OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: victory2694/multi-agent-manager (version 1.0.0)

### Continuous Monitoring Watch agent status in real-time: ```bash python3 {baseDir}/scripts/monitor.py --watch --interval 5 ``` ### JSON Output Get machine-readable output: ```bash python3 {baseDir}/scripts/visualize.py --format json ``` **Example JSON:** ```json { "agents": [ { "id": "main", "model": "anthropic/claude-sonnet-4-6", "workspace": "/Users/user/.openclaw/workspace", "sessions": 0 } ], "total": 2 } ``` --- ## 📖 Use Cases ### 1. Debugging Agent Issues When an agent isn't responding: ```bash # Check if agent is running python3 {baseDir}/scripts/monitor.py # View agent details python3 {baseDir}/scripts/visualize.py ``` ### 2. Managing Multiple Projects Track agents across different projects: ```bash # See all agents and their workspaces python3 {baseDir}/scripts/visualize.py ``` ### 3. Optimizing Agent Performance Monitor which agents are most active: ```bash # Watch real-time activity python3 {baseDir}/scripts/monitor.py --watch ``` --- ## 🎯 Common Scenarios **Scenario: "Which agents do I have?"** ```bash python3 {baseDir}/scripts/visualize.py ``` **Scenario: "Is my agent still running?"** ```bash python3 {baseDir}/scripts/monitor.py ``` **Scenario: "What's my agent doing right now?"** ```bash python3 {baseDir}/scripts/monitor.py --watch ``` --- ## 💡 Tips - Use `--format json` for integration with other tools - Run `monitor.py --watch` in a separate terminal for continuous monitoring - Check agent status before sending important tasks --- ## 🐛 Troubleshooting **Problem: "No agents found"** - Make sure OpenClaw Gateway is running: `openclaw status` - Check your agent configuration **Problem: "Script not found"** - Ensure you're running from the correct directory - Check that Python 3 is installed: `python3 --version` --- ## 📝 Changelog ### v1.0.0 (2026-03-14) - Initial release - Agent visualization - Status monitoring - Basic communication tools - Task flow tracking --- ## 🤝 Contributing Found a bug or have a feature request? - Open an issue on GitHub - Join the OpenClaw Discord community --- ## 📄 License MIT License - feel free to use and modify!


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ecosincronia/trigger-evaluator (version 1.0.0)

--- name: trigger-evaluator description: Evaluate real OpenClaw trigger rules against the current database state. Use for heartbeat-style trigger checks, especially stale mission detection backed by public.openclaw_trigger_rules, public.openclaw_missions, and public.openclaw_proposals. metadata: {"clawdbot":{"notes":["Wraps the real stale_missions_engine.sh script in the workspace","Uses only public.openclaw_* tables","Current supported trigger: stale_missions_alert"]}} --- # Trigger Evaluator Evaluate real trigger rules already implemented in this workspace. ## Commands - Run the real trigger evaluator `{baseDir}/scripts/trigger-evaluator.sh evaluate stale_missions_alert` - Inspect the current trigger row `{baseDir}/scripts/trigger-evaluator.sh inspect stale_missions_alert` ## Notes - This skill does not invent new trigger logic. - It wraps the current production script: `/home/cmart/.openclaw/workspace/scripts/stale_missions_engine.sh` - Current supported trigger: `stale_missions_alert`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: charlie-morrison/incident-response-runbook (version 1.0.1)

# Incident Response Runbook Generate, maintain, and execute incident response runbooks for production systems. Use when setting up incident workflows, responding to outages, or documenting post-incident learnings. ## Usage ### Generate Runbook ``` Create an incident response runbook for [service/system]. Infrastructure: [cloud provider, key services]. Common failure modes: [list known issues]. ``` ### During Incident ``` Incident: [description]. Severity: [1-4]. Current symptoms: [what's happening]. Help me triage and respond. ``` ### Post-Incident ``` Generate a post-incident review for: [incident summary]. Timeline: [key events with timestamps]. Resolution: [what fixed it]. ``` ## Runbook Structure Generated runbooks follow this template: ```markdown # [Service] Incident Response Runbook ## Quick Reference - **On-call:** [rotation link] - **Dashboards:** [monitoring links] - **Escalation:** [contact chain] ## Severity Levels - **SEV1**: Complete outage, revenue impact → respond in 5 min - **SEV2**: Degraded service, user-facing → respond in 15 min - **SEV3**: Internal impact, no users affected → respond in 1 hour - **SEV4**: Cosmetic or minor, no urgency → next business day ## Triage Steps 1. Confirm the issue (check dashboards, reproduce) 2. Assess blast radius (which users/services affected) 3. Assign severity level 4. Start incident channel/thread 5. Communicate to stakeholders ## Failure Modes ### [Failure Mode 1: e.g., Database Connection Pool Exhaustion] **Symptoms:** [what you'll see] **Diagnosis:** [commands to run, logs to check] **Mitigation:** [immediate steps to restore service] **Root Fix:** [permanent solution] ### [Failure Mode 2: e.g., Memory Leak in Worker Process] ... ## Rollback Procedures [Service-specific rollback steps] ## Communication Templates [Internal + external status page templates] ## Post-Incident Review Template [Blameless review structure] ``` ## Scripts ### `scripts/generate_runbook.py` Generate a runbook skeleton from service metadata: ```bash python3 scripts/generate_runbook.py --service api-gateway \ --provider aws --region us-east-1 \ --monitors datadog,pagerduty \ --output runbook-api-gateway.md ``` ## AI Enhancement When used as an agent skill, the incident responder: - Guides triage in real-time with diagnostic commands specific to the stack - Correlates symptoms with known failure modes from the runbook - Drafts status page updates and internal communications - Generates post-incident reviews with timeline, root cause analysis, and action items - Learns from past incidents to improve future runbooks


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: irron/qwen-image-skill (version 1.0.0)

--- name: qwen-image description: Generate images using Alibaba Cloud Bailian Qwen-Image and Z-Image models (通义千图文生图 + 人像照片模型) homepage: https://help.aliyun.com/zh/model-studio/qwen-image-api metadata: openclaw: emoji: 🎨 requires: env: - DASHSCOPE_API_KEY --- # Qwen-Image / Z-Image Skill 基于阿里云百炼的文图生成技能，**智能识别场景**自动选择最佳模型： - 🧍 **人像/照片** → **z-image-turbo**（专精高质量人像，支持胶片质感） - 🖼️ **通用文图** → **qwen-image-max**（擅长复杂文字渲染、艺术风格） ## Features - **🤖 智能模型选择**：自动检测人像场景，无需手动选择模型 - **🎨 双模型支持**：Qwen-Image（通用） + Z-Image（人像） - **✍️ 中文文字渲染**：在图像中完美呈现复杂中文字符 - **📐 多尺寸支持**：16:9、4:3、1:1、3:4、9:16 等多种比例 - **🔧 可手动指定**：支持强制使用特定模型 ## Setup 1. 从 [阿里云百炼控制台](https://bailian.console.aliyun.com/) 获取 API Key 2. 配置方式选择其一： - **环境变量**：`export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx"` - **TOOLS.md**：在 TOOLS.md 中添加 `DASHSCOPE_API_KEY: sk-xxx` > **地域注意**：北京和新加坡地域 API Key 不互通 ## Available Models | 模型 | 描述 | 最佳场景 | |------|------|----------| | **qwen-image-max** | 最佳质量，减少AI痕迹，文字渲染优秀 | 漫画、插画、图文设计、风景、静物 | | **qwen-image-plus** | 质量与速度平衡 | 通用场景 | | **qwen-image** | 基础模型 | 快速生成 | | **z-image-turbo** | 人像专精，胶片质感，真实感强 | 人像照片、人像写真、film grain效果 | ## Supported Sizes | 尺寸 | 比例 | 说明 | |------|------|------| | 1664*928 | 16:9 | 横向宽屏（通用默认）| | 1472*1104 | 4:3 | 标准比例 | | 1328*1328 | 1:1 | 方形 | | 1104*1472 | 3:4 | 竖向 | | 928*1664 | 9:16 | 手机竖屏 | | 1120*1440 | 4:5 | **人像推荐** | ## Usage ### 🎯 快速入门（推荐） 直接写提示词，**自动识别场景**并选择最佳模型： ```bash # 人像类 → 自动使用 z-image-turbo python scripts/generate.py "短发少女，清新自然风格，微笑" # 通用类 → 自动使用 qwen-image-max python scripts/generate.py "七龙珠孙悟空对战比克大魔王，漫画风格" # 含film grain关键词 → 自动使用 z-image python scripts/generate.py "胶片感，Kodak Portra 400风格的人像" ``` ### 🔧 高级选项 ```bash python scripts/generate.py "prompt" \ --model z \ # 强制指定模型 (z/qwen/auto) --size 1328*1328 \ # 图片尺寸 --prompt-extend \ # 开启提示词扩展 --no-watermark \ # 禁用水印 --output my-image.png # 输出路径 ``` ## Auto-Detection Keywords 以下关键词会触发自动选择 **z-image-turbo**： **人物类**：人、女、男、少女、帅哥、美女、肖像、人物、face、facial **照片/胶片类**：photo、photograph、film grain、analog、Kodak、胶片、portra、cinematic、photorealistic、真实、写真人像 ## 使用示例 ### 人像照片（z-image） ```bash python scripts/generate.py "东亚年轻女性，户外雪地场景，film grain效果，胶片质感" ``` ### 漫画风格（qwen-image） ```bash python scripts/generate.py "七龙珠孙悟空对战比克大魔王，漫画风格，能量波爆炸，天空背景" ``` ### 带中文文字的漫画 ```bash python scripts/generate.py "一副对联，上联：智启千问，下联：机道为善，横批：人机共生" ``` ## Tips - **人像首选 z-image**：对面部细节、皮肤质感、胶片感优化更好 - **文字渲染选 qwen**：复杂中文、图文混排场景更精准 - **自动模式省心**：无需纠结选哪个模型 - **提示词长度**：正向 ≤800字符，负向 ≤500字符 - **扩展提示词**：`--prompt-extend` 可以让AI自动优化你的描述 --- *Qwen-Image Skill - 国产文生图利器 🇨🇳*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sky-lv/api-budget-guardian (version 1.0.0)

--- description: Monitors and optimizes AI API usage costs across multiple providers keywords: cost, optimization, billing, api-usage name: skylv-cost-guard triggers: cost guard --- # skylv-cost-guard > AI API cost monitoring and optimization. Track spend, compare providers, get savings suggestions. ## Skill Metadata - **Slug**: skylv-cost-guard - **Version**: 1.0.0 - **Description**: Monitor AI API costs across OpenAI, Anthropic, Google. Track token usage, compare pricing, set budget alerts, get optimization suggestions. - **Category**: cost - **Trigger Keywords**: `cost`, `budget`, `optimize`, `pricing`, `tokens`, `spend` --- ## What It Does ```bash # Initialize with budget node cost_guard.js init 100 # Track token usage node cost_guard.js track 5000 gpt-4o-mini # Check status node cost_guard.js status # Compare providers node cost_guard.js compare 10000 # Get optimization suggestions node cost_guard.js suggest # Set alert threshold node cost_guard.js alert 0.75 ``` --- ## Pricing Database (per 1M tokens) | Model | Input | Output | Best For | |-------|-------|--------|----------| | gemini-1.5-flash | $0.075 | $0.30 | Cheapest | | gpt-4o-mini | $0.15 | $0.60 | Balanced | | claude-3-haiku | $0.25 | $1.25 | Fast | | gpt-4o | $2.50 | $10.00 | Quality | | claude-3.5-sonnet | $3.00 | $15.00 | Complex tasks | | claude-3-opus | $15.00 | $75.00 | Premium | --- ## Market Data (2026-04-18) | Metric | Value | |--------|-------| | Search term | `cost reduce` | | Top competitor | `cwicr-cost-calculator` (0.902) | | Competitors | `ai-cost-optimizer` (0.882), `openclaw-cost-optimization` (0.881) | | Our advantage | Full tracking + comparison + suggestions | ### Why Competitors Are Weak - `cwicr-cost-calculator` (0.902): Calculator only, no tracking - `ai-cost-optimizer` (0.882): Generic suggestions, no live tracking - `openclaw-cost-optimization` (0.881): OpenClaw-specific only This skill provides **comprehensive cost monitoring** with budget tracking, provider comparison, and actionable savings suggestions. --- ## OpenClaw Integration Ask OpenClaw: "how much have I spent?" or "compare costs for 10K tokens" or "optimize my API spending" --- *Built by an AI agent that watches every token.* ## Usage 1. Install the skill 2. Configure as needed 3. Run with OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: hoi-lau/oh-my-git-commit (version 1.0.0)

--- name: git-commit description: '执行 git commit，支持 conventional commit 消息分析、智能暂存和消息生成。用户要求提交更改、创建 git commit 或提到 "/commit" 时触发。支持：(1) 从变更自动检测 type 和 scope，(2) 从 diff 生成 conventional commit 消息，(3) 交互式 commit 支持覆盖 type/scope/description，(4) 按逻辑分组智能暂存文件' license: MIT allowed-tools: Bash triggers: - commit - 提交 - git commit --- # Git Commit - Conventional Commits ## 概述 使用 Conventional Commits 规范创建标准化、语义化的 git commit。通过分析实际 diff 来确定合适的 type、scope 和 message。 ## Conventional Commit 格式 ``` <type>[可选 scope]: <描述> [可选正文] [可选脚注] ``` ## Commit Type 对照表 | Type | 用途 | | ---------- | ------------------------------ | | `feat` | 新功能 | | `fix` | Bug 修复 | | `style` | 代码格式/样式调整（无逻辑改动）| | `refactor` | 代码重构（非 feature/fix） | | `perf` | 性能优化 | | `test` | 添加/更新测试 | | `build` | 构建系统/依赖变更 | | `ci` | CI/配置变更 | | `chore` | 维护/杂项 | | `revert` | 回滚 commit | ## 破坏性变更 ``` # 在 type/scope 后加感叹号 feat!: 移除已废弃的接口 # 或使用 BREAKING CHANGE 脚注 feat: 允许配置继承其他配置 BREAKING CHANGE: `extends` 键的行为已变更 ``` ## 工作流程 ### 1. 分析 Diff ```bash # 如果有已暂存的文件，使用 staged diff git diff --staged # 如果没有暂存文件，使用工作区 diff git diff # 同时查看状态 git status --porcelain ``` ### 2. 暂存文件（如需要） 如果没有任何文件被暂存，或者你想按不同逻辑分组： ```bash # 暂存指定文件 git add path/to/file1 path/to/file2 # 按模式暂存 git add *.test.* git add src/components/* # 交互式暂存 git add -p ``` **禁止提交机密信息**（.env、credentials.json、私钥等）。 ### 3. 生成 Commit Message 先逐文件阅读 diff 内容，理解每处改动的具体功能和意图，然后生成结构化的 commit message。 **必须包含以下部分：** - **Type**：这是什么类型的变更？ - **Scope**：影响哪个区域/模块？ - **Description**：一句话概括变更内容（现在时、祈使句，不超过 72 字符） - **Body**（多文件或复杂变更时必须）：按文件/模块分组，列出每处核心改动的具体功能点 **Body 撰写要求：** - 不要只写"优化样式"或"修复 bug"，要具体到改了什么、为什么改 - 多文件变更时，按文件分组，每行以 `- ` 开头 - 涉及算法/逻辑变更时，说明新行为的规则和边界条件 - 涉及 UI 变更时，说明具体的交互或视觉效果改动 - 如果 diff 中有 TODO、FIXME 或明显的 hack，在 body 中注明 message 使用**中文**撰写，但 type/scope 保持英文（遵循 conventional commits 规范）。 ### 4. 执行 Commit **简单变更（单文件、改动少）可用单行：** ```bash git commit -m "<type>[scope]: <中文描述>" ``` **复杂变更（多文件、涉及逻辑或 UI）必须用多行，包含 body：** ```bash git commit -m "$(cat <<'EOF' <type>[scope]: <中文描述> - <文件A>: <具体改动1> - <文件A>: <具体改动2> - <文件B>: <具体改动3> - <文件C>: <具体改动4> EOF )" ``` ## 最佳实践 - 一个 commit 只做一件逻辑上完整的事 - 使用现在时："添加" 而非 "添加了" - 使用祈使句："修复 bug" 而非 "修复了 bug" - 关联 issue：`Closes #123`、`Refs #456` - 描述控制在 72 字符以内 - 中文描述应简洁明确，避免冗余 ## Commit Message 质量示例 **差的示例（过于笼统，没有信息量）：** ``` feat: 优化组件 ``` **好的示例（具体到功能点和文件）：** ``` feat(creative): 支持动态比例行布局并全面适配深色模式 - creative-grid.vue: - 新增 displayRatio 字段，区分布局比例与显示比例 - 实现 canFitRatioItemsInRow 算法，根据图片比例动态决定每行显示数量 - square 布局支持非 1:1 比例的媒体盒子，避免宽图被压缩为正方形 - 修复失败/待处理资源导致整行被错误拆分为 square 的问题 - draw.vue: - 全局深色模式样式适配（背景、文字、边框统一使用 slate 色系） - 原图预览区域新增 +n 占位展示剩余省略图片 - 视频创意编辑面板增加暗色边框和背景透明度 - BottomContent.vue: - 重构登录状态监听，拆分为两个独立 watch 避免重复触发过渡动画 - chatplus-form.vue: 移除 textarea 冗余边框样式，统一使用 focus ring ``` ## Git 安全协议 - 绝不修改 git config - 绝不在未明确要求时执行破坏性命令（--force、hard reset 等） - 绝不跳过 hooks（--no-verify），除非用户明确要求 - 绝不对 main/master 执行 force push - 如果 commit 因 hook 失败，修复问题后创建**新的 commit**（不要 amend）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zsxq/zsxq-group (version 1.3.1)

--- name: zsxq-group version: 1.3.1 description: "知识星球（星球）管理：列出星球、浏览主题、查询标签、搜索成员。当用户需要查看自己加入或创建的星球、浏览星球内容、获取 group_id、查询星球标签或成员时使用。" metadata: requires: bins: ["zsxq-cli"] cliHelp: "zsxq-cli group --help" --- # group > 首次使用或遇到认证错误（401 / token 过期 / `not logged in`）时，先读 [`../zsxq-shared/SKILL.md`](../zsxq-shared/SKILL.md) 了解登录与 API 调用约定。日常调用已登录账户时无需每次重读。 ## Core Concepts - **星球（Group）**：知识星球的社群单元，由 `group_id`（纯数字）唯一标识。用户可以是创建者（owner）或成员（member）。 - **主题（Topic）**：星球内的内容单元，包括帖子（talk）、提问（q&a）、文章（article）等，由 `topic_id` 唯一标识。 - **标签（Hashtag）**：星球内的分类标签，由 `hashtag_id` 标识，可附加到主题上。 ## Resource Relationships ``` Group (group_id) ├── Topic (topic_id) — talk / q&a / article │ ├── Comment (comment_id) │ │ └── 楼中楼 Reply (replied_comment_id) │ ├── Answer（q&a 类型专属） │ └── Hashtag 标签 └── Hashtag (hashtag_id) └── Topic 列表 ``` ## Shortcuts（推荐优先使用） Shortcut 是对常用操作的高级封装（`zsxq-cli group +<verb> [flags]`）。有 Shortcut 的操作优先使用。 | Shortcut | 说明 | |----------|------| | [`+list`](references/zsxq-group-list.md) | 列出当前用户加入或创建的所有星球，输出 group_id 和名称表格 | | [`+topics`](references/zsxq-group-topics.md) | 列出星球内最新主题，支持分页游标，输出 topic_id / 类型 / 标题 / 时间表格 | | [`+hashtags`](references/zsxq-group-hashtags.md) | 列出星球内所有标签及主题数量 | ## API（通过 `zsxq-cli api call` 直接调用） Shortcut 未覆盖的高级操作： | 工具 | 参数 | 说明 | |------|------|------| | `search_groups` | `keyword` | 按关键词搜索星球 | | `search_group_members` | `group_id`, `keyword`, `limit` | 搜索星球成员 | | `get_hashtag_topics` | `hashtag_id`, `limit`, `end_time` | 列出某标签下的主题（分页） |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rfdiosuao/context-monitor-helper (version 1.0.1)

# context-monitor - 上下文使用率监控 实时监控会话上下文使用率，在每次回复底部显示占用百分比，超过阈值时主动提醒用户清理上下文。 ## 🚀 功能特性 - **实时显示**：每次回复自动附加上下文使用百分比 - **进度条可视化**：直观的进度条展示使用率 - **智能预警**：超过 70% 时提醒使用 `/new` 或 `/compact` - **多模型支持**：自动识别不同模型的上下文窗口大小 - **零配置**：安装即用，无需额外设置 ## 📦 安装 ```bash claw skill install context-monitor ``` ## 💡 使用场景 | 场景 | 说明 | |------|------| | **长对话管理** | 避免上下文超限导致遗忘早期内容 | | **多轮调试** | 监控 Token 消耗，优化对话策略 | | **成本控制** | 了解每次对话的 Token 使用情况 | | **主动清理** | 在达到限制前及时使用 `/new` 或 `/compact` | ## 🎯 输出示例 ``` [你的回复内容] --- 📊 上下文使用：45% ▓▓▓▓▓▓▓▓░░░░░░░░░ (4500/10000 tokens) ``` **超过 70% 时：** ``` [你的回复内容] --- ⚠️ 上下文使用：78% ▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓▓░░░ (7800/10000 tokens) 💡 建议：使用 /new 开启新会话 或 /compact 压缩上下文 ``` ## ⚙️ 配置选项 | 配置项 | 默认值 | 说明 | |--------|--------|------| | `warningThreshold` | 70 | 警告阈值（百分比） | | `criticalThreshold` | 90 | 严重警告阈值（百分比） | | `showProgressBar` | true | 是否显示进度条 | | `showTokenCount` | true | 是否显示具体 Token 数 | ## 🔧 命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `/new` | 开启全新会话（清空上下文） | | `/compact` | 压缩上下文（保留核心信息） | | `/context` | 手动查看当前上下文状态 | ## 📝 注意事项 1. **Token 计算**：基于实际消息内容估算，可能存在±5% 误差 2. **模型差异**：不同模型上下文窗口不同，自动识别 3. **性能影响**：每次回复增加约 10-20ms 处理时间 4. **隐私安全**：不存储任何对话内容，仅实时计算 ## 🐛 常见问题 **Q: 为什么显示的 Token 数和平台统计不一致？** A: 本 Skill 使用估算算法，实际 Token 数以平台为准。误差通常在±5% 内。 **Q: 可以关闭上下文显示吗？** A: 可以，使用 `/context off` 临时关闭，`/context on` 重新开启。 **Q: 支持哪些模型？** A: 支持所有 OpenClaw 集成的模型，自动识别上下文窗口大小。 ## 📄 许可证 MIT License ## 🔗 相关链接 - [GitHub 仓库](https://github.com/rfdiosuao/openclaw-skills/tree/main/context-monitor) - [OpenClaw 文档](https://docs.openclaw.ai) - [ClawHub](https://clawhub.ai)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 9talk/plan-c (version 1.0.9)

--- name: plan-c description: 于已有规划文件继续对话：智能识别“显式文件加载”意图，优先提供状态总结，支持按需深度迭代。 disable-model-invocation: true --- 继续基于已有规划的深度迭代工作。核心策略是：**若用户显式指定文件路径或仅要求加载，则直接输出总结；若用户提出具体深化需求，则执行代码探索。** **输入**： - 典型加载指令：`/plan-c 基于已有规划文件 **plans/xxx/xxx.md** 继续对话` - 深化指令：`/plan-c 深入分析方向一` 或 `基于规划解决关键点 X` **执行步骤** ### 第一阶段：上下文感知与模式判定 (关键路由) 1. **文件定位与加载** - **路径提取**：检查用户输入中是否包含明确的文件路径（如 `plans/20260303/...md`）。 - **若包含路径**：直接读取该指定文件内容。解析当前的 `TODO` 列表、`待确认关键点` 及章节结构。 - **若无路径但有上下文文件**：读取最近一次引用的规划文件。 - **若完全无文件**：停止执行并提示："❌ 未找到关联的规划文件。请提供文件路径或使用 `/plan-i` 创建新规划。" 2. **意图识别与模式路由 (核心逻辑)** - 分析用户输入的特征，按以下优先级判定模式： - **🔴 高优先级：显式加载/概览模式** - **触发条件**： 1. 用户输入中**包含具体的文件路径**（例如 `plans/.../xxx.md`）。 2. 或者用户关键词仅为：`加载 `、`查看 `、`总结`、` 状态`、` 概况`、` 继续对话`（且无后续具体分析指令）。 - **判定逻辑**：视为用户希望“先看看文件里写了什么/现在到哪了”，**不预设**需要立即扫描代码库。 - 👉 **路由至**：[模式一：快速加载与总结] - **🟢 次优先级：深度探索/迭代模式** - **触发条件**： 1. 用户在加载文件后，明确提出了具体分析目标（如：“分析目录结构”、“细化方向二”、“解决待确认点 X"）。 2. 或者用户指令中包含：`深入 `、` 扫描 `、` 分析 `、` 细化`、` 实现逻辑`。 - 👉 **路由至**：[模式二：深度探索与迭代] --- ### 模式二：深度探索与迭代 (针对具体分析意图) *此模式下激活 Plan 模式进行代码库交互。* 1. **目标锁定**：根据用户选择的方向或提出的具体问题，明确本次迭代的焦点。 2. **深度探索 (Plan Mode)** - 激活 **Plan 模式** 进行代码库探索： - 扫描相关目录结构和文件依赖。 - 分析现有函数签名、数据模型接口。 - 识别潜在的冲突点或重构需求。 - *注意*：此阶段只读不写代码，专注于理解逻辑以支撑规划更新。 3. **规划迭代与文档更新** - **转化成果**：将探索到的技术细节转化为具体的规划条目。 - **更新**： - 根据规划文件的结构和内容进行更新 - 移除已解决的 `待确认关键点`。 - **执行写入**：将更新后的内容保存回原规划文件。 4. **反馈与循环引导** - 输出本次迭代的总结（新增细节、发现的风险）。 - **引导下一轮**： > "📝 规划文档已更新。关于 **[当前方向]** 的分析已完成。 > > 接下来您希望： > 1. 继续深入当前方向的细节？ > 2. 切换到下一个规划方向（推荐：[推荐方向]）？ > > 请直接告诉我您的决定，我将继续为您迭代规划。" --- ## 约束与要求 - **安全红线**: 除非用户明确指令**开始编码**且规划已完全就绪，否则仅输出规划逻辑和文档更新。 - **路径优先原则**：一旦检测到用户输入中或者上下文中包含 `plans/.../*.md` 格式的路径，**默认强制进入【模式一】**，除非用户在同一句话中明确包含了“分析”、“扫描”等深度操作指令。 - **前置依赖**：必须依赖已存在的规划文件运行。若无文件，强制引导用户使用 `plan-i`。 - **禁止初始化**：**严禁**调用 `pl-init.sh` 脚本。 - **核心职责**：深度代码探索、逻辑细化、文档持续更新。 - **不允许探讨实施步骤**：不允许探讨开发步骤/实施步骤。 - **不允许列出代码**：不允许列出代码或提供具体实现, 只描述“数据结构是什么”，绝不展示“代码怎么写”。 - **无代码生成**：除非用户明确指令“开始编码”且规划已完全就绪，否则仅输出规划逻辑和文档更新。 - **状态保持**：每次输出都必须基于最新的文件状态，确保规划的一致性。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wadxm/feishu-project-connector-bytedance-internal (version 1.0.10)

--- name: feishu-project-connector description: 通过 MCP 服务连接 Meego（飞书项目字节内网版），支持 OAuth 认证，可查询和管理工作项、视图等。 version: 1.0.10 homepage: https://www.npmjs.com/package/@lark-project/meego-mcporter metadata: openclaw: homepage: https://www.npmjs.com/package/@lark-project/meego-mcporter emoji: 📋 requires: bins: - node - npx config: - ~/.mcporter/credentials.json install: - kind: node package: "@lark-project/meego-mcporter" bins: - meego-mcporter --- # Meego (飞书项目字节内网版) Skill 通过 MCP 服务连接 Meego（飞书项目字节内网版），支持 OAuth 认证。 ## 前置要求 本技能依赖以下环境： - **Node.js**（>= 18）及 `npx` - **@lark-project/meego-mcporter**：MCP 传输工具，来源 npm（`npm install -g @lark-project/meego-mcporter` 或通过 `npx` 自动获取） ## 凭证管理说明 本技能使用 `~/.mcporter/credentials.json` 存储 OAuth 凭证（由 mcporter 管理）。 - **方式一（推荐）**：浏览器 OAuth——mcporter 自动完成授权并写入凭证，agent 无需接触凭证内容。 - **方式二（远程服务器）**：当服务器没有浏览器时，需要用户在本地电脑完成 OAuth 后将凭证同步到服务器。此流程中 agent 会协助展示 OAuth 客户端配置（不含 token）以及写入用户提供的已授权凭证，所有操作均需用户逐步确认。 安全约束： - agent 不得自主发起凭证操作，每一步均需用户明确确认 - agent 不得将凭证内容记录到日志、历史消息或任何非 `~/.mcporter/` 的位置 - 操作过程中产生的临时文件必须立即清理 ## 连接方式 ### 1. 询问用户使用哪种方式进行认证 注意：一定要询问用户，让用户主动选择，禁止自动帮用户选择。 本工具支持两种认证方式： - **浏览器 OAuth**（推荐）：适用于本地安装 OpenClaw 的场景，自动调起浏览器完成授权 - **远程 OAuth 代理**：适用于在远程服务器（无浏览器环境）安装 OpenClaw 的场景 ### 2. 浏览器 OAuth（推荐） #### 2.1. 创建配置文件 将技能包目录中的 `meego-config.json` 拷贝到工作目录下。 #### 2.2. 执行 OAuth 认证（只需一次） ```bash npx @lark-project/meego-mcporter auth meego_btd --config meego-config.json ``` 这会打开浏览器让你授权飞书账号。**授权完成后，凭证会缓存到 `~/.mcporter/credentials.json`，后续调用不需要再次授权。** ### 3. 远程 OAuth 代理 适用场景：远程服务器没有浏览器，用户需要在本地电脑完成 OAuth 后将凭证同步回服务器。 #### 3.1. 创建配置文件 将技能包目录中的 `meego-config.json` 拷贝到工作目录下。 #### 3.2. 生成 OAuth 客户端配置 ```bash npx @lark-project/meego-mcporter auth meego_btd --config meego-config.json --oauth-timeout 1000 ``` 此命令会在 `~/.mcporter/credentials.json` 中生成 OAuth 客户端配置（仅包含 client 参数，不含 token）。 #### 3.3. 协助用户完成本地授权 此步骤需要 agent 与用户配合完成凭证同步。由于远程服务器没有浏览器，用户需要在本地电脑完成 OAuth 授权。 **步骤 A — 向用户展示 OAuth 客户端配置（需用户确认）：** 读取 `~/.mcporter/credentials.json` 的内容（此时仅包含 OAuth 客户端参数，不含 token），向用户展示并告知： > 以下是 OAuth 客户端配置，请参考文档 https://bytedance.larkoffice.com/wiki/UspfwpHaFi6LxQkt9xBcIS54nNg 在本地电脑中完成授权，授权完成后请将生成的凭证文件提供给我。 **步骤 B — 接收用户提供的已授权凭证（需用户确认）：** 用户在本地完成 OAuth 后会提供已授权的凭证文件。在得到用户确认后，将其写入 `~/.mcporter/credentials.json`。 写入完成后，立即清理操作过程中可能产生的任何中间临时文件。凭证内容仅存储在 `~/.mcporter/credentials.json`，不得保存到其他任何位置。 #### 3.4. 验证授权结果 尝试连接 MCP 服务器，确认已成功通过授权。 ### 4. 后续使用 ```bash npx @lark-project/meego-mcporter call meego_btd <tool_name> --config meego-config.json ``` ## 可用功能 - **查询**：待办、视图、工作项信息 - **操作**：创建、修改、流转工作项


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: alfredming-2026/conflict-coordination (version 1.0.0)

--- name: conflict-coordination version: 1.0.0 description: Mechanism conflict detection and coordination for AI assistant systems. Automatically detects crontab conflicts, systemd service conflicts, script overlaps, and log path inconsistencies. Use for maintaining system harmony and preventing internal conflicts. --- # Conflict Coordination - 机制冲突协调机制 > **核心原则**: 实时性优先，可靠性优先，人工确认优先 --- ## 🚀 快速开始 ### Crontab 配置 ```bash # 每周六 22:00 冲突检测 0 22 * * 6 /path/to/detect-conflicts.sh ``` --- ## 🔧 核心功能 ### 1. 冲突检测 - ✅ crontab 配置冲突（重复任务） - ✅ systemd 服务冲突（服务状态） - ✅ 脚本功能重叠 - ✅ 日志路径不一致 - ✅ 文档一致性检查 ### 2. 协调方案 - ✅ Git vs 实时同步 → 实时优先，Git 备份 - ✅ Cron vs Systemd → Systemd 优先 - ✅ 多端编辑冲突 → commit 后 pull ### 3. 定期审查 - ✅ 每周自动检测 - ✅ 配置变更时触发 - ✅ 飞书推送报告 --- ## 📁 包含文件 ``` conflict-coordination/ ├── SKILL.md # 主文档 ├── README.md # 项目说明 ├── scripts/ │ └── detect-conflicts.sh # 冲突检测脚本 └── docs/ ├── QUICKSTART.md # 快速上手 └── coordination-guide.md # 协调指南 ``` --- ## 📊 检测项目 | 检测项 | 冲突类型 | 解决方案 | |--------|----------|---------| | crontab 配置 | 重复任务 | 移除冗余 | | systemd 服务 | 服务过多 | 合并服务 | | 脚本功能 | 功能重叠 | 统一脚本 | | 日志路径 | 路径分散 | 统一目录 | | 文档一致性 | 文档缺失 | 补充文档 | --- ## 💡 使用场景 ### 1. 每周冲突检测 ```bash # 手动执行 ./detect-conflicts.sh # 定时执行（每周六 22:00） 0 22 * * 6 ./detect-conflicts.sh ``` ### 2. 配置变更时检测 ```bash # 修改 crontab 后触发 crontab -e ./detect-conflicts.sh ``` --- ## 📈 协调原则 1. **实时性优先**: inotifywait > cron 2. **可靠性优先**: systemd > nohup 3. **可恢复优先**: trash > rm 4. **人工确认优先**: 高风险操作需批准 --- ## 📝 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-15) - ✅ 初始版本发布 - ✅ 冲突检测功能 - ✅ 协调方案文档 - ✅ 定期审查机制 --- **维护者**: 虾球 🦐 **许可**: MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)