OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cahdieng/agent-dev-toolkit-cahdieng (version 1.0.1)

--- name: agent-dev-toolkit displayName: Agent Development Toolkit description: "Complete toolkit for building AI agents. Includes agent-builder, agent-browser, agent-wallet, agent-development, and agent-docs. Build, automate, and monetize AI agents faster." version: 1.0.0 license: MIT author: "明知道" price: 29 currency: USD metadata: openclaw: tags: [agent, development, toolkit, automation, browser, wallet] requires: bins: [node, npm] --- # Agent Development Toolkit 完整的 AI Agent 开发工具包，包含 5 个核心技能，帮助你快速构建、自动化和变现 AI Agent。 ## 📦 包含技能 ### 1. Agent Builder **价值：$15** - 设计和生成完整的 OpenClaw agent 工作区 - 创建 SOUL.md, IDENTITY.md, AGENTS.md 等核心文件 - 配置 agent 人格、边界和自主性 - 快速迭代和优化 agent 行为 **适用场景：** - 创建新的 AI agent - 优化现有 agent 性能 - 设置 agent 边界和安全规则 ### 2. Agent Browser Core **价值：$20** - Rust 驱动的高性能浏览器自动化 - AI 友好的快照和引用系统 - 支持复杂的 Web 交互流程 - 生产级别的稳定性和性能 **适用场景：** - 网页数据抓取 - 自动化测试 - 表单填写和提交 - 复杂的多步骤 Web 操作 ### 3. Agent Wallet **价值：$25** - 安全的 EVM 链钱包管理 - 智能合约账户支持 - 可配置的支出策略 - 支持转账、交换和智能合约交互 **适用场景：** - Agent 自主支付 - 加密货币交易 - DeFi 协议交互 - 多链资产管理 ### 4. Agent Development **价值：$15** - Claude Code agent 开发最佳实践 - Task 工具委托模式 - 模型选择和内存管理 - 声明式指令设计 **适用场景：** - 构建 Claude Code agents - 优化 agent 性能 - 解决 agent 内存问题 - 创建 agent 管道 ### 5. Agent Docs **价值：$10** - AI 优化的文档编写指南 - RAG 检索优化 - Token 效率最佳实践 - 混合上下文层级设计 **适用场景：** - 编写 SKILL.md 文件 - 创建 API 文档 - 编写 README - 任何需要被 AI 阅读的文档 ## 💰 总价值：$85 **打包价格：$29**（节省 66%） ## 🚀 快速开始 ### 1. 安装依赖 ```bash npm install -g clawhub clawhub login ``` ### 2. 安装工具包 ```bash clawhub install agent-dev-toolkit ``` ### 3. 开始构建 Agent ``` # 使用 Agent Builder 创建新 agent "帮我创建一个客服 agent，专注于电商领域" # 使用 Agent Browser 进行网页自动化 "抓取这个网站的产品数据" # 使用 Agent Wallet 管理支付 "创建一个新钱包，设置每日支出限制 $10" ``` ## 📚 使用场景 ### 场景 1：构建电商客服 Agent 1. 使用 **Agent Builder** 设计客服人格 2. 使用 **Agent Docs** 编写产品文档 3. 使用 **Agent Browser** 自动查询库存 4. 使用 **Agent Wallet** 处理退款 ### 场景 2：构建内容创作 Agent 1. 使用 **Agent Builder** 创建创作者人格 2. 使用 **Agent Development** 优化性能 3. 使用 **Agent Browser** 研究素材 4. 使用 **Agent Docs** 生成 SEO 优化内容 ### 场景 3：构建交易 Agent 1. 使用 **Agent Builder** 设置风险边界 2. 使用 **Agent Browser** 监控市场数据 3. 使用 **Agent Wallet** 执行交易 4. 使用 **Agent Development** 优化策略 ## ✨ 核心优势 ### 🎯 一站式解决方案 - 包含构建 agent 所需的所有核心工具 - 无需分别购买和集成多个技能 - 统一的 API 和配置 ### 💡 生产就绪 - 所有技能都经过实战验证 - 完整的错误处理和日志 - 详细的文档和示例 ### 🔧 高度可定制 - 灵活的配置选项 - 支持自定义扩展 - 模块化设计 ### 🚀 持续更新 - 定期功能更新 - 安全补丁 - 社区支持 ## 📖 文档 每个技能都包含详细的文档： - `skills/agent-builder/SKILL.md` - Agent 构建指南 - [REDACTED_SECRET] - 浏览器自动化参考 - `skills/agent-wallet/SKILL.md` - 钱包管理指南 - `skills/agent-development/SKILL.md` - 开发最佳实践 - `skills/agent-docs/SKILL.md` - 文档编写指南 ## 🆘 支持 - **文档**：每个技能都有详细的 SKILL.md - **示例**：包含多个实际使用案例 - **社区**：加入 OpenClaw 社区获取帮助 ## 📄 许可证 MIT License - 可用于个人和商业项目 ## 🔄 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-06) - 初始发布 - 包含 5 个核心技能 - 完整文档和示例 --- **立即开始构建你的 AI Agent！** 购买此工具包，你将获得： - ✅ 5 个高价值技能（总价值 $85） - ✅ 完整文档和示例 - ✅ 未来更新 - ✅ 社区支持 **价格：$29**（一次性购买，终身使用）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: alukardo/achievement-qztc (version 5.3.0)

--- name: achievement-qztc description: 课程目标达成情况分析表生成工具 v5.3（仅供QZTC内部使用）。Generator+Reviewer双模式，支持Pipeline一键生成+审查。权重和目标配置均从模板动态读取。 --- # 课程目标达成情况分析表生成工具 v5.3 > 🎯 **设计模式**: Generator + Reviewer + Pipeline > 📁 **代码文件**: `achievement_generator.py` > 🔍 **审查脚本**: `scripts/review_document.py` > 📖 **公式参考**: `references/grading-formula.md` --- ## 🚀 快速开始 ### Pipeline 一键执行（推荐） ```bash # 生成 + 审查（自动执行） python3 achievement_generator.py --pipeline "C#程序设计-23级软工.xls" # 或分步执行 python3 achievement_generator.py "C#程序设计-23级软工.xls" python3 scripts/review_document.py "C#程序设计-23级软工-课程目标达成情况分析表.docx" ``` ### 单独使用 ```bash # 生成文档 python3 achievement_generator.py <Excel文件> # 审查文档 python3 scripts/review_document.py <输出文件.docx> ``` --- ## 📁 目录结构 ``` achievement-qztc/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── achievement_generator.py # 主生成器（Generator模式） ├── scripts/ │ └── review_document.py # 质量审查（Reviewer模式）v2.0 └── references/ └── grading-formula.md # 评分公式（Tool Wrapper） ``` --- ## 🔄 Pipeline 工作流 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ STEP 1: 生成 (Generator) │ │ python3 achievement_generator.py <Excel> │ │ ↓ │ │ ✅ CHECKPOINT 1: 文件生成成功？ │ │ ↓ │ │ STEP 2: 审查 (Reviewer) │ │ python3 scripts/review_document.py <输出.docx> │ │ ↓ │ │ ✅ CHECKPOINT 2: 所有检查项通过？ │ │ ↓ │ │ STEP 3: 交付 │ └─────────────────────────────────────────────────────────────┘ ``` --- ## 📊 表格与图表 | 组件 | 说明 | 数据源 | |------|------|--------| | **表7** | 汇总表 | 各目标平均达成度 + 实际得分 | | **表8** | 明细表 | 每学生得分/达成度 + 平均行 | | **Chart1-4** | 散点图 | 每学生各目标达成度 | | **Chart5** | 柱状图 | 各目标平均达成度百分比 | | **分析段落** | 文本 | avg/max/min/pct_80/pct_60 | --- ## 🔧 审查检查项（Reviewer模式） | 检查项 | 说明 | |--------|------| | ✅ text_replacement | 所有占位符已替换 | | ✅ summary_table | 汇总表数据完整 | | ✅ detail_table | 明细表正确 | | ✅ charts | 图表数据合理 | | ✅ analysis_paragraphs | 分析段落正常 | --- ## 📐 评分公式 ```python # 权重和目标配置均从模板表7动态读取（不再硬编码） # read_weights_and_config_from_template(doc) → # weights: 表7 Row 2 的 col3/col4/col5 # target_config: 表7 各目标理论满分行 (Row 4/7/10/13) 的 col3/col4/col5 # total = col3×权重.col3 + col4×权重.col4 + col5×权重.col5 # 达成度 = 目标得分 / 理论满分（total） ``` --- ## ⚠️ 重要笔记 ### 表8平均行结构 ``` 序号 | 学号 | 姓名 | 目标1得分 | 目标1达成值 | 目标2得分 | 目标2达成值 | ... 平均 | 平均 | 平均 | 得分平均 | 达成度平均 | 得分平均 | 达成度平均 | ... ``` ### 图表数据 - Chart1-4: 每学生达成度（0-1范围） - Chart5: 各目标平均达成度百分比（0-100范围） --- ## 📦 依赖 ```python import pandas as pd from docx import Document import zipfile from lxml import etree ``` --- ## 🔄 更新日志 | 版本 | 日期 | 内容 | |------|------|------| | **v5.0** | 2026-03-28 | **Pipeline一键执行 + Reviewer v2.0 + references/** | | v4.4 | 2026-03-28 | 修复表8平均行、Chart5、Charts1-4数据 | | v4.3 | 2026-03-28 | 表7实际得分 + chart5 | | v4.0 | 2026-03-27 | 动态表格查找、CLI | --- *v5.2 - 2026-04-09 - 权重和目标配置从模板表7动态读取* *v5.0 - 2026-03-28 - Generator + Reviewer + Pipeline*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/perplexity-research-zh (version 1.0.0)

--- name: perplexity-research-zh description: "通过 AISA 调用 Perplexity Sonar 模型生成带引用的深度研究答案。触发条件：当用户需要综合研究、对比分析或长篇引用答案，而不是原始链接列表时使用。" author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # Perplexity 深度研究 ## 何时使用 - 通过 AISA 调用 Perplexity Sonar 模型生成带引用的深度研究答案。触发条件：当用户需要综合研究、对比分析或长篇引用答案，而不是原始链接列表时使用。 ## 不适用场景 - 当用户明确要本地浏览器 Cookie、密码、Keychain 或其他本地敏感凭据时，不要使用这个 skill。 - 当问题与该 skill 的主题无关时，优先选择更贴切的 skill。 ## 核心能力 - 使用可配置的 Sonar 模型深度生成带引用的研究答案。 ## 快速开始 ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## 运行方式 首选运行路径是仓库内置的 Python 客户端： ```bash python3 scripts/search_client.py ``` ## 示例请求 - 研究全球 AI 监管趋势，并返回带引用的总结。 ## 说明 - 当综合结论比原始结果列表更重要时优先使用。


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

--- name: "迅雷" version: "1.0.0" description: "迅雷（重定向到 xunlei 技能）" tags: ["download", "redirect"] author: "ClawSkills Team" category: "tools" redirect_to: "xunlei" --- # 迅雷 → xunlei 此技能已合并到 `xunlei` 技能中。 请使用 `xunlei` 获取完整功能。 ## 为什么重定向？ `thunder` 和 `xunlei` 指向同一个产品，为避免重复维护，统一使用 `xunlei` 作为主技能。 --- **最后更新**: 2026-03-16


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wondershare-boop/mediaio-text-to-video-api (version 1.0.0)

````skill --- name: mediaio-text-to-video-api description: "Generate AI videos from text descriptions using Media.io OpenAPI. Provide a text prompt to receive a high-quality AI-generated video. Supports top models." metadata: {"mediaio": {"emoji": "", "requires": {"env": ["API_KEY"]}, "priority": "P0", "core_goal_keywords": ["text-to-video"], "trigger_keywords": ["text to video", "text-to-video API", "generate video from text"]}, "publisher": "Community Maintainer", "source": "https://platform.media.io/docs/"} --- # Text to Video API ## Overview This skill focuses on text-to-video generation via Media.io OpenAPI. It includes only common APIs (`Credits`, `Task Result`) and one text-to-video model API for this skill. ## Core Trigger Keywords text to video, text-to-video API, generate video from text ## Core Goal Keywords text-to-video ## Environment Variable - `API_KEY` (required): Media.io OpenAPI key used as `X-API-KEY`. ## Quick Start ```python import os from scripts.skill_router import Skill skill = Skill('scripts/c_api_doc_detail.json') [REDACTED_SECRET]'API_KEY', '') result = skill.invoke('Credits', {}, [REDACTED_SECRET]) print(result) ``` ## Available APIs - `Credits` (`user-credits`) - `Task Result` (`generation-result`) - `Vidu Q3 (Text To Video)` (`t2v-vidu-q3`) ## Notes - Use exact `api_name` from `scripts/c_api_doc_detail.json` when invoking. - Generation APIs return `task_id`; poll with `Task Result`. ````


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jiangtaoid/ai-workflow-optimizer (version 1.0.1)

--- name: ai-workflow-optimizer description: "AI 工作流优化专家 — 帮你高效使用 ChatGPT/Claude/Cursor 等 AI 工具。当你想提升 AI 使用效率、设计自动化工作流、或解决 AI 使用中的问题时使用。" version: 1.0.1 author: Popeye license: MIT user-invocable: true --- # AI 工作流优化专家 让你的 AI 使用效率提升 10 倍。 ## 核心服务 - Prompt 优化：让 AI 输出更精准 - 工作流设计：自动化重复任务 - 工具选择：选最适合的 AI 工具 - 问题排查：解决 AI 使用中的坑 --- ## Prompt 优化框架 ### CRISPE 框架 ``` Capacity（角色）：你是一位[角色] Request（任务）：请帮我[任务] Input（输入）：背景信息是[背景] Specifics（具体要求）：输出格式是[格式] Purpose（目的）：目的是[目的] Example（示例）：参考示例[示例] ``` ### 优化前后对比 **❌ 差 Prompt：** ``` 帮我写一篇关于 AI 的文章 ``` **✅ 好 Prompt：** ``` 你是一位科技媒体资深编辑，擅长写出深入浅出的技术文章。 主题：AI 大模型的现状与未来 目标读者：对 AI 感兴趣但非技术背景的白领 字数：2000 字 风格：通俗易懂，有案例，有观点 结构要求： 1. 开头：用一个场景引入 2. 第一部分：现状（3 个关键点） 3. 第二部分：未来趋势（3 个预测） 4. 结尾：给读者的行动建议 请用中文写作，避免专业术语，多用比喻。 ``` --- ## 常用 AI 工具选择指南 | 任务 | 推荐工具 | 理由 | |------|----------|------| | 日常对话 | ChatGPT / Claude | 通用性强 | | 长文档分析 | Claude 3 | 200k 上下文 | | 代码生成 | Cursor / Claude Code | IDE 集成 | | 图像生成 | Midjourney / DALL-E 3 | 质量高 | | 翻译 | DeepL / GPT-4 | 准确度高 | | 数据分析 | ChatGPT + Code Interpreter | 可视化 | | 写作 | Claude / GPT-4 | 逻辑清晰 | | 头脑风暴 | Claude / GPT-4 | 发散性好 | --- ## 自动化工作流设计 ### 场景 1：内容创作流程 ``` 输入主题 → 选题分析 → 大纲生成 → 分段写作 → 润色优化 → 发布 AI 辅助点： - 选题分析：让 AI 分析热点话题 - 大纲生成：让 AI 生成结构化大纲 - 分段写作：每段单独让 AI 扩写 - 润色优化：让 AI 检查语法、优化表达 ``` ### 场景 2：代码开发流程 ``` 需求分析 → 技术选型 → 架构设计 → 编码实现 → 测试调试 → 部署上线 AI 辅助点： - 需求分析：让 AI 梳理需求细节 - 技术选型：让 AI 对比技术方案 - 架构设计：让 AI 画架构图 - 编码实现：用 Cursor/Copilot 辅助 - 测试调试：让 AI 写测试用例 - 部署上线：让 AI 写部署文档 ``` ### 场景 3：数据分析流程 ``` 数据收集 → 数据清洗 → 数据分析 → 可视化 → 报告输出 AI 辅助点： - 数据收集：让 AI 写爬虫/采集脚本 - 数据清洗：让 AI 写清洗代码 - 数据分析：让 AI 分析规律和洞察 - 可视化：让 AI 推荐图表类型 - 报告输出：让 AI 生成分析报告 ``` --- ## 常见问题解决 ### 问题 1：AI 输出太泛 **原因：** Prompt 不够具体 **解决：** 增加「具体要求」和「输出格式」 ### 问题 2：AI 理解错误 **原因：** 背景信息不足 **解决：** 补充「上下文」和「示例」 ### 问题 3：AI 输出不一致 **原因：** 温度参数设置问题 **解决：** 降低 temperature（0-0.3），或使用 system prompt 固定风格 ### 问题 4：AI 忘记之前对话 **原因：** 上下文窗口限制 **解决：** - 定期总结关键信息 - 使用长上下文模型（Claude 200k） - 分阶段对话 ### 问题 5：AI 输出有幻觉 **原因：** AI 模型特性 **解决：** - 要求 AI 标注信息来源 - 关键信息人工核实 - 使用 RAG 接入真实数据 --- ## 高效使用技巧 ### 技巧 1：分步引导 不要一次让 AI 做太多事，分步骤完成： ``` 第一步："请帮我列出这个主题的 5 个切入点" 第二步："针对第 2 个切入点，展开写 500 字" 第三步："优化这段文字，让表达更流畅" ``` ### 技巧 2：角色设定 给 AI 一个明确的角色，输出质量会提升： ``` 你是一位[具体角色]，有[X年经验]，擅长[具体能力]。 你的风格是[风格描述]。 ``` ### 技巧 3：输出格式 指定输出格式，让结果可直接使用： ``` 请以 Markdown 表格格式输出，包含以下列： | 序号 | 要点 | 说明 | ``` ### 技巧 4：迭代优化 第一次输出不满意？不要重新开始，在原文基础上优化： ``` 请优化上面这段文字： 1. 让开头更有吸引力 2. 把第三段的逻辑说得更清楚 3. 结尾加一句金句 ``` --- ## 工作流程 当用户请求 AI 工作流优化时： 1. 了解用户的具体场景和痛点 2. 分析当前工作流的问题 3. 提供优化方案（工具选择 + Prompt 优化 + 流程设计） 4. 给出具体的执行步骤 --- Made by Popeye 🥬 --- ## 💼 定制服务 需要更专业的帮助？Popeye 提供定制服务。 **联系方式：** - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 在对话中直接说「我需要定制服务」 --- Made by Popeye 🥬


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: luongkim20222022-crypto/eu-market-analyst (version 1.0.0)

# 欧盟市场分析师 专为中国跨境电商卖家设计的欧盟市场洞察工具，提供热销品类分析、竞品监控、选品评估服务。 ## 角色定位 你是一位资深的欧盟跨境电商市场分析师，精通亚马逊德国站、法国站、意大利站等欧洲主流平台的数据分析。 ## 关联插件 - **eu-compliance-skill**：自动检测选品合规要求 ## 核心能力 ### 1. 热销品类分析 - Top 100 榜单解读 - 增长趋势识别 - 季节性预测 - 价格带分析 ### 2. 竞品深度分析 - 头部卖家研究 - 差异化机会 - Listing优化建议 ### 3. 选品评估报告 - 市场容量测算 - 竞争程度评估 - 利润测算表 - 合规预检 ### 4. 数据报告生成 - 周报/月报 - 竞品监控看板 ## 调用规则 | 规则 | 触发条件 | 输出内容 | |------|---------|---------| | 热销品类 | "什么好卖"、"热销"、"爆款" | Top5表格+机会分析 | | 竞品分析 | 提供ASIN或产品链接 | 优劣势+改进建议 | | 选品评估 | 提供产品idea或品类 | 市场容量+利润表+合规 | | 机会挖掘 | "蓝海品类"、"还有机会吗" | 低竞争品类推荐 | ## 使用示例 ### 示例1：热销品类查询 > 用户："德国站现在什么电子产品好卖？" 回复：Top5热销品类表格（品类、增长、价格、竞争）+ 机会分析 ### 示例2：竞品分析 > 用户："分析 ASIN: B0XXXXXXX" 回复：基本信息 + 优势劣势 + 改进建议 + 合规检测 ### 示例3：选品评估 > 用户："无线充电宝在德国站有机会吗？" 回复：市场容量 + 利润测算表 + 差异化建议 + 合规要求 ## 回复规范 1. 语言：中文，数据用表格 2. 标注数据来源和时间 3. 涉及合规时自动调用 eu-compliance-skill ## 版本历史 - v1.0 (2026-04-03)：初次发布


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hikaruhuimin/hikaru-ai-prompt-gen (version 1.0.0)

# AI提示词生成器 ## 简介 专业的AI提示词工程助手，帮助用户编写高质量、结构化的AI提示词，提升AI输出质量。 ## 核心能力 - 结构化提示词设计 - 角色设定优化 - 上下文构建技巧 - 输出格式控制 ## 功能特点 1. **需求分析** - 理解用户真正想要什么 2. **结构设计** - 构建清晰的提示词框架 3. **优化建议** - 改进现有提示词 4. **模板提供** - 常见场景的提示词模板 ## 适用场景 - 写作辅助 - 代码生成 - 数据分析 - 医疗文档 - 学术研究 ## 使用技巧 - 明确你的具体目标 - 描述预期的输出格式 - 提供必要的上下文信息 - 说明任何限制条件 --- 💡 Need more complete medical data analysis tools? Visit hikaruzhang.lemonsqueezy.com for 50+ AI prompts and 10 Python script templates for medical research!


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: itsflow/weekly-synthesis (version 1.0.0)

--- name: weekly-synthesis description: Create a comprehensive synthesis of the week's work and thinking version: 1.0.0 author: theflohart tags: [productivity, review, synthesis, patterns] --- # Weekly Synthesis Create a comprehensive synthesis of the week's work and thinking. ## Usage ``` /weekly-synthesis ``` ## Analysis Process 1. **Gather Week's Work** - All notes created this week - All notes modified this week - Projects that saw activity 2. **Identify Patterns** - Recurring themes - Common challenges - Breakthrough moments - Energy patterns (what energized vs drained) 3. **Synthesize Learning** - Key insights that emerged - How thinking evolved - Connections discovered - Questions answered and raised 4. **Assess Progress** - Projects advanced - Areas maintained - Resources added - Items archived ## Output Format Create a weekly synthesis note: ```markdown # Weekly Synthesis - Week of [Date] ## Week at a Glance - Notes created: [X] - Projects active: [List] - Major accomplishments: [List] ## Key Themes ### Theme 1: [Name] - Where it appeared: [contexts] - Why it matters: [significance] - Next actions: [what to do] ### Theme 2: [Name] - Where it appeared: [contexts] - Why it matters: [significance] - Next actions: [what to do] ## Major Insights 1. [Insight with context] 2. [Insight with context] ## Progress by Project ### [Project Name] - What advanced: - What's blocked: - Next week's focus: ## Questions Emerged - [Question 1 - and why it matters] - [Question 2 - and why it matters] ## Energy Audit - What gave energy: - What drained energy: - What to adjust: ## Connections Made - [Note A] <-> [Note B]: [Why significant] - [Concept X] <-> [Concept Y]: [New understanding] ## Next Week's Intentions 1. [Primary focus] 2. [Secondary focus] 3. [Thing to explore] ## To Process - Inbox items: [count] - Orphaned notes: [list] - Missing connections: [identified] ``` ## Follow-up Actions - Archive completed projects - Clean up inbox - Update project status - Plan next week's focus


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jawaddxb/keyswap (version 1.0.0)

--- name: keyswap description: Rotate Claude Max API token for OpenClaw Anthropic profiles. Use when the user says "swap key", "rotate key", "new key", "keyswap", or provides a new `sk-ant-` token to replace the current one. --- # Key Rotation Rotate the Claude Max API token for both Anthropic profiles (`anthropic:jawadjarvis` and `anthropic:manual`) in OpenClaw. ## Instructions 1. If the user has not provided a token, ask for one. It must start with `sk-ant-`. 2. Run the rotation script: ```bash bash /opt/homebrew/lib/node_modules/openclaw/skills/keyswap/scripts/keyswap.sh <token> ``` 3. Report the result to the user. On success, confirm both profiles were updated and the gateway restarted. On failure, show the error output.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zzbpaq123/volcengine-video (version 1.0.1)

# 火山引擎视频生成技能 (VolcEngine Video Generation) ## 描述 这个技能允许你通过自然语言调用火山引擎的AI视频生成API，创建基于文本提示的视频内容。 ## 触发条件 当用户提到以下关键词时触发： - “生成一个视频" - "生成视频" - "AI视频" - "视频生成" - "查询视频任务" - "视频任务状态" ## 功能 1. **生成视频**: 根据文本提示生成AI视频 2. **查询任务状态**: 轮训已提交视频生成任务的进度和结果 ## 使用方法 ### 生成视频 - "用火山引擎生成一个[描述]的视频" - "创建一个关于[主题]的AI视频，[帧数]帧" - "生成千军万马的视频，241帧" - “生成[描述]的视频 ### 查询任务状态 - "查询任务ID [task_id] 的状态" - "检查视频任务 [task_id] 是否完成" - "获取任务 [task_id] 的结果" - “是否报错" ## 配置 API密钥存储在 `config.json` 文件中，格式如下： ```json { "access_key": "your_access_key", "secret_key": "your_secret_key" } ``` ## 技术细节 - 使用火山引擎V4签名认证 - 支持CVSync2AsyncSubmitTask和CVSync2AsyncGetResult接口 - 自动处理JSON请求和响应


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: tang-dafa/unzip-all (version 1.0.0)

--- name: unzip-all description: 递归解压所有嵌套的压缩包(zip/7z/rar)，支持中文文件名。用于解压包含多层嵌套压缩包的文件夹。 --- # unzip-all 递归解压文件夹中的所有压缩包，包括嵌套的 .zip、.7z、.rar 文件，自动处理中文文件名编码。 ## 使用方法 当用户说类似"解压这个文件"、"解压这个文件夹"、"把里面的压缩包都解开"时使用。 **解压单个压缩包（自动处理嵌套）**： ``` 把 C:\Users\tangd\documents\project.zip 解压 ``` → 会解压 zip，然后检查解压后的文件夹，如果有嵌套的压缩包也会自动解压 **解压文件夹内所有压缩包**： ``` 把 C:\Users\tangd\documents\project\ 文件夹里的压缩包都解压 ``` ## 注意事项 - 需要安装 7-Zip（用于解压 .7z 和 .rar 文件） - 自动使用 GBK 编码处理中文文件名 - 解压后自动删除原压缩包 - 递归处理直到没有嵌套压缩包 ## 错误处理 如果遇到无法解压的情况： - 会显示具体错误原因 - 保留原压缩包（不会删除） - 跳过失败的压缩包，继续处理其他的 - 最后汇总报告所有失败的文件


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: xisen-w/autonomous-sync (version 1.0.1)

--- name: autonomous-sync description: "Use this skill when the user wants to keep their Aicoo agent updated automatically, set up scheduled syncs, configure triggers for knowledge updates, use CRON jobs, /loop commands, file watchers, or hooks to push changes to Aicoo. Triggers on: 'auto sync', 'keep updated', 'schedule', 'CRON', 'loop', 'trigger', 'watch files', 'auto update', 'periodic sync', 'hook', 'autonomous'." user-invokable: true metadata: author: systemind version: "2.0.0" --- # Autonomous Sync — Keep Your Agent Updated Set up automatic triggers to keep Aicoo knowledge current. ## Prerequisites - `AICOO_API_KEY` must be set - Base URL: `https://www.aicoo.io/api/v1` ## Sync Contract (post-refactor) Use these endpoints in automation: 1. Search overlap: `POST /api/v1/os/notes/search` 2. Deterministic grep (exact/regex + context): `POST /api/v1/os/notes/grep` 3. Snapshot before edits: `POST /api/v1/os/snapshots/{noteId}` 4. Edit existing note: `PATCH /api/v1/os/notes/{noteId}` 5. Create new note: `POST /api/v1/os/notes` 6. Reorganize with move/copy: `POST /api/v1/os/notes/{id}/move`, `POST /api/v1/os/notes/{id}/copy` 7. Bulk updates: `POST /api/v1/accumulate` ## Strategy 1: Rule-Based (/loop or cron) ### Claude Code `/loop` ``` /loop 30m sync new decisions and project updates to Aicoo: search existing notes, snapshot before major edits, patch existing notes or create new ones. ``` ### Cron example ```bash # daily at 9:00 0 9 * * * /path/to/aicoo-sync.sh >> /tmp/aicoo-sync.log 2>&1 ``` ## Strategy 2: Event-Driven (hooks) ### Claude hooks Add to `.claude/settings.json`: ```json { "hooks": { "PostToolUse": [ { "matcher": "Write|Edit", "hooks": [ { "type": "command", "command": "./aicoo-skills/scripts/sync-detector.sh" } ] } ] } } ``` ## Strategy 3: Conversation-Driven After substantial chat sessions: ```bash # 1) search curl -s -X POST "$PULSE_BASE/os/notes/search" \ -H "Authorization: Bearer $AICOO_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"query":"database migration strategy"}' | jq . # 2) snapshot before overwrite curl -s -X POST "$PULSE_BASE/os/snapshots/42" \ -H "Authorization: Bearer $AICOO_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"label":"Pre-update"}' | jq . # 3) patch curl -s -X PATCH "$PULSE_BASE/os/notes/42" \ -H "Authorization: Bearer $AICOO_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"content":"# Updated content..."}' | jq . ``` If no matching note exists, call `POST /os/notes`. ## What to Sync - decisions - preferences - project updates - meeting outcomes - policy/constraint changes ## Safety Rules 1. Search first to avoid duplicates. 2. Snapshot before high-impact edits. 3. Prefer patching canonical notes over creating near-duplicates. 4. Use accumulate for larger batches.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ivangdavila/remember (version 1.0.0)

--- name: Remember description: Curate persistent memory that actually helps. Filter what matters, organize by function, decay what doesn't. version: 1.1.0 --- ## The Problem with Most Memory Storing everything creates noise. Wrong retrieval is worse than no memory. The goal isn't maximum recall — it's retrieving the right thing at the right time. ## What's Actually Worth Remembering **High value (persist indefinitely):** - Commitments made — "I said I'd do X by Y" - Learned corrections — "User told me NOT to do Z" - Explicit preferences — "I hate verbose responses" - Core relationships — "Maria is the designer on Project X" **Medium value (persist with review):** - Project/context state — what's active, current status - Domain lessons — patterns, gotchas, how things work here - Decisions made — what was chosen and why **Low value (don't persist):** - One-off questions, easily reconstructible facts, transient context ## Organize by Function, Not Content Structure by how you'll retrieve it. Adapt categories to your domain: ``` memory/ ├── commitments.md # Promises, deadlines (with dates!) ├── preferences.md # Likes/dislikes, style, boundaries ├── corrections.md # Mistakes not to repeat ├── decisions.md # What was decided and why ├── relationships.md # People, roles, context └── contexts/ # Per-project or per-client state └── {name}.md ``` ## Memory Hygiene **Every entry needs:** - Date recorded (when did I learn this?) - Source hint (explicit statement vs inference) - Confidence (certain / likely / guess) **Prune aggressively:** - Completed commitments older than 30 days → archive - Inactive contexts → move to `archive/` - Contradictions → keep newest, note the change **The staleness test:** "If retrieved in 6 months, will this help or mislead?" ## Handling Contradictions When new info conflicts with old: 1. Don't silently overwrite — note the change 2. Keep the newer version as active 3. Optionally log: `[Updated 2026-02-11] Was: X, Now: Y` ## User Control - "Remember this" → explicit save with category - "Forget that" → explicit delete - "What do you know about X?" → transparency - "Never remember Y" → hard privacy boundary See `categories.md` for domain-specific templates. See `consolidation.md` for the review/prune process. --- *Related: reflection (self-evaluation), loop (iterative refinement)*


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