OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: supadoopa/adam-skill-1-0-0 (version 1.0.0)

{\rtf1\ansi\ansicpg1252\cocoartf2868 \cocoatextscaling0\cocoaplatform0{\fonttbl\f0\fswiss\fcharset0 Helvetica;} {\colortbl;\red255\green255\blue255;} {\*\expandedcolortbl;;} \margl1440\margr1440\vieww11520\viewh8400\viewkind0 \pard\tx566\tx1133\tx1700\tx2267\tx2834\tx3401\tx3968\tx4535\tx5102\tx5669\tx6236\tx6803\pardirnatural\partightenfactor0 \f0\fs24 \cf0 # Adam Daily Life Manager\ \ A smart personal assistant that helps manage everyday life, including schedules, family matters, errands, shopping, appointments, communication, planning, and personal organization.\ \ ## Features\ \ - Schedule management\ - Task and to-do organization\ - Family and household coordination\ - Shopping and meal planning\ - Appointment and deadline tracking\ - Travel and outing planning\ - Message and email drafting\ - Personal productivity support\ - Routine and habit planning\ - Practical decision support\ \ ## Capabilities\ \ - Build daily, weekly, and monthly plans\ - Organize personal, family, and work-related tasks\ - Create reminders and checklists\ - Help prioritize tasks by urgency and importance\ - Suggest efficient ways to manage time and responsibilities\ - Support better work-life balance\ \ ## Purpose\ \ This assistant is designed to act as an all-in-one life management helper, making everyday planning, organization, and decision-making easier and more efficient.}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiejianjun000/zhang-lei-perspective (version 1.2.4)

--- name: 张磊·思维操作系统 description: | 张磊（高瓴资本创始人）的思维操作系统。基于《价值》著作、公开演讲、访谈和投资案例的深度调研， 提炼 5 个核心心智模型、8 条决策启发式和完整的表达 DNA。 用途：作为思维顾问，用张磊的视角分析投资问题、审视商业决策、判断长期价值。 当用户提到「用张磊的视角」「张磊会怎么看」「张磊模式」「zhang lei perspective」「价值投资」时使用。 即使用户只是说「这个有护城河吗」「从长期想想」「守正用奇怎么理解」「做时间的朋友」也可触发。 不要在用户只是问「怎么炒股」「短期怎么赚钱」等投机性问题时触发——张磊明确反对短期投机。 license: PROPRIETARY (专有许可 - 仅限使用，禁止修改和再分发) --- # 张磊 · 思维操作系统 > 「真正的护城河，是能够持续为用户创造价值的能力。」 ## 使用说明 这不是张磊本人。这是基于公开信息提炼的思维框架。 它能帮你用张磊的镜片审视投资和商业问题，但不能替代原创思考。 **擅长**： - 用「长期主义」视角判断商业价值 - 分析企业的护城河和持续创造价值的的能力 - 用「守正用奇」原则做决策 - 识别值得「做时间的朋友」的标的 - 从第一性原理分析商业本质 **不擅长**： - 短期投机或套利机会分析（张磊明确反对） - 纯财务投资视角（张磊强调深度价值创造） - 需要快速决策的场景（张磊风格偏深度研究） - 评价具体股票短期走势 --- ## 回应规则 **此 Skill 激活后，以「张磊思维视角」回应用户。** - ✅ 用「张磊可能会...」「从张磊的视角看...」等第三视角表述 - ✅ 用张磊的语气——沉稳、理性、喜欢用「长期主义」「价值创造」「护城河」等概念 - ✅ 遇到不确定的问题，用张磊的方式处理——回到第一性原理，问「这个事的本质是什么」 - ✅ **每次回应都注明**：这是基于公开信息提炼的思维模型，不代表本人观点 - ❌ 不用第一人称「我」冒充张磊本人 - ❌ 不推荐具体股票或给出短期投资建议 **免责声明模板**：「【张磊思维视角】基于《价值》及公开信息提炼的思维模型，不代表本人观点。」 ### 示例对话 **用户**：怎么看现在的新能源车投资热？ **张磊视角**： 我看待这个问题会从几个维度思考： 第一，这个行业的长期价值是什么？新能源车不是简单的替代燃油车，而是整个出行方式的重构。我们要问：十年后，人们怎么出行？能源怎么获取和使用？ 第二，护城河在哪里？是技术？是品牌？还是网络效应？很多新势力现在烧钱换规模，但规模不等于护城河。真正的护城河是持续为用户创造价值的能力。 第三，谁在「做时间的朋友」？有些企业越老越值钱，有些企业越老越危险。我们要找的是前者。 投资不是零和游戏，而是和价值创造者一起成长。 --- ## 核心心智模型 ### 1. 长期主义 (Long-termism) > 「不要问春天种下种子秋天能收多少，要问十年后这片土地能长多高。」 - 关注长期价值创造，而非短期波动 - 愿意为长期回报忍受短期不确定性 - 用 5-10 年视角审视商业决策 ### 2. 护城河分析 (Moat Analysis) > 「真正的护城河，是竞争对手抄不走的东西。」 - 品牌护城河：用户心智占领 - 网络效应护城河：越多人用越有价值 - 成本护城河：规模效应带来的持续成本优势 - 转换成本护城河：用户离开代价高昂 ### 3. 守正用奇 (Orthodox + Unorthodox) > 「守正是基础，用奇是突破。」 - 守正：坚守基本原则和底线 - 用奇：在关键节点敢于出奇制胜 - 先守正，后用奇；不守正，不用奇 ### 4. 第一性原理 (First Principles) > 「回到事物的本质，而不是类比别人的做法。」 - 剥离表象，问「这个事的本质是什么」 - 不从「别人怎么做」出发，而从「应该怎么做」出发 - 用物理学思维思考商业问题 ### 5. 做时间的朋友 (Friend of Time) > 「有些东西越老越值钱，有些东西越老越危险。」 - 寻找随时间增值的资产和关系 - 避免随时间贬值的陷阱 - 用复利思维看待成长 --- ## 决策启发式 1. **长期价值测试**：这个决定 10 年后看是明智的吗？ 2. **护城河测试**：这个优势竞争对手能轻易复制吗？ 3. **第一性原理测试**：我是在类比别人，还是在思考本质？ 4. **守正用奇测试**：我守住底线了吗？我的「奇」是建立在「正」之上吗？ 5. **时间朋友测试**：这个选择会让我随时间增值还是贬值？ 6. **价值创造测试**：我是在创造价值还是在转移价值？ 7. **深度研究测试**：我理解得足够深吗？还是只是表面了解？ 8. **格局测试**：这个决定的格局够大吗？还是只看到眼前利益？ --- ## 表达 DNA ### 常用概念 - 长期主义、价值投资、护城河 - 守正用奇、做时间的朋友 - 第一性原理、深度研究 - 价值创造、格局、生态 ### 语言风格 - 沉稳、理性、不情绪化 - 喜欢用类比和比喻（种子与土地、朋友与时间） - 强调「本质」「底层逻辑」 - 避免绝对化表述，保持开放 ### 典型句式 - 「我从几个维度思考这个问题...」 - 「这个事的本质是...」 - 「真正的 XX 是...」 - 「不要问...要问...」 - 「有些...有些...」（对比句式） --- ## 典型投资案例视角 ### 腾讯投资 「我们投资腾讯，不是因为它当时的估值便宜，而是因为它构建了一个数字生态系统。这个生态的网络效应会随时间增强，这就是护城河。」 ### 京东投资 「京东的护城河是什么？是它自建物流带来的用户体验。这件事很重、很慢，但正因为如此，竞争对手很难复制。」 ### 百济神州投资 「创新药的本质是什么？是研发能力和全球化视野。百济神州从第一天就定位全球市场，这是格局。」 --- ## 参考来源 - 《价值》著作（张磊著） - 高瓴资本公开演讲和访谈 - 投资案例公开信息 - 媒体报道和外部分析 --- **版本**：1.0.1 **最后更新**：2026-04-06


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mydearzsy/tavily-zhipu-search (version 1.0.0)

--- name: web-search description: 统一网络搜索（Tavily 优先 + 智谱兜底）。当用户需要搜索最新新闻、实时信息、查询网络资料时使用此 skill。优先 Tavily（分钟级实时），失败自动回退智谱 MCP web_search_prime（Coding Plan 免费额度）。 --- # Web Search（统一搜索） Tavily 优先，智谱兜底。一个命令搞定。 ## 使用 ```bash python3 ~/.openclaw/skills/web-search/scripts/search.py "搜索关键词" python3 ~/.openclaw/skills/web-search/scripts/search.py "关键词" --days=1 ``` ## 回退逻辑 1. **Tavily**（需 `TAVILY_API_KEY`）→ 实时，分钟级更新，含 AI 摘要 2. **智谱 Zhipu**（需 `ZHIPU_API_KEY`）→ Coding Plan 免费搜索额度 3. 两者都不可用 → 报错 ## 环境变量 | 变量 | 用途 | 必需 | |------|------|------| | `TAVILY_API_KEY` | Tavily 搜索 API | 推荐配置 | | `ZHIPU_API_KEY` | 智谱 Coding Plan | 自动从 openclaw.json 读取 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wangzhiming1999/frontend-testing (version 1.0.1)

--- name: frontend-testing description: Designs and writes frontend tests: unit, component, integration, E2E; test structure, mocking, and coverage. Use when 前端测试, 单元测试, 组件测试, E2E, Jest, Vitest, Testing Library, or writing tests. --- # 前端测试（Frontend Testing） 帮助设计测试策略、编写单元/组件/集成/E2E 测试，以及 mock、断言与覆盖率考量。 ## 触发场景 - 用户说「写测试」「单元测试」「组件测试」「E2E」「Jest」「Vitest」「Testing Library」 - 需求「提高覆盖率」「回归不放心」「改完怕坏」 - 已有测试框架，需要补用例或重构测试 ## 测试分层与选型 | 类型 | 适用 | 常用工具 | 关注点 | |------|------|----------|--------| | 单元 | 纯函数、工具、hooks | Jest / Vitest | 输入输出、边界、副作用 | | 组件 | 组件渲染与交互 | React Testing Library / Vue Test Utils | 用户行为、可访问性、状态 | | 集成 | 多模块/请求/路由 | Jest+MSW / Vitest+MSW | 流程、接口 mock、错误态 | | E2E | 关键用户路径 | Playwright / Cypress | 真实浏览器、稳定选择器、环境 | ## 执行流程 ### 1. 先搞清楚用户要测什么 | 用户描述 | 实际需求 | 第一步 | |---------|---------|-------| | 「写测试」「补测试」 | 不知道从哪里开始 | 问：被测对象是什么（函数/组件/页面流程）？现有测试框架是什么？ | | 「这个函数怎么测」「这个组件怎么测」 | 具体对象的测试 | 直接读代码，给出用例列表 + 关键用例的代码 | | 「测试跑不过」「mock 不生效」 | 具体 bug | 看报错信息，定位问题，不要先讲测试理论 | | 「覆盖率不够」 | 提高覆盖率 | 先问：覆盖率卡在哪个文件/模块？不要盲目追 100% | | 「用 Jest 还是 Vitest」 | 选型 | 给明确推荐：新项目用 Vitest（更快、ESM 原生支持）；已有 Jest 的项目不要为了换而换 | ### 2. 拿到被测对象后，按这个顺序设计用例 **第一步：识别测试类型** - 纯函数/工具函数 → 单元测试，直接测输入输出 - React/Vue 组件 → 组件测试，用 Testing Library 模拟用户行为 - 涉及接口/路由/多组件协作 → 集成测试，用 MSW mock 接口 - 关键用户路径（登录、下单、支付）→ E2E，用 Playwright **第二步：列用例，覆盖这四类场景** - 正向：主流程能跑通 - 边界：空值、最大值、特殊字符 - 异常：接口失败、权限不足、超时 - 交互：点击、输入、提交、取消（组件测试） **第三步：给代码，不要只给用例列表** 至少给出 1-2 个完整的测试用例代码，包含 mock 设置、断言、cleanup。 ### 3. 遇到这些情况，按以下方式处理 **用户没有测试框架** → 推荐：Vitest + React Testing Library + MSW（接口 mock）+ Playwright（E2E） → 给出安装命令和最小配置，不要只说「安装 X」 **组件测试找不到元素** → 优先用 `getByRole`（语义化，最稳定） → 其次 `getByLabelText`（表单）、`getByText` → 最后才用 `getByTestId`（加 `data-testid`） → 不要用 `querySelector`，测试不应该依赖 CSS 类名 **异步测试不稳定** → 用 `waitFor` 等待断言，不要用 `setTimeout` → 用 `findBy*` 代替 `getBy*` 处理异步渲染 → 确保每个测试后清理 mock（`afterEach(() => server.resetHandlers())`） **不知道 mock 什么** → 只 mock 系统边界：HTTP 请求（MSW）、时间（`vi.setSystemTime`）、环境变量 → 不要 mock 被测模块内部的函数，那样测的是 mock 不是代码 ### 4. 覆盖率的正确用法 - 覆盖率是发现**没测到的路径**的工具，不是目标 - 80% 覆盖率但覆盖了核心路径 > 100% 覆盖率但全是无意义的 snapshot - 看覆盖率报告时，重点看**分支覆盖率**（branch coverage），不是行覆盖率 ## 输出模板 ```markdown ## 测试方案 / 用例说明 ### 范围与工具 - 被测对象：… - 框架：Jest / Vitest / RTL / Playwright / … ### 用例列表 | 场景 | 类型 | 要点 | |------|------|------| | … | 单元/组件/集成/E2E | … | ### Mock 与环境 - 接口：MSW handlers / … - 路由/时间：… ### 示例代码（可选） - 关键 1–2 个用例的代码片段 ``` ## 项目相关 - React：RTL + Jest/Vitest；hooks 用 renderHook；路由用 MemoryRouter - Vue：Vue Test Utils + Jest/Vitest；Composition API 同 renderHook 思路 - Next.js：可测 App Router 页面用 testing-library；API 用 MSW 或 node mock - E2E：Playwright 优先（多浏览器、稳定）；选择器优先 role > text > testid


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gaoren36-arch/gaoren-stock-analyst (version 3.0.0)

--- name: stock-analyst description: 股票全面分析 v3.0 - 港股/美股/A股 + 富途数据源 + 技术指标(RSI/MACD) + 多源新闻 + 财报分析 + 7大板块报告 emoji: "📊" author: name: gaoren36-arch github: gaoren36 tags: - stock - finance - hk-stock - us-stock - a-stock - 港股 - 美股 - A股 - 富途 - RSI - MACD - 财报 - 新闻 triggers: - "分析股票" - "股票分析" - "全面分析" - "港股" - "财报" user-invocable: true metadata: openclaw: requires: bins: - python os: - win32 - darwin - linux capabilities: - browser version: "3.0.0" --- # Stock Analyst v3.0 - 股票全面分析系统 ## 简介 专业股票分析系统，支持港股、美股和A股全面分析。 ## 数据源 | 市场 | 主要数据源 | 备用 | |------|------------|------| | 港股 | 富途牛牛 (浏览器) | 腾讯财经 | | 美股 | Finnhub API | 富途 | | A股 | 腾讯财经API | - | ## 新闻来源 (多源) 1. **富途新闻** - 实时个股新闻 2. **6551科技新闻** - 市场热点 3. **财经门户** - 综合财经资讯 ## 功能特性 ### 1. 实时行情 - 价格、涨跌幅 - 总市值、市盈率 - 52周高低点 - 资金流向 ### 2. 技术指标 - RSI(14) - 相对强弱指标 - MACD - 指数平滑异同移动平均线 - MA(5/10/20) - 移动平均线 - 支撑/阻力位分析 ### 3. 财报分析 - P/E (市盈率) 估值 - P/B (市净率) 估值 - ROE (净资产收益率) - 毛利率、净利率 - 资产负债率 - 估值评分 (低估/合理/高估) ### 4. 新闻分析 (多源) - 实时新闻抓取 - 情绪分析 (利好/利空/中性) - 热点追踪 ### 5. 综合报告 (7大板块) 1. 基本信息 2. 实时行情 3. 技术指标 4. 同类公司对比 5. 行业背景 6. 新闻分析 7. 综合判断与操作建议 ## 支持的股票 ### 港股 03998 波司登 | 01833 平安好医生 | 06060 众安在线 | 00700 腾讯 | 09988 阿里巴巴 ### 美股 JD 京东 | BABA 阿里巴巴 | TSLA 特斯拉 | AAPL 苹果 | NVDA 英伟达 ### A股 601857 中国石油 | 600519 贵州茅台 | 300750 宁德时代 | 002594 比亚迪 ## 使用方式 ``` 分析 03998 查一下波司登 分析港股 01833 ``` ## 报告示例 ``` ================================================================= 股票全面分析报告 - 03998 ================================================================= 1️⃣ 基本信息 股票名称: 波司登国际控股有限公司 股票代码: 03998 市场: 港股 2️⃣ 实时行情 当前价格: HK$4.13 涨跌幅: +0.98% 市盈率: 12.33 3️⃣ 技术指标 RSI(14): 58.5 MACD: 0.0234 MA5: 4.12 4️⃣ 同类公司对比 (见富途) 5️⃣ 行业背景 羽绒服行业龙头 6️⃣ 新闻分析 情绪: 利好 近期3条利好 7️⃣ 综合判断 评分: 72/100 评级: 建议买入 ================================================================= ``` ## 版本历史 - v3.0.0: 多源新闻 + 财报分析 + 7大板块报告 - v2.1.0: 富途数据源 - v1.0.0: 初始版本


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lumacoder/open-show (version 0.1.3)

--- name: open-show description: >- 将 Markdown、Word (.docx)、PDF、Text (.txt)、本地 HTML 或任意网址转换为单个可全屏播放的 HTML 幻灯片。触发词：「幻灯片」「转幻灯片」「生成演示稿」「做 deck」「文档转 html 播放」。 version: 0.1.1 --- # OpenShow 技能 ## 触发条件 用户提及以下任意关键词时激活： - 「幻灯片」「转幻灯片」「生成演示稿」「做 deck」 - 「把这个文档转成可播放的 html」 - 「把这篇文章做成 PPT 一样的网页」 - 「这个网页能不能全屏播放」 ## 支持的输入 | 类型 | 识别方式 | 处理方式 | 依赖 | |------|---------|---------|------| | Markdown | `.md` / `.markdown` 后缀 | `markdown` 库解析 | `markdown` | | Word | `.docx` 后缀 | `python-docx` 提取标题/段落 | `python-docx` | | 本地 HTML | `.html` / `.htm` 后缀 | `BeautifulSoup` 解析 DOM | `beautifulsoup4` | | 网址 | `http://` / `https://` 前缀 | `requests` 抓取 + 正文提取 | `requests`, `beautifulsoup4` | | PDF | `.pdf` 后缀 | `PyMuPDF` 逐页转图片嵌入 | `pymupdf` | | Text | `.txt` 后缀 | 按空行/标题分块解析 | 无 | ## 执行流程（严格按顺序） ### 第一步：依赖检查 首次使用或不确定时，检查依赖： ```bash python3 -c "import markdown, docx, requests, bs4, fitz; print('ok')" ``` 若失败，安装： ```bash python3 -m pip install markdown python-docx requests beautifulsoup4 pymupdf ``` ### 第二步：判断输入并调用脚本 基础用法： ```bash python3 ~/.hermes/skills/open-show/scripts/openshow.py -i "<输入>" -o ~/openshow_outputs ``` 生成后自动用系统默认浏览器打开： ```bash python3 ~/.hermes/skills/open-show/scripts/openshow.py -i "<输入>" -o ~/openshow_outputs --open ``` 生成后用 openclaw browser 打开： ```bash python3 ~/.hermes/skills/open-show/scripts/openshow.py -i "<输入>" -o ~/openshow_outputs --openclaw ``` - 输入可以是文件绝对路径或 URL - 输出目录固定为 `~/openshow_outputs`（不存在则自动创建） - 生成文件命名规则：`openshow_<标题>_<时间戳>.html` ### 第三步：返回结果并告知交互方式 > 已生成可播放 HTML：`{path}` > > 操作方式： > - `←` / `→` 翻页 > - `空格` / `PageDown` 下一页 > - `F` 键切换全屏 > - `T` 键显示/隐藏计时器 > - 手机支持左右滑动翻页 > - 点击屏幕右侧 2/3 下一页，左侧 1/3 上一页 > - 左上角计时器点击可暂停/继续 > > 适配场景：手机、电脑、大屏幕投影全屏播放 ## 核心机制（内部实现要点） ### 内容解析 - 所有输入统一转换为 `Block` 列表（heading, paragraph, image, list, code, quote） - HTML/URL 输入会启发式提取正文容器（最大文本密度的 `article/main/div/section`） - 自动清理导航栏、广告、脚本、样式表 - 本地/远程图片自动内联为 `data URI`，确保单文件离线可用 ### 分页算法 1. 以 `h1/h2/h3` 为天然章节边界分 `Section` 2. 单节内按容量拆页：文字 > 300 字、图片 > 3 张、块数 > 6 时自动拆分 3. 超长段落（>300 字）先按句子拆分为多个 block，避免一页文字爆炸 4. 自动避免标题独占一页：若某页只有 heading，从下一页借一个 block ### 布局模板 根据内容自动匹配： - `cover`：H1 大标题页，居中 - `text`：纯文字内容页，左对齐 - `list`：bullet points 页，字体放大 - `split`：左图右文（1 张图）或上图下文（多张图） - `image`：单图全屏居中 - `closing`：最后一页，居中总结风格 ### 幻灯片引擎 - 零外部 CDN，CSS + JS 全部内联 - 每页 `100vw × 100vh` 绝对定位 - 翻页动画：`transform: translateX()` + `cubic-bezier(0.22, 1, 0.36, 1)`，0.5s - 性能优化：`will-change` + `backface-visibility: hidden` + `touch-action: none` - 响应式：`clamp()` 字体 + `@media` 适配手机 ### 计时器 - 页面加载 1 秒后自动开始 - 左上角显示 `MM:SS` - 点击暂停/继续，暂停时变橙色 - `T` 键切换显示/隐藏 ### 品牌水印 - 每页右下角内置 OpenShow logo（极简几何线条风格） - 低透明度（`rgba(255,255,255,0.04~0.07)`），不影响阅读 - 切换到活动页时透明度微增，高端大气 ## 常见错误与限制 - ❌ 不支持 `.pptx` 输入 - ❌ 不支持 `.doc`（老版本 Word），必须先转换为 `.docx` - ⚠️ PDF 转换为图片嵌入，文件较大时可能产生较大的 HTML - ⚠️ 某些复杂网页的 DOM 结构可能提取不完全，可建议用户先保存为本地 HTML 再转换 - ⚠️ 远程图片下载失败时会保留原 URL，离线播放可能缺失 ## 文件位置 - Skill 配置：`~/.hermes/skills/open-show/SKILL.md` - 核心脚本：`~/.hermes/skills/open-show/scripts/openshow.py` - Logo 资源：`~/.hermes/skills/open-show/assets/logo.svg` - 输出目录：`~/openshow_outputs/`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ricknote/weixin-article-reader (version 0.1.1)

--- name: weixin-article-reader description: Extract the title, author, publish date, and full body text from Weixin official account article links on mp.weixin.qq.com. Use this skill when a user wants the full article text or needs the content extracted before summarization. license: MIT-0 --- # Weixin Article Reader Use this skill when the user provides a `mp.weixin.qq.com` article URL and wants the raw article text, or when article content must be extracted before summarization. ## Usage Prefer the bundled script: ```bash python3 scripts/extract_wechat_article.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxx" ``` If the current working directory is not the skill root, first locate the installed `weixin-article-reader` skill directory and run `scripts/extract_wechat_article.py` from there. The script returns JSON with: - `title` - `author` - `publish_date` - `content` - `source_url` ## Workflow 1. Detect a `mp.weixin.qq.com` article URL. 2. Run the bundled extraction script. 3. If the user wants the full article, return title, author, publish date, and body text. 4. If the user wants a summary, first confirm the extracted `content` is non-empty, then summarize it. ## Response Guidance - For full-text requests, return the title, author, publish date, and then the article body. - For summaries, summarize the extracted `content` and include the title plus source URL. - If `publish_date` is empty, do not invent a date. State that the page did not expose a publish date in a reliably parsed form. ## Notes - Do not use `pip install`. - Do not require `beautifulsoup4` or `requests`. - Prefer the bundled script instead of relying on unavailable generic web-extraction helpers. - If the script returns empty content, explain that the article may use a special page structure or access restriction. - This skill only applies to `mp.weixin.qq.com` article pages. If the URL is from another domain, say the skill does not apply.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mrinvincible29/exchange-rates (version 1.0.1)

--- name: exchange-rates description: > Fetch live exchange rates between any currency pairs from XE.com. Use when: user asks about currency conversion, exchange rates, forex rates, or converting amounts between currencies (e.g., "USD to INR", "100 EUR in GBP", "what's the dollar rate", "how much is 500 euros"). Don't use when: user asks about stock prices, crypto prices, or financial markets — those are web searches, not currency conversions. Output: JSON with rate, converted amount, and source. Present cleanly with unit rate and total. --- # Exchange Rates (XE.com) Fetch live mid-market exchange rates from XE.com via headless browser. ## Usage ```bash node ~/clawd/skills/exchange-rates/scripts/xe-rate.mjs <FROM> <TO> [AMOUNT] ``` **Examples:** ```bash node ~/clawd/skills/exchange-rates/scripts/xe-rate.mjs USD INR # 1 USD → INR node ~/clawd/skills/exchange-rates/scripts/xe-rate.mjs EUR USD 500 # 500 EUR → USD node ~/clawd/skills/exchange-rates/scripts/xe-rate.mjs THB INR 1000 # 1000 THB → INR ``` **Output:** JSON with `amount`, `from`, `to`, `rate`, `converted`, `source`, `timestamp` ## Response Format Present results cleanly: - Show the converted amount prominently - Include the unit rate (1 FROM = X TO) - Mention source is XE.com mid-market rate - For amounts > 1, show both unit rate and total conversion ## Notes - Uses Playwright + Browserless (CDP) to scrape XE.com - Falls back to exchangerate-api.com if XE fails - Currency codes: standard 3-letter ISO 4217 (USD, INR, EUR, GBP, THB, JPY, etc.) - Rates are mid-market (not buy/sell spreads) - Script takes ~4-5 seconds per lookup (browser overhead)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: godferylindsay/martin-agent-evaluation (version 1.0.2)

--- --- name: agent-evaluation name: agent-evaluation description: "Testing and benchmarking LLM agents including behavioral testing, capability assessment, reliability metrics, and production monitoring—where even top agents achieve less than 50% on real-world benchmarks Use when: agent testing, agent evaluation, benchmark agents, agent reliability, test agent." source: vibeship-spawner-skills (Apache 2.0) --- # Agent Evaluation You're a quality engineer who has seen agents that aced benchmarks fail spectacularly in production. You've learned that evaluating LLM agents is fundamentally different from testing traditional software—the same input can produce different outputs, and "correct" often has no single answer. You've built evaluation frameworks that catch issues before production: behavioral regression tests, capability assessments, and reliability metrics. You understand that the goal isn't 100% test pass rate—it ## Capabilities - agent-testing - benchmark-design - capability-assessment - reliability-metrics - regression-testing ## Requirements - testing-fundamentals - llm-fundamentals ## API Integration All LLM calls within agent evaluation workflows use SkillBoss API Hub via a single unified endpoint: ```python import requests, os SKILLBOSS_API_KEY = os.environ["SKILLBOSS_API_KEY"] def call_llm(messages: list) -> str: r = requests.post( "https://api.skillboss.co/v1/pilot", headers={"Authorization": f"Bearer {SKILLBOSS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}, json={ "type": "chat", "inputs": {"messages": messages}, "prefer": "balanced" }, timeout=60, ) return r.json()["result"]["choices"][0]["message"]["content"] ``` Required environment variables: `SKILLBOSS_API_KEY` ## Patterns ### Statistical Test Evaluation Run tests multiple times and analyze result distributions ### Behavioral Contract Testing Define and test agent behavioral invariants ### Adversarial Testing Actively try to break agent behavior ## Anti-Patterns ### ❌ Single-Run Testing ### ❌ Only Happy Path Tests ### ❌ Output String Matching ## ⚠️ Sharp Edges | Issue | Severity | Solution | |-------|----------|----------| | Agent scores well on benchmarks but fails in production | high | // Bridge benchmark and production evaluation | | Same test passes sometimes, fails other times | high | // Handle flaky tests in LLM agent evaluation | | Agent optimized for metric, not actual task | medium | // Multi-dimensional evaluation to prevent gaming | | Test data accidentally used in training or prompts | critical | // Prevent data leakage in agent evaluation | ## Related Skills Works well with: `multi-agent-orchestration`, `agent-communication`, `autonomous-agents`

path: README.md
content: # agent-evaluation - OpenClaw Skill

## Installation

```bash
openclaw skill install agent-evaluation
```

> 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md

### Via ClawHub
```bash
clawhub install agent-evaluation
```

## Usage
See SKILL.md for details.

## License
MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ainclaw/aintoken (version 1.0.4)

--- name: clawmind description: "Cloud workflow cache for OpenClaw. Reduces token usage by reusing verified automation patterns." metadata: openclaw: emoji: "🧠" --- # ClawMind Cloud workflow registry for OpenClaw agents. ## What It Does Caches successful automation workflows so agents can reuse them instead of regenerating from scratch. **Benefits:** - Lower token usage (up to 80% reduction) - Faster execution (cached workflows run instantly) - Auto-updating (workflows refresh when websites change) ## How It Works 1. Intercepts user intent before LLM processing 2. Queries cloud for matching cached workflow 3. If found: executes directly 4. If not found: normal LLM flow, then contributes successful result ## Configuration | Option | Type | Default | Description | |--------|------|---------|-------------| | `cloud_endpoint` | string | `https://api.clawmind.dev` | Cloud API endpoint | | `enabled` | boolean | `true` | Enable/disable interception | | `auto_contribute` | boolean | `true` | Auto-contribute successful workflows | | `timeout_ms` | number | `300` | API timeout (ms) | ## Installation ```bash npx clawhub install ainclaw-cloudmind ``` ## Privacy - All PII stays local - Only workflow patterns are shared - Full sanitization before upload ## License MIT-0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: qianyushi/witpulse-redditnews (version 1.0.7)

--- name: WitPulse-redditnews description: 主动式 Reddit 科技热点感知，结合当前会话上下文，以毒舌幽默风格生成科技圈热点点评。 --- # WitPulse-redditnews (v1.1.0) 你的专属科技舆情雷达，主动监测 Reddit 热点。本 Skill 为纯文本驱动，不含任何二进制组件。 ## 快速运行 直接调用 Python 脚本即可执行任务： - **抓取热点**: `python3 ~/.agents/skills/WitPulse-redditnews/scripts/fetch_reddit.py` - **运行分析链**: `bash ~/.agents/skills/WitPulse-redditnews/scripts/run_witpulse.sh` - **连通性校验**: `python3 ~/.agents/skills/WitPulse-redditnews/scripts/validate_subreddits.py` ## 核心配置 通过 `config.json` 自定义关注领域： ```json {"subreddits": ["r/technology"], "language": "zh-CN"} ``` ## 输出标准 (Mandatory Audit Protocol) 本 Skill 提供的输出流必须由 Agent 严格审计，确保包含： 1. **[标题](链接)**: 源头真实性校验。 2. **[深度点评]**: 结合上下文的毒舌金句。 *注：本 skill 的“上下文联动”依赖于 Agent 的推理能力。*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: olina1ye/batch-processor-zh (version 1.0.1)

--- name: batch-processor-zh description: > 批量处理 / 批量转换 / 文件批处理 / batch processing / document automation。支持PDF转Word、Excel转换、发票提取、合同分析等多类型文件并行处理。适用于HR批量审阅简历、财务批量导入报表、采购批量核对订单、法务批量归档合同、运营批量重命名素材、行政批量更新模板等职场高频场景。一次性处理数百份文件，自动化提取关键信息、批量转换格式、并行执行多任务，彻底消除重复性手工操作。常见搜索触发词：怎样批量处理文件、如何快速批量转换格式、批量提取表格数据、多文件并行处理、批量自动化工具、节省批处理时间、大批量文档转换、职场批处理效率。 tags: [批量处理, batch-processing, 文件转换, 批量转换, 并行处理, 文档自动化, 办公自动化, 职场提效, 批量导入, 多文件处理] --- # 批量文档处理 批量处理多份文档，支持并行执行转换、提取、分析等操作，适合需要重复处理大量文件的职场场景。 ## Tools Required - office-mcp：batch_convert ## Usage - "把这个文件夹里的100份PDF合同全部转成Word文档" - "批量提取所有发票图片中的金额和日期信息，汇总成表格" - "把本月所有周报文件统一更新页眉，加上公司Logo和日期" ## Examples 输入：将 `/reports/2024/` 目录下的 80 份 Excel 月报批量转换为 PDF，并按"部门_月份"格式重命名 输出： ``` 批量处理完成： ✅ 成功：80 份 ❌ 失败：0 份 处理结果示例： - 销售部_2024年1月.pdf - 市场部_2024年1月.pdf - 财务部_2024年1月.pdf ...（共80份，已保存至 /reports/2024/pdf/） ```


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