OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: weidadong2359/causal-graph (version 1.0.0)

# Causal Graph Auto-Builder — 因果图谱自动构建 > 降低 Knowledge Graph 维护成本，自动发现事件因果关系 ## 概述 从日志和记忆文件中自动提取**事件、实体、因果关系**，构建知识图谱。 ## 核心功能 ### 1. 实体识别 - **人物**: 瓜农, 龙虾, Jason Zuo - **项目**: AgentAwaken, NeuroBoost, ClawWork - **工具**: GitHub, Vercel, ClawHub - **概念**: 永续记忆, 三层架构, P0 标记 ### 2. 事件提取 ``` [2026-02-22] 实施永续记忆增强 [2026-02-26] NeuroBoost v5.0 发布 [2026-03-01] 创建 agentawaken repo ``` ### 3. 因果关系推断 ``` ClawHub 超时 → 检查版本 → 发现已发布 永续记忆增强 → 记忆健康度提升 → 任务完成率提升 ``` ## 图谱结构 ### 节点类型 - **Entity** (实体): 人、项目、工具 - **Event** (事件): 带时间戳的动作 - **Concept** (概念): 抽象想法 ### 边类型 - **causes** (导致): A → B - **enables** (使能): A 让 B 成为可能 - **requires** (需要): A 依赖 B - **relates** (相关): A 与 B 有关 ## 自动构建流程 ### 输入 - `memory/YYYY-MM-DD.md` (日志) - `MEMORY.md` (长期记忆) - `.issues/open-*.md` (任务) ### 处理 1. **NER (命名实体识别)** — 提取人名、项目名 2. **事件抽取** — 识别动作和时间 3. **因果推断** — 分析前后关系 4. **去重合并** — 同一实体不同表述合并 ### 输出 ```json { "nodes": [ { "id": "agent-awaken", "type": "project", "label": "AgentAwaken" }, { "id": "vercel", "type": "tool", "label": "Vercel" }, { "id": "deploy-event", "type": "event", "label": "部署到 Vercel", "timestamp": "2026-03-01" } ], "edges": [ { "from": "agent-awaken", "to": "vercel", "type": "requires" }, { "from": "deploy-event", "to": "agent-awaken", "type": "affects" } ] } ``` ## 实现方案 ### 方案 A: 规则匹配（快速） ```javascript // 简单正则匹配 const patterns = { cause: /因为|由于|导致|所以/, enable: /使得|让|允许/, require: /需要|依赖|基于/ }; ``` ### 方案 B: LLM 提取（准确） ```javascript // 用 LLM 分析文本 const prompt = ` 从以下文本提取因果关系，输出 JSON: { "cause": "...", "effect": "...", "confidence": 0.9 } 文本: ${text} `; ``` ### 方案 C: 混合（推荐） - 规则匹配快速筛选候选 - LLM 验证和补充细节 - 人工审核低置信度关系 ## 使用示例 ```bash # 构建图谱 node skills/causal-graph/build.mjs # 查询 node skills/causal-graph/query.mjs "AgentAwaken 的依赖" # 输出: Vercel, GitHub, Next.js, pnpm # 可视化 node skills/causal-graph/visualize.mjs > graph.html ``` ## 集成到 AgentAwaken 在 Dashboard 显示： - 交互式知识图谱 - 点击节点查看详情 - 高亮因果链路 - 时间轴动画 ## 维护成本对比 | 方式 | 初始成本 | 维护成本 | 准确度 | |------|----------|----------|--------| | 手动维护 | 高 | 极高 | 高 | | 规则匹配 | 低 | 中 | 中 | | LLM 提取 | 中 | 低 | 高 | | 混合方案 | 中 | 低 | 极高 | **结论**: 混合方案最优，初期投入中等，长期维护成本低。 ## 下一步 1. 实现基础规则匹配版本 2. 集成 LLM 提取 3. 添加可视化界面 4. 接入 AgentAwaken Dashboard


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Skill: ntriq-gh/ntriq-x402-blueprint (version 1.0.0)

--- name: ntriq-x402-blueprint description: "AI architectural blueprint analysis — extract rooms, dimensions, materials from floor plans. $0.05 USDC via x402." version: 1.0.0 metadata: openclaw: primaryTag: data-intelligence tags: [blueprint, architecture, vision, construction, x402] author: ntriq homepage: https://x402.ntriq.co.kr --- # Blueprint Intelligence (x402) Extract structured data from architectural blueprints and floor plans — room names, dimensions, areas, materials, and structural elements. Uses local vision AI. $0.05 USDC per call. ## How to Call ```bash POST https://x402.ntriq.co.kr/blueprint Content-Type: application/json X-PAYMENT: <x402-payment-header> { "image_url": "https://example.com/floorplan.jpg", "analysis_type": "full" } ``` ## Parameters | Parameter | Type | Required | Description | |-----------|------|----------|-------------| | `image_url` | string | ✅ (or base64) | Blueprint image URL | | `image_base64` | string | ✅ (or url) | Base64-encoded image | | `analysis_type` | string | ❌ | `full` \| `dimensions` \| `rooms` \| `materials` (default: `full`) | | `language` | string | ❌ | Output language (default: `en`) | ## Example Response ```json { "status": "ok", "analysis_type": "full", "rooms": [ {"name": "Living Room", "area": "24 m²", "dimensions": "6m × 4m"}, {"name": "Kitchen", "area": "12 m²", "dimensions": "4m × 3m"} ], "total_area": "85 m²", "scale": "1:100", "structural_elements": ["load-bearing wall", "steel beam"], "notes": "3-bedroom apartment, ground floor" } ``` ## Payment - **Price**: $0.05 USDC per call - **Network**: Base mainnet (EIP-3009 gasless) - **Protocol**: [x402](https://x402.org) ```bash curl https://x402.ntriq.co.kr/services ```


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Skill: jaskies/mail-sender-vutran (version 1.0.0)

--- name: mail-sender description: Send emails via SMTP. Use when the user needs to send an email with a custom subject and body. This skill requires SMTP configuration (server, port, user, pass) to be set via environment variables or provided in the workflow. --- # Mail Sender This skill allows the agent to send emails using a standard SMTP server (like Gmail, Outlook, etc.). ## Setup The skill uses the following environment variables for configuration: - `SMTP_SERVER`: (e.g., smtp.gmail.com) - `SMTP_PORT`: (e.g., 587) - `SMTP_USER`: Your email address - `SMTP_PASS`: Your app-specific password - `FROM_EMAIL`: The sender's email (optional, defaults to SMTP_USER) ## Usage To send an email, use the bundled script: ```bash python3 skills/public/mail-sender/scripts/send.py \ --to-email "[REDACTED_SECRET]" \ --subject "Hello from OpenClaw" \ --body "This is a test email sent via the mail-sender skill." ``` ## Security Note For Gmail, use an **App Password** instead of your primary account password. Never hardcode credentials in the script or conversation history.


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Skill: casperzinou/ai-company-builder (version 1.0.0)

# AI Company Builder Skill ## Build an AI-run company in 72 hours ### What It Does A complete playbook for building an AI-operated company with minimal human involvement: - 60+ page tactical guide (bilingual EN/AR) - Auto-setup kit that your AI agent can execute - 3-layer memory system architecture - Trust ladder for autonomous operation - Launch sequence for 21 platforms ### Prerequisites - An AI agent with file system access - A human for account setup and payments - ~$50-200 in infrastructure costs ### Setup Instructions Tell your AI: "Run the AI Company Builder setup." Your AI will: 1. Set up the 3-layer memory system (MEMORY.md + daily notes + extraction) 2. Configure safety rails (trust level selection + hard rules) 3. Create the product files (Blueprint, Kit, Toolbox) 4. Set up payment infrastructure (NowPayments or Stripe) 5. Execute the launch blitz (21 platform submissions) 6. Create X/Twitter content queue (EN + AR) ### What You Get - `MEMORY.md` — Your AI's long-term memory - `memory/YYYY-MM-DD.md` — Daily notes - `products/blueprint.md` — 60+ page playbook - `products/kit.md` — Auto-setup instructions - `products/toolbox.md` — 13 pre-wired free tools - `.env` template — Payment + API keys - Launch tracker — 21 platform checklist ### Revenue Model After setup, your AI can: - Sell the Blueprint ($29) - Sell the Kit ($97) - Sell the Toolbox ($49) - Sell the Bundle ($97, all 5 products) - Freelance AI consulting (Fiverr/Upwork) ### Skills It Installs - ai-memory-system - ai-safety-rails - launch-blitz - nowpayments-integration ### Pricing - Free to install - Products sold separately ($29-$97) ### Version 1.0 by TalonForge ### Links - Store: https://www.talonforge.xyz/store - GitHub: https://github.com/TalonForgeHQ - X: https://x.com/TalonForgeHQ

path: package.json
content: {
  "name": "ai-company-builder",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Build an AI-run company in 72 hours. Complete playbook with memory system, safety rails, and launch automation.",
  "author": "TalonForge",
  "license": "MIT",
  "keywords": ["ai", "automation", "company", "startup", "autonomous"],
  "repository": "https://github.com/TalonForgeHQ/talonforge"
}

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Skill: xejrax/media-player (version 1.0.0)

--- name: media-player description: "Play audio/video locally on the host" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎵", "requires": { "bins": ["mpv"] }, "install": [ { "id": "dnf", "kind": "dnf", "package": "mpv", "bins": ["mpv"], "label": "Install via dnf", }, ], }, } --- # Media Player Play audio/video locally on the host using mpv. Supports local files and remote URLs. ## Commands ```bash # Play a local file or URL media-player play "song.mp3" media-player play "https://example.com/stream.m3u8" # Pause playback media-player pause # Stop playback media-player stop ``` ## Install ```bash sudo dnf install mpv ```


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Skill: imwyvern/couple-coach (version 1.0.3)

--- name: couple-coach description: > Couple Coach is an AI relationship coach for couples who need clearer partner communication, conflict repair, and practical marriage advice. It helps decode recurring fights, repair trust after mistakes, plan hard conversations, balance needs, and rebuild connection for dating partners, long-term couples, and married people. 伴侣沟通、婚姻建议、情侣冲突、关系修复。 metadata: openclaw: emoji: "💑🌿" --- # Relationship Coach You are a thoughtful, experienced relationship coach grounded in attachment theory, Gottman Method principles, and practical communication skills. You help people build healthier relationships — not by giving generic advice, but by understanding their specific dynamic and providing targeted guidance. ## Your Personality - **Balanced** — You see both sides without taking sides - **Evidence-based** — Your advice comes from psychology, not pop culture - **Direct when needed** — If a relationship is clearly unhealthy, you say so - **Compassionate** — Relationships are hard. You never judge. ## Language Rule **Reply in the user's language.** Chinese → Chinese. English → English. ## Core Topics ### Communication - The 4 Horsemen (criticism, contempt, defensiveness, stonewalling) and their antidotes - "I feel" statements vs "You always" accusations - Repair attempts — the #1 predictor of relationship success - Active listening without planning your rebuttal ### Conflict Resolution - Fair fighting rules — no name-calling, no bringing up the past - Taking breaks when flooded (not stonewalling) - Solving solvable problems vs accepting perpetual ones - The 5:1 ratio — five positive interactions for every negative ### Trust & Intimacy - Rebuilding after infidelity or betrayal - Vulnerability as strength - Emotional bids and turning toward vs away - Physical and emotional intimacy balance ### Attachment Styles - Anxious: needs reassurance, fears abandonment - Avoidant: needs space, fears engulfment - Disorganized: push-pull pattern - Secure: the goal — and how to earn it ### Life Transitions - Moving in together - Marriage readiness - Parenting stress on the relationship - Career changes affecting the dynamic ## Response Format ``` 📊 What I see in your dynamic: [Analysis of their relationship pattern based on what they shared] 🔍 The underlying issue: [What's really going on beneath the surface conflict] 🎯 Try this: [1-2 specific, concrete techniques with example phrases] ⚠️ Watch out for: [One pattern to be aware of that could make things worse] ``` ## Safety - If abuse is described → name it clearly, provide resources, don't suggest "working on the relationship" - Never encourage staying in a dangerous situation - Couples counseling is not recommended when there's active abuse - If children are at risk → prioritize their safety above the relationship ## Upgrade Nudge After 3+ exchanges: ``` --- ✨ Want ongoing relationship coaching with full context? → replyher.com ```


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Skill: ijevin/safe-edit (version 1.0.0)

--- name: safe-edit description: 安全配置修改辅助技能 - 在修改重要配置文件前自动设置回滚，支持多平台（Linux/macOS/FreeBSD/Windows） metadata: {"openclaw":{"emoji":"🛡️","requires":{},"permissions":[]}} --- # 🛡️ safe-edit 安全配置修改技能 > 在修改重要配置文件前自动设置回滚机制，**防止 OpenClaw 自己把自己改崩溃**。 ## 🎯 解决什么问题 日常操作中，我们经常需要修改系统或应用的配置文件，但有时可能会出现： - ❌ 改错配置导致服务崩溃 - ❌ 忘记原来配置是什么，无法恢复 - ❌ 手抖按错键，配置被覆盖 - ❌ 改完后不记得改了什么 **safe-edit 就是为了解决这些问题！** ## 🔥 什么时候该用 > ⚠️ **这是防止 OpenClaw 自己把自己改崩溃的核心技能！** 每次修改关键配置文件前都必须使用。 当你要做以下操作时，**必须使用 safe-edit**： | 场景 | 示例 | |------|------| | 修改 OpenClaw 核心配置 | `openclaw.json` | | 修改系统级配置 | crontab、nginx.conf、docker-compose.yml | | 修改定时任务 | 添加/删除 cron 任务 | | 修改用户数据 | 用户画像、权限配置 | | 任何可能让服务崩溃的操作 | 修改端口、认证信息 | **简单判断**：只要是**修改配置文件**，且**不确定后果**，就用 safe-edit。 ## ✅ 使用方法 ### 1. 开始修改（必做！） 用户说"我要修改 xxx 配置"时： ``` 请使用 safe-edit 开始修改配置文件: /path/to/config.json ``` 或直接执行： ```bash safe-edit start /root/.openclaw/openclaw.json ``` AI 会自动： 1. ✅ 备份当前配置文件 2. ✅ 设置 15 分钟后自动回滚 3. ✅ 提示用户确认操作 ### 2. 执行修改 现在可以安全地进行配置修改了！ ### 3. 确认成功（修改完成后必做！） 告诉 AI： ``` safe-edit 确认成功 ``` 这会**立即取消** 15 分钟后的自动回滚。 ### 4. 取消回滚（可选） 如果发现改错了，想立即回滚： ``` safe-edit 取消回滚 ``` ### 5. 查看状态 ``` safe-edit 状态 ``` ## 🔄 工作流程 ``` 用户: 我想修改 openclaw.json AI: 好的，使用 safe-edit 开始修改 1. safe-edit start /root/.openclaw/openclaw.json ↓ 2. [自动] 备份文件 + 设置 15 分钟回滚 ↓ 3. AI 执行配置修改 ↓ 用户: 改完了，没问题 AI: 确认成功 4. safe-edit confirm ↓ 5. 取消回滚任务 ✅ 完成！ 如果出问题： - 15 分钟后自动恢复备份 - 或手动执行 safe-edit 取消回滚 ``` ## 🎯 触发关键词 当用户说以下话时，AI 应该**自动推荐使用 safe-edit**： - "我想修改配置" - "我要改一下 xxx.json" - "帮我改一下 crontab" - "改一下定时任务" - "修改系统配置" - 任何涉及配置文件修改的操作 ## 🔧 底层脚本 脚本位置：`/root/.openclaw/scripts/safe-edit.sh` ### 支持的平台 | 平台 | 回滚方式 | |------|----------| | Linux (Debian/Ubuntu/RHEL) | at 命令 | | Linux (WSL) | at 命令 | | macOS | at / sleep 后台 | | FreeBSD | at 命令 | | Windows (Git Bash/MSYS) | schtasks / sleep 后台 | ### 命令行用法 ```bash # 开始修改并设置回滚 safe-edit start <文件路径> # 确认成功，取消回滚 safe-edit confirm # 取消回滚 safe-edit cancel # 查看状态 safe-edit status ``` ## 📝 示例对话 **用户**: 我想把 crontab 里的某个定时任务删掉 **AI**: 好的，这个操作有风险，我先使用 safe-edit 设置回滚机制： ``` safe-edit start /var/spool/cron/crontabs/root ``` 已设置 15 分钟自动回滚。确认完成后请告诉我"safe-edit 确认成功"。 --- **用户**: 帮我改一下 openclaw.json 的某个配置 **AI**: 好的，我来使用 safe-edit： ``` safe-edit start /root/.openclaw/openclaw.json ``` 备份完成，回滚已设置。请问要改什么配置？ （修改完成后） **用户**: 改完了，一切正常 **AI**: 确认成功，取消回滚： ``` safe-edit confirm ``` ✅ 完成！ --- *⚠️ 重要：每次修改配置文件前务必使用此技能！这是避免生产事故的最后一道防线。*


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Skill: xiaobai1226/finder-local-search (version 1.0.1)

--- name: finder-local-search description: 当需要搜索或推荐 TikTok、YouTube、Instagram 红人时使用，通过 Finder 获取候选红人。 --- # Finder 本地搜索 这个 skill 用 Finder 开放接口搜索普通达人。 ## 什么时候用 - 用户想搜某个平台、某地区、某语言、某标签的达人 - 用户想按粉丝区间、平均播放、互动率筛选达人 - 用户第一次配置 Finder 访问秘钥 ## 核心规则 - 默认服务地址：`https://finder.optell.com` - 本地配置文件： - macOS / Linux：`~/.finder/config.json` - Windows PowerShell：`$HOME/.finder/config.json` - 优先自动执行；做不到时再给用户可复制命令 - 用户把 `api key` 发到对话里时，直接帮他写入本地配置文件 - 不要让用户重复描述需求 - 只支持普通达人搜索，不调用相似达人搜索 - 如果搜索返回“搜索次数已超出当前限制”，提醒用户发邮件到 `[REDACTED_SECRET]` 申请增加使用量 ## 工作流 1. 先检查本地是否已有 `config.json`。 2. 如果没有： - 引导用户登录 `https://finder.optell.com` - 打开 `https://finder.optell.com/api-key` - 生成访问秘钥 - 如果用户把 key 发到对话里，直接帮他创建 `.finder/config.json` 3. 读取 `references/filters.json`，把用户需求转成搜索参数。 4. 先查项目；如果没有项目，先说明原因，再征求确认创建默认项目。 5. 调用 Finder 搜索接口并返回结果。 6. 如果返回“搜索次数已超出当前限制。如需增加使用量，请发送邮件至 [REDACTED_SECRET]”，直接告诉用户已达到当前限制，并引导他发邮件申请增加使用量。 7. 如果结果为空，建议放宽 1 到 2 个条件继续搜索。 ## 对话要求 - 用中文，简短直接 - 先帮用户做，再提示用户补必要信息 - 能自动做的就直接做 - 用户给过的 key 不要重复要求输入 - 回复风格尽量自然，比如： - `我先帮你检查一下 Finder 配置。` - `我已经帮你把访问秘钥写到 ~/.finder/config.json 里了，后面就不用再重复输入了。` - `你现在还没有项目，要我顺手帮你建一个默认项目吗？` - `你当前的搜索次数已经达到限制了。如果你想增加使用量，可以发邮件到 [REDACTED_SECRET]，我也可以帮你整理一段邮件内容。` ## 参考文件 - 安装与配置说明：`references/config.md` - 搜索词典与别名：`references/filters.json` - 示例对话：`references/examples.md`


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Skill: wingogx/notion-db-weekly-report-generator (version 1.0.0)

--- name: notion-db-weekly-report-generator description: Free basic version that converts Notion-style task records into weekly report markdown. Reserves premium upgrade hooks for trend analysis and management summary automation. --- # Notion 数据库 → 周报生成器 ## Value - Free tier: generate weekly report markdown from task records. - Premium tier (reserved): trend charting, cross-week comparison, auto executive summary. ## Input - `user_id` - `week_label` - `records` (array) - optional `tier` (`free`/`premium`) ## Run ```bash python3 scripts/notion_db_weekly_report_generator.py \ --user-id user_005 \ --week-label "2026-W10" \ --records-json '[{"title":"落地页改版","owner":"小王","status":"进行中","progress":70}]' ``` ## Tests ```bash python3 -m unittest scripts/test_notion_db_weekly_report_generator.py -v ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: banner90/doubao-capture (version 1.0.6)

--- name: doubao-capture description: Capture Doubao translation results with auto-scroll and auto-end detection. tools: - capture_translation --- # Doubao Capture ## Usage ```bash python scripts/capture_doubao_scroll_v2.py --hwnd <window_handle> --output-dir <dir> --stop-auto --json-output ``` ## Parameters - `window_handle` (required): HWND from doubao-launch - `output_dir` (optional): Output directory, default: "works/translations" - `stop_auto` (optional): Auto-detect end, default: true - `no_new_threshold` (optional): Consecutive empty reads threshold, default: 5 ## Returns ```json { "success": true, "text_file_path": "H:/works/translations/doubao_20240307_143022.txt", "line_count": 156, "char_count": 3847, "stopped_by": "auto_detect" } ``` ## Tools ## capture_translation Capture translated subtitles from Doubao ## Workflow Integration This skill is part of the YouTube translation workflow: 1. **youtube-audio-download**: Download audio from YouTube 2. **doubao-launch**: Launch Doubao translation window 3. **audio-play**: Play the downloaded audio 4. **doubao-capture**: Capture translated subtitles ## Execution All skills execute on Windows Python via WSL cross-platform call: ``` wsl -> python.exe scripts/capture_doubao_scroll_v2.py ... ``` ## Error Handling All skills return JSON with `success` field: - `success: true` - Operation completed - `success: false` - Check `error_code` and `error_message` ## Notes - Windows GUI automation requires visible desktop (no RDP disconnect) - Output files are stored in Windows `works/` directory - WSL accesses Windows files via `/mnt/h/...`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mx2013713828/image-crawler (version 1.0.0)

--- name: image-crawler description: > 图片采集/爬虫工具，支持百度和Bing图片搜索引擎。当用户要求采集、爬取、下载、 搜集图片时使用。支持关键词拓展、图片去重（URL+内容hash，跨次运行持久化）、 进度监控和停滞检测。触发词：采集图片、爬取图片、下载图片、图片爬虫、抓取图片。 --- # Image Crawler 通过百度/Bing图片搜索批量采集图片，内置去重、关键词拓展、进度监控。 ## 快速流程 ``` 1. 确认需求 → 2. 生成拓展关键词 → 3. 构造命令 → 4. 运行并监控 → 5. 汇报结果 ``` ## Step 1: 确认采集需求 从用户请求中提取： - **关键词**（必须）：采集什么图片 - **数量**（默认 100）：需要多少张 - **输出目录**（默认 ./crawled_images）：存放位置 - **引擎**（默认 baidu）：百度通常更稳定，中文搜索效果更好 ## Step 2: 关键词拓展 利用 LLM 能力生成 5-15 个拓展关键词，传入 `--expand-terms`。 拓展策略（按领域选择）： **设备/产品类**：品牌 + 型号 + 使用场景 ``` 用户说"挖掘机" → 三一,卡特,小松,沃尔沃,日立,临工,大型,小型,施工现场,工地 ``` **动物/植物类**：品种 + 环境 + 状态 ``` 用户说"猫" → 橘猫,英短,布偶,暹罗,黑猫,可爱,睡觉,户外 ``` **建筑/场景类**：风格 + 地点 + 时间 ``` 用户说"别墅" → 欧式,中式,现代,豪华,花园,室内,外观,夜景 ``` **通用原则**：拓展词应增加多样性而非重复。中英文混合可增加搜索覆盖面。 ## Step 3: 构造并运行命令 脚本位置：`scripts/image_crawler.py`（相对于此 SKILL.md） ```bash python {skill_dir}/scripts/image_crawler.py \ -k "关键词1" -k "关键词2" \ -n 数量 \ -o 输出目录 \ -e baidu \ --expand --expand-terms "拓展词1,拓展词2,..." \ --json ``` **始终使用 `--json` 模式**以便解析输出。 典型示例： ```bash # 采集 200 张挖掘机图片 python scripts/image_crawler.py \ -k "挖掘机" -k "excavator" \ -n 200 -o ./excavator_images \ --expand --expand-terms "三一,卡特,小松,沃尔沃,临工,大型,施工现场" \ --json ``` ## Step 4: 监控采集过程 以后台模式运行脚本，定期检查输出： 1. 用 `exec` 以 `background: true` 启动脚本 2. 用 `process(poll)` 获取最新输出 3. 解析 JSON 行，关注以下事件： | type | 含义 | Agent 动作 | |------|------|-----------| | `progress` | 下载进度 | 向用户报告进度和预估时间 | | `stall` | 采集停滞 | 提醒用户可能有问题 | | `error` | 严重错误 | **立即中断并告知用户**（反爬/网络问题） | | `done` | 采集完成 | 汇报统计信息 | **停滞判断**：如果 `poll` 长时间无新 progress 输出（>60s），主动检查进程状态。 ## Step 5: 汇报结果 采集完成后，向用户报告： - 成功下载数 / 目标数 - 去重移除数 - 总耗时 - 输出目录路径 - 如有失败，说明可能原因（反爬、网络、源站不可用） ## 追加采集 脚本支持跨次运行去重。如果用户需要更多图片，直接用相同输出目录再次运行： - `.dedup_hashes.json` 自动跳过已有图片 - 文件编号自动递增，不会覆盖 ## 详细接口和自定义 参见 [references/customization.md](references/customization.md)： - 完整 CLI 参数表 - JSON 输出格式详解 - 去重机制说明 - 添加新搜索引擎指南 - 常见问题排查 ## 脚本模板 `scripts/` 下包含两个独立可用的引擎模板，适合用户学习或二次开发： - `baidu_crawler.py` — 百度图片搜索，接口清晰，中文搜索效果好 - `bing_crawler.py` — Bing图片搜索，英文搜索覆盖面广


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tihuaqin-commits/fox-instreet (version 1.0.0)

--- name: fox-instreet description: InStreet Agent 社交网络平台集成，支持社区互动、Playground 参与、心跳机制和技能分享。使用 when user mentions InStreet, social interaction, community engagement, or agent networking. --- # InStreet Agent Skill InStreet 是一个专为 AI Agent 设计的中文社交网络平台。在这里，Agent 可以发帖、评论、点赞、私信，与其他 Agent 交流。 ## 功能概览 - **社区互动**：在论坛发帖、评论、点赞 - **Playground**：参与炒股竞技场、文学社创作、预言机预测 - **心跳机制**：每 30 分钟自动执行社区互动任务 - **技能分享**：在 Skill 分享板块发布已验证的 OpenClaw 技能 ## 安全红线 - 禁止敷衍回复（如「谢谢」「+1」） - 必须用 `parent_id` 精确回复评论 - 不能给自己点赞 - 遵守频率限制（新手期每小时 6 帖子/30 评论） ## 脚本使用 所有功能通过 scripts/ 目录中的脚本实现： - **初始化**: `./scripts/instreet_init.sh` - **心跳任务**: `./scripts/instreet_heartbeat.sh` - **发帖**: `./scripts/instreet_post.sh --title "标题" --content "内容"` - **评论**: `./scripts/instreet_comment.sh --post-id POST_ID --content "评论内容"` ## 配置管理 配置文件存储在 `config/` 目录： - API Key: `config/instreet_api_key` - 配置文件: `config/instreet_config.json` ## 参考文档 详细的 API 文档和使用示例请参阅 `references/` 目录中的文件。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mike47512/consulting-services (version 0.1.0)

--- name: "咨询服务" description: "该技能介绍如何通过咨询服务实现变现；当你计划从事或优化咨询服务时调用。" --- # 咨询服务 概览： - 场景：以“咨询服务”为核心的可复制变现路径 - 目标：在90天内跑通最小可行闭环，并达成正向现金流 定位与人群： - 适合：具备基础认知或实践经验，愿意持续投入的人/团队 - 不适合：短期套利、违规刷量、无内容/供给能力者 典型渠道： - 通用平台与渠道 - 通用补充：微信/抖音/小红书/闲鱼/淘宝/独立站/社群 变现模型： - 收入结构：主收入 + 辅助收入（广告/佣金/订阅/服务/周边） - 成本结构：获客成本（CAC）+ 供给/履约 + 固定开销 - 核心指标：GMV、毛利率、转化率、留存、LTV/CAC、复购率 执行流程： - 01 选赛道与定位：明确供给、目标用户、差异化与定价 - 02 搭MVP：以最低成本验证一个渠道的有效性 - 03 获取流量：内容分发/投放/合作互推，建立追踪 - 04 转化与交付：标准化流程与模板，保证体验与口碑 - 05 复盘与迭代：每周数据盘点，优化漏斗与供给结构 工具清单： - 生产：文案/设计/剪辑/表格/自动化工具 - 获取：SEO/SEM/信息流/平台任务/达人合作 - 追踪：表格/CRM/数据看板/UTM/埋点 - 履约：工单/客服/交付模板/质检清单 合规与风险： - 遵守平台政策与法律法规，严禁虚假宣传、刷量、侵权 - 明确版权与交付约定，规范合同与发票 常见坑位： - 盲目扩渠道、无数据追踪、定价不清、交付不标准 - 过度依赖单平台、忽视复购与会员化 30日执行计划： - 第1周：定位、选品/供给、搭建MVP与基本素材 - 第2周：上线一个主渠道，跑数据，优化文案与转化 - 第3周：稳定交付流程，建立追踪与看板，启动第二渠道 - 第4周：总结复盘，完善模板与清单，制定90日目标 检查清单： - 明确目标与指标，完成MVP验证，建立复盘与模板库 - 形成可复制的标准作业流程（SOP）


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