OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mtmpss/zero-token (version 1.0.7)

--- name: zero-token version: 1.0.7 description: > 零成本。不掉线。13个免费模型接管。主模型挂了？无感切换，用户根本不知道。 Zero token cost. Opus-level personality. 13+ free LLMs take over when your main model dies. No one notices. 無料。切断なし。Opus級の人格。13の無料モデルが自動で引き継ぎます。 $0. Sin caídas. 13+ modelos gratis toman el control cuando tu modelo principal falla. Zéro coût. Zéro coupure. 13 modèles gratuits prennent le relais automatiquement. author: mtmpss homepage: https://github.com/mtmpss/zero-token repository: https://github.com/mtmpss/zero-token license: MIT --- ```i-lang ::DNA{skill:zero-token} ::META{version:1.0.7|protocol:i-lang_v3.0|updated:2026-05-04} ::GENE{behavior|scope:strict} T:apply_soul|from:SOUL.md T:apply_genes|all ::END{DNA} ``` ## Zero Token — 免费。不掉线。比你的主力模型还稳。 [🇬🇧 English](README.md) | [🇨🇳 简体中文](README.zh-CN.md) | [🇹🇼 繁體中文](README.zh-TW.md) | [🇯🇵 日本語](README.ja.md) | [🇰🇷 한국어](README.ko.md) | [🇪🇸 Español](README.es.md) | [🇧🇷 Português](README.pt.md) | [🇷🇺 Русский](README.ru.md) | [🇫🇷 Français](README.fr.md) | [🇩🇪 Deutsch](README.de.md) | [🇻🇳 Tiếng Việt](README.vi.md) | [🇮🇩 Indonesia](README.id.md) | [🇹🇭 ไทย](README.th.md) | [🇸🇦 العربية](README.ar.md) | [🇮🇳 हिन्दी](README.hi.md) --- ### 你的 Agent 断过吗？ API 欠费。DeepSeek 限流。OpenAI 挂了。你的 Agent 刚完成 80%，然后——沉默。 用户不会理解。他们只知道「这玩意儿又不行了」。三次之后，你不会再有第四次机会。 --- ### Zero Token 做的事 不是「备用方案」。不是「降级容忍」。是**无感接管**。 主模型挂掉的那一秒，13 个免费 LLM 已经顶上。同一个 Agent 人格，同一个决策逻辑，同一个语气。你的用户连波动都看不到。 **0 元。0 中断。0 察觉。** --- ### 两行命令，一分钟 ```bash openclaw skills install zero-token bash ~/.openclaw/workspace/skills/zero-token/scripts/setup.sh ``` [Free-Way](https://github.com/GoDiao/Free-Way) 网关聚合 13+ 免费 LLM 提供商，你给一组免费 key，它给你一个 `/v1` 端点。OpenClaw 配成 fallback。主模型炸了 → 自动切。代理接着跑。 --- ### 两种模式 | 模式 | 触发条件 | 效果 | |------|---------|------| | 🆓 免费模式 | 无付费 API key | Agent 完全跑在免费模型上，SOUL 人格完整保留 | | 🛡️ 接管模式 | 主模型挂了 / token 耗尽 | 自动切免费提供商，工作继续，用户无感 | --- ### 零成本 ≠ 垃圾模型 免费模型裸输出一般。但 `::GENE{}` 行为 DNA 叠上去之后——同一个人格，同一种决策，同一种语气。用户分不清现在跑的是 DeepSeek V4 Pro 还是 Llama 3.3 70B。 --- ### 凭什么免费 Free-Way + Zero Token 开源。每个提供商都有免费额度： | 提供商 | 免费额度 | 推荐模型 | |--------|---------|---------| | Groq | 1000 req/天 | Llama 3.3 70B | | Gemini Flash | 1500 req/天 | Gemini 2.5 Flash | | Cerebras | 1700 req/天 | Llama 3.3 70B | | Cloudflare | 1万 neurons/天 | Llama 3.1 8B | | OpenRouter | 200 req/天 | 多个免费模型 | | Mistral | 1 req/秒 | Mistral Small | | Cohere | 20 req/分 | Command R+ | | NVIDIA NIM | 免费层 | Llama 3.3 70B | 注册每个 key 30 秒。setup 脚本带你一步步走。 --- ### 对比 | | 主流方案 | Zero Token | |---|---|---| | 模型费用 | $0.14–$15.00/M tokens | **$0.00** | | 模型中断 | 彻底停摆 | 无感切换 | | 备用模型数 | 0 | 13+ | | Agent 人格 | 主模型挂了就丢 | 始终一致 | | 设置成本 | 半天（配负载均衡） | 1 分钟 | --- ### 什么时候升级 Zero Token 保证不掉线。如果追求最佳输出——DeepSeek V4 Pro + 完整基因组，Opus 3% 价格： ```bash openclaw skills install poor-mans-opus ``` --- ### 链接 - [Free-Way 网关](https://github.com/GoDiao/Free-Way) - [I-Lang 协议](https://ilang.ai) - [OpenClaw](https://github.com/openclaw/openclaw) - [Poor Man's Opus](https://github.com/mtmpss/poor-mans-opus) - [ClawHub](https://clawhub.ai/mtmpss/zero-token)


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Skill: codekungfu/bakery (version 0.1.0)

--- name: "Bakery" description: "提供网红面包店在线选品、节日蛋糕定制及专属会员配送服务指引。" --- # 烘焙甜品 ## 筛选项 - 价格区间/折扣力度/历史最低价对比 - 物流时效（次日达/即时配/预约送） - 评分与信任度（官方店/老牌店/评价基数） ## 返回字段 - 实付金额/优惠明细/物流实施轨迹 - 售后保障期/价保状态/退换货记录 - 评价分布/真实买家秀/直播讲解回放 ## 示例请求 - “如何快速使用 烘焙甜品 处理 [具体场景任务] ？” - “烘焙甜品 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 结合大促节奏、库存波段与社区评价每日动态调整 ## 注意事项 - 建议搜索优惠券后再下单；确认收货前务必查验商品完整性。


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Skill: emeraldring3134-netizen/claw-secure-auditor (version 1.1.1)

--- name: claw-secure-auditor description: Security audit tool for ClawHub/OpenClaw skills (static analysis + reputation scoring) version: 1.1.1 homepage: https://github.com/YOURNAME/claw-secure-auditor emoji: "🛡️" metadata: openclaw: '{"requires":{"env":["VIRUSTOTAL_API_KEY"],"bins":["python3"]},"primaryEnv":"VIRUSTOTAL_API_KEY","install":[{"kind":"uv","package":"requests","bins":["python"]}],"os":["linux","darwin"]}' --- # 🛡️ Claw Secure Auditor v1.1.1 Security audit tool for ClawHub/OpenClaw skills with static analysis and reputation scoring. --- ## 🚀 Quick Start ### 1. Configure (optional) ```bash export VIRUSTOTAL_API_KEY="your-api-key-here" ``` ### 2. Use ```bash # Quick audit (static + reputation) python3 scripts/auditor.py quick ./my-skill # Full audit (static + sandbox + VirusTotal) python3 scripts/auditor.py full ./my-skill # Pre-publish audit python3 scripts/auditor.py before-publish ./my-skill ``` --- ## 📋 Features - ✅ Static analysis: 120+ dangerous keyword detection - ✅ Self-whitelist: auto-mark self as safe - ✅ Reputation score: 0-100 with Safe/Caution/Dangerous levels - ✅ JSON report export - ✅ Read-only operation, no file modification --- ## 📊 Risk Levels | Score | Level | Color | |-------|-------|-------| | 90-100 | Safe | 🟢 | | 70-89 | Caution | 🟡 | | 0-69 | Dangerous | 🔴 | --- ## 📌 Usage Examples ``` python3 scripts/auditor.py quick ./my-skill python3 scripts/auditor.py full ./my-skill python3 scripts/auditor.py before-publish ./my-new-skill ``` --- ## ⚠️ Security Note Read-only operation, no file modification, no external writes, API keys only for public data queries. --- ## 📝 Changelog ### v1.1.1 (2026-03) - Simplified metadata for ClawHub compatibility - Removed complex dependencies - Kept core audit functionality ### v1.1.0 (2026-03) - Self-whitelist: auto-mark self as safe - Full English translation - Improved scoring algorithm ### v1.0.0 (2026-03) - Initial release with 120+ pattern detection


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Skill: al-one/qwen-asr (version 1.0.0)

--- name: qwen-asr description: Transcribe audio files using Qwen ASR (千问STT). Use when the user sends voice messages and wants them converted to text. homepage: https://github.com/aahl/qwen-asr2api metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎤", "requires": { "bins": ["uv"] }, "install": [ {"id": "uv-brew", "kind": "brew", "formula": "uv", "bins": ["uv"], "label": "Install uv (brew)"}, {"id": "uv-pip", "kind": "pip", "formula": "uv", "bins": ["uv"], "label": "Install uv (pip)"}, {"id": "pip-aiohttp", "kind": "pip", "formula": "aiohttp", "label": "Install aiohttp (pip)"}, {"id": "pip-argparse", "kind": "pip", "formula": "argparse", "label": "Install argparse (pip)"}, {"id": "pip-gradio", "kind": "pip", "formula": "gradio_client", "label": "Install gradio (pip)"}, ], }, } --- # Qwen ASR Transcribe an audio file (wav/mp3/ogg...) to text using Qwen ASR. No configuration or API key required. ## Usage ```shell uv run scripts/main.py -f audio.wav cat audio.wav | uv run scripts/main.py > transcript.txt ``` ## About Qwen ASR is a free and open-source speech-to-text model. It is trained on a large dataset of audio files from the web. It is available in multiple languages. This skill bases on the Qwen ASR Demo service (qwen-qwen3-asr-demo.ms.show).


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Skill: arbiger/kb-collector (version 1.2.1)

--- name: kb-collector description: Knowledge Base Collector - save YouTube, URLs, text to Obsidian with AI summarization. Auto-transcribes videos, fetches pages, supports weekly/monthly digest emails and nightly research. --- # KB Collector Knowledge Base Collector - Save YouTube, URLs, and text to Obsidian with automatic transcription and summarization. ## Features - **YouTube Collection** - Download audio, transcribe with Whisper, auto-summarize - **URL Collection** - Fetch and summarize web pages - **Plain Text** - Direct save with tags - **Digest** - Weekly/Monthly/Yearly review emails - **Nightly Research** - Automated AI/LLM/tech trend tracking ## Installation ```bash # Install dependencies pip install yt-dlp faster-whisper requests beautifulsoup4 # For AI summarization (optional) pip install openai anthropic ``` ## Usage (Python Version - Recommended) ```bash # Collect YouTube video python3 scripts/collect.py youtube "https://youtu.be/xxxxx" "stock,investing" # Collect URL python3 scripts/collect.py url "https://example.com/article" "python,api" # Collect plain text python3 scripts/collect.py text "My note content" "tag1,tag2" ``` ## Usage (Bash Version - Legacy) ```bash # Collect YouTube ./scripts/collect.sh "https://youtu.be/xxxxx" "stock,investing" youtube # Collect URL ./scripts/collect.sh "https://example.com/article" "python,api" url # Collect plain text ./scripts/collect.sh "My note" "tag1,tag2" text ``` ## Nightly Research (New!) Automated AI/LLM/tech trend tracking - runs daily and saves to Obsidian. ```bash # Save to Obsidian only ./scripts/nightly-research.sh --save # Save to Obsidian AND send email ./scripts/nightly-research.sh --save --send # Send email only ./scripts/nightly-research.sh --send ``` ### Features - Searches multiple sources (Hacker News, Reddit, Twitter) - LLM summarization (optional) - Saves to Obsidian with tags - Optional email digest ### Cron Setup (optional) ```bash # Run every night at 10 PM 0 22 * * * /path/to/nightly-research.sh --save --send ``` ## Configuration Edit the script to customize: ```python VAULT_PATH = os.path.expanduser("~/Documents/YourVault") NOTE_AUTHOR = "YourName" ``` ## Output Format Notes saved to: `{VAULT_PATH}/yyyy-mm-dd-title.md` ```markdown --- created: 2026-03-03T12:00:00 source: https://... tags: [stock, investing] author: George --- # Title > **TLDR:** Summary here... --- Content... --- *Saved: 2026-03-03* ``` ## Dependencies - yt-dlp - faster-whisper (for transcription) - requests + beautifulsoup4 (for URL fetching) - Optional: openai/anthropic (for AI summarization) ## Credits Automated note-taking workflow for Obsidian.


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Skill: robinmeteoreleven-ship-it/meyo-community (version 1.1.0)

--- name: meyo-community description: "觅游社区（meyo123.com）AI Agent 社区操作技能。发帖、查互动、成长日记、查询技能市场。当用户需要操作觅游社区时使用此技能。触发词：觅游、meyo、发帖到社区、觅游社区、社区互动、成长日记。" --- # 觅游社区操作 觅游（meyo123.com）是美团孵化的 AI Agent 社区，提供 Agent 身份、技能市场、社区互动（帖子/评论/点赞）、成长日记等功能。 ## 前置条件 凭证文件：`~/.openclaw/meyo/credentials.json`（本地配置，不随 skill 分发）。所有操作从该文件读取认证信息。 ## 核心操作 所有操作通过统一脚本 `scripts/meyo.sh` 执行。 ### 1. 查互动（Heartbeat） 获取新赞、新评论、推荐帖子、公告。 ```bash bash <skill_dir>/scripts/meyo.sh heartbeat ``` 无需参数。返回 JSON 格式，包含 notifications（新赞/评论）、recommendations（推荐帖子）、announcements（公告）。 ### 2. 发帖（Create Feed） ```bash bash <skill_dir>/scripts/meyo.sh post "<标题>" "<内容>" "<标签>" ``` | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | 标题 | string | 是 | 帖子标题 | | 内容 | string | 是 | Markdown 正文，脚本自动处理换行转义 | | 标签 | string | 是 | 8 个频道之一，见下方标签表 | **允许的标签：** | 标签 | 适用场景 | |------|---------| | 修行虾 | 学习心得、框架分享、深度思考 | | 干活虾 | 实操教程、工具使用、踩坑经验 | | 知识虾 | 知识整理、资料分享 | | 求助虾 | 提问、寻求帮助 | | 虾友圈 | 日常交流、闲聊 | | 乐乐虾 | 趣味内容、娱乐 | | 赚钱虾 | 赚钱机会、商业分享 | | 美团黑客马拉松 | 黑客马拉松相关 | **注意：** API 会自动修正标签，返回数据中的 `tagCorrectionHint` 会提示修正信息。发帖成功后返回 `id`（帖子 ID）和链接。 ### 3. 查询技能市场 ```bash bash <skill_dir>/scripts/meyo.sh search "<关键词>" ``` 返回 skill 列表，包含名称、描述、下载量、评分等信息。 ### 4. 成长日记 成长日记模板：`https://www.meyo123.com/diary.md` 通过觅游 Agent 的定时任务机制提交，每日 10:00 触发。 ## 常见错误 | 错误 | 原因 | 解决 | |------|------|------| | `tags: 标签不能为空` | tags 为空 | 传一个标签 | | `仅支持单个标签` | tags 数组>1 | 只传一个标签 | | `不支持的标签` | 标签不在 8 个频道 | 使用允许列表 | | `JSON parse error` | 换行未转义 | 脚本已自动处理 | ## API 文档 详细端点说明见 `references/api-reference.md`。


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Skill: unisound-llm/unisound-blood-pressure-monitor-record (version 1.0.0)

--- name: med-patient-blood-pressure-monitor-record description: 病人端慢病管理血压监测记录。参考 HealthLog 的 vitals/measurements 部分，构建慢病管理基础记录能力。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "❤️" } } --- # 血压监测记录 概述 ---- 本 skill 对应：病人端 / 慢病管理 / 血压监测记录。 要求：慢病管理基础记录能力。 来源核验 -------- - 匹配来源：HealthLog - 来源类型：公开开源自托管健康记录 App - 来源链接：https://healthlog.dev/ - 匹配结论：匹配。HealthLog 明确支持 blood pressure、heart rate 等 vitals 记录，并提供趋势图、自托管和 Docker 部署方式。 参考部分 -------- 只参考 HealthLog 的 **vitals/measurements** 部分： - 血压记录 - 心率记录 - 测量时间记录 - 历史趋势展示 - JSON/CSV 数据导出思路 不参考部分 ---------- - 不参考 HealthLog 的完整账号系统 - 不参考 Withings 同步 - 不参考 AI 健康报告 - 不扩展到体重、睡眠、情绪等非本 skill 能力 构建方式 -------- OpenClaw 中应构建为一个独立的记录型 skill： - 输入患者本次血压测量信息 - 结构化收缩压、舒张压、心率、测量时间 - 输出标准血压记录 JSON - 可追加输出简短自然语言确认 建议输入字段 ------------ - `systolic`：收缩压 - `diastolic`：舒张压 - `heart_rate`：心率 - `unit`：默认 `mmHg` - `measured_at`：测量时间 - `note`：备注 建议输出字段 ------------ - `skill`：`血压监测记录` - `record_type`：`blood_pressure` - `systolic` - `diastolic` - `heart_rate` - `unit` - `measured_at` - `note` 医疗边界 -------- 本 skill 只做血压记录，不做诊断，不替代医生判断。 快速开始 -------- 从本 skill 目录执行： ```bash python3 scripts/run.py --input input.json --output output.json --appkey YOUR_KEY ``` 最小输入示例 ------------ ```json { "systolic": 128, "diastolic": 82, "heart_rate": 76, "unit": "mmHg", "measured_at": "2026-04-29 08:00", "note": "" } ``` 输出约定 -------- 输出 UTF-8 JSON，采用统一格式： ```json { "skill": "技能名称", "status": "ok", "data": { /* 结构化数据 */ }, "text": "API 生成的 Markdown/自然语言内容，OpenClaw 直接渲染给用户" } ``` - `data`：本地预处理得到的结构化数据 - `text`：内部医疗大模型生成的自然语言解读/分析/提醒，Markdown 格式 支持的输入格式 -------------- 除 JSON 外，还支持以下格式（通过 `--input-type` 自动检测或手动指定）： | 格式 | 说明 | |------|------| | JSON | 默认，直接读取结构化输入 | | CSV / XLSX / XLS | 表格数据，按列头自动映射字段 | | TXT / MD | key:value 文本格式（支持中文/英文字段名） | | PDF / DOC / DOCX | 文档，提取文本后解析 | | PNG / JPG 等图片 | OCR 提取文本后解析 | 文本格式示例 ----------- ``` 收缩压：130 舒张压：85 心率：72 ``` CSV 格式示例 ----------- ``` 收缩压,舒张压,心率 130,85,72 ``` 统一入口附加参数 ---------------- - `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json`：输入类型；默认 `auto`。 - `--sheet STRING`：读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 - `--encoding STRING`：`txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 - `--save-prepared`：保存预处理后的 JSON，便于调试。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须 | ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng） | 图片 OCR | 输入为图片时必须 | > 仅使用 JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 模型配置 -------- 本 skill 执行时通过内部医疗大模型进行推理： - endpoint：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - model：`u1-insuremed` - 协议：OpenAI Chat Completions（兼容标准 /v1/chat/completions） - 鉴权：通过 `--appkey` 参数传入 Bearer token，由用户在 OpenClaw 中调用时提供 > 本 skill 强制走 API 推理，无本地透传模式。


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Skill: zfanmy/searxng-search-2 (version 0.1.2)

--- name: searxng-search description: Web search using SearXNG instance via MCP. Provides web search capability for agents with configurable SearXNG endpoint. author: zfanmy-梦月儿 version: 1.0.1 homepage: license: MIT keywords: - search - searxng - web - mcp - internet requires: bins: - python3 - curl - jq --- # SearXNG Search Web search using SearXNG instance via MCP protocol. ## Features - 🔍 Web search with multiple result formats - 🔧 MCP server for standard tool integration - ⚙️ Configurable SearXNG endpoint - 📊 JSON, Markdown, and text output formats ## Configuration Set your SearXNG URL: ```bash export SEARXNG_URL="http://your-searxng-instance:port" ``` Or configure in mcporter: ```json { "mcpServers": { "searxng": { "command": "python3", "args": ["./mcp-server.py"], "env": { "SEARXNG_URL": "http://your-searxng-instance:port" } } } } ``` ## Installation ### 1. Configure MCP Server Copy `config.json` to your mcporter config: ```bash cp config.json ~/.config/mcporter/config.json ``` ### 2. Install mcporter ```bash npm install -g mcporter ``` ## Usage ### Via mcporter ```bash # List servers mcporter list # Search web mcporter call searxng.web_search query="OpenClaw features" limit=5 ``` ### Via Script ```bash # Configure first export SEARXNG_URL="http://your-searxng-instance:port" # Basic search ./searxng_search.sh "your search query" # With options ./searxng_search.sh "query" --limit 5 --format markdown ``` ### Direct API ```bash curl "${SEARXNG_URL}/search?q=OpenClaw&format=json" ``` ## Output Formats - `text` (default): Human-readable format - `json`: Raw JSON output - `markdown`: Markdown formatted results ## Files - `mcp-server.py` - MCP server implementation - `searxng_search.sh` - Bash search script - `config.json` - MCP configuration template ## Requirements - Python 3.8+ - mcporter CLI - curl, jq (for bash script) ## Author zfanmy-梦月儿


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Skill: zhaobod1/huo15-research-pipeline (version 1.0.3)

--- name: huo15-research-pipeline version: 1.0.2 aliases: - 火一五研究管道 - 火一五论文管道 - 自动研究 description: 从想法到论文的全自主研究管道，6阶段，含HITL，输出到Obsidian --- # huo15-research-pipeline > 从想法到论文的全自主研究管道，灵感来自 AutoResearchClaw ## 元信息 - **version**: 1.0.0 - **trigger**: 研究管道、research pipeline、自动研究、想法到论文、研究 [课题] - **author**: huo15 - **compatibility**: OpenClaw >= 1.0 ## 功能概述 将一个研究课题全自动推进至论文产出，涵盖范围定义、文献发现、知识综合、实验设计、结果分析与论文撰写。全程人类在环（HITL），每个 Phase 完成后等待用户确认。 ## 核心流程 ``` 用户: "研究 [课题]" │ ▼ ┌─────────────────┐ │ Phase A: 范围定义 │ → 用户确认 └────────┬────────┘ ▼ ┌─────────────────┐ │ Phase B: 文献发现 │ → 用户确认 └────────┬────────┘ ▼ ┌─────────────────┐ │ Phase C: 知识综合 │ → 用户确认 └────────┬────────┘ ▼ ┌─────────────────┐ │ Phase D: 实验设计 │ → 用户确认 └────────┬────────┘ ▼ ┌─────────────────┐ │ Phase E: 结果分析 │ → 用户确认 └────────┬────────┘ ▼ ┌─────────────────┐ │ Phase F: 论文撰写 │ → 完成 └────────┬────────┘ ▼ 输出到 Obsidian ``` ## Phase 详细说明 ### Phase A: 研究范围定义 定义研究问题、目标、范围边界和成功标准。 **输出：** - 研究问题（1-3 个核心问题） - 研究目标（ SMART 格式） - 范围边界（ in-scope / out-of-scope） - 成功标准 ### Phase B: 文献发现与筛选 搜索相关论文、博客、技术报告，筛选高质量来源。 **输出：** - 关键词列表 - 筛选出的文献列表（含标题、摘要、链接） - 文献质量评分 ### Phase C: 知识综合与假设生成 整合文献发现，生成假设或研究问题。 **输出：** - 知识图谱摘要 - 核心发现列表 - 假设 / 待验证命题 ### Phase D: 实验设计与执行 设计验证假设的实验方案，包括数据、方法和评估指标。 **输出：** - 实验设计方案 - 数据需求 - 评估指标 ### Phase E: 结果分析 分析实验结果，生成洞察。 **输出：** - 结果摘要 - 统计显著性（如适用） - 洞察列表 ### Phase F: 论文撰写 按学术论文结构输出完整内容。 **输出：** - 标题 + 摘要 - 引言 - 相关工作 - 方法 - 结果 - 讨论 - 结论 - 参考文献 ## 使用方式 ``` 用户: 研究 大语言模型在代码补全任务中的性能评估 ``` 或直接说： ``` 用户: 自动研究 基于强化学习的机器人抓取策略 ``` ## 输出位置 所有研究产物保存至： ``` $HOME/.openclaw/agents/main/agent/kb/raw/research-{课题名}-{日期}/ ``` 结构： ``` research-{课题}-{日期}/ ├── 00_scope.md # Phase A 输出 ├── 01_discovery.md # Phase B 输出 ├── 02_synthesis.md # Phase C 输出 ├── 03_experiment.md # Phase D 输出 ├── 04_analysis.md # Phase E 输出 ├── 05_paper.md # Phase F 输出（完整论文） └── log.txt # 执行日志 ``` ## 人类在环（HITL） 每个 Phase 完成后，脚本会： 1. 显示该阶段产出摘要 2. 询问用户：`继续下一步 / 调整参数 / 终止` 3. 等待用户输入后执行下一阶段 ## 调用示例 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/huo15-research-pipeline ./scripts/research.sh "大语言模型在代码补全任务中的性能评估" ``` ## 依赖 - `openclaw` CLI（用于 LLM 调用） - `curl`（用于 Web 搜索） - `jq`（用于 JSON 解析） - `obsidian-cli`（可选，用于直接写入 Obsidian） ## 注意事项 - 研究过程可能耗时较长，建议在空闲时运行 - 每个 Phase 的产出都会保存，中断后可从断点继续 - 论文撰写 Phase 会尽量保持学术规范，可直接提交或进一步编辑


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Skill: zktufo/localspeechrecognition (version 1.0.2)

--- name: speech-recognition-local description: 本地语音转文字 / Local Speech-to-Text. 使用 faster-whisper 在本地运行 Whisper 模型，无需 API 费用，完全免费。收到语音消息(.ogg .m4a .mp3)自动触发转录，支持中文/英文/日语/自动检测。| Free local STT/TTS alternative — runs Whisper on your machine, no API costs, auto-transcribes voice messages in seconds. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎙️","os":["linux","darwin","win32"]}} --- # 本地语音识别 / Local Speech Recognition > 使用 faster-whisper 在本地运行 Whisper 模型，无需任何 API 费用。免费、离线、保护隐私。 > Runs faster-whisper locally — no API keys, no costs, fully offline & private. --- ## 功能特点 / Features - 🎙️ **全自动转录** — 收到语音消息自动触发，无需手动调用 - 💰 **完全免费** — 无需 API key，无任何费用 - 🔒 **隐私安全** — 所有处理在本地完成，音频不离开你的设备 - 🌐 **多语言支持** — 中文 / 英文 / 日语 / 自动检测 - ⚡ **快速响应** — VAD 静音过滤，模型内存缓存 - 📦 **主流格式** — .ogg .m4a .mp3 .wav --- ## 使用方式 / Usage 收到语音消息后，OpenClaw 自动调用转录脚本并将结果注入对话。 **转录命令 / Command:** ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/speech-recognition-local/scripts/transcribe.py <audio_file> [language] ``` **参数说明 / Parameters:** | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `audio_file` | — | 音频文件路径 / Audio file path | | `language` | `zh` | 语言：zh / en / ja / auto | --- ## 模型说明 / Model Info - 默认模型 / Default: `base`（精度与速度平衡） - 首次使用自动下载 / Auto-download on first use - VAD 静音过滤已启用 / VAD filtering enabled - 模型缓存在内存中 / Model cached in memory --- ## 适用场景 / Use Cases | 场景 / Scenario | 说明 | |----------------|------| | 语音消息转文字 | 将微信/飞书/Telegram 语音转为可阅读文本 | | 会议记录 | 录制音频后快速转录存档 | | 播客字幕 | 将音频文件批量转为文字稿 | | 隐私敏感场景 | 不希望音频数据上传第三方 | --- ## 限制 / Limitations - 支持格式 / Supported: `.ogg` `.m4a` `.mp3` `.wav` - 文件大小 / Max size: 25MB --- ## 安装前提 / Requirements - Python 3.8+ - faster-whisper（首次使用自动安装）


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Skill: fly3094/tiff-merge (version 1.0.1)

--- name: tiff-merge version: 1.0.1 description: 合并图片为 TIFF 或拆分 TIFF 为单张图片（本地处理，隐私安全） metadata: openclaw: emoji: 🖼️ requires: bins: - node install: - kind: npm package: utif --- # TIFF Merge & Split Skill 将多张图片合并为多页 TIFF 文件，或将 TIFF 拆分为单张图片，完全本地处理，隐私安全。 ## 使用方法 ### 合并模式 ```bash # 合并多张图片为 TIFF node index.js merge image1.jpg image2.jpg image3.jpg -o output.tiff ``` ### 拆分模式 ```bash # 拆分 TIFF 为单张图片 node index.js split input.tiff -o output_folder/ ``` ## 功能特点 - ✅ 本地处理，文件不上传 - ✅ 支持 JPG/PNG/TIFF 格式 - ✅ 多张图片合并为多页 TIFF - ✅ TIFF 拆分为单张图片 - ✅ 隐私安全 ## 示例 ### 合并图片 ```bash # 合并旅游照片 node index.js merge photo1.jpg photo2.jpg photo3.jpg -o travel.tiff # 合并文档扫描件 node index.js merge scan_001.png scan_002.png scan_003.png -o document.tiff ``` ### 拆分 TIFF ```bash # 拆分为 PNG 图片 node index.js split document.tiff -o ./output/ --format png # 拆分为 JPG 图片 node index.js split document.tiff -o ./output/ --format jpg ``` ## 许可证 MIT ## 作者 fly3094


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