OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 17329971/feishu-voice-note-ffmpeg (version 1.0.0)

--- name: feishu-voice-note-ffmpeg description: "解决飞书 IM 语音气泡问题——通过 ffmpeg 将 TTS 输出的 mp3 转为飞书支持的 ogg-opus 格式。适用场景：(1) 在飞书机器人的 TTS 回复中需要显示语音气泡而非文件附件, (2) Edge TTS 或其他只支持 mp3/webm 输出的 TTS 引擎需要适配飞书, (3) 自定义 TTS provider 的飞书集成。包含核心原理、ffmpeg 命令、OpenClaw pipeline 集成方案。" metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://open.feishu.cn/document/ukTMukTMukTM/uAjLw4CM/ukTMukTMukTM/reference/im-v1/message/create_json"}} --- # 飞书语音气泡 ffmpeg 方案 在飞书机器人中，语音消息只有以 `ogg-opus` 格式发送才会显示为可播放的语音气泡。 纯文本附件或其他格式会显示为文件附件，无法内联播放。 ## 使用方式 适合在以下场景直接套用： - TTS 已经能正常生成音频，但飞书里只显示为附件 - 希望把现有 mp3 / webm-opus 输出适配成飞书语音气泡 - 正在做 OpenClaw / 自定义机器人 / 自定义消息管线的飞书语音集成 ## 核心原理 ``` TTS 引擎（Edge TTS） → 输出 mp3（Edge TTS 原生仅支持 mp3 和 webm-opus） → ffmpeg 转码为 ogg-opus → 飞书 API 接收 ogg → 显示语音气泡 ✅ ``` **为什么需要转码：** - Edge TTS 仅支持 `audio-24khz-48kbitrate-mono-mp3`（mp3）和 `webm-opus` 格式 - 飞书官方只将 `ogg-opus` 识别为语音消息（`msg_type: audio`） - webm 容器的 opus 文件飞书不识别，可能被当作视频或未知格式 - mp3 文件在飞书中只能作为文件附件发送 ## 飞书官方推荐命令 ```bash ffmpeg -i input.mp3 -acodec libopus -ac 1 -ar 16000 output.opus ``` 参数说明： - `-acodec libopus` — 使用 Opus 编码器 - `-ac 1` — 单声道（语音消息标准） - `-ar 16000` — 16kHz 采样率（语音质量与文件大小的平衡点） ## 在 OpenClaw 中的集成方案 ### 方案概述 在 TTS provider 的 `synthesize` 函数中，检测当前通道是否要求语音气泡（通过 `target` 参数判断），如果是则： 1. 调用目标 TTS 引擎生成 mp3 2. 自动调用 ffmpeg 转成 ogg-opus 3. 返回 `.opus` 文件路径给消息发送管线 4. 飞书通道检测到 `fileType: "opus"` 后以 `msg_type: "audio"` 发送 → 语音气泡 ### 关键集成点 ``` TTS provider synthesize() → 生成 mp3 临时文件 → 若 target === "voice-note"（飞书通道自动触发）: → ffmpeg -i temp.mp3 ... temp.opus → 返回 temp.opus 路径 → 否则直接返回 mp3 路径 ``` ### 出错处理 - 如果 ffmpeg 转码失败（未安装、参数错误等），降级为返回原始 mp3 文件 - 降级后 mp3 会作为文件附件发送，不会导致崩溃 ## 格式验证 转码后的 opus 文件可通过以下方式验证： ```bash # 查看文件格式 ffprobe output.opus # 确认编码器 ffprobe -show_streams output.opus | findstr codec # 确认飞书兼容性 # 文件扩展名必须为 .opus # MIME 类型应为 audio/opus 或 audio/ogg ``` ## 实施建议 - 优先在 **TTS provider 输出后、消息发送前** 做转码 - 不建议把转码逻辑塞进上层业务逻辑；媒体格式适配应尽量留在音频管线内部 - 先保证失败可降级，再追求“始终发语音气泡” ## 已知限制 - ffmpeg 必须安装在系统 PATH 中 - 转码增加约 50-200ms 延迟（取决于音频时长） - 临时文件需要及时清理，避免磁盘占用 - 更新 TTS provider 或消息通道组件后，集成代码可能需要重新应用 - 飞书 API 要求 opus 文件大小不超过一定限制（通常语音消息几秒内的文件无问题）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhoujackie0609/read-it-later (version 1.0.0)

--- name: read-it-later description: Save and retrieve "read it later" content - links, articles, notes, and ideas for future reference. Use when the user wants to (1) save a link, URL, article, or note to read later, (2) retrieve previously saved content, (3) list or search their saved read-later items, or (4) organize their reading list. Works with a markdown-based storage system. Trigger keywords include "read it later", "RIL", "稍后阅读", "保存链接", "阅读列表", "我的待读". --- # Read It Later 帮助用户保存和调取稍后阅读的内容。 ## 核心功能 ### 1. 保存内容 当用户想要保存内容时： 1. 读取 `read-it-later.md` 文件（如果不存在则创建） 2. 将新内容按格式追加到文件中 **存储格式：** ```markdown ## [类别标签] 标题/摘要 - **来源**: URL 或来源说明 - **添加时间**: YYYY-MM-DD HH:mm - **状态**: 未读 / 已读 / 归档 内容摘要或用户备注... --- ``` **支持的输入类型：** - URL/链接 - 文章标题 + 链接 - 纯文本笔记/想法 - 图片/文件（保存路径或描述） ### 2. 调取内容 当用户想要查看已保存的内容时： 1. 读取 `read-it-later.md` 2. 根据用户需求筛选： - 按状态筛选（未读/已读/全部） - 按标签筛选 - 按日期范围筛选 - 关键词搜索 ### 3. 更新状态 支持标记内容状态： - `未读` → `已读` - 移动到 `归档` ## 文件位置 默认存储位置：`~/read-it-later.md` 如果工作区中有 `read-it-later.md`，优先使用工作区内的文件。 ## 使用示例 **保存：** - "帮我保存这个链接 https://example.com/article" - "记一下：稍后看这篇关于AI的文章" - "read it later: 设计系统最佳实践" **调取：** - "我保存的链接有哪些？" - "显示我的稍后阅读列表" - "找出关于[标签]的内容" - "标记这篇文章为已读" ## 工作流程 ### 保存内容 1. 确定文件路径（工作区或用户目录） 2. 读取现有内容 3. 解析用户输入，提取： - URL（如果有） - 标题/描述 - 标签（用户指定或自动推断） 4. **如果是 URL：自动抓取内容并打标签** - 使用 kimi_fetch 获取网页内容 - 分析内容主题 - 自动选择最匹配的标签（从预定义标签中选择） - 提取或生成标题 5. 按格式追加新条目 6. 保存文件 7. 确认保存成功，显示自动识别的标签 ### 自动标签规则 预定义标签： - `#ai` - 人工智能、机器学习、大模型相关内容 - `#yc-combinator` - YC、创业、融资相关内容 - `#podcast` - 播客、音频内容 - `#技术` - 编程、开发、工具 - `#设计` - UI/UX、视觉设计 - `#产品` - 产品管理、运营、增长 - `#商业` - 商业分析、行业趋势 - `#待分类` - 无法确定分类时 **自动打标逻辑：** - 抓取 URL 内容后，分析主题 - 选择 1-2 个最相关的标签 - 如果内容涉及多个领域，选择最主要的 - 无法确定时使用 `#待分类` ### 调取内容 1. 确定文件路径 2. 读取文件内容 3. 根据筛选条件解析条目 4. 格式化输出给用户 ### 更新状态 1. 读取文件 2. 定位目标条目 3. 修改状态字段 4. 保存文件


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: axelhu/openclaw-requesting-code-review (version 1.0.0)

--- name: superpowers-requesting-code-review description: Use when completing tasks, implementing major features, or before merging - dispatches code review subagent to catch issues before they cascade, adapted for OpenClaw sessions_spawn model --- # Superpowers Requesting Code Review（OpenClaw 适配版） ## 概述 在问题级联前派发代码审查 subagent 捕获问题。审查者获得精确构造的上下文做评估——永远不是你 session 的历史。这保持审查者专注在工作产出上，而非你的思维过程。 **核心原则：** 尽早审查，经常审查。 ## OpenClaw 适配 Superpowers 原版使用 `Task` 工具派发 code-reviewer subagent。OpenClaw 用 `sessions_spawn`： - 派发前准备审查上下文（git diff、变更摘要、规格引用） - 用 `sessions_spawn(mode="run")` 派发一次性审查 session - 审查结果通过 session 历史或文件系统返回 ## 何时请求审查 **强制：** - subagent-dev 中每个任务完成后 - 完成重大功能后 - Merge 到 main 前 **可选但有价值：** - 卡住时（新鲜视角） - 重构前（基线检查） - 修复复杂 bug 后 ## 如何请求 ### 1. 收集上下文 ```bash # 获取 git diff git diff BASE_SHA HEAD > /tmp/review-diff.patch git log --oneline BASE_SHA..HEAD # 获取变更统计 git diff --stat BASE_SHA HEAD ``` ### 2. 准备审查 prompt 审查 prompt 应包含： - **实现了什么** — 刚刚构建的内容 - **计划/需求** — 应该做什么 - **基准 SHA** — 起始 commit - **头部 SHA** — 结束 commit - **变更描述** — 简要总结 ### 3. 派发审查 subagent ```javascript sessions_spawn({ task: `代码审查请求 实现了什么： [具体描述刚完成的工作] 规格/需求： [任务来自哪个计划，相关规格要求] 变更： [git diff 关键内容或指向 diff 文件的路径] 请审查： 1. 规格合规——实现是否满足需求？ 2. 代码质量——DRY、命名、测试设计 3. 潜在问题——bug、边界情况、安全 返回：strengths、issues（按 severity 分类）、assessment`, runtime: "subagent", mode: "run", cwd: "/path/to/project" }) ``` ### 4. 处理反馈 - 立即修复 Critical 问题 - 继续前修复 Important 问题 - 记录 Minor 问题供以后 - 如果审查者错了——用技术理由反驳 ## 审查关注点 ### 规格合规 - 每个计划需求有对应实现吗？ - 没有做多余的东西？ - 边界情况覆盖了吗？ ### 代码质量 - DRY（不要重复自己）？ - 命名清晰有意义？ - 测试覆盖好？ - 没有明显的性能问题？ ### 问题严重度 | 级别 | 含义 | 行动 | |------|------|------| | **Critical** | 破坏功能或安全 | 立即修复 | | **Important** | 重要但非破坏 | 继续前修复 | | **Minor** | 风格/改进建议 | 记录可选做 | ## Red Flags **永远不要：** - 因为"简单"就跳过审查 - 忽略 Critical 问题 - 有未修复 Important 问题时继续 - 用合理技术反驳有效反馈 **如果审查者错了：** - 用技术理由反驳 - 展示证明它工作的代码/测试 - 请求澄清 ## 与工作流集成 **Subagent 驱动开发：** - 每个任务**后**审查 - 在问题级联前捕获 - 继续前修复 **顺序执行：** - 每个批次（3 个任务）后审查 - 获得反馈，应用，继续 **临时开发：** - Merge 前审查 - 卡住时审查


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: broedkrummen/broedkrumme-kalibr (version 1.0.0)

# Kalibr Agent self-improvement and telemetry. Captures agent outcomes and LLM calls for continuous improvement. ## Features - Outcome capture - LLM telemetry - Intelligent model routing (optional) - Self-improvement tracking ## Config ```json { "apiKey": "your-kalibr-api-key", "tenantId": "your-tenant-id", "apiUrl": "https://kalibr-intelligence.fly.dev", "enableRouting": false, "captureOutcomes": true, "captureLlmTelemetry": true } ```

path: package.json
content: {
  "name": "kalibr",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "test": "echo \"Error: no test specified\" && exit 1"
  },
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC"
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: 2771096196/music-manager (version 1.0.0)

--- name: music-manager version: 1.0.0 description: 通用音乐下载管理器。支持从YouTube/Bilibili搜索下载音乐，自动转MP3，按分类存入本地音乐库 --- # Music Manager 通用音乐下载管理工具，支持从 YouTube/Bilibili 下载音频并自动归类。 ## 功能 - 从 YouTube/Bilibili 搜索并下载音乐 - 自动转换为 MP3 格式 - 按分类存入本地音乐库 ## 首次配置 ### 1. 安装依赖 ```bash # 安装 yt-dlp（音视频下载工具） brew install yt-dlp # 安装 ffmpeg（音视频转换工具） brew install ffmpeg ``` ### 2. 配置音乐目录 编辑 `scripts/download_music.py`，修改配置： ```python # 你的音乐目录路径 MUSIC_DIR = "~/Music" # 或 "/你的/音乐/目录" ``` ### 3. Cookie 配置（可选） YouTube 下载需要登录权限： ```bash # 方法1：从浏览器自动提取 BROWSER = "chrome" # 或 safari, firefox # 方法2：不使用 cookie（可能受限） BROWSER = None ``` ## 使用方法 ### 命令行 ```bash python3 scripts/download_music.py "<搜索词或URL>" "<分类文件夹>" ``` **示例：** ```bash # 搜索并下载歌曲 python3 scripts/download_music.py "周杰伦 稻香" "中文" # 从 B 站下载视频音频 python3 scripts/download_music.py "https://www.bilibili.com/video/BVxxx" "游戏" ``` ### AI Agent 调用 让 AI 帮你下载： 1. 告诉 AI 想下载什么歌 2. AI 会先搜索展示结果让你确认 3. 选择分类后自动下载 ## 命名格式 下载文件自动命名为：`歌名-作者-来源.mp3` 例如：`稻香-周杰伦-youtube.mp3`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tobeyrebecca/toby-generate-independent-insurance-agency-client-education-handout (version 1.0.0)

--- name: Generate Independent Insurance Agency Client Education Handout > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md description: "Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a insurance agency. Use when handling client education work for..." > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md allowed-tools: Bash, Read > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md metadata: > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md openclaw: > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md emoji: "📝" > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-independent-insurance-agency-client-education-handout" > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md --- > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md # Generate Independent Insurance Agency Client Education Handout Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a insurance agency. Use when handling client education work for... ## Use When Use this skill for client education work for insurance agency owners, account managers. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: insurance agency education handout, insurance agency client explainer, insurance agency FAQ guide, insurance agency visual handout - Search intent: client education - Canonical slug: `generate-independent-insurance-agency-client-education-handout` - Install query: Install Generate Independent Insurance Agency Client Education Handout with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Independent Insurance Agency Client Education Handout] for my insurance agency ## Notes - Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a insurance agency - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - insurance agency education handout - insurance agency client explainer - insurance agency FAQ guide - insurance agency visual handout


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: g0atfac3/g0atbot-seo-analyzer (version 1.0.0)

# SEO Analyzer Skill Analyze websites and pages for SEO factors - free alternative to paid tools like Ahrefs, SEMrush. ## What It Does - **Page SEO Analysis**: Analyze any URL for meta tags, headings, content structure - **Keyword Suggestions**: Research keywords based on topics - **Competitor Analysis**: Compare SEO metrics between pages - **Site Audits**: Check for common SEO issues - **Ranking Checks**: Look up how pages rank for keywords (via search) ## Usage ``` /seo-analyze <url> - Full page analysis /seo-keywords <topic> - Get keyword ideas /seo-compare <url1> vs <url2> - Compare two pages /seo-audit <url> - Check for technical issues ``` ## Tools Used - `web_fetch` - Fetch page content for analysis - `web_search` - Search for rankings and keywords - `browser` - For dynamic pages that need JS rendering ## Requirements - Brave Search API (for keyword/ranking data) - Can analyze most static pages directly - Uses browser for SPA/dynamic sites ## Output Format Provides: - Meta title & description (with optimization suggestions) - Heading hierarchy (H1-H6) - Word count & readability - Internal/external links - Images (alt text check) - Technical issues found - Keyword opportunities ## Paid Tools Replaced - Ahrefs ($99-999/mo) - SEMrush ($119-449/mo) - Moz Pro ($99/mo) - Ubersuggest ($29-199/mo) This skill covers 80% of basic SEO analysis for free.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ray1012/self-media-trends (version 1.0.0)

--- name: self-media-trends description: 分析当前自媒体趋势，提供内容方向和赛道建议。用于回答"做什么自媒体"、"做什么内容"、"自媒体趋势"等问题。 --- # 自媒体趋势分析与方向建议 ## 2026年核心趋势 ### 1. AI + 人设 = 流量密码 - **AI辅助内容**：用AI工具提升创作效率（脚本、剪辑、配音），但核心竞争力仍是"人设" - **真人IP**：观众更看重真实人格和独特观点，AI生成的"假人"已经审美疲劳 - **赛道建议**：用AI卷效率，用人格卷差异 ### 2. 短视频仍是主战场，但玩法变了 - **完播率 > 点赞**：算法更看重"留存"，前3秒必须抓住眼球 - **情绪价值 > 干货**：引发共鸣、"扎心"的内容比单纯有用更容易爆 - **短剧/反转**：连续剧式内容、情绪反转是抖音流量高地 ### 3. 平台选择策略 | 平台 | 调性 | 适合内容 | 变现方式 | |------|------|----------|----------| | 抖音 | 娱乐至上 | 短剧、搞笑、热点 | 直播、带货、广告 | | 小红书 | 精致实用 | 种草、测评、生活方式 | 品牌合作、带货 | | B站 | 深度有趣 | 知识、评测、纪录片感 | 会员、充电、广告 | | 视频号 | 私域转化 | 职场、情感、中老年 | 课程、付费咨询 | ### 4. 赚钱方向（按可行性排序） 1. **带货** —— 最直接，但需要供应链/选品能力 2. **品牌广告** —— 粉丝量级要求高（万粉起步） 3. **知识付费** —— 卖课程/咨询，利润高但需要专业 4. **直播打赏/陪聊** —— 门槛低，但不稳定 5. **私域变现** —— 卖服务/产品，粘性最强 ## 2026年建议方向 ### 红利赛道 - **情绪疗愈**（焦虑、失眠、情感咨询） - **AI工具教程**（普通人能用得上的AI使用技巧） - **银发经济**（中老年生活方式、退休生活） - **县域/下沉市场**（三四线城市生活方式） ### 慎入赛道 - 纯搬运（已被算法抛弃） - 同质化测评（红海，除非有独特人设） - 泛娱乐搞笑（头部已定型，新人难突围） ## 起步建议 1. **先测试**：选2-3个方向，各发10条内容，看数据反馈 2. **人设先行**：给自己一个"为什么是我"的标签 3. **变现倒推**：想清楚怎么赚钱，再决定做什么内容 --- 需要更具体的赛道分析或平台运营建议，可以继续问


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dinghaibin/hexdump-tool (version 1.0.0)

--- name: hexdump-tool description: Display file contents in hexadecimal and ASCII format. Use for binary file analysis, forensic examination, and low-level data inspection. --- # Hex Dump - Binary File Viewer Display file contents as hexadecimal bytes alongside their ASCII representation. Each line shows offset, raw bytes, and printable characters for complete binary inspection. ## Usage ```bash hexdump-tool [options] <file> ``` ## Features - Side-by-side hex + ASCII display - Configurable byte grouping - Canonical format with offset markers - Colorized output for readability ## Examples ```bash # Standard hex dump hexdump-tool binary.bin # Canonical format hexdump-tool -C data.bin # Show first 256 bytes only hexdump-tool -n 256 file.bin ```

path: scripts/hexdump.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""Hexdump Tool - Binary to hex."""

import argparse
import sys


def hexdump(data: bytes, offset: int = 0, length: int = None):
    """Display hexdump."""
    if length:
        data = data[:length]
    
    for i in range(0, len(data), 16):
        chunk = data[i:i+16]
        
        # Offset
        addr = offset + i
        
        # Hex part
        hex_part = ' '.join(f'{b:02x}' for b in chunk)
        hex_part = hex_part.ljust(48)
        
        # ASCII part
        ascii_part = ''.join(chr(b) if 32 <= b < 127 else '.' for b in chunk)
        
        print(f'{addr:08x}  {hex_part}  |{ascii_part}|')


def string_to_hex(s: str) -> str:
    """Convert string to hex."""
    return s.encode('utf-8').hex()


def hex_to_string(h: str) -> str:
    """Convert hex to string."""
    return bytes.fromhex(h).decode('utf-8')


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Hexdump tool')
    parser.add_argument('file', nargs='?', help='File to dump')
    parser.add_argument('-s', '--string', help='String to convert')
    parser.add_argument('-e', '--encode', help='Encode string to hex')
    parser.add_argument('-d', '--decode', help='Decode hex to string')
    parser.add_argument('-n', '--length', type=int, help='Bytes to show')
    parser.add_argument('-o', '--offset', type=int, default=0, help='Starting offset')
    
    args = parser.parse_args()
    
    if args.encode:
        print(string_to_hex(args.encode))
    elif args.decode:
        print(hex_to_string(args.decode))
    elif args.string:
        print(string_to_hex(args.string))
    elif args.file:
        try:
            with open(args.file, 'rb') as f:
                data = f.read()
            hexdump(data, args.offset, args.length)
        except FileNotFoundError:
            print(f"Error: File not found: {args.file}", file=sys.stderr)
            sys.exit(1)
    else:
        # Read from stdin
        data = sys.stdin.buffer.read()
        hexdump(data)


if __name__ == '__main__':
    main()


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tobewin/china-legal-query (version 1.0.2)

--- name: china-legal-query description: 中国法律法规查询工具。Use when user needs to search Chinese laws, regulations, judicial interpretations. Supports criminal law, civil law, labor law, contract law, intellectual property law. 中国法律、法规查询、法律条文。 version: 1.0.2 license: MIT-0 metadata: {"openclaw": {"emoji": "⚖️", "requires": {"bins": ["python3", "curl"], "env": []}}} --- # 中国法律法规查询工具 查询中国法律法规、司法解释、案例判决。 ## 功能特点 - ⚖️ **法律条文**: 刑法、民法、劳动法、合同法等 - 📋 **司法解释**: 最高法院、最高检察院解释 - 📚 **案例参考**: 裁判文书、典型案例 - 🔍 **智能搜索**: 关键词、法条号、主题搜索 - 🌐 **官方来源**: 国家法律法规数据库 - 🇨🇳 **中国法律**: 专注中国法律体系 ## ⚠️ 免责声明 > **本工具仅供参考，不构成法律建议。** > 不同AI模型能力不同，查询结果可能有差异。 > 重要法律事务请咨询专业律师。 > 法律条文以官方发布为准。 ## 支持的法律类型 | 类别 | 法律名称 | 说明 | |------|----------|------| | **宪法** | 中华人民共和国宪法 | 根本大法 | | **刑法** | 中华人民共和国刑法 | 犯罪与刑罚 | | **民法** | 中华人民共和国民法典 | 民事关系 | | **婚姻法** | 民法典婚姻家庭编 | 结婚、离婚、财产 | | **劳动法** | 中华人民共和国劳动法 | 劳动关系 | | **合同法** | 民法典合同编 | 合同订立、履行 | | **知识产权** | 专利法、商标法、著作权法 | 知识产权保护 | | **消费者权益** | 消费者权益保护法 | 消费者保护 | | **公司法** | 中华人民共和国公司法 | 公司治理 | | **税法** | 个人所得税法、企业所得税法 | 税收 | | **环保法** | 环境保护法 | 环境保护 | | **交通法** | 道路交通安全法 | 交通安全 | ## 使用方式 ``` User: "查询劳动法关于加班的规定" Agent: 搜索相关法律条文并展示 User: "民法典第1024条是什么" Agent: 查询具体法条内容 User: "关于知识产权保护的法律有哪些" Agent: 列出相关法律法规 ``` --- ## 查询流程 ``` 用户提问 ↓ 1. 识别法律领域 ↓ 2. 搜索官方数据库 ↓ 3. 提取相关条文 ↓ 4. AI解读分析 ↓ 5. 输出查询结果 ``` --- ## Python代码 ```python import os import re class LegalQueryEngine: def __init__(self): self.sources = { 'web_search': '使用web-search查询法律条文', 'ai_knowledge': '使用AI模型法律知识库' } def search_law(self, keyword, law_type=None): """搜索法律条文""" # 使用web-search查询 # 或使用AI模型知识库 results = [] return results def get_article(self, law_name, article_num): """获取具体法条""" # 使用AI模型知识库 return { 'law': law_name, 'article': article_num, 'content': '...', 'source': 'AI知识库' } def analyze_query(self, user_query): """分析用户查询意图""" return { 'domain': '劳动法', 'keywords': ['加班', '工时'], 'search_strategy': 'ai_knowledge' } ``` --- ## 注意事项 - 法律条文以官方数据库为准 - AI解读仅供参考 - 条文可能有更新，以最新版本为准 - 复杂法律问题请咨询专业律师

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INCLUDING BUT NOT LIMITED TO THE WARRANTIES OF MERCHANTABILITY, FITNESS FOR A PARTICULAR
PURPOSE AND NONINFRINGEMENT. IN NO EVENT SHALL THE AUTHORS OR COPYRIGHT HOLDERS BE LIABLE
FOR ANY CLAIM, DAMAGES OR OTHER LIABILITY, WHETHER IN AN ACTION OF CONTRACT, TORT OR
OTHERWISE, ARISING FROM, OUT OF OR IN CONNECTION WITH THE SOFTWARE OR THE USE OR OTHER
DEALINGS IN THE SOFTWARE.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: osobh/edgehdf5-memory (version 1.93.0)

--- name: edgehdf5-memory description: "HDF5-backed persistent cognitive memory for AI agents. Use when: (1) saving conversation exchanges to long-term memory, (2) searching/recalling past conversations by semantic similarity, (3) managing agent memory files — stats, export, snapshot, WAL flush, (4) generating AGENTS.md summaries from memory. Requires the `edgehdf5` CLI binary (install via `cargo install edgehdf5-cli`)." --- # EdgeHDF5 Memory Persistent HDF5-backed memory with vector search, BM25 hybrid retrieval, Hebbian learning, and temporal decay. ## Setup ```bash # Install the CLI (one-time) cargo install edgehdf5-cli # Or from source: cargo install --path crates/edgehdf5-cli ``` Set `EDGEHDF5_PATH` env var or pass `--path <file.h5>` to every command. ## Commands All output is JSON for easy parsing. ### Create a memory file ```bash edgehdf5 --path agent.h5 create --agent-id myagent --dim 384 --wal ``` ### Save an entry Pass JSON via `--json` or stdin: ```bash edgehdf5 --path agent.h5 save --json '{"chunk":"User asked about weather","embedding":[0.1,0.2,...],"source_channel":"discord","timestamp":1700000000.0,"session_id":"s1","tags":"weather"}' ``` Embedding must match the dimension specified at creation. ### Search memory ```bash edgehdf5 --path agent.h5 search --embedding '[0.1,0.2,...]' --query 'weather forecast' -k 5 ``` Optional: `--vector-weight 0.7 --keyword-weight 0.3` (defaults). ### Recall a specific entry ```bash edgehdf5 --path agent.h5 recall 42 ``` ### Stats ```bash edgehdf5 --path agent.h5 stats ``` Returns: count, active entries, WAL pending, config details. ### Flush WAL ```bash edgehdf5 --path agent.h5 flush-wal ``` ### Generate AGENTS.md ```bash edgehdf5 --path agent.h5 agents-md # Or write to file: edgehdf5 --path agent.h5 agents-md --output AGENTS.md ``` ### Export all entries ```bash edgehdf5 --path agent.h5 export ``` Outputs one JSON object per line (JSONL). ### Snapshot ```bash edgehdf5 --path agent.h5 snapshot backup.h5 ``` ## Workflow: Saving Conversations 1. After each exchange, construct a `MemoryEntry` JSON with the conversation chunk and its embedding vector 2. Pipe to `edgehdf5 save` 3. The WAL (if enabled) ensures low-latency writes — flush periodically with `flush-wal` ## Workflow: Recalling Context 1. Embed the current query using your embedding model 2. Run `edgehdf5 search --embedding '[...]' --query 'user text' -k 10` 3. Use returned chunks as context for the response ## Notes - Embeddings must be generated externally (e.g., via an embedding API or local model) - The `.h5` file is a standard HDF5 file readable by any HDF5 library - WAL files are stored alongside the `.h5` file as `<name>.h5.wal`


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