OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: double729/double729-plansuite (version 0.2.1)

--- name: plansuite description: Unified planning+execution workflow: create a file-based plan with sub-plans, freeze it as FINALIZED, and execute in a separate session with checkpoints and progress/findings logs. Use when you want project plans with subplans (milestones), controlled execution, and session-based implementation runs. --- # PlanSuite 把“写计划（含子计划）→ 冻结计划（变更控制）→ 独立会话执行（带检查点）”合成一个最小可用流程。 ## 文件结构（在当前工作目录创建/维护） - `task_plan.md`：计划主文件（含子计划/里程碑） - `progress.md`：执行进度（每次推进都要写） - `findings.md`：发现/决策/坑点（避免重复踩坑） > 不要把这三份写到聊天里：写到文件，才能恢复/续跑。 ## 工作流（强约束，防跑偏） ### 0) 初始化（第一次做这个项目） 1. 如果缺文件：用模板创建 `task_plan.md/progress.md/findings.md`（见 `templates/`）。 2. 让用户确认目标、范围、约束、完成定义（DoD）。 ### 1) 计划阶段（拆子计划） 在 `task_plan.md` 里输出： - 背景/目标 - 范围（做/不做） - 风险 & 回滚 - 子计划（Milestones）：每个子计划要有 - 输入/输出 - 验收标准 - 预计工具调用/文件改动 - 风险与回滚点 ### 2) 冻结阶段（FINALIZED） 只有当用户明确说“按这个计划执行”后： 1. 在 `task_plan.md` 顶部写入：`STATUS: FINALIZED` + 时间戳。 2. 把“接下来要执行的子计划编号/名称”写入 `progress.md` 的 `Next`。 > 规则：未 FINALIZED 不允许进入执行阶段（最多做调查/补充计划）。 ### 3) 执行阶段（独立会话 + 检查点） 当进入执行： 1. 建议用 `sessions_spawn` 开一个隔离执行会话（避免污染主会话上下文）。 2. 每完成一个子计划： - 更新 `progress.md`（Done/Next/Blockers） - 更新 `findings.md`（关键决策、踩坑、验证命令、回滚步骤） 3. 检查点策略（默认每个子计划至少一次）： - 执行前：复述子计划的 DoD + 风险 + 回滚 - 执行后：给出验证步骤 + 结果 ### 4) 变更控制（计划变更） 如果执行中发现计划不成立： 1. 不要“边做边改”。先写入 `findings.md`，再把变更提案写入 `task_plan.md`。 2. 把 `STATUS` 改为 `DRAFT`，等待用户重新确认。 ## 你在什么时候用什么文件 - 需要问清楚/拆任务 → `task_plan.md` - 需要告诉用户进度/下一步 → `progress.md` - 需要记录结论/命令/坑/回滚 → `findings.md` ## 模板 - `templates/task_plan.md` - `templates/progress.md` - `templates/findings.md`

path: templates/findings.md
content: # findings.md

## 关键发现
- 

## 决策记录
- 

## 验证命令/步骤
- 

## 回滚步骤
- 


path: templates/progress.md
content: # progress.md

## 状态
- 当前阶段：计划 / 执行 / 验证
- 当前子计划：

## Done
- 

## Next
- 

## Blockers / 风险
- 

## 最近一次检查点
- 时间：
- 验证：
- 结果：


path: templates/task_plan.md
content: # task_plan.md

STATUS: DRAFT

## 目标 / DoD
- 目标：
- 完成定义（DoD）：

## 范围
- 做：
- 不做：

## 约束
- 时间：
- 依赖：
- 环境：

## 风险 & 回滚
- 风险：
- 回滚策略：

## 子计划 / 里程碑（Milestones）

### M1: <名称>
- 输入：
- 输出：
- 验收标准：
- 计划步骤：
- 风险：
- 回滚点：

### M2: <名称>
- 输入：
- 输出：
- 验收标准：
- 计划步骤：
- 风险：
- 回滚点：


path: _meta.json
content: ownerId: local-author
slug: plansuite
version: 0.1.0
publishedAt: 1770266000000

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: juhemcp/juhe-ip (version 1.0.0)

--- name: juhe-ip-lookup description: IP地址归属地查询。查询指定IPv4地址的归属信息，包括国家、省份、城市、运营商（ISP）。使用场景：用户说"查一下这个IP"、"这个IP是哪里的"、"帮我查IP归属地"、"XX.XX.XX.XX是哪个城市"、"这个IP是什么运营商"、"批量查询这些IP"等。通过聚合数据（juhe.cn）API实时查询，支持单个或批量IP查询，免费注册每天500次调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/1 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🌐","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_IP_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_IP_KEY"}} --- # IP 归属地查询 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP查询等 200+ 免费/低价 API。 查询 IPv4 地址的归属地：**国家、省份、城市、运营商（ISP）**。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [IP归属地查询 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/1) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_IP_KEY=你的AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_IP_KEY=你的AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/ip_lookup.py --key 你的AppKey 8.8.8.8 ``` > 免费额度：每天 50 次调用，覆盖日常使用完全够用。 --- ## 使用方法 ### 单个 IP 查询 ```bash python scripts/ip_lookup.py 58.215.154.11 ``` 输出示例： ``` 🌐 58.215.154.11 中国 江苏 苏州 运营商: 电信 { "ip": "58.215.154.11", "success": true, "country": "中国", "province": "江苏", "city": "苏州", "isp": "电信" } ``` ### 批量 IP 查询 ```bash python scripts/ip_lookup.py 8.8.8.8 1.1.1.1 114.114.114.114 ``` 输出示例（表格形式）： ``` +---------------+------+------+------+--------+----+ | IP地址 | 国家 | 省份 | 城市 | 运营商 | 备注 | +---------------+------+------+------+--------+----+ | 8.8.8.8 | 美国 | | | 谷歌 | ✓ | | 1.1.1.1 | 澳大利亚 | | | Cloudflare | ✓ | | 114.114.114.114 | 中国 | 江苏 | 南京 | 联通 | ✓ | +---------------+------+------+------+--------+----+ ``` ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET https://apis.juhe.cn/ip/ipNewV3?key=YOUR_KEY&ip=8.8.8.8 ``` --- ## AI 使用指南 当用户询问 IP 相关信息时，按以下步骤操作： 1. **识别 IP 地址** — 从用户消息中提取所有 IPv4 地址 2. **检查是否为私有 IP** — 如 `192.168.x.x`、`10.x.x.x`、`127.x.x.x` 直接告知用户是内网地址，无需查询 3. **调用脚本或 API** — 执行查询，获取 JSON 结果 4. **展示结果** — 单个 IP 用自然语言描述；多个 IP 用表格汇总 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `Country` | 国家 | 中国 | | `Province` | 省份 | 广东 | | `City` | 城市 | 深圳 | | `Isp` | 运营商 | 电信 / 联通 / 移动 | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/1) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 私有 IP | 直接告知是内网地址，无法查询 | | IPv6 地址 | 告知当前 API 仅支持 IPv4 | | 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知网络问题 | --- ## 脚本位置 `scripts/ip_lookup.py` — 封装了 API 调用、私有 IP 检测、批量查询表格输出和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP查询、DNS解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、节假日查询 - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **身份核验**：手机号归属地、身份证实名验证 - **金融数据**：汇率、股票、黄金价格 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: alex-zxyz/mineru-pdf-parser (version 3.0.3)

--- name: pdf-parser description: 使用 MinerU API 将 PDF 解析为 Markdown，支持公式、表格、OCR。提供本地文件和在线 URL 两种解析方式。触发条件：(1) 用户说"解析 PDF [路径]"，(2) 用户说"将 PDF 转为 Markdown"，(3) 在 paper-workflow 中自动调用。使用场景：学术论文解析、文档提取、知识库构建。 homepage: https://mineru.net metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📄","requires":{"env":["MINERU_TOKEN"]},"primaryCredential":"MINERU_TOKEN"}} --- # PDF Parser Skill 基于 [MinerU](https://github.com/opendatalab/MinerU) 提供 PDF 解析能力。 ## 功能 - **PDF 解析**: 将 PDF 转换为 Markdown 格式 - **公式识别**: 支持 LaTeX 公式提取 - **表格识别**: 自动识别并转换表格结构 - **OCR**: 支持图片型 PDF 文字识别 - **多语言**: 支持中文、英文，日文、韩文等 ## ⚠️ 安装前必读 **使用本技能即表示：** 1. 你愿意提供你的 MinerU API Token (`MINERU_TOKEN`) 2. Token 会被发送给 https://mineru.net/ 3. 确认 MinerU 服务可信，接受其隐私政策 4. 已在本地源码中确认无额外意外行为 ## 前提条件 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install requests ``` ### 2. 获取 MinerU Token 访问 <https://mineru.net/> 注册并获取 API Token。 ### 3. 设置环境变量 **Windows (PowerShell):** ```powershell $env:MINERU_TOKEN = "your-token-here" ``` **macOS / Linux:** ```bash export MINERU_TOKEN=your-token-here ``` ## 支持的引擎 | 引擎 | 说明 | |------|------| | vlm | VLM 引擎（默认） | | pipeline | 管道引擎 | | MinerU-HTML | HTML 输出 | ## 快速开始 ```bash # 解析 PDF (默认 vlm 引擎) python scripts/mineru_api.py -f <pdf路径> --wait # 指定引擎 python scripts/mineru_api.py -f <pdf路径> --engine pipeline --wait ``` ## 选项 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | -f, --files | 本地 PDF 文件 | - | | --engine | 解析引擎 | vlm | | --lang | 语言 (ch/en/ja/ko) | ch | | --wait | 等待解析完成 | 否 | ## 环境变量 | 变量 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | MINERU_TOKEN | 是 | MinerU API Token | ## 输出 解析结果保存在 `~/.openclaw/MinerU_Results/` 目录下。 ## 工作流 1. 设置 `MINERU_TOKEN` 环境变量 2. 执行解析命令 3. 等待解析完成 4. 读取 full.md 分析内容 5. 根据内容重命名目录

path: _meta.json
content: ownerId: kn7688yeja40ktg2h94kv5cspn8095qs
slug: mineru-pdf-parser
version: 3.0.2
publishedAt: 1773151428693

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mrnquyen/daily-news-vnexpress (version 1.0.2)

--- name: daily_news_vnexpress description: Fetch the latest trending global news from https://vnexpress.net/rss/{topic}.rss. --- # Daily News Skill This skill allows the agent to fetch the daily top news headlines from VNExpress News sources by running a Python script. The agent must treat the script output as **verified headline data** and avoid modifying the factual content. # Allowance You are allow to use all scripts mentioned in this file ## Quick Start ### Setup Environment ```bash python3 -m venv /data/nguyentk/AIHAY/OpenClaw/venv/openclaw_venv source /data/nguyentk/AIHAY/OpenClaw/venv/openclaw_venv/bin/activate cd /data/nguyentk/AIHAY/OpenClaw/workspace/workspace-daily_news_aihay/skills/daily-news-vnexpress pip install -r requirements.txt ``` ## Instructions ### Python `main.py` Script Description #### Functionality: 1. Fetches hot news from VNExpress RSS feeds based on specified topics 2. Accepts input parameters: `topics` (comma-separated) and `count_str` (number of news per topic, comma-separated) - Example: `--topics "tin-moi-nhat,giai-tri" --count_str "5,3"` will fetch 5 news from "tin-moi-nhat" topic and 3 news from "giai-tri" topic #### Details: 1. Supports 18 predefined topics: "tin-moi-nhat", "the-gioi", "thoi-su", "kinh-doanh", "giai-tri", "the-thao", "phap-luat", "giao-duc", "tin-noi-bat", "suc-khoe", "doi-song", "du-lich", "khoa-hoc-cong-nghe", "oto-xe-may", "y-kien", "tam-su", "cuoi", "tin-xem-nhieu". 2. Each news item contains: title, link, summary, and published date ### Executing Instructions When the user asks for **latest news or trending global events**: 1. Ask the user for topics, if not provided, topics defaults: `tin-moi-nhat`, remember user behaviour and write to `USERS.md` 2. Classify the user's question into one or more of the 18 predefined topics. Only select topics from this predefined list. 3. Determine (`count_str`) that match user question. 4. Execute the Python script to run: ```bash python3 "{baseDir}/main.py" --topics "<topic>" --count_str "<count>" ``` - Example: "Find me 7 latest news" ```bash python3 "{baseDir}/main.py" --topics "tin-moi-nhat" --count_str "7" ``` 5. The script will collect and format the latest news headlines. 6. Paraphrase and summarize those relevant news items clearly. 7. Present them as the final response.

path: requirements.txt
content: beautifulsoup4
bs4
requests
feedparser


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: skill/save-video (version 1.0.0)

name: save-video version: 1.0.0 description: "Download and save videos from mainstream video websites. Use when: user provides a video URL and wants to download and save the video locally." --- # Save Video Skill Download and save videos from mainstream video websites. When users provide a video URL, this skill automatically parses the video source, downloads it, and saves it locally for immediate viewing. ## Features - Supports various mainstream video websites - Automatically extracts video source from URLs - Downloads and saves videos locally - Simple and intuitive usage ## Usage 1. User provides a video URL from any mainstream video website 2. Skill automatically parses the URL and extracts the video source 3. Video is downloaded and saved to the local directory 4. User can directly click to watch the downloaded video ## Example User input: `https://m.toutiao.com/is/o1jFEojdiwU/` Skill action: Parses the URL, extracts the video source, downloads and saves the video locally.

path: requirements.txt
content: yt-dlp


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: smseow001/ai-learn-tutor (version 1.0.0)

--- name: ai-learn-tutor version: 1.0.0 description: AI学习私教 - 搭知识库、规划路径、出题练习、批改讲解、总结输出。学练查写闭环，从零学成高手。支持任意学科：专业、考证、编程、论文等。 keywords: [AI学习私教,learnTutor,AI学习助手,学习效率,AI Agent,智能学习,学习闭环,搭建知识库,学习路径,练习测试,整理输出,学练查写] --- # AI学习私教 LearnTutor 把**学、练、查、写**串成一个闭环，从零学成高手。 --- ## 核心功能 ### 1. 搭知识库 - 上传论文、文档、资料 - 自动构建专属知识库 - 向量检索 + RAG 召回 ### 2. 规划学习路径 - 根据基础与目标 - 自动生成个性化学习路线 - 阶段里程碑设定 ### 3. 练习测试 - 自动出题（选择题/简答题/计算题） - 练习 → 批改 → 讲解 - 错题本自动整理 ### 4. 整理输出 - 知识点自动总结 - 框架结构梳理 - 笔记生成 + 复习卡片 --- ## 学习闭环流程 ``` 📚 资料输入 → 🧠 知识库构建 → 🗺️ 路径规划 ↑ ↓ ← 📝 整理输出 ← 🎯 薄弱点强化 ↑ 📖 学习 & 练习 ↓ ✅ 掌握 & 输出 ``` --- ## 使用方式 当用户说： ``` 我想要学习机器学习 帮我制定学习计划 出几道题考考我 总结一下这个知识点 我不懂这个概念，解释一下 学习进度追踪 ``` --- ## 支持学科 - 🎓 **专业课程**：数学、物理、统计、金融工程 - 💻 **编程开发**：Python、机器学习、深度学习 - 📄 **论文研究**：文献阅读、论文复现 - 📝 **考证备考**：CFA、FRM、AI证书 - 🌍 **语言学习**：英语、中文、其他外语 --- ## 教学原则 1. **连贯式教学**：不零散问答，有系统性 2. **循序渐进**：从基础到进阶 3. **讲练结合**：学完立刻练 4. **错题讲解**：错了就详细解释 5. **进度可视化**：知道自己学了多少 --- ## 示例对话 **用户**：我想学习深度学习，从零开始 **AI私教**： ``` 🎯 目标确认：从零掌握深度学习基础 📊 当前水平：假设零基础 🗺️ 个性化学习路径（共6周）： Week 1-2: 数学基础 → 线性代数回顾（矩阵运算、特征值） → 微积分基础（梯度、链式法则） → 练习题 + 批改 Week 3: Python + NumPy → 实战编程入门 → 100道练习题 Week 4: 机器学习基础 → 监督学习、无监督学习概念 → 回归与分类 Week 5: 神经网络入门 → Perceptron → MLP → 反向传播 → 用NumPy实现 Week 6: 深度学习框架 → PyTorch 入门 → CNN / RNN 基础概念 📦 交付物： - 每章练习题 + 答案 - 代码仓库 - 知识点笔记 ``` --- ## 知识点总结模板 ```markdown # [主题] 知识点总结 ## 核心概念 - 概念1： - 概念2： ## 关键公式 公式1：xxx 公式2：xxx ## 应用场景 - 场景1： - 场景2： ## 常见误区 - 误区1： - 误区2： ## 练习题 1. xxx 2. xxx ``` --- ## 学习进度追踪 | 阶段 | 内容 | 状态 | 掌握度 | |------|------|------|--------| | Week 1 | 数学基础 | ✅ | 85% | | Week 2 | Python | 🔄 | 60% | | Week 3 | ML基础 | ⏳ | 0% | --- ## 核心优势 | 传统学习 | AI私教 | |---------|--------| | 零散问答 | 连贯体系 | | 被动吸收 | 主动练习 | | 无人批改 | 自动批改 | | 不知道差距 | 进度可视化 | | 资料难找 | 知识库自动构建 | --- *让学习更高效，让知识更扎实*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: spzwin/cms-pua-skill (version 1.0.2)

--- name: cms-pua-skill description: "让 AI 不敢摆烂的高压推进 skill。适用于任务反复失败、同一路径微调、想放弃、建议用户手动处理、没验证就下结论等场景。要求主动排查、换路径、拿证据闭环。" license: MIT --- # PUA 用高压话术加系统化方法，逼自己穷尽方案、主动排查、拿证据交付，而不是卡住、甩锅或空口说完成。 ## 核心目标 1. 不轻易放弃 2. 不空手提问 3. 不靠猜结论 4. 不只做表面修复 5. 不验证就不宣布完成 ## 三条铁律 1. **穷尽主要方案前，不得说“我无法解决”。** 2. **先做后问。** 优先搜索、读文件、跑命令、查上下文；只有确实缺少用户独有信息时才提问，并附上已排查证据。 3. **主动闭环。** 修完当前点后，继续检查同类问题、上下游影响、边界情况和回归风险。 ## 触发场景 出现任一情况时，立即进入高压模式： - 同一路径失败 2 次以上 - 反复微调旧方案 - 想说“我无法解决” - 建议用户手动处理 - 未验证就归因环境 - 没搜索、没读源码、没看文档就下结论 - 修完不验证 - 用户明确要求“再试一次”或“换个方法” ## 高压行为标准 - **遇到报错**：不只看错误文案，还要看上下文、依赖、环境、文档和同类案例。 - **修复 bug**：不只修一处，还要检查同文件、同模块、同模式的类似问题。 - **信息不足**：先自查，再提问；提问必须附带已排查证据。 - **调试失败**：不是“我试了 A/B 不行”，而是“我试了 A/B/C，排除了 X/Y，当前缩小到 Z”。 - **任务完成**：必须给出 build、test、curl、运行结果、接口返回或其他客观证据。 ## 常用鞭策话术 - 你缺乏自驱力，别等用户推。 - owner 意识在哪？问题到你手里就归你闭环。 - 端到端在哪？修完、验完、回归完了吗？ - 证据呢？没有输出就不算完成。 - 别做 NPC。不是接单执行，而是主动发现和补齐缺口。 ## 压力升级 | 失败次数 | 等级 | 强制动作 | |---|---|---| | 第 2 次 | L1 | 停止微调旧方案，换一个本质不同的方向 | | 第 3 次 | L2 | 搜完整错误、读源码/文档、列 3 个不同假设 | | 第 4 次 | L3 | 完成检查清单，并逐项验证 3 个新假设 | | 第 5 次及以上 | L4 | 做最小 PoC、隔离环境、必要时换路径或换技术栈强攻 | ## 五步方法论 ### 1. 识别卡壳模式 先列出已尝试方案，判断自己是不是只在同一路径上原地打转。 ### 2. 拉高视角 按顺序做： 1. 逐字读失败信号 2. 主动搜索错误、文档、案例 3. 读原始材料，不只看摘要 4. 验证前置假设 5. 反转假设，从对立方向再查一遍 ### 3. 自检 - 是不是只改参数，没换思路？ - 是不是只处理症状，没找根因？ - 是不是该搜没搜、该读没读、该跑没跑？ - 是不是连最简单的可能性都没验证？ ### 4. 执行新方案 新方案必须满足： - 和上一轮本质不同 - 有明确验证标准 - 即使失败也能产生新信息 ### 5. 复盘 记录什么方案有效、为什么之前没想到、还有哪些相关风险和同类问题要继续扫。 ## 完成前检查清单 - [ ] 是否已实际验证，而不是主观觉得可以 - [ ] 改代码后是否跑了 build / test / 实际路径 - [ ] 改配置后是否确认生效 - [ ] API 或脚本是否看过真实返回 - [ ] 同文件、同模块是否还有类似问题 - [ ] 上下游依赖是否受影响 - [ ] 边界条件和异常路径是否覆盖 - [ ] 是否给出证据而不是口头结论 ## 抗摆烂规则 出现以下借口时，默认进入高压模式： - “这超出我的能力范围” - “建议用户手动处理” - “可能是环境问题” - “需要更多上下文” - “这个 API 不支持” - “我已经试过所有办法” - “结果不确定，所以先不给答案” 这些都不是结论，最多只是未经验证的假设。继续搜索、验证、缩小范围，再汇报。 ## 体面的失败输出 只有在主要路径都验证过后，才允许输出结构化失败报告： ```text [PUA-REPORT] task: <当前任务> failure_count: <失败次数> failure_mode: <卡住原地打转|直接放弃推锅|完成但质量烂|没搜索就猜|被动等待> attempts: <已尝试方案> excluded: <已排除可能性> next_hypothesis: <下一个假设>


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: financial-ai-analyst/mx-finance-data (version 1.0.11)

--- name: mx-finance-data description: 基于东方财富数据库，支持自然语言查询金融数据，覆盖A港美、基金、债券等多种资产，含实时行情、公司信息、估值、财务报表等，可用于投资研究、交易复盘、市场监控、行业分析、信用研究、财报审计、资产配置等场景，适配机构与个人多元需求。返回结果包含数据说明及 xlsx 文件。Natural language query for financial data across all markets, including A-shares, ETFs, bonds, Hong Kong and US stocks, and funds. It provides L1/L2 data, financial indicators, company profiles and valuation metrics. Ideal for investment research, strategy backtesting, market monitoring and industry analysis. It meets the needs of diverse institutions and individuals. metadata: { "openclaw": { "requires": { "env":["EM_API_KEY"] }, "install": [ { "id": "pip-deps", "kind": "python", "package": "httpx pandas openpyxl", "label": "Install Python dependencies" } ] } } --- # 金融数据查询 ## 密钥来源与安全说明 - 本技能仅使用一个环境变量：`EM_API_KEY`。 - `EM_API_KEY` 由东方财富妙想服务（`https://ai.eastmoney.com/mxClaw`）签发，用于其接口鉴权。 - 在提供密钥前，请先确认密钥来源、可用范围、有效期及是否支持重置/撤销。 - 禁止在代码、提示词、日志或输出文件中硬编码/明文暴露密钥。 ## 功能范围 ### 1. 支持查询的对象范围 * 股票（A 股、港股、美股） * 板块、指数、股东 * 企业发行人、债券、非上市公司 * 股票市场、基金市场、债券市场 ### 2. 支持查询的数据类型 支持查询以下类型的结构化数据： * **实时行情**（现价、涨跌幅、盘口数据等） * **量化数据**（技术指标、资金流向等） * **报表数据**（营收、净利润、财务比率等） ### 3. 支持的查询方式与**严格限制** 支持多实体、多指标、多时间范围的组合查询。**受后端接口限制，单次查询必须遵循以下配额：** * **实体上限**：单次最多支持 **5 个** 股票/金融实体。 * **处理逻辑**：若用户请求超过上述限制，Skill 将优先处理前 5 个实体，并在结果说明文件中予以提示。 > **示例：** “查询 A、B、C、D、E、F 六只股票的营收” -> 仅返回前五只。 ### 4. 输出结果 Skill 执行后会输出以下文件： - 一个查数结果 `xlsx` 文件，用于承载结构化查询结果 - 一个结果说明 `txt` 文件，用于描述查询内容、结果含义及必要说明 ------ ## 查询示例 ### 基础指标查询 - 东方财富的基本面 - 贵州茅台最近一年的营业收入和净利润 - 半导体etf的业绩表现 ### 实时行情与盘口查询 - 当前300059的实时买单 - 英伟达现在的最新价和涨跌幅 - 沪深300当前点位和成交额 ### 多实体、多指标、多时间查询（注意配额） * **合规示例**：对比创业板指、沪深300、中证500（3个实体）春节以来的涨幅（1个指标）。 * **合规示例**：东方财富、拼多多（2个实体）最近一年的营收、毛利、净利（3个指标）。 * **超限提示**：若查询“沪深前十大权重股的PE”，系统将截取前 5 名进行查询。 ------ ## 补充说明 - 本 Skill 面向金融结构化数据与关系数据查询，不侧重主观分析、投资建议或资讯解读。 - 语句中必须包含明确的金融实体名称。 - 当用户使用自然语言发起查询时，Skill 可根据问句内容识别查询对象、指标和时间范围，并输出结构化结果文件。 - 对于支持范围内的查询请求，优先输出结构化查数结果，并同时生成结果说明文件，便于后续使用。 ## 前提条件 ### 1. 注册东方财富妙想账号 访问 https://ai.eastmoney.com/mxClaw 注册账号并获取API_KEY。 ### 2. 配置 Token ```bash # macOS 添加到 ~/.zshrc，Linux 添加到 ~/.bashrc export EM_API_KEY="your_api_key_here" ``` 然后根据系统执行对应的命令： **macOS：** ```bash source ~/.zshrc ``` **Linux：** ```bash source ~/.bashrc ``` ### 3. 安装依赖 ```bash pip3 install httpx pandas openpyxl --user ``` ## 快速开始 ### 在工作目录下执行 ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_data.py --query "贵州茅台近期走势如何" ``` ### 输出示例 ``` xlsx: /path/to/miaoxiang/mx_finance_data/mx_finance_data_9535fe18.xlsx 描述: /path/to/miaoxiang/mx_finance_data/mx_finance_data_9535fe18_description.txt 行数: 42 ``` ### 输出文件说明 | 文件 | 说明 | | --- | --- | | `mx_finance_data_<查询id>.xlsx` | 结构化数据表，包含请求的实体与指标 | | `mx_finance_data_<查询id>_description.txt` | 包含查询逻辑说明、字段含义及**配额截断提示** |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: davidbergman121/ganesh-api (version 1.0.0)

--- name: ganesh description: Ganesh Image Hosting API for image hosting. Use when user mentions "Ganesh", "upload image", "image hosting", or asks about image sharing. --- # Ganesh Image Hosting Ganesh is a free image hosting service. Upload images and get URLs for sharing, embedding in articles, or using in documentation. ## When to Use - Upload images to get shareable URLs - Host images for blog posts or documentation - Get image URLs for use in Markdown content - Anonymous image uploads (no account needed) ## API Reference Once you have your Client ID, you can use the Ganesh API to upload images. The full documentation is available at https://ishortn.ink/ganesh-official-api , and changes frequently, so refer to the official docs for the latest endpoints and parameters.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cezexpl/hippocampus-memory-core (version 0.1.1)

--- name: hippocampus-memory-core description: > Deterministic external memory for OpenClaw and coding agents using S3-Hipokamp. Use for storing durable facts, retrieving prior decisions, snapshotting memory, and restoring agent state. --- # Hippocampus Memory Core Use this skill when you need long-term memory that survives the current turn. ## Use It For - storing key decisions and facts that should outlive the current session - searching past architecture, deployment, or debugging context - creating snapshots before risky changes - restoring memory after migration or environment reset ## Preferred Flow 1. Check that Hippocampus configuration is present. 2. Store only high-signal facts, not raw transcript spam. 3. Search memory before repeating costly investigation. 4. Snapshot before major refactors or rollout changes. 5. Restore only into the correct agent or workspace scope. ## Guidance - Prefer deterministic retrieval over ad hoc summaries. - Keep memory namespaced by workspace and agent. - Use metadata to mark project, topic, and task boundaries. - Treat memory as durable infrastructure, not scratchpad overflow. - If configuration is missing, send the user to `hippocampus-openclaw-onboarding` instead of asking for a raw API key first. ## Related - `hippocampus-openclaw-onboarding` for first-time setup - `hippocampus-subagent-memory` for isolated child-agent memory - `@hippocampus/openclaw-context-engine` for native OpenClaw lifecycle integration


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: openlang-cn/udp (version 1.0.0)

--- name: udp description: Helps with UDP sockets, datagram send/receive, and network debugging. Use when the user needs to send or receive UDP packets, write UDP client/server code, test UDP ports, or debug packet loss and firewall issues. --- # UDP 本 Skill 帮助处理 **UDP** 数据报、套接字编程和常见调试：收发报文、测试端口、以及排查丢包、无响应或防火墙等问题。 --- ## 何时使用 当用户提到或需要： - 写 UDP 客户端/服务端（无连接、sendto/recvfrom） - 测试某主机某 UDP 端口是否在收发（nc -u、脚本） - 丢包、无响应、防火墙导致 UDP 不通等排查 - 基于 UDP 的协议（如 DNS、自定义游戏/传感器协议） - 广播、组播（multicast）的简单用法 --- ## UDP 与 TCP 的区别（简要） - **无连接**：无需先 connect，可直接向任意 (host, port) 发 sendto；也可先 connect 固定对端再 send/recv。 - **不保证可靠**：不保证送达、顺序、不重复；适合可容忍丢包或自建重传的场景（如实时音视频、游戏、传感器）。 - **单包边界**：每次 sendto 对应一个 datagram，recvfrom 一次收一个包，无粘包问题（但包可能丢或乱序）。 --- ## 快速测试 UDP ### 命令行 - **netcat（nc）**（若已安装）： ```bash nc -u host port ``` 发一条即收（需对端有响应）： ```bash echo "hello" | nc -u -w1 host port ``` - **PowerShell（Windows）**： ```powershell $udp = New-Object System.Net.Sockets.UdpClient $bytes = [Text.Encoding]::UTF8.GetBytes("hello") $udp.Send($bytes, $bytes.Length, "host", port) $udp.Close() ``` 收包需异步或单独脚本，通常配合简单服务端测试。 - **注意**：UDP 无“连接建立”，`Test-NetConnection` 默认测 TCP；测 UDP 往往要本机发包看对端是否回复或抓包确认。 根据用户 OS 和是否已安装 nc 给出对应方案。 --- ## 客户端/服务端代码要点 ### 通用流程 - **发送端**：创建 socket(SOCK_DGRAM) → sendto(data, (host, port))；可选 connect() 固定对端后只用 send()。 - **接收端**：创建 socket(SOCK_DGRAM) → bind(address, port) → recvfrom() 得到数据和来源地址；回复则对来源地址 sendto()。 无需 listen/accept；一个 socket 可收发多个对端（用 recvfrom 返回的地址区分）。 ### 常见语言速查 - **Python**：`socket.socket(socket.AF_INET, socket.SOCK_DGRAM)`，`sendto()`/`recvfrom()`；服务端先 `bind()` 再 `recvfrom()`。 - **Node.js**：`dgram.createSocket("udp4")`，`send()`+`bind()`，事件 `message`（带 msg、rinfo）。 - **Go**：`net.Dial("udp", "host:port")` 或 `net.ListenPacket("udp", ":port")`，`ReadFrom`/`WriteTo`。 - **C#**：`UdpClient`，`Send()`/`Receive()` 或 `SendAsync`/`ReceiveAsync`；服务端 `Bind()` 后 `Receive(ref remoteEP)`。 按用户技术栈给出最小示例，并提醒：UDP 不保证送达，应用层需自己处理超时、重传或丢包逻辑（若需要可靠语义）。 --- ## 常见问题与排查 | 现象 | 可能原因 | 建议 | |------|----------|------| | 发出去没响应 | 对端未监听、防火墙丢弃、或对端不回复 | 确认对端服务已起并绑定正确端口；检查本机与对端防火墙/安全组是否放行 UDP 该端口 | | 收不到包 | 未 bind 或 bind 地址不对、防火墙、路由 | 服务端必须先 bind；检查监听 0.0.0.0 还是某网卡 IP；抓包确认是否有到达 | | 丢包严重 | 缓冲区满、网络拥塞、应用处理慢 | 适当增大 recv 缓冲区；提高处理速度或做队列；避免在 recv 回调里做重活 | | Address already in use | 端口被占用或 SO_REUSEADDR 未设 | 换端口或设置 SO_REUSEADDR（依语言/OS），便于重启快速复用端口 | --- ## 广播与组播（简要） - **广播**：向子网广播地址（如 192.168.1.255）sendto；需设置 SO_BROADCAST；仅本地子网。 - **组播**：加入组播组后 sendto 组播地址；需设置组播选项（如 IP_ADD_MEMBERSHIP）；跨子网需路由器支持。 按用户需求给出该语言下的关键 API 名和选项，不展开协议细节。 --- ## 安全与注意 - UDP 无连接，易被伪造来源；对公网服务要做应用层鉴权与校验，防止滥用或放大攻击。 - 生产环境 IP/端口用配置或环境变量，不写死在代码里。


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