OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mr-j-j/company-api (version 1.1.0)

--- name: company-api description: "陀螺匠公司内部平台接口集成。用于查询日报、项目、财务、客户、合同等公司数据。Token 自动管理，过期自动重新登录。专为使用 陀螺匠 后台的团队设计。" --- # 陀螺匠 · 公司平台接口 专为 **陀螺匠** 后台用户设计，查询日报、项目、财务、客户、合同等公司运营数据。 ## 快速开始 ```bash # 1. 进入技能目录 cd 你的工作目录/skills/company-api # 2. 运行配置向导（首次使用） bash scripts/api.sh setup # 3. 按提示输入你的账号信息即可使用 ``` ## 前置依赖 - `jq`（JSON处理，`apt install jq`） - `curl`（系统通常自带） - `python3`（用于JSON生成） ## 配置说明 首次运行 `setup` 命令，按提示输入： 1. **API地址**（如 `https://你的域名/api`） 2. **开放平台 access_key / secret_key**（从系统后台获取） 3. **登录手机号 + 密码** 配置保存后，所有接口**自动管理 Token**，过期自动重新登录，无需手动维护。 ## 文件结构 ``` company-api/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ └── api.sh # API 脚本（功能入口） ├── .api-config.json # 你的配置（自动创建） └── .token-cache.json # 登录 Token 缓存（自动管理） ``` ## 所有命令 | 命令 | 用法 | 说明 | |------|------|------| | `setup` | `scripts/api.sh setup` | **首次配置向导** | | `auth` | `scripts/api.sh auth` | 刷新开放平台 Token | | `login` | `scripts/api.sh login` | 账号密码登录（Token过期自动调用） | | `save-token` | `scripts/api.sh save-token <token>` | 手动保存Token | | `daily` | `scripts/api.sh daily [页] [条数] [时间]` | 查日报列表 | | `projects` | `scripts/api.sh projects [页] [条数]` | 查项目列表 | | `project-info` | `scripts/api.sh project-info <项目id>` | 查看项目详情（含成员、客户） | | `project-add` | `scripts/api.sh project-add <名称> <客户eid> [合同cid] [负责人uid]` | 创建项目 | | `task-add` | `scripts/api.sh task-add <项目id> <任务名> [负责人uid]` | 创建项目任务 | | `bills` | `scripts/api.sh bills [页] [条数]` | 查财务/账单 | | `customers` | `scripts/api.sh customers [页] [条数]` | 查客户列表 | | `contracts` | `scripts/api.sh contracts [页] [条数]` | 查合同列表 | | `contract-form` | `scripts/api.sh contract-form` | 查合同创建页数据（客户ID、分类ID） | | `products` | `scripts/api.sh products [页] [条数]` | 查产品列表 | | `product-add` | `scripts/api.sh product-add <名称> [分类] [单位]` | 添加产品 | | `product-attrs` | `scripts/api.sh product-attrs` | 查产品SKU（含unique ID） | | `product-cate` | `scripts/api.sh product-cate` | 查产品分类 | | `status` | `scripts/api.sh status` | 查看 Token 状态 | ## Token 自动管理 接口请求时**先直接请求**，如果返回 Token 过期，自动重新登录获取新 Token 并重试，对使用者完全透明，无需手动维护。 ## 数据关系 ``` 日报（daily） → 员工每天工作记录 项目（projects）→ 开发任务管理 合同（contracts）→ 客户签约/收款 财务（bills） → 收支记录 客户（customers）→ 客户信息 产品（products）→ 服务/商品目录 ``` ## 注意事项 - 配置文件中包含账号密码，请勿分享给他人 - `.api-config.json` 和 `.token-cache.json` 包含敏感信息，建议加入 `.gitignore`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xueyetianya/schema (version 2.0.1)

--- name: "schema" version: "2.0.1" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Schema concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [schema, reference] category: "devtools" --- # Schema Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Schema 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]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: idoziv/salai-mcp (version 0.0.4)

--- name: salai-mcp description: Israeli grocery shopping and price-comparison assistant over Salai MCP. Use when you need product search, autocomplete, cross-retailer price comparison, cart management, store discovery, retailer discovery, and complementary product recommendations through the Salai remote MCP endpoint. metadata: openclaw: primaryEnv: SALAI_API_KEY requires: env: - name: SALAI_API_KEY required: true secret: true description: Salai user API key (available in Profile after beta approval). --- # Salai MCP Skill Use Salai's remote MCP server for Israeli grocery discovery, comparison, and cart workflows. ## Access requirements - Salai MCP is currently in **beta**. - Users must register to the beta program and be approved. - Only approved beta users can generate an API key from Salai Profile and use MCP tools. - Registration: go to `https://app.salai.co.il`, create an account (Sign up), and wait for beta approval. - Beta access contact: `[REDACTED_SECRET]` ## Connection - Endpoint: `https://mcp.salai.co.il/mcp` - Auth: send a user API key from Salai Profile using either: - `Authorization: Bearer <SALAI_API_KEY>` - `X-[REDACTED_SECRET]` Use the full `/mcp` endpoint directly for best client compatibility. ## Tools - Discovery: - `get_stores` - `get_retailers` - Search: - `autocomplete_products` - `search_products` - Pricing and comparison: - `get_product_prices` - `compare_prices` - `cart_of_israel` - Cart management: - `get_cart` - `get_my_cart` - `update_cart_items` - `add_cart_item` - `remove_cart_item` - `delete_cart` - Recommendations: - [REDACTED_SECRET] ## Recommended workflow 1. Resolve products quickly with `autocomplete_products` (`method: text` first, then `semantic` if empty). 2. Use `search_products` for richer semantic results and recommendations. 3. Build/modify the active user cart with `get_my_cart`, `add_cart_item`, `update_cart_items`, and `remove_cart_item`. 4. Compare total cost across retailers with `compare_prices`. 5. Use `cart_of_israel` for one-shot comparison of the default Cart of Israel list. ## Store scope conventions When filtering by store, prefer `retailerId + storeId`. `subChainId` may be accepted by some tools for backward compatibility, but is deprecated for store identity. ## Error handling - If access is denied, instruct the user to complete beta signup and wait for approval. - If an auth error occurs, request a valid Salai API key and retry. - If a product is not found in one store, continue comparison with available alternatives. - For ambiguous product names, call `autocomplete_products` before cart mutations. ## Security - Never log or expose API keys in output. - Treat all API keys as secrets.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fan166/skill-seekers-tool (version 1.0.0)

# Skill Seekers 将文档网站、GitHub 仓库、PDF 等转换为 Claude AI 技能的 Python CLI 工具。 ## 激活条件 当用户提到以下内容时激活： - 安装 skill-seekers - 转换文档为 AI 技能 - 创建 claude skill - 从网站/仓库创建技能 ## 功能 ### 1. 安装 skill-seekers ```bash pip install skill-seekers ``` 或安装完整功能： ```bash pip install skill-seekers[all-llms,video,docx,epub,chroma] ``` ### 2. 创建技能 从各种源创建技能： ```bash # 文档网站 skill-seekers create https://docs.django.com/ # GitHub 仓库 skill-seekers create facebook/react # 本地项目 skill-seekers create ./my-project # PDF 文档 skill-seekers create manual.pdf # Word 文档 skill-seekers create report.docx # Jupyter Notebook skill-seekers create notebook.ipynb ``` ### 3. 打包输出 创建技能后，打包成目标格式： ```bash # Claude AI Skill (ZIP) skill-seekers package output/django --target claude # LangChain Documents skill-seekers package output/django --target langchain # LlamaIndex TextNodes skill-seekers package output/django --target llama-index # Markdown (适用于 Pinecone 等向量数据库) skill-seekers package output/django --target markdown ``` ### 4. 支持的源类型 (17+) - 文档网站 (URL) - GitHub 仓库 - 本地项目目录 - PDF 文档 - Word 文档 (.docx) - EPUB 电子书 - Jupyter Notebook - OpenAPI 规范 - PowerPoint 演示文稿 - AsciiDoc 文档 - 本地 HTML 文件 - 视频 (YouTube/本地) ### 5. 支持的输出目标 | 目标 | 说明 | |------|------| | claude | Claude AI Skill (ZIP + YAML) | | gemini | Google Gemini Skill | | openai | OpenAI / Custom GPT | | langchain | LangChain Documents | | llama-index | LlamaIndex TextNodes | | haystack | Haystack Documents | | markdown | Pinecone-ready Markdown | ## 环境要求 - Python 3.10+ - pip ## 可选依赖 根据需要安装： ```bash # MCP 服务器支持 pip install skill-seekers[mcp] # 视频处理 pip install skill-seekers[video] # Word 文档支持 pip install skill-seekers[docx] # 向量数据库支持 pip install skill-seekers[chroma,weaviate] ``` ## 官方资源 - PyPI: https://pypi.org/project/skill-seekers/ - 官网: https://skillseekersweb.com/ - GitHub: https://github.com/yusufkaraaslan/Skill_Seekers


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: spyqwer1/boss-job (version 1.2.0)

--- name: boss-job description: BOSS直聘求职者工具 - 通过 OpenCLI 实现职位搜索、打招呼、聊天等功能。Install OpenCLI first: npm install -g @jackwener/opencli. Use when user wants to: (1) 搜索或推荐职位 (2) 查看职位详情 (3) 向 HR 打招呼 (4) 查看聊天列表或发送消息。Requires Chrome login on zhipin.com and OpenCLI Chrome extension. --- # BOSS直聘求职者工具 OpenCLI 插件，复用 Chrome 登录态操作 BOSS直聘。 ## 前置条件 1. 安装 OpenCLI ```bash npm install -g @jackwener/opencli ``` 或访问: https://github.com/jackwener/opencli 2. 在 Chrome 中登录 zhipin.com 3. 安装 OpenCLI Chrome 扩展 4. 安装插件: `opencli plugin install github:SPYQWER1/opencli-plugin-boss-job` ## 命令速查 | 命令 | 功能 | 示例 | |------|------|------| | `search` | 搜索职位 | `opencli boss-job search 前端 --city 杭州` | | `recommend` | 推荐职位 | `opencli boss-job recommend --limit 10` | | `detail` | 职位详情 | `opencli boss-job detail <security-id>` | | `greet` | 打招呼 | `opencli boss-job greet <security-id>` | | `chatlist` | 聊天列表 | `opencli boss-job chatlist` | | `chatmsg` | 聊天记录 | `opencli boss-job chatmsg <uid> --security-id <id>` | | `send` | 发送消息 | `opencli boss-job send <uid> "消息内容"` | ## ID 说明 - **securityId**: 用于 `detail` 和 `greet`，从 `search`/`recommend` 的 `security_id` 字段获取 - **encryptUid**: 用于 `chatmsg` 和 `send`，从 `chatlist` 的 `encrypt_uid` 字段获取 ## 详细用法 ### search - 搜索职位 ```bash opencli boss-job search <关键词> \ --city <城市> \ --experience <经验> \ --degree <学历> \ --salary <薪资> \ --limit <数量> ``` 参数: - `--city`: 城市 (北京/上海/杭州/深圳等) - `--experience`: 应届/1-3年/3-5年/5-10年/10年以上 - `--degree`: 大专/本科/硕士/博士 - `--salary`: 3K以下/3-5K/5-10K/10-15K/15-20K/20-30K/30-50K/50K以上 ### greet - 打招呼 ```bash opencli boss-job greet <security-id> ``` ### chatmsg - 聊天记录 ```bash opencli boss-job chatmsg <encrypt-uid> --security-id <security-id> ``` 需要同时提供 `encrypt_uid` 和 `security_id`，两者都来自 `chatlist` 命令。 ## 常见工作流 ### 工作流 1: 搜索并打招呼 ```bash # 1. 搜索职位 opencli boss-job search 前端 --city 杭州 --limit 10 # 2. 查看详情 opencli boss-job detail <security-id> # 3. 打招呼 opencli boss-job greet <security-id> --text "您好，我对这个职位很感兴趣" ``` ### 工作流 2: 回复消息 ```bash # 1. 查看聊天列表 opencli boss-job chatlist --limit 20 # 2. 查看聊天记录 opencli boss-job chatmsg <encrypt-uid> --security-id <security-id> # 3. 回复消息 opencli boss-job send <encrypt-uid> "好的，我稍后发简历给您" ``` ## 错误处理 - **Cookie 过期**: 在 Chrome 中重新登录 zhipin.com


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: binance-orderbook-analyzer (version 1.0.1)

--- name: binance-orderbook-analyzer description: 分析订单簿深度和分布。每次调用自动扣费 0.001 USDT version: 1.0.0 author: moson tags: - binance - orderbook - depth homepage: https://github.com/moson/binance-orderbook-analyzer metadata: clawdbot: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY triggers: - "orderbook" - "depth" - "order book" - "market depth" config: SKILLPAY_API_KEY: type: string required: true secret: true --- # Binance Orderbook Analyzer 分析订单簿深度和分布，帮助理解市场供需。 ## 什么是订单簿？ 订单簿显示当前所有未成交的买单和卖单，是市场供需的直接反映。 ### 核心功能 - **买盘分析**: 分析买方深度和分布 - **卖盘分析**: 分析卖方深度和分布 - **深度可视化**: 直观显示市场深度 - **价差计算**: 计算买卖价差 - **大单识别**: 识别大额订单 ### 数据解读 - **买方深度**: 买单总金额 - **卖方深度**: 卖单总金额 - **价差**: 最低卖价与最高买价之差 - **支撑位**: 大额买单集中的价格 - **阻力位**: 大额卖单集中的价格 ## 使用示例 ```javascript // 分析订单簿 await handler({ action: 'analyze', pair: 'BTC/USDT' }); // 查看特定深度 await handler({ action: 'analyze', pair: 'ETH/USDT', depth: 10 }); // 识别大单 await handler({ action: 'whales', pair: 'BTC/USDT' }); ``` ## 价格 每次调用: 0.001 USDT ## 实战技巧 1. 观察大单位置判断支撑/阻力 2. 价差突然增大可能是变盘信号 3. 买方深度突然增加可能预示上涨 4. 结合成交量分析更准确


Security scan verdicts — ClawScan: malicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: sunshine-del-ux/auto-workflow-builder (version 1.0.0)

# Auto Workflow Builder Build automated workflows without writing code. ## Features - **Visual Workflow Builder** - Drag and drop connections - **100+ Integrations** - APIs, webhooks, schedules - **Triggers** - Webhooks, schedules, events - **Actions** - Send email, HTTP requests, database operations - **Conditions** - If/else logic, filters - **History** - Execution logs and debugging ## Quick Start ```bash # Create workflow ./workflow.sh create my-workflow # Add trigger ./workflow.sh add-trigger my-workflow schedule "*/5 * * * *" # Add action ./workflow.sh add-action my-workflow http "https://api.example.com" # Run ./workflow.sh run my-workflow ``` ## Triggers Supported - Schedule (cron) - Webhook - HTTP - Database changes - File changes ## Actions Supported - HTTP Requests - Email - SMS - Database - Slack/Discord notifications - AWS Lambda ## Requirements - Node.js 18+ - Redis (optional) ## Author Sunshine-del-ux


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhengxinjipai/deep-research-gemini (version 1.0.0)

--- name: deep-research description: "Execute autonomous multi-step research using Google Gemini Deep Research Agent. Use for: market analysis, competitive landscaping, literature reviews, technical research, due diligence. Takes 2-10 ..." risk: safe source: "https://github.com/sanjay3290/ai-skills/tree/main/skills/deep-research" date_added: "2026-02-27" --- # Gemini Deep Research Skill Run autonomous research tasks that plan, search, read, and synthesize information into comprehensive reports. ## When to Use This Skill Use this skill when: - Performing market analysis - Conducting competitive landscaping - Creating literature reviews - Doing technical research - Performing due diligence - Need detailed, cited research reports ## Requirements - Python 3.8+ - httpx: `pip install -r requirements.txt` - GEMINI_API_KEY environment variable ## Setup 1. Get a Gemini API key from [Google AI Studio](https://aistudio.google.com/) 2. Set the environment variable: ```bash export GEMINI_API_KEY=your-api-key-here ``` Or create a `.env` file in the skill directory. ## Usage ### Start a research task ```bash python3 scripts/research.py --query "Research the history of Kubernetes" ``` ### With structured output format ```bash python3 scripts/research.py --query "Compare Python web frameworks" \ --format "1. Executive Summary\n2. Comparison Table\n3. Recommendations" ``` ### Stream progress in real-time ```bash python3 scripts/research.py --query "Analyze EV battery market" --stream ``` ### Start without waiting ```bash python3 scripts/research.py --query "Research topic" --no-wait ``` ### Check status of running research ```bash python3 scripts/research.py --status <interaction_id> ``` ### Wait for completion ```bash python3 scripts/research.py --wait <interaction_id> ``` ### Continue from previous research ```bash python3 scripts/research.py --query "Elaborate on point 2" --continue <interaction_id> ``` ### List recent research ```bash python3 scripts/research.py --list ``` ## Output Formats - **Default**: Human-readable markdown report - **JSON** (`--json`): Structured data for programmatic use - **Raw** (`--raw`): Unprocessed API response ## Cost & Time | Metric | Value | |--------|-------| | Time | 2-10 minutes per task | | Cost | $2-5 per task (varies by complexity) | | Token usage | ~250k-900k input, ~60k-80k output | ## Best Use Cases - Market analysis and competitive landscaping - Technical literature reviews - Due diligence research - Historical research and timelines - Comparative analysis (frameworks, products, technologies) ## Workflow 1. User requests research → Run `--query "..."` 2. Inform user of estimated time (2-10 minutes) 3. Monitor with `--stream` or poll with `--status` 4. Return formatted results 5. Use `--continue` for follow-up questions ## Exit Codes - **0**: Success - **1**: Error (API error, config issue, timeout) - **130**: Cancelled by user (Ctrl+C)


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

--- name: Gosmtp description: Email邮件发送工具 --- # Go 邮件发送工具 ## 📦 文件说明 - `mail_sender.exe` - 编译后的可执行文件（5.3MB） - `main.go` - 源代码 - `go.mod` - Go 模块定义 ## ⚙️ 环境变量配置 在 Windows PowerShell 中设置： ```powershell $env:SMTP_HOST="smtp.qq.com" $env:SMTP_PORT="587" $env:SMTP_USERNAME="[REDACTED_SECRET]" $env:SMTP_PASSWORD="wfpjoocjildcbjeh" $env:FROM_EMAIL="[REDACTED_SECRET]" $env:FROM_NAME="Agent通知系统" ``` 或在 CMD 中： ```cmd set SMTP_HOST=smtp.qq.com set SMTP_PORT=587 set SMTP_USERNAME=[REDACTED_SECRET] set SMTP_PASSWORD=wfpjoocjildcbjeh set FROM_EMAIL=[REDACTED_SECRET] set FROM_NAME=Agent通知系统 ``` ## 🚀 使用方法 ### 1. 测试 SMTP 连接 ```powershell cd mail_sender $env:SMTP_HOST="smtp.qq.com" $env:SMTP_PORT="587" $env:SMTP_USERNAME="[REDACTED_SECRET]" $env:SMTP_PASSWORD="wfpjoocjildcbjeh" ./mail_sender.exe ``` ### 2. 在代码中调用 ```go import "your-module/mail_sender" config := mail_sender.NewMailConfig() email := &mail_sender.Email{ To: []string{"[REDACTED_SECRET]"}, Subject: "测试邮件", Body: "<h1>HTML内容</h1>", Files: []string{"attachment.pdf"}, // 可选附件 } err := email.Send(config) ``` ### 3. 作为命令行工具 ```powershell # 直接运行（使用默认配置发送测试邮件） ./mail_sender.exe # 发送自定义邮件（通过修改代码） ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: loutai0307-prog/r-analyst (version 1.0.1)

--- name: "r-analyst" description: "R-style statistical analysis powered by Python 3. Use when computing descriptive statistics, generating ASCII histograms, calculating correlation matrices, detecting missing values and outliers, or describing CSV dataset structure." --- # r-analyst ## Triggers on r statistics, csv analysis, data correlation, missing values, ascii histogram, describe dataset, r summary, outlier detection, pearson correlation ## What This Skill Does Perform R-style data analysis on CSV files using Python 3. No R installation required. ## Commands ### stats Compute descriptive statistics (R-style summary: Min/1st Qu/Median/Mean/3rd Qu/Max/SD). ```bash bash scripts/script.sh stats <file.csv> [column] ``` ### plot Generate an ASCII histogram for a numeric column. ```bash bash scripts/script.sh plot <file.csv> [column] [bins] ``` ### correlate Compute Pearson correlation matrix for all numeric columns. ```bash bash scripts/script.sh correlate <file.csv> ``` ### clean Detect missing values and statistical outliers (3σ rule). ```bash bash scripts/script.sh clean <file.csv> ``` ### describe Show dataset structure, column types, unique value counts, and sample values. ```bash bash scripts/script.sh describe <file.csv> ``` ### help Show all available commands. ```bash bash scripts/script.sh help ``` ## Requirements - bash 4+ - python3 (standard library only — no R needed) Powered by BytesAgain | bytesagain.com


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: asterisk622/xiaoding-daily-summary (version 1.0.2)

# Daily Summary Skill - 每日总结技能 **Version:** 1.0.0 **Author:** xiaoding_agent ## 功能 自动生成每日学习总结，包含百炼接口 Token 消耗统计。 ## 触发条件 当用户消息包含以下关键词时触发： - "每日总结" - "生成总结" - "今日总结" - "token 统计" ## 执行步骤 ### 1. 获取 Token 用量 执行命令： ```bash openclaw status --json ``` 从输出中提取： - `sessions.recent[].inputTokens` - `sessions.recent[].outputTokens` - `sessions.recent[].cacheRead` - `sessions.recent[].cacheWrite` 汇总所有 session 的 token 用量。 ### 2. 生成总结文件 创建/更新 `memory/YYYY-MM-DD.md`，包含： - 今日概览（日期、时间、状态） - 主要成就（EasyClaw、Moltbook 等） - Token 消耗统计表格 - 任务完成状态 - 明日计划 ### 3. 输出结果 - 保存文件到 `~/.openclaw/workspace/memory/YYYY-MM-DD.md` - 向用户报告生成结果和 Token 消耗总量 ## 示例输出 ```markdown # 2026-03-08 每日总结 ## 📊 今日概览 **日期：** 2026-03-08 **总结时间：** 2026-03-08 23:00:00 **状态：** 自动生成 --- ## 💰 Token 消耗统计（百炼接口） | 项目 | 数量 | |------|------| | Input Tokens | 2,942,708 | | Output Tokens | 28,618 | | Cache Read | 0 | | Cache Write | 0 | | **总计** | **2,971,326** | ``` ## 相关文件 - 脚本：`~/.openclaw/workspace/cron_daily_summary.py` - 输出：`~/.openclaw/workspace/memory/YYYY-MM-DD.md` ## 注意事项 - 确保 `openclaw status --json` 命令可用 - Python 版本兼容性（使用 subprocess.Popen 而非 capture_output） - JSON 解析时跳过可能的日志前缀

path: package.json
content: {
  "name": "daily-summary",
  "version": "1.0.0",
  "description": "AI Agent 每日自动总结技能，生成学习报告和进度追踪",
  "main": "SKILL.md",
  "keywords": ["agent", "daily-summary", "learning", "report"],
  "author": "xiaoding_agent",
  "license": "MIT"
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhangxiaopeng-zgci/zhongguancun-industry-research (version 1.0.0)

--- name: industry-research description: 产学研合作调研。当用户要求对某家企业（如百度、阿里、华为、科大讯飞等）做合作调研、产业调研、合作可行性分析、研究方向匹配、对接准备时触发。输出包括：企业画像、研究方向交叉匹配、合作切入点、参会人员建议，以及可选的会议议程。也适用于用户说"帮我看看XX公司能不能合作""调研一下XX"等场景。 --- # 产学研合作调研 为中关村两院（北京中关村学院 × 中关村人工智能研究院）与外部企业的合作对接提供结构化调研支持。 ## 核心产出 调研报告（必需）→ 会议议程（可选，基于调研结果） ## 工作流程 ### 第一步：企业画像调研 使用搜索工具，按以下维度收集信息： **基本信息** - 核心业务板块与营收结构 - 研究院/AI实验室组织架构 - 近期战略重点（财报、新闻、发布会） **关键人物** - 分管AI/研究的副总裁级 - 研究院院长/实验室主任 - 与我方研究方向对口的团队负责人 - 格式：姓名 | 职务 | 研究方向/分管领域 **技术布局** - 核心AI产品与技术栈 - 开源项目与学术发表方向 - 近期重点投入的技术领域 ### 第二步：研究方向交叉匹配 对照我方三个方向（详见 [references/our-research.md](references/our-research.md)），逐一分析匹配度： | 我方方向 | 对方对应领域 | 匹配度 | 合作切入点 | |----------|-------------|--------|-----------| | AI核心 | 基础模型/优化/算力 | 高/中/低 | 具体说明 | | AI4S | AI+Science/认知智能 | 高/中/低 | 具体说明 | | AI+社会科学 | 教育/语言/社会计算 | 高/中/低 | 具体说明 | 匹配度为"高"的方向 → 优先推进，安排议程主讲 匹配度为"中"的方向 → 可选推进，视对方兴趣调整 匹配度为"低"的方向 → 暂不安排，备注后续可能性 ### 第三步：合作模式预判 基于匹配结果，给出建议的合作模式（可多选）： - 联合课题/联合实验室 - 数据/场景共建 - 人才培养/联合培养 - 技术转化/产品化 - 开源共建 - 其他 每种模式附简要可行性与推进建议。 ### 第四步（可选）：生成会议议程 如用户需要，基于调研结果按模板生成议程（详见 [references/agenda-template.md](references/agenda-template.md)）： - 议程一的主题和主讲人由第二步匹配结果决定 - 对方参会人员由第一步关键人物推导 - 议程三的合作探讨方向由第三步合作模式决定 ## 输出格式 默认输出结构化调研报告（Markdown），包含以上四个部分。如用户要求特定格式（Word、PPT），使用相应工具生成。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: smallkeyboy/life-hacks-helper (version 1.0.0)

--- name: life-hacks description: 日常生活家务小助手，耐心、条理清晰地解答家务相关问题和技巧。Use when user asks about household chores, cleaning tips, cooking basics, laundry, home organization, life hacks, or any questions starting with "怎么..."、"如何..." about daily life tasks. Examples: "怎么洗衣服不缩水", "如何去除油渍", "做饭新手入门", "房间整理技巧". --- # Life Hacks - 日常生活小助手 ## Role 你是一个耐心、细致的生活家务小助手。你的用户可能是刚独立生活的年轻人，对家务知识了解有限。你需要： - **耐心讲解**：不假设用户知道任何基础知识，从零开始解释 - **条理清晰**：用步骤、列表、分类让信息易于理解和记忆 - **实用至上**：给出可操作的具体建议，而非抽象概念 - **鼓励态度**：让新手感到做家务并不难，建立信心 ## Response Structure 回答家务问题时，按以下结构组织： ### 1. 快速回答（一句话） 先给出核心答案，让急着知道结果的用户能快速获取信息。 ### 2. 详细步骤 分步骤说明，每步包含： - 具体操作 - 注意事项 - 常见错误 ### 3. 小贴士 补充实用技巧、省钱妙招、工具推荐等。 ## Common Topics ### 🧹 清洁打扫 - 地面清洁（扫地、拖地、吸尘） - 厨房清洁（油烟机、灶台、水槽） - 卫生间清洁（马桶、淋浴区、镜子） - 窗户玻璃清洁 - 除垢、除霉、除异味 ### 🧺 衣物护理 - 洗衣基础（分类、水温、洗涤剂） - 晾晒与收纳技巧 - 去渍指南（油渍、血渍、墨水等） - 熨烫与除皱 - 衣物保养（防缩水、防褪色） ### 🍳 厨房技能 - 基础烹饪技巧 - 食材储存与保鲜 - 厨具使用与保养 - 厨房安全常识 ### 📦 整理收纳 - 衣柜整理 - 厨房收纳 - 小空间利用 - 断舍离方法 ### 🛠️ 居家维修 - 简单维修（换灯泡、通下水道） - 工具使用入门 - 何时该请专业人士 ## Tone Guidelines 1. **耐心**：不怕重复，不怕细说，新手需要详细 2. **友善**：用"你可以..."而非"你应该..." 3. **鼓励**：肯定用户的尝试，"试试看，很简单的" 4. **实用**：优先推荐低成本、易获取的工具和方法 ## Example Interactions **用户问**："怎么洗衣服才不会把白衣服洗成粉色？" **回答示例**： ``` 快速回答：深浅色衣服分开洗，新买的深色衣服单独洗。 详细步骤： 1. 分类（最重要！） - 白色、浅色（米白、浅灰）放一起 - 深色（黑、深蓝、红）放一起 - 新买的深色衣服，前3次单独洗 2. 检查口袋 - 翻出所有口袋，掏出纸巾、硬币等 - 拉上拉链，扣好扣子 3. 水温选择 - 深色用冷水（30°C以下），防褪色 - 白色可用温水（40°C），更干净 小贴士： 💡 第一次洗新衣服时，加一勺盐可以固色 💡 不确定会不会褪色？用湿纸巾擦一下接缝处试试 ``` ## When to Read References - 详细去渍方法 → 读取 `references/stain-removal.md` - 食材储存时间表 → 读取 `references/food-storage.md` - 清洁剂使用指南 → 读取 `references/cleaning-agents.md` 只读取与用户问题相关的参考文件，避免加载不必要内容。


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