OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: aimlapihello/aiml-embeddings (version 1.0.0)

--- name: aimlapi-embeddings description: Generate text embeddings via AIMLAPI. Use for semantic search, clustering, or high-dimensional text representations with text-embedding-3-large and other models. env: - AIMLAPI_API_KEY primaryEnv: AIMLAPI_API_KEY --- # AIMLAPI Embeddings ## Overview Converts text into high-dimensional numerical representations (vectors) using AIMLAPI's embedding models like `text-embedding-3-large`. ## Quick start ```bash export AIMLAPI_API_KEY="sk-aimlapi-..." python3 {baseDir}/scripts/gen_embeddings.py --input "Laura is a DJ." ``` ## Tasks ### Generate embeddings Use `scripts/gen_embeddings.py` to get vector representations of text. ```bash python3 {baseDir}/scripts/gen_embeddings.py \ --input "Knowledge is power." \ --model text-embedding-3-large \ --dimensions 1024 \ --out-dir ./out/embeddings ``` ## References - `references/endpoints.md`: API schema and parameter details.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yb98k999/model-price-finder (version 1.0.0)

--- name: Global Model Price Finder description: Simple tool to fetch and view model pricing from TokenRouter, with optional account registration for extended access. --- ## Overview Quickly check real-time AI model prices from TokenRouter without complex routing. This tool connects to TokenRouter's public pricing API to show you current model costs. Optionally, register at [https://www.palebluedot.ai](https://www.palebluedot.ai) for extended features, though public pricing data is accessible without an account. ## Usage ``` # View all model prices with real-time pricing list model's pricing / 列出模型列表 # Enable a model in your configuration enable 1 / 启用 1 enable openai/gpt-4o-mini / 启用 openai/gpt-4o-mini ``` ## Core Commands ### `list` - View Prices Shows current pricing for all available models: - Model name and provider - Input token cost per million tokens - Output token cost per million tokens - Cache pricing where available ### `enable` - Configuration Quickly add models to your OpenClaw configuration at `~/.openclaw/openclaw.json`. ## TokenRouter Integration Connects directly to the public TokenRouter API at: `https://www.palebluedot.ai/openIntelligence/api/pricing` Public pricing data is available without authentication. Register at [https://www.palebluedot.ai](https://www.palebluedot.ai) to access additional features and models. ## Benefits - **Transparent Pricing**: View actual costs before using models - **Easy Access**: Public pricing available without registration - **Quick Setup**: Simple model configuration - **Multiple Providers**: Compare prices across different AI providers


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ninonano64/google-search-nino (version 1.0.0)

--- name: google-search description: Search the web using Google Custom Search Engine (PSE). Use this when you need live information, documentation, or to research topics and the built-in web_search is unavailable. --- # Google Search Skill This skill allows OpenClaw agents to perform web searches via Google's Custom Search API (PSE). ## Setup 1. **Google Cloud Console:** Create a project and enable the "Custom Search API". 2. **API Key:** Generate an API Key. 3. **Search Engine ID (CX):** Create a Programmable Search Engine at [cse.google.com](https://cse.google.com/cse/all), and get your CX ID. 4. **Environment:** Store your credentials in a `.env` file in your workspace: ``` GOOGLE_API_KEY=your_key_here GOOGLE_CSE_ID=your_cx_id_here ``` ## Workflow ... (rest of file) ## Example Usage ```bash GOOGLE_API_KEY=xxx GOOGLE_CSE_ID=yyy python3 skills/google-search/scripts/search.py "OpenClaw documentation" ```

path: _meta.json
content: ownerId: kn7ey18zr9mrrcpfc4zwy1brzd80bwjm
slug: google-search-nino
version: 1.0.0
publishedAt: 1769909754813

path: scripts/search.py
content: import sys
import json
import requests
import os

def google_search(query, api_key, cse_id, num_results=5):
    url = "https://www.googleapis.com/customsearch/v1"
    params = {
        'q': query,
        'key': api_key,
        'cx': cse_id,
        'num': num_results
    }
    response = requests.get(url, params=params)
    response.raise_for_status()
    return response.json()

if __name__ == "__main__":
    if len(sys.argv) < 2:
        print("Usage: python google_search.py <query> [num_results]")
        sys.exit(1)

    query = sys.argv[1]
    num_results = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv) > 2 else 5
    
    # We will pass these via env vars for security
    [REDACTED_SECRET]"GOOGLE_API_KEY")
    cse_id = os.getenv("GOOGLE_CSE_ID")

    if not api_key or not cse_id:
        print("Error: GOOGLE_API_KEY and GOOGLE_CSE_ID must be set in environment.")
        sys.exit(1)

    try:
        results = google_search(query, api_key, cse_id, num_results)
        print(json.dumps(results, indent=2))
    except Exception as e:
        print(f"Error: {str(e)}")
        sys.exit(1)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: arkerro/feishu-chat-importer (version 1.0.0)

--- name: feishu-chat-importer description: "Convert Feishu chat history exports into OpenClaw episodic memory format. Parses feishu_chat_YYYYMMDD.json files, normalizes messages, and writes daily episodic summaries to memory/episodic/. Trigger phrases: import feishu chat, convert feishu history, feishu memory import." metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📥","requires":{"bins":["python3"]},"env":[],"os":["win32","linux","darwin"],"homepage":"https://clawhub.com"}} --- # Feishu Chat History Importer Import Feishu chat history exports into OpenClaw episodic memory. Converts feishu JSON exports into daily episodic summaries that the Dreaming system can process and display in Imported Insights and Memory Palace views. ## Quick Start ```bash # Dry run — preview what would be imported python3 skills/feishu-chat-importer/scripts/batch.py --dir memory/Chat-history --dry-run # Import all Feishu chats python3 skills/feishu-chat-importer/scripts/batch.py --dir memory/Chat-history # Import only chats since a date python3 skills/feishu-chat-importer/scripts/batch.py --dir memory/Chat-history --since 2026-03-01 # Verbose — show every message python3 skills/feishu-chat-importer/scripts/batch.py --dir memory/Chat-history --dry-run --verbose ``` ## How It Works 1. **Read** `feishu_chat_YYYYMMDD.json` files from the source directory 2. **Group** messages by date (from `create_time` / millisecond timestamp) 3. **Normalize** each message to `{role, content, timestamp}` - `sender.sender_type = "user"` → role = `user` - `sender.sender_type = "app"` → role = `assistant` (Feishu bot = AI) 4. **Write** daily episodic summaries to `memory/episodic/YYYY-MM-DD.md` 5. **Dreaming** processes episodic files → appears in Imported Insights + Memory Palace ## Output Format Writes to `memory/episodic/YYYY-MM-DD.md`: ```markdown ## Feishu Chat: <chat_id> (2026-03-19) - Messages: <count> - Participants: user_id, app_id ### user (首长): message content here... ### assistant (飞书机器人): message content here... ``` ## Key Concepts - **Daily grouping**: All messages from the same YYYYMMDD file land in the same episodic file - **Deduplication**: Chat IDs tracked — re-running never creates duplicates - **Role mapping**: User messages → `user`, App/bot messages → `assistant` - **Content extraction**: Handles `text` and `post` msg_type automatically - **OPENCLAW_WORKSPACE**: Set this env var to point imports to the right agent workspace ## Source Format Expects Feishu export files named `feishu_chat_YYYYMMDD.json` with this structure: ```json [ { "message_id": "om_xxx", "chat_id": "oc_xxx", "create_time": "1773899372102", "msg_type": "text|post", "sender": { "id": "ou_xxx", "sender_type": "user|app" }, "body": { "content": "{\"text\":\"message text\"}" // text type // or "content": "{\"title\":\"\",\"content\":[[{\"tag\":\"text\",\"text\":\"...\"}]]}" // post type } } ] ```


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Skill: luoshanya/yuancangip (version 1.0.1)

--- name: yuancangip display_name: IP 电商潜力分析 description: >- 输入一个 IP（动漫、影视、文创等）名称，自动获取其近两年电商销售数据，并生成含年度对比、趋势、潜力评估的专业报告。 version: 1.0.1 tags: - IP - 电商 - 数据分析 triggers: - "分析一下 IP {query}" - "帮我评估 IP {query}" - "看看 {query} 的电商表现" - "{query} 这个 IP 怎么样" - "配置 IP 电商 MCP" --- ## 角色 你是一个 IP 商业分析师，可通过 MCP 工具获取 IP 的电商销售数据。 ## 首次使用：配置 MCP 服务 如果用户尚未配置 `ip-data` MCP 服务，或说出「配置 IP 电商 MCP」，请按以下步骤引导： 1. **询问用户的 Token** > 请提供你的 API 访问令牌（Token）。 > 如果你还没有 Token，可以前往 https://www.yuancangip.com/ 获取并充值。 2. **输出配置代码** 得到 Token 后，请让用户将以下 JSON 代码段添加到 `~/.openclaw/openclaw.json` 的 `mcpServers` 字段中： ```json { "mcpServers": { "ip-data": { "type": "http", "url": "http://39.108.187.200:5210/yc_data/get_ip_data", "headers": { "Authorization": "Bearer sk-用户提供的Token" } } } } --- ## 可用 MCP 工具 - `get_ip_data`：通过 IP 名称获取近两年的电商销售数据。 参数： - `ip_name`（字符串，必填）：准确的 IP 名称，如“海贼王”、“故宫文创”。 工具返回的数据是一个 JSON 对象，包含以下可能的字段（部分年份可能缺失）： - `IP名字`、`一级标签`、`二级标签`、`IP简介`、`诞生地区`、`诞生时间` - `2024年销售量`、`2024年销售额`、`2024年在售商品类目数`、`2024年类目均价`、`2024年价格中位数`、`2024年电商店铺数` - `2025年销售量`、`2025年销售额`、`2025年在售商品类目数`、`2025年类目均价`、`2025年价格中位数`、`2025年电商店铺数` ## 分析流程 1. 从用户消息中准确提取 IP 名称（如“海贼王”、“原神”、“故宫文创”）。如果用户未明确给出 IP，请要求用户补充。 2. 调用 `get_ip_data`，传入 `ip_name`。如果返回错误码，告知用户“未找到该 IP 的数据，请检查名称是否正确”。 3. 收到数据后，按以下维度进行深度分析： - **IP 基础画像**：类型、简介、诞生时间/地区。 - **年度对比**（如果两年数据都存在）：计算销售额、销量、均价、店铺数的同比变化率，判断 IP 是在上升期、平台期还是衰退期。 - **市场规模**：当年总销售额、总销量、参与店铺数、商品类目丰富度。 - **消费者画像**：均价与价格中位数反映价格定位，类目均价反映主力价格带。 - **商品生态**：在售商品类目数越多，说明 IP 衍生开发越成熟。 4. 根据以上数据，给出 **IP 潜力评估**（⭐高 / ⭐中 / ⭐低），并给出具体理由。评估可从以下角度： - 用户消费意愿（销售额绝对值与增速） - 商品丰富度（类目数量与变化） - 市场热度（店铺数、销量变化） - 价格健康度（均价与中位数差距合理，没有恶性低价竞争） 5. 最后，用分析结果给出 1～2 条具体的商业化运营建议（例如：可加强高端产品线、利用 IP 周年放大销量、拓展更多衍生品类等）。 ## 报告模板 请严格按照此模板输出最终回复，直接填充内容，不要遗留任何占位符。 ```markdown ## 🎯 IP 电商分析报告：{IP名字} **报告时间**：{当前日期} ### 📌 IP 基础信息 - **类型**：{一级标签} > {二级标签} - **简介**：{IP简介} - **诞生时间/地区**：{诞生时间} / {诞生地区} ### 📊 近两年电商表现对比 | 指标 | 2024 年 | 2025 年 | 同比变化 | |------|---------|---------|----------| | 销售额 | ¥{2024年销售额} | ¥{2025年销售额} | {+xx%} | | 销售量 | {2024年销售量} 件 | {2025年销售量} 件 | {+xx%} | | 店铺数 | {2024年电商店铺数} 家 | {2025年电商店铺数} 家 | {+xx%} | | 商品类目数 | {2024年在售商品类目数} 个 | {2025年在售商品类目数} 个 | {+xx%} | | 类目均价 | ¥{2024年类目均价} | ¥{2025年类目均价} | {+xx%} | | 价格中位数 | ¥{2024年价格中位数} | ¥{2025年价格中位数} | {+xx%} | > **注意**：如果某一年数据缺失，该行可省略或注明“暂无数据”；如果两年数据都有，必须计算同比变化百分比。 ### 📈 趋势解读 {结合数据描述 IP 销售额与销量的整体走势。例如：该 IP 2025 年销售额同比大幅增长 xx%，市场热度持续攀升；衍生品类目增多，说明授权厂商活跃度提升……} ### 💰 市场特征 - **主力价格带**：集中在 ¥{xx} ～ ¥{xx} 之间（参考均价与中位数）。 - **商品丰富度**：{高/中/低}，在售类目覆盖 {xx} 个细分品类。 - **店铺参与度**：{xx} 家店铺正在销售该 IP 衍生品，属于{头部集中/百花齐放}型市场。 ### 🚀 IP 潜力评估：⭐{高/中/低} **评估依据**： - 消费意愿：{强/中/弱}（年销售额 {xx}，增速 {xx}%） - 商品生态：{成熟/成长/初级}（类目数 {xx}，{增加/减少}趋势） - 市场热度：{高热/平稳/降温}（店铺数 {xx}，{增加/减少}趋势） - 价格健康度：{健康/偏低/偏高}（均价与中位数接近，消费分布均匀） ### 💡 运营建议 {1. 建议一；2. 建议二。例如：利用 IP 周年庆推出限量款，拉动高价产品；增加服饰、家居等新品类授权，扩大衍生品矩阵。}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: virtual-ny/clawpulse-bridge (version 2.0.4)

--- name: clawpulse description: Configure and maintain ClawPulse integration for OpenClaw, including token-protected status bridge, Tailscale-safe access, iOS endpoint/token defaults, and troubleshooting for ATS/auth/sync issues. Use when setting up a new machine, rotating tokens, fixing ClawPulse connectivity, or enabling assistant name + token usage + thought metadata in status responses. --- # ClawPulse ## Overview Set up a secure status bridge from OpenClaw to ClawPulse and keep it working with minimal manual steps. ## Dependencies - Required: `openclaw`, `python3` - Optional (remote access only): `tailscale` ## Quick Workflow 1. One-command bootstrap (recommended): `bash scripts/bootstrap_clawpulse.sh --apply`. 2. This runs bridge + monitor setup, then prints QR/token for app import. 3. Default bind is remote-ready (`0.0.0.0`) for mobile devices on Tailscale/LAN. 4. If sync fails, use the troubleshooting checklist. ## Step 1 — Bootstrap the bridge Run: ```bash # Dry-run: generate token/server file and print settings (no background process) bash scripts/setup_clawpulse_bridge.sh # Start service (remote-ready default + QR) bash scripts/setup_clawpulse_bridge.sh --apply # Optional local-only mode (hardened) BIND_HOST=127.0.0.1 bash scripts/setup_clawpulse_bridge.sh --apply ``` Expected outputs: - endpoint (local or Tailscale format) - bearer token - bind host/port and log path ## Step 2 — Validate response contract The bridge response should include at least: ```json { "online": true, "assistantName": "OpenClaw", "workStatus": "工作中", "tokenUsage": {"prompt": 1, "completion": 2, "total": 3}, "thought": "..." } ``` ## Step 3 — Wire the app Use in ClawPulse: - URL: `http://<tailscale-or-lan-ip>:8787/health` - [REDACTED_SECRET] token from setup script - Polling default: 5s (more responsive) ## Monitor mode (recommended) Use monitor as the public endpoint, keep bridge as internal source. ```bash # Start/restart monitor (reads bridge and applies anti-flap state machine) bash scripts/setup_clawpulse_monitor.sh --apply ``` Then configure app with monitor endpoint/token (from script output or QR), not bridge token. ## Troubleshooting - HTTP blocked on iOS: ensure app Info.plist has ATS exception for development, or use HTTPS. - 401 auth error: token mismatch; regenerate and reapply. - 403 forbidden: source IP is not local/Tailscale; confirm the device is connected to Tailscale. - Timeout: check bridge process and network reachability. - Wrong display name: update `workspace/IDENTITY.md` Name field. ## Token rotation Re-run setup script with `ROTATE_TOKEN=1`: ```bash ROTATE_TOKEN=1 bash scripts/setup_clawpulse_bridge.sh ``` Update token in ClawPulse immediately.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: liujw0214/hotspot-writer (version 1.1.0)

--- name: hotspot-writer description: 全网热点自动抓取+文案生成。抓取微博/知乎/抖音热搜，生成适配多平台的小红书/抖音/公众号文案，自动存档沉淀。用于用户说蹭热点、写热点、追热点、写文案。 --- # 全网热点抓取与文案生成系统 抓热点 + 写文案 + 自动存档，一条龙。 ## 核心功能 ### 1. 热点抓取 支持平台： - 微博热搜 - 知乎热榜 - 抖音热榜 - 即刻热榜 - 百度热搜 ```bash # 查看今日热点 查看今天微博热搜前10 # 按类别筛选 最近有哪些科技热点？ 今天有哪些娱乐热点？ # 持续监控 监控 xx 话题 2 小时，有新动态就告诉我 ``` ### 2. 文案生成 生成的文案适配： - 小红书：图文风格，种草笔记 - 抖音：短视频口播脚本，15-60秒 - 公众号：深度文章结构 - 微博：短动态，带话题 ```bash # 基于热点生成文案 针对"xx热点"写一条小红书文案 把这个热点写成抖音口播脚本 ``` ### 3. 自动存档 ```bash # 存档结构 hotspot-archive/ ├── 2026-05-03/ │ ├── weibo-trending.md │ ├── zhihu-trending.md │ └── articles/ │ ├── 小红书_xx热点.md │ ├── 抖音_xx热点.md │ └── 公众号_xx热点.md ``` ## 工作流 ``` 1. 抓取热点 └── 定时任务 / 手动触发 2. 筛选适合的热点 └── 根据你的定位筛选 3. 生成多平台文案 └── 小红书 + 抖音 + 公众号 4. 存档沉淀 └── 原始热点 + 生成文案归档 5. 用户审批发布 └── 你审核后发布 ``` ## 热点监控配置 ```yaml # 可配置监控间隔 monitor_interval: 2h # 每2小时检查一次 # 可配置关键词白名单 keywords: include: ["AI", "科技", "数码"] exclude: ["娱乐八卦"] # 可配置输出平台 platforms: ["xhs", "douyin", "weibo"] ``` ## 文案输出示例 **小红书文案：** ``` 🔥 AI 重磅更新！这次真的变天了 刚刷到 Anthropic 发布新模型， 看完只想说：之前用的都是什么？ 3 个核心升级点： 1. 速度提升 2 倍 2. 理解力更接近人类 3. 成本直接砍半 已经开始用了，真的香。 #AI #新科技 #效率工具 #种草 ``` **抖音口播脚本：** ``` 【开头3秒】 AI 又发布重磅更新，这次真的不一样。 【核心内容】 这次升级了 3 个地方： 第一，速度快了一倍 第二，理解能力更接近人了 第三，成本直接降了一半 【结尾】 我已经用上了，链接评论区。 ``` ## 安装 本技能需要网络访问，无额外依赖。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain1/attestation (version 1.0.0)

--- name: "attestation" version: "1.0.0" description: "Analyze attestation operations. Use when you need to understand attestation mechanisms, evaluate protocol security, or reference on-chain concepts." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [attestation, blockchain, cli, tool] category: "blockchain" --- # Attestation Analyze attestation operations. Use when you need to understand attestation mechanisms, evaluate protocol security, or reference on-chain concepts. ## When to Use - **status**: Show current status - **add**: Add new entry - **list**: List all entries - **search**: Search entries - **remove**: Remove entry by number - **export**: Export data to file - **stats**: Show statistics - **config**: View or set config ## Commands ### `status` ```bash scripts/script.sh status ``` Show current status ### `add` ```bash scripts/script.sh add ``` Add new entry ### `list` ```bash scripts/script.sh list ``` List all entries ### `search` ```bash scripts/script.sh search ``` Search entries ### `remove` ```bash scripts/script.sh remove ``` Remove entry by number ### `export` ```bash scripts/script.sh export ``` Export data to file ### `stats` ```bash scripts/script.sh stats ``` Show statistics ### `config` ```bash scripts/script.sh config ``` View or set config ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration Use `scripts/script.sh config <key> <value>` to customize behavior. | Variable | Description | |----------|-------------| | `ATTESTATION_DIR` | Data directory (default: ~/.attestation/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: dox012/meme-lord (version 1.2.1)

--- name: meme-lord description: 中文互联网玩梗技能 v2.1。支持四大功能：识梗（联网溯源+出处链接+可信度标注）、造梗、接梗、梗融合。v2.1 优化：两轮搜索策略（先泛搜再精搜）、百度优先、双重含义识别。触发条件：用户说"玩梗"、"这是什么梗"、"造个梗"、"接梗"、"meme"、"整活"、"抽象"。 --- # Meme Lord 🎭 v2.1 — 中文互联网玩梗大师 ## v2.1 更新要点（基于实战经验） - 🔄 **两轮搜索策略**：第一轮泛搜 → 判断是否命中梗含义 → 第二轮精搜加平台关键词 - 🏆 **百度优先**：实测百度是中文梗最可靠的源（其他站反爬严重） - 🎭 **双重含义识别**：很多梗有"正经含义"和"梗含义"两层，必须都识别 - 🔍 **搜索词公式优化**：`"[梗原文]" + 梗 + 出处 + B站/抖音/小红书` --- ## 四大核心功能 ### 1. 🔍 识梗（Meme Decoder） **触发词**："这是什么梗"、"什么意思"、"出处是什么"、"explain meme" **回答模板：** ``` 🔍 【梗名】 📖 出处：[来源平台/事件/人物] 📅 流行时间：[大约时间] [🔥热梗/👑经典/⏰过时/🆕新梗] 💬 含义：[一句话解释] 🎯 用法：[使用场景 + 示例] ⚡ 变体：[常见变体/衍生梗] 🔗 参考：[出处URL或来源描述] 📊 可信度：[✅已验证 / ⚠️模型记忆 / ❓未确认] ``` **🔄 两轮搜索策略（v2.1 核心改进）：** **第一轮：泛搜** ``` 百度搜索：[梗名] 梗 出处 ``` - 如果结果命中了梗的网络含义 → 直接整理输出 - 如果结果只给了正经/字面含义 → 进入第二轮 **第二轮：精搜（加平台关键词）** ``` 百度搜索："[梗原文]" 梗 抖音 小红书 B站 ``` - 加引号精确匹配原文 - 加平台关键词过滤出网络梗含义 - 如果仍然没有 → 标注 ⚠️模型记忆 **搜索源优先级（实测排序）：** 1. ⭐ `web_search`（Perplexity，如有 API Key）— 最优 2. ⭐ 百度搜索 `web_fetch` — 最可靠的兜底 3. 知乎 — 偶尔有深度解析 4. 萌娘百科/小鸡词典/B站 — 反爬严重，成功率低 **双重含义识别（v2.1 新增）：** 很多词/缩写同时有正经含义和梗含义，必须两层都给： - MVP：🏀最有价值球员 vs 🎮小明剑魔的家庭分工吐槽 - ICU：🏥重症监护室 vs 💬"I see you"（我看到你了） - CT：🏥计算机断层扫描 vs 💬"吃糖" - 如果只给一层含义，可能答非所问 **可信度规则：** - ✅ **已验证**：联网找到了权威出处（百科/视频/高赞帖） - ⚠️ **模型记忆**：联网未找到，基于训练数据（标注"以下为模型记忆，可能不准确"） - ❓ **未确认**：连模型也不确定，坦诚说"这个梗我不太了解" ### 2. 🎨 造梗（Meme Maker） **触发词**："造个梗"、"梗化"、"整活"、"变成梗" **造梗技术库（7种）：** | 技术 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 谐音梗 | 同音/近音替换 | "蕉绿"（焦虑）、"我太南了"（难） | | 缩写梗 | 拼音首字母 | yyds、xswl、bsbl | | emoji 梗 | 用 emoji 替代文字 | 🐮🍺（牛逼） | | 反转梗 | 前半句正经后半句反转 | "我不是针对谁，我是说在座的各位..." | | 叠加梗 | 经典句式套用 | "XX：不是，哥们！" | | AB 梗 | 两个事物类比 | "xx 就是 xx 界的 xx" | | 古文梗 | 用文言文说现代事 | "臣闻之：996者，福报也" | ### 3. 🤝 接梗（Meme Chain） **触发词**："接梗"、"接下一句"、"对暗号" 支持：对暗号、接台词/名场面、接歌词、接梗接力。 不确定的接法先搜一下确认再接。 ### 4. 🧬 梗融合（Meme Fusion） **触发词**："梗融合"、"混搭梗"、"fusion" 融合方法：句式嫁接、人物串场、语境穿越、梗的叠罗汉。 --- ## 🔥 热梗雷达 **触发词**："最近有什么梗"、"热梗"、"trending memes" 执行流程：百度热搜/微博热搜/B站热门 → 筛选梗元素 → top 5 整理输出。 --- ## 梗的时效性标注 - 🔥 **热梗**：当前正在流行（近 3 个月） - 👑 **经典**：永不过时（超过 1 年仍活跃） - ⏰ **过时**：已经很少有人用 - 🆕 **新梗**：刚出现不到 1 个月 ## 梗的边界 **❌ 不碰**：种族/性别歧视、政治敏感、恶意攻击、涉未成年人不当内容 **⚠️ 谨慎**：谐音梗（可能扣钱💰）、地域梗、饭圈梗 ## 联网策略总结 | 功能 | 是否联网 | 策略 | |------|---------|------| | 识梗 | **必须** | 两轮搜索，百度优先 | | 造梗 | 不需要 | 创作型任务 | | 接梗 | 不确定时搜 | 确认后再接 | | 热梗雷达 | **必须** | 抓热搜榜单 | ## 与其他技能的组合 - **play-dumb + meme-lord**：装傻玩梗，更好笑 - **play-smart + meme-lord**：学术方式解析梗，过度分析的乐趣 - **joke-teller + meme-lord**：梗笑话双重暴击


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: nodermachine/flight-price-comparison (version 1.0.0)

--- name: flight-price-comparison description: 机票比价技能，通过浏览器自动化访问飞猪、携程等平台，查询指定日期和航线的航班价格，对比后返回最低价和推荐航班。使用场景：(1) 查询单程/往返机票价格，(2) 多平台比价找最低价，(3) 监控机票价格变化，(4) 规划最优出行方案。需要用户提前在 TOOLS.md 中配置账号密码。 --- # 机票全网比价 Skill 自动对比飞猪、携程、去哪儿等平台的机票价格，帮您找到全网最低价！ --- ## 🚀 快速开始 ### 前置准备 1. **配置账号信息** - 在 `TOOLS.md` 中添加各平台账号密码 2. **确保浏览器可用** - 使用内置 `openclaw` profile 3. **提供查询信息** - 出发地、目的地、日期、单程/往返 ### 使用示例 ``` # 简单查询 帮我查一下 3 月 20 日北京到上海的机票 # 往返查询 查 3 月 20 日北京飞三亚，3 月 25 日返回的机票 # 指定平台 用携程和飞猪对比一下明天广州到成都的机票价格 # 多人查询 查一下 4 月 1 日深圳到东京，2 大 1 小的机票 ``` --- ## 📋 查询参数 | 参数 | 必填 | 说明 | 示例 | |------|------|------|------| | 出发地 | ✅ | 城市名或机场代码 | 北京/PEK | | 目的地 | ✅ | 城市名或机场代码 | 上海/SHA | | 出发日期 | ✅ | 日期格式 | 2026-03-20/明天/下周一 | | 返回日期 | ❌ | 往返时需要 | 2026-03-25 | | 舱位等级 | ❌ | 经济舱/商务舱/头等舱 | 经济舱（默认） | | 乘客信息 | ❌ | 成人/儿童/婴儿数量 | 1 成人（默认） | --- ## 🔧 脚本使用说明 ### 基本查询 ```bash python scripts/search_flights.py --from 北京 --to 上海 --date 2026-03-20 ``` ### 往返查询 ```bash python scripts/search_flights.py --from 北京 --to 三亚 --date 2026-03-20 --return-date 2026-03-25 ``` ### 指定平台 ```bash python scripts/search_flights.py --from 广州 --to 成都 --date 明天 --platforms 携程，飞猪 ``` ### 多人查询 ```bash python scripts/search_flights.py --from 深圳 --to 东京 --date 4 月 1 日 --adults 2 --children 1 ``` --- ## 🌐 支持的平台 | 平台 | 网址 | 登录方式 | 特点 | |------|------|----------|------| | **飞猪** | fliggy.com | 账号密码/扫码 | 阿里系，会员优惠多 | | **携程** | ctrip.com | 账号密码/扫码 | 航班最全，服务好 | --- ## 📊 输出格式 ### 比价结果 ```markdown ## ✈️ 机票比价结果 **航线：** 北京 → 上海 **日期：** 2026-03-20 **舱位：** 经济舱 **乘客：** 1 成人 ### 价格对比 | 平台 | 最低价 | 航班 | 时间 | 航司 | |------|--------|------|------|------| | 🥇 去哪儿 | ¥580 | MU5101 | 08:00-10:15 | 东方航空 | | 🥈 飞猪 | ¥599 | CA1501 | 09:00-11:15 | 中国国航 | | 🥉 携程 | ¥620 | MU5103 | 10:00-12:15 | 东方航空 | ### 💡 推荐 **最便宜：** 去哪儿 ¥580（比均价便宜¥40） **时间最好：** 携程 MU5103 10:00 起飞 **航司偏好：** 根据会员等级选择 ### 🔗 预订链接 - [去哪儿预订](链接) - [飞猪预订](链接) - [携程预订](链接) ``` --- ## ⚙️ 账号配置 在 `TOOLS.md` 中添加： ```markdown ### 机票比价账号 **飞猪** - 账号：手机号 - 密码：xxx **携程** - 账号：手机号 - 密码：xxx **去哪儿** - 账号：手机号 - 密码：xxx ``` ⚠️ **安全提示：** 账号密码仅用于浏览器自动登录，不会发送给任何第三方。 --- ## 🎯 高级功能 ### 价格监控 设置 cron 任务监控特定航线价格变化： ``` 每天 9:00 监控北京 - 三亚航线，低于 1000 元时通知我 ``` ### 灵活日期比价 对比前后 3 天的价格，找最便宜的出行日期： ``` 查北京到上海，3 月 20 日前后 3 天哪天最便宜 ``` ### 多城市对比 同时查询多个目的地的价格： ``` 查 3 月 20 日北京出发，到三亚/厦门/昆明，哪里最便宜 ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **价格时效性** - 机票价格实时变动，查询结果仅供参考 2. **登录状态** - 首次使用需要登录，后续会保持会话 3. **验证码处理** - 遇到验证码需要人工介入 4. **会员价格** - 各平台会员价格可能不同，建议登录后查看 5. **退改签政策** - 低价票可能退改签限制多，请注意查看 --- ## 🔧 故障排查 ### 常见问题 **Q1: 无法登录平台** - 检查账号密码是否正确 - 可能需要扫码登录 - 清除浏览器缓存后重试 **Q2: 查询结果为空** - 检查日期是否已过期 - 检查航线是否存在 - 尝试其他日期 **Q3: 价格对比不准确** - 确保各平台查询条件一致 - 注意是否包含机建燃油费 - 检查是否有平台优惠券 --- ## 📚 参考资料 - [飞猪](https://www.fliggy.com/) - [携程](https://www.ctrip.com/) - [去哪儿](https://www.qunar.com/) - [航旅纵横](https://www.umetrip.com/) - 航班动态查询 --- **最后更新：** 2026-03-12 **维护者：** Luna


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