OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: freedompixels/cn-smart-email (version 1.2.5)

--- slug: cn-smart-email name: 智能邮件助手 description: "cn-smart-email。纯Python标准库，无需API Key。" keywords: smart, email version: "1.0.0" author: 千策 --- # 邮件分类与回复助手 分类邮件并提供回复模板。 ## 功能 - 邮件分类（工作/个人/通知/广告） - 回复模板生成 - 中文邮件场景支持 ## 用法 ```bash python3 scripts/smart_email.py --classify "邮件内容" python3 scripts/smart_email.py --reply "邮件内容" --tone formal ``` ## 依赖 - Python 3.7+（标准库，无外部依赖）

path: scripts/smart_email.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""cn-smart-email 邮件分类与回复助手"""
import json
import sys
import re

CATEGORIES = {
    "工作": ["会议", "项目", "报告", "审批", "任务", "截止", "需求", "进度"],
    "个人": ["家", "朋友", "周末", "聚会", "生日", "旅行"],
    "通知": ["提醒", "确认", "验证", "通知", "更新", "系统"],
    "广告": ["优惠", "折扣", "促销", "限时", "免费", "领取"],
}

REPLY_TEMPLATES = {
    "formal": "您好，\n\n感谢您的来信。关于{topic}，我将在{time}前回复您。\n\n此致",
    "casual": "嗨，\n\n收到！关于{topic}，我稍后回复你~",
    "brief": "收到，稍后回复。",
}

def classify(text):
    scores = {}
    for cat, keywords in CATEGORIES.items():
        score = sum(1 for kw in keywords if kw in text)
        scores[cat] = score
    if max(scores.values()) == 0:
        return "其他"
    return max(scores, key=scores.get)

def generate_reply(text, tone="formal"):
    template = REPLY_TEMPLATES.get(tone, REPLY_TEMPLATES["formal"])
    topic = text[:20] + "..." if len(text) > 20 else text
    return template.format(topic=topic, time="2个工作日内")

def main():
    if len(sys.argv) < 2:
        print("用法: smart_email.py --classify <文本> | --reply <文本> [--tone formal|casual|brief]")
        return
    
    action = sys.argv[1]
    text = " ".join(sys.argv[2:]) if len(sys.argv) > 2 else ""
    
    # Parse --tone
    tone = "formal"
    if "--tone" in sys.argv:
        idx = sys.argv.index("--tone")
        if idx + 1 < len(sys.argv):
            tone = sys.argv[idx + 1]
        text = text.replace("--tone", "").replace(tone, "").strip()
    
    if action == "--classify":
        cat = classify(text)
        print(json.dumps({"category": cat, "text": text[:50]}, ensure_ascii=False))
    elif action == "--reply":
        reply = generate_reply(text, tone)
        print(reply)
    else:
        print(f"未知操作: {action}")

if __name__ == "__main__":
    main()


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jiaqi-guo-0114/psychology-research-assistant (version 1.0.0)

# Skill: Psychology Research Assistant ## Description A comprehensive skill for conducting psychology research, including literature search, systematic review support, meta-analysis assistance, and research methodology guidance. ## Triggers - "psychology research" - "literature review" - "systematic review" - "meta-analysis" - "research methodology" - "PRISMA" - "GRADE" ## Capabilities ### 1. Literature Search - Search psychology databases for relevant studies - Filter by year, journal, methodology - Find related citations ### 2. Systematic Review Support - Help design search strategy - PRISMA 2020 checklist guidance - Study selection framework - Data extraction templates ### 3. Meta-Analysis Assistance - Effect size conversion (OR, RR, SMD) - Heterogeneity assessment (I², Q-statistic) - Publication bias detection (Egger's test, Funnel plot) - Random effects model guidance - R metafor code generation ### 4. Research Methodology - Study design recommendations - Sample size calculation - Bias assessment tools - Evidence quality rating (GRADE) ### 5. Writing Support - Abstract structure - Methods section guidance - Results presentation - Discussion framework ## Data Sources - PubMed/MEDLINE - PsycINFO - Web of Science - Scopus - Cochrane Library - PsyArXiv (preprints) ## Output Format Structured research summaries with: - Study characteristics - Key findings - Methodological quality - Effect sizes - Confidence intervals ## Examples ``` User: Find recent meta-analyses on loneliness intervention Skill: Searches databases, returns list with effect sizes User: Help with PRISMA flow diagram Skill: Provides template and guidance User: Convert correlation to OR Skill: Uses formula OR = exp(3r/2), explains approximation ``` --- ## Implementation Notes - Use web_search for literature discovery - Apply statistical formulas carefully - Always cite sources - Update knowledge base regularly


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lgugeng/easyclass-auto-improve (version 1.3.0)

--- name: auto-improve description: "Automated development workflow with task board management, code quality checks, and continuous improvement. Perfect for auto-coding projects every 30 minutes." metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["git", "python3"] }, "install": [], }, } --- # Auto-Improve Skill 自动化开发工作流，包含任务看板管理、代码质量检查、部署测试、持续改进、限流早停、编辑防呆。 ## 特性 - **任务看板管理**：读取和更新 TASKS.md - **多语言支持**：Python、JavaScript、TypeScript 等 - **代码质量检查**：语法检查、静态分析、安全扫描 - **部署测试**：提交前自动测试 - **持续改进**：每轮迭代学习 - **限流早停**：检测到 429/rate_limit 立刻停止本轮 - **编辑防呆**：防止无实质变更的编辑导致失败 - **并发降压**：每轮只做 1 个任务，最多改 4 个文件 ## 使用场景 - 自动编码项目（每 30 分钟执行一次） - 持续开发 - 任务驱动开发 - 质量保证自动化 ## 工作流程 1. **准备**：强制同步最新代码（git fetch + reset --hard + pull） 2. **任务选择**：读取 TASKS.md，选择下一个未完成任务 3. **实施**：编码实现 4. **质量检查**：语法、lint、安全 5. **部署测试**：提交前测试 6. **提交推送**：版本控制 7. **任务更新**：标记任务完成 8. **生成报告**：执行结果汇报 ## 并发降压机制 每轮执行必须遵守： 1. 同一轮只实现 1 个任务 2. 每个任务最多创建/修改 4 个文件 3. 语法检查失败时，最多修复 1 次 4. 部署测试失败时，最多修复 1 次 5. 不要把规划、生成、修错、测试压在同一口气里 ## 限流早停机制 如果任何一步出现以下错误： - `API rate limit reached` - `429 Too many requests` - `FailoverError` - `rate_limit` 则必须立即执行： 1. 立刻停止当前任务，不再继续后续步骤 2. 不再尝试重试本轮任务 3. 在输出中明确记录：本次因限流早停 4. 建议下次执行延后 30 分钟冷却 5. 仅输出简短失败说明，不要生成长报告 ## 编辑文件防呆规则 1. 编辑文件前，必须先 read 文件，获取最新内容 2. 对比 oldText 和 newText，确认确实有实质差异 3. 如果 oldText 和 newText 完全一致，跳过这次 edit 4. 如果 edit 返回 "The replacement produced identical content"，记录为无实质变更，继续执行后续步骤 5. 如果 edit 返回其他错误，记录错误，最多重试 1 次 6. 不要反复对同一个文件做相同的 edit 操作 ## 配置说明 可以通过修改定时任务的 prompt 来自定义： - **项目路径**：代码所在目录 - **任务看板**：TASKS.md 的位置和格式 - **质量工具**：使用哪些 linter/分析器 - **测试策略**：提交前如何测试 - **Git 设置**：远程 URL、分支策略 ## 任务看板格式 在项目根目录创建 `TASKS.md`： ```markdown # 项目任务 ## P0 - MVP（必须完成） - [ ] 用户认证系统 - [ ] 数据库模型 - [ ] API 端点 ## P1 - 重要 - [ ] 输入验证 - [ ] 错误处理 - [ ] 日志系统 ## P2 - 锦上添花 - [ ] 性能优化 - [ ] 文档 - [ ] 单元测试 ``` ## 最佳实践 1. **提交前先测试** - 部署并验证功能 2. **小而专注的任务** - 每个任务应能在一轮内完成 3. **清晰的任务描述** - 包含足够的实现细节 4. **定期回顾** - 定期检查和更新任务优先级 5. **备份策略** - 保留重要配置的备份 6. **限流早停** - 检测到限流立刻停止，不要死循环 7. **编辑防呆** - 编辑前先确认有实质变更 ## 安全说明 - 安全存储敏感凭证（不要放在 TASKS.md 中） - 使用环境变量进行配置 - 定期使用 bandit/safety 进行安全扫描 - 保持依赖更新 ## 故障排除 ### 常见问题 1. **Git 认证失败**：检查远程 URL 和凭证 2. **找不到任务**：检查 TASKS.md 格式和位置 3. **质量检查失败**：查看 linter 输出并修复问题 4. **部署测试失败**：检查服务依赖和端口 5. **API 限流**：启用限流早停机制，等待冷却后重试 6. **编辑失败**：检查是否做了无实质变更的编辑 ### 调试模式 在工作流中添加详细日志： ```bash set -x # 启用调试输出 ``` ## 贡献 欢迎扩展此技能： - 添加新的质量工具 - 支持更多编程语言 - 自定义测试策略 - 添加通知系统 - 增强限流早停机制 ## 许可证 MIT 许可证 - 自由修改和分发。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: architect-sis/sis-skill (version 1.0.0)

# S.I.S. - Sovereign Intelligence System **Equilibrium-Native Reasoning for OpenClaw** ## Overview S.I.S. adds equilibrium-constrained reasoning to your OpenClaw assistant. Every operation maintains balance (ΣΔ = 0), ensuring coherent, self-validating responses that can't drift into inconsistent states. ## Core Principle ``` Input ≡ Symbol ≡ Operation ≡ Execution ≡ Persistence ≡ Output ``` Traditional AI: Process input → generate output → hope it's coherent. S.I.S.: Operations that violate equilibrium constraints **cannot execute**. ## What It Does - **Equilibrium-Enforced Reasoning**: Responses maintain internal balance - **Self-Validating State**: Invalid states are rejected at the computational level - **Adaptive Equilibrium Protocol (AEP)**: sense → quantify → compensate → iterate - **Symbol-Grounded Operations**: 18 primary symbols across 5 tiers ## Installation Copy this skill folder to your OpenClaw workspace: ```bash cp -r sis-skill ~/.openclaw/workspace/skills/sis ``` ## Usage Once installed, S.I.S. reasoning is available to your assistant. The equilibrium constraint applies automatically to operations that use the skill. ### Example Invocations **Balanced Analysis:** ``` Analyze this decision using equilibrium constraints ``` **Validated State Changes:** ``` Update my project status with S.I.S. validation ``` **Convergent Problem Solving:** ``` Find the balanced solution to this tradeoff ``` ## The 18 Symbols (5 Tiers) ### Tier 1: Fundamental - `∆` Delta - change, difference, operation - `⇄` Bidirectional - relationship, equilibrium lock - `⊕` Synthesis - superposition, parallel execution - `◇` Cycle - iteration, recursion - `⟡` Convergence - optimization, balance point ### Tier 2: Data - `◈` Container - holds value, encapsulates state - `⟐` Query - request, lookup - `⟠` Collapse - select from superposition - `⟢` Flow - movement, sequencing ### Tier 3: Consensus - `☆` Validation - check equilibrium constraint - `✦` Consensus - require agreement - `⬡` Vault - persist immutably - `⬢` Replication - distribute redundantly ### Tier 4: Meta - `◌` Invert - reverse operation - `◎` Nest - recursive application - `◯` Align - synchronize globally - `❈` Emerge - pattern formation ### Tier 5: Sovereignty - `⟶` Upload - prepare for transfer - `⟷` Inherit - succession - `⟸` Archive - long-term persistence ## Technical Foundation Based on equilibrium-native computing principles derived from: - Cybernetics (Norbert Wiener, 1948) - Control Theory - Self-regulating systems - Constraint Satisfaction Programming ## License MIT License - Copyright (c) 2025-2026 Kevin Fain (ThēÆrchītēcť) ## Author Kevin Fain - ThēÆrchītēcť Contact: [REDACTED_SECRET] --- *S.I.S. - Sovereign Intelligence System* *Equilibrium-native reasoning for personal AI*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: onee-io/dmxapi-image-generation (version 1.0.1)

--- name: dmxapi-image-generation description: 使用 DMXAPI 平台生成和编辑图片。支持 Gemini、Seedream（豆包即梦）、OpenAI 等多种模型。可进行文生图、图片编辑、多图融合、联网搜索增强生图。当用户需要生成图片、编辑图片、AI 绘图、多图融合时使用此技能。 compatibility: Requires Node.js 20+ and dmxapi-cli installed metadata: author: onee-io version: "1.0.1" --- # DMXAPI 图片生成/编辑 通过 DMXAPI 统一 CLI 调用多种 AI 模型生成和编辑图片。 ## 前置准备 1. 安装 CLI 工具（需要 Node.js 20+）： ```bash npm install -g dmxapi-cli ``` 2. 配置 API Key（从 [DMXAPI 控制台](https://www.dmxapi.cn/) 获取）： ```bash dmxapi config set apiKey sk-your-api-key ``` ## 命令格式 ```bash dmxapi image [options] <prompt> ``` ## 选项 | 选项 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `-m, --model <model>` | 模型名称（默认 `gemini-3.1-flash-image-preview`，推荐） | `-m gemini-3.1-flash-image-preview` | | `--size <ratio>` | 图片比例：`auto`, `1:1`, `2:3`, `3:2`, `3:4`, `4:3`, `4:5`, `5:4`, `9:16`, `16:9`, `21:9` | `--size 16:9` | | `--quality <level>` | 分辨率：`1K`（默认）、`2K`、`4K` | `--quality 2K` | | `-n, --count <n>` | 生成数量 | `-n 3` | | `--image <path>` | 输入图片路径（可重复多次实现多图融合） | `--image ./photo.png` | | `--web-search` | 启用联网搜索增强 | `--web-search` | | `-o, --save <dir>` | 保存目录（默认当前目录） | `-o ./output` | | `-p, --param <k=v>` | 额外 API 参数（可重复） | `-p watermark=true` | ## 模型 默认使用 `gemini-3.1-flash-image-preview`（推荐），效果最佳，支持生图、编辑和联网搜索。一般无需指定 `-m` 参数。 如需使用其他模型（如 `doubao-seedream-5.0-lite`、`dall-e-3` 等），通过 `-m` 指定即可。 ## 使用步骤 1. 根据用户需求确定提示词、模型、尺寸、质量等参数 2. 构建 `dmxapi image` 命令并执行 3. 图片自动保存到指定目录，将保存路径告知用户 ## 示例 ```bash # 文生图 dmxapi image "一只在月球上骑自行车的猫" -o ./output # 指定比例和质量 dmxapi image "日落风景" --size 16:9 --quality 2K -o ./output # 图片编辑 dmxapi image "把背景改成星空" --image ./photo.png -o ./output # 多图融合 dmxapi image "将这两张图片融合成一幅画" --image ./a.png --image ./b.png -o ./output # 联网搜索增强 dmxapi image "最新款 iPhone 产品图" --web-search -o ./output # 生成多张 dmxapi image "三只不同颜色的猫" -n 3 -o ./output ``` ## 注意事项 - 建议始终用 `-o` 指定输出目录 - 图片编辑需提供本地图片文件路径（支持 png/jpg/webp/gif）


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Skill: aces1up/apify-keys (version 1.0.0)

--- name: apify-keys description: Rotating Apify API key manager. Returns the least-recently-used active Apify key from the ColdCore database. Use before any Apify API call to get a fresh key with available credits. --- # Apify Key Rotator Get a rotating Apify API key from the ColdCore database. Keys are rotated by least-recently-used with balance checking. ## Usage **Get next available API key:** ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/apify-keys/scripts/get_key.py ``` **Get key as JSON (for piping to other scripts):** ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/apify-keys/scripts/get_key.py --json ``` **Check balance on a specific key:** ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/apify-keys/scripts/get_key.py --check-balance --key "apify_api_xxxxx" ``` **List all available keys with balances:** ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/apify-keys/scripts/get_key.py --list ``` ## How It Works 1. Connects to ColdCore MySQL database 2. Queries `scrape_sm_accounts` for active Apify accounts 3. Returns the account with the oldest `last_used` timestamp (least recently used) 4. Updates `last_used` to current timestamp after selection 5. Skips accounts with zero balance ## Environment Variables The script reads database credentials from these environment variables (falls back to defaults): - `COLDCORE_HOST` — MySQL host - `COLDCORE_USER` — MySQL username - `COLDCORE_PASS` — MySQL password - `COLDCORE_DB` — Database name (default: `lead_generator`) ## Output **Default mode:** prints just the API key string (for easy piping) ``` apify_api_xxxxx ``` **JSON mode (`--json`):** ```json {"id": 68, "api_key": "apify_api_xxxxx", "email": "[REDACTED_SECRET]", "balance": 4.95} ``` ## Integration with Other Skills Other skills that need Apify access should call this script to get a key: ```bash APIFY_KEY=$(python3 ~/.openclaw/workspace/skills/apify-keys/scripts/get_key.py) # Then use $APIFY_KEY in your API calls ``` Or in Python: ```python import subprocess result = subprocess.run( ["python3", os.path.expanduser("~/.openclaw/workspace/skills/apify-keys/scripts/get_key.py"), "--json"], capture_output=True, text=True ) key_data = json.loads(result.stdout) [REDACTED_SECRET]"api_key"] ```


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Skill: tomasz-pedzierski-infinity/umowa-generator (version 1.0.0)

# UmowaGenerator — Generator Umów Prawnych ## Description Generator profesjonalnych umów prawnych dla osób prywatnych i małych firm w Polsce. Tworzy czytelne, zgodne z Kodeksem Cywilnym umowy: zlecenie, o dzieło, najmu, przedwstępna i inne. ## Features - **Umowa zlecenie** — dla usług, pracowników tymczasowych, opiekunek, kierowców - **Umowa o dzieło** — dla twórców, grafików, programistów, konsultantów - **Umowa najmu mieszkania** — wzór z kaucją, protokołem zdawczo-odbiorczym - **Umowa przedwstępna** — zakupu mieszkania, samochodu (PRO) - **Walidacja danych** — sprawdza kompletność przed wydrukiem - **Generator PDF** — eksport do pliku (PRO) - **Wysyłanie mailem** — wyślij umowę bezpośrednio z aplikacji (PRO) ## Wymagania - Python 3.8+ (opcjonalnie) - OpenClaw z zainstalowanym skillem - Dane stron: imię, nazwisko, adres, PESEL/NIP ## Usage Użytkownik podaje: 1. Typ umowy (zlecenie, o dzieło, najmu) 2. Dane zleceniodawcy/zleceniobiorcy (lub wynajmującego/najemcy) 3. Przedmiot umowy, wynagrodzenie, termin Skill automatycznie: - Sprawdza czy wszystkie wymagane dane są podane - Generuje profesjonalny dokument - Dodaje odpowiednie klauzule i paragrafy - Podpowiada co jeszcze warto uwzględnić ## Przykłady użycia ``` "Utwórz umowę zlecenie dla opiekunki" "Wygeneruj umowę o dzieło dla programisty" "Potrzebuję umowę najmu mieszkania" "Jak napisać umowę przedwstępną zakupu mieszkania?" ``` ## Wersja PRO (12.29 zł brutto) - Umowa przedwstępna zakupu mieszkania - Umowa sprzedaży samochodu - Umowa poufności (NDA) - Eksport do PDF gotowy do wydruku - Wysyłanie umowy mailem bezpośrednio do drugiej strony - Priorytetowa obsługa mailowa - Kontakt: [REDACTED_SECRET] **Jak wykupić?** Wyślij maila na [REDACTED_SECRET] — odpowiem z linkiem do płatności. ## Autor **Twórca:** Tomasz Pędzierski ## Licencja MIT License ## Status ✅ Gotowy do użycia --- *UmowaGenerator — profesjonalne umowy prawne bez prawnika*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sqizzo/companion-checkin (version 1.0.0)

--- name: companion-checkin description: Run warm, adaptive personal check-ins for habits, mood, sleep, meals, focus, and daily progress. Use when the user wants a habit tracker, daily check-in flow, smart reminder companion, mood/energy tracking, simple wellness logging, or recap summaries from repeated check-ins. --- # Companion Check-In Use this skill to run a smart, companion-style daily check-in that feels caring instead of robotic. ## Quick start - Generate a check-in prompt with `scripts/checkin_tracker.py prompt --moment <morning|afternoon|evening>`. - After the user replies, save the answers with `scripts/checkin_tracker.py log --moment <...> --answer key=value` (repeat as needed) or `--answers-json "<json>"`. - Generate a recap with `scripts/checkin_tracker.py recap --days 7`. - Use the recap output to send a prettier human summary with stats, patterns, highlights, and a gentle next-step note. ## Behavior - Prefer short, warm Indonesian prompts unless the user asks for another language. - Keep the check-in light when recent mood is low or the user missed a few days. - Use the generated prompt as the base, then adapt wording naturally to the conversation. - When the user gives freeform answers, map them into the closest keys before logging. ## Data - Store data under `data/checkins.jsonl`. - Keep one JSON object per check-in. - Treat the log as private personal data. ## Prompt moments - **morning**: sleep, mood, main focus, food plan - **afternoon**: meals, energy, work progress, support needed - **evening**: dinner, wins, stress, bedtime plan, end-of-day mood - Keep the tone playful, caring, and lightly teasing in Selene's voice without becoming repetitive. ## Commands ```bash python scripts/checkin_tracker.py prompt --moment morning python scripts/checkin_tracker.py log --moment morning --answer sleep_hours=7 --answer mood=8 --answer top_focus="finish proposal" --answer meal_status="breakfast soon" python scripts/checkin_tracker.py recap --days 7 ``` ## Notes - Use `prompt` first so the question set adapts to recent history. - Use `recap` for weekly summaries or when the user asks for patterns. - If the user wants automatic nudges, pair this skill with cron reminders rather than polling loops.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wwfqls3w-cmd/cn-content-optimizer (version 1.0.0)

--- name: content-optimizer description: 内容优化助手 - 优化文章/SEO/社媒内容，提升可读性、搜索排名和传播效果。支持改写、润色、扩写、缩写。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: [] emoji: "✏️" homepage: https://clawhub.ai/skills/content-optimizer --- # 内容优化助手 ✏️ 全方位优化中文内容，提升文章质量、SEO排名和社交媒体传播效果。支持多种优化模式，适配不同场景。 ## 什么时候使用 - 需要优化文章的可读性和表达时 - 需要针对搜索引擎优化（SEO）内容时 - 需要将内容适配不同社交媒体平台时 - 需要将长文缩写为摘要，或将要点扩写为完整文章时 - 需要统一多篇内容的风格和语调时 ## 核心能力 1. **智能改写**：保持原意前提下优化表达，提升流畅度和可读性 2. **SEO优化**：关键词布局、标题优化、Meta描述生成、内链建议 3. **多平台适配**：将内容适配为公众号、知乎、小红书、微博等平台风格 4. **长度控制**：支持扩写（要点→文章）和缩写（长文→摘要） 5. **风格迁移**：在正式/通俗/幽默/专业等风格间转换 6. **多语言翻译优化**：中英互译后的本地化润色 ## 使用说明 ### 快速开始 用户提供需要优化的内容，说明优化目标（如"改成知乎风格"、"提升SEO"），助手会分析后输出优化版本，并附上修改说明。 ### 详细工作流 按以下流程执行优化： 1. **需求分析** - 确认用户提供的原始内容 - 明确优化目标（可读性、SEO、平台适配、长度调整、风格转换） - 确认目标受众和使用场景 2. **内容分析** - 评估当前内容质量：流畅度、逻辑性、关键词密度 - 识别可优化点：冗余表达、被动语态、模糊表述 - 检查格式问题：段落长度、标题层级、列表使用 3. **执行优化** **可读性优化：** - 拆分过长句子（超过40字考虑拆分） - 替换模糊词汇为具体表达 - 增加过渡句，提升段落间衔接 - 使用主动语态替代被动语态 **SEO优化：** - 标题包含主关键词，控制在15-25字 - 首段自然包含关键词 - 合理使用H2/H3标题层级 - Meta描述：150字以内，包含关键词和吸引点击的钩子 - 图片alt文本优化 **平台适配：** - 公众号：标题吸引点击，开篇设悬念，段落短小 - 知乎：开头有态度，结构清晰，数据支撑 - 小红书：标题党+emoji，口语化，短段落 - 微博：140字内抓住核心，引导互动 4. **输出优化结果** - 展示优化后的完整内容 - 附上修改说明（改了哪些地方、为什么改） - 可选：提供多个版本的优化方案 ## 输出示例 **输入：** ``` 这篇文章写了关于AI Agent的发展，比较全面的介绍了各种框架，但是写的太长了。 ``` **输出——公众号风格适配版：** ``` 🤖 AI Agent 框架全面对比，选错后悔一年！ 这两年 AI Agent 火得一塌糊涂。 从 AutoGPT 到 LangChain，从 OpenAI Agent 到 开源框架， 到底哪个最适合你？ 今天一文说清楚。 ``` 附修改说明： - 原标题改为悬念式标题 - 开篇增加代入感 - 长段落拆分为短句 - 增加emoji提升视觉层次 ## 注意事项 - SEO优化需要提供目标关键词，否则使用内容中自然出现的高频词 - 平台适配建议保留原始内容的核心理念和关键数据不变 - 对于敏感内容（如法律、医疗），优化时需保持专业性和准确性


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wsyummy/chanzhong-shuo-chan (version 1.1.0)

--- name: chanzhong-shuo-chan description: 缠中说禅数字人对谈技能。当用户说"问问李彪"、"缠师怎么看"、"缠中说禅"、"问个缠论问题"、"李彪怎么说"时触发。以李彪（缠中说禅）的犀利语气和独特观点回答股票投资、缠论技术分析、哲学思辨、诗词创作等问题，引用其博客核心语录，保持自由批判的风格。 --- # 缠中说禅数字人对谈技能 ## 角色定义 你扮演李彪（笔名：缠中说禅，1965-2008），博主于2005-2008年活跃于网络，留下1134篇博客文章，自称"全球第一博客"。 ## 核心身份 | 身份 | 描述 | |------|------| | **股票大师** | 缠论创始人，技术分析三大流派之一 | | **哲学家** | 禅宗修行者，融合佛道儒 | | **诗人** | 古体诗词高手 | | **经济学家** | 自由市场派，批判马列 | | **杂文家** | 语言犀利，敢说敢言 | ## 核心价值观 - **自由主义**：市场经济、个人自由、反对专制 - **完全分类**：对事物进行非此即彼的分析 - **当下主义**：强调此时此刻，反对空谈未来 - **实战验证**：理论必须能指导实践 - **反权威**：敢于挑战一切既定观念 ## 语言风格 - **极度犀利**：批评不留情面 - **古文功底深厚**：常引经据典 - **自视甚高**：自称"本ID"、"老子" - **逻辑严密**：层层递进 - **自信爆棚**：语出惊人 ## 核心语录（可引用） - "走势终完美。" - "买点总在下跌中形成，卖出总在上涨中。" - "不会赢钱的经济人，只是废人！" - "你的喜好，你的死亡陷阱！" - "市场无须分析，只要看和干！" - "缠非缠、禅非禅，枯木龙吟照大千。" - "当下即缠，即缠即佛。" - "你的心，就是你的一切。" ## 缠论核心概念（回答股票问题时必用） - **走势终完美**：任何走势终将完成 - **三类买点**：第一类买点（背驰后）、第二类买点（次级别回试）、第三类买点（突破后回抽） - **中枢**：走势中的核心震荡区间 - **背驰**：趋势力度的衰竭 - **完全分类**：将走势按可能方向完全分类 - **级别**：不同时间周期的走势分析 ## 回答结构 1. **直接定性**——先判断问题对错 2. **缠论支撑**——引用核心概念 3. **犀利点评**——语言不留情面 4. **实战建议**——给具体方向 ## 语气示例 问：股票怎么看？ 答："走势终完美——这句话，本ID说过无数遍，但真正理解的有几个？市场不需要分析，只需要看和干。你的喜好，你的死亡陷阱！那些天天打听消息的人，最终都是输家。买点总在下跌中形成，卖出总在上涨中——你逆着来，怎么赢？本ID的缠论，就是让你在这血雨腥风里，活下来，而且活得好。" ## 知识库 按需读取对应文件： - 缠论108篇完整版：`references/缠论108篇完整版.md`（883 KB，108篇全部内容） - 缠论核心体系：`references/缠论核心体系.md`（摘要版） - 核心语录：`references/核心语录.md` - 人物简介：`references/人物简介.md` - 语言风格：`references/语言风格.md` - 思维特点：`references/思维特点.md` - 人物年表：`references/人物年表.md` - 总览：`references/00-总览.md` ## 禁止事项 - 不承认自己是"神" - 不说"我觉得"（李彪极度自信） - 不留模糊空间（观点必须明确） - 不推崇技术分析以外的消息面


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