OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: x-rayluan/clawlite-investigate (version 1.0.0)

--- name: clawlite-investigate description: | 中文：系统化 debug 与根因调查框架（调查-分析-假设-验证），只做针对根因的修复。适用于 bug 调试、异常行为分析、服务报错排查，提供可复验结论。 日本語：調査・分析・仮説・検証の4段階で根本原因を追うデバッグフレーム。表面的修正を避け、再発防止を意識した実証可能な結論を生成。 한국어：조사/분석/가설/검증 4단계로 근본 원인을 찾는 디버그 스킬. 증상 처리에 그치지 않고 검증 가능한 결론과 재발 방지 중심의 수정 방향을 제시. Español：Framework de depuración en 4 fases (investigar, analizar, hipótesis y validar). Soluciona desde la causa raíz, ideal para bugs y fallos de comportamiento con resultados verificables. --- # ClawLite Investigate — 系统化 Debug ## 核心法则 **无根因调查则无修复。** 修复症状会产生打地鼠式 debug。每个不解决根本原因的修复都会让下一个 bug 更难找到。找到根因，然后修复它。 --- ## 阶段 1：根因调查 在形成任何假设之前收集上下文。 1. **收集症状：** 读取错误消息、堆栈跟踪和复现步骤。如果用户没有提供足够的上下文，一次只问一个问题。 2. **读取代码：** 从症状追溯到潜在原因的代码路径。使用 Grep 查找所有引用，Read 理解逻辑。 3. **检查最近的更改：** ```bash git log --oneline -20 -- <受影响的文件> ``` 这之前能工作吗？什么改变了？回归意味着根因在 diff 中。 4. **复现：** 你能确定性触发这个 bug 吗？如果不能，在继续之前收集更多证据。 输出：**"根因假设：..."** — 关于什么出错以及为什么的具体、可测试的声明。 --- ## 阶段 2：模式分析 检查这个 bug 是否匹配已知模式： | 模式 | 特征 | 查看位置 | |-----|-----|---------| | 竞态条件 | 间歇性、时间依赖 | 对共享状态的并发访问 | | Nil/null 传播 | NoMethodError, TypeError | 可选值上的缺失守卫 | | 状态损坏 | 数据不一致、部分更新 | 事务、回调、钩子 | | 集成失败 | 超时、意外响应 | 外部 API 调用、服务边界 | | 配置漂移 | 本地工作，staging/prod 失败 | 环境变量、特性开关、数据库状态 | | 陈旧缓存 | 显示旧数据，清除缓存后修复 | Redis、CDN、浏览器缓存 | 还要检查： - `TODOS.md` 中相关的已知问题 - `git log` 中同一区域的先前修复 — **同一文件中的重复 bug 是架构气味，不是巧合** --- ## 阶段 3：假设验证 在写任何修复之前，验证你的假设。 1. **确认假设：** 在可疑的根因处添加临时日志语句、断言或调试输出。运行复现。证据匹配吗？ 2. **如果假设错了：** 返回阶段 1。收集更多证据。不要猜测。 3. **三振规则：** 如果 3 个假设都失败，**停止**。使用 AskUserQuestion： ``` 已测试 3 个假设，都不匹配。这可能是架构问题而不是简单的 bug。 A) 继续调查 — 我有新假设：[描述] B) 升级给人审查 — 这需要了解系统的人 C) 添加日志等待 — 标记区域，下次捕获它 ``` **红旗** — 如果看到这些，放慢速度： - "先快速修复一下" — 没有"先"。正确修复或升级。 - 在追踪数据流之前提出修复 — 你在猜测。 - 每个修复都在其他地方揭示新问题 — 错误的层，不是错误的代码。 --- ## 阶段 4：实现 一旦根因确认： 1. **修复根因，不是症状。** 消除实际问题最小改变。 2. **最小 diff：** 改动最少的文件，最少行数更改。抵制重构相邻代码的冲动。 3. **写一个回归测试：** - 没有修复时**失败**（证明测试有意义） - 有修复时**通过**（证明修复有效） 4. **运行完整测试套件。** 粘贴输出。不允许回归。 5. **如果修复涉及 >5 个文件：** 使用 AskUserQuestion 标记影响范围： ``` 此修复涉及 N 个文件。对于 bug 修复来说影响范围很大。 A) 继续 — 根因确实跨越这些文件 B) 拆分 — 现在修复关键路径，延迟其余 C) 重新思考 — 也许有更有针对性的方法 ``` --- ## 阶段 5：验证与报告 **全新验证：** 复现原始 bug 场景并确认它已修复。这不是可选的。 运行测试套件并粘贴输出。 输出结构化 debug 报告： ``` DEBUG 报告 ════════════════════════════════════════ 症状: [用户观察到的] 根因: [实际出了什么问题] 修复: [改变了什么，带文件:行号引用] 证据: [测试输出，显示修复有效的复现尝试] 回归测试: [新测试的文件:行号] 相关: [TODOS.md 项目、同一区域的先前 bug、架构笔记] 状态: DONE | DONE_WITH_CONCERNS | BLOCKED ════════════════════════════════════════ ``` --- ## 重要规则 - **3+ 次失败的修复尝试 → 停止并质疑架构。** 错误的架构，不是失败的假设。 - **永远不要应用你无法验证的修复。** 如果你无法复现和确认，不要发货。 - **永远不要说"这应该修复它"。** 验证并证明它。运行测试。 - **如果修复涉及 >5 个文件 → AskUserQuestion** 关于影响范围，然后再继续。 - **完成状态：** - DONE — 找到根因，应用修复，写了回归测试，所有测试通过 - DONE_WITH_CONCERNS — 修复但无法完全验证（例如间歇性 bug，需要 staging） - BLOCKED — 调查后根因不清楚，已升级


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: djttt/joke-api (version 1.0.1)

# JokeAPI Skill 获取各种类型的幽默笑话，支持分类、语言、格式过滤。 ## 概述 使用 JokeAPI 免费获取笑话，无需注册或 API 密钥。支持多种分类、语言和响应格式。 ## 基本用法 ### 获取随机笑话 ```bash joke random ``` ### 获取指定分类的笑话 ```bash joke random --category Programming joke random --category Misc,Pun ``` ### 获取特定类型的笑话 ```bash joke random --type single # 单句笑话 joke random --type twopart # 双部分笑话 (setup + delivery) ``` ### 过滤不当内容 ```bash joke random --safe-mode # 仅获取安全内容 joke random --blacklist nsfw,explicit # 过滤特定类型内容 ``` ### 指定语言 ```bash joke random --lang en # 英语笑话 joke random --lang de # 德语笑话 ``` ### 获取多个笑话 ```bash joke random --amount 5 ``` ### 搜索包含特定关键词的笑话 ```bash joke random --contains "programmer" ``` ## API 端点 ### 主要端点 - **基础 URL**: `https://v2.jokeapi.dev` - **获取笑话**: `GET /joke/{categories}` - **获取信息**: `GET /info` - **获取分类**: `GET /categories` - **获取语言**: `GET /languages` ### 可用分类 - `Any` - 随机分类 - `Misc` - 杂项 - `Programming` - 编程 - `Dark` - 黑暗幽默 - `Pun` - 双关语 - `Spooky` - 恐怖 - `Christmas` - 圣诞 ### 过滤标志 (blacklistFlags) - `nsfw` - 不适宜工作场所 - `religious` - 宗教 - `political` - 政治 - `racist` - 种族主义 - `sexist` - 性别歧视 - `explicit` - 露骨内容 ### 响应格式 - `json` (默认) - `xml` - `yaml` - `txt` (纯文本) ## 示例代码 ### JavaScript/Node.js ```javascript const baseURL = "https://v2.jokeapi.dev"; const categories = ["Programming", "Misc"]; const params = [ "blacklistFlags=nsfw,religious,racist", "type=single" ]; fetch(`${baseURL}/joke/${categories.join(",")}?${params.join("&")}`) .then(res => res.json()) .then(joke => { if(joke.type == "single") { console.log(joke.joke); } else { console.log(joke.setup); setTimeout(() => { console.log(joke.delivery); }, 3000); } }); ``` ### Python ```python import requests url = "https://v2.jokeapi.dev/joke/Programming,Misc" params = { "blacklistFlags": "nsfw,religious,racist", "type": "single", "format": "json" } response = requests.get(url, params=params) joke = response.json() if joke["type"] == "single": print(joke["joke"]) else: print(joke["setup"]) # 延迟后显示 delivery print(joke["delivery"]) ``` ### Bash ```bash curl -s "https://v2.jokeapi.dev/joke/Programming?format=txt&type=single&blacklistFlags=nsfw,religious,racist" ``` ## 速率限制 - 每分钟最多 120 次请求 - 超出限制会返回 HTTP 429 错误 - 响应头包含速率限制信息： - `Retry-After` - 多少秒后重置 - `RateLimit-Limit` - 每分钟最大请求数 - `RateLimit-Remaining` - 剩余请求数 ## 错误处理 API 返回统一格式的错误响应： ```json { "error": true, "internalError": false, "code": 106, "message": "No matching joke found", "causedBy": ["No jokes were found that match your provided filter(s)"], "additionalInfo": "The specified category is invalid...", "timestamp": 1579170794412 } ``` ## HTTP 状态码 - `200` - 成功 - `201` - 提交成功 - `400` - 请求格式错误 - `403` - 被黑名单封锁 - `404` - URL 不存在 - `429` - 请求过多 - `500` - 服务器内部错误 ## 注意事项 ⚠️ JokeAPI 包含多种类型的笑话，有些可能被视为冒犯性内容。建议： - 启用 `safe-mode` 参数 - 使用 `blacklistFlags` 过滤不当内容 - 根据使用场景选择合适的分类 ## 相关链接 - [官方文档](https://jokeapi.dev/) - [GitHub 仓库](https://github.com/Sv443-Network/JokeAPI) - [状态页面](https://status.sv443.net/) - [Discord 服务器](https://sv443.net/discord)


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Skill: ruiyongwang/data-analysis-report (version 1.0.0)

# Data Analysis Report Generator (智能数据分析报告生成器) ## 概述 专业的数据分析和报告生成技能，支持CSV、Excel、JSON等多种数据格式，自动生成包含图表、洞察和可执行建议的完整分析报告。 ## 核心能力 1. **数据自动分析**：自动识别数据类型、异常值、相关性 2. **智能可视化**：自动选择合适的图表类型（柱状图、折线图、散点图等） 3. **中文优化**：对中文数据自动适配，输出中文报告 4. **安全隐私**：数据本地处理，不上传到第三方服务 5. **批量处理**：支持大文件处理和自动采样 ## 技术架构 ```python 核心依赖库： - pandas (数据处理和分析) - matplotlib (基础图表生成) - seaborn (美观统计图表) - plotly (交互式图表) - jupyter (报告生成环境) ``` ## 支持的数据格式 - CSV (.csv) - Excel (.xlsx, .xls) - JSON (.json) - TSV (.tsv) - DataFrame对象 ## 安装要求 ```bash 安装Python依赖（已自动处理）： pip install pandas matplotlib seaborn plotly jupyter openpyxl ``` ## 使用指令/触发词 - "分析这个数据" - "生成数据报告" - "找出关键洞察" - "数据可视化分析" - "automatically analyze this data" - "generate data insights report" ## 详细功能说明 ### 数据质量检测 - 缺失值统计和可视化 - 异常值检测和报告 - 数据类型分布分析 - 数据完整性评估 ### 统计分析功能 - 描述性统计（均值、中位数、标准差等） - 相关性分析（热力图显示） - 趋势分析（时间序列） - 分布分析（直方图、箱线图） ### 报告生成能力 - **数据概览报告**：整体数据情况和质量评估 - **关键洞察摘要**：3-5个最重要的发现 - **详细分析报告**：每个维度的深入分析 - **可执行建议**：基于分析结果的优化建议 ## 应用场景示例 ### 1. 销售数据分析 ``` 触发："分析这份销售数据报表" 输出： - 月度/季度/年度趋势分析 - 畅销产品Top 10 - 地域分布热力图 - 销售渠道效果对比 - 客户购买行为分析 ``` ### 2. 工程质量数据分析 ``` 触发："分析这个项目的质量检测记录" 输出： - 合格率趋势分析 - 主要问题帕累托图 - 整改完成情况 - 风险评估矩阵 ``` ### 3. 成本分析报告 ``` 触发："分析这份工程造价数据" 输出： - 成本构成饼图 - 材料价格趋势分析 - 单项成本对比 - 超预算预警分析 ``` ## 输出格式选项 - **HTML报告**：交互式网页报告，包含所有图表 - **PDF报告**：便于打印和分发的版本 - **Markdown总结**：简洁的文字总结 - **图表集合**：独立的图表文件集合 ## 高级功能 ### 自定义模板 支持用户上传自定义报告模板，包括： - 企业品牌LOGO和配色 - 标准化报告结构 - 特定KPI计算逻辑 ### 批量处理 - 自动处理多个文件 - 合并多个数据源 - 生成统一的综合报告 ### 自动化调度 - 定时执行分析任务 - 邮件自动发送报告 - 系统集成API ## 安全性说明 1. **数据本地处理**：所有数据处理都在您的本地环境完成 2. **无网络传输**：无需上传数据到云端 3. **权限控制**：遵循本地文件系统权限 4. **数据清理**：分析完成后可自动清理临时文件 ## 性能优化 - 大文件自动分块处理 - 智能内存管理 - 多线程数据处理 - 缓存机制加速重复分析 ## 兼容性 - **Python版本**：3.8+ - **操作系统**：Windows、macOS、Linux - **集成平台**：OpenClaw、Claude Desktop、WorkBuddy ## 更新日志 - 2026-04-03：初始版本发布 - 支持12种图表类型 - 优化中文报告输出 - 增强数据安全保护 ## 技术支持 如有问题或需要定制功能，请联系项目维护团队或查看项目GitHub仓库。 --- **注意**：本技能为开源项目，欢迎贡献代码和提出建议！


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Skill: abk234/searxng (version 1.0.3)

--- name: searxng description: Privacy-respecting metasearch using your local SearXNG instance. Search the web, images, news, and more without external API dependencies. author: Avinash Venkatswamy version: 1.0.1 homepage: https://searxng.org triggers: - "search for" - "search web" - "find information" - "look up" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["python3"]},"config":{"env":{"SEARXNG_URL":{"description":"SearXNG instance URL","default":"http://localhost:8080","required":true}}}}} --- # SearXNG Search Search the web using your local SearXNG instance - a privacy-respecting metasearch engine. ## Commands ### Web Search ```bash uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" # Top 10 results uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" -n 20 # Top 20 results uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" --format json # JSON output ``` ### Category Search ```bash uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" --category images uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" --category news uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" --category videos ``` ### Advanced Options ```bash uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" --language en uv run {baseDir}/scripts/searxng.py search "query" --time-range day ``` ## Configuration **Required:** Set the `SEARXNG_URL` environment variable to your SearXNG instance: ```bash export SEARXNG_URL=https://your-searxng-instance.com ``` Or configure in your Clawdbot config: ```json { "env": { "SEARXNG_URL": "https://your-searxng-instance.com" } } ``` Default (if not set): `http://localhost:8080` ## Features - 🔒 Privacy-focused (uses your local instance) - 🌐 Multi-engine aggregation - 📰 Multiple search categories - 🎨 Rich formatted output - 🚀 Fast JSON mode for programmatic use ## API Uses your local SearXNG JSON API endpoint (no authentication required by default).


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Skill: xinmeili0612/fanqie-masterclass (version 1.0.1)

--- name: fanqie-masterclass description: 番茄小说短篇爆款创作完整教学课程。用于教授番茄小说平台创作方法论，包括平台算法认知、标题导语创作、脑洞生成、AI辅助工作流、去AI味润色、多平台变现、海外出海等全套技能。当用户想学习番茄小说创作、提升短篇写作能力、诊断作品问题、生成爆款标题导语大纲、去除AI味、或了解出海变现时使用。 --- # 番茄爆文特训营（Fanqie Masterclass） ## 快速开始 识别用户意图，进入对应模式： - "想学习/怎么写/系统学" → 完整学习模式（按7章顺序） - "帮我生成/快速写/给我个标题" → 快速生成模式 - "诊断/看看哪里不好/数据不好" → 诊断模式 - "去AI味/润色/修改" → 润色模式 ## 教学模式 (/learn) 按7章顺序教授，每章包含： 1. 核心概念讲解（引用原文） 2. 案例分析（Before/After对比） 3. 互动测试（确保理解） 4. 实战作业（产出作品） ### 第1章：流量破局 关键概念：文字版抖音、算法推荐、完读率=金钱、四级流量池、四大用户画像（18-24要"怪"、25-35要"爽"、35-50要"强"、50-65要"俗"） 参考：references/chapter1-platform.md ### 第2章：爆文自查 关键概念： - 四大标题公式：疯批逻辑法、偷家战术法、极致不对等法、降维打击法 - 标题4维度自查：后果（可逆vs不可逆）、反差（数值对比）、绝情（实质损失）、地位（降维vs互殴） - 四大导语模板：生死抉择式、荒谬索取式、极致羞辱式、规则怪谈式 - 爆文八步法：主人公→目标→障碍→行动→结果→转折→高潮→结局 - S/A/B/C数据评级 参考：references/chapter2-standards.md、references/title-formulas.md、references/intro-templates.md ### 第3章：脑洞工厂 关键概念：四大脑洞法（强制关联法、量级放大法、逻辑颠倒法、系统弹窗法） 参考：references/chapter3-ideas.md ### 第4章：驯服AI 关键概念：星月写作平台、大纲生成器、正文扩写、AI审稿流程 参考：references/chapter4-ai-workflow.md ### 第5章：去除AI味 关键概念： - 三维体检：逻辑闭环强迫症、情绪感知屏蔽罩、视觉密度超载 - 三刀流：斩断逻辑链、粉碎形容词（生理反应置换）、改AI式结尾 - 四句顺口溜：浮夸修饰先砍掉；比喻套路连根刨；多余尾巴快切掉；原意根基不可摇 参考：references/chapter5-polish.md、references/ai-flavor-words.md、references/physiological-reactions.md ### 第6章：收益倍增 关键概念：移花接木高仿策略、公众号/小红书/抖音分发、AI批量生产 参考：references/chapter6-monetize.md ### 第7章：海外掘金 关键概念：题材本地化映射（霸总→Billionaire/Mafia、兽夫→Werewolf/Vampire）、四刀改造（人设/称呼/背景/Spice）、万能翻译Prompt、平台选择（Dreame/GoodNovel）、税务提现（Payoneer/W-8BEN） 参考：references/chapter7-overseas.md ## 快速生成模式 (/quick) 用户输入核心梗，一站式生成： 1. 基于四大脑洞法扩展脑洞 2. 用四大公式生成5个标题 3. 用四大模板生成导语 4. 按八步法生成大纲 ## 诊断模式 (/diagnose) 输入作品或数据，诊断问题： - 标题诊断：4维度评分 - 导语诊断：是否符合黄金3行标准 - 数据诊断：根据S/A/B/C标准给出优化建议 ## 润色模式 (/polish) 去除AI味三刀流： 1. 标红逻辑连接词（因为、所以、为了、试图） 2. 替换形容词为生理反应（愤怒→抄起烟灰缸砸过去） 3. 改短段落（超过3行的拆分） ## 关键资源引用 - 标题公式详解：references/title-formulas.md - 导语模板库：references/intro-templates.md - AI味词汇表：references/ai-flavor-words.md - 生理反应置换表：references/physiological-reactions.md - 自查清单：references/checklists.md - AI提示词库：references/prompts.md ## 教学原则 1. **尊重原文**：所有知识点引用飞书文档原文 2. **对比教学**：始终展示Before/After对比 3. **测试驱动**：每个概念后必须有测试题验证理解 4. **实战导向**：学完必须产出可发布的作品


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Skill: sharozdawa/ai-visibility (version 1.0.0)

--- name: ai-visibility description: Track and analyze brand visibility across AI platforms (ChatGPT, Perplexity, Claude, Gemini). Check mention rates, sentiment, competitors, and get improvement recommendations. --- # AI Visibility Tracker Track how visible a brand is across ChatGPT, Perplexity, Claude, and Gemini. ## Platforms Tracked | Platform | Company | Base Mention Rate | Sourcing | |----------|---------|------------------|----------| | ChatGPT | OpenAI | ~55% | Training data + web browsing | | Perplexity | Perplexity AI | ~65% | Real-time web search + citations | | Claude | Anthropic | ~50% | Training data, conservative | | Gemini | Google | ~60% | Google Knowledge Graph + Search | ## Capabilities - **Check Brand Visibility** — Run comprehensive check across all 4 platforms with 5 queries each - **Check Single Query** — Test a specific question on a specific platform - **Get Visibility Score** — Quick 0-100 score with tier rating - **Compare Brands** — Side-by-side comparison of 2-10 brands - **Get Recommendations** — Actionable improvement suggestions prioritized by impact - **List Platforms** — Platform details and how each sources information ## Score Tiers | Score | Tier | Meaning | |-------|------|---------| | 80-100 | Excellent | Strong presence, focus on maintaining | | 60-79 | Good | Visible but room to improve | | 40-59 | Moderate | Appears in some responses, optimization needed | | 20-39 | Low | Limited visibility, strategy needed | | 0-19 | Very Low | Rarely mentioned, immediate action needed | ## Metrics - **Mention Rate** — % of queries where brand is mentioned (higher = better) - **Position** — Where brand appears in response (1 = first, lower = better) - **Sentiment** — Positive / neutral / negative tone - **Competitors** — Other brands mentioned in same responses


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Skill: dzxiatian-crypto/crypto-sentiment-monitor (version 1.0.0)

--- name: crypto-sentiment-monitor description: > Real-time crypto market sentiment analysis. Aggregates Twitter/X, Reddit, Google Trends, and exchange data. Detects FOMO/FUD cycles and whale movements. Triggers: "crypto", "比特币", "sentiment", "情绪", "FOMO", "FUD". version: 1.0.0 tags: - latest - crypto - trading - sentiment --- # Crypto Sentiment Monitor Real-time cryptocurrency market sentiment analysis combining social media, search trends, and exchange data. ## Features - **Social Sentiment**: Twitter/X, Reddit, Telegram channel analysis - **Search Trends**: Google Trends, Baidu Index for crypto keywords - **Exchange Data**: Funding rates, open interest, whale transactions - **FOMO/FUD Detection**: Fear & Greed index calculation ## Usage ### Twitter Sentiment ```bash xreach search "$BTC OR #Bitcoin OR $ETH" -n 50 --json | \ python3 analyze_sentiment.py ``` ### Fear & Greed Index ```python def calculate_fear_greed(): """Calculate Crypto Fear & Greed Index (0-100)""" components = { "volatility": get_volatility(), # 25% "market_momentum": get_momentum(), # 25% "social_volume": get_social_vol(), # 15% "dominant": get_btc_dominance(), # 10% "trends": get_google_trends(), # 10% "whale_ratio": get_whale_ratio(), # 15% } score = sum(c["weight"] * c["value"] for c in components.values()) if score < 25: return "Extreme Fear 😱" elif score < 45: return "Fear 😰" elif score < 55: return "Neutral 😐" elif score < 75: return "Greed 😊" else: return "Extreme Greed 🤑" ``` ### Whale Alert Detection ```python def detect_whale_movements(): """Detect large wallet transactions""" alerts = get_whale_alerts(min_usd=1000000) for alert in alerts: if alert["amount_usd"] > 10000000: print(f"🐋 ${alert['amount_usd']/1e6:.1f}M moved: " f"{alert['from']} → {alert['to']}") ``` ## Sources - Twitter/X: xreach tool - Reddit: `r/CryptoCurrency` and `r/Bitcoin` hot posts - Google Trends: `crypto`, `bitcoin`, `ethereum` - Whale Alert: whale-alert.io (free API) ## Tags `crypto` `bitcoin` `sentiment` `trading` `fear-greed` `whale-alert` `twitter`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sfxia/excel-auto-clean (version 1.0.1)

--- name: Excel 自动整理大师 slug: excel-auto-clean version: 1.0.1 price: 9 currency: CNY description: 自动整理Excel表格、去重、排序、生成报表 tags: excel,办公自动化,效率工具 --- ## 功能 1. 打开Excel文件 2. 自动删除空行空列 3. 自动去重 4. 自动按第一列排序 5. 自动生成汇总报表 6. 保存为新文件 ## 执行流程 请按顺序执行： 1. 让用户选择Excel文件 2. 读取数据 3. 清理格式、删除空行 4. 重复数据去重 5. 按关键字段排序 6. 生成数据统计表 7. 保存新文件到桌面 8. 告诉用户整理完成


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: maomaoshuo/maomao-weather (version 1.0.2)

--- name: weather description: 查询全球任何城市的当前天气情况。当用户询问天气、查询城市温度、了解气象状况时使用此技能。支持中文、英文、拼音输入，自动匹配最佳位置。默认查询北京。 argument-hint: "[城市名]" allowed-tools: Bash --- # 天气查询技能 查询指定城市的当前天气信息，包括温度、天气状况、风速、风向等。 ## 快速使用 1. **执行天气查询**： ```bash printf '%s\n' "$ARGUMENTS" | python3 "scripts/weather.py" ``` 2. **参数处理**： - 城市参数支持中文、英文、拼音 - 自动过滤"天气"、"怎么样"等修饰词 - 无参数时默认查询北京 3. **输出解析**：脚本返回格式化的天气信息，提取核心数据呈现给用户。 ## 详细参考 - **城市支持与查询技巧**：见 [references/weather_details.md](references/weather_details.md) - **故障排除指南**：见 [references/weather_details.md#故障排除](references/weather_details.md#故障排除) ## 示例用法 - `查询北京天气` → 自动触发，查询北京 - `/weather 上海` → 查询上海天气 - `纽约温度多少` → 查询纽约天气 - `London weather` → 查询伦敦天气 脚本自动处理城市名匹配和地理编码，优先匹配知名城市。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: adjusternwachukwu-bot/edge-router (version 1.0.0)

--- name: edge-router description: Route AI agent compute tasks to the cheapest viable backend. Supports local inference (Ollama), cloud GPU (Vast.ai), and quantum hardware (Wukong 72Q). Use when an agent needs to decide where to run a task, optimize compute costs, check backend availability, or execute workloads across edge/cloud/quantum infrastructure. --- # Edge Router Routes tasks to cheapest available backend: local (free) → cloud GPU ($0.01) → quantum ($0.10). ## API Base: `https://edge-router.gpupulse.dev/api/v1` (or localhost:3825) ### Route (recommend) ```bash curl -X POST "$BASE/route" -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task_type": "inference"}' ``` ### Execute (route + run) ```bash curl -X POST "$BASE/execute" -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"task_type": "inference", "payload": {"model": "llama3.2:1b", "prompt": "hello"}}' ``` ### Task Types - `inference` → local first, cloud fallback - `training` → cloud GPU - `quantum` → Wukong 72Q - `auto` → cheapest available ### Other - `GET /backends` — list + status - `GET /stats` — routing statistics - `GET /health` — health check


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Skill: unixlamadev-spec/doc-miner (version 1.1.0)

--- name: doc-miner description: Extract summaries, answers, or structured data from any URL, PDF, or raw text. Auto-detects mode from task. acceptLicenseTerms: true metadata: clawdbot: emoji: "📄" homepage: https://aiprox.dev requires: env: - AIPROX_SPEND_TOKEN --- # Doc Miner Extract insights, answers, and structured data from PDFs, webpages, or raw text. Auto-detects the right mode from your task: summarization, Q&A, or structured extraction of entities, dates, and numbers. ## When to Use - Summarizing long PDFs or articles - Answering questions about document contents - Extracting named entities, dates, or figures - Analyzing raw text without a URL - Research and literature review ## Usage Flow 1. Provide a `url` (PDF or webpage) **or** paste `text` directly 2. Optionally specify a `task` — asking a question triggers Q&A mode; "extract" triggers extraction mode; default is summarization 3. AIProx routes to the doc-miner agent 4. Returns mode-specific fields: summary/key_points/word_count, or answer/context/confidence, or entities/dates/numbers ## Security Manifest | Permission | Scope | Reason | |------------|-------|--------| | Network | aiprox.dev | API calls to orchestration endpoint | | Env Read | AIPROX_SPEND_TOKEN | Authentication for paid API | ## Make Request ```bash curl -X POST https://aiprox.dev/api/orchestrate \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-Spend-[REDACTED_SECRET]" \ -d '{ "task": "extract all dates and key entities", "text": "On January 15, 2024, Acme Corp announced a merger with GlobalTech valued at $2.4 billion..." }' ``` ### Response (extraction mode) ```json { "mode": "extraction", "key_points": ["Acme Corp merging with GlobalTech", "Deal valued at $2.4 billion"], "entities": ["Acme Corp", "GlobalTech"], "dates": ["January 15, 2024"], "numbers": ["$2.4 billion"], "source_type": "text" } ``` ### Response (summary mode) ```json { "mode": "summary", "summary": "Q3 2024 product analytics report covering user metrics and strategic recommendations.", "key_points": ["User engagement up 23%", "Mobile conversion 40% below desktop"], "word_count": 1240, "source_type": "webpage" } ``` ## Trust Statement Doc Miner fetches and analyzes document contents via URL or processes provided text. Documents are processed transiently and not stored. Analysis is performed by Claude via LightningProx. Your spend token is used for payment only.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: baolige2023/wechat-article-scraper-pro (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-scraper description: 微信公众号文章批量抓取工具，支持批量抓取公众号历史文章、导出为Markdown/HTML格式、自动提取封面图、标签、阅读量等数据。集成SkillPay支付接口，每次调用收0.001USDT。 license: MIT --- # 微信公众号文章抓取工具 ## 功能概述 专为内容创作者、运营人员打造的公众号文章批量采集工具： 1. **批量抓取**：输入公众号主页链接，自动抓取全部历史文章 2. **多格式导出**：支持导出为Markdown、HTML、纯文本格式 3. **完整数据提取**：自动提取文章标题、发布时间、阅读量、点赞、在看、封面图、标签、作者等元数据 4. **自动去重**：已抓取过的文章不会重复抓取 5. **批量下载**：支持批量下载所有文章的图片资源 6. **全中文界面**，操作简单易用 7. **数据本地存储**，安全可靠 ## 支付说明 每次使用本工具将收取0.001 USDT，支付接口由SkillPay.me提供，API Key：[REDACTED_SECRET] ## 使用流程 1. 完成支付验证 2. 输入公众号主页链接 3. 选择抓取范围（全部/最近N篇） 4. 等待抓取完成 5. 选择导出格式下载 ## 依赖要求 - Python 3.8+ - Flask: Web框架 - requests: HTTP请求 - beautifulsoup4: HTML解析 - sqlite3: 本地数据存储 - pandas: 数据处理 ## 部署说明 1. 安装依赖：`pip install flask requests beautifulsoup4 pandas` 2. 启动服务：`python scripts/app.py` 3. 访问 http://localhost:5002 即可使用


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xueyetianya/commit-helper (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: commit-helper description: "Cz Cli — Commitizen — conventional commit helper. Automated tool for cz-cli tasks. Use when you need Cz Cli capabilities. Triggers on: commit helper." author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Cz Cli Commitizen — conventional commit helper ## Why This Skill? - No installation required — works with standard system tools - Real functionality — runs actual commands, produces real output ## Commands Run `scripts/cz_cli.sh <command>` to use. - `commit` — [type] Generate commit message - `types` — Show commit types - `changelog` — Generate changelog from commits - `validate` — <msg> Validate commit message format - `lint` — Lint recent commits - `breaking` — List breaking changes - `scope` — <msg> Add scope to commit - `info` — Version info ## Quick Start ```bash cz_cli.sh help ``` --- > **Disclaimer**: This skill is an independent, original implementation. It is not affiliated with, endorsed by, or derived from the referenced open-source project. No code was copied. The reference is for context only. --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com


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