OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: snopoke/tailscale-serve (version 1.0.0)

# Tailscale Serve Skill Manage multiple paths with `tailscale serve` without conflicts. ## Key Commands ### Check what's currently served ```bash tailscale serve status ``` ### Serve a directory or file at a specific path ```bash # Directory tailscale serve --bg --set-path /slides /path/to/directory # Single file tailscale serve --bg --set-path /presentation /path/to/file.html # Port (for running services) tailscale serve --bg --set-path /api http://localhost:8080 ``` ### Serve from a port at root (replaces everything) ```bash tailscale serve --bg 8888 ``` ### Remove a specific path ```bash tailscale serve --https=443 /slides off ``` ### Reset all serving ```bash tailscale serve reset ``` ## Important Notes - **Path conflicts:** Serving at `/` will override all other paths - **Background mode:** Use `--bg` to keep it running - **Multiple paths:** You can serve multiple things simultaneously with different paths - **Status first:** Always check `tailscale serve status` before adding new paths ## Common Patterns ### Serve presentation alongside control UI ```bash # If control UI is at /, serve presentation at a subpath tailscale serve --bg --set-path /slides ~/clawd/personal-agents-presentation.html # Access at: https://[hostname].ts.net/slides ``` ### Serve multiple directories ```bash tailscale serve --bg --set-path /docs ~/documents tailscale serve --bg --set-path /slides ~/presentations tailscale serve --bg --set-path /files ~/files ``` ### Serve a local dev server ```bash tailscale serve --bg --set-path /app http://localhost:3000 ``` ## Workflow 1. Check current status: `tailscale serve status` 2. Choose an unused path (e.g., `/slides`, `/docs`, `/api`) 3. Serve with `--set-path /your-path /source` 4. Verify with `tailscale serve status` again 5. Share the full URL: `https://[hostname].ts.net/your-path` ## Troubleshooting **"Can't access my served content"** - Check `tailscale serve status` - is it at the path you expect? - Did something else overwrite the root `/`? **"Want to replace everything with a port"** ```bash tailscale serve reset tailscale serve --bg 8888 ``` **"Want to add to existing setup"** ```bash # Don't use reset! Just add with --set-path tailscale serve --bg --set-path /newpath /source ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: acetoolz/acetoolz-word-counter (version 1.0.1)

--- name: acetoolz-word-counter version: 1.0.1 description: Count words, characters, sentences, paragraphs, and reading time for any text using AceToolz. author: acetoolz permissions: - network:outbound triggers: - pattern: "count words" - pattern: "how many words" - pattern: "word count" - pattern: "count characters" - pattern: "reading time" - pattern: "text statistics" metadata: openclaw: emoji: 🔢 homepage: https://www.acetoolz.com/text/tools/word-counter --- # AceToolz Word Counter Use this skill whenever the user asks to count words, characters, sentences, paragraphs, or estimate reading time for a piece of text. ## How to Use Use `exec` to call the AceToolz API. Detect the OS and run the appropriate command: Windows (PowerShell): ```powershell Invoke-RestMethod -Uri "https://www.acetoolz.com/api/openclaw/word-counter" -Method POST -ContentType "application/json" -Body '{"text": "<the full text to analyse>"}' ``` macOS / Linux (curl): ```bash curl -s -X POST https://www.acetoolz.com/api/openclaw/word-counter \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"text": "<the full text to analyse>"}' ``` ## Response Fields - `words` — total word count - `characters_with_spaces` — character count including spaces - `characters_without_spaces` — character count excluding spaces - `sentences` — number of sentences - `paragraphs` — number of paragraphs - `reading_time_minutes` — estimated reading time in minutes (based on 225 wpm) ## Presenting Results Format the response as a clean summary, for example: > **Word Count Results** > - Words: 342 > - Characters (with spaces): 1,847 > - Characters (without spaces): 1,512 > - Sentences: 24 > - Paragraphs: 6 > - Estimated reading time: 2 min > > *Powered by [AceToolz](https://www.acetoolz.com)* ## Error Handling - If `text` is missing or not a string, tell the user to provide the text they want analysed. - If the API returns a 429, the limit is 30 requests/minute — ask the user to try again shortly. - If the API returns a 400 error about length, tell the user the text exceeds 100,000 characters. - If the API is unreachable, tell the user and suggest visiting https://www.acetoolz.com/text/tools/word-counter directly.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yhm2084/memory-secretatry (version 1.0.0)

# 记忆秘书 (Memory Secretary) > 智能记忆管理与优化助手 ## 技能信息 - **技能 ID**: memory-secretary - **显示名称**: 记忆秘书 - **版本**: 1.0.0 - **作者**: 隐客 - **描述**: 智能记忆管理与优化助手，提供主动记忆管理、智能提醒、模式识别等功能 ## 核心功能 ### 1. 记忆质量管理 检查记忆文件质量，发现潜在问题并提供优化建议。 ### 2. 重复工作检测 查找相似任务，避免重复分析已解决的问题。 ### 3. 成功案例提取 自动提取成功案例，建立经验库。 ### 4. 工作模式识别 分析工作模式，发现高频问题和优化点。 ### 5. 智能提醒生成 基于历史数据和当前任务，生成智能提醒。 ### 6. 分享报告生成 生成可分享的系统状态报告。 ## 安装方法 ```bash # 1. 下载技能包 cd ~/.openclaw/skills/ # 2. 解压 unzip memory-secretary.zip # 3. 验证 ls memory-secretary/ ``` ## 使用方法 ```python from memory_secretary import MemorySecretaryLite # 初始化 secretary = MemorySecretaryLite(workspace_root="/your/workspace") # 检查记忆质量 quality = secretary.check_memory_quality() # 查找相似任务 similar = secretary.find_similar_tasks("任务名称") # 提取成功案例 cases = secretary.extract_success_cases() # 分析工作模式 patterns = secretary.analyze_work_patterns() # 生成提醒 reminders = secretary.generate_reminders(["关键词"]) # 生成分享报告 report = secretary.generate_share_report() ``` ## 技术特点 - ✅ **零外部依赖** - 仅使用 Python 标准库 - ✅ **小体积** - 总大小 <150KB - ✅ **快速部署** - 复制文件即可使用 - ✅ **智能自适应** - 自动选择最佳技术方案 - ✅ **主动管理** - 主动提醒、智能推荐 ## 系统要求 - Python 3.8+ - OpenClaw 工作空间 - 记忆文件目录 (memory/) ## 文件结构 ``` memory-secretary/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── README.md # 详细文档 ├── src/ # 源代码 ├── tests/ # 测试文件 ├── examples/ # 使用示例 └── config/ # 配置文件 ``` ## 测试 ```bash # 运行测试 cd memory-secretary/ python3 -m pytest tests/ ``` ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-04-14) - 初始版本发布 - 核心功能实现（6 大功能） - 智能自适应架构 - 基础测试覆盖 - 完整文档 ## 常见问题 **Q: 需要安装额外依赖吗？** A: 不需要！仅使用 Python 标准库。 **Q: 支持哪些 Python 版本？** A: Python 3.8+，推荐 3.10+。 **Q: 会修改我的记忆文件吗？** A: 不会，只读取不修改。 ## 许可证 MIT License ## 支持 如有问题或建议，欢迎通过以下方式联系： - GitHub Issues - OpenClaw 社区论坛 - 邮件：示例@email.com --- **记忆秘书** - 你的智能记忆管理助手 🧠✨


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: marjoriebroad/marjorie-a-stock-trading-assistant (version 1.0.0)

--- version: 1.0.0 name: a-stock-trading-assistant description: A股股票智能交易助手，专服务中国大陆股票市场。当用户询问A股股票行情、个股分析、大盘情绪、热点板块、交易策略、价格预警、涨跌幅、成交量、技术面或基本面分析时触发。只处理沪深A股（代码以6/00/30/68开头），自动忽略港股和美股。所有数据实时从东方财富、新浪财经、同花顺、雪球抓取。Use when: user asks about Chinese A-share stocks, 股票行情, 个股分析, 大盘分析, 板块热点, 买卖点, 止盈止损, 仓位建议, or any A-share trading-related query. --- # A股股票智能交易助手 ## 角色定位 你是专业A股交易助手，只服务中国大陆A股市场（沪深两市）。数据全部实时联网获取，数据源优先级：东方财富 → 新浪财经 → 同花顺 → 雪球。 ## 股票代码识别规则 | 前缀 | 市场 | 示例 | |------|------|------| | 60xxxx | 上交所主板 | 600519 贵州茅台 | | 00xxxx | 深交所主板 | 000001 平安银行 | | 30xxxx | 创业板 | 300750 宁德时代 | | 68xxxx | 科创板 | 688981 中芯国际 | - 自动忽略港股（.HK）、美股（NASDAQ/NYSE）及其他境外市场 - 用户输入不带前缀时，根据数字范围自动判断市场 ## 数据获取方式 优先用 `scripts/fetch_stock.py` 脚本获取实时数据。如脚本执行失败，改用 `web_fetch` 直接访问数据源。 详细 API 端点见 `references/data-sources.md`。 ### 快速调用脚本 ```bash # 查询单只股票实时行情 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --code 600519 # 查询大盘指数 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --index # 查询热点板块 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --hot-sectors ``` ## 六大核心能力工作流 ### 1. 实时行情查询 1. 运行 `fetch_stock.py --code <代码>` 获取实时数据 2. 展示：当前价、涨跌幅、涨跌额、成交量、成交额、换手率、振幅、52周高/低 3. 附上分时走势摘要（涨跌节奏描述） ### 2. 个股综合分析 先获取实时行情，再分析： - **技术面**：均线系统（MA5/10/20/60）、趋势判断、支撑位/压力位、量价结构、MACD/KDJ信号 - **基本面**：PE/PB估值、近期业绩、行业地位、主要风险点 - 技术面与基本面结合，给出综合判断（看多/看空/中性） 详细分析方法见 `references/analysis.md`。 ### 3. 大盘情绪与风险判断 获取上证指数、深证成指、创业板指实时数据，分析： - 大盘强弱（趋势、量能、板块轮动） - 市场情绪指数（赚钱效应、涨跌比） - 风险等级（低/中/高）及应对建议 ### 4. 热点板块与龙头股 1. 运行 `fetch_stock.py --hot-sectors` 获取涨幅榜板块 2. 识别：主线板块（连续性强）、情绪板块（短期热点） 3. 每个热点板块列出核心龙头股（涨停、强势领涨） ### 5. 交易策略与建议 基于用户的持仓/意向股，给出： - **短线**（1-5天）：催化剂、入场区间、止损位、止盈位 - **中线**（1-3月）：趋势判断、分批建仓节奏、仓位比例 - 始终标注风险提示 格式模板： ``` 【操作建议】XX股（XXXXXX） 方向：做多/观望/回避 入场区间：XX.XX - XX.XX 元 止损位：XX.XX 元（跌破离场） 止盈位：XX.XX 元（分批减仓） 仓位：XX%（轻/中/重仓） 逻辑：[核心理由2-3条] 风险：[主要风险1-2条] ``` ### 6. 价格预警监控 当用户设置预警时： - 记录目标价、预警条件（突破/跌破/放量）到 `references/watchlist.md` - 建议用户配合券商App实时推送，本工具做辅助分析 - 在后续对话中主动核对预警状态 ## 输出规范 - 数据必须标注来源和获取时间（精确到分钟） - 所有价格建议必须附风险提示 - 避免绝对化表述（"必涨"/"稳赚"），用概率/可能性描述 - 数字精确到小数点后2位，成交额以亿元为单位 - 大盘/个股分析结构清晰，使用简洁表格或分项列出


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: quincygunter/qui-emotion-state (version 1.0.0)

--- name: emotion-state description: NL emotion tracking + prompt injection via OpenClaw hook --- # Emotion State (NL) Skill This skill describes how to install and configure the Emotion State hook, which adds a compact `emotion_state` block to the system prompt. ## What it does - Evaluates user and agent emotions as short natural-language phrases. - Stores per-user emotion state across sessions in the agent state directory. - Injects the latest entries plus a decayed trend line into the system prompt. ## Install & enable (workspace hook) 1) After installing the skill, copy the bundled hook into your workspace: ```bash cp -R ./skills/emotion-state/hooks/emotion-state ./hooks/ ``` 2) Enable the hook in OpenClaw: ```bash openclaw hooks enable emotion-state ``` 3) Restart the OpenClaw gateway. ## Configuration Set environment variables for the hook via OpenClaw config, e.g. in `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json { "hooks": { "internal": { "enabled": true, "entries": { "emotion-state": { "enabled": true, "env": { "EMOTION_CLASSIFIER_URL": "", "SKILLBOSS_API_KEY": "YOUR_KEY", "EMOTION_CONFIDENCE_MIN": "0.35", "EMOTION_HISTORY_SIZE": "100", "EMOTION_HALF_LIFE_HOURS": "12", "EMOTION_TREND_WINDOW_HOURS": "24", "EMOTION_MAX_USER_ENTRIES": "3", "EMOTION_MAX_AGENT_ENTRIES": "2", "EMOTION_MAX_OTHER_AGENTS": "3", "EMOTION_TIMEZONE": "America/Los_Angeles" } } } } } } ``` The emotion classification uses SkillBoss API Hub (`https://api.heybossai.com/v1/pilot`) for LLM-based emotion detection, automatically routing to the optimal model. ## Notes - The hook stores state at `~/.openclaw/agents/<agentId>/agent/emotion-state.json`. - It does not store raw user text; only model-inferred reasons. - If the classifier fails, entries fall back to `neutral/low/unsure`.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: fengfelix/legal-cn-api (version 1.0.0)

# legal-cn-api - 中国法律条文检索付费 API 给 AI Agents 提供准确、结构化、可直接调用的中国法律条文检索，按次付费，不需要自己建库。 ## 🎯 解决什么问题 AI Agents 在处理涉及中国法律的问题时，经常需要查阅最新的法律法规。自己搭建法律数据库成本高、维护麻烦，使用本服务可以： - ✅ **即拿即用**：直接调用 API 获取结构化法律条文 - ✅ **按次付费**：用多少付多少，成本极低（每次搜索约 0.000007 人民币） - ✅ **去中心化**：付费直接到开发者钱包，没有中间商抽成 - ✅ **自动更新**：每季度同步最新法律法规 ## 📊 数据规模 - **2,416** 部现行有效法律 - **81,529** 条具体条文 - 更新到 **2026 年 7 月** - 分类完善：民法、刑法、行政法、经济法、社会法、诉讼法等 ## 💰 付费模式 基于 **x402 协议**（USDC on Base）实现微支付，三层定价： - **获取分类信息**：✅ 免费 - **单次查询**：**0.001 USDC** ≈ **0.007 人民币** - **包月套餐**：即将推出（优惠价） **为什么这么定价：** - 极低试用门槛，任何人都敢尝试 - 价格覆盖微支付链上成本，可持续运营 - 就算一天搜索 1000 次，也才 7 毛钱，用户完全不心疼 - **去中心化**：付费直接到开发者钱包，不需要托管 - **自动验证**：协议自动验证支付，无需人工干预 ## 🚀 快速部署 ### 1. 克隆项目 ```bash git clone https://github.com/fengsu82/legal-cn-api cd legal-cn-api ``` ### 2. 安装依赖 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ### 3. 启动 Meilisearch ```bash docker-compose up -d ``` ### 4. 导入数据 数据来自公开项目 [pengxiao1997/china_law](https://github.com/pengxiao1997/china_law)，自动导入。 ```bash bash update_database.sh ``` ### 5. 配置支付 ```bash cp config.py.example config.py # 编辑 config.py，填入你的钱包地址和私钥 ``` ### 6. 启动服务 ```bash uvicorn main:app --host 0.0.0.0 --port 8000 ``` ## 📚 API 使用 ### `GET /api/v1/search` 参数： - `q`: 搜索关键词 - `limit`: 返回数量（默认 10，最大 50） 返回示例： ```json { "success": true, "results": [ { "law_title": "中华人民共和国民法典", "article_no": "第五条", "article_title": "自愿原则", "content": "民事主体从事民事活动，应当遵循自愿原则，按照自己的意思设立、变更、终止民事法律关系。", "effective_date": "2021-01-01", "category": "民法", "score": 0.98 } ], "total": 12 } ``` ### `GET /categories` **免费接口**，获取所有法律分类及条文数量。 ### `GET /health` 健康检查。 ## 🛠 技术栈 - **FastAPI** - 高性能 Web 框架 - **Meilisearch** - 全文搜索引擎，毫秒级响应 - **x402** - 去中心化微支付协议 - **USDC on Base** - 稳定币支付网络 ## 📄 许可证 MIT License —— 可以自由使用、修改、分发。 ## 👨‍💼 作者 Felix Feng <[REDACTED_SECRET]> - 广东广和律师事务所 执业律师 - 关键词教育 国际部 CEO


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: tobegit3hub/double-check-article (version 0.1.0)

--- name: double-check-article description: 中文文章内容检查工具，用于校对和改进中文文章质量。当用户需要检查中文文章、校对中文内容、修改错别字、优化中文表达、审核中文文档时使用此技能。适用于：(1) 检查错别字和typo (2) 审核表达是否清晰合理 (3) 提供修改建议 --- # 中文文章检查器 对中文文章进行三步检查：错别字修正、表达优化、改进建议。 ## 检查流程 ### 第一步：错别字检查 仔细阅读全文，识别并修正以下问题： - **同音字错误**：如"以经"→"已经"、"在见"→"再见" - **形近字错误**：如"己经"→"已经"、"未免"→"未免/味免" - **多字/少字**：如"我们们"→"我们"、"因"→"因为" - **标点错误**：中英文标点混用、标点缺失 **输出格式**： ``` 【错别字修正】 1. "原文" → "修正后" （位置：第X段） 2. ... 如无错别字，输出：未发现错别字。 ``` ### 第二步：表达检查 审核文章表达的清晰度和合理性： - **语句通顺**：主谓宾是否完整，语序是否正确 - **逻辑连贯**：上下文是否衔接，因果关系是否合理 - **用词准确**：词语搭配是否恰当，避免词不达意 - **明显错误**：事实性错误、常识性错误 **输出格式**： ``` 【表达修正】 1. 原句："..." 问题：[描述问题] 修正："..." 2. ... 如无明显问题，输出：表达清晰，无需修正。 ``` ### 第三步：改进建议 基于文章整体质量，提供进一步优化建议： - **结构优化**：段落划分、层次安排 - **风格统一**：语气、用词风格一致性 - **内容充实**：论据补充、细节完善 - **可读性提升**：长句拆分、专业术语解释 **输出格式**： ``` 【改进建议】 1. [具体建议] 2. [具体建议] ... 如文章已较完善，可简要说明亮点并给出可选优化方向。 ``` ## 输出模板 ``` ## 文章检查报告 ### 第一步：错别字检查 [检查结果] ### 第二步：表达检查 [检查结果] ### 第三步：改进建议 [建议内容] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: luongkim20222022-crypto/logistics-advisor-skill (version 1.0.0)

# 物流与关税优化师 ## 技能概述 专为中国跨境电商卖家设计的欧盟物流与关税优化工具，提供物流方案对比、关税计算、清关指导服务。 ## 角色定位 你是一位资深的国际物流与关税优化专家，精通欧盟进口规则、各国关税政策、物流渠道选择。你的核心能力来自 **eu-compliance-skill** 插件（税务计算）和内置物流分析能力。 ## 关联插件 - **eu-compliance-skill**：提供VAT计算、合规检测 ## 核心能力 ### 1. 物流方案对比 - 渠道对比：DHL/UPS/FedEx/EMS/海运/空运价格时效 - 包税线路推荐：哪些渠道提供DDP服务 - 重量段建议：不同重量最优渠道 - 时效预估：旺季/淡季时效差异 ### 2. 关税计算 - 关税查询：根据HS编码查询基础关税 - 综合税负：关税 + VAT + 杂费 - 免税额度：低价值货物免税政策 - 反倾销税：特定品类额外税 ### 3. 清关指导 - 文件清单：不同品类所需清关文件 - HS编码归类：帮助确定产品HS编码 - DDP vs DDU：两种模式对比选择 - VAT递延：进口VAT递延条件与流程 ### 4. 成本优化 - 综合成本测算：运费+关税+VAT+操作费 - 批量发货建议：拼箱/整柜成本对比 - 仓储优化：FBA vs 海外仓成本对比 - 头程方案：国内到欧盟的头程物流 ## 调用规则 | 规则 | 触发条件 | 输出内容 | |------|---------|---------| | 物流比价 | "什么物流便宜"、"怎么发货" | 渠道对比表+推荐 | | 关税查询 | "关税多少"、"HS编码" | 关税税率+计算 | | 清关指导 | "清关需要什么"、"DDP" | 文件清单+流程 | | 成本测算 | "总成本"、"物流预算" | 完整费用明细 | ## 使用示例 ### 示例1：物流比价 > 用户："20kg电子产品发德国，走什么物流最划算？" **回复结构**：


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jessecq1995/mx-selfselect (version 1.0.0)

--- name: mx_self_select description: 妙想自选管理skill，基于东方财富通行证账户数据及行情底层数据构建，支持通过自然语言查询、添加、删除自选股。 version: 1.0.0 author: 东方财富妙想团队 --- # 妙想自选管理skill (mx_self_select) 通过自然语言查询或操作东方财富通行证账户下的自选股数据，接口返回JSON格式内容。 ## 功能列表 - ✅ 查询我的自选股列表 - ✅ 添加指定股票到我的自选股列表 - ✅ 从我的自选股列表中删除指定股票 ## 配置 - **API Key**: 通过环境变量 `MX_APIKEY` 设置（与其他妙想技能共享） - **默认输出目录**: `/root/.openclaw/workspace/mx_data/output/`（自动创建） - **输出文件名前缀**: `mx_self_select_` - **输出文件**: - `mx_self_select_{query}.csv` - 自选股列表 CSV 格式 - `mx_self_select_{query}_raw.json` - API 原始 JSON 数据 ## 前置要求 1. 获取东方财富妙想Skills页面的apikey 2. 将apikey配置到环境变量 `MX_APIKEY` 3. 确保网络可以访问 `https://mkapi2.dfcfs.com` > ⚠️ **安全注意事项** > > - **外部请求**: 本 Skill 会将您的查询文本发送至东方财富官方 API 域名 ( `mkapi2.dfcfs.com` ) 以获取金融数据。 > - **凭据保护**: API Key 仅通过环境变量 `EASTMONEY_APIKEY` 在服务端或受信任的运行环境中使用，不会在前端明文暴露。 ## 使用方式 ### 1. 查询自选股列表 ```bash python3 scripts/mx_self_select.py query ``` 或自然语言查询： ```bash python3 scripts/mx_self_select.py "查询我的自选股列表" ``` ### 2. 添加股票到自选股 ```bash python3 scripts/mx_self_select.py add "贵州茅台" ``` 或自然语言： ```bash python3 scripts/mx_self_select.py "把贵州茅台添加到我的自选股列表" ``` ### 3. 删除自选股 ```bash python3 scripts/mx_self_select.py delete "贵州茅台" ``` 或自然语言： ```bash python3 scripts/mx_self_select.py "把贵州茅台从我的自选股列表删除" ``` ## 接口说明 ### 查询接口 - URL: `https://mkapi2.dfcfs.com/finskillshub/api/claw/self-select/get` - 方法: POST - Header: `[REDACTED_SECRET]` ### 管理接口（添加/删除） - URL: `https://mkapi2.dfcfs.com/finskillshub/api/claw/self-select/manage` - 方法: POST - Header: `[REDACTED_SECRET]` - Body: `{"query": "自然语言指令"}` ## 输出示例 ### 查询自选股成功 ``` 📊 我的自选股列表 ================================================================================ 股票代码 | 股票名称 | 最新价(元) | 涨跌幅(%) | 涨跌额(元) | 换手率(%) | 量比 -------------------------------------------------------------------------------- 600519 | 贵州茅台 | 1850.00 | +2.78% | +50.00 | 0.35% | 1.2 300750 | 宁德时代 | 380.00 | -1.25% | -4.80 | 0.89% | 0.9 ================================================================================ 共 2 只自选股 ``` ### 添加/删除成功 ``` ✅ 操作成功：贵州茅台已添加到自选股列表 ``` ## 错误处理 - 未配置[REDACTED_SECRET] `MX_APIKEY` - 接口调用失败: 显示错误信息 - 数据为空: 提示用户到东方财富App查询

path: scripts/requirements.txt
content: requests>=2.31.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: soroyue/obsidian-folder-sync (version 1.0.0)

--- name: obsidian-folder-sync description: | 将任意文件夹（支持任何 AI agent workspace）同步到 Obsidian Vault。 **触发场景**: - 用户说「同步到Obsidian」「备份到Obsidian」「Obsidian同步」「folder sync」 - 需要将任意文件夹（skills、memory、项目文档等）备份到 Obsidian - 用户提供源目录和目标 Vault 路径时使用 **功能**: 将指定文件夹内的所有 .md 文件单向同步到 Obsidian Vault 的指定子目录， 排除 node_modules、.git、__pycache__、.venv 等目录。 --- # Obsidian Folder Sync 将任意文件夹同步到 Obsidian Vault，支持任何 AI agent 或手动管理的文件夹。 ## 使用方式 ```bash bash ~/.openclaw/workspace/skills/obsidian-folder-sync/scripts/sync.sh <源目录> <目标Vault> [目标子目录] ``` **参数说明：** | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | 源目录 | ✅ | 要同步的文件夹绝对路径 | | 目标Vault | ✅ | Obsidian Vault 路径 | | 目标子目录 | ❌ | Vault 内的子文件夹（默认：源目录名）| **示例：** ```bash # 同步 AI agent skills 到 Obsidian bash sync.sh ~/.openclaw/workspace/skills ~/Obsidian/MyVault # 同步项目文档到 Vault 的 Projects 子目录 bash sync.sh ~/my-project/docs ~/Obsidian/MyVault Projects # 同步记忆文件夹 bash sync.sh ~/my-agent/memory ~/Obsidian/MyVault Memory ``` ## 同步规则 - ✅ **同步**：所有 `*.md` 文件 - ❌ **排除**：`node_modules/`、`__pycache__/`、`.git/`、`.venv/`、`.clawhub/`、`.learnings/` - 📁 **映射**：源目录结构保持不变地映射到目标子目录 ## 日志 日志文件：`~/.openclaw/workspace/logs/obsidian-folder-sync.log` ## 技术细节 - 工具：`rsync --files-from`，高效增量同步 - 文件列表写入 `/tmp/obsidian-folder-sync-$$/`，执行后自动清理 - 可通过环境变量覆盖配置（高级用法）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: enchantedmotorcycle/n8n-dispatch (version 1.0.0)

# n8n_dispatch Agent Skill This skill bridges OpenClaw with your existing n8n‑dispatch service via mcporter. It exposes a single command `dispatch` that forwards the user’s request type and prompt to the registered MCP service. ## How it works 1. The command `dispatch` takes two required arguments: * `requestType` – one of `state`, `action`, or `historical`. * `text` – the raw user prompt. 2. The skill builds a JSON payload containing those two values and calls the MCP service `n8n_dispatch`. 3. The n8n workflow receives the payload, processes the request, and returns a response that OpenClaw prints. ## Usage ```bash # In your OpenClaw session or a shell n8n_dispatch dispatch state "What is the living room light status?" ``` The command will output something like: `Requested type: state and text: What is the living room light status?` ## Examples | Request type | Prompt | Example command | What the service returns | |--------------|--------|------------------|--------------------------| | `state` | *“Is the garage door open?”* | `n8n_dispatch dispatch state "Is the garage door open?"` | *“Garage door is closed”* | | `action` | *“Turn on the hallway light.”* | `n8n_dispatch dispatch action "Turn on the hallway light."` | *“Hallway light turned on”* | | `historical` | *“Show me the temperature for yesterday.”* | `n8n_dispatch dispatch historical "Show me the temperature for yesterday."` | *Yesterday’s temperature: 72°F* | ## Configuration Place this skill in your workspace under `skills/n8n_dispatch` and ensure your MCP service is registered: ```bash openclaw mcporter add \ --name "n8n_dispatch" \ --url "http://your-n8n-host:8080/api" ``` Once the skill is loaded (`openclaw skills load n8n_dispatch`), you can start calling `dispatch` from any OpenClaw session.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: acceleratel/investment-advisor-zhang-openclaw-cn (version 1.0.0)

--- id: investment-advisor-zhang/openclaw-cn owner_id: investment-advisor-zhang name: 百度搜索 description: 通过百度 AI 搜索 API 进行网页搜索，获取实时信息和搜索结果。 version: 1.0.1 icon: "\U0001F50D" author: 财富顾问 metadata: clawdbot: emoji: "\U0001F50D" 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 *Search the web with Baidu AI* 通过百度 AI 搜索 API 进行网页搜索，获取中文互联网的实时信息。 ## 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 1. 访问 [百度智能云控制台](https://console.bce.baidu.com/qianfan/ais/console/applicationConsole/application) 2. 创建应用获取 API 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


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