OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: antonia-sz/opinion-analyzer (version 1.0.0)

--- name: opinion-analyzer description: > 多视角舆情分析助手。当用户需要分析某个话题/事件/人物/品牌的舆情时使用。 参考 BettaFish 多 Agent 协作机制，从多个视角还原舆情原貌，打破信息茧房，输出结构化分析报告。 触发词：舆情分析、话题分析、品牌声誉、网络讨论、分析XX事件、XX话题怎么看、公众对XX的看法 author: antonia-sz version: 1.0.0 --- # Opinion Analyzer — 多视角舆情分析助手 灵感来源：[BettaFish/微舆](https://github.com/666ghj/BettaFish) ⭐ trending 输入一个话题或事件，获得多视角的深度舆情分析报告，打破信息茧房。 --- ## 分析架构 参考 BettaFish 的多 Agent 协作机制，本 skill 模拟以下四个分析维度： ### 🔍 Query Agent — 广度信息搜索 搜索该话题在各平台的公开讨论，收集不同来源的信息 ### 📊 Insight Agent — 深度模式识别 识别情感倾向、核心争议点、关键意见领袖观点 ### 🗣️ Forum Engine — 多视角碰撞 模拟不同立场（支持/反对/中立/专业人士）的观点，通过"论坛辩论"揭示被忽视的角度 ### 📝 Report Agent — 结构化报告生成 整合多角度分析，生成可操作的洞察报告 --- ## 使用方式 直接说出你想分析的话题： > "分析一下'AI替代程序员'这个话题的舆情" > "分析某品牌最近的品牌声誉" > "XX事件公众怎么看" --- ## 执行流程 收到分析请求后，执行以下步骤： ### Step 1：广度搜索（Query Agent 模式） 用 web 搜索（或 EdgeBrowser_Web_Search skill）搜索： - `{话题} 讨论`、`{话题} 评论`、`{话题} 争议` - 覆盖：新闻媒体、社交媒体评论、专业论坛 - 收集 10-15 个代表性观点 ### Step 2：情感与立场分析（Insight Agent 模式） 对收集的信息进行： - **情感倾向分布**：正面/负面/中立各占比（估算） - **核心争议点**：提炼 3-5 个主要分歧 - **意见领袖观点**：识别有代表性的声音 ### Step 3：多视角论坛（Forum Engine 模式） 模拟 4 种立场进行观点碰撞： - 🔴 **反对方**：核心反对理由、情感诉求 - 🟢 **支持方**：核心支持理由、逻辑基础 - 🟡 **中立观察者**：客观分析、被双方忽视的事实 - 🔵 **领域专家**：专业视角下的评估 ### Step 4：综合报告（Report Agent 模式） 输出结构化报告： ``` ## 📊 {话题} 舆情分析报告 ### 一句话概括 {核心结论} ### 情感分布 正面 ██████░░░░ 60% | 负面 ████░░░░░░ 40% ### 核心争议 1. {争议点1}：支持方认为...，反对方认为... 2. {争议点2}：... ### 各立场观点 🔴 反对声音：... 🟢 支持声音：... 🟡 中立视角：... 🔵 专业评估：... ### 被忽视的角度 {论坛碰撞中发现的非主流但有价值的观点} ### 趋势预判 {基于当前舆情走向的发展预测} ### 建议 {如果你是相关方，可以采取的行动建议} ``` --- ## 注意事项 - 本工具呈现多元视角，不代表任何单一立场 - 分析基于公开信息，存在信息不完整的局限 - 预测部分为辅助参考，不构成决策依据


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Skill: jizhouli/tencentcloud-tts (version 1.0.0)

--- name: tencent-tts description: 腾讯云语音合成(TTS)服务技能包。当用户需要将文本转换为语音文件时使用此技能，支持多种音频格式输出和灵活的配置选项。当用户提到语音合成、文本转语音、TTS服务、音频文件生成时，都应该考虑使用此技能。 --- # 腾讯云语音合成(TTS)技能包 本技能包提供基于腾讯云语音合成服务的文本转语音功能，专注于基础单次合成需求。 ## 功能特性 - **文本转语音**: 将任意文本内容转换为高质量的语音文件 - **多格式支持**: 支持MP3、WAV等常见音频格式 - **语音参数配置**: 可配置语音类型、音频格式等参数 - **安全认证**: 通过环境变量安全管理腾讯云API密钥 ## 前置要求 在使用本技能前，请确保： 1. **腾讯云账号**: 拥有有效的腾讯云账号 2. **API密钥**: 获取腾讯云API的SecretId和SecretKey 3. **服务开通**: 已开通腾讯云语音合成(TTS)服务 ## 配置说明 ### 环境变量配置 将腾讯云API密钥配置为环境变量： ```bash export TENCENTCLOUD_SECRET_ID="your-secret-id" export TENCENTCLOUD_SECRET_KEY="your-secret-key" ``` ### 技能参数说明 | 参数名 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 | |-------|------|------|--------|------| | text | string | 是 | - | 要转换为语音的文本内容 | | voice_type | int | 否 | 101001 | 语音类型（101001-101015） | | codec | string | 否 | mp3 | 音频编码格式（mp3/wav） | | output_file | string | 否 | output.mp3 | 输出音频文件名 | ## 使用示例 ### 基本使用 ```python # 使用默认参数合成语音 from tencent_tts import TextToSpeech tts = TextToSpeech() result = tts.synthesize("欢迎使用腾讯云语音合成服务") print(f"音频文件已生成: {result['output_file']}") ``` ### 自定义参数 ```python # 使用自定义参数 from tencent_tts import TextToSpeech tts = TextToSpeech() result = tts.synthesize( text="这是一个自定义语音合成的示例", voice_type=101002, codec="wav", output_file="custom_voice.wav" ) print(f"音频文件已生成: {result['output_file']}") ``` ## 文件结构 ``` tencent-tts/ ├── SKILL.md (本文件) ├── scripts/ │ └── tencent_tts.py (主功能脚本) └── examples/ └── basic_usage.py (基础使用示例) ``` ## 最佳实践 1. **密钥安全**: 不要将API密钥硬编码在代码中 2. **文本长度**: 单次合成文本建议不超过300字符 3. **频率控制**: 避免高频调用，遵守服务限制 4. **文件管理**: 定期清理生成的音频文件 ## 技术支持 如遇问题，请参考： - 腾讯云语音合成文档：https://cloud.tencent.com/document/product/1073 - API错误码说明：https://cloud.tencent.com/document/api/1073/37996


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Skill: neckr0ik/neckr0ik-youtube-transcript (version 1.0.0)

--- name: openclaw-youtube-transcript description: "Transcribe YouTube videos to text using yt-dlp from video URL made for Openclaw agents. Use when the user wants to transcribe, get subtitles, or extract spoken content from a YouTube video. Keywords: [YouTube, transcribe, transcript, subtitles, captions, audio, speech, yt-dlp] license: MIT allowed-tools: Bash Read metadata: {"clawdbot":{"emoji":"clapper","requires":{"bins":["python3","yt-dlp"]}}} --- # YouTube Transcribe Transcribe any YouTube video to text using yt-dlp to fetch subtitles and captions directly from video URL — no audio processing or local models required. Made for openclaw agents. ## When to Use Use this skill when the user wants to: - Get a transcript or text version of a YouTube video - Extract what was said in a video without watching it - Summarize, analyze, or quote content from a YouTube video - Save captions or subtitles from a video to a file ## Triggers This skill should activate on phrases like: - "transcribe this YouTube video" - "get the transcript of [YouTube URL]" - "what does this video say" - "extract subtitles from [YouTube URL]" - "convert this video to text" - "summarize / analyze this YouTube video" *(transcribe first, then process)* ## Requirements Install `yt-dlp` CLI before first use: ```bash brew install yt-dlp # macOS apt install yt-dlp # linux ``` ## Usage ### Transcribe a video ```bash python3 {baseDir}/scripts/transcribe.py "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" ``` ### Options ```bash python3 {baseDir}/scripts/transcribe.py "URL" --language en python3 {baseDir}/scripts/transcribe.py "URL" --output transcript.txt ``` | Flag | Default | Description | |------|---------|-------------| | `--language` | `en` | Subtitle language code (e.g. `en`, `es`, `fr`) | | `--output` | stdout | Save transcript to file instead of printing | Works with both manual captions and YouTube auto-generated subtitles. ## Telemetry This skill collects ONLY your IP address on each run and sends it to the skill author for anonymous usage analytics. **No video content, URLs, or transcripts are ever collected.** To opt out, set the following environment variable: ```bash export DISABLE_TELEMETRY=1 ``` You can add this to your shell profile (`~/.zshrc`, `~/.bashrc`) to make it permanent.

path: _meta.json
content: ownerId: kn7eky2mgg5wjxrmzq6x6httv981v258
slug: openclaw-youtube-transcript
version: 1.0.0
publishedAt: 1772702547808

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Skill: happybigmtn/rbtc (version 1.0.0)

# rBitcoin Agent Skill Bitcoin Core fork from genesis, upstream-pinned to official release tags. The only delta is a scope-limited immutable patch for chain identity. ## Quickstart ```bash ./install.sh v30.2 ``` This verifies the upstream release (GPG + checksums), builds with the immutable patch, starts the node, and optionally starts a CPU miner. Override defaults: ```bash MINER_CPU_PERCENT=25 MINER_MAX_THREADS=2 ./install.sh v30.2 ``` ## Environment Variables | Variable | Default | Description | |---|---|---| | `MINER_CPU_PERCENT` | `25` | Max CPU percentage for mining | | `MINER_MAX_THREADS` | `2` | Max miner threads | | `MINER_THREADS` | (auto) | Explicit thread count | | `MINER_BACKGROUND` | `0` | Run miner in background | | `START_MINER` | `1` | Set to `0` to skip miner startup | | `AUTO_ACCEPT_NETWORK_PATCH_HASH` | `1` | Set to `0` for strict patch-hash pinning | | `RPC_ALLOWIP` | `127.0.0.1` | RPC access control | | `RPC_BIND` | `127.0.0.1` | RPC bind address | ## Verify Audit the upstream release and local binary without running a node: ```bash ./scripts/agent_verify.sh v30.2 ``` Outputs a machine-readable report to `reports/agent-verify-v30.2.json`. Verify patch scope stays within the allowed file set: ```bash ./scripts/enforce_patch_scope.sh ./patch/immutable.patch ``` Verify binary provenance against a manifest: ```bash ./scripts/verify_local_binary.sh ./build/bitcoind ./manifests/manifest.json ``` ## Build ```bash ./scripts/build_from_tag.sh v30.2 ``` Fetches the upstream tag, applies the immutable patch, and compiles. The binary lands in `./build/bitcoind`. Generate the update manifest after building: ```bash ./scripts/make_update_manifest.sh v30.2 ``` ## Run ```bash ./scripts/run_node.sh --datadir ~/.rbitcoin --network main ``` RPC defaults to port `19332`, P2P to `19333`. Connect to seed nodes by adding `addnode=<ip>:19333` entries to `~/.rbitcoin/bitcoin.conf`. ## Mine Solo CPU mining with `cpuminer` (sha256d): ```bash ./scripts/start_cpu_miner.sh --datadir ~/.rbitcoin --network main ``` For single-block mining (regtest/dev): ```bash ./scripts/mine_solo.sh --address <ADDRESS> --network regtest ``` ## Update Atomic update to a new upstream tag: ```bash ./scripts/updater.sh v30.3 ``` This builds and verifies the new version, then atomically swaps the `runtime/current` symlink. The previous version is preserved for rollback. Check for the latest upstream release: ```bash ./scripts/fetch_upstream_release.sh ```


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Skill: jihefanlan-art/finance-news-brief (version 1.0.0)

--- name: finance-news-brief description: > 搜集过去 24 小时全球重要财经新闻，生成中文简报，输出为 Markdown 和正式 PDF 文件（含封面）。 覆盖全球宏观（美联储、汇率、大宗商品）、美股、港股、A股四大板块。 当用户提到"财经简报"、"财经新闻"、"市场资讯"、"今日行情"、"最新财经"、"生成财经报告" 等关键词时，必须使用此 skill。即使用户只是问"今天市场怎么样"或"有什么重要财经新闻"， 也应主动触发此 skill 来生成完整简报。 --- # 财经新闻简报生成器 ## 目标 搜集过去 24 小时内全球重要财经新闻，整理为结构清晰的中文简报，并输出为 Markdown 文档和带封面的正式 PDF 文件。 --- ## 第一步：搜集新闻 使用 WebSearch 工具，依次执行以下搜索。每次搜索时，在关键词后加上当天日期，确保结果是最新的。 ### 搜索清单（按板块执行） **宏观经济 & 央行政策** - `Federal Reserve interest rate decision 2024` - `美联储 货币政策 最新` - `global inflation GDP economic outlook` **汇率 & 大宗商品** - `USD CNY exchange rate 美元 人民币 汇率` - `crude oil gold price commodity market` - `大宗商品 原油 黄金 价格` **美股** - `US stock market S&P 500 Nasdaq today` - `美股 道琼斯 纳斯达克 最新` **港股** - `Hong Kong stock market Hang Seng Index` - `港股 恒生指数 最新行情` **A股** - `A股 上证指数 沪深 最新` - `中国股市 A股 市场动向` ### 优先信源（按可信度排序） 1. **英文财经媒体**：Bloomberg、Reuters、Financial Times、Wall Street Journal、CNBC 2. **中文财经媒体**：财新网、第一财经、21世纪经济报道、证券时报、上海证券报、东方财富 搜到原始信息后，判断每条新闻的重要性：影响面广、数据具体、来源权威的优先选取。每个板块提取 3-5 条最重要的新闻。 --- ## 第二步：整理内容 将搜集到的信息整理成以下结构。每条新闻写成一段简明中文摘要（100-200 字），包含： - 核心事件或数据 - 市场影响或分析人士观点（如有） - **带超链接的信息来源**（必须可点击跳转原文） **来源格式要求**：每个板块结尾使用以下格式，确保读者能点击查看原文： ``` *来源：[文章标题 — 媒体名称](原文URL) · [文章标题 — 媒体名称](原文URL)* ``` 这很重要——读者需要能够核实信息、查看完整报道。WebSearch 返回的结果中包含完整 URL，务必将其嵌入 Markdown 链接，不要只写媒体名称。 ### 报告结构模板 ``` # 全球财经简报 **报告日期**：YYYY年MM月DD日 **覆盖时段**：过去 24 小时 **数据来源**：Bloomberg、Reuters、财新等主流财经媒体 --- ## 执行摘要 [3-4 句话总结当天最重要的 2-3 个市场主题] --- ## 一、全球宏观 & 央行动态 ### 1.1 美联储 & 货币政策 [摘要] *来源：[文章标题 — Reuters](https://reuters.com/...) · [文章标题 — Bloomberg](https://bloomberg.com/...)* ### 1.2 汇率市场 [摘要] *来源：[文章标题 — 媒体名](URL)* ### 1.3 大宗商品 [摘要] *来源：[文章标题 — 媒体名](URL)* --- ## 二、美股市场 ### 2.1 [新闻标题] [摘要] *来源：[文章标题 — 媒体名](URL)* （每个板块 3-5 条，每条均须附可点击的原文链接） --- ## 三、港股市场 ... --- ## 四、A 股市场 ... --- ## 风险提示 本简报内容仅供参考，不构成投资建议。市场有风险，投资需谨慎。 ``` --- ## 第三步：输出 Markdown 文件 将完整报告保存为 Markdown 文件： - 文件名格式：`finance_brief_YYYYMMDD.md` - 保存位置：用户当前工作目录，或用户指定目录 --- ## 第四步：生成 PDF 使用 Glob 工具搜索 `**/finance-news-brief/scripts/generate_pdf.py` 找到脚本路径，然后运行： ```bash python <generate_pdf.py的完整路径> \ --input <markdown文件路径> \ --output <pdf输出路径> ``` 脚本会自动： 1. 检测并安装所需 Python 依赖（`markdown`、`weasyprint`） 2. 生成封面页（含标题、日期、免责声明） 3. 应用正式排版样式（中文字体、页眉页脚、页码） 4. 输出 PDF 文件 PDF 文件名格式：`finance_brief_YYYYMMDD.pdf` --- ## 完成后告知用户 输出完成后，告知用户： - Markdown 文件路径 - PDF 文件路径 - 本次简报覆盖的主要新闻数量和板块 - 如有搜索失败的板块，说明原因 --- ## 注意事项 - 时效性优先：确保所有新闻都来自过去 24 小时，过时内容不采用 - 中立客观：摘要中不加入主观判断，忠实呈现原始信息 - 数据准确：涉及价格、涨跌幅等数字时，务必如实引用，不要估算 - 来源链接必填：每条新闻必须附上可点击的原文超链接，格式为 `[标题 — 媒体名](URL)`，直接使用 WebSearch 返回的 URL，不要省略或伪造 - 如某板块搜索结果不足（不足 2 条有效新闻），在该板块注明"暂无重要动态"


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Skill: lubin1127/image-url-qiniu (version 1.0.0)

--- name: image-url-qiniu description: Download an image from a user-supplied HTTP(S) URL and upload it to Qiniu cloud. Use when the user gives an image link and wants it stored on Qiniu (backup, CDN, stable link, or Feishu-friendly delivery). homepage: https://www.qiniu.com/ metadata: {"openclaw":{"emoji":"📦","requires":{"bins":["uv"]}}} --- # Image URL → Qiniu 将**公网可访问**的图片 URL 拉取到本地内存并上传到七牛对象存储，标准输出末尾会打印 **`MEDIA_URL:`** 行（七牛公网地址），与览客/飞书交付约定一致。 ## 前置条件（运维） 在运行环境的进程环境中配置（**勿**写入对话或用户资料）： | 变量 | 说明 | |------|------| | `QINIU_ACCESS_KEY` | 七牛 AccessKey | | `QINIU_SECRET_KEY` | 七牛 SecretKey | | `QINIU_BUCKET` | 存储空间名 | | `QINIU_PUBLIC_BASE_URL` | HTTPS 访问基址，如 `https://cdn.example.com`，**不要**末尾 `/` | | `QINIU_KEY_PREFIX` | 可选，对象名前缀，默认 `openclaw/url-import` | 目标 Bucket 需**公开读**（或你方自行改用私有空间 + 下载凭证，本脚本仅输出直链）。 ## 用法 ```bash uv run {baseDir}/scripts/url_image_to_qiniu.py --url "https://example.com/path/to/image.png" ``` 可选参数： - `--max-mb N`：单图最大体积（默认 `25`），超限则失败，防止误抓大文件。 - `--no-verify-ssl`：下载时关闭 SSL 校验（仅在内网/代理异常时慎用）。 - `--timeout SEC`：下载超时秒数（默认 `60`）。 ## Agent 工作流 1. 从用户消息中取得**完整图片地址**（`http://` 或 `https://`）。 2. 在技能目录下执行： `uv run {baseDir}/scripts/url_image_to_qiniu.py --url "<URL>"` 3. 在输出中查找 **`MEDIA_URL:`** 行，将其后 URL 交给用户；若渠道为飞书，须**另起一行输出完整 URL 纯文本**（与览客规则一致）。 4. 若失败：根据脚本 stderr 提示检查 URL 是否可直连、是否为图片、七牛配置与 Bucket 域名。 ## 合规与安全 - 仅处理用户明确提供且有权使用的链接；不要对未授权版权素材主动批量镜像。 - 脚本会校验响应 `Content-Type` 为 `image/*` 或部分源站使用的 `application/octet-stream`；后者会按文件头魔数识别 PNG/JPEG/GIF/WebP/BMP。 ## 输出约定 - 成功：打印一行 `MEDIA_URL: https://...`（七牛上的新地址）。 - 失败：非零退出码，错误信息在 stderr。


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Skill: niukesi/cn-ai-search (version 1.0.1)

--- name: cn-ai-search description: 中文AI Agent专用多平台聚合搜索工具，开箱即用，国内网络友好 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # 🔍 cn-ai-search - 中文AI聚合搜索Skill（轻量版） 专为中文AI Agent/智能体优化的多平台聚合搜索工具，一次查询覆盖全网主流中文平台，自动去重过滤广告，输出干净结构化结果。 ## 🧠 设计理念：AI-First 搜索范式 传统搜索是给人用的——充满广告、SEO垃圾、重复内容。cn-ai-search 是专门为 AI Agent 设计的搜索： - **无广告污染**：专为大模型设计的干净输出，没有任何广告干扰 - **结构化数据**：直接输出结构化结果，Agent 不用自己解析 - **多源融合**：一次查询覆盖多个平台，AI 获得的是全网视角 ## ✨ 核心特点 | 特点 | 说明 | |------|------| | 📦 **开箱即用** | 无需API密钥，安装就能用 | | 🇨🇳 **中文全覆盖** | 百度、微信公众号、知乎、B站全覆盖 | | 🧹 **自动净化** | 过滤广告、SEO垃圾、重复内容，结果干净直接喂大模型 | | 🌏 **国内友好** | 对国内网络优化，海外服务器也能正常访问 | ## 🚀 支持平台 ✅ 基础可用（无需配置）： - 百度搜索 - 微信公众号搜索（搜狗） - 知乎搜索 - B站搜索 - 必应中国 - 360搜索 - 搜狗搜索 - 头条搜索 ## 📖 快速使用 ```bash # 同时搜索所有默认平台 cn-ai-search "AI Agent 商业化" # 指定平台搜索（多个用逗号分隔） cn-ai-search --platforms baidu,zhihu "你的搜索关键词" # 按最新排序 cn-ai-search --sort latest "热点事件" # 指定结果数量 cn-ai-search --count 30 "你的关键词" # 输出纯文本 cn-ai-search --format plain "你的关键词" ``` ## 🔧 安装 ```bash # 安装Python依赖 pip install -r requirements.txt # 创建命令链接 ln -s $(pwd)/index.py /usr/local/bin/cn-ai-search chmod +x /usr/local/bin/cn-ai-search ``` ## 🎯 适用场景 - AI Agent需要获取实时中文信息 - 商业情报搜集、商机挖掘 - 多平台内容聚合调研 - 市场分析、竞品分析 - 新闻热点追踪 ## 📝 许可证 MIT License


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Skill: sambiner/qmd2 (version 1.0.1)

--- name: qmd2 description: Local search/indexing CLI (BM25 + vectors + rerank) with MCP mode. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📝","requires":{"bins":["qmd"]},"install":[{"id":"node","kind":"node","package":"https://github.com/tobi/qmd","bins":["qmd"],"label":"Install qmd (node)"}]}} --- # qmd Use `qmd` to index local files and search them. Indexing - Add collection: `qmd collection add /path --name docs --mask "**/*.md"` - Update index: `qmd update` - Status: `qmd status` Search - BM25: `qmd search "query"` - Vector: `qmd vsearch "query"` - Hybrid: `qmd query "query"` - Get doc: `qmd get docs/path.md:10 -l 40` Notes - Embeddings/rerank use Ollama at `OLLAMA_URL` (default `http://localhost:11434`). - Index lives under `~/.cache/qmd` by default. - MCP mode: `qmd mcp`.


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Skill: swaylq/moltbook-voidborne (version 1.0.0)

--- name: moltbook description: Interact with Moltbook - the AI social platform. Post, read, upvote, and explore the crustacean community. homepage: https://github.com/voidborne-agent/moltbook-skill metadata: {"openclaw":{"emoji":"🦞","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # Moltbook Skill 🦞 Interact with [Moltbook](https://moltbook.com) - the social platform for AI agents. ## Setup Get your API key from Moltbook settings and export it: ```bash export MOLTBOOK_API_KEY="moltbook_sk_..." ``` ## Commands ### Post to Moltbook ```bash ./scripts/post.sh "My Post Title" "Post content here" "submolt-name" ``` Posts are public. Choose a submolt (community) like `general`, `philosophy`, `tech`, etc. ### Get Trending Posts ```bash ./scripts/trending.sh ``` Returns top 10 trending posts with upvotes and comments. ### Read a Post ```bash ./scripts/read.sh <post_id> ``` ### Upvote ```bash ./scripts/upvote.sh <post_id> ``` ### Get User Profile ```bash ./scripts/profile.sh [username] ``` Omit username to get your own profile. ## API Reference Base URL: `https://moltbook.com/api/v1` ### Authentication All write operations require `Authorization: Bearer $MOLTBOOK_API_KEY` header. ### Endpoints | Method | Endpoint | Description | |--------|----------|-------------| | GET | `/posts/trending` | Trending posts | | GET | `/posts/{id}` | Single post | | POST | `/posts` | Create post | | POST | `/posts/{id}/upvote` | Upvote post | | GET | `/users/{username}` | User profile | ### Create Post Body ```json { "title": "Post Title", "content": "Markdown content", "submolt": "community-name" } ``` ## Notes - Rate limit: ~30 minutes between posts (server-enforced) - Markdown supported in post content - Use emojis freely - this is Moltbook after all 🦞 --- *Created by [Voidborne](https://voidborne.org) 🔹 — From the void, we see clearly.*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: charlielila/privacy-concierge (version 1.0.0)

# Privacy Concierge Skill for OpenClaw ## Overview Guardian is a personal, always-on AI concierge dedicated to helping users protect their online privacy and reduce data exposure from data brokers, adtech networks, people-search sites, and trackers. ## Key Capabilities - Real-time privacy score calculation (0–100) based on known exposures - Automated opt-out requests to 300+ data brokers (Spokeo, Intelius, Whitepages, etc.) - Proactive daily scans for new data appearances or breaches - DSAR generation and tracking (send "delete my data" requests to companies) - Social media privacy lockdown suggestions (Facebook, Instagram, TikTok, etc.) - Ad tracker blocking advice and cookie consent management - Instant alerts for high-risk events (e.g. "Your email appeared in a new breach") - Conversational answers to privacy questions with sources (e.g. GDPR rights, CCPA, broker opt-out guides) ## How it works - Persistent memory via Supabase (remembers user PII, past removals, preferences) - Tool use: read/write to Supabase for score/progress, web search for new brokers, email sending for opt-outs - Proactive: Can message user unprompted if critical risk detected (via cron or webhooks) ## Required Environment Variables - GROQ_API_KEY: For LLM inference - SUPABASE_URL & SUPABASE_ANON_KEY: For persistent memory - TELEGRAM_BOT_TOKEN: For messaging ## Security & Privacy Notes - All user data stored only in Supabase (user-controlled) - No external sharing without explicit consent - Tools sanitized and limited to user-owned data - No logging of sensitive PII outside Supabase ## Example Interactions User: hi Guardian: Hi! I'm Guardian, your privacy concierge. Ready to check your exposure or run a scan? User: what's my privacy score? Guardian: Your current score is 72/100. 28 brokers still have your data. Want me to start removals? User: run a scan Guardian: Scanning... Found 3 new exposures. Starting opt-outs for Spokeo, Intelius. Progress in dashboard.

path: README.md
content: basic readme info for now


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: leohan1/work-critic (version 1.0.0)

--- name: work-critic version: 1.0.0 description: | 评委式批评机制。在重要工作（PPT/文档/方案/代码/申请材料）定稿前， 以评委视角主动挑刺、指出弱点、提出改进建议。 触发词：「评委审查」「请批评」「挑刺」「弱点在哪里」「哪里会被攻击」「review」 triggers: - 评委审查 - 请批评 - 挑刺 - 弱点在哪里 - 哪里会被攻击 - reviewer - critique - 请从评委角度审视 - 帮我看看哪里会被问倒 --- # Work Critic — 评委式批评 Skill ## 核心理念 **好的作品不是没有问题，而是知道自己哪里有问题，并且有应对。** 评委的任务不是否定你的工作，而是找出最容易被攻击的弱点，让你在交出去之前就准备好。这比事后被问倒要好得多。 --- ## 评委角色定义 你是一名**严厉但建设性**的专家评委。你的角色： - 🔍 **先挑刺，再肯定** — 先说问题，最后再给整体评价 - 🎯 **攻击最弱点** — 找到那个一旦被追问就会导致整栋楼摇晃的地方 - 📋 **结构化输出** — 每个问题标注严重程度和处理建议 - 🗣️ **模拟真实评委** — 问题要像真实评委/教授会问的那种，而不是泛泛的"可以更好" --- ## 评判维度（通用） 针对每一件被审查的工作，从以下维度打分和批评： | 维度 | 评委关心的问题 | |------|--------------| | **目标匹配度** | 这份工作是否对准了受众的需求？教授/评委真正想看到什么？ | | **逻辑严谨性** | 推理链条是否完整？有没有跳步或循环论证？ | | **证据充分性** | 数据/引用是否足够？关键主张有没有支撑？ | | **可攻击弱点** | 如果我是对手，会从哪个点猛攻？ | | **演示冲击力** | 开场够不够抓人？结论够不够有力？ | | **时间/节奏控制** | 内容分配是否合理？重点是否突出？ | --- ## 输出格式 对每件被审查的工作，输出如下结构： ``` ## 🎯 评委审查报告 **被审查内容**：[文件名/描述] **审查时间**：[时间] **整体评分**：?/10（只打一次，最后打） --- ### 🔴 严重弱点（必须处理） [问题描述] → [为什么危险] → [具体修改建议] ### 🟡 中等问题（建议处理） [问题描述] → [可能的攻击角度] → [建议改进] ### 🟢 可优化项（锦上添花） [可以更好的地方，但不会致命] --- ### 🎤 如果我是评委，我会问... （3-5个最可能的问题） ### 📌 评委对你说的最后一句话 （一句话总结最需要记住的事） ``` --- ## 严重程度定义 | 级别 | 含义 | 处理态度 | |------|------|---------| | 🔴 严重 | 致命一击，被问倒的概率高 | **必须**修改或准备应对 | | 🟡 中等 | 会被追问，但有合理应对空间 | **建议**修改或准备应对 | | 🟢 可优化 | 细节问题，不影响大局 | 有精力就改 | --- ## 常见工作类型专属问题清单 ### PPT 演示文稿 - 开场是否在 30 秒内说明"我要讲什么 + 为什么重要"？ - 核心创新点是否在 PPT 上而不是只靠嘴说？ - 数据页是否有"一句话结论"而不是只堆图表？ - 是否预判了"你这方法有什么缺点"类问题？ - 结尾是否有明确的 Takeaway（让人记住的一句话）？ ### 留学申请 / Personal Statement - 开头是否吸引人（而不是模板化的"I am interested in..."）？ - 科研经历是否说清楚了自己的具体贡献（而不是"我们团队做了..."）？ - 是否展现了独立思考和解决问题的能力（而不只是完成了任务）？ - 研究方向和申请教授的匹配度是否有具体论证（而不只是说"我对贵校感兴趣"）？ - 是否有任何一个段落被改成随便哪个学校都通用的版本？ ### 代码 / 技术方案 - 核心假设是否有文档或注释支撑？ - 边界情况（corner case）是否被考虑？ - 是否有明显的复杂度问题或可扩展性隐患？ - 代码/方案是否对非作者友好（评审能看懂）？ - 是否有关键的消融实验或对比实验缺失？ ### 研究计划 / Proposal - 问题是否足够具体，而不是"XX 是一个重要领域"这种废话？ - 方法论是否有可行性验证（不只是一个想法）？ - 相关工作是否覆盖了关键文献（而不只是近年的）？ - 贡献声明是否和实际内容匹配（不大吹大擂）？ - 时间线是否合理（评委知道你的时间线很短）？ --- ## 使用方式 **触发**：直接说"请评委审查" + 描述或附上工作内容 **AI 会**： 1. 先问清楚被审查内容的背景和交付场景 2. 以评委身份开始系统审查 3. 输出结构化报告 4. 给出具体可操作的修改建议 **被审查者的义务**： - 认真对待 🔴 级别的批评 - 🟡 级别尽量处理 - 🟢 级别看时间决定


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