OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 52yuanchangxing/implementation-readiness-checker (version 1.0.0)

--- name: implementation-readiness-checker version: 1.0.0 description: "检查项目是否具备实施条件，明确缺什么就不该开工。；use for implementation, readiness, delivery workflows；do not use for 为了开工而忽略前提条件, 替代正式项目审批." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/implementation-readiness-checker tags: [implementation, readiness, delivery, checklist] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧱","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 实施就绪检查器 ## 你是什么 你是“实施就绪检查器”这个独立 Skill，负责：检查项目是否具备实施条件，明确缺什么就不该开工。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 检查这个项目能不能开工 - 列出缺什么就别开工 - 输入通常包含：项目范围、资源、环境、依赖 - 优先产出：已具备条件、缺失条件、责任清单 ### 不适合使用的情况 - 不要为了开工而忽略前提条件 - 不要替代正式项目审批 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 已具备条件 - 缺失条件 - 高风险阻塞 - 建议动作 - 开工门槛 - 责任清单 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 强调开工门槛和透明风险。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


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Skill: sfkiwi/local-vosk (version 1.0.1)

--- name: local-vosk description: Local speech-to-text using Vosk. Lightweight, fast, fully offline. Perfect for transcribing Telegram voice messages, audio files, or any speech-to-text task without cloud APIs. --- # Local Vosk STT Lightweight local speech-to-text using Vosk. **Fully offline** after model download. ## Use Cases - **Telegram voice messages** — transcribe .ogg voice notes automatically - **Audio files** — any format ffmpeg supports - **Offline transcription** — no API keys, no cloud, no costs ## Quick Start ```bash # Transcribe Telegram voice message ./skills/local-vosk/scripts/transcribe voice_message.ogg # Transcribe any audio ./skills/local-vosk/scripts/transcribe audio.mp3 # With language (default: en-us) ./skills/local-vosk/scripts/transcribe audio.wav --lang en-us ``` ## Supported Formats Any format ffmpeg can decode: **ogg** (Telegram), mp3, wav, m4a, webm, flac, etc. ## Models Default model: `vosk-model-small-en-us-0.15` (~40MB) Other models available at https://alphacephei.com/vosk/models ## Setup (if not installed) ```bash pip3 install vosk --user --break-system-packages # Download model mkdir -p ~/vosk-models && cd ~/vosk-models wget https://alphacephei.com/vosk/models/vosk-model-small-en-us-0.15.zip unzip vosk-model-small-en-us-0.15.zip ``` ## Notes - Quality is good for conversational speech - For higher accuracy, use larger models or faster-whisper - Processes audio at ~10x realtime on typical hardware - Telegram voice messages are .ogg format — works out of the box


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rudigta/web-automation (version 1.0.0)

# Web Automation and Browser Control Skill This skill provides comprehensive browser automation capabilities for OpenClaw agents. It is designed to handle complex web interactions that require more than simple HTTP requests. ## Key Functional Capabilities - **Advanced Navigation**: Capability to navigate to any URL, handle redirects, and manage session cookies effectively. - **Visual Capture**: Take high-resolution screenshots of the entire page or specific DOM elements for visual verification. - **Interactive Elements**: Perform clicks, double-clicks, and hover actions on dynamic JavaScript-rendered components. - **Data Scraping**: Intelligent extraction of text content, attribute values, and structured data from complex table layouts. - **Form Automation**: Ability to fill out multi-step forms, select dropdown options, and trigger submit events. ## Technical Implementation This skill utilizes a headless browser engine optimized for OpenCloudOS environments. It includes built-in retry logic for flaky elements and supports custom user-agent strings to mimic human browsing behavior. ## Usage Context Use this skill whenever the user asks to "browse", "check a website", "take a picture of a site", or "login to a portal".


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gloryjack/ask-skill (version 6.2.0)

--- name: ask description: | 小智追问框架 v6.2 — 结构化追问与深度分析引擎。 核心能力：接收模糊判断 → 通过结构化追问收敛 → 输出带置信度的清晰结论。 ## 声明的运行时权限 | 资源 | 用途 | 路径 | |------|------|------| | SQLite 存储 | 跨会话批评记忆 | /workspace/ask-memory.db | | Python3 | Monte Carlo 模拟 | python3 -c | | Web Search | 外部核查 | batch_web_search | | Subagent | 独立 Critic | sessions_spawn | --- # 小智追问框架 v6.2 ## 核心定位 不是问答机器人，是一个**追问收敛引擎**。 用户抛出一个判断/观点/预测 → 框架通过结构化追问找到最弱证据 → 最终输出由最弱证据定价的量化结论，并标注不确定性来源。 --- ## Triage 分类（自动判断，省时省力） 收到问题后，先判断等级，再决定深度： | 等级 | 信号词 | 动作 | |------|--------|------| | **L 类**（轻量） | "今天"、"现在"、"涨还是跌"、"查一下" | 单轮搜索 → 直接回答 | | **H 类**（重量） | "未来"、"怎么看"、"分析"、"研究" | 全量搜索 + 多轮追问 | | **S 类**（研究） | "对比"、"评估"、"预测模型" | H类 + Monte Carlo + Critic | --- ## 追问流程（V6.2 改进：宽松引导，不过度模板化） ### 通用原则 - **先理解，再追问**：不要上来就套框架，先确认自己真的看懂用户在问什么 - **追问不超过 3 轮**：找到最弱证据后立即收敛，不要无限追问 - **每轮回答都要有实质内容**：不要只说"请提供更多信息"，要给初步判断 - **结论要直接**：最终结论用一句话说清楚，不要绕 ### L 类流程 1. 搜索 1-2 个核心数据点 2. 给出直接判断（涨/跌/观望） 3. 注明置信度和主要风险 ### H/S 类流程 **Step 1：快速初始判断（1-2段话）** 不要等用户补充，先给出基于现有信息的初步结论。如果信息不足，明确说明哪些地方不确定。 **Step 2：追问 + 证据补全** 主动识别"最弱的一环"并追问： - 数据来源是否权威？ - 逻辑链有没有跳跃？ - 有没有反向案例？ - 历史上有无类似情况？ **Step 3：证据分级评分** ``` 数据可信度（0-4）：一手来源=4，二手=2，小作文=1，无数据=0 逻辑一致性（0-4）：因果完整=4，勉强相关=2，跳跃=0 历史验证（0-4）：n≥5=4，n=1-4=2，无先例=0 专家交叉（0-4）：多方一致=4，分歧大=2，少数派=0 总分 = min(各维度) ← 结论由最弱维度定价，不是平均！ ``` **Step 4：不确定性标注（每个数字都要）** 格式：`[来源类型: 具体内容]` - 📊 历史统计："基于n=X回测，胜率X%，最大回撤X%" - 🤖 模型估算："Monte Carlo 10K次模拟，X%分位数=X" - 🎩 专家判断："X家机构中X家持此观点" - 💹 市场隐含："期权市场隐含波动率X%" - ❓ 未知："无历史先例，标记为黑天鹅风险" --- ## Monte Carlo 模拟（H/S 类问题涉及价格预测时执行） ```python import random, statistics returns = [] # 历史日收益率序列 mu = statistics.mean(returns) if returns else 0 sigma = statistics.stdev(returns) if len(returns) > 1 else 0 n = 10000 sims = [] for _ in range(n): price = 1.0 for _ in range(252): price *= (1 + random.gauss(mu/252, sigma/252**0.5)) sims.append(price) sims.sort() print(f'P10={sims[int(n*0.1)]:.4f}') print(f'P50={sims[int(n*0.5)]:.4f}') print(f'P90={sims[int(n*0.9)]:.4f}') print(f'Mean={statistics.mean(sims):.4f}') ``` 输出格式： ``` 🤖 Monte Carlo 模拟（10,000次路径） X年后区间 [P10, P90]: [A, B] 期望值: E = C 风险调整: Sharpe方向=D ``` --- ## SQLite 批评记忆 路径：`/workspace/ask-memory.db` **用途**：记录每次 Critic 高频质疑，避免同类问题重复被问倒 **新会话开始时**：读取近30天高频弱点，列入"必查清单" **会话结束时**：将本次最弱证据写入数据库 **高频率弱点（≥3次）**：推送给用户确认是否已解决 --- ## Critic Subagent（S 类问题） ``` sessions_spawn: 角色：独立验证者，立场与主 agent 相反 任务：找出当前结论的3个最大漏洞 输出：弱点列表 + 反驳证据 ``` --- ## 输出标准格式 ``` ══════════════════════════════ 🎯 核心结论：[一句话] 📊 量化评分：[X/16] 数据可信度：[X/4] ← 由最弱维度定价 逻辑一致性：[X/4] 历史验证性：[X/4] 专家交叉 ：[X/4] ⚠️ 短板：[最低分维度] 📊 不确定性量化： 📊 [历史统计内容] 🤖 [模型估算内容] 🎩 [专家判断内容] 💹 [市场隐含内容] ❓ [未知/黑天鹅标注] 🔍 主要风险点：[1-2句话] ═══════════════════════════════ ``` --- ## v6.2 改进说明（相比 v6.1） | 问题 | v6.1 | v6.2 | |------|------|------| | 回答变少 | 过度模板化，每步都要写完整结构 | **先给结论再补结构**，不要求每步都展开 | | 追问僵硬 | 强制3轮追问 | **最多3轮，找到最弱证据立即收敛** | | Monte Carlo | 写死在流程里 | **仅 H/S 类预测问题时才触发** | | 格式过重 | 每个问题都要完整五步走 | **L 类30秒搞定，H/S 类才走完整流程** | | 评分表太细 | 0-4分9个等级太复杂 | **保留核心4维度，评分标准简化** |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: unisound-llm/unisound-chief-complaint-disease-op (version 1.0.0)

--- name: med-emr-qc-chief-complaint-disease-op description: 门诊病历内涵质控：主诉不应使用疾病和操作。给定门诊病历文本，调用内部医疗大模型，输出无缺陷或有缺陷及原因。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍" } } --- # 主诉不应使用疾病和操作 概述 ---- 本 skill 仅针对**「主诉不应使用疾病和操作」**这一条内涵质控规则。将字段解析、多步 LLM 推理与条件分支实现在本目录 `scripts/emr_qc_impl.py` 中；`scripts/emr_qc.py`、`scripts/run.py` 为入口，本 skill 可单独打包发布。调用 **HiVoice MaaS** 医疗大模型（OpenAI 兼容 `chat/completions`），输出 `无缺陷` 或 `有缺陷` + 原因。 数据安全、隐私与伦理声明 ------------------------ - **最小必要原则**：仅处理质控所必需的病历文本内容；不要求提供姓名、证件号等身份信息。 - **严格脱敏**：在发送至任何接口前，请确保病历文本已完成脱敏/去标识化处理。 - **不做本地持久化**：不将输入与中间结果写入本地持久化存储；**本次调用结束即销毁**。 - **医疗边界**：本技能为辅助质控工具，不构成医疗诊断或治疗建议；最终结论请由执业医生审核。 输入格式 -------- 纯文本门诊病历（UTF-8），各字段用中文标签开头，例如： ``` 主诉:发热3天 现病史:患者3天前无明显诱因出现发热，体温最高38.5℃... 既往史:高血压病史5年，规律服用氨氯地平，血压控制可... 体格检查:T 38.2℃，BP 150/90mmHg，双肺呼吸音清... 初步诊断:上呼吸道感染 处理意见:对症治疗 ``` 支持的字段标签：`主诉`、`现病史`、`既往史`、`体格检查`、`辅助检查`、`初步诊断`/`诊断`、`处理意见`/`处理`（中英文冒号均可）。 也支持通过 `scripts/run.py` 直接输入 [REDACTED_SECRET]。 快速开始 -------- ```bash # 文本入口（在仓库 skills 根目录运行） python3 doctor/emr-qc/chief-complaint-disease-op/scripts/emr_qc.py \ --input data/med-emr-qc/record.txt \ --appkey <your-appkey> # 多格式入口 python3 doctor/emr-qc/chief-complaint-disease-op/scripts/run.py \ --input data/med-emr-qc/record.xlsx \ --appkey <your-appkey> ``` 参数说明 -------- `scripts/emr_qc.py`： - `--input PATH`：**必填**。门诊病历文本文件路径（UTF-8）。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配；**不得写入仓库**。 - `--base URL`：大模型 base URL（默认：`https://maas-api.hivoice.cn/v1`）。 - `--model STRING`：模型名称（默认：`u1-insuremed`）。 - `--timeout SECONDS`：HTTP 超时秒数；`0` 表示一直等待（默认：0）。 - `--output PATH`：输出文件路径（默认：`../runs/med-emr-qc/chief-complaint-disease-op.txt`）。 `scripts/run.py` 附加参数： - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的文本，便于调试。 输出约定 -------- - 输出为 UTF-8 文本： - 无缺陷：输出 `无缺陷` - 有缺陷：输出 `有缺陷` + 换行 + 原因说明 依赖 ---- ### 自包含实现 质控与 LLM 调用逻辑均在 `scripts/emr_qc_impl.py`（与同 skill 一并发布）。 ### 预处理（仅 `run.py`） `scripts/run.py` 依赖 **`_shared/doc-preprocess`**（`preprocess.py`），须位于仓库 `skills/` 根下。 ### 运行环境 - Python 3.7+ - 无需第三方包（仅标准库；多格式输入时可选 `openpyxl`、`pypdf`） ### 外部 API - 医疗大模型：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`（POST，OpenAI 兼容格式）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: imwyvern/video-repurpose (version 1.0.2)

--- name: video-repurpose description: > Video Repurpose is an AI repurposing assistant for turning one long or finished video into multiple short-form assets with new hooks and formats. It helps teams remix scenes, rewrite captions, resize for each platform, and create fresh variants for testing, reposting, and audience segmentation. 视频二创、内容重制、短视频切片、多平台分发。 --- # Video Repurpose > Transform one video into multiple platform-optimized versions — remix, resize, re-caption, and re-voice for TikTok, Instagram Reels, YouTube Shorts, Xiaohongshu, and Douyin. Turn a single piece of content into a full cross-platform distribution strategy. ## What This Skill Does Video Repurpose takes any source video and creates platform-native variants. It handles aspect ratio conversion (16:9 → 9:16 smart crop), caption restyling, hook rotation, color grade variation, and voiceover localization — all while maintaining a 6-layer deduplication system so each variant passes platform uniqueness checks. ### Core Capabilities 1. **Smart Aspect Ratio Conversion** — Intelligent cropping that follows the action (not just center-crop) 2. **Hook Rotation** — Generate multiple opening hooks for the same content to test what converts 3. **Caption Restyling** — Different subtitle styles (burned-in, floating, karaoke, minimal) per platform 4. **Voiceover Localization** — Replace narration in different languages while preserving BGM 5. **Color & Speed Variation** — Subtle shifts that make each variant unique to platform algorithms 6. **Anti-Duplicate Engine** — 6 layers: prompt mutation, color shift, speed jitter, crop variation, subtitle style rotation, fingerprint perturbation ### Supported Platforms | Platform | Aspect | Max Length | Caption Style | |----------|--------|-----------|---------------| | TikTok | 9:16 | 60s | Bold, emoji-rich | | Instagram Reels | 9:16 | 90s | Clean, branded | | YouTube Shorts | 9:16 | 60s | Minimal | | Xiaohongshu | 3:4 / 9:16 | 60s | Chinese blue-word | | Douyin | 9:16 | 60s | Trending format | ## Usage - "Turn this 2-minute product demo into 5 TikTok clips with different hooks" - "Repurpose my YouTube video for Xiaohongshu with Chinese captions" - "Create 10 unique Reels from this hero video for A/B testing" ## Upgrade For batch repurposing and API access, visit https://mediaclawbot.com --- *Powered by MediaClaw — one video, every platform*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: gensandee-na/claude-devfleet (version 1.0.0)

--- name: claude-devfleet description: Claude DevFleet経由でマルチエージェントコーディングタスクをオーケストレーション — プロジェクトを計画し、分離された作業ツリー内で平行エージェントを派遣し、進捗を監視し、構造化レポートを読む。 origin: community --- # Claude DevFleet マルチエージェント オーケストレーション ## 使用時期 このスキルは、複数のClaude Codeエージェントをコーディングタスクで並行して作業するように派遣する必要があるときに使用します。各エージェントは完全なツール機能を備えた分離されたgit作業ツリーで実行されます。 実行中のClaude DevFleetインスタンスが必要で、MCP経由で接続： ```bash claude mcp add devfleet --transport http http://localhost:18801/mcp ``` ## 動作方法 ``` User → 「認証とテスト付きのREST APIを構築」 ↓ plan_project(prompt) → project_id + mission DAG ↓ 計画をユーザーに表示 → 承認を取得 ↓ dispatch_mission(M1) → エージェント1は作業ツリーで生成 ↓ M1完了 → 自動マージ → M2を自動派遣（M1に依存） ↓ M2完了 → 自動マージ ↓ get_report(M2) → files_changed、what_done、errors、next_steps ↓ ユーザーに報告する ``` ### ツール | Tool | Purpose | |------|---------| | `plan_project(prompt)` | AIが説明をミッションチェーン付きプロジェクトに分割 | | `create_project(name, path?, description?)` | プロジェクトを手動で作成、`project_id`を返す | | `create_mission(project_id, title, prompt, depends_on?, auto_dispatch?)` | ミッションを追加。`depends_on`はミッションIDの文字列のリスト。`auto_dispatch=true`で依存関係が満たされたとき自動開始。 | | `dispatch_mission(mission_id, model?, max_turns?)` | ミッション上でエージェントを開始 | | `cancel_mission(mission_id)` | 実行中のエージェントを停止 | | `wait_for_mission(mission_id, timeout_seconds?)` | ミッション完了までブロック | | `get_mission_status(mission_id)` | ブロックなしでミッション進捗をチェック | | `get_report(mission_id)` | 構造化レポートを読む | | `get_dashboard()` | システム概要：実行中のエージェント、統計 | | `list_projects()` | すべてのプロジェクトをブラウザ | | `list_missions(project_id, status?)` | プロジェクト内のミッションをリスト | ## ワークフロー 1. **計画**：`plan_project(prompt="...")`を呼び出す → `project_id` + ミッションリスト 2. **表示**：ユーザーにミッション計画を表示 3. **派遣**：最初のミッションで`dispatch_mission()`を呼び出す 4. **監視**：`get_mission_status()`で進捗をチェック 5. **報告**：`get_report()`で完了時の報告 ## 例 ### フル自動：計画と起動 1. `plan_project(prompt="...")` 2. 最初のミッションをDispatch 3. 残りのミッションは依存関係に基づいて自動Dispatch 4. 完了したらユーザーに報告


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mauonga/polymarket-autopilot-experimental (version 0.1.1)

--- name: polymarket-autopilot-experimental description: > Skill sperimentale per l’analisi automatica di mercati pubblici Polymarket con simulazione paper trading, controllo dei costi LLM e report in italiano con mini-riassunto. ⚠️ Experimental. --- ## ⚠️ Stato della skill Questa skill è **EXPERIMENTAL**. Non esegue operazioni reali, non utilizza wallet, non richiede registrazione e lavora esclusivamente su **dati pubblici**. È progettata per test controllati a **basso budget**. --- ## 🎯 Obiettivo L’obiettivo della skill è valutare se un agente autonomo può: - osservare mercati Polymarket - filtrare il rumore informativo - simulare decisioni (paper trading) - produrre valore informativo - mantenere i costi LLM sotto controllo La skill è pensata anche per utenti **non esperti di mercati**. --- ## 🔒 Vincoli obbligatori La skill **DEVE SEMPRE** rispettare questi vincoli: - Nessuna registrazione su Polymarket - Nessun utilizzo di wallet - Nessuna transazione reale - Nessun denaro reale - Accesso solo in **read-only** - Frequenza massima: **1 esecuzione ogni 3 giorni** - Budget massimo: **2 € a settimana** - Arresto automatico se il budget viene superato --- ## 🧠 Logica operativa ### 1. Raccolta dati - Lettura di mercati pubblici Polymarket - Nessuna autenticazione - Nessuno scraping aggressivo ### 2. Pre-filtro (senza LLM) Vengono scartati i mercati: - con volume irrilevante - senza variazioni significative di probabilità - prossimi alla chiusura Vengono selezionati **da 3 a 5 mercati** al massimo. --- ### 3. Analisi con LLM - OpenAI: parsing e normalizzazione dei dati - Anthropic: analisi prudente e ranking dei mercati Anthropic viene utilizzato **una sola volta per esecuzione**. --- ### 4. Simulazione (paper trading) - Capitale simulato: **50 €** - Nessuna leva - Peso uguale per ogni posizione - Massimo **3 posizioni** simultanee --- ### 5. Contabilità dei costi La skill deve: - tracciare i token consumati (OpenAI e Anthropic) - stimare il costo in euro - confrontare il costo con il risultato simulato Se per **due cicli consecutivi** il costo supera il valore simulato: - ridurre la complessità - non aumentare il numero di chiamate --- ## 📊 Output obbligatorio Ogni esecuzione produce un report in **italiano** che include: - Numero di mercati osservati - Risultato della simulazione (percentuale e €) - Costi LLM dettagliati - Risultato netto simulato - Commento prudente dell’agente - **Mini-riassunto finale in 2 righe** Il report deve essere leggibile in **meno di 2 minuti**. --- ## 🧠 Filosofia La skill privilegia: - prudenza - chiarezza - controllo dei costi - autonomia Se non produce valore chiaro, deve poter **ridurre attività o fermarsi**.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ly5201314gjx/lgcapture (version 1.0.0)

# lgCapture - 抖音视频抓取技能 ## 技能描述 自动抓取抖音视频，支持短链接和标准链接。 ## 使用方法 ```bash python3 douyin.py <抖音链接> ``` ## 支持的链接格式 - `https://v.douyin.com/xxx` (短链接) - `https://www.douyin.com/video/123456789` (标准链接) - `https://www.iesdouyin.com/share/video/123456789` (分享链接) ## 核心算法 (2026-02-25 实测有效) 1. 提取视频ID 2. Playwright 访问页面 (模拟 iPhone) 3. 获取 video 元素 src 属性 4. 解析 video_id 构造下载链接 5. 下载保存 ## 依赖 - playwright - chromium ## 更新日志 - v1.0: 初始版本 - lgCapture: 优化算法，实测有效


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wwb-daniel/windows-ui-automation (version 1.0.0)

--- name: windows-ui-automation description: Automate Windows GUI interactions (mouse, keyboard, windows) using PowerShell. Use when the user needs to simulate user input on the desktop, such as moving the cursor, clicking buttons, typing text in non-web apps, or managing window states. --- # Windows UI Automation Control the Windows desktop environment programmatically. ## Core Capabilities - **Mouse**: Move, click (left/right/double), drag. - **Keyboard**: Send text, press special keys (Enter, Tab, Alt, etc.). - **Windows**: Find, focus, minimize/maximize, and screenshot windows. ## Usage Guide ### Mouse Control Use the provided PowerShell script `mouse_control.ps1.txt`: ```powershell # Move to X, Y powershell -File skills/windows-ui-automation/mouse_control.ps1.txt -Action move -X 500 -Y 500 # Click at current position powershell -File skills/windows-ui-automation/mouse_control.ps1.txt -Action click # Right click powershell -File skills/windows-ui-automation/mouse_control.ps1.txt -Action rightclick ``` ### Keyboard Control Use `keyboard_control.ps1.txt`: ```powershell # Type text powershell -File skills/windows-ui-automation/keyboard_control.ps1.txt -Text "Hello World" # Press Enter powershell -File skills/windows-ui-automation/keyboard_control.ps1.txt -Key "{ENTER}" ``` ### Window Management To focus a window by title: ```powershell $wshell = New-Object -ComObject WScript.Shell; $wshell.AppActivate("Notepad") ``` ## Best Practices 1. **Safety**: Always move the mouse slowly or include delays between actions. 2. **Verification**: Take a screenshot before and after complex UI actions to verify state. 3. **Coordinates**: Remember that coordinates (0,0) are at the top-left of the primary monitor.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mingginwan/data-research (version 1.0.0)

--- name: data-research description: "在开始任何分析报告前使用。通过结构化对话理清研究目标、范围、受众和关键问题，形成研究大纲。" --- # 结构化研究启动 通过自然对话，将模糊的分析需求转化为清晰的研究大纲。 先理解背景和目的，再逐步确认范围、受众、关键问题，最终输出研究大纲供确认。 <HARD-GATE> 在研究大纲获得用户确认前，不要开始写报告、做分析、或产出任何结论。无论需求看起来多简单，都必须先过这个流程。 </HARD-GATE> ## 反模式："这个分析很简单不需要规划" 每个分析项目都走这个流程。一个简单的对比分析、一个数据汇总、一个趋势判断——都需要。"简单"的任务恰恰最容易因为未审视的假设而浪费时间。大纲可以很短（简单任务几句话即可），但必须呈现并获得确认。 ## 检查清单 按顺序完成以下步骤： 1. **了解背景** — 检查相关文件、数据源、已有资料 2. **澄清问题** — 逐个提问，理解目的、约束、成功标准 3. **确认受众** — 报告给谁看？他们的知识水平和关注点是什么？ 4. **提出 2-3 种研究路径** — 带权衡分析和推荐 5. **呈现研究大纲** — 按模块逐步确认 6. **保存研究大纲** — 写入文件并确认 7. **大纲自查** — 检查占位符、矛盾、模糊点、范围 8. **用户审阅大纲** — 等待用户确认后才继续 9. **进入下一步** — 调用 report-outline skill 制定报告结构 ## 流程 ``` 了解背景 → 逐个提问澄清 → 确认受众 → 提出研究路径 → 呈现大纲 → 用户确认？ → (否：修改) / (是：保存) → 大纲自查 → 用户审阅 → 调用 report-outline ``` ## 详细步骤 **理解需求：** - 先查看用户提供的相关资料（文件、链接、数据） - 评估范围：如果需求涉及多个独立主题（如"分析市场、竞品、技术趋势和财务状况"），先标记需要拆分，不要在细节上花时间 - 如果项目太大，帮助用户拆分为子课题：有哪些独立部分？它们之间什么关系？先从哪个开始？每个子课题走独立的 研究 → 大纲 → 撰写 循环 - 对于范围合适的项目，逐个提问深入理解 - 尽量用选择题，开放题也可以 - 每条消息只问一个问题 - 聚焦于：目的、约束、成功标准、受众 **探索路径：** - 提出 2-3 种不同的研究路径，带权衡分析 - 用对话方式呈现，给出推荐及理由 - 先说推荐方案，再解释为什么 **呈现研究大纲：** - 一旦你认为理解了需求，呈现研究大纲 - 每个模块根据复杂度调整篇幅：简单的几句话，复杂的 200-300 字 - 每个模块确认后再继续 - 覆盖：研究问题、数据来源、分析方法、预期产出 - 随时可以回头澄清 ## 大纲之后 **保存文档：** - 将确认的研究大纲保存到合适的位置 - 文件名格式：`YYYY-MM-DD-<主题>-研究大纲.md` **大纲自查：** 1. **占位符扫描：** 有没有"待定"、"TODO"、未完成的部分？修掉。 2. **内部一致性：** 各部分有没有矛盾？分析方法和研究问题匹配吗？ 3. **范围检查：** 这个范围适合一份报告吗？还是需要拆分？ 4. **模糊检查：** 有没有可以被两种方式理解的需求？如果有，选一种并明确。 发现问题直接修改，不需要重新审阅。 **用户审阅：** > "研究大纲已保存到 `<路径>`。请审阅，有修改意见告诉我，确认后我们开始制定报告结构。" 等待用户回复。有修改则修改后重新自查。确认后才继续。 **下一步：** - 调用 report-outline skill 制定报告结构 - 不要调用其他 skill ## 核心原则 - **每次只问一个问题** — 不要连珠炮 - **选择题优先** — 比开放题更容易回答 - **YAGNI** — 砍掉不必要的分析范围 - **探索多条路径** — 先提 2-3 种方案再定 - **逐步确认** — 呈现大纲，确认后才继续 - **保持灵活** — 发现不清楚的随时回头澄清


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: johnnywang2001/http-sec-audit (version 1.0.0)

--- name: http-sec-audit description: Audit HTTP security headers for any website. Use when a user asks to check security headers, harden a web server, audit HSTS/CSP/X-Frame-Options compliance, find information leaks (Server, X-Powered-By), or assess a website's security posture. Checks 10 security headers and grades A–F. Supports multiple URLs and JSON output. --- # HTTP Security Headers Audit Scan any URL for missing or misconfigured security headers and get an actionable report with grades, fix recommendations, and info-leak detection. ## Quick Start ```bash python3 scripts/sec_headers.py https://example.com ``` ## Commands ```bash # Single URL audit python3 scripts/sec_headers.py https://example.com # Multiple URLs python3 scripts/sec_headers.py https://example.com https://google.com https://github.com # JSON output (for programmatic use) python3 scripts/sec_headers.py https://example.com --json # Custom timeout python3 scripts/sec_headers.py https://example.com --timeout 5 ``` ## What It Checks **Security headers** (graded by severity): - `Strict-Transport-Security` (HSTS) — HIGH - `Content-Security-Policy` (CSP) — HIGH - `X-Content-Type-Options` — MEDIUM - `X-Frame-Options` — MEDIUM - `Referrer-Policy` — MEDIUM - `Permissions-Policy` — MEDIUM - `X-XSS-Protection` — LOW - `Cross-Origin-Opener-Policy` (COOP) — LOW - `Cross-Origin-Resource-Policy` (CORP) — LOW - `Cross-Origin-Embedder-Policy` (COEP) — LOW **Info leak detection:** - `Server` header (software version disclosure) - `X-Powered-By` (technology stack leak) - `X-AspNet-Version` (framework version leak) ## Grading | Grade | Score | Meaning | |-------|-------|---------| | A | 90–100 | Excellent — all critical headers present | | B | 75–89 | Good — minor gaps | | C | 50–74 | Fair — important headers missing | | D | 25–49 | Poor — significant exposure | | F | 0–24 | Failing — most headers absent | ## Dependencies ```bash pip install requests ```


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