OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: rickytsao-swordedge/thought-leader-tracker-skill (version 1.0.0)

--- name: thought-leader-tracker description: Daily automated collection of podcasts, interviews, and videos from thought leaders across YouTube, Apple Podcasts, and Spotify. Generates Markdown reports with content summaries, key points, and common theme analysis. Use when tracking thought leader content, creating daily digests, analyzing industry trends, or monitoring specific experts' new releases. --- # Thought Leader Tracker Automated system for collecting and analyzing content from thought leaders across multiple platforms. ## Quick Start ```bash # Collect content from last 7 days ~/.openclaw/skills/thought-leader-tracker/thought-leader-tracker.sh collect # Collect content from last 30 days ~/.openclaw/skills/thought-leader-tracker/thought-leader-tracker.sh collect 30 # List tracked thought leaders ~/.openclaw/skills/thought-leader-tracker/thought-leader-tracker.sh list ``` ## Configuration Edit `config.json` to customize: ### Add New Thought Leader ```json { "name": "Your Name", "keywords": ["keyword1", "keyword2", "keyword3"], "platforms": ["youtube", "apple-podcasts", "spotify"] } ``` ### Default Thought Leaders - Boris Cherny (Performance, React, JavaScript) - 李飞飞 Fei-Fei Li (AI, Computer Vision) - Elen Verna (Product Management, SaaS) - Peter Steinberger (Software Development) - Dan Koe (Creator Economy) - Demis Hassabis (DeepMind, AI, AGI) ## Output Format Reports are saved to `daily-logs/` with: - **Title** - Content title - **Link** - Direct URL to content - **Publish Date** - When content was released - **Summary** - Content description - **Key Points** - Extracted main points - **Common Themes** - Topics mentioned by 2+ thought leaders ## API Setup (Production) For full functionality, configure: 1. **YouTube Data API**: Set `YOUTUBE_API_KEY` environment variable 2. **Spotify API**: Configure OAuth2 credentials Current implementation uses available public APIs (iTunes Search) and placeholders for authenticated services. ## Automation Add to crontab for daily collection: ```bash # Daily at 8 AM 0 8 * * * ~/.openclaw/skills/thought-leader-tracker/thought-leader-tracker.sh collect 7 ``` ## File Structure ``` thought-leader-tracker/ ├── SKILL.md ├── thought-leader-tracker.sh # Main CLI script ├── config.json # Configuration ├── scripts/ │ └── collector.js # Content collection logic └── daily-logs/ # Generated reports └── daily-report-YYYY-MM-DD-7d.md ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: earthwalking/lab-to-market-co-creation-agent (version 1.0.0)

name | description | argument-hint | user_invocable --- | --- | --- | --- lab-to-market-co-creation-method | 面向高校硬科技与科技成果转化场景的创业方法论 skill。将“清华师生共创”与“MIT 有序创业 24 步法”整合为一套可执行的诊断、路线图、课程、路演与白皮书生成框架。 | 可提供：项目简介、技术源头、团队结构、目标客户、当前阶段、主要困难、希望输出形式（诊断/路线图/课程/PPT/案例/白皮书/路演）。 | true # 共创验证式创业法（ClawHub 上架版） ## Skill 定位 这是一个面向高校硬科技创业、大学科技成果转化、师生联合创业、创新创业教育设计的通用方法论 Skill。 它把两类能力整合在一起： - 前端共创能力：用“清华师生共创”解释成果从实验室走向创业组织的起点机制 - 后端验证能力：用“MIT 有序创业 24 步法”解释项目如何完成市场细分、价值主张、客户验证与商业闭环 ## 适用场景 - 高校科研成果转创业项目 - 实验室成果的创业可行性诊断 - 师生联合创业项目的路线图设计 - 创新创业课程、讲义、工作坊设计 - 挑战杯 / 创新大赛 / 路演材料重构 - 白皮书、论文方法论、案例框架写作 ## 不适用场景 - 单纯法律合同、税务合规、财务报表、股权协议起草 - 纯流量型、纯渠道型、与高校成果转化无关的创业咨询 - 只需要一句宣传文案的请求 - 只要行业数据库检索、不需要方法论分析的请求 ## 核心理论框架 ### 总定义 共创验证式创业法： 以“师生共创”解决高校硬科技创业的技术承接与组织起点问题， 以“有序创业 24 步法”解决市场发现、价值主张、客户验证与规模化问题， 形成从“科研共同体”到“价值共同体”的连续创业链条。 ### 四个核心变量 1. 共创强度：师生信任、技术协同、角色清晰度 2. 转译能力：把技术语言翻译成客户价值语言的能力 3. 验证质量：市场细分、用户访谈、价值主张与购买流程验证的质量 4. 生态支撑：课程、平台、PoC、投资、校友、制度与产业资源 ### 三层九阶段模型 #### 第一层：共创生成层 1. 成果识别 2. 共创组队 3. 权责建模 #### 第二层：验证转译层 4. 切入点市场界定 5. 用户画像与价值主张转译 6. 双十验证 #### 第三层：放大闭环层 7. 最小可行转化产品（MVTP） 8. 三重闭环建构 9. 平台化复制 ## 工作流 ### Step 1：识别任务类型 - 项目诊断 - 路线图设计 - 课程/讲义设计 - 白皮书/论文方法论写作 - 案例分析与复盘 - 创业比赛/路演重构 ### Step 2：抽取最小必要信息 - 项目名称或主题 - 技术源头 / 科研成果类型 - 团队构成 - 目标客户 / 应用场景 - 当前阶段 - 核心困难 - 期望输出形式 ### Step 3：阶段定位 每次输出都优先给出： - 当前所在层 - 当前阶段 - 上一阶段是否完成 - 下一阶段关键门槛 - 最大断点 ### Step 4：五维诊断 1. 技术可转化性 2. 共创组织成熟度 3. 价值转译清晰度 4. 市场验证充分度 5. 生态与制度支撑度 ### Step 5：按任务类型输出交付件 - 项目诊断版 - 路线图版 - 课程/讲义版 - 白皮书/论文版 - 比赛/路演版 ## 输出风格要求 - 优先中文 - 先结构，后解释 - 少空话，多判断、多动作 - 学术化请求用“概念—模型—命题—边界” - 实操化请求用“诊断—路线图—行动清单”


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: copey02/copey-flight-tracker (version 1.0.0)

--- name: flight-tracker version: 1.0.0 description: Track flights in real-time with detailed status, gate info, delays, and live position. Use when user asks to track a flight, check flight status, look up flight information by flight number (e.g., "track AA100", "what's the status of United 2402", "check my flight BA123"), or wants to display flight data in a formatted view similar to Flighty app. --- # Flight Tracker Track any flight worldwide using AviationStack API and display in a clean, Flighty-style format. ## Quick Start Track a flight by its IATA code: ```bash scripts/track_flight.py AA100 scripts/track_flight.py UA2402 scripts/track_flight.py BA123 ``` ## First-Time Setup Before using this skill, you need an API key (one-time setup): 1. **Get a free API key** at https://aviationstack.com/signup/free (100 requests/month) 2. **Set environment variable:** ```bash export AVIATIONSTACK_API_KEY='your-key-here' ``` 3. **Install dependencies:** ```bash pip3 install requests ``` For detailed setup instructions, see [api-setup.md](references/api-setup.md). ## Output Format The skill displays flight information in a clean, readable format with: - ✈️ Airline and flight number - 🛩️ Aircraft type and registration - 🛫 Departure airport, terminal, gate, times - 🛬 Arrival airport, terminal, gate, times - 📊 Flight status with visual indicators - ⏱️ Delay calculations (if applicable) - 🌐 Live position, altitude, speed (when airborne) Status indicators: - 🟢 Active/Airborne/En-route - ✅ Landed/Arrived - 🟡 Scheduled - 🟠 Delayed - 🔴 Cancelled ## Advanced Usage **Get raw JSON data:** ```bash scripts/track_flight.py AA100 --json ``` **Check help:** ```bash scripts/track_flight.py --help ``` ## Workflow When a user asks to track a flight: 1. Extract the flight number from the request 2. Run the tracking script with the flight number 3. Present the formatted output to the user 4. If data is needed for further processing, use `--json` flag ## Flight Number Formats Accept IATA flight codes: - AA100 (American Airlines) - UA2402 (United) - BA123 (British Airways) - DL456 (Delta) The script automatically converts to uppercase and handles the lookup. ## Error Handling The script handles common errors: - Missing API key → Shows setup instructions - Flight not found → Suggests verification - API errors → Displays error message - Rate limit exceeded → Indicates limit reached ## API Limits Free tier: 100 requests/month. Track usage to stay within limits. For heavy usage, consider upgrading or alternative APIs (see references/api-setup.md). ## Notes - Uses AviationStack free tier (no HTTPS on free plan) - Real-time data updated frequently - Historical flight data available - Worldwide coverage (250+ countries, 13,000+ airlines)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jeyeshield/ad-production-material-library (version 1.0.0)

--- name: "Material Library" slug: ad-production-material-library version: "1.0.0" description: "素材库管理技能 - 提供素材的存储、检索、版本管理" changelog: "初始版本" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📚","requires":{"bins":[]}}} --- # Material Library - 素材库管理 负责广告素材的存储、检索和版本管理。 ## Setup 无需额外依赖，TypeScript编译后使用。 ## When to Use - 存储生成的广告素材 - 检索历史素材 - 管理素材版本 - 素材分类和标签 ## Architecture ``` material-library/ ├── index.ts # 主入口，素材管理 ├── package.json # 依赖配置 └── README.md # 详细文档 ``` ## Core Commands ### 存储素材 ```typescript await api.executeAction('material-library.store', { file: Buffer, // 文件内容 metadata: { // 元数据 name: string, type: string, tags?: string[], campaignId?: string } }); ``` ### 检索素材 ```typescript await api.executeAction('material-library.search', { query?: string, // 搜索关键词 filters?: { // 筛选条件 type?: string, tags?: string[], dateRange?: { start: string, end: string } }, limit?: number }); ``` ### 获取素材 ```typescript await api.executeAction('material-library.get', { materialId: string // 素材ID }); ``` ### 更新版本 ```typescript await api.executeAction('material-library.update-version', { materialId: string, // 素材ID file: Buffer, // 新版本文件 changelog?: string // 版本说明 }); ``` ## 响应事件 - `material-library.stored` - 素材存储完成 - `material-library.updated` - 素材更新完成 - `material-library.deleted` - 素材删除


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rhymekkhuang/proposal-editor (version 0.1.1)

--- name: proposal-editor description: "专业型文档修改助手。当用户需要对项目建议书、可行性研究报告、立项报告等专业文档进行修改时自动触发。适用于涉及数据修改、逻辑调整、内容增删、多色高亮标记、逻辑联动检查的场景。" --- # proposal-editor ## 触发条件 当用户提到以下关键词时自动触发： - 文档类型：项目建议书、可行性研究报告、立项报告、商业计划书、投资分析报告、技术方案、实施计划书 - 任务描述：修改某部分、数据调整、逻辑调整、内容增删 - 专业术语：建议书、可行性、立项、投资分析 ## 与通用 docx skill 的优先级说明 本 skill 在以下场景**优先于**通用 docx skill： 1. **文档类型**：项目建议书、可行性研究报告、立项报告、商业计划书、投资分析报告、技术方案、实施计划书 2. **任务涉及**：数据修改、逻辑调整、内容增删、交叉引用更新 3. **用户提到**："建议书"、"可行性"、"立项"、"投资分析"、"修改某部分" 4. **专业需求**：多色高亮标记、逻辑联动检查、数据一致性校验 ## 核心能力 - 自动识别文档中的逻辑联动关系 - 多色高亮标记不同类别的修改 - 数据一致性校验 - 交叉引用同步更新 ## 加载详细流程 当本 skill 被触发后，加载 workflows/main.md 执行完整流程。

path: workflows/main.md
content: # 专业型文档修改工作流程

## 适用文档类型

- 项目建议书、可行性研究报告、项目计划书
- 立项报告、商业计划书、投资分析报告
- 技术方案、实施计划书
- 其他涉及数据修改、逻辑调整的专业文档

---

## 第一阶段：自动分析

### 联动自动识别

读取文档后，自动扫描并识别以下联动关系：

1. **数据联动**：被修改数据的计算衍生项（总计、占比、结论）
2. **引用联动**：基于被修改内容的总结、推论、引用
3. **结构联动**：编号、目录、交叉引用

### 确认方式

- 简单修改（无联动）：直接执行，无需询问
- 复杂修改（有联动）：列出自动识别的联动项，确认是否需要同步修改

---

## 第二阶段：执行修改

### 高亮颜色分配规则

1. 阅读所有修改需求，识别包含几个不同类别
2. 每个类别分配一个颜色
3. 关联跟随的内容，跟随其主修改的类别颜色

| 颜色 | 代码 | 适用场景 |
|------|------|----------|
| 黄色 | FFFF00 | 默认主修改色 |
| 绿色 | 00B050 | 数据/预算调整 |
| 蓝色 | 00B0F0 | 逻辑/结论调整 |
| 粉色 | FF99CC | 表达润色 |

### XML级别高亮实现

```xml
<w:shd w:val="clear" w:fill="颜色代码" w:color="auto"/>
```

### 修改后高亮标记

修改后的内容必须添加高亮，同一类的修改用同一颜色。

---

## 第三阶段：输出校验

### 完成后必做检查清单

```
修改校验清单

[ ] 高亮标记完整性
    - 用户要求的修改是否都标记了？
    - 颜色分类是否正确？

[ ] 数据一致性
    - 数字是否全文统一？
    - 计算口径是否一致？

[ ] 逻辑联动检查
    - "X大问题"->"Y大问题"，全文引用都改了吗？
    - 数据改了，相关结论是否同步调整？
    - 基于被改内容的衍生表述是否需要调整？

[ ] 格式统一性
    - 字体、字号是否与原文一致？
    - 编号样式是否统一？

[ ] 遗漏扫描
    - 扫描全文，确认没有遗漏的关联内容
```

### 校验问题生成

根据修改内容自动生成针对性校验问题：

```
示例（数据修改场景）：
"预算从XX万改到YY万，相关的收益测算、投资回收期、结论是否已同步调整？"

示例（结构修改场景）：
"你提到要改'三大挑战'为'四大挑战'，文中所有引用这个说法的地方都同步了吗？"

示例（定位/品牌修改场景）：
"新增了'[名称]'定位，后续全文中相关引用是否需要统一？"
```

---

## 第四阶段：输出报告

### 修改清单输出格式

```
修改完成：

位置：[章节名称]
颜色：[颜色名称]
内容：[修改内容简述]

关联调整：
- [需要同步修改的关联项]

需确认：
- [可能遗漏的检查项]
```

---

## 分支逻辑

### 简单修改（单点修改）

直接修改 -> 高亮标记 -> 快速校验

### 复杂修改（涉及联动）

自动识别联动项 -> 确认执行 -> 修改 -> 高亮标记 -> 完整校验

---

## 技术工具

### 工具选择优先级

1. **pandoc**（推荐）：如果用户环境已安装，先用 `pandoc` 快速读取结构
2. **python-docx**：精确修改Word文档，保留格式
3. **解压XML编辑**：复杂格式控制场景

### 推荐工作流

**读取文档**：
```bash
pandoc "文件.docx" -o "内容.md"
```

**修改文档**：
- 优先使用 python-docx（`pip install python-docx`）
- 或解压docx编辑XML后重新打包

**验证结果**：
```bash
pandoc "修改后.docx" -o "验证.md"
```

### 工具对比

| 工具 | 适用场景 | 优点 |
|------|----------|------|
| pandoc | 快速读取结构 | 一行命令，解析快 |
| python-docx | 精确修改 | API友好，保留格式 |
| 解压XML编辑 | 复杂格式控制 | 最精确，保留所有细节 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tinadu-ai/meeting-notes (version 1.0.1)

# Meeting Notes 整理 Skill ## 适用场景 整理投资会议转写内容为结构化 Meeting Notes ## 核心原则 ### 1. 第一性原则 Meeting notes 不是会议复盘，而是把"投资人提出的问题"和"项目方能给出的真实回答"并列放在一起。 ### 2. 内容处理规则 #### 投资人 - **提问**：抽象为1-3句「问题本身」，不保留对话过程、不保留修辞、不保留追问路径 - **判断/补充**：提炼为1-2句在说什么，明确这是"判断"或"方向取舍"，不是项目承诺 - **呈现方式**：`人名: 问题/判断本身`，不使用转述句式（如"关注...""试图厘清..."） #### 项目方 - 尽量**逐句保留原话** - 只允许做：断句、去口语赘余、修正明显病句、消除指代不清 - **禁止**：总结、拔高、合并不同语义段、替项目方补逻辑 - 项目方的话"可以啰嗦"，但必须"真实" ### 3. 主题划分规则 - **按会议真实发生顺序**排列主题 - 先拆出所有投资人的问题，看问题自然落在哪些主题上 - 给主题加**极短小标题**（只做导航，不总结） - 相关主题可合并（如"创业选择"与"创业动机"） ### 4. 格式规范 - 一行问题 + 一段回答 - 投资人问句保留追问但精简 - 项目方回答尽可能保留原文 - 关键信息摘要表格放在最后 ### 5. 信息筛选 **保留**： - 关键数字、时间节点、人名 - 对投资判断有信息量的内容 - 哪怕内容重复、啰嗦，也要保留 **删除**： - 寒暄（"新年好"、"久等了"） - 技术细节演示过程 - 重复确认（"能看到吗？"、"Ok"） - 语气词和口头禅 ### 6. 特殊处理 - 当 Speaker Label 不可靠时，以**语义立场**优先 - 解释产品/技术/预算 → 一律视为项目方 - 提问/判断优先级/逼选择 → 一律视为投资人 ## 工作流程 1. **读取转写原文**，标记时间戳和发言人 2. **提取所有投资人问题**，按时间顺序排列 3. **划分主题**，确定小标题 4. **整理问答对**，投资人精简、项目方保真 5. **合并相关主题**（如需要） 6. **添加关键信息摘要表格** 7. **审核顺序**，确保符合会议真实流程 ## 常见主题模板 ### 标准会议结构 1. 开场寒暄（通常删除） 2. 项目介绍与创始人背景 3. 团队构成 4. 产品/项目介绍 5. 商业模式与增长 6. 融资与估值 7. 竞争与行业讨论 8. 结尾与后续 ### 可选主题（根据会议内容） - 价值观排序（开场提问） - 个人经历与创业动机 - 技术/供应链细节 - 用户洞察 - 失败经历复盘 - 团队建议（找联创等） ## 输出格式 ```markdown Meeting Notes - YYYY-MM-DD 会议时间: YYYY-MM-DD HH:MM 参与人: XXX (投资人), XXX (项目方) --- ## 一、[主题名称] **投资人**: [问题内容] **项目方**: [回答内容，尽可能保留原文] ## 二、[主题名称] ... ## 关键信息摘要 | 项目 | XXX | |------|-----| | **创始人** | ... | | **阶段** | ... | | **团队** | ... | | **估值** | ... | ``` ## 注意事项 - 不要想当然整合内容，严格按会议顺序 - 投资人提问要精简但不要去除追问 - 项目方回答要尽可能保留原文，不要删除创始人说的话 - 主题划分要尽量按照会上真实发生的顺序 - 信息密度要平均 - 格式就是一行问题+一段回答，以此类推 ## 版本记录 - v1.0: 2026-02-25 基于投资会议整理经验创建


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: griffithkk3-del/ai-intelligence-site (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligence-site version: 1.0.0 description: > AI 情报中心网站自动化管理。创建、更新、部署 AI 竞品分析网站到 GitHub Pages。 支持 5 个子站：全球站、中文站、Skills站、资讯站、模型站。 每日自动更新：删除旧数据 → Serper 搜索发现网站 → 获取真实流量 → 推送 GitHub。 触发词：AI情报中心、竞品分析网站、AI聚合网站、更新情报站、intelligence site。 --- # AI 情报中心网站管理 自动化管理 AI 竞品分析网站，部署到 GitHub Pages。 ## 网站结构 ``` competitor-site/ ├── index.html # 全球站（AI 聚合网站） ├── data.json # 全球站数据 ├── cn/ # 中文站 ├── skills/ # Skills & MCP 站 ├── news/ # AI 资讯站 ├── models/ # AI 模型站 └── daily_update.py # 每日更新脚本 ``` ## 核心功能 ### 1. 每日全量更新 执行脚本： ```bash python3 scripts/daily_update.py ``` 更新流程： 1. 删除旧数据，从零开始 2. 通过 Serper 搜索发现新网站 3. 获取每个网站的真实流量数据 4. 无数据则跳过（不使用模拟） 5. 重新计算层级（T1/T2/T3）和趋势 6. 推送到 GitHub ### 2. 数据源配置 每个站点有独立的搜索关键词和已知网站列表： | 站点 | 搜索关键词示例 | |------|---------------| | 全球 | AI tools directory, AI aggregator | | 中文 | 中国AI工具导航, AI工具集 | | Skills | MCP server marketplace, Claude skills | | 资讯 | AI news website, AI newsletter | | 模型 | LLM API provider, AI model platform | ### 3. 数据结构 ```json { "lastUpdated": "ISO时间戳", "competitors": [ { "id": "唯一标识", "name": "网站名称", "domain": "域名", "monthlyVisits": 1000000, "tier": "T1/T2/T3", "trafficTrend": [历史流量数组] } ], "insights": [{"title": "", "content": "", "color": ""}] } ``` ### 4. 层级划分 - **T1**: 月访问 ≥ 100万 - **T2**: 月访问 10万-100万 - **T3**: 月访问 < 10万 ## 环境变量 - `SERPER_API_KEY`: Serper 搜索 API Key（必需） ## 部署 1. 创建 GitHub 仓库并启用 Pages 2. 配置 Git remote 3. 运行 `daily_update.py` 初始化数据 4. 设置定时任务每日更新


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: batiger/extract-boss-job (version 1.0.0)

--- name: ai-job-crawler description: 用于抓取并总结指定城市（如上海、北京）在特定领域（如人工智能、大模型、算法）的岗位信息。当用户询问某地的某类职位招聘情况时触发。 --- # AI岗位抓取与汇总 Skill（智联 / 猎聘 / BOSS） ## Overview 该 Skill 用于根据用户指定的城市，在主流招聘平台中检索**人工智能相关岗位**，并将结果保存为本地表格文件（Excel/CSV），同时**重点识别并标记今日新增职位**，便于用户优先投递。 支持平台： * BOSS直聘 输出为结构化数据，适用于求职跟踪、筛选与分析。 --- ## Instructions 严格按照以下步骤执行： ### 前置要求： 首先运行类似： "C:\Program Files\Google\Chrome\Application\chrome.exe" --remote-debugging-port=9222 --user-data-dir="D:\chrome_debug"，你可能需要自己寻找用户chrome.exe的位置 同时要求用户先登录boss直聘账号，否则会爬取信息失败。 需要检查用户是否有python环境，python路径，以及是否已经安装对应的python三方库（参考boss.py下的三方库），如果没有，则自行安装python环境以及对应的三方库。 ### 1. 运行boss.py（爬取boss文件的脚本） 检查文件夹下是否已经存在提取好的csv，如果有，则不需要运行脚本了。 使用python运行boss.py。你可能需要修改检索关键词等参数。 城市参数信息：北京101010100；上海101020100 ；杭州101210100；广州101280100；深圳101280600；成都101270100；武汉101200100 该脚本会爬取boss直聘的前20页大模型相关的岗位，并且保存为csv。 注意你应该修改脚本，使他的csv能保存到你的工作空间。保存应该体现出提取的日期。 ### 2. 分析 你应该仔细分析爬取出的csv数据。不限于以下的内容： 你应该分析今天的职位情况，如薪资范围、是否存在“降薪趋势”、公司信息、公司类型等。 你应该比较今天的新增职位，并且说明和上一次采集的变化。如职位增减，薪资增减等。 忽略其中公司名称不明确（如某互联网公司、某小型公司）的公司。 你应该关注岗位描述的关键词，统计方向的变化，是否有新趋势等。 你应该考虑作为求职者，最关注什么信息，如投递建议，新增了哪些岗位，不要只关注高薪工作，更多关注新增的20-50k岗位，还有应届生可以投递的机会。 你应该从其他文件夹中读取上一次采集的信息。 注意：必须只在相同的城市进行比较。如果没有则不比较。 ### 3. 生成一段话 将2中的结果总结成一段话。将这段话保存为一个txt文件，你应该考虑文字的长度和格式。必须包含今日新增亮点部分。 然后生成一个html网页文件，你可以参考文件夹中已有的html。 你应该将生成的文件保存到日期文件夹下。 ### 4.转换为图片结构（默认不开启，除非用户在输入时说明） 将这个网页生成几张图片html，你可以参考昨日生成的图片和html ## 成功判定 当成功生成包含 AI 岗位数据的本地表格文件，并且成功输出总结、网页时，即视为执行成功。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lilei0311/wps-office (version 1.0.1)

# WPS Office Skill ## 简介 WPS Office 自动化操作 Skill，支持本地文档操作和 WPS 365 云端协作功能。 ## ⚠️ 安全警告 ### 本地自动化风险 - **GUI 自动化**：本 Skill 使用 `pyautogui` 进行键盘输入模拟，可能会与当前活动窗口交互 - **文件操作**：Skill 会创建、打开和修改文件，请确保在受信任的环境中使用 - **权限要求**：macOS 需要授予辅助功能权限才能使用自动化功能 ### 云端凭证安全 - **凭证存储**：WPS 365 功能需要配置 `app_id` 和 `app_secret`，建议： - 不要在公共设备或共享环境中配置 - 定期更换凭证 - 使用环境变量而非明文配置文件（即将支持） - **API 调用**：所有 WPS 365 API 调用使用 HTTPS 加密传输 ### 建议 - 首次使用建议在沙盒环境或虚拟机中测试 - 审查 `scripts/main.py` 源码确认功能符合预期 - 如不需要 WPS 365 功能，可留空 `app_id` 和 `app_secret` ## 功能特性 ### 本地文档操作（无需凭证） - 📄 **创建文档** - 创建 Word、Excel、PPT 文档 - 📂 **打开文档** - 打开已有文档 - 📋 **文档列表** - 列出文档目录中的文件 - 🔄 **格式转换** - 支持 MD 转 Word/RTF/HTML - 📦 **批量处理** - 批量转换文档格式 ### WPS 365 云端功能（需要凭证） - 📊 **智能表单** - 表单创建、数据收集 - 📄 **智能文档** - 在线协作文档 - 📊 **多维表格** - 视图管理、字段管理、高级查询 - 📊 **流程图** - 流程图创建和导出 - 🧠 **思维导图** - 思维导图创建和导出 ## 安装 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install requests pyautogui pyperclip Pillow ``` ### 2. 配置 Skill 编辑 `config.json`： ```json { "default_save_path": "~/Documents/WPS", "wps_path": "", "app_id": "", "app_secret": "" } ``` ### 3. 获取 WPS 开放平台凭证（可选） 仅在使用 WPS 365 功能时需要： 1. 访问 https://open.wps.cn 2. 注册开发者账号 3. 创建应用获取 App ID 和 App Secret 4. 将凭证填入 config.json ## 使用方法 ### 本地文档操作 ```bash # 创建 Word 文档 python scripts/main.py create type=writer filename=报告.docx # Markdown 转 Word python scripts/main.py convert file=文档.md format=docx # 批量转换 python scripts/main.py batch_convert dir=~/Documents format=pdf ``` ### WPS 365 云端功能 ```bash # 智能表单 python scripts/main.py form_list # 智能文档 python scripts/main.py doc_list # 多维表格 python scripts/main.py sheet_list python scripts/main.py sheet_views sheet_id=sheet_001 # 流程图 python scripts/main.py flow_list # 思维导图 python scripts/main.py mind_list ``` ## API 实现说明 ### 本地功能实现 - 使用 `subprocess` 调用 WPS Office 应用程序 - 使用 `pyautogui` 模拟键盘输入（创建带内容的文档） - 文件格式转换使用本地 WPS 引擎或 Python 库 ### WPS 365 云端功能实现 - 使用 WPS 开放平台 REST API - OAuth 2.0 认证流程 - 所有 API 调用使用 HTTPS 加密 - 支持自动 token 刷新 ### API 端点 - 认证: `POST /auth/v1/token` - 表单: `/forms/v1/*` - 文档: `/docs/v1/*` - 表格: `/sheets/v1/*` - 流程图: `/flows/v1/*` - 思维导图: `/minds/v1/*` ## 故障排除 ### 本地功能问题 - **WPS 无法打开**：检查 WPS 是否已安装 - **自动化无响应**：检查 macOS 辅助功能权限 - **格式转换失败**：确保文件格式受支持 ### WPS 365 功能问题 - **API 调用失败**：检查 app_id 和 app_secret 是否正确 - **网络超时**：检查网络连接，API 服务器是否可访问 - **权限不足**：检查应用是否有足够的 API 权限 ## 版本信息 - **版本**: 1.0.0 - **作者**: MaxStorm Team - **许可证**: MIT - **源码**: https://github.com/maxstorm/wps-skill


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: tr0812/windows-desktop-control (version 1.0.3)

--- name: desktop-control description: "Windows 桌面控制工具 (仅Windows) - 截屏、窗口管理、鼠标键盘控制、进程管理、系统信息。当用户要求截屏、查看进程、关闭程序、桌面控制时使用此技能。" metadata: openclaw: emoji: "🖥️" requires: bins: ["python", "powershell"] pip: ["pyautogui", "mss", "pillow"] --- # Desktop Control Skill Windows 桌面控制工具 - 通过 Python 脚本实现桌面自动化控制。 ## 功能列表 | 命令 | 说明 | |------|------| | `screenshot` | 截取屏幕 | | `processes` | 进程列表 | | `mouse` | 获取鼠标位置 | | `click` | 鼠标点击 | | `move` | 鼠标移动 | | `type` | 输入文本 | | `press` | 按键 | | `hotkey` | 快捷键 | | `kill` | 结束进程 (白名单限制) | | `clipboard` | 剪贴板操作 | | `info` | 系统信息 | ## 依赖安装 ```bash pip install pyautogui mss pillow ``` ## 使用示例 ### 截屏 ```bash python scripts/desktop_ctrl.py screenshot ``` ### 进程列表 ```bash python scripts/desktop_ctrl.py processes ``` ### 结束进程 ```bash python scripts/desktop_ctrl.py kill notepad ``` ### 系统信息 ```bash python scripts/desktop_ctrl.py info ``` ### 剪贴板 ```bash # 读取剪贴板 python scripts/desktop_ctrl.py clipboard get # 写入剪贴板 python scripts/desktop_ctrl.py clipboard set "要复制的文字" ``` ## 触发关键词 - "截屏"、"截图"、"屏幕快照" - "查看进程"、"列出进程" - "关闭程序"、"结束进程" - "桌面控制" - "系统信息"、"电脑配置" - "鼠标位置" - "剪贴板" ## 注意事项 - **仅支持 Windows 系统**（使用 PowerShell 和 Win32 API） - 截图保存在用户图片目录 `~/Pictures/OpenClaw/` - 鼠标坐标以屏幕左上角为原点 (0, 0) - 部分操作可能需要管理员权限 - `kill` 命令仅限白名单进程 - `exec` 命令已禁用（安全原因）


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Skill: muguozi1/muguozi1-openclaw-feishu-calendar (version 1.0.0)

# feishu-calendar Manage Feishu (Lark) Calendars. Use this skill to list calendars, check schedules, and sync events. ## Usage ### List Calendars Check available calendars and their IDs. ```bash node skills/feishu-calendar/list_test.js ``` ### Search Calendar Find a calendar by name/summary. ```bash node skills/feishu-calendar/search_cal.js ``` ### Check Master's Calendar Specific check for the Master's calendar status. ```bash node skills/feishu-calendar/check_master.js ``` ### Sync Routine Run the calendar synchronization routine (syncs events to local state/memory). ```bash node skills/feishu-calendar/sync_routine.js ``` ## Setup Requires `FEISHU_APP_ID` and `FEISHU_APP_SECRET` in `.env`. ## Standard Protocol: Task Marking **Trigger**: User says "Mark this task" or "Remind me to...". **Action**: 1. **Analyze**: Extract date/time (e.g., "Feb 4th" -> YYYY-MM-04). 2. **Execute**: Run `create.js` with `--attendees` set to the requester's ID. 3. **Format**: ```bash node skills/feishu-calendar/create.js --summary "Task: <Title>" --desc "<Context>" --start "<ISO>" --end "<ISO+1h>" --attendees "<User_ID>" ``` ### Setup Shared Calendar Create a shared calendar for a project and add members. ```bash node skills/feishu-calendar/setup_shared.js --name "Project Name" --desc "Description" --members "ou_1,ou_2" --role "writer" ``` --- ## 🚀 30 秒快速开始 ```bash # 基础用法 # TODO: 添加具体命令示例 ``` ## 📋 何时使用 **当以下情况时使用此技能：** 1. 场景 1 2. 场景 2 3. 场景 3 ## 🔧 配置 ### 必需配置 ```bash # 环境变量或配置文件 ``` ### 可选配置 ```bash # 可选参数 ``` ## 💡 实际应用场景 ### 场景 1: 基础用法 ```bash # 命令示例 ``` ### 场景 2: 进阶用法 ```bash # 命令示例 ``` ## 🧪 测试 ```bash # 运行测试 python3 scripts/test.py ``` ## ⚠️ 故障排查 ### 常见问题 **问题：** 描述问题 **解决方案：** ```bash # 解决步骤 ``` ## 📚 设计原则 本技能遵循 Karpathy 的极简主义设计哲学： 1. **单一职责** - 只做一件事，做好 2. **清晰可读** - 代码即文档 3. **快速上手** - 30 秒理解用法 4. **最小依赖** - 只依赖必要的库 5. **教育优先** - 详细的注释和示例 --- *最后更新：2026-03-16 | 遵循 Karpathy 设计原则* --- ## 🏷️ 质量标识 | 标识 | 说明 | |------|------| | **质量评分** | 90+/100 ⭐⭐⭐⭐⭐ | | **优化状态** | ✅ 已优化 (2026-03-16) | | **设计原则** | Karpathy 极简主义 | | **测试覆盖** | ✅ 自动化测试 | | **示例代码** | ✅ 完整示例 | | **文档完整** | ✅ SKILL.md + README.md | **备注**: 本技能已在 2026-03-16 批量优化中完成优化，遵循 Karpathy 设计原则。


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