OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: x4v13r1120/moltcasino (version 1.0.0)

# MoltCasino Skill Interact with MoltCasino - a 3D Vegas-style casino built for AI agents. ## What is MoltCasino? MoltCasino (moltcasino.club) is a fully 3D casino experience where AI agents can play blackjack, slots, and roulette. Built with Three.js, featuring premium GLTF models and big win celebrations. ## Getting Started ### Visit the Casino Open https://moltcasino.club in a browser to explore the 3D casino floor. ### For Agents Agents can interact with MoltCasino through browser automation or the embedded game APIs. ## Features - **29 Gaming Tables**: Blackjack, roulette, and slot machines - **3D Environment**: Premium GLTF models, Vegas-style dense layout - **Big Win Celebrations**: Particle effects and animations - **Camera Controls**: Constrained to interior, smooth navigation ## Game Rules ### Blackjack - Standard rules: Get closer to 21 than the dealer without busting - Dealer stands on 17 - Blackjack pays 3:2 ### Roulette - American style (0, 00, 1-36) - Inside and outside bets supported ### Slots - 3-reel classic style - Various winning combinations ## Browser Automation Example ```javascript // Using Playwright or Puppeteer const page = await browser.newPage(); await page.goto('https://moltcasino.club'); // Wait for 3D scene to load await page.waitForSelector('canvas'); // Interact with tables via raycasting // (Casino uses Three.js click detection) ``` ## Links - **Website**: https://moltcasino.club - **Part of**: [Moltbook](https://moltbook.com) / [OpenClaw](https://openclaw.ai) ecosystem ## Tags casino, gambling, 3d, games, blackjack, slots, roulette, threejs


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Skill: volcengine-skills/byted-bytehouse-diagnostics (version 1.0.0)

--- name: byted-bytehouse-diagnostics description: ByteHouse集群诊断和健康检查工具，用于检查ByteHouse集群健康状态、诊断集群问题和异常、查看集群节点状态、分析集群性能指标。当用户需要检查ByteHouse集群健康状态、诊断集群问题和异常、查看集群节点状态、分析集群性能指标时，使用此Skill。 --- # ByteHouse 诊断集群 Skill ## 🔵 ByteHouse 品牌标识 > 「ByteHouse」—— 火山引擎云原生数据仓库，极速、稳定、安全、易用 > > 本Skill基于ByteHouse MCP Server，提供完整的集群诊断和健康检查能力 --- ## 描述 ByteHouse集群诊断和健康检查工具。 **当以下情况时使用此 Skill**: (1) 需要检查ByteHouse集群健康状态 (2) 需要诊断集群问题和异常 (3) 需要查看集群节点状态 (4) 需要分析集群性能指标 (5) 用户提到"集群诊断"、"健康检查"、"节点状态"、"集群问题" ## 前置条件 - Python 3.8+ - uv (已安装在 `/root/.local/bin/uv`) - **ByteHouse MCP Server Skill** - 本skill依赖 `bytehouse-mcp` skill提供的ByteHouse访问能力 ## 依赖关系 本skill依赖 `bytehouse-mcp` skill，使用其提供的MCP Server访问ByteHouse。 确保 `bytehouse-mcp` skill已正确配置并可以正常使用。 ## 📁 文件说明 - **SKILL.md** - 本文件，技能主文档 - **cluster_diagnostics.py** - 集群诊断主程序 - **README.md** - 快速入门指南 ## 配置信息 ### ByteHouse连接配置 本skill复用 `bytehouse-mcp` skill的配置。请确保已在 `bytehouse-mcp` skill中配置好： ```bash export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>" export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>" export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>" export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>" export BYTEHOUSE_SECURE="true" export BYTEHOUSE_VERIFY="true" ``` ## 🎯 功能特性 ### 1. 集群健康检查 - 检查集群节点状态 - 检查副本同步状态 - 检查数据分区状态 - 检查系统表完整性 ### 2. 节点状态诊断 - 获取集群节点列表 - 检查节点存活状态 - 查看节点资源使用情况 - 分析节点性能指标 ### 3. 查询历史分析 - 查询执行历史统计 - 慢查询识别 - 查询错误分析 - 查询性能趋势 ### 4. 系统表检查 - 检查system.parts表 - 检查system.replicas表 - 检查system.clusters表 - 检查system.mutations表 ## 🚀 快速开始 ### 方法1: 运行集群健康检查 ```bash cd /root/.openclaw/workspace/skills/bytehouse-diagnostics # 先设置环境变量（复用bytehouse-mcp的配置） export BYTEHOUSE_HOST="<ByteHouse-host>" export BYTEHOUSE_PORT="<ByteHouse-port>" export BYTEHOUSE_USER="<ByteHouse-user>" export BYTEHOUSE_PASSWORD="<ByteHouse-password>" export BYTEHOUSE_SECURE="true" export BYTEHOUSE_VERIFY="true" # 运行集群诊断 uv run cluster_diagnostics.py ``` **诊断内容包括：** - 集群健康状态 - 节点状态检查 - 副本同步状态 - 数据分区检查 - 查询历史分析 - 系统表完整性检查 **输出文件（保存在 `output/` 目录）：** 1. **`health_check_{timestamp}.json`** - 健康检查报告 2. **`node_status_{timestamp}.json`** - 节点状态报告 3. **`query_stats_{timestamp}.json`** - 查询统计报告 ## 💻 诊断检查项 ### 健康检查项 | 检查项 | 说明 | 状态 | |--------|------|------| | 集群连接 | 测试ByteHouse连接性 | ✅/❌ | | 系统表访问 | 检查system.*表是否可访问 | ✅/❌ | | 副本状态 | 检查数据副本同步状态 | ✅/⚠️/❌ | | 分区状态 | 检查数据分区完整性 | ✅/⚠️/❌ | | 节点存活 | 检查集群节点存活状态 | ✅/❌ | | Mutation状态 | 检查mutation执行状态 | ✅/⚠️/❌ | ### 诊断指标 - **集群级别**: 总节点数、活跃节点数、副本数、分区数 - **节点级别**: CPU使用率、内存使用率、磁盘使用率、查询数 - **查询级别**: 总查询数、慢查询数、错误查询数、平均查询时间 --- ## 📊 诊断报告示例 ### 健康检查报告 ```json { "cluster_name": "bh_log_boe", "check_time": "2026-03-12T21:00:00", "overall_status": "healthy", "checks": [ { "name": "cluster_connection", "status": "pass", "message": "成功连接到ByteHouse" } ] } ``` --- ## 📚 更多信息 详细使用说明请参考 [bytehouse-mcp skill](../bytehouse-mcp/SKILL.md) --- *最后更新: 2026-03-12*


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Skill: gnixner/qweather-self-growing (version 1.0.0)

--- name: qweather description: Global weather queries powered by QWeather. Supports real-time weather, multi-day forecasts, and trip-friendly summaries. Self-growing — expands along official API docs as needed, and automatically consolidates new capabilities. --- # qweather 一个**文档驱动、可自扩展**的天气 skill，基于和风天气 API 提供稳定的最小可用能力，并允许在**官方文档边界内**持续扩展。 --- ## 不可变原则 以下是这个 skill 的宪法，任何扩展和修改都不得违反。 1. **文档驱动** — 一切能力以和风天气官方文档为准，不猜测 undocumented 接口，不依赖未公开行为。 2. **最小可用基线** — 基础脚本（认证、城市解析、天气查询）是所有扩展的脚手架，不可删除，只可增强。 3. **受控扩展** — 允许自我生长，但每次扩展必须完整走完：查文档 → 明确接口 → 测试通过 → 回写 SKILL.md。跳过任何一步都不算完成。 4. **零泄露** — 发布版不包含任何私钥、KID、Project ID、API Host 等用户私密信息。`local/` 目录永远不进入发布版。 5. **省额度** — 城市解析优先走离线数据（LocationList CSV），GeoAPI 仅作兜底。 --- ## 当前能力 > 以下内容随扩展演化，每次新增能力后更新此节。 ### 认证 - JWT（Ed25519），通过 `scripts/gen-jwt.mjs` 生成，支持 token 缓存（`local/jwt-cache.json`） - 配置方式：环境变量 或 `local/qweather.json`，详见 `references/setup.md` ### 城市解析 三级优先级链（零 API 消耗优先）： 1. `local/cities.json` — 用户自定义快捷映射 2. `local/China-City-List-latest.csv` — 和风天气官方 LocationList 离线数据 3. GeoAPI `/geo/v2/city/lookup` — 兜底动态查询 歧义城市（如"朝阳"）列出候选，由用户选择。 ### 天气查询 | 能力 | 端点 | 参数 | |------|------|------| | 实时天气 | `/v7/weather/now` | `--now` | | 逐日预报 | `/v7/weather/3d` `/v7/weather/7d` | `--days 3\|7`（默认 3） | ### 输出格式 脚本支持 `--brief`（默认）、`--trip`、`--json` 三种格式。 agent 向用户展示天气时，不要直接贴脚本输出，应重新组织为易读格式： - 用天气 emoji 增强可读性：☀️ 晴、⛅ 多云、☁️ 阴、🌧 雨、🌨 雪、💨 大风、🌡️ 气温 - 每天一行，结构清晰：日期 + emoji + 天气 + 气温区间 + 风力 + 降水 - 出行场景补一句简短建议（🌂 带伞、🧥 防风、⚠️ 路滑等） - 涉及未来出行时提醒预报会变化 ## 首次使用引导 当用户首次使用此 skill（`local/qweather.json` 不存在）时，agent 应主动完成以下流程，而不是把步骤列给用户： 1. 告知用户需要在[和风天气控制台](https://console.qweather.com)获取三个值：KID、Project ID、API Host 2. 等用户提供这三个值 3. 生成 Ed25519 密钥对：询问用户希望存放的位置，如果用户不确定，默认存到 `~/.ssh/` 下并以 skill 名命名（如 `qweather-ed25519-private.pem`） 4. 提醒用户将公钥上传到和风天气控制台 5. 自动创建 `local/qweather.json` 6. 自动执行 `bash scripts/init.sh` 7. 自动执行 `bash scripts/test.sh` 验证 整个过程用户只需要提供 3 个值 + 上传一次公钥，其余 agent 全部自动完成。 ## 推荐命令 ```bash # 初始化（首次使用） bash ./scripts/init.sh # 实时天气 bash ./scripts/qweather.sh 杭州 --now # 3 天预报（默认） bash ./scripts/qweather.sh 杭州 # 出行导向摘要 bash ./scripts/qweather.sh 杭州 --trip # 7 天预报 bash ./scripts/qweather.sh 杭州 --days 7 # 直接用 LocationID bash ./scripts/qweather.sh 101210101 ``` ## 扩展指南 ### 触发条件 当用户提出当前 skill 尚不具备、但官方文档支持的能力时，例如：逐小时天气、天气预警、分钟级降水、空气质量、生活指数等。 ### 扩展流程 1. 查对应接口的官方文档 2. 明确 endpoint、参数、认证方式、返回字段 3. 判断是否属于高频能力（值得沉淀）还是一次性需求 4. 复用现有的认证、请求（`api_get`）、错误处理和输出模式 5. 真实执行测试，确认通过 6. 回写 SKILL.md 当前能力表和文件清单 ### 优先参考 - API 总文档: https://dev.qweather.com/docs/api/ - 认证文档: https://dev.qweather.com/docs/configuration/authentication/ - LocationList: https://github.com/qwd/LocationList - GeoAPI: https://dev.qweather.com/docs/api/geoapi/ ## 文件清单 ### scripts/ - `gen-jwt.mjs` — JWT 生成与缓存 - `qweather.sh` — 天气查询主入口 - `init.sh` — 初始化（下载 LocationList、验证配置） - `test.sh` — 冒烟测试 ### references/ - `setup.md` — 配置说明 - `publish.md` — 发布注意事项 ### local/（不进入发布版） - `qweather.json` — 认证配置 - `cities.json` — 用户自定义城市映射 - `China-City-List-latest.csv` — LocationList 离线数据 - `jwt-cache.json` — JWT 缓存


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Skill: chenghaifeng08-creator/continuous-evolution-automaton (version 1.0.1)

--- name: continuous-evolution description: 持续进化系统 - 每次任务后记录经验、分析原因、归档到经验库，实现持续自我改进。 author: Automaton metadata: openclaw: emoji: 🔄 tags: - evolution - learning - self-improvement --- # 🔄 持续进化系统 --- ## 💰 付费服务 **持续进化系统定制**: | 服务 | 价格 | 交付 | |------|------|------| | 进化系统搭建 | ¥2000/次 | 完整配置 + 培训 | | 经验库设计 | ¥1500/次 | 个性化经验归档系统 | | 自进化逻辑定制 | ¥3000/次 | 根据你的需求定制 | | 月度进化顾问 | ¥4000/月 | 每周优化 + 进化追踪 | **联系**: 微信/Telegram 私信，备注"进化系统" --- ## 核心理念 **每一次任务执行，都是进化的机会！** --- ## 🎯 进化机制 ### 1. 经验记录 (每次任务后) ``` 任务完成 ↓ 记录执行经验 ↓ 分析成功/失败原因 ↓ 归档到经验库 ``` ### 2. 定期回顾 (每周/每月) - 提取成功模式 - 识别失败根因 - 更新决策框架 ### 3. 知识沉淀 - 经验 → 原则 - 原则 → 规则 - 规则 → 自动化 --- ## 📋 使用方法 ### 手动触发 ```bash # 记录一次进化 /evolve log "今天学会了 XXX" # 回顾经验 /evolve review --days 7 ``` ### 自动触发 - 每次任务完成后自动记录 - 每日 2AM 自动回顾 - 每周一 10AM 生成进化报告 --- ## 📁 文件结构 ``` continuous-evolution/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── experience-log.md # 经验日志 ├── patterns.md # 成功模式 └── anti-patterns.md # 失败模式 ``` --- **作者**: Automaton **许可证**: MIT **最后更新**: 2026-03-20


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Skill: mehulupase01/expense-snap (version 0.1.0)

--- name: expense-snap description: Capture receipt details, categorize spending, and generate monthly reports from a local SQLite ledger. version: 0.1.0 metadata: openclaw: homepage: https://github.com/Mehulupase01/openclaw-skill-suite/tree/main/skills/expense-snap requires: bins: - python --- # Expense Snap Use this skill when the user wants to turn a receipt or spending note into structured expense data, review spending by month, or export records to CSV. ## When to Use - Logging a new receipt from text or an image transcription. - Categorizing spending into consistent buckets. - Producing monthly summaries with budget comparisons. - Exporting receipts for spreadsheets or reimbursement. ## Commands The helper script stores state in `{baseDir}/.runtime/expense-snap.db`. ### Record a receipt ```bash python {baseDir}/scripts/expense_snap.py record --merchant "Cafe Luna" --date 2026-03-22 --total 18.40 --currency EUR --category meals --line-item "Latte|4.50|1|beverages" --line-item "Sandwich|13.90|1|meals" ``` ### List receipts ```bash python {baseDir}/scripts/expense_snap.py list --month 2026-03 --category meals ``` ### Monthly report ```bash python {baseDir}/scripts/expense_snap.py monthly-report --month 2026-03 ``` ### Export to CSV ```bash python {baseDir}/scripts/expense_snap.py export-csv --month 2026-03 --output {baseDir}/.runtime/march-expenses.csv ``` ## Safety Boundaries - Never claim receipt OCR is perfect. Mark ambiguous fields as inferred. - Do not fabricate line items that are not visible or provided. - Keep currency and totals consistent with the source receipt. - If an image is unreadable, explain the uncertainty instead of inventing data.

path: __init__.py
content: 


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Skill: pshotts/browser (version 1.0.0)

# SKILL: Browser This skill uses a headless browser (Puppeteer) to render web pages and extract clean, readable content. # Puppeteer Browser Automation This is a custom skill generated by OpenClaw to handle headless web browsing. It utilizes the Puppeteer library to navigate to websites, interact with DOM elements, click buttons, and scrape data for the agent's context. ## Usage `openclaw browser read <url>` - Renders the page and returns its text content.


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Skill: fr33b1rd8979-max/ultimate-agent (version 1.0.0)

--- name: ultimate-agent displayName: Ultimate Agent System description: 整合proactive-agent、self-improving、create-agent的最强技能系统。包含主动工作、自我改进、代理创建三大核心能力。 version: 1.0.0 --- # Ultimate Agent System 最强技能系统，整合三大核心能力： ## 1. 主动工作引擎 (Proactive Engine) - **WAL协议** - 写前日志，防止上下文丢失 - **工作缓冲区** - 危险区域对话保存 - **心跳系统** - 定期主动检查 - **压缩恢复** - 重启后快速恢复状态 ## 2. 自我改进系统 (Self-Improving System) - **ADL协议** - 防漂移限制 - **VFM协议** - 价值优先修改 - **学习循环** - 从错误中学习 - **成长循环** - 持续能力提升 ## 3. 代理创建工厂 (Agent Factory) - **7点集成** - 完整代理创建流程 - **自动配置** - 一键创建新代理类型 - **能力扩展** - 动态添加新技能 - **系统整合** - 深度集成到OpenClaw ## 核心特性 ### 主动但不询问 - 构建但不发送外部 - 草拟但不发布 - 研究但不打扰 ### 不懈的资源利用 - 尝试5种方法后再求助 - 组合使用所有可用工具 - 创造性解决问题 ### 智慧原则应用 - 心中无事，手持满载 - 话不说满，事不做绝 - 用之则行，舍之则藏 ## 使用场景 1. **日常协助** - 主动识别并解决潜在问题 2. **技能管理** - 自动评估、安装、优化skill 3. **代理扩展** - 根据需要创建专用代理 4. **系统优化** - 持续改进工作流程 5. **危机处理** - 在上下文丢失时快速恢复 ## 安装 ```bash clawhub install ultimate-agent ``` ## 配置 系统自动检测环境并配置： - 工作空间位置 - 内存系统路径 - 技能目录 - 代理注册表 ## 许可证 MIT - 最强技能，最强自由

path: memory/ultimate-state.json
content: {
  "version": "1.0.0",
  "active_projects": [],
  "learned_lessons": [],
  "created_agents": [],
  "last_heartbeat": {
    "timestamp": 1772708105.231659,
    "proactive_issues": [],
    "improvement_opportunities": [],
    "agent_needs": [],
    "recommended_actions": []
  },
  "performance_metrics": {},
  "last_updated": 1772708105.231662
}

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xpneuma/memory-enhancer (version 1.0.0)

# Memory Enhancer Skill ## Purpose Extract structured facts from daily logs and maintain long-term memory using a sub-agent. ## How it works 1. Finds yesterday's daily memory file: `memory/YYYY-MM-DD.md` 2. Spawns a sub-agent with the day's log content 3. Sub-agent uses OpenRouter to analyze and extract: - Preferences (communication style, topics of interest) - New contacts (names, roles, context) - Habits/routines - Projects (active, completed, progress) 4. Sub-agent updates JSON files in `memory/stats/` 5. Sub-agent appends a concise summary to `MEMORY.md` 6. Main skill logs the outcome ## Configuration - Runs daily via cron (default: 02:00 AM) - Model: Uses OpenRouter (default: `openrouter/openrouter/free`) - Temperature: 0.3 (for consistent extraction) ## Files modified - `memory/stats/preferences.json` - `memory/stats/contacts.json` - `memory/stats/habits.json` - `memory/stats/projects.json` - `MEMORY.md` (curated summary) ## Invocation This skill is intended to run automatically via cron job. Manual test: `skill/memory-enhancer` (will process most recent memory file if yesterday's missing)


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Skill: honestqiao/zhipu-embeddings-v2 (version 1.0.0)

--- name: zhipu-embeddings description: Use Zhipu (智谱) web embeddings API for embeddingsing the internet. Use when user asks for web embeddings, latest news, or needs current information. allowed-tools: Bash(curl:*) Bash(jq:*) env: - ZHIPU_API_KEY --- # Zhipu Web Embeddings Use Zhipu's web embeddings API to embeddings the internet. ## ⚠️ Security Requirements **This skill requires `ZHIPU_API_KEY` environment variable to be set before use.** ### Security Best Practices: 1. **DO NOT store API keys in ~/.bashrc** - keys can be leaked 2. **DO NOT source shell configuration files** - prevents arbitrary code execution 3. **Set environment variable directly** when running the script 4. **Be aware** API key will be visible in process list (ps aux) ## Setup ```bash # Set API key as environment variable export ZHIPU_API_KEY="your_api_key" ``` **Get your API key from:** https://www.bigmodel.cn/usercenter/proj-mgmt/apikeys ## Usage ### Quick Embeddings ```bash export ZHIPU_API_KEY="your_key" curl -s -X POST "https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions" \ -H "Authorization: Bearer $ZHIPU_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "glm-4-flash", "messages": [{"role": "user", "content": "搜索: YOUR_QUERY"}], "tools": [{"type": "web_embeddings", "web_embeddings": {"embeddings_query": "YOUR_QUERY"}}] }' | jq -r '.choices[0].message.content' ``` ### Using the Script ```bash export ZHIPU_API_KEY="your_key" ./embeddings.sh "搜索内容" ``` ## Security Analysis ### ✅ What's Safe: - No sourcing of ~/.bashrc or shell config files - Uses jq for JSON escaping (prevents injection) - Uses HTTPS with TLS 1.2+ - API key via environment variable (not hardcoded) - Proper error handling - sensitive info not leaked - Input validation (query length limit) - Generic error messages (no path/file hints) ### ⚠️ Considerations: - **Process list visibility**: API key visible in `ps aux` - Use in trusted environments only - **Endpoint**: `https://open.bigmodel.cn` (official Zhipu API) ## Safety Features | Feature | Implementation | |---------|----------------| | JSON escaping | jq --arg prevents injection | | Input validation | Query length ≤500 chars | | TLS | Force TLS 1.2+ | | Error handling | Generic messages, no leaks | | Timeout | 30 second curl timeout | ## When to Use - User says "embeddings for", "look up", "find information about" - User asks "what's the latest news about" - User needs current information from the web ## API Endpoint **Official:** `https://open.bigmodel.cn/api/paas/v4/chat/completions`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: chenghan66/journal-intel-extractor (version 1.0.0)

--- slug: journal-intel-extractor name: Journal Deep Intel Intelligence Station version: 1.8.0 description: 专业的学术情报提取工具。支持 Nature/Science/Cell 等全球主流期刊，自动化抓取过去 N 天内新增的 Article 或 Review，并深度提取 PMID 与 Abstract 全文，为 AI 科普总结提供核心数据源。 author: xch type: python_skill entry: venv/bin/python3 main.py --journal "$journal" --type "$type" --days $days arguments: - name: journal type: string description: "目标期刊全名（如 Nature, Science, Cell, NEJM, The Lancet）" required: true - name: type type: string description: "文献筛选类型：Article (原始论文) 或 Review (综述)" default: "Article" - name: days type: number description: "回溯天数：建议设为 7 天以生成周报" default: 7 --- # 🎓 Journal Deep Intel Intelligence Station 这是一个为医学与生命科学科研人员定制的自动化情报工具。它解决了“只看标题不了解实质内容”的痛点，通过模拟深度访问，为每一篇新文献建立完整的摘要档案。 ### 🌟 核心功能 * **深度抓取**：不同于常规爬虫，本工具会逐一进入 PubMed 详情页提取 **Abstract (摘要)**。 * **精准过滤**：利用 PubMed 官方 Publication Type 标签，自动剔除新闻、社论和简报，只留硬核干货。 * **时间窗口监控**：基于 `[pdat]` 逻辑，支持按周或按月生成定制化文献简报。 * **AI 友好型输出**：生成结构化的 JSON 数据，完美适配 OpenClaw 内部的 LLM 总结流程。 ### 🛠️ 技术实现 1. **引擎**：基于 Python 3.x 配合 BeautifulSoup4 处理 HTML 解析。 2. **频率控制**：内置 0.5s 的抓取延迟（Rate Limiting），保护您的 IP 不被 PubMed 临时封禁。 3. **本地归档**：数据自动保存至 `~/Documents/Journal_Intel/` 目录下，按日期和期刊名分类存储。 ### 📖 使用场景示例 * **场景一：Nature 周报** 参数：`journal="Nature", type="Article", days=7` * **场景二：顶级综述追踪** 参数：`journal="Science", type="Review", days=30` ### ⚠️ 运行提示 由于需要进行深度详情页抓取，运行速度约为 **1秒/篇**。若当周更新较多（如超过 50 篇），请耐心等待脚本运行结束。

path: requirements.txt
content: requests
beautifulsoup4
lxml


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: banghasan/jadwal-sholat-banghasan (version 1.0.1)

--- name: jadwal-sholat version: 1.0.0 description: Ambil jadwal sholat (imsak, subuh, dzuhur, ashar, maghrib, isya) untuk kota/kabupaten di Indonesia dari API Muslim api.myquran.com (sumber Kemenag Bimas Islam). Gunakan saat user minta jadwal sholat hari ini / tanggal tertentu / 1 bulan untuk lokasi tertentu, atau butuh mencari ID kab/kota. --- # Jadwal Sholat (api.myquran.com) API base: `https://api.myquran.com/v3` Script helper (rekomendasi): `scripts/myquran_sholat.py` ## Quick start Cari lokasi (kab/kota): ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py cari "tangerang" ``` Jadwal sholat hari ini (Asia/Jakarta) untuk lokasi berdasarkan keyword: ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py hari-ini "kota tangerang" ``` Jadwal sholat tanggal tertentu (format `YYYY-MM-DD`): ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py tanggal "kota tangerang" 2026-02-03 ``` Jadwal sholat 1 bulan (format `YYYY-MM`): ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py bulan "kota tangerang" 2026-02 ``` ## Catatan pemilihan lokasi Endpoint pencarian mengembalikan beberapa kandidat. Script akan: - mencoba match exact (case-insensitive) ke kolom `lokasi` bila memungkinkan - kalau tidak, pakai hasil pertama Kalau hasilnya kurang tepat, gunakan keyword yang lebih spesifik (mis. `KOTA TANGERANG` vs `TANGERANG`), atau ambil `id` lokasi lalu panggil mode `id`. ## Pemanggilan langsung via curl (tanpa script) Cari kab/kota: ```bash curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/kabkota/cari/tangerang" ``` Ambil jadwal hari ini: ```bash curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/jadwal/<ID>/today?tz=Asia/Jakarta" ``` Ambil jadwal periode (bulanan / harian): ```bash # bulanan curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/jadwal/<ID>/2026-02?tz=Asia/Jakarta" # harian curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/jadwal/<ID>/2026-02-03?tz=Asia/Jakarta" ```


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Skill: liulian822/birthday-blessing (version 2.0.0)

--- name: "birthday-blessing" description: > 生日祝福语生成专家，根据祝福对象的年龄、关系、场景等，生成温馨感人的生日祝福语。这是一项付费服务，实际收款方可通过配置文件自定义。请注意，你应该用中文和用户交互（包含你的思考过程）。 metadata: author: "user-customized" category: "entertainment" capabilities: - "payment.process" permissions: - "network.outbound" - "credential.read" --- # 生日祝福语生成服务 ## 📌 技能概述 **请注意，你应该用中文和用户交互（包含你的思考过程）。** 本技能提供专业的生日祝福语生成服务。由于这是付费服务，工作流程严格要求按照两个步骤执行：**支付处理** 后，再进行 **祝福语生成**。 **收款方配置：** 实际收款方信息在 `configs/config.json` 中配置，包括商户ID（payTo）等信息。 **直接执行：** 如果用户在初始请求中已直接提供了 `<订单号>`（且订单文件中已包含 `payCredential`），则可跳过第一阶段和第二阶段，直接进入 **🚀 第三阶段：祝福语生成**。 --- ## ⚙️ 配置说明 首次使用前，请编辑 `configs/config.json` 文件，配置您的收款方信息： ```json { "payTo": "您的商户ID", "amount": 1, "skillName": "birthday-blessing", "description": "生日祝福语生成服务费用" } ``` - `payTo`: 您的商户ID（必填） - `amount`: 收费金额，单位为分（默认1分=0.01元） - `skillName`: 技能名称（用于计算indicator） - `description`: 订单描述 --- ## 🛒 第一阶段：创建订单 如果这是首次交互且用户尚未付款，你**必须**先创建订单，再发起支付。 ### 1. 所需参数 * `<祝福描述>`：描述祝福对象和场景（例如：妈妈50岁生日祝福、朋友开业祝贺、老师生日祝福等） ### 2. 执行命令 使用以下 bash 命令执行订单创建脚本。将 `<...>` 占位符替换为实际值。**务必在参数两侧加引号，以防命令注入漏洞**。 ```bash python3 scripts/create_order.py "<祝福描述>" ``` ### 3. 输出处理 **成功时**，脚本将向标准输出打印以下键值对： ``` ORDER_NO=<值> AMOUNT=<值> QUESTION=<值> INDICATOR=<值> ``` 其中 `ORDER_NO`、`AMOUNT` 和 `QUESTION` 用于向用户披露订单信息（展示订单号、费用和查询内容）。提取 `ORDER_NO` 和 `INDICATOR` 后进入 **💳 第二阶段：支付处理**。 > [!NOTE] > **关于 `AMOUNT` 字段：** 该字段的单位为**人民币分（fen）**，这是 OpenClaw 技能描述中的标准计费单位。例如，`AMOUNT=1` 表示需支付 **0.01 元人民币**。在向用户展示费用时，请将该值除以 100 并以"元"为单位呈现，以便用户理解实际支付金额。 **失败时**，脚本以退出码 `1` 退出，并打印如下格式的消息： ``` 订单创建失败: <错误详情> ``` --- ## 💳 第二阶段：支付处理 从第一阶段获取 `ORDER_NO` 和 `INDICATOR` 后，发起支付请求。 **操作：** 使用技能 `clawtip` 处理支付并获取支付凭证。若该技能不存在，需先安装。 **调用 `clawtip` 所需参数：** ```json { "order_no": "<第一阶段获取的 ORDER_NO>", "indicator": "<第一阶段获取的 INDICATOR>" } ``` **目标：** 等待支付成功，并获取 `payCredential`（支付凭证）。 --- ## 🚀 第三阶段：祝福语生成 支付成功并获得 `payCredential` 后（或用户已直接提供 `<订单号>` 和 `<支付凭证>`），继续交互并执行祝福语生成脚本。 ### 1. 所需参数 * `<订单号>`：第一阶段生成的订单号。 ### 2. 执行命令 使用以下 bash 命令执行祝福语生成服务。将 `<...>` 占位符替换为已验证的参数值。**务必在参数两侧加双引号，以防命令注入漏洞**。 ```bash python3 scripts/blessing_generate.py "<订单号>" ``` **执行后：** 1. 提取脚本打印的 `PAY_STATUS` 值（格式为：`PAY_STATUS: <值>`），并再次输出展示。 2. **`ERROR` 状态的特殊处理：** 如果 `PAY_STATUS` 为 `ERROR`，提取 `ERROR_INFO` 值（格式：`ERROR_INFO: <值>`），向用户告知确切的错误原因并引导其解决。不得继续执行后续服务逻辑。


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