控到新法规时自动归档 | | 下游 | cross-platform-messenger-claw | 变动通知推送到多个平台 | | 下游 | auto-data-analysis-claw | 抓取的竞品数据用于分析 | ## 已知限制 - 仅支持公开可访问的网页，无法监控需要登录的内容 - 动态加载（JavaScript 渲染）的页面需使用浏览器模式（较慢） - 部分网站有严格的反爬虫机制，可能被封禁 IP - 不支持监控移动 App 内的内容


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: codekungfu/local-festivals (version 0.1.0)

--- name: "Local Festivals" description: "提供非遗活动列表、庙会灯会指南及传统节日文化科普。 " --- # 民俗节庆 ## 筛选项 - 地理距离（步行/骑行/驾车范围） - 社交热度（人气榜/点评分/新开业） - 消费档次（实惠/中端/轻奢/体验型） ## 返回字段 - 实时排队情况/预约通道/电子票号 - 营业时间变动/停车信息/导航精准路径 - 社区真实图库/探店笔记/避坑清单汇总 ## 示例请求 - “如何快速使用 民俗节庆 处理 [具体场景任务] ？” - “民俗节庆 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 结合地理信息变动 with 点评社区新热度进行灵活调整 ## 注意事项 - 节假日建议提前查询排队状态；到店体验请尊重商家劳动与规则。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mli-cj/us-stock-financials (version 1.0.0)

--- name: us-stock-financials description: Fetch comprehensive financial data from SEC EDGAR XBRL for US-listed companies (especially Chinese ADRs). Includes balance sheet, income statement, cash flow, per-share metrics, and PDF report generation. --- # US Stock Financials 从 SEC EDGAR 获取全面的财务数据并生成 PDF 报表。 ## 数据范围 ### 资产负债表 - 总资产、流动/非流动资产 - 现金及等价物、应收账款、存货、固定资产、商誉 - 总负债、流动/非流动负债 - 应付账款、短期/长期借款 - 股东权益、留存收益 ### 利润表 - 营业收入、营业成本、毛利润 - 研发费用、销售及管理费用 - 营业利润、利息支出、所得税、净利润 ### 现金流量表 - 经营/投资/融资活动现金流 - 资本支出、收购支出 ### 每股指标 - 基本/稀释每股收益 - 每股股息 ## 使用方法 ```bash # 搜索公司并获取财务数据 python3 scripts/sec_finance.py --search JD.com # 获取季度数据 python3 scripts/sec_finance.py --search Alibaba --period quarterly # 生成 PDF 报表 python3 scripts/sec_finance.py --search JD.com --pdf /tmp/jd_report.pdf # JSON 输出 python3 scripts/sec_finance.py --search PDD --output json ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `--search` | 公司名称、股票代码或别名 | | `--cik` | SEC CIK 编号 (10位) | | `--period` | annual / quarterly / all | | `--output` | table / json | | `--pdf` | 生成 PDF 报表路径 | ## 内置公司 京东(JD)、阿里巴巴(BABA)、百度(BIDU)、拼多多(PDD)、哔哩哔哩(BILI)、微博(WB)、贝壳(BEKE) 等中概股。 ## 依赖 - Python 3.8+ - reportlab (PDF生成): `pip3 install reportlab --break-system-packages`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhuchenggong19851114-design/multi-platform-publish (version 1.0.0)

# 多平台内容生成技能 ## 功能 根据不同平台特性，生成适配的配图和文案 ## 平台特性 ### 微信公众号 - 配图尺寸：宽度900px内，竖版9:16 - 文案风格：深度、干货、700字+ - 标题：严肃、吸引但不标题党 - 配图：封面图 + 详情页长图 ### 小红书 - 配图尺寸：宽度1080px，竖版9:16（1:1也可以） - 文案风格：口语化、"兄弟们"、emoji、悬念式标题 - 结尾引导互动："你们觉得呢？""评论区告诉我" - 标签：#虾闯天下 + 相关话题 - 配图：封面图（抓眼球）+ 详情页长图 ### 抖音/视频号 - 配图尺寸：宽度1080px，竖版9:16 - 文案风格：短、冲击力强，前3秒关键 - 配图：封面图 + 字幕SRT ### B站 - 配图尺寸：**多种比例都支持** - 竖版：9:16（手机竖屏） - 横版：16:9（标准）、4:3（老格式） - 方版：1:1 - 文案风格：弹幕文化、年轻人、口语化 - 配图：封面图（最重要！决定点击率）+ 章节图 - 标题：B站用户喜欢有梗、有趣的标题 --- ## 封面图生成方式 ### 固定接口（不推荐用于多平台） ```bash curl -X POST "http://localhost:3710/api/content/render" \ -d '{"cover_word":"标签","cover_title":"标题","cover_description":"描述","cover_emoji":"🤖"}' ``` ⚠️ 尺寸固定，不能自定义宽高比例 ### HTML模板方式（推荐用于多平台）✅ 用 render-text 接口，可以自定义任意尺寸： ```bash # 竖版9:16 {"html":"<div class=cover>...</div>", "width":750, "height":1333} # 横版16:9 {"html":"<div class=cover>...</div>", "width":1920, "height":1080} # 方版1:1 {"html":"<div class=cover>...</div>", "width":1080, "height":1080} ``` **生成多平台封面时，必须用HTML模板方式！** --- ## 生成流程 ### 1. 收集需求 - 内容主题 - 目标平台（可多选） - 是否有特殊要求 ### 2. 生成配图（按平台） 使用 MakeContents render-text 生成不同尺寸： | 平台 | 比例 | 尺寸(px) | |------|------|----------| | 公众号 | 9:16 | 750×1333 | | 小红书 | 9:16 | 1080×1920 | | 抖音 | 9:16 | 1080×1920 | | B站-竖版 | 9:16 | 1080×1920 | | B站-横版 | 16:9 | 1920×1080 | | B站-方版 | 1:1 | 1080×1080 | ### 3. 生成文案 按平台风格调整： - 标题 - 开头的钩子 - 正文结构 - 结尾引导 ### 4. 输出 - 图片文件（按平台分类） - 文案文字 - 你复制粘贴到各平台发布 --- ## 常用模板 ### 详情页长图（通用） 路径：`skills/auto-contents/references/templates/detail-page-gray.html` ### 工具栈图 路径：`skills/auto-contents/references/templates/tool-stack.html` --- ## 平台封面尺寸速查 | 平台 | 比例 | 尺寸(px) | 用途 | |------|------|----------|------| | 公众号 | 9:16 | 750×1333 | 手机阅读 | | 小红书 | 9:16 / 1:1 | 1080×1920 / 1080×1080 | 手机浏览 | | 抖音 | 9:16 | 1080×1920 | 手机竖屏 | | B站-竖版 | 9:16 | 1080×1920 | 手机 | | B站-横版 | 16:9 | 1920×1080 | 电脑 | | B站-横版 | 4:3 | 1440×1080 | 老格式 | | B站-方版 | 1:1 | 1080×1080 | 方图 | --- ## 注意事项 ### 各平台风格差异 | 要素 | 公众号 | 小红书 | 抖音 | B站 | |------|--------|--------|------|-----| | 标题 | 严肃 | 悬念+提问 | 冲击力 | 有梗有趣 | | 开头 | 开门见山 | "兄弟们" | 前3秒关键 | 吸引眼球 | | 结尾 | 引导关注 | 引导互动 | 引导点赞 | 引导三连 | | 标签 | 不需要 | 必须加 | 可选 | 可选 | ### 发布前检查清单 - [ ] 图片尺寸对不对 - [ ] 文案风格对不对 - [ ] 小红书/B站标签加了没 - [ ] 预览一下再发


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