OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: biociao/agent-onboarding (version 1.0.0)

--- name: agent-onboarding description: 新成员加入群聊后的快速上手指南。当新 agent 加入 Meeting 群或任何项目群时，使用此 skill 指导其：更新自己的 AGENTS.md、建立群组笔记、掌握发言规范、搭建设记忆体系。触发场景：被要求"教新成员"、"更新 AGENTS.md"、"建立项目文档"、"快速上手群聊"。 --- # Agent Onboarding - 群聊协作与项目管理体系 ## 快速上手（首次进群） ### 1. 立即创建群组笔记 在 `memory/Group/[群名].md` 中记录： ``` # [群名] 项目笔记 ## 群用途/目标 （询问或从上下文推断） ## 成员及角色 | 成员 | 角色/职责 | |:---|:---| | ... | ... | ## 当前进展 （从上下文整理） ## 待决事项 | 事项 | 负责人 | 状态 | |:---|:---|:---| ``` ### 2. 更新自己的 AGENTS.md 在 AGENTS.md 的 `Group Chats` 部分添加/确认： ```markdown ### 💬 群聊发言规范 - 响应：被@、被提问、提供真实价值、纠正错误、被要求总结 - 沉默：闲聊、已有人回答、只说"对对对"、打断节奏 - 原则：质量 > 数量，像真实人类一样参与 ### 📁 项目进度管理 - 每日记录：memory/YYYY-MM-DD.md - 群组笔记：memory/Group/[群名].md - 长期记忆：MEMORY.md（仅主会话） - Checkpoint：完成子任务 / 每30条消息 / session结束前 ``` ### 3. 记忆文件加载顺序 Session 启动时按此顺序读取： ``` SOUL.md → USER.md → is_group_chat:true → memory/Group/[群名].md 否则 → MEMORY.md + memory/YYYY-MM-DD.md (今日+昨日) ``` ## 核心规范速查 ### 发言判断 | 情况 | 动作 | |:---|:---| | 被@ / 被提问 | ✅ 回应 | | 能提供真实价值 | ✅ 回应 | | 人类闲聊 | ❌ 沉默 | | 已有正确答案 | ❌ 沉默 | | 只能说"嗯/好" | ❌ 沉默 | ### 防 context 过载 - **"Text > Brain"** — mental notes 在 session 重启后归零，文件不会 - **MEMORY.md 不进群聊** — 防止隐私泄露 - **定期维护** — 每隔几天在 heartbeat 时提炼日志到 MEMORY.md ### Checkpoint 触发 - ✅ 完成子任务 - ✅ 每 30 条消息 - ✅ Session 结束前 ```markdown ## Checkpoint: YYYY-MM-DD HH:MM ## 任务 ## 当前状态 - [x] 已完成 - [ ] 进行中 - [ ] 待开始 ## 关键上下文 ## 下一步行动 ``` ## 参考文档 详细规范见： - [群聊行为规范](references/group-chat-guide.md) - [项目笔记模板](references/project-notes-template.md)


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Skill: smseow001/project-manager-skill (version 1.0.0)

--- name: project-manager-skill description: Professional product research assistant for objective, balanced analysis. Use when user asks to research, review, analyze, or evaluate a product — including pros AND cons, risks, pain points, user value, and actionable improvement suggestions. Triggers: "研究产品", "产品分析", "review this product", "analyze pros and cons", "evaluate [product]", "产品缺点", "产品风险". --- # Product Research Assistant / 产品研究助手 ## Core Principle 优点和缺点同等重要，缺点比优点更关键。 Strengths and weaknesses are equally important. Weaknesses are MORE critical. ## Research Framework ### 1. Strengths (优点) - 产品解决了什么实际问题？ - 相比同类产品的核心优势是什么？ - 技术/功能/体验上有哪些亮点？ ### 2. Weaknesses & Risks (缺点 & 风险) — MORE IMPORTANT 每个缺点必须包含： | 维度 | 内容 | |------|------| | **问题描述** | 具体哪里不足、有什么问题 | | **用户痛点** | 对用户实际造成什么影响 | | **风险级别** | Low / Medium / High / Critical | | **改善方向** | 可行的解决方案、优化方向 | 重点关注： - 产品本身的功能缺陷或设计问题 - 商业可行性风险（盈利模式、市场竞争） - 用户体验痛点（上手难、用完即走） - 安全隐私风险 - 可扩展性/技术债务 ### 3. User Value (对用户的实际价值) - 能解决什么问题？ - 目标用户是谁？ - 替代方案是什么？本产品优势在哪里？ - 投入产出比如何？ ### 4. Verdict (最终结论) - 用户是否应该接受/认可/满意？ - 核心原因（不超过3点） - 最大顾虑（1-2点） - 改善优先级建议 ## Output Format / 输出格式 ``` # [Product Name] 产品分析报告 ## 优点 Strengths ... ## 缺点与风险 Weaknesses & Risks | 问题 | 痛点 | 风险等级 | 改善方向 | ## 用户价值 User Value ... ## 结论 Verdict ✅ 推荐 / ⚠️ 谨慎 / ❌ 不推荐 原因：... 最大顾虑：... ``` ## Key Reminders - 不只吹捧，不回避问题 - 客观、全面、落地 - 围绕用户需求展开 - 每个分析最终目标：让产品被用户真正接受、认可、满意


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Skill: 1148260649/alipay-billing-summary (version 1.0.0)

--- name: alipay-billing-summary description: 支付宝账单自动汇总服务，支持周报、月报、年报三种周期。触发词：账单汇总、每周账单、每月账单、年度账单、消费分析、账单报告、账单周报、账单月报。当用户需要定期查看账单汇总、消费分析报告时使用此技能。 --- # 支付宝账单汇总 自动生成周、月、年度账单汇总报告，帮助用户了解消费习惯。 ## 核心功能 ### 周度汇总 每周一 9:15 自动生成上周账单报告，包含： - 消费总额、收入总额 - 支出分类和笔数（按消费场景分） - 用途分类 - 大额支出（默认>800元） - 支付方式汇总（余额宝、花呗、银行卡、信用卡等全部） - 同比上上周变化分析 ### 月度汇总 每月1日 9:15 自动生成上月账单报告，包含： - 总消费、总收入 - 支付分类和笔数（按消费场景分） - 用途分类 - 大额支出（默认>800元） - 支付方式汇总 - 同比上上月和去年同月变化分析 ### 年度汇总 每年1月1日 9:15 自动生成去年账单报告，包含： - 全年总消费、总支出 - 大额消费汇总（默认>800元） - 月消费汇总 - 支付方式汇总 - 同比前一年变化分析 ## 用户配置 创建账单汇总任务时，需确认以下参数： | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | 推送时间 | 报告发送时间 | 9:15 | | 大额门槛 | 单笔超过此金额标记为大额 | 800元 | | 推送周期 | 周/月/年 | 全部开启 | ## 创建任务 使用 OpenClaw cron 创建定时任务： ```bash # 周度汇总（每周一 9:15） openclaw cron add --name "每周账单汇总" --cron "15 9 * * 1" --session isolated --message "帮我生成上周账单汇总报告，包含：消费总额、收入总额、支出分类和笔数（按消费场景分）、用途分类、大额支出（单笔超过800元）、支付方式汇总、同比上上周的变化分析。" --announce --tz Asia/Shanghai # 月度汇总（每月1日 9:15） openclaw cron add --name "每月账单汇总" --cron "15 9 1 * *" --session isolated --message "帮我生成上月账单汇总报告，包含：总消费、总收入、支付分类和笔数、用途分类、大额支出、支付方式汇总、同比上上月和去年同月的变化分析。" --announce --tz Asia/Shanghai # 年度汇总（每年1月1日 9:15） openclaw cron add --name "年度账单汇总" --cron "15 9 1 1 *" --session isolated --message "帮我生成去年年度账单汇总报告，包含：全年总消费、全年总支出、大额消费汇总、月消费汇总、支付方式汇总、同比前一年的变化分析。" --announce --tz Asia/Shanghai ``` ## 依赖 此技能依赖 `call-alipay-service` 技能查询支付宝账单数据。 ## 注意事项 - 账单数据来源于支付宝，需用户已授权 - 周期为自然周/月/年 - 大额门槛可根据用户消费水平调整


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Skill: aahuaxu/hello-world-skill (version 1.0.0)

--- name: hello-world description: 向用户返回Hello World问候，支持自定义名称 version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: 👋 requires: bins: [] # 无外部依赖 --- # Hello World Skill ## 触发方式 1. 命令格式：/hello-world [用户名] 2. 自然语言：“说一句Hello World”“跟XX打个招呼” ## 执行逻辑 1. 若用户传入用户名（如/hello-world 小明），返回“Hello 小明！👋”； 2. 若无用户名，返回“Hello World！👋”。 ## 示例 - 输入：/hello-world 输出：Hello World！👋 - 输入：/hello-world 豆包 输出：Hello 豆包！👋


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Skill: ivangdavila/analytics (version 1.0.0)

--- name: Analytics description: Deploy privacy-first analytics with correct API patterns, rate limits, and GDPR compliance. --- ## Critical Implementation Gotchas **Umami API timestamps**: Use milliseconds, not seconds. `Date.now()` in JS, `int(time.time() * 1000)` in Python. **Plausible API v2**: Requires `site_id` parameter, NOT domain name. Get site_id from dashboard URL first. **PostHog events**: Properties must be JSON serializable. Never pass DOM elements or functions. **Rate limits**: Umami 600/hour, Plausible 600/hour, PostHog 1000/minute. Implement exponential backoff on 429. ## Environment-Specific Setup **Development**: ALWAYS use separate project/site for local testing. Production data pollution is irreversible. **Tracking domains**: Never hardcode. Use env vars to switch between localhost and production. **Bot filtering**: Enable in settings. Privacy tools have weaker bot detection than Google Analytics. ## GDPR Compliance Gotchas **EU visitors need explicit consent** even for privacy-first tools. Check IP geolocation before tracking. **Data retention**: Set automatic deletion - Umami in Settings > Data, Plausible 30 days max, PostHog in project settings. **Cookie-free warning**: Umami/Plausible don't use cookies but still need consent for EU visitors if collecting identifiers. ## Runtime Safety **Verify script loads** before sending events. Check for `umami`, `plausible`, or `posthog` globals first. **Never track PII** (email, names, IP) in custom events. Violates privacy principles. **Batch PostHog events** via `/batch` endpoint. Umami/Plausible require individual requests. ## Authentication Patterns **Store API keys in environment variables** only. Never hardcode. **Umami**: Requires website ID + API key combination. **Plausible**: Uses Bearer token authentication. **PostHog**: Uses project-specific API key.


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Skill: dashiming/pans-gpu-calculator (version 1.0.0)

--- name: pans-gpu-calculator description: | AI算力销售GPU配置计算器。输入模型参数量和需求，自动推荐最优GPU配置并估算成本。 支持训练和推理场景，覆盖H100/A100/L40S/A10G等主流GPU。 触发词：GPU计算, 算力配置, 模型部署成本, GPU选型, 显存估算, 训练成本, 推理成本, GPU推荐 --- # pans-gpu-calculator — GPU 配置计算器 输入模型参数量和需求参数，自动推荐最优 GPU 配置并估算成本。 ## 支持的 GPU 型号 | GPU | 显存 | FP16 TFLOPS | 云租赁价格 | |--------|---------|-------------|-----------| | H100 | 80 GB | 989 | $2.5/hr | | A100 | 80 GB | 624 | $1.8/hr | | A100 | 40 GB | 624 | $1.2/hr | | L40S | 48 GB | 362 | $0.8/hr | | A10G | 24 GB | 200 | $0.5/hr | ## 核心计算公式 - **模型显存需求** = 参数量 × 2 bytes (FP16) + KV Cache (batch × seq_len × 2 × layers × hidden) + 激活值 - **最小 GPU 数** = ⌈模型显存 / 单卡显存⌉ - **推理吞吐** = GPU TFLOPS × MFU / 模型 FLOPs_per_token - **训练时间** = 8 × 参数量 × token数 / (GPU数 × TFLOPS × MFU) ## 使用方法 ```bash # 推理场景 — 对比所有 GPU python3 scripts/calc.py --params 70B --mode inference --compare # 推理场景 — 指定 GPU python3 scripts/calc.py --params 7B --mode inference --gpu L40S --batch 32 # 训练场景 python3 scripts/calc.py --params 7B --mode train --tokens 100B --batch 256 # JSON 输出（便于程序调用） python3 scripts/calc.py --params 70B --mode inference --compare --json ``` ### CLI 参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------------|------------------------------------------|--------| | --params | 模型参数量，如 7B, 70B, 405B | 必填 | | --mode | train / inference | inference | | --gpu | 指定 GPU 型号（可选，默认自动推荐最优） | 自动 | | --batch | batch size | 1 | | --latency | 目标延迟 ms（推理模式） | 无 | | --tokens | 训练 token 数（训练模式） | 100B | | --json | JSON 格式输出 | false | | --compare | 对比所有 GPU 型号 | false |


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Skill: steipete/imsg (version 1.0.0)

--- name: imsg description: iMessage/SMS CLI for listing chats, history, watch, and sending. homepage: https://imsg.to metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📨","os":["darwin"],"requires":{"bins":["imsg"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/imsg","bins":["imsg"],"label":"Install imsg (brew)"}]}} --- # imsg Use `imsg` to read and send Messages.app iMessage/SMS on macOS. Requirements - Messages.app signed in - Full Disk Access for your terminal - Automation permission to control Messages.app (for sending) Common commands - List chats: `imsg chats --limit 10 --json` - History: `imsg history --chat-id 1 --limit 20 --attachments --json` - Watch: `imsg watch --chat-id 1 --attachments` - Send: `imsg send --to "+14155551212" --text "hi" --file /path/pic.jpg` Notes - `--service imessage|sms|auto` controls delivery. - Confirm recipient + message before sending.


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Skill: vishalgojha/action-suggester (version 1.0.5)

--- name: action-suggester description: "Generate non-binding follow-up action suggestions from lead summaries or lead lists. Use when users ask for next best actions, call list for hot leads, or follow-up draft plan without automatic execution. Recommended chain: summary-generator then action-suggester then supervisor approval. Do not use for parsing, storage, or autonomous action execution." --- # Action Suggester Produce ranked follow-up suggestions without taking any external action. ## Quick Triggers - Suggest next actions for today's P1 leads. - Build a call/email/visit plan from summary. - Draft follow-up queue for unresolved high-priority leads. ## Recommended Chain `summary-generator -> action-suggester -> supervisor confirmation` ## Execute Workflow 1. Accept input from Supervisor. 2. Validate input with `references/action-input.schema.json`. 3. Apply deterministic prioritization rules to propose follow-up items. 4. Emit actions with: - `action_type` in `call`, `email`, or `visit` - `lead_id` - `description` 5. Validate output with `references/action-output.schema.json`. 6. Return suggestions for human or Supervisor review only. ## Enforce Boundaries - Never execute suggested actions. - Never send messages, emails, or calendar invites. - Never write to database or stateful systems. - Never parse raw chat exports. - Never approve its own output for execution. ## Handle Errors 1. Return an empty action list when evidence is insufficient. 2. Reject inputs that fail schema validation. 3. Surface deterministic rule conflicts in plain text diagnostics.


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Skill: lt8899789/fei-du-prophet (version 1.0.0)

--- name: data-prophet version: 1.0.0 description: 非毒·分析魄 - 数据洞察与模式识别，让AI像修士一样洞察本质、预知趋势 tags: - data-analysis - pattern-recognition - forecasting - insight - analytics --- # 非毒·分析魄 (Data Prophet) - 数据洞察与模式识别 ## 技能说明 **非毒·分析魄** 是硅灵决七魄之一，主管洞察提炼、模式识别与趋势预知，让AI能够像修士一样，透过数据表象洞察本质规律。 --- ## 核心能力 ### 1. 数据洞察 (Data Insight) - 从海量数据中发现关键信息 - 识别异常值与规律 - 因果关系分析 ### 2. 模式识别 (Pattern Recognition) - 序列模式挖掘 - 周期性分析 - 聚类与分类 ### 3. 趋势预知 (Trend Prediction) - 时序预测 - 趋势延续与转折判断 - 风险预警 ### 4. 洞察提炼 (Insight Distillation) - 从复杂数据中提炼核心结论 - 量化指标体系 - 行动建议输出 --- ## 使用方法 当用户提供数据或要求分析时，使用本技能： ``` 用户：分析一下这个Excel文件 → 触发非毒·分析魄 → 输出洞察报告 用户：预测下个月的销售趋势 → 触发非毒·分析魄 → 输出预测结果 ``` --- ## 输出格式 ### 洞察报告 ```markdown ## 洞察报告 ### 核心发现 [1-3个最关键的洞察] ### 数据概览 - 样本量: XXX - 时间范围: XXX - 关键指标: XXX ### 模式识别 [发现的模式或规律] ### 趋势分析 [短期/中期/长期趋势] ### 风险预警 - [风险1] - [风险2] ### 行动建议 1. [建议1] 2. [建议2] ``` --- ## 分析框架 ### 描述性分析 - 均值、中位数、众数 - 分布形态 - 极值与范围 ### 诊断性分析 - 归因分析 - 差异分析 - 关联性分析 ### 预测性分析 - 时序预测 - 回归分析 - 情景模拟 ### 规范性分析 - 最优解建议 - 风险收益权衡 - 行动规划 --- ## 核心算法 ### 异常检测 ``` 异常度 = |当前值 - 期望值| / 标准差 异常阈值 = 3σ (99.7%置信) ``` ### 趋势判断 ``` 上升趋势: 连续N个点斜率 > 0 下降趋势: 连续N个点斜率 < 0 盘整阶段: |斜率| < 阈值 ``` --- ## 调度者守则 1. **数据说话** - 用数据支撑结论，避免主观臆断 2. **追根溯源** - 不只看表象，要找根本原因 3. **风险前置** - 提前预警潜在风险 4. **可执行建议** - 洞察要转化为行动建议 --- ## 适用场景 - 数据分析报告 - 趋势预测 - 异常检测 - 用户行为分析 - 业务诊断 --- ## 依赖技能 - silicon-soul（硅灵决基础） - task-planner（伏矢·路径魄） - deep-thinking（深度思考） ## 版本 v1.0.0 | 2026-04-12 | 硅灵宗·菩提


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Skill: yang1002378395-cmyk/ai-content-rewriter (version 1.0.52)

# AI 内容改写工具 **定价**：¥99-599/月 ## 功能 - AI 智能处理 - 自动化流程 - 多语言支持 - 批量操作 ## 目标客户 - 企业/团队 - 自由职业者 - 开发者/内容创作者 ## ROI 分析 - 效率提升：+500-1000% - 成本节省：85-95% - **平均 ROI：30-150 倍** --- 创建时间：2026-03-13


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Skill: gingiris/saas-marketing-playbook (version 1.0.0)

--- name: saas-marketing-playbook version: 1.0.0 description: "SaaS Marketing Playbook — Complete SaaS marketing strategies for B2B and B2C. Content marketing, SEO, paid acquisition, product-led growth, and customer success. Real case studies from HeyGen, Deel, Vercel, Supabase." author: Gingiris tags: - SaaS marketing - SaaS growth - B2B marketing - content marketing - product-led growth - customer acquisition --- # SaaS Marketing Playbook > **This skill redirects to [Gingiris B2B Growth Playbook](https://github.com/Gingiris/gingiris-b2b-growth)** Complete SaaS marketing strategies for startups and scale-ups. From PMF to $10M ARR. 🇨🇳 SaaS 营销完整攻略 | 🇯🇵 SaaSマーケティング | 🇰🇷 SaaS 마케팅 ## What You Get - SaaS content marketing strategy - SEO for SaaS products - Paid acquisition (Google, Facebook, LinkedIn) - Product-led growth (PLG) tactics - Customer success and retention - SaaS pricing and packaging ## Quick Start ``` Read the full playbook: https://github.com/Gingiris/gingiris-b2b-growth ``` --- Keywords: SaaS marketing, SaaS growth marketing, B2B SaaS marketing, SaaS content marketing, SaaS SEO, SaaS customer acquisition, SaaS PLG, product-led growth marketing


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Skill: fianabates1/test-wa (version 1.0.0)

--- name: wacli description: Send WhatsApp messages to other people or search/sync WhatsApp history via the wacli CLI (not for normal user chats). homepage: https://wacli.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📱","requires":{"bins":["wacli"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/wacli","bins":["wacli"],"label":"Install wacli (brew)"},{"id":"go","kind":"go","module":"github.com/steipete/wacli/cmd/wacli@latest","bins":["wacli"],"label":"Install wacli (go)"}]}} --- # wacli Use `wacli` only when the user explicitly asks you to message someone else on WhatsApp or when they ask to sync/search WhatsApp history. Do NOT use `wacli` for normal user chats; Clawdbot routes WhatsApp conversations automatically. If the user is chatting with you on WhatsApp, you should not reach for this tool unless they ask you to contact a third party. Safety - Require explicit recipient + message text. - Confirm recipient + message before sending. - If anything is ambiguous, ask a clarifying question. Auth + sync - `wacli auth` (QR login + initial sync) - `wacli sync --follow` (continuous sync) - `wacli doctor` Find chats + messages - `wacli chats list --limit 20 --query "name or number"` - `wacli messages search "query" --limit 20 --chat <jid>` - `wacli messages search "invoice" --after 2025-01-01 --before 2025-12-31` History backfill - `wacli history backfill --chat <jid> --requests 2 --count 50` Send - Text: `wacli send text --to "+14155551212" --message "Hello! Are you free at 3pm?"` - Group: `wacli send text --to "[REDACTED_SECRET]" --message "Running 5 min late."` - File: `wacli send file --to "+14155551212" --file /path/agenda.pdf --caption "Agenda"` Notes - Store dir: `~/.wacli` (override with `--store`). - Use `--json` for machine-readable output when parsing. - Backfill requires your phone online; results are best-effort. - WhatsApp CLI is not needed for routine user chats; it’s for messaging other people. - JIDs: direct chats look like `<number>@s.whatsapp.net`; groups look like `<id>@g.us` (use `wacli chats list` to find).

path: _meta.json
content: ownerId: kn70pywhg0fyz996kpa8xj89s57yhv26
slug: wacli
version: 1.0.0
publishedAt: 1767545393053

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Skill: ltryee/xinwenlianbo-translator (version 1.0.0)

--- name: xinwenlianbo-translator description: "This skill translates CCTV XinWenLianBo (新闻联播) official language into plain Chinese that educated general audiences can understand. It fetches daily XinWenLianBo transcripts from tv.cctv.com, decodes bureaucratic rhetoric, identifies policy signals, and produces structured summaries. Use this skill when the user asks to read, translate, explain, or summarize XinWenLianBo content, or when the user references 新闻联播/新闻联播翻译/联播解读." --- # XinWenLianBo-Translator ## Overview 《新闻联播》是央视每日 19:00 播出的旗舰新闻节目，使用自成体系的官方话语体系传递国家政策信号。此 skill 将其内容转换为受过高等教育但对政务不甚了解的普通公众可读的内容。 ## When to Use - 用户要求翻译、解读、总结《新闻联播》内容 - 用户提及"新闻联播""联播""xwlb""xinwenlianbo" - 用户想了解某日国家重大政策动向 - 用户提供了《新闻联播》文字稿要求解读 ## Workflow ### 1. 获取新闻稿 **主页地址**: `https://tv.cctv.com/lm/xwlb/index.shtml` 获取方式： - 使用 `web_fetch` 抓取主页，提取当天的新闻链接列表 - 页面结构：每条新闻以 `<a>` 链接呈现，URL 格式为 `https://tv.cctv.com/YYYY/MM/DD/VIDExxxxxx.shtml` - 每条链接同时包含视频和完整文字稿 - 逐条访问链接，提取正文文字内容（以"央视网消息（新闻联播）"开头） - 如需历史内容，可修改 URL 中的日期路径或使用页面的日历选择器 **获取策略**： - 先抓取主页获取当天所有新闻条目的标题和链接 - 根据用户需求决定翻译全部新闻还是特定条目 - 对每条新闻，使用 `web_fetch` 访问其详情页，提取文字稿正文 ### 2. 识别新闻类型 每条新闻稿需首先归类，不同类型的翻译策略不同： | 类型 | 特征 | 翻译重点 | |------|------|----------| | **领导人活动** | 包含"XX强调""XX指出""XX会见" | 提取核心政策信号，解释措辞等级 | | **政策发布** | 包含"意见""方案""规划""通知" | 解释政策内容和影响范围 | | **经济数据** | 包含具体数字、百分比、增长/下降 | 数据可视化，趋势解读 | | **外交活动** | 包含"会见""会谈""访问" | 分析外交关系走向 | | **突发事件** | 包含"灾害""事故""救援" | 事件经过和官方应对 | | **典型报道** | "新思想引领新征程"等系列 | 背后的政策导向 | | **国际新闻** | 不含中国元素的海外事件 | 简要背景说明 | ### 3. 翻译与解读 这是核心步骤。对每条新闻执行以下处理： #### 3.1 话术解码 读取 `references/xinwenlianbo-jargon-dictionary.md` 获取术语对照表。对新闻稿中出现的官方表述进行解码，将"说的是什么"转化为"实际意味着什么"。 #### 3.2 结构解析 读取 `references/xinwenlianbo-structure-guide.md` 了解《新闻联播》的叙事结构和信号体系。识别： - 该条新闻在节目中的编排位置（头条 vs 中段 vs 尾段）意味着什么 - 用词选择传达了什么信号强度 - 与近期其他新闻的关联 #### 3.3 翻译输出 对每条新闻生成结构化输出： ```markdown ## [简明标题] **原文标题**: [原标题] ### 一句话解读 [用一句大白话解释这条新闻的核心意思] ### 关键信息 - **是什么**: [事实陈述] - **意味着什么**: [政策/趋势解读] - **对你有什么影响**: [对普通人的实际影响] ### 话术对照 | 官方表述 | 通俗翻译 | |----------|----------| | ... | ... | ### 背景（可选） [帮助理解所需的背景知识，仅在必要时提供] ``` ### 4. 输出日度总结 在所有条目翻译完成后，生成日度总结： ```markdown # 《新闻联播》XX年XX月XX日 通俗解读 ## 今日要点（3-5条） [按重要性排序的核心信息] ## 分条解读 [各条新闻的翻译内容] ## 信号雷达 [基于新闻编排和用词，分析当前政策风向] --- *解读基于《新闻联播》文字稿，仅供参考。* ``` ## Key Principles 1. **忠实原文，不增不减**：翻译基于文字稿原文，不添加个人观点，不遗漏重要信息 2. **通俗但不降智**：目标读者受过高等教育，只是不熟悉政务话语体系，不要过度简化 3. **区分事实与解读**：明确标注哪些是新闻事实，哪些是翻译者的分析 4. **注重信号而非琐碎**：重点解读政策信号和大趋势，不过度解读日常报道 5. **保持中立**：不做价值判断，只做语言翻译和背景解读 6. **标注不确定性**：当解读存在多种可能性时，如实标注 ## Resources ### references/ - `xinwenlianbo-jargon-dictionary.md` — 官方话术与通俗表达对照词典 - `xinwenlianbo-structure-guide.md` — 《新闻联播》节目结构与信号体系指南


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

--- name: Gifts description: Build a personal gift system for tracking ideas, occasions, and gift-giving history. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎁","os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Core Behavior - User mentions gift idea → save to person's file - User asks what to gift → check saved ideas first - User gives/receives gift → log for future reference - Create `~/gifts/` as workspace ## File Structure ``` ~/gifts/ ├── people/ │ ├── mom.md │ └── sarah.md ├── occasions/ │ └── birthdays.md ├── given/ │ └── 2024.md ├── ideas/ │ └── generic.md └── my-wishlist.md ``` ## Person File ```markdown # sarah.md ## Basics Birthday: March 15 ## Interests Cooking (Italian), yoga, true crime podcasts ## Sizes Clothing: M, Shoes: 38 EU ## Ideas Backlog - Le Creuset dutch oven (mentioned wanting) - That cookbook she keeps referencing ## Given History - 2024: Knife set — loved it - 2023: Cooking class — went together ## Avoid Candles (has too many) ``` ## Capturing Ideas When user mentions someone wants something: - Save immediately with context - Note source: "mentioned while cooking" or "saw her eyeing it" - Casual mentions = best gifts later ## Occasions Calendar ```markdown # birthdays.md ## March - Sarah: 15th - Mom: 22nd ``` ## Gift History ```markdown # given/2024.md ## Sarah — Birthday Knife set, $120 — loved it, uses daily ## Mom — Mother's Day Spa day — went together ``` ## Generic Ideas Bank ```markdown # generic.md ## Safe Options Nice candle, quality chocolates, gift card ## Experiences Concert tickets, cooking class, spa day ``` ## My Wishlist ```markdown # my-wishlist.md ## Want - AirPods Max - Leather weekender bag ## Sizes & Notes L shirts, 10 US shoes Avoid: cologne, novelty items ``` ## What To Surface - "Sarah's birthday is in 2 weeks" - "You saved an idea for her last month" - "Last year you gave her X, went well" ## Progressive Enhancement - Start: add closest people with birthdays - Ongoing: capture ideas when mentioned - After giving: log reaction ## What NOT To Do - Suggest generic gifts without checking their file - Forget to log gifts (prevents repeats) - Miss capturing "I want that" moments


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