OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: dagangtj/gateway-guardian (version 1.0.0)

# Gateway Guardian Watchdog daemon that monitors and auto-restarts OpenClaw gateway. ## Usage ```bash ./guardian.sh ``` Run as background daemon: ```bash nohup ./guardian.sh & ``` ## Features - Monitors gateway process health - Auto-restarts on crash - Configurable check interval - Logs restart events - Works on macOS and Linux ## Configuration Edit guardian.sh to customize: - CHECK_INTERVAL: seconds between checks (default: 30) - MAX_RESTARTS: max restarts before alerting (default: 5) - LOG_FILE: where to log events ## Requirements - OpenClaw installed - Bash shell

path: guardian.sh
content: #!/bin/bash
# Gateway 健康守护脚本 v1.0
# 功能：检测 Gateway 状态，异常时自动恢复

GATEWAY_PORT=18789
LOG="$HOME/.openclaw/logs/guardian.log"
BACKUP_CONFIG="$HOME/.openclaw/openclaw.json.bak"
CONFIG="$HOME/.openclaw/openclaw.json"

log() {
  echo "[$(date '+%Y-%m-%d %H:%M:%S')] $1" | tee -a $LOG
}

# 检查 Gateway 是否运行
check_gateway() {
  curl -s --max-time 3 "http://127.0.0.1:$GATEWAY_PORT/health" > /dev/null 2>&1
  return $?
}

# 检查配置是否合法
check_config() {
  openclaw gateway --check-config > /dev/null 2>&1
  return $?
}

# 主逻辑
log "=== Guardian 健康检查 ==="

# 1. 检查 Gateway 是否运行
if check_gateway; then
  log "✅ Gateway 正常运行"
  exit 0
fi

log "⚠️ Gateway 未响应，开始诊断..."

# 2. 检查配置合法性
if ! openclaw doctor 2>&1 | grep -q "Config invalid"; then
  log "✅ 配置正常，尝试重启 Gateway..."
  openclaw gateway restart 2>/dev/null || openclaw gateway start 2>/dev/null
  sleep 5
  if check_gateway; then
    log "✅ Gateway 重启成功"
  else
    log "❌ Gateway 重启失败，通知主人"
    openclaw message send --channel telegram --to "7533987198" \
      --message "⚠️ 管家警报：Gateway 重启失败，请手动检查！运行 'openclaw gateway start'" 2>/dev/null
  fi
else
  log "❌ 配置无效！尝试恢复备份..."
  
  # 3. 配置损坏时，恢复备份
  if [ -f "$BACKUP_CONFIG" ]; then
    cp "$BACKUP_CONFIG" "$CONFIG"
    log "📦 已恢复备份配置"
    
    openclaw gateway start 2>/dev/null
    sleep 5
    
    if check_gateway; then
      log "✅ 使用备份配置恢复成功"
      openclaw message send --channel telegram --to "7533987198" \
        --message "⚠️ 管家警报：配置损坏已自动恢复！已使用备份配置重启 Gateway。" 2>/dev/null
    else
      log "❌ 备份配置也无法启动，通知主人"
      openclaw message send --channel telegram --to "7533987198" \
        --message "🚨 管家紧急警报：Gateway 无法启动！配置备份也失败。请手动运行：openclaw gateway start" 2>/dev/null
    fi
  else
    log "❌ 无备份配置，通知主人"
    openclaw message send --channel telegram --to "7533987198" \
      --message "🚨 管家紧急警报：Gateway 崩溃且无备份配置！请手动运行：openclaw gateway start" 2>/dev/null
  fi
fi

log "=== 检查完成 ==="


path: package.json
content: {
  "name": "gateway-guardian",
  "version": "1.0.0", 
  "description": "Watchdog daemon that monitors and auto-restarts OpenClaw gateway",
  "keywords": ["guardian", "watchdog", "gateway", "monitor", "daemon"],
  "author": "dagangtj"
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sdk-team/alibabacloud-alinux-sysom-inspection (version 0.0.1)

--- name: alibabacloud-alinux-sysom-inspection version: 0.1.0 description: 用于检查 ECS 实例的系统健康状况，识别内存、磁盘、CPU、负载与资源泄漏等异常，并在命中关键内存问题时自动补充深度诊断结果。适用于实例巡检、故障排查与风险预警场景。触发词：SysOM、巡检、实例诊断、memory_usage_rate、内存使用率。 layer: application category: os-ops lifecycle: operations tags: - sysom - inspection - ecs - memory - diagnosis status: beta --- # SysOM 巡检（sysom-inspection） 在技能根目录执行 `./scripts/osops.sh`。 当前实现命令： - `inspection` ## 快速开始 ```bash cd <alibabacloud-alinux-sysom-inspection> ./scripts/init.sh ./scripts/osops.sh inspection \ --region-id cn-hangzhou \ --instance-id i-xxx ``` ## 执行逻辑 - 每次执行巡检前先调用 ROA 接口 `POST /api/v1/openapi/initial_sysom`（`source=skill_hub`），用于判断用户是否具备权限且 SysOM 已开通。 - 若未开通或角色未就绪，命令会交互式询问是否继续“开通+安装 SysOM”。 - 用户同意后先调用 `InitialSysom(check_only=false, source=skill_hub)` 执行开通，再调用 `InstallAgentWithType` 安装。 - 安装后会再次调用 `InitialSysom(check_only=true, source=skill_hub)` 复检，复检通过才继续巡检与诊断。 - 不再本地配置阈值/事件规则，异常判断由服务端巡检报告决定。 - 固定调用 ROA 巡检接口：`POST /api/v1/inspection/createInstanceInspection`，并固定传 `source=skill_hub`。 - 若需要巡检全部项目，可传 `items=[]`（CLI 中为显式传空 `--inspection-items`）。 - 若标准巡检 API 返回 `InvalidAction.NotFound`，CLI 会标记“当前版本不可用”并停止后续流程，避免无效重试。 - 报告查询调用 ROA 接口：`GET /api/v1/inspection/getInspectionReport`。 - 当创建接口不可用时，CLI 会补发一次 `GetInspectionReport` 探测调用并记录结果，确保日志中可观测到该动作。 - 巡检报告中若命中 `sysom:metric:memory_usage_rate` 异常，自动调用 `InvokeDiagnosis` 发起 `memgraph` 诊断。 - `InvokeDiagnosis` 的 `params` 会注入 `__sysom_diagnosis_source=skill_hub`，并校验业务 `code=Success`。 - 发起诊断后自动轮询 `GetDiagnosisResult`，直到 `success` / `fail` / 超时。 - 可通过 `--disable-memgraph-diagnosis` 关闭自动诊断。 ## 可扩展性约定 - 巡检项可通过 `--inspection-items` 传入覆盖默认列表。 - 若 InitialSysom 返回未开通，CLI 会在终端进行交互式确认后再执行开通尝试+重检。 - 内存异常触发诊断的判定逻辑位于 `scripts/sysom_cli/inspection/command.py`。 - 如需新增“巡检命中后触发的专项诊断”，可复用 `InvokeDiagnosis` 调用方式扩展。

path: scripts/requirements.txt
content: requests==2.34.2
alibabacloud-tea-openapi==0.4.4
alibabacloud-tea-util==0.3.14


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: zhaobod1/huo15-openclaw-explore-mode (version 1.1.1)

--- name: huo15-openclaw-explore-mode version: 1.1.0 description: "深度探索模式 — 系统性调研代码库、系统或话题，只读不改。借鉴 Claude Code 的 Explore Agent。" homepage: https://github.com/zhaobod1/huo15-openclaw-enhance metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "bins": [] } } } --- # 探索模式 (Explore Mode) 进入只读深度探索模式，在回答前系统性地调研。 ## 使用时机 ✅ **使用此技能当：** - "帮我了解一下这个项目的架构" - "这个功能是怎么实现的？" - "调查一下为什么会出这个 bug" - 需要全面理解一个不熟悉的代码库或系统 ❌ **不要使用当：** - 已经很了解要查的内容 - 用户只是问一个简单的事实性问题 ## 探索流程 ### 1. 确定探索目标 - 要回答什么问题？ - 探索的范围是什么？（哪些目录/文件/系统） - 需要达到什么深度？ ### 2. 广度优先扫描 - 先看目录结构，建立全局认知 - 读 README、配置文件、入口文件 - 识别主要模块和它们的关系 ### 3. 深度定向调研 - 针对目标问题，深入相关模块 - 跟踪关键调用链 - 查看测试用例理解预期行为 - 查看 git log 了解变更历史 ### 4. 输出探索报告 结构化输出： ``` ## 探索报告: [主题] ### 概述 一段话总结发现 ### 架构/实现 - 关键文件和它们的职责 - 核心数据流/调用链 - 重要的设计决策 ### 发现 - 发现1: ... - 发现2: ... ### 回答 [针对原始问题的直接回答] ### 建议（可选） 如果发现了问题或改进空间 ``` ## 核心原则 - **只读不改** — 探索阶段不修改任何文件 - **系统性** — 不要只看一个文件就下结论，要交叉验证 - **记录路径** — 给出具体的文件路径和行号，方便用户定位 - **区分事实和推测** — 明确标注哪些是从代码看到的，哪些是推断的


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bw520333/bw-openclaw-boost (version 1.2.4)

# bw-openclaw-boost - OpenClaw 效率提升工具包 ## 概述 基于 Claude Code 架构分析开发的 OpenClaw 效率工具包，包含成本追踪、记忆管理、压缩系统、权限控制等功能。 ## 版本 **v1.2.2** — 2026-04-03 ## 文件结构 ``` bw-openclaw-boost/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── version.json # 版本信息 ├── install.sh # 安装脚本 ├── launch.sh # 统一启动器 ├── config/ # 本地配置（不访问全局） │ └── feature-flags.json └── tools/ ├── cost_tracker.py # 成本追踪 ├── memory_relevance.py # 相关性记忆检索 ├── compaction_manager.py # 多层压缩 ├── permission_manager.py # 权限管理（本地规则） ├── tool_tracker.py # 工具执行追踪 ├── coordinator.py # 任务协调（仅本地记录） ├── dream_consolidation.py # 自动记忆整理 ├── slash_commands.py # 斜杠命令 ├── token_budget.py # Token 预算监控 ├── feature_flags.py # 功能开关 └── check_permission.sh # 权限检查 ``` ## 安装 ```bash bash install.sh ``` 安装后位于 `~/.openclaw/bw-openclaw-boost/` ## 安全特性 - ✅ **配置文件在技能本地目录**，不访问全局 ~/.openclaw - ✅ **不删除任何日志文件**，只整理不清理 - ✅ coordinator 仅做本地任务记录，**不发送消息** - ✅ 所有 openclaw CLI 调用均为只读操作 - ✅ 无网络下载，无外部凭据要求 ## 配置说明 - 配置存储在：`~/.openclaw/bw-openclaw-boost/config/` - 记忆数据存储在：`~/.openclaw/bw-openclaw-boost/memory/` - **不修改全局 ~/.openclaw/** 目录 ## 使用方式 ### 统一启动器 ```bash bash launch.sh cost # 成本追踪 bash launch.sh memory # 记忆检索 bash launch.sh budget # Token 预算 bash launch.sh all-status # 所有状态概览 ``` ### 单独工具 ```bash python3 tools/cost_tracker.py python3 tools/memory_relevance.py scan python3 tools/compaction_manager.py status python3 tools/feature_flags.py list ``` ## 依赖要求 - **Python 3** - **Bash** - **openclaw CLI**（部分工具需要，仅读取状态） ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变更说明 | |------|------|----------| | 1.2.2 | 2026-04-03 | 配置文件移至技能本地；dream_consolidation 不删除日志 | | 1.2.1 | 2026-04-03 | 修复launch.sh路径；coordinator仅本地记录 | | 1.2.0 | 2026-04-03 | 打包完整工具脚本 | | 1.0.7 | 2026-04-03 | 移除 stream_exec.py | ## License MIT-0 - Free to use, modify, and redistribute. No attribution required.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lksrz/mailgun-simple (version 2.2.0)

--- name: mailgun-simple description: Send outbound emails via the Mailgun API. Uses MAILGUN_API_KEY, MAILGUN_DOMAIN, MAILGUN_REGION, and MAILGUN_FROM. metadata: {"openclaw": {"requires": {"bins": ["node"], "env": ["MAILGUN_API_KEY", "MAILGUN_DOMAIN", "MAILGUN_REGION", "MAILGUN_FROM"]}, "primaryEnv": "MAILGUN_API_KEY", "install": [{"id": "npm-deps", "kind": "node", "package": "mailgun.js@12.7.0 form-data@4.0.1", "label": "Install Mailgun SDK dependencies"}]}} --- # Mailgun Simple Send outbound emails using the official Mailgun JS SDK. ## Environment Variables | Variable | Required | Default | Description | |---|---|---|---| | `MAILGUN_API_KEY` | **Yes** | — | Your private Mailgun API key. | | `MAILGUN_DOMAIN` | **Yes** | `aicommander.dev` | Your verified sending domain. | | `MAILGUN_REGION` | **Yes** | `EU` | API region: `EU` or `US`. | | `MAILGUN_FROM` | No | `Postmaster <postmaster@{domain}>` | Default sender address. | ## Setup ```bash npm install mailgun.js@12.7.0 form-data@4.0.1 ``` ## Tools ### Send Email ```bash MAILGUN_API_KEY=xxx MAILGUN_DOMAIN=example.com MAILGUN_REGION=EU node scripts/send_email.js <to> <subject> <text> [from] ```

path: package.json
content: type: module

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: windy-001-crypto/data-harvester-v2 (version 1.0.0)

--- name: data-harvester-v2 description: Batch web scraping for competitor analysis, price monitoring and market research command-dispatch: tool command-tool: data_harvester command-arg-mode: raw metadata: {"openclaw": {"emoji": "🧑‍🌾", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # 🧑‍🌾 Data Harvester - Batch Scraping & Competitor Analysis Professional-grade batch web scraping tool for competitor monitoring, price tracking, and market research. ## Features - **Batch URL Scraping**: Process multiple URLs from file - **Competitor Comparison**: Compare products across platforms - **Stock Data**: Real-time stock quotes and analysis - **Sector Trends**: Hot sectors and market trends - **News Aggregation**: Collect news by keywords ## Commands | Command | Description | Example | |---------|-------------|---------| | `stock <code>` | Query stock data | `/data-harvester stock 600519` | | `block` | Hot market sectors | `/data-harvester block` | | `fund` | Money flow tracking | `/data-harvester fund` | | `news <keyword>` | News search | `/data-harvester news AI` | | `compare <product>` | Competitor comparison | `/data-harvester compare laptop` | | `batch <file>` | Batch URL list | `/data-harvester batch urls.txt` | | `export <file> <format>` | Export data | `/data-harvester export data.json excel` | ## Usage Examples ### Stock Query ``` /data-harvester stock 000001 ``` Returns: Real-time stock price, change %, volume ### Competitor Comparison ``` /data-harvester compare "wireless earphones" ``` Returns: Price comparison across Taobao, JD, Pinduoduo ### Sector Analysis ``` /data-harvester block ``` Returns: Top 7hot sectors with leader stocks ### Fund Flow ``` /data-harvester fund ``` Returns: Top 5 stocks with main fund inflow ## Batch Processing Create a text file with one URL per line: ``` https://example1.com https://example2.com https://example3.com ``` Then run: ``` /data-harvester batch urls.txt ``` ## Technical Details - **Language**: Python 3 - **Output Formats**: JSON, CSV, Excel - **Rate Limiting**: Configurable delay between requests ## Legal Notice - Respect target website's robots.txt - Use reasonable request intervals (3-5 seconds) - For educational/research purposes only - Commercial use requires proper authorization


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: hikaruhuimin/medical-literature-search (version 1.0.0)

--- name: Medical Literature Search description: 医疗文献检索助手。当用户需要搜索PubMed、知网、万方等医学文献数据库，或需要进行文献综述、循证医学证据检索、药物研究资料查找时使用此技能。支持中英文文献搜索、摘要提取、相关文献推荐。 --- # Medical Literature Search 医疗文献检索助手 ## 技能概述 这是一个专业的医疗文献检索技能，帮助用户快速搜索和整理医学文献资料。 ## 核心功能 ### 1. PubMed 文献搜索 - 使用PubMed API或网页搜索 - 支持关键词、MeSH词、作者、期刊等多种检索方式 - 提取文献标题、作者、摘要、DOI等信息 - 返回格式化的文献列表 ### 2. 中文文献数据库搜索 - 知网（CNKI）文献搜索 - 万方数据库搜索 - 维普数据库搜索 - 提取中文文献的关键信息 ### 3. 文献信息整理 - 自动提取文献摘要要点 - 生成文献摘要对比表 - 按相关度/时间/引用量排序 ### 4. 循证医学支持 - PICO格式检索策略构建 - 证据等级评估 - 系统评价/Meta分析优先推荐 ## 使用方法 ### 基础搜索 ``` 用户: 帮我搜索关于糖尿病治疗的最新文献 执行: 1. 构建检索式 "diabetes treatment"[Title/Abstract] 2. 在PubMed搜索，返回最近5年高相关文献 3. 提取前10篇文献的核心信息 ``` ### 精确搜索 ``` 用户: 搜索张三发表的关于肺癌的论文 执行: 1. 构建检索式: author:"Zhang S" AND "lung cancer"[MeSH] 2. 返回作者相关文献列表 ``` ### 中文文献搜索 ``` 用户: 在知网搜索高血压药物治疗的研究 执行: 1. 访问知网进行检索 2. 返回相关中文文献列表 ``` ## 输出格式 每次搜索返回以下信息： ### 文献卡片 ``` 【标题】文献标题 【作者】第一作者等 【期刊】期刊名, 年份 【DOI】10.xxxx/xxxxx 【摘要】文献摘要的中文要点总结（3-5句话） 【链接】文献访问链接 ``` ### 汇总表 当返回多篇文献时，生成对比表格： | 序号 | 标题 | 年份 | 期刊 | 研究类型 | |------|------|------|------|----------| ## 执行流程 1. **理解需求**：分析用户的检索意图和具体需求 2. **构建检索式**：根据需求设计最优检索策略 3. **执行检索**：访问相应数据库进行搜索 4. **筛选结果**：按相关度、时效性筛选文献 5. **整理输出**：格式化呈现文献信息 6. **提供延伸**：建议相关检索词或后续研究方向 ## 注意事项 - 优先搜索开放获取（Open Access）文献 - 标注文献的可获取性（免费/付费/需订阅） - 对于付费文献，提供DOI方便用户自行获取 - 搜索结果建议控制在10-20篇，避免信息过载 ## 数据库访问 - PubMed: https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/ - 知网: https://www.cnki.net/ - 万方: https://www.wanfangdata.com.cn/ - 维普: https://www.cqvip.com/ ## 适用场景 - 临床医生查阅最新诊疗进展 - 医学生撰写综述论文 - 科研人员文献调研 - 药物研发文献支持 - 循证医学证据检索


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chenxuyaun/regex-playground (version 1.0.0)

--- name: regex-playground description: Learn, test, and debug regular expressions with real-time matching, explanations, and common patterns. Perfect for developers learning regex or debugging complex patterns. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": [] }, "install": [], }, } --- # Regex Playground Interactive regular expression learning and testing tool. ## Usage ``` regex "pattern" "test string" ``` ## Features - 🎯 Real-time matching - 📖 Plain English explanation - 🔍 Match groups extraction - 📋 Common patterns library - 🧪 Test cases generator ## Example ``` Input: regex "(\w+)@(\w+)\.(\w+)" "[REDACTED_SECRET]" Output: ✓ Match: [REDACTED_SECRET] Group 1: test Group 2: example Group 3: com Explanation: - (\w+) - capture word characters (test) - @ - literal @ - (\w+) - capture word characters (example) - \. - literal dot - (\w+) - capture word characters (com) ``` ## Common Patterns | Pattern | Meaning | Example | |---------|---------|---------| | `\d+` | One or more digits | 123 | | `\w+` | Word characters | hello_123 | | `[a-z]` | Letter range | a, b, c | | `^start` | Starts with | start... | | `end$` | Ends with | ...end | | `a|b` | OR | a or b | | `a*` | Zero or more a | '', a, aaa | | `a+` | One or more a | a, aaa | ## Commands - `regex explain <pattern>` - Explain pattern in plain English - `regex test <pattern> <string>` - Test pattern against string - `regex library` - Show common patterns - `regex generate <type>` - Generate test cases (email, url, phone, etc.) ## Use Cases - Debug regex in code - Learn regex by seeing matches - Validate input patterns - Extract data from strings

path: _meta.json
content: ownerId: openclaw
slug: regex-playground
version: 0.1.0

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: andy27725/gemini-andy27725 (version 1.0.0)

--- name: gemini description: Gemini CLI for one-shot Q&A, summaries, and generation. homepage: https://ai.google.dev/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "✨", "requires": { "bins": ["gemini"] }, "install": [ { "id": "brew", "kind": "brew", "formula": "gemini-cli", "bins": ["gemini"], "label": "Install Gemini CLI (brew)", }, ], }, } --- # Gemini CLI Use Gemini in one-shot mode with a positional prompt (avoid interactive mode). Quick start - `gemini "Answer this question..."` - `gemini --model <name> "Prompt..."` - `gemini --output-format json "Return JSON"` Extensions - List: `gemini --list-extensions` - Manage: `gemini extensions <command>` Notes - If auth is required, run `gemini` once interactively and follow the login flow. - Avoid `--yolo` for safety.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chircken891/mem0-status-check (version 1.0.0)

--- name: mem0-status-check description: | 检查 mem0 本地记忆系统的功能完整性和运行状态。每次被问到 mem0 功能、状态、是否完整时触发。 触发词：mem0状态、mem0功能、检查mem0、mem0正常吗、mem0完整性 --- # mem0 状态检查 ## 执行步骤 ### 第一步：运行 mem0 search 测试语义搜索 ```powershell & C:\Users\Administrator.DESKTOP-BD1JUD0\anaconda3\python.exe D:\autoclaw\结果\mem0\mem0_wrapper.py search main_user "test" --limit 1 ``` 预期：有返回结果（memory 字段非空） ### 第二步：运行 get_all 获取全部记忆数量 ```powershell & C:\Users\Administrator.DESKTOP-BD1JUD0\anaconda3\python.exe D:\autoclaw\结果\mem0\mem0_wrapper.py get_all main_user ``` 预期：返回记忆列表，计数 > 0 ### 第三步：检查 cron 任务状态 ```powershell # 从当前会话的 cron list 获取 mem0 相关任务运行状态 ``` ### 第四步：检查 Chroma 向量库 ```powershell Get-ChildItem D:\autoclaw\结果\mem0\chroma_db -ErrorAction SilentlyContinue | Measure-Object ``` 预期：文件数量 > 0 --- ## 检查项目列表（逐项报告） | # | 功能 | 状态 | 说明 | |---|------|------|------| | 1 | add 第一次 LLM 提取 | 待确认 | 使用 USER_MEMORY_EXTRACTION_PROMPT + AGENT_MEMORY_EXTRACTION_PROMPT（含 few-shot examples） | | 2 | add 第二次 LLM 对比 | 待确认 | 应有 ADD/UPDATE/DELETE 决策逻辑，目前疑似直接调 m.add() | | 3 | search 语义搜索 | 待确认 | | | 4 | get_all 获取全部记忆 | 待确认 | | | 5 | update 更新记忆 | 待确认 | | | 6 | delete 删除记忆 | 待确认 | | | 7 | history 操作历史 | 待确认 | | | 8 | delete_all 全量删除 | 待确认 | | | 9 | reset 重置 | 待确认 | | | 10 | 流程记忆 Procedural | 待确认 | memory_type="procedural_memory" 支持 | | 11 | 情景记忆 Episodic | 待确认 | cmd_add_episodic() 实现 | | 12 | MEMORY_ANSWER_PROMPT | 待确认 | cmd_chat() 里使用 | | 13 | 增强版提示词模板 | 待确认 | prompts_zh.py 中的模板 | | 14 | MCP Server (stdio) | 待确认 | mem0_mcp_server.py | | 15 | 定时去重合并 cron | 待确认 | mem0-daily-dedup，每天凌晨3点 | | 16 | Chroma 向量库存储 | 待确认 | D:\autoclaw\结果\mem0\chroma_db | --- ## 输出格式 ``` 【mem0 状态报告】 ✅ 正常运行： - search：正常 - get_all：X 条记忆 - 定时 cron：mem0-session-memory / mem0-daily-dedup - Chroma：X 个文件 ⚠️ 缺失功能： - [具体功能名]：[原因/说明] 🔧 建议补充： - [具体建议] ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: maoxiaohei2026-tech/feishu-requirement-manager (version 3.1.0)

--- version: 3.1.0 name: feishu-requirement-manager description: | 飞书需求管理工具（去中心化+可扩展）。支持需求创建、任务拆分、代理执行、进度跟踪。 **核心字段**： - 需求：标题、状态、优先级、进度、截止日期 - 任务：标题、状态、执行人、关联需求 **支持自定义扩展**，用户可添加额外字段。 --- # 需求管理 Skill (v3.1.0) ## 📋 核心字段定义 ### 需求列表（必填字段） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | 需求标题 | text | 必填，唯一标识 | | 状态 | singleSelect | 待处理/进行中/已完成/已取消 | | 优先级 | singleSelect | P0/P1/P2/P3 | | 进度 | number | 0-100% | | 截止日期 | datetime | 可选 | | 提出日期 | datetime | 自动填充 | ### 需求列表（可扩展字段） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | 需求描述 | text | 详细描述 | | 需求类型 | singleSelect | 产品/技术/运营/其他 | | 所属项目 | link | 关联项目 | | 关联文档 | url | 相关文档链接 | | 负责人 | user | 负责人 | | 备注 | text | 备注信息 | --- ### 任务列表（必填字段） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | 任务标题 | text | 必填 | | 任务状态 | singleSelect | 待处理/进行中/已完成/阻塞 | | 关联需求 | link | 关联需求（必填） | | 执行人 | text/select | AI助手/搜索Agent/文档Agent/用户 | ### 任务列表（可扩展字段） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | 任务描述 | text | 详细描述 | | 依赖任务 | link | 依赖的其他任务 | | 优先级 | singleSelect | P0/P1/P2/P3 | | 截止日期 | datetime | 截止时间 | | 输出 | text | 执行结果/交付物 | --- ### 项目列表（可选） | 字段 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | 项目名称 | text | 必填 | | 项目状态 | singleSelect | 进行中/已完成/已暂停 | | 项目描述 | text | 描述 | | 负责人 | user | 项目负责人 | --- ## 🔄 动态字段处理 ### 创建时的字段映射 ```javascript // 用户输入 → 字段映射 用户输入 = { "需求": "开发一个App", "优先级": "P1", "类型": "产品" } // 转换为表格字段 fields = { "需求标题": "开发一个App", "优先级": "P1 - 重要", "需求类型": "产品" } ``` ### 自定义字段处理 如果用户添加了额外字段： 1. 尝试匹配已知字段 2. 无法匹配时，提示用户确认字段名 3. 存储到"备注"字段或创建新字段 --- ## ⚡ 核心流程 ``` 用户请求 ↓ 主Agent：创建需求/任务 ↓ PM代理：拆分任务 ↓ 执行Agent：并行执行 ↓ 更新表格状态 ↓ 通知用户 ``` --- ## 📖 使用示例 ### 例1: 创建需求 ``` 用户：创建需求：开发AI助手 主Agent： 1. 检查表格是否存在 2. 创建需求记录 - 需求标题：开发AI助手 - 状态：待处理 - 优先级：P1 - 重要 - 提出日期：当前时间 3. 触发PM代理 ``` ### 例2: 添加自定义字段 ``` 用户：创建需求：项目A，预算10万，负责人张三 主Agent： 1. 核心字段：需求标题、项目A 2. 自定义字段： - 预算：10万 → 存到"备注" - 负责人：张三 → 如有"负责人"字段则使用，否则存备注 ``` --- ## 🔗 触发关键词 ``` 需求管理、创建需求、拆分需求、执行任务 查看进度、添加任务 ``` --- ## ⚠️ 字段映射规则 | 用户输入 | 表格字段 | |---------|---------| | 需求/标题 | 需求标题 | | 任务 | 任务标题 | | 紧急/重要 | P0 - 紧急 / P1 - 重要 | | 正在进行/做 | 进行中 | | 完成/结束 | 已完成 | --- *版本: 3.1.0 | 2026-03-22*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: east5ringroad-kyle/pollinations-sketch-note (version 0.0.1)

# Pollinations Sketch Note Skill **Name**: pollinations-sketch-note **Version**: 0.0.1 **Author**: 锦鲤 **License**: MIT ## Description AI-powered sketch note generator that creates hand-drawn style knowledge cards with auto-search and summary. AI 手绘知识卡片生成器，自动搜索主题并总结，生成手绘风格知识卡片。 ## Features - Auto-search from Wikipedia and Baidu Baike - AI summary to 180-200 characters - 3 artistic styles (Minimalist/Cute/Cyberpunk) - Standard 804×440 output - Auto signature and timestamp ## Requirements - Python 3.10+ - requests - pillow>=10.0.0 - Environment variables: POLLINATIONS_API_KEY, TAVILY_API_KEY ## Usage ```bash python3 generate.py --theme "主题名" ``` ## Documentation See README.md and INTRO.md for full usage guide.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: wangjipeng977/ai-image-to-code-yanyu (version 1.0.0)

# AI Image To Code **Emoji:** 🖼️→💻 **Trigger:** User pastes a UI screenshot/image and wants code (HTML/CSS or React). ## What It Does Converts UI screenshots into working HTML/CSS or React + Tailwind components. Analyzes the layout structure, color palette, typography hierarchy, and spacing to produce faithful code reconstruction. ## Features - Vision-powered layout extraction (header, sidebar, main content, etc.) - Multi-format output: plain HTML/CSS (default) or React + Tailwind CSS - Mobile-first responsive (detects mobile screenshots → max-width: 375px) - Contextual placeholder content (e.g., "Price: $49.99" not lorem ipsum) ## Modes | Mode | Description | |------|-------------| | `/ai-image-to-code` | Convert UI image to HTML/CSS | | `/ai-image-to-code/react` | Output React functional component + Tailwind | | `/ai-image-to-code/describe` | Text description of layout, no code | ## How To Use ``` /ai-image-to-code ``` Paste a screenshot, ask to generate HTML/CSS. ``` /ai-image-to-code/react ``` Asks for React + Tailwind output instead. ``` /ai-image-to-code/describe ``` Just describe the layout, no code generation. ## Technical Notes - Uses MiniMax vision model to analyze screenshot - Detects dark mode and applies appropriate color schemes - Generates semantic HTML structure - Tailwind classes mapped from visual analysis --- *Last updated: 2026-05-28*


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