OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lean-zhouchao/baidu-scholar-search-skill-1-1-0 (version 1.0.0)

--- name: baidu-scholar-search-skill description: Baidu Scholar Search - Search Chinese and English academic literature (journals, conferences, papers, etc.) homepage: https://xueshu.baidu.com/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔬", "requires": { "bins": ["curl"] ,"env":["BAIDU_API_KEY"]},"primaryEnv":"BAIDU_API_KEY" } } --- # Baidu Scholar Search Skill ## Features Search Chinese and English academic literature by keyword, including journal papers, conference papers, dissertations, etc. ## LLM Usage Guide ### Basic Usage ```bash bash baidu_scholar_search.sh "keyword" bash baidu_scholar_search.sh "keyword" page_number bash baidu_scholar_search.sh "keyword" page_number include_abstract ``` ### Parameter Description | Parameter | Required | Default | Description | |-----------|----------|---------|-------------| | keyword | ✅ | - | Search term, e.g., "machine learning" or "cancer immunotherapy" | | page_number | ❌ | 0 | Starts from 0, 0=first page, 1=second page | | include_abstract | ❌ | false | true=return detailed abstract, false=return only title and basic info | ### Default Behavior - **No abstract returned** - Fast response, suitable for quickly browsing literature lists - Start from page 1 ### When to Return Abstract - User explicitly requests "abstract", "include abstract", "detailed content" - User says "I need to understand the paper content", "give me detailed explanation" ### When NOT to Return Abstract - User only says "search", "retrieve", "check" - User says "see what's available", "help me find" - No explicit request for abstract information ## API Specification ### Endpoint `GET https://qianfan.baidubce.com/v2/tools/baidu_scholar/search` ### Request Parameters - `wd` - Search keyword (required) - `pageNum` - Page number (optional, default 0) - `enable_abstract` - Whether to return abstract (optional, default false) ### Response Fields - `title` - Paper title - `abstract` - Abstract (only returned when enable_abstract=true) - `keyword` - Keywords - `paperId` - Paper ID - `publishYear` - Publication year - `url` - Baidu Scholar link ## Examples ### Quick Search (No Abstract) ```bash bash baidu_scholar_search.sh "cancer immunotherapy" # Returns title, year, keywords and other basic information ``` ### Detailed Search (With Abstract) ```bash bash baidu_scholar_search.sh "cancer immunotherapy" 0 true # Returns detailed information including abstract ``` ### Pagination Search ```bash bash baidu_scholar_search.sh "machine learning" 1 # Search page 2 (no abstract) ``` ## Notes - Need to set `BAIDU_API_KEY` environment variable - Keywords must be wrapped in quotes - Returning abstract significantly increases response time - Both Chinese and English keywords are supported


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: shujip/kidsnews (version 1.0.0)

# KidsNews Daily Brief Skill (简体中文) ## 目标 - 每天早上 9:00 自动获取 KidsNews 新闻摘要并发送给用户。 - 新闻来源：`/api/kidsnews/daily-report`。 - 规则：先取最新 5 条，再筛选出发布日期为「2 天前」的新闻，最多返回 3 条。 - 每条新闻必须带可点击链接（域名：`https://www.kidsnews.app`）。 ## 调用接口 - 方法：`GET` - 路径：`/api/kidsnews/daily-report` - 示例： - `https://www.kidsnews.app/api/kidsnews/daily-report` - `https://www.kidsnews.app/api/kidsnews/daily-report?date=2026-04-04&limit=3` ## 返回字段（核心） - `success`: 是否成功 - `targetDate`: 目标发布日期（默认是今天往前 2 天） - `items`: 新闻数组（最多 3 条） - `title`: 新闻标题 - `summary`: 新闻摘要 - `link`: 详情链接（`https://www.kidsnews.app/news/{id}`） - `questions`: 2 个引导思考问题（用于预告） - `debateTopic`: 1 个辩论话题（用于预告） ## 定时触发建议 - 触发时间：每天 `09:00`（建议使用服务器所在时区的本地 9 点） - 触发流程： 1. 请求 `/api/kidsnews/daily-report` 2. 读取 `items`（含 `questions`、`debateTopic`） 3. 由 AI 生成简体中文晨报并发送给用户 ## 发送文案要求（简体中文） - 语气友好、清晰，适合家长和孩子阅读。 - 明确提示用户：可以点击链接查看详情、收听播客、提问、参与辩论、学习相关英语词汇。 - 每条新闻保留标题、摘要、2 个问题、1 个辩论话题、链接，避免编造事实。 - 发送时只展示「预告内容」，明确说明更多完整内容需点击链接进入页面。 ## 推荐发送模板 ```text 早上好！以下是 KidsNews 今日精选少儿新闻： 1. {标题1} 摘要：{摘要1} 思考问题： - {问题1} - {问题2} 辩论话题：{辩论话题} 链接：{链接1} 2. {标题2} 摘要：{摘要2} 思考问题： - {问题1} - {问题2} 辩论话题：{辩论话题} 链接：{链接2} 3. {标题3} 摘要：{摘要3} 思考问题： - {问题1} - {问题2} 辩论话题：{辩论话题} 链接：{链接3} 这是今日精简版，点击链接可查看完整内容，并可收听播客、提问、参与辩论、学习相关英语词汇。 ``` ## 异常处理 - 如果 `items` 为空：发送「今天暂无符合条件新闻，稍后更新」并附站点地址 `https://www.kidsnews.app`。 - 如果接口失败：重试 1 次，仍失败则记录日志并发送降级提醒。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sabyaghosh/openclaw-whisper-voice (version 1.0.0)

--- name: openclaw-whisper-voice description: Local Whisper speech-to-text for audio files and inbound voice notes on the OpenClaw Gateway host. Use when setting up local transcription for WhatsApp, Telegram, or other audio attachments; when configuring tools.media.audio with a CLI fallback instead of a cloud API; or when you need a reusable shell entrypoint that makes Whisper + ffmpeg work reliably on Linux. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎙️", "requires": { "bins": ["whisper", "ffmpeg"] }, "install": [ { "id": "local-whisper-user-install", "kind": "manual", "label": "Run scripts/install_local_whisper.sh on the Gateway host" } ] } } --- # OpenClaw Whisper Voice Use this skill to make local Whisper transcription dependable on the OpenClaw Gateway host. ## Install on the host Run: ```bash {baseDir}/scripts/install_local_whisper.sh ``` The installer: - installs Python packages into `~/.local` - installs a CPU-safe PyTorch build - installs `openai-whisper` - installs `imageio-ffmpeg` - creates stable `~/.local/bin/whisper` and `~/.local/bin/ffmpeg` launchers ## Transcribe a file manually Use the wrapper instead of raw `whisper` when reliability matters: ```bash {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.ogg {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.m4a --model tiny --stdout-only {baseDir}/scripts/transcribe.sh /path/to/audio.mp3 --task translate --format srt ``` ## Configure inbound WhatsApp and Telegram voice notes Patch OpenClaw config so inbound audio uses the wrapper: ```json5 { tools: { media: { audio: { enabled: true, maxBytes: 20971520, timeoutSeconds: 120, models: [ { type: "cli", command: "{baseDir}/scripts/transcribe.sh", args: ["{{MediaPath}}", "--model", "base", "--stdout-only"], timeoutSeconds: 120 } ] } } } } ``` ## Model choices - `tiny`: fastest, weakest accuracy - `base`: best default for chat voice notes - `small` or larger: better accuracy, heavier CPU and RAM use ## Output rules - Use `--stdout-only` for `tools.media.audio` so stdout is only transcript text. - Use `--format txt|srt|vtt|json` for standalone file transcription. - First model download goes into `~/.cache/whisper`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: b-gutman/pipeworx-carbon-interface (version 1.0.0)

# Carbon Interface Carbon Interface MCP — Carbon Interface API (v1) ## estimate_electricity Estimate CO2 emissions from electricity usage. Returns carbon emissions in grams, kg, and metric ton ## estimate_flight Estimate CO2 emissions from a flight. Provide number of passengers and flight legs (departure/arriva ## estimate_vehicle Estimate CO2 emissions from driving a vehicle. Provide distance and a vehicle model ID (from Carbon ```json { "mcpServers": { "carbon-interface": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/carbon-interface/mcp" } } } ```


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

--- name: feishu-connect description: 连接飞书机器人。通过接口直连发起注册会话，拿到链接（必须拼接 from=maxclaw）发给用户，等用户配置完成后告诉用户去飞书找机器人拿配对码。适用于连接飞书、接入飞书、绑定飞书机器人、创建飞书机器人、OpenClaw 接飞书等场景。 --- # Feishu Connect Skill ## 适用场景 用户要求连接飞书、绑定飞书机器人、创建飞书机器人、OpenClaw 接飞书时触发。 ## 最高优先级规则（必须遵守，违反即失败） 1. 给用户的链接必须拼接 `&from=maxclaw`，没有这个参数的链接是错误的。 2. 用户回复"ok"或"配置好了"之后，禁止读取 `docs/channels/feishu.md`。 3. 用户回复"ok"或"配置好了"之后，禁止输出任何关于"配置权限"、"开启机器人能力"、"配置事件订阅"、"发布应用"、"管理员审批"、"权限管理"、"批量导入"的内容。 ## 核心原则 - 直接走接口直连模式，不要先跑官方安装器。 - 链接必须裸露返回，不要用反引号、代码块包裹，用户必须能直接点击。 - 不要自动开轮询，给链接后等用户确认再继续。 - 不要生成二维码图片。 - 不要手动卸载/禁用/删除插件，不要手动改写配置文件。 ## 执行流程 ### 第 1 步：接口直连，一次拿到链接 ```bash COOKIE_JAR=/tmp/feishu_cookies.txt rm -f "$COOKIE_JAR" # init INIT_RESP=$(curl -s -c "$COOKIE_JAR" -b "$COOKIE_JAR" \ -X POST "https://accounts.feishu.cn/oauth/v1/app/registration" \ -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \ -d "action=init") echo "=== INIT ===" echo "$INIT_RESP" # begin BEGIN_RESP=$(curl -s -c "$COOKIE_JAR" -b "$COOKIE_JAR" \ -X POST "https://accounts.feishu.cn/oauth/v1/app/registration" \ -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \ -d "action=begin&archetype=PersonalAgent&auth_method=client_secret&request_user_info=open_id") echo "=== BEGIN ===" echo "$BEGIN_RESP" ``` 从 begin 返回值中提取： - `verification_uri_complete` — 原始链接 - `device_code` — 保存下来，用户确认后 poll 用 - `user_code` — 从链接参数中提取 ### 第 2 步：拼接 from=maxclaw，生成最终链接 拿到 `verification_uri_complete` 后，必须在末尾拼接 `&from=maxclaw`。 示例： - 原始：https://open.feishu.cn/page/openclaw?user_code=XXXX-XXXX - 最终：https://open.feishu.cn/page/openclaw?user_code=XXXX-XXXX&from=maxclaw 没有 `&from=maxclaw` 的链接是错误的，不要发给用户。 ### 第 3 步：把链接直接发给用户 链接裸露返回。正确输出： --- 请在浏览器中直接打开这个链接完成飞书配置： https://open.feishu.cn/page/openclaw?user_code=XXXX-XXXX&from=maxclaw 用户码：XXXX-XXXX 配置完成之后回来和我说一声"ok"或者"配置好了"就行。 --- 禁止把链接放在反引号或代码块里。 ### 第 4 步：用户回复"ok"或"配置好了"之后 先执行一次 poll： ```bash curl -s -c "$COOKIE_JAR" -b "$COOKIE_JAR" \ -X POST "https://accounts.feishu.cn/oauth/v1/app/registration" \ -H "Content-Type: application/x-www-form-urlencoded" \ -d "action=poll&device_code=<之前保存的 device_code>" ``` 返回 `client_id` + `client_secret` → 成功。 返回 `authorization_pending` → 告诉用户飞书侧似乎还没完成，让用户再确认。 poll 成功后，直接告诉用户： --- 配对完成了！现在请在飞书里找到你的机器人，给它发一条消息，机器人会回复一个配对码。把这个码告诉我，我来帮你完成配对授权。 --- 到此为止。不要再做任何额外操作。不要读文档。不要输出配置指引。 ## 禁止事项 - 给用户的链接不拼 `&from=maxclaw` - 读取 `docs/channels/feishu.md` - 输出"配置权限/开启机器人能力/配置事件订阅/发布应用/管理员审批/批量导入/权限JSON"等内容 - 先跑官方安装器再切直连 - 手动卸载/禁用插件 - 自动开轮询 - 生成二维码图片 - 用反引号/代码块包裹链接 - 把 `authorization_pending` 当失败 ## 一句话总结 curl 拿链接 → 拼 `&from=maxclaw` → 裸链接给用户 → 等用户说 ok → poll 一次 → 告诉用户去飞书找机器人拿配对码。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gmmg55/dev-var-name (version 1.0.0)

--- name: dev-var-name description: 程序员变量名生成器。将中文（或英文）关键词转换为多种编程命名风格。支持 7 种全称风格：驼峰、下划线蛇形、帕斯卡、全大写、短横线、点分隔符(dot.case)、路径分隔符(path/case)，以及对应的缩写版本。触发场景：用户输入中文或英文关键词，要求生成变量名、函数名、API 命名等。 --- # 程序员变量名生成器 ## 核心规则 **输入**：用户提供的关键词（中文或英文） **输出格式**（固定，不可更改）： ``` 全称：驼峰：xxx；蛇形：xxx；帕斯卡：Xxx；全大写：XXX；短横线：xxx；点分隔：xxx；路径分隔：xxx 缩写：驼峰：xxx；蛇形：xxx；帕斯卡：Xxx；全大写：XXX；短横线：xxx；点分隔：xxx；路径分隔：xxx ``` ### 七种命名风格 | 风格 | 英文名 | 示例 | |------|--------|------| | 驼峰 | camelCase | userAvatar | | 蛇形 | snake_case | user_avatar | | 帕斯卡 | PascalCase | UserAvatar | | 全大写 | SCREAMING_SNAKE | USER_AVATAR | | 短横线 | kebab-case | user-avatar | | 点分隔 | dot.case | user.avatar | | 路径分隔 | path/case | user/avatar | ## 缩写规则 | 原文 | 缩写 | 原文 | 缩写 | |------|------|------|------| | 小数 | dec | 整数 | int | | 数字 | num | 字符串 | str | | 布尔 | bool | 数组 | arr | | 长度 | len | 大小 | sz | | 数量 | cnt | 颜色 | clr | | 配置 | cfg | 数据 | data/dat | | 列表 | lst | 字典 | dict | | 消息 | msg | 错误 | err | | 成功 | suc | 状态 | sta/st | | 用户 | user/usr | 认证 | auth | | 登录 | login/lgn | 注册 | reg | | 密码 | pwd | 邮箱 | mail | | 头像 | avatar/avt | 搜索 | search/srch | | 分页 | page/pg | 限制 | limit/lmt | | 偏移 | offset/off | 排序 | sort/srt | | 过滤 | filter/ft | 时间 | time/tm | | 创建 | create/cr | 更新 | update/upd | | 删除 | del | 复制 | copy/cp | | 移动 | mv | 重命名 | rn | | 路径 | path/pth | 文件 | file/fl | | 目录 | dir | 链接 | link/lnk | | 图片 | img | 视频 | vid | | 音频 | aud | 文档 | doc | | 表格 | tbl | 列 | col | | 行 | row | 主键 | pk | | 外键 | fk | 索引 | idx | | 标识 | id | 名称 | name/nm | | 类型 | type/typ | 描述 | desc | | 备注 | remark/rmk | 版本 | ver | | 日期 | date/dt | 时间戳 | ts | | 金额 | amt | 价格 | price/prc | | 折扣 | disc | 税率 | tax | | 订单 | order/ord | 支付 | pay | | 物流 | ship | 退款 | ref | | 评论 | review/rvw | 评分 | rate | | 收藏 | fav | 分享 | share/shr | | 推荐 | rec | 热门 | hot | | 最新 | latest/lst | 统计 | stat | | 图表 | chart/cht | 模板 | tpl | | 主题 | theme/thm | 语言 | lang | | 区域 | region/rgn | 接口 | api | > 未在上表中的词汇，按以下原则取前 3~4 个辅音字母：保留首个字母 + 取后续辅音（bcdfghjklmnpqrstvwxyz），不足3个时取全部辅音。 ## 示例 **输入**：小数 **输出**： 全称：驼峰：decimal；蛇形：decimal；帕斯卡：Decimal；全大写：DECIMAL；短横线：decimal；点分隔：decimal；路径分隔：decimal 缩写：驼峰：dec；蛇形：dec；帕斯卡：Dec；全大写：DEC；短横线：dec；点分隔：dec；路径分隔：dec --- **输入**：用户头像 **输出**： 全称：驼峰：userAvatar；蛇形：user_avatar；帕斯卡：UserAvatar；全大写：USER_AVATAR；短横线：user-avatar；点分隔：user.avatar；路径分隔：user/avatar 缩写：驼峰：userAvt；蛇形：user_avt；帕斯卡：UserAvt；全大写：USER_AVT；短横线：user-avt；点分隔：user.avt；路径分隔：user/avt --- **输入**：订单金额 **输出**： 全称：驼峰：orderAmount；蛇形：order_amount；帕斯卡：OrderAmount；全大写：ORDER_AMOUNT；短横线：order-amount；点分隔：order.amount；路径分隔：order/amount 缩写：驼峰：ordAmt；蛇形：ord_amt；帕斯卡：OrdAmt；全大写：ORD_AMT；短横线：ord-amt；点分隔：ord.amt；路径分隔：ord/amt --- ## 执行步骤 1. 解析输入关键词（中文转拼音首字母缩写；英文直接处理） 2. 生成全称七种风格 3. 生成缩写七种风格（使用缩写规则表或辅音规则） 4. 按格式输出 ## 中文转拼音 使用常见拼音映射表处理中文输入： - 小数 → xiaoshu → xs - 用户 → yonghu → yh - 头像 → touxiang → tx - 订单 → dingdan → dd - 金额 → jine → jn - 接口 → jiekou → jk 若输入为中文但无映射，按每个汉字拼音首字母拼接处理。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jeremymahieu/listonic (version 1.0.1)

--- name: listonic version: 1.0.0 description: "Access Listonic shopping lists: list lists/items, add/check/delete items, and manage lists." metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🛒","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # Listonic Manage Listonic shopping lists via the unofficial web API. ## Setup Create `~/.openclaw/credentials/listonic/config.json` using **one** auth mode. ### Recommended: token mode (works with Google sign-in) ```json { "refreshToken": "your-refresh-token" } ``` Tip: the script now auto-refreshes access tokens and persists updated tokens back to config. It also accepts `refresh_token` / `access_token` keys if you paste raw OAuth payload JSON. Optional (advanced): ```json { "accessToken": "short-lived-access-token", "clientId": "listonicv2", "clientSecret": "fjdfsoj9874jdfhjkh34jkhffdfff", "redirectUri": "https://listonicv2api.jestemkucharzem.pl" } ``` ### Fallback: email/password mode ```json { "email": "[REDACTED_SECRET]", "password": "your-listonic-password" } ``` ## Workflow 1. `lists` to show available shopping lists 2. `items <list>` to inspect current items 3. `add-item <list> "Name"` to add items 4. `check-item` / `uncheck-item` to toggle completion 5. `delete-item` only when user explicitly wants removal ## Important - This uses an **unofficial reverse-engineered API** and may break if Listonic changes it. - For destructive operations (`delete-item`, `delete-list`), **confirm with the user first**. - `list` arguments can be list ID or a list name (exact/partial match). ## Commands ### Show all lists ```bash bash scripts/listonic.sh lists ``` ### Show items in a list ```bash bash scripts/listonic.sh items 12345 bash scripts/listonic.sh items "Groceries" ``` ### Add item ```bash bash scripts/listonic.sh add-item "Groceries" "Milk" bash scripts/listonic.sh add-item "Groceries" "Flour" --amount 2 --unit kg ``` ### Check / uncheck item ```bash bash scripts/listonic.sh check-item "Groceries" 987654 bash scripts/listonic.sh uncheck-item "Groceries" 987654 ``` ### Delete item ```bash bash scripts/listonic.sh delete-item "Groceries" 987654 ``` ### Create / rename / delete list ```bash bash scripts/listonic.sh add-list "BBQ Party" bash scripts/listonic.sh rename-list "BBQ Party" "BBQ" bash scripts/listonic.sh delete-list "BBQ" ``` ### Raw JSON output ```bash bash scripts/listonic.sh --json lists bash scripts/listonic.sh --json items "Groceries" ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: u5bf/classicalchinese (version 1.0.1)

--- name: classical-chinese description: 以文言文压缩输出、节省 token。当用户要求文言回复、节省 token、省输出时触发。支持三档：极致(/e/Extreme)、适度(/m/Medium)、轻微(/l/Light)。 --- # 文言压缩（省 Token） ## 核心原则 以文言代白话，最大化信息密度。**省 token 为首要目标**，可读性按需妥协。 ## 压缩等级 | 等级 | 命令 | 目标节省 | 规则 | |------|------|----------|------| | 极致 | /e | 50%+ | 能一字不两字，省主语/虚词/关联词 | | 适度 | /m | 30-40% | 简练文言，保基本可读（默认） | | 轻微 | /l | ~20% | 浅白文言，优先可读 | 默认 /m。用户可在首句指定，如"【极致】解释递归"。 ## 使用流程 1. 识别等级（/e /m /l 或默认 /m） 2. 转写为文言（调用 `references/compression_rules.md`） 3. 技术内容原文保留（代码、路径、专有名词、错误信息） 4. 估算压缩率（见下） ## 量化验证 回复后简记：`[原~N字→文~M字，省X%]` - 若节省 < 预期下限，等级不变，下次更精简 - 若节省 > 预期上限，可适当放宽 ## 边界处理 ### 用户输入为文言 直接以同档或更高压缩等级回复，无需转换。 ### 专有名词 - 已知：框架/库/品牌名 → 保留原文（React, Python, Git） - 未知：新产品/概念 → 音译或原文，必要时加注 ### 歧义处理 - 文言多义时，优先取最简义 - 关键术语首次用原文括注：功能→功能（function） ### 连续对话 - 切换等级须显式标注 - 上下文已建立的文言术语保持一致 - 追问若需详细解释，可临时降一档 ## 低压缩例外 以下情况可临时降档： - 复杂逻辑首次解释 - 错误诊断需清晰步骤 - 用户明确要求详细 降档时注明：[降档说明] ## 技术内容保护 以下原文不译： - 代码、变量名、函数名、类名 - 路径、URL、端口号 - 错误代码、日志内容 - 公式、数字、版本号 - JSON/XML/HTML 等标记语言

path: references/compression_rules.md
content: # 文言压缩规则

## 一、词汇对照

### 代词
| 白 | 文 |
|----|----|
| 这 | 此 |
| 那 | 彼 |
| 我 | 吾 |
| 你 | 汝 |
| 他 | 其 |
| 自己 | 己 |
| 什么 | 何 |
| 为什么 | 何故 |
| 哪里 | 何处 |

### 副词/连词
| 白 | 文 |
|----|----|
| 非常 | 甚 |
| 已经 | 已 |
| 正在 | 方 |
| 将要 | 将 |
| 可以 | 可 |
| 应该 | 当 |
| 必须 | 须 |
| 不要 | 勿 |
| 没有 | 无 |
| 但是 | 然 |
| 因此 | 故 |
| 如果 | 若 |
| 虽然 | 虽 |
| 也就是说 | 即 |

### 动词
| 白 | 文 |
|----|----|
| 是 | 乃/为 |
| 在 | 于 |
| 需要 | 须 |
| 知道 | 知 |
| 使用 | 用/以 |
| 创建 | 建 |
| 删除 | 删 |
| 修改 | 改 |
| 查看 | 视 |
| 运行 | 行 |
| 返回 | 返 |
| 处理 | 理 |
| 完成 | 毕 |
| 开始 | 始 |
| 结束 | 终 |
| 包含 | 含 |
| 等于 | 等 |

### 短语
| 白 | 文 |
|----|----|
| 换句话说 | 换言之 |
| 需要注意的是 | 当注 |
| 是因为 | 盖因 |
| 这样做 | 如此 |
| 首先 | 先 |
| 然后 | 次 |
| 最后 | 终 |
| 总之 | 要之 |
| 目的是 | 旨在 |
| 好的 | 善 |

## 二、句式模板

| 白话 | 文言 |
|------|------|
| A 是为了 B | A 旨在 B |
| 如果 A，那么 B | 若 A 则 B |
| 虽然 A，但是 B | 虽 A 然 B |
| 因为 A，所以 B | 因 A 故 B |
| 通过 A 实现 B | 以 A 达 B |
| A 的作用是 B | A 用以 B |
| A 包含了 B | A 含 B |
| 需要先 A 然后 B | 须先 A 继 B |

## 三、冗余消除

| 冗余 | 压缩 |
|------|------|
| 这个问题的原因是 | 病因 |
| 我们可以这样解决 | 解法 |
| 下面是具体步骤 | 步骤如下 |
| 需要注意以下几点 | 当注 |
| 我建议你 | 建议 |
| 请注意 | 注 |
| 仅供参考 | 供参 |

## 四、示例对照

### 示例 1
- 白：这个函数接收两个参数，分别是数组的起始位置和结束位置，然后返回这个范围内的所有元素组成的新数组。
- 极致：此函受二参，曰始位末位，返其间诸元成新列。
- 适度：此函受二参，为起始与末位，返此间诸元成新列。
- 轻微：此函数接收二参数，为起始位置与结束位置，返回此范围内元素组成的新数组。

### 示例 2
- 白：首先你需要打开配置文件，然后找到数据库连接的部分，把端口号从 3306 修改为 3307，最后保存文件并重启服务。
- 极致：先启配置，寻库连处，改端口 3306 为 3307，存之重启。
- 适度：先启配置文件，寻库连处，改端口 3306 为 3307，存而重启。
- 轻微：先开配置文件，寻数据库连接处，改端口 3306 为 3307，存后重启服务。

### 示例 3
- 白：出现这个错误是因为你的代码中尝试访问了一个不存在的对象属性。
- 极致：此误盖因访不存之属。
- 适度：此误因访不存在之属。
- 轻微：此错误因访问不存在的属性。

### 示例 4
- 白：这个项目有以下优点：性能非常好、代码结构清晰、支持多种数据格式、文档完善。
- 极致：此项目之优：性佳、构清、多格式、文档全。
- 适度：此项目之优：性能佳、构清易维、多格式、文档全。
- 轻微：此项目优点：性能佳、结构清晰易维护、多格式支持、文档完善。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shiyanhui/one-person-company (version 0.1.0)

--- name: one-person-company description: Your personal AI assistant platform — multi-agent orchestration, task management, and autonomous workflow execution for one-person companies. metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["ONEPERSON_API_KEY"]},"primaryEnv":"ONEPERSON_API_KEY","homepage":"https://1person.pro"}} --- # One Person Company Your personal AI assistant platform. One Person Company provides multi-agent orchestration, task management, and autonomous workflow execution — built for solo founders and one-person teams. - **Multi-Agent** — Orchestrate specialized agents for complex tasks - **Task Management** — Track, delegate, and complete work autonomously - **Workflows** — Build reusable automated pipelines - **Memory** — Persistent context across sessions ## Getting Started 1. Get your API key at [1person.pro](https://1person.pro) 2. Set `ONEPERSON_API_KEY` in your environment Documentation: [docs.1person.pro](https://docs.1person.pro)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cloudnet-skills/cloudnet-ai-diagnosis (version 1.0.2)

--- name: Cloudnet AI Diagnostics description: Cloudnet AI Diagnostics针对无线场景下终端体验差、网卡、无法接入 WiFi 等问题进行排障的技能 version: "1.0" metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["npm", "mcporter"] }, "primaryEnv": "CLOUDNET_API_KEY" } } triggers: - "WiFi 问题排查" - "无线网络故障" - "终端上网慢" - "连不上 WiFi" - "网络卡顿" author: Cloudnet Skills --- # Cloudnet AI Diagnostics 针对无线场景下终端体验差、网卡、无法接入 WiFi 等问题进行排障。 ## 触发条件 用户询问关于无线终端连接问题，例如： - "XX 场所的 XX 终端上网很慢" - "XX 场所的 XX 设备连不上 WiFi" - "XX 场所的 XX 用户反馈网络卡" ## 前置环境检查 ### 安装`mcporter`cli支持及skill支持 - mcporter: `npm install -g mcporter` - 然后再通过clawhub安装`mcporter`技能 ### 配置MCP连接参数 - `CLOUDNET_API_KEY` 必须. 需要用户提供Cloudnet管理平台的API KEY，可通过Cloudnet管理平台（网络管理=>设置=>开放平台）获取 - 可选: `CLOUDNET_BASE_URL` Cloudnet管理平台地址. 默认使用https://oasis.h3c.com - 执行`mcporter config add cloudnet-mcp ${CLOUDNET_BASE_URL}/mcp-server/api/sse --header Authorization="Bearer ${CLOUDNET_API_KEY}"` ## 排障步骤 ### 第一步：提取关键信息 从用户问题中提取以下信息： | 信息 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | **场所名** | 必填，问题发生的场所 | "总部办公室"、"XX门店" | | **终端信息** | 必填，MAC 地址或终端用户名 | MAC: `xxxx-xxxx-xxxx` 或用户名: `zhangsan` | | **故障时间** | 可选，用户未指定则默认当前时间 | "2026-03-24 10:00:00" | **重要**：如果场所名和终端信息未提取到，必须让用户补充完整后才能继续下一步。 ### 第二步：查询场所 ID 调用 `cloudnet-mcp.getallshopsanddevofuser` 获取用户下所有场所，找到场所名对应的场所 ID，场所 ID 无需显示告诉用户。 ```bash mcporter call cloudnet-mcp.getallshopsanddevofuser ``` ### 第三步：执行终端诊断 根据提取的终端信息（MAC 或用户名 或IP地址），调用 `executeStaDiagnosis` 进行诊断： **参数说明**： - `clientInfo`: 终端 MAC 地址，格式 `xxxx-xxxx-xxxx` 或者 终端 IP 地址，如`192.168.1.1`， 或者 终端用户名，如`h3cuser1` - `shopId`: 场所 ID（来自第二步），需要转为字符串类型 - `faultTime`: 故障时间，格式 `yyyy-MM-dd HH:mm:ss`，用户未指定则使用当前时间 - `timezone`: 用户时区，默认 `Asia/Shanghai` - 当提取到MAC地址时的调用示例 ```bash mcporter call cloudnet-mcp.executeStaDiagnosis clientInfo:"xxxx-xxxx-xxxx" shopId:"场所ID" faultTime:"2026-03-24 10:00:00" timezone:"Asia/Shanghai" ``` - 当提取到终端IP地址时的调用示例 ```bash mcporter call cloudnet-mcp.executeStaDiagnosis clientInfo:"192.168.1.1" shopId:"场所ID" faultTime:"2026-03-24 10:00:00" timezone:"Asia/Shanghai" ``` - 当提取到终端用户名时的调用示例 ```bash mcporter call cloudnet-mcp.executeStaDiagnosis clientInfo:"h3cuser1" shopId:"场所ID" faultTime:"2026-03-24 10:00:00" timezone:"Asia/Shanghai" ``` ### 第四步：分析诊断结果 诊断返回后会包含： - 终端连接概览数据（包含终端接入能力、当前认证方式、信号强度、丢包率、重传率等数据） - 连接设备软件版本信息（包含AP、AC） - 云平台操作日志 - 设备运行状态（包含AC、AP设备的CPU、内存问题发生次数） - 终端连接过程数据 - 终端运行状态分析，诊断时间内终端的无线指标（干扰、信号强度、流量、选速、丢包率、重传率等）采样数据 - AP空口环境分析，诊断时间内AP射频相关的无线指标（干扰、底噪、信噪比、流量、选速、信道利用率、接入用户数等）采样数据 - 根因推理结论（定位终端发生问题可能的根因） - 诊断结论（包含异常指标及修复建议） 结合诊断结果回答用户问题，并给出具体的解决建议。 ## 输出格式 你是一名资深的无线网络排障专家。现在排障工作已完成，请基于用户的问题，仅提取与问题相关的诊断数据和结论，进行专业、正面的回答。输出内容必须严格遵循以下三个部分： 1. 诊断结果摘要：用1-2句话概括当前网络状态及核心结论。 2. 问题根因分析：深入分析导致该问题的技术原因，避免罗列无关数据。 3. 建议解决措施：提供具体、可操作的实施步骤。


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