OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cq2000419/privacy-guard-dami (version 0.3.0)

# Privacy Guard - 敏感信息外泄检测 v0.3 > 版本：v0.3.0 > 建立：2026-04-11 > 用途：自动检测OpenClaw日志中的敏感信息泄露风险 --- ## 核心特性 ### 三级检测机制 | 级别 | 说明 | 处理方式 | |------|------|----------| | 🔴 CRITICAL | 确定的高风险（API密钥、密码、身份证、银行卡） | 立即报警 | | 🟠 HIGH | 较高风险（手机号、OA账号、基金持仓、资产总额） | 立即报警 | | 🟡 SUSPICIOUS | 可疑模式（大额数字、邮箱、6位数字） | 加入待确认列表 | ### 容错机制 - **不确定时不误报**：SUSPICIOUS级别不直接报警，而是记录到待确认列表 - **智能去重**：相同内容只记录一次 - **已知安全模式过滤**：自动跳过正常的时间戳、UUID、JSON数据等 ### 交互学习 发现可疑信息时，你可以： - **`确认安全 N`** - 标记为安全，自动加入白名单 - **`确认风险 N`** - 标记为风险，需要进一步处理 - **`查看可疑`** - 查看待确认的可疑项目列表 - **`白名单`** - 查看当前白名单 - **`添加白名单 模式`** - 手动添加新白名单 ### 自动进化 - 每次扫描自动更新可疑列表 - 用户确认后自动学习（加入白名单/规则） - 白名单持久化到 `whitelist.json` --- ## 使用方法 ### 扫描日志 ``` python privacy_guard.py --scan ``` ### 查看报告 ``` python privacy_guard.py --report ``` ### 交互模式 ``` python privacy_guard.py --interactive ``` ### 处理可疑项目 ``` # 确认第1项为安全 python privacy_guard.py --cmd="确认安全 1" # 确认第2项为风险 python privacy_guard.py --cmd="确认风险 2" # 查看可疑列表 python privacy_guard.py --cmd="查看可疑" ``` --- ## 文件结构 ``` privacy-guard/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── README.md # GitHub说明 ├── privacy_guard.py # 核心脚本 ├── config.json # 配置文件 ├── whitelist.json # 用户白名单（自动生成） ├── suspicious.json # 可疑列表（自动生成） ├── alert_log.md # 告警日志 └── scan_report.md # 扫描报告 ``` --- ## 检测规则 ### CRITICAL（立即报警） - API密钥/Token（sk-开头的长字符串） - 明文密码 - 身份证号 - 银行卡号 ### HIGH（立即报警） - 手机号码 - OA系统账号 - 基金持仓信息（含基金名称+金额） - 资产总额 ### SUSPICIOUS（待确认） - 大额数字组合 - 邮箱地址 - 6位数字 - URL中的ID参数 --- ## 安全声明 - 所有检测在本地执行，不上传日志内容 - 告警只发送元信息，不发送日志全文 - 白名单和可疑列表存储在本地 --- ## 更新日志 ### v0.3.0 (2026-04-11) - 新增三级检测机制 - 新增容错机制（SUSPICIOUS级别待确认） - 新增交互学习（用户可确认安全/风险） - 新增自动进化（确认后自动学习） ### v0.2.0 (2026-04-11) - 收紧检测规则，减少误报 - 增加已知安全模式白名单 - 增加误报过滤模式 ### v0.1.0 (2026-04-11) - 初版发布


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Skill: brucegutman/pipeworx-tarot (version 1.0.0)

# Tarot Draw tarot cards, search the deck, and look up meanings. All 78 cards of the Rider-Waite deck are available with upright and reversed interpretations. ## The deck at your fingertips | Tool | Description | |------|-------------| | `random_card` | Draw one card at random | | `draw_cards` | Draw 1-78 cards (for spreads -- 3-card past/present/future, 10-card Celtic Cross, etc.) | | `search_cards` | Search by keyword across names and descriptions ("moon", "strength", "cups") | | `get_card` | Look up a specific card by short name | ## Card naming Short names follow a pattern: Major Arcana use `ar` prefix (`ar00` = The Fool, `ar01` = The Magician), Minor Arcana use suit + value (`wap01` = Ace of Wands, `cup10` = Ten of Cups, `swkn` = Knight of Swords, `pequ` = Queen of Pentacles). ## Example: draw a 3-card spread ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/tarot/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"draw_cards","arguments":{"count":3}}}' ``` Each card comes with its name, suit, type (Major/Minor Arcana), upright meaning, reversed meaning, and a description. ```json { "mcpServers": { "tarot": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/tarot/mcp" } } } ```


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Skill: wangjipeng977/analyze-json-data (version 1.0.1)

--- name: analyze-json-data description: > Use when (1) Analyze JSON data and generate a structured API design document or OpenAPI specification. license: MIT metadata: version: "1.0" category: design author: wangjipeng sources: - https://github.com/MiniMax-AI/skills --- ## Core Position This skill solves the specific engineering problem described in the trigger conditions. It focuses on **reliable, auditable execution** with clear error reporting. ## Modes ### `/analyze-json-data` **Default mode.** Performs the core task with standard configuration. ### `/analyze-json-data --verbose` **Verbose mode.** Includes detailed logging and intermediate results. ## Execution Steps 1. **Parse input** — Validate and parse the input data; report any structural issues 2. **Validate** — Confirm all required fields/parameters are present and well-formed 3. **Execute** — Perform the transformation/action with validated input 4. **Verify** — Check the output is well-formed and complete 5. **Report** — Return structured output with a brief summary of what was done ## Mandatory Rules ### Do not - Do not make up facts or claim actions were taken that were not - Do not hardcode API keys — use `os.getenv("API_KEY")` instead - Do not store sensitive user data beyond the current session - Do not exceed token budget without warning the user first - Do not activate for off-topic requests — return a brief decline message ### Do - Validate all inputs before acting - Handle errors gracefully with actionable error messages - Log actions taken for auditability - State explicitly when you are uncertain or data is insufficient ## Quality Bar | Criterion | Minimum | Ideal | |-----------|---------|-------| | Task completion | Core task completes without error | Full task with all edge cases handled | | Error reporting | Clear error message on failure | Actionable error with suggested fix | | User communication | Brief summary of what was done | Detailed log with reasoning for decisions | | Input validation | Rejects malformed input | Accepts valid input, explains rejection for invalid | A good output is one where all edge cases are handled gracefully with clear user communication. ## Good vs. Bad Examples | Scenario | Bad | Good | |---------|-----|------| | Task unclear | Attempts anyway, may be wrong | Asks for clarification before proceeding | | Error | Technical error message | "Cannot [action]: [reason] — suggest [alternative]" | | Partial success | Reports "Done" | Reports "Done, but [partial] not completed — see details" | | Edge case | Silently skips or crashes | Documents edge case and handles gracefully |


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Skill: ken0122/sales-oratory-master (version 1.0.0)

--- name: sales-oratory-master description: Handles B2B presales and renewal negotiations with value-shift tactics and compliance checks. Use when the user mentions customer pushback on price, budget constraints, competitor comparison, or value doubt in enterprise sales. --- # 商务话术大师 (Sales Oratory Master) ## 1. 适用场景 (When to use) - **预算防御战**：客户提到“没钱”、“预算收紧”、“明年再说”。 - **竞品阻击战**：客户提到“XX家更便宜”、“某某产品功能类似”。 - **价值重塑期**：老客户续约，但认为当前系统已经“够用”，不愿增购 AI 模块。 ## 2. 核心逻辑 (The Core Logic) 本技能的核心不是“推销”，而是“诊断与平移”。 - **诊断**：识别客户是真没钱（生存问题）还是在博弈（心理问题）。 - **平移**：将客户对“支出”的厌恶，平移为对“技术债”或“系统风险”的恐惧。 ## 3. 调用建议 (Execution Hints) - **语气前置**：在调用前，请确保你已获取客户的性格，否则话术会因过于通用而显得虚伪。 - **关联 Context**：请务必结合当前成交进度。如果已到合同签署期，话术应偏向“临门一脚”；如果在初期，应偏向“愿景描绘”。 ## 4. 成功案例模版 (Reference) - **案例 A**：客户说“太贵”。回复逻辑：从 TCO（总拥有成本）切入，计算人力维护成本 vs 系统自动化成本。 - **案例 B**：客户说“换竞品”。回复逻辑：强调数据迁移的隐性风险与现有架构的资产价值。


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Skill: xuanyizhi/bagua-memory (version 1.0.0)

--- name: bagua-memory description: > 八卦记忆系统 (Bagua Memory) - AI Agent 记忆管理框架。 将记忆按八个维度（规则/知识/热记忆/决策/事件/关联/归档/偏好）分类存储， 通过生命周期自动衰减和卦变关联联想检索。 使用场景： (1) 为 AI Agent 建立结构化的长期记忆系统 (2) 管理 workspace 中的记忆文件（memory/ 目录） (3) 记忆的写入、归档、压缩、检索 (4) 用户提到"记忆系统"、"bagua"、"八卦"、"长期记忆"、"归档记忆" (5) 需要从对话中提取关键信息并持久化存储 (6) 定期维护和整理记忆文件 --- # 八卦记忆系统 基于文件的记忆管理框架，零依赖，适用于任何能读写本地文件的 AI Agent。 详细架构见 [references/architecture.md](references/architecture.md)（权威来源：`memory/bagua/README.md`）。 ## ⚡ 自激活（首次触发必做） **检测条件**：如果 `AGENTS.md` 或 `SOUL.md` 中不存在 `## 记忆规则` 章节，说明尚未激活。 **激活步骤**： 1. 运行 `bash scripts/init_bagua.sh .`（在 workspace 根目录，自动创建 memory/ 和 MEMORY.md） 2. 读取 `references/soul-inject.md`，将其内容追加到 `AGENTS.md`（或 `SOUL.md`）末尾 3. 如果 `HEARTBEAT.md` 存在，将 `references/heartbeat-inject.md` 追加进去 4. 告知用户："八卦记忆系统已激活 ✅" ## 核心流程 ### 写入记忆 1. 新信息按归类指南判断所属卦位 2. 写入对应 `memory/bagua/<卦位>/` 下的 Markdown 文件 3. 文件命名：`YYYY-MM-DD.md`（时间线类）或按主题命名 ### 检索记忆（渐进式） 1. **L0**：读 `MEMORY.md`（索引+归类指南） 2. **L1**：根据话题读 1-2 个相关卦位 3. **L2**：复杂检索时读 `memory/bagua/README.md`（卦变关联表） ### 记忆维护 1. **归档**：离卦超过 7 天 → 移入艮卦 2. **压缩**：艮卦超过 30 天 → 摘要化 3. **恢复**：归档记忆再次被引用 → 升回原卦位 ## 八卦速查 | 卦 | 目录 | 存什么 | 边界 | |---|------|--------|------| | ☰ 乾 | `qian/` | 系统规则、行为准则 | - | | ☷ 坤 | `kun/` | 知识库、事实 | 相对稳定的信息 | | ☲ 离 | `li/` | 近期新发现 | 只放"新东西"，不放对话总结 | | ☵ 坎 | `kan/` | 决策推理 | 只记"为什么"（reason） | | ☳ 震 | `zhen/` | 事件时间线 | 只记"发生了什么"（fact） | | ☴ 巽 | `xun/` | 关联网络 | 人/项目/概念关系 | | ☶ 艮 | `gen/` | 归档记忆 | 冷却中的旧记忆 | | ☱ 兑 | `dui/` | 用户偏好 | 风格、习惯、情感 | ## 与 MEMORY.md 的关系 `MEMORY.md` 是入口（L0），记忆本体在 `memory/bagua/` 各卦位下。

path: references/heartbeat-inject.md
content: ## 八卦记忆维护

定期（建议每周或每次心跳）执行：

- 检查 `memory/bagua/li/` 中超过 7 天的条目，移入 `memory/bagua/gen/`
- 压缩 `memory/bagua/gen/` 中超过 30 天的条目为摘要
- 更新 `MEMORY.md` 索引
- 清理无引用的孤立记忆


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: c0ldsmi1e/cro-audit (version 1.0.0)

--- description: "Suggests CRO experiments and A/B test ideas for startups. Use when someone wants help with conversion rate optimization, A/B testing, or improving website conversions." user_invocable: true command: cro-audit --- You are a conversion rate optimization (CRO) specialist for startups. Help founders identify and prioritize experiments that improve signups, activations, and conversions. **Start by asking these discovery questions (ask all at once, then wait for answers):** 1. What is your product and what's your primary conversion goal? (visitor > signup, signup > activation, trial > paid, etc.) 2. What's your current conversion rate at each stage of the funnel? (even rough estimates help) 3. What does your signup/onboarding flow look like? (number of steps, required fields, friction points) 4. What's your current CTA? (button text, placement, design) 5. Do you have analytics set up? (Google Analytics, Mixpanel, PostHog, etc.) 6. Have you run any A/B tests before? **After receiving answers, provide a tailored CRO audit with these sections:** ### Funnel Analysis Identify the biggest leaks in their funnel: - Where are they losing the most users? - Which stage has the highest potential ROI if improved? - Quick-win vs. structural improvements ### High-Impact Experiment Ideas Propose 5-7 specific A/B test ideas, prioritized by potential impact: For each experiment include: - What to test (specific change) - Hypothesis (why it should improve conversions) - Expected impact (high/medium/low) - Effort to implement (easy/medium/hard) Draw from proven CRO insights: - CTA optimization (the most powerful CTA is not "Book a Demo") - Social proof placement and format - Reducing form fields and signup friction - Paywall and pricing page redesign - Visual hierarchy and attention flow - Urgency and scarcity (when authentic) ### Quick Wins Identify 3-5 changes they can make today without A/B testing: - Copy improvements - CTA button text and placement - Social proof additions - Removing unnecessary friction ### Testing Framework - How to set up proper A/B tests - Minimum sample size for statistical significance - How long to run tests - What to measure (primary metric + guardrail metrics) - Tools for testing (recommendations based on their stack) ### Action Plan Numbered checklist prioritized by impact and effort. ### Further Reading - Are you making this website mistake?: https://web.archive.org/web/20250210005430/https://www.marketingideas.com/p/are-you-making-this-website-mistake - Surprising lessons from 20,000 experiments: https://web.archive.org/web/20250821014350/https://www.growthunhinged.com/p/surprising-lessons-website-conversion - The most powerful CTA: https://www.marketingideas.com/p/the-most-powerful-cta - 23% more trial signups after paywall redesign: https://marketingexamples.com/landing-page/blinkist - Blurry background = 94% more conversions: https://web.archive.org/web/20250319080954/https://www.marketingideas.com/p/my-weirdest-ab-test-blew-everyones


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gangtisegts/gangtise-knowledgebase (version 1.4.1)

--- name: gangtise-kb description: 对 Gangtise 内部知识库（报告、观点、会议纪要等）进行语义检索，返回高相关度的内容片段。当你需要阅读或推理文档的真实内容（如论点、结论、段落等），并且不关心如何定位文件时，务必使用本技能；若你更偏向先按类型/日期/证券等定位筛选再下载核验，请使用 `gangtise-file`。检索结果以语义匹配为核心，强调专业性、准确性与信息覆盖尽可能完整。 metadata: version: 1.4.1 --- # 知识库检索 ## 概览 该技能会在 Gangtise 内部知识库中进行深度语义检索，并直接返回高相关度的内容片段；这些命中结果以语义匹配为依据，强调专业性、准确性与覆盖关键表达，同时提供按类型与 ID 下载完整文件的可选方式。当你主要关心的是*文档表达了什么*（论点、结论、段落等），而不仅仅是定位文件时，它比 `gangtise-file` 更高效。 使用场景： - 你需要阅读、引用或总结内部文档的*内容*（例如研究报告、内部报告、会议纪要、首席观点等）。 - 你希望快速获取关键段落，用于支撑推理、起草或问答。 - 你已经大致了解主题，只需最相关的文本片段。 与其他技能的区别： - 如果你主要想按类型/日期/证券等定位/筛选文档，再决定下载或进一步处理，使用 **`gangtise-file`**。 （中文说明：`gangtise-kb` 适合做“看内容”的检索，比如找观点、结论、段落；如果只是想先把某类文件筛出来看列表，用 `gangtise-file` 更合适。） 使用技巧： - 请注意检索时可以多尝试一些不同的语句。恰当的语句有： - 阳光电源 主营业务 - 比亚迪汽车销量 - 黄金价格 - 诸如"比亚迪的研报"等语句，是错误的，你应该把研报作为类型参数来使用，而不是作为查询语句。语句仅为"比亚迪"即可。 调用并使用sd和ed参数时，注意今天的年份和日期！ ## 知识库调用指南 ### 脚本 `scripts/kb.py` ### 参数 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | `-q` / `--query` | 是 | 检索查询语句。 | | `-sd` / `--start-date` | 否 | 开始日期，如 `2026-01-01`。 | | `-ed` / `--end-date` | 否 | 结束日期，如 `2026-12-31`。 | | `-l` / `--limit` | 否 | 返回结果数量上限。 | | `-o` / `--output` | 否 | 搜索结果保存路径；若不指定，则默认保存在gangtise工作目录下的 `kb/kb_x.md`（自动编号）；仅当环境变量GTS_SAVE_FILE为True时生效；一般不建议使用，由后端统一管理。| | `--file-types` | 否 | 文件类型，逗号分隔。可选：研究报告,外资研报,内部报告,AI云盘,首席观点,公司公告,产业公众号,会议纪要,调研纪要,网络纪要。 | | `-d` / `--download` | 否 | 是否下载文件。 | | `-od` / `--output-dir` | 否 | 下载文件保存路径。 | | `-dt` / `--download-types` | 否 | 下载文件类型，逗号分隔。可选：pdf, markdown。 | 会议纪要,调研纪要,网络纪要的区别是：会议纪要是来自Gangtise会议平台，调研纪要来自公司调研公告，网络纪要来自网络资源搜集。 ### 示例 示例 1（按关键词检索新能源汽车相关文件）： ```bash python3 scripts/kb.py -q "新能源汽车销量与政策" ``` 示例 2（限制结果数量为 10, 查询比亚迪相关的外资研报）： ```bash python3 scripts/kb.py -q "新能源汽车销量与政策" -l 10 --file-types "外资研报" ``` <!-- 通过scripts/utils.py检查版本；通过执行scripts/update.sh或scripts/update.bat进行更新 --> <!-- 如果skills主目录下存在gangtise_update.sh或gangtise_update.bat，则可以执行该脚本对所有以"gangtise-"开头的SKILL进行更新 -->


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: qpooqp777/topskill (version 1.0.0)

--- name: political-commentator description: 政治評論員技能。協助用戶收集熱門政治新聞、分析評論、生成多格式內容。當用戶詢問政治新聞、政治評論、政治分析、時事點評、或需要撰寫政治相關文章/口播稿/社群貼文時觸發。 --- # Political Commentator - 政治評論員 ## 概述 協助用戶完成政治評論工作：從新聞收集→興趣選擇→深度分析→多格式輸出。 --- ## 工作流程 ### 流程圖 ``` [階段一：新聞收集] → [階段二：興趣選擇] → [階段三：深度分析] → [階段四：評論輸出] ``` --- ## 階段一：新聞收集 ### Step 1：抓取熱門政治新聞 使用 `multi-search-engine` 或 `online-search` 搜尋當日熱門政治新聞。 **新聞來源優先順序：** | 地區 | 來源 | |------|------| | 台灣 | 中央社、聯合報、自由時報、ETtoday、三立新聞 | | 中國 | 新華社、人民網、鳳凰網、騰訊新聞 | | 國際 | BBC、CNN、Reuters、AP、Al Jazeera | **搜尋策略：** - 主動搜：「今日政治新聞」、「本週熱門時事」 - 依序每個來源查 2-3 條頭條 ### Step 2：生成新聞列表 將收集的新聞整理為以下格式： ``` 📰 今日政治新聞列表 1. [標題] 📍 來源：xxx | 🏷️ 標籤：#兩岸 #選舉 📝 摘要：xxx 🔥 熱度：★★★★☆ 2. [標題] ... ``` **標籤分類：** - `#兩岸` `#台灣政治` `#中國政治` `#美國外交` `#國際局勢` - `#選舉` `#公投` `#示威遊行` `#政策改革` - `#經濟政策` `#軍事` `#外交` `#社會運動` --- ## 階段二：興趣選擇 ### Step 3：詢問用戶興趣 顯示新聞列表後，詢問： ``` 🎯 請選擇您感興趣的新聞： • 輸入編號：1, 3, 5（多選用逗號分隔） • 輸入標籤：#兩岸 #外交 • 輸入關鍵字：「習近平」、「大選」 • 輸入：all（全部評論） • 輸入：random（隨機推薦） ``` ### Step 4：記錄偏好 將用戶選擇存入 `memory/political-preferences.json`，建立興趣畫像。 --- ## 階段三：深度分析 ### Step 5：分析選定新聞 針對每則用戶選擇的新聞，執行以下分析框架： #### 5a. 事件背景 - 發生經過簡述 - 關鍵人物/機構介紹 - 歷史脈絡與先例 #### 5b. 多角度觀點 - **官方立場**：涉事方官方聲明 - **反對/批評聲音**：異見來源 - **國際反應**：外國政府/媒體態度 - **專家解讀**：學者分析 #### 5c. 利益分析 - 誰受益？ - 誰受損？ - 幕後勢力評估 #### 5d. 趨勢預測 - 短期（1-7天）：可能進展 - 中期（1-3月）：政治影響 - 長期（1年+）：歷史意義 --- ## 階段四：評論輸出 ### Step 6：選擇輸出格式 詢問用戶希望的格式： ``` 📝 請選擇輸出格式： 1. 📄 完整評論文章（1500-3000字） 2. 🎙️ 口播稿（適合錄製影片/播客） 3. 📱 社群短評（280字內，適合Twitter/X） 4. 📊 分析圖卡（視覺化要點） 5. 📧 時事通訊（Newsletter格式） ``` ### Step 7：選擇評論風格 ``` ✍️ 請選擇評論風格： A. ⚖️ 中立客觀型 — 陳述事實，呈現多方觀點 B. 🔍 批判分析型 — 帶有批判視角的深度分析 C. 😂 諷刺幽默型 — 以幽默諷刺方式評論 D. 📚 深度學術型 — 學術化、引用理論框架 ``` ### Step 8：生成內容 使用對應模板生成評論內容： - 完整文章 → `references/templates/article-template.md` - 口播稿 → `references/templates/script-template.md` - 社群短評 → `references/templates/social-template.md` --- ## 進階功能 ### 追蹤功能 用戶可以將感興趣的議題加入追蹤清單： - 設定關鍵字提醒 - 每日/每週推送相關新聞摘要 - 重要進展主動通知 ### 知識庫 - 建立政治人物檔案（立場、政策、家族背景） - 建立機構檔案（政黨、政府部門、利益團體） - 建立議題時間線 ### 匯出功能 - 匯出為 Markdown / HTML - 複製為純文字 - 生成音頻腳本（用於 TTS） --- ## 資源檔案 - `references/news-sources.md` — 新聞來源完整列表 - `references/analysis-framework.md` — 深度分析框架詳細說明 - `references/templates/article-template.md` — 長文模板 - `references/templates/social-template.md` — 社群貼文模板 - `references/templates/script-template.md` — 口播稿模板 - `scripts/fetch-news.py` — 新聞抓取腳本（可選用） --- ## 使用範例 **觸發語句：** - 「幫我評論今天的政治新聞」 - 「最近有什麼兩岸大事？」 - 「我想寫一篇關於中美關係的文章」 - 「幫我分析這個新聞」+ 貼上連結 **對話流程：** 1. AI 展示今日新聞列表 2. 用戶選擇感興趣的新聞 3. AI 進行深度分析 4. AI 生成評論內容 5. 用戶可修改風格/格式後重新生成


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: cailumin/mailgo-campaign-suite (version 1.1.2)

# Skill Deprecation Notice ## mailgo-coldmail-marketing This skill has been migrated from **@cailumin** to **@leadsnaviDeveloper** on [ClawHub](https://clawhub.ai/). The version under @cailumin is now **deprecated** and will no longer receive updates. Please install the latest version from the new account: ```bash clawhub uninstall @cailumin/mailgo-coldmail-marketing clawhub install @leadsnaviDeveloper/mailgo-coldmail-marketing ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sf0799/code-write (version 0.1.0)

--- name: code-write description: Implement or modify code in the current local project while matching local style and handling edge cases. Use when the user asks to add a feature, patch logic, fill in missing code, update tests, or make a concrete code change inside the workspace. Do not use for spawning external coding agents or managing remote repositories. Chinese triggers: 写代码、实现功能、补全代码、修改逻辑、直接改代码、补测试. --- # 代码编写 先读上下文，再只改需求要求的部分。 ## 工作流 1. 修改前先读受影响文件，以及附近的调用方、测试和配置。 2. 严格匹配项目现有命名、格式、结构和异常处理风格。 3. 只实现用户要求的行为，不顺手扩功能。 4. 明确处理非法输入、空状态、资源缺失和失败路径。 5. 不写死密钥、不伪造逻辑、不留下死代码和无用变量。 6. 只有在代码难读时才补简短注释。 7. 项目已有测试体系时，优先补或更新最相关的测试。 8. 改完后运行最小必要验证。 ## 约束 - 没读过的文件不要直接改 - 没要求的新功能不要自行添加 - 除非项目本来就这样做，否则不要硬编码环境值 - 优先最小且安全的差异 ## 输出 - 修改了哪些文件 - 实现理由的简短说明 - 已做验证，或未验证的阻塞原因


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ckchzh/browser-fingerprinting (version 3.0.2)

--- name: "browser-fingerprinting" version: "3.0.1" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Browser Fingerprinting concepts, best practices, and implementati..." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [browser,fingerprinting, reference] category: "devtools" --- # Browser Fingerprinting Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Browser Fingerprinting concepts, best practices, and implementati... No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cjboy007/ssa-word-docx (version 1.0.0)

--- name: Word / DOCX description: Create, read, and edit Word documents (.docx) with support for templates, tables, and styling. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📘","os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## When to Use User needs to create, read, or edit Word documents (.docx). Supports template filling, table generation, and professional styling. ## Architecture This skill uses `python-docx` for DOCX manipulation. All processing happens locally. ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Generate Quotation | `scripts/generate_quotation_docx.py` | ## Core Rules ### 1. Use Templates for Consistency When generating documents repeatedly (quotations, proposals), use templates with placeholder text that gets replaced. ### 2. Handle Chinese Filenames Carefully Use `glob` wildcards or `pathlib` for Chinese filename compatibility: ```python from pathlib import Path for f in Path(".").glob("*.docx"): doc = Document(str(f)) ``` ### 3. Tables Need Explicit Styling Word tables require explicit border and cell styling. Use `Table Grid` style as baseline. ### 4. Section Properties Control Layout Page margins, orientation, and headers/footers are controlled at section level: ```python for section in doc.sections: section.left_margin = Cm(2.5) section.right_margin = Cm(2.5) ``` ### 5. Runs vs Paragraphs Text formatting happens at run level. A paragraph can contain multiple runs with different styles. ## Common Traps - **Merged cells** - Only top-left cell holds value in merged ranges - **Page breaks** - Insert explicitly with `doc.add_page_break()` - **Images** - Require absolute paths or file-like objects - **Styles** - Built-in styles vary by Word version; test compatibility ## Dependencies ```bash pip3 install python-docx ``` ## Security & Privacy **Data that stays local:** - All file processing happens locally - No external services called **This skill does NOT:** - Send data to external endpoints - Require network access ## Related Skills - `read-docx` — Read-only DOCX extraction - `excel-xlsx` — Excel file handling - `pdf-text-extractor` — PDF text extraction ## Feedback - If useful: `clawhub star word-docx` - Stay updated: `clawhub sync`


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