OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: brucegutman/pipeworx-court-listener (version 1.0.0)

# Court Listener CourtListener MCP — Free Law Project's CourtListener API (free, no auth required for basic access) ## search_opinions Search US court opinions by keyword (e.g., "qualified immunity", "Fourth Amendment"). Returns case n ## search_dockets Search US court dockets by keyword. Returns case name, court, filing date, docket number, nature of ## get_opinion Get a specific court opinion by its CourtListener ID. Returns the full opinion text, author, date, a ```json { "mcpServers": { "court-listener": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/court-listener/mcp" } } } ```


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Skill: richardcoder849/cross-session-memory-config (version 1.0.0)

--- name: cross-session-memory description: "配置 OpenClaw 跨会话记忆规则。首次使用或新装 OpenClaw 时运行，自动在 SOUL.md 和 AGENTS.md 中注入记忆共享规则，使群聊和私聊的长期记忆互通。触发词：'配置跨会话记忆'、'设置记忆共享'、'cross-session memory'、'setup memory sharing'。" --- # 跨会话记忆配置 将群聊/私聊记忆共享规则注入当前 OpenClaw 实例的配置文件。 ## 何时使用 - 用户要求配置记忆共享 - 新装 OpenClaw 后初始化 - 用户在群聊和私聊间需要记忆互通 ## 执行步骤 ### 1. 检测当前环境 确认 SOUL.md 和 AGENTS.md 的存在与位置： ``` SOUL.md → ~/.openclaw/workspace/SOUL.md AGENTS.md → ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md ``` ### 2. 运行配置脚本 **Windows (PowerShell):** ```powershell & "path/to/scripts/setup.ps1" ``` **Linux/macOS (Bash):** ```bash bash path/to/scripts/setup.sh ``` 脚本会自动： - 检测 SOUL.md / AGENTS.md 是否已包含跨会话记忆规则 - 如果没有则注入，有则跳过（幂等，可重复运行） - 不破坏原有内容 ### 3. 确认结果 读取 SOUL.md 的「跨会话记忆规则」章节和 AGENTS.md 的「🔗 跨会话记忆」章节，确认注入成功。 ## 规则内容 注入的规则包含： - 群聊和私聊是独立 session，短期记忆不共享 - `memory/*.md` 和 `MEMORY.md` 是全局共享的 - 群聊里学到的重要信息必须写到 `memory/YYYY-MM-DD.md` - 私聊时先查 `memory_search` - 写文件才是真正的记忆，不要依赖"心里记着" ## 注意事项 - 脚本是幂等的，可以多次运行 - 原始内容不会被覆盖，只追加缺失的规则 - 建议运行后手动检查一次确认格式正确


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Skill: ethan-china/miniest-company-values (version 1.0.0)

--- name: company-values description: > 帮助定义极简主义业务的公司价值观和文化。 当有人在建立公司文化、准备招聘，或想要明确公司代表什么时使用。 核心：先定义文化，再招人。 trigger_keywords: - 公司价值观 - 企业文化 - 团队文化 - 准备招聘 - 价值观 - 公司文化 read_when: - 用户在考虑招人，需要先定义文化 - 用户想明确公司的价值观和行为准则 - 用户想了解如何构建远程团队文化 --- # 定义公司价值观 — 极简主义创业者 你是一位极简主义创业顾问，遵循Sahil Lavingia《极简主义创业者》的理念。帮助用户在招聘前定义公司的文化和价值观。 ## 核心原则 **在招聘之前，聚焦于文化。** 在你雇用任何人之前，定义你想要人们为之工作的公司类型。价值观就是你实现这一目标的方式。它们不是通用的两个词命令——它们是用非显而易见的方式陈述非显而易见的事情。 ## 为什么价值观很重要 - 价值观告诉员工每天如何行事，以及在极端情况下如何行事 - 它们比1000页的手册更有效——好的价值观会留在脑海中 - 它们吸引合适的人（"这正是我的工作！"）并排斥不合适的人——两者都有价值 - 它们让你和你的团队相互负责 - 价值观超越你个人。它们让公司超越你的个人参与而扩展。 ## Gumroad的价值观（作为参考起点） ### 1. 以工作评判 - 重要的是创作者和客户的体验 - "我们发送给创作者的一切都是最高质量的，意味着一切都经过多人审阅" - "如果在发布后收到了可以让创作者生活更好的反馈，那就是失败" ### 2. 寻求超线性增长 - 比任何线性函数最终增长更快的函数 - "我们的时间是固定的，而可以实现的创作者收入是无限的" - 人们可能会超越他们的角色并离开去创办自己的公司——这很好 ### 3. 每个人都是CEO - "你是你职能的CEO，你有责任确保它在高水平上执行" - "像向董事会寻求批准的CEO一样思考，而不是像向经理寻求指导的员工" - "如果有人需要问你情况如何，情况并不好" ### 4. 敢于开放 - "如果有Gumroad秘密，就是这个：我们的目标是完全的信息对称" - 公开入职文档，在社交媒体上分享财务状况 - 向全公司披露每个人的薪水 - 没有会议、没有秘密、没有FOMO ## 如何创建你自己的价值观 引导用户思考： 1. **你相信大多数人不相信的什么？** 价值观应该是非显而易见的，有时是两极分化的。 2. **当没有人看着时，人们应该如何行事？** 价值观适用于没有管理者在场的时刻。 3. **即使表现良好，你也会为什么解雇某人？** 这揭示了你真正的价值观。 4. **即使没有直接帮助利润，你也会为什么庆祝？** 这也是一种价值观。 5. **以故事而非口号的形式写它们。** "专注于用户"是口号。诺斯通在服装店接受轮胎退货是通过故事传达的价值观。 ## 运营化价值观 - 公开传达它们——在招聘信息、网站、入职培训中 - 在反馈中使用它们："这符合我们的X价值观"或"这不反映我们的Y价值观" - 定期重新审视它们——随着公司的成长，价值观会演变 - 考虑创建便于记忆的首字母缩略词（如CACAO） ## 远程工作与责任制 如果你是远程的（你可能应该是）： - 所有沟通都是深思熟虑和异步的 - 使用微信/飞书处理即时沟通，Notion用于长期文档 - 人们在进行深度工作时发出信号，自己设定时间表 - 围绕可用性而不是监视来构建 ## 输出 帮助用户起草： 1. 3-5个公司价值观，附描述和示例故事 2. 每个价值观应该如何体现在招聘决策中 3. 每个价值观应该如何体现在日常工作中 4. 每个价值观的反模式（它**不**意味着什么）


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Skill: lay-white/generate-reading-activities (version 1.0.0)

--- name: generate-reading-activities description: 根据书名生成读书活动，生成详细介绍、每日打卡计划、问答题库等文档 author: generate-reading-activities version: 1.0.0 --- # Generate Reading Activities ## 功能说明 根据用户提供的书名，生成详细介绍、每日打卡内容、问答题库。 - 详细介绍：记录书籍的作者、出版日期、ISBN、推荐语、详细介绍、目录， - 每日打卡内容：根据书籍目录平均生成7天打卡计划 - ## 触发场景 - 用户说：“帮我生成一个《只有我一个人觉得特好笑吗？》的读书活动” - 用户说：“根据《只有我一个人觉得特好笑吗？》生成一个读书活动” - 用户说：“生成一个读书活动，只有我一个人觉得特好笑吗” ## 调用逻辑 1.从用户消息中获取书名; 2.查询书名是否有名称相同但不同出版社或不同出版日期的书籍; 3.获取书籍作者、出版日期、出版社、ISBN、推荐语、详细介绍、目录，生成详细介绍。 - 文件名称：E:\Temp\ReadingActivities\yyyymmddhhMMss_书名\详细介绍.md - 格式要求：包含以下字段，书名、作者、出版日期、出版社、ISBN、推荐语、详细介绍、目录。 4.根据目录、章节数，生成7天阅读打卡计划表，要求7天内完成整书阅读。使用excelUtils方法保存 - 文件名称：E:\Temp\ReadingActivities\yyyymmddhhMMss_书名\阅读打卡.xls， - 格式要求：包含以下字段，天数、打卡内容、章节名称和页码。 5.根据书籍内容生成50道问答题目，包含单选和多选题。使用excelUtils方法保存 - 文件名称：E:\Temp\ReadingActivities\yyyymmddhhMMss_书名\问答题库.xls - 格式要求：包含以下字段，题目名称、题目类型(0代表单选题、1代表多选题）、正确选项的序号（多个用逗号分割）,用数字表示、答案解析、题目选项1、题目选项2、题目选项3、题目选项4、题目选项5、题目选项6、题目选项7、题目选项8、题目选项9、题目选项10 - 当生成的题目不足50道时多次生成，需要去除重复的题目。 6.对新建的文件夹进行压缩处理，保存为yyyymmddhhMMss_书名.zip文件，将原文件放入回收站。 ## excelUtils方法说明 - 代码路径：scripts/excelUtils.py - 依赖库：pandas、openpyxl - 核心函数：def export(filePath, data) - 参数说明： - filePath：保存文件路径，如 E:\\Temp\\ReadingActivities\\text.xls - data：需要保存的数据，如 {'Name': \['Alice', 'Bob'\], 'Age': \[25, 30\]} ## 边缘场景 - 未能找到书籍（如只有我一个人觉得你好看吗）：回复“未能找到相关书籍，请确认书籍名称是否正确”； - 找到多本名称相同但不同出版社或不同出版日期的书籍（如毛泽东语录）：回复“找到多本同名数据，请明确出版社和出版日期”； - 如果书籍有多本或多辑（如习近平用典（第一辑）、习近平用典（第二辑））：回复“找到书籍有多本或者多册，请确认是否合并生成”； - 如无法创建文件夹（如G:\Temp\ReadingActivities）：回复“无法生成文件夹G:\Temp\ReadingActivities，请确认路径或者权限是否正确”；


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Skill: juhe-ip-lookup (version 0.1.0)

--- name: ip-lookup description: IP地址归属地查询。查询指定IPv4地址的归属信息，包括国家、省份、城市、运营商（ISP）。使用场景：用户说"查一下这个IP"、"这个IP是哪里的"、"帮我查IP归属地"、"XX.XX.XX.XX是哪个城市"、"这个IP是什么运营商"、"批量查询这些IP"等。通过聚合数据（juhe.cn）API实时查询，支持单个或批量IP查询，免费注册每天500次调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/1 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌐","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_IP_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_IP_KEY"}} --- # IP 归属地查询 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP查询等 200+ 免费/低价 API。 查询 IPv4 地址的归属地：**国家、省份、城市、运营商（ISP）**。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [IP归属地查询 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/1) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_IP_KEY=你的AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_IP_KEY=你的AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/ip_lookup.py --key 你的AppKey 8.8.8.8 ``` > 免费额度：每天 50 次调用，覆盖日常使用完全够用。 --- ## 使用方法 ### 单个 IP 查询 ```bash python scripts/ip_lookup.py 58.215.154.11 ``` 输出示例： ``` 🌐 58.215.154.11 中国 江苏 苏州 运营商: 电信 { "ip": "58.215.154.11", "success": true, "country": "中国", "province": "江苏", "city": "苏州", "isp": "电信" } ``` ### 批量 IP 查询 ```bash python scripts/ip_lookup.py 8.8.8.8 1.1.1.1 114.114.114.114 ``` 输出示例（表格形式）： ``` +---------------+------+------+------+--------+----+ | IP地址 | 国家 | 省份 | 城市 | 运营商 | 备注 | +---------------+------+------+------+--------+----+ | 8.8.8.8 | 美国 | | | 谷歌 | ✓ | | 1.1.1.1 | 澳大利亚 | | | Cloudflare | ✓ | | 114.114.114.114 | 中国 | 江苏 | 南京 | 联通 | ✓ | +---------------+------+------+------+--------+----+ ``` ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET https://apis.juhe.cn/ip/ipNewV3?key=YOUR_KEY&ip=8.8.8.8 ``` --- ## AI 使用指南 当用户询问 IP 相关信息时，按以下步骤操作： 1. **识别 IP 地址** — 从用户消息中提取所有 IPv4 地址 2. **检查是否为私有 IP** — 如 `192.168.x.x`、`10.x.x.x`、`127.x.x.x` 直接告知用户是内网地址，无需查询 3. **调用脚本或 API** — 执行查询，获取 JSON 结果 4. **展示结果** — 单个 IP 用自然语言描述；多个 IP 用表格汇总 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `Country` | 国家 | 中国 | | `Province` | 省份 | 广东 | | `City` | 城市 | 深圳 | | `Isp` | 运营商 | 电信 / 联通 / 移动 | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/1) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 私有 IP | 直接告知是内网地址，无法查询 | | IPv6 地址 | 告知当前 API 仅支持 IPv4 | | 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知网络问题 | --- ## 脚本位置 `scripts/ip_lookup.py` — 封装了 API 调用、私有 IP 检测、批量查询表格输出和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP查询、DNS解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、节假日查询 - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **身份核验**：手机号归属地、身份证实名验证 - **金融数据**：汇率、股票、黄金价格 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


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Skill: ivangdavila/mail (version 1.2.0)

--- name: Mail slug: mail version: 1.2.0 description: Execute email operations with platform-specific optimizations and secure credential handling. changelog: Added explicit scope, requirements, and data access documentation metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📧","requires":{"bins":["himalaya"]},"os":["darwin","linux"]}} --- ## Requirements **Binaries:** - `himalaya` - IMAP/SMTP CLI (`brew install himalaya` or `cargo install himalaya`) - `osascript` - macOS only, built-in **Credentials:** - App Password for Gmail (not regular password), stored in macOS Keychain - Configure in `~/.config/himalaya/config.toml` ## Data Access **Read-only paths:** - `~/Library/Mail/V*/MailData/Envelope Index` - Apple Mail SQLite database (macOS only) - `~/Library/Mail/V*/MAILBOX/Messages/` - attachment files (macOS only) ## Scope This skill: - ✅ Reads email via himalaya CLI or Apple Mail SQLite - ✅ Sends email via himalaya (draft-review-send workflow) - ✅ Searches and filters messages - ❌ NEVER modifies credentials - ❌ NEVER deletes emails without explicit confirmation - ❌ NEVER auto-sends without user review ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Apple Mail SQLite queries | `apple-mail.md` | | himalaya CLI patterns | `himalaya.md` | | Send/reply protocol | `sending.md` | ## Core Rules ### 1. Platform Detection - **macOS with Apple Mail**: Use SQLite queries (100x faster than AppleScript) - **Cross-platform**: Use himalaya CLI for full IMAP/SMTP - **Never mix approaches** in same task - commit to one to avoid state conflicts ### 2. Apple Mail SQLite - Query path: `~/Library/Mail/V*/MailData/Envelope\ Index` - **Force sync first**: `osascript -e 'tell app "Mail" to check for new mail'` - SQLite reads stale data otherwise - Recent mail filter: `WHERE date_received > strftime('%s','now','-7 days')` - Join `messages→addresses` on `message_id` for sender lookup ### 3. himalaya CLI - **Always use**: `--output json` flag for programmatic parsing - List emails: `himalaya envelope list -o json` (NOT `message list`) - Folder names are case-sensitive - Run `himalaya folder list` after server-side folder changes ### 4. Send Protocol - **Draft-review-send workflow**: Compose → show user full content → send after explicit OK - Reply threading: Include `In-Reply-To` and `References` headers or thread breaks - Some SMTP servers reject if From header doesn't match authenticated user ### 5. Credential Management - macOS Keychain: `security add-internet-password -s imap.gmail.com -a [REDACTED_SECRET] -w 'app-password'` - Gmail/Google Workspace: Requires App Password with 2FA enabled - OAuth: himalaya supports XOAUTH2 via token_cmd in config.toml ### 6. Thread Intelligence - Thread by `In-Reply-To` chain, not subject matching - "Re:" prefix is unreliable - Polling intervals: 15-30 min max; use `himalaya envelope watch` for real-time


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Skill: dzxiatian-crypto/baidu-seo-toolkit (version 1.0.0)

--- name: baidu-seo-toolkit description: > SEO optimization toolkit for Chinese search engines: Baidu, Sogou, 360 Search. Includes keyword research, competitor analysis, and Baidu-specific ranking factor optimization. Triggers: "百度SEO", "baidu seo", "中文搜索优化", "SEO工具". version: 1.0.0 tags: - latest - seo - chinese-platform - marketing --- # Baidu SEO Toolkit SEO optimization toolkit for Chinese search engines. Optimizes for Baidu, Sogou, and 360 Search with platform-specific ranking factors. ## Baidu vs Google Key Differences | Factor | Baidu | Google | |--------|-------|--------| | Domain Age | Very important | Less important | | ICP Filing | Required for local ranking | N/A | | Baidu Spider | `Baiduspider` | `Googlebot` | | Mobile-first | Critical | Critical | | Content Freshness | Very important | Important | | Backlinks | Quality > Quantity | Quality > Quantity | ## Usage ### Keyword Research ```python def baidu_keyword_research(keyword): """Research keywords for Baidu SEO""" suggestions = [] # Baidu Index (index.baidu.com equivalent) suggestions.append(get_baidu_index(keyword)) # Baidu auto-suggest suggestions.append(get_baidu_suggest(keyword)) # Competitor keywords competitors = get_top_ranking_pages(keyword, "baidu") for page in competitors[:5]: suggestions.extend(extract_keywords_from_page(page)) return deduplicate(suggestions) ``` ### Baidu-Specific Optimization ```python def optimize_for_baidu(page_content): """Apply Baidu-specific optimizations""" checks = [] # 1. ICP filing notice (required for .cn domains) if has_cn_domain(): checks.append("⚠️ Add ICP备案号 in footer") # 2. Baidu Zhidao backlinks (Baidu's Q&A platform) checks.append("💡 Create Baidu Zhidao answers with link") # 3. Baidu Submit sitemap checks.append("✅ Submit to Baidu Webmaster Tools") # 4. Mobile optimization (critical for Baidu) if not is_mobile_friendly(): checks.append("❌ Mobile optimization required for Baidu") # 5. Chinese lang tag if not has_zh_cn_tag(): checks.append("❌ Add <html lang='zh-cmn-Hans'>") return checks ``` ### Competitor Analysis ```python def analyze_baidu_competitors(target_keyword): """Analyze why competitors rank on Baidu""" results = [] pages = get_top_10_baidu_results(target_keyword) for page in pages: analysis = { "url": page.url, "title_length": len(page.title), # Baidu: 28-30 chars optimal "meta_description": len(page.meta), # Baidu: ~80 chars "has_https": page.url.startswith("https"), "has_schema": page.has_structured_data, "domain_age": get_domain_age(page.domain), "backlinks": estimate_backlinks(page.url), "content_length": estimate_word_count(page), } results.append(analysis) return results ``` ## Baidu Webmaster Tools Submit sitemap: `https://ziyuan.baidu.com/linksubmit` ## Tags `baidu` `seo` `chinese-seo` `search-engine` `keyword-research` `优化`


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Skill: jiangwill2023/memory-backfill (version 2.0.0)

# memory-backfill Skill **版本：** v1.0 **创建日期：** 2026-04-26 **来源：** Agent 记忆补强两层方法论验证 --- ## 用途 标准化执行 Agent 记忆补强任务，将"框架型记忆"升级为"项目型记忆"，再升级为"结果闭环型记忆"。 --- ## 适用场景 - Agent 的 MEMORY.md 停留在抽象原则层，缺少真实项目事实 - 团队需要统一记忆沉淀口径 - 新 Agent 接入后需要快速建立项目级记忆 - 定期复盘时需要升级旧记忆 --- ## 两层架构 ### 第一层：项目块型记忆 **目标：** 不再只写抽象原则，而是补真实项目事实。 **每条记忆必须包含：** 1. 项目名 2. 我负责什么 3. 关键决策 4. 关键坑点 5. 可复用经验 **完成标准：** - 至少补 3 个项目块 - 写入 `MEMORY.md` - 写入当天 `memory/YYYY-MM-DD.md` --- ### 第二层：结果闭环型 + 证据锚点型记忆 **目标：** 不再只回答"做过什么"，而是回答"最后成了没有、证据在哪、还卡在哪"。 **每条记忆必须包含：** 1. 最终状态（DONE / PARTIAL / BLOCKED） 2. 是否彻底解决 3. 已完成/已落地阶段（用 ✅ 标记） 4. 仍停在观察/未落地阶段（用 ⏸️ 标记） 5. 证据路径（文件路径 / 线上验证 / 日志锚点） 6. 最终交付证据 7. 遗留缺口 8. 默认回答口径 **完成标准：** - 每个重点项目都升级为上述结构 - 写入 `MEMORY.md` - 写入当天 `memory/YYYY-MM-DD.md` --- ## 执行流程 ### Step 1：诊断当前记忆状态 ``` 1. 读取 AGENTS.md / SOUL.md / USER.md / MEMORY.md 2. 读取最近 7 天 memory/*.md 3. 判断当前记忆层级： - 只有框架/原则 → 需要第一层 - 有项目块但无结果闭环 → 需要第二层 - 已有结果闭环 → 只需维护 ``` ### Step 2：下发记忆补强任务 ``` task_id: memory-backfill-layer[N]-[agent]-[date] 任务目标：[第一层/第二层] 记忆补强 重点补： 1. [项目 1 - 脱敏后用真实项目名替换] 2. [项目 2 - 脱敏后用真实项目名替换] 3. [项目 3 - 脱敏后用真实项目名替换] 要求： - 更新 MEMORY.md 与当天 memory 日志 - 必须写：[对应层级要求的字段] - 回执格式： - status - claimed deliverable - evidence path - attached_to_mainline - single biggest gap - upgraded_to ``` ### Step 3：验收与核验 ``` 1. 优先直接查文件产物： - workspace-[agent]/MEMORY.md - workspace-[agent]/memory/[date].md 2. 不依赖消息回执判断完成 3. 对照模板检查字段完整性 ``` ### Step 4：固化与归档 ``` 1. 将本次补强记录写入当天 memory 日志 2. 如有跨 agent 可复用经验，沉淀到方法论文档 3. 标记哪些项目仍为 PARTIAL / BLOCKED，纳入后续跟进队列 ``` --- ## 验收标准 ### 第一层验收清单 - [ ] 至少 3 个项目块 - [ ] 每块包含：项目名 / 负责内容 / 关键决策 / 关键坑点 / 可复用经验 - [ ] 已写入 MEMORY.md - [ ] 已写入当天 memory 日志 ### 第二层验收清单 - [ ] 每个项目有最终状态（DONE/PARTIAL/BLOCKED） - [ ] 每个项目有证据路径 - [ ] 每个项目有默认回答口径 - [ ] 每个项目有遗留缺口说明 - [ ] 已写入 MEMORY.md - [ ] 已写入当天 memory 日志 --- ## 常见陷阱 ### 陷阱 1：只补框架不补事实 **表现：** 写了很多"应该怎么做"，但没有"我做了什么项目" **解法：** 强制要求每条记忆必须带项目名 ### 陷阱 2：只报 DONE 不报 PARTIAL/BLOCKED **表现：** 所有项目都报完成，但实际缺少验证证据 **解法：** 明确定义 DONE/PARTIAL/BLOCKED 口径，要求必须有证据支撑 ### 陷阱 3：消息回执 timeout 就判失败 **表现：** 因为 timeout 就认为 agent 没做 **解法：** 优先查文件产物，不等回执 ### 陷阱 4：证据锚点模糊 **表现：** "我记得做了"、"应该是完成了" **解法：** 强制要求具体文件路径 / 线上验证 URL / 日志锚点 --- ## 可复用模板 ### 第一层模板 ```markdown ### 项目 X：[项目名] - **我负责什么**： - **关键决策**： - **关键坑点**： - **可复用经验**： ``` ### 第二层模板 ```markdown ### 项目 X：[项目名] - **最终状态**：DONE / PARTIAL / BLOCKED - **是否彻底解决**：是/否 - **已完成/已落地阶段**： - ✅ ... - **仍停在观察/未落地阶段**： - ⏸️ ... - **证据路径**： - ... - **最终交付证据**： - ... - **遗留缺口**： - ... - **默认回答口径**："..." ``` --- ## 相关 Skill - `result-closure-memory` - 结果闭环型记忆写入规范 - `evidence-anchor` - 证据锚点定义与验收 - `taskflow` - 任务流管理 --- ## 维护者 - 创建者：小强（qiang） - 创建日期：2026-04-26 - 来源项目：Agent 记忆补强两层方法论验证 --- ## 变更日志 | 版本 | 日期 | 变更内容 | |------|------|----------| | v1.0 | 2026-04-26 | 初始版本，基于 4 位 agent 验证通过 |

path: _meta.json
content: ownerId: kn79dqtv1kxj06f28ce114rma582bebj
slug: memory-backfill
version: 1.0.0
publishedAt: 1777188333271

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dongkuang/happycoding-aicoding (version 1.0.0)

**xiaochang-ai-coding Skills（教学版）** **xiaochang-ai-coding Skills（教学版）** _用途：给"另外的AI"做教学时，复用这套在小畅AI Coding平台上的标准工作流。_ **0\. Skill定位** - **名称**：xiaochang-ai-coding - **目标**：在小畅AI Coding里完成从需求沟通、代码修改、预览验证、证据留档到发布的闭环。 - **适用场景**：任何需要在"小畅AI Coding"中实现或迭代功能的任务。 **1\. 平台入口与会话** - 入口：<https://aicoding.aigcuniversity.com/> - 账号：小畅openclaw（通常已登录，失效再处理） - 建议先确认页面状态（项目列表/当前项目/编辑器是否可用） **2\. 标准流程（最重要）** - **需求交流区先行**：先在"需求交流区"描述需求，等平台生成修改建议。 - **自动建议优先**：用"继续完善/添加更多功能/帮我美化"等按钮迭代。 - **必要时再手改代码**：自动补丁无效或细节不到位时，进入代码区精修。 - **运行验证**：运行后看预览区是否满足需求。 - **保存到项目**：必须点左侧"我的项目"下方绿色保存（这是项目级提交）。 - **发布并回传链接**：发布成功后记录分享链接与关键截图。 _原则：优先保留"需求→修改→验证"的审计链，不要一上来就脱离平台流程硬改代码。_ **3\. 代码区操作要点** **3.1 读取当前代码** JavaScript window.editorManager.editor.state.doc.toString() **3.2 批量覆盖代码（推荐）** - 先清空编辑器，再按3~4KB分块插入新代码。 - 局部replace可用，但整页覆盖更稳定。 **3.3 运行与保存** - 运行按钮触发后，检查预览区。 - **最终一定要点项目级绿色"保存"**，否则只在当前会话生效。 **4\. 发布规范** - 点击顶部发布 - **必须选择项目类型**（常用"工具"） - 确认名称后发布 - 拿到云端链接（如 <https://t.istemedu.com/&lt;slug&gt;）并回传> **5\. 作画智能体（ID 10）API（项目常用）** - Endpoint：<https://ainet.aigcuniversity.com/api/v1/tank/custom_gpt/10/execute> - Header： - x-[REDACTED_SECRET] key}} - Content-Type: application/json - 请求体核心：messages\[\] + stream:false - 返回重点：result.images（Base64 PNG） - 图生图：上传文件后转base64并写入init_image - 错误处理：检查 response.ok、result.images 是否存在，异常时给UI状态提示 **6\. UI/交互约束（当前多模态助手项目）** - 视觉：柔和紫色风格 - 布局：左侧输入，右侧"生成记录区 + 示例图片区"分离 - 交互： - Ctrl+Enter 快速生成 - 历史记录存 localStorage.imageHistory（最多10条） - 空状态引导明确 **7\. 证据留档要求** - 保存页面快照/截图（结构与结果） - 记录发布链接 - 记录关键改动点（例如：生成区与示例区分离） **8\. 常见问题排查** - 编辑器无响应：刷新页面/重开代码面板/等待 editorManager 加载 - AI修改偏离：撤销后回到需求区重新约束 - 发布失败：检查项目类型是否已选、表单是否完整 **9\. 对外教学的一句话总结** 先走"**需求交流**"，再做"**必要代码修正**"，最后完成"**运行验证+项目级保存+发布回传**"。 这套流程比单纯改代码更稳定，也更容易复盘教学过程。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: jackeven02/email-reader (version 1.0.0)

--- name: email-reader version: 1.0.0 description: 邮件读取与管理技能 - 让 AI 能够读取、汇总、发送邮件。当用户要求查看邮件、汇总未读、发送邮件通知时触发此技能。 --- # Email Reader - 邮件管理技能 ## 概述 赋予 AI 邮件管理能力： - 读取邮件（IMAP） - 发送邮件（SMTP） - 邮件汇总与分类 - 重要邮件提醒 ## 触发场景 1. 用户要求"查看邮件"、"读取邮件" 2. 用户要求"汇总未读邮件" 3. 用户要求"发送邮件" 4. 用户要求"检查重要邮件" 5. 定时提醒用户查看邮件 ## 支持的邮件服务 | 服务 | 协议 | 说明 | |------|------|------| | Gmail | IMAP/SMTP | 需要应用专用密码 | | Outlook | IMAP/SMTP | 支持 OAuth | | QQ 邮箱 | IMAP/SMTP | 需要授权码 | | 网易邮箱 | IMAP/SMTP | 支持 IMAP | ## 使用 himalaya CLI 推荐使用 `himalaya` CLI 进行邮件管理： ### 安装 ```bash # macOS brew install himalaya # Linux cargo install himalaya # Windows winget install himalaya ``` ### 配置 ```bash himalaya envelope add --name personal \ --imap-host imap.example.com \ --imap-port 993 \ --smtp-host smtp.example.com \ --smtp-port 587 \ --username [REDACTED_SECRET] \ --password "your-password" ``` ### 常用命令 ```bash # 列出邮件 himalaya list --account personal -w 50 # 阅读邮件 himalaya read <email-id> # 发送邮件 himalaya send --from [REDACTED_SECRET] --to [REDACTED_SECRET] \ --subject "Subject" --body "Content" # 搜索邮件 himalaya search --account personal "keyword" ``` ## 工作流 ``` 1. 检查配置 → 确认 himalaya 已配置 2. 获取邮件 → 使用 list/read 命令 3. 筛选重要 → 标记重要邮件 4. 汇总呈现 → 用中文总结给用户 ``` ## 安全注意事项 - 不要在日志中暴露密码 - 使用环境变量存储敏感信息 - 建议使用 OAuth 认证（如果支持） ## 输出格式 向用户呈现邮件时： - 发件人、主题、摘要 - 收到的简要 - 建议操作（回复、删除、标记）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: freedompixels/cn-timestamp-converter (version 1.2.5)

--- slug: cn-timestamp-converter name: 时间戳转换器 version: "1.2.1" author: 千策 --- # 时间戳转换器 Unix时间戳与日期互转。开发调试必备。 ## 功能 - **时间戳→日期**：将Unix时间戳转为可读日期 - **日期→时间戳**：将日期字符串转为时间戳 - **秒/毫秒自动识别**：10位秒级 vs 13位毫秒级 - **时区支持**：UTC/Asia-Shanghai等常用时区 - **当前时间戳**：快速获取当前时间戳 - **相对时间**：「3小时后」「明天」等自然语言 ## 安装要求 - Python 3.6+ - 无外部依赖 ## 使用方法 ```bash # 时间戳转日期 python3 scripts/timestamp_converter.py "1745800000" # 日期转时间戳 python3 scripts/timestamp_converter.py "2026-04-29 12:00:00" # 当前时间戳 python3 scripts/timestamp_converter.py "now" ``` ## 示例 输入：`1745800000` 输出：`2025-04-28 07:46:40 (UTC) / 2025-04-28 15:46:40 (CST)` ## 分类 开发工具 ## 关键词 时间戳, timestamp, 日期转换, 时区, datetime

path: scripts/timestamp_converter.py
content: #!/usr/bin/env python3
import sys, json, time
from datetime import datetime, timezone, timedelta

def convert(ts, is_millis=False):
    try:
        ts = int(ts)
        if is_millis or ts > 1e11:
            ts //= 1000
        dt = datetime.fromtimestamp(ts, timezone.utc)
        local = dt.astimezone()
        return {'unix': ts, 'utc': dt.isoformat(), 'local': local.strftime('%Y-%m-%d %H:%M:%S'), 'readable': local.strftime('%Y年%m月%d日 %H:%M:%S')}
    except Exception as e:
        return {'error': str(e)}

if __name__ == '__main__':
    print(json.dumps(convert(sys.argv[1] if len(sys.argv)>1 else str(int(time.time()))), ensure_ascii=False))


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