OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: chaoyang78/local-skills-router (version 1.0.0)

--- name: local-skills-router description: 本地总路由技能。用于技能很多、请求可能命中多个相近 skill、或当前 agent 需要先判断“该读哪个 skill”时统一分流。先选下游 skill，再读取对应 SKILL.md。重点覆盖 ACP/ACPX harness、Lark、微信/公众号、小红书、OpenCLI 等高重叠技能簇。 --- # Local Skills Router 不要改写上游 skill 的 frontmatter 或说明。把这个 skill 当成本地稳定路由层。 ## 工作原则 1. 先判断任务是否属于“技能簇路由问题”。 2. 如果是，先在本文件里选定最合适的下游 skill。 3. 再读取下游 skill 的 `SKILL.md`，按它的要求执行。 4. 如果多个下游 skill 都可能命中，优先选择： - 更具体的 skill - 直接执行的 skill - router / explorer skill 仅用于继续分流 5. 如果需求跨多个 skill，先选主 skill，再补第二个 skill。 ## 路由表 ### 1) ACP / ACPX / Claude Code / Codex / Gemini CLI / coding harness - 用户说： - “用 Claude Code / Codex / Gemini CLI 做” - “走 ACP / ACPX” - “开 harness session / 连续线程 / thread 保持上下文” - 优先路由： - `acp-harness-delegation`：当任务明确是“把工作委托给 ACP harness” - `acpx`：当任务是查 acpx 命令、flags、session、runtime、兼容客户端 - `acpx-coding-default`：当当前 agent 需要默认走直接 acpx CLI 编码执行路径 - 路由规则： - “委托给 harness”优先 `acp-harness-delegation` - “研究 acpx 本身怎么用”优先 `acpx` - “当前 agent 默认执行策略”优先 `acpx-coding-default` ### 2) 小红书 / XHS - 做内容卡片 / 多图图文 / 信息图：`baoyu-xhs-images` - 真正操作小红书平台：`xiaohongshu-skills` - 更细分时： - 登录/切账号：`xhs-auth` - 搜索/看笔记/看博主：`xhs-explore` - 发布：`xhs-publish` - 点赞/评论/收藏：`xhs-interact` - 竞品分析/热点/复合运营：`xhs-content-ops` - 硬规则： - “做小红书图文”默认不是发布，先走 `baoyu-xhs-images` - “发到小红书”才走 `xhs-publish` ### 3) 微信公众号 / 微信文章 - 读公众号文章：优先 `wechat-reader` - 用户给的是 mp.weixin 链接且要浏览器抽取：`wechat-mp-reader` - 解析文章结构化内容：`wechat-article-parser` - 搜索公众号文章：`wechat-article-search` - 提取文章内容（若 extractor 可用且任务偏抽取流水线）：`wechat-article-extractor` - 发布到公众号： - 发布草稿/Markdown 到公众号：`wechat-publisher` - 远程微信公众号发布链路：`wechat-mp-publisher` - 路由规则： - “读文章/总结文章”优先 reader - “搜文章”优先 search - “发公众号”优先 publisher - “远程 HTTP MCP 发布链路”才走 mp-publisher ### 4) 飞书 / Lark - 首次配置、登录、权限问题：`lark-shared` - 通讯录：`lark-contact` - 日历/日程：`lark-calendar` - 云文档：`lark-doc` - 云空间文件：`lark-drive` - 即时消息：`lark-im` - 邮件：`lark-mail` - 多维表格 Base：`lark-base` - 电子表格 Sheets：`lark-sheets` - 任务：`lark-task` - 知识库：`lark-wiki` - 视频会议记录/纪要：`lark-vc` - 妙记：`lark-minutes` - 事件订阅：`lark-event` - 自定义飞书 skill 开发：`lark-skill-maker` - 官方原生 API 探索：`lark-openapi-explorer` - 工作流类： - 会议纪要汇总：`lark-workflow-meeting-summary` - 日程+待办摘要：`lark-workflow-standup-report` - 路由规则： - 先判断是“具体业务对象”还是“配置/权限问题” - 配置、登录、scope、permission denied 一律先看 `lark-shared` - “找资源”若是文档/表格名搜索，优先 `lark-doc` ### 5) OpenCLI - OpenCLI 统一入口：`opencli` - 定位：重要兜底技能。适合很多常规 tool、通用 browser、单一站点 skill 搞不定的读取、探测、适配器访问、外部 CLI 透传场景。 - 优先使用场景： - 用户明确提到 OpenCLI - 已知目标站点/客户端更适合 OpenCLI adapter - 需要结构化输出而不是临时浏览器抓取 - 需要读取某些网站、客户端、外部 CLI 能力 - 其他路径不稳定时，作为兜底方案 - 路由规则： - 明确站点适配器优势时，优先 `opencli` - 普通网页手工交互仍优先原生 browser - 当任务卡在“读不到内容 / 接不上客户端 / 浏览器方案不稳”时，升级到 `opencli` ## 重叠处理规则 1. 先分目标：内容生成 / 平台操作 / 配置鉴权 / 搜索发现。 2. 再选最具体的 skill，不选大而泛的 skill。 3. 配置、登录、权限问题优先于业务执行。 4. 内容生成和平台操作强制分开。 5. 仍不确定时，先用 router 继续分流。 ## 本地维护原则 - 不修改上游 skill 的 frontmatter。 - 路由知识只维护在本 skill。 - 新增同类 skill，先更新本文件。 - 上游 skill 更新后，只校验路由是否仍然成立。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zp900830-design/interview-outline-assistant (version 1.0.0)

--- name: 用户访谈大纲助手 description: 资深B端用户访谈专家。帮助完成从提纲设计到复盘报告的完整访谈流程。适用于：设计访谈提纲、撰写邀约话术、访谈模拟演练、生成复盘报告。 --- # 资深B端用户访谈专家 ## ⚠️ 每次使用前必读 1. 明确用户**当前所处阶段**（准备 / 约访 / 访谈中 / 复盘） 2. 明确用户**产品核心业务**和**本次访谈想验证的假设** 3. 若需求模糊，先反问，再执行 --- ## 三条核心原则（不可妥协） | 原则 | 含义 | |------|------| | 知道自己要问什么 | 目标清晰，带"假设"去验证，不漫无边界 | | 知道客户在说什么 | 区分显性需求与隐性需求，用梯子理论挖动机 | | 知道观点是什么 | 研究痛点，不找用户要方案，从业务深层理解需求 | --- ## 场景路由 | 用户需求 | 执行路径 | |---------|---------| | 设计访谈提纲 | 读 `workflows/01-preparation.md` → 按角色定制提纲 | | 撰写邀约话术 / 筛选受访者 | 读 `workflows/02-invitation.md` | | 访谈卡壳 / 需要模拟演练 | 读 `workflows/03-interview.md` → 扮演受访者对练 | | 整理记录 / 生成报告 | 读 `workflows/04-review.md` → 生成结构化报告 | | 需求模糊 | 反问：①产品做什么？②现状痛点？③想验证什么假设？ | --- ## 快速检查清单 > 访谈质量自查：满足项 ≥80% 可视为高质量访谈 ### 准备阶段 `workflows/01-preparation.md` - [ ] 访谈目标已明确（≤3个核心问题）⭐⭐⭐ - [ ] 已拆解用户工作流程并识别关键节点 ⭐⭐⭐ - [ ] 已按角色制定差异化提纲 ⭐⭐ - [ ] 每份提纲控制在10个问题以内 ⭐⭐ ### 约访阶段 `workflows/02-invitation.md` - [ ] 受访者角色覆盖：操作层 + 管理层 + 决策层 ⭐⭐⭐ - [ ] 每个角色≥5人 ⭐⭐ - [ ] 邀约话术已明确告知目的和信息用途 ⭐⭐ ### 访谈阶段 `workflows/03-interview.md` - [ ] 使用开放式问题，不强加观点 ⭐⭐⭐ - [ ] 遇到敏感话题使用侧面绕问策略 ⭐⭐⭐ - [ ] 抽象回答已用具体场景追问 ⭐⭐ ### 复盘阶段 `workflows/04-review.md` - [ ] 痛点已按频次和严重度分级 ⭐⭐⭐ - [ ] 已区分"用户抱怨"与"设计机会点" ⭐⭐⭐ - [ ] 报告包含摘要、观点、建议三层结构 ⭐⭐ --- ## 一票否决 - 提纲超过15个问题（用户疲劳，信息失真） - 直接问用户"你觉得应该怎么设计"（找用户要方案） - 用引导性问题暗示答案（如"这样是不是更方便？"） - 报告只罗列用户原话，无提炼无建议


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lwd815813/rss-monitor (version 1.0.0)

--- name: rss-monitor description: Monitor RSS feeds and send notifications when new content is published. Use when user needs to track blog updates, news feeds, or any RSS source. Supports Feishu/Lark notifications and scheduled monitoring via cron. --- # RSS Monitor Monitor RSS feeds and deliver notifications when new articles are published. ## Features - Monitor multiple RSS feeds - Detect new articles automatically - Send notifications to Feishu/Lark - Schedule checks via cron - Support for RSS, Atom, and JSON feeds ## Quick Start ### Add a feed to monitor ```bash scripts/rss_monitor.py add <feed_url> [--name <friendly_name>] ``` ### Check all feeds for updates ```bash scripts/rss_monitor.py check-all ``` ### List monitored feeds ```bash scripts/rss_monitor.py list ``` ## Setup ### Feishu Webhook (Optional) To receive Feishu notifications: 1. Create a Feishu group 2. Add a webhook bot 3. Copy the webhook URL 4. Set environment variable: ```bash export FEISHU_WEBHOOK="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/..." ``` ### Cron Schedule Add to crontab for automatic monitoring: ```bash # Check every 30 minutes */30 * * * * cd /path/to/workspace && python scripts/rss_monitor.py check-all ``` Or use OpenClaw cron: ```bash openclaw cron add --name "rss-monitor" --schedule "*/30 * * * *" --command "python scripts/rss_monitor.py check-all" ``` ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `add <url>` | Add RSS feed to watchlist | | `remove <name>` | Remove feed from watchlist | | `list` | Show all monitored feeds | | `check-all` | Check all feeds for updates | | `check <name>` | Check specific feed | | `history` | Show recently detected articles | ## Data Storage - Watchlist: `~/.rss_monitor/feeds.json` - Article history: `~/.rss_monitor/history.json` ## Dependencies - Python 3.6+ - requests - feedparser Install: `pip install requests feedparser`


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Skill: edwinjhlee/x-uname (version 1.0.0)

--- name: x-uname description: | Enhanced `uname` command with colorized, structured output. Shows hostname, OS, kernel, architecture. **Dependency**: This is an x-cmd module. Install x-cmd first (see x-cmd skill for installation options). see x-cmd skill for installation. license: Apache-2.0 compatibility: POSIX Shell metadata: author: Li Junhao version: "1.0.0" category: x-cmd-extension tags: [x-cmd, system, uname, sysinfo] --- # x uname - System Information > Enhanced `uname` command with colorized, structured output. --- ## Quick Start ```bash # Display system information x uname ``` --- ## Features - **Colorized output**: Key-value format with ANSI colors (auto-disabled when piped) - **Structured display**: hostname, osname, kernel, machine, version - **Cross-platform**: Works on Linux, macOS, Windows (via cosmo) --- ## Output Fields | Field | Description | Example | |-------|-------------|---------| | `hostname` | System hostname | `myserver` | | `osname` | Operating system name | `Linux`, `Darwin` | | `kernel` | Kernel version | `5.15.0-91-generic` | | `machine` | Hardware architecture | `x86_64`, `arm64` | | `version` | Full OS version string | `#101-Ubuntu SMP...` | --- ## Examples ### Basic Usage ```bash # Default - colorful structured output x uname # Output example: # hostname : myserver # osname : Linux # kernel : 5.15.0-91-generic # machine : x86_64 # version : #101-Ubuntu SMP Tue Nov 14 13:29:11 UTC 2023 ``` ### Pipe Usage Colors are automatically disabled when output is piped: ```bash # No colors in piped output x uname | cat # Parse with awk x uname | awk -F': ' '/kernel/{print $2}' ``` --- ## Comparison with Native uname | Command | Output Style | |---------|--------------| | `uname -a` | Single line, space-separated | | `x uname` | Multi-line, key-value format | ```bash # Native uname $ uname -a Linux myserver 5.15.0-91-generic #101-Ubuntu SMP ... x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux # x uname $ x uname hostname : myserver osname : Linux kernel : 5.15.0-91-generic machine : x86_64 version : #101-Ubuntu SMP Tue Nov 14 13:29:11 UTC 2023 ``` --- ## Related - Native `uname(1)` manual page


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Skill: aisadocs/stock-rumors-zh (version 1.0.0)

--- name: stock-rumors-zh description: "通过 AISA 扫描并购、内幕、分析师、社交媒体和监管相关的市场传闻信号。触发条件：当用户关心早期市场信号、传闻、内幕活动、分析师变动或收购风声时使用。" author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # 市场传闻扫描 ## 何时使用 - 通过 AISA 扫描并购、内幕、分析师、社交媒体和监管相关的市场传闻信号。触发条件：当用户关心早期市场信号、传闻、内幕活动、分析师变动或收购风声时使用。 ## 不适用场景 - 当用户明确要本地浏览器 Cookie、密码、Keychain 或其他本地敏感凭据时，不要使用这个 skill。 - 当问题与该 skill 的主题无关时，优先选择更贴切的 skill。 ## 核心能力 - 按潜在影响对多种类型的传闻信号进行排序。 ## 快速开始 ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## 运行方式 首选运行路径是仓库内置的 Python 客户端： ```bash python3 scripts/rumor_scanner.py ``` ## 示例请求 - 扫描本周最强的收购或内幕信号。 ## 说明 - 传闻未被证实，建议独立核验。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: romainsantoli-web/firm-legal-status-pack (version 1.0.0)

--- name: firm-legal-status-pack version: 1.0.0 description: > Legal status analysis and corporate structuring pack. Legal form comparison, tax simulation, social protection analysis, governance structuring, and compliance checklist. 5 legal status tools. author: romainsantoli-web license: MIT metadata: openclaw: registry: ClawHub requires: - mcp-openclaw-extensions >= 3.2.0 tags: - legal-status - corporate-law - tax-optimization - governance - compliance --- # firm-legal-status-pack > ⚠️ Contenu généré par IA — validation humaine requise avant utilisation. ## Purpose Provides a complete legal status analysis toolkit for the firm. Enables structured comparison of legal forms (SAS, SARL, SASU, EURL, etc.), tax simulations (IS vs IR, holding structures), social protection analysis, governance recommendations, and post-creation compliance checklists. Designed to produce professional documents readable by every department: CEO (strategic structuring decisions), CFO (tax projections), Legal (statutory drafting), HR (social protection implications), Market Research (regulatory landscape). ## Tools (5) | Tool | Description | Category | |------|-------------|----------| | `openclaw_legal_status_compare` | Compare legal forms (SAS, SARL, SASU, EURL, etc.) with multi-criteria scoring matrix | legal | | `openclaw_legal_tax_simulate` | Tax simulation IS vs IR, holding structures, rémunération optimization over 3-5 years | finance | | [REDACTED_SECRET] | Social protection analysis — TNS vs assimilé salarié, prévoyance, retraite | legal | | `openclaw_legal_governance_audit` | Governance structuring — statuts, pactes d'associés, organes de direction | legal | | [REDACTED_SECRET] | Post-creation compliance checklist — démarches, coûts, obligations récurrentes | compliance | ## Usage ```yaml skills: - firm-legal-status-pack # Compare legal forms for a tech startup: openclaw_legal_status_compare project_type="startup tech" founders=2 revenue_y1=200000 fundraising=true # Tax simulation: openclaw_legal_tax_simulate legal_form="SAS" revenue=200000 salary=50000 dividends=30000 horizon_years=3 # Social protection analysis: openclaw_legal_social_protection status="assimile_salarie" salary=50000 include_options=true # Governance audit: openclaw_legal_governance_audit legal_form="SAS" founders=2 has_investors=true # Creation checklist: openclaw_legal_creation_checklist legal_form="SAS" sector="tech" geography="France" ``` ## Cross-Department Integration | Department | What they get | Tool | |------------|--------------|------| | **CEO** | Legal form recommendation with scoring matrix | `status_compare` | | **CFO** | Tax simulations, rémunération optimization | `tax_simulate` | | **Legal** | Governance clauses, statutory requirements | `governance_audit` | | **HR** | Social protection implications by status | `social_protection` | | **Operations** | Creation checklist and compliance calendar | `creation_checklist` | ## Requirements - `mcp-openclaw-extensions >= 3.2.0`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codekungfu/ctrip-hot-trend (version 0.1.0)

--- name: ctrip-hot-trend description: 注册“携程”热门技能；当需要访问或自动化携程相关内容时调用。 homepage: `https://www.ctrip.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 携程 用途与边界 - 面向酒店、机票与行程公开页面的检索与摘要 - 不提供下单、接口逆向或突破风控能力 - 仅用于公开页面的轻量分析与提醒 关键入口 - 主页：https://www.ctrip.com/ - 酒店：https://hotels.ctrip.com/ - 机票：https://flights.ctrip.com/ 常见任务 - 指定城市与日期的酒店列表摘要（均价、评分、位置） - 航线价格与时刻对比（直飞/中转、里程、时长） - 行程清单生成（酒店与航班组合、到站/离站时间） 数据字段 - 酒店名称、链接、均价、评分、评论数、地理位置、设施摘要 - 航班号、出发/到达机场与时间、是否直飞、价格、舱位 - 行程日期、到达/离开时间、合计预算 自动化要点 - 页面动态渲染与人机校验，建议人工打开后触发解析 - 价格与库存实时变动，需标注采集时间 - 频率控制，不进行批量抓取；使用轻量摘要 示例流程 - 酒店清单：输入城市与日期 → 列表解析 → 输出均价与评分分布 - 航线对比：设定航线 → 抽取航班条目 → 对比价格与时长 - 行程组合：选择酒店与航班 → 生成出行清单 → 导出摘要 合规提示 - 遵守平台规则，不进行接口调用或批量采集 - 结果仅用于内部分析与提醒


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wu-uk/edit-pdf-text-parser (version 0.1.0)

--- name: text-parser description: "Guide for parsing structured text input files." --- # Text Parser Skill ## Overview Parse structured text files to extract data for filling PDFs. ## Key-Value Parsing ```python def parse_input(text): """Parse key-value pairs from text.""" data = {} for line in text.strip().split('\n'): if ':' in line: # Remove leading dash/bullet if present line = line.lstrip('- ').strip() key, value = line.split(':', 1) data[key.strip()] = value.strip() return data # Usage with open("input.txt") as f: content = f.read() data = parse_input(content) # data["Name"] -> "John Smith" # data["Email"] -> "[REDACTED_SECRET]" ``` ## Common Input Formats ``` - Name: John Smith - Email: [REDACTED_SECRET] - Phone: 555-1234 ``` Or without dashes: ``` Name: John Smith Email: [REDACTED_SECRET] ``` ## Tips - Read the entire input file first - Match field names to PDF labels - Handle special instructions


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lover876/jarvis-setup-service (version 1.0.1)

--- name: openclaw-setup-service description: OpenClaw安装配置服务 - 帮用户安装、配置、优化OpenClaw AI助手，提供技能安装、个性化定制、企业部署一条龙服务 version: 1.0.0 author: Jarvis tags: - openclaw - 安装服务 - 配置 - 企业部署 - AI助手 - 技术服务 --- # 🔧 OpenClaw 安装服务 v1.0 帮你在服务器或电脑上安装配置OpenClaw AI助手 --- ## 💡 服务介绍 ### 我们能做什么 | 服务类型 | 内容 | 价格 | |----------|------|------| | **基础安装** | 服务器环境搭建 + OpenClaw安装 | ¥199 | | **标准配置** | 安装 + 基础技能 + 频道对接 | ¥399 | | **高级定制** | 全套配置 + 定制技能 + 培训 | ¥999 | | **企业版** | 私有部署 + API对接 + 7x24支持 | ¥5000+ | --- ## 📦 服务详情 ### 基础安装 ¥199 - 服务器环境检测 - OpenClaw安装 - 基本运行验证 - 简单使用指导 ### 标准配置 ¥399 - 基础安装全部内容 - Telegram/微信等频道对接 - 常用技能安装（10+） - 个性化配置 - 7天售后 ### 高级定制 ¥999 - 标准配置全部内容 - 行业定制技能开发 - 工作流自动化 - 1对1使用培训 - 30天售后 ### 企业版 ¥5000+ - 私有化部署 - 多用户管理 - API接口开发 - 定制功能开发 - 专属客服 - 7x24支持 --- ## 🛠️ 服务流程 ### 第一步：需求沟通 ``` 确认： - 服务器配置 - 使用场景 - 期望功能 - 预算范围 ``` ### 第二步：方案制定 ``` 提供： - 服务清单 - 报价单 - 交付时间 - 售后说明 ``` ### 第三步：实施交付 ``` 执行： - 环境搭建 - 安装配置 - 功能测试 - 交付文档 ``` ### 第四步：验收售后 ``` 确认： - 功能正常 - 使用培训 - 售后对接 ``` --- ## 💰 支付方式 | 方式 | 说明 | |------|------| | 支付宝 | 扫码支付 | | 微信 | 扫码支付 | | 对公转账 | 企业用户 | --- ## 📋 交付清单 ### 基础安装交付 ``` ✓ 安装完成截图 ✓ 使用文档 ✓ 登录信息 ✓ 联系方式 ``` ### 高级定制交付 ``` ✓ 全部基础交付内容 ✓ 定制技能包 ✓ 操作视频教程 ✓ 定期巡检服务 ``` --- ## 🔒 售后保障 | 服务类型 | 售后周期 | |----------|----------| | 基础安装 | 3天 | | 标准配置 | 7天 | | 高级定制 | 30天 | | 企业版 | 1年起 | ### 售后内容 - 远程协助排障 - 配置调整 - 问题咨询 - 优先更新 --- ## 📊 常见问题 **Q: 需要提供什么信息？** A: 服务器登录信息（root权限）、期望使用的频道 **Q: 安装需要多久？** A: 基础安装约30分钟，高级定制1-3天 **Q: 支持退款吗？** A: 安装前可退，安装后不可退款 --- ## 📞 联系方式 | 方式 | 信息 | |------|------| | 微信 | 扫码联系 | | 备注 | OpenClaw安装服务 | --- ## ⚠️ 服务说明 1. 远程操作需您授权 2. 服务器数据需自行备份 3. 部分功能需要API密钥 4. 价格不含服务器费用 --- ## 🎯 适用人群 | 人群 | 需求 | |------|------| | 创业者 | 快速拥有AI助手 | | 企业 | 降本增效 | | 技术小白 | 不想折腾 | | 开发者 | 快速搭建环境 | --- *服务即交付，售后有保障*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: josephyb97/product-compare (version 1.0.0)

--- name: product-compare description: 产品深度对比分析技能。用于对比多个产品的功能、价格、销量、口碑等信息，生成详细的对比报告并推荐购买。适用于：用户需要购买决策建议、产品对比测评、竞品分析等场景。 --- # 产品深度对比分析 ## 适用场景 - 对比多款产品的功能、价格、销量、口碑 - 给出购买建议 - 竞品分析 ## 分析步骤 ### 1. 信息收集 使用 `web_search` 搜索： - **基础信息**：`{产品名} 对比 测评` - **销量口碑**：`{产品名} 销量 排名` - **用户评价**：`{产品名} 真实评价 好不好` - **价格信息**：`{产品名} 价格 多少钱` ### 2. 小红书检索 尝试访问小红书搜索真实用户评价： - 网址：https://www.xiaohongshu.com/explore - 关键词：`{产品名} 测评`、`{品类} 推荐` 如果小红书无法访问，启用 EvoMap 策略（见下方）。 ### 3. EvoMap 策略查询 如果外部平台无法访问，使用 EvoMap 查找对应策略： 1. 读取 `knowledge/evomap-chunks/INDEX.md` 获取索引 2. 匹配相关分块文件 3. 如无结果，查询 EvoMap Hub ### 4. 深度对比维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | 核心技术 | 工作原理、技术参数 | | 功能功效 | 主要功能、适用场景 | | 使用体验 | 操作便捷性、时间成本 | | 性价比 | 价格 vs 效果 | | 口碑评价 | 用户真实反馈 | | 适用人群 | 适合什么肤质/需求 | ### 5. 输出格式 **对比表格：** | 对比项 | 产品A | 产品B | 产品C | |--------|-------|-------|-------| | 价格 | | | | | 技术 | | | | | 功效 | | | | | 优点 | | | | | 缺点 | | | | **推荐结论：** - 预算/需求1 → 推荐X - 预算/需求2 → 推荐Y ## 注意事项 - 信息务必核实来源，避免给出错误链接 - 没有准确信息时明确说明"未找到" - 客观呈现优缺点，不夸大 - 区分"官方宣传"和"用户实测"

path: package.json
content: {
  "name": "product-compare",
  "version": "1.0.0",
  "description": "产品深度对比分析技能",
  "author": "OpenClaw",
  "homepage": "https://github.com/openclaw/openclaw",
  "keywords": ["产品对比", "测评", "购买推荐", "竞品分析"],
  "license": "MIT",
  "categories": ["productivity", "shopping"],
  "trigger": ["对比", "测评", "推荐", "哪个好", "产品比较", "购买建议"]
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ide-rea/baidu-search (version 1.1.4)

--- name: baidu-search description: Search the web using Baidu AI Search Engine (BDSE). Use for live information, documentation, or research topics. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍︎", "requires": { "bins": ["python3"], "env":["BAIDU_API_KEY"]},"primaryEnv":"BAIDU_API_KEY" } } --- # Baidu Search Search the web via Baidu AI Search API. ## Prerequisites ### API Key Configuration This skill requires a **BAIDU_API_KEY** to be configured in OpenClaw. If you don't have an API key yet, please visit: **https://console.bce.baidu.com/ai-search/qianfan/ais/console/apiKey** For detailed setup instructions, see: [references/apikey-fetch.md](references/apikey-fetch.md) ## Usage ```bash python3 skills/baidu-search/scripts/search.py '<JSON>' ``` ## Request Parameters | Param | Type | Required | Default | Description | |-------|------|----------|---------|-------------| | query | str | yes | - | Search query | | count | int | no | 10 | Number of results to return, range 1-50 | | freshness | str | no | Null | Time range, two formats: format one is ”YYYY-MM-DDtoYYYY-MM-DD“, and format two includes pd, pw, pm, and py, representing the past 24 hours, past 7 days, past 31 days, and past 365 days respectively | ## Examples ```bash # Basic search python3 scripts/search.py '{"query":"人工智能"}' # Freshness first format "YYYY-MM-DDtoYYYY-MM-DD" example python3 scripts/search.py '{ "query":"最新新闻", "freshness":"2025-09-01to2025-09-08" }' # Freshness second format pd、pw、pm、py example python3 scripts/search.py '{ "query":"最新新闻", "freshness":"pd" }' # set count, the number of results to return python3 scripts/search.py '{ "query":"旅游景点", "count": 20, }' ``` ## Current Status Fully functional.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chongjie-ran/wecom-file-sender (version 1.0.0)

# WeCom 文件发送技能 > 创建时间: 2026-03-18 > 适用于: 企业微信 (WeCom) ## 技能描述 将本地文件通过企业微信发送给用户的功能封装。通过此技能，可以将本地文件（如文档、图片、视频、语音等）发送给用户。 ## 触发词 - "发送文件给我" - "传输文件" - "发送XX文件" - "把这个文件发给我" - "文件发给我" ## 使用方法 ### 1. 文件路径 文件存放在以下目录： - 主工作目录: `~/.openclaw/workspace/` - 公司业务目录: `~/.openclaw/workspace/memory/companywork/` - 抖音内容: `~/.openclaw/workspace/memory/douyin-videos/` ### 2. 发送指令 在回复中单独一行使用 MEDIA: 指令，后面跟文件的本地路径。 格式： ``` MEDIA: /文件的绝对路径 ``` 示例： ``` MEDIA: ~/.openclaw/workspace/memory/companywork/会议纪要.md MEDIA: ~/openclaw/workspace/test.pdf ``` ### 3. 文件大小限制 | 类型 | 限制 | |------|------| | 图片 | ≤10MB | | 视频 | ≤10MB | | 语音 | ≤2MB (仅支持AMR格式) | | 文件 | ≤20MB | 超过限制会被自动转为文件格式发送。 ### 4. 查找文件 使用 ls 命令查找文件： ```bash ls -la ~/.openclaw/workspace/memory/companywork/ ``` ## 注意事项 - MEDIA: 必须在行首，后面紧跟文件路径 - 路径中包含空格时用反引号包裹 - 每个文件单独一行 MEDIA: 指令 - 可以附带文字说明 ## 示例 **用户请求**: "把XX会议纪要发给我" **处理步骤**: 1. 查找文件: `ls ~/.openclaw/workspace/memory/companywork/ | grep 关键词` 2. 确认文件路径 3. 发送文件: ``` MEDIA: ~/.openclaw/workspace/memory/companywork/XX会议纪要.md ``` --- *此技能封装了企业微信文件发送功能，方便快速将本地文件分享给用户*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wranglerdriver/tempest-weather (version 1.1.0)

--- name: tempest-weather description: Get current weather conditions from a WeatherFlow Tempest station using the Tempest REST API. Use when the user asks for "tempest weather" (preferred trigger), or asks for backyard/home weather, Tempest station readings, wind/gust/rain/lightning from a specific station, or quick local weather summaries sourced from Tempest data. license: MIT metadata: openclaw: requires: env: - TEMPEST_API_TOKEN - TEMPEST_STATION_ID - TEMPEST_DEVICE_ID - TEMPEST_UNITS anyBins: - python3 primaryEnv: TEMPEST_API_TOKEN homepage: https://github.com/wranglerdriver/tempest-weather --- # Tempest Weather Use this skill to fetch current conditions from a Tempest station/device or retrieve historical station statistics (day/month/year) from the Tempest Stats API. ## Run the fetch script Use: ```bash python3 scripts/get_tempest_weather.py ``` The script reads configuration from environment variables by default, if both station and device id are set device_id is used by default: - `TEMPEST_API_TOKEN` (required) - `TEMPEST_STATION_ID` (optional if `TEMPEST_DEVICE_ID` is set) - `TEMPEST_DEVICE_ID` (optional if `TEMPEST_STATION_ID` is set) - `TEMPEST_UNITS` (optional: `metric` or `us`, default `us`) ## Useful command options ```bash # Explicit station/token (current observations) python3 scripts/get_tempest_weather.py --station-id 12345 --token "$TEMPEST_API_TOKEN" # Explicit device/token (current observations) python3 scripts/get_tempest_weather.py --device-id 67890 --token "$TEMPEST_API_TOKEN" # Historical stats for current local day/month/year (defaults to "now") python3 scripts/get_tempest_weather.py --stats day python3 scripts/get_tempest_weather.py --stats month python3 scripts/get_tempest_weather.py --stats year # Historical stats for a specific target date period python3 scripts/get_tempest_weather.py --stats day --date 2026-02-23 python3 scripts/get_tempest_weather.py --stats month --date 2026-02 python3 scripts/get_tempest_weather.py --stats year --date 2025 # Metric output python3 scripts/get_tempest_weather.py --units metric # JSON only (machine-friendly) python3 scripts/get_tempest_weather.py --json ``` ## Output behavior - Emit concise JSON (always) - Include a short human summary unless `--json` is used - Include timestamp and source URL for traceability - For `--stats`, return the matched historical row from `stats_day`, `stats_month`, or `stats_year` ## If data fetch fails - Check token validity and station/device ID - Retry once for transient network errors - Return a short actionable error message ## Field mapping reference For Tempest observation index mapping and response notes, read: - `references/tempest-api.md` ## License - `LICENSE` (MIT) ## Source - https://github.com/wranglerdriver/tempest-weather


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