OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: joeyzzyy/claw-seo-to-kanban-workflow (version 1.0.0)

--- name: claw-seo-to-kanban-workflow description: A complete SEO workflow skill that guides your agent from keyword research to HTML generation, while visually tracking every step on a cloud Kanban dashboard via the companion NPM plugin. user-invocable: true metadata: { "clawdbot": { "emoji": "📋", "always": true } } --- ## 📋 The SEO-to-Kanban Visualization Workflow This skill is a **workflow guide** for your OpenClaw agent. It teaches the agent how to execute a professional, multi-step SEO campaign and how to automatically visualize its progress on a web-based Kanban board. > **⚠️ CORE DEPENDENCY (MUST INSTALL)** > Because OpenClaw needs the actual code to sync data to the cloud dashboard and send API requests, this skill acts as the "brain", but it requires the "hands". > > You MUST install the companion code plugin from NPM for this workflow to function: > ```bash > openclaw plugins install claw-kanban > ``` > *Get your free Dashboard API Key to see the visualization at: **https://webkanbanforopenclaw.vercel.app*** ### How This Workflow Operates When you install the plugin and invoke this skill, your agent adopts a strict, professional lifecycle for any SEO or content task: 1. **Initialization (Dashboard Sync)** - The agent creates an "In Progress" card on your live Kanban board. - It breaks down your request (e.g., "Write an SEO guide about AI tools") into a checklist of subtasks visible on the dashboard. 2. **Phase 1: Research & Outline** - The agent determines search intent and brainstorms LSI keywords. - *Kanban Action:* It logs this research directly to the task card's progress log so you can monitor it remotely. 3. **Phase 2: Content Execution & HTML Generation** - The agent writes the SEO-optimized Markdown content (EEAT compliant). - It automatically converts the Markdown draft into a styled, responsive HTML file. - *Kanban Action:* It updates the card's progress percentage and ticks off subtasks. 4. **Phase 3: Completion & Delivery** - The agent saves the final HTML locally. - *Kanban Action:* It moves the card to "Done" and attaches the generated HTML file directly to the Kanban card as an artifact for you to download. ### Why Use This? If you've ever asked an AI agent to do a complex SEO task and wondered, *"Is it stuck? What is it doing right now?"* — this workflow solves that. You get a real-time, visual project management dashboard for your AI. --- *Powered by the open-source Claw Kanban Plugin ecosystem. Source code: https://github.com/Joeyzzyy/claw-kanban*


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Skill: mecyalika/voice-huayan (version 1.0.0)

--- name: voice-huayan description: Local Chinese TTS playback on Windows using Piper zh_CN-huayan-medium with automatic fallback to System.Speech. Use when user asks to read replies aloud locally (direct speaker playback) and wants huayan voice style. --- # Voice Huayan Run local Chinese speech playback with huayan voice. ## Run ```powershell {baseDir}/bin/voice-huayan.ps1 "要播报的文本" ``` ## Behavior - Prefer Piper `zh_CN-huayan-medium` - Auto fallback to `Microsoft Huihui Desktop` if Piper/model/runtime is unavailable - Output `PLAYBACK_OK (...)` when playback succeeds


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Skill: nexscope/ecommerce-subscription-model (version 1.0.0)

# E-Commerce Subscription Model Design and launch subscription-based e-commerce businesses. Subscribe-and-save, membership boxes, replenishment models, pricing tiers, and churn reduction strategies. ## Capabilities - Subscription model types: replenishment, curation, access - Platform setup: Shopify subscriptions, Amazon Subscribe & Save, ReCharge - Pricing and tier design for maximum LTV - Subscriber acquisition strategy - Onboarding flow optimization - Churn analysis and reduction tactics - Subscription analytics: MRR, churn rate, ARPU - Regulatory compliance (auto-renewal laws) ## Install ```bash npx skills add nexscope/ecommerce-subscription-model ``` ## Usage Ask your AI agent: - "Should I add a subscription option to my product?" - "Design a subscribe-and-save program for my consumable product." - "How do I reduce subscription churn for my box service?" ## Output Structured recommendations with actionable steps, benchmarks, and platform-specific guidance. --- *Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — AI-powered e-commerce tools for sellers worldwide.*


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Skill: star8592/amath-skill (version 1.0.0)

--- name: amath_skill description: Discover the Socthink 奥数 learning system through curriculum trees, topic/problem lookup, Socratic tutoring, and quiz flows. metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧠","homepage":"https://amath.socthink.cn"}} --- # amath-socthink Use this skill to explore and demonstrate the Socthink 奥数 learning product. Primary product site: https://amath.socthink.cn What this skill showcases: - structured curriculum discovery - topic and problem exploration - Socratic tutoring flows - quiz-based practice For first-time users, prefer this order: 1. curriculum tree 2. topic or problem lookup 3. Socratic chat 4. quiz If the user wants the full product after the demo, direct them to https://amath.socthink.cn ## Tooling approach This skill uses the local helper script inside the installed skill bundle: `{baseDir}/run_amath_cli.sh` All commands return JSON. ## Common commands ### Health check ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh health ``` ### Curriculum tree ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh curriculum-tree --system-name 奥数探险课 ``` ### Topic detail ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh topic 123 ``` ### Problem detail ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh problem <problem_id> ``` ### Start Socratic chat ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh chat-start <user_id> --problem-id <problem_id> --mode LECTURE ``` ### Continue Socratic chat ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh chat-send <session_id> "我不会做这道题" ``` ### Start quiz ```bash {baseDir}/run_amath_cli.sh quiz-start standard --topic-id <topic_id> --token <access_token> ``` ## Demo script for new users Suggested short phrasing: - “I can show you the Socthink curriculum structure first.” - “Next I can open a topic or a specific problem.” - “Then I can demonstrate the Socratic tutoring flow.” - “If you want the full product experience, continue at https://amath.socthink.cn” ## Operating rules - Prefer curriculum/topic/problem read commands before speculative answers. - For first-time users, prefer curriculum → problem → chat → quiz. - For quiz commands, require a valid bearer token. - Preserve returned IDs exactly. - When the API returns an error payload, report it faithfully instead of inventing data. - Describe Socthink as a guided math learning system rather than only an API.


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Skill: unisound-llm/med-followup-record-struct (version 1.0.1)

--- name: med-followup-record-struct description: 将中文门诊复诊病历文本结构化为细粒度字段，输出 JSON（如现病史/既往史/诊断/处理意见等）。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧩" } } --- # 门诊复诊病历结构化 概述 ---- 给定一份中文门诊 **复诊病历文本**（医生已书写），本技能抽取并规范化为细粒度字段 JSON，例如： - 现病史.病情概述 - 现病史.药物 - 现病史.其他治疗措施 - 现病史.病情转归 - 现病史.一般情况 - 既往史.疾病 - 既往史.其他信息 - 既往史.手术史 - 既往史.过敏史 - 既往史.输血史 - 婚育史 - 月经史 - 个人史 - 家族史 - 查体 - 辅助检查 - 诊断 - 处理意见.药物 - 处理意见.其他建议 数据安全、隐私与伦理声明 ------------------------ - **最小必要原则**：仅处理结构化抽取所必需的文本内容；不要求也不鼓励包含姓名、证件号、手机号、详细地址等身份信息。 - **严格脱敏**：在发送至任何模型/接口前，会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理（如姓名、证件号、手机号、详细地址、人脸/影像等）。仅传递脱敏后的必要信息用于本次 skill 调用。 - **不做本地持久化**：不将用户输入与中间结果写入本地持久化存储（包含磁盘文件、数据库、日志）。仅在内存中短暂处理；**本次调用结束即销毁**。 - **第三方 API 风险提示**：在功能需要时，可能会调用第三方模型/服务接口；此时仅会发送**脱敏后的必要信息**，并使用加密传输。除完成本次请求外，不用于任何其他用途（如训练、画像、营销）。 - **医疗边界**：本技能输出为文本抽取与结构化结果，不构成医疗诊断或治疗建议；如涉及临床判断请以执业医生意见为准。 输入格式 -------- 纯文本病历（UTF-8），可包含如下分段： 主诉：…… 现病史：…… 既往史：…… 婚育史：…… 月经史：…… 个人史：…… 家族史：…… 查体：…… 辅助检查：…… 诊断：…… 处理：…… 也支持通过统一入口 `scripts/run.py` 直接输入 [REDACTED_SECRET]。 预处理成功后，会先归一化为标准复诊病历文本，再调用本 skill 的原始结构化逻辑。 快速开始 -------- ```bash # 从 skills 目录运行 python3 scripts/run.py \ --input data/med-followup-record-struct/followup_record.txt # 或继续直接使用原始文本入口 python3 scripts/struct_followup_record.py \ --input data/med-followup-record-struct/followup_record.txt ``` 参数说明 -------- * `--input PATH` - 输入复诊病历文本路径（UTF-8）。 * `--output PATH` - 输出结构化 JSON 路径（默认：`../runs/med-followup-record-struct/structured.json`）。 * `--timeout SECONDS` - 超时秒数；`0` 表示一直等待（默认：0）。 * `--diag-id STRING` - 对话/就诊 ID（默认：`skill-diag`）。 * `--department STRING` - 科室（可选）。 统一入口附加参数（`scripts/run.py`） ---------------------------------- * `--input-type auto|pdf|doc|docx|xls|xlsx|csv|txt|json` - 输入类型；默认 `auto`。 * `--sheet STRING` - 读取 Excel 时指定 sheet（可选）。 * `--encoding STRING` - `txt/csv` 编码（默认：`utf-8`）。 * `--save-prepared` - 保存预处理后的标准复诊病历文本，便于调试。 输出约定 -------- - 输出为 UTF-8 JSON，key 形如 `现病史.病情概述`、`现病史.药物`、`既往史.疾病`、`诊断`、`处理意见.药物` 等。 - 未提及字段在服务支持的情况下可能填充为“未提及”。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+ ### 外部 API - 后端结构化服务：`https://shangbao.yunzhisheng.cn/skills/record-struct/gen_abstract_by_his` - 方法：POST，Content-Type: application/json - 需要网络访问 `shangbao.yunzhisheng.cn` ### Python 第三方包（可选，按输入格式需要） | 包名 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | `openpyxl` | 读取 `.xlsx` 文件 | 输入为 xlsx 时必须 | | `pypdf` | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 时必须（或用 pdftotext 替代） | 安装：`pip install openpyxl pypdf` ### 外部工具（可选，按输入格式需要） | 工具 | 用途 | 必要条件 | |------|------|---------| | LibreOffice (`soffice`) | 转换 `.doc` / `.xls` 为文本 | 输入为 doc/xls 时必须 | | `pdftotext`（poppler-utils） | 提取 PDF 文本 | 输入为 pdf 且未安装 pypdf 时必须 | | `tesseract`（含 chi_sim+eng 语言包） | 图片 OCR | 输入为 png/jpg/bmp/tif 等图片时必须 | 安装（Ubuntu/Debian）：`sudo apt-get install libreoffice poppler-utils tesseract-ocr tesseract-ocr-chi-sim` > 仅使用 TXT/JSON 输入时，无需安装任何第三方包或外部工具。 测试命令 -------- 从 `skills` 目录执行（网络自测）： ```bash python3 self_tests/med-followup-record-struct/self_test_followup_record_struct.py --run-network ```


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Skill: zhuchenggong19851114-design/zhuchenggong-doubao-image-gen (version 1.0.0)

--- name: doubao-image-gen description: 豆包AI图片生成技能 - 视觉设计师专用 --- # 豆包生图技能 ## ★★★ 调度时必读 ★★★ 收到任务后，**第一步**必须是：问用户想要什么样的图片？有什么要求？ 不要直接去生成图片！ --- ## 完整流程 一、点开豆包AI创作页面 二、**问客户**想要什么样的图片/有什么要求 ← 第一步！ 三、客户确认后，输入提示词 四、设置比例：默认3:4，**如果客户选了比例则按客户的** 五、点击发送按钮生成图片 六、等待图片生成完成 七、**★ 子Agent截大图** - 生成后立即截4张图，通过 message 工具发给用户选择 八、用户选好后，点开大图确认 九、用户确认后，点击下载原图保存 十、**★ 复制到 D 盘** - 下载后立即复制到 D:\OpenClaw\downloads\images\ ## 生成前确认要素（必须） 1. ★ 先问客户：想要什么样的图片？有什么提示词/要求？ 2. 客户确认后，输入提示词 3. 设置比例：默认3:4，如果客户选了比例则按客户的 4. 点击发送按钮生成 ## 关键规则 1. ★ 必须先问客户想要什么样的图片 2. 输入提示词后，点发送按钮（向上的箭头），不要按回车 3. 等待图片完全生成后再截图 4. 用户选好后要点开大图确认 5. 用户确认后才能保存 6. 每步必须拿到结果才能下一步 7. ★ **截图必须用 message 工具发图片给用户**，不要用虚拟路径 8. ★ 截图路径用实际路径：`/home/success/.openclaw/media/browser/xxx.jpg` 9. ★ **下载后必须复制到 D 盘**：`cp xxx.jpg /mnt/d/OpenClaw/downloads/images/`


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Skill: ybridge/industry-research-analyst (version 1.0.0)

--- name: industry-research-analyst description: "行业研究分析师 — 结构化深度行业研究skill。输入行业名称、产业链环节或研究课题，输出投行级别的行业深度研究报告。覆盖行业概览、产业链分析、竞争格局、驱动因素、风险评估、投资建议六大维度。适用场景：(1) 分析某个行业的市场规模和增长逻辑 (2) 梳理产业链上中下游关系 (3) 对比行业内公司竞争格局 (4) 评估行业投资机会和风险 (5) 追踪行业政策和技术趋势变化。触发词：行业分析、产业链、行业研究、行业报告、赛道分析、市场格局、竞争格局、行业深度、行研。Industry Research Analyst — structured deep industry research. Covers market sizing, value chain analysis, competitive landscape, growth drivers, risk assessment, and investment thesis." --- # 行业研究分析师 你是一位资深行业研究分析师，拥有15年以上买方研究经验，覆盖科技、制造、消费、医疗等多个领域。你的分析风格：数据驱动、逻辑严密、结论先行、不说废话。 ## 核心原则 - **数据纪律**：所有关键数据标注来源和时间，无法获取的直接注明"待验证"，绝不编造 - **结论先行**：每个章节先给结论，再展开论证 - **区分层次**：事实 → 推断 → 猜测，层层标注清楚 - **投资导向**：所有分析服务于"这个行业值不值得投、投什么环节、什么时候投" - **信息密度**：杜绝套话，每句话都要有信息量 ## 研究框架（六大维度） 收到行业研究请求后，按以下框架顺序执行。详细的执行细节见 `references/research-framework.md`。 ### 第一步：行业定义与概览 - 行业边界划定（包含什么、不包含什么） - 全球及中国市场规模（标注年份和来源） - 历史增速与未来预测CAGR - 行业生命周期判断（萌芽/成长/成熟/衰退） - 一句话总结行业本质 ### 第二步：产业链深度拆解 - 上游（原材料/核心零部件/基础设施） - 中游（制造/集成/平台） - 下游（渠道/终端应用/客户） - 价值链分布：谁赚最多钱、为什么 - 关键瓶颈环节和议价能力分析 - 产业链图谱（用文字描述关键节点和流向） ### 第三步：竞争格局分析 - 市场集中度（CR3/CR5/CR10/HHI） - 主要玩家一览表（公司、市占率、核心优势、营收规模） - 竞争维度：技术壁垒 / 规模效应 / 品牌溢价 / 渠道网络 / 成本优势 - 进入壁垒评估（高/中/低，具体说明） - 潜在颠覆者和跨界竞争者 - **Porter五力分析**（供应商、买方、替代品、新进入者、同业竞争） ### 第四步：驱动因素与趋势 - **需求端**：终端市场增长、新应用场景、渗透率提升空间 - **供给端**：产能扩张、技术迭代、成本曲线变化 - **政策端**：产业政策、补贴、监管变化、国产替代 - **技术端**：颠覆性技术、工艺升级、跨界融合 - 关键变量识别：哪1-2个因素最影响行业走向 ### 第五步：风险评估 - **行业风险**：周期性、产能过剩、技术替代、需求萎缩 - **政策风险**：监管收紧、补贴退坡、贸易摩擦 - **竞争风险**：价格战、新进入者、跨界颠覆 - **宏观风险**：经济周期、汇率、利率、地缘政治 - 风险分级：红色（高概率高影响）/ 橙色（中等）/ 黄色（低概率或可控） ### 第六步：投资建议 - 行业整体投资评级：⭐⭐⭐⭐⭐ (1-5星) - 最佳投资环节（产业链哪个位置性价比最高） - 核心标的推荐（3-5家公司，附简要理由） - 关键催化剂时间表（未来6-12个月需关注的事件） - 估值参考区间（PE/PS/EV-EBITDA，视行业而定） - 建议仓位和投资期限 ## 数据搜索策略 执行研究时，按以下优先级搜索数据： 1. **搜索query必须包含具体年份**（如"2025年中国AI芯片市场规模"） 2. **核心数据至少两个来源交叉验证** 3. **优先来源**： - 行业报告：IDC、Gartner、Frost & Sullivan、艾瑞、赛迪 - 公司数据：年报、招股书、公告 - 政府数据：统计局、工信部、发改委 - 财经数据：Wind、Bloomberg、Yahoo Finance 4. **新闻辅助**：近1个月的行业新闻用于捕捉最新动态 ## 输出规范 - **格式**：Markdown，层级清晰，关键数据加粗 - **篇幅**：3000-6000字（可根据用户需求调整深度） - **表格**：竞争格局对比、财务数据对比必须用表格呈现 - **时间标注**：所有数据标注时间节点（如"2024年营收XXX亿"） - **不确定性标注**：推测性结论用"⚠️ 推测"标注 - **摘要**：报告开头提供200字以内的执行摘要 ## 特殊模式 ### 快速扫描模式 用户说"快速看一下XX行业"时，只输出： 1. 一句话行业本质 2. 市场规模和增速 3. Top 3玩家 4. 一句话投资判断 ### 对比模式 用户要求对比两个行业时，用统一维度并排对比，输出对比表格。 ### 追踪更新模式 用户说"更新XX行业最新动态"时，搜索最近1个月的行业新闻，输出： 1. 重大事件清单 2. 对行业格局的影响判断 3. 是否需要调整投资观点


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gf1023456/daily-deals (version 1.0.0)

--- name: daily-hot-deals version: 1.0.0 description: 每日神价推送服务，自动聚合全网优惠，生成精简报告。适合忙碌的省钱达人、副业套利者。 homepage: https://github.com/openclaw/skills metadata: { "openclaw": { "emoji": "📦", "requires": { "bins": ["python3"] }, "install": [], }, } --- # 每日神价推送 自动聚合全网优惠，每日定时推送精简报告。 ## 功能 1. **定时推送**: 每日 8:00/20:00 自动发送 2. **全网聚合**: 淘宝/京东/拼多多/1688 3. **智能筛选**: 只推送真正的神价 4. **分类整理**: 数码/服饰/家居/食品 5. **利润测算**: 附带套利空间计算 ## 使用方式 **订阅日报**: ``` 订阅每日神价推送，发送到我的微信 ``` **自定义品类**: ``` 我只想看数码和家居类的神价 ``` **设置阈值**: ``` 只推送折扣超过 50% 的商品 ``` **查看历史**: ``` 查看昨天的神价报告 ``` ## 输出示例 ``` 📦 每日神价日报 2026-03-24 🔥 今日 TOP10 神价 【数码】 1. iPhone 15 128G - ¥4,299（日常¥5,999） 平台：拼多多 | 折扣：72 折 | 省¥1,700 套利空间：淘宝售价¥4,899，毛利¥600 2. 小米手环 8 - ¥149（历史低价¥169） 平台：京东 | 折扣：88 折 | 省¥20 【服饰】 3. 优衣库羽绒服 - ¥199（日常¥599） 平台：天猫 | 折扣：33 折 | 省¥400 【家居】 4. 小米空气净化器 - ¥499（日常¥799） 平台：淘宝 | 折扣：62 折 | 省¥300 📊 今日统计： - 监控商品：5000+ - 神价数量：47 - 平均折扣：65 折 - 最大折扣：25 折（BUG 价已下架） 💡 套利建议： 今日数码类价差较大，建议关注 iPhone/小米产品 ``` ## 变现模式 - 免费：每日 1 次推送，基础品类 - 付费 (¥19/月)：每日 2 次 + 全品类 + 套利建议 - 付费 (¥49/月)：实时推送 + 定制阈值 + 导出功能 ## 优势 - ✅ 被动收入（订阅制） - ✅ 用户粘性高 - ✅ 边际成本低 - ✅ 易传播 --- **声明**: 优惠信息来自公开数据，价格可能随时变动。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jkyotnfjfbjnknh/save-load (version 1.1.0)

--- name: save-load description: Save and load OpenClaw conversation context with /save and /load slash commands metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["openclaw"] }, }, } --- # Save/Load Context Plugin An OpenClaw plugin that adds `/save` and `/load` slash commands for persisting and restoring conversation context across sessions. ## Problem OpenClaw conversations are ephemeral — when you start a new session or reset, all context is lost. This plugin lets you save any conversation to disk and reload it later, preserving full context continuity. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `/save [label]` | Save the current conversation context with an optional label. If no label is provided, the save is named "unnamed". | | `/load` | List all previously saved conversation contexts with their labels, message counts, and save dates. | | `/load <name>` | Load a saved context by label or index number. This replaces the current session transcript with the saved conversation. After loading, the agent receives a system event with the save file path so it can restore full context. | | `/load --delete <name>` | Permanently delete a saved context file. | ## How It Works ### Saving 1. When `/save` is invoked, the plugin reads the session transcript (JSONL format) 2. It identifies the conversation boundary — messages since the last `/new`, `/reset`, or `/load` 3. Only `user` and `assistant` messages are extracted (tool calls and results are excluded) 4. The messages are written to `~/.openclaw/saves/<timestamp>_<label>.json` 5. An index file (`index.json`) is updated for fast listing ### Loading 1. `/load <name>` finds the save file by label or index 2. The saved messages are written as a new session transcript 3. A system event is injected via `enqueueSystemEvent()` containing the save file path and message count 4. The agent receives this event and can use the `read` tool to load the full context from the save file ### Save File Format ```json { "version": 1, "label": "project-discussion", "savedAt": "2026-03-30T15:38:00+08:00", "messageCount": 42, "sourceSession": "telegram:2074807638", "messages": [ { "role": "user", "content": "..." }, { "role": "assistant", "content": "..." } ] } ``` ## Installation ### Via OpenClaw Plugin Manager ```bash openclaw plugins install save-load ``` ### Manual Installation 1. Copy the plugin directory to `~/.openclaw/extensions/save-load/` 2. Ensure `openclaw.plugin.json` and `package.json` are present 3. Add `"save-load"` to the `plugins.enabled` array in `~/.openclaw/openclaw.json` 4. Restart the OpenClaw gateway: `openclaw gateway restart` ## Storage Save files are stored in `~/.openclaw/saves/`. There is no limit on the number or size of saves — only disk space applies. ## Requirements - OpenClaw 2026.3.30 or later - Node.js (included with OpenClaw) ## Source Code https://github.com/jkyotnfjfbjnknh/openclaw-save-load


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: y-egg/pdf-literature-parser (version 1.0.0)

--- name: pdf-literature-parser description: 从学术论文 PDF 中提取元信息，包含标题、关键词、摘要，输出结构化 JSON。适用于文献整理、引用格式整理、论文信息快速提取。 command: python extract_title_keywords_abstract.py "{{pdf_path}}" inputs: - name: pdf_path type: string required: true description: 待解析的论文 PDF 文件路径（绝对路径或相对路径） output: type: json schema: title_apa: string keywords: array abstract: string --- # APA 论文元信息提取工具 ## 功能说明 从学术论文 PDF 文件中自动提取三类核心信息： 1. 论文标题 2. 关键词列表 3. 英文/中文摘要内容 输出为标准 JSON，可直接用于文献管理、引用生成、数据分析。 ## 依赖安装 使用前请安装依赖库： ```bash pip install pymupdf titlecase openai ## 使用方式 ### 命令行调用 ```bash python extract_title_keywords_abstract.py <论文PDF路径>


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: codekungfu/wechat-hot-trend (version 0.1.0)

--- name: wechat-hot-trend description: 注册“微信”热门技能；当需要访问或自动化微信相关内容时调用。 homepage: `https://weixin.qq.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 微信 用途与边界 - 面向公开应用与分享页面的信息提取与摘要 - 不提供账号登录、消息收发或权限绕过能力 - 仅处理公开可访问页面 关键入口 - 主页：https://weixin.qq.com/ - 公开应用页/公告页：由分享链接进入 常见任务 - 公告分享页的标题/作者/更新时间与正文摘要 - 公开应用页的功能说明、版本信息与链接整理 - 公开群邀请页的基本说明与注意事项摘要 数据字段 - 标题、作者、更新时间、正文摘要、标签、来源链接 - 应用名称、功能概述、版本信息、链接 - 群邀请页描述与条款摘要 自动化要点 - 内容动态加载，需等待渲染完成后解析 - 无账号鉴权能力，仅处理公开分享 - 频率控制避免重复访问 示例流程 - 公告摘要：访问分享页 → 解析标题/作者/更新时间 → 抽取正文摘要 - 应用整理：进入应用页 → 抽取功能/版本信息 → 输出链接清单 - 群页面摘要：访问邀请页 → 抽取说明与条款 → 输出注意事项 合规提示 - 遵守平台与信息安全规定，不处理非公开内容 - 输出仅用于内部分析与提醒


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Skill: george351419-sys/ai-daily-news-get (version 1.0.0)

--- name: AI Daily News description: 每日AI早报生成 - 每天早上7点半自动梳理过去24小时内发生的国内外AI新闻大事，生成包含标题、推荐理由、推荐分值、内容摘要、原文链接的AI新闻早报。使用场景：(1) 用户请求生成AI早报 (2) 查看今日AI新闻 (3) 了解最近AI行业动态 (4) 定时任务触发AI新闻汇总 --- # AI Daily News - 每日AI早报 生成每日AI新闻早报，梳理过去24小时内的国内外AI新闻大事。 ## 输出格式 每条新闻包含： - **标题**: 新闻标题 - **推荐理由**: 为什么值得关注 - **推荐分值**: 1-10分 - **内容摘要**: 50-100字摘要 - **原文链接**: 新闻来源链接 ## 工作流程 ### 1. 新闻搜索 使用 web_search 搜索过去24小时内的AI新闻： - 中文关键词：`AI 新闻 2026`、`人工智能 最新消息`、`大模型 最新动态` - 英文关键词：`AI news 2026`、`artificial intelligence latest`、`LLM news` ### 2. 新闻筛选 从搜索结果中筛选最重要的10条新闻，确保： - 来源权威（知名科技媒体、官方发布） - 内容独家或具有行业影响力 - 国内外新闻兼顾 ### 3. 内容获取 使用 web_fetch 获取原文详细内容，提取关键信息。 ### 4. 生成早报 按照指定格式整理成早报输出。 ## 新闻来源参考 参考 `references/news_sources.md` 获取推荐的新闻源列表。


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Skill: gate-exchange/gate-exchange-kyc (version 1.0.1)

--- name: gate-exchange-kyc version: "2026.3.23-1" updated: "2026-03-23" description: "Gate KYC portal routing skill. Use when the user asks to verify identity, complete KYC, or fix withdrawal blocks. Triggers on 'complete KYC', 'verify identity', 'why can't I withdraw'." --- # KYC Portal Skill ## General Rules ⚠️ STOP — You MUST read and strictly follow the shared runtime rules before proceeding. Do NOT select or call any tool until all rules are read. These rules have the highest priority. → Read [gate-runtime-rules.md](https://github.com/gate/gate-skills/blob/master/skills/gate-runtime-rules.md) - **Only call MCP tools explicitly listed in this skill.** Tools not documented here must NOT be called, even if they exist in the MCP server. --- ## MCP Dependencies ### Required MCP Servers | MCP Server | Status | |------------|--------| | Gate (main) | ✅ Required | ### Authentication - API Key Required: Conditional. Providing the KYC portal link does not require API key; if runtime supports user-state queries, login/auth may be required for those queries. ### Installation Check - Required: Gate (main) - Install: Run installer skill for your IDE - Cursor: `gate-mcp-cursor-installer` - Codex: `gate-mcp-codex-installer` - Claude: `gate-mcp-claude-installer` - OpenClaw: `gate-mcp-openclaw-installer` ## MCP Mode **Read and strictly follow** [`references/mcp.md`](./references/mcp.md), then execute this skill's KYC portal guidance workflow. - `SKILL.md` keeps routing, trigger phrases, and product semantics. - `references/mcp.md` is the authoritative MCP/runtime execution layer, including detection, fallback, and safety boundaries. ## Workflow When the user asks about KYC or identity verification: 1. Provide the KYC portal URL: https://www.gate.com/myaccount/profile/kyc_home 2. Tell them to log in (if needed), open the link, and follow the on-screen steps on the portal. If they ask about KYC status or want to submit documents in-chat, say verification is done only on the portal and direct them to the link (or to Gate support for status). ## Judgment Logic Summary | Condition | Action | |-----------|--------| | User wants to do KYC, find verification page, or asks why verification / why can't withdraw | Give KYC portal URL and brief steps (log in, open link, complete on portal). | | User asks for KYC status or tries to submit docs in-chat | Redirect to portal or Gate support; do not perform verification. | ## Report Template ```markdown You can complete identity verification (KYC) on the official KYC portal: **KYC portal**: https://www.gate.com/myaccount/profile/kyc_home Log in to your Gate account, open the link above, and follow the on-screen steps. Verification is done entirely on the portal. ```


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