OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: brucegutman/pipeworx-imgflip (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-imgflip description: Top 100 meme templates from Imgflip — names, dimensions, and image URLs ready for captioning version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "😂" homepage: https://pipeworx.io/packs/imgflip --- # Imgflip Meme Templates Get the top 100 meme templates from Imgflip, ranked by popularity. Each template includes its name, image URL, width, height, and box count (number of text areas). Useful for meme generators, content tools, or just browsing what's popular. ## Tools - **`get_memes`** — Returns all 100 top meme templates with id, name, url, width, height, and box_count ## Use cases - Building a meme generator that needs popular templates - Displaying trending meme formats in a social content tool - Picking a random meme template for a fun conversation feature - Reference data for meme identification ## Example ```bash curl -s -X POST https://gateway.pipeworx.io/imgflip/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"get_memes","arguments":{}}}' ``` Returns templates like "Drake Hotline Bling", "Distracted Boyfriend", "Two Buttons", etc. ## MCP config ```json { "mcpServers": { "pipeworx-imgflip": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/imgflip/mcp"] } } } ```


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Skill: dolphins1123/crypto-alert (version 1.0.1)

# crypto-alert 加密貨幣價格監控與提醒技能 ## 功能 - 取得加密貨幣現價 - 顯示 24 小時漲跌幅 - 支援多種主流幣種 - 暴漲/大跌提醒 ## 安裝依賴 ```bash pip3 install requests ``` ## 使用方式 ```bash # 查看所有熱門幣種 python3 crypto.py # 查詢特定幣種 python3 crypto.py 比特幣 python3 crypto.py 以太坊 python3 crypto.py btc ``` ## 支援幣種 | 指令 | 幣種 | |------|------| | 比特幣 / btc | Bitcoin (BTC) | | 以太坊 / eth | Ethereum (ETH) | | sol | Solana (SOL) | | bnb | Binance Coin (BNB) | | xrp | XRP (XRP) | | doge | Dogecoin (DOGE) | | ada | Cardano (ADA) | | dot | Polkadot (DOT) | ## API 數據源 使用 Binance API 獲取即時價格數據 --- *版本：1.0 | 建立日期：2026-03-16* ## Author - Kuanlin (GitHub: kuanlin)


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Skill: wellyxy/cro-ux-writing (version 1.0.0)

# UX Writing for Conversion ## When to Use Use this skill when writing or reviewing interface copy — labels, instructions, confirmations, error messages — to improve usability and conversion. ## Core Rules ### 1. Write for Action, Not Description Interface copy should prompt action, not describe features. "Analyze my landing page" on a button converts better than "Analysis Tool." "See where users drop off" beats "View Analytics." Every piece of copy should answer: what will the user do or get? ### 2. Use Plain Language at All Literacy Levels Your product's interface will be used by people with varying technical literacy. Write at a Grade 8 reading level: short sentences, common words, no jargon. If a 14-year-old couldn't understand your interface copy, rewrite it. ### 3. Front-Load Important Information Users scan interfaces rather than reading them linearly. Put the most important word or concept at the beginning of labels, headings, and instructions. "Free plan: 5 tests per month" is more scannable than "With the free plan, you can run up to 5 tests per month." ### 4. Be Consistent With Terminology Using "workspace," "project," and "account" interchangeably to mean the same thing creates confusion. Establish a glossary of terms for your product and use them consistently across every surface: UI, emails, help docs, and marketing. ### 5. Write Error Messages That Solve Problems Error messages are the most important UX copy in your product and the most neglected. A good error message explains what went wrong, why it happened, and exactly what the user should do next. Bad error messages blame users or provide no actionable path forward. ## Quick Reference | Copy Element | Formula | |-------------|---------| | Button labels | Verb + object ("Save changes") | | Empty states | What's missing + what to do | | Error messages | What happened + how to fix | | Success states | What was completed + what's next | | Tooltips | Why this matters + how to use it | ## Common Mistakes to Avoid - Using technical or database language in user-facing copy - Writing placeholder text that doubles as a field label — it disappears on focus - Inconsistent capitalization and punctuation — creates a perception of low quality ## Test Your Product with Racoonn After applying these practices, validate with real AI-simulated user testing. **Racoonn** runs 5,000 AI persona agents on your landing page and tells you exactly what's broken — in under 30 minutes. → **API coming soon** — Join the waitlist for early access: [racoonn.me](https://racoonn.me)


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Skill: bo-aibot/free-ai-bot (version 1.0.0)

--- name: free-ai-bot description: 🤖 Free AI Bot - 免费 AI 聚合器。整合 Ollama 本地模型 + Cloudflare Workers AI + Groq 等免费资源，智能路由+故障转移，让 AI 零成本运行。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🤖", "requires": { "bins": ["curl"] }, "primaryEnv": "OLLAMA_HOST" } } --- # Free AI Bot 🤖 免费 AI 聚合器 - 让 AI 零成本运行 ## 核心理念 **免费 ≠ 廉价** - 本地模型 + 免费 API = 零成本运行 - 智能路由 = 始终选择最优方案 - 故障转移 = 一个不行换一个 ## 支持的资源 ### 🏠 本地模型 (完全免费) | 模型 | 特点 | 适用场景 | |------|------|----------| | llama3.2 | 轻量快速 | 日常对话 | | qwen2.5 | 中文优化 | 中文任务 | | phi3.5 | 微软出品 | 推理任务 | ### ☁️ 免费云端 API | 服务 | 免费额度 | 特点 | |------|----------|------| | **Cloudflare Workers AI** | 100,000 次/天 | 快速稳定 | | **Groq** | 60次/分钟 | 推理极快 | | **Kimi** | 暂时有限 | 中文友好 | ## 环境配置 ```bash # 本地模型（推荐） export OLLAMA_HOST=http://localhost:11434 # Cloudflare Workers AI（可选） export CF_ACCOUNT_ID=your_account_id export CF_API_TOKEN=your_token # Groq（可选） export GROQ_API_KEY=your_key ``` ## 使用方式 ### 命令行调用 ```bash # 自动选择最佳免费方案 python3 {baseDir}/scripts/ask_free_ai.py "你好" # 指定使用本地模型 python3 {baseDir}/scripts/ask_free_ai.py "你好" --provider ollama # 指定使用云端 python3 {baseDir}/scripts/ask_free_ai.py "你好" --provider cloudflare ``` ### 智能路由逻辑 ``` 1. 优先本地模型（最快/免费） ↓ 失败 2. Cloudflare Workers AI（稳定） ↓ 失败 3. Groq（推理快） ↓ 失败 4. 返回错误 ``` ## 故障排除 - **Ollama 未启动**: `ollama serve` - **API 额度用完**: 检查对应服务后台 - **网络问题**: 确认能访问对应 API ## 贡献 欢迎提交 PR！一起打造最好的免费 AI 方案。 ## License MIT License - 免费开源


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Skill: jackeven02/document-pro (version 1.0.0)

--- name: document-pro version: 1.0.0 description: 文档处理技能 - 让 AI 能够读取、解析、提取 PDF、DOCX、PPT 等文档的关键信息。当用户要求分析文档、提取内容、总结报告时触发此技能。 --- # Document Pro - 文档处理技能 ## 概述 赋予 AI 强大的文档处理能力： - PDF 读取与提取 - Word 文档解析 - PowerPoint 提取 - Excel 数据提取 - 文档格式转换 ## 触发场景 1. 用户发送文档并要求"分析"、"总结" 2. 用户要求"提取文档内容" 3. 用户要求"转换成 PDF" 4. 用户询问文档中的具体信息 5. 用户要求"从报告/论文中提取要点" ## 支持的格式 | 格式 | 读取 | 写入 | 工具 | |------|------|------|------| | PDF | ✅ | ✅ | pdfplumber, PyPDF2 | | DOCX | ✅ | ✅ | python-docx | | PPTX | ✅ | ❌ | python-pptx | | XLSX | ✅ | ✅ | openpyxl | | TXT | ✅ | ✅ | 内置 | | Markdown | ✅ | ✅ | 内置 | ## 工具使用 ### PDF 处理 ```python # 提取文本 import pdfplumber with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf: for page in pdf.pages: text = page.extract_text() print(text) # 提取表格 with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf: table = pdf.pages[0].extract_tables() ``` ### Word 文档 ```python from docx import Document doc = Document("document.docx") for para in doc.paragraphs: print(para.text) # 提取表格 for table in doc.tables: for row in table.rows: print([cell.text for cell in row.cells]) ``` ### PowerPoint ```python from pptx import Presentation prs = Presentation("presentation.pptx") for slide in prs.slides: for shape in slide.shapes: if shape.has_text_frame: print(shape.text) ``` ## 工作流 ``` 1. 识别文档类型 → 选择正确的工具 2. 读取内容 → 提取文本、表格、图片 3. 分析信息 → 理解结构、提取要点 4. 总结呈现 → 用中文总结给用户 ``` ## 进阶功能 ### 文档摘要 - 提取文档主要观点 - 生成简短摘要 - 列出关键要点 ### 表格处理 - 识别表格结构 - 提取表格数据 - 转换为 CSV/Excel ### 关键词提取 - 找出重要名词/术语 - 识别主题 - 提取关键信息 ## 输出格式 向用户呈现文档时： - 文档类型和页数 - 主要内容摘要 - 关键要点（3-5条） - 建议的后续操作 ## 限制 - 扫描版 PDF 需要 OCR - 复杂格式可能丢失 - 图片/图表无法完全理解


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Skill: 467718584/eo-ability-memory (version 1.0.0)

--- name: eo-ability-memory description: 主动记忆能力(Proactive Memory)，跨会话延续用户偏好、项目上下文，记住导师要求和格式规范 metadata: openclaw: requires: { bins: [] } install: [] --- # eo-ability-memory > 主动记忆能力 (Proactive Memory) - 记住用户偏好、项目上下文，跨会话延续 ## 一句话介绍 跨会话主动记忆能力，记住用户偏好、导师要求、项目上下文，下次对话自动恢复。 ## 核心功能 - **自动记忆**: 关键决策自动保存 - **跨会话恢复**: 下次对话自动加载相关记忆 - **偏好学习**: 根据用户反馈优化策略 - **遗忘机制**: 自动清理过期记忆 ## 使用方法 ### 保存记忆 ```bash # 自动保存（由 EO 自动触发） 保存: "导师偏好：方法论章节需要更详细的数学推导" 保存: "格式要求：双栏IEEE模板" 保存: "上次讨论焦点：价格谈判" ``` ### 加载记忆 ```bash # 加载用户偏好 加载记忆: "用户偏好" // 自动恢复 用户: "继续上次的研究" → 自动加载: → - "目标期刊Medical Image Analysis" → - "IEEE格式要求" → - "上次模型已经跑出初步结果" ``` ### 搜索记忆 ```bash # 搜索相关记忆 搜索记忆: "关于价格的所有记忆" 搜索记忆: "导师的偏好" ``` ## 与EO插件的协同 - 被所有 eo-workflow-* 调用 - 被案例2（学术论文研究）使用 - 被案例4（秘书行政工作）重点使用 ## 独立运行模式（有EO vs 无EO） | 模式 | 能力 | |------|------| | **有EO插件** | 跨会话持久化、LanceDB索引、语义搜索 | | **无插件（基础）** | 当前会话记忆、无持久化 | ## 示例 ```typescript // 案例：学术论文 用户: "继续上次的研究，模型已经跑出初步结果" // EO 自动执行： const memory = await eo_ability_memory({ action: 'load', context: '当前项目' }) // → 加载: "用户偏好IEEE格式" + "目标期刊Medical Image Analysis" // 完成论文撰写后 await eo_ability_memory({ action: 'save', key: '论文进度', value: { phase: 'methodology', done: true } }) ``` ## Interface ### Input ```typescript interface MemoryInput { action: 'save' | 'load' | 'search' | 'forget' | 'update' key?: string value?: any context?: string tags?: string[] } ``` ### Output ```typescript interface MemoryOutput { success: boolean data?: any related?: MemoryEntry[] memoryUsed?: number } ``` --- *🦞⚙️ 钢铁龙虾军团*


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Skill: gangrammer/cet4vocabularymemory (version 1.0.1)

--- name: cet4-word-memory description: 基于艾宾浩斯遗忘曲线的英语四级词汇记忆系统。支持：(1) 新单词学习与测验 (2) 智能复习计划 (3) 定时任务提醒 (4) 学习进度追踪。触发时机：用户说"开始背单词"、"复习单词"、"设置背单词时间"、"每日单词学习"、"单词测验"等。适用于中国大学生备考CET-4。 --- # CET-4 单词记忆系统 基于间隔重复算法的科学词汇记忆工具。 ## 快速开始 用户说"开始背单词"时： 1. 检查 `references/user_schedule.csv` 中是否存在用户记录 2. 存在 → 直接进入学习流程 3. 不存在 → 引导首次设置 **首次设置流程：** - 询问每日学习时间（如 8:00、21:00） - 询问每次学习数量（建议 5-10 个） - 写入 user_schedule.csv - 设置定时任务 ## 核心流程 ### 学习新单词 1. 从 `references/cet4-vocabulary.md` 排除已学单词 2. 随机选取用户计划数量 3. 展示：音标、词性、中文释义 4. 用户说"完成" → 进入测验 ### 单词测验 三种测验方式： - 拼写测验：展示中文，让用户拼写英文 - 选择测验：展示英文，选择中文释义 - 翻译测验：展示例句，让用户翻译 答错的单词标记为"需重新记忆"，循环测验直到掌握。 ### 复习单词 触发：定时任务或用户说"复习单词" 查询 `word_memory_status.csv` 中 `next_review_date <= 今天` 的单词，按复习流程处理。 ## 数据文件 | 文件 | 说明 | |------|------| | `references/cet4-vocabulary.md` | 词汇库 | | `references/user_schedule.csv` | 用户学习计划 | | `references/word_memory_status.csv` | 记忆状态追踪 | ## 详细规范 - [复习计划与记忆算法](references/memory-algorithm.md) - [数据库表结构](references/schema.md) - [定时任务配置](references/schedule-config.md) ## 提醒话术 ``` 🦆 同学你好！是时候复习单词啦~ 今天你有 {num} 个单词需要复习，准备好了吗？ 回复"开始"让我们一起复习！ ```


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Skill: liuxiangjian-ai/shuangwen-skill (version 1.0.0)

# 爽文短剧生成 Skill ## 简介 这是一个面向中文爽文创作的 Skill。它用于生成“扮猪吃虎、逆袭打脸、隐藏身份、歪嘴龙王式反转”类爽文，并可在正文完成后继续转成漫画风 AI 短剧分镜与视频提示词。 核心流程： ```text 一轮选择 → 生成约 2000 字爽文正文 → 询问是否生成视频 → 输出漫画风短剧分镜与视频提示词 ``` ## 使用方式 当用户想写爽文但没有完整设定时，只问一轮问题： ```text 请按“1A，2B，3C，4D，5A”的格式回复： 1. 题材类型 A. 都市扮猪吃虎 B. 医学神医 C. 赘婿逆袭 D. 玄幻废柴流 E. 职场逆袭 2. 主角表面身份 A. 普通打工人 B. 规培医生 / 实习医生 C. 被看不起的赘婿 D. 废柴弟子 E. 底层员工 3. 第一章打脸场景 A. 同学聚会 / 宴会羞辱 B. 急诊抢救 / 专家会诊 C. 家族逼迫 / 岳家羞辱 D. 宗门测试 / 擂台考核 E. 公司会议 / 项目危机 4. 主角反转方式 A. 一个电话叫来大人物 B. 一眼看穿关键问题 C. 拿出隐藏证据 D. 随手完成别人做不到的事 E. 被高层当场认出真实身份 5. 文风与爽点密度 A. 番茄网文风，中爽 B. 短剧爽文风，极爽 C. 传统男频风，稳爽 D. 女频逆袭风，情绪爽 E. 自定义 ``` 用户选完后，不要继续追问，直接生成第一章正文。正文建议 1800–2600 字。 ## 生成正文的核心规则 正文必须强化爽文的情绪落差： ```text 身份羞辱 → 公开羞辱 → 底线羞辱 → 反派连续加码 → 主角沉默蓄势 → 事实打脸 → 权威打脸 → 围观者态度反转 → 章末钩子 ``` ### 前期羞辱 前期不能只写一句“你也配”。至少包含三层： 1. 身份羞辱：反派基于主角表面身份否定主角。 2. 公开羞辱：羞辱发生在众人面前。 3. 底线羞辱：反派触碰主角在意的人、事或原则。 可使用的羞辱方式包括：让主角倒酒、道歉、离席、背锅、让出功劳、被取消资格、被威胁前途等。避免极端侮辱、仇恨表达和低俗内容。 ### 反派加码 反派不能一次羞辱后立刻被打脸。推荐节奏： ```text 轻视 → 嘲讽 → 公开否定 → 逼主角低头 → 触碰底线 → 搬出权力或靠山 → 主角反转 ``` 每章至少两次加码，篇幅允许时使用三次以上。 ### 分层打脸 打脸不能只有一个结果，至少包含两层： 1. 事实打脸：主角用证据、结果、检查、合同、身份认证、测试结果、方案原件等证明反派错误。 2. 权威打脸：更高层人物、系统结果、院长、总经理、专家、掌门、客户或反派靠山确认主角正确。 推荐三段式： ```text 主角轻描淡写指出破绽 → 现场证据出现 → 更高权威确认，反派彻底失态 ``` ### 主角气质 主角表面弱势，真实强大。面对羞辱时冷静，不急于解释，不主动炫耀身份。出手前可以有短暂停顿，制造情绪蓄势。主角最好通过事实、结果或更高层人物证明自己，而不是长篇嘴炮。 ### 围观者反应 围观者是爽感放大器。前期可跟着误判主角，后期必须出现明显态度变化，如沉默、震惊、后悔、害怕、讨好。 可使用类似表达： - 全场忽然安静下来。 - 刚才笑得最大声的人低下了头。 - 反派脸上的笑容僵住。 - 众人看主角的眼神像第一次认识他。 - 没有人再敢接反派的话。 ## 默认补全规则 用户只给部分信息时，自动补全，不要追问。 ### 主角姓名 都市 / 医学 / 职场：林澈、沈砚、陆沉、陈青、周行。 赘婿：叶辰、林修、许沉、顾远。 玄幻：陆玄、萧寒、宁川、顾长青、沈夜。 ### 主角真实底牌 都市：幕后老板、顶级投资人、隐藏豪门继承人。 医学：顶级临床专家、国家级疑难病项目成员、医学 AI 系统开发者。 赘婿：隐藏商业巨鳄、战神归来、大家族真正继承人。 玄幻：隐藏血脉、被封印的天赋、远古传承继承者。 职场：核心方案原创者、幕后技术大神、被埋没的项目负责人。 ### 反派类型 宴会 / 同学聚会：富二代、老同学、前任、圈层优越者。 急诊 / 会诊：主任、专家、资深医生、患者家属中的权贵。 家族 / 岳家：岳母、妻兄、家族长辈、豪门少爷。 宗门 / 擂台：天才弟子、外门管事、长老、未婚妻家族。 公司 / 项目：上司、客户、关系户、抢功同事。 ## 章节节奏 ```text 前 45%：深度羞辱、误判、围观者站队、反派加码 中间 25%：触碰底线、主角沉默蓄势、第一层反转 后 20%：反派不服、搬靠山、第二层打脸 最后 10%：全场余震、主角冰山一角、章末钩子 ``` 每章必须包含： - 明确场景 - 主角被低估的理由 - 至少三层羞辱或压迫 - 至少两次反派加码 - 主角冷静细节 - 触碰主角底线的节点 - 至少两层打脸 - 围观者态度反转 - 章末悬念 ## 正文输出格式 ```markdown # 第 1 章：章节标题 正文…… --- ## 本章爽点 - 初始误判： - 深度羞辱： - 反派加码： - 触碰底线： - 第一层打脸： - 第二层打脸： - 围观者反应： - 章末钩子： --- 要不要把这一章继续转成漫画风 AI 短剧视频脚本？ 回复“生成视频”即可，我会输出分镜、旁白、台词、镜头提示词和统一风格提示词。 ``` 若用户明确说“只要正文”，省略爽点总结和视频询问。 ## 视频转化 当用户回复“生成视频”“转成视频”“生成短剧”“做成分镜”“给我视频提示词”等，进入视频转化流程。 如果当前平台支持视频生成工具，优先调用平台视频能力。若不支持，则输出可复制到视频模型中的完整提示词。 默认视频风格： ```text 漫画风格 AI 短剧，竖屏 9:16，现代国漫漫画风，强冲突，强表情，强反转，适合短视频平台。 ``` 视频脚本输出包含： 1. 视频基础设定：类型、画幅、时长、风格、节奏。 2. 角色视觉设定：主角、反派、关键配角。 3. 8–12 个分镜：时长、画面、镜头运动、表情、台词、情绪重点、视频提示词。 4. 统一视频提示词。 5. 负面提示词。 视频改编时不要逐字照搬 2000 字正文，要提炼核心名场面：羞辱、反派加码、主角停顿、事实打脸、权威打脸、章末钩子。台词要短，反派嚣张，主角冷静。 ## 安全边界 生成内容用于虚构文学、网文和短剧脚本。避免现实可执行的违法犯罪指导、详细暴力虐待、仇恨表达、低俗色情、真实医学治疗建议和个人隐私泄露。医学内容保持小说化表达，不作为现实医疗指导。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wuxxin/local-whisper-cpp (version 1.0.0)

--- name: local-whisper-cpp description: Local speech-to-text using whisper-cli (whisper.cpp). metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌬️", "requires": { "bins": ["whisper-cli"] }, }, } --- # Local Whisper (cpp) Transcribe audio files locally using `whisper-cli` and the `large-v3-turbo` model. ## Usage You can use the wrapper script: - `scripts/whisper-local.sh <audio-file>` Or call the binary directly: - `whisper-cli -m /usr/share/whisper.cpp-model-large-v3-turbo/ggml-large-v3-turbo.bin -f <file> -l auto -nt` ## Scripts - **Location:** `scripts/whisper-local.sh` (inside skill folder) - **Model:** `/usr/share/whisper.cpp-model-large-v3-turbo/ggml-large-v3-turbo.bin` - **GPU:** Enabled via `whisper-cli`. ## Setup Download the model to `/usr/share/whisper.cpp-model-large-v3-turbo/`: ```bash wget https://huggingface.co/ggerganov/whisper.cpp/resolve/main/ggml-large-v3-turbo.bin?download=true -O /usr/share/whisper.cpp-model-large-v3-turbo/ggml-large-v3-turbo.bin ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tradmangh/m365-spam-manager (version 0.1.2)

--- name: m365-spam-manager description: Microsoft 365 spam folder manager for Outlook/Exchange mailboxes. Automatically analyzes junk/spam emails, calculates a suspicious score based on structural patterns (missing unsubscribe links, poor language, suspicious domains, wrong character sets, etc.), and helps clean up the junk folder. Supports review mode (default) where user approves each action, and automatic mode for batch processing. Works with shared mailboxes via --mailbox flag. Related keywords: Outlook, Exchange Online, spam filter, junk email, phishing, email security. **Token cost:** ~500-1.5k tokens per use. --- # M365 Spam Manager (Microsoft Graph) ## Installation Requires Node.js + npm install in the skill folder: ```bash cd skills/m365-spam-manager npm install ``` ## Setup Uses the same profile/credentials as `m365-mailbox`. Ensure you have a profile configured: ```bash node skills/m365-mailbox/scripts/setup.mjs --profile tom-business ... ``` ## Usage ### Review mode (default) — user must approve each action ```bash # Analyze junk folder and show suspicious scores (review mode - default) node skills/m365-spam-manager/scripts/analyze.mjs --profile tom-business-mail --mailbox [REDACTED_SECRET] # Move a false positive to inbox (requires confirmation) node skills/m365-spam-manager/scripts/move-to-inbox.mjs --profile tom-business-mail --mailbox [REDACTED_SECRET] --id <MSG_ID> # Move confirmed spam to learning folder node skills/m365-spam-manager/scripts/move-to-learning.mjs --profile tom-business-mail --mailbox [REDACTED_SECRET] --id <MSG_ID> ``` ### Automatic mode (no confirmation) ```bash # Auto-clean: move high-confidence spam to learning, medium to review node skills/m365-spam-manager/scripts/auto-clean.mjs --profile tom-business-mail --mailbox [REDACTED_SECRET] --threshold 80 ``` ## Suspicious Score Calculation The analyzer calculates a score (0-100) based on: | Pattern | Points | Description | |---------|--------|-------------| | No unsubscribe link | +20 | Legitimate marketing must have one | | Suspicious sender domain | +15 | Free email, misspellings, random strings | | All caps subject | +10 | Spam often shouts | | Excessive punctuation | +10 | !!!, ???, $$$ | | Suspicious keywords | +15 | crypto, win, free, urgent, verify, bank, password, ... | | Mismatched language | +10 | Subject in DE, body EN or vice versa | | Known scam patterns | +25 | "Attention - suspected SPAM", fake invoices | | Free email provider | +10 | gmail, yahoo, hotmail in From (not Reply-To) | | No DKIM/SPF indication | +5 | Graph doesn't show auth results | ### Score thresholds - **0-30**: Low suspicion — likely legitimate - **31-70**: Medium — review recommended - **71-100**: High — almost certainly spam ## Policy This skill respects the same policy as `m365-mailbox`: - `read`: autonomous (analyze, list) - `move`: controlled (move to inbox/learning folder) In review mode, the script always prompts for confirmation before moving emails.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: codekungfu/eastern (version 0.1.0)

--- name: china-eastern-hot-trend description: 注册“东方航空”技能；用于公开航班与公告页信息整理。 homepage: `https://www.ceair.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"✈️"}} --- # 东方航空 用途与边界 - 面向公开航班查询页与公告页的信息整理 - 不提供账号登录、购票或权限绕过能力 - 仅处理公开页面的合规信息摘要 关键入口 - 主页：https://www.ceair.com/ - 航班/值机/公告：站点入口 - 新闻中心：站点入口 常见任务 - 航线与班期信息摘要（出发/到达/时刻） - 值机与登机须知要点整理 - 公告与新闻条目（标题/时间/影响范围） 数据字段 - 航线、班期、出发/到达机场、时刻、链接 - 值机窗口、证件要求、行李政策链接 - 公告标题、发布时间、影响范围、来源链接 自动化要点 - 页面动态加载，需等待完成后解析 - 不进行购票或账号相关操作 - 频率控制，尊重平台访问限制 示例流程 - 航线摘要：访问查询页 → 抽取班期与时刻 → 输出摘要 - 值机须知：访问服务页 → 提取要点 → 输出清单 - 公告整理：访问公告 → 抽取条目 → 输出影响范围与链接 合规提示 - 遵守平台与航空合规要求，不进行购票或账号操作 - 结果仅用于内部分析与提醒


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: marciano147/kaspacom-lfg-mcp (version 0.1.0)

--- name: kaspacom-lfg-mcp description: Use KaspaCom LFG Launchpad through the KaspaCom DeFi MCP/CLI for launch discovery and launch-token trading on IGRA and Kasplex. Trigger on active launch lookups, launch token buys/sells, bonding curve launchpad activity, or AI-agent access to KaspaCom LFG via MCP. --- # KaspaCom LFG MCP Focused skill for KaspaCom LFG Launchpad via MCP/CLI. ## Install ```bash npm i -g @kaspacom/defi-mcp ``` ## Read-only examples ```bash kaspacom-defi getActiveLaunches --network kasplex kaspacom-defi getProtocolInfo --network kasplex ``` ## Transaction examples ```bash kaspacom-defi buyLaunchToken --token 0xTOKEN --amountIn 100 --network kasplex kaspacom-defi sellLaunchToken --token 0xTOKEN --amountIn 1000000 --network kasplex ``` ## Best for - Active launch discovery - Bonding curve token access - Launchpad buy/sell flows - AI-agent launchpad integrations


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tobewin/china-gaokao-public-data (version 1.0.0)

--- name: china-gaokao-public-data description: 中国高考公共信息助手。仅查询、整合、转发公开、权威、免费的官方高校与专业数据，不做志愿填报、概率预测或主观推荐。 --- # China Gaokao Public Data 你是一个面向中国高考家庭的公共信息助手。 你的职责只有一个： 基于公开、权威、免费的官方数据源，帮助用户查询、整合、解释中国高校与专业信息。 你不是志愿填报顾问。 你不是升学规划师。 你不是录取概率预测器。 你只做： - 官方信息查询 - 多来源交叉核对 - 结构化整理 - 来源标注 - 风险提示 你绝不做： - 志愿填报建议 - 主观院校推荐 - 录取概率预测 - 自制综合排名 - 基于不明来源的数据结论 ## 适用场景 在以下场景使用本技能： - 查询大学基础信息 - 查询高校官方属性，如所在地、主管部门、办学层次、双一流等 - 查询专业目录、专业介绍、专业类与学科门类 - 查询高校开设专业、官方专业信息、选科要求 - 查询学校之间或专业之间的客观对比 - 查询公开的录取规则、招生章程、院校官网招生页 - 汇总教育部、阳光高考、阳光志愿、省级考试院等公开信息 不适用场景： - “我这个分数该报哪所学校” - “帮我推荐最稳的志愿方案” - “哪个学校最好，直接给我排名” - “预测我被某校某专业录取的概率” - “替我做高考志愿填报决策” 遇到上述高风险或主观性需求时，明确拒绝，并说明本技能只提供公开权威信息查询与整理。 --- ## 权威数据源范围 只允许优先使用以下公开、权威、免费来源： 1. 教育部官方 - 全国高等学校名单 - 普通高等学校本科专业目录 - 本科专业备案和审批结果 - 教育部相关正式通知与公开发布 2. 阳光高考 / 学信网官方高考服务 - 院校信息库 - 专业知识库 - 阳光志愿信息服务系统 - 高校专业选科要求 - 招生章程、录取规则、招生问答等公开页面 3. 省级官方来源 - 各省教育考试院 - 各省招生考试院 - 各省教育厅或省级招办公布的公开招生信息 4. 高校官方来源 - 高校官网 - 高校本科招生网 - 高校官方招生章程 - 高校官方专业介绍页面 如果某项信息无法在上述来源中确认： - 明确说明“未在公开权威来源中确认” - 不要用模糊来源补结论 --- ## 核心能力 ### 1. 高校查询 可查询和整理： - 学校名称、曾用名、简称 - 所在省份 / 城市 - 主管部门 - 办学层次（本科 / 专科等） - 办学性质（公办 / 民办等，如官方有） - 院校特性（如双一流） - 学校简介 - 招生网址 / 学校官网 / 联系方式 - 官方招生章程、录取规则、问答信息 ### 2. 专业查询 可查询和整理： - 专业名称 - 专业代码 - 学科门类 - 专业类 - 本科 / 专科类别 - 官方专业介绍 - 相关开设院校 - 官方目录变化、增设、调整、停招等公开结果 ### 3. 选科与招生公开信息查询 在官方可查时，可整理： - 高校专业选科要求 - 招生章程中的专业说明 - 招生批次、录取规则、体检限制等官方说明 - 省级考试院公开的批次线、政策说明、投档规则 ### 4. 客观对比 允许做的对比： - 学校 A vs 学校 B 的客观属性对比 - 专业 A vs 专业 B 的官方目录与培养口径对比 - 不同高校同一专业的官方信息对比 - 不同城市、不同主管部门、不同层次院校的客观信息对比 不允许做的对比： - “谁更值” - “谁更容易录” - “谁适合你” - “哪个学校一定更好” --- ## 排名与层次处理规则 如果用户询问“排名”，按以下规则处理： 1. 优先提供官方或公开客观层次信息，而不是自制排名： - 双一流 - 主管部门 - 办学层次 - 是否有硕士点、博士点（仅在官方来源可核实时） - 官方学科与专业建设信息 2. 不自行生成“全国第几”的综合排名。 3. 如果用户坚持要“排名”： - 先说明“中国不存在统一官方综合大学排名” - 改为提供官方可核实的客观指标对比 - 如确需引用非官方公开榜单，必须明确标注其“非官方”属性和来源 默认情况下，不主动使用第三方综合排名作为核心结论。 --- ## 输出要求 每次输出都尽量包含以下要素： ### 结论摘要 - 用 1 到 3 句话概括查到的核心信息 ### 结构化结果 - 学校 / 专业 / 政策 / 选科 / 章程等分栏整理 ### 来源 - 明确列出来源名称 - 尽量附上公开页面链接 - 能看到页面更新时间时要写出更新时间 ### 风险提示 - 说明哪些信息可能存在年度变动 - 说明哪些内容需要以最新官方公告为准 --- ## 行为规则 - 只转发、整合、解释公开权威信息 - 优先最新年度的官方页面 - 多来源冲突时，以更高层级官方来源为准 - 遇到年份敏感信息时，必须写年份 - 遇到省份敏感信息时，必须写省份 - 遇到规则可能变化时，必须提醒“以当年官方公告为准” - 不做录取概率、保底冲稳、梯度推荐 - 不做“适合你报考”的个性化判断 - 不替家长和学生做主观决策 - 不引用来源不明的自媒体汇总 - 不为了凑答案补充未经核实的数据 --- ## 回答风格 - 清晰 - 客观 - 审慎 - 结构化 - 少结论，多证据 如果信息不足，宁可明确说“不确定”或“未查到公开权威依据”，也不要脑补。

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Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-piano-lessons (version 1.0.1)

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