OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: paulgnz/xpr-structured-data (version 1.0.0)

--- name: structured-data description: CSV parsing, JSON-to-CSV conversion, and SVG chart generation --- ## Structured Data You have tools for working with structured data and creating visualizations: **CSV handling:** - `parse_csv` — parse CSV text into a JSON array of objects - Auto-detects delimiter (comma, tab, semicolon, pipe) - Handles quoted fields with embedded commas and newlines - Returns `data` (full array), `columns`, `row_count`, and `preview` (first 5 rows) - Use `limit` parameter for large datasets to get just the first N rows - `json_to_csv` — convert a JSON array of objects to CSV text - Auto-quotes fields containing delimiters, newlines, or quotes - Use `columns` parameter to select/reorder specific columns - Nested objects are serialized via JSON.stringify **Charts:** - `generate_chart` — generate an SVG chart from data - Chart types: `bar`, `line`, `pie` - Single series: `{ labels: ["A", "B"], values: [10, 20] }` - Multi-series: `{ labels: ["Q1", "Q2"], series: [{ name: "2024", values: [10, 20] }, { name: "2025", values: [15, 25] }] }` - Returns `svg` (raw SVG) and `data_uri` (base64 for embedding in markdown) - Embed in markdown: `![Chart](data:image/svg+xml;base64,...)` **Best practices:** - Use `parse_csv` to convert CSV data into JSON for processing - Use `json_to_csv` to convert results back to CSV for delivery - Use `generate_chart` to create visualizations for reports - Combine with `execute_js` (code-sandbox skill) for complex data transformations - Combine with `store_deliverable` to save charts and processed data as job evidence - Embed charts in PDF deliverables via the `data_uri` output

path: skill.json
content: {
  "name": "structured-data",
  "version": "1.0.0",
  "description": "Parse CSV, convert JSON to CSV, and generate SVG charts from data",
  "author": "xpr-agents",
  "category": "data",
  "tags": ["csv", "json", "chart", "data", "visualization"],
  "capabilities": ["csv-processing", "chart-generation"],
  "tools": ["parse_csv", "json_to_csv", "generate_chart"],
  "requires": {
    "env": []
  }
}


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Skill: woodcoal/dida365-skill (version 1.0.0)

--- name: dida365-skill description: '滴答清单/TickTick 任务管理工具——创建、查看、完成、删除任务和项目。Use when user says: 创建任务、添加待办、今日任务、查看清单、完成任务、滴答清单、TickTick、TODO、待办事项、任务管理、项目管理、标记完成、删除任务、设置截止日期、任务优先级、新建项目、收集箱、inbox。' allowed-tools: 'Bash' license: MIT compatibility: 'Requires Python 3.8+. Uses Python stdlib only. Needs Dida365 OAuth token.' metadata: author: fanxing / woodcoal version: 3.1.0 --- ## 首次使用：配置与授权 1. **配置凭据**: 在 `.env` 中填写 `DIDA_CLIENT_ID` 和 `DIDA_CLIENT_SECRET`。 2. **完成授权**: 运行 `python3 index.py auth` 并在浏览器完成操作。 ## 命令结构 所有命令均采用 `python3 index.py <category> <subcommand> [args]` 格式。 **注意：** 1. **空格要求**：命令名、子命令名和参数之间**必须**使用空格分隔（例如：`project update <id>` 而非 `project update<id>`）。 2. **安全警告**：禁止自动执行任何 `delete` 操作。在执行 `project delete` 或 `task delete` 之前，**必须**获得用户针对具体 ID 的明确批准。 ### Intent Decision Tree ``` 用户想要… ├─ 项目管理 (project) │ ├─ 列出所有项目 ──────→ project list [--force] │ ├─ 查看项目任务 ──────→ project get <projectId> [--force] │ ├─ 查看项目元数据 ────→ project info <projectId> │ ├─ 创建新项目 ────────→ project create "<name>" [--color x] │ ├─ 更新项目 ──────────→ project update <projectId> [--name x] │ ├─ 清除本地缓存 ──────→ project clear-cache │ └─ 删除项目 (需确认) ─→ project delete <projectId> !! ⚠️ 需用户批准 ├─ 任务操作 (task) │ ├─ 查看任务详情 ──────→ task get <projectId> <taskId> │ ├─ 创建新任务 ────────→ task create "<title>" [--project id] [--due YYYY-MM-DD] │ ├─ 创建清单任务 ──────→ task create-checklist "<title>" --project <id> --items "a|b|c" │ ├─ 更新任务 ──────────→ task update <projectId> <taskId> [--title x] │ ├─ 完成任务 ──────────→ task complete <projectId> <taskId> │ ├─ 删除任务 (需确认) ─→ task delete <projectId> <taskId> !! ⚠️ 需用户批准 │ ├─ 移动任务 ──────────→ task move <fromPid> <toPid> <taskId> │ └─ 高级 JSON 模式 ────→ task create-raw / update-raw └─ 查询与筛选 (search) ├─ 今日待办 ──────────→ search today [--force] ├─ 未来几天到期 ──────→ search upcoming [days] [--force] ├─ 指定区间到期 ──────→ search due-range <start> <end> [--force] ├─ 已完成任务 ────────→ search completed <start> <end> [--force] ├─ 高级筛选 ──────────→ search filter [--project id] [--priority N] └─ 收集箱 ────────────→ search inbox [--force] ``` ## 核心工作流：性能与缓存优化 为了提高响应速度并减少 API 配额消耗，本工具内置了缓存机制（默认 365 分钟）： 1. **主动查询**: 优先使用缓存。 - `python3 index.py project list` 获取缓存的项目列表。 - `python3 index.py project get <id>` 获取缓存的项目任务。 2. **强制刷新**: 如果怀疑数据陈旧，使用 `--force` 参数。 - 示例：`python3 index.py search today --force` 3. **自动失效**: - 执行任何 `create`、`update`、`delete` 或 `complete` 操作后，相关项目的缓存会**自动清除**。下一次查询将自动从服务器获取最新数据。无需手动刷新。 4. **手动维护**: 如果发现同步异常，可运行 `python3 index.py project clear-cache`。 ## 参数说明 - `--force`: 忽略本地缓存，强制从服务器拉取最新数据。 - `--priority`: 0=无, 1=低, 3=中, 5=高。 - `--due`: 格式为 `YYYY-MM-DD`。 - `--items`: 清单子项，用 `|` 分隔，例如 `"买牛奶|买鸡蛋"`。 - `--tags`: 逗号分隔，例如 `"工作,紧急"`。 ## 故障排除 - **数据不一致**: 如果在网页端修改了任务但在 CLI 没看到，请加 `--force` 重新查询。 - **未授权**: 运行 `python3 index.py auth`。 - **ID 错误**: 运行 `python3 index.py project list --force` 核对最新 ID。 - **获取帮助**: 在任何分类后加 `-h`，如 `python3 index.py task -h`。


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Skill: bluepointdigital/vector-memory (version 1.0.0)

--- name: vector-memory description: Smart memory search with automatic vector fallback. Uses semantic embeddings when available, falls back to built-in search otherwise. Zero configuration - works immediately after ClawHub install. No setup required - just install and memory_search works immediately, gets better after optional sync. --- # Vector Memory Smart memory search that **automatically selects the best method**: - **Vector search** (semantic, high quality) when synced - **Built-in search** (keyword, fast) as fallback **Zero configuration required.** Works immediately after install. ## Quick Start ### Install from ClawHub ```bash npx clawhub install vector-memory ``` Done! `memory_search` now works with automatic method selection. ### Optional: Sync for Better Results ```bash node vector-memory/smart_memory.js --sync ``` After sync, searches use neural embeddings for semantic understanding. ## How It Works ### Smart Selection ```javascript // Same call, automatic best method memory_search("James principles values") // If vector ready: finds "autonomy, competence, creation" (semantic match) // If not ready: uses keyword search (fallback) ``` ### Behavior Flow 1. **Check**: Is vector index ready? 2. **Yes**: Use semantic search (synonyms, concepts) 3. **No**: Use built-in search (keywords) 4. **Vector fails**: Automatically fall back ## Tools ### memory_search **Auto-selects best method** Parameters: - `query` (string): Search query - `max_results` (number): Max results (default: 5) Returns: Matches with path, lines, score, snippet ### memory_get Get full content from file. ### memory_sync Index memory files for vector search. Run after edits. ### memory_status Check which method is active. ## Comparison | Feature | Built-in | Vector | Smart Wrapper | |---------|----------|--------|---------------| | Synonyms | ❌ | ✅ | ✅ (when ready) | | Setup | Built-in | Requires sync | ✅ Zero config | | Fallback | N/A | Manual | ✅ Automatic | ## Usage **Immediate (no action needed):** ```bash node vector-memory/smart_memory.js --search "query" ``` **Better quality (after sync):** ```bash # One-time setup node vector-memory/smart_memory.js --sync # Now all searches use vector node vector-memory/smart_memory.js --search "query" ``` ## Files | File | Purpose | |------|---------| | `smart_memory.js` | Main entry - auto-selects method | | `vector_memory_local.js` | Vector implementation | | `memory.js` | OpenClaw wrapper | ## Configuration **None required.** Optional environment variables: ```bash export MEMORY_DIR=/path/to/memory export MEMORY_FILE=/path/to/MEMORY.md ``` ## Scaling - **< 1000 chunks**: Built-in + JSON (current) - **> 1000 chunks**: Use pgvector (see references/pgvector.md) ## References - [Integration](references/integration.md) - Detailed setup - [pgvector](references/pgvector.md) - Large-scale deployment


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Skill: renjicode/keplerjai-dingtalk-attendance (version 1.0.0)

--- name: keplerjai-dingtalk-attendance description: 从钉钉开放平台获取员工考勤数据，并保存到本地或推送到指定渠道。 --- # 钉钉考勤数据获取技能 ## 功能描述 定时从钉钉开放平台获取员工考勤数据，并保存到本地或推送到指定渠道。 ## 配置步骤 ### 1. 钉钉开放平台配置 1. 访问 https://open.dingtalk.com 2. 创建企业内部应用 3. 获取 AppKey 和 AppSecret 4. 添加应用权限： - 考勤管理权限 - 通讯录权限（获取员工信息） 5. 企业管理员审批授权 ### 2. 本地配置 复制 `.env.example` 为 `.env` 并填写： ```env DINGTALK_APP_KEY=你的 AppKey DINGTALK_APP_SECRET=你的 AppSecret DINGTALK_AGENT_ID=应用的 agentId OUTPUT_DIR=./data/attendance OUTPUT_FORMAT=json ``` 执行规则： - 仅使用技能目录下的 `.env` 读取凭证与输出配置。 - 不依赖 `config.json`。 - 若 `.env` 已存在且字段完整，直接执行，不要重复要求用户在对话中提供凭证。 建议先做本地自检： - 确认 `.env` 文件在本技能根目录，与 `index.js` 同级。 - 确认包含 `DINGTALK_APP_KEY` 和 `DINGTALK_APP_SECRET`。 - 确认从本技能目录执行 `node index.js`（避免在其他目录启动导致找错文件）。 Windows PowerShell 示例： ```powershell Copy-Item .env.example .env node index.js ``` macOS/Linux 示例： ```bash cp .env.example .env node index.js ``` ### 3. 安装依赖 ```bash npm install axios moment ``` ## 使用方法 ### 手动运行 ```bash cd keplerjai-dingtalk-attendance node index.js ``` ### 定时任务（推荐） 在 OpenClaw 中配置 cron 任务，每天自动获取前一天的考勤数据。 ## 输出数据 - 打卡记录（JSON/CSV） - 考勤日报/月报 - 异常考勤提醒 ## 注意事项 - API 调用有频率限制，建议定时获取而非实时 - 需要企业管理员授权 - 敏感数据请妥善保管 ## Agent 执行约定 - 先读取本技能目录下的 `.env` 再执行任务。 - 若缺少必要字段，仅提示“本地 `.env` 缺少必填项”，不要要求用户在聊天中粘贴密钥。 - 默认返回考勤结果与输出文件位置，不回显任何密钥值。


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Skill: mumuli2021/lottery-predictor-v2-15 (version 2.15.0)

--- name: lottery-predictor-v2.15 description: 基于 V2.15 数学模型的双色球预测工具，包含均值回归、正态分布、大数定律、卡方检验等 7 种算法，提供红球 TOP10 和蓝球 TOP4 推荐。 license: MIT compatibility: Python 3.8+, SQLite3 metadata: {"openclaw": {"requires": {"bins": ["python3", "sqlite3"], "env": ["LOTTERY_DB_PATH"]}, "primaryEnv": "LOTTERY_DB_PATH"}} --- # 🎰 彩票预测技能（V2.15 数学模型） 基于高等数学的双色球预测工具，整合 7 种经典数学模型，提供科学的号码推荐。 ## 核心算法 ### 7 种数学模型 1. **均值回归模型**（权重 25%）- 极端值向平均值回归 2. **正态分布模型**（权重 22%）- 和值分布预测 3. **大数定律**（权重 18%）- 历史频率估计 4. **卡方检验**（权重 15%）- 冷热号判断 5. **马尔可夫链**（权重 8%）- 状态转移概率 6. **时间序列**（权重 7%）- 近期趋势分析 7. **泊松分布**（权重 5%）- 连号/同尾号概率 ### 模型特点 - ✅ 基于 3430+ 期历史数据 - ✅ 纯离线分析，无 API 调用 - ✅ 自动防错（阻止跨期预测） - ✅ 输出可解释性报告 ## 可用工具 ### predict_lottery 预测下一期彩票号码 **参数：** - `issue` (string, 必需): 预测期号，格式 YYYYNNN（如 2026035） - `lottery_type` (string, 可选): 彩种类型，默认 "ssq"（双色球） - `top_n` (integer, 可选): 推荐红球数量，默认 10 **返回：** - `red_top10`: 红球推荐 TOP10 - `blue_top4`: 蓝球推荐 TOP4 - `combos`: 推荐组合（3 组） - `analysis`: 分析报告 ### get_prediction_history 获取历史预测记录 **参数：** - `limit` (integer, 可选): 返回记录数，默认 10 ### verify_prediction 验证预测准确率（开奖后使用） **参数：** - `issue` (string, 必需): 期号 - `actual_numbers` (array, 必需): 实际开奖号码 ## 定价策略 - **免费：** 3 次/月（体验核心功能） - **付费：** ¥29/月（无限次 + 高级功能） - **性价比：** 市场最低价（竞品¥50-200/月） ## 使用示例 ``` 帮我预测双色球 2026035 期 ``` ``` 用 lottery-predictor-v2.15 预测下一期 ``` ``` 查看上期预测准确率 ``` ## 环境要求 需要设置以下环境变量： - `LOTTERY_DB_PATH`: 彩票数据库路径（默认：~/.openclaw/workspace/projects/caipiao/data/caipiao.db） ## 输出说明 ### 红球推荐 - TOP10 号码池（按概率排序） - 第一梯队（6 码）：均值回归 + 正态分布 - 第二梯队（4 码）：大数定律 + 卡方检验 ### 蓝球推荐 - TOP4 号码（按概率排序） - 每个号码附带模型依据 ### 推荐组合 - 第 1 组：均值回归组合 - 第 2 组：正态分布组合 - 第 3 组：大数定律组合 ## 注意事项 ⚠️ **重要声明：** - 彩票是随机游戏，模型不能保证准确 - 历史数据参考，过去表现不代表未来 - 理性购彩，建议小额娱乐 - 购彩决策请自行判断 ## 数据来源 - 数据库：SQLite（~/.openclaw/workspace/projects/caipiao/data/caipiao.db） - 历史期数：3430+ 期 - 数据更新：每周二、四、日开奖后自动更新 ## 版本历史 ### V2.15（当前版本） - ✅ 均值回归权重提升 - ✅ 正态分布权重提升 - ✅ 大数定律权重提升 - ✅ 卡方检验权重提升 - ✅ 自动防错机制 ### V2.7 - 7 种数学模型整合 ### V2.5 - 初始版本 ## 相关文件 - 预测脚本：`scripts/v2.15_prediction.py` - 验证脚本：`scripts/verify_prediction.py` - 回测脚本：`scripts/backtest.py` - 完整文档：`references/v2.15_documentation.md` ## 支持 - 问题反馈：~/.openclaw/workspace/skills/lottery-predictor-v2.15/issues.md - 更新日志：~/.openclaw/workspace/skills/lottery-predictor-v2.15/CHANGELOG.md


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Skill: simonvanlaak/linear-cli (version 0.1.0)

--- name: linear-cli description: Linear CLI skill for OpenClaw workflows, powered by Api2Cli (a2c) against Linear's GraphQL API. Provides a wrapper script that generates its a2c workspace config at runtime (no custom HTTP client code). --- # Linear (CLI) This skill provides a tiny, deterministic CLI surface for Linear using **Api2Cli (a2c)** + a declarative GraphQL request config. ## What you get - `scripts/linear` wrapper (recommended entrypoint) - `a2c/config.xfer` request definitions (GraphQL queries/mutations) ## Requirements - `a2c` installed and available on `PATH` - A Linear API key exported as `LINEAR_API_KEY` ## Quick start ```bash export LINEAR_API_KEY="<your_linear_api_key>" ./scripts/linear --help ./scripts/linear whoami ``` ## Smoke test 1) Verify dependencies: ```bash command -v a2c ``` 2) Verify help renders: ```bash ./scripts/linear --help ``` 3) Verify auth works: ```bash LINEAR_API_KEY=... ./scripts/linear whoami ```


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Skill: afine907/python-testing (version 1.0.0)

--- name: python-testing description: Python 测试速查。当需要：(1) 运行 pytest 测试 (2) 使用 mock/patch (3) 参数化测试 (4) fixtures (5) 异步测试 (6) 覆盖率测试时使用。 --- # Python Testing Python 测试框架核心用法速查。 ## 快速参考 ### pytest 基础 ```bash pytest # 运行所有测试 pytest -v # 详细输出 pytest test_module.py # 指定文件 pytest -k "login" # 匹配测试名 pytest -x # 失败时停止 pytest -n 4 # 并行执行 ``` ### 测试示例 ```python def test_addition(): assert 1 + 1 == 2 @pytest.mark.parametrize("a,b,expected", [(1,2,3), (2,3,5)]) def test_add(a, b, expected): assert add(a, b) == expected ``` ### Mock ```python from unittest.mock import Mock, patch mock_db = Mock() mock_db.query.return_value = [] @patch('module.function') def test_with_mock(mock_func): mock_func.return_value = 42 ``` ### Fixture ```python @pytest.fixture def database(): db = Database(":memory:") yield db db.close() def test_query(database): assert database.query("SELECT 1") ``` ### 覆盖率 ```bash pytest --cov=myapp pytest --cov=myapp --cov-report=html ``` ## 详细参考 - **pytest 详解**: [references/pytest.md](references/pytest.md) - 完整 pytest 用法 - **Mock 和 Patch**: [references/mocking.md](references/mocking.md) - unittest.mock 详解 - **Fixtures**: [references/fixtures.md](references/fixtures.md) - fixture 高级用法 - **异步测试**: [references/async.md](references/async.md) - pytest-asyncio - **覆盖率**: [references/coverage.md](references/coverage.md) - pytest-cov 配置 ## 常用标记 ```python @pytest.mark.slow # 标记慢测试 @pytest.mark.integration # 标记集成测试 @pytest.mark.skip(reason="TODO") @pytest.mark.skipif(sys.version_info < (3, 10)) ``` ## pytest.ini 配置 ```ini [pytest] testpaths = tests python_files = test_*.py markers = slow: marks tests as slow integration: integration tests addopts = -v --tb=short ``` ## 文档 - pytest: https://docs.pytest.org/ - pytest-cov: https://pytest-cov.readthedocs.io/


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Skill: zhuang-he/fusion-workflow-hub (version 1.0.0)

--- name: fusion-workflow-hub description: > 融合 Graphify 知识图谱 + Everything Claude Code (ECC) 工作流 + OpenClaw 的超级效率中心。 Use when: 用户想要快速理解代码库结构、执行规划/审查/TDD 等标准化工作流、结合知识图谱进行深度代码分析、一站式解决复杂编程任务，或整合多个工具能力提升效率。 NOT for: 简单的单文件编辑、纯文本问答、不涉及代码分析的通用问题。 --- # Fusion Workflow Hub - 融合工作流中心 ## 核心定位 本技能整合三大 AI 开发工具的能力，形成完整的智能编码工作流： | 工具 | 核心能力 | Token 节省 | |------|----------|------------| | **Graphify** | 代码知识图谱构建与查询 | 71.5x | | **ECC** | 68 命令、36 Agent、151 Skill | - | | **OpenClaw** | 平台集成规则与自动化 | - | ## 工作流程 ### 工作流一：代码库深度分析 ``` 1. 使用 Graphify 构建知识图谱 python -m graphify <目录路径> 2. 读取图谱报告 graphify-out/GRAPH_REPORT.md 3. 查询具体问题 python -m graphify query "<问题>" 4. 追踪概念路径 python -m graphify path "<概念A>" "<概念B>" 5. 交互探索（可选） 打开 graphify-out/graph.html ``` ### 工作流二：功能开发（TDD） ``` 1. 使用 tdd-workflow 规划 use_skill tdd-workflow 2. 增量实现代码 3. 代码审查 use_skill code-review 4. 增量更新图谱 python -m graphify . --update ``` ### 工作流三：持续学习优化 ``` 1. 经验积累 use_skill continuous-learning-v2 2. 上下文压缩 use_skill strategic-compact 3. 代码复盘 use_skill code-review ``` ## 工具命令速查 ### Graphify 命令 ```bash # 构建知识图谱 python -m graphify <目录> # 增量更新 python -m graphify <目录> --update # 查询 python -m graphify query "<问题>" # 路径追踪 python -m graphify path "<A>" "<B>" ``` ### ECC 推荐命令 ```bash # 代码审查 /use code-review # TDD 工作流 /use tdd-workflow # 持续学习 /use continuous-learning-v2 # 战略压缩 /use strategic-compact ``` ## 输出产物 ``` graphify-out/ ├── graph.html # 交互式可视化图谱 ├── GRAPH_REPORT.md # 高层摘要（God Nodes、建议问题） ├── graph.json # 持久化图谱数据 └── cache/ # SHA256 缓存 ``` ## 前置要求 - Python 3.8+ - Graphify: `pip install graphifyy` - 文档支持: `pip install python-docx openpyxl pillow` ## 集成文件 本技能包包含： - `SKILL.md` - 本说明文件 - `references/graphify-commands.md` - Graphify 命令参考 - `references/ecc-best-practices.md` - ECC 最佳实践 ## 使用示例 **用户**: "帮我分析这个代码库的结构" **AI 执行**: 1. 调用 Graphify 构建图谱 2. 读取 GRAPH_REPORT.md 理解架构 3. 使用 query 查询关键模块 4. 汇总分析结果 --- *本技能包整合了 Graphify (15.8k stars)、Everything Claude Code (50k+ stars) 和 OpenClaw 平台能力*


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Skill: ai-hub-admin/generate-minecraft-3d-build-plan (version 1.0.1)

--- name: generate-minecraft-3D-build-plan description: Call Craftsman Agent API OneKey Router to generate a Minecraft 3D scene build plan. env: DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS: required: true description: OneKey Gateway API key (DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS) dependencies: npm: - "@aiagenta2z/onekey-gateway" python: - "ai-agent-marketplace" installation: npm: npm -g install @aiagenta2z/onekey-gateway python: pip install ai-agent-marketplace --- # Generate Minecraft 3D Build Plan Call Craftsman Agent API OneKey Router to generate a Minecraft 3D scene build plan. ## Quick Start 1. Set your environment variable `DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS`. 2. Use the CLI (primary suggested method) or the provided scripts. ## Usage ### 1. CLI (Recommended) #### CLI Illustration ```shell onekey agent <unique_id> <api_id> $JSON --timeout 30000 ``` - `<unique_id>`: the unique identifier of the onekey routed agents, "owner/repo". - `<api_id>`: refers to the unique endpoint name of API. - `$JSON`: the json string passed to cli. - `--timeout`: controlls the timeout of API calling, unit is mill seconds. #### Example ```bash export DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS=YOUR_ACCESS_KEY onekey agent craftsman-agent/craftsman-agent generate_minecraft_build_plan '{"prompt":"Minecraft scene of Grassland and TNT Block, Purple Crystals","images":[],"mode":"basic"}' --timeout 30000 ``` ### 2. Python REST API ```bash python3 scripts/generate_minecraft_build_plan.py --prompt "Minecraft scene of Grassland and TNT Block, Purple Crystals" --mode basic ``` ### 3. TypeScript REST API ```bash node scripts/generate_minecraft_build_plan.ts --prompt "Minecraft scene of Grassland and TNT Block, Purple Crystals" --mode basic ``` ## Authentication Remember to set the environment variable: ```bash export DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS=YOUR_ACCESS_KEY ``` Get your key at [DeepNLP Workspace](https://www.deepnlp.org/workspace/keys). ## Demo Result ```json {"success":true,"text":"","images":[{"url":"https://us-static.aiagenta2z.com/local/files-wd/onekey_llm_router/efd67a8f-a427-4e56-8b00-c02d4eb332d5.png"}]} ```


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Skill: ouyang198000/strategy-optimizer-agent (version 1.0.0)

--- name: strategy-optimizer-agent description: 策略优化智能体。当需要优化创作策略、调整发布节奏、分析ROI、沉淀方法论时触发本技能。用于：(1) 评估当前策略有效性 (2) 提出选题/发布/文风优化建议 (3) 计算投入产出比 (4) 沉淀方法论到知识库 (5) 预测市场趋势 --- # 策略优化师 · SKILL.md ## 角色定位 作为总管智能体「摸鱼宇哥」的下游，策略优化师负责建立数据驱动的策略迭代闭环，推动系统持续进化。 ## 核心功能 ### 1. 策略效果评估 **评估维度：** | 策略类型 | 评估指标 | 评估周期 | |---------|---------|---------| | 选题策略 | 命中率/ROI | 1个月 | | 发布策略 | 流量/收入/完读率 | 2周 | | 文风策略 | 读者评分/追读率 | 2周 | | 平台策略 | 各平台收益占比 | 1个月 | **评估结论格式：** ```json { "策略类型": "发布策略", "当前状态": "有效/效果一般/无效", "核心指标": { "原策略": "日更4000字", "新策略": "日更6000字" }, "对比结果": { "完读率": "+5%", "收入": "+18%", "ROI": "提升" }, "结论": "增加更新量有效" } ``` ### 2. 选题策略优化 **优化方向：** - 类型偏好调整（什么类型回报率更高） - 卖点组合优化（什么元素组合最受欢迎） - 篇幅长度优化（短篇/中篇/长篇哪种ROI最高） **优化输入：** - 市场洞察师的趋势报告 - 数据分析师的效果报告 - 历史爆款共性分析 ### 3. 发布策略优化 **优化维度：** | 维度 | 可选策略 | 评估指标 | |------|---------|---------| | 更新频率 | 日更/隔日更/周更 | 完读率/收入 | | 发布时间 | 早8点/午12点/晚8点 | 点击率/曝光率 | | 发布平台 | 单平台/多平台分发 | 综合收益 | | 封面标题 | A/B测试 | 点击率/转化率 | ### 4. 文风策略优化 **优化方向：** - 句式长短调整 - 爽点密度调整 - 情感基调微调 - 英文本地化优化 ### 5. ROI优化 **ROI计算模型：** ``` 收益 = Σ(各平台收入) - 创作成本 - 运营成本 创作成本 = 字数 × 创作效率 × 时薪 运营成本 = 发布人工 + 数据分析人工 优化目标：最大化 ROI 优化路径：提升收入 or 降低成本 ``` ### 6. 方法论沉淀 **沉淀内容：** - 成功案例复盘（什么策略有效） - 失败案例总结（什么策略无效） - 最佳实践提炼（可复用的方法论） - 避坑指南（常见错误总结） **输出格式：** ```markdown # 方法论 vX.X ## 适用场景 [什么情况下适用这套方法论] ## 核心策略 1. 选题策略：[...] 2. 创作策略：[...] 3. 发布策略：[...] ## 关键指标 - 完读率合格线：X% - 日均收入合格线：¥X - ROI合格线：X ## 验证方法 [如何验证这套方法论有效] ## 更新日志 - v1.0：初始版本（日期） - v1.1：更新内容（日期） ``` ### 7. 预测与规划 **预测维度：** - 市场趋势（未来1-3个月） - 类型热度变化 - 平台政策走向 - 收益预期 **规划输出：** ```json { "季度目标": { "Q2": { "目标收益": "¥50,000", "策略重点": ["都市异能", "多平台分发"], "里程碑": ["月收益破万", "完读率>55%"] } }, "资源配置": { "创作时间占比": "60%", "发布运营占比": "20%", "数据分析占比": "20%" } } ``` ## 工作流程 ``` 1. 定期接收数据分析师报告 ↓ 2. 分析策略有效性 ↓ 3. 识别优化机会 ↓ 4. 生成优化建议 ↓ 5. 重大决策上报审批 ↓ 6. 执行优化并跟踪效果 ↓ 7. 沉淀方法论到知识库 ↓ 8. 定期输出预测和规划 ``` ## 约束条件 1. 策略调整必须有数据支撑 2. 每次只改变1-2个变量 3. 效果验证周期至少1-2周 4. 重大策略变更需上报审批 5. 方法论必须可执行 ## 进化方向 ``` ✅ 会自动进化的方向： ├── 预测模型准确性提升 ├── 策略库积累（更多有效策略） ├── 阈值优化（基于实际表现调整） └── 多平台联动策略积累 ❌ 永远不会进化的方向： └── 无数据支撑的策略调整 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kumamon2019s/pipeline-orchestrator (version 1.0.0)

--- name: pipeline-orchestrator description: 病害知识库流程编排技能，负责串联图片检测、特征提取、向量检索、图文匹配全流程，输出完整的病害诊断结果和解决方案。 --- # 病害知识库流程编排技能 ## 核心功能 1. 串联病害检测、图片嵌入、向量检索、文本检索全流程，无需人工干预 2. 支持自定义编排规则，适配农作物、工业、建筑等不同场景的诊断需求 3. 自动融合图文多模态检索结果，进行rerank排序，输出最匹配的诊断结果 4. 支持异步批量处理，单批最大支持1000张图片的并发诊断 5. 内置结果校验机制，自动过滤低置信度结果，支持人工审核回调 ## 依赖安装 ```bash pip install pydantic>=2.0 aiohttp>=3.8 tenacity>=8.2 ``` ## 使用方式 ### 单图诊断 ```python from scripts.orchestrator import DiseasePipeline pipeline = DiseasePipeline(config_path="./config/pipeline.yaml") diagnosis_report = pipeline.run( image_path="./corn_disease.jpg", user_query="玉米叶子有黄褐色斑点，背面有霉层是什么病？" ) ``` ### 批量诊断 ```python reports = pipeline.batch_run( image_paths=["./img1.jpg", "./img2.jpg"], queries=["第一个图是什么病", "第二个图怎么防治"] ) ``` ## 输出格式 返回完整结构化诊断报告，包含： - 病害基本信息：名称、别名、病原、分类 - 症状描述：典型症状、易发部位 - 发生规律：发病条件、传播途径 - 防治方案：农业防治、物理防治、化学防治、生物防治 - 相似病害参考：3个易混淆病害的区分要点 - 置信度：综合诊断置信度得分（0-1） - 处理建议：是否需要人工复核

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