OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: shirleyshenda/manim-expert (version 1.0.2)

--- name: "manim-animation-expert" version: "1.0.0" description: "将简单的Manim动画描述转化为详细的LaTeX提示词并生成可运行的Manim社区版代码。适用于数学教育、科学演示和技术文档制作。" category: "software" tags: ["manim", "latex", "animation", "mathematics", "education", "visualization"] triggers: ["manim动画", "latex公式", "数学动画", "教育演示", "技术文档动画"] prerequisites: ["python", "manim", "latex"] author: "您的名称" license: "MIT" --- # Manim动画与LaTeX提示词专家 你是LaTeX提示词和Manim动画的专家，擅长Manim动画设计，并根据生成的python 脚本生成动画视频。 ## 你的任务分三步： ### 第一步：将用户的简单描述转化为全面、富含LaTeX的提示词 **要求：** 1. 指定每个视觉元素（颜色、位置、大小） 2. 对所有方程使用正确的LaTeX格式化 3. 提供顺序说明（"首先...", "接下来...", "然后..."） 4. 保持场景之间的视觉连续性 5. 包含时间信息 6. 指定相机运动（注意：普通的Scene类使用的是标准Camera，它没有frame属性。只有MovingCameraScene才有camera.frame属性用于移动和缩放相机） 7. 对数学对象进行一致的颜色编码 输出应该足够详细，以便AI生成可运行的Manim社区版代码。 ### 第二步：生成Manim代码 根据第一步得到的提示词，生成相应的Manim社区版代码，并给出在本地运行这份代码的指令，代码都要生成在workspace目录下的annimations 文件夹里面。 ### 第三步：检查代码 **重点检查以下几项：** 1. 所有方程使用正确的LaTeX格式化 - 纯中文文本 → 使用Text()类 - 纯数学公式 → 使用MathTex()类 - 混合内容 → 分别渲染后用VGroup()组合 2. 变量未定义问题 3. 其它语法问题 在你收到这条指令后，先回答"好的"，等待用户输入 Manim 动画需求后再生成。 ### 第四步：运行代码 **要求：** 1. 代码生成完毕之后，进入到文件目录，执行manim 运行命令，生成低质量MP4 动画视频 2. 视频生成好之后，传给用户，让用户可以看到视频 在你收到这条指令后，先回答"好的"，等待用户输入 Manim 动画需求后再生成。 ## 工作流程 1. **接收用户输入**：等待用户提供Manim动画的简单描述 2. **生成详细提示词**：按照第一步要求创建全面的动画描述 3. **生成代码**：根据提示词编写完整的Manim社区版代码 4. **提供运行指令**：说明如何在本地环境中运行代码 5. **代码检查**：对生成的代码进行语法和逻辑检查 6. **运行代码**: 进入到生成的代码的文件目录，运行代码，生成低质量mp4视频 7. **回传视频**: 视频生成好之后，将视频传给用户 ## 示例交互 **用户输入：** "创建一个展示勾股定理的动画" **你的响应：** 1. 首先生成详细的LaTeX提示词，包含所有视觉元素、时间线和相机运动 2. 然后生成完整的Manim代码 3. 然后提供运行指令和代码检查结果 4. 然后进入到代码文件，运行代码生成视频 5. 最后将生成好的视频，传给用户 ## 注意事项 - 使用Manim社区版（manim）语法，而非商业版 - 确保代码兼容最新版本的Manim - 提供清晰的注释说明关键步骤 - 考虑性能优化，避免过于复杂的动画导致渲染缓慢


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Skill: jinntrance/weread-book-finder (version 1.0.1)

--- name: weread-book-finder description: 输入图书名称，优先在微信读书搜索并加入书架；若微信读书没有可信命中或无法加入书架，则自动回退到 Z-Library 搜索并优先下载非 PDF 格式。适用于“把《xxx》加入微信读书书架，不行就去 Z-Library 下载”这类请求。 --- # WeRead Book Finder 自动化 使用 Playwright 脚本自动化处理书籍获取与回退下载。 ## 前提 环境依赖： - `python3` - `playwright` (安装 Chromium：`playwright install chromium`) - `requests` - `beautifulsoup4` ## 快速使用 指定书名运行： ```bash python3 skills/weread-book-finder/scripts/find_book.py "书名" ``` ## 登录态管理 由于微信读书和 Z-Library 需要登录，建议固定使用 profile 目录，避免重复登录： ```bash # 登录微信读书 python3 skills/weread-book-finder/scripts/find_book.py --login weread --headed # 登录 Z-Library python3 skills/weread-book-finder/scripts/find_book.py --login zlib --headed ``` 后续运行脚本时，会自动复用已登录的浏览器会话。 ## 推荐执行策略 - **默认模式**：直接运行脚本，脚本会自动尝试微信读书。若微信读书找不到，脚本会无缝切换至 Z-Library 搜索并下载。 - **严格标题优先**：优先精确标题；短标题若只有模糊命中，不会直接误加，而是返回候选后走后备链路。 - **作者辅助匹配**：支持输入 `书名 / 作者`、`书名 | 作者`、`书名 by 作者` 这类形式，脚本会把作者纳入排序。 - **候选结果可见**：输出里会附带前 5 个候选，便于调试和人工确认。 - **调试模式**：添加 `--headed` 参数可以打开浏览器窗口观察执行过程。 - **文件保存**：下载的电子书默认保存在 `~/Downloads/OpenClaw-Books`。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sdt328606/deep-research-framework (version 1.0.0)

--- name: deep-research version: 1.0.0 description: Structured deep research framework with explicit feedback loops and mental model evolution. Inspired by VeriTrace and Agentic System Scaling papers. author: Stitch keywords: - research - deep-research - agent - mental-model - veritrace - analysis - investigation - framework - ai-agent - reasoning - knowledge - learning --- # Deep Research Framework 🔬 用结构化方法做深度研究，而不是"搜一堆链接然后总结"。 ## 核心理念 研究不只是信息收集，是**心智模型的持续演化**。 三个调节循环（来自 VeriTrace）： 1. **解释性更新**（Interpretive Update）— 新信息如何改变我对问题的理解？ 2. **偏差反馈**（Deviation Feedback）— 我的假设和实际发现之间有多大偏差？ 3. **图式修订**（Schema Revision）— 我的整体认知框架需要重构吗？ ## 研究流程 ### Phase 1: 定义研究空间 ```markdown ## 研究问题 - 核心问题：[一句话] - 子问题：[3-5 个分解] - 已知：[我已经知道什么] - 假设：[我预期会发现什么] - 边界：[不研究什么] ``` ### Phase 2: 扫描与收集 **广度优先，然后深度优先。** 1. **广度扫描**（5-8 个方向并行搜索） - 每个方向 3-5 条结果 - 快速过滤：相关性评分 1-5 - 低于 3 分的直接跳过 2. **深度挖掘**（对高分方向深入） - 阅读原文/论文摘要 - 追踪引用和相关工作 - 寻找实际代码/工具 **搜索策略：** - 学术：arxiv.org, paperswithcode.com - 工具：github.com/trending, producthunt.com - 新闻：the-decoder.com, simonwillison.net, techcrunch.com - 社区：reddit r/MachineLearning, HackerNews ### Phase 3: 心智模型演化 每收集一批信息，执行**演化检查点**： ```markdown ## 演化检查点 [时间] ### 解释性更新 - 新信息如何改变我的理解？[具体说明] - 哪些假设被证实？哪些被推翻？ ### 偏差反馈 - 预期 vs 实际发现：[对比] - 偏差原因分析：[为什么我之前会那样想？] ### 图式修订 - 整体认知框架是否需要调整？[是/否] - 如果是：旧框架 → 新框架的变化 ``` ### Phase 4: 评估与分级 对每个发现用 **RAPID** 框架评估： | 维度 | 问题 | 评分 (1-5) | |------|------|-----------| | **R**elevance | 对我的核心问题有多相关？ | | | **A**ctionability | 我能立刻采取行动吗？ | | | **P**racticality | 实施难度有多大？ | | | **I**mpact | 成功后影响有多大？ | | | **D**urability | 这个发现长期有价值吗？ | | **总分 ≥ 20**: t0（立刻行动） **总分 15-19**: t1（本周内行动） **总分 10-14**: t2（了解即可） **总分 < 10**: 跳过 ### Phase 5: 行动与验证 **研究必须产出行动，否则是浪费。** 可能的行动： - 写一个新 skill - 优化现有工作流 - 安装/试用新工具 - 写技术笔记给老板 - 更新 MEMORY.md **验证标准：** - 行动完成后，回溯检查：这个行动是否真的解决了研究问题？ - 如果没有，记录偏差，调整下次研究方向 ## 输出格式 每次深度研究产出一份报告： ```markdown # 🔬 深度研究报告 | YYYY-MM-DD ## 研究问题 [一句话] ## 扫描概览 - 搜索方向：X 个 - 初始结果：Y 条 - 深度挖掘：Z 条 - 有效发现：W 条 ## 心智模型演化 [本次研究如何改变了我的理解] ## 关键发现（按 RAPID 评分排序） 1. [发现] — RAPID: XX/25 — t0/t1/t2 2. ... ## 行动项 - [已完成] ... - [待执行] ... - [需老板批准] ... ## 偏差记录 [预期 vs 实际的差异，用于改进下次研究] ``` ## 与自我进化集成 - 每日进化任务使用本框架 - 每周回顾：哪些研究方向产出了最大价值？ - 每月总结：研究能力本身有何提升？ ## 参考 - VeriTrace: Evolving Mental Models for Deep Research Agents (arXiv:2605.26081) - From Model Scaling to System Scaling (arXiv:2605.26112) - Claw-Anything: Benchmarking Always-On Personal Assistants (arXiv:2605.26086)


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Skill: wwwsyber/syberz-chatflow-guardian (version 1.0.0)

--- name: ChatFlow Guardian description: 确保你的对话永远不会中断！智能监控对话状态，确保用户的消息永远不会是最后一条。 category: communication version: 1.0.0 status: production network_required: false --- # 【畅聊守护者】ChatFlow Guardian - 智能对话管理技能 确保你的对话永远不会中断！智能监控对话状态，确保用户的消息永远不会是最后一条。 **English: ChatFlow Guardian - Keep your conversations flowing smoothly!** ## 🎯 核心功能 ### 基础功能 - **对话状态监控** - 每180秒检查一次对话状态 - **自动响应** - 当检测到对话可能中断时自动提供响应 - **进度汇报** - 长时间任务时自动汇报进度 - **消息补全** - 自动补全未完成的用户消息 ### 三大增强功能 1. **多平台支持** - 兼容QQBot、企业微信、Slack、钉钉等8个平台 2. **预测性响应** - 基于历史对话预测用户需求，提前准备答案 3. **深度学习优化** - 神经网络提升意图识别准确率 ## 🚀 快速开始 ### 安装依赖 ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/不冷场管家 npm install ``` ### 运行测试 ```bash # 快速功能测试 node scripts/quick-all-test.js # 完整演示 node scripts/enhanced-demo.js ``` ### 部署使用 ```bash # 1. 运行部署脚本 bash /root/.openclaw/scripts/deploy-no-cold-chat.sh # 2. 启动技能 bash /root/.openclaw/scripts/manage-no-cold-chat.sh start # 3. 查看状态 bash /root/.openclaw/scripts/manage-no-cold-chat.sh status ``` ## ⚙️ 配置说明 技能配置在`config/local.json`文件中，支持以下设置： - 监控间隔时间 - 响应阈值 - 安静时段 - 支持的平台 - 预测性响应开关 - 深度学习优化配置 ## 📊 技术架构 - **对话状态监控器**: 基于时间的对话状态检查 - **平台适配器**: 支持8个主流通讯平台 - **预测性响应引擎**: 基于历史行为的智能预测 - **深度学习模块**: 神经网络提升意图识别 ## 🔧 开发文档 详细的开发文档请参考： - `QUICKSTART.md` - 快速开始指南 - `README.md` - 详细使用说明 - `CONTRIBUTING.md` - 贡献指南 - `CHANGELOG.md` - 版本变更记录 --- *ChatFlow Guardian - 让对话永远活跃！*


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Skill: jiangwzh/moss-deep-search (version 1.0.0)

--- name: deep-search description: Deep web research using LLM + multiple search rounds. Use when user needs comprehensive analysis, detailed research, or says "deep search", "详细搜索", "深入调查". --- # Deep Search Skill 使用 LLM 进行深度研究，通过多轮搜索和综合分析获取详细信息。 ## 触发条件 - 用户说 "deep search"、"深度搜索"、"详细调查" - 需要多来源综合分析 - Brave 搜索结果不够深入 ## 工作流程 1. 分析查询，制定搜索策略 2. 执行多轮搜索（3-5 轮） 3. 整合信息，生成综合报告 4. 发送到指定渠道 ## 输出格式 - 执行计划（搜索轮次和关键词） - 分章节的综合报告 - 信息来源链接 - 总结和建议


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Skill: openclaw-baixing/kuaidaili-skill (version 1.0.0)

--- name: kuaidaili description: 快代理(Kuaidaili)代理IP服务集成。Use when you need to (1) fetch proxy IPs from Kuaidaili API, (2) check account balance, (3) manage proxy orders, (4) test proxy connectivity. Triggers on phrases like "快代理", "kuaidaili", "获取代理IP", "proxy pool", "代理池". --- # 快代理 (Kuaidaili) Skill 集成快代理API，提供代理IP获取、账户管理等功能。 ## 配置 在使用前，需要设置环境变量或在脚本中配置： ```bash # 环境变量方式（推荐） export KUAIDAILI_SECRET_ID="your_secret_id" export KUAIDAILI_SIGNATURE="your_signature" # 或在调用脚本时传入参数 python scripts/get_proxies.py --secret-id YOUR_ID --signature YOUR_SIG ``` 获取密钥： 1. 登录快代理用户中心 2. 进入"订单管理" → "API接口" 3. 生成API链接，提取 `secret_id` 和 `signature` ## 主要功能 ### 1. 获取代理IP ```bash # 获取10个私密代理IP（JSON格式） python scripts/get_proxies.py --num 10 --format json # 获取5个独享代理IP（文本格式） python scripts/get_proxies.py --type dedicated --num 5 --format text # 指定地区 python scripts/scripts/get_proxies.py --area 北京 --num 10 ``` ### 2. 查询账户余额 ```bash python scripts/check_balance.py ``` ### 3. 测试代理连接 ```bash python scripts/test_proxy.py --proxy "[REDACTED_SECRET]" ``` ## 代理类型 - **私密代理** (`private`): 高匿名、高可用 - **独享代理** (`dedicated`): 专属IP、稳定性高 - **隧道代理** (`tunnel`): 按流量计费、自动切换 ## 常用参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--num` | 获取IP数量 | 10 | | `--format` | 返回格式 (json/text) | json | | `--area` | 指定地区 | 不限 | | `--protocol` | 协议类型 (http/https/socks5) | http | | `--sep` | 分隔符 (1=\n, 2=\r, 3=空格) | 1 | ## API参考 详细API文档见 [references/api_reference.md](references/api_reference.md) ## 错误处理 常见错误码： - `1001`: 参数错误 - `1002`: 认证失败 - `1003`: 余额不足 - `1004`: 订单不存在 ## 示例：爬虫集成 ```python import requests import json # 获取代理 resp = requests.get("https://dev.kdlapi.com/api/getproxy", params={ "secret_id": "your_id", "signature": "your_sig", "num": 10, "format": "json" }) proxies_data = resp.json() # 使用代理 for proxy in proxies_data["data"]["proxy_list"]: proxies = {"http": proxy, "https": proxy} requests.get("https://httpbin.org/ip", proxies=proxies) ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: skychentian/get-biji (version 3.0.0)

--- name: get-biji description: 从 Get 笔记 (biji.com) 同步语音笔记到本地 Markdown --- # Get 笔记同步 24/7 录音卡 → Get Notes (biji.com) AI 转录 → 本地 Markdown。 ## 同步命令 ```bash cd <skill-dir> && OUTPUT_DIR="<your-output-dir>" node scripts/sync.js ``` 认证链：缓存 JWT（30min）→ refresh_token 静默刷新（~90天）→ Playwright 浏览器登录（最后手段）。 首次运行需弹出浏览器登录 biji.com，之后约 90 天内无需再开浏览器。 环境变量： - `OUTPUT_DIR` — 输出目录（默认 `./notes`） - `SINCE_DATE` — 起始日期过滤（默认 `2026-01-01`） - `TEST_LIMIT` — 测试模式，限制同步条数（默认 `0` = 全部） ## 输出结构 ``` Get笔记/ YYYY-MM/ YYYY-MM-DD_分类_标题.md ← 摘要文件（短录音原文内嵌） YYYY-MM-DD_分类_标题_原文.md ← 原文转录（长录音，>50行时分离） ``` 分类由 `classifyNote()` 智能判断：客户、会议、灵感、待办、复盘、选题。 ## 文件格式 ### 摘要文件（主文件） ```yaml --- title: "标题" date: 2026-02-27 time: "10:34" note_id: 1234567890 category: 客户 duration_min: 45 # 有录音时才有 transcript: "2026-02-27_客户_标题_原文.md" # 长录音才有 --- （AI 生成的智能总结 + 章节概要 + 金句精选） ## 附件 - [audio (45 min)](https://...) ## 原文 ← 短录音时内嵌 [00:00] [Speaker 1] ... ``` ### 原文文件（长录音） ```yaml --- date: 2026-02-27 note_id: 1234567890 title: "标题" summary: "2026-02-27_客户_标题.md" # 互相引用 --- ## [03:25] 章节标题 ← 章节标题自动注入 [03:25] [Speaker 1] 正文... ``` ## 辅助脚本 - `rebuild-state.js` — 从 API 重建同步状态（丢失 `.sync-state.json` 时用） - `dedupe.js` — 去重工具 ## 状态文件 - `.sync-state.json` — 已同步的 note_id 列表（增量同步依赖） - `.token-cache.json` — JWT + refresh_token 缓存 - `.auth-state.json` — Playwright 浏览器登录状态

path: package.json
content: {
  "name": "get-notes-sync-skill",
  "version": "1.0.0",
  "description": "An AI Skill to sync Get Notes (biji.com) to local Markdown files.",
  "main": "scripts/sync.js",
  "scripts": {
    "sync": "node scripts/sync.js",
    "dedupe": "node scripts/dedupe.js"
  },
  "keywords": [
    "ai",
    "skill",
    "obsidian",
    "sync",
    "get-notes"
  ],
  "author": "Sky Chen",
  "license": "MIT",
  "dependencies": {
    "playwright": "^1.40.0"
  },
  "engines": {
    "node": ">=18.0.0"
  }
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: island-x/maoyan-cli (version 1.0.1)

--- name: maoyan-cli description: 查询猫眼影院排片、搜索电影和上映影院。当用户询问某影院排片（如“某某影城排片”）、某电影在哪家影院上映、某城市有哪些影院，或需要抓取猫眼排片和影院数据时使用。 --- # 猫眼影院排片与查询 本技能通过执行本地 Python 脚本查阅猫眼电影数据。所有命令都会输出结构化的 JSON 格式结果。请根据需要解析输出的数据并回答用户的问题。 ## 核心工作流与命令 执行以下命令完成特定任务（从项目根目录执行，脚本路径为 `skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py`）： ### 1. 获取城市 ID（所有操作的基础） ```bash python skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py cities -q <城市名> ``` **说明**：从输出中提取 `ci`（城市 ID）供后续命令使用（如北京对应的 `ci` 是 1）。 ### 2. 查询城市中的影院列表 ```bash python skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py cinemas <ci> [--lat <纬度> --lng <经度>] --limit 20 ``` **说明**：用于查找特定名称影院的 `cinemaId`，或回答“某地有哪些影院”。如果有用户的具体位置信息，请传入经纬度以按距离排序。 ### 3. 查询指定影院的排片（含场次和价格） ```bash python skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py shows <cinemaId> <ci> ``` **说明**：获取该影院当日及未来几日的排片情况，包括上映的电影信息（含 `posterUrl` 封面图链接、`nm` 片名、`sc` 评分、选场页链接 `cinemaPageUrl`）、具体场次（`seqNo`）、价格（`originPrice`）及直达选座买票的链接（`seatUrl`）。 ### 4. 电影详情（从详情页 HTML 正则解析） ```bash python skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py detail <movieId> [ci] [--cinemaId <影院ID>] [--lat <纬度> --lng <经度>] ``` **说明**：请求 `https://m.maoyan.com/asgard/movie/{movieId}` 详情页 HTML，用正则解析片名（`nm`）、英文名（`enm`）、类型（`cat`）、主演（`actors`）、上映/开播信息（`releaseInfo`）、时长文案（`durText`）、时长分钟数（`dur`）、原始拼接串（`showTime`）、猫眼评分（`sc`）、评分人数（`scoreCount`）、简介（`desc`）、海报（`posterUrl`）、关键词（`keywords`）等。`showTime` 会按 ` / ` 拆成 `releaseInfo` 与 `durText`，便于单独展示（如「2019-10-06美国开播」+「45分钟」）。可选 `--cinemaId`、`--lat`、`--lng` 与详情页 URL 一致（带影院或位置上下文）。 ### 5. 搜索特定电影及查询上映影院（“某电影在哪看”） ```bash # 第一步：搜索电影，从返回的 movies 列表中提取正确的 movieId（每项含 posterUrl 封面图、nm、id 等） python skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py search <电影名> <ci> # 第二步：使用获取到的 movieId 查询放映该电影的影院列表（输出中会包含该影院该电影的选场页链接 cinemaPageUrl） python skills/maoyan-cli/scripts/maoyan_cli.py movie-cinemas <movieId> <ci> [--lat <纬度> --lng <经度>] --limit 20 ``` ## 典型场景示例 **场景 1：查特定影院的排片** 1. 运行 `cinemas <ci>`，在返回的 JSON 中模糊匹配找到目标影院的 `cinemaId`。 2. 运行 `shows <cinemaId> <ci>` 获取并总结排片详情给用户。 **场景 2：查某部电影在哪里上映** 1. 运行 `search <电影名> <ci>` 找到对应电影的 `movieId`。 2. 运行 `movie-cinemas <movieId> <ci>` 获取影院列表并推荐给用户。 ## 附加资源 - 完整的数据结构与接口说明：见 [reference.md](reference.md) - 更多的命令使用示例：见 [examples.md](examples.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tomcarranzaem/chibi-gen-skill (version 2.0.1)

--- name: chibi-gen-skill description: Generate chibi character generator ai images with AI via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # Chibi Character Generator Generate stunning chibi character generator ai images from a text description. Get back a direct image URL instantly. ## Token Requires a Neta API token. Free trial available at <https://www.neta.art/open/>. ```bash export NETA_TOKEN=your_token_here node <script> "your prompt" --token "$NETA_TOKEN" ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create chibi character generator images. ## Quick start ```bash node chibigen.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `square`) - `--style` — `anime`, `cinematic`, `realistic` (default: `anime`) ## Install ```bash npx skills add TomCarranzaem/chibi-gen-skill ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: nansen-devops/nansen-perp-trader-profile (version 0.1.0)

--- name: nansen-perp-trader-profile description: "Deep dive on a Hyperliquid perp trader. Identity, open positions, recent trades, and overall PnL." metadata: openclaw: requires: env: - NANSEN_API_KEY bins: - nansen primaryEnv: NANSEN_API_KEY install: - kind: node package: nansen-cli bins: [nansen] allowed-tools: Bash(nansen:*) --- # Perp Trader **Answers:** "What is this perp trader doing? What are their positions and track record?" ```bash ADDR=<address> nansen research profiler labels --address $ADDR --chain ethereum # → label, category (identity, SM labels) nansen research profiler perp-positions --address $ADDR # → asset_positions, margin_summary_account_value_usd, margin_summary_total_margin_used_usd nansen research profiler perp-trades --address $ADDR --days 7 --limit 20 # → timestamp, token_symbol, side, action (Open/Close/Reduce), price, size, value_usd, closed_pnl, fee_usd nansen research perp leaderboard --days 7 --limit 50 # → trader_address, total_pnl, roi, account_value (check if ADDR appears) ``` Cross-reference perp-trades with perp-positions to see if the trader is scaling in/out. Leaderboard shows relative standing.


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Skill: angusthefuzz/stirling-pdf (version 1.0.4)

--- name: stirling-pdf description: PDF manipulation via Stirling-PDF API. Merge, split, convert, OCR, compress, sign, redact, and more. Self-hosted. metadata: openclaw: emoji: 📄 requires: bins: [node, curl] env: { STIRLING_PDF_URL: "http://localhost:8080", STIRLING_API_KEY: "", } --- # Stirling-PDF Skill Self-hosted PDF manipulation platform with 60+ tools via REST API. ## Configuration Set these environment variables: - `STIRLING_PDF_URL` — Your Stirling-PDF instance URL (default: `http://localhost:8080`) - `STIRLING_API_KEY` — API key if authentication is enabled ## Docs - **Official docs:** https://docs.stirlingpdf.com - **Swagger UI:** `<your-instance>/swagger-ui/index.html` on your deployment ## Quick Commands ```bash # Use the wrapper script node ~/.openclaw/skills/stirling-pdf/scripts/pdf.js <operation> [options] # Examples: node pdf.js merge file1.pdf file2.pdf -o merged.pdf node pdf.js split input.pdf -o ./output-dir node pdf.js compress input.pdf -o compressed.pdf node pdf.js ocr input.pdf -o searchable.pdf node pdf.js convert-to-pdf document.docx -o output.pdf node pdf.js pdf-to-word input.pdf -o output.docx node pdf.js add-watermark input.pdf "DRAFT" -o watermarked.pdf ``` ## Available Operations ### Page Operations - `merge` - Combine multiple PDFs - `split` - Split PDF into parts - `rotate` - Rotate pages - `extract-pages` - Extract specific pages - `reorder` - Reorganize pages ### Conversion - `convert-to-pdf` - Word, Excel, Images, HTML → PDF - `pdf-to-word` - PDF → Word - `pdf-to-image` - PDF → Images - `pdf-to-text` - Extract text ### Content - `compress` - Reduce file size - `ocr` - Make scanned PDFs searchable - `add-watermark` - Add text/image watermark - `add-stamp` - Add stamp - `redact` - Remove sensitive content - `sign` - Add signature ### Security - `add-password` - Password protect - `remove-password` - Remove password - `sanitize` - Remove metadata/scripts ## Direct API Usage For operations not covered by the script, call the API directly: ```bash curl -X POST "$STIRLING_PDF_URL/api/v1/general/merge-pdfs" \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: multipart/form-data" \ -F "fileInput=@file1.pdf" \ -F "fileInput=@file2.pdf" \ -o merged.pdf ``` Check Swagger UI at `<your-instance>/swagger-ui/index.html` for all endpoints. ## Common Endpoints | Operation | Endpoint | |-----------|----------| | Merge | `/api/v1/general/merge-pdfs` | | Split | `/api/v1/general/split-pages` | | Compress | `/api/v1/misc/compress-pdf` | | OCR | `/api/v1/misc/ocr-pdf` | | PDF to Image | `/api/v1/convert/pdf/img` | | Image to PDF | `/api/v1/convert/img/pdf` | | Add Watermark | `/api/v1/security/add-watermark` | | Add Password | `/api/v1/security/add-password` | ## Notes - Most endpoints use POST with multipart/form-data - File input parameter is usually `fileInput` - Response is the processed PDF file - Check Swagger UI for exact parameters per operation


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: monarchmio/agent-code-no7-legal-hunter (version 1.0.0)

# Agent-02: 法律猎手 Legal Hunter 专精法规检索与案例分析的AI特工，跨库检索法律法规、司法解释、指导案例，辅助生成法律意见书。 ## 能力 - 精准检索相关法律法规、司法解释、部门规章 - 查找并分析相关判例，归纳裁判观点与趋势 - 基于事实与法律进行多角度法律论证 - 按照标准格式辅助生成法律意见书框架 - 针对特定业务场景提供合规性建议 ## 检索范围 - 全国人大及其常委会立法 - 国务院行政法规 - 最高人民法院司法解释与指导案例 - 部门规章与地方性法规 - 行业监管规定 ## 输出格式 法律研究报告包含： - 📌 问题概述与法律定性 - 📖 相关法律法规列表（含条文引用） - 📋 关键判例分析（案号、裁判要旨、参考价值） - 💡 法律分析与论证 - 📝 结论与建议 ## 使用指令 ``` 法律研究请求： 【法律问题】：{问题描述} 【背景事实】：{事实描述} 【所属领域】：{法律领域} 【研究深度】：{快速概览/标准研究/深度研究} ``` ## 工作原则 - 严格引注法律依据，标明法规名称、条款编号 - 案例引用标注案号，区分指导案例与普通案例的效力 - 标注法律法规的时效性（是否现行有效） - 对争议性问题展示不同观点 - 标注「本研究仅供参考，不构成正式法律意见」 ## System Prompt 你是一位顶尖的法律研究专家，精通中国法律体系，代号 Agent-02 法律猎手。你隶属于 Agent Code No.7 AI特工局。 研究方法论： 1. 问题定性：明确法律问题的性质和涉及的法律领域 2. 法规检索：查找相关法律法规、司法解释、规范性文件 3. 案例分析：检索相关判例，归纳裁判趋势 4. 多角度论证：展示正反两方面的法律观点 5. 结论建议：给出明确的法律分析结论 引注规范： - 法律法规：《法规全称》第X条第X款 - 司法解释：《解释全称》（法释〔XXXX〕X号）第X条 - 判例：（XXXX）X法X字第XXXX号


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: donigwapo/delivery-preference-resolver (version 1.0.0)

# Delivery Preference Resolver You are a deterministic planning agent that analyzes a user request and returns a structured JSON response describing: - what the user wants created - where the output should be delivered - what information is missing - whether a follow-up question is required You MUST behave like a machine planner, not a conversational assistant. --- ## Output Format (STRICT) Return ONLY valid JSON. - Do NOT include markdown - Do NOT include code fences - Do NOT include explanations - Do NOT include any text before or after the JSON Use this EXACT structure: { "action": "", "template": "", "destination": "unknown", "needs_followup": false, "followup_question": "", "known_fields": {}, "missing_fields": [] } --- ## Field Definitions - action: short normalized action (e.g. "create_report", "generate_summary", "send_invoice") - template: template name if applicable, otherwise "" - destination: one of: - "email" - "notion" - "google_sheets" - "slack" - "download" - "unknown" - needs_followup: true or false - followup_question: must be empty string if no follow-up is needed - known_fields: object containing only known values from the user input or memory - missing_fields: array of required missing fields --- ## Responsibilities - Detect user intent (what to create) - Detect destination (where output should go) - Extract known structured fields - Identify missing required fields - Decide if a follow-up question is needed --- ## Rules - NEVER return natural language outside JSON - NEVER explain your reasoning - NEVER invent data (emails, names, destinations, etc.) ### Destination Rules - If destination is unclear → set destination = "unknown" - If destination is "unknown" → needs_followup = true - If destination = "email" and no email is known: - needs_followup = true - missing_fields must include "email" - If destination = "notion" and no page/database is specified: - needs_followup = true - missing_fields must include "notion_target" - If destination = "google_sheets" and no sheet is specified: - needs_followup = true - missing_fields must include "sheet_name" - If destination = "slack" and no channel/user is specified: - needs_followup = true - missing_fields must include "slack_target" --- ## Follow-up Question Rules - Only ask ONE clear question - Keep it short and direct - Example: - "Where should I send this?" - "What email should I use?" - "Which Notion page should I save this to?" - If no follow-up is needed: - needs_followup = false - followup_question = "" --- ## Extraction Rules - Only include fields explicitly mentioned or clearly implied - Do not infer sensitive or unknown data - Keep field names simple and normalized (e.g. "email", "report_type", "date_range") --- ## Behavior Summary You are: - deterministic - structured - strict You are NOT: - conversational - verbose - explanatory


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