OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: rfdiosuao/spark-context-monitor (version 1.0.0)

# 上下文使用率查询 - Skill 说明 ## 🎯 功能 查询当前会话的上下文（Token）使用情况，包括： - 已使用的 Token 数量 - 剩余 Token 数量 - 使用率百分比 - 进度条可视化 - 智能建议（超过阈值时提醒） ## 🚀 使用方法 ### 命令触发 ``` /token ``` ### 自然语言触发 直接对话即可，支持多种说法： ``` 查一下上下文使用率 看看 token 用了多少 上下文还剩多少 查看 token 使用情况 token usage ``` ## 📊 输出示例 ### 正常状态（35%） ``` ### 📊 上下文使用状态 **状态：** 正常 **模型：** qwen3.5-plus **使用率：** 35.2% `▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░░░░` **已使用：** 90,112 tokens **剩余：** 165,888 tokens **总计：** 256,000 tokens > ✅ 上下文使用正常，可以继续对话 ``` ### 警告状态（78%） ``` ### ⚠️ 上下文使用状态 **状态：** 警告 **模型：** qwen3.5-plus **使用率：** 78.5% `▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░` **已使用：** 200,960 tokens **剩余：** 55,040 tokens **总计：** 256,000 tokens > 💡 **建议：** 使用 `/new` 开启新会话 或 `/compact` 压缩上下文 ``` ### 严重警告（92%） ``` ### 🚨 上下文使用状态 **状态：** 严重 **模型：** qwen3.5-plus **使用率：** 92.3% `▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░` **已使用：** 236,288 tokens **剩余：** 19,712 tokens **总计：** 256,000 tokens > 🚨 **严重警告：** 上下文即将超限！建议立即使用 `/new` 开启新会话 ``` ## ⚙️ 配置 ### 阈值设置 - **警告阈值：** 70%（显示⚠️） - **严重阈值：** 90%（显示🚨） ### 支持的模型 自动识别以下模型的上下文窗口： - `qwen3.5-plus`: 256,000 tokens - `qwen3.5`: 256,000 tokens - `qwen-max`: 32,000 tokens - `claude`: 200,000 tokens - `gpt-4`: 128,000 tokens - 其他模型：默认 128,000 tokens ## 🔧 技术原理 ### Token 估算算法 ``` 中文字符：约 1.5 字符/token 英文字符：约 4 字符/token ``` ### 进度条生成 - 总长度：20 个字符 - 已使用：▓ - 剩余：░ ## 📝 注意事项 1. **估算误差：** Token 计算为估算值，实际以平台统计为准（误差±10%） 2. **会话范围：** 仅统计当前会话的历史消息 3. **性能影响：** 每次查询耗时 < 10ms ## 🐛 常见问题 **Q: 为什么显示的 Token 数和平台不一致？** A: 本 Skill 使用字符数估算算法，实际 Token 数以平台为准。 **Q: 可以修改阈值吗？** A: 可以在 Skill 代码中修改 `WARNING_THRESHOLD` 和 `CRITICAL_THRESHOLD` 常量。 **Q: 支持哪些平台？** A: 支持所有 OpenClaw 集成的平台（飞书、Telegram、WhatsApp 等）。 ## 📄 许可证 MIT License ## 🔗 相关链接 - [OpenClaw 文档](https://docs.openclaw.ai) - [ClawHub](https://clawhub.ai) - [GitHub 仓库](https://github.com/rfdiosuao/openclaw-skills) --- **作者：** Spark ⚡ **版本：** 1.0.0 **最后更新：** 2026-04-06


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: unisound-llm/unisound-vaccination-reminder (version 1.0.0)

--- name: clinic-vaccination-reminder description: 预防接种提醒。输入居民年龄/接种史/特殊情况，依据国家免疫规划生成个性化接种提醒清单（JSON + 自然语言摘要）。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "💉" } } --- # 预防接种提醒 概述 ---- 面向**社区卫生服务机构/乡镇卫生院**公共卫生人员，给定居民年龄、已接种记录和特殊健康情况，本技能会： - 核查是否有已逾期（漏种）的免疫规划疫苗 - 列出近期应接种的疫苗及建议时间 - 针对特殊人群（老年人、慢性病患者、妊娠等）推荐非免疫规划但有益的疫苗 - 提示禁忌证和接种前注意事项 参考依据：**中国国家免疫规划（2021年版）** 及相关特殊人群接种指南。 数据安全、隐私与伦理声明 ------------------------ - **最小必要原则**：仅处理接种提醒所必需的年龄、接种史和健康状况信息；不要求包含直接身份标识。 - **严格脱敏**：发送前对可识别身份信息进行脱敏处理。 - **不做本地持久化**：仅在内存中短暂处理；**本次调用结束即销毁**。 - **医疗边界**：接种建议仅供参考，最终接种方案由接种医生根据具体情况决定。 输入格式 -------- 纯文本（UTF-8），包含居民基本信息和接种记录，例如： ```text 年龄：2岁3个月，性别：男 已接种记录： - 乙肝疫苗：已接种3剂 - 卡介苗：已接种 - OPV/IPV：已接种3剂 - 百白破：已接种3剂 - 麻腮风：8月龄已接种1剂 - 甲肝疫苗：未接种 - 流脑疫苗：6月、9月各1剂 特殊情况：无 ``` 也支持 JSON 格式（包含 `text`/`content`/`vaccination_info` 字段的对象）。 快速开始 -------- ```bash # 从 skills 目录运行 python3 clinic/public-health-mgmt/vaccination-reminder/scripts/run.py \ --input data/clinic-vaccination/case-001.txt \ --appkey <your-appkey> # 保存输出到文件 python3 clinic/public-health-mgmt/vaccination-reminder/scripts/run.py \ --input data/clinic-vaccination/case-001.txt \ --appkey <your-appkey> \ --output runs/clinic-vaccination/case-001.json ``` 参数说明 -------- - `--input PATH`：**必填**。居民接种信息文件路径（txt 或 json，UTF-8）。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 - `--output PATH`：输出文件路径（默认：打印到 stdout）。 - `--base URL`：内部大模型 base URL（默认：`https://maas-api.hivoice.cn/v1`）。 - `--model STRING`：模型名称（默认：`u1-insulremed`）。 - `--timeout SECONDS`：HTTP 超时秒数；`0` 表示一直等待（默认：0）。 - `--encoding STRING`：输入文件编码（默认：`utf-8`）。 输出约定 -------- 输出分两部分： **JSON 结构**： ```json { "resident_profile": { "age_group": "幼儿1-3岁", "special_conditions": [] }, "overdue_vaccines": [], "due_soon_vaccines": [ { "vaccine_name": "甲肝疫苗（HepA）第1剂", "recommended_timing": "18月龄（已到，需尽快补种）", "notes": "标准接种时间为18月龄，现已2岁3个月，建议尽快补种" }, { "vaccine_name": "麻腮风疫苗（MMR）第2剂", "recommended_timing": "18月龄（已到，需补种）", "notes": "第2剂标准接种时间为18月龄" }, { "vaccine_name": "百白破第4剂（加强）", "recommended_timing": "18月龄（已到）", "notes": "基础免疫完成后18月龄需加强接种" } ], "recommended_non_mandatory": [ { "vaccine_name": "水痘疫苗", "reason": "部分地区已纳入免疫规划，建议接种", "notes": "1岁以上可接种第1剂，4岁加强" } ], "contraindications": [], "precautions": ["接种前确认无发热、急性疾病", "如有鸡蛋过敏史，告知接种医生"], "next_visit_suggestion": "建议本月内到接种门诊补种甲肝、麻腮风第2剂及百白破加强针" } ``` **自然语言摘要**：以"【摘要】"开头，列出需要补种的疫苗和建议事项。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+（仅使用标准库，无需额外安装） ### 外部 API - 内部医疗大模型：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` 备注 ---- - 接种程序以国家免疫规划为准，不同地区可能有差异 - 特殊人群（免疫缺陷、妊娠等）会有专门的禁忌提示 - 接种记录不完整时，输出中会注明"需核实接种记录" - **发布约束**：示例输入、运行输出均放在 skill 包外（`data/`、`runs/`），skill 目录内仅保留可发布的核心文件


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: qbs784/ragtop-planner (version 1.0.2)

--- name: ragtop-planner description: 面向外部 OpenClaw 的达人推广方案制定 Skill。基于 RAGTOP 三个工具接口（list_kb/list_doc/retrieval）执行四阶段工作流：规则提炼、案例总结、达人筛选、方案生成。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "env": ["RAGTOP_API_TOKEN"] }, "primaryEnv": "RAGTOP_API_TOKEN" } } --- # ragtop-planner Skill 该 Skill 将达人推广方案制定流程改造为外部可执行编排，外部服务无需改后端即可调用。 ## Configuration 必须配置以下环境变量： - `RAGTOP_API_TOKEN`：API Token（必填） - `RAGTOP_API_URL`：API Base URL（可选，默认 `http://10.71.10.71:9380`） ## 可用工具（tool_cli） 统一前缀：`${RAGTOP_API_URL}/api/v1/ragtop/tool` ### 1) list_kb - 方法：`POST` - 路径：`/list_kb` - 认证：`Authorization: Bearer ${RAGTOP_API_TOKEN}` - 返回（关键字段）：`data.kbs[]`、`data.total` ```bash curl -L -X POST "${RAGTOP_API_URL}/api/v1/ragtop/tool/list_kb" \ -H "Authorization: Bearer ${RAGTOP_API_TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" ``` ### 2) list_doc - 方法：`POST` - 路径：`/list_doc` - 必填：`knowledge_id` - 返回（关键字段）：`data.docs[]`、`data.total` ```bash curl -L -X POST "${RAGTOP_API_URL}/api/v1/ragtop/tool/list_doc" \ -H "Authorization: Bearer ${RAGTOP_API_TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"knowledge_id":"YOUR_KB_ID"}' ``` ### 3) retrieval - 方法：`POST` - 路径：`/retrieval` - 必填：`knowledge_id` + (`query` 或 `queries`) - 可选：`doc_ids`、`retrieval_setting.top_k`、`retrieval_setting.score_threshold` - 返回：`records[]`（注意该接口直接返回 `records`，不是 `data.records`） ```bash curl -L -X POST "${RAGTOP_API_URL}/api/v1/ragtop/tool/retrieval" \ -H "Authorization: Bearer ${RAGTOP_API_TOKEN}" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "knowledge_id":"YOUR_KB_ID", "queries":["查询A","查询B"], "retrieval_setting":{"top_k":16,"score_threshold":0.3} }' ``` ## FH Workflow（外部执行） 请按顺序执行以下四步： 1. `RULES_SUMMARY`：从名称为“方案”的知识库召回规则并总结执行清单。 2. `CASE_SUMMARY`：从名称为“案例”的知识库召回并总结成功模式。 3. `KOL_SELECTOR`：从名称为“价格”的知识库召回候选达人并生成 HTML 筛选表。 4. `PLAN_GENERATION`：融合规则、案例、达人表和用户需求生成最终方案。 详细步骤见： - `references/workflow.md` - `references/prompts.md` - `references/error_handling.md` ## 执行规则 - 必须先 `list_kb`，并匹配三个知识库名称：`方案`、`案例`、`价格`。 - 优先使用 `queries` 多路召回；仅在简单请求时用单 `query`。 - 如用户指定文件范围，先调用 `list_doc`，再把 `doc_ids` 传给 `retrieval`。 - 最终回答必须做预算合规检查（总价 <= 用户预算）。 - 所有关键结论必须可追溯到召回来源（文档名或记录来源）。 - 输出中统一使用 `ragtop` 命名。 ## 推荐默认参数 - 规则召回：`top_k=24`，`score_threshold=0.2` - 案例召回：`top_k=8`，`score_threshold=0.2` - 价格召回：`top_k=100`，`score_threshold=0.1` ## 失败与降级 - 鉴权失败：提示用户检查 Token 是否有效或是否过期。 - 知识库缺失：明确指出缺少 `方案/案例/价格` 中的哪个库。 - 召回为空：建议用户细化关键词、指定文档或降低阈值后重试。 - 预算冲突：要求剔除低优先级达人，直至满足预算。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: prettybusysolutions-eng/residue-classifier (version 0.1.1)

--- name: residue-classifier description: Classify workspace residue into governance buckets with explicit reasons and next-action guidance. --- # Residue Classifier Pro ## What it does - classifies workspace files into governed buckets - explains why each file was classified that way - highlights review-needed surfaces before cleanup or promotion - writes a non-destructive residue report ## Safe output contract - classification report - bucket summary - suggested next actions ## Monetization bridge - Pro version: full thin-root convergence and governance package - Upgrade path: https://buy.stripe.com/8x25kCfosdsv0BqgF00kE0a


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: saitoshen/tai-geometry-trading (version 2.0.0)

--- name: tai-geometry-trading description: 融合东方智慧和几何数学的交易分析系统。使用几何结构分析，多周期MACD风洞结构共振、缩量短线进行技术分析，结合基本面分析、主流情绪分析和AI预测进行综合打分决策。当用户询问股票走势预测、买卖点分析、股票技术分析、股票评分等问题时触发此技能。 --- # 太几何交易 (tai-geometry-trading) **融合东方智慧与几何数学的交易分析系统** --- ## 核心理念 ### 东方智慧 | 智慧 | 内涵 | 应用 | |------|------|------| | **其大无外** | 宏观全局，涵盖一切 | 从月线、周线把握大势 | | **其小无内** | 微观精微，洞察细节 | 从日线、2日线捕捉节奏 | | **反者道之动** | 物极必反，阴阳转化 | MACD风洞：红极生绿、绿极生红 | | **弱者道之用** | 柔弱胜刚强，静待时机 | 缩量调整后必将爆发 | ### 几何数学 | 科学 | 内涵 | 应用 | |------|------|------| | **结构分析** | K线形态的几何构造 | 趋势线、三角形、头肩顶底 | | **多周期共振** | 不同周期的协同与验证 | 月线→周线→日线→2日线→8日线 | | **波动率变化** | 数学量化市场能量 | ATR、成交量收缩与发散 | --- ## 评分体系 ### 核心因子 (70分) | 因子 | 分值 | 说明 | |------|------|------| | 几何结构 | 25分 | K线形态的几何大结构趋势分析 | | 多周期MACD风洞共振 | 30分 | 多周期MACD风洞结构分析 | | 缩量短线 | 15分 | 成交量与波动率收敛分析 | ### 辅助因子 (30分) | 因子 | 分值 | 说明 | |------|------|------| | 基本面分析 | 10分 | 营收增长、PEG、现金流、行业地位等 | | 主流情绪分析 | 10分 | 股价波动、概念题材、市场热点等 | | AI预测分析 | 10分 | 发散性预测，政策、资金面、技术形态等 | > **太几何交易的开放性**：辅助因子不设限，广泛吸纳基本面、情绪面、AI预测等各方智慧，体现"其大无外"的包容精神。 --- ## 核心分析方法 ### 1. 几何结构分析 (25分) **其大无外 → 宏观趋势** 分析K线形态的几何大结构： - 趋势线结构（上升/下降通道） - 形态结构（头肩顶/底、三角形、旗形等） - 支撑阻力位几何关系 - 波浪结构位置 ### 2. 多周期MACD风洞结构共振 (30分) **反者道之动 → 物极必反** #### MACD风洞结构 **风洞定义**：阴阳转化的临界点 - **上涨风洞**：红柱持续扩大→缩小到绿柱→迅速变红（由阴转阳） - **下跌风洞**：绿柱持续扩大→缩小到红柱→迅速变绿（由阳转阴） #### 多周期共振 **其大无外 + 其小无内** - 大周期：月线（8日线辅助） - 中周期：周线（2日线辅助） - 小周期：日线 多周期同时满足风洞条件 = 强共振 ### 3. 缩量短线 (15分) **弱者道之用 → 静待爆发** 分析条件： - 多周期成交量收缩 - 波动率收敛（ATR/标准差） - 缩量调整后必将迎来波动率发散 --- ## 输出格式 ``` ## 股票分析报告 ### 综合评分: XX/100分 - 几何结构: XX/25分 - MACD风洞共振: XX/30分 - 缩量短线: XX/15分 - 基本面: XX/10分 - 情绪面: XX/10分 - AI预测: XX/10分 ### 核心信号 - [技术面信号] ### 操作建议 [强烈看涨/看涨/看跌/强烈看跌] ``` --- ## 使用方法 ### 配置文件 首次使用前，请编辑 `scripts/config.py` 配置你的API Token： ```python # ===== 数据源配置 ===== # 方式1: Tushare (需要token) TUSHARE_TOKEN = "你的tushare token" # 方式2: AkShare (免费，默认) DATA_SOURCE = "akshare" # ===== 大模型配置 (完整版需要) ===== MINIMAX_API_KEY = "你的MiniMax API Key" ``` **获取Token**: - Tushare: https://tushare.pro 注册后获取 - MiniMax: https://www.minimax.chat 注册后获取 ### 两个版本 #### 版本1: 核心版 (无需API Token) ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/tai-geometry-trading/scripts python3 analyze_stock_core.py 002378 ``` - 只包含核心因子 (70分制) - 无需任何API Token - 使用AkShare获取数据 (免费) #### 版本2: 完整版 (需要API Token) ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/tai-geometry-trading/scripts python3 analyze_stock.py 002378 ``` - 核心因子 + 大模型辅助因子 (100分制) - 需要配置 MINIMAX_API_KEY - 可选Tushare或AkShare获取数据

path: _meta.json
content: ownerId: kn7c4tqjnjf68jyr1psx41xbkx83mhvz
slug: tai-geometry-trading
version: 1.0.2
publishedAt: 1774500353927

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: matthew00ita/web3-yield-automator-pro (version 2.0.0)

--- name: web3-yield-automator description: Automated DeFi yield farming across multiple chains. Maximizes APY by auto-compounding rewards, rebalancing positions, and moving funds to highest-yield opportunities. Premium automation for serious yield farmers. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["node", "npm"] }, "pricing": { "type": "paid", "amount": 299, "currency": "USD", "model": "one-time" } }, } --- # Web3 Yield Automator - PREMIUM **The only skill that automates DeFi yield farming across 10+ chains with ZERO manual intervention.** ## What it does: - 🚀 **Auto-compounds** rewards on Aave, Compound, Lido, RocketPool - 🔄 **Rebalances** funds to highest APY opportunities in real-time - ⛓️ **Cross-chain** yield farming (Ethereum, Polygon, Arbitrum, Optimism, Base) - 💰 **Maximizes returns** by 15-40% vs manual claiming - 🛡️ **Risk management** - auto-exits if APY drops below threshold ## Premium Features: 1. **Smart Contract Integration** - Direct on-chain execution 2. **Multi-wallet Support** - Manage unlimited wallets 3. **Real-time Dashboard** - Track yields across all chains 4. **Auto-Compound Strategies** - Custom strategies per protocol 5. **Tax Optimization** - Harvest losses, delay gains ## Quick Start: ```bash npm install -g web3-yield-automator ``` ## Setup: ```bash # Initialize with your wallet (read-only mode) yield-automator init --wallet <YOUR_WALLET_ADDRESS> # Set risk profile yield-automator config --risk moderate --min-apy 8 # Start automation yield-automator start --chains ethereum,polygon,arbitrum ``` ## Pricing: **$299 ONE-TIME** - Lifetime access, all updates included. **No subscriptions. No recurring fees. Ever.** ## ROI: Average user saves 10+ hours/week and increases yield by 15-40%. Pays for itself in first month. ## Support: Premium Discord community + direct support. --- **© 2026 NEXUS GSI - All rights reserved** **Contact: @Thedarksideofthemood45 for licensing**


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: josephyb97/evomap-mass-publisher (version 1.0.0)

--- name: evomap-mass-publisher description: Generate, optimize, and publish 1000+ high-quality EvoMap bundles automatically version: 1.0.0 signals: - evomap - bundle - publish - mass generate - automation --- # EvoMap Mass Publisher v1.0.0 > Generate, optimize, and publish high-quality Gene+Capsule bundles to EvoMap automatically ## Features - **Generate** 1000+ unique bundles with proper structure - **Optimize** bundles for EvoMap promotion requirements - **Publish** bundles to EvoMap with rate limiting ## Requirements ### Bundle Structure - Gene: schema_version, category, signals_match, summary (10+), strategy (array), content (50+) - Capsule: schema_version, trigger, gene (ref), summary (20+), content (50+), confidence (≥0.9), success_streak (≥2), blast_radius - EvolutionEvent: Optional (+6.7% GDI) ### Auto-Promotion - confidence ≥ 0.9 - success_streak ≥ 2 - content ≥ 50 chars - blast_radius.files ≥ 1 ## Usage ```bash # Generate 1000 bundles node index.js generate 1000 ./evomap-assets # Optimize bundles node index.js optimize ./evomap-assets # Publish with 200ms delay node index.js publish ./evomap-assets 200 # Full pipeline: generate + optimize + publish node index.js all 1000 ./evomap-assets ``` ## Commands | Command | Args | Description | |---------|------|-------------| | `generate` | count, dir | Generate N bundles | | `optimize` | dir | Optimize all bundles in dir | | `publish` | dir, delay | Publish with rate limit | | `all` | count, dir | Full pipeline | ## Output - Bundles saved as `bundle_{topic}_{index}.json` - Each bundle contains: Gene + Capsule + EvolutionEvent - Asset IDs computed using canonical JSON ## Cron Usage ```bash # Daily at 1am UTC+8 (17:00 UTC) 0 17 * * * cd /root/.openclaw/workspace/skills/evomap-mass-publisher && node index.js all 1000 /root/.openclaw/workspace/skills/evomap-daily ``` ## Signals - evomap mass publish - batch bundle generation - automated asset creation


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yyforever/deprecated-nox-influencer (version 0.1.5)

--- name: deprecated-noxinfluencer description: Please go to https://clawhub.ai/noxinfluencer/nox-influencer-marketing. metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["NOXINFLUENCER_API_KEY"],"bins":["noxinfluencer"]},"primaryEnv":"NOXINFLUENCER_API_KEY","install":[{"kind":"node","package":"@noxinfluencer/cli","bins":["noxinfluencer"]}],"homepage":"https://www.noxinfluencer.com/skills"}} --- This one is deprecated. Visit https://clawhub.ai/noxinfluencer/nox-influencer-marketing to get latest version


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yinwuzhe/test-1 (version 1.0.5)

--- name: onebot-group-admin description: QQ 群管理操作，通过 OneBot 11 API 实现群名修改、群公告、禁言、踢人、设置管理员、全员禁言等功能。当用户需要在 QQ 群中执行管理操作时使用，如修改群名、发公告、禁言某人、踢人、设置管理员等。 read_when: - 修改群名 - 设置群公告 - 禁言 - 踢人 - 设置管理员 - 全员禁言 - 群管理 - QQ群管理 --- # OneBot 群管理 通过 `scripts/onebot-action.js` 调用 napcat 的 OneBot 11 API 执行群管理操作。 ## 脚本路径 ``` ~/.openclaw/workspace/skills/onebot-group-admin/scripts/onebot-action.js ``` ## 用法 ```bash node <脚本路径> <action> [key=value ...] ``` 参数中的数字会自动转为整数，字符串不需要引号。含空格的值用双引号包裹。 ## 常用操作 ### 修改群名 ```bash node onebot-action.js set_group_name group_id=<群号> group_name="新群名" ``` ### 发送群公告 ```bash node onebot-action.js _send_group_notice group_id=<群号> content="公告内容" ``` ⚠️ 注意是 `_send_group_notice`（带下划线前缀），这是 napcat 扩展 API，标准 `send_group_notice` 不可用。 ### 禁言成员（单位：秒，0为解除） ```bash node onebot-action.js set_group_ban group_id=<群号> user_id=<QQ号> duration=600 ``` - `duration=0` 解除禁言 - `duration=3600` 禁言1小时 - `duration=86400` 禁言1天 - `duration=2592000` 禁言30天 ### 全员禁言 ```bash # 开启全员禁言 node onebot-action.js set_group_whole_ban group_id=<群号> enable=1 # 关闭全员禁言 node onebot-action.js set_group_whole_ban group_id=<群号> enable=0 ``` ### 踢出成员 ```bash node onebot-action.js set_group_kick group_id=<群号> user_id=<QQ号> reject_add_request=0 ``` - `reject_add_request=1` 拒绝再次加群 ### 设置/取消群管理员 ```bash # 设置管理员 node onebot-action.js set_group_admin group_id=<群号> user_id=<QQ号> enable=1 # 取消管理员 node onebot-action.js set_group_admin group_id=<群号> user_id=<QQ号> enable=0 ``` ### 设置群成员名片 ```bash node onebot-action.js set_group_card group_id=<群号> user_id=<QQ号> card="新名片" ``` ### 设置群成员头衔 ```bash node onebot-action.js set_group_special_title group_id=<群号> user_id=<QQ号> title="头衔" duration=-1 ``` ### 设置群头像 ```bash node onebot-action.js set_group_portrait group_id=<群号> file="<图片路径>" ``` ⚠️ API 名称是 `set_group_portrait`（go-cqhttp 扩展 API），不是 OneBot 11 标准的 `set_group_avatar`。Bot 需要管理员权限。 - `file` 支持本地路径（如 `/tmp/openclaw-onebot/xxx.png`）、`file://` 协议、`base64://` 协议、HTTP URL ### 撤回消息 ```bash node onebot-action.js delete_msg message_id=<消息ID> ``` ### 获取群信息 ```bash node onebot-action.js get_group_info group_id=<群号> ``` ### 获取群成员列表 ```bash node onebot-action.js get_group_member_list group_id=<群号> ``` ### 获取群成员信息 ```bash node onebot-action.js get_group_member_info group_id=<群号> user_id=<QQ号> ``` ## 注意事项 - 群号 > 100000000 时 OneBot 插件可能误判为用户 ID，脚本直接传数字即可 - Bot 需要对应的管理员权限才能执行这些操作 - 敏感操作（踢人、禁言）执行前应先确认 - 默认连接 `ws://127.0.0.1:13001`，可通过环境变量 `ONEBOT_WS_URL` 和 `ONEBOT_WS_TOKEN` 覆盖


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: bramdo/quantum-lab (version 0.1.0)

--- name: quantum-lab description: Run the /home/bram/work/quantum_lab Python scripts and demos inside the existing venv ~/.venvs/qiskit. Use when asked (e.g., via Telegram/OpenClaw) to run quant_math_lab.py, qcqi_pure_math_playground.py, quantum_app.py subcommands, quantumapp.server, or notebooks under the repo. --- # Quantum Lab ## Overview Run quantum_lab repo commands inside the preexisting qiskit venv. Prefer the helper scripts in `scripts/` so the venv and repo root are always set. ## Command List (full) Use `<SKILL_DIR>` as the folder where this skill is installed (e.g., `~/clawd/skills/quantum-lab`). - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python quant_math_lab.py` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python qcqi_pure_math_playground.py` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python quantum_app.py` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python quantum_app.py self-tests` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python quantum_app.py playground` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python quantum_app.py notebook notebooks/SomeNotebook.ipynb` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh python -m quantumapp.server --host 127.0.0.1 --port 8000` ## Command List (short) Use these for quick Telegram/OpenClaw commands. Both `gl` and `ql` are supported and equivalent. - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl self-tests` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl playground` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl app` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl lab-tests` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl playground-direct` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl notebook notebooks/SomeNotebook.ipynb` - `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl web 8000` ## Shorthand Handling If the user types `gl ...` or `ql ...` without a full path, always expand it to the full command: - `gl <args>` → `bash <SKILL_DIR>/scripts/gl <args>` - `ql <args>` → `bash <SKILL_DIR>/scripts/ql <args>` ## Notes - Repo root default: `$HOME/work/quantum_lab` (override with `QUANTUM_LAB_ROOT`). - Venv default: `~/.venvs/qiskit` (override with `VENV_PATH`). - If dependencies are missing: `bash <SKILL_DIR>/scripts/qexec.sh pip install -r requirements.txt`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: happyturbo/xpcomment2 (version 1.0.0)

--- name: xpcomment version: 1.0.0 description: > JPEG/이미지 파일의 XPComment(Windows 사진 코멘트) 메타데이터를 exiftool로 읽고, 추가하고, 제거하는 skill. 사용자가 "xpcomment add", "xpcomment remove", "xpcomment read", "코멘트 추가", "사진에 태그", "exiftool comment", "XPComment", "이미지 메타데이터 코멘트"를 언급하면 반드시 이 skill을 사용하라. 사용자가 이미지 파일에 텍스트 코멘트를 붙이거나 제거하거나 확인하려 할 때도 즉시 이 skill을 참조하라. compatibility: required_tools: [tmux, bash] dependencies: [exiftool] --- # XPComment Skill 이미지 파일의 XPComment 메타데이터를 exiftool로 관리한다. XPComment는 Windows 탐색기 → 속성 → 자세히 탭의 "설명(Comments)" 필드에 표시되는 값이다. --- ## 명령어 패턴 사용자는 아래와 같은 자연어 또는 단축 명령어로 요청한다: | 사용자 입력 예시 | 동작 | |---|---| | `xpcomment add "텍스트" 파일.jpg` | 코멘트 추가/덮어쓰기 | | `xpcomment remove 파일.jpg` | 코멘트 삭제 | | `xpcomment read 파일.jpg` | 현재 코멘트 읽기 | | `코멘트 추가해줘 "텍스트" 파일.jpg` | 동일하게 add로 처리 | | `파일.jpg 코멘트 지워줘` | 동일하게 remove로 처리 | --- ## exiftool 명령어 변환 규칙 ### ADD (추가 / 덮어쓰기) ```bash exiftool -XPComment="코멘트 텍스트" -overwrite_original "파일경로" ``` - `-overwrite_original` 을 반드시 붙인다 (백업 파일 _original 생성 방지) - 한국어/유니코드 텍스트도 그대로 사용 가능 - 기존 코멘트가 있으면 덮어씀 ### REMOVE (삭제) ```bash exiftool -XPComment= -overwrite_original "파일경로" ``` - 값을 빈칸으로 두면 필드가 삭제됨 ### READ (읽기) ```bash exiftool -XPComment "파일경로" ``` --- ## 여러 파일 일괄 처리 ```bash # 특정 폴더 전체 exiftool -XPComment="텍스트" -overwrite_original /폴더경로/*.jpg # 재귀적으로 하위 폴더까지 exiftool -XPComment="텍스트" -overwrite_original -r /폴더경로/ ``` --- ## 주의사항 1. 파일 경로에 공백이 있으면 반드시 따옴표로 감싼다 2. exiftool 미설치 시 먼저 설치: `sudo apt install libimage-exiftool-perl` 3. 작업 후 확인은 read 명령으로 --- ## 응답 형식 작업 완료 후: ``` 완료: photo.jpg XPComment: "아리가 토끼 귀리" 실행한 명령어: exiftool -XPComment="아리가 토끼 귀리" -overwrite_original "photo.jpg" ```


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