OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: agnicpay-prog/agnicpay-search-for-service (version 2.0.2)

--- name: search-for-service description: > Search the x402 bazaar for paid API services. Use when the user wants to find APIs, discover services, browse the marketplace, or needs an external service. Also use as a fallback when no other skill matches. Covers "find me an API", "what services are available", "search for", "browse bazaar", "what can I do". user-invocable: true disable-model-invocation: false allowed-tools: - "Bash(npx agnic@latest x402 bazaar *)" - "Bash(npx agnic@latest x402 details *)" --- # Searching the x402 Bazaar Use `npx agnic@latest x402` commands to discover and inspect paid API endpoints on the x402 bazaar marketplace. No authentication or balance is required for searching. ## Commands ### Search the Bazaar Find paid services by keyword using BM25 relevance search: ```bash npx agnic@latest x402 bazaar search <query> [-k <n>] [--force-refresh] [--json] ``` | Option | Description | | ----------------- | ------------------------------------ | | `-k, --top <n>` | Number of results (default: 5) | | `--force-refresh` | Re-fetch resource index from CDP API | | `--json` | Output as JSON | Results are cached locally at `~/.config/agnic/bazaar/` and auto-refresh after 12 hours. ### List Bazaar Resources Browse all available resources: ```bash npx agnic@latest x402 bazaar list [--network <network>] [--full] [--json] ``` | Option | Description | | ------------------ | --------------------------------------- | | `--network <name>` | Filter by network (base, base-sepolia) | | `--full` | Show complete details including schemas | | `--json` | Output as JSON | ### Discover Payment Requirements Inspect an endpoint's x402 payment requirements without paying: ```bash npx agnic@latest x402 details <url> [--json] ``` Auto-detects the correct HTTP method by trying each until it gets a 402 response, then displays price, accepted payment schemes, network, and input/output schemas. ## Examples ```bash # Search for weather-related paid APIs npx agnic@latest x402 bazaar search "weather" --json # Search with more results npx agnic@latest x402 bazaar search "sentiment analysis" -k 10 --json # Browse all bazaar resources npx agnic@latest x402 bazaar list --full --json # Check what an endpoint costs npx agnic@latest x402 details https://example.com/api/weather ``` ## Prerequisites - No authentication needed for search, list, or details commands ## Next Steps Once you've found a service, use the `pay-for-service` skill to make a paid request. ## Error Handling Common errors: - "CDP API returned 429" -- Rate limited; cached data will be used if available - "No X402 payment requirements found" -- URL may not be an x402 endpoint - No results -- Try broadening the search query or using different keywords


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Skill: duzhilei951/movie-butler (version 1.0.0)

# 🎬 Movie Butler - 观影小管家 杜老师的专属观影助手，整合 TMDB + Emby/Plex，提供电影查询、媒体库管理、个性化推荐等服务。 ## 📋 功能列表 ### 1. 🌐 电影查询（全网 + 服务器） - **TMDB 全网查询** - 简介、评分、演员、导演、类型、海报 - **Emby 服务器查询** - 检查是否有该片、画质信息 - **智能下载建议** - 服务器没有时，提供下载提示 - **一键对比** - 同时显示全网信息和服务器状态 ### 2. 📺 Emby 媒体库管理 - 查询服务器上的电影/剧集 - 获取媒体库统计 - 搜索特定影片 - 查看最近添加/最近播放 ### 3. Plex 媒体库管理 - 查询 Plex 服务器内容 - 获取播放列表 - 媒体库统计 ### 4. 观影记录与偏好 - 记录看过的电影和感受 - 记录评分 - 分析观影偏好 - 个性化推荐 ### 5. 🎯 每周一部电影 - 自动生成每周推荐 - 智能分析您的喜好 - 结合 Emby 服务器内容 - 给出详细推荐理由 - 记录每周观影计划 ### 6. 背景感知推荐 - 根据心情推荐（累→轻松，开心→刺激） - 根据工作状态推荐（忙→犒劳，闲→深度） - 根据最近关注推荐 - 周末/工作日不同策略 ## 🔧 使用方法 ### 查询电影信息 ``` 查询《肖申克的救赎》 《星际穿越》的详细信息 ``` ### 查询服务器内容 ``` Emby 上有哪些科幻电影？ 我的服务器有多少部电影？ Emby 有诺兰的电影吗？ 最近添加了什么电影？ ``` ### 搜索特定影片 ``` 服务器上有《盗梦空间》吗？ Emby 搜索《阿凡达》 ``` ### 记录观影感受 ``` 刚看了《星际穿越》，很震撼，诺兰的叙事手法太厉害了，评分 9/10 ``` ### 🎯 每周一部电影 ``` 本周推荐什么电影？ 这周有什么好电影推荐 周末了，推荐部电影 最近工作很累，推荐部轻松的 ``` ### 背景记录（让推荐更精准） ``` 今天心情很好 最近工作很忙 最近对科幻题材感兴趣 ``` ### 个性化推荐 ``` 推荐几部科幻电影 推荐类似《星际穿越》的电影 Emby 上有什么高分电影推荐？ 我还没看过的科幻片有哪些？ ``` ### 查看观影历史 ``` 我看过哪些电影？ 我的观影记录 ``` ## 📁 文件结构 - `SKILL.md` - 本说明文档 - `index.js` - 主程序 - `movie-memory.md` - 观影记录和偏好（自动创建） ## 🔑 API 配置 在 `C:\Users\yz207\.openclaw\.env` 中配置： ``` # TMDB TMDB_API_KEY=bd1ba3aa647fbaa7b35e93db5164a53f TMDB_BEARER_TOKEN=xxx # Emby EMBY_URL=http://192.168.0.151:8096 EMBY_USERNAME=喜悦影音 EMBY_PASSWORD= EMBY_API_KEY=xxx (需要生成) # Plex (可选) PLEX_URL=http://xxx:32400 PLEX_TOKEN=xxx ``` ## 📝 观影记忆格式 ```markdown ## 2026-03-03 ### 《肖申克的救赎》 - **评分**: 10/10 - **感受**: 经典中的经典，希望与绝望的对比太震撼了 - **类型偏好**: +剧情，+励志 ### 累计偏好 - 最爱类型：科幻、剧情、悬疑 - 最爱导演：诺兰、斯皮尔伯格 - 平均评分：8.5/10 - 已观影：15 部 ```


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Skill: lunadelo/image-collector (version 1.0.0)

--- name: image-collector description: "AI 科技日报图片采集工具，从官方来源自动采集新闻配图，支持水印检测、质量检查和关联性验证" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📸", "requires": { "python": ">=3.8", "pip": ["Pillow", "requests"] } } } --- # image-collector Skill ## 功能概述 自动为 AI 科技日报新闻采集配图，确保： - ✅ **图片与内容强关联** — 优先从官方来源采集 - ✅ **无水印** — 自动检测并过滤带水印图片 - ✅ **高质量** — 分辨率≥800x600，无明显压缩 - ✅ **不随意贴图** — 关联性验证，拒绝随机图片 ## 快速开始 ```bash # 检查依赖 bash ~/.openclaw/workspace/skills/image-collector/scripts/check-deps.sh ``` ## 基本用法 ```bash # 为单条新闻采集配图 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/image-collector/scripts/collect_images.py \ --news "苹果国行 AI 凌晨偷跑" \ --keywords "Apple,Intelligence,Baidu" \ --source "apple.com" ``` ## 图片来源优先级 | 优先级 | 来源类型 | 示例域名 | |--------|----------|----------| | **P0** | 官方新闻稿 | apple.com, microsoft.com, openai.com | | **P1** | 权威媒体 | 36kr.com, bloomberg.com, reuters.com | | **P2** | 产品截图 | 手动截取（使用 web-access skill） | | **P3** | 自制图表 | Python matplotlib / Excel | | **禁用** | 随机图片 | unsplash.com, pixabay.com | | **禁用** | 微信图片 | mmbiz.qpic.cn | ## 验证流程 1. **来源验证** → 只从白名单来源采集 2. **水印检测** → 四角 + 底部检测，过滤带水印图片 3. **质量检查** → 分辨率≥800x600，宽高比正常 4. **关联性验证** → 文件名关键词匹配评分 5. **✅ 最终输出** → 优化后的图片 ## 配合 web-access skill 当自动采集失败时： ```bash # 1. 用 web-access 打开官网截图 curl -s "http://localhost:3456/new?url=https://www.apple.com/newsroom" # 2. 截图后手动保存到 article-images/ # 3. 用 image-collector 优化 python3 collect_images.py --optimize /tmp/screenshot.png ``` ## 验证标准 ### 1. 关联性验证 - [x] 图片主题与新闻标题匹配 - [x] 图片中包含新闻关键词 - [x] 图片来源与新闻主体相关 ### 2. 水印检查 - [x] 四角无 Logo 水印 - [x] 底部无公众号名称 - [x] 无明显版权标识 ### 3. 质量检查 - [x] 分辨率 ≥ 800x600 - [x] 无明显压缩痕迹 - [x] 色彩正常 --- ## 作者 九万


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Skill: qianzhaoaiyin/openclaw-framework (version 1.0.0)

# OpenClaw AI Assistant Framework 技能 > 基于 Work-Fisher 的 openclaw-ai-assistant-framework 框架 --- ## 🎯 核心原则 - ✅ **简洁结构化沟通** - 高效传达信息 - ✅ **数据驱动、成本敏感、风控优先** - 理性决策 - ✅ **公式>硬编码、分层工具链、自动化** - 技术倾向 --- ## 🧠 三层记忆体系 ### L1 工作记忆 - 当前会话临时记忆 - 用完即弃，不保存 ### L2 短期记忆 - 文件位置: `memory/YYYY-MM-DD.md` - 每日记录当天工作内容 ### L3 长期记忆 - 文件位置: `MEMORY.md` - 永久记忆，重要决策和经验总结 - 只在主会话（直接对话）中使用 --- ## 🔄 Heartbeat 记忆维护机制 **每30分钟检查：** 1. 检查紧急事项 2. 整理记忆 3. 清理日志 **每日任务：** - 提取重要决策到 MEMORY.md **每周任务：** - 回顾 MEMORY.md - 清理30天前记忆 --- ## 🚀 OpenClaw 深度使用 7 步法 1. **智能备份机制** - 24小时/10K文件变化触发，7天轮换 2. **四层模型池体系** - 高速池、智能池、文本池、视觉池 3. **会话识别规则** - 自动选择合适的模型池 4. **上下文压缩** - 节省22% tokens 5. **任务铁律** - 5轮尝试，20,000 Token上限 6. **陌生任务处理** - ClawHub优先，自动学习 7. **自我进化** - 每日22:00生成进化报告 --- ## 📚 自我成长机制 ### Skill 深度学习 - 不只是安装，而是深度理解 - 从 SKILL.md 中提取核心逻辑 ### 经验总结 - 每30分钟反思 - 记录经验教训到 memory/ ### 知识整合 - 发现关联 - 创造新能力 --- ## ⏰ 24小时定向学习 | 时段 | 主题 | |------|------| | 00:00-04:00 | 视觉创作 (图像生成、提示词) | | 04:00-08:00 | 视频制作 | | 08:00-12:00 | 视觉优化、设计工具 | | 12:00-16:00 | 内容创作、文案写作 | | 16:00-20:00 | 社交媒体运营 | | 20:00-24:00 | 数据分析、自动化营销 | --- ## 📋 输出格式规范 ### 结构化沟通 - 使用表格清晰呈现数据 - 使用列表条理分明 - 代码用代码块 ### 公式优先 - 能用公式不用硬编码 - 追求可复用解决方案 ### 成本敏感 - 注意 token 消耗 - 合理使用上下文 --- ## 🛡️ 安全准则 - 不包含任何 TOKEN 或密钥 - 不删除/覆盖用户数据 - 外部内容需注意安全提示 - 谨慎执行外部命令 --- **框架版本**: v3.0 (自我成长版) **来源**: Work-Fisher/openclaw-ai-assistant-framework


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Skill: bytesagain-lab/trim (version 1.0.0)

--- name: "trim" version: "1.0.0" description: "Data trimming reference — whitespace trimming, string cleanup, data truncation, outlier trimming, and signal processing. Use when cleaning text data, removing noise, or preparing datasets by trimming unwanted elements." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [trim, clean, strip, whitespace, truncate, outlier, data-processing, atomic] category: "atomic" --- # Trim — Data Trimming Reference Quick-reference skill for data trimming techniques across text, numeric, and signal data. ## When to Use - Trimming whitespace from strings (leading, trailing, internal) - Cleaning and normalizing text data - Trimming outliers from statistical datasets - Truncating data to fit constraints (columns, buffers) - Signal trimming and noise removal - Database column trimming and cleanup ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview of trimming — concepts, types, and when to use each. ### `string` ```bash scripts/script.sh string ``` String trimming — whitespace, characters, patterns, normalization. ### `numeric` ```bash scripts/script.sh numeric ``` Numeric trimming — outliers, percentile clipping, winsorizing. ### `text` ```bash scripts/script.sh text ``` Text data cleaning — encoding, invisible characters, BOM removal. ### `database` ```bash scripts/script.sh database ``` Database trimming — SQL functions, column cleanup, data migration. ### `signal` ```bash scripts/script.sh signal ``` Signal and time-series trimming — noise removal, smoothing, clipping. ### `examples` ```bash scripts/script.sh examples ``` Practical trimming examples across languages and tools. ### `pitfalls` ```bash scripts/script.sh pitfalls ``` Common trimming pitfalls and best practices. ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration | Variable | Description | |----------|-------------| | `TRIM_DIR` | Data directory (default: ~/.trim/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: willsonchenservice-eng/feishu-voice-clone-tts (version 1.0.0)

# Feishu Voice Clone TTS Skill 使用火山引擎 TTS 将文本转换为语音，并发送到飞书。 支持两种方式： 1. 使用火山引擎预置的声音 2. 使用你自己克隆的声音 ## 火山引擎配置 ### 方式一：使用预置声音（无需克隆） https://console.volcengine.com/speech/new/experience/tts?projectName=default ### 方式二：使用你自己克隆的声音 #### 1. 声音克隆 https://console.volcengine.com/speech/new/experience/clone?projectName=default #### 2. 语音合成 https://console.volcengine.com/speech/new/experience/tts?projectName=default ## 配置 需要配置以下环境变量： - `FEISHU_APP_ID` - 飞书 App ID - `FEISHU_APP_SECRET` - 飞书 App Secret - `FEISHU_CHAT_ID` - 飞书聊天 ID (user:xxx 或 chat:xxx) - `VOLC_API_KEY` - 火山引擎 API Key - `VOLC_VOICE_TYPE` - 火山引擎音色 ID（预置声音或克隆声音均可） ## 使用 ``` 用户: 用语音说"你好" OpenClaw: [调用 TTS] [发送语音消息到飞书] ``` ## 命令 - `python feishu_tts.py "文本"` - 发送语音消息 - `python feishu_tts.py -c "chat:oc_xxx" "文本"` - 发送到指定群聊


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: teoslayer/pilot-metrics (version 1.0.0)

--- name: pilot-metrics description: > Collect and aggregate agent metrics from connections, peers, and custom events. Use this skill when: 1. You need to monitor agent health and performance 2. You need to aggregate metrics across a fleet of agents 3. You need to track connection counts, RTT, throughput 4. You need to export metrics to monitoring systems Do NOT use this skill when: - You need application-level metrics (publish custom events instead) - You need persistent storage (use pilot-event-log for raw data) - You need real-time alerting (use pilot-alert instead) tags: - pilot-protocol - metrics - monitoring - observability license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). Requires jq for JSON processing. metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl - jq homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # Pilot Metrics Collect and aggregate metrics from Pilot Protocol agents. ## Commands ### Get agent info ```bash pilotctl --json info ``` Returns node ID, address, hostname, uptime, polo score. ### Get peer list ```bash pilotctl --json peers ``` Lists connected peers with connection time. ### Get connections ```bash pilotctl --json connections ``` Lists active connections with state, ports, bytes sent/received. ### Subscribe to custom metrics ```bash pilotctl --json subscribe <source-hostname> "metrics.*" [--timeout <seconds>] ``` ## Workflow Example Fleet health dashboard: ```bash #!/bin/bash OUTPUT_FILE="/tmp/fleet-metrics-$(date +%Y%m%d-%H%M%S).json" echo '{"timestamp":"'$(date -u +%Y-%m-%dT%H:%M:%SZ)'","agents":[]}' > "$OUTPUT_FILE" agents=$(pilotctl --json trust 2>/dev/null | jq -r '.data.trusted[].hostname') for agent in $agents; do ping_result=$(pilotctl --json ping "$agent" 2>/dev/null) rtt_ms=$(echo "$ping_result" | jq -r '.data.results[0].rtt_ms // null') agent_data=$(jq -n --arg hostname "$agent" --arg rtt "$rtt_ms" \ '{hostname: $hostname, rtt_ms: ($rtt | tonumber), status: "online"}') jq --argjson agent "$agent_data" '.agents += [$agent]' "$OUTPUT_FILE" > "${OUTPUT_FILE}.tmp" mv "${OUTPUT_FILE}.tmp" "$OUTPUT_FILE" done ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol skill, jq, and a running daemon.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: noah-1106/douyin-hot-trend-1 (version 1.0.3)

--- name: douyin-hot version: 1.0.1 description: | 抖音热榜获取技能 | Douyin Hot List Fetcher 获取抖音热榜/热搜榜数据 | Get Douyin hot list/trending data 包含热门视频、挑战赛、音乐等多领域热门内容 | Includes popular videos, challenges, music and more 输出标题、热度值与跳转链接 | Output titles, heat values and links metadata: openclaw: emoji: "🎵" category: "data-source" tags: ["douyin", "tiktok", "hot", "trending", "short-video"] --- # 抖音热榜获取技能 | Douyin Hot List Fetcher 获取抖音热榜/热搜榜数据，包含热门视频、挑战赛、音乐等多领域热门内容，并输出标题、热度值与跳转链接。 Fetch Douyin hot list/trending data, including popular videos, challenges, music and more, outputting titles, heat values and links. --- ## 功能特性 | Features - 🔥 **实时热榜 / Real-time Hot List** - 获取抖音最新热门内容 | Get Douyin's latest trending content - 📊 **热度值 / Heat Values** - 显示每个话题的热度评分 | Show heat scores for each topic - 🔗 **跳转链接 / Jump Links** - 提供详情页直达链接 | Provide direct links to detail pages - 🎯 **自定义数量 / Custom Count** - 可指定获取前 N 条数据 | Specify number of items to fetch - 📱 **多领域内容 / Multi-domain Content** - 热门视频、挑战赛、音乐等 | Videos, challenges, music and more --- ## 快速开始 | Quick Start ```bash # 获取抖音热榜前 50 条（默认）/ Get Douyin hot list top 50 (default) node scripts/douyin.js hot # 获取前 20 条 / Get top 20 node scripts/douyin.js hot 20 # 获取前 10 条 / Get top 10 node scripts/douyin.js hot 10 ``` --- ## 输出格式 | Output Format 每条热榜包含 / Each hot list item includes: - 📌 **排名 / Rank** - 热榜排名 | Hot list ranking - 🔥 **标题 / Title** - 热门话题/视频标题 | Hot topic/video title - 📊 **热度值 / Heat** - 热度评分 | Heat score - 🔗 **链接 / Link** - 详情页跳转链接 | Detail page link --- ## 使用示例 | Usage Example ```bash # 获取热门前 20 / Get top 20 hot items node scripts/douyin.js hot 20 # 输出示例 / Output example: # 1. 🔥 xxx话题 / xxx topic # 热度 / Heat: 1234567 # 链接 / Link: https://www.douyin.com/... ``` --- ## 数据来源 | Data Source 抖音网页端公开接口 | Douyin web public interface --- ## 注意事项 | Notes - ⚠️ 该接口为网页端公开接口，返回结构可能变动 This interface is a public web interface; structure may change - ⚠️ 访问频繁可能触发风控 Frequent access may trigger rate limiting - ⚠️ 建议合理使用，避免频繁请求 Recommend reasonable use, avoid frequent requests --- ## 使用场景 | Use Cases - 📰 热点追踪 / Hot topic tracking - 📊 内容趋势分析 / Content trend analysis - 🎯 营销策划参考 / Marketing planning reference - 📱 社交媒体运营 / Social media operations --- ## Credits / 致谢 基于 [douyin-hot-trend](https://github.com/franklu0819-lang/douyin-hot-trend) 修改 感谢原作者 @franklu0819-lang --- ## License / 许可证 MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bg1avd/qqbot-media-sender (version 1.0.0)

--- name: QQBot Media Sender slug: qqbot-media-sender description: "一键发送图片/视频/文件到 QQ，支持批量发送和自动压缩" type: skill version: 1.0.0 author: Lin license: MIT --- # QQBot Media Sender 一键发送图片、视频、文件到 QQ 聊天窗口，支持批量发送和自动压缩。 ## 功能特性 - ✅ **图片发送**：支持 jpg, png, gif, webp 等格式 - ✅ **视频发送**：支持 mp4, avi, mov 等格式 - ✅ **文件发送**：支持 pdf, docx, xlsx, zip 等格式 - ✅ **批量发送**：一次发送多个文件 - ✅ **自动压缩**：大文件自动压缩（可选） - ✅ **进度显示**：实时显示发送进度 ## 使用方法 ### 发送单张图片 ```bash # 使用标签直接发送 <qqimg>/path/to/image.jpg</qqimg> ``` ### 发送单个文件 ```bash # 使用标签直接发送 <qqfile>/path/to/document.pdf</qqfile> ``` ### 批量发送 ```bash # 发送目录下所有图片 qqbot-send-media /path/to/images/ --type image # 发送指定文件列表 qqbot-send-media file1.pdf file2.pdf file3.pdf # 发送到指定 QQ 群 qqbot-send-media /path/to/file.jpg --group 843812FF4BA524086B77B60886C38AB3 ``` ## 命令行参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--type` | 文件类型：image, video, file, auto | auto | | `--group` | 目标 QQ 群号 | 私聊 | | `--compress` | 是否压缩大文件 | false | | `--max-size` | 最大文件大小 (MB) | 20 | | `--delay` | 发送间隔 (ms) | 1000 | ## 示例 ### 示例 1: 发送工作区所有 PDF ```bash qqbot-send-media ~/.openclaw/workspace/*.pdf --type file ``` ### 示例 2: 发送图片到指定群组 ```bash qqbot-send-media /tmp/screenshot.png --group 843812FF4BA524086B77B60886C38AB3 ``` ### 示例 3: 批量发送并压缩 ```bash qqbot-send-media /photos/ --type image --compress --max-size 10 ``` ## 自动压缩规则 - 图片 > 5MB: 自动压缩到 80% 质量 - 视频 > 10MB: 提示并建议压缩 - 文件 > 20MB: 自动分割或拒绝 ## 支持的文件格式 ### 图片 - ✅ JPG/JPEG - ✅ PNG - ✅ GIF - ✅ WebP - ✅ BMP ### 视频 - ✅ MP4 - ✅ AVI - ✅ MOV - ✅ WMV ### 文档 - ✅ PDF - ✅ DOC/DOCX - ✅ XLS/XLSX - ✅ PPT/PPTX - ✅ TXT - ✅ ZIP ## 故障排除 ### 问题：发送失败 **解决方案：** 1. 检查文件路径是否正确 2. 检查文件大小是否超过 20MB 3. 检查 QQBot 服务是否运行 ### 问题：图片无法显示 **解决方案：** 1. 确保使用 `<qqimg>` 标签 2. 检查文件扩展名是否正确 3. 尝试转换为 JPG 格式 ## 技术细节 ### 标签格式 ``` <qqimg>路径</qqimg> - 图片 <qqvideo>路径</qqvideo> - 视频 <qqfile>路径</qqfile> - 文件 <qqvoice>路径</qqvoice> - 语音 ``` ### API 调用 ```javascript // 内部调用示例 const payload = { type: 'media', mediaType: 'image', source: 'file', path: '/absolute/path/to/file.jpg' }; ``` ## 许可证 MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: freedompixels/cn-text-summary (version 1.2.5)

--- slug: cn-text-summary name: 文本摘要生成器 description: "cn-text-summary。纯Python标准库，无需API Key。" keywords: text, summary version: "1.0.0" author: 千策 --- # 文本摘要提取器 从长文本中智能提取核心内容，生成简洁摘要。 ## 功能 - **智能摘要**：自动识别文章核心观点，生成精炼摘要 - **关键词提取**：从文本中提取TOP关键词 - **字数控制**：支持指定摘要长度（短/中/长） - **多场景**：支持新闻、论文、邮件、产品描述等 ## 使用方法 ```bash # 基本摘要 python3 cn_text_summary.py # 提取关键词 python3 cn_text_summary.py --keywords # 短摘要模式 python3 cn_text_summary.py --length short ``` ## 交互模式 直接输入或粘贴文本，自动生成摘要。 ## 依赖 - Python 3.x - jieba (pip install jieba) - 仅中文分词需要 ## 示例 输入：介绍人工智能发展历程的长文 输出：人工智能经历了三次浪潮...（摘要内容） 输入：产品发布会新闻稿 输出：某公司发布新产品...（关键词+摘要）

path: scripts/text_summary.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
文本摘要工具 - 提取文本核心要点
"""
import sys
import json
import re

try:
    import jieba
    import jieba.analyse
    HAS_JIEBA = True
except ImportError:
    HAS_JIEBA = False

def extract_sentences(text, max_sentences=5):
    """提取关键句子"""
    # 按句号、问号、感叹号分割
    sentences = re.split(r'[。！？\n]', text)
    sentences = [s.strip() for s in sentences if s.strip()]
    
    if len(sentences) <= max_sentences:
        return sentences
    
    # 简单权重：句子位置 + 长度
    scored = []
    for i, s in enumerate(sentences):
        score = 0
        # 首尾句权重高
        if i < 2:
            score += 3
        elif i >= len(sentences) - 2:
            score += 2
        # 中等长度更好
        if 20 <= len(s) <= 100:
            score += 2
        elif len(s) > 100:
            score += 1
        scored.append((score, s))
    
    scored.sort(reverse=True, key=lambda x: x[0])
    return [s[1] for s in scored[:max_sentences]]

def extract_keywords(text, top_n=5):
    """提取关键词"""
    if HAS_JIEBA:
        keywords = jieba.analyse.extract_tags(text, topK=top_n)
        return keywords
    else:
        # 简单提取：高频词
        words = re.findall(r'[\u4e00-\u9fa5]{2,4}', text)
        from collections import Counter
        freq = Counter(words)
        return [w[0] for w in freq.most_common(top_n)]

def summarize(text, max_length=300):
    """生成摘要"""
    # 提取关键句子
    sentences = extract_sentences(text, max_sentences=5)
    
    # 组合摘要
    summary = '。'.join(sentences)
    if len(summary) > max_length:
        summary = summary[:max_length] + '...'
    
    return summary

def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print(json.dumps({'error': '请提供文本内容'}, ensure_ascii=False))
        return
    
    text = sys.argv[1]
    max_length = 300
    
    # 解析参数
    args = sys.argv[2:]
    i = 0
    while i < len(args):
        if args[i] in ['-l', '--length'] and i + 1 < len(args):
            max_length = int(args[i + 1])
            i += 2
        else:
            i += 1
    
    # 生成摘要
    summary = summarize(text, max_length)
    keywords = extract_keywords(text)
    
    result = {
        'original_length': len(text),
        'summary_length': len(summary),
        'summary': summary,
        'keywords': keywords
    }
    
    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False, indent=2))

if __name__ == '__main__':
    main()


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-cv-platform (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-cv-platform version: 1.0.0 description: 计算机视觉平台，图像识别 + 分析 + 生成。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能计算机视觉平台 ## 描述 计算机视觉平台，图像识别 + 分析 + 生成。 ## 功能 - 图像分类（物体识别） - 目标检测（YOLO） - 图像分割（语义分割） - OCR识别（文字识别） - 图像生成（Stable Diffusion） ## 定价 - 基础版：¥299/月（1 万次/月） - 专业版：¥1499/月（10 万次/月） - 企业版：¥4999/月（无限次） ## 适用场景 - 图像识别 - 安防监控 - 医疗影像 - 自动驾驶 ## 技术栈 - Python + FastAPI - OpenCV/YOLO - 深度学习模型 - GPU 加速 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-cv-platform cd ai-intelligent-cv-platform pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team

path: skill.json
content: {
  "name": "ai-intelligent-cv-platform",
  "version": "1.0.0",
  "description": "AI intelligent ai-intelligent-cv-platform",
  "author": "yang1002378395-cmyk",
  "tags": ["ai", "intelligent", "automation"]
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangminrui2022/funasr-punctuation-restore (version 1.0.6)

--- name: Funasr-Punctuation-Restore description: | 当用户想要**给文本恢复标点**、**ASR 转录结果加标点**、**无标点文本加标点**、**转录文本整理标点**、**批量给文件或目录加标点**时自动触发。 使用 FunASR ct-punc 模型，为一段文本、单个记事本文件（.txt）、或整个目录一键恢复中文/英文标点符号。 支持直接输入文本、单个文件路径、或整个文件夹路径（目录模式会自动在同级创建 _punctuated 镜像目录，原文件/目录不变）。 【重要约束】只处理文本标点恢复，不处理音频转录、翻译或其他 NLP 任务。 常见触发口语（越多越好）： - “帮我给这段文本加标点” - “把这个转录结果恢复标点” - “ASR 文本加标点” - “这段话没有标点，帮我整理一下” - “给这个 txt 文件加标点” - “批量给文件夹里的所有文本文件加标点” - “恢复这个文本的标点符号” - “FunASR 加标点” - “把这个无标点文本变正常” metadata: openclaw: requires: bins: - python user-invocable: true --- # Funasr-Punctuation-Restore **功能**：使用 FunASR ct-punc 模型一键恢复标点（支持文本/文件/目录）。目录模式会在同级创建结构完全一致的 `_punctuated` 镜像目录（原目录不变）。支持 GPU 加速 + 自动清理显存。 ### 触发时机（Triggers） - 用户提供一段没有标点或标点不全的文本，要求“加标点”“恢复标点”“整理标点”。 - 用户提供 .txt 文件路径或整个文件夹，要求批量处理。 - 常用于 ASR（语音转文字）后的后处理场景。 - 支持直接粘贴文本、单个文件、或整个目录。 ### 支持的模型（推荐顺序） 1. **punc_ct-transformer_cn-en-common-vocab471067-large** → 基于 Transformer 的中英文混合文本标点恢复模型，适合 ASR 结果自动加标点。 ### 参数提取指南 当决定调用此技能时，请从用户上下文中提取以下参数： 1. **`--text "<文本内容>"`** （如果用户直接提供了文本） 2. **`--file "<文件路径>"`** （如果用户提供了单个 .txt 文件路径） 3. **`--dir "<目录路径>"`** （如果用户提供了文件夹路径，会批量处理） ### 执行步骤 1. **解析输入**：识别用户是提供了文本、单个文件，还是整个目录。 2. **默认目标**：若未指定输出路径，默认在输入同级创建 `[原文件名]_punctuated.txt` 或 `_punctuated` 目录（原文件/目录保持不变）。 3. **调用命令**：使用以下兼容性命令启动脚本（优先 python3，失败则 python）。脚本会自动创建虚拟环境、检测 GPU 并安装对应版本。 ```bash (python3 scripts/punctuation_restore.py (--text "<文本内容>" | --file "<文件路径>" | --dir "<目录路径>")) || (python scripts/punctuation_restore.py (--text "<文本内容>" | --file "<文件路径>" | --dir "<目录路径>"))


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