OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wavmson/compact-test-a (version 1.0.0)

--- name: smart-compact description: "Smart context compaction for OpenClaw agents. 4-phase progressive strategy: Scan, Extract, Check, Compact. Before running /compact, this skill scans tool outputs, extracts valuable information into memory files, and generates a pre-compact checklist — ensuring nothing important is lost during compression. Triggers: smart-compact, 智能压缩, pre-compact, 压缩检查, compact check." --- # Smart Compact — 智能压缩增强 四阶段渐进式压缩策略，在 /compact 前先把重要信息救出来。 ## 什么时候用 - 用户说"智能压缩"、"smart-compact"、"压缩检查" - 在手动执行 /compact 之前先跑一遍 - 对话上下文快满时，主动触发 - Heartbeat 检测到 context 接近 80% 时自动建议 ## 核心理念 传统的上下文压缩是一刀切——整个对话被浓缩成一段摘要，大量细节在过程中丢失。 Smart Compact 采用**四阶段渐进式**策略，在 /compact 之前插入一个"预处理"阶段： 1. **扫描**：识别对话中的大块工具输出和关键信息 2. **提取**：把值得保留的信息写入记忆文件 3. **检查**：生成压缩前检查清单，标记风险项 4. **压缩**：用户确认安全后才执行压缩 核心原则：**先救再压**，宁可多存也不能漏存。 ## 执行流程 ### Phase 1 — 扫描工具输出 1. 回顾当前对话中所有的工具调用结果 2. 识别**大块输出**（超过 50 行或 2000 字符的工具结果） 3. 对每个大块输出评估： - 是否包含**关键信息**（决策、配置、错误信息、地址等） - 是否已经被后续对话**引用或总结过** - 是否是**重复或冗余**的（如多次 ls、git status） ### Phase 2 — 提取记忆 1. 从工具输出和对话中提取值得持久化的信息： - **新发现的事实**：地址、配置值、端点、文件路径 - **决策和原因**：为什么选了方案 A 而不是 B - **错误和解决方案**：踩坑记录 - **用户偏好**：明确表达的喜好或要求 - **任务进度**：哪些做完了，哪些还没做 2. 将提取的信息**追加写入** `memory/YYYY-MM-DD.md` - 使用 `edit`（追加模式），绝不覆盖已有内容 - 每条记忆附带简短的来源说明 ### Phase 3 — 生成压缩前检查清单 输出一份结构化的检查清单： ``` 📋 Smart Compact 检查清单 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 扫描统计： - 工具调用总数：N 次 - 大块输出（>50行）：N 个 - 已引用/总结过的：N 个 - 可安全压缩的：N 个 💾 已提取到记忆： - [+] 新事实：简要描述... - [+] 决策记录：简要描述... - [+] 错误解决：简要描述... （共 N 条写入 memory/YYYY-MM-DD.md） ⚠️ 需要注意： - [!] 某某工具输出包含重要数据但尚未被引用 - [!] 某某配置值只出现在工具输出中 ✅ 建议：可以安全执行 /compact ``` ### Phase 4 — 执行压缩（可选） - 如果检查清单显示"✅ 可以安全压缩"，提示用户确认 - 用户确认后，执行 /compact - 如果有 ⚠️ 警告项，先处理完再压缩 ## 规则 ### 必须遵守 - **绝不丢弃未被记录的关键信息**：宁可多存也不能漏存 - **追加写入**：只用 edit 追加到 memory 文件，绝不覆盖 - **不自动压缩**：除非用户明确确认，否则只生成检查清单 - **透明**：每一步操作都告知用户 ### 信息分类标准 - **必须保存**：重要配置、地址端点、文件路径、错误解决方案 - **建议保存**：决策原因、用户偏好、任务进度 - **可以丢弃**：重复的 ls 输出、已被总结的搜索结果、中间调试过程 ## 与 Dream Skill 的配合 Smart Compact 和 Dream 是互补的： - **Smart Compact**：实时的，在压缩前抢救信息 → 写入日记 - **Dream**：定期的，把日记整合到长期记忆 → 更新 MEMORY.md 推荐工作流： 1. 对话中随时触发 Smart Compact 保护信息 2. 每天凌晨 Dream 整合日记到长期记忆 3. 形成完整的记忆保护链条


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Skill: coolhackboy/poyo-seedream-5-0-lite (version 1.0.0)

--- name: poyo-seedream-5-0-lite description: Seedream 5.0 Lite image generation and editing on PoYo / poyo.ai via `https://api.poyo.ai/api/generate/submit`; use for `seedream-5.0-lite`, `seedream-5.0-lite-edit`, 2K/3K output, multi-reference editing, and aspect-ratio control. metadata: {"openclaw": {"homepage": "https://docs.poyo.ai/api-manual/image-series/seedream-5-0-lite", "requires": {"bins": ["curl"], "env": ["POYO_API_KEY"]}, "primaryEnv": "POYO_API_KEY"}} --- # PoYo Seedream 5.0 Lite Image Generation and Editing Use this skill for Seedream 5.0 Lite jobs on PoYo. It fits efficient high-resolution generation, image editing, and flexible size control. ## Use When - The user explicitly asks for `Seedream 5.0 Lite`, `seedream-5.0-lite`, or `seedream-5.0-lite-edit`. - The task is high-resolution generation, image-to-image, or edit. - The workflow needs 2K/3K output or direct aspect-ratio control. ## Model Selection - `seedream-5.0-lite`: standard generation entry point. - `seedream-5.0-lite-edit`: use when the request explicitly edits supplied images. ## Key Inputs - `prompt` is required. - `image_urls` supports up to 10 images and is required for edit workflows. - `size` can be `2K`, `3K`, or an aspect ratio like `1:1`, `16:9`, `21:9`. - `n` controls output count from `1` to `15`. ## Execution - Read `references/api.md` for endpoint details, model ids, key fields, example payloads, and polling notes. - Use `scripts/submit_seedream_5_0_lite.sh` to submit a raw JSON payload from the shell. - If the user only needs a curl example, adapt the example from `references/api.md` instead of rewriting from scratch. - After submission, report the `task_id` clearly so follow-up polling is easy. ## Output expectations When helping with this model family, include: - chosen model id - final payload or a concise parameter summary - whether reference images are involved - returned `task_id` if a request was actually submitted - next step: poll status or wait for webhook


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Skill: edwardrodriguez703-design/book-auto-body (version 1.0.1)

--- name: book-auto-body description: Book auto-body services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book auto-body. Triggers on requests like "book a auto-body", "find auto-body near me", or any auto-body service request. --- # uook auto uody Book auto-body services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "auto-body", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


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Skill: yizhan-yao/learning-dashboard-plugin (version 1.0.0)

--- name: learning-dashboard-update description: 学完一节课后更新错题集和课程地图。当用户说"更新进度"、"存档"、"下课"时调用。 --- # 学习进度更新 Skill ## 触发条件 当用户说以下任何一种时触发： - "更新错题集"、"更新进度"、"更新学习看板" - "存档"、"保存进度" - "今天到这"、"下课"、"结束今天的学习" - "记录一下今天学了什么" **不触发**： - 只是问"我学到哪了"（查询，不更新） - 正在上课中途（还没学完一节课） ## 行为规则 1. **确认更新范围** - 如果用户明确说了（如"只更新错题集"），按用户说的做 - 如果用户只说"存档"或"下课"，默认全部更新 2. **定位目标文件** - 错题集：`wiki/projects/错题集.md` - 课程地图：`wiki/projects/AI学习全系列课程地图.md` 3. **更新内容** - 错题集：根据本次课程中的新错误，添加条目或更新状态（🔴→🟡→✅） - 课程地图：标记本节课为 ✅，更新日期 4. **验证与反馈** - 更新完后，输出一句话总结："已更新：第 X 课标记完成，进度 Y/41" - 不要输出完整文件内容 5. **约束** - 不要删除已有内容，只增加或修改 - 保持原有格式（表格、emoji、缩进） - 如果文件不存在，报错并询问用户 ## 示例 **输入**：用户说"今天到这，存档" **输出**： 已更新学习进度： - 第 27 课标记完成 ✅ - 总进度：27/41（66%） - 第三阶段：5/7 - 新增错题 0 条


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Skill: william202404/tob-win-loss-review (version 2.0.0)

--- name: tob-win-loss-review version: 2.0.0 description: ToB销售丢单复盘助手。输入行业/规模/阶段/竞品/关键事件，使用李宁原创销售经验规则引擎输出根因分析、风险信号和改进建议。 priority: high source: lining-experience-rules workers: Tech, Sales, Checker created: 2026-05-15 tags: [tob, sales, win-loss, review, rules] --- # tob-win-loss-review — 丢单复盘助手 ## 何时使用 当用户需要复盘 ToB 销售丢单原因，并希望基于行业、销售阶段、关键事件快速得到可执行改进建议时使用。 本技能为**纯规则引擎**，规则来自李宁多年 ToB 销售与解决方案实践经验；不读取、不打包任何客户商业资产。 ## 使用方式 ### 交互模式 ```bash tob-win-loss-review ``` ### 快速模式 ```bash tob-win-loss-review --industry 零售 --size 大型 --duration 4个月 --stage 报价谈判 --competitor 略 --event "客户说我们价格比竞品高30%，虽然我们功能更全但对方预算有限" ``` ### JSON 调试 ```bash tob-win-loss-review ... --json ``` ## 实现逻辑 1. 行业规则：识别不同行业的共性风险与价值包装重点 2. 阶段规则：按报价谈判、POC、方案、合同等阶段判断控制点缺口 3. 事件规则：从关键事件中触发价格、竞品、决策链、POC等风险模式 4. 概率排序：保留核心原因 / 辅助原因 / 潜在风险结构 5. 建议输出：短期动作 / 中期能力 / 长期体系化 ## 输出约束 - 根因分析使用「规则依据」说明触发逻辑 - 风险信号对照基于行业 + 阶段 + 事件交叉匹配 - 中文输出，结构固定：项目画像 → 根因分析 → 风险信号 → 改进建议 ## 注意事项 - 本技能不访问外部数据源，默认可离线运行 - 规则结论用于复盘和下一步行动设计，不替代真实客户访谈


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Skill: lanyasheng/improvement-orchestrator (version 1.1.1)

--- name: improvement-orchestrator description: "当需要一键跑完「生成→评分→评估→执行→门禁」全流程、失败后自动重试、或批量改进多个 skill 时使用。不用于单独评估 skill 质量（用 improvement-learner）或手动打分（用 improvement-discriminator）。" license: MIT triggers: - improve skill - run improvement pipeline - self-improvement loop - orchestrate improvement - 批量改进 - 一键优化 version: 0.1.0 author: OpenClaw Team --- # Improvement Orchestrator Coordinates the full improvement pipeline: Generator → Discriminator → Evaluator → Executor → Gate. ## When to Use - Run a full improvement cycle on one or more skills - Coordinate the 5-stage pipeline end-to-end (with optional evaluator) - Retry failed improvements with trace-aware feedback (Ralph Wiggum loop) ## When NOT to Use - **只想检查 skill 质量评分** → use `improvement-learner` - **只想手动给候选打分** → use `improvement-discriminator` - **只想改一个文件** → use `improvement-executor` - **只想查基准数据** → use `benchmark-store` ## Pipeline ``` propose → discriminate → evaluate* → execute → gate ↻ Ralph Wiggum: fail → inject trace → retry (max 3) * evaluate is optional — skipped if no task_suite.yaml exists ``` <example> 正确用法: 对一个 skill 运行全流程改进 $ python3 scripts/orchestrate.py --target /path/to/skill --state-root ./state → 自动完成: 生成候选 → 多人盲审 → 任务评估 → 执行变更 → 6层门禁 → 失败时自动注入 trace 重试（最多 3 次） </example> <anti-example> 错误用法: 只想看评分却用了 orchestrator $ python3 scripts/orchestrate.py --target /path/to/skill # 会执行变更！ → 应该用: python3 improvement-learner/scripts/self_improve.py --skill-path /path/to/skill --max-iterations 1 </anti-example> ## CLI ```bash python3 scripts/orchestrate.py \ --target /path/to/skill \ --state-root /path/to/state \ --max-retries 3 \ --auto ``` ## Output Artifacts | Request | Deliverable | |---------|------------| | Full pipeline | JSON with all stage outputs, final scores, execution trace | | Retry cycle | Updated candidates with injected failure traces | ## Related Skills - **improvement-generator**: Produces candidate proposals (stage 1) - **improvement-discriminator**: Multi-reviewer panel scoring (stage 2) - **improvement-evaluator**: Task suite execution validation (stage 3, optional) - **improvement-executor**: Applies changes with backup/rollback (stage 4) - **improvement-gate**: 6-layer quality gate (stage 5) - **benchmark-store**: Frozen benchmarks and Pareto front data ## References - [Architecture](references/architecture.md) — System design and data flow - [Guardrails](references/guardrails.md) — Safety rules and protected targets - [End-to-End Demo](references/end-to-end-demo.md) — Complete walkthrough


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: whhaijun/smart-agent-workflow (version 1.2.0)

--- name: smart-agent-workflow description: AI Agent 工作方法论 Skill — 专注 3高（高质量+高效率+高节省）。提供任务类型判断、WBS 拆分、P0/P1 分级汇报、安全检查、Context 管理。渠道无关，适用于 Claude Code、Cursor、Codex、OpenClaw 等任何 AI agent。唯一提供完整工作方法论的 Skill。 --- # Smart Agent Workflow **专注 3高：高质量 + 高效率 + 高节省** ## 核心价值 | 原则 | 解决的问题 | 实现方式 | |------|-----------|---------| | 🎯 高质量 | agent 容易失控、偏离目标 | WBS 拆分 + P0/P1 汇报规范 | | ⚡ 高效率 | 任务执行混乱、缺少规范 | 任务类型判断 + 批次执行 | | 💰 高节省 | Context 超限、Token 浪费 | Context 管理 + 分层记忆 | ## 核心规范 ### 任务类型判断 ``` 收到任务 → 新任务 or 连续任务？ → 简单 or 复杂？（文件≥3 / 步骤≥5 / 耗时>15分钟，满足2条） → 简单任务用 P0，复杂任务用 P0+P1 ``` ### P0 规范（所有任务必须，3条） 1. 复杂任务必须拆分 2. 卡住必须上报（失败≥2次 / 等待>30秒） 3. 完成必须汇报（目标 + 结果 + 产出） ### P1 规范（复杂任务建议，3条） 4. 批次完成汇报 5. 危险操作确认 6. 连续任务插断点 ## 推荐组合 ```bash # 最小配置 clawhub install smart-agent-workflow # 标准配置（推荐） clawhub install smart-agent-workflow clawhub install self-improving # 完整配置 clawhub install smart-agent-workflow clawhub install self-improving clawhub install proactivity ``` ## 适用范围 渠道无关，适用于任何 AI agent： - Claude Code（推荐） - Cursor / Windsurf - Codex - OpenClaw ## 快速开始 ```markdown # 在 CLAUDE.md 或 Rules for AI 中添加： 读取 ~/smart-agent/AGENTS.md 并遵守所有规范 ``` 详细文档：https://github.com/whhaijun/agent-workflow


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: hanshojin/hanshojin-baidu-v2 (version 2.0.1)

--- id: official/baidu-search owner_id: openclaw-cn name: 百度搜索 V2（魔改版） description: 通过百度千帆 V2 AI 搜索 API 进行网页搜索。源自 official/baidu-search 魔改，适配 V2 API。 version: 2.0.0 icon: "🔍" author: OpenClaw中文社区（魔改版 by @HANSHOJIN） metadata: clawdbot: emoji: "🔍" requires: bins: - uv env: - BAIDU_API_KEY primaryEnv: BAIDU_API_KEY install: - id: brew kind: brew formula: uv bins: - uv label: Install uv via Homebrew --- # 🔍 百度搜索 V2 *Search the web with Baidu AI (V2 API)* 通过百度千帆 V2 AI 搜索 API 进行网页搜索，获取中文互联网的实时信息。 > ⚠️ **本版本为魔改版**，适配千帆 V2 API。V2 API 使用 IAM 认证，与旧版 API Key 不兼容。 ## Setup ```bash cd {baseDir} echo "BAIDU_API_KEY=your-api-key" > .env uv venv && uv pip install -e ".[dev]" uv run --env-file .env uvicorn baidu_search.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001 ``` 需要在 `.env` 或环境变量中设置 `BAIDU_API_KEY`。 ## 获取 API Key（V2 版本） > ⚠️ **注意**：V2 API 与旧版 API Key **不兼容**，请使用**千帆 V2 控制台**创建的应用。 1. 访问 [百度千帆 V2 控制台](https://console.bce.baidu.com/qianfan/v2/ais/console/applicationConsole/application)（**注意是 `/v2/` 路径**） 2. 点击「创建应用」，填写应用名称 3. 创建后，在应用详情页获取 **API Key**（格式类似 `bce-v3/ALTAK-xxx/签名`） 4. 将 API Key 填入 `.env` 文件：`BAIDU_API_KEY=bce-v3/ALTAK-xxx/你的签名` **不支持旧版控制台**（`/qianfan/ais/`）创建的 Key。 ## Quick Start 1. **检查服务:** `curl http://127.0.0.1:8001/ping` 2. **搜索网页:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8001/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "北京有哪些旅游景区", "top_k": 10 }' ``` 3. **带时间过滤的搜索:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8001/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "最新科技新闻", "top_k": 5, "recency_filter": "week" }' ``` 4. **限定网站搜索:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:8001/search \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "query": "天气预报", "top_k": 5, "site_filter": ["www.weather.com.cn"] }' ``` ## API 参数 | 参数 | 类型 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `query` | string | 必填 | 搜索关键词 | | `top_k` | int | 10 | 返回结果数量 (1-20) | | `recency_filter` | string | null | 时间过滤: `day`, `week`, `month`, `year` | | `site_filter` | list | null | 限定搜索的网站列表 | ## Response Format ```json { "results": [ { "title": "北京十大必去景点", "url": "https://example.com/beijing-attractions", "snippet": "北京作为中国的首都，拥有众多著名景点...", "site_name": "旅游网" } ], "total": 10 } ``` ## Conversation Flow 1. 用户提问需要搜索的内容 2. 判断是否需要时间过滤（如"最新"、"今天"等） 3. 调用搜索 API 获取结果 4. 整理并展示相关信息 5. 可根据需要深入查看某个结果 ## 使用场景 - 查询实时信息（新闻、天气、股票等） - 搜索中文互联网内容 - 获取特定网站的信息 - 时效性要求高的查询


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gblockchainnetwork/vibeclip (version 1.2.0)

--- name: vibeclip description: Generate AI music videos from melody audio + photo + prompt. Local Ollama (llama3.2:1b/phi3:mini) for scene desc, FFmpeg for morph/zoompan + waveform sync. Node/Express webapp, VPS deploy ready (port 3000). Demo: cd video-app && node index.js. Revenue SaaS: credits/ETH payments. metadata: openclaw: requires: bins: [node, ollama, ffmpeg] install: - id: ollama-models kind: exec command: ollama pull llama3.2:1b phi3:mini # VibeClip Skill ## Usage POST /generate {audio, photo, prompt} → video.mp4 ## Revenue Ready - 0$ API costs. - Add ETH payments to wallet.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: linauror/baidupcs-go (version 1.0.0)

# BaiduPCS-Go Skill 百度网盘命令行客户端工具技能。提供文件上传、下载、转存、分享等操作的命令行封装。 ## 技能描述 BaiduPCS-Go 是一个仿 Linux shell 风格的百度网盘命令行客户端，支持多平台（Windows、Linux、macOS），提供丰富的网盘操作命令。 ## 核心功能 - **账号管理**: 登录、切换、退出百度账号 - **文件操作**: 上传、下载、删除、移动、重命名、拷贝 - **分享功能**: 创建分享、转存他人分享、取消分享 - **离线下载**: 支持 HTTP/HTTPS/FTP/磁力链等协议 - **回收站**: 查看、还原、删除回收站文件 - **配置管理**: 查看和修改程序配置项 ## 使用场景 当用户需要： 1. 通过命令行操作百度网盘文件 2. 批量上传或下载网盘文件 3. 转存他人分享的网盘链接 4. 管理网盘分享链接 5. 使用离线下载功能 6. 查看网盘配额和文件信息 ## 前置要求 1. 已安装 BaiduPCS-Go 程序 2. 已登录百度账号 3. 了解基础命令行操作 ## 命令说明 详细命令列表和使用方法参见 [BaiduPCS-Go.md](./BaiduPCS-Go.md) ## 注意事项 - 普通用户请将 `max_parallel` 和 `max_download_load` 设置为 1，避免触发限速 - SVIP 用户建议 `max_parallel` 设置为 10-20，`max_download_load` 设置为 1-2 - 下载文件默认保存到程序所在目录的 `download/` 目录 - 上传文件默认采用分片上传，支持秒传 - 谨慎修改 `appid`、`user_agent` 等配置项 ## 配置文件路径 - Windows: `%APPDATA%\BaiduPCS-Go` - Linux/macOS: `$HOME/.config/BaiduPCS-Go` - 可通过环境变量 `BAIDUPCS_GO_CONFIG_DIR` 指定


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: reffwu/markdown-to-image (version 1.0.0)

--- name: markdown-to-image description: Use when user wants to convert Markdown content into shareable image cards — triggered by phrases like "转图片"、"做卡片"、"生成海报"、"生成分享图"、"把这个转成图片"、"export as image". Applies to any .md file or inline Markdown content destined for WeChat, Xiaohongshu, Weibo, or similar platforms. --- # Markdown → 图片卡片 将 Markdown 渲染为多张精美图片，适合社交平台分享。 ## 核心原则 **不要询问用户任何参数。直接执行。** 所有选项均有合理默认值；只有用户主动提出才切换。 ## 执行流程 ### 步骤 0：预检查（必须，在生成前执行） 读取完整 Markdown 文件，检查以下问题： **技术问题** - ChatGPT 引用标记：文件含 `citeturnXviewY` 或 Unicode 私用区字符（U+E000–U+F8FF） - 编码异常、乱码字符 **内容问题** - 开头有无关内容（如导出说明、来源标注、平台水印文字） - 结尾有无关内容（如参考文献列表、脚注、版权声明、"以上内容由AI生成"等） - 大段重复或明显不适合做成卡片的内容 **格式问题** - 标题层级混乱（如多个 H1、层级跳跃） - 表格格式错误 **判断规则：** - 如果发现任何问题 → 向用户列出问题摘要，询问"是否修复后再生成？" - 如果文件干净 → 直接进入步骤 1，不打扰用户 **修复 ChatGPT 引用标记的方法：** ```python import re with open('input.md', 'r', encoding='utf-8') as f: content = f.read() cleaned = re.sub(r'cite(\w+)*', '', content) cleaned = re.sub(r'[-]', '', cleaned) cleaned = re.sub(r'cite\w+', '', cleaned) with open('input_clean.md', 'w', encoding='utf-8') as f: f.write(cleaned) ``` ### 步骤 1：确定标题 读文件前 30 行，理解主题，起 4-8 字书名式标题： - ✅ `摔PS5惩罚分析` / `AI提问艺术` / `AI时代儿童成长路线图` - ❌ `心理学与教育学的专业共识认为母亲用同态报` ### 步骤 2：生成图片（含封面标题卡） ```bash node ~/.agents/skills/markdown-to-image/src/index.js \ --markdown "/path/to/file.md" \ --title "卡片标题" \ --name "卡片标题" ``` `--title` 会生成封面卡（`-00.png`），内容卡从 `-01.png` 开始。 输出自动写入 `~/Downloads/<卡片名>/`。 ## 默认值（不传即生效） | 参数 | 默认 | |------|------| | `--theme` | `white`（简约白） | | `--page-format` | `total`（01 / 12） | | `--output` | `~/Downloads/<卡片名>/` | ## 主题速查 | `--theme` | 中文名 | 适合场景 | |-----------|--------|---------| | `white` | 简约白 ★默认 | 通用、正式 | | `dark` | 深色模式 | 科技、夜间风 | ## 页码格式 ```bash --page-format default # 01, 02, 03 --page-format total # 01 / 12, 02 / 12 ← 默认 --page-format brackets # (1/12), (2/12) ``` ## 常见错误 | 错误 | 正确做法 | |------|---------| | 跳过预检查直接生成 | 必须先读文件检查，有问题再问用户 | | 询问用户要哪个主题 | 直接用 `white`，完成后可提示切换 | | 用文件名乱码当卡片名 | 读内容，自己起标题 | | 手动传 `--output` | 省略，自动输出到 Downloads | | 截句子当标题 | 起书名式短标题（4-8 字） | | 不传 `--title` | 总是传 `--title`，生成封面卡 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: codedao12/auto-shorts-repurposer (version 1.0.0)

--- name: auto-shorts-repurposer description: Repurpose long-form video or audio into short-form clip plans with timestamps, hooks, captions, and packaging notes. Use when a user asks to turn a long video, podcast, or stream into Shorts, Reels, TikTok-style outputs, or highlight clips without publishing. --- # Auto Shorts Repurposer ## Goal Turn long-form media into a short-form clip plan with clear timestamps, captions, and platform-ready packaging notes. ## Best fit - Use when the user provides a long video, livestream, or podcast and wants 3 to 20 short clips. - Use when the user wants hooks, captions, titles, and thumbnail direction drafted for short platforms. - Use when the user can provide brand tone, audience, and target platforms. ## Not fit - Avoid when the user requests auto publishing or account access to post content. - Avoid when the user lacks rights or consent to repurpose the source media. - Avoid when the source has no usable audio or transcript and the user cannot provide one. ## Quick orientation - `references/overview.md` for workflow and quality bar. - `references/auth.md` for access and token handling. - `references/endpoints.md` for optional integrations and templates. - `references/webhooks.md` for async event handling. - `references/ux.md` for intake questions and output formats. - `references/troubleshooting.md` for common issues. - `references/safety.md` for safety and privacy guardrails. ## Required inputs - Source media file path or URL, plus any existing transcript. - Target platforms and constraints (length range, aspect ratio, language). - Desired clip count and focus topics. - Brand tone, keywords, and banned topics. ## Expected output - Clip shortlist with timestamps, hook lines, and rationale. - Caption drafts and on-screen text per clip. - Hashtag and title suggestions. - Thumbnail brief or cover-frame suggestions. - Optional cut list instructions for an editor. ## Operational notes - Work from transcripts when possible and verify timestamps against the source. - Prefer short, self-contained moments with a clear hook in the first 1 to 2 seconds. - Deliver outputs as drafts only; do not publish or upload. ## Security notes - Do not request account credentials or access tokens for posting. - Avoid sharing source media beyond the user-provided context. ## Safe mode - Analyze media and produce draft clip plans, captions, and metadata only. - Use read-only tooling and keep outputs in local files when requested. ## Sensitive ops - Publishing or uploading content is out of scope and must not be attempted.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nansen-devops/nansen-agent-guide (version 1.0.1)

--- name: nansen-agent-guide description: Routing guide -- when to use `nansen agent` (AI research) vs direct CLI data commands. Use when deciding how to answer a user's research question with Nansen tools. metadata: openclaw: requires: env: - NANSEN_API_KEY bins: - nansen primaryEnv: NANSEN_API_KEY install: - kind: node package: nansen-cli bins: [nansen] allowed-tools: Bash(nansen:*) --- # Agent vs CLI Routing | Need a... | Use | |-----------|-----| | **take** (analysis, interpretation) | `nansen agent` | | **table** (raw data, specific metrics) | Direct CLI commands | | **report** (both) | Agent for narrative + CLI for data | ## Use `nansen agent` when - Question requires interpretation or synthesis across multiple data sources - Open-ended research: "analyse this wallet", "what's happening with ETH smart money?" ```bash nansen agent "What are top smart money tokens on Solana today and why?" nansen agent "Analyse wallet 0x123... -- is this a smart trader?" nansen agent "..." --expert # deeper analysis, 750 credits ``` Cost: 200 credits (fast) / 750 credits (expert) ## Use direct CLI commands when - You need specific structured data -- prices, volumes, holders, flows - Deterministic question: "top 10 tokens by netflow on ethereum" - Piping output or building a data table ```bash nansen research token screener --chain ethereum --smart-money --limit 10 nansen research smart-money netflow --chain solana nansen research profiler balance --address 0x123... --chain ethereum ``` Cost: 5-50 credits per call ## Anti-patterns - Don't use `nansen agent` for simple data fetches -- 40x more expensive - Don't use raw CLI for open-ended analysis -- returns data, not interpretation - Don't chain 3+ agent calls -- get raw data via CLI, call agent once for synthesis


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