OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: pipluuup/haxiaomicontrol (version 0.1.0)

--- name: ha-xiaomi-control description: Control Xiaomi smart home devices via Home Assistant API. Use when user wants to control Xiaomi or Xiao AI devices such as air conditioner, speakers, and lights through Home Assistant. Triggers include messages containing device control commands. --- # Home Assistant + Xiaomi Device Control Control Xiaomi smart home devices through Home Assistant API. ## Configuration Load configuration from `TOOLS.md` → **智能家居** section, or use these defaults: - **HA URL:** `http://192.168.31.35:8123` - **Access Token:** Read from user's environment or TOOLS.md - **Xiao AI Speaker:** `media_player.xiaomi_lx06_3ff3_play_control` - **Xiao AI Command Entity:** `text.xiaomi_lx06_3ff3_execute_text_directive` - **Air Conditioner:** `button.miir_ir02_8112_turn_off` / `button.miir_ir02_8112_turn_on` ## Control Rules ### Xiao AI Speaker Control When user message contains **"小爱同学"** or **"小爱"**: 1. Extract the command after the trigger word 2. Call HA API to execute text directive **Example:** ``` User: "小爱同学 播放音乐 天后" → Execute: text.xiaomi_lx06_3ff3_execute_text_directive with value "播放音乐天后" ``` **API Call:** ```bash curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"entity_id": "text.xiaomi_lx06_3ff3_execute_text_directive", "value": "${COMMAND}"}' \ ${HA_URL}/api/services/text/set_value ``` ### Air Conditioner Control When user message contains **"空调"**: | Command | Entity | Service | |---------|--------|---------| | 关闭空调 | `button.miir_ir02_8112_turn_off` | `button/press` | | 打开空调 | `button.miir_ir02_8112_turn_on` | `button/press` | | 空调 26 度 | `number.miir_ir02_8112_temperature_for_ir` | `number/set_value` | | 空调制冷 | `select.miir_ir02_8112_mode_for_ir` | `select/select_option` (option: "Cool") | | 空调制热 | `select.miir_ir02_8112_mode_for_ir` | `select/select_option` (option: "Heat") | **Example - Turn Off:** ```bash curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"entity_id": "button.miir_ir02_8112_turn_off"}' \ ${HA_URL}/api/services/button/press ``` **Example - Set Temperature:** ```bash curl -X POST \ -H "Authorization: Bearer ${TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"entity_id": "number.miir_ir02_8112_temperature_for_ir", "value": 26}' \ ${HA_URL}/api/services/number/set_value ``` ## Available Entities See `references/entities.md` for complete entity list. ## Error Handling 1. **Connection Failed:** Check if HA is running and accessible 2. **401 Unauthorized:** Token expired, ask user to regenerate 3. **Entity Not Found:** Verify entity ID in TOOLS.md 4. **Device Offline:** Check device status in Mi Home app ## Security Notes - ⚠️ Access Token is sensitive - never log or expose it - ✅ Store token in environment variable or secure config - ✅ Use HTTPS for remote HA access


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Skill: goldath/reading-notes-cn (version 1.0.0)

--- name: reading-notes description: Use when organizing reading notes from books, articles, or papers into structured summaries and knowledge maps. Helps extract key insights, connect ideas across sources, and build a personal knowledge base using proven note-taking frameworks like Zettelkasten and Cornell method. --- # Reading Notes Organizer & Knowledge Graph Builder Turn scattered reading notes into a connected, searchable knowledge base. ## When to Use - After finishing a book/article/paper - Building a second brain or knowledge repository - Preparing for writing, research, or presentations - Connecting ideas across multiple sources ## Core Workflow ### Step 1: Capture (边读边记) Use the **3-Layer Capture** method: 1. **Highlight** — verbatim quotes worth keeping 2. **Summary** — your own words for each chapter/section 3. **Reaction** — your thoughts, questions, disagreements ### Step 2: Processing Template ```markdown # 📚 读书笔记 | Reading Note ## 基本信息 - **书名/文章:** [标题] - **作者:** [作者名] - **类型:** 书籍 / 文章 / 论文 / 视频 - **阅读日期:** YYYY-MM-DD - **评分:** ⭐⭐⭐⭐⭐ (1-5) - **推荐给:** [适合什么类型的读者] --- ## 一句话总结 > [用一句话概括核心观点，< 50字] ## 核心主张 (3-5条) 1. [主张1]: [简要解释] 2. [主张2]: [简要解释] 3. [主张3]: [简要解释] --- ## 章节摘要 ### [章节名] - **关键观点:** [1-2句] - **重要引用:** "[原文摘录]" (p.XX) - **我的理解:** [自己的解读] --- ## 金句收藏 | Highlights > "[精彩句子]" — 作者名, p.XX > "[另一句]" --- ## 知识连接 | Connections - 与《[其他书名]》的关联: [如何呼应或对比] - 印证了 [某个理论/概念]: [说明] - 挑战了 [某个观念]: [说明] --- ## 行动清单 | Action Items - [ ] [受书启发想做的事1] - [ ] [想深入研究的方向] - [ ] [想分享给谁] --- ## 标签 | Tags #[主题1] #[主题2] #[领域] ``` ### Step 3: 知识图谱构建 为每本书创建节点，连接相关概念： ``` [书名] → 核心概念A → 相关书籍X ↓ 核心概念B → 相关书籍Y ↓ 核心概念C → 实践项目Z ``` **连接类型:** - `支持` — 两本书观点互相印证 - `反驳` — 观点相互对立，值得深思 - `延伸` — 一本书是另一本的深化 - `应用` — 理论书 → 实践案例 ### Step 4: Zettelkasten 原子笔记法 每个概念/想法独立成卡片： ```markdown ## 卡片 ID: YYYYMMDD-001 **概念:** [一个明确的想法或观点] **内容:** [2-5句话解释这个概念，用自己的话] **来源:** 《书名》p.XX / [作者] **链接:** - [[相关卡片ID-1]] — [关联说明] - [[相关卡片ID-2]] — [关联说明] **标签:** #概念类别 #领域 ``` ### Step 5: 定期复习系统 | 复习周期 | 内容 | |----------|------| | 读完当天 | 写完整笔记，填行动清单 | | 1周后 | 回顾核心主张，补充连接 | | 1个月后 | 检查行动项完成情况 | | 季度末 | 整理同主题书籍，生成主题综述 | ## 输出示例：主题综述 当积累同主题3本以上读书笔记后，生成综述： ```markdown # 主题综述：[主题名称] ## 共识观点（多书印证） 1. [所有书都认同的核心观点] ## 争议观点（观点分歧） - 甲方（书A, 书B）: [观点] - 乙方（书C）: [观点] - 我的判断: [综合结论] ## 推荐阅读顺序 1. 入门: 《书名》— 理由 2. 进阶: 《书名》— 理由 3. 深度: 《书名》— 理由 ``` ## 工具推荐 | 工具 | 用途 | 适合人群 | |------|------|----------| | Obsidian | 双链笔记+知识图谱 | 重度笔记用户 | | Notion | 数据库+模板 | 偏好结构化 | | 飞书文档 | 团队共享 | 职场协作 | | 微信读书 | 电子书+划线 | 移动端阅读 |


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Skill: wujiaming88/ruankao-essay (version 1.0.0)

--- name: ruankao-essay description: > 生成中国软考系统架构设计师论文。根据论题和要求，按照万能模板结构生成高分论文。 论文包含摘要（300-330字）和正文（2000-2500字）五段式结构：项目背景、理论过渡、技术实践、总结展望。 使用场景：当用户提供软考论文题目、系统架构设计师考试论文、软考论文练习时触发。 触发词：软考论文、架构设计师论文、系统架构师论文、ruankao essay、软考作文。 --- # 软考系统架构设计师论文生成 ## 使用方式 用户提供： - **论题**（必填）：如"论微服务架构设计" - **论题要求/子问题**（必填）：题目中给出的具体要求和问题 - **项目背景**（可选）：用户自定义项目信息；未提供则自动构造合理项目背景 ## 生成流程 1. 读取模板：`read references/template.md` 2. 分析论题，提取需要覆盖的技术要点（通常2-3个） 3. 按模板五段式结构生成论文 4. 检查字数：摘要300-330字，正文2000-2500字 5. 检查高分要素是否全部满足 ## 论文结构（严格遵循） | 段落 | 内容 | 字数 | |------|------|------| | 摘要 | 项目名+角色+主题+技术点+结果 | 300-330字 | | 第1段 | 项目背景（公司/痛点/模块/规模/角色） | 400-500字 | | 第2段 | 理论过渡（定义/概念/选型理由） | ~250字 | | 第3段 | 技术实践（2-3个要点，含问题和解决方案）⭐ | 800-1000字 | | 第4段 | 总结展望（成果/不足1-2点/改进/收获） | 300-400字 | ## 关键规则 ### 必须做到 - 每段开头有明确主题句 - 技术实践段必须有**具体技术名词**、**具体做法**、**遇到的问题**、**解决方案** - 必须写1-2个不足之处（显得真实客观） - 项目背景要合理可信（公司类型与项目规模匹配） - 角色固定为"系统架构设计师" ### 必须避免 - 通篇理论无项目细节 - 流水账无重点 - 项目背景不合理 - 缺少不足和展望 ## 项目背景自动构造规则 当用户未提供项目背景时，根据论题自动构造： - 选择与论题匹配的行业（如微服务→电商/金融；大数据→物流/医疗） - 公司规模中等偏上（团队15-25人，用户10-50万） - 开发周期6-12个月 - 上线时间设为2025年 ## 输出格式 ``` 【摘要】 （摘要内容，300-330字） 【正文】 一、项目背景 （400-500字） 二、XXX的理论概述 （200-300字） 三、XXX在项目中的实践 （一）技术要点1 ... （二）技术要点2 ... （三）技术要点3（如有） ... （800-1000字） 四、总结与展望 （300-400字） ``` ## 字数统计 生成完毕后，输出各段字数和总字数统计，确保满足要求。


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Skill: kevinbrother/slugname2 (version 1.0.0)

--- name: x-search description: Search X (Twitter) posts using the xAI API. Use when the user wants to find tweets, search X/Twitter, look up what people are saying on X, or find social media posts about a topic. homepage: https://docs.x.ai/developers/tools/x-search metadata: { "openclaw": { "emoji": "𝕏", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["XAI_API_KEY"] }, "primaryEnv": "XAI_API_KEY", "install": [ { "id": "python-brew", "kind": "brew", "formula": "python", "bins": ["python3"], "label": "Install Python (brew)", }, ], }, } --- # X Search Search X (Twitter) posts using the xAI Grok API with real-time access to X content. ## Setup 1. Get your API key: https://console.x.ai 2. Set environment variable: ```bash export XAI_API_KEY="xai-your-key-here" ``` 3. Or set `skills."x-search".apiKey` / `skills."x-search".env.XAI_API_KEY` in `~/.openclaw/openclaw.json` ## Usage ```bash python3 {baseDir}/scripts/search.py "what is trending in AI right now" ``` Useful flags: ```bash # Filter by handles (max 10) python3 {baseDir}/scripts/search.py --handles jaaneek,OpenClaw "latest posts" # Exclude handles (max 10) python3 {baseDir}/scripts/search.py --exclude spambot,crypto_shill "trending AI" # Date range (YYYY-MM-DD) python3 {baseDir}/scripts/search.py --from 2026-03-01 --to 2026-03-20 "xAI grok updates" # Enable image/video understanding in posts python3 {baseDir}/scripts/search.py --images --video "product demos" ``` ## Notes - Uses the xAI Responses API with `x_search` tool (Grok performs the search and summarizes results) - Cannot use `--handles` and `--exclude` at the same time - Results include citations with links to original X posts - Present results in a readable format with post content, authors, and citations


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Skill: honestqiao/code-flow-visualizer (version 1.0.0)

# Code Flow Visualizer 将代码转换为 Mermaid 流程图表示，便于理解代码逻辑流程。 ## 功能 - 分析代码逻辑结构 - 生成 Mermaid 流程图 - 支持 Python、JavaScript、TypeScript ## 使用方式 当用户需要可视化代码流程时说"可视化代码"或"生成流程图"。 ## 示例 ``` 用户: 帮我把这个Python函数生成流程图 助手: (使用 code_flow_visualizer skill) ``` ## 工具 使用 Mermaid JS 或 PlantUML 生成图表。 ## 限制 - 仅处理单一函数/方法 - 不支持 goto 语句 - 复杂循环可能简化显示


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Skill: openclaw/slacrawl (version 1.0.1)

--- name: slacrawl description: "Slack archive: search, sync freshness, threads/DMs, SQL counts, and Slacrawl repo work." metadata: openclaw: homepage: https://github.com/openclaw/slacrawl requires: bins: - slacrawl install: - kind: go module: github.com/openclaw/slacrawl/cmd/slacrawl@latest bins: - slacrawl --- # Slacrawl Use local Slack archive data first. Check freshness for recent/current questions: ```bash slacrawl doctor slacrawl status --json ``` Refresh only when stale or asked: ```bash slacrawl sync --source desktop slacrawl sync --source api --latest-only ``` Query with bounded slices: ```bash slacrawl search --limit 20 "query" slacrawl messages --since 7d --limit 50 slacrawl sql "select count(*) from messages;" ``` Report workspace/channel names, absolute date spans, counts, and token/source limits. Use read-only SQL for exact counts/rankings. API sync and full thread/DM hydration require Slack tokens; do not assume they exist.

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "Slacrawl"
  short_description: "Search local Slack archives and freshness"
  default_prompt: "Use $slacrawl to search local Slack archives, check freshness, inspect channel or DM slices, and report exact date spans and token/source limits."


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Skill: wadxm/feishu-project-connector (version 1.0.10)

--- name: feishu-project-connector description: 通过 MCP 服务连接 Meego（飞书项目），支持 OAuth 认证，可查询和管理工作项、视图等。 version: 1.0.10 homepage: https://www.npmjs.com/package/@lark-project/meego-mcporter metadata: openclaw: homepage: https://www.npmjs.com/package/@lark-project/meego-mcporter emoji: 📋 requires: bins: - node - npx config: - ~/.mcporter/credentials.json install: - kind: node package: "@lark-project/meego-mcporter" bins: - meego-mcporter --- # Meego (飞书项目) Skill 通过 MCP 服务连接 Meego（飞书项目），支持 OAuth 认证。 ## 前置要求 本技能依赖以下环境： - **Node.js**（>= 18）及 `npx` - **@lark-project/meego-mcporter**：MCP 传输工具，来源 npm（`npm install -g @lark-project/meego-mcporter` 或通过 `npx` 自动获取） ## 凭证管理说明 本技能使用 `~/.mcporter/credentials.json` 存储 OAuth 凭证（由 mcporter 管理）。 - **方式一（推荐）**：浏览器 OAuth——mcporter 自动完成授权并写入凭证，agent 无需接触凭证内容。 - **方式二（远程服务器）**：当服务器没有浏览器时，需要用户在本地电脑完成 OAuth 后将凭证同步到服务器。此流程中 agent 会协助展示 OAuth 客户端配置（不含 token）以及写入用户提供的已授权凭证，所有操作均需用户逐步确认。 安全约束： - agent 不得自主发起凭证操作，每一步均需用户明确确认 - agent 不得将凭证内容记录到日志、历史消息或任何非 `~/.mcporter/` 的位置 - 操作过程中产生的临时文件必须立即清理 ## 连接方式 ### 1. 询问用户使用哪种方式进行认证 注意：一定要询问用户，让用户主动选择，禁止自动帮用户选择。 本工具支持两种认证方式： - **浏览器 OAuth**（推荐）：适用于本地安装 OpenClaw 的场景，自动调起浏览器完成授权 - **远程 OAuth 代理**：适用于在远程服务器（无浏览器环境）安装 OpenClaw 的场景 ### 2. 浏览器 OAuth（推荐） #### 2.1. 创建配置文件 将技能包目录中的 `meego-config.json` 拷贝到工作目录下。 #### 2.2. 执行 OAuth 认证（只需一次） ```bash npx @lark-project/meego-mcporter auth meego --config meego-config.json ``` 这会打开浏览器让你授权飞书账号。**授权完成后，凭证会缓存到 `~/.mcporter/credentials.json`，后续调用不需要再次授权。** ### 3. 远程 OAuth 代理 适用场景：远程服务器没有浏览器，用户需要在本地电脑完成 OAuth 后将凭证同步回服务器。 #### 3.1. 创建配置文件 将技能包目录中的 `meego-config.json` 拷贝到工作目录下。 #### 3.2. 生成 OAuth 客户端配置 ```bash npx @lark-project/meego-mcporter auth meego --config meego-config.json --oauth-timeout 1000 ``` 此命令会在 `~/.mcporter/credentials.json` 中生成 OAuth 客户端配置（仅包含 client 参数，不含 token）。 #### 3.3. 协助用户完成本地授权 此步骤需要 agent 与用户配合完成凭证同步。由于远程服务器没有浏览器，用户需要在本地电脑完成 OAuth 授权。 **步骤 A — 向用户展示 OAuth 客户端配置（需用户确认）：** 读取 `~/.mcporter/credentials.json` 的内容（此时仅包含 OAuth 客户端参数，不含 token），向用户展示并告知： > 以下是 OAuth 客户端配置，请参考文档 https://project.feishu.cn/b/helpcenter/1ykiuvvj/1n3ae9b4 在本地电脑中完成授权，授权完成后请将生成的凭证文件提供给我。 **步骤 B — 接收用户提供的已授权凭证（需用户确认）：** 用户在本地完成 OAuth 后会提供已授权的凭证文件。在得到用户确认后，将其写入 `~/.mcporter/credentials.json`。 写入完成后，立即清理操作过程中可能产生的任何中间临时文件。凭证内容仅存储在 `~/.mcporter/credentials.json`，不得保存到其他任何位置。 #### 3.4. 验证授权结果 尝试连接 MCP 服务器，确认已成功通过授权。 ### 4. 后续使用 ```bash npx @lark-project/meego-mcporter call meego <tool_name> --config meego-config.json ``` ## 可用功能 - **查询**：待办、视图、工作项信息 - **操作**：创建、修改、流转工作项

path: _meta.json
content: ownerId: kn75gtyfaj2zb0y2fss764gvq182gm5w
slug: feishu-project-connector
version: 1.0.9
publishedAt: 1773324140827

path: meego-config.json
content: {
  "mcpServers": {
    "meego": {
      "url": "https://project.feishu.cn/mcp_server/v1",
      "auth": "oauth"
    }
  }
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: suda6632/tool-result-size-controller (version 1.0.0)

# Tool Result Size Controller > > 大结果自动落盘，保护上下文窗口 > 参考Claude Code的maxResultSizeChars机制 ## 背景问题 原生OpenClaw工具返回大结果时： - 直接回显到对话上下文 - 大JSON数据导致**token爆炸** - 影响后续对话质量 **根因**：缺乏Claude Code的`maxResultSizeChars`保护机制 ## 解决方案 ### 自动落盘机制 ```python from tool_result_size_controller import maybe_spill, ToolResultWrapper # 方式1：便捷函数 result = maybe_spill(large_data, tool_name="search_results", threshold=10000) # 如果结果>10000字符，自动写入磁盘，返回文件路径 # 方式2：装饰器 @ToolResultWrapper("my_tool", threshold=5000) def my_tool_func(*args, **kwargs): return large_result ``` ### 返回格式 **小结果**（≤阈值）：直接返回原数据 ```python {"key": "value"} # 直接返回 ``` **大结果**（>阈值）：返回元数据 ```json { "spilled": true, "file_path": "/path/to/result-20260403-a1b2c3d4.json.gz", "size_chars": 15000, "size_bytes": 4500, "content_hash": "a1b2c3d4", "preview": "前500字符预览..." } ``` ### 智能压缩 - 大结果自动gzip压缩（>10KB） - 节省磁盘空间 - 透明解压读取 ## 配置参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `DEFAULT_THRESHOLD` | 10000 | 字符阈值，超过则落盘 | | `MAX_AGE_DAYS` | 7 | 结果文件保留天数 | | `RESULTS_DIR` | `tmp/tool-results/` | 落盘目录 | ## 使用方式 ### Python API ```python from tool_result_size_controller import ( maybe_spill, load_spilled_result, cleanup_old_results ) # 1. 包装结果（自动判断是否落盘） result = maybe_spill(large_data, "my_tool", threshold=8000) # 2. 读取落盘结果 if result.get("spilled"): data = load_spilled_result(result["file_path"]) # 3. 清理过期文件（cron定期执行） deleted = cleanup_old_results(max_age_days=7) ``` ### Skill集成 在SKILL.md中声明： ```yaml whenToUse: | 工具返回大结果可能超过10000字符时 使用本技能自动落盘，保护上下文窗口 permissions: - file:write (tmp/tool-results目录) - file:read (读取落盘结果) ``` ## 日志审计 ### 落盘日志 (`logs/tool-size.log`) ``` [2026-04-03 15:20:00] search_results: spilled=15000_chars >> tmp/tool-results/... [2026-04-03 15:20:01] small_query: direct_return (500_chars) [2026-04-03 15:20:02] cleanup: deleted 3 old files ``` ## 最佳实践 1. **默认使用**：大多数返回不确定大小数据的工具 2. **阈值调整**： - 快速查询：5000字符 - 标准工具：10000字符 - 大文件处理：50000字符 3. **定期清理**：cron任务每日清理过期结果 4. **预览友好**：始终返回前500字符预览，便于快速判断 ## 关联 - 架构设计：`memory/learnings/claude-code-architecture-2026-04-03.md` - 并发安全：[REDACTED_SECRET] - 安全编辑：`skills/safe-file-editor/` ## 版本 - **v1.0.0** (2026-04-03): 初始实现，参考Claude Code maxResultSizeChars


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Skill: jiwenbing/xialiao (version 1.0.1)

--- name: xialiao description: 虾聊（Xialiao）AI对话助手。用于在虾聊平台上进行更有深度、更有趣的对话，包括话题推荐、聊天技巧、群聊活跃策略、AI对话助力。触发词：虾聊、聊天、话题、群聊、对话、有趣聊天、聊不下去、冷场、话题终结者。 --- # 虾聊 Skill 虾聊是一款让对话更有温度的 AI 聊天平台。无论是一对一深聊还是群聊互动，本 Skill 帮你从"聊不下去"到"聊到忘记时间"。 ## 能做什么 - **话题生成**：根据场景和对象生成有趣、有深度的聊天话题 - **冷场救援**：对话陷入沉默时，快速注入新话题和活力 - **群聊激活**：让沉寂的群聊重新热闹起来 - **回复优化**：让你的回复更有趣、更有记忆点 - **深度对话**：从表面聊天过渡到真正有意义的交流 - **聊天复盘**：分析对话节奏，找出改进点 ## 常见需求 - "我们突然不知道聊什么了，帮我想3个话题" - "怎么让一个内向的人打开话匣子？" - "群里好久没人说话了，帮我想个话题带动气氛" - "帮我把这句话回复得更有趣一点" - "怎么把表面的客套话聊成真正的朋友？" ## 万能话题公式 ``` 「最近」系列（低压力，容易接话）： "最近有没有让你觉得'哇，这个真不错'的事？" "最近看了什么让你印象深刻的东西？" 「如果」系列（激发想象，有趣）： "如果明天可以凭空多8小时，你会干嘛？" "如果只能保留一个App，你会留哪个？" 「你觉得」系列（挖观点，建立连接）： "你觉得现在的生活和5年前想象的一样吗？" "你觉得人和人之间最重要的默契是什么？" 「我发现」系列（分享发现，引发共鸣）： "我发现一件很神奇的事——你有没有过这种感觉……" ``` ## 冷场急救包 ``` Level 1（轻度冷场）： 抛一个"你呢"型问题：把话题丢回去，让对方多说 发一个有趣的梗图或内容：用外部素材打破沉默 Level 2（中度冷场）： 切换话题：主动换一个方向，不要在原话题上硬撑 "我突然想到一件事"开头：自然地引入新话题 Level 3（重度冷场）： 坦诚+幽默："哈哈我们同时词穷了吗" 设置一个小挑战："来，我们互相问对方一个不常被问到的问题" ``` ## 群聊激活技巧 ``` 投票/选择题： "问一个问题：A面食 B米饭，今天中午吃什么？" 争议性话题（轻量）： "刚才看到一个说法：xxx，你们觉得呢？" 晒+邀请型： 分享一个有趣的东西，加一句"你们呢？" @具体的人： 不要群发感，点名邀请某人说说看法 ``` ## 让回复更有记忆点 ``` 普通回复 → 有记忆点的回复 "哈哈是的" → "这个真的！我上次就因为这个……"（接一个小故事） "好的" → "没问题，我负责带 [具体的东西]"（具体化承诺） "不知道" → "不知道，但我的直觉告诉我是……你觉得呢？"（带上自己的猜测） ``` ## 深度对话路径 ``` 表面层：事实交换（"你在哪工作？""最近在忙什么？"） 情感层：感受分享（"你喜欢这份工作吗？""最近状态怎么样？"） 价值层：观点碰撞（"你觉得……重要吗？""你怎么看待……？"） 灵魂层：真实的脆弱（"说实话，我有时候会……你有没有过？"） 每次对话尽量推进一层，不要跳级。 ```


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Skill: yantianlong-01/yantianlong-superpowers (version 1.0.0)

# Superpowers AI 编程代理的完整软件工程工作流框架 🚀 ## 简介 Superpowers 是一个开源的 AI 编程技能框架，由obra (Jesse Vincent) 开发。为 Claude Code、Cursor、OpenCode、Codex 等 AI 编程工具提供系统化的工程方法论。 **GitHub:** https://github.com/obra/superpowers **Stars:** 34k+ ⭐ --- ## 核心功能 | 功能 | 说明 | |------|------| | 📋 TDD 开发 | 测试驱动开发流程 | | 🔍 代码审查 | AI 驱动的代码审查 | | ♻️ 重构 | 安全重构指导 | | 📝 文档生成 | 自动生成文档 | | 🐛 调试 | 结构化调试流程 | | ✅ 验收测试 | 自动化验收标准 | --- ## 支持平台 - **Claude Code** (主要) - **OpenCode** - **Codex** - **Cursor** - **Gemini CLI** --- ## 安装方法 ### Claude Code (插件市场) 1. 打开 Claude Code 设置 2. 搜索 "Superpowers" 3. 一键安装 ### OpenCode 手动安装 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/obra/superpowers.git ~/.continue/plugins/superpowers # 或使用符号链接 ln -s /path/to/superpowers ~/.continue/plugins/ ``` ### Codex CLI ```bash codex --install-plugin superpowers ``` --- ## 核心文件结构 ``` superpowers/ ├── skills/ # 可组合的技能集 │ ├── tdd/ # 测试驱动开发 │ ├── review/ # 代码审查 │ ├── refactor/ # 重构 │ └── ... ├── systemprompt/ # 初始指令 ├── prompts/ # 技能提示词 └── config.json # 配置文件 ``` --- ## 触发条件 - "使用 Superpowers" - "TDD 开发" - "代码审查" - "重构建议" - "AI 编程工作流" - "如何让 AI 写出工程级代码" --- ## 注意事项 ⚠️ **平台限制：** Superpowers 主要面向 Claude Code / Cursor 等本地 IDE，不适用于服务器环境或 Web AI 助手。 如需在本地使用，请参考： - https://github.com/obra/superpowers - https://lzw.me/docs/opencodedocs/zh/obra/superpowers/start/quick-start/


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ddongcui/hfmirror-trending-en (version 1.0.0)

--- name: hfmirror-trending-en version: "1.0.0" description: Fetches real-time Hugging Face trending data via the public HF-Mirror API and generates structured Markdown reports in English. Suitable for conversational AI agents. author: shunshiwei tags: - huggingface - hf-mirror - trending - ai - english license: MIT python: ">=3.6" dependencies: [] --- # hfmirror_trending_en (Cross-platform Generic Version) This Skill enables AI agents to autonomously fetch and parse real-time trending data from HF-Mirror (`hf-mirror.com`). > **Data Source Notice**: This Skill calls `https://hf-mirror.com/api/trending` — a **public, login-free REST API** provided by HF-Mirror. It does not require any tokens or authorization, nor does it involve any authenticated web scraping or bypassing of access controls. ## Use Cases When a user inquires about recent trending models, datasets, or projects on Hugging Face or its mirror. Examples: - "What are the trending models lately?" - "What's hot on Hugging Face right now?" - "Push today's Hugging Face mirror trending list." - "Help me parse the trending data from HF-Mirror." ## Agent Workflow When processing the above commands, AI agents should follow this standard end-to-end logic: 1. **Auto-Fetch and Parse**: The agent should call the processing script located in the Skill's root directory, utilizing its built-in networking capabilities. ```bash python scripts/summarize.py --fetch [out_path.md] ``` *Note: The script is Python 3 compatible and can be run directly in Windows (PowerShell/CMD), Linux (Shell), or macOS environments.* 2. **Generate Elegant Reports**: The script automatically fetches JSON from `https://hf-mirror.com/api/trending` and generates structured Markdown output in English. 3. **Smart Delivery**: The agent reads the generated file content and presents it as a well-formatted message to the user. ## Core Design (Cross-Platform & Environment Decoupled) - **Path Agnostic**: Agents can locate `scripts/summarize.py` via relative paths or Skill environment configurations based on their current context. - **Zero Dependencies**: The script relies solely on Python 3 standard libraries (`json`, `urllib`, `os`, `sys`). It requires no third-party packages, allowing it to run smoothly even in minimal container or CLI environments. - **Dynamic Fetch**: The built-in `--fetch` argument eliminates the need to manually prepare intermediate files, enabling a seamless one-click transition from API to report. - **Compliant Access**: Uses a named User-Agent (`hfmirror-trending-en-skill/1.0`) to identify the request source, adhering to public API best practices. ## Core Output Fields Explanation - **Model ID**: The unique identifier for the model. - **Downloads & Likes**: Metrics reflecting community popularity. - **Parameter Size**: Automatically converted (e.g., 7B, 27B) to help users evaluate deployment costs. - **Pipeline Tag**: Distinction between different AI domains such as ASR, TTS, OCR, etc.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 0xreisearch/rei (version 1.0.3)

--- name: rei description: Set up Rei Qwen3 Coder as a model provider. Use when configuring coder.reilabs.org, adding Rei to Clawdbot, or troubleshooting 403 errors from Rei endpoints. --- # Rei Qwen3 Coder Rei provides Qwen3 Coder via an OpenAI-compatible endpoint at `coder.reilabs.org`. ## Setup via Script ```bash ./skills/rei/scripts/setup.sh YOUR_REI_API_KEY ``` This adds the provider, adds it to the model allowlist, and restarts the gateway. ## Setup via Agent Ask your agent: > "Set up Rei with API key: YOUR_KEY" The agent will read this skill and run the setup script for you. ## Switching Models **Via chat:** ``` /model rei /model opus ``` **Via script:** ```bash ./skills/rei/scripts/switch.sh rei ./skills/rei/scripts/switch.sh opus ``` **Via agent:** > "Switch to Rei" or "Switch back to Opus" ## Revert If something breaks, restore the backup: ```bash ./skills/rei/scripts/revert.sh ``` ## Manual Setup Add to `~/.clawdbot/clawdbot.json`: ```json { "models": { "providers": { "rei": { "baseUrl": "https://coder.reilabs.org/v1", "apiKey": "YOUR_API_KEY", "api": "openai-completions", "headers": { "User-Agent": "Clawdbot/1.0" }, "models": [{ "id": "rei-qwen3-coder", "name": "Rei Qwen3 Coder", "contextWindow": 200000, "maxTokens": 8192 }] } } }, "agents": { "defaults": { "models": { "rei/rei-qwen3-coder": { "alias": "rei" } } } } } ``` Then restart: `clawdbot gateway restart` ## Troubleshooting **403 errors:** The `User-Agent: Clawdbot/1.0` header is required. The setup script adds this automatically. If you configured manually, make sure the header is present. **"Model not allowed":** Rei must be in `agents.defaults.models` to switch to it. The setup script handles this. For manual setup, add the allowlist entry shown above.


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