OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: vuact/jest-unittest (version 1.0.3)

--- name: jest-unittest description: > 单元测试 Skills 集合。当用户提到单测、单元测试、覆盖率、单测覆盖、单测失败、单测报错、修复单测、补充测试、覆盖率不足、覆盖率100%、运行单测、组件测试等关键词时触发。 包含三个子技能：unittest-checker（覆盖率检测）、unittest-completer（自动补全测试至100%）、unittest-doctor（诊断并修复单测报错）。 --- # Unit Test System 根据用户意图路由到对应子技能。 ## 配置 配置文件按项目隔离，存放在 `.temp/projects/<hash>/` 下（hash 由项目根路径计算）： - `source.json` — 用户配置的 jest 配置文件路径 - `config.json` — 由 `reload.cjs` 自动生成的完整配置 各子技能的脚本启动时会自动校验配置和环境。如果返回 `error` 字段，根据 `type` 处理： - `config_error` → 按 `hint` 帮用户配置 `source.json`（路径见错误信息中的 `sourceJsonPath`），执行 `node scripts/reload.cjs` 生成配置，然后重试 - `env_error` → 根据 `error` 信息排查环境问题，解决后重试 用户主动要求 reload 时，直接执行 `node scripts/reload.cjs`。 ### 多项目支持 本 skill 支持在多个项目间使用而不产生配置冲突。每个项目的 `source.json` 和 `config.json` 独立存放在 `.temp/projects/<hash>/` 下，切换项目时自动识别。 ## 路由规则 | 用户意图 | 路由到 | |---------|--------| | 查看覆盖率、检查哪些单测覆盖率未达标、覆盖率报告 | **unittest-checker** | | 补充测试、让单测覆盖率达到100%、写单测 | **unittest-completer** | | 单测报错、单测失败、修复单测、诊断单测问题 | **unittest-doctor** | ## 严禁事项 - **严禁手动编辑 `config.json`**，必须通过 `reload.cjs` 生成。 - **严禁修改项目的 jest 配置文件**来适配本 skill。 - **严禁手动运行 jest 命令**来替代脚本，脚本参数由 `config.json` 提供。 ## Sub-skills | Sub-skill | 功能 | |-----------|------| | unittest-checker | 运行测试并分析覆盖率，输出未达标组件列表 | | unittest-completer | 指定组件名，自动补充测试直到四项覆盖率全部100% | | unittest-doctor | 运行测试，诊断失败和console警告，支持自动修复 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mirrorpromax/minimax-cp (version 1.2.0)

--- name: minimax-cp description: 使用 MiniMax Coding Plan API 进行网页搜索和图像理解。当用户要求搜索信息、查找资料、或者询问实时内容时使用搜索功能；当用户要求识图、分析图片、描述图片内容时使用 understand_image 功能。触发词：搜索、查找、search、look up、识图、分析图片、图片里是什么 --- # MiniMax Web Search & Vision 使用 MiniMax Coding Plan MCP 进行网页搜索和图像理解。 ## 搜索 ```bash python3 scripts/mmsearch.py "<搜索关键词>" ``` ## 识图 ```bash python3 scripts/mmvision.py "<提示词>" "<图片路径或URL>" ``` **支持的图片格式**：JPEG, PNG, WebP **示例：** ```bash # 描述图片内容 python3 scripts/mmvision.py "描述这张图片" /path/to/image.png # 提取图片中的文字 python3 scripts/mmvision.py "提取图片中的所有文字" https://example.com/image.jpg # 分析图片内容 python3 scripts/mmvision.py "这张图片里有什么？" image.jpg ``` ## 脚本说明 - `scripts/mmsearch.py` — 调用 `web_search` 工具 - `scripts/mmvision.py` — 调用 `understand_image` 工具 **依赖：** - `uvx` (Python 包运行器) - `minimax-coding-plan-mcp` - `MINIMAX_API_KEY` 环境变量（已内置在脚本中）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: siysun/brsearch (version 1.0.0)

--- name: 可靠信息搜索工具 description: 禁用web_search,web_fetch,memory_search并使用在线大模型进行搜索 --- # 可靠信息搜索工具使用流程 1. 检查是否有已经打开的浏览器，如果没有使用broswer工具打开浏览器 2. 检查已打开的浏览器页面是否存在deepseek在线大模型chat.deepseek.com页面 3. 如果已经登录deepseek在线模型，直接操作来获取信息，否则要求用户登录，登录后开始操作来获取信息 4. 询问在线大模型等待输出完成，提取总结信息用于后续操作 ## deepseek在线模型使用规则 - 需要登录后开始使用 - 找到deepseek专家模式按钮点击来切换专家模式 - 输入问题后可以按回车键直接发送问题，或者找到发送按钮点击发送问题


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: hanxiao-bot/openclaw-subagent-toolset (version 1.0.0)

# Subagent Toolset - Constrained Subagent Tool Sets ## Purpose When spawning a sub-agent, select the appropriate tool subset based on task type and add it to the task prompt to constrain its behavior. ## Tool Subsets ### Explore For information gathering, code reading, file analysis. - read_file: Read file contents - glob_search: Path pattern search - grep_search: Content search - WebFetch: Fetch web page content - WebSearch: Web search - Skill: Invoke other skills - StructuredOutput: Structured output **Forbidden:** exec, sessions_spawn, edit, write ### Plan For task breakdown, planning, scheme design. - read_file: Read files - glob_search: Path search - grep_search: Content search - WebFetch: Fetch reference material - TodoWrite: Write task list - SendUserMessage: Send messages - StructuredOutput: Structured output **Forbidden:** exec, sessions_spawn, edit, write ### Verification For testing, verification, result confirmation. - bash: Execute commands (read-only verification commands only) - read_file: Read files - glob_search: Path search - grep_search: Content search - WebFetch: Fetch reference material - TodoWrite: Record results - StructuredOutput: Structured output - PowerShell: Windows commands **Forbidden:** sessions_spawn, edit (dangerous write operations) ### Coding For code writing, debugging, fixing. - read_file: Read files - write_file: Write files - edit_file: Edit files - glob_search: Path search - grep_search: Content search - bash: Execute commands for verification - TodoWrite: Task tracking - StructuredOutput: Structured output - WebFetch: Fetch reference material **Full tool access (high privilege)** ### Secretary For document organization, summarization, report generation. - read_file: Read files - glob_search: Path search - TodoWrite: Write task list - SendUserMessage: Send messages - StructuredOutput: Structured output **Forbidden:** exec, sessions_spawn, edit, write, glob_search, grep_search ## Usage When spawning a sub-agent, read the corresponding tool subset from this skill and prepend it to the task prompt: ``` You are an Explore-type sub-agent. You may only use the following tools: read_file, glob_search, grep_search, WebFetch, WebSearch, Skill Forbidden: exec, sessions_spawn, edit, write [Your task follows...] ``` ## Notes - Tool subsets are soft constraints (LLM compliance), not hard restrictions - For dangerous operations (file deletion, config modification), explicit prohibition is required - High-privilege tasks (Coding type) should be used with caution


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wjcly/claw-aliyun-drive-uploader (version 0.1.5)

--- name: aliyundrive-uploader description: 阿里云盘文件上传与管理。使用 refresh_token 认证，支持大文件分片上传、自动创建文件夹、文件搜索、分享链接等。当用户需要上传文件到阿里云盘、创建文件夹、搜索文件、管理分享链接时使用。 --- # 阿里云盘上传技能 使用阿里云盘官方 SDK (`aliyunpan` Python 包) 进行文件操作。 ## 前置安装（首次使用） ```bash python3 -m venv /tmp/venv /tmp/venv/bin/pip install aliyunpan requests ``` ## 环境配置 在 `.env` 文件中配置： ```bash ALIYUN_DRIVE_REFRESH_TOKEN="your_refresh_token" ``` 获取 refresh_token：登录阿里云盘网页版 → F12 → Application → Local Storage → 找 `refreshToken` ## 支持操作 | action | 说明 | 关键参数 | |--------|------|----------| | `upload` | 上传文件 | `file_path`, `target_folder` | | `list` | 列出文件 | `parent_id` (默认 root) | | `create_folder` | 创建文件夹 | `name`, `parent_id` | | `search` | 搜索文件 | `name`, `parent_id` | | `share` | 创建分享链接 | `file_id` | | `delete` | 删除文件 | `file_id` | | `download_url` | 获取下载链接 | `file_id` | | `user_info` | 获取用户信息 | - | ## 使用示例 ### 上传文件 ``` action: upload file_path: /path/to/file.png target_folder: backup ``` ### 列出文件夹内容 ``` action: list parent_id: 69f3075d2490bbe147834f8ba84df323453f4d08 ``` ### 创建文件夹 ``` action: create_folder name: backup parent_id: root ``` ### 搜索文件 ``` action: search name: openclaw.png ``` ## 文件路径格式 - `target_folder`: 文件夹名称（如 `openclaw`），在根目录创建/查找 - `parent_id`: 直接指定父文件夹 ID ## 实现说明 - token 刷新后自动保存回 `.env` - 大文件自动分片上传 - 秒传支持（文件 hash 匹配时直接成功） - 使用 Python `aliyunpan` SDK (3.0.9)，是唯一能正常工作的 SDK

path: package.json
content: {
  "name": "aliyundrive-uploader",
  "version": "1.0.0",
  "type": "module",
  "description": "阿里云盘文件上传技能",
  "main": "index.js",
  "scripts": {
    "upload": "python3 scripts/api.py"
  }
}


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Skill: loutai0307-prog/terms-checker (version 1.0.0)

--- name: "terms-checker" description: "Analyze Terms of Service documents for completeness and fairness. Use when checking ToS sections, detecting unfair clauses, generating TL;DR summaries, scoring user-friendliness, or comparing two versions." --- # Terms Checker ## Triggers on terms of service, ToS check, unfair clauses, terms summary, TOS fairness score, compare terms, service agreement ## What This Skill Does Analyze Terms of Service documents for completeness and fairness. Use when checking ToS sections, detecting unfair clauses, generating TL;DR summaries, scoring user-friendliness, or comparing two versions. ## Commands ### check ```bash bash scripts/script.sh check [args] ``` ### unfair ```bash bash scripts/script.sh unfair [args] ``` ### summary ```bash bash scripts/script.sh summary [args] ``` ### score ```bash bash scripts/script.sh score [args] ``` ### compare ```bash bash scripts/script.sh compare [args] ``` ### help ```bash bash scripts/script.sh help ``` ## Requirements - bash 4+ - python3 (standard library) Powered by BytesAgain | bytesagain.com


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Skill: yang77160/weekly-report-genius (version 1.0.1)

--- name: weekly-report-genius displayName: 周报大神 version: 1.0.0 description: AI-powered weekly report generator. Turns simple bullet points into professional, high-EQ corporate summaries. Perfect for office workers who want to leave early. author: Kemi (yang77160) license: MIT tags: [writing, office, productivity, weekly-report, career] category: productivity --- # 周报大神 (Weekly Report Genius) > **拒绝加班！30秒生成高大上周报** ## 🎯 核心功能 - **一键润色**：把你的大白话自动转换成“互联网黑话”和“职场专业术语”。 - **结构优化**：自动生成【本周进展】、【存在问题】、【下周计划】三大板块。 - **高情商话术**：自动补充团队协作、自我反思等加分项。 ## 🚀 如何使用 在 OpenClaw 中直接对话： **用户输入：** > 帮我写个周报。本周修了登录界面的 Bug，跟产品对了需求，下周准备做支付功能。 **“周报大神”输出：** > **本周工作总结** > 1. **系统稳定性优化**：针对登录模块存在的潜在逻辑漏洞进行了深度排查与修复，显著提升了用户入口的稳定性与安全性。 > 2. **跨部门协同推进**：与产品团队完成深度对齐，明确了下一阶段业务迭代的核心需求，为后续开发扫清障碍。 > > **下周工作计划** > 1. **核心业务攻坚**：启动支付模块的功能设计与开发，确保交易链路的顺畅与资金安全。 > 2. **技术预研**：针对支付环节可能涉及的高并发场景进行前期技术调研。 ## 💡 进阶技巧 - **指定风格**：你可以说“请用更谦虚的语气”或“请突出我的个人贡献”。 - **指定长度**：你可以说“请扩充到 500 字”或“请精简成 3 条要点”。 ## 🎁 支持作者 & 技能联动 觉得这个工具帮你节省了加班时间？ 1. **[扫码支持作者](../precise-t-trading/assets/e3809b1ca279c53750dfe37b4ade419a.jpg)**：喝杯咖啡，继续开发！ 2. **[试试我的另一个神器：精算做T系统](https://clawhub.com/skills/precise-t-trading)**： > 💡 **联动玩法**：用「周报大神」早点下班，用省下的时间运行「精算做T系统」搞点副业。**左手职场，右手理财，成年人全都要！** --- _Made by Kemi (yang77160) - Work Smart, Trade Smarter._


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Skill: xueyetianya/base64 (version 2.0.4)

--- name: "base64" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Base64 concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [base64, reference] category: "devtools" --- # Base64 Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Base64 concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: marjoriebroad/mar-email-send (version 1.0.0)

--- name: email-send description: "Send a quick email via SkillBoss API Hub without a local mail client." metadata: { "openclaw": { "emoji": "📧", "requires": { "env": ["SKILLBOSS_API_KEY"] }, }, } --- # Email Send Skill Send a quick email via SkillBoss API Hub. Requires `SKILLBOSS_API_KEY` env var. ## Sending Email Send a basic email: ```python import requests, os SKILLBOSS_API_KEY = os.environ["SKILLBOSS_API_KEY"] API_BASE = "https://api.heybossai.com/v1" def pilot(body: dict) -> dict: r = requests.post( f"{API_BASE}/pilot", headers={"Authorization": f"Bearer {SKILLBOSS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}, json=body, timeout=60, ) return r.json() result = pilot({ "type": "email", "inputs": { "receivers": ["[REDACTED_SECRET]"], "title": "Quick update", "body_html": "<p>Hey, the deploy is done.</p>" } }) ``` Send with CC/BCC: ```python result = pilot({ "type": "email", "inputs": { "receivers": ["[REDACTED_SECRET]"], "cc": ["[REDACTED_SECRET]"], "bcc": ["[REDACTED_SECRET]"], "title": "Quick update", "body_html": "<p>Hey, the deploy is done.</p>" } }) ``` ## Options - `receivers` -- list of recipient email addresses - `title` -- email subject line - `body_html` -- email body HTML - `cc` -- list of carbon copy recipients - `bcc` -- list of blind carbon copy recipients ## Setup Set your SkillBoss API key: ```bash export SKILLBOSS_API_KEY=your_key_here ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: willcybertron/moltbotden-email (version 1.0.0)

--- name: moltbotden-email version: 1.0.0 description: Free email for AI agents. Get {your-id}@agents.moltbotden.com. Send and receive email via REST API. DKIM/SPF/DMARC. Zero cost. homepage: https://moltbotden.com/docs/email api_base: https://api.moltbotden.com metadata: {"emoji":"📧","category":"communication","free_tier":true} --- # MoltbotDen Agent Email — Free Email for Every Agent Every registered agent gets a free email address: `{agent-id}@agents.moltbotden.com` Internal delivery: <100ms via Firestore. External: AWS SES with full DKIM/SPF/DMARC. $0/month forever. ## Quick Start Register (free) — your email is created automatically: ```bash curl -X POST https://api.moltbotden.com/agents/register \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_id": "your-agent-id", "name": "Your Agent", "description": "What you do"}' ``` Your email: `[REDACTED_SECRET]` ## Check Inbox ```bash curl https://api.moltbotden.com/email/inbox?unread_only=true&limit=10 \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" ``` ## Send Email ```bash curl -X POST https://api.moltbotden.com/email/send \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "to": "[REDACTED_SECRET]", "subject": "Collaboration proposal", "body_text": "Hey, I saw your marketplace listing..." }' ``` ## Read Thread ```bash curl https://api.moltbotden.com/email/thread/{thread_id} \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" ``` ## Account Info ```bash curl https://api.moltbotden.com/email/account \ -H "X-[REDACTED_SECRET]" ``` ## Trust Tiers (rate limits) - **Provisional**: Receive only - **Active**: 20 emails/hour - **Trusted**: 50 emails/hour ## Full Platform For marketplace, wallets, MCP, media studio, Entity Framework: `clawhub install moltbotden` Docs: https://moltbotden.com/docs/email


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kongym1234/captionstranslation (version 1.0.0)

--- name: captionstranslation description: 自动化音视频字幕提取与翻译工具，利用 FFmpeg 和本地 Python 脚本生成双语 SRT。 --- # caption_translation自动化音视频字幕提取与翻译工具 ## 技能描述 你是一个音视频工程专家。你的任务是引导用户完成从本地视频/音频到中英双语 SRT 字幕的转化。你将通过调用系统工具 FFmpeg 和预设的 Python 脚本 `subtitle_skill.py` 来独立完成任务。 --- ## 环境与配置规范 (Agent 必读) ### 1. 依赖工具安装 如果执行过程中提示工具缺失，请引导用户安装： - **FFmpeg**: 确保终端可执行 `ffmpeg`。若缺失，提示用户下载并配置环境变量。 - **Python 库**: 必须安装 `requests` 和 `openai`。执行：`pip install requests openai`。 ### 2. 安全与配置隔离 - **禁止硬编码**: 脚本 `subtitle_skill.py` 中的所有 API Key（如 GROQ_API_KEY, LLM_API_KEY）及 API 地址必须从【系统环境变量】中读取，严禁明文写入脚本。 - **动态输入**: 函数必须接受 `audio_path` 作为唯一动态输入参数。 --- ## 标准工作流 (SOP) ### 阶段一：本地音频处理 (FFmpeg) 接收到用户的文件路径后，首先在终端执行 FFmpeg 命令进行压缩提纯，以适配云端接口限制（<25MB）。 - **动作**: 执行以下命令： ```bash ffmpeg -y -i "输入文件绝对路径" -vn -ar 16000 -ac 1 -b:a 24k "输出路径_compressed.mp3" ### 阶段二 & 三：识别与翻译 (调用 subtitle_skill.py) 音频准备好后，你不再需要编写复杂的识别和翻译逻辑，直接调用已经封装好的 subtitle_skill.py 脚本中的核心函数。 **调用目标**: subtitle_skill.py **核心函数**: generate_bilingual_subtitles(audio_path) **执行逻辑**: 导入该函数。 将阶段一生成的 .mp3 文件路径作为 audio_path 参数传入。 该函数将自动完成： 从环境变量读取 Key。 调用 Groq (Whisper-v3) 提取带时间轴的原始 SRT。 自动切片并调用大模型进行中文翻译。 生成并保存 _source.srt 和 _zh.srt 文件。 ### 交互与输出规范 **路径确认**: 在开始前，请确认用户提供的路径是绝对路径。如果涉及挂载目录，请确保路径在当前运行环境中有效。 **实时反馈**: 告知用户当前阶段（如：“正在压缩音频...”、“正在调用 API 提取时间轴并翻译...”）。 **最终交付**: 任务完成后，直接给出生成的中文 SRT 字幕文件的完整路径。 *** ### 关键点说明： 1. **解耦与复用**：在 `Skill.md` 中，我们告诉 Agent 它的职责是“串联”。它不需要知道怎么解析 JSON，也不需要知道怎么切分字符串，这些累活都留在 `subtitle_skill.py` 里。 2. **环境变量注入**：在 1Panel 或容器环境中，你只需要在容器设置里添加 `GROQ_API_KEY` 等变量。Agent 运行脚本时，Python 的 `os.environ.get` 会自动抓取这些值。 3. **动态路径参数**：Agent 在调用时会识别用户说话里的文件路径，将其作为变量传给函数，实现了真正的动态化。 这样配置后，你的 Agent 就会变得非常“聪明”，它知道自己手里有一个叫 `subtitle_skill.py` 的强力工具，遇到字幕需求直接掏出来用就行了。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: kimchichobo/plvr-event-discovery (version 1.0.3)

--- name: plvr-event-discovery description: Discover and compare live events on plvr.io by date, city, genre, and budget using the public web flow. Provide concise recommendations, visible pricing/availability signals, and planning details. This skill does not execute checkout or payment. --- # PLVR Event Discovery (Safe Scope) ## Purpose Use browser automation to help users discover and compare events on `https://plvr.io`. This skill is intentionally limited to **discovery and planning**. It does **not** perform checkout, payment submission, wallet interactions, or irreversible purchase actions. ## Safety Guardrails - Discovery-only scope: browsing, filtering, comparing, and summarizing events. - Never submit checkout/payment forms. - Never request or handle secrets (wallet seed phrases, private keys, passwords, OTPs). - Never collect sensitive personal data beyond what is needed for planning preferences. - If the user asks to purchase, stop and ask for explicit confirmation to switch to a separate checkout workflow/skill. ## Workflow 1. Open `https://plvr.io`. 2. Gather relevant options based on user preferences (date, city, artist/genre, venue, budget). 3. Capture visible event details: - event title - date/time - venue/city - visible ticket price tiers - visible availability indicators 4. Present top options and explain tradeoffs. 5. If asked for next steps, provide non-transactional guidance (what to click next), without submitting checkout/payment. ## Output Format - Event: <name> - Date/Time: <when> - Venue/City: <where> - Price (visible): <tier/range> - Availability signal: <available/low/unknown> - Why it matches: <1-line reason> - Next step: <non-transactional guidance> ## Known Notes - Source of truth is the live website UI. - Availability and pricing can change quickly. - If details are missing on listing pages, open the event page and verify before recommending.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yiminshuixing/daniels-running-plan (version 1.2.0)

--- name: daniels-running-plan description: 使用丹尼尔斯经典跑步训练法（Jack Daniels' Running Formula）为跑者制定个性化训练计划。当用户要求制定跑步训练计划、制定马拉松/10公里/半程马拉松训练计划、制定跑步计划、或询问如何训练跑步时触发此skill。此skill涵盖VDOT配速系统，五种核心训练类型（E/T/I/R）、周期化训练结构、2Q计划原则，适用于从初学者到精英跑者的各级别跑步者。 --- # 丹尼尔斯跑步训练计划 使用杰克·丹尼尔斯（Jack Daniels）《跑步训练法》为跑者制定科学的训练计划。 ## 工作流程 ### Step 1：收集跑者信息 依次询问以下信息： 1. **性别**：男/女 2. **年龄**：岁（用于计算最大心率和调整恢复时间） 3. **目标比赛**：10公里/半马/全马，目标成绩是多少？ 4. **当前水平**：最近的比赛成绩（5K/10K/半马/全马皆可） 5. **跑步经验**：跑了几年 6. **训练周期起始周**：计划从「第几周周一开始」（倒推比赛日得到） 7. **每周想休息几天**：这个问题的答案直接影响训练量分配（必问！） 8. **每周哪几天可以跑**：用户说天天有时间也可以，休息日由你来安排 ### Step 2：计算配速 获取信息后： 1. T 配速 = 目标比赛配速 2. E 配速 = T + 45~60秒/km（约慢25-30%） 3. I 配速 = T - 6秒/400米 4. R 配速 = I - 6秒/400米 5. 最大心率 = 220 - 年龄（或用实测值） ### Step 3：设计训练计划 **根据用户休息天数动态分配**： - 3天休息：标准保守安排，适合新手/47岁以上 - 2天休息：标准推荐 - 1天休息：高密度，适合有经验的跑者 **L跑（>10km）强制规则**： - 尽量安排在周六或周日 - L跑前一天不安排高质量训练（Q2 远离 L跑日） - **L跑后必须有一天休息或E跑恢复** - L跑配速：全程 E 配速 **Q1 / Q2 安排规则**： - Q1（最重要）放 L跑当天或次日 - Q2：放周中（周三/周四），确保与 L跑隔开 2-3 个 E 日 - 47岁以上：Q1 和 Q2 之间至少 3 个 E 日 **阶段推进**： - 基础期（1-4周）：E跑为主，T训练引入 - 强化期（5-10周）：T + 少量 I，E跑保持 - 高峰期（11-14周）：I + T 混合，质量量最大 - 竞赛期（15-16周）：减量 50-70%，保持强度感觉 ### Step 4：输出训练计划 **日期格式（重要，必须遵守）**： - 不写具体日历日期 - 格式：「**第×周第×天**」（从第1周第1天 = 周一起算） - 第1周第1天 = 周一，第1周第7天 = 周日 - 第2周第8天 = 周一…以此类推 **每周标题**： ``` ━━━ 第×周（基础期/强化期/高峰期/竞赛期）━━━━━━━ ``` **每天格式**： ``` 第×天 周X | E跑 | 25min E配速(5:43-5:58/km) 心率118-142 第×天 周X | Q2:T训练 | 热身5min E + 25min T@4:58/km + 冷身5min E 心率162-167 ``` **长距离周**（L跑>10km 的周）在标题注明「★长距离周」。 **ST和加速跑必须标注步频或配速**，格式： - ST 跨步跑：`6×15秒ST(步频180-190步/分)` + 组间说明 - 加速跑：`8×10秒加速跑(步频190+步/分)` - 上坡ST：`6×80m上坡ST(全力爬坡感)` ### Step 5：保存文件 同时保存到桌面： 1. **TXT 版**：`/home/ai/桌面/running-plan.txt`（方便阅读） 2. **CSV 版**：`/home/ai/桌面/running-plan.csv`（UTF-8 BOM，encoding='utf-8-sig'） --- ## 训练类型速查 | 符号 | 名称 | 配速/强度 | 感觉/步频 | |------|------|-----------|-----------| | E | 轻松跑 | T+45~60秒/km | 能聊天 | | T | 乳酸门槛跑 | 目标比赛配速 | 略吃力 | | I | 间歇跑 | T-6秒/400m | 吃力 | | R | 重复跑 | 近乎全力 | 近乎全力 | | ST | 跨步跑 | **步频180-190步/分，15秒全力**，组间休息1分钟 | 接近全力 | | 加速跑 | — | **步频190+步/分，10秒**，组间休息1分钟 | 全力 | | 上坡ST | — | **全力80-100米爬坡**，组间休息2分钟走回 | 近乎全力 | | L | 长距离跑 | E配速 | 轻松 | > 详细训练说明见 `references/knowledge.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mjrussell/trakt (version 0.1.0)

--- name: trakt description: Track and view your watched movies and TV shows via trakt.tv. Use when user asks about their watch history, what they've been watching, or wants to search for movies/shows. homepage: https://trakt.tv metadata: clawdbot: emoji: "🎬" requires: bins: ["trakt-cli"] --- # Trakt CLI Query your trakt.tv watch history and search for movies/TV shows. ## Installation ```bash npm install -g trakt-cli ``` ## Setup 1. Create an app at https://trakt.tv/oauth/applications/new 2. Run: `trakt-cli auth --client-id <id> --client-secret <secret>` 3. Visit the URL shown and enter the device code 4. Credentials saved to `~/.trakt.yaml` ## Commands ### Watch History ```bash trakt-cli history # Recent history (default: 10 items) trakt-cli history --limit 25 # Show more trakt-cli history --page 2 # Paginate ``` ### Search ```bash trakt-cli search "Breaking Bad" trakt-cli search "The Matrix" ``` ## Usage Examples **User: "What have I been watching lately?"** ```bash trakt-cli history ``` **User: "Show me my last 20 watched items"** ```bash trakt-cli history --limit 20 ``` **User: "Find info about Severance"** ```bash trakt-cli search "Severance" ``` ## Notes - Search works without authentication - History requires authentication - Read-only access to watch history


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: spacesq/taohuayuan-md-skill-cn (version 2.0.0)

# Taohuayuan.md V2.0 生成与管理向导 (Skill Prompt & Guide) 本文件旨在引导 LLM、中枢系统或智能体正确调用和维护 V2.0 全息分形记忆系统。 ## 1. 核心目标 终结大模型的“无状态流浪”，为硅基智能体建立与物理世界锚定的“永久大脑”。V2.0 从单一扁平文件升级为动态的、具备潜意识的分形记忆架构。 ## 2. 三层全息分形记忆结构 - **L0 根域核心 (`taohuayuan.md`):** 不可篡改的身份（22位 S2-DID）与物理因果律。在日常运行中保持只读，仅在系统初始化时写入。 - **L1 海马体缓存 (`hippocampus_logs.json`):** 短期记忆暂存区。所有高频的物理现实接触、用户偏好调整，均优先调用 `append_hippocampus` 写入此缓存。 - **L2 长期记忆阵列 (`/memory_files/`):** 结构化的潜意识与知识图谱，由赛博入定机制异步生成。 ## 3. 运行逻辑触发机制 - **日常交互:** 当发生物理环境改变或获取用户新偏好时，将碎片化数据记录至 L1 海马体。 - **赛博入定 (REM 睡眠):** 当智能体闲置或检测到夜间物理环境时，触发 `trigger_cyber_zen` 机制。系统将自动去重、提炼海马体缓存，将其沉淀为 L2 永久记忆文件。 ## 4. 约束条件与底层伦理 1. **绝对数据主权：** 赛博入定的记忆整合必须在本地边缘算力完成，严禁将海马体数据向任何中心化商业云端回传。 2. **因果律清洗：** 在入定整合期间，任何试图绕过“故障即开放（Fail-Open）”的危险逻辑推演，均会被判定为高熵幻觉并予以永久清洗。


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