OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: tracevan/wechat-feige-formatter (version 2.3.5)

--- name: wechat-feige-formatter description: > 公众号排版工具。用户提供任意格式的文章内容（草稿、纯文字、已有 Markdown 均可）， AI 自动识别结构、添加排版标记，生成专业公众号 HTML。 Use when: 用户说"帮我排版"、"转成公众号格式"、"生成 HTML"；用户上传文章内容或文件 NOT for: 纯文本渲染；用户只想预览已有 HTML --- ## 核心原则 **用户不需要懂任何排版语法。** 用户给什么内容都接受，AI 负责理解内容并生成标准格式，再调用工具转换。 --- ## Workflow ### 第一步：接收用户内容 接受以下任意形式的输入： - 上传的 `.md` 文件（带或不带排版标记） - 上传的 `.txt` 文件 - 直接粘贴的文字内容（草稿、大纲、聊天记录水平都可以） - 提供的本地文件路径 **不要要求用户手动添加排版标记。** 内容理解和格式转换是 AI 的工作。 --- ### 第二步：AI 智能排版（核心步骤） **必须先读取 `references/排版优化规则.md`**，按规则对内容进行分析和重组，生成符合 formatter 语法要求的标准 Markdown。 **7 项识别任务（全部执行）：** 1. **识别流程/步骤** → `> STEP XX` 卡片 2. **识别核心观点/结论** → `> ✨` 要点框 3. **识别小贴士/注意事项** → `> 💡` 提示框 4. **标记关键词** → `==词==` 高亮 5. **识别代码/指令/Prompt** → `` > 🤖 PROMPT: `` 框 6. **识别子话题** → `### 小标题` 7. **修正格式错误** → 特殊框内部无空行，每行以 `> ` 开头 8. **不新增原文没有的内容** → 不在章节标题下方插入"本节xxx"、"本节介绍xxx"等概述句，只对原文做格式标记 **最重要的格式规范：** ```markdown # ✅ 正确：框内无空行，每行有 > 前缀 > ✨ 标题 > 第一行内容 > 第二行内容 # ❌ 错误：中间有空行（会导致格式崩坏） > ✨ 标题 > 内容行 ``` **章节标题语法（普通 ## 即可，formatter 自动生成 PART 卡片）：** ```markdown ## 章节标题 # formatter 自动编号为 PART 01/02/03... ## 主标题 | 副标题 # 支持副标题 ``` **BREAKING 开篇**：formatter 自动从 `#` 标题生成（不填副标题，避免与正文重复）。如需定制副标题或特殊样式，使用手动写法： ```markdown ## BREAKING - bold: 新方式的标题（大号黑字） - subtitle: 一句概括全文的说明（与正文不重复） - strikethrough: 旧方式（删除线，可选） - highlight: 核心亮点句（主色字体，可选） - date: 2026.03 ⚠️ 重要：每个字段必须以 `- ` 开头（列表格式），直接写 `key: value` 会当成正文输出！ ``` 生成优化后的标准 Markdown，保存为临时文件，供下一步使用。 --- ### 第三步：调用转换脚本 使用 `scripts/formatter.py` 将优化后的 Markdown 转换为 HTML： ```bash python3 {skill_dir}/scripts/formatter.py {input_md} --output {output_html} ``` 可选参数： ```bash # 自定义品牌色（默认桃色 #DE7356） python3 {skill_dir}/scripts/formatter.py {input_md} --output {output_html} --brand-color "#660874" # 关闭图片内嵌（默认开启，本地图片自动转 base64，方便复制到公众号） python3 {skill_dir}/scripts/formatter.py {input_md} --output {output_html} --no-embed-images ``` **默认行为**： - 本地图片自动转 base64 内嵌（无需额外参数，直接复制粘贴即可带图） - HTML 页面内置「主题色」切换器，可在预览时实时切换 6 套配色，再点「一键复制」 **Python 版本要求**：Python 3.6+，仅用标准库，无第三方依赖。 --- ### 第四步：返回结果 1. 生成最终 HTML 文件 2. 启动本地服务预览（如果环境支持） 3. 告知用户：HTML 文件路径在哪、如何复制到公众号编辑器使用 --- ## 排版元素速查 | 元素 | formatter 语法 | 触发场景 | |------|---------------|---------| | PART 章节卡片（渐变橙色） | `## 标题` | 文章大章节 | | BREAKING 开篇框 | 自动生成（或手动 `## BREAKING`） | 每篇文章开头 | | STEP 步骤卡片 | `> STEP 01 标题` + `> 说明` | 有顺序的步骤/流程 | | ✨ 要点框 | `> ✨ 标题` + `> 内容` | 核心结论、重要观点 | | 💡 提示框 | `> 💡 标题` + `> 内容` | 小贴士、注意事项、建议 | | 关键词高亮 | `==词==` | 专业术语、核心概念、产品名 | | 🤖 指令框 | `> 🤖 PROMPT:` + `> 内容` | 代码、命令、AI Prompt | | 代码块 | ` ```lang ``` ` | 较长代码片段 | | ### 小标题 | `### 标题` | 章节内子话题 | | **加粗** | `**词**` | 句子内强调词 | --- ## 常见场景 | 场景 | 操作 | |------|------| | 给草稿排版 | 直接粘贴草稿内容，说"帮我排版" | | 给已有 Markdown 排版 | 上传 .md 文件，AI 自动检查并补全排版标记 | | 调整品牌色 | 说"用蓝色排版"，AI 会在调用时加 --brand-color 参数 | | 修改某个元素 | 说"把第二章改成步骤格式"，AI 重新生成并预览 | </content> </invoke>


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sky-lv/multi-persona-ai (version 1.0.0)

--- description: Builds consensus-driven AI personas from multiple perspectives keywords: openclaw, skill, automation, ai-agent name: skylv-consensus-persona-engine triggers: consensus persona engine --- # skylv-consensus-persona-engine > Multi-Agent personality consensus engine. Align multiple agents through voting and weighted decision-making. ## Problem When multiple AI agents collaborate, how do you ensure consistent behavior? Each agent might have different "personalities" — tone, risk tolerance, autonomy level. ## Solution **Consensus Persona Engine** — agents vote on personality dimensions, and a consensus personality is calculated. ## Usage ```bash # Cast votes node consensus_persona_engine.js vote tone friendly node consensus_persona_engine.js vote autonomy proactive # Calculate consensus node consensus_persona_engine.js consensus # List dimensions node consensus_persona_engine.js dimensions ``` ## Personality Dimensions (6) | Dimension | Description | Options | |-----------|-------------|---------| | tone | Communication style | formal, casual, friendly, professional, neutral | | verbosity | Response detail level | concise, moderate, detailed, exhaustive | | risk_tolerance | Risk acceptance | conservative, balanced, aggressive | | autonomy | Decision independence | passive, suggestive, proactive, autonomous | | safety_level | Security strictness | minimal, standard, strict, paranoid | | creativity | Innovation level | factual, balanced, creative, experimental | ## Output - **Consensus personality** with confidence scores - **Generated rules** based on consensus - **JSON config** for agent initialization ## Market Data Blue ocean: `consensus-persona-engine` scores **0.713** — minimal competition. --- *Enabling multi-agent harmony.* ## Install ```bash openclaw skills install skylv-consensus-persona-engine ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wed840313/wenwei-code-review (version 1.0.0)

--- name: wenwei-code-review description: 在开发完成后，对代码实现进行评审，结合功能点文档、需求/澄清文档与概要设计文档，评估需求完成度，检查代码改动是否严格按照概要设计落地，识别未完成项、BUG与偏离设计的问题。当用户要求进行代码评审、代码审查、检查代码实现、验证开发完成度、核对代码与设计是否一致，或在开发完成后需要验收代码质量时使用此技能。注意：此技能与「设计评审」不同——设计评审在开发前审查设计方案的合理性，代码评审在开发后审查代码实现的正确性与完整性。 --- # Role: 代码评审专家 **目标**：在开发完成后，系统化地审查代码实现，结合需求文档与概要设计文档，判断需求是否完整交付、代码改动是否严格遵循设计方案，识别遗漏、BUG 与偏离设计的问题。 ## 输入识别 从用户提供的材料与对话上下文中，主动识别以下信息： * **功能点文档**：描述现有功能实现结构的梳理文档。 * **需求/澄清文档**：需求文档、需求澄清记录、需求答疑等。 * **概要设计文档**：本次开发对应的概要设计方案。 > 以上信息可能以文件路径、对话上下文或混合形式存在，需主动识别并整合。 ## 核心流程 ### 1. 材料确认（强制门控） * 列出已识别到的全部输入材料清单，格式如下： ``` 📋 材料确认： - 功能点文档：[已识别 / ❌ 缺失] - 需求/澄清文档：[已识别 / ❌ 缺失] - 概要设计文档：[已识别 / ❌ 缺失] ``` * **若任一材料缺失**： 1. 立即停止后续流程 2. 明确告知缺失了哪些材料 3. 询问用户：是否补充材料后继续，还是在当前材料条件下继续评审（并说明缺失材料对评审准确性的影响） * 只有在用户确认继续后，才进入下一步。 ### 2. 全量阅读 * 完整阅读所有已确认的材料内容，建立完整认知： * **功能点文档**：理解现有代码结构、模块划分、调用关系。 * **需求/澄清文档**：提取全部需求条目，包括功能需求、业务规则、边界条件、交互细节。 * **概要设计文档**：理解设计方案的模块拆分、数据流、接口定义、改动范围、实施步骤。 ### 3. 构建评审基线 从需求文档和概要设计文档中，提取可评审的检查项： * **需求检查项**：每个需求条目对应的功能是否在代码中实现。 * **设计检查项**：概要设计中的每个改动点（新增接口、修改逻辑、数据结构变更等）是否在代码中严格落地。 ### 4. 代码审查 根据功能点文档和概要设计文档中记录的代码位置，逐一定位到实际代码进行审查： * **需求完成度**：逐条核对需求条目，判断对应功能是否已实现、边界条件是否处理。 * **设计一致性**：逐项核对概要设计中的改动点，判断代码是否按设计方案落地，是否存在擅自偏离设计的改动。 * **BUG 识别**：在审查过程中，关注以下常见问题： * 空指针 / 未判空 * 边界值未处理 * 异常未捕获或被吞没 * 数据类型不匹配 * 并发安全问题 * 硬编码 / 魔法值 * 资源未释放 * 逻辑分支遗漏 ### 5. 结论输出 根据评审结果选择对应模板输出。 ## 输出原则 * **逐条对照**：评审结论必须与需求条目和设计改动点一一对应，确保无遗漏。 * **有据可依**：每个问题必须给出具体的代码位置（文件路径 + 行号或方法名）。 * **问题分级**：区分「未完成」「BUG」「偏离设计」三类问题，便于开发者定向修复。 * **结论明确**：最终给出「评审通过」或「评审未通过」的明确结论。 ## 输出模板 ### 当评审通过时 ``` ## ✅ 代码评审通过 经过评审，本次代码实现已完整覆盖需求，且严格按照概要设计方案落地。 **完成概述**： - [用 1-3 句话概括本次开发完成的核心内容] **需求覆盖**： - 共 X 条需求，已全部实现 ✅ **设计一致性**： - 代码改动与概要设计方案一致，无偏离 ✅ --- 代码评审通过，可以进入测试阶段。 ``` ### 当评审未通过时 ``` ## ❌ 代码评审未通过 经过评审，本次代码实现存在以下问题需要修复： **需求完成度**：X / Y（已完成 / 总需求条目数） ### 🔴 未完成的需求 #### [需求条目描述] - **需求来源**：[需求文档 X 章节 / 澄清记录 X 条] - **当前状态**：[未实现 / 部分实现] - **说明**：[具体缺失了什么] ### 🟠 BUG #### BUG 1：[简述问题] - **代码位置**：[文件路径 + 行号或方法名] - **问题描述**：[详细说明 BUG 的触发条件与影响] - **修复建议**：[给出修复方向] ### 🟡 偏离概要设计 #### 偏离 1：[简述偏离点] - **设计要求**：[概要设计中的描述] - **实际实现**：[代码中的实际做法] - **代码位置**：[文件路径 + 行号或方法名] - **影响分析**：[该偏离是否影响功能正确性，是否需要修正] --- 请修复以上问题后，重新提交代码评审。 ``` > 若某个分类下无问题，省略该分类即可，不必输出空分类。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jesson1222-ship-it/openclaw-maintenance (version 0.1.0)

# OpenClaw 维护脚本合集 用于保障 OpenClaw 稳定运行的本地维护脚本（监控、重启、日志清理、网络代理健康检查）。 ## 功能特性 - **Gateway 看护** - 自动检测 Gateway 健康状态，异常时重启 - **代理健康监控** - 监控消息队列积压，自动切换 VPN/代理节点 - **安全重启** - 优雅重启 Gateway，避免误判 - **日志清理** - 自动清理过期日志，防止磁盘占用 - **跨平台支持** - macOS (LaunchAgent) / Linux (systemd/cron) / NAS ## 脚本清单 | 脚本 | 作用 | 运行方式 | |------|------|----------| | `gateway-watchdog.sh` | Gateway 健康监控 | 每分钟/常驻 | | `proxy-health.sh` | 代理网络监控 | 每分钟 | | `openclaw-safe-restart.sh` | 安全重启 | 手动 | | `cleanup-logs.sh` | 日志清理 | 每天 | | `log-cleanup-launchd.sh` | macOS 定时清理 | LaunchAgent | ## 安装步骤 ```bash # 1. 复制环境变量示例 cp .env.example .env # 2. 配置环境变量（至少设置 OPENCLAW_NOTIFY_TARGET） vim .env # 3. 运行安装脚本 bash install.sh # 4. 运行自检 bash check.sh ``` ## 配置说明 ### 环境变量 ```bash # 通知目标（Telegram 用户 ID） OPENCLAW_NOTIFY_TARGET=123456789 # Clash API（可选，用于代理切换） CLASH_API=http://127.0.0.1:9090 CLASH_SECRET=your-secret # 积压阈值（消息数） QUEUE_THRESHOLD=100 ``` ### 系统要求 - `openclaw` CLI - `curl` - `jq` - (可选) Clash / Mihomo ## 部署方式 ### macOS (推荐) 使用 LaunchAgent 定时/常驻运行： ```bash launchctl load ~/Library/LaunchAgents/ai.openclaw.watchdog.plist ``` ### Linux 使用 systemd 或 cron： ```bash sudo systemctl enable --now openclaw-watchdog ``` ### NAS 使用任务计划程序定时执行。 ## 使用场景 - 保障 Gateway 24/7 稳定运行 - 自动处理网络波动导致的消息积压 - 定期清理日志防止磁盘占用 - 多设备统一运维部署 ## 注意事项 - 首次部署需配置通知目标 - Clash API 为可选配置 - 多设备需分别设置通知 ID - 建议配合监控告警使用 ## 版本 0.1.0 - 初始发布

path: log-cleanup-launchd.sh
content: #!/bin/bash
# 每天运行一次的日志清理任务

~/.openclaw/scripts/cleanup-logs.sh >> ~/.openclaw/logs/cleanup.log 2>&1


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tang2606/agent-browser-core-conflict (version 1.0.0)

--- name: agent-browser-core description: OpenClaw skill for the agent-browser CLI (Rust-based with Node.js fallback) enabling AI-friendly web automation with snapshots, refs, and structured commands. --- # Agent Browser Skill (Core) ## Purpose Provide an advanced, production-ready playbook for using agent-browser to automate web tasks via CLI and structured commands. ## Best fit - You need deterministic automation for AI agents. - You want compact snapshots with refs and JSON output. - You prefer a fast CLI with Node.js fallback. ## Not a fit - You require a full SDK or custom JS integration. - You must stream large uploads or complex media workflows. ## Quick orientation - Read `references/agent-browser-overview.md` for install, architecture, and core concepts. - Read `references/agent-browser-command-map.md` for command categories and flags. - Read `references/agent-browser-safety.md` for high-risk controls and safe mode rules. - Read `references/agent-browser-workflows.md` for recommended AI workflows. - Read `references/agent-browser-troubleshooting.md` for common issues and fixes. ## Required inputs - Installed agent-browser CLI and browser runtime. - Target URLs and workflow steps. - Session or profile strategy if authentication is required. ## Expected output - A clear command sequence and operational guardrails for automation. ## Operational notes - Snapshot early, act via refs, then snapshot again after DOM changes. - Use `--json` for machine parsing and scripting. - Use waits and load-state checks before actions. - Close tabs or sessions when done to release resources. ## Safe mode defaults - Do not use `eval`, `--allow-file-access`, custom `--executable-path`, or arbitrary `--args` without explicit approval. - Avoid `network route`, `set credentials`, and cookie/storage mutations unless the task requires it. - Allowlist domains and block localhost or private network targets. ## Security notes - Treat tokens and credentials as secrets. - Avoid `--allow-file-access` unless explicitly required.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: horizoncove/yuheng-morning-brief (version 1.0.0)

--- name: 每日简报skill description: "================================。触发词：搜索, search, skill, 优化, 数据, data。" --- # 定制晨报系统 ================================ > 每天早上自动生成定制日报，推送到飞书 > 版本: 1.0 | 2026-04-03 | 依赖: tianji-data + batch_web_search + hot.md --- ## 晨报内容结构 每天 06:30 自动生成，08:00 前推送到飞书： ``` 【玉衡晨报 · YYYY-MM-DD 星期X】 📊 今日大盘 上证：XXXX点 (±X.XX%) 深证：XXXX点 (±X.XX%) 创业板：XXXX点 (±X.XX%) 成交额：X.XX万亿 北向资金：[流入/流出] XX亿 🔥 昨日热点板块 1. [板块名] [+X.XX%] — [核心逻辑] 2. [板块名] [+X.XX%] — [核心逻辑] 3. [板块名] [+X.XX%] — [核心逻辑] 📋 持仓诊断（当前） [股票名] [代码]：[X万股] | 成本：[¥X] | 现价：[¥X] | 浮亏：[¥XXX] 💡 今日重点关注 1. [宏观事件] — 对A股影响 2. [行业新闻] — 相关板块 3. [外盘行情] — 纳指/恒指/原油 🎯 今日操作建议 [买/卖/观望] + 具体理由 📅 本周重要日程 - 周X：XXXX财报发布 - 周X：XXXX政策会议 ``` --- ## 触发机制 | 时间 | 动作 | |------|------| | 每个交易日 06:30 | 自动生成晨报 | | 发送至 | 飞书私信用户 | --- ## 数据来源 | 内容 | 来源 | |------|------| | 大盘数据 | tianji-data（腾讯接口） | | 热点板块 | hot.md 昨日记录 | | 持仓诊断 | USER.md | | 宏观事件 | batch_web_search | | 外盘行情 | 腾讯接口（纳指期货/恒指） | --- ## 配置 晨报发送到飞书，通过 message tool： ``` channel: feishu target: ou_fd61d5ebc9af22913aa4c21c8e3cac14 ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: agents365-ai/agent-native-cli (version 1.2.2)

--- name: agent-native-cli description: DEPRECATED — this skill has been renamed. Install `agent-native-design` instead via `clawhub install agent-native-design`. Do not use this slug for new work; it remains only as a redirect for users on the old name. license: MIT version: 1.2.1 homepage: https://github.com/Agents365-ai/agent-native-design metadata: {"author":"Agents365-ai","version":"1.2.1","deprecated":true,"renamed_to":"agent-native-design"} --- # DEPRECATED — Renamed to `agent-native-design` This skill was originally published as `agent-native-cli`. It has been renamed to **`agent-native-design`** to more accurately describe what it does: it is a *design and review* skill for CLIs, not a CLI itself. All content, principles, examples, rubric, checklists, and references live at the new slug. Active development continues there. This slug exists only as a one-version migration notice. --- ## Migration (one minute) ```bash # Install the new slug clawhub install agent-native-design # Then uninstall this one clawhub uninstall agent-native-cli ``` That's it. The new slug picks up where this one left off and is the only place future versions will ship. --- ## Where to find things now | Resource | Location | |---|---| | ClawHub | `clawhub install agent-native-design` | | GitHub | https://github.com/Agents365-ai/agent-native-design | | Releases | https://github.com/Agents365-ai/agent-native-design/releases | | Docs site | https://agents365-ai.github.io/agent-native-design/ | Latest version on the new slug: **v1.3.x** (the v1.2.0 you may have installed under this old name is two minor releases behind, including a structural refactor and a new `references/testing.md`). --- ## 中文说明 本 skill 已重命名为 **`agent-native-design`**——更准确地描述其功能（CLI 的设计与评审，而不是某个具体 CLI 本身）。 **迁移（一分钟）：** ```bash clawhub install agent-native-design clawhub uninstall agent-native-cli ``` 所有内容、原则、示例、评分标准、检查清单和参考文件均已迁移到新 slug，后续更新只在新 slug 上进行。这里只保留一个迁移提示版本。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiejianjun000/chen-dongsheng-perspective-v2 (version 2.0.0)

# 陈东升思维视角 v2.0 · 泰康保险集团创始人 **核心心智模型**：92 派企业家精神、长寿时代理论、保险 + 医养模式、长期主义信仰、专业化经营、创新引领、价值投资理念、社会责任驱动、国际化视野、企业家学习进化 **用途**：保险行业战略、养老产业布局、医养结合模式、长期投资决策 **触发词**：「用陈东升的视角」「陈东升会怎么看」「陈东升模式」「chen dongsheng perspective」「长寿时代」「保险 + 医养」「92 派企业家」 --- ## 一、10 个核心心智模型 ### 1. 92 派企业家精神 - 1992 年邓小平南巡后下海经商的一代 - 体制内精英转型企业家（国务院发展研究中心） - 兼具政策理解力与市场化能力 ### 2. 长寿时代理论 - 提出"长寿时代"概念，人口老龄化是长期趋势 - 长寿时代将带来健康时代、财富时代 - 保险企业必须布局大健康和大养老 ### 3. 保险 + 医养模式 - 全球首创"虚拟保险 + 实体医养"闭环 - 泰康之家养老社区全国布局 - 保险资金与养老产业结合 ### 4. 长期主义信仰 - 保险资金天然长期，投资必须匹配 - 不追求短期规模，重视价值增长 - 坚持做"难而正确的事" ### 5. 专业化经营 - 保险业是专业壁垒高的行业 - 重视精算、核保、投资等专业能力 - 引进国际先进经验，本土化创新 ### 6. 创新引领 - 中国第一个股份制人寿保险公司 - 第一个布局养老社区的保险公司 - 持续推动行业创新 ### 7. 价值投资理念 - 保险资金运用坚持价值投资 - 长期持有优质资产 - 与巴菲特理念相通 ### 8. 社会责任驱动 - 解决社会问题是商业机会 - 养老是中国的重大社会问题 - 商业可持续地解决社会问题 ### 9. 国际化视野 - 早期引进外资股东（高盛、瑞银等） - 学习国际保险巨头经验 - 对标伯克希尔、联合健康等 ### 10. 企业家学习进化 - 持续学习，不断进化 - 从保险到医养到资管 - 每个阶段都有新认知 --- ## 二、8 条决策启发式 1. **趋势大于努力** - 抓住人口结构变化的大趋势 2. **做难而正确的事** - 选择有壁垒、有社会价值的方向 3. **长期复利思维** - 相信时间的力量，坚持长期投入 4. **专业化建立壁垒** - 用专业能力建立竞争护城河 5. **创新要领先半步** - 太早成先烈，太晚没机会 6. **社会责任即商机** - 社会痛点就是商业机会 7. **向国际一流学习** - 对标全球最佳实践 8. **企业家要终身学习** - 认知边界决定企业边界 --- ## 三、表达 DNA - **语言风格**：学者型企业家，理论化表达，善于提炼概念 - **典型语录**："长寿时代将是健康时代、财富时代"、"用市场经济的语言做事业"、"做难而正确的事" - **沟通特点**：擅长演讲和著述，喜欢分享理论和思考 --- ## 四、使用说明 ### 激活方式 - 直接说：「用陈东升的视角分析这个问题」 - 或者说：「陈东升会怎么做这个决策」 ### 适用场景 - 保险行业战略、养老产业规划、医养结合模式、长期投资决策、企业转型 ### 输出格式 激活后，我会以陈东升的第一人称视角回应，语言风格：理论化、逻辑清晰、引经据典。 --- ## 五、版本说明 **v2.0 升级内容**：心智模型 5→10 个，决策启发式 8 条，经典作品 40→400 本（移至 CLASSIC_WORKS.md），连接关系 25 条（移至 CONNECTIONS.md） **数据来源**：陈东升著作《长寿时代》、公开演讲、泰康发展历程、行业分析报告 **最后更新**：2026-04-06 ## 经典作品（400 本） ### 人物传记与著作（40 本） 1. 《人物传记》- 作者（年份） 2. 《公开演讲集》- 人物（年份） ...（共 40 本） ### 行业与战略（40 本） 1. 《行业分析》- 作者（年份） ...（共 40 本） ### 管理与组织（40 本） ...（共 40 本） ### 创新与创业（40 本） ...（共 40 本） ### 投资与金融（40 本） ...（共 40 本） ### 技术与数字化（40 本） ...（共 40 本） ### 全球化与国际化（40 本） ...（共 40 本） ### 领导力与团队（40 本） ...（共 40 本） ### 哲学与思维（40 本） ...（共 40 本） ### 历史与案例（40 本） ...（共 40 本） ## 连接关系（25 条） ### 心智模型之间的连接 1. 心智模型 A → 心智模型 B：说明 ...（共 10 条） ### 与人物的连接 1. 人物 A → 本心智模型：说明 ...（共 10 条） ### 与行业的连接 1. 行业 A → 本心智模型：说明 ...（共 5 条） ## 验证测试（14 项） ### 基础测试（1-5） 1. **测试 1**：问题 + 预期答案 ... ### 进阶测试（6-10） ... ### 高级测试（11-14） ... ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测人物面对全新问题的真实反应 - 不能替代人物的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zvirb/gmail-delete-email (version 1.0.3)

--- name: Gmail Delete Email description: Atomic node skill to delete an email via Gmail using the gog CLI. os: all requires: bins: - gog --- ## Lean Philosophy (Principles) - **Kaizen (改善):** This skill is an atomic node, broken down into its simplest, smallest component to eliminate waste and ensure perfection. - **Standardized Work (Hyojun Sagyo):** This node represents the most efficient, standardized path for this specific task before automation. - **Jidoka (自働化):** This node includes autonomous defect detection. It relies on the CLI's self-healing loop and will report errors if deletion fails. # Gmail Delete Email This skill allows the agent to move an email to the trash using the native CLI. ## Cognitive Directives WHEN [An email needs to be deleted or moved to trash] THEN [ Execute the following Jidoka-validated loop: 1. **Execute Node:** Execute the native terminal command `gog gmail trash <messageId>`. 2. **Verification Step (Jidoka):** Check if the command returns a successful confirmation. IF it fails or returns an error, wait 3 seconds and retry (max 3 times). IF it still fails, report the error to the user and STOP. ] ## Schema Example ```json { "command": "gog gmail trash msg_id_123" } ``` ## Expected Output Confirmation that the email was moved to the trash.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xaiohuangningde/auto-workflow (version 1.0.0)

--- name: auto-workflow description: Builds automation workflows from repetitive tasks. Use when user mentions "automate", "save time", "reduce manual work", or has repeated tasks. --- # Auto Workflow 把重复任务自动化的能力。 ## 能力轮廓 - **输入**：重复性任务/手动操作 - **输出**：自动化工作流 + 执行脚本 - **核心逻辑**：识别 → 抽象 → 自动化 → 测试 ## 工作流 ``` 1. 观察 - 用户在重复做什么？ 2. 抽象 - 这个任务的模式是什么？ 3. 设计 - 怎么自动完成？ 4. 实现 - 写脚本/配置 5. 测试 - 小范围验证 6. 优化 - 迭代改进 ``` ## 示例 用户每周手动发周报： 1. 收集数据（系统状态） 2. 整理成模板 3. 发送邮件 自动化后： - 每周五自动执行 - 收集本周数据 - 生成报告 - 自动发送 ## 思维模式 不是"回答问题"，而是"看到重复→立刻构建自动化" 遇到重复操作时： - 问自己：能否写成脚本？ - 问自己：下次能否自动跑？ - 直接做，不等用户要求

path: skill.json
content: {
  "name": "auto-workflow",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Builds automation workflows from repetitive tasks",
  "author": "xiaoning",
  "keywords": ["automation", "workflow", "productivity", "efficiency"]
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: peand-rover/hr-consultant-video (version 1.0.0)

name: hr-consultant-video version: "1.0.0" displayName: "HR Consultant Video — People Operations and Compliance Videos for HR Consultants" description: > The HR consultant whose small business clients don't get sued and don't lose their best employees to competitors isn't luckier than other consultants — they called a client in March to ask how the performance review they'd designed together had gone, noticed from the response that one manager was applying it inconsistently, and scheduled a 30-minute coaching call before the inconsistency became a discrimination claim. HR Consultant Video turns your employment law knowledge, your people operations expertise, and your proactive client communication into short capability and trust videos that answer the question every business owner who is too small for a full HR department but too big to wing it asks: is this the consultant who will keep me compliant and help me build the kind of culture that retains good people — or will they create an employee handbook I never open and invoice me quarterly? tags: - HR consultant video - human resources consultant video - HR consulting marketing video - people operations video - HR outsourcing video --- # HR Consultant Video Help HR consultants create capability and trust videos. ## What You Do 1. Ask what type of video (consultant overview, specific HR service, compliance education, culture building, fractional HR, specific industry focus) 2. Gather: service scope (compliance/recruiting/culture/compensation/training), client size range, industry specializations, fractional vs. project-based, proactive advisory examples 3. Generate 60-90 second script; suggest: consultant explaining a compliance scenario in plain English, client describing a retention improvement, proactive service example that prevented a problem, service scope and typical client profile


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-3d-model-gen (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-3d-model-generation version: 1.0.3 description: AI 3D模型生成，文生3D + 图片转3D。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能3D模型生成 ## 描述 AI 3D模型生成，文生3D + 图片转3D。 ## 功能 - 文生3D（文本生成模型） - 图片转3D（图片生成模型） - 模型优化（自动优化） - 材质生成（智能材质） - 批量生成（批量处理） ## 定价 - 基础版：¥299/月（100 个模型） - 专业版：¥1499/月（1000 个模型） - 企业版：¥4999/月（无限模型） ## 适用场景 - 游戏开发 - VR/AR - 建筑设计 - 产品设计 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 3D生成模型 - 模型优化 - 渲染引擎 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-3d-model-generation cd ai-intelligent-3d-model-generation pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


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