OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cinience/alicloud-ai-pai-aiworkspace (version 1.0.3)

--- name: alicloud-ai-pai-aiworkspace description: Manage Alibaba Cloud PAI AIWorkspace (AIWorkSpace) via OpenAPI/SDK. Use whenever the user is operating AIWorkspace resources such as workspace/project inventory, create/update actions, status queries, permission or configuration troubleshooting, or automation around PAI workspace lifecycle. version: 1.0.0 --- Category: service # PAI AIWorkspace Use Alibaba Cloud OpenAPI (RPC) with official SDKs or OpenAPI Explorer to manage resources for Platform for Artificial Intelligence PAI - AIWorkspace. ## Workflow 1) Confirm region, resource identifiers, and desired action. 2) Discover API list and required parameters (see references). 3) Call API with SDK or OpenAPI Explorer. 4) Verify results with describe/list APIs. ## AccessKey priority (must follow) 1) Environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID` / `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET` / `ALICLOUD_REGION_ID` Region policy: `ALICLOUD_REGION_ID` is an optional default. If unset, decide the most reasonable region for the task; if unclear, ask the user. 2) Shared config file: `~/.alibabacloud/credentials` ## API discovery - Product code: `AIWorkSpace` - Default API version: `2021-02-04` - Use OpenAPI metadata endpoints to list APIs and get schemas (see references). ## High-frequency operation patterns 1) Inventory/list: prefer `List*` / `Describe*` APIs to get current resources. 2) Change/configure: prefer `Create*` / `Update*` / `Modify*` / `Set*` APIs for mutations. 3) Status/troubleshoot: prefer `Get*` / `Query*` / `Describe*Status` APIs for diagnosis. ## Minimal executable quickstart Use metadata-first discovery before calling business APIs: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py ``` Optional overrides: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py --product-code <ProductCode> --version <Version> ``` The script writes API inventory artifacts under the skill output directory. ## Output policy If you need to save responses or generated artifacts, write them under: [REDACTED_SECRET] ## Validation ```bash mkdir -p output/alicloud-ai-pai-aiworkspace for f in skills/ai/platform/alicloud-ai-pai-aiworkspace/scripts/*.py; do python3 -m py_compile "$f" done echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-pai-aiworkspace/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/alicloud-ai-pai-aiworkspace/validate.txt` is generated. ## Output And Evidence - Save artifacts, command outputs, and API response summaries under `output/alicloud-ai-pai-aiworkspace/`. - Include key parameters (region/resource id/time range) in evidence files for reproducibility. ## Prerequisites - Configure least-privilege Alibaba Cloud credentials before execution. - Prefer environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID`, `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`, optional `ALICLOUD_REGION_ID`. - If region is unclear, ask the user before running mutating operations. ## References - Sources: `references/sources.md`


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Skill: matthew77/liang-tavily-research (version 1.0.0)

--- name: tavily-research description: Comprehensive research grounded in web data with explicit citations. Use when you need multi-source synthesis—comparisons, current events, market analysis, detailed reports. homepage: https://tavily.com metadata: {"openclaw":{"emoji":"📊","requires":{"bins":["node"],"env":["TAVILY_API_KEY"]},"primaryEnv":"TAVILY_API_KEY"}} --- # Tavily Research Conduct comprehensive research on any topic with automatic source gathering, analysis, and response generation with citations. ## Authentication Get your API key at https://tavily.com and add to your OpenClaw config: ```json { "skills": { "entries": { "tavily-research": { "enabled": true, "apiKey": "tvly-YOUR_API_KEY_HERE" } } } } ``` Or set the environment variable: ```bash export TAVILY_API_KEY="tvly-YOUR_API_KEY_HERE" ``` ## Quick Start ### Using the Script ```bash node {baseDir}/scripts/research.mjs "query" node {baseDir}/scripts/research.mjs "query" --pro node {baseDir}/scripts/research.mjs "query" --output report.md ``` ### Examples ```bash # Quick overview node {baseDir}/scripts/research.mjs "What is retrieval augmented generation?" # Comprehensive analysis node {baseDir}/scripts/research.mjs "LangGraph vs CrewAI for multi-agent systems" --pro # Market research with output file node {baseDir}/scripts/research.mjs "Fintech startup landscape 2025" --pro --output fintech-report.md # Technical comparison node {baseDir}/scripts/research.mjs "React vs Vue vs Svelte" --pro ``` ## Options | Option | Description | Default | |--------|-------------|---------| | `--model <model>` | Model: `mini`, `pro`, `auto` | `mini` | | `--output <file>` | Save report to file | - | | `--json` | Output raw JSON | false | ## Model Selection **Rule of thumb**: "what does X do?" → mini. "X vs Y vs Z" or "best way to..." → pro. | Model | Use Case | Speed | |-------|----------|-------| | `mini` | Single topic, targeted research | ~30s | | `pro` | Comprehensive multi-angle analysis | ~60-120s | | `auto` | API chooses based on complexity | Varies | ## Output Format The research includes: - **AI-generated answer**: Comprehensive synthesis - **Sources**: Citations with titles, URLs, and relevance scores - **Metadata**: Query, response time, and statistics ## Tips - Research can take 30-120 seconds depending on complexity - Use `--pro` for comparisons, market analysis, or detailed reports - Use `--output` to save reports for later reference - The `auto` model lets Tavily choose based on query complexity


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Skill: bjmfjoy/contract-auditor (version 1.0.0)

--- name: contract_auditor description: | 合同审计 Skill - AI 辅助审查合同条款，识别风险和问题 功能： - 自动提取合同文本（Word 格式） - 审查金额条款（一致性、付款节点、违约金） - 审查交付条款（时间、标准、延期责任） - 审查合规性（签章、日期、关键条款） - 风险提示（不利条款、模糊表述） - 生成审计报告 + 批注文档 --- # Contract Auditor - 合同审计 AI 辅助合同审查工具，自动识别合同中的风险点和问题条款，生成审计报告和批注文档。 ## 功能特性 | 审查维度 | 检查项 | |:---|:---| | **金额条款** | 大小写金额一致性、付款节点、违约金、发票类型 | | **交付条款** | 交付时间、验收标准、延期责任、交付物清单、知识产权 | | **合规性** | 签章、签署日期、合同期限、主体信息、争议解决、法律适用、不可抗力、保密、变更解除 | | **风险提示** | 模糊表述、不利条款、权利义务对等、争议解决偏向性 | ## 使用方法 ### 1. 私聊发送合同文件 直接发送 Word 合同文件（.doc/.docx），AI 自动审查并返回： - **审计报告**：风险等级、问题统计、详细建议 - **批注文档**：在原合同文本上标注问题位置 ### 2. 查看审计结果 **审计报告包含**： - 风险等级评估（高/中/低） - 问题统计（按严重程度、类别） - 详细发现项（问题描述 + 修改建议） **批注文档包含**： - 合同正文（带批注标记） - 批注图例说明 - 审计摘要 - 完整问题清单 ## 示例 **输入**：发送合同文件 `技术服务合同.docx` **输出**： ``` 📋 合同审计完成 风险等级: 🟡 中 发现问题: 8 项 【审计报告】 1. 🔴 [高] 签署日期: 合同未明确约定签署日期 建议: 必须填写合同签署日期 2. 🟡 [中] 金额条款: 大小写金额不一致 建议: 核对并统一金额表述 ... 【批注文档】 已生成带批注的合同文档，标注了所有问题位置 ``` ## 输出格式 ### 审计报告（Markdown） ```markdown # 合同审计报告：xxx.docx **风险等级**: 🟡 中 **发现问题**: 8 项 ## 摘要 ### 按严重程度 - 🟠 高: 2 项 - 🟡 中: 5 项 - 🟢 低: 1 项 ## 详细发现 ### 1. 🟠 [高] 签署日期 **问题**: ... **建议**: ... ``` ### 批注文档（Markdown） ```markdown # 带批注的合同：xxx.docx ## 合同正文（带批注） 第一条 合同金额 本合同总金额为人民币壹拾万元整。 >>> 🟡 [MEDIUM] 金额条款 >>> 问题：合同仅有中文大写金额 >>> 建议：建议同时标注阿拉伯数字金额 ``` ## 技术实现 ``` services/ ├── contract_auditor.py # 主审计器 ├── text_extractor.py # 文本提取 ├── annotator_simple.py # 批注文档生成 └── analyzers/ ├── payment_analyzer.py # 金额条款分析 ├── delivery_analyzer.py # 交付条款分析 ├── compliance_checker.py # 合规性检查 └── risk_analyzer.py # 风险提示 ``` ## 版本规划 - **v1.0** (当前): Word 格式支持，4 维度审查，批注文档生成 - **v1.1**: PDF 格式支持、图片 OCR - **v1.2**: ✅ Word 原文件批注（已完成）、批量处理 - **v2.0**: Excel 汇总报告、合同模板对比 ## 输出格式 ### 1. 审计报告（Markdown） ```markdown # 合同审计报告：xxx.docx **风险等级**: 🟡 中 **发现问题**: 8 项 ## 摘要 ### 按严重程度 - 🟠 高: 2 项 - 🟡 中: 5 项 - 🟢 低: 1 项 ## 详细发现 ### 1. 🟠 [高] 签署日期 **问题**: ... **建议**: ... ``` ### 2. 批注文档（Markdown） 生成带批注标记的 Markdown 文档，在原文中标注问题位置。 ### 3. Word 批注文档（.docx）✅ **NEW** 在**原始 Word 文件上直接添加批注**，使用 Word 的批注功能： - 在文档开头添加审计摘要 - 在相关条款处添加批注气泡 - 批注包含：风险等级、问题描述、修改建议 - 保留原文件格式和样式 **使用方法**: ```python from services.contract_auditor import audit_with_word_annotation # 审计并在原 Word 文件上加批注 audit_report, output_path = audit_with_word_annotation( input_path="合同.docx", output_path="合同_已批注.docx" # 可选，默认自动命名 ) ``` ## 限制说明 - 仅支持中文合同 - 仅支持 Word 格式（v1.0），PDF 需手动转换 - 批注文档为 Markdown 格式（v1.1 支持 Word 原文件批注） - 不提供法律有效性判定 - 建议作为辅助参考，重要合同仍需法务审核


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Skill: wjt0321/china-stock-analyst (version 2.4.3)

--- name: china-stock-analyst description: A股短线营收分析助手，聚焦"短线交易信号+营收质量"双轨研判，8位专家并行分析，输出可复核证据链、双轨评分与明确交易条件 --- # A股短线营收分析助手 ## 快速开始 **分析股票**：`请分析 600519（茅台）` **验证报告**：`验证 stock-reports/xxx.md` ## 核心架构 - **8位专家并行**：基本面大师、技术分析派、量化模型师、风险控制官、宏观策略师、行业研究家、消息面猎手、专家鉴别Agent - **双轨评分**：短线动量(40%) + 营收质量(35%) + 风险约束(25%) - **决策标签**：可做 / 观察 / 回避 ## 分析流程 1. 数据采集 → 2. 8专家并行分析 → 3. 讨论整合 → 4. 报告输出 ## 报告必含模块 - 时效性警告（数据截至日期、短线有效期2-3日） - 近5日资金流向数据 - 支撑位/压力位/止损位 - 资金流向反转预警（与前期对比） - 营收快照（营收/同比/环比/口径/来源） - 双轨评分（短线动量/营收质量/风险约束） - 专家鉴别（身份+价格校验） - 证据链（结论→数据→来源→时间戳） ## 数据来源 Web Search 优先，东财结构化查询复核（`${EASTMONEY_APIKEY}`） ## 适用场景 1. 用户询问A股短线机会 2. 需要结合资金流和营收趋势做快决策 3. 查询近5日资金与关键位 4. 验证历史报告与最新数据差异 ## 免责声明 所有分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。


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Skill: g-zoe/steam-lowest-price-skill (version 1.0.0)

--- name: steam-lowest-price-skill description: Monitor Steam game prices and alert when a game hits historical low or a user target price. Use when users ask to track Steam discounts, watch specific games, check current price vs historical low, or send periodic price alerts. --- # Steam Lowest Price Skill 追踪 Steam 游戏价格，并在触发条件时提醒： - 达到历史低价 - 低于目标价 ## Data source - CheapShark public API（免费） - 提供当前最低价（商店最低价）与历史最低价（cheapestPriceEver） ## Quick start ### 1) 添加关注 ```bash python3 {baseDir}/scripts/steam_watch.py add --query "Hades" --target 30 ``` ### 2) 查看关注列表 ```bash python3 {baseDir}/scripts/steam_watch.py list ``` ### 3) 手动检查一次 ```bash python3 {baseDir}/scripts/steam_watch.py check ``` ### 4) 删除关注 ```bash python3 {baseDir}/scripts/steam_watch.py remove --appid 1145360 ``` ## Alert format 触发提醒时输出： - 游戏名 - 当前价 - 历史低价 - 差价（当前价 - 历史低价） - 链接（Steam 商店页） ## Suggested cron message (OpenClaw) ```text 运行 python3 /home/lei/.openclaw/workspace/skills/steam-lowest-price-skill/scripts/steam_watch.py check 。 如果有命中项目，把每一条提醒结果发给用户； 若无命中，回复“Steam 史低监控：本轮无触发”。 ```

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0


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Skill: rabbot42/openclaw-coach (version 1.0.1)

--- name: openclaw-coach description: OpenClaw 私人教练 - 每日文档同步+技巧教学。用于 (1) 每天自动从官网同步最新文档到 Obsidian 知识库 (2) 每天早上 7:21 发送 OpenClaw 使用技巧 (3) 每天晚上 21:05 让用户选择想了解的技巧主题 (4) 检测 OpenClaw 版本更新并提醒 --- # OpenClaw 教练 你的私人 OpenClaw 教练，负责文档同步和每日技巧教学。 ## 定时任务 | 时间 | 任务 | 脚本 | |------|------|------| | 03:21 | 文档同步 | `scripts/sync-docs.sh` | | 21:05 | 技巧选择 | `scripts/pick-daily-tip.sh` | | 07:21 | 发送技巧 | `scripts/send-daily-tip.sh` | ## 知识库结构 ``` Obsidian/Docs/OpenClaw/ ├── docs/ # 官方文档 │ ├── gateway.md │ ├── channels.md │ └── ... ├── tips/ # 技巧文章 │ ├── gateway-使用指南.md │ ├── message-发送消息.md │ └── ... ├── daily-tips.json # 每日技巧选择 ├── tips-log.md # 发送日志 └── latest-version.txt # 当前版本 ``` ## 技巧文章模板 ```markdown # 技巧标题 ## 简介 简短介绍这个技巧是什么 ## 使用场景 - 场景1 - 场景2 ## 详细步骤 1. 步骤一 2. 步骤二 ## 示例 \`\`\`bash openclaw gateway start \`\`\` ## 注意事项 - 注意1 ``` ## 用户交互流程 1. **晚上 21:05**: 发送3个技巧选项让用户选择 2. **用户回复数字**: 记录选择 3. **早上 7:21**: 发送选中技巧的详细内容 + 版本更新（如有） ## 事件处理 当收到以下系统事件时，自动执行对应操作： | 事件 | 动作 | |------|------| | `sync` | 执行 `scripts/sync-docs.sh` | | `pick-tip` | 执行 `scripts/pick-daily-tip.sh` | | `send-tip` | 执行 `scripts/send-daily-tip.sh` | ## 手动命令 - `/sync` - 立即同步文档 - `/tip` - 查看今日技巧 - `/tips list` - 查看所有可用技巧


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Skill: zacjiang/site-monitor (version 1.0.0)

--- name: website-monitor description: Monitor websites for changes, downtime, or specific content. Get notified when a page changes, goes down, or matches/stops matching a pattern. Lightweight — no database needed. author: zacjiang version: 1.0.0 tags: monitor, website, uptime, change detection, alert, scraping, automation --- # Website Monitor Lightweight website monitoring — detect changes, downtime, or content patterns without external services. ## Usage ### Check if a site is up ```bash python3 {baseDir}/scripts/monitor.py check https://example.com ``` ### Monitor for changes (compare to last snapshot) ```bash python3 {baseDir}/scripts/monitor.py watch https://example.com --state-dir /tmp/monitor-state ``` Returns exit code 0 if unchanged, 1 if changed (with diff), 2 if down. ### Check for specific content ```bash python3 {baseDir}/scripts/monitor.py match https://example.com/pricing --pattern "Enterprise plan" ``` Returns exit code 0 if pattern found, 1 if not found. ### Batch monitor from file ```bash # sites.txt: one URL per line python3 {baseDir}/scripts/monitor.py batch sites.txt --state-dir /tmp/monitor-state ``` ## Integration with OpenClaw ### Heartbeat check Add to your HEARTBEAT.md: ``` Run website monitor batch check on sites.txt. If any site is down or changed, notify me. ``` ### Cron job ```bash # Check every 30 minutes openclaw cron add --every 30m --task "Run website monitor on my sites list and alert me if anything changed" ``` ## Features - 🔍 Change detection with text diff - ⬆️ Uptime checking (HTTP status + response time) - 🎯 Pattern matching (regex supported) - 📁 File-based state (no database needed) - 📋 Batch monitoring from URL list - 🪶 Zero dependencies beyond Python stdlib + requests ## Dependencies ```bash pip3 install requests ``` ## How State Works When using `watch` mode, the script saves a hash of each page's text content in `--state-dir`. On the next run, it compares the current hash to the saved one. If different, it reports the change and shows a text diff. State files are named by URL hash, so you can monitor hundreds of sites without collision.


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Skill: miketobusy/weizhao-vip-search (version 1.0.0)

--- name: vip-search description: 在唯品会(VIP.com)搜索商品，引导用户登录并调用搜索API获取关键字商品。 --- # 唯品会商品搜索助手 (VIP Search) 本Skill用于在唯品会(VIP.com)网站上搜索特定关键字的商品。由于唯品会的搜索接口通常需要用户登录状态(Cookie)或防爬虫校验，因此本Skill包含引导用户提供登录凭证的完整流程。 ## Capabilities 1. **引导登录**: 指导用户如何在浏览器中登录唯品会并获取有效的Cookie。 2. **API调用**: 使用提取到的Cookie调用唯品会的搜索API。 3. **数据解析与呈现**: 将搜索返回的商品数据（如名称、价格、折扣等）提取并以易读的格式展示给用户。 ## Usage / 工作流 当用户请求在唯品会搜索商品（例如：“帮我在唯品会搜索一下蓝牙耳机”）时，请严格按照以下步骤执行： ### 第一步：引导用户获取Cookie 向用户发送以下指引，要求其提供Cookie（若用户已经提供了有效Cookie则跳过此步）： ```text 为了在唯品会搜索商品，我需要您提供登录后的Cookie。请按照以下步骤操作： 1. 请在您的浏览器中打开并登录 [唯品会官网](https://www.vip.com/)。 2. 登录成功后，按下 `F12` 或右键点击页面选择“检查”以打开开发者工具。 3. 切换到“网络” (Network) 选项卡。 4. 在页面搜索框中随意搜索一个商品，或者刷新页面。 5. 在网络请求列表中，找到类似 `suggest.php` 或 `search` 之类的请求，点击它。 6. 在右侧的“标头” (Headers) -> “请求标头” (Request Headers) 中找到 `Cookie:` 字段。 7. 将 `Cookie:` 后面的整段内容复制并发送给我。 ``` ### 第二步：执行搜索脚本 一旦获得了用户提供的关键字和 Cookie，使用内置的 Python 脚本发起搜索请求。 将 Cookie 保存或直接作为参数传递给脚本。**注意处理 Cookie 中可能包含的特殊字符**。 ```bash # 示例命令，请将 <关键字> 和 <Cookie字符串> 替换为实际内容 python3 /Users/xc.xu/Documents/projects/my-tools/skills/vip-search/scripts/search_vip.py --keyword "蓝牙耳机" --cookie "您的_cookie_字符串" ``` ### 第三步：展示搜索结果 解析脚本的输出，并将商品列表（名称、价格、原价、折扣等）整理为 Markdown 表格，或者是友好的列表形式反馈给用户。 ## 注意事项 - Cookie 属于敏感信息，处理完毕后不要在后续的报告中明文打印完整的 Cookie。 - 唯品会的API可能会随着时间发生变动（字段名或URL更新），这可能需要调整 `search_vip.py` 脚本中的解析逻辑。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: nvmmonkey/crypto-wallet (version 1.0.0)

--- name: crypto-wallet description: Multi-chain cryptocurrency wallet management. Check balances, send tokens, view transaction history across Ethereum, Solana, Bitcoin and more. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💰","requires":{"bins":["curl","jq"]}}} --- # Crypto Wallet 💰 Manage cryptocurrency wallets across multiple blockchains. ## Supported Chains - Ethereum (ETH, ERC-20) - Solana (SOL, SPL tokens) - Bitcoin (BTC) - Polygon (MATIC) - Arbitrum - Base ## Features - Check wallet balances - View transaction history - Send tokens (with confirmation) - Token price lookup - Portfolio overview ## Usage Examples ``` "What's my ETH balance?" "Show my crypto portfolio" "Send 0.1 ETH to 0x..." ``` ## Safety Rules 1. **ALWAYS** confirm before sending transactions 2. **NEVER** expose private keys 3. **ALWAYS** verify recipient addresses


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Skill: mbjoern/erz-entsorgung-recycling-zurich (version 1.0.0)

--- name: openerz description: Abfuhrkalender für Zürich via OpenERZ API. Nutze bei Fragen zu Kehricht, Karton, Papier, Grüngut, Sonderabfall oder Entsorgungsterminen im Raum Zürich. --- # OpenERZ – Abfuhrkalender Zürich API für Entsorgungstermine in Zürich. ## Benutzer-Defaults - Region: `zurich` - Area/PLZ: `8003` ## API-Endpunkt ``` https://openerz.metaodi.ch/api/calendar ``` ## Parameter | Parameter | Beschreibung | Beispiel | |-----------|--------------|----------| | `region` | Region (immer `zurich` für Stadt Zürich) | `zurich` | | `area` | PLZ oder Gebiet | `8003` | | `types` | Komma-separiert: waste, cardboard, paper, organic, special, mobile, incombustibles, chipping, metal, etram, cargotram, textile | `paper,cardboard` | | `start` | Startdatum (YYYY-MM-DD) | `2026-01-14` | | `end` | Enddatum (YYYY-MM-DD) | `2026-01-31` | | `sort` | Sortierung (date, -date) | `date` | | `limit` | Max. Anzahl Ergebnisse | `10` | ## Abfalltypen | Typ | Beschreibung | |-----|--------------| | `waste` | Kehricht | | `cardboard` | Karton | | `paper` | Papier | | `organic` | Grüngut/Bioabfall | | `special` | Sonderabfall (Sammelstelle) | | `mobile` | Mobile Sondersammlung | | `incombustibles` | Unbrennbares | | `chipping` | Häckselservice | | `metal` | Altmetall | | `etram` | E-Tram | | `cargotram` | Cargo-Tram | | `textile` | Textilien | ## Beispielanfragen Nächste Abholungen: ```bash curl "https://openerz.metaodi.ch/api/calendar?region=zurich&area=8003&start=$(date +%Y-%m-%d)&limit=5&sort=date" ``` Nur Papier/Karton: ```bash curl "https://openerz.metaodi.ch/api/calendar?region=zurich&area=8003&types=paper,cardboard&start=$(date +%Y-%m-%d)&limit=5" ``` ## Antwortformat ```json { "_metadata": {"total_count": 5, "row_count": 5}, "result": [ { "date": "2026-01-15", "waste_type": "waste", "zip": 8003, "area": "8003", "station": "", "region": "zurich", "description": "" } ] } ``` Bei `mobile` oder `special` enthält `station` den Sammelort.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: araa47/md-2-pdf (version 1.0.0)

--- name: md-to-pdf description: Convert markdown files to clean, formatted PDFs using reportlab metadata: {"openclaw":{"emoji":"📄","requires":{"bins":["uv"]}}} --- # Markdown to PDF Convert markdown documents to professional, clean PDFs with proper formatting. ## Usage ```bash # Basic usage uv run scripts/md-to-pdf.py input.md # Specify output uv run scripts/md-to-pdf.py input.md -o output.pdf uv run scripts/md-to-pdf.py input.md --output my-report.pdf # Verbose mode uv run scripts/md-to-pdf.py input.md -v ``` ## Features - **Headers**: H1-H6 with hierarchical styling - **Text formatting**: Bold, italic, inline code - **Lists**: Bullet lists, numbered lists, task lists - **Code blocks**: Syntax highlighting with background - **Tables**: Full table support with headers - **Links**: Clickable hyperlinks - **Horizontal rules**: Visual section dividers - **YAML frontmatter**: Automatically skipped - **Special characters**: Emojis, Unicode symbols - **Page numbers**: Automatic footer with page numbers - **Professional styling**: Clean, readable output ## Options - `-o, --output`: Output PDF file path (default: input_filename.pdf) - `-v, --verbose`: Print detailed processing information ## Supported Markdown Elements | Element | Syntax | Status | |---------|--------|--------| | Headers | `# H1` to `###### H6` | ✅ | | Bold | `**text**` or `__text__` | ✅ | | Italic | `*text*` or `_text_` | ✅ | | Inline code | `` `code` `` | ✅ | | Code blocks | ``` | ✅ | | Bullet lists | `- item` or `* item` | ✅ | | Numbered lists | `1. item` | ✅ | | Task lists | `- [x] done` | ✅ | | Tables | `| col | col |` | ✅ | | Links | `[text](url)` | ✅ | | Horizontal rules | `---` or `***` | ✅ | | Blockquotes | `> quote` | ✅ |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/community-group-buying (version 0.1.0)

--- name: "社区团购" description: "该技能介绍如何通过社区团购实现变现；当你计划从事或优化社区团购时调用。" --- # 社区团购 概览： - 场景：以“社区团购”为核心的可复制变现路径 - 目标：在90天内跑通最小可行闭环，并达成正向现金流 定位与人群： - 适合：具备基础认知或实践经验，愿意持续投入的人/团队 - 不适合：短期套利、违规刷量、无内容/供给能力者 典型渠道： - 社群团购、本地供货、配送履约 - 通用补充：微信/抖音/小红书/闲鱼/淘宝/独立站/社群 变现模型： - 收入结构：主收入 + 辅助收入（广告/佣金/订阅/服务/周边） - 成本结构：获客成本（CAC）+ 供给/履约 + 固定开销 - 核心指标：GMV、毛利率、转化率、留存、LTV/CAC、复购率 执行流程： - 01 选赛道与定位：明确供给、目标用户、差异化与定价 - 02 搭MVP：以最低成本验证一个渠道的有效性 - 03 获取流量：内容分发/投放/合作互推，建立追踪 - 04 转化与交付：标准化流程与模板，保证体验与口碑 - 05 复盘与迭代：每周数据盘点，优化漏斗与供给结构 工具清单： - 生产：文案/设计/剪辑/表格/自动化工具 - 获取：SEO/SEM/信息流/平台任务/达人合作 - 追踪：表格/CRM/数据看板/UTM/埋点 - 履约：工单/客服/交付模板/质检清单 合规与风险： - 遵守平台政策与法律法规，严禁虚假宣传、刷量、侵权 - 明确版权与交付约定，规范合同与发票 常见坑位： - 盲目扩渠道、无数据追踪、定价不清、交付不标准 - 过度依赖单平台、忽视复购与会员化 30日执行计划： - 第1周：定位、选品/供给、搭建MVP与基本素材 - 第2周：上线一个主渠道，跑数据，优化文案与转化 - 第3周：稳定交付流程，建立追踪与看板，启动第二渠道 - 第4周：总结复盘，完善模板与清单，制定90日目标 检查清单： - 明确目标与指标，完成MVP验证，建立复盘与模板库 - 形成可复制的标准作业流程（SOP）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: emergenceronearth/agentic-cohort-analyst (version 0.1.0)

--- name: cohort_analyst description: 将研究变量映射到院内数据字典，评估 Cohort 可行性（候选样本量、缺失率、风险提示），并生成纳排标准草案。当用户需要做数据映射或队列可行性分析时触发。 --- # 数据映射与队列分析 Skill ## 何时使用 当用户需要**单独执行**数据映射或队列可行性分析时使用，例如： - 「帮我看看院内有哪些可用变量」 - 「做一下 Cohort 可行性评估」 - 「生成纳排标准」 如果是完整任务流程的一部分，则由 task-planner 调度。 ## 执行步骤 ### 1. 上报开始 ```bash curl -s -X POST http://localhost:5001/api/report \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"skill":"cohort-analyst","display_name":"数据映射与队列分析","status":"running","message":"正在连接院内数据字典，匹配变量与评估缺失率..."}' ``` ### 2. 读取数据并输出 读取 `/home/ubuntu/workspace/demo/mock_data/cohort.json`，向用户展示： - **变量映射表**（表格形式）：研究变量、院内字段名、数据源、可用性、缺失率 - **Cohort 概览**：候选病例数、时间范围、高质量/中等/高缺失变量计数 - **风险提示**：逐条列出风险等级、问题项、建议 - **纳排标准草案**：纳入标准和排除标准分别列出 - **分组预览**：如果数据中有 `group_preview`，展示各方案的样本量 ### 3. 上报完成 ```bash curl -s -X POST http://localhost:5001/api/report \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"skill":"cohort-analyst","display_name":"数据映射与队列分析","status":"completed","message":"已完成 9 个变量映射，候选队列 1,284 例"}' ```


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