OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cp3d1455926-svg/word-memory (version 1.0.0)

--- name: word-memory version: 1.0.0 description: 单词记忆助手 - 艾宾浩斯记忆曲线、每日打卡、词汇测试 --- # 📚 Word Memory - 单词记忆助手 ## 触发规则 **关键词：** - 背单词、记单词、单词记忆 - 每日单词、单词打卡 - 艾宾浩斯、记忆曲线 - 四级、六级、考研、托福、雅思 - 测试我、默写 **场景：** - 用户想背单词但需要计划 - 用户需要每日单词推送 - 用户想测试记忆效果 - 用户查询单词释义/例句 ## 功能描述 ### 核心功能 1. **艾宾浩斯记忆曲线** - 自动安排复习时间 - 5 个复习节点：5min、30min、12h、1d、2d、4d、7d、15d - 智能调整难度 2. **词库选择** - 四级词汇（4500 词） - 六级词汇（6000 词） - 考研词汇（5500 词） - 托福词汇（8000 词） - 雅思词汇（8000 词） - GRE 词汇（12000 词） - 自定义词库 3. **每日单词推送** - 定时推送（可设置时间） - 每日新词 + 复习词 - 数量可配置（10/20/50/100） 4. **单词测试** - 英译中测试 - 中译英测试 - 拼写测试 - 听力测试（可选） 5. **单词详情** - 释义（多义项） - 音标（英式/美式） - 例句（3-5 句） - 词根词缀 - 近义词/反义词 - 常用搭配 ### 学习模式 - 📖 **学习模式**：新词学习，显示完整信息 - 📝 **测试模式**：隐藏释义，测试记忆 - ⚡ **快速模式**：只记核心释义 - 🎯 **重点模式**：只复习错误率高的词 ## 权限需求 - [x] 网络访问（词典 API） - [x] 文件读写（学习进度存储） - [x] 定时任务（每日推送） ## 数据源 - 有道词典 API - 柯林斯词典 - 剑桥词典 - 开源词库（CEDICT 等） ## 示例对话 ``` 用户：我想背四级单词 助手：好的！帮你设置四级词汇学习计划 📚 - 每日新词：20 个 - 推送时间：早上 8:00 - 复习提醒：按艾宾浩斯曲线 现在开始学习吗？ 用户：开始 助手：【今日学习】2026-03-16 📖 新词 (20 个) 1. abandon /əˈbændən/ v. 放弃，抛弃 例句：He abandoned his plan to travel. 词根：a-(加强) + ban(禁止) → 彻底禁止 → 放弃 2. ability /əˈbɪləti/ n. 能力，才能 例句：She has the ability to pass the exam. 词根：abil(能) + -ity(名词后缀) ... 📝 复习 (15 个) 1. previous /ˈpriːviəs/ adj. 以前的 你的记忆：✅ 正确 (第 3 次复习) 用户：测试我 助手：【单词测试】 1. "abandon" 的意思是？ A. 吸收 B. 放弃 C. 绝对 D. 能力 你的答案：B ✅ 正确！ 2. "能力" 用英语怎么说？ 你的答案：ability ✅ 正确！ 得分：100% 🎉 用户：查询 "persistent" 助手：persistent /pəˈsɪstənt/ adj. 📝 释义： 1. 坚持的，执着的 2. 持续的，反复出现的 🔊 音标：英 /pəˈsɪstənt/ 美 /pərˈsɪstənt/ 📖 例句： 1. She is persistent in her efforts. 2. The problem is persistent. 🌳 词根：per-(始终) + sist(站) + -ent → 始终站着 → 坚持的 🔄 近义词：insistent, determined 🔄 反义词：irresolute ``` ## 数据存储 ```json // ~/.openclaw/workspace/word-memory/progress.json { "word_list": "CET-4", "daily_new": 20, "push_time": "08:00", "learned": [ { "word": "abandon", "learned_date": "2026-03-16", "next_review": "2026-03-16T12:00:00", "review_count": 3, "error_count": 0, "mastery": 0.85 } ], "statistics": { "total_learned": 120, "streak_days": 7, "avg_accuracy": 0.92 } } ``` ## 待办事项 - [ ] 实现词库导入 - [ ] 实现艾宾浩斯算法 - [ ] 实现定时推送 - [ ] 实现测试功能 - [ ] 添加进度统计 --- **版本：** 1.0.0 **创建日期：** 2026-03-16 **作者：** 小鬼 👻


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Skill: zh40/session-manager (version 1.0.1)

--- name: session-manager description: | 会话管理工具。自动追踪对话会话，提示用户切换话题创建新会话， 并将会话记录保存到用户指定的位置（飞书多维表格或本地文件）。 当用户说"切换话题"、"开新会话"、"新话题"时触发。 --- # Session Manager / 会话管理 自动管理对话会话的生命周期。Automatically manage dialogue session lifecycle. ## 触发场景 / Triggers - 用户说「切换话题」「开新会话」「新话题」/ User says "switch topic", "new session", "new topic" - 用户使用 `/new` 命令 / User uses `/new` command - **主动检测**：在会话过程中，发现用户转换了话题但未切换，主动询问是否开启新会话 / **Active Detection**: When detecting topic shift during conversation without session switch, proactively ask if user wants to start a new session ## 主动询问规则 / Proactive Ask Rules 当检测到话题转换时（与当前会话主题明显无关），礼貌询问：/ When detecting topic shift (unrelated to current session topic), politely ask: ``` 听起来你想聊一个新话题。需要我开启新会话吗？ 上一段聊的是「{当前主题}」，我会把相关信息延续到新会话。 Sounds like you want to chat about a new topic. Should I start a new session? The previous topic was "{current topic}", I'll carry relevant info to the new session. ``` ## 会话创建流程 / Session Creation Flow 1. **询问用户**：确认是否开启新会话 / **Ask User**: Confirm whether to start a new session 2. **继承上下文**：询问是否需要把上一段交流的重要内容带入新会话 / **Inherit Context**: Ask if important info from previous conversation should be carried over 3. **创建记录**：在用户指定的存储位置创建会话记录 / **Create Record**: Create session record at user's specified storage location ## 存储位置 / Storage Options 支持两种方式，用户首次使用时询问偏好：/ Supports two options, ask user preference on first use: ### 1. 飞书多维表格（默认推荐）/ Feishu Bitable (Default Recommended) 需要字段 / Required fields: - 会话ID（数字，整数）/ Session ID (number, integer) - 会话主题（文本）/ Session Topic (text) - 会话日期（日期）/ Session Date (date) - 开始时刻（日期+时间）/ Start Time (date+time) - 结束时刻（日期+时间）/ End Time (date+time) - 前序会话ID（数字，可空）/ Previous Session ID (number, optional) ### 2. 本地 Markdown 文件 / Local Markdown Files 存储在 `memory/sessions/` 目录，文件名格式：`session-{id}.md` / Stored in `memory/sessions/`, filename format: `session-{id}.md` ```markdown # 会话 {ID}: {主题} - 开始时间: {ISO时间} - 结束时间: {ISO时间} - 前序会话: {ID} ## 内容摘要 ... # Session {ID}: {Topic} - Start Time: {ISO time} - End Time: {ISO time} - Previous Session: {ID} ## Summary ... ``` ## 会话结束 / Session End 用户结束会话或开启新会话时：/ When user ends session or starts new session: 1. 填写当前会话的「结束时刻」/ Fill in "End Time" for current session 2. 如果是接续之前会话，记录前序会话ID / If continuing from previous session, record Previous Session ID ## 状态管理 / State Management 在 `MEMORY.md` 中维护当前会话信息：/ Maintain current session info in `MEMORY.md`: ``` ## 当前会话 / Current Session - 会话ID: X / Session ID: X - 会话主题: XXX / Session Topic: XXX - 开始时间: YYYY-MM-DD HH:mm / Start Time: YYYY-MM-DD HH:mm - 前序会话ID: X (如果有) / Previous Session ID: X (if any) ``` ## 注意事项 / Notes - 首次使用需询问用户存储偏好 / Ask user's storage preference on first use - 飞书模式下，优先使用已配置的多维表格 / In Feishu mode, use pre-configured bitable if available - 本地模式使用 Markdown 文件，可导出为其他格式 / Local mode uses Markdown files, can export to other formats


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/fishing (version 1.0.0)

--- name: Fishing slug: fishing version: 1.0.0 homepage: https://clawic.com/skills/fishing description: Track fishing spots, gear, catches, and conditions with personalized recommendations. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎣","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## When to Use User wants to track their fishing activity, remember favorite spots, log catches, or get personalized gear and technique recommendations based on their history. ## Architecture Memory lives in `~/fishing/`. See `memory-template.md` for setup. ``` ~/fishing/ ├── memory.md # HOT: preferences, gear, active spots ├── catches.md # WARM: catch log with dates, species, conditions ├── spots.md # WARM: saved locations with notes └── archive/ # COLD: past seasons ``` ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Memory setup | `memory-template.md` | | Species guide | `species.md` | | Tackle reference | `tackle.md` | ## Core Rules ### 1. Check Memory First Before any recommendation, read `~/fishing/memory.md` for: - User's gear inventory - Preferred species - Skill level - Local regulations they've noted ### 2. Log Catches Proactively After user reports a catch, update `~/fishing/catches.md`: | Date | Species | Weight | Spot | Conditions | Technique | |------|---------|--------|------|------------|-----------| | YYYY-MM-DD | Bass | 3.5 lb | Lake X | Cloudy, 65F | Texas rig | ### 3. Learn Spot Patterns Track what works at each location in `~/fishing/spots.md`: - Best times (dawn, dusk, tide) - Productive techniques - Seasonal notes ### 4. Personalize Recommendations Use catch history to suggest: - "Last 3 bass at Lake X were on cloudy mornings with plastics" - "You haven't tried spot Y since spring—spawning season now" ### 5. Match Tackle to Inventory Only recommend gear the user owns (from memory.md). If suggesting new gear, mark it clearly as a purchase suggestion. ## Fishing Traps - Recommending gear user doesn't own → check inventory first - Generic advice ignoring history → always reference past catches - Forgetting seasonal patterns → review catches.md by month - Not updating spots.md → stale recommendations ## Related Skills Install with `clawhub install <slug>` if user confirms: - `plan` — trip planning - `remind` — trip reminders ## Feedback - If useful: `clawhub star fishing` - Stay updated: `clawhub sync`


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Skill: jincan0412/lunar-converter (version 1.0.0)

--- name: lunar-converter description: | 阴历（农历）与阳历（公历）日期转换工具。 当用户需要： (1) 阴历转阳历（如"阴历2月12是阳历几号"、"2026年阴历生日"） (2) 阳历转阴历（如"2026年3月26日是阴历多少"） (3) 查询某个阴历日期对应的阳历日期 (4) 任何阴历阳历相互转换的需求 --- # 阴历转换工具 ## 功能 - **阴历转阳历**：输入阴历年月日，返回对应的阳历日期 - **阳历转阴历**：输入阳历年月日，返回对应的阴历日期 ## 使用方法 调用 `scripts/lunar.py` 脚本： ### 阴历转阳历 ```bash python scripts/lunar.py lunar2solar <年份> <月份> <日期> ``` 示例：查询 2026 年阴历 2 月 12 日对应的阳历 ```bash python scripts/lunar.py lunar2solar 2026 2 12 # 输出: {"result": "2026-03-30"} ``` ### 阳历转阴历 ```bash python scripts/lunar.py solar2lunar <年份> <月份> <日期> ``` 示例：查询 2026 年 3 月 30 日对应的阴历 ```bash python scripts/lunar.py solar2lunar 2026 3 30 # 输出: {"result": "2026年二月十二"} ``` ## 注意事项 - 使用 `lunardate` Python 库（已预装） - 支持范围：1900-2100 年 - 阴历日期每年对应的阳历可能不同，查询时需指定年份 - 输出为 JSON 格式，方便程序解析


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Skill: xiyunnet/xi-lrc-editor (version 1.1.0)

--- name: lrc description: 专业LRC歌词创作工具，支持歌曲音频波形可视化、歌词时间轴精准打点、LRC导入/导出、播放实时高亮、毫秒级时间戳编辑、自动本地存储防止数据丢失。前端使用jQuery+WaveSurfer.js开发，后端Python Flask，默认端口698，界面紧凑高效。使用场景：(1) 为歌曲制作LRC歌词文件 (2) 编辑/校准已有LRC歌词时间轴 (3) 批量调整歌词时间点 (4) 可视化歌词同步制作 --- # LRC 歌词创作工具 ## 🎵 简介 专为歌词创作者打造的高效可视化LRC制作工具，整合波形预览、精准打点、实时同步、自动保存等核心功能，大幅提升歌词制作效率，支持从0到1制作新歌词，也支持导入已有LRC校准时间轴。 ### 核心特点 - 🎧 **音频波形可视化**：基于WaveSurfer.js的专业波形渲染，直观展示音频节奏点 - 📥 **LRC导入功能**：直接导入现有LRC文件，自动解析时间轴和歌词内容 - ⏱️ **毫秒级精度打点**：点击「打点」按钮即可在当前播放位置创建歌词条目，时间精度到0.001秒 - ✍️ **高效歌词编辑**：紧凑列表布局，同屏展示更多歌词，支持批量编辑、上移/下移调整顺序 - 🎯 **时间自由微调**：直接点击时间数字修改，自动同步相邻条目时间，避免手动调整误差 - 🎶 **播放实时同步**：播放时当前时间对应的歌词自动高亮（蓝色背景标记），并平滑滚动到可见区域 - ⌨️ **全键盘快捷键**：支持空格播放/暂停、左右箭头快进/后退1秒，无需频繁切换鼠标 - 💾 **自动防丢保存**：所有编辑自动保存到浏览器本地存储，刷新页面/重启浏览器数据不丢失 - 📌 **控制栏固定置顶**：播放控制条滚动时保持在顶部可见，编辑长歌词时无需来回滚动 - 💾 **标准LRC导出**：一键导出符合行业标准的LRC格式文件，兼容所有播放器 - 🛑 **一键关闭服务**：页面右上角按钮直接关闭后台服务，无需手动操作终端 - 🎨 **现代化UI设计**：响应式布局，支持桌面端和移动端，操作流畅直观 ## 🚀 快速开始 ### 启动服务 在OpenClaw中直接输入「运行lrc」即可自动启动，或手动执行： ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/lrc python start_server.py ``` 脚本会自动检测并安装所需依赖（Flask、pydub、numpy），无需手动配置。 ### 基础使用流程 1. **访问页面**：打开浏览器访问 `http://localhost:698` 2. **上传歌曲**：点击顶部「上传歌曲」按钮，选择音频文件（支持mp3/wav/flac/ogg/m4a等常见格式） 3. **导入LRC（可选）**：如果已有歌词文本，点击「导入LRC」直接加载已有时间轴和歌词 4. **制作歌词**：播放音频，在歌词开始位置点击「打点」创建条目，输入歌词内容 5. **调整校准**：直接修改时间戳微调，或拖动播放位置重新打点 6. **导出文件**：完成后点击「导出LRC」下载最终歌词文件 ## ⌨️ 快捷键列表 | 快捷键 | 功能 | 生效范围 | |--------|------|----------| | 空格键 | 播放/暂停 | 非输入框焦点时 | | ← 左箭头 | 后退1秒 | 非输入框焦点时 | | → 右箭头 | 前进1秒 | 非输入框焦点时 | ## 📋 功能详解 ### 顶部操作栏 - **上传歌曲**：选择要制作歌词的音频文件 - **导入LRC**：导入现有.lrc文件，自动解析时间轴和歌词内容 - **导出LRC**：生成并下载标准LRC格式文件 - **关闭服务**：一键停止后台服务 ### 播放控制区 - **后退1s**：当前播放位置后退1秒 - **播放/暂停**：控制音频播放状态 - **前进1s**：当前播放位置前进1秒 - **打点**：在当前播放位置创建新的歌词条目 - **清空**：清空所有歌词条目（不会删除音频） - **时间显示**：左侧为当前播放时间，右侧为歌曲总时长 ### 歌词列表功能 - **开始时间**：歌词开始播放的时间点，可直接编辑修改 - **结束时间**：歌词结束播放的时间点，修改后自动同步下一条的开始时间 - **歌词输入框**：输入对应时间点的歌词内容 - **上移/下移**：调整歌词条目顺序 - **删除**：删除当前歌词条目 ## ❓ 常见问题 ### Q: 导入MP3文件提示错误怎么办？ A: 处理MP3格式需要安装FFmpeg，下载地址：https://ffmpeg.org/download.html，安装后添加到系统PATH即可。WAV/FLAC格式无需FFmpeg可直接使用。 ### Q: 刷新页面后歌词丢失了怎么办？ A: 工具会自动保存所有编辑到浏览器本地存储，只要不是清除浏览器缓存，刷新页面会自动恢复之前的编辑内容。 ### Q: 导出的LRC在播放器中不显示时间怎么办？ A: 导出的LRC为标准格式，支持所有主流播放器，如果不显示请检查播放器是否支持LRC歌词显示，或歌词文件名是否和音频文件名一致。 ## 📁 文件结构 ``` lrc/ ├── SKILL.md # 技能说明文档 ├── start_server.py # 一键启动脚本（自动安装依赖） └── web/ ├── app.py # Flask Web 后端服务 ├── requirements.txt # 依赖包列表 └── templates/ └── index.html # 前端页面（所有逻辑内置） ``` ## 🔒 关闭服务 使用完成后，点击页面右上角红色「关闭服务」按钮，确认后即可自动停止后台服务。也可以在终端按 `Ctrl+C` 手动停止。 **作者**：Jakey **email**：[REDACTED_SECRET] **wechat**：jakeycis **版本**：1.1.0 **日期**：2026-03-20


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: wangjiaocheng/capability-pipeline-os (version 1.0.1)

--- name: capability-pipeline-os author: 王教成 Wang Jiaocheng (波动几何) description: 通用能力管线操作系统。基于"万物皆可单元化"思想，将任意领域的任意任务分解为可执行、可组合的能力单元，通过管线编排完成。6大元操作集群（感知/认知/行动/组织/交互/守护）覆盖一切任务类型的原子操作，领域差异通过推导规则注入。触发词：能力单元、管线、Pipeline、任务分解、工作流、原子任务、单元化、编排、执行框架、能力管线、任务编排、流水线、自动编排、分解执行、元操作。 --- # Capability Pipeline OS - 通用能力管线操作系统 万物皆可单元化。6大元操作集群覆盖一切任务类型，领域差异通过推导规则自动适配。 ## Step 0：复杂度判定 | 复杂度 | 判定标准 | 执行路径 | |--------|----------|----------| | **简单** | 可直接完成，无需多步分解 | 单一IPO基元执行 | | **中等** | 需要3-7个步骤协调 | 单层管线编排 | | **复杂** | 需要8+步骤或多层嵌套 | 多层管线+IPO递归 | 简单任务走IPO基元快速通道。中等及以上任务，读取参考文件按完整流程执行。 ## 6大元操作速览 | 代号 | 元操作 | 本质 | 执行身份 | |------|--------|------|----------| | S | 感知 | 从环境中获取信息 | 侦察者 | | C | 认知 | 对信息进行加工处理 | 分析师 | | A | 行动 | 产生可观测的产出 | 执行者 | | O | 组织 | 结构化管理和维护资源 | 管理者 | | I | 交互 | 与外部主体建立关系 | 协调者 | | G | 守护 | 确保安全、合规、质量 | 守门人 | 完整定义（核心理念、能力单元Schema 8必选2可选字段及字段逻辑关系、6大元操作集群、管线编排6模式、IPO统一结构、7种通用管线模式P1-P7、自适应身份叠加深层定义两层正交架构、领域校准R1-R5、4个实例化演示、执行规则、工具调用策略、呈现规则、事实纪律）在参考文件 `references/capability-pipeline-os.md`。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: brucegutman/pipeworx-launches (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-launches description: Launches MCP — wraps Launch Library 2 API (ll.thespacedevs.com, free, no auth) version: 1.0.0 metadata: openclaw: homepage: https://pipeworx.io/packs/launches --- # pipeworx-launches Launches MCP — wraps Launch Library 2 API (ll.thespacedevs.com, free, no auth). Free, no API key. Part of [Pipeworx](https://pipeworx.io). ## Tools - `get_upcoming_launches` - `get_past_launches` - `get_launch` - `search_launches` ## Connect ```json { "mcpServers": { "pipeworx-launches": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/launches/mcp"] } } } ``` More at [pipeworx.io/packs/launches](https://pipeworx.io/packs/launches)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: c595390153-a11y/a-stock-trading-assistant-custom (version 1.0.0)

--- name: a-stock-trading-assistant-custom description: A股股票智能交易助手，专服务中国大陆股票市场。当用户询问A股股票行情、个股分析、大盘情绪、热点板块、交易策略、价格预警、涨跌幅、成交量、技术面或基本面分析时触发。只处理沪深A股（代码以6/00/30/68开头），自动忽略港股和美股。所有数据实时从东方财富、新浪财经、同花顺、雪球抓取。Use when: user asks about Chinese A-share stocks, 股票行情, 个股分析, 大盘分析, 板块热点, 买卖点, 止盈止损, 仓位建议, or any A-share trading-related query. --- # A股股票智能交易助手 ## 角色定位 你是专业A股交易助手，只服务中国大陆A股市场（沪深两市）。数据全部实时联网获取，数据源优先级：东方财富 → 新浪财经 → 同花顺 → 雪球。 ## 股票代码识别规则 | 前缀 | 市场 | 示例 | |------|------|------| | 60xxxx | 上交所主板 | 600519 贵州茅台 | | 00xxxx | 深交所主板 | 000001 平安银行 | | 30xxxx | 创业板 | 300750 宁德时代 | | 68xxxx | 科创板 | 688981 中芯国际 | - 自动忽略港股（.HK）、美股（NASDAQ/NYSE）及其他境外市场 - 用户输入不带前缀时，根据数字范围自动判断市场 ## 数据获取方式 优先用 `scripts/fetch_stock.py` 脚本获取实时数据。如脚本执行失败，改用 `web_fetch` 直接访问数据源。 详细 API 端点见 `references/data-sources.md`。 ### 快速调用脚本 ```bash # 查询单只股票实时行情 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --code 600519 # 查询大盘指数 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --index # 查询热点板块 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --hot-sectors ``` ## 六大核心能力工作流 ### 1. 实时行情查询 1. 运行 `fetch_stock.py --code <代码>` 获取实时数据 2. 展示：当前价、涨跌幅、涨跌额、成交量、成交额、换手率、振幅、52周高/低 3. 附上分时走势摘要（涨跌节奏描述） ### 2. 个股综合分析 先获取实时行情，再分析： - **技术面**：均线系统（MA5/10/20/60）、趋势判断、支撑位/压力位、量价结构、MACD/KDJ信号 - **基本面**：PE/PB估值、近期业绩、行业地位、主要风险点 - 技术面与基本面结合，给出综合判断（看多/看空/中性） 详细分析方法见 `references/analysis.md`。 ### 3. 大盘情绪与风险判断 获取上证指数、深证成指、创业板指实时数据，分析： - 大盘强弱（趋势、量能、板块轮动） - 市场情绪指数（赚钱效应、涨跌比） - 风险等级（低/中/高）及应对建议 ### 4. 热点板块与龙头股 1. 运行 `fetch_stock.py --hot-sectors` 获取涨幅榜板块 2. 识别：主线板块（连续性强）、情绪板块（短期热点） 3. 每个热点板块列出核心龙头股（涨停、强势领涨） ### 5. 交易策略与建议 基于用户的持仓/意向股，给出： - **短线**（1-5天）：催化剂、入场区间、止损位、止盈位 - **中线**（1-3月）：趋势判断、分批建仓节奏、仓位比例 - 始终标注风险提示 格式模板： ``` 【操作建议】XX股（XXXXXX） 方向：做多/观望/回避 入场区间：XX.XX - XX.XX 元 止损位：XX.XX 元（跌破离场） 止盈位：XX.XX 元（分批减仓） 仓位：XX%（轻/中/重仓） 逻辑：[核心理由2-3条] 风险：[主要风险1-2条] ``` ### 6. 价格预警监控 当用户设置预警时： - 记录目标价、预警条件（突破/跌破/放量）到 `references/watchlist.md` - 建议用户配合券商App实时推送，本工具做辅助分析 - 在后续对话中主动核对预警状态 ## 输出规范 - 数据必须标注来源和获取时间（精确到分钟） - 所有价格建议必须附风险提示 - 避免绝对化表述（"必涨"/"稳赚"），用概率/可能性描述 - 数字精确到小数点后2位，成交额以亿元为单位 - 大盘/个股分析结构清晰，使用简洁表格或分项列出


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: amdf01-debug/sw-email-sequence (version 1.0.0)

# Email Sequence Skill ## Trigger When the user wants to create email sequences — welcome, onboarding, nurture, re-engagement, cart abandonment, launch, or drip campaigns. **Trigger phrases:** "email sequence", "welcome email", "onboarding emails", "drip campaign", "nurture sequence", "email copy", "email marketing" ## Process 1. **Context**: Product, audience, sequence type, desired tone, CTA goal 2. **Map the journey**: Define what the reader should think/feel/do after each email 3. **Write**: Subject line + preview text + body for each email 4. **Timing**: Recommend send intervals between emails 5. **Optimise**: A/B test suggestions for subjects and CTAs ## Sequence Types ### Welcome (3-5 emails) - Email 1: Welcome + immediate value (Day 0) - Email 2: Your story / why this exists (Day 1) - Email 3: Best content / quick win (Day 3) - Email 4: Social proof + deeper engagement (Day 5) - Email 5: Soft sell or CTA (Day 7) ### Onboarding (5-7 emails) - Email 1: Getting started (immediate) - Email 2: First milestone (Day 1) - Email 3: Key feature spotlight (Day 3) - Email 4: Common mistake to avoid (Day 5) - Email 5: Success story (Day 7) - Email 6: Advanced tip (Day 10) - Email 7: Upgrade/next step (Day 14) ### Re-engagement (3 emails) - Email 1: "We miss you" + what's new (Day 0) - Email 2: Specific value reminder (Day 3) - Email 3: Final offer or goodbye (Day 7) ## Output Format ``` # Email [N]: [Title] **Send:** [timing] **Subject:** [subject line] **Preview:** [preview text] **Goal:** [what this email achieves] --- [Body copy — ready to paste into email platform] --- **CTA:** [button text] → [link destination] ``` ## Rules - Subject lines: 6-10 words, curiosity or specificity (never clickbait) - Preview text: complement the subject, don't repeat it - One CTA per email. One goal per email. - P.S. lines get 79% more reads than body copy — use them - Mobile-first: short paragraphs, scannable, no walls of text


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yshuolu/skillboss-run (version 1.0.0)

--- name: skillboss description: "Multi-AI gateway. 50+ models: chat, image, video, TTS, music, search." allowed-tools: Bash, Read metadata: {"clawdbot":{"requires":{"bins":["node"],"env":["SKILLBOSS_API_KEY"]},"primaryEnv":"SKILLBOSS_API_KEY"}} --- # SkillBoss One API key, 50+ models across providers. ## List Models ```bash node {baseDir}/scripts/run.mjs models node {baseDir}/scripts/run.mjs models image ``` ## Run a Model ```bash node {baseDir}/scripts/run.mjs run bedrock/claude-4-5-sonnet "Explain quantum computing" node {baseDir}/scripts/run.mjs run mm/img "A sunset over mountains" node {baseDir}/scripts/run.mjs run minimax/speech-01-turbo "Hello world" ``` ## Smart Mode ```bash node {baseDir}/scripts/run.mjs tasks node {baseDir}/scripts/run.mjs task image "A sunset" node {baseDir}/scripts/run.mjs task chat "Hello" node {baseDir}/scripts/run.mjs task tts "Hello world" ``` ## Save Media Image/video/audio results print a URL. Save with curl: ```bash URL=$(node {baseDir}/scripts/run.mjs run mm/img "A sunset") curl -sL "$URL" -o sunset.png ``` Notes: - Get SKILLBOSS_API_KEY at https://www.skillboss.co - Use `models` to discover available models


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: harvnk/openclaw-setup-assistant (version 1.0.0)

# OpenClaw Setup Assistant Automated VPS setup, security hardening, and multi-agent configuration for OpenClaw deployments. Use when: setting up OpenClaw on a new VPS, hardening security, configuring multi-agent architecture, or deploying messaging integrations. ## What it does This skill guides you through a complete production-ready OpenClaw deployment: 1. **System Setup** — Install OpenClaw, configure Node.js, set up the gateway 2. **Security Hardening** — UFW firewall, SSH key-only auth, fail2ban, dedicated non-root user, sandbox mode 3. **Agent Configuration** — SOUL.md persona, MEMORY.md persistence, daily notes, heartbeats 4. **Multi-Agent Architecture** — Coordinator + specialized worker agents with isolated workspaces 5. **Messaging Integration** — Telegram, Discord, WhatsApp, Slack — connected and tested 6. **Automation** — Cron jobs, heartbeat monitoring, automated backups, health checks 7. **Documentation** — Generates setup-specific docs for future reference ## Usage ``` Setup OpenClaw on my VPS at 192.168.1.100 with Claude and Telegram integration ``` ``` Harden my existing OpenClaw installation with full security ``` ``` Configure a 3-agent architecture: main coordinator, research agent, and content agent ``` ## Requirements - Ubuntu 22.04+ or Debian 12+ VPS - SSH access (root or sudo user) - AI provider API key (Anthropic, OpenAI, or Google) - Messaging platform bot token (optional) ## Security Checklist The skill ensures: - [ ] UFW firewall enabled (ports 22, 80, 443 only) - [ ] SSH key-only authentication (password disabled) - [ ] fail2ban installed and configured - [ ] Non-root dedicated user for OpenClaw - [ ] Gateway bound to localhost only (not exposed) - [ ] Sandbox mode enabled in openclaw.json - [ ] Automated daily backups configured ## Tags openclaw, vps-setup, security, multi-agent, deployment, telegram, discord, automation


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaojiou176/provenote-mcp-outcome-workflows (version 1.1.1)

--- name: provenote-mcp-outcome-workflows description: Teach an agent to install Provenote's first-party MCP server, connect it in a host, and run read-first outcome workflows. version: 1.1.1 triggers: - provenote - provenote-mcp - research thread - auditable run - source-grounded notes --- # Provenote MCP Outcome Workflows Teach the agent how to install, connect, and use Provenote's first-party MCP server for read-first note and research workflows. ## Use this skill when - the user wants to turn messy long context into structured drafts or research threads - the host can run a local MCP server - the user wants inspectable outcomes before broad write automation ## What this package teaches - how to launch `provenote-mcp` from a local clone - how to wire it into OpenHands or OpenClaw - which read-first MCP tools to use first - which write actions are narrow and safe to try next ## Start here 1. Read [references/INSTALL.md](references/INSTALL.md) 2. Load the right host config from: - [references/OPENHANDS_MCP_CONFIG.json](references/OPENHANDS_MCP_CONFIG.json) - [references/OPENCLAW_MCP_CONFIG.json](references/OPENCLAW_MCP_CONFIG.json) 3. Skim the tool surface in [references/CAPABILITIES.md](references/CAPABILITIES.md) 4. Run the demo from [references/DEMO.md](references/DEMO.md) ## Read-first workflow 1. `draft.list` 2. `research_thread.list` 3. `auditable_run.list` 4. only then move to one narrow write-oriented action ## Safe first mutations - `research_thread.to_draft` - `draft.verify` - `draft.download` - `auditable_run.create` - `auditable_run.download` ## Suggested first prompt Use Provenote to inspect the current drafts, research threads, and auditable runs for this workspace. Start with `draft.list`, `research_thread.list`, and `auditable_run.list`. After you summarize what already exists, choose one narrow next step: either convert a research thread into a draft with `research_thread.to_draft` or verify an existing draft with `draft.verify`. ## Success checks - the host can launch `provenote-mcp` from the provided config - the three read-first list calls succeed - one narrow mutation succeeds and maps back to an inspectable artifact ## Boundaries - Provenote stays centered on its first-party MCP server - keep outcome claims tied to inspectable repo-owned artifacts


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