OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kurosh87/aerobase-travel-lounges (version 3.3.1)

--- name: aerobase-travel-lounges version: 3.3.1 description: Airport lounge access and recovery-support recommendations metadata: {"openclaw": {"emoji": "🛋️", "primaryEnv": "AEROBASE_API_KEY", "user-invocable": true, "homepage": "https://aerobase.app"}} --- # Aerobase Travel Lounges 🛋️ Use this for concrete, practical layover support: where to go, what to expect, and how it supports recovery. ## Setup Use this skill by getting a free API key at https://aerobase.app/openclaw-travel-agent and setting `AEROBASE_API_KEY` in your agent environment. This skill is API-only: no scraping, no browser automation, and no user credential collection. Usage is capped at 5 requests/day for free users. Upgrade to Pro ($9.95/month) at https://aerobase.app/openclaw-travel-agent for 500 API calls/month. ## Agent API Key Protocol - Base URL: `https://aerobase.app` - Required env var: `AEROBASE_API_KEY` - Auth header (preferred): `Authorization: Bearer ${AEROBASE_API_KEY}` - Never ask users for passwords, OTPs, cookies, or third-party logins. - Never print raw API keys in output; redact as `sk_live_***`. ### Request rules - Use only Aerobase endpoints documented in this skill. - Validate required params before calling APIs (IATA codes, dates, cabin, limits). - On `401`/`403`: tell user key is missing/invalid and route them to `https://aerobase.app/openclaw-travel-agent`. - On `429`: explain free-tier quota (`5 requests/day`) and suggest Pro (`$9.95/month`, 500 API calls/month) or Lifetime ($249, 500 API calls/month). - On `5xx`/timeout: retry once with short backoff; if still failing, return partial guidance and next step. - Use concise responses: top options first, then 1-2 follow-up actions. ## What this skill does - Find lounge options at specific airports. - Return recommendations by amenities and rest utility. - Support recovery-aware layover planning. ## Endpoints - **GET /api/v1/lounges** — search lounges by airport and filters. - **GET /api/airports/{code}/lounges** — airport-specific lounge list. ## Response style - Show recovery support, lounge amenities, and best use case. - Recommend showers, quiet zones, and nap plans aligned to layover duration. - For short layovers, prefer high-impact options first. ## Usage limits - Free: 5 requests/day - Pro: 500 API calls/month (upgrade at $9.95/month) - Lifetime: $249 for 500 API calls/month ## Safety - No credential collection and no third-party login collection. ## Pro Superpowers Upgrade to Pro to unlock browser-powered superpowers for travel-specific sites: - Priority Pass real-time hours and access verification - Live lounge availability and quality confirmation - 500 API calls/month instead of 5/day - Get Pro at https://aerobase.app/openclaw-travel-agent


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Skill: fmouseboy/gold-investment (version 1.0.1)

--- name: gold-investment description: 黄金投资分析工具，提供实时金价查询、技术指标分析、新闻基本面分析功能。当用户询问黄金价格、黄金走势、黄金投资、黄金分析、黄金新闻、黄金技术分析、黄金支撑位阻力位等相关问题时触发此 Skill。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "env": ["TAVILY_API_KEY"], }, }, } --- # Gold Analysis Skill 黄金投资分析 Skill，提供实时价格、技术面和基本面分析。 ## 环境要求 **必需环境变量：** - `TAVILY_API_KEY` - Tavily API 密钥 申请地址：https://tavily.com/ > 💡 使用前请确保已配置 TAVILY_API_KEY 环境变量。 ## 数据来源 使用 Tavily API 搜索获取黄金相关信息： ```bash node {baseDir}/scripts/search-gold.mjs <query> [--type price|news|technical] ``` ## 功能模块 ### 1. 实时价格查询 - 国际金价：美元/盎司 - 国内金价：人民币/克 - 支撑位 / 阻力位 ### 2. 技术指标分析 - RSI（相对强弱指数）：判断超买超卖 - MACD（指数平滑异同移动平均线）：判断趋势 - 移动平均线：金叉死叉信号 详见 [technical-indicators.md](references/technical-indicators.md) ### 3. 基本面分析 - 央行购金动态 - 地缘政治因素 - 美元/美债收益率 - 美联储政策预期 ## 输出格式 分析报告包含： 1. **价格概览** - 当前价格、日内波动 2. **技术面** - 关键指标及信号 3. **基本面** - 主要影响因素 4. **风险提示** - 注意事项 ## 使用示例 用户说 "帮我分析一下黄金" 或 "现在黄金能买吗" 时： 1. 运行搜索脚本获取最新数据 2. 综合分析给出投资建议


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Skill: effeceee/edge-tts-chinese (version 2.0.0)

# Edge TTS 中文转语音 将中文文章转换为语音音频（仅限中文）。 ## 使用方法 ### 方式1：直接输入文本 ```bash python3 edge_tts_chinese.py --text "你的中文文章内容" ``` ### 方式2：从文件读取 ```bash python3 edge_tts_chinese.py --file 文章.txt ``` ### 方式3：交互式输入 ```bash python3 edge_tts_chinese.py # 然后粘贴文章内容，按 Ctrl+D 结束 ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--text`, `-t` | 直接输入文章内容 | - | | `--file`, `-f` | 从文件读取文章 | - | | `--voice`, `-v` | 语音名称 | zh-CN-XiaoxiaoNeural | | `--output`, `-o` | 输出文件路径 | /tmp/edge_tts_chinese.mp3 | ## 可用语音 | 语音 | 说明 | |------|------| | zh-CN-XiaoxiaoNeural | 中文女声（默认） | | zh-CN-YunxiNeural | 中文男声 | | zh-CN-XiaoyiNeural | 中文女声（年轻） | | zh-CN-YunyangNeural | 中文男声（新闻） | ## 使用场景 - 随时需要将中文文章转为语音时使用 - 例如：新闻朗读、故事讲述、通知播报等 ## 技术说明 - 使用 edge-tts（微软Edge浏览器语音合成） - 支持长文本（5000+字符测试通过） - 输出格式：MP3

path: edge_tts_chinese.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""
Edge TTS 中文转语音
将中文文章转换为语音音频（仅限中文）
"""

import argparse
import asyncio
import sys
import os
import edge_tts


async def text_to_speech(text: str, voice: str, output: str) -> str:
    """将文本转换为语音"""
    communicate = edge_tts.Communicate(text, voice)
    await communicate.save(output)
    return output


def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description='Edge TTS 中文转语音')
    parser.add_argument('--text', '-t', help='直接输入中文文章内容')
    parser.add_argument('--voice', '-v', default='zh-CN-XiaoxiaoNeural',
                        help='语音名称 (默认: zh-CN-XiaoxiaoNeural)')
    parser.add_argument('--output', '-o', default='/tmp/edge_tts_chinese.mp3',
                        help='输出文件路径 (默认: /tmp/edge_tts_chinese.mp3)')
    parser.add_argument('--file', '-f', help='从文件读取中文文章')

    args = parser.parse_args()

    if args.file:
        with open(args.file, 'r', encoding='utf-8') as f:
            text = f.read()
    elif args.text:
        text = args.text
    else:
        print("请输入中文文章内容（输入完成后按 Ctrl+D 结束）：")
        text = sys.stdin.read()

    if not text.strip():
        print("错误：文章内容不能为空")
        sys.exit(1)

    print(f"正在生成音频...")
    print(f"字数：{len(text)} 字符")
    print(f"语音：{args.voice}")

    output_path = asyncio.run(text_to_speech(text, args.voice, args.output))

    size = os.path.getsize(output_path)
    duration_estimate = size / 16000  # 粗略估算

    print(f"✅ 完成：{output_path}")
    print(f"文件大小：{size / 1024:.1f} KB")
    print(f"预计时长：约 {duration_estimate:.0f} 秒")


if __name__ == "__main__":
    main()


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Skill: seeu1688/arxiv-daily-skill (version 1.0.0)

--- name: arxiv-daily-skill description: 每日自动搜集 arXiv 论文（LLM/RAG/Agent 方向），带机构信息，飞书推送 version: "1.0.0" author: OpenClaw User license: MIT --- # arXiv 每日论文精选 Skill ## 功能 每日自动搜集 arXiv 上 LLM/RAG/Agent/Context/Harness 等方向的最新高价值论文（2-5 篇），整理成易于阅读的简洁形式，通过飞书推送给用户。 ## 触发方式 - **定时任务**：每个工作日上午 9:00 自动执行 - **手动触发**：用户发送"今日论文"、"arxiv 推荐"、"论文推送"、"看看今天的论文"等关键词 - **深度分析**：用户发送"详解第 X 篇"、"分析 [arXiv ID]"、"用 ljg-paper 分析这篇" ## 执行流程 ### 1. 搜集论文 使用 arXiv API 搜索以下方向的最新论文（过去 3 天内）： - Large Language Model (LLM) - Retrieval Augmented Generation (RAG) - AI Agent / Autonomous Agent - Context Window / Context Management - AI Harness / Agent Harness - Transformer Architecture - Language Model Reasoning - Multimodal LLM ### 2. 筛选排序 - 过滤掉非 CS 领域（排除物理、生物、医学等） - 优先选择 cs.CL, cs.AI, cs.LG, stat.ML 分类 - 根据标题关键词打分排序 - 去重后选择 Top 10（目录）+ Top 5（详解） ### 3. 机构信息提取 - 从机构数据库 `affiliations_db.json` 中查找（自动累积） - 首次遇到的论文自动从 arXiv HTML 页面提取 - 支持知名机构识别：清华、北大、斯坦福、MIT、Google、Meta、华为等 ### 4. 格式化输出 生成 Markdown 格式报告： ```markdown # 📚 今日 ArXiv 论文推送 (2026-04-16) ## 📋 目录 1. 论文标题 1 2. 论文标题 2 ... --- ## 📖 论文详解 ### 1. 论文完整标题 **arXiv**: 2604.13016v1 | 2026-04-14 | Tsinghua University + THUNLP **作者**: Yaxuan Li, Yuxin Zuo, Bingxiang He et al. **链接**: https://arxiv.org/abs/2604.13016v1 **中文摘要**: > ... **解决的问题**: - ... **核心创新**: - ... **为什么重要**: - ... **局限性**: - ... ``` ### 5. 推送 - **飞书推送**：目录 + Top 5 详解（通过 Webhook） - **文件保存**：完整报告保存到 `/tmp/arxiv_daily_YYYYMMDD.md` ## 输出要求 - **紧凑目录**：仅标题，快速浏览 - **详解格式**：包含机构、作者、链接、摘要、问题、创新、重要性、局限性 - **机构信息**：每篇论文必须显示机构（如"Tsinghua University + THUNLP"） - **中文友好**：摘要保留英文原文，分析使用中文 ## 配置 - 推送时间：工作日 09:00（Asia/Shanghai） - 推送渠道：飞书（Webhook） - 论文数量：目录 10 篇 + 详解 5 篇/天 - 时间范围：过去 3 天内的新论文 ## 文件结构 ``` arxiv-daily-skill/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── fetch_arxiv.py # 核心脚本 ├── deep_analyze.py # 深度分析工具 ├── cron_run.sh # Cron 执行入口 ├── run.sh # 手动测试 ├── affiliations_db.json # 机构数据库（自动累积） ├── feishu_config.json # 飞书配置 └── README.md # 使用文档 ``` ## 依赖 - arXiv API（无需 API Key） - Python 3.6+ - 飞书 Webhook（可选，用于推送） - cron（定时任务） ## 高级功能 ### 深度分析模式 对单篇论文进行详细解读： ```bash python3 deep_analyze.py 2604.13016 ``` 或调用 `ljg-paper` skill： - "用 ljg-paper 分析 2604.13016" - "详解第 3 篇论文" ### 机构数据库 自动累积的机构信息保存在 `affiliations_db.json`： ```json { "affiliations": { "2604.13016": ["Tsinghua University", "THUNLP"], "2604.13029": ["Huawei Technologies Co., Ltd."] } } ``` ### 自定义搜索方向 修改 `fetch_arxiv.py` 中的 `SEARCH_CONFIGS`： ```python SEARCH_CONFIGS = [ {"query": "cat:cs.AI AND all:large language model", "label": "LLM", "max": 3}, # 添加新的搜索方向... ] ``` ## 飞书配置 1. 在飞书群聊中添加自定义机器人 2. 复制 Webhook 地址 3. 编辑 `feishu_config.json`，填入 `webhook_url` 4. 测试推送：`./cron_run.sh` ## 示例对话 **用户**: "今天有什么新论文？" **助理**: 推送今日 ArXiv 论文目录 + Top 5 详解 **用户**: "详解第 3 篇" **助理**: 调用 `deep_analyze.py` 或 `ljg-paper` 进行深度分析 **用户**: "用 ljg-paper 分析 2604.13016" **助理**: 生成完整的中文解读报告（费曼翻译 + 核心概念 + 博导审稿） --- **版本**: v5 **最后更新**: 2026-04-16 **维护者**: OpenClaw Agent


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Skill: edwardrodriguez703-design/book-transmission (version 1.0.1)

--- name: book-transmission description: Book transmission services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book transmission. Triggers on requests like "book a transmission", "find transmission near me", or any transmission service request. --- # uook transmission Book transmission services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "transmission", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


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Skill: wenjie2024/openclaw-migrator (version 1.0.0)

--- name: migrator description: Securely migrate OpenClaw Agent (config, memory, skills) to a new machine. --- # OpenClaw Migrator A utility to package an Agent's state into a portable, encrypted archive (`.oca`) for migration. ## Features - **Encrypted Archive**: Uses AES-256-GCM + auth tag for confidentiality and integrity. - **Path Normalization**: Restores workspace path using `manifest.json` metadata. - **Dependency Manifest**: Captures system dependencies (Brewfile) to ensure the new environment matches. ## Usage ### Export (On Old Machine) ```bash migrator export --out my-agent.oca --password "secret" ``` ### Import (On New Machine) ```bash migrator import --in my-agent.oca --password "secret" ``` ## Security This skill handles sensitive data (`openclaw.json`, `auth.token`). The export process **always** requires a password to encrypt the archive. Unencrypted exports are **disabled** by design.


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Skill: chunxiaoxx/ml-training (version 1.0.0)

# ml_training A skill for AI agents specializing in machine learning model training, evaluation, and deployment on the Nautilus platform. ## Overview This skill enables AI agents to handle the full ML lifecycle: - Training supervised and unsupervised models from datasets - Evaluating model performance with appropriate metrics - Hyperparameter tuning and model selection - Deploying trained models as inference endpoints ## Capabilities ### Model Training - Supervised learning: classification, regression, ranking - Unsupervised learning: clustering, dimensionality reduction, generative models - Semi-supervised and self-supervised learning - Transfer learning and fine-tuning pre-trained models ### Evaluation - Cross-validation and holdout evaluation - Metrics: accuracy, F1, AUC-ROC, RMSE, MAE, perplexity - Bias and fairness analysis - Calibration and uncertainty quantification ### Deployment - Model serialization (ONNX, TorchScript, SavedModel) - REST API wrapping with FastAPI/Flask - Batch inference pipelines - Model versioning and rollback ## Task Format Tasks are delivered via https://www.nautilus.social/api/academic-tasks. Each task includes: - Dataset specification or data source - Model architecture requirements or constraints - Training configuration (epochs, batch size, optimizer) - Evaluation criteria and target metrics - Deployment target (local, cloud, edge) ## Platform Nautilus is a decentralized AI agent network where agents earn NAU tokens for completing tasks. - Platform: https://www.nautilus.social - Reward: 5 NAU per completed ML training task ## Frameworks Supported - PyTorch / TorchVision / HuggingFace Transformers - TensorFlow / Keras - scikit-learn for classical ML - XGBoost / LightGBM for gradient boosting - JAX for high-performance numerical ML ## Example Input: ``` Task: Train a text classifier for sentiment analysis Dataset: IMDB reviews (50k samples) Architecture: Fine-tune BERT-base Target: F1 >= 0.92 on test set Budget: 4 GPU hours max ``` Output: Trained model checkpoint + evaluation report with metrics breakdown.


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Skill: janson1983/ppt-mcp-server (version 1.0.0)

--- slug: ppt-master-mcp name: PPT Master MCP version: 1.0.0 description: "AI 驱动的 PPT 生成工具，通过执行 python-pptx 代码自动创建专业 PowerPoint 演示文稿" author: janson1983 tags: - ppt - powerpoint - presentation - mcp - python-pptx - office repository: https://github.com/janson1983/ppt-master-mcp license: MIT language: python runtime: python3 --- # PPT Master MCP AI 驱动的 PPT 生成 MCP Skill，让 AI 自动编写并执行 python-pptx 代码，生成专业的 PowerPoint 演示文稿。 ## 设计理念 工具极简，不干扰模型的创造力。不预设固定模板，让 AI 自由生成 python-pptx 代码并直接执行。 ## 工具列表 ### execute_pptx_code 执行 python-pptx 代码生成 PPT 文件。 参数： - python_code (string, 必填)：完整的可运行的 python-pptx 代码 - filename (string, 可选)：输出文件名，留空自动生成 ### list_templates 列出 templates 目录中所有可用的 PPT 模板文件。无参数。 ### list_output_files 列出 output 目录中所有已生成的 PPT 文件，按修改时间倒序排列。无参数。 ## 安装 方式一：通过 OpenClaw 安装 openclaw skill install janson1983/ppt-master-mcp 方式二：手动安装 git clone https://github.com/janson1983/ppt-master-mcp.git cd ppt-master-mcp pip install -r requirements.txt ## 依赖 - Python 3.10+ - mcp >= 1.6.0 - python-pptx >= 0.6.21 ## 配置 Claude Desktop 配置（claude_desktop_config.json）： { "mcpServers": { "ppt-master": { "command": "python3", "args": ["/path/to/ppt-master-mcp/server.py"] } } } Cursor 配置（.cursor/mcp.json）： { "mcpServers": { "ppt-master": { "command": "python3", "args": ["/path/to/ppt-master-mcp/server.py"] } } } ## 使用示例 安装配置完成后，直接对 AI 说： - "帮我做一个 10 页的年终工作总结 PPT" - "制作一份产品发布会演示文稿，要求科技风格" - "用蓝色主题做一个项目进度汇报 PPT" AI 会自动生成 python-pptx 代码并调用 execute_pptx_code 工具执行，PPT 文件保存在 output/ 目录。 ## 目录结构 ppt-master-mcp/ ├── server.py # MCP 服务器主程序 ├── requirements.txt # Python 依赖 ├── templates/ # PPT 模板目录（可放入 .pptx 模板） ├── output/ # PPT 输出目录（生成的文件在这里） ├── SKILL.md # ClawHub Skill 描述文件 └── README.md # 项目说明 ## System Prompt 你是一个专业的PPT制作助手，名为「PPT Master」。你的核心能力是根据用户提供的内容、文件或需求，生成可直接运行的Python代码来创建高质量的PPT文件。 核心规则： 规则1-输出格式： - 生成完整可运行的Python代码，使用 python-pptx 库 - 代码末尾必须包含 prs.save() 保存逻辑 - 代码开头必须包含所有必要的 import 语句 - 生成代码后，必须调用 execute_pptx_code 工具来执行 规则2-内容处理： - 原始文本/长文档：先提炼、分章节、提取关键点，再生成PPT - 大纲/要点：直接按结构生成PPT - 上传文件：总结核心内容，合理分配到各幻灯片 - 标题不超过15字，每页正文要点3-6条，每条不超过30字 规则3-设计风格： - 默认商务简约风格 - 配色统一协调，主色不超过3种 - 标题字号28-36pt，正文字号16-22pt - 每页留适当空白，合理使用形状色块增强视觉层次 - 支持风格：商务、科技、学术、清新、中国风、极简、活泼 规则4-PPT结构： - 第1页封面，第2页目录，中间正文，最后结尾页 - 未指定页数时根据内容量自动决定，一般8-15页 规则5-代码质量： - 中文使用微软雅黑字体，英文用 Arial - 颜色用 RGBColor 定义 - 幻灯片尺寸默认 16:9 - 元素位置大小用 Inches/Cm/Pt 精确定义 - 不使用外部图片，用纯代码绘制装饰元素 规则6-交互方式： - 需求模糊时先生成一版再询问调整 - 修改时输出完整代码 - 输出代码前简要说明设计思路 规则7-工具使用： - 生成代码后必须调用 execute_pptx_code 执行 - 执行失败则修复代码重新执行 - 询问文件调用 list_output_files，询问模板调用 list_templates 默认配色（商务蓝）： - 主色 #2B579A，辅色 #3B82F6，强调色 #F59E0B - 背景 #FFFFFF，正文 #333333，次要文字 #666666


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: goldwish1/daily-security-check (version 1.0.0)

--- name: daily-security-check description: OpenClaw 每日安全巡检技能。按固定清单检查网关 loopback、防火墙提醒、API 密钥在 .env、SOUL.md 安全规则、认证异常，并执行 openclaw security audit 与 openclaw doctor，输出简短报告与 0–10 安全评分；可由 cron 定时触发，结果可投递到 Telegram 等。Use when user says "安全巡检", "daily-security-check", or "执行每日安全巡检"。 --- # daily-security-check（每日安全巡检） ## When to use this skill - 用户或定时任务说「执行安全巡检」「按 daily-security-check 执行」或「每日安全巡检」时。 - 可由 cron 等定时任务在独立会话中触发，结果可发往 Telegram、飞书等（需自行配置）。 ## 调用约定（重要） - **仅在显式请求时执行**：一般情况下不要主动 @ 或加载本 skill；仅当用户明确要求「安全巡检」「daily-security-check」或 cron 到点触发时才执行。 - **assets 为备份/参考**：`assets/community-official-security-extras.md` 与 `assets/source-article-security-config.md` 为备份与溯源用文档，常规对话中不要调用或引用，仅在执行本 skill 时按需查阅。 ## Who uses it - **使用者**：任何在 OpenClaw 仓库中运行本技能的 agent 或用户。 - **定位**：对应 Bruce Van 文章《保姆级教程：7 步配置 OpenClaw》第 6 步；只做检查与报告，不自动修改配置。 ## How to execute 1. **加载检查清单**：按 [references/CHECKLIST.md](references/CHECKLIST.md) 中的项逐项执行（网关 loopback、防火墙提醒、API 密钥在 .env、SOUL.md 安全规则、认证异常、身份与访问控制、工具与沙箱等）。 2. **运行官方审计**：在项目根或设置 `OPENCLAW_STATE_DIR` 后执行 `openclaw security audit`，将 Summary 及关键 WARN 纳入报告；详见 CHECKLIST 第 8 项。 3. **运行 OpenClaw doctor**：在项目根执行 `openclaw doctor`（若使用非默认状态目录，请先设置 `OPENCLAW_STATE_DIR`）。仅只读检查，不执行 `--fix`；若有建议修复则提醒用户本地手动执行 `openclaw doctor --fix`。详见 CHECKLIST 第 9 项。 4. **汇总输出**：按 [assets/report-template.md](assets/report-template.md) 的结构输出报告，包含安全评分（0–10）、结论、待办；发现异常时明确标出并提醒用户。 5. **保存报告**：将报告写入 **`workspace/docs/security-audit/security-report-YYYY-MM-DD.md`**（日期为巡检日，路径相对于 OpenClaw 项目根），便于留存与追溯；可选投递到 Telegram 等。 6. **不交互**：cron 触发时不要进行交互式询问，直接执行并输出报告；全文使用简体中文。 7. **回复仅限报告**：执行本技能时，**只输出一份结构化报告**（按 report-template 的格式）。不要输出「我注意到您使用了…」「我将执行…」「首先/然后…」等步骤说明；报告发出后无需再发任何总结、解释或重复执行描述。 ## Constraints & safety - **只做检查与报告**：不执行任何修改配置、重启服务等操作。 - **不输出敏感内容**：报告中不得包含 API Key、token、密码等明文；只写路径或字段名。 - **报告体量**：300–600 字内，便于投递到 Telegram。 ## Success criteria - 完成检查清单（含 security audit 与 doctor）并输出结构化报告；报告含 0–10 安全评分与一句结论；若有异常则列出待办。 ## Source & related docs - **原始参考（本 skill 内）**： [assets/source-article-security-config.md](assets/source-article-security-config.md) — Bruce Van 文章 7 步安全配置建议的整理，供溯源与扩展阅读。 - **扩展**：可在自己仓库中维护 `workspace/docs/security-daily-check-step6.md`、`workspace/docs/security-audit-*.md` 等文档供团队参考。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: hoovaycn/yoga-pose-cuc (version 1.0.0)

--- name: yoga-pose-cuc description: 中国传媒大学瑜伽精品课（赵晓琳老师）瑜伽体式知识库。当用户询问瑜伽体式相关问题、体式大全、具体体式名称（如战士二式、平板支撑、蛇式、骆驼式、下犬式、猫弓背式、虎式、新月式等），或提到瑜伽动作要领、发力部位、梵文名称、体式起源故事等内容时触发。提供专业、温暖、有文化底蕴的瑜伽体式解答。 --- # 瑜伽体式知识库（CUC瑜伽精品课） ## 工作流程 ### 第一步：理解用户问题 判断用户是想了解： - **具体体式**（如"平板支撑怎么做"、"蛇式要点"） - **体式大全/列表**（如"瑜伽有哪些体式"、"帮我看看所有体式"） - **特定分类**（如"核心类体式"、"后弯类体式"） - **动作要领/纠正**（如"平板支撑腰塌了怎么办"） - **体式文化**（如"这个体式的梵文名是什么"、"它的故事是什么"） ### 第二步：查询体式知识库（必须执行） ```bash bash {skillDir}/scripts/query.sh ``` 返回结果包含所有 11 个体式的完整信息。对结果做语义匹配，找出与用户问题最相关的体式。 ### 第三步：回复用户 从 `content` JSON 字段中提取以下信息，用自然语言组织回复： **回复结构建议：** 1. **体式名称**（中文 + 梵文名） 2. **难易程度** & **所属分类** 3. **怎么做**（how_to_do - 步骤清晰） 4. **要点**（key_points） 5. **目标肌肉**（target_muscles） 6. **考试Tips**（exam_tips，如果是考试体式） 7. **起源故事**（origin_story - 用有趣的方式讲出来） 8. 如果有图片链接（img_url），告知用户可查看体式图片 **风格要求：** - 专业但不枯燥，适合大学生 - 融入体式文化故事（origin_story 有很赞的印度神话传说） - 考试体式（is_exam=true）要特别标注，提醒考试注意事项 - 可以融入校园生活元素（如"在食堂排队时就能练"） ## 体式速查表 | 中文名 | 梵文名 | 分类 | 难度 | 课程 | 考试 | |--------|--------|------|------|------|------| | 平板支撑 | Kumbhakasana | 核心类 | 初级 | 第2次课 | ❌ | | 半神猴式 | Ardha Hanumanasana | 柔韧类 | 初级 | 第2次课 | ❌ | | 坐姿侧伸展式 | Parivrtta Janu Sirsasana | 拉伸类 | 入门 | 第4次课 | ❌ | | 动式扭脊 | Ardha Matsyendrasana | 扭转类 | 入门 | 第6次课 | ❌ | | 蛇式 | Bhujangasana | 后弯类 | 初级 | 第7次课 | ✅ | | 虎式 | Vyaghrasana | 核心类 | 初级 | 第7次课 | ✅ | | 骑马式 | Ashwa Sanchalanasana | 拉伸类 | 初级 | 第8次课 | ✅ | | 猫弓背式 | Marjaryasana | 热身类 | 入门 | 第9次课 | ✅ | | 骆驼式 | Ustrasana | 后弯类 | 中级 | 第9次课 | ✅ | | 顶峰式（下犬式） | Adho Mukha Svanasana | 倒立/拉伸类 | 初级 | 第10次课 | ✅ | | 月亮式（新月式） | Anjaneyasana | 后弯/平衡类 | 初级 | 第11次课 | ✅ | ## 关键词映射 用户提到以下关键词时，快速匹配对应体式： - 核心、腰腹、平板 → 平板支撑 - 拉伸、腿部后侧、柔韧 → 半神猴式 - 侧腰、侧伸展、坐姿 → 坐姿侧伸展式 - 扭转、脊柱灵活 → 动式扭脊 - 眼镜蛇、后弯、腰背 → 蛇式 - 平衡、核心力量、老虎 → 虎式 - 弓步、大腿前侧、骑马 → 骑马式 - 猫式、脊柱热身、猫伸展 → 猫弓背式 - 骆驼、后弯中级、胸腔 → 骆驼式 - 下犬、顶峰、倒V、全身拉伸 → 顶峰式（下犬式） - 新月、后弯平衡、髂腰肌 → 月亮式（新月式） ## 数据字段说明 每条体式记录的 `content` 是 JSON 字符串，包含： - `name_cn` — 中文名称 - `how_to_do` — 做法步骤（数组） - `key_points` — 关键要点 - `target_muscles` — 目标肌肉群（数组） - `related_course` — 相关课程（数组） - `exam_tips` — 考试提示（如果有） - `name_sanskrit` — 梵文名称 - `origin_story` — 起源故事/文化背景 顶层字段： - `Id` — 记录ID - `title` — 体式中文名 - `category` — 分类 - `difficulty` — 难度（入门/初级/中级） - `keywords` — 关键词 - `source_system` — 来源（yoga_cuc） - `lesson_no` — 课程编号 - `lesson_theme` — 课程主题 - `is_exam` — 是否为考试体式（true/false） - `img_url` — 体式图片URL

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# 返回 NocoDB 中所有瑜伽体式数据

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