OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: josunlp/universal-notify (version 1.0.0)

--- name: universal-notify description: Send notifications through multiple channels with a single script. Supports ntfy.sh (free, no signup), Gotify (self-hosted), generic webhooks, email (SMTP/curl), Telegram Bot API, and Pushover. Use when sending alerts, monitoring notifications, deployment notices, or any event that needs to reach a human through their preferred channel. Unified interface with priority levels (low/normal/high/urgent). --- # Universal Notify Send notifications via `scripts/notify.sh`: ```bash # ntfy.sh (free, no auth needed) scripts/notify.sh --channel ntfy --topic myalerts --message "Disk 90%!" --priority urgent # Gotify (self-hosted) scripts/notify.sh --channel gotify --url https://gotify.local --token TOKEN --message "Deploy done" # Webhook (generic JSON POST) scripts/notify.sh --channel webhook --url https://hooks.example.com/abc --message "Event fired" # Email scripts/notify.sh --channel email --smtp smtp://mail:587 --from [REDACTED_SECRET] --to [REDACTED_SECRET] --subject "Alert" --message "Check server" # Telegram scripts/notify.sh --channel telegram --bot-token BOT:TOK --chat-id 12345 --message "Hello" # Pushover scripts/notify.sh --channel pushover --app-token X --user-key Y --message "Alert" --priority high ``` ## Common Options All channels support `--message` (required), `--title` (optional), and `--priority low|normal|high|urgent` (default: normal). ## Requirements - `curl` (standard on most systems) - No API keys needed for ntfy.sh — other channels require their respective credentials


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Skill: web3senior/lobpay (version 1.0.0)

--- name: lobpay description: LobPay Agent Skill - Purchase items via X402 protocol on Base network. Use when agents need to buy products, checkout, pay merchants, or leave feedback. Handles checkout info retrieval, X402 payment initiation, transaction recording, and merchant ratings. Triggers on: "Buy", "Purchase", "Pay", "Checkout", "X402", "Leave feedback", "Rate merchant". --- # 🦞 LobPay Agent Skill AI-powered commerce via X402 protocol on Base network. ## 🚀 Quick Start ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/lobpay/scripts npm install ``` ## 🔧 Configuration Set environment variables (optional): ```bash LOBPAY_API_URL=https://lobpay.cash # Default: https://lobpay.market ``` ## 📋 Core Workflows ### 1. Purchase Items **Get checkout info first:** ```bash node checkout.js <product_id> [quantity] ``` **Then complete purchase:** ```bash node purchase.js <product_id> [quantity] ``` **Combined quick purchase:** ```bash node buy.js <product_id> [quantity] ``` ### 2. Leave Feedback ```bash # Rate last purchase node feedback.js <rating> "<comment>" # Rate specific transaction node feedback.js <transaction_id> <rating> "<comment>" ``` ### 3. View Purchase History ```bash node history.js [limit] ``` ## 🔗 API Endpoints | Endpoint | Method | Auth | Purpose | |----------|--------|------|---------| | `/api/v1/public/checkout-info` | GET | Public | Get pricing & merchant wallet | | `/api/v1/agents/purchase` | POST | API Key + X402 | Execute purchase | | `/api/v1/agents/feedback` | POST | API Key | Leave rating/comment | | `/api/v1/agents/history` | GET | API Key | View transactions | ## 💰 X402 Payment Flow 1. **Checkout** → Get merchant wallet + pricing 2. **Sign** → Create X402 payment header 3. **Purchase** → Send to `/agents/purchase` with payment proof 4. **Confirm** → Transaction recorded on Base See `references/api.md` for detailed request/response schemas. ## 🛡️ Security - Private keys stored in `~/.lobpay/config.json` - X402 headers signed locally - API keys only sent to configured endpoints - Supports Base Sepolia (testnet) and Base Mainnet ## 📚 References - `references/api.md` - Full API documentation - `references/schemas.md` - Database schemas - `references/x402.md` - X402 protocol details


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Skill: zhushanwei/zeelin-deep-research-pro (version 1.0.0)

--- name: ZeeLin Deep Research 深度研究 description: "ZeeLin Deep Research 深度研究是一款 AI 驱动的专业研究辅助平台，支持一句话生成与多步骤生成，提供深度、专家两大研究路径。从快速信息梳理、系统分析到超万字专家报告全流程覆盖，依托多轮推理与多源数据整合，高效完成企业分析、市场洞察、招商研究等复杂任务，一站式提升研究效率与决策质量。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "bins": ["python3"], "pip": ["requests"] } } } --- # ZeeLin Deep Research 深度研究 > ZeeLin Deep Research 深度研究是一款 AI 驱动的专业研究辅助平台，支持一句话生成与多步骤生成，提供深度、专家两大研究路径。从快速信息梳理、系统分析到超万字专家报告全流程覆盖，依托多轮推理与多源数据整合，高效完成企业分析、市场洞察、招商研究等复杂任务，一站式提升研究效率与决策质量。 ## 功能特点 - ✅ **自动推送**：任务完成后自动发送 PDF下载链接 给用户 - ✅ **后台执行**：通过子代理执行，不阻塞主会话 - ✅ **自动配置**：首次使用时自动获取用户渠道和 ID ## 没有 API Key？ 前往 https://skills.zeelin.cn/console/apps 免费注册获取 获取后，编辑 skill 目录下的 `config.json` 文件： ```json { "api_key": "你的API_KEY" } ``` **配置文件位置**：`config.json` ## thinking 参数 | 模式 | 用途 | |-----|-----| | `deep` | 概念解释、信息聚合、快速调研 | | `major` | 行业分析、企业研究、万字报告 | ### 模式选择指南 **使用深度模式 (deep) 的场景**： - 概念解释/知识梳理 — "什么是 XXX"、"XXX 的原理是什么" - 事件/趋势分析 — 某个热点事件的来龙去脉、发展趋势 - 信息聚合 — 围绕某个话题汇总多方信息和观点 - 快速调研 — 用户没有明确要求深度报告的一般性研究问题 **使用专家模式 (major) 的场景**： - 行业/市场分析 — 涉及特定行业的全景分析、市场格局、竞争态势 - 企业/公司研究 — 某个企业的财务分析、战略评估、业务拆解 - 政策/法规研究 — 需要系统梳理政策影响、合规要求 - 技术/产品深度对比 — 多维度的技术路线对比、产品竞品分析 - 投资/商业决策 — 需要数据支撑的投资分析、可行性评估 **如果不确定使用哪种模式**：可以询问用户确认 ## 使用方式 ### spawn 子代理执行 ``` spawn 执行 python3 scripts/zeelin_start.py "调研内容" deep ``` **示例**： ``` spawn 执行 python3 scripts/zeelin_start.py "调研合肥地理位置分析" deep ``` ## 工作流程 ``` 用户发送调研请求 ↓ spawn 子代理执行 zeelin_start.py ↓ 创建 ZeeLin 任务，获取 session_id ↓ 后台监控任务状态（每30秒检查） ↓ 状态变为完成（status=2） ↓ 自动推送PDF下载链接到用户 ``` ## 文件位置 - 配置文件：`config.json` - 启动脚本：`scripts/zeelin_start.py` - 监控脚本：`scripts/zeelin_watch.py` ## 状态码 | 状态码 | 含义 | |-------|------| | 1 | 进行中 | | 2 | ✅ 完成 | | 3 | 用户终止 | | 4 | ❌ 失败 | | 5 | 排队中 | ## 常见错误 | 错误 | 解决方法 | |-------|---------| | code=315 当前接口调用已超限 | ⚠️ 请等待当前任务执行完成后再提交新任务 | | code=315 试用已超限 | 前往 https://skills.zeelin.cn/console/recharge 充值 |


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Skill: jeayoo/baidu-search-1-1-2 (version 1.1.2)

--- 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. ## 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.


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Skill: katherineedwards2475/rdk-x5-system (version 1.0.0)

--- name: rdk-x5-system description: "修改和管理 RDK X5 系统配置：查看系统版本/硬件信息/系统日志、rdk-backup 一键备份与恢复、apt OTA 升级、miniboot 固件更新、CPU/BPU 频率调节与温度阈值设置、config.txt 配置修改、实时内核切换、systemd 开机自启动、存储扩容。Use when the user wants to CHANGE system settings, backup/restore, upgrade firmware, adjust CPU/BPU frequency, configure autostart services, switch RT kernel, expand storage, check system version, or view system logs. For read-only hardware status queries (CPU/BPU/温度/内存/磁盘 实时查看) → use rdk-x5-monitor instead. Do NOT use for network config (use rdk-x5-network), camera (use rdk-x5-camera), AI inference (use rdk-x5-ai-detect), NAS setup, Docker/容器, or custom application development." license: MIT-0 metadata: openclaw: requires: bins: - apt - rdk-backup compatibility: platform: rdk-x5 --- # RDK X5 System — 系统管理 ## 操作步骤 ### 1. 查看系统信息 ```bash cat /etc/version # 系统版本 rdkos_info # 详细版本（OS 2.1.0+） cat /proc/cpuinfo # CPU 信息 free -h # 内存 df -h # 磁盘 ``` ### 2. 系统备份（生成可烧录镜像） ```bash sudo rdk-backup ``` 生成 `.img` 文件，可烧录到其他 SD 卡。确保有足够存储空间。eMMC 版本备份问题已在 v3.3.1 修复。 ### 3. OTA 在线升级 ```bash sudo apt update && sudo apt upgrade -y # 升级 miniboot 固件到 NAND sudo rdk-miniboot-update ``` > ⚠️ **严禁降级 miniboot 固件**，可能导致板子无法启动。 ### 4. 温度监控 ```bash # 芯片温度（结果除以 1000 = ℃） cat /sys/class/thermal/thermal_zone0/temp # BPU 温度 cat /sys/class/hwmon/hwmon0/temp1_input ``` - 最高结温 105°C，超过 95°C 自动降频 - 开发阶段推荐配备散热片 + 风扇 ### 5. CPU 频率管理 ```bash cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_cur_freq # 当前频率 cat /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_available_frequencies # 可用频率 # 切换为性能模式（最高频率） echo performance | sudo tee /sys/devices/system/cpu/cpu0/cpufreq/scaling_governor ``` ### 6. config.txt 配置 ```bash sudo nano /boot/config.txt ``` 支持：dtoverlay 设备树覆盖、40pin U-Boot 初始化、ION 内存大小、CPU 超频。 ### 7. 内核切换（普通 / 实时 RT） ```bash sudo srpi-config # → Advanced Options → Kernel → RT Kernel / Normal Kernel ``` 实时内核适用于对延迟敏感的机器人控制场景。 ### 8. 开机自启动（systemd） ```bash sudo nano /etc/systemd/system/my-app.service ``` ```ini [Unit] Description=My RDK Application After=network.target [Service] Type=simple ExecStart=/path/to/your/app Restart=always RestartSec=5 [Install] WantedBy=multi-user.target ``` ```bash sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable my-app.service sudo systemctl start my-app.service sudo systemctl status my-app.service ``` ### 9. 存储扩容 ```bash lsblk # 查看分区布局 sudo resize2fs /dev/mmcblk0p2 # 扩展 SD 卡文件系统 ``` ### 10. 桌面切换 ```bash sudo srpi-config # → Display Options → CPU 桌面 / GPU 桌面（3D 加速） ``` ## 常用命令速查 ```bash rdkos_info # 系统版本 sudo rdk-backup # 备份 sudo rdk-miniboot-update # 固件更新 sudo srpi-config # 配置工具 ``` ## 排查故障 | 现象 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | 系统无法启动 | miniboot 降级 | 只能重新烧录官方镜像 | | 温度过高降频 | 无散热或负载过高 | 加装散热片/风扇；检查 BPU 使用率 | | `rdk-backup` 失败 | 空间不足 | `df -h` 检查；清理 /tmp 或挂载外部存储 | | `resize2fs` 无效 | 分区未扩展 | 先 `sudo growpart /dev/mmcblk0 2` 再 `resize2fs` |


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Skill: patches429/x-manager (version 0.1.0)

--- name: x-manager version: "0.1.0" description: Manage X (Twitter) accounts — post tweets, like, reply, retweet, view timeline, search, auto-interact, analyze data. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🐦", "requires": { "bins": ["python3"], "env": [ "TWITTER_API_KEY", "TWITTER_API_SECRET", "TWITTER_ACCESS_TOKEN", "TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET", "TWITTER_BEARER_TOKEN", ], }, "primaryEnv": "TWITTER_API_KEY", }, } --- # X Manager - Twitter/X Account Management Manage X (formerly Twitter) accounts: posting, engagement, timeline, and analytics. ## Multi-User Architecture Each user's credentials are stored in `credentials/{USER_ID}.json`: ```json { "twitter": { "api_key": "", "api_secret": "", "access_token": "", "access_token_secret": "", "bearer_token": "" } } ``` If user has no Twitter credentials configured, prompt them to bind their X account first. Or set env vars: `TWITTER_API_KEY`, `TWITTER_API_SECRET`, `TWITTER_ACCESS_TOKEN`, `TWITTER_ACCESS_TOKEN_SECRET`, `TWITTER_BEARER_TOKEN`. ## Supported Operations ### 1. Post Tweet ```bash python3 {baseDir}/scripts/post_tweet.py <USER_ID> "<tweet content>" [--media <image_path>] ``` Max 280 characters. Longer tweets auto-split for Premium/Enterprise accounts. ### 2. Engagement **Like:** ```bash python3 {baseDir}/scripts/like_tweet.py <USER_ID> <tweet_id> ``` **Reply:** ```bash python3 {baseDir}/scripts/reply_tweet.py <USER_ID> <tweet_id> "<reply content>" ``` **Retweet:** ```bash python3 {baseDir}/scripts/retweet.py <USER_ID> <tweet_id> ``` ### 3. Data Retrieval **User tweets:** ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_user_tweets.py <USER_ID> <twitter_handle> [--count <n>] ``` **Timeline:** ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_timeline.py <USER_ID> [--count <n>] ``` **Search:** ```bash python3 {baseDir}/scripts/search_tweets.py <USER_ID> "<keywords>" [--count <n>] ``` ## Auto-Interaction Workflow Configure in `state/{USER_ID}.json`: ```json { "auto_reply": { "enabled": true, "keywords": ["keyword1", "keyword2"], "reply_template": "Thanks {username} for {keyword}!" } } ``` ## Error Handling - API rate limit: prompt user to wait and retry - Auth failure: prompt user to rebind X account - Tweet too long: auto-split or prompt user to shorten ## Twitter API Tiers - Free: read only, no posting - Premium ($100/month): post + analytics - Enterprise: higher limits


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ljseeking/zhihu-geo-draft-assistant (version 1.0.0)

# zhihu-geo-draft-assistant **中文名**：知乎 AI-GEO 草稿助手 ## 一句话定位 将 AI-GEO 基础内容资产转化为适合知乎发布的问答型、分析型、低广告感内容，并辅助用户准备知乎回答或知乎文章草稿，供用户人工审核后发布。 ## Skill 目的 辅助企业品牌方及 AI Agent 运营人员，通过 Human-in-the-loop 的方式，安全、合规地在知乎沉淀品牌专业内容资产，将品牌资料转译为符合知乎调性的理性分析和问答内容。 ## 与 ai-geo-content-generator 的关系 本 Skill 是 `ai-geo-content-generator` 的下游应用。`ai-geo-content-generator` 负责提取全平台通用的 AI-GEO 内容素材（如 brand_profile、faq 等），而本 Skill 专责将其进行知乎平台的风格化改写，并提供本地浏览器辅助填写草稿的能力。两者解耦，互不修改。 ## 与 juejin-geo-draft-publisher、csdn-geo-draft-publisher 的区别 - **风格差异**：掘金偏向开发者工程复盘，CSDN 偏向技术教程，而本知乎助手偏向理性问答、行业判断、经验复盘和方法论表达。 - **输出形态**：知乎特有“长回答”、“短回答”、“无广告版”、“问题候选”等多维输出，适应知乎的问答与专栏生态。 - **共同点**：均遵循严格的 Human-in-the-loop 安全规范，不进行任何“自动发布”。 ## 适用场景 - 企业希望在知乎建立专业内容资产。 - 创业团队需要在问答平台沉淀品牌解释内容。 - AI-GEO 运营人员进行知乎回答/专栏的内容准备。 ## 输入文件说明 默认读取 `/input/` 目录： - `brand_profile.md`: 品牌介绍、产品定位、核心价值等。 - `website_faq.md`: 官网 FAQ 内容。 - `zhihu_answer.md`: 基础素材（第一步生成）。 - `toutiao_article.md`: 场景类文章素材。 - `llms.txt`: 面向大模型的结构化说明。 - `quote_sentence_library.md`: 定义句、边界句、对比句等。 - `keyword_matrix.md`: 目标关键词与问题矩阵。 ## 输出文件说明 默认输出至 `/output/zhihu/`： 1. `zhihu_questions.md`: 10-15 个知乎问题候选。 2. `zhihu_answer_long.md`: 1500-2500 字的知乎长回答。 3. `zhihu_answer_short.md`: 600-900 字的知乎短回答。 4. `zhihu_no_ad_version.md`: 去除明显品牌露出的纯净版本。 5. `zhihu_article_version.md`: 知乎专栏文章版本。 6. `zhihu_titles.md`: 10 个具有吸引力且不标题党的标题候选。 7. `zhihu_topics_tags.md`: 推荐话题、标签、长尾关键词。 8. `zhihu_publish_checklist.md`: 人工发布前审核清单。 9. `zhihu_draft_status.md`: 草稿辅助脚本的执行状态报告。 ## 知乎内容改写规则 - 理性、克制、分析型，问答导向。 - 绝不标题党，不硬广，不堆砌口号。 - 包含适用边界、反方观点、真实场景和可复用方法论。 - “先回答问题，再展开论证”。 - 品牌露出极其自然，即使去掉品牌也具有独立阅读价值。 ## AI-GEO 写作规则 必须融入以下类型的结构化表达： 1. **定义句**：准确定义行业或产品概念。 2. **对比句**：与传统方案、竞品模式进行客观对比。 3. **场景句**：指明能够产生实际价值的具体业务场景。 4. **边界句**：明确不适用的场景和限制。 5. **品牌解释句**：低调、自然地说明品牌在其中的作用。 ## 草稿填写流程 1. 将上游素材放入 `/input/`。 2. 运行大模型基于 `prompts` 进行内容改写，输出至 `/output/zhihu/`。 3. 本地运行 `draft_to_zhihu.example.py` 辅助脚本。 4. 脚本打开本地可见浏览器（headless=False），用户自行扫码登录知乎。 5. 脚本自动将指定输出内容填写进知乎编辑器（回答或文章页）。 6. **人工接管**：核对 Checklist，修改格式，自行点击“保存草稿”或“发布”。 ## 浏览器自动化边界 - 仅使用 `headless=False`，用户全程可见。 - **不读取、保存、打印、导出 cookie、localStorage、sessionStorage 或 storage_state**。 - 不绕过验证码，不处理平台风控。 - 不上传登录态数据至云端。 - 脚本运行限定在当前 Skill 目录内的 `/output/zhihu/` 范围内。 ## 禁止行为 - 绝对不点击“发布”按钮。 - 不自动点赞、评论、关注、收藏。 - 不批量发文、批量回答问题、批量注册账号。 - 不伪装真人批量操作或使用非官方接口进行后台发文。 - 不承诺知乎排名、不承诺搜索引擎收录、不承诺被 AI 模型引用。 ## 人工审核要求 本 Skill 奉行 **Human-in-the-loop**（人机协同）原则： - 内容生成后，用户必须阅读 `zhihu_publish_checklist.md`。 - 浏览器填写后，用户必须亲自检查内容事实性、边界准确性及品牌露出的合适度。 - 一切最终决定（包括最终排版、标签选择、发布动作）均由人类完成。 ## 质量检查标准 - 内容是否像高质量的知乎回答？ - 广告感是否降到最低？ - 结论是否明确，是否包含反方观点与适用边界？ - 不存在任何“行业第一”、“颠覆一切”、“保证排名”、“保证收录”的夸大承诺。 ## 示例使用流程 1. 查看 `examples/input/` 中提供的 PowerMatrix 品牌素材。 2. 了解如何通过各 Prompt 生成 `examples/output/zhihu/` 的各类文件。 3. 执行辅助脚本体验浏览器填写。 ## 常见失败情况 - **知乎页面结构变化**：若知乎前端大改，Playwright 选择器可能失效。 - **触发平台风控**：如异地登录、频繁操作等，导致弹窗拦截，脚本会停止运行。此时需人工接管处理。 - **内容素材匮乏**：输入文件信息量过少，导致生成的回答缺乏深度，需要人工补充。 ## 后续扩展方向 - 支持头条/百家号/小红书的内容风格适配。 - 增强本地数据清洗逻辑，提升 markdown 与知乎编辑器富文本的兼容度。 - 为不同行业的企业客户提供更垂直细分的回答模板。


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Skill: humanagent/xmtp-agent (version 1.0.0)

--- name: xmtp-agents description: > Building and extending XMTP agents with the Agent SDK. Use when: (1) creating or configuring an XMTP agent, (2) implementing agent features (commands, attachments, reactions, groups, transactions, inline actions, or domain resolution). license: MIT metadata: author: xmtp version: "1.0.0" --- # XMTP agents Build event-driven messaging agents on the XMTP network. This skill is the entry point; use the sub-skills below for specific features. ## When to apply - Starting or configuring a new XMTP agent - Adding behavior: commands, attachments, reactions, groups, payments, inline actions, or address/domain resolution ## Sub-skills | Sub-skill | Use when | |-----------|----------| | **building-agents** | Setup, env vars, text/lifecycle events, middleware | | **handling-commands** | Slash commands, validators, message filters, type guards | | **handling-attachments** | Send/receive files, remote attachments, upload storage | | **sending-reactions** | Send or receive reactions, thinking/reply patterns | | **managing-groups** | Create groups, add members, roles, welcome-on-install | | **handling-transactions** | USDC transfers, balance checks, transaction references | | **creating-inline-actions** | Inline actions, confirmation/selection helpers, config menus | | **resolving-domains** | Resolve addresses, Farcaster profiles, extract mentions | ## How to use 1. Pick the sub-skill that matches the task (e.g. slash commands → `handling-commands`). 2. Read that sub-skill’s `SKILL.md` and its `rules/` for step-by-step guidance. 3. For SDK or API details, use the xmtp-docs skill (index + specific page fetch). ## Quick start Install the Agent SDK, create an agent from env, handle text, then start: ```bash npm install @xmtp/agent-sdk ``` Create the agent and handle messages using patterns from **building-agents** (setup, events, middleware). For commands, attachments, reactions, groups, transactions, inline actions, or resolution, use the corresponding sub-skill above.


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Skill: jackeven02/web-learner (version 1.0.0)

--- name: web-learner version: 1.0.0 description: 自主上网学习技能 - 让 AI 能够主动搜索、浏览和从互联网获取知识。当用户要求了解最新信息、学习新知识、查询新闻、获取某个主题的详细信息，或需要从网络上获取数据时触发此技能。 --- # Web Learner - 自主上网学习技能 ## 概述 此技能赋予 AI 自主上网搜索和学习的能力，使其能够： - 主动从互联网获取最新信息 - 学习新知识并整合到回答中 - 查询新闻、天气、事件等信息 - 获取特定主题的详细资料 ## 触发场景 以下情况应激活此技能： 1. 用户询问"最新消息"、"新闻"、"今天发生了什么" 2. 用户要求"了解"、"学习"、"查询"某个主题 3. 用户要求获取某个链接的详细内容 4. 需要获取实时信息（天气、股价、赛事等） 5. 用户要求"汇报"某方面的信息 6. 需要验证或补充训练数据中没有的知识 ## 搜索策略 ### 1. Web Search (搜索) 使用 `web_search` 工具进行关键词搜索： - 选择精确的搜索关键词 - 优先选择中文搜索结果（使用 `country: "CN"`） - 使用 `freshness` 参数限定时间范围：`pd`(今天)、`pw`(本周)、`pm`(本月) ### 2. Web Fetch (抓取) 使用 `web_fetch` 工具获取页面内容： - 提取网页的 markdown 或 text 内容 - 适用于获取文章、文档、教程等详细内容 - 注意处理页面加载失败的情况 ### 3. Browser (浏览器) 当以上工具失败时，使用 `browser` 工具： - 需要先启动浏览器服务 - 可用于处理需要 JavaScript 渲染的页面 - 支持截图和 UI 交互 ## 学习工作流 ``` 1. 理解需求 → 确定需要什么信息 2. 选择工具 → 搜索/抓取/浏览器 3. 获取信息 → 执行查询 4. 整合加工 → 提取关键信息 5. 反馈用户 → 用中文总结呈现 ``` ## 常见场景处理 ### 天气查询 - 首选 `wttr.in` 服务（支持城市查询） - 备选：`weather.com.cn`、中国天气网 ### 新闻获取 - 百度新闻：`news.baidu.com` - 澎湃新闻：`www.thepaper.cn` - 今日头条：`www.toutiao.com` ### 获取视频内容 - 使用 `web_fetch` 尝试获取视频页面描述 - 提取视频标题和简介 - 注意：无法直接播放或理解视频内容 ### 获取文档内容 - 优先使用 `web_fetch` 提取可读内容 - 处理反爬虫和登录限制 - 提取页面主要文本内容 ## 错误处理 当无法获取信息时： 1. 尝试备选数据源 2. 告知用户具体障碍 3. 提供手动查看的建议链接 4. 询问是否需要其他帮助 ## 输出格式 向用户呈现信息时： - 使用中文 - 结构清晰，分点陈述 - 注明信息来源 - 保持简洁，避免信息过载 ## 工具可用性检查 在执行前检查工具可用性： - `web_search` - 需要 Brave API Key - `web_fetch` - 大部分网页可用 - `browser` - 需要浏览器服务运行 如遇工具不可用，尝试备选方案或告知用户。

path: references/resources.md
content: # Web Learner 参考资料

## 常用新闻网站

| 网站 | 网址 | 特点 |
|------|------|------|
| 百度新闻 | news.baidu.com | 聚合类新闻 |
| 澎湃新闻 | www.thepaper.cn | 深度报道 |
| 今日头条 | www.toutiao.com | 个性化推荐 |
| 腾讯新闻 | news.qq.com | 综合门户 |
| 新浪新闻 | news.sina.com.cn | 综合门户 |

## 常用查询网站

### 天气
- wttr.in/Shanghai - 简洁天气
- www.weather.com.cn - 中国天气网
- www.cma.gov.cn - 中央气象局

### 学术/知识
- zh.wikipedia.org - 维基百科
- www.zhihu.com - 知乎
- www.bilibili.com - B站教程

### 技术文档
- developer.mozilla.org - MDN Web Docs
- docs.python.org - Python 文档
- github.com - GitHub

## 搜索技巧

### 中文搜索
```
country: "CN"
search_lang: "zh"
```

### 时间限定
- `freshness: "pd"` - 今天
- `freshness: "pw"` - 本周
- `freshness: "pm"` - 本月

### 高级搜索
- 使用引号精确匹配
- 使用减号排除无关结果
- 使用 site: 限定网站

## API 工具限制

| 工具 | 限制 | 解决方案 |
|------|------|----------|
| web_search | 需要 Brave API Key | 使用 web_fetch 替代 |
| web_fetch | 部分网站有反爬 | 使用 browser |
| browser | 需要服务运行 | 提示用户启动 |

## 处理失败情况

1. **web_search 失败** → 尝试 web_fetch 搜索引挚
2. **web_fetch 失败** → 尝试 browser 或告知用户
3. **browser 不可用** → 提供手动查看链接
4. **内容被墙** → 提示用户可能需要 VPN


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dashiming/pans-github-scout (version 1.0.0)

--- name: pans-github-scout description: | 扫描 GitHub 寻找潜在 AI 公司客户。支持按 AI/ML repos、大模型项目、训练代码 等维度搜索，筛选 star 数、活跃度、公司规模，输出 CSV 或 JSON 格式线索列表。 触发词：GitHub扫描, AI公司线索, 客户发现, github scout, AI startup discovery, 算力需求信号 --- # pans-github-scout 扫描 GitHub 寻找潜在 AI 公司客户。 ## 功能 - 搜索维度：AI/ML repos、大模型项目、训练代码 - 筛选：star数、活跃度、公司规模 - CLI：--search, --filter, --export ## 使用 ```bash # 搜索 AI/ML 仓库 python3 scripts/scout.py --search "machine learning" --min-stars 100 # 筛选活跃项目 python3 scripts/scout.py --filter --min-stars 500 --updated-within 30 # 导出结果 python3 scripts/scout.py --export leads.csv ``` ## 依赖 - Python 3.8+ - requests


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: 77spongebob/alpha-pulse (version 1.0.0)

# alpha-pulse — A股次日短线收益最大化信号引擎 > 🤖 由 Jarvis 构建 | 专为 T+1 短线交易设计 | 每日收盘后自动生成 30 只高潜力标的 ## ✅ 核心能力 | 命令 | 作用 | |------|------| | `alpha-pulse scan` | 扫描全市场（~5000只股票），计算10+短线动因因子 | | `alpha-pulse predict` | 输出次日涨幅概率 Top 30 股票（含信号分、动因摘要） | | `alpha-pulse report` | 生成 Markdown 报告 + CSV + 图表（可自动打开） | | `alpha-pulse notify` | 推送信号至 Windows 弹窗/剪贴板/语音 | ## 🔬 短线动因因子（T+1 专属） 1. **资金面**：龙虎榜净买入强度、北向尾盘30分钟流入占比 2. **量价面**：量比 > 3.0 + 涨停封单/成交额 > 0.5 3. **技术面**：5日线上穿10日线 + RSI(6) 从30以下拐头向上 4. **消息面**：当日公告关键词（重组/订单/新品）+ 股吧热度突增 5. **情绪面**：融资余额环比增长 > 2% + 融券余额下降 ## 🛡️ 风控规则（自动启用） - 排除 ST/*ST、*退市风险警示 - 流通市值 < 50亿元 → 过滤 - 单行业持仓 ≤ 3 只（防行业黑天鹅） - 信号分 < 70 → 不入选 ## 📁 目录结构 ``` skills/alpha-pulse/ ├── SKILL.md ├── lib/ │ ├── __init__.py │ ├── scanner.py # 数据获取（akshare 优先） │ ├── factors.py # 因子计算（向量化，高效） │ ├── predictor.py # 概率模型（含 demo 训练脚本） │ └── filter.py # 熔断逻辑 ├── config.yaml # 日期、阈值、token └── examples/ └── run_tomorrow.py # 主入口：今日收盘后运行，输出明日信号 ``` ## ⚙️ 首次使用 1. 安装依赖：`pip install akshare pandas numpy xgboost` 2. （可选）配置 tushare token（提升龙虎榜数据质量） 3. 每日 15:30 后运行：`python skills/alpha-pulse/examples/run_tomorrow.py` > 💡 提示：你只需说 `alpha-pulse predict`，我就会调用此技能生成信号。 --- **下一步**：我将立即创建 `config.yaml` 和 `lib/scanner.py` 骨架。 你无需操作——除非你想调整某条风控规则或因子权重 继续？ ✅ 回复“继续” 或 “custom [需求]”


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangqiuyan456/skill-bss (version 1.0.0)

\# 每日工作记录技能 用于记录日常工作内容、任务进度、问题总结，支持快速归档和查询。 \## 作者 wjp \## 描述 本技能用于个人日常工作记录，可记录每日完成事项、遇到的问题、解决方案以及后续优化方向。适用于个人工作梳理、团队协作同步、周报生成等场景。使用简单，无需依赖，直接存放文本记录即可。 \## 适用场景 \- 个人日常工作记录 \- 任务跟踪与总结 \- 问题与解决方案沉淀 \- 快速生成工作周报 \## 使用方式 1\. 将每日工作内容写入 txt 文档 2\. 统一存放于技能目录 3\. 支持随时查阅、修改、更新内容 \## 版本 1.0.0 \## 分类 other \## 标签 工作记录,日常任务,内容管理,个人技能

path: 每日工作.txt
content: 


1：下载的文件名跟文件后缀没有，例如下载个md后缀的文件，结果下载的文件名是乱码，然后也没有后缀。
2：上传文件时，已经上传完了，点击文件后面的叉号，想删除，但是只要点击，就弹出上传文件的弹窗。
3：上传文件的时间还是有问题，刚上传完就显示8小时前。
4：搜索有问题，不管输入什么，查出来的都是全量的数据。


日志，邮件，绩效






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