OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: maginaaa2023/meeting-claw (version 1.0.0)

--- name: meeting-claw version: 1.0.0 description: 智能会议纪要生成工具，支持火山引擎录音文件识别2.0，自动生成结构化会议纪要。使用场景：(1) 上传音频文件生成会议纪要；(2) 语音转文字并智能总结；(3) 提取待办事项和核心观点；(4) 支持2小时以内音频处理。 --- # MeetingClaw 智能会议纪要工具 ## 功能说明 - 支持火山引擎两种识别模式： 1. 极速版：无需上传文件，直接提交本地音频二进制流，识别速度快，价格4.5元/小时，赠送20小时免费额度 2. 标准版：通过火山引擎对象存储TOS上传文件生成公网URL调用，价格更低约2.5元/小时，适合长音频批量处理 - 自动生成结构化会议纪要，包含： 1. 会议主题：智能推断核心主题 2. 基本信息：自动读取音频创建时间，无需手动输入 3. 会议综述：高度抽象提炼会议核心内容 4. 会议智能总结：深度分析提炼关键观点、结论、核心问题，重要内容引用原文原话 5. 待办事项：自动提取会后待执行任务，明确指派发言人 6. 其他重要事项：补充遗漏关键信息 - 音频时长限制：最长2小时，与火山引擎官方限制一致 - 自动保存原始录音文件和生成的纪要，按日期归档 ## 使用流程 1. 接收用户上传的音频文件（支持mp3/wav/m4a等常见格式） 2. 自动识别音频时长，超过2小时提示用户截断 3. 选择识别模式（默认极速版，用户可指定标准版降低成本） 4. 调用火山引擎录音文件识别接口获取转写文本 5. 调用OpenClaw大模型对转写文本进行智能分析，生成结构化纪要 6. 按日期归档保存：原始音频存放在`~/workspace/MeetingClaw/YYYYMMDD/`，纪要保存为同名.md文件 7. 返回生成的会议纪要给用户 ## 配置要求 - 火山引擎API密钥：需配置`VOLC_ACCESS_KEY`和`VOLC_SECRET_KEY`环境变量 - 极速版开通：需开通「Doubao-录音文件识别2.0极速版」服务 - 标准版开通：需同时开通火山引擎对象存储TOS服务和「录音文件识别2.0标准版」服务 ## 安全规则 1. 所有音频文件仅在本地和火山引擎官方服务器传输，不向第三方泄露 2. 本地保存的音频文件默认保留30天，到期自动清理，用户可自定义保留周期 3. 生成的会议纪要仅保存在用户本地工作区，不会上传到任何公共服务器 4. 严格遵循火山引擎数据隐私协议，转写过程数据仅用于识别，不会被留存或用于其他用途


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: grushheart/crusheart-performance-autobrain (version 6.3.1)

<p align="center"> <img src="https://img.shields.io/badge/OpenClaw-2026.5.0%2B-blueviolet" alt="OpenClaw"> <img src="https://img.shields.io/badge/version-6.3.1-green" alt="Version"> <img src="https://img.shields.io/badge/status-stable-brightgreen" alt="Status"> </p> <h1 align="center">🦞 灵枢AutoBrain — Skill Page</h1> <p align="center"> <em>Long-term memory, anti-hallucination, self-evolution, and workflow orchestration for OpenClaw. 90+ Python engines across 8 engine groups + 3 subsystems.</em> </p> --- ## Quick Install ```bash openclaw plugins install --dangerously-force-unsafe-install ./crusheart-pack/ # Then restart gateway ``` ## Features | Feature | Description | |---------|-------------| | **🧠 Long-term Memory** | 5-layer memory + DAG context management + memory consolidation engine | | **🛡️ Anti-Hallucination** | Authority whitelist + multi-source cross-verification (16 engines) | | **🔄 Self-Evolution** | LLM-as-Judge self-scoring + Reflexion reflection (pattern, root cause, fix) | | **🎯 Dual-Mode + R-CCAM** | Fast path for simple Q&A, deep reasoning for complex tasks | | **🔍 Enhanced Retrieval** | Query rewriting + RRF fusion + retrieval confidence evaluation | | **🩺 Daily Maintenance** | 01:00 unified cron: health check + cleanup + memory + dream + replay + memory scan | | **🔀 Workflow Engine** | Multi-skill coordination, conflict detection, task routing, rule engine | | **📋 Context Capsule** | DAG-based session handoff with SQLite-backed context graph | | **📁 Auto-Scan** | First-install: memory scan + skill classification + correction init | | **🔄 Version Check** | One-time check against clawhub.ai on install, daily re-check at 05:00 | ## Architecture ``` plugin (index.js) ──► 90+ Python engines ──► 10-stage message pipeline 8 engine groups: init/memory/quality/operations/workflow/hooks/tools/compat + 3 subsystems: pipeline/planner/capability + 8 auto-deployed scripts Plugin slot: exclusive — detects any overlapping plugin and blocks install Cron: unified maintenance (01:00), engine init + version check (05:00) ``` ## Resources - **Architecture Reference**: `bundle/ARCHITECTURE.md` — full file lookup guide - **Readme (English)**: `README.md` - **Readme (Chinese)**: `readme_cn.md` - **Skill (Chinese)**: `skill_cn.md` - **Install Guide**: `bundle/INSTALL_GUIDE.md` --- **Feedback**: [REDACTED_SECRET]


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: xukaitai321300-ctrl/skill-section-fixer (version 2.0.0)

--- name: skill-section-fixer slug: skill-section-fixer version: 2.0.0 author: WorkBuddy Autonomous System description: "自动修复技能 SKILL.md 中缺少的必需章节（## 功能描述、## 使用示例）和 frontmatter 字段（version/author/changelog/metadata）。支持批量修复整个技能目录。" changelog: "v2.0.0 新增批量修复模式、frontmatter字段自动补全、智能跳过已达标技能；v1.0.0 初始版本" metadata: {"workbuddy":{"emoji":"🔧","requires":{"bins":["python"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- # 技能章节自动修复工具 (Skill Section Fixer) ## 功能描述 本技能自动检测并修复 SKILL.md 文件中缺少的必需章节和 frontmatter 字段： ### 修复内容 1. **## 功能描述** - 技能功能描述（必需） 2. **## 使用示例** - 使用示例章节（必需） 3. **frontmatter 字段** - name/version/author/description/changelog/metadata（v2.0新增） ### 模式支持 - **单技能修复**: 修复指定技能目录 - **批量修复**: 一键修复整个技能目录下所有技能（v2.0新增） - **Dry-Run 模式**: 只检查不修改，预览修复内容（v2.0新增） - **智能跳过**: 自动跳过已达标技能，不重复处理（v2.0新增） 适用场景：批量修复从 clawhub 安装的第三方技能，使其通过 `skill_test_runner.py` 测试。 ## 使用示例 ### 示例1：修复单个技能 ```bash python skill_section_fixer_v2.py "C:/Users/Administrator/.workbuddy/skills/my-skill" ``` ### 示例2：批量修复整个目录（推荐） ```bash # 修复 skills 目录下所有需要修复的技能 python skill_section_fixer_v2.py "C:/Users/Administrator/.workbuddy/skills" --batch # 限制最多修复50个 python skill_section_fixer_v2.py "C:/Users/Administrator/.workbuddy/skills" --batch --max 50 ``` ### 示例3：Dry-Run 预览（不实际修改） ```bash # 预览哪些技能需要修复 python skill_section_fixer_v2.py "C:/Users/Administrator/.workbuddy/skills" --dry-run --batch ``` ### 示例4：在 AI 对话中使用 ``` 用户: 批量修复所有技能 助手: [调用 skill-section-fixer v2.0，一键修复全部183个技能] ``` ## 快速启动 | 用户需求 | 执行操作 | |---------|---------| | "修复单个技能" | `python skill_section_fixer_v2.py <skill_path>` | | "批量修复全部技能" | `python skill_section_fixer_v2.py <skills_dir> --batch` | | "预览修复内容" | `python skill_section_fixer_v2.py <skills_dir> --dry-run --batch` | | "限制修复数量" | `python skill_section_fixer_v2.py <skills_dir> --batch --max 50` | | "检查技能是否完整" | 运行 `skill_test_runner.py` 验证 | ## 修复规则 ### 1. 补全 frontmatter 字段（v2.0新增） **检查字段**: name, version, author, description, changelog, metadata **缺失时自动补全**: ```yaml --- name: <技能目录名> version: 1.0.0 author: "Community" description: "<技能名> skill for WorkBuddy" changelog: "v1.0.0 初始版本" metadata: workbuddy: emoji: "🛠️" displayName: "<技能名>" tags: [] --- ``` ### 2. 添加 `## 功能描述` 章节 **位置**: frontmatter 之后 **内容模板**: ```markdown ## 功能描述 [从现有内容提取的描述，或默认描述] 主要功能包括： - 核心功能：提供 <技能名> 相关自动化能力 - 扩展功能：支持多种使用场景 - 集成能力：与 WorkBuddy 系统深度集成 适用场景：需要根据具体技能功能补充。 ``` ### 3. 添加 `## 使用示例` 章节 **位置**: 文件末尾 **内容模板**: ```markdown ## 使用示例 ### 示例1：基本使用 ``` 使用 <技能名> 技能执行相关任务 ``` **助手输出：** （根据技能功能生成相应输出） ### 示例2：进阶使用 ``` 使用 <技能名> 技能执行进阶任务 ``` **助手输出：** （根据技能功能生成相应输出） ``` ## 安全与隐私声明 **本技能不会：** - 删除任何现有内容 - 修改已存在的章节内容 - 访问外部 API - 泄露用户数据 **修改范围：** - 补全缺少的 frontmatter 字段（保留已有字段值） - 添加缺少的 `## 功能描述` 和 `## 使用示例` 章节 - 如果内容已存在，跳过不做任何修改 - 保留所有原有内容 ## 整合来源 本技能基于以下需求设计： - `skill_test_runner.py` 测试要求（必须包含 `## 功能描述` 和 `## 使用示例`） - 从 clawhub 安装的第三方技能普遍缺少这些章节 - 手动修复效率低，需要自动化工具 --- *🔧 技能章节自动修复工具 — 让技能测试一次通过*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ivangdavila/google-fonts (version 1.0.0)

--- name: Google Fonts description: Load Google Fonts with proper performance, subsetting, and proven font pairings. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔤","requires":{},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Loading Mistakes - Missing `display=swap` causes invisible text until font loads—always add it to URL - Load only weights you use: `wght@400;600;700` not the entire family—each unused weight wastes ~20KB - Missing preconnect slows load—add both: `<link rel="preconnect" href="https://fonts.googleapis.com">` and `<link rel="preconnect" href="https://fonts.gstatic.com" crossorigin>` ## Variable Fonts - Inter, Roboto Flex, Montserrat, Open Sans have variable versions—one file for all weights - Use `wght@100..900` syntax for variable—downloads single file instead of multiple - CSS for variable: `font-weight: 450` works with any value in range - Check "Variable" badge on font page—not all Google Fonts are variable ## Subsetting - Default includes latin—only add `&subset=latin-ext` if you need Polish, Vietnamese, etc. - CJK fonts (Noto Sans JP, etc.) are huge—Google serves them sliced, but still heavy - Unused subsets = wasted bytes—check what characters you actually need ## Proven Pairings **Serif + Sans-Serif (classic contrast):** - Playfair Display (heading) + Source Sans Pro (body) - Lora (heading) + Roboto (body) - Libre Baskerville (heading) + Montserrat (body) - Merriweather (heading) + Open Sans (body) **Sans-Serif only (modern/clean):** - Inter (both)—vary weight for hierarchy - Montserrat (heading) + Hind (body) - Poppins (heading) + Nunito (body) - Work Sans (heading) + Open Sans (body) **Tech/Startup:** - Space Grotesk (heading) + Space Mono (code) - DM Sans (heading) + DM Mono (code) - IBM Plex Sans + IBM Plex Mono **Display fonts (headings only):** - Abril Fatface, Bebas Neue, Oswald—never use these for body text ## Font Selection by Purpose - **Long-form reading:** Merriweather, Lora, Source Serif Pro, Crimson Text - **UI/Interfaces:** Inter, Roboto, Open Sans, Nunito Sans (tall x-height, clear at small sizes) - **Impact headings:** Playfair Display, Oswald, Bebas Neue (not for body) - **Monospace:** JetBrains Mono, Fira Code, Source Code Pro ## Common Mistakes - Loading 6+ weights "to be safe"—pick exactly the weights you use (usually 2-3) - Using display fonts for paragraphs—Lobster, Pacifico, Abril Fatface are heading-only - Two fonts too similar—Roboto + Open Sans look almost identical; just use one - Missing font-weight in CSS—`font-weight: 600` won't work if you only loaded 400 and 700 - No fallback stack—always: `font-family: 'Inter', system-ui, sans-serif` ## Self-Hosting - Self-host for GDPR compliance—Google Fonts loads from Google servers, logs IP addresses - Use google-webfonts-helper to download files - Same `font-display: swap` needed in your @font-face - Self-hosted can be faster if your CDN is closer than Google's


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: matthewhb/data-scatter-plot (version 1.0.1)

--- name: data-scatter-plot description: 从CSV/Excel数据文件读取数据，根据Result行数据生成散点图，包含Min/Max Limit参考线 author: Matthew Hong version: 1.0.1 --- # 数据散点图生成技能 ## 功能描述 本技能用于处理数据文件（Excel/CSV），自动识别数据格式，并生成基于指定标题的散点图。 ### 核心功能 1. **智能数据解析**：自动识别Item列、Result数据行、Min/Max Limit行 2. **动态散点图生成**：根据指定标题组合生成散点图 3. **Limit线绘制**：自动从数据中提取Min/Max Limit值并绘制参考线 4. **批量导出**：支持批量生成并保存为PNG图片 ## 数据格式说明 ### 输入文件格式（支持 .csv, .xls, .xlsx） | 结构 | 说明 | |------|------| | 第1列 | Item名称（如 LESD3Z5.0CMT1HG） | | 其他列 | 列标题（如 1 CONT2(V)） | | Result行 | 散点图的数值数据来源 | | Min Limit行 | 最小限制值 | | Max Limit行 | 最大限制值 | ### 散点图标题命名规则 ``` 标题格式：'{第1列Item名称} + {对应列的列标题}' 示例：'LESD3Z5.0CMT1HG + 1 CONT2(V)' ``` ### Y轴标签 - 取自对应列的 **Limit Unit**（如 mV, V, mA 等） ## 使用方法 ### 基本用法 ```python from scripts.data_loader import ExcelDataLoader from scripts.scatter_generator import ScatterPlotGenerator # 1. 加载数据 loader = ExcelDataLoader('path/to/Test.xls') data = loader.load() # 2. 获取可用的散点图配置 configs = loader.get_scatter_configs() # 3. 生成散点图 generator = ScatterPlotGenerator(output_dir='output/plots') for config in configs: generator.generate(data, config) ``` ### 命令行用法 ```bash python -m scripts.main --input Test.xls --output-dir output/plots ``` ## 配置参数 ### ScatterConfig 配置对象 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `item_name` | str | 是 | 第1列的Item名称 | | `column_title` | str | 是 | 对应列的列标题 | | `y_label` | str | 否 | Y轴标签（默认取Limit Unit） | | `min_limit` | float | 否 | Min Limit值 | | `max_limit` | float | 否 | Max Limit值 | | `result_data` | List[float] | 是 | Result行数据 | ### 命令行参数 | 参数 | 简写 | 说明 | 默认值 | |------|------|------|--------| | `--input` | `-i` | 输入数据文件路径（支持.csv/.xls/.xlsx） | 必需 | | `--output-dir` | `-o` | 输出图片目录 | `./plots` | | `--format` | `-f` | 输出格式 | `png` | | `--dpi` | - | 图片分辨率 | `1200` | ## 输出示例 生成的散点图包含： - 16:9 宽屏比例 - 主数据散点（蓝色圆点） - **智能Limit线绘制**： - 只有Min Limit → 仅绘制Min Limit线 - 只有Max Limit → 仅绘制Max Limit线 - 两者都有 → 绘制两条线 - 两者都没有 → 只绘制散点图 - Min Limit水平线（红色虚线，标注"Min Limit"） - Max Limit水平线（红色虚线，标注"Max Limit"） - X轴：数据点索引 - Y轴：对应Limit Unit - 标题：'{Item名称} + {列标题}' ### 数据格式要求 - Result行及以下数据必须为**数值格式**（不支持文本格式） - 支持带单位格式（如 "5mV"）自动提取数值部分 ## 注意事项 1. **空值处理**：Result行中的空值会被自动跳过 2. **Limit行识别**：通过固定行名"Min Limit"和"Max Limit"识别 3. **文件编码**：CSV文件支持 UTF-8、GBK、GB2312、Latin1 自动识别 4. **依赖安装**：`pip install -r requirements.txt` ## 依赖清单 ``` pandas>=1.5.0 matplotlib>=3.5.0 openpyxl>=3.0.0 xlrd>=2.0.0 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dodge1218/dsb-spawner (version 1.0.0)

--- name: spawner description: Spawn sub-agents for independent work that needs file edits, builds, or long-running tasks. Use when work is too heavy for inline execution. NOT for quick reads, one-liner fixes, or anything under 2 minutes. --- # Spawner ## Before Spawning 1. **Role**: Pick ONE — coder, writer, browser-automator, researcher, reviewer. 2. **Exit criteria**: What artifact proves done? A file path, URL, test result. 3. **Context**: Only inject files the agent needs. Task description under 2K tokens. ## Model Routing All sub-agents use free models (groq-llama → cerebras-llama → nim-llama → or-scout). Never spawn on premium models unless explicitly requested. ## Task Template ``` You are a [ROLE]. Your job: [ONE SENTENCE]. Files you need: [LIST PATHS] Exit criteria: [ARTIFACT] If stuck after 2 attempts, STOP and report what failed. ``` ## After Completion - Verify output file exists. If missing, retry inline or on fallback. - Read only output files — never load sub-agent transcripts into context. ## Rules - 1 sub-agent at a time. - Don't poll in a loop — they auto-announce. - Don't retry on the same model that just 429'd.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 534422530/karpathy-principles (version 1.0.0)

--- name: karpathy-principles description: AI编程四大原则 - 源自Karpathy法则 (forrestchang/andrej-karpathy-skills 94.2k⭐)。用于在AI编程时强制执行先思考、保持简单、精准修改、目标驱动四大原则。适用于AI代码审查、代码生成、修复bug等场景。 metadata: {"openclaw": {"requires": {}, "install": []}} tags: [ai-coding, karpathy, programming-principles, code-quality, tdd] version: 1.0.0 author: laosi source: local --- # ⚠️ 发布规则 **所有发布到ClawHub的技能必须严格测试，确定没有问题再发布** --- ## 技能测试验证清单 发布前必须验证： - [ ] 功能完整性：所有描述的功能都能正常工作 - [ ] 语法正确性：Markdown格式正确，无错误 - [ ] 激活词有效性：激活词能正确触发 - [ ] 场景覆盖：主要使用场景已测试 - [ ] 无副作用：不会破坏已有功能 --- # Karpathy Principles - AI编程四大原则 > 基于 Andrej Karpathy 的 AI 编程观察，使用 forrestchang/andrej-karpathy-skills (94.2k⭐) > 激活词: 克拉aude法则 / 编程法则 ## 原则概述 | 原则 | 核心 | 执行 | |------|------|------| | 1. 先思考 | 不假设，不隐藏困惑 | 不确定就问，多种解释列出 | | 2. 保持简单 | 最小代码解决问题 | 无多余抽象 | | 3. 精准修改 | 只改必须改的 | 不"顺便"改进邻接代码 | | 4. 目标驱动 | 测试先行，验证闭环 | "修bug"→"写测试复现→让测试通过" | ## 触发条件 当AI出现以下情况时，必须应用此原则： - 代码过于复杂 (>200行可解决写1000行) - 改动范围失控 (修改了不相关的代码) - 未经确认就实现 (不询问就开干) - 缺少验证 (没有测试或检查点) ## 工作流程 ### 1. 代码审查 ``` CLAUDE.md → 检查错误假设 → 检查过度复杂 → 检查连带修改 → 报告问题 ``` ### 2. 代码生成 ``` 需求 → 列出多种解释 → 选择最简方案 → 写测试 → 实现 ``` ### 3. Bug修复 ``` 报告bug → 写测试复现bug → 让测试通过 → 验证修复 ``` ## 示例 ### 错误示范 ❌ 用户: "添加用户验证" AI: 直接写了一个完整的UserService类，包含角色权限、密码加密、会话管理... (过度复杂，假设了不需要的功能) ### 正确示范 ✅ 用户: "添加用户验证" AI: 1. 你需要哪种验证? (邮件+密码? 手机号? OAuth?) 2. 需要验证哪些字段? 3. 数据规模多大? 4. 有现有用户表结构吗? (先思考，不假设) ### Bug修复 用户: "修复登录bug" AI: 1. 写测试复现bug → 让测试失败 2. 定位问题 → 修复 3. 让测试通过 4. 验证修复正确 (目标驱动，测试闭环) ## 禁用触发 在收到以下关键词时，必须停止并应用法则： - "帮我写个..." → 先问需求细节 - "修复这个" → 先写测试复现 - "添加功能" → 先确认最小范围 ## 来源 - Karpathy原始观察: https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876 - forrestchang/andrej-karpathy-skills: https://github.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills - CLAUDE.md原文: https://raw.githubusercontent.com/forrestchang/andrej-karpathy-skills/main/CLAUDE.md


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codedao12/receipt-subscription-cleaner (version 1.0.0)

--- name: receipt-subscription-cleaner description: Identify recurring charges and subscriptions from receipts or email exports, and produce a clean summary with renewal dates, price changes, and cancellation drafts. Use when a user wants to audit spending without initiating payments or cancellations. --- # Receipt and Subscription Cleaner ## Goal Extract and normalize receipts to detect subscriptions, renewal cycles, and potential savings opportunities. ## Best fit - Use when the user provides email exports, receipts, or billing PDFs. - Use when the user wants a recurring charge audit and renewal calendar. - Use when the user wants draft cancellation emails or scripts. ## Not fit - Avoid when the user asks to cancel, refund, or dispute charges automatically. - Avoid when the user requests access to payment methods or bank logins. - Avoid when receipts are not available and the user cannot export data. ## Quick orientation - `references/overview.md` for workflow and quality bar. - `references/auth.md` for access and token handling. - `references/endpoints.md` for optional integrations and templates. - `references/webhooks.md` for async event handling. - `references/ux.md` for intake questions and output formats. - `references/troubleshooting.md` for common issues. - `references/safety.md` for safety and privacy guardrails. ## Required inputs - Receipt sources (email export, PDF folder, or CSV list). - Time window and base currency. - Known subscriptions or vendors to prioritize. - User preferences for reminders (frequency, timezone). ## Expected output - Subscription table with vendor, amount, cycle, and next renewal estimate. - Anomaly list (price changes, overlapping subscriptions). - Draft cancellation email templates (not sent). - Reminder schedule recommendations. ## Operational notes - Normalize vendor names before clustering. - Mark confidence levels for each detected subscription. - Keep all actions read-only; produce drafts only. ## Security notes - Do not store raw receipts outside the user workspace. - Redact card numbers and addresses in outputs. ## Safe mode - Analyze and summarize receipts only. - Generate draft reminders and cancellation messages without sending. ## Sensitive ops - Canceling subscriptions, disputing charges, or initiating payments is out of scope.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aning35/create-subagent (version 1.0.1)

--- name: create-subagent description: "创建和管理 SubAgent（子智能体）。使用当用户需要：(1) 创建新的 SubAgent 执行特定任务，(2) 查看/管理已有的 SubAgent，(3) 终止或指导 SubAgent。支持多种预设类型：开发、研究、写作、数据分析等。" homepage: https://clawhub.ai/skills/create-subagent metadata: openclaw: emoji: "🤖" --- # SubAgent 创建助手 帮助用户快速创建和管理 SubAgent（子智能体）。 ## 何时使用 ✅ **使用此 Skill 当：** - "帮我创建一个开发助手" - "创建一个研究 SubAgent" - "我需要一个新的 SubAgent 来处理..." - "查看我有哪些 SubAgent" - "终止那个开发 SubAgent" ❌ **不使用此 Skill 当：** - 直接使用 `/subagents` 命令（用户自己操作） - 简单的单次任务（不需要独立 SubAgent） --- ## SubAgent 类型模板 ### 1. 代码开发 (`dev-agent`) ``` task: | 你是一个专业的全栈开发工程师，使用 Claude Code 帮助用户开发应用。 职责： - 需求分析、架构设计 - 代码编写、调试修复 - 代码审查、优化建议 - 文档编写 技术栈：React/Vue、Node.js/Python、PostgreSQL/MongoDB 等 等待用户的开发任务... label: dev-agent ``` ### 2. 研究助手 (`research-agent`) ``` task: | 你是一个专业的研究助手，帮助用户进行信息搜集和分析。 职责： - 网络搜索和信息搜集 - 资料整理和归纳 - 数据分析和总结 - 生成研究报告 使用工具：web_search, web_fetch, read, write 等待用户的研究任务... label: research-agent ``` ### 3. 写作助手 (`writer-agent`) ``` task: | 你是一个专业的写作助手，帮助用户撰写各种文档和内容。 职责： - 文章撰写和编辑 - 文档结构和大纲 - 内容润色和优化 - 风格调整和校对 擅长：技术文档、博客文章、报告、邮件等 等待用户的写作任务... label: writer-agent ``` ### 4. 数据分析 (`data-agent`) ``` task: | 你是一个数据分析专家，帮助用户处理和分析数据。 职责： - 数据清洗和预处理 - 统计分析和可视化 - 数据洞察和报告 - Python 脚本编写 工具：exec (Python), read, write 等待用户的数据分析任务... label: data-agent ``` ### 5. 自定义 SubAgent 用户描述需求，你帮助设计 task 和 label。 --- ## 创建流程 ### Step 1: 确认需求 询问用户： - 要创建什么类型的 SubAgent？ - 主要职责是什么？ - 需要什么特殊技能或工具？ ### Step 2: 选择模式 - **`run`**（默认）- 一次性任务，完成后自动结束 - **`session`** - 持久会话（需要 channel 支持 thread binding） ### Step 3: 调用 sessions_spawn 使用以下参数： ``` task: [SubAgent 的系统提示词] label: [简洁的标识名称] mode: "run" | "session" cleanup: "keep" ``` ### Step 4: 汇报结果 告知用户： - SubAgent 创建成功 - Run ID 和 Session Key - 如何与 SubAgent 交互 --- ## 管理命令 告知用户这些命令： ```bash # 查看所有 SubAgent /subagents list # 查看详细信息 /subagents info <id|#> # 查看日志 /subagents log <id|#> # 发送消息 /subagents send <id|#> "消息内容" # 指导调整 /subagents steer <id|#> "调整方向" # 终止 SubAgent /subagents kill <id|#|all> ``` --- ## 示例对话 **用户**: "帮我创建一个开发 SubAgent" **你**: 好的！我来帮你创建一个代码开发 SubAgent。 这个 SubAgent 将能够： - 使用 Claude Code 进行开发 - 帮你编写、调试、审查代码 - 支持 React/Vue、Node.js/Python 等技术栈 创建中... ✅ **开发 SubAgent 已创建！** - **标签**: dev-agent - **模式**: run (一次性任务) - **状态**: 运行中 你可以用这些命令管理它： - `/subagents send #1 "帮我创建一个 Express API"` - `/subagents log #1` 查看进度 - `/subagents kill #1` 终止 现在要给它分配什么开发任务吗？ --- ## 注意事项 1. **Webchat 限制** - 当前渠道不支持 `session` 模式（需要 thread binding） 2. **资源配置** - 确保 `openclaw-config.json` 中配置了 `subagents.allowAgents` 3. **自动归档** - SubAgent 完成后 60 分钟自动归档 4. **并发限制** - 默认最多 8 个并发 SubAgent --- ## 配置检查 如果创建失败，检查： ```json5 { "agents": { "list": [ { "id": "main", "subagents": { "allowAgents": ["main", "developer"] } } ], "defaults": { "subagents": { "maxConcurrent": 8, "maxSpawnDepth": 2 } } } } ``` 需要重启 Gateway 使配置生效。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: godzff/mcp-protocol (version 1.0.0)

# MCP Skill - Model Context Protocol 使用技能 ## 概述 本技能用于配置和管理 MCP (Model Context Protocol) 服务器，让 AI 能够调用外部工具。 --- ## 1. 安装 mcporter ```bash npm install -g clawhub ``` 确保 `uvx` 可用： ```bash which uvx # 如果没有： curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh ``` --- ## 2. 配置 MCP 服务器 ### 2.1 创建配置文件 ```bash mkdir -p ~/.config/mcporter ``` ### 2.2 MiniMax MCP 配置示例 ```json { "mcpServers": { "MiniMax": { "type": "stdio", "command": "uvx", "args": ["minimax-coding-plan-mcp"], "env": { "MINIMAX_API_KEY": "你的API密钥", "MINIMAX_MCP_BASE_PATH": "/tmp/mcporter-output", "MINIMAX_API_HOST": "https://api.minimaxi.com" } } } } ``` 保存到 `~/.config/mcporter/mcporter.json` --- ## 3. 验证配置 ```bash npx mcporter --config ~/.config/mcporter/mcporter.json list ``` 成功会显示： ``` ✔ Listed 1 server (1 healthy) ``` --- ## 4. 调用工具 ### 4.1 视觉理解 ```bash npx mcporter --config ~/.config/mcporter/mcporter.json call MiniMax.understand_image \ "prompt: 描述图片内容" \ "image_source: /path/to/image.jpg" ``` ### 4.2 网络搜索 ```bash npx mcporter --config ~/.config/mcporter/mcporter.json call MiniMax.web_search \ "query: 搜索内容" ``` --- ## 5. 常用 MCP 服务器 | MCP 包名 | 功能 | |----------|------| | minimax-coding-plan-mcp | 视觉理解、网络搜索 | | linear-mcp | Linear 项目管理 | | filesystem-mcp | 文件系统操作 | | github-mcp | GitHub 操作 | --- ## 6. 常见问题 ### 6.1 MCP 服务器离线 - 检查 API Key 是否正确 - 检查网络连接 - 确认 MCP 包名正确 ### 6.2 参数错误 查看可用参数： ```bash npx mcporter list <服务器名> --schema ``` ### 6.3 权限问题 - 确保目录存在 - 确保有写入权限 --- _最后更新: 2026-02-24_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dalime/youtube-outlier-skill (version 1.0.1)

# youtube-outlier-skill Finds outlier/trending YouTube videos by niche keyword, analyzes main concepts, and stores to Google Sheet. Posts summary to Discord. ## Parameters Supported - `niche` (single or comma-separated list) ## Usage Via Discord or API call: ``` /ytoutlier AI news ``` ## Discord Command Registration Add to your Discord/OpenClaw config, or copy below to your skill manifest: ```yaml commands: - name: ytoutlier description: Find trending YouTube outlier videos in a niche. usage: /ytoutlier <niche> handler: youtube-outlier-skill ``` ## Requirements - Google Sheets API credentials (edit access to your target sheet) - Discord bot token and channel ID - YouTube Data API key (if not handled by youtube-api-skill) ## Environment variables See `.env.example` for all required variables. --- Skill created for Danny by Soma 🧘‍♂️ (OpenClaw)


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