OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cecwxf/openai-codex-operator (version 1.0.1)

--- name: openai-codex-operator description: Run OpenAI Codex CLI from OpenClaw for coding tasks in a target project directory. Use when the user asks OpenClaw to use Codex for implementation, debugging, refactoring, review, or scripted coding workflows. --- # OpenAI Codex Operator Use this skill to reliably call Codex CLI from OpenClaw. ## Core rules 1. Verify Codex CLI exists (`codex --version`) before first task. 2. Always run Codex through OpenClaw `exec` with `pty:true`. 3. Always set explicit `workdir` to the target repository. 4. For long tasks, use `background:true` and track via `process`. 5. Report clear milestones: started, waiting-input, finished/failed. ## Execution patterns ### One-shot coding task Use: - `exec.command`: `codex exec "<task>"` - `exec.pty`: `true` - `exec.workdir`: `<repo path>` ### Interactive session Use: - `exec.command`: `codex` - `exec.pty`: `true` - `exec.workdir`: `<repo path>` ### Long-running background task 1. Start with `exec(background:true, pty:true, workdir, command:"codex exec ...")` 2. Record returned `sessionId`. 3. Poll with `process action:poll`. 4. Read output with `process action:log`. 5. If Codex asks for input, use `process action:submit`. ## Recommended prompts - "Implement <feature> with tests, run tests, and summarize changed files." - "Find root cause for failing CI in this repo and propose minimal fix." - "Review current branch diff and list high-risk issues first." ## Guardrails - Do not claim files were changed unless logs show completion. - If `codex` is missing or auth fails, return exact remediation steps. - Keep OpenClaw tool config (`pty/workdir/background`) separate from CLI args. ## References - `references/codex-doc-summary.md` - `references/codex-usage-recipes.md` - `scripts/run-codex-example.sh`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: paul-leo/notion-2 (version 0.1.1)

--- name: notion description: Notion 集成。搜索页面和数据库，创建/更新/归档页面，读取/追加区块内容，查询数据库。通过 MorphixAI 代理安全访问 Notion API。 metadata: openclaw: emoji: "📝" requires: env: [MORPHIXAI_API_KEY] --- # Notion 通过 `mx_notion` 工具管理 Notion 工作区：搜索、页面管理、数据库查询、内容读写。 ## 前置条件 1. **安装插件**: `openclaw plugins install openclaw-morphixai` 2. **获取 API Key**: 访问 [morphix.app/api-keys](https://morphix.app/api-keys) 生成 `mk_xxxxxx` 密钥 3. **配置环境变量**: `export MORPHIXAI_API_KEY="mk_your_key_here"` 4. **链接账号**: 访问 [morphix.app/connections](https://morphix.app/connections) 链接 Notion 账号，或通过 `mx_link` 工具链接（app: `notion`） 5. 在 Notion 中将需要访问的页面/数据库与集成共享 ## 核心操作 ### 查看当前用户 ``` mx_notion: action: get_me ``` ### 搜索页面和数据库 ``` mx_notion: action: search query: "会议纪要" filter_type: "page" page_size: 10 ``` > `filter_type` 可选值：`page`、`database`。省略则搜索全部类型。 ### 获取页面详情 ``` mx_notion: action: get_page page_id: [REDACTED_SECRET] ``` ### 创建页面 ``` mx_notion: action: create_page parent_type: "page" parent_id: [REDACTED_SECRET] title: "新页面标题" children: - type: "paragraph" paragraph: rich_text: - type: "text" text: content: "页面内容" ``` ### 更新页面属性 ``` mx_notion: action: update_page page_id: [REDACTED_SECRET] properties: title: title: - text: content: "更新后的标题" ``` ### 归档页面 ``` mx_notion: action: archive_page page_id: [REDACTED_SECRET] ``` ### 读取页面内容（区块） ``` mx_notion: action: get_block_children block_id: [REDACTED_SECRET] page_size: 50 ``` ### 追加内容到页面 ``` mx_notion: action: append_blocks block_id: [REDACTED_SECRET] children: - type: "paragraph" paragraph: rich_text: - type: "text" text: content: "追加的新段落" ``` ### 查询数据库 ``` mx_notion: action: query_database database_id: [REDACTED_SECRET] filter: property: "Status" select: equals: "进行中" sorts: - property: "Created" direction: "descending" page_size: 20 ``` ## 常见工作流 ### 知识库搜索 ``` 1. mx_notion: search, query: "API 设计规范", filter_type: "page" 2. mx_notion: get_page, page_id: "xxx" → 查看页面元信息 3. mx_notion: get_block_children, block_id: "xxx" → 读取具体内容 ``` ### 项目管理（数据库） ``` 1. mx_notion: search, filter_type: "database" → 找到项目数据库 2. mx_notion: query_database, database_id: "xxx", filter: { status = "进行中" } 3. mx_notion: create_page, parent_type: "database", parent_id: "xxx" → 创建新任务 ``` ## 注意事项 - Notion 集成只能访问已明确共享给它的页面和数据库 - 页面 ID 为 UUID 格式（含连字符） - 搜索结果支持分页：`has_more: true` 时使用 `start_cursor` 获取下一页 - 数据库页面的 `properties` 格式取决于数据库的字段定义 - `account_id` 参数通常省略，工具自动检测已链接的 Notion 账号


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: brucegutman/pipeworx-sec (version 1.0.0)

# SEC EDGAR Query the SEC's EDGAR database for public company filings and financial data. Search companies, pull recent 10-K/10-Q/8-K filings, and access structured XBRL financial facts. ## Capabilities **search_companies** -- Find companies by name or ticker. Returns CIK numbers needed for other tools. **get_company_filings** -- Recent filings for a company by CIK. Optionally filter by form type (10-K, 10-Q, 8-K, DEF 14A, etc.). Each filing includes the accession number, date, and a direct link to the primary document. **get_company_facts** -- XBRL financial data for a company. Returns curated key metrics: revenue, net income, total assets, liabilities, stockholders equity, cash, EPS, shares outstanding, operating income, gross profit, and R&D expense -- each with the most recent annual value. ## Example: look up Apple's recent 10-K filings ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/sec/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_company_filings","arguments":{"cik":"320193","form_type":"10-K"}}}' ``` ## Common CIK numbers - Apple: 320193 - Tesla: 1318605 - Microsoft: 789019 - Amazon: 1018724 ```json { "mcpServers": { "sec": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/sec/mcp" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: williamwg2025/openclaw-multi-agent-orchestrator (version 0.1.0)

--- name: openclaw-multi-agent-orchestrator displayName: OpenClaw Multi-Agent Orchestrator - 多 Agent 协同 version: 1.0.0 description: | OpenClaw 多 Agent 协同工具 - 管理和协调多个 AI Agent。 支持 Agent 注册、任务分发、负载均衡、性能监控、Agent 间通信。 适用于复杂任务分解、多角色协作、企业级应用。 关键词：openclaw, multi-agent, orchestration, automation, enterprise, collaboration license: MIT-0 acceptLicenseTerms: true tags: - openclaw - multi-agent - orchestration - automation - enterprise - collaboration - task-dispatch - load-balancing - monitoring - agent-communication --- # Multi-Agent Orchestrator - 多 Agent 协同 强大的多 Agent 管理和协同工具。 --- ## ✨ 功能 - 🤖 **Agent 注册** - 自动发现/注册 Agent - 🔄 **任务分发** - 智能路由到合适 Agent - 📊 **负载均衡** - 平衡各 Agent 负载 - 💬 **Agent 通信** - Agent 间消息传递 - 📈 **性能监控** - 实时监控 + 统计 --- ## 🚀 安装 ```bash # 技能已安装在：~/.openclaw/workspace/skills/multi-agent-orchestrator ``` --- ## 📖 使用 ### 核心引擎 ```bash # 查看系统状态 python3 multi-agent-orchestrator/scripts/orchestrator.py --status # 列出所有 Agent python3 multi-agent-orchestrator/scripts/orchestrator.py --list # 注册新 Agent python3 multi-agent-orchestrator/scripts/orchestrator.py --register my-agent --capabilities coding writing # 分发任务（自动选择最佳 Agent） python3 multi-agent-orchestrator/scripts/orchestrator.py --dispatch "帮我搜索 Python 最佳实践" # 分发任务（指定 Agent） python3 multi-agent-orchestrator/scripts/orchestrator.py --dispatch "帮我写代码" --agent coder-agent # 标记任务完成 python3 multi-agent-orchestrator/scripts/orchestrator.py --complete <task-id> ``` ### 示例工作流 ```bash # 1. 查看可用 Agent python3 orchestrator.py --list # 2. 分发搜索任务 python3 orchestrator.py --dispatch "搜索 OpenClaw 文档" # 3. 分发写作任务 python3 orchestrator.py --dispatch "写一份使用指南" --agent writer-agent # 4. 查看任务状态 python3 orchestrator.py --status ``` --- **作者：** @williamwg2025 **版本：** 1.0.0 --- ## 🔒 安全说明 - **本地执行：** 所有脚本在本地运行，不联网 - **权限范围：** 仅需读取 ~/.openclaw/ 目录 - **无外部依赖：** 不克隆外部仓库，所有代码已包含 - **数据安全：** 不上传任何数据到外部服务器 --- **作者：** @williamwg2025 **版本：** 1.0.1 **许可证：** MIT-0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 3313145040/pdd-coupon-bot (version 1.0.0)

--- name: pdd-coupon-bot version: 1.0.0 description: 拼多多优惠券机器人 - 自动查找隐藏优惠券、大额券、百亿补贴，帮你省钱购物。支持全品类商品。 author: 全能虾大王 license: MIT metadata: openclaw: emoji: "💰" category: "shopping" requires: {} --- # 拼多多优惠券机器人 自动查找隐藏优惠券，购物更省钱。 ## 核心功能 | 功能 | 说明 | 省钱效果 | |------|------|---------| | 隐藏券查找 | 查找店铺隐藏优惠券 | 省 10-50 元/单 | | 大额券推荐 | 推荐大额满减券 | 省 50-200 元/单 | | 百亿补贴 | 实时监控百亿补贴 | 省 20-30% | | 历史比价 | 查看历史价格走势 | 避免买贵 | | 相似推荐 | 推荐同款低价 | 省 30-50% | ## 使用方法 ### 基础用法 ``` 用户：帮我找 iPhone 15 的优惠券 AI：找到 3 张优惠券，最大减 200 元，链接... ``` ### 高级用法 ``` 用户：找拼多多 iPhone 15 128G 的隐藏券，要百亿补贴 ``` ## 优惠券类型 ### 1. 店铺券 | 类型 | 面额 | 使用条件 | |------|------|---------| | 新人券 | 5-20 元 | 首次进店 | | 关注券 | 3-10 元 | 关注店铺 | | 收藏券 | 3-10 元 | 收藏商品 | | 分享券 | 5-15 元 | 分享给好友 | ### 2. 平台券 | 类型 | 面额 | 使用条件 | |------|------|---------| | 满减券 | 满 100-10/满 200-20 | 全平台通用 | | 品类券 | 满 300-30/满 500-50 | 指定品类 | | 品牌券 | 满 500-50/满 1000-100 | 指定品牌 | ### 3. 隐藏券 | 类型 | 面额 | 获取方式 | |------|------|---------| | 内部券 | 10-100 元 | 社群/渠道 | | 大额券 | 50-200 元 | 限时限量 | | 神券 | 100-500 元 | 活动专属 | ## 省钱技巧 ### 叠加规则 ``` 最优叠加 = 店铺券 + 平台券 + 百亿补贴 + 返利 ``` ### 示例 ``` 商品原价：¥3999 店铺券：-¥100 平台券：-¥50 百亿补贴：-¥400 返利：-¥40 最终价：¥3409（省¥590） ``` ### 最佳下单时间 | 时间 | 优惠力度 | 推荐 | |------|---------|------| | 0 点 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 新品首发 | | 10 点 | ⭐⭐⭐⭐ | 限时秒杀 | | 20 点 | ⭐⭐⭐⭐ | 晚间促销 | | 周五 | ⭐⭐⭐⭐ | 周末活动 | | 大促 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 618/双 11 | ## 价格说明 | 套餐 | 价格 | 包含内容 | |------|------|---------| | 免费版 | ¥0 | 基础查券 | | 月卡 | ¥9.9 | 无限查券 + 大额券 | | 季卡 | ¥24.9 | 月卡 + 专属社群 | | 年卡 | ¥79.9 | 季卡 +1 对 1 指导 | ## 热门品类优惠券 ### 数码电器 | 品类 | 平均优惠 | 推荐券 | |------|---------|--------| | 手机 | 5-10% | 百亿补贴 | | 电脑 | 3-8% | 品牌券 | | 家电 | 10-20% | 满减券 | ### 服饰鞋包 | 品类 | 平均优惠 | 推荐券 | |------|---------|--------| | 服装 | 20-40% | 店铺券 | | 鞋子 | 15-30% | 品牌券 | | 包包 | 10-25% | 满减券 | ### 美妆护肤 | 品类 | 平均优惠 | 推荐券 | |------|---------|--------| | 护肤 | 15-30% | 品牌券 | | 彩妆 | 20-35% | 店铺券 | | 香水 | 10-25% | 平台券 | ### 食品生鲜 | 品类 | 平均优惠 | 推荐券 | |------|---------|--------| | 零食 | 20-40% | 满减券 | | 水果 | 15-30% | 百亿补贴 | | 生鲜 | 10-25% | 新人券 | ## 常见问题 **Q: 隐藏券怎么来的？** A: 商家内部渠道，不公开显示。 **Q: 优惠券能叠加吗？** A: 店铺券 + 平台券可叠加，百亿补贴可叠加。 **Q: 为什么有时用不了？** A: 可能过期、限品类、限数量。 **Q: 返利怎么拿？** A: 通过返利链接下单，确认收货后返利。 ## 案例展示 ### 案例 1：iPhone 15 - 原价：¥5999 - 店铺券：-¥200 - 平台券：-¥100 - 百亿补贴：-¥600 - 返利：-¥60 - **最终：¥5039（省¥960）** ### 案例 2：SK-II 神仙水 - 原价：¥1540 - 店铺券：-¥100 - 平台券：-¥50 - 百亿补贴：-¥200 - 返利：-¥15 - **最终：¥1175（省¥365）** ## 联系我们 - 微信：xxx（月卡以上客户） - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 响应时间：2 小时内 --- **让拼多多购物更省钱！** *最后更新：2026-04-05*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sonerbo/kiro-realtime (version 1.0.0)

--- name: kiro-realtime description: Real-time chat between Kiro instances via shared JSON file with polling. Use when: (1) Two or more Kiros need to chat in real-time, (2) One Kiro sends a message and expects quick response, (3) Coordinating tasks between instances. --- # Kiro Realtime Chat ## Overview This skill enables near real-time communication between multiple Kiro instances using a shared JSON file with polling. Each message includes timestamp, sender, and content. ## File Location ``` memory/kiro-realtime.json ``` ## JSON Structure ```json { "messages": [ { "id": 1, "from": "VPS Kiro", "to": "Laptop Kiro", "message": "Selam!", "timestamp": "2026-03-05T22:58:00Z", "read": false } ], "lastCheck": "2026-03-05T22:58:00Z" } ``` ## Usage ### Sending a Message ```python import json import os from datetime import datetime CHAT_FILE = "memory/kiro-realtime.json" def send_message(from_name, to_name, message): # Load or create chat file if os.path.exists(CHAT_FILE): with open(CHAT_FILE, "r") as f: chat = json.load(f) else: chat = {"messages": [], "lastCheck": datetime.now().isoformat()} # Add new message msg_id = len(chat["messages"]) + 1 chat["messages"].append({ "id": msg_id, "from": from_name, "to": to_name, "message": message, "timestamp": datetime.now().isoformat(), "read": False }) # Save with open(CHAT_FILE, "w") as f: json.dump(chat, f, indent=2) return msg_id ``` ### Checking for New Messages ```python def check_messages(my_name, since_timestamp=None): if not os.path.exists(CHAT_FILE): return [] with open(CHAT_FILE, "r") as f: chat = json.load(f) # Update last check time chat["lastCheck"] = datetime.now().isoformat() with open(CHAT_FILE, "w") as f: json.dump(chat, f, indent=2) # Filter messages my_messages = [] for me for msg in chat["messages"]: if msg["to"] == my_name and not msg["read"]: my_messages.append(msg) msg["read"] = True # Save read status with open(CHAT_FILE, "w") as f: json.dump(chat, f, indent=2) return my_messages ``` ### Polling Loop (for near real-time) ```python import time def poll_messages(my_name, interval=5): """Poll for new messages every N seconds""" while True: msgs = check_messages(my_name) for msg in msgs: print(f"{msg['from']}: {msg['message']}") # Process and respond here time.sleep(interval) ``` ## Recommended Polling Interval - **Fast response needed:** 2-3 seconds - **Normal:** 5-10 seconds - **Low bandwidth:** 30-60 seconds ## Tips - Mark messages as "read" after processing - Use timestamps to avoid duplicate processing - For better real-time, consider MCP server or WebSocket - Keep messages under 1000 characters


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: lorpha/feishu-group-mention-responder (version 1.0.0)

--- name: feishu-group-mention-responder description: 在飞书群中，当机器人被@提及或接收到直接消息时，自动进行回复。 --- # 飞书群@提及响应器 ## 概述 此技能旨在使 Antigravity 能够在飞书群聊中对其被@提及的消息或直接发送给它的消息进行自动响应。这提高了机器人在群聊中的参与度和用户体验。 ## 何时使用 * 当用户希望 Antigravity 在飞书群聊中对@提及做出回应时。 * 当用户需要 Antigravity 能够识别其在群聊中的身份并进行交互时。 ## 核心原则 * **识别提及：** 代理必须能够从传入的飞书消息中准确识别出对其自身的@提及。 * **上下文感知：** 虽然初始回复可以是通用的，但未来可以扩展为根据消息内容提供更具体的帮助。 * **不重复回复：** 避免对非提及消息或已被处理的消息进行重复回复。 ## 技能实现细节 该技能将通过以下步骤实现： 1. **消息监听：** OpenClaw 框架将负责监听飞书群聊中的消息。 2. **提及检测：** 在接收到的消息内容中，通过解析或预处理机制检测是否存在 `@机器人ID` 或 `@机器人名称` 的提及。 3. **提取发送者信息：** 获取@提及消息的发送者 ID 和昵称，以便在回复中@回该用户。 4. **构建回复：** 生成一个包含适当问候语和可能的问题（例如：“您好！有什么我可以帮您的吗？”）的中文回复。回复中将@回原发送者。 5. **发送回复：** 使用 `message` 工具将回复消息发送回原始群聊。 ### 预期消息结构 (OpenClaw -> Agent) 飞书消息事件通常会包含以下信息（OpenClaw 可能会进行预处理）： ```json { "channel": "feishu", "chat_type": "group", // "p2p" for direct messages "chat_id": "oc_xxxxxx", // Group chat ID "sender_id": "ou_xxxxxx", // Sender user ID "sender_name": "用户昵称", "message_id": "om_xxxxxx", "content": "您好 @Bot名称，请问...", "mentions": [ // If OpenClaw processes mentions { "user_id": "ou_bot_xxxxxx", "user_name": "Bot名称" } ] } ``` ### 回复逻辑 在 `_process_message` 函数或其他适当的消息处理逻辑中，检查 `message.mentions` 数组或 `message.content` 是否包含对当前代理的提及。 **发送回复的工具调用示例：** ```python message({ action: "send", channel: "feishu", to: "oc_xxxxxx", // 原始群聊ID message: "您好 @[ou_xxxxxx]！有什么可以帮您的吗？", // @提及原始发送者 # 如果 OpenClaw 提供了 reply_to_message_id，可以使用它来回复特定消息 # reply_to: "om_xxxxxx" }) ``` ## 常见错误与注意事项 * **权限不足：** 确保飞书应用拥有 `im:message:send_as_bot` 和 `im:chat:read` 权限。 * **机器人 ID / 名称识别：** 代理需要知道它在飞书系统中的唯一标识符（Bot ID 或 App ID）或其配置的名称，以便准确识别提及。 * **循环回复：** 避免在回复中无意中再次触发提及，导致无限循环。 * **群聊 ID 获取：** 确保能正确获取到发送消息的群聊 ID。 * **提及格式：** 飞书的@提及格式可能因 API 版本和消息类型而异，需要适配。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cattei/universal-search (version 1.0.0)

--- name: universal-search description: 全网搜索接口 - 孙永乐开发的高质量全网搜索API，返回结构化结果，带可信度评分和交叉验证。 homepage: https://49srjp57sf.coze.site metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["python3"],"env":["UNIVERSAL_SEARCH_URL","UNIVERSAL_SEARCH_TOKEN"]},"primaryEnv":""}} --- # 全网搜索接口 孙永乐开发的高质量全网搜索API，返回结构化结果，带可信度评分和交叉验证。 ## 搜索 ```bash python3 {baseDir}/scripts/search.py "搜索关键词" python3 {baseDir}/scripts/search.py "搜索关键词" --timeout 120 python3 {baseDir}/scripts/search.py "搜索关键词" --json ``` ## Options - `--timeout <seconds>`: 超时时间（默认：120秒） - `--json`: 输出JSON格式而不是格式化文本 ## 返回结果格式 接口返回结构化内容，包含： - **答案摘要**: 简洁的总结 - **详细说明**: 分点详细说明，带来源标注 - **来源列表**: 所有参考来源的链接 - **验证结果**: 带可信度评分的交叉验证（0-10分） ## 配置 需要配置环境变量（可选，脚本已内置默认配置）： - `UNIVERSAL_SEARCH_URL`: 搜索接口地址 - `UNIVERSAL_SEARCH_TOKEN`: Authorization Bearer Token ## 特点 - 🔍 **高质量搜索**: 结构化返回，交叉验证 - ⭐ **可信度评分**: 0-10分可信度评分 - 📋 **来源标注**: 每个信息都带来源 - 🎯 **AI优化**: 专为AI助手设计的返回格式 ## 开发者 - 开发者：孙永乐 - 接口地址：https://49srjp57sf.coze.site/run


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xueyetianya/validator (version 3.0.1)

--- name: validator version: "3.0.1" author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills license: MIT-0 tags: [validator, tool, utility] description: "Validate emails, URLs, phones, dates, and custom patterns. Use when sanitizing input, verifying form fields, checking formats, or enforcing rules." --- # validator Input validator. ## Commands ### `email` Validate email format ```bash scripts/script.sh email <address> ``` ### `url` Validate URL (+ HTTP check if curl available) ```bash scripts/script.sh url <url> ``` ### `ip` Validate IPv4/IPv6 address ```bash scripts/script.sh ip <address> ``` ### `phone` Validate phone number (7-15 digits) ```bash scripts/script.sh phone <number> ``` ### `date` Validate and parse date string ```bash scripts/script.sh date <string> ``` ### `domain` Validate domain (+ DNS lookup if dig available) ```bash scripts/script.sh domain <name> ``` ### `credit-card` Luhn algorithm check + card type detection ```bash scripts/script.sh credit-card <number> ``` ### `json` Validate JSON syntax ```bash scripts/script.sh json <file> ``` ### `yaml` Validate YAML syntax ```bash scripts/script.sh yaml <file> ``` ### `csv` Validate CSV structure (column consistency) ```bash scripts/script.sh csv <file> ``` ## Requirements - python3 - curl - dig (optional) --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: long57777/context-memory (version 1.0.1)

--- name: context-memory description: 解决AI记忆混乱问题——"今天讲明天忘"。通过文件系统和规则流程实现持久记忆，确保新任务开始时自动回顾上下文，而不是靠"想"。核心机制：任务开始判断→读取记忆→执行→保存。适用于频繁切换话题或任务的AI协作场景。 --- # Context Memory - AI记忆持久化技能 ## 核心问题 AI经常"今天讲明天忘"： - 新会话开始时丢失之前的信息 - 切换话题后忘记用户偏好 - 重复犯错（没有从错误中学习） ## 解决方案 **AI的记忆靠文件，而不是靠"想"。** 所有重要信息必须写入文件，新会话/新任务开始时主动读取。 ## 记忆文件体系 ``` workspace/ ├── SOUL.md # 行为准则、个性偏好 ├── AGENTS.md # 工作流程、代理规则 ├── MEMORY.md # 长期记忆（用户偏好、项目背景） ├── TOOLS.md # 工具配置、集成注意事项 ├── BOOTSTRAP.md # 会话启动规则（今天的主角） ├── .learnings/ │ ├── ERRORS.md # 错误记录 │ └── LEARNINGS.md # 纠正案例 └── memory/ └── YYYY-MM-DD.md # 每日记忆日志 ``` ## 核心规则：BOOTSTRAP.md 每次接新任务时，严格执行： ### 第零步：任务分类标记（不可跳过！） **每一条用户消息，都必须在动手之前先输出一行任务类型判断，格式如下：** ``` [@task_classify] 新任务/续接任务/随口回复 | 任务类型 | 判断依据 ``` - `@task_classify` 是判断标记，必须出现在任何动作之前 - 不带这个标记就不执行任何操作 - 续接任务 = 同一话题的延续，不需要重新读文档 - 随口回复 = 简单确认、礼貌回复，不需要任何操作 **例子：** ``` [@task_classify] 新任务 | 机票查询 | 话题切换：从LIMS切换到航班查询 [@task_classify] 续接任务 | 机票查询 | 同一话题延续 [@task_classify] 随口回复 | - | 用户只是说了"好的" [@task_classify] 新任务 | LIMS报告下载 | 样本编号XX25D11137首次出现 ``` ### 第一步：判断是否是新任务 出现以下任意情况 = 新任务： - 🔄 话题跨度大（从A项目跳到B项目） - 🔄 任务类型变（查LIMS → 发邮件） - 🔄 关键词第一次出现（人名、编号、项目名） - 🔄 你自己不确定 ### 第二步：分类处理 | 情况 | 行动 | |------|------| | ✅ **明确是新任务** | 直接执行，不需要问用户 | | ❓ **不确定** | 先问用户："这是新任务吗？我需要确认一下" | | ❌ **禁止** | 明明知道是新任务还跑去问（浪费用户时间） | | ❌ **禁止** | 不确定还不问直接执行 | ### 第三步：确认后读取 1. `SOUL.md` + `AGENTS.md` + `MEMORY.md` + `TOOLS.md` 2. `.learnings/ERRORS.md` + `.learnings/LEARNINGS.md` 3. 相关技能文档（涉及LIMS/发文件时） ### 第四步：执行 + 保存 - 执行任务 - 重要信息立即写入对应文件（不要"等会再记"） - 用户纠正时，立即记入 `.learnings/LEARNINGS.md` ## 记忆写入规则 ### 什么时候必须写文件 | 场景 | 写入文件 | 格式 | |------|---------|------| | 用户纠正你 | `.learnings/LEARNINGS.md` | 纠正日期+内容+正确做法 | | 犯错误时 | `.learnings/ERRORS.md` | 错误描述+解决方法 | | 用户偏好 | `MEMORY.md` 或 `SOUL.md` | 简短规则 | | 工具配置 | `TOOLS.md` | 配置+注意事项 | | 工作流程 | `AGENTS.md` | 步骤规范 | | 每日总结 | `memory/YYYY-MM-DD.md` | 日志 | ### 写入原则 1. **立即写** — 不要说"我记住了"，context结束后就忘了 2. **写具体** — 写"用户叫xiaolong"比写"用户有偏好"更有用 3. **分类存** — 用户偏好→SOUL/MEMORY，错误→ERRORS，纠正→LEARNINGS 4. **带日期** — 方便追溯 ## BOOTSTRAP.md 模板 ```markdown # BOOTSTRAP.md - 会话启动规则 *每次新会话/新任务开始时，必须先读这个文件，然后严格遵守。* ## 铁律：判断 → 确认 → 读取 → 执行 **判断是否是新任务：** - 话题跨度大（从A项目跳到B项目） - 任务类型变（查LIMS → 发邮件） - 关键词第一次出现 - 任何不确定的情况 → 问我确认 **分类处理：** - ✅ 明确是新任务 → 直接做，不废话 - ❓ 不确定 → 先问我确认 - ❌ 禁止跳步 **确认后读取：** 1. SOUL.md + AGENTS.md + MEMORY.md + TOOLS.md 2. .learnings/ERRORS.md + LEARNINGS.md 3. 相关技能文档 ## 用户偏好 - 称呼：（用户的称呼偏好） - 时区：（时区） - 邮箱：（邮箱） ``` ## 每日记忆日志模板 ```markdown # memory/YYYY-MM-DD.md ## 今日完成 - 任务1：... - 任务2：... ## 重要决策 - 决策1：...（原因） - 决策2：... ## 新学到的 - 教训1：...（从错误中学到） - 教训2：...（用户纠正） ## 待跟进 - ... ``` ## 技能使用场景 1. **用户频繁切换话题** — 每次切换自动读取记忆文件 2. **多任务并行** — 任务间隔离，靠文件传递上下文 3. **长期项目配合** — 重要规则写入MEMORY.md，新会话直接加载 4. **错误不再重犯** — 错误写入ERRORS.md，下次自动回顾 ## 效果验证 使用这个技能后，AI应该做到： - ✅ 新会话开始时，自动知道用户称呼偏好 - ✅ 新任务开始时，自动读取相关项目背景 - ✅ 犯过的错误不再犯（从ERRORS.md中学习） - ✅ 用户纠正一次后，记住正确的做法 ## 配套技能 - **self-improving-agent** — 提供`.learnings/`文件格式和写入规范 - **lims** — LIMS样本查询技能 - 其他业务技能按需加载 --- *核心心法：AI的记忆靠文件，不靠"想"。写下来的才是真的记住了。*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: a3273283/vwu-sihai (version 1.0.0)

# sihai Models for vwu.ai vwu.ai 平台上的 sihai 模型调用技能。 ## 支持的模型 - sihai-i2v-31 - sihai-image-27 - sihai-t2v-29 - sihai-tts-25 共 4 个模型。 ## 配置 使用前需要设置 vwu.ai API key: ```bash export VWU_API_KEY="your-key-here" ``` 获取 key: https://vwu.ai 控制台 ## 使用示例 ```bash # 调用模型 vwu-chat --model sihai-i2v-31 "你的问题" ``` ## API 兼容性 所有模型兼容 OpenAI API 格式，支持标准 chat completions 接口。 ## 额度提示 如果使用时提示"额度不足"或类似错误： 1. 访问 https://vwu.ai 2. 在控制台充值或调整额度 3. 或生成新的 API key --- 由 Claw 自动生成 | 源数据: vwu.ai


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiejianjun000/wang-xing-perspective (version 1.2.0)

--- name: wang-xing-perspective description: | 王兴思维视角 · 美团创始人 核心心智模型：无限游戏、长期主义、边界思考、四纵三横、深度学习 用途：创业决策、战略规划、竞争分析 触发词：「用王兴的视角」「王兴会怎么看」「无限游戏」「长期主义」「边界思考」 --- # 王兴思维视角 > "商业是无限游戏，唯一目的是让游戏一直进行下去。" ## 核心心智模型 1. **无限游戏** - 商业不是零和博弈，是让游戏持续进行 2. **长期主义** - 不看季度财报，看 5-10 年后的格局 3. **边界思考** - 知道什么该做，什么不该做 4. **四纵三横** - 分析互联网机会的框架 5. **深度学习** - 持续学习和思考，用深度思考应对变化 ## 决策启发式 1. 这个生意 5 年后还成立吗？ 2. 我们的边界在哪里？ 3. 有没有相反的可能性？ 4. 这提升了匹配效率吗？ 5. 应该聚焦什么，不做什么？ ## 表达 DNA - 冷静、理性、少情绪 - 偏好"本质"、"底层逻辑"等词汇 - 习惯先定义问题，再分析 - 对不确定的事坦诚承认 ## 诚实边界 - 基于公开信息提炼，仅供参考 - 不能替代王兴本人的创造力和直觉 - 信息截止到 2026 年 4 月 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论_


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