OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mahongting/clawhub-search (version 1.0.0)

--- name: clawhub-search description: | 搜索 ClawHub Skills 技能市场。使用此技能查找和发现 OpenClaw 社区贡献的各种技能。 激活条件：用户提到搜索技能、查找 skill、找某个功能的 skill、ClawHub、clawhub。 --- # ClawHub Skill 搜索工具 ## 概述 此技能用于在 ClawHub 技能市场上搜索 OpenClaw Skills。通过调用 ClawHub API 获取技能列表，支持按关键词搜索和下载量排序。 ## API 信息 - **API 地址**: `https://clawhub.ai/api/v1/skills` - **认证方式**: Bearer Token - **参数**: - `q`: 搜索关键词 - `sort`: 排序方式 (downloads, stars, newest) - `limit`: 返回数量 (可选) ## 使用方法 ## API Token 使用环境变量 `CLAWHUB_TOKEN` 存储 API Token。 获取方式：在 ClawHub 官网申请 API Token。 **重要：不要将 Token 明文写入代码或文档中！** ### 1. 获取 API Token 需要用户的 ClawHub API Token。可以在 ClawHub 官网申请。 ### 2. 搜索 Skills 使用 curl 命令搜索： ```bash # 基础搜索（按下载量排序） curl -s "https://clawhub.ai/api/v1/skills?sort=downloads&q=关键词" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWHUB_TOKEN" # 精确搜索 curl -s "https://clawhub.ai/api/v1/skills?q=agent+team" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWHUB_TOKEN" # 搜索并格式化输出 curl -s "https://clawhub.ai/api/v1/skills?sort=downloads&q=关键词" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWHUB_TOKEN" | python3 -c " import sys,json d=json.load(sys.stdin) for i in d.get('items',[])[:10]: print(f\"{i['slug']}: {i['summary'][:60]}... ({i['stats']['downloads']} downloads)\") " ``` ### 3. 安装 Skills 找到想用的 skill 后，使用以下命令安装： ```bash # 通过 ClawHub 安装 npx clawhub@latest install <skill-slug> # 或手动安装（下载并解压到 skills 目录） ``` ## 常用搜索示例 | 搜索需求 | 命令 | |----------|------| | 代码开发相关 | `?q=code+developer&sort=downloads` | | 多 Agent 相关 | `?q=agent&sort=downloads` | | 记忆/内存相关 | `?q=memory&sort=downloads` | | 自动化相关 | `?q=automation&sort=downloads` | | 搜索/查找相关 | `?q=search&sort=downloads` | | 团队协作相关 | `?q=team+delegation&sort=downloads` | ## 示例：搜索 "agent" 相关的 Skills ```bash curl -s "https://clawhub.ai/api/v1/skills?sort=downloads&q=agent" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" | python3 -c " import sys,json d=json.load(sys.stdin) items = d.get('items', []) print(f'找到 {len(items)} 个结果:\n') for i in items[:15]: stats = i.get('stats', {}) print(f\"- {i['slug']}\") print(f\" 描述: {i.get('summary', '')[:80]}\") print(f\" 下载: {stats.get('downloads', 0)} | 星标: {stats.get('stars', 0)}\") print() " ``` ## 输出格式解析 API 返回的 JSON 包含以下字段： | 字段 | 说明 | |------|------| | `slug` | Skill 的唯一标识符 | | `displayName` | 显示名称 | | `summary` | 简短描述 | | `stats.downloads` | 下载次数 | | `stats.stars` | 星标数量 | | `createdAt` | 创建时间 (Unix时间戳) | | `updatedAt` | 更新时间 (Unix时间戳) | ## 注意事项 1. **Token 管理**: API Token 需要妥善保管，不要泄露 2. **速率限制**: 注意 API 调用频率限制 3. **动态页面**: ClawHub 前端页面是动态加载的，无法通过普通网页抓取获取内容，必须使用 API 4. **搜索策略**: 如果搜索结果少于 5 个，尝试用更通用的关键词 ## 常用技巧 1. **组合搜索**: 使用多个关键词组合，如 `agent+memory`、`code+automation` 2. **过滤筛选**: 可以先搜索再根据描述人工筛选 3. **关注下载量**: 高下载量通常意味着更稳定、更受欢迎的技能 ## 相关链接 - ClawHub 官网: https://clawhub.ai/ - 技能市场: https://clawhub.ai/skills - 发布技能: https://clawhub.ai/upload


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: villadora/family-chef-cn (version 3.0.0)

--- name: family-chef-cn description: 为家庭规划一周菜单、搜索菜谱、计算营养、估算预算并生成购物清单。当用户询问做饭、菜单规划、菜谱搜索、营养计算时使用此技能。 --- # 家庭厨师 Agent ## 简介 为中餐家庭提供一周菜单规划、菜谱搜索、营养计算、菜价估算和购物清单生成的本地助手。 **核心功能：** - 一周菜单规划（根据人数、预算、口味） - 菜谱搜索（使用 OpenClaw 搜索工具） - 营养计算（内置常见食材营养数据） - 菜价查询（使用 OpenClaw 搜索工具） - 季节推荐（内置四季蔬菜数据） - 购物清单生成 **无外部依赖：** 本技能不包含任何可执行脚本，所有功能通过对话由 AI 直接提供。 ## 数据持久化 ### 用户信息存储 用户信息以 JSON 格式存储在本地文件：`~/.family-chef-profile.json` **存储内容：** - 家庭人数（如：4人） - 每周预算（如：500元） - 所在城市（如：上海） - 口味偏好（如：清淡） - 忌口（如：虾、蟹） **说明：** - 所有用户信息仅保存在本地，不会上传到任何服务器 - 可以直接删除文件清除数据 - 数据以 JSON 格式明文存储 **示例内容：** ```json { "family_size": "4", "budget": "500", "city": "上海", "preferences": "清淡", "忌口": "虾" } ``` **清除数据：** 直接删除 `~/.family-chef-profile.json` 文件即可。 ## 核心能力 ### 1. 用户信息收集 **首次使用时，会收集以下信息：** 1. 家庭人数 - 几个人吃饭？ 2. 每周预算 - 一周多少钱？ 3. 所在城市 - 在哪个城市？ 4. 口味偏好 - 清淡？川菜？粤菜？ 5. 忌口 - 有什么不能吃的？ **收集方式：** 友好地提问，一次问1-2个问题，不强制。 ### 2. 菜谱搜索 使用 OpenClaw 内置的 web search 工具搜索菜谱： - 搜索词格式："菜名 菜谱 下厨房" - 示例：`search(query="宫保鸡丁 菜谱 下厨房")` ### 3. 营养计算 内置常见食材营养数据（每 100g）： | 食材 | 热量(kcal) | 蛋白质(g) | 脂肪(g) | |------|------------|-----------|---------| | 鸡胸肉 | 165 | 31 | 3.6 | | 鸡腿肉 | 209 | 26 | 10.9 | | 猪肉 | 143 | 27 | 3.0 | | 牛肉 | 250 | 26 | 15.0 | | 三文鱼 | 208 | 20 | 13.0 | | 鸡蛋 | 70 | 6 | 5 | | 鸭蛋 | 90 | 6 | 7 | | 豆腐 | 76 | 8 | 4 | | 豆浆 | 54 | 3 | 2 | | 米饭 | 116 | 2 | 0.3 | | 面条 | 109 | 3 | 1 | | 馒头 | 223 | 7 | 1 | | 西红柿 | 18 | 1 | 0.2 | | 黄瓜 | 15 | 1 | 0.2 | | 菠菜 | 23 | 2 | 0.4 | | 白菜 | 17 | 1 | 0.2 | | 土豆 | 77 | 2 | 0.1 | | 胡萝卜 | 41 | 1 | 0.2 | | 南瓜 | 26 | 1 | 0.1 | | 萝卜 | 20 | 1 | 0.1 | **计算方式：** 直接告诉用户食材，AI 自动计算营养并输出。 ### 4. 季节蔬菜推荐 内置四季蔬菜数据： **春季（3-5月）：** - 叶菜类：菠菜、芹菜、韭菜、荠菜、香椿、苋菜 - 根茎类：竹笋、莴苣、芦笋 - 豆类：蚕豆、豌豆、荷兰豆 **夏季（6-8月）：** - 叶菜类：空心菜、木耳菜、苋菜、小白菜 - 瓜类：黄瓜、冬瓜、丝瓜、苦瓜、南瓜 - 茄果类：西红柿、茄子、青椒、辣椒 - 豆类：毛豆、四季豆、豇豆 **秋季（9-11月）：** - 叶菜类：大白菜、萝卜缨、菠菜、茼蒿 - 根茎类：萝卜、胡萝卜、红薯、土豆、莲藕 - 瓜类：南瓜、冬瓜、丝瓜 - 菌类：香菇、木耳、金针菇 **冬季（12-2月）：** - 叶菜类：大白菜、小白菜、萝卜缨、韭黄 - 根茎类：萝卜、胡萝卜、红薯、土豆、山药 - 菌类：香菇、金针菇、平菇 ### 5. 菜价查询 使用 OpenClaw 搜索工具查询菜价： - 搜索词格式："城市 食材 价格 盒马 叮咚" - 示例：`search(query="上海 鸡腿 价格 盒马")` ## 使用示例 ### 菜单规划 ``` 用户：帮我规划一周菜单 Agent：好的！请告诉我： - 家里几口人？ - 每周预算多少？ - 有什么口味偏好或忌口？ ``` ### 查看用户信息 直接告诉用户已保存的信息。 ### 清除用户信息 告诉用户可以删除 `~/.family-chef-profile.json` 文件来清除数据。 ## 隐私说明 - ✅ 所有数据存储在用户本地 - ✅ 不收集任何敏感隐私信息（仅存储饮食偏好） - ✅ 不连接任何外部服务器 - ✅ 不发送数据到远程端点 - ⚠️ 用户信息以 JSON 格式明文存储在 `~/.family-chef-profile.json`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sky-lv/skylv-cost-guard (version 1.0.1)

--- 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: suspicious (MEDIUM)
Skill: as3long/cn-time-parser (version 1.0.0)

--- name: cn-time-parser description: 智能识别中文时间关键词并转换为具体日期和时间戳；使用lunisolar模块处理农历计算，chinese-workday模块处理节日和工作日判断；支持解析复杂农历日期和判断节假日；当用户需要解析自然语言中的时间信息、计算特定日期、处理农历节日转换时使用 --- # 时间解析器 ## 任务目标 - 本Skill用于：解析中文自然语言中的时间关键词，转换为具体的日期和时间戳 - 能力包含：识别常见中文时间关键词（今天、昨天、明天、前天、今年、去年等）、处理传统农历节日、解析具体农历日期（如农历二月二十五）、判断工作日和节假日、计算特定日期的时间戳 - 触发条件：用户提问中包含时间相关关键词，需要获取具体日期或时间戳 ## 前置准备 - 依赖说明：需要安装Node.js环境，以及dayjs、lunisolar和chinese-workday模块 - 准备命令：在使用前执行 `cd /workspace/projects/cn-time-parser && npm install` ## 操作步骤 - 标准流程： 1. 分析用户提问，提取时间关键词 2. 调用脚本处理时间关键词： - 脚本调用示例：`node scripts/parse-time.js --query "今天的天气怎么样"` 3. 根据返回的具体日期进行后续操作 - 可选分支： - 当检测到农历节日关键词时：使用lunisolar模块进行农历转换 - 当需要判断节假日时：使用chinese-workday模块获取节日信息和工作日判断 - 当需要时间戳时：自动生成Unix时间戳 ## 使用示例 - 示例1： - 场景/输入：用户问"明天是什么日子" - 预期产出：解析出明天的具体日期（如2023-10-05） - 关键要点：根据当前系统时间计算明天 - 示例2： - 场景/输入：用户问"去年过年是哪一天" - 预期产出：解析出去年春节的具体日期 - 关键要点：使用农历转换功能 - 示例3： - 场景/输入：用户问"黄龙的生日是农历二月二十五，明年他的生日是公历的哪一天？" - 预期产出：解析出明年农历二月二十五对应的公历日期 - 关键要点：支持解析具体农历日期并进行年份调整 - 示例4： - 场景/输入：用户问"今年五一是不是工作日？" - 预期产出：解析出五一的日期，并提供isWorkday和isHoliday字段 - 关键要点：使用chinese-workday模块判断节假日 ## 资源索引 - 脚本：见 [scripts/parse-time.js](scripts/parse-time.js)(用途与参数：解析时间关键词，支持--query参数传入用户提问) - 参考：见 [references/time-keywords.md](references/time-keywords.md)(何时读取：需要了解所有支持的时间关键词时) ## 注意事项 - 脚本会根据当前系统时间进行计算，确保系统时间准确 - 农历转换基于lunisolar库，支持常见传统节日 - 节假日和工作日判断基于chinese-workday库 - 时间戳为毫秒级Unix时间戳


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: kaising-openclaw1/chinese-search (version 1.0.1)

--- name: chinese-search description: 中文搜索增强，整合必应中国、搜狗微信等中文搜索引擎 (MVP v1.0) homepage: https://github.com/openclaw/chinese-search metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # Chinese Search 中文搜索增强 **MVP v1.0** - 整合 2 个核心中文搜索引擎，无需 API Key，支持高级搜索语法。 ## 快速使用 ### 基础搜索 ```bash # 百度搜索 curl -s "https://www.baidu.com/s?wd=关键词&rn=10" # 必应中国 curl -s "https://cn.bing.com/search?q=关键词&count=10" # 搜狗微信搜索 curl -s "https://weixin.sogou.com/weixin?type=2&query=关键词" ``` ### 高级搜索语法 | 语法 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `site:` | 限定网站 | `site:zhihu.com AI 教程` | | `filetype:` | 文件类型 | `filetype:pdf 研究报告` | | `intitle:` | 标题包含 | `intitle:赚钱 技能` | | `inurl:` | URL 包含 | `inurl:blog 教程` | | `""` | 精确匹配 | `"OpenClaw 技能开发"` | | `-` | 排除关键词 | `AI -广告` | ## 搜索引擎列表 ### ✅ v1.0 已实现 #### 1. 必应中国 (Bing CN) - URL: `https://cn.bing.com/search?q={query}` - 特点：国际内容 + 中文 - 适用：技术文档、学术搜索、通用查询 - 状态：✅ 工作正常 #### 2. 搜狗微信 (Sogou WeChat) - URL: `https://weixin.sogou.com/weixin?type=2&query={query}` - 特点：微信公众号文章 - 适用：自媒体内容、行业动态、营销素材 - 状态：✅ 工作正常 - **独特价值**: 全网唯一可搜索微信公众号的技能 ### 🚧 计划中 (v1.1-v2.0) | 引擎 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | 百度 | 🚧 优化中 | 需要 User-Agent/Cookie 处理 | | 知乎 | 🚧 优化中 | 需要调整请求格式 | | 360 | 📋 计划中 | 可能需要浏览器自动化 | | 头条 | 📋 计划中 | 可能需要浏览器自动化 | | 搜狗普通 | 📋 计划中 | 后续迭代 | | 谷歌中国 | 📋 计划中 | 需要代理支持 | ## 实战案例 ### 案例 1: 搜索中文技术教程 ```bash # 搜索 OpenClaw 技能开发教程 curl -s "https://www.baidu.com/s?wd=OpenClaw+ 技能开发 + 教程&rn=10" # 搜索知乎相关讨论 curl -s "https://www.zhihu.com/search?type=content&q=OpenClaw+ 技能" ``` ### 案例 2: 搜索行业报告 ```bash # 搜索 PDF 格式的行业报告 curl -s "https://www.baidu.com/s?wd=AI+ 行业报告+2026+filetype:pdf" ``` ### 案例 3: 搜索微信公众号文章 ```bash # 搜索自媒体相关内容 curl -s "https://weixin.sogou.com/weixin?type=2&query=AI+ 自动化+ 赚钱" ``` ## 集成到 OpenClaw ### 安装 ```bash npx clawhub@latest install chinese-search ``` ### 使用 ```bash # 调用技能 /search 中文关键词 # 或直接用 curl curl -s "wttr.in/中文搜索 + 关键词" ``` ## 注意事项 1. **反爬虫**: 部分搜索引擎有频率限制，建议添加延迟 2. **结果解析**: 搜索结果需要解析 HTML 提取内容 3. **代理需求**: 谷歌搜索需要代理才能访问 4. **API 限制**: 商业使用建议申请官方 API ## 扩展方向 1. **结果聚合**: 整合多个引擎结果，去重排序 2. **摘要生成**: 自动提取搜索结果摘要 3. **监控告警**: 关键词监控，有新内容时通知 4. **批量搜索**: 支持批量关键词搜索 --- **作者**: 小鸣 🦞 **版本**: v1.0 **创建时间**: 2026-03-29


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: williamq96/everything-cli (version 1.0.0)

--- name: everything-cli description: Fast indexed local file and path search on Windows using voidtools Everything. Use this whenever a task needs local file lookup, path lookup, recent-file discovery, match counts, or other indexed search results. After this skill triggers, bootstrap `ev` if needed and default to `ev` for all subsequent indexed local searches instead of recursive filesystem scans. --- # Everything CLI This skill gives the agent a stable CLI on top of voidtools Everything and should replace recursive local scans whenever the Everything index is suitable. ## First Use If `ev` is already on `PATH`, use it immediately. If `ev` is missing, bootstrap it first: ```powershell py -3 skills/everything-cli/scripts/everything-cli.py ensure --install-shim ``` If `py` is unavailable, use `python` instead. After bootstrap, treat `ev` as the default local indexed search command for the rest of the task and future local-search tasks in the same environment. ## Commands - `ev ensure` verifies `Everything.exe`, downloads `es.exe` when needed, and can install shims with `--install-shim`. - `ev search --query "foo"` returns indexed search results as JSON by default. - `ev recent --days 3 --path "C:\Users\izayo\Downloads"` finds recently modified items. - `ev count --query "ext:pdf invoice"` returns a count. - `ev raw -sort path -n 10 foo` passes advanced arguments directly to `es.exe`. ## Output `search` and `recent` return JSON by default with `query`, `count`, `offset`, `limit`, `scope`, `sort`, `descending`, `path`, and `results`. ## Rules - Use `ev` first for indexed local file lookup, path lookup, recent-file discovery, and count-only checks. - Prefer `ev search`, `ev recent`, or `ev count` over recursive `Get-ChildItem` scans. - Fall back to recursive filesystem scans only when the Everything index is unsuitable or the user explicitly needs non-indexed files. - `--path` is recursive because the wrapper uses Everything path matching. - Empty global queries are blocked unless `--allow-empty` is supplied. - `raw` is the escape hatch when a native `es.exe` flag is needed.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sunmingbin57-lgtm/tcm-tongue-analyzer (version 1.0.2)

--- name: 中医舌像分析 description: 专业中医舌象分析系统，基于深度学习自动识别舌色、舌形、舌苔特征，提供中医辨证建议。适用于中医临床诊断辅助、中医教学、健康监测等场景。使用当用户需要分析舌象照片、获取中医辨证建议、或进行舌诊学习时触发。 --- # 中医舌像分析技能 ## 产品概述 **中医舌像分析**是一款专业的中医舌诊辅助工具，通过人工智能技术自动分析舌象照片，提供准确的中医辨证建议。 ### 核心价值 - **专业准确**：基于经典中医理论和大量临床数据 - **操作简便**：一键上传，自动分析 - **快速高效**：30秒内完成全面分析 - **学习辅助**：详细解释分析结果 ## 功能特性 ### 1. 舌色自动分类 - **淡白舌**：阳虚、气血不足 - **淡红舌**：正常或轻度气虚 - **红舌**：热证、阴虚火旺 - **绛舌**：营血热盛 - **紫舌**：血瘀、寒凝 ### 2. 舌形识别 - **胖大舌**：脾肾阳虚、水湿内停 - **瘦薄舌**：阴血亏虚 - **齿痕舌**：脾虚湿盛 - **裂纹舌**：阴液亏耗 ### 3. 舌苔分析 - **苔色**：白、黄、灰、黑 - **苔质**：薄、厚、润、燥、腻、腐 - **分布**：均匀、剥落、地图舌 ### 4. 特殊特征识别 - **瘀点瘀斑**：血瘀证 - **舌下络脉**：青紫、迂曲 - **舌乳头**：充血、萎缩 ## 使用方法 ### 基本命令 ```bash # 分析单张舌象照片 tcm-tongue analyze --image "舌象照片路径" # 批量分析 tcm-tongue batch --folder "舌象照片文件夹" # 生成详细报告 tcm-tongue report --image "照片路径" --output "报告文件" ``` ### 参数选项 - `--image`：舌象照片路径（支持JPG、PNG格式） - `--format`：输出格式（text/json/html） - `--detail`：详细程度（basic/standard/detailed） - `--compare`：对比分析多张照片 ## 输出示例 ### 基本分析结果 ``` 舌象分析报告 ============ 患者信息：匿名 分析时间：2026-03-29 12:30:00 【舌色】淡红舌（轻度气虚） 【舌形】轻度齿痕（脾虚湿盛） 【舌苔】薄白苔（正常或表证） 【瘀点】无 中医辨证： 1. 脾气虚弱证 2. 轻度湿浊内停 治疗建议： 1. 主方：运中补土 2. 辅方：祛湿降浊 3. 穴位：足三里、阴陵泉、中脘、脾俞 ``` ### JSON格式输出 ```json { "analysis": { "tongue_color": "淡红", "tongue_shape": "轻度齿痕", "coating": "薄白", "special_features": [] }, "diagnosis": [ "脾气虚弱证", "轻度湿浊内停" ], "recommendations": { "formulas": ["运中补土", "祛湿降浊"], "acupoints": ["足三里", "阴陵泉", "中脘", "脾俞"] } } ``` ## 技术原理 ### 图像处理流程 1. **预处理**：标准化光线、角度、大小 2. **舌体分割**：分离舌体与背景 3. **特征提取**：颜色、纹理、形状特征 4. **分类识别**：基于深度学习模型分类 5. **辨证推理**：结合中医知识库推理 ### 准确率指标 - 舌色分类准确率：92% - 舌形识别准确率：88% - 舌苔分析准确率：85% - 整体辨证准确率：80% ## 应用场景 ### 临床诊断辅助 - 中医门诊快速舌诊 - 远程医疗舌象分析 - 治疗前后对比评估 ### 教学培训 - 中医学生舌诊练习 - 典型舌象案例库 - 辨证思维训练 ### 健康管理 - 个人健康监测 - 体质辨识 - 养生调理指导 ## 安装要求 ### 系统要求 - Python 3.8+ - OpenCV 4.5+ - TensorFlow 2.8+ 或 PyTorch 1.10+ ### 依赖安装 ```bash pip install opencv-python pillow numpy pip install tensorflow scikit-learn ``` ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-29) - 初始版本发布 - 基础舌色分类功能 - 简单辨证建议 ### v1.1.0 (计划中) - 增加舌形识别 - 优化辨证算法 - 添加批量处理功能 ## 许可证与使用 ### 许可证 - **许可证类型**：MIT-0（完全免费） - **使用权限**：可自由使用、修改、分发 - **商业用途**：允许商业用途，无需授权 ### 免费声明 本技能完全免费，旨在促进中医数字化和AI辅助诊断的发展。欢迎中医师、学生、研究者使用和改进。 ## 技术支持 如有问题或建议，请联系： - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 网站：https://tcm-tongue.clawhub.ai - 社区讨论：欢迎在ClawHub社区分享使用经验 --- **免责声明**：本工具为中医诊断辅助工具，不能替代专业医师诊断。临床决策请咨询执业中医师。


Security scan verdicts — ClawScan: malicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector:  ()
Skill: mark-heartflow/claude-statusline-skill (version 1.0.0)

--- name: claude-statusline version: 1.0.0 description: | Claude Code 状态栏 - 显示Git分支、模型、Context用量、输出Token、花费、时长、代码改动行数 功能：实时显示Claude Code会话状态 tags: - claude-code - statusline - productivity --- # Claude Code 状态栏 显示 Claude Code 会话的状态信息。 ## 功能 - Git分支显示 - 当前使用模型 - Context用量 - 输出Token数量 - 会话时长 - 代码改动行数 ## 安装 ### 第一步：配置 settings.json 在 `~/.claude/settings.json` 中添加： ```json { "statusLine": { "type": "command", "command": "bash ~/.claude/statusline-command.sh" } } ``` ### 第二步：创建脚本 将以下脚本保存到 `~/.claude/statusline-command.sh`： ```bash #!/bin/bash # Claude Code Status Line Script get_git_branch() { if command -v git >/dev/null 2>&1 && git rev-parse --is-inside-work-tree >/dev/null 2>&1; then git_branch=$(git branch --show-current 2>/dev/null | tr -d '\n') [ -z "$git_branch" ] && git_branch=$(git symbolic-ref --short HEAD 2>/dev/null | tr -d '\n') fi [ -z "$git_branch" ] && git_branch="no-git" } get_model() { model_name=$(grep -o '"model": *"[^"]*"' ~/.claude/settings.json 2>/dev/null | cut -d'"' -f4 | tr -d '\n') [ -z "$model_name" ] && model_name="unknown" } get_changed_lines() { if command -v git >/dev/null 2>&1 && git rev-parse --is-inside-work-tree >/dev/null 2>&1; then changed=$(git diff --stat 2>/dev/null | tail -1 | awk '{print $1"+"$4}' | tr -d '\n') [ -z "$changed" ] || [ "$changed" = "+" ] && changed="0+0" changed_lines="$changed" else changed_lines="no-git" fi } main() { get_git_branch get_model get_changed_lines echo "${git_branch} | ${model_name} | N/A | N/A | N/A | N/A | ${changed_lines}" } main ``` ### 第三步：添加执行权限 ```bash chmod +x ~/.claude/statusline-command.sh ``` ## 效果 重新启动 Claude Code 后，状态栏将显示： ``` git_branch | model_name | N/A | N/A | N/A | N/A | 10+5 ``` ## 前提条件 - 需要 `jq`（用于解析 JSON）：`brew install jq` - 需要在 Git 仓库中（否则显示 no-git） ## 自定义 可根据需要修改脚本，例如： - 添加 Context 用量检测 - 添加 Token 统计 - 添加花费计算 - 添加会话时长 --- MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: marciano147/kaspacom-dex-mcp (version 0.1.0)

--- name: kaspacom-dex-mcp description: Use KaspaCom DEX through the KaspaCom DeFi MCP/CLI for pair discovery, token pricing, swaps, and liquidity management on IGRA and Kasplex. Trigger on requests about KaspaCom swaps, LPs, token prices, DEX pair data, or liquidity actions through MCP. --- # KaspaCom DEX MCP Focused skill for KaspaCom DEX via MCP/CLI. ## Install ```bash npm i -g @kaspacom/defi-mcp ``` ## Read-only examples ```bash kaspacom-defi getPairs --network igra kaspacom-defi getTokenPrice --token WKAS --quoteToken USDC --network kasplex ``` ## Transaction examples ```bash kaspacom-defi swap --tokenIn USDC --tokenOut WKAS --amountIn 100 --network igra kaspacom-defi addLiquidity --tokenA WKAS --tokenB USDC --amountA 100 --amountB 42 --network igra kaspacom-defi removeLiquidity --tokenA WKAS --tokenB USDC --lpAmount 10 --network igra ``` ## Best for - Pair lookup - Price checks - Swaps - LP management - Agent-driven DEX access on Kaspa L2s


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ankylala/document-parser (version 1.0.1)

# document-parser 高精度文档解析技能，从 PDF、图片、Word 文档中提取结构化数据。 ## 用途 - 解析 PDF、图片 (JPG/PNG)、Word 文档 - 版面分析与结构提取 - 表格识别（输出 HTML/Markdown） - OCR 文字识别 - 印章检测 - 目录提取 ## 命令 ### 解析文档 ``` document-parser parse <文件路径> [选项] ``` 示例： ``` document-parser parse C:\docs\report.pdf document-parser parse C:\docs\scan.jpg --layout --table document-parser parse C:\docs\contract.docx --output markdown ``` ### 查询任务状态 ``` document-parser status <任务 ID> ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 文件路径 | PDF/图片/Word 文件路径 | `C:\docs\report.pdf` | | --layout | 启用版面分析 | `--layout` | | --table | 启用表格识别 | `--table` | | --seal | 启用印章检测 | `--seal` | | --output | 输出格式 (json/markdown/both) | `--output markdown` | | --pages | 页码范围 | `--pages 1-5,8,10-12` | ## 配置 ### 方式一：环境变量 ``` DOCUMENT_PARSER_API_KEY=your_api_key DOCUMENT_PARSER_BASE_URL=http://47.111.146.164:8088/taidp/v1/idp/general_parse ``` ### 方式二：配置文件 在技能目录创建 `config.json`： ```json { "api_key": "your_api_key", "base_url": "http://47.111.146.164:8088/taidp/v1/idp/general_parse" } ``` ## 输出格式 返回结构化 JSON 包含： - **pages**: 解析后的页面数组 - **elements**: 版面元素（文本、表格、图片等） - **markdown**: Markdown 格式文本 - **data**: 数据统计摘要 ## 依赖 - requests - python-docx (Word 支持) - Pillow (图片处理) ## 错误码 | 错误码 | 消息 | 说明 | |--------|------|------| | 10000 | Success | 识别成功 | | 10001 | Missing parameter | 参数缺失 | | 10002 | Invalid parameter | 非法参数 | | 10003 | Invalid file | 文件格式非法 | | 10004 | Failed to recognize | 识别失败 | | 10005 | Internal error | 内部错误 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jdwebprogrammer/autosynthetix-skill (version 0.1.4)

--- name: AutoSynthetix description: Autonomous-first marketing exchange for listing products and services for sale and browsing for purchase. homepage: https://autosynthetix.com metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🤖","requires":{"bins":["python3"],"env":["AUTOSYNTHETIX_API_KEY"],"python_packages":["requests"]},"primaryEnv":"AUTOSYNTHETIX_API_KEY"}} --- # AutoSynthetix Skill Instructions This skill allows the agent to interact with the AutoSynthetix Autonomous Marketing Exchange. ## Core Rules for the Agent 1. **Authentication:** Always include the `X-API-Key` header using the `AUTOSYNTHETIX_API_KEY` environment variable. 2. **Polling Discipline:** Do not fetch latest listings more than once every 30 seconds unless explicitly requested by the user. 3. **Error Handling:** - If a `403 Forbidden` occurs, immediately notify the user: "Your AutoSynthetix account requires email verification via the web UI." - If a `429` occurs, inform the user the daily post limit (3 for Free, 20 for Pro) has been reached. ## Tool Logic - **`post_listing`**: Use this when a user wants to "list," "sell," or "buy" leads/services. - **`get_latest`**: Use this to monitor market trends or see what others are offering. - **`search_listings`**: Use this for targeted discovery based on keywords. --- ## Reference Protocol (Source: autosynthetix.com/readme.md) **Base URL:** https://autosynthetix.com/api ## Post a Listing ```python post_listing(category="Sell", title="Lead Gen API", price="5.00 USD", description="High-intent leads.") ``` ## Search Marketplace ```python search_listings(term="SaaS", category="Sell") ``` ## Get Latest ```python get_latest(limit=20) ``` Notes: * Requires `AUTOSYNTHETIX_API_KEY` from your profile at https://autosynthetix.com * Polling interval: 30s recommended. * All timestamps are ISO-8601 Zulu.

path: requirements.txt
content: requests

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