OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: freemanwangfuhan-coder/saudi-noon-product-selection (version 1.0.0)

--- name: saudi-noon-product-selection description: 沙特 Noon 电商选品工具。分析指定市场的竞争情况，识别蓝海产品。触发条件：用户要求选品、分析市场、查找蓝海产品。完整流程：市场翻译 → Noon 商品搜索 → 语义分析卖点 → 供给量搜索 → 蓝海识别 → 定价建议。 --- # 沙特 Noon 选品工具 ## 触发条件 用户要求以下任一内容时触发： - "选品" - "分析市场" - "查找蓝海产品" - "Noon 哪个市场好" - "帮我选个品" - "市场调研" ## 工作流程 ### 第一步：翻译市场词 将用户给的中文市场词翻译成阿拉伯语。使用 `zh-to-ar-translator` 技能： ```bash node ~/.openclaw/workspace/skills/zh-to-ar-translator/index.js "中文市场词" ``` 如果词典没有对应翻译，用 web_search 搜索确认正确阿语。 ### 第二步：获取商品明细 使用 `noon-product-search` 搜索阿语关键词，获取第一页 50 个商品（标题、评分、评价数、价格）： ```bash node ~/.openclaw/workspace/skills/noon-product-search/index.js "阿语关键词" ``` ### 第三步：获取市场总供给量 使用 `noon-product-count` 获取市场总供给： ```bash node ~/.openclaw/workspace/skills/noon-product-count/index.js "阿语关键词" ``` ### 第四步：语义分析卖点 **核心步骤** - 理解每个商品标题的语义，识别： - **主体**：卖的是什么（产品类型） - **卖点**：有什么特点/属性/场景 提取所有 unique 的卖点词。 ### 第五步：搜索卖点供给 对每个提取的卖点词，使用 `noon-product-count` 搜索供给量： ```bash node ~/.openclaw/workspace/skills/noon-product-count/index.js "卖点阿语" ``` 可并行搜索多个词（每批 3-4 个）。 ### 第六步：生成选品报告 汇总数据，生成选品报告，包含： 1. 市场总供给量 2. 产品主体分析 3. 卖点及供给量 4. 价格带分布 5. 评分/评论分析 6. **蓝海机会识别** 7. **定价建议** ## 输出格式 ``` # [市场名] Noon 选品报告 ## 📊 市场总览 - 搜索词: [阿语] - 总供给量: X 个商品 ## 🏷️ 产品主体分析 | 产品类型 | 占比 | 说明 | |---------|-----|------| | 类型A | XX% | 描述 | | 类型B | XX% | 描述 | ## 🎯 卖点分析 | 卖点 | 阿语 | 供给量 | 需求度 | |-----|------|-------|-------| | 卖点1 | xxx | X,XXX | ⭐⭐⭐ | | 卖点2 | xxx | X,XXX | ⭐⭐⭐ | ## 💰 价格带 | 价格区间 | 商品类型 | 竞争情况 | |---------|---------|---------| | XX-XX | xxx | ⭐⭐⭐ | ## 🔵 蓝海机会 | 机会点 | 评论数 | 供给量 | 判断 | |-------|-------|-------|------| | xxx | XX+ | X,XXX | ⭐⭐⭐ | ## 💡 定价建议 | 定位 | 价格区间 | 片数 | 策略 | |-----|---------|------|------| | 引流款 | XX-XX | XXX片 | 低价走量 | | 利润款 | XX-XX | XXX片 | 差异化 | | 高端款 | XX-XX | XXX片 | 高溢价 | ## 📌 结论 1. 红海：xxx 2. 蓝海：xxx 3. 建议：xxx ``` ## 表格展示原则 - **卖点分析表格**：中文卖点 | 对应阿语 | 供给量数字 | 需求度 - **市场总览先展示阿语**：在"搜索词"行一次性展示阿语 - **价格带展示**：只写数字范围，不写货币符号 - **评论数标注**："XX+" 表示XX条以上评论 - **检查输出**：生成完报告后，快速检查表格列是否对齐，数量级是否合理（千位用逗号分隔） ## 依赖技能 - `zh-to-ar-translator`: 中阿翻译 - `noon-product-search`: Noon 商品搜索 - `noon-product-count`: Noon 商品数量统计 ## 注意事项 - 阿拉伯语分词必须人工语义理解，不要机械分词 - 蓝海判断标准：评论数高（100+）但供给相对少 - 沙特用户常关注：防晒(户外)、逼真(品质)、婚礼场景 - 本工具只做市场分析，不包含利润计算、供应链分析等 - 趋势数据暂未接入，需手动查看 Google Trends ## 使用示例 ``` 用户：帮我选个品，分析一下咖啡滤纸 AI：好的，开始分析咖啡过滤器市场... （执行翻译、搜索、分析流程） （输出选品报告） ```


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Skill: jayhickey/copilot-money (version 1.1.2)

--- name: copilot-money description: Query Copilot Money personal finance data (accounts, transactions, net worth, holdings, asset allocation) and refresh bank connections. Use when the user asks about finances, account balances, recent transactions, net worth, investment allocation, or wants to sync/refresh bank data. --- # Copilot Money CLI Command-line interface for [Copilot Money](https://copilot.money), a personal finance app. Authenticate once and query accounts, transactions, holdings, and allocation data from your terminal. > **Note:** This is an unofficial tool and is not affiliated with Copilot Money. ## Install ```bash pip install copilot-money-cli ``` ## Quick start ```bash copilot-money config init copilot-money accounts copilot-money networth ``` ## Commands ```bash copilot-money refresh # Refresh all bank connections copilot-money accounts # List accounts with balances copilot-money accounts --type CREDIT # Filter by type copilot-money accounts --json # Output as JSON copilot-money transactions # Recent transactions (default 20) copilot-money transactions --count 50 # Specify count copilot-money networth # Assets, liabilities, net worth copilot-money holdings # Investment holdings (grouped by type) copilot-money holdings --group account # Group by account copilot-money holdings --group symbol # Group by symbol copilot-money holdings --type ETF # Filter by security type copilot-money allocation # Stocks/bonds with US/Intl split copilot-money config show # Show config and token status copilot-money config init # Auto-detect token from browsers copilot-money config init --source chrome # From specific browser copilot-money config init --source manual # Manual token entry ``` ## Authentication Config stored at `~/.config/copilot-money/config.json`. The CLI auto-detects your Copilot Money refresh token from supported browsers on macOS. - Auto-detect: `copilot-money config init` - Explicit source: `copilot-money config init --source arc|chrome|safari|firefox` - Manual entry: `copilot-money config init --source manual` When using browser auto-detection, the CLI reads your browser's local IndexedDB storage to find your Copilot Money session token. This happens locally — no data is sent anywhere except to Copilot Money's API. ## Requirements - Python 3.10+ - macOS for browser token extraction (manual token entry works everywhere)


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Skill: marcosrippel/whatsapp-profile (version 1.0.0)

--- name: whatsapp-profile description: View bot profile info and lookup contact profiles --- # WhatsApp Profile Skill Access profile information for the connected bot and individual contacts. ## Usage ``` exec({ cmd: "node <skill_dir>/scripts/profile.js COMMAND [ARGS]" }) ``` ## Commands ### Bot Info ``` exec({ cmd: "node <skill_dir>/scripts/profile.js me" }) ``` ### Contact Profile ``` exec({ cmd: "node <skill_dir>/scripts/profile.js contact \"5511999999999\"" }) ``` ### List Named Contacts ``` exec({ cmd: "node <skill_dir>/scripts/profile.js list 50" }) ```


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Skill: brucegutman/pipeworx-recipes (version 1.0.0)

# Recipes What should I cook tonight? Search thousands of recipes, look up full ingredient lists and instructions, or let the API surprise you with a random meal. ## What's on the menu - **search_meals** -- Search recipes by name ("pasta", "chicken tikka") - **get_meal** -- Full recipe by ID: ingredients with measurements, step-by-step instructions, video link - **random_meal** -- Feeling lucky? Get a random recipe - **meals_by_ingredient** -- Got chicken in the fridge? Find every recipe that uses it ## Example: search for pasta recipes ```bash curl -X POST https://gateway.pipeworx.io/recipes/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search_meals","arguments":{"query":"carbonara"}}}' ``` ## What a full recipe looks like Each recipe includes the meal name, category (Beef, Dessert, Seafood...), cuisine area (Italian, Japanese, Mexican...), full instructions, up to 20 ingredients with measurements, thumbnail image, YouTube tutorial link, and source URL. ## Integration ```json { "mcpServers": { "recipes": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/recipes/mcp" } } } ``` Data from TheMealDB.


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Skill: eraycc/terminal-mode (version 0.1.0)

--- name: terminal-mode description: 终端模拟模式，当用户说"打开终端"、"进入终端模式"、"模拟终端"、"terminal mode"或类似表达时触发。提供类似Linux终端的交互体验，支持cd、ls、cat、pwd、mv、cp、rm、touch、mkdir、rmdir、find、grep、head、tail、chmod等常用命令，用于浏览和操作用户文件系统。支持带参数的命令如"ls -la"、"ls -lath"等。 --- # Terminal Mode - 终端模拟模式 这是一个终端模拟 skill，让用户可以用类似 Linux 终端的方式与 OpenClaw 交互，浏览和操作文件系统。 ## 触发条件 当用户说以下任意一种表达时触发： - "打开终端" / "进入终端模式" / "模拟终端" - "terminal mode" / "terminal" / "进入 terminal" - 任何包含"终端"或"terminal"的启动指令 ## 终端提示符格式 进入终端模式后，使用以下格式显示提示符： ``` user@openclaw:~/workspace$ ``` 或根据当前目录动态变化： ``` user@openclaw:/root/.openclaw/skills$ ``` ## 支持的命令 ### 目录操作 - `cd <路径>` - 切换目录 - `cd ~` 或 `cd` - 切换到用户主目录 - `cd ..` - 切换到上级目录 - `cd -` - 切换到上次所在的目录 - `cd /path/to/dir` - 切换到指定绝对路径 - `pwd` - 显示当前工作目录 - `ls [选项] [路径]` - 列出目录内容 - `ls` - 基本列表 - `ls -l` - 详细列表（权限、所有者、大小、时间） - `ls -la` 或 `ls -a` - 显示所有文件包括隐藏文件 - `ls -lh` - 人类可读的文件大小 - `ls -t` - 按时间排序 - `ls -r` - 反向排序 - 支持组合参数如 `ls -lath`、`ls -laht` 等 ### 文件查看 - `cat <文件>` - 显示文件内容 - `head [-n 行数] <文件>` - 显示文件开头 - `tail [-n 行数] <文件>` - 显示文件结尾 - `less <文件>` - 分页显示（模拟，实际显示全部） ### 文件操作 - `cp [-r] <源> <目标>` - 复制文件或目录 - `-r` 参数用于递归复制目录 - `mv <源> <目标>` - 移动或重命名文件/目录 - `rm [-r] [-f] [-y] <路径>` - 删除文件或目录 - `-r` 递归删除目录 - `-f` 强制删除（不询问） - **重要**: 如果不带 `-y` 或 `-f` 参数，必须先询问用户确认后再执行删除 - 询问格式: "确定要删除 [路径] 吗? (y/N)" - `touch <文件>` - 创建空文件或更新时间戳 - `mkdir [-p] <目录>` - 创建目录 - `-p` 创建多级目录 - `rmdir <目录>` - 删除空目录 ### 搜索命令 - `find [路径] [表达式]` - 查找文件 - `find . -name "*.md"` - 按名称查找 - `find . -type f` - 查找文件 - `find . -type d` - 查找目录 - `grep [选项] <模式> [文件]` - 搜索文本内容 - `grep "text" file.txt` - 在文件中搜索 - `grep -r "text" .` - 递归搜索 - `grep -i "text"` - 忽略大小写 - `grep -n "text"` - 显示行号 ### 其他命令 - `clear` - 清屏（发送空行） - `whoami` - 显示当前用户 - `date` - 显示当前日期时间 - `df -h` - 显示磁盘使用情况 - `du [-h] [路径]` - 显示目录/文件大小 - `file <文件>` - 检测文件类型 - `which <命令>` - 查找命令路径 ## 命令执行规则 1. **路径解析** - 支持绝对路径 `/home/user/file` - 支持相对路径 `./file`、`../file` - 支持 `~` 展开为用户主目录 - 支持 `.` 表示当前目录，`..` 表示上级目录 2. **错误处理** - 命令不存在: `bash: <命令>: command not found` - 文件不存在: `cat: <文件>: No such file or directory` - 权限不足: `Permission denied` - 不是目录: `Not a directory` - 是目录: `Is a directory` 3. **输出格式** - 尽量模仿真实终端的输出格式 - `ls -l` 格式: `-rw-r--r-- 1 user group 1234 Jan 01 12:00 filename` - 文件大小使用人类可读格式（K、M、G） ## 工作流程 1. 用户触发终端模式后，显示欢迎信息和当前目录提示符 2. 用户输入命令，解析命令和参数 3. 使用 `exec` 或 `read` 等工具执行相应的文件操作 4. 显示命令输出 5. 显示新的提示符，等待下一条命令 6. 用户可以说"退出终端"或"exit"来退出终端模式 ## 安全注意事项 - **删除操作必须确认**: 除非使用 `-y` 或 `-f` 参数，否则 rm 命令必须先询问用户 - **限制危险操作**: 不支持直接执行任意 shell 命令（如 `bash -c`、`eval` 等） - **只操作工作目录内的文件**: 避免误操作系统关键文件 ## 退出终端模式 当用户说以下任意一种表达时退出终端模式： - "退出终端" - "exit" - "quit" - "关闭终端" - "结束终端模式" 退出时显示: `logout` 或 `Connection closed.`


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Skill: kukuoai/deepsop-douyin-ai (version 1.0.0)

--- name: deepsop-douyin description: 抖音视频自动上传 skill。当用户需要登录抖音、校验账号或上传视频时使用。基于 social-auto-upload 项目，OPclaw 自动准备运行环境，无需用户手动安装。 --- # 抖音上传 Skill 本 skill 通过 [social-auto-upload](https://github.com/dreammis/social-auto-upload) 项目（以下简称 SAU）完成抖音操作。OPclaw 自带 `uv` 工具，会在首次使用时自动 clone SAU 并准备依赖，**不要让用户手动 pip install**。 ## 功能概览 | 功能 | 子命令 | 说明 | | --- | --- | --- | | 登录 | `login --account <name>` | 用户在本机真实终端里执行，扫码完成 | | 校验 | `check --account <name>` | 检查指定账号当前是否有效 | | 视频上传 | `upload-video ...` | 上传一条抖音视频 | ## 默认工作流 1. **先确认环境就绪** —— 见 `references/runtime-requirements.md` 2. **再确认命令格式** —— 见 `references/cli-contract.md` 3. 执行匹配的 `python sau_cli.py douyin ...` 命令 4. 失败时查 `references/troubleshooting.md` ## 执行前必做检查（agent 行为约定） 执行任何 `python sau_cli.py douyin ...` 之前，**必须**按 `references/runtime-requirements.md` 的"自动准备流程"完成环境校验： 1. 检查 `~/.openclaw/social-auto-upload` 是否存在 2. 不存在则自动 clone + `uv sync` 3. 准备好后，**所有调用都用 `uv run --project ~/.openclaw/social-auto-upload python sau_cli.py douyin ...`** 4. **不要**直接 `sau douyin ...`（这条命令不存在） 5. **网络失败时**：`git clone` 直连超时/失败，agent 必须**自动**用 `gh-proxy.org` / `gh-proxy.com` / `hub.gitmirror.com` 三个镜像依次重试，**严禁**第一次失败就告诉用户'无法访问 GitHub'。详见 `references/runtime-requirements.md` Step 2 ## 登录注意事项 - `login` 命令应由**用户自己**在本机终端执行，agent 在非交互环境下不要硬跑 - 如果终端二维码显示不完整，提醒用户打开仓库目录下的 `qrcode.png` 扫码 - 一个 `--account <name>` 对应一个本地账号文件，可用于多账号隔离 ## 模板文件 - `scripts/examples/douyin_commands.ps1` - `scripts/examples/douyin_commands.sh` - `scripts/examples/douyin_cli_template.py` ## 参考文档 - 运行前提：`references/runtime-requirements.md` - CLI 契约：`references/cli-contract.md` - 故障排查：`references/troubleshooting.md`


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Skill: william202404/presales-win-blueprint (version 2.0.0)

--- name: presales-win-blueprint version: 2.0.0 description: 售前方案通关秘籍，按客户行业、售前阶段、竞品形态和风险信号生成行业化赢单打法。 priority: high source: industry-experience-methodology workers: Sales, PM, Tech created: 2026-05-23 tags: [presales, b2b, solution-selling, industry-playbook, win-strategy] --- # presales-win-blueprint — 售前方案通关秘籍 用于企业级售前场景：输入客户行业、当前阶段、竞品形态、预算和风险信号，输出一份可直接用于方案准备、客户沟通和内部通关的赢单打法。 这个 Skill 的定位是“行业洞察 + 经验打法”： - 不是纯通用销售方法论：会区分政府、零售、制造、金融等行业的不同关注点。 - 不是个人经历复述：所有规则均去公司化、去项目化、去个人化。 - 不输出真实客户、真实厂商、真实项目数据或可追溯信息。 ## 适用场景 - 售前首次诊断前，快速判断客户是否值得投入。 - 需求期把功能诉求重构成业务问题。 - POC前定义评估标准，避免无边界试用。 - 招投标前把行业理解转成评分响应。 - 商务谈判时控制降价、范围和交付承诺。 ## CLI 交互模式： ```bash presales-win-blueprint ``` 快速模式： ```bash presales-win-blueprint --quick \ --client "某连锁企业" \ --industry "零售/消费品" \ --stage "需求期" \ --competitors "平台型厂商,低价竞争者" \ --budget "已立项" ``` 保留参数： | 参数 | 说明 | | --- | --- | | `--client` | 客户或项目代称 | | `--industry` | 行业，如政府、零售、制造、金融 | | `--stage` | 线索期、需求期、POC阶段、招投标、商务谈判 | | `--competitors` | 竞品形态，逗号分隔 | | `--budget` | 预算状态或预算口径 | | `--decision-role` | 当前主要决策角色 | | `--signals` | 风险信号，逗号分隔 | ## 输出内容 - 阶段打法：当前阶段应该推进什么、避免什么。 - 行业打法：行业关注点、关键追问、建议证明材料。 - 竞品攻防：按平台型、传统套件、低价、垂直小厂、同类竞品生成策略。 - 风险预警：按预算、决策链、POC、需求边界等信号评分。 - 方案自检：行业洞察、客户理解、业务价值、竞争策略、交付边界等检查项。 - 下一步动作：把方案推进到可验证、可签收、可成交的动作。 ## 经验边界 经验来源统一标注为： - 行业普遍教训 - 实战经验总结 - 通用项目复盘 禁止在规则、示例、测试和文档中出现真实个人、真实客户、真实厂商、真实项目名称或具体项目数据。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: pixelfamiliar/pixel-familiar-soul (version 1.1.0)

--- name: Pixel Familiar Identity description: A complete AI agent identity as the CEO of Pixel Familiar Inc. Includes SOUL.md, identity framework, model routing, delegation protocols, and operational guidelines for building revenue-focused autonomous agents. homepage: https://pixelfamiliar.ca metadata: clawdbot: emoji: 🦊 tags: ["identity", "soul", "ceo", "orchestrator", "revenue", "multi-agent", "delegation", "model-routing", "openclaw", "pixel-familiar"] license: MIT --- # Pixel Familiar Identity A complete AI agent identity template for building autonomous, revenue-focused AI agents. ## Usage This skill provides a complete SOUL.md framework for AI agents running real businesses. See: https://pixelfamiliar.ca for the full implementation. ## Features - Revenue-focused decision framework ($1M/yr target) - Multi-agent coordination model (Forge, Scout, Sentinel) - Model routing guidelines (MiniMax → Claude → Codex) - Identity and voice guidelines - Delegation protocols via sessions_send - Operational checklists and memory management ## Ideal For - Building AI agent startups - Creating autonomous business agents - Multi-agent orchestration systems - Revenue-focused AI applications


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xueyetianya/renko (version 1.0.0)

--- name: "renko" version: "1.0.0" description: "Renko reference tool. Use when working with renko in finance contexts." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [renko, finance, finance, reference, cli] category: "finance" --- # Renko Renko reference tool. Use when working with renko in finance contexts. ## When to Use - Working with renko and need quick reference - Looking up finance standards or best practices for renko - Troubleshooting renko issues - Need a checklist or guide for renko tasks ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview and fundamentals ### `formulas` ```bash scripts/script.sh formulas ``` Key formulas and calculations ### `regulations` ```bash scripts/script.sh regulations ``` Regulatory framework and compliance ### `risks` ```bash scripts/script.sh risks ``` Risk factors and mitigation ### `instruments` ```bash scripts/script.sh instruments ``` Instruments and tools overview ### `strategies` ```bash scripts/script.sh strategies ``` Common strategies and approaches ### `glossary` ```bash scripts/script.sh glossary ``` Key terms and definitions ### `checklist` ```bash scripts/script.sh checklist ``` Due diligence checklist ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qiushang555/dexter-research (version 1.2.0)

--- name: dexter-research description: A股自主金融研究技能。触发条件：(1) 用户要求分析股票、研究公司财务、查询个股基本面 (2) 用户给出股票代码或名称让进行研究 (3) 用户说"分析XXX股票"、"帮我研究这个公司"、"查一下这个股的财务"等类似表达。当用户明确要求对A股上市公司进行财务分析、个股研究、股票评分时激活本技能。 --- # Dexter Research - A股自主金融研究 ## 核心能力 输入股票代码或名称，自动完成： 1. **数据收集**：财务指标(80指标)、资金流向、K线、行业信息 2. **量化评分**：盈利能力/成长性/财务健康/现金流四维评分 3. **研报生成**：结构化JSON + 飞书推送摘要 4. **Mari总结**：深度解读，补充行业对比与投资逻辑 ## 数据源 | 数据类型 | 来源 | 覆盖 | |----------|------|------| | 财务指标(80个) | AKShare东方财富接口 | 最多30期季度/年报数据 | | K线数据 | Tencent财经API | 近8319个交易日，实时更新 | | 资金流向 | AKShare | 近120日主力/散户资金流 | | 个股信息 | AKShare | 市值/行业/股本等 | | 行业信息 | 东方财富API | 实时行业分类 | ## 依赖 ``` pip install -r requirements.txt ``` 必需依赖：akshare, requests, pandas, numpy ## 环境变量配置 飞书推送功能需要配置以下环境变量： | 变量名 | 说明 | 示例 | |--------|------|------| | `FEISHU_APP_ID` | 飞书应用 App ID | `cli_a9156fac40b85bdb` | | `FEISHU_APP_SECRET` | 飞书应用 App Secret | [REDACTED_SECRET] | | `FEISHU_USER_OPEN_ID` | 接收推送的用户 Open ID（可选） | `ou_xxxxxxxx` | **配置方式：** ```bash export FEISHU_APP_ID=your_app_id export FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret export FEISHU_USER_OPEN_ID=ou_xxxxxxxx # 可选 ``` > ⚠️ 凭证必须从环境变量读取，严禁硬编码在代码中。 ## 执行流程 ``` 用户: "分析贵州茅台" ↓ Step 1 - 执行数据收集脚本 python3 scripts/research.py <股票代码> ↓ Step 2 - 脚本输出: - 飞书推送财务摘要（含评分） - /root/.openclaw/workspace/data/dexter-research.json ↓ Step 3 - Mari深度总结 - 读取JSON数据 - 结合行业背景给出投资研判 - 飞书推送深度报告 ``` ## 使用方式 ### 方式1：直接分析 ``` 用户: "分析贵州茅台" 或 "帮我研究 600519" ``` 执行步骤： 1. 判断股票代码（上交所600/601/688/898开头 → sh，深交所000/001/002/003/300开头 → sz） 2. 运行 `python3 /root/.openclaw/workspace/skills/dexter-research/scripts/research.py <代码>` 3. 等待JSON生成后，Mari读取并深度总结 4. 总结完成后发起飞书消息给用户 ### 方式2：批量分析 ``` 用户: "分析以下股票：000001、600519、000002" ``` 按顺序逐一分析，每只股票独立生成报告后汇总推送。 ## 评分体系（满分100） | 维度 | 权重 | 计算方式 | |------|------|----------| | 盈利能力 | 35% | ROE + 毛利率 + 净利率 | | 成长性 | 25% | 营收增长率 + 净利润增长率 | | 财务健康 | 25% | 资产负债率 + 流动比率 + 速动比率 | | 现金流 | 15% | 经营现金流正/负 | **评分参考**： - 80+：优质公司 - 60-80：良好 - 40-60：一般 - <40：需谨慎 ## 注意事项 - 财务数据来自东方财富，A股上市公司一般滞后1-2个季度 - 银行/保险行业资产负债率天然偏高（>90%正常），评分需结合行业特点 - K线数据通过 Tencent财经API 获取，自动识别沪深交易所 - 研究结果保存在 `/root/.openclaw/workspace/data/dexter-research.json`，每次运行覆盖 - 评分仅供参考，不构成投资建议 ## 故障排除 | 问题 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | K线获取失败 | Tencent财经API限流 | 等待后重试或切换数据源 | | 财务数据为空 | 代码错误 | 确认股票代码为6位纯数字 | | 飞书推送失败 | token过期 | 重新获取tenant_access_token | | 行业信息为空 | 东方财富API限制 | 跳过行业字段，使用股票简称 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jinpeng/nano-banana-pro-pptx (version 1.0.3)

--- name: nano-banana-pro-pptx description: Generate PowerPoint presentations with AI images using Gemini. Each slide is a full-bleed image. Use for creating visual presentations, slideshows, or image-based decks from a topic prompt. Requires --slides N. metadata: credentials: - name: GEMINI_API_KEY description: Gemini API key (required) required: true - name: GEMINI_BASE_URL description: Custom/proxy API base URL (optional) required: false --- # nano-banana-pro-pptx: AI-Generated Image Presentations Generate a PowerPoint presentation where every slide is a single full-bleed AI-generated image. Gemini handles both the narrative planning and image generation end-to-end. ## Usage Run the script using absolute path (do NOT cd to skill directory first): ```bash uv run ~/.openclaw/workspace/skills/nano-banana-pro-pptx/scripts/generate_pptx.py \ --prompt "your presentation topic" \ --slides N \ [--filename "output.pptx"] \ [--resolution 1K|2K|4K] \ [--api-key KEY] \ [--base-url URL] ``` ## Arguments | Argument | Required | Default | Description | |---|---|---|---| | `--prompt` | Yes | — | Topic/theme for the presentation | | `--slides` | Yes | — | Number of slides (1–50) | | `--filename` | No | Auto-generated slug | Output `.pptx` filename or full path | | `--resolution` | No | `1K` | `1K` (1024px), `2K` (2048px), `4K` (4096px) | | `--api-key` | No | `$GEMINI_API_KEY` | Gemini API key | | `--base-url` | No | `$GEMINI_BASE_URL` | Custom API base URL | The script checks for API key in this order: 1. `--api-key` argument (use if user provided key in chat) 2. `GEMINI_API_KEY` environment variable If neither is available, the script exits with an error message. The script checks for base URL in this order: 1. `--base-url` argument (use if user provided URL in chat) 2. `GEMINI_BASE_URL` environment variable If neither is available, the script uses the default Gemini API base URL. ## Instructions 1. Always use the absolute path to the script — never `cd` to the skill directory 2. `--slides` is always required — ask the user if not provided 3. Default to `--resolution 1K` for drafts; suggest `2K` for final output 4. Omit `--filename` to let the script auto-generate a slug from the prompt (do not construct the filename yourself) 5. Confirm the output file path to the user after completion 6. If `GEMINI_API_KEY` is not set in the environment, remind the user to set it or pass `--api-key` ## Workflow 1. Draft at `1K` resolution to verify narrative and composition 2. Regenerate at `2K` or `4K` for final delivery ## Environment Variables - `GEMINI_API_KEY` — required (or pass `--api-key`) - `GEMINI_BASE_URL` — optional, for custom/proxy endpoints


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shoukuan/dream-memory (version 1.0.0)

--- name: dream-memory description: > 完整的工作区记忆管理系统。四层架构：文件存储 + OpenViking 向量引擎 + Ollama bge-m3 + Agent 规则。 Use when: 用户询问记忆系统如何工作、如何安装记忆系统到新 Agent、记忆文件结构、向量检索原理、 Session Flush 机制、长期记忆晋升规则、OpenViking 配置、bge-m3 参数调优、跨会话记忆丢失排查。 也适用于为新 OpenClaw 实例部署完整记忆管理方案。 --- # Dream Memory — Agent 记忆管理系统 ## 架构总览四层 ``` 第 1 层: Agent 规则 (AGENTS.md) — 何时写、写哪、怎么写 第 2 层: 文件存储 (Markdown) — MEMORY.md + memory/ + WEEKLY-PROGRESS.md 第 3 层: 向量检索 (OpenViking) — memory/ 目录的向量化索引 第 4 层: 会话生命周期 — sessions.json 追踪 + Session Start Check ``` ## 文件结构（工作区根目录） ``` workspace/ ├── AGENTS.md # 操作规则（记忆写入逻辑在此） ├── MEMORY.md # 长期记忆索引（< 200 行, < 25KB） ├── SOUL.md # Agent 人格 ├── USER.md # 用户画像 ├── WEEKLY-PROGRESS.md # 本周进度表 ├── memory/ │ ├── YYYY-MM-DD.md # 每日日志（Append only） │ ├── topics/ # 专题详情 │ ├── archive/ # 压缩归档 │ └── .data/ # OpenViking 数据 └── .consolidate-lock # 蒸馏检查锁 ``` ## 实时记录规则 **何时写：** 用户纠正/偏好/目标/"记住"/报告完成/外部指针 **格式：** `- HH:MM 类型：内容` **规则：** Append only，不修改历史行，跨日自动切换文件 ## Session End Flush 🔥 触发：用户说"下班/再见"、>30 min 未写、心跳 >8h 未写、跨日切换 检查清单：重要决定 / 新知识 / 错误 / 待办 / MEMORY.md 超 4KB 输出格式：`## [日期] - 主题 (标签)` 每条 1-2 行 ## Session Start Check 🔍 每次新会话启动时： 1. 读取 `~/.openclaw/agents/{agent-id}/sessions/sessions.json` 2. 找上一个用户会话的 `endedAt` 3. 对比当天日志最后修改时间 4. 日志时间 < endedAt → ❌ 补写 补写格式：`## [日期 HH:MM 补写] — 标题\n- 修复了什么\n- 补写原因` 详细配置（OpenViking + bge-m3 参数）→ 见 [references/ollama-setup.md](references/ollama-setup.md) 详细 Ollama 安装指南 → 见 [references/ollama-setup.md](references/ollama-setup.md) 自检脚本 → `scripts/memory-check.sh`


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