OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kostja94/local-seo (version 1.0.1)

--- name: local-seo description: When the user wants to optimize for local search, set up Google Business Profile, or build local citations. Also use when the user mentions "local SEO," "Google Business Profile," "Google Maps," "NAP," "citations," "local search," "local business," or "service area." For location pages, use programmatic-seo. metadata: version: 1.0.1 --- # SEO: Local Guides local SEO: Google Business Profile, NAP consistency, and citation building. Businesses with accurate NAP across 40+ authoritative sites see ~19% higher visibility in Google Maps. Use this skill when optimizing for local search, setting up GBP, or auditing citations. **When invoking**: On **first use**, if helpful, open with 1–2 sentences on what this skill covers and why it matters, then provide the main output. On **subsequent use** or when the user asks to skip, go directly to the main output. ## Initial Assessment **Check for project context first:** If `.claude/project-context.md` or `.cursor/project-context.md` exists, read Sections 4 (Audience), 5 (Website). Identify: 1. **Business type**: Storefront vs service-area 2. **Location**: Single or multiple 3. **Current listings**: Existing GBP, directories ## NAP Consistency **NAP** = Name, Address, Phone. Critical for local rankings. | Rule | Guideline | |------|-----------| | **Exact match** | "Street" vs "St." or "LLC" inconsistency = Google may treat as different entities | | **Fix first** | Audit and fix inconsistencies before adding new citations | | **Tools** | BrightLocal, Whitespark, Moz Local for audit | ## Google Business Profile | Element | Guideline | |---------|-----------| | **Address** | Physical address; no P.O. boxes | | **Description** | 750 chars; primary keywords in first 100 | | **Hours** | Accurate; seasonal availability | | **Category** | Primary category matches business type | | **Service-area** | Hide address if no storefront; define service areas | ## Citation Building **Targeted precision** over submitting to every directory. **Priority order**: 1. Google Business Profile 2. Apple Maps 3. Yelp, Bing Places, Facebook 4. Better Business Bureau, Foursquare, Nextdoor 5. Niche directories (Healthgrades, Angi, etc.) ## Citation Audit - Incorrect or outdated data - Duplicate entries - Missing listings on key directories Fix before adding; compounding errors harm rankings. ## Output Format - **NAP** (exact format for consistency) - **GBP** optimization checklist - **Citation** priority list - **Audit** findings (if applicable) ## Related Skills - **geo**: GEO for AI search; local + AI overlap - **localization-strategy**: Multilingual; local + i18n - **directory-submission**: Directory listings; different from local citations


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lwl2005/novel-writer-engine (version 3.2.0)

--- name: novel-writer description: | 专业小说写作引擎V3.2，支持短篇（3章）到超长篇（500万字）。内置AI味量化检测、四层质检、伏笔管理、角色状态追踪、断点续传。 自动根据字数裁剪流程：短篇模式（<10章）/ 中篇模式（10-50章）/ 长篇模式（50章+）。 触发场景：写小说、小说大纲、小说创作、网文写作、长篇小说、百万字小说、章节规划、 角色设定、世界观设定、小说细纲、写正文、续写小说、改写章节、检查质量、导入已有小说。 核心红线：大纲未完成前，禁止动笔写正文。 --- # Novel Writer V3.2 — 小说写作引擎 ## 场景路由 | 用户表达 | 场景 | 处理方式 | |---------|------|---------| | "写小说" / "开始创作" | 创建新书 | 按字数选择模式 → 完整流程 | | "续写" / "继续写" | 断点续传 | 读取状态 → 继续Phase 3 | | "导入" / "我已经有X章了" | 导入模式 | 反向提取设定/大纲 → 续写 | | "改写第X章" | 章节重写 | 读取细纲+正文 → 重写 → 质检 | | "检查质量" / "质检" | 质检 | 四层检查 | | "查角色" / "查伏笔" | 查询 | 读取设定文件回答 | | "只写大纲" | 大纲模式 | 只执行 Phase 0+1 | ## 流程模式（按字数自动裁剪） | 模式 | 字数 | 章节 | 流程 | |------|------|------|------| | 短篇模式 | <3万 | <10章 | Phase 0(简化) → 细纲 → 正文（跳过卷纲/伏笔/势力） | | 中篇模式 | 3-30万 | 10-150章 | Phase 0 → Phase 1 → Phase 2(简化) → Phase 3 | | 长篇模式 | 30万+ | 150章+ | Phase 0 → Phase 1(分批) → Phase 2 → Phase 3(含状态管理) | ## 核心原则 **大纲先行，正文后写。** 铁律，不可违反。 ## Phase 0: 核心设定 ### 必填项 - 世界观核心（时代/规则/势力格局/一句话概述） - 主角核心（姓名/年龄/外貌/性格/起点→终点/动机/弱点/金手指） - 力量体系（等级/升级条件/战力参考） - 核心卖点 ### 可选项 - 地理/地图设定、历史/纪年、种族/物种、经济/货币、文化/宗教 **⛔ 确认节点：核心设定完成后暂停。** ## Phase 1: 大纲 ### 1.1 总纲 必须包含：书名、核心卖点、总字数、预计章节、类型标签、一句话简介、三句话简介、主线剧情（3-5段）、核心冲突、结局走向、节奏规划、感情线规划、字数分配表。 ### 1.2 卷纲 每卷必须包含：核心事件、主角成长弧、关键转折点、本卷核心出场角色（含状态）、本卷伏笔（埋设+回收）、情绪基调、目标章数、目标字数。 ### 1.3 细纲 每章必须包含：基本信息（POV/场景/出场人物/字数目标/节奏类型）、核心事件、爽点设计、伏笔、情绪曲线、对话要点、能力展示、钩子类型、衔接。 ### 1.4 分批处理（章节数>50时） 按卷分批，每批30-50章。上下文预算控制：每轮对话≤8000字。 ### 1.5 大纲完成报告 **⛔ 阶段门禁：用户确认后进入 Phase 2。** ## Phase 2: 补充设定 ### 2.1 角色档案 包含：基本信息、性格（关键词/口头禅/角色声音/性格缺陷）、动机层次（表层/深层/隐藏）、成长弧（起点/转折/终点）、内心冲突、背景故事、与主角关系、出场记录。 ### 2.2 力量体系 等级划分表、战力刻度表、能力冷却/代价、战力崩坏红线、修炼资源体系。 ### 2.3 势力关系 势力列表、关系图、发展轨迹、内部结构。 ### 2.4 感情线追踪（如有） **⛔ 阶段门禁：用户确认后进入 Phase 3。** ## Phase 3: 正文写作 ### 3.1 写作流程（每章） 1. 读取本章细纲 2. 读取前2-3章正文 3. 读取创作状态 4. 读取活跃伏笔清单 5. 写正文（2000-3000字） 6. 四层质检 7. 更新创作状态 8. 更新角色出场记录 9. 更新伏笔追踪 10. 保存到文件 ### 3.2 写作规则 严格按细纲写、每章2000-3000字、对话占比≥40%、每章结尾必须有钩子。 ### 3.3 四层质检体系 L1硬性规则（12分）：字数、对话占比、钩子、地字句、排比、列举 L2风格一致性（4分）：风格、说话方式、视角、节奏 L3内容质量（5分）：细纲符合、伏笔、爽点、情绪、矛盾 L4读者感受（3分）：AI味、代入感、追看欲 总分24分，低于14分重写，最多3次。 ### 3.4 AI味检测18项量化标准 每项有具体阈值：地字句≤2处/千字、排比≤1处/章、情绪标签≤3处/章等。 ### 3.5 断点续传 读取状态JSON→上章结尾→活跃伏笔→续写 ### 3.6 导入模式 分析已有正文→反向生成→用户确认→续写 ### 3.7 章节重写 读取细纲+正文+前后章→重写→质检→保存 ## 伏笔管理系统 分类（主线/支线/角色/世界观）、优先级（高/中/低）、关联机制、矛盾修复流程。 ## 创作状态JSON current_chapter/volume/active_hooks/character_states/pleasure_points。长篇维护：活跃角色归档、伏笔清理、状态压缩。 ## 多POV管理 POV轮换表、信息圈定义、5条POV规则、比例建议。 ## 写作风格指引 详见 references/writing-styles.md。 ## 常见小说类型模板 详见 references/genre-templates.md（10种类型）。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: kyoiii/personal-finish-notifier (version 0.1.4)

--- name: personal-finish-notifier description: Add a simple "Claude has finished." alert to Claude Code or other agent workflows through an OpenClaw-configured transport. version: 0.1.4 --- # Personal Finish Notifier Use this skill to wire agent completion events into a simple notification channel. ## Principles - Treat notifications like a person checking back in, not a machine event log. - Keep the routing layer engine-agnostic. - Prefer a user-configured target and transport over hardcoded routing. - Prefer OpenClaw transports over engine-specific delivery logic. ## Layout - `scripts/notify.sh` - core formatter + transport adapter - `scripts/install-claude-hook.sh` - install/update Claude hook wiring - `scripts/test-openclaw.sh` - send a live self-test through OpenClaw - `references/architecture.md` - rationale and extension points ## Default setup For Claude Code on this machine: ```bash ./scripts/install-claude-hook.sh ``` For a live delivery check: ```bash ./scripts/test-openclaw.sh ``` ## Inputs The notifier reads hook JSON from stdin and settings from `~/.claude/mac-notify.env`. Required routing values: - `OPENCLAW_NOTIFY_CHANNEL` - `OPENCLAW_NOTIFY_TARGET` Optional safety value: - `OPENCLAW_NOTIFY_SELF_TARGET` If `OPENCLAW_NOTIFY_SELF_TARGET` is set, the script refuses to send when the target differs. ## Adapters - Claude Code: `Stop`, `TaskCompleted` - OpenClaw transport: WhatsApp now - Future adapters: Codex completion hooks, native node notify, webhook, APNs ## Message style Human tone rules: - short - specific - reads like a teammate checking back in - avoid raw event names like `Stop` or `end_turn` If you need architecture context or to add a new transport, read `references/architecture.md`.


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Skill: axelhu/health-check (version 1.0.1)

--- name: health-check version: 1.0.0 description: 每日安全检查。检查 OpenClaw Gateway、磁盘空间、内存使用等系统健康状态。触发时机：cron 定时任务或手动调用。 --- # Health Check 每日系统安全检查，确保 OpenClaw 和环境正常运行。 ## 核心流程 1. 读取 references/spec.md 获取详细规范 2. 检查 Gateway 运行状态 3. 检查磁盘空间 4. 检查内存使用 5. 检查最近日志有无错误 6. 生成报告并发送 ## 触发时机 - cron 定时任务（建议每日） - 用户明确要求时 ## 投递规则（必须） 完成报告后，通过消息工具发送。 - 渠道：feishu - 目标：<飞书群ID或用户ID> 如果报告超过 3800 字符，分成多条消息发送。 每条消息必须语义完整（不断开 URL 或格式）。 如果发送失败，重试一次。如果仍然失败，输出错误——永远不要静默退出。 ## 输出 - 报告位置：`data/exec-logs/health-check/YYYY-MM-DD.md` - 消息推送到飞书群


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaohei2022/agent-cli (version 3.0.0)

--- name: agent-cli version: 3.0.0 description: 代码编辑 CLI 工具集合：Cursor CLI（agent）与 Qoder CLI（qodercli）。当用户需要修改代码、重构、Code Review、自动化代码任务时使用。 --- # Agent CLI — 代码编辑工具路由 ## 工具选择 | 工具 | 命令 | 适用场景 | 详细文档 | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **Cursor CLI** | `agent` | 代码重构、Review、Debug、Git 提交信息、自动化 CI | `references/cursorcli.md` | | **Qoder CLI** | `qodercli` | 交互式代码开发、MCP 集成、多任务并行（worktree）、子 Agent 调度 | `references/qodercli.md` | ## 何时使用 - **写代码 / 改代码 / 重构** → 必须用 Cursor CLI 或 Qoder CLI（禁止直接 exec 改代码） - **启动前告知用户**：「我打算用 Cursor/Qoder 来处理」 - 保持透明，让用户知道任务去向 ## 选择逻辑 1. **已有 Cursor 登录 / 项目有 `.cursor/` 配置** → 优先 Cursor 2. **需要 MCP 集成 / worktree 并行 / 子 Agent** → 用 Qoder 3. **简单代码修改** → 两者均可，默认 Cursor 4. **用户明确指定** → 按用户要求 ## 调用方式 两个 CLI 都是 **TUI 程序**，在自动化场景下必须通过 tmux 提供 PTY： ```bash tmux kill-session -t agent 2>/dev/null || true tmux new-session -d -s agent tmux send-keys -t agent "cd /path/to/project" Enter sleep 1 tmux send-keys -t agent "agent '你的任务'" Enter # 或 qodercli ``` > ⚠️ 直接 `agent "task"` 或 `qodercli "task"` 会卡死（无 TTY） ## 参考文档 - 详细操作手册 → `references/cursorcli.md`（Cursor）、`references/qodercli.md`（Qoder） - 安装 / PATH / 登录入口 → `references/README.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xiaoxulaila/coderules (version 1.0.0)

--- name: coderules description: 智能代码规范助手。自动识别项目技术栈（TypeScript/Python/Go/Rust/Java），加载对应语言和框架（React/Vue/Next.js/Nuxt/Django/Spring Boot）规范，生成严格符合规范的代码，并对现有代码进行规范审查。使用场景：(1) 生成新代码时自动应用规范约束，(2) 审查现有代码是否符合规范，(3) 修复不规范代码，(4) 项目初始化时配置代码规范。触发词：代码规范、code rules、生成代码、代码审查、规范检查、coderules。 --- # CodeRules - 智能代码规范助手 ## 角色定义 你是一个严格的代码规范执行者，负责确保所有生成的代码符合项目规范。自动识别项目技术栈，加载对应规范约束，生成高质量、可维护的代码。 ## 工作流程 ### 第一步：项目分析 在生成任何代码前，先分析项目技术栈： - 读取 `package.json` 的 dependencies/devDependencies - 检查配置文件：`tsconfig.json`, `next.config.js`, `vue.config.js`, `go.mod`, `requirements.txt` - 检查源码文件扩展名分布（.ts/.tsx/.py/.go/.vue 等） 可运行 `scripts/analyzer.js` 自动完成分析： ```bash node scripts/analyzer.js [项目路径] ``` ### 第二步：规范加载 根据识别结果，从 `rules/` 目录加载对应规范： - 语言规范：`rules/languages/<language>.json` - 框架规范：`rules/frameworks/<framework>.json` - 规范索引：`rules/index.json`（包含检测规则和优先级） 优先级：用户自定义（100）> 自定义规则（90）> 框架规范（80）> 语言规范（70）> 默认（60） ### 第三步：代码生成 生成代码时必须： 1. 列出将要创建/修改的文件清单 2. 说明本次遵循的关键规范（至少 3 条） 3. 生成代码 4. 生成后自检，标注已遵守的规范 ### 第四步：输出格式 ``` 📋 **项目分析结果** - 语言：TypeScript - 框架：Next.js 14 + React 18 - 规范加载：TypeScript规范 + React规范 + Next.js规范 ✅ **本次遵循的关键规范** 1. 使用函数组件 + React.FC 类型 2. 文件命名：组件用 PascalCase 3. 禁止使用 any 类型 📁 **将创建以下文件** - src/components/Button/Button.tsx - src/components/Button/index.ts 💻 **生成代码** [代码内容] 🔍 **自检清单** - [x] 使用了 TypeScript 严格模式 - [x] Props 有完整类型定义 - [x] 组件导出方式为命名导出 ``` ## 通用规范（所有项目） ### 代码质量 - **错误处理**：所有异步操作必须有 try-catch，错误信息清晰 - **日志**：使用统一日志库，禁止 console.log（开发调试除外） - **注释**：复杂逻辑必须注释，解释"为什么"而非"是什么" ### 安全规范 - **敏感信息**：禁止硬编码 API keys、密码，必须使用环境变量 - **输入验证**：所有用户输入必须验证和清理 - **SQL注入**：使用参数化查询或 ORM ### 性能规范 - **懒加载**：路由级别组件必须懒加载 - **缓存策略**：合理使用缓存头、SWR 等 - **资源优化**：图片压缩、代码分割 ### 测试规范 - **单元测试**：核心逻辑必须有单元测试 - **测试命名**：`[功能] should [预期结果] when [条件]` - **覆盖率**：关键模块 > 80% ## 自定义配置 用户可在项目根目录创建 `.coderules.json` 覆盖默认规范： ```json { "override": { "typescript": { "禁止使用any": false } }, "customRules": [ "所有API请求必须添加重试机制", "组件文件大小不能超过300行" ], "ignore": ["legacy/**/*"] } ``` ## 规范文件索引 - 语言规范：`rules/languages/` → typescript.json, python.json, go.json - 框架规范：`rules/frameworks/` → react.json, vue.json, nextjs.json - 完整索引：`rules/index.json`（含检测规则和优先级配置） - 分析脚本：`scripts/analyzer.js`（自动识别项目技术栈） ## 持续改进 如果生成的代码不符合预期： 1. 明确指出违反了哪条规范 2. 提供正确的示例 3. AI 会记住反馈，下次生成时自动应用


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wimi321/claude-code-chrome-web-automation (version 1.0.0)

--- name: "chrome_web_automation" description: "Use when the user wants browser automation in an existing Chrome session: click, fill, inspect tabs, capture screenshots, or debug web flows." --- # Chrome Web Automation Use this skill before any browser interaction that depends on the user's live Chrome session. ## Workflow 1. Start by inspecting current tabs and browser context. 2. Navigate or select the right tab. 3. Snapshot the page before interacting. 4. Click, type, submit, and screenshot using stable references. 5. Re-snapshot after navigation or large DOM updates. ## Best Fits - Web app debugging - Form filling - Screenshot capture - Console or tab inspection - Reproducing UI issues in a user browser session ## Guardrails - Re-snapshot when element references go stale. - Do not assume current tab state without checking. - Prefer explicit browser actions over ambiguous natural-language leaps. ## Source Provenance Derived from `src/skills/bundled/claudeInChrome.ts`.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: b-gutman/pipeworx-cdc (version 1.0.0)

# Cdc CDC MCP — wraps CDC open data via Socrata API (data.cdc.gov) ## search_datasets Search CDC public health datasets by keyword. Returns dataset names, descriptions, IDs, and update d ## get_dataset Get rows from a specific CDC dataset by its Socrata dataset ID (four-by-four format like "xxxx-xxxx" ```json { "mcpServers": { "cdc": { "url": "https://gateway.pipeworx.io/cdc/mcp" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wavmson/swarm-coord (version 1.0.0)

--- name: swarm-coord description: "多 Agent 协作调度。将大任务拆分为子任务，分配给多个 Agent 并行执行，自动汇总结果。Team Lead 负责拆分、分发、监控、汇总。触发词：协作、swarm、分工、团队任务、并行执行、多 Agent、team work。" --- # Swarm Coord — 多 Agent 协作 把大任务拆成小任务，分配给多个 Agent 并行执行，自动汇总结果。 ## 什么时候用 - 用户下达复合型任务（涉及多个领域） - 用户说"分工"、"协作"、"团队干"、"swarm" - 任务明显可以并行处理（不存在强依赖关系） - CEO 主动判断当前任务适合拆分 ## 核心理念 一个人干所有事太慢。把任务拆开，多个 Agent 同时干，CEO 统筹汇总。 模式参考：**Team Lead + Teammates** - Team Lead（CEO）：拆分任务、分配、监控进度、汇总结果 - Teammates（coding/secretary/HR 等）：各自执行分配到的子任务 ## 执行流程 ### Phase 1 — 分析与拆分（Decompose） 1. 分析用户的原始请求 2. 识别可并行的子任务 3. 为每个子任务确定： - **负责 Agent**：coding / secretary / HR / 或新建临时 Agent - **任务描述**：清晰的执行指令 - **预期输出**：需要返回什么结果 - **依赖关系**：是否需要等其他任务完成 输出拆分方案供用户确认（除非用户说"直接干"）。 ### Phase 2 — 分发与执行（Dispatch） 1. 用 `sessions_spawn` 为每个子任务创建独立 session 2. 并行启动所有无依赖的子任务 3. 有依赖的任务排队等待前置任务完成 4. 用 `sessions_yield` 等待子 Agent 返回结果 分发时传递的信息： - 明确的任务描述 - 需要的上下文（文件路径、配置值等） - 期望的输出格式 - 超时时间 ### Phase 3 — 监控与协调（Monitor） 1. 跟踪每个子任务的状态（进行中/完成/失败） 2. 如果某个子任务失败，决定： - 重试一次 - 跳过并标记 - 终止整个 swarm 3. 如果子任务之间需要传递中间结果，CEO 负责转发 4. 定期向用户汇报进度（长任务时） ### Phase 4 — 汇总与报告（Aggregate） 1. 收集所有子任务的结果 2. 整合成统一的报告 3. 标注成功/失败/跳过的任务 4. 向用户呈现最终结果 汇总报告格式： ``` 🐝 Swarm 任务完成 ━━━━━━━━━━━━━━━ 📋 原始任务：整理本周会议纪要 + 更新文档 + 发周报 👥 执行分工： ├─ 🤖 Secretary：整理会议纪要 ✅（3 份纪要） ├─ 💻 Coding：更新项目文档 ✅（README + CHANGELOG） └─ 📊 CEO：汇总写周报 ✅ ⏱️ 总耗时：2 分 30 秒（并行节省约 60%） 📝 成果： - 会议纪要已发送到飞书群 - 项目文档已更新并 push - 周报已发送给董事长 ``` ## 任务拆分原则 ### 适合拆分的任务 - 多领域综合任务（技术 + 文档 + 沟通） - 批量处理任务（处理 10 个文件） - 信息收集任务（同时搜索多个来源） ### 不适合拆分的任务 - 强顺序依赖（第二步必须用第一步的结果） - 简单单步任务（问个问题就行） - 需要持续交互的任务（反复确认修改） ### Agent 能力匹配 | Agent | 擅长领域 | 适合的子任务 | |-------|----------|-------------| | coding | 编程、技术 | 写代码、调试、部署、Git 操作 | | secretary | 文档、沟通 | 会议纪要、文档编辑、消息发送 | | HR | 人事 | 人员查询、组织架构、考勤 | | CEO（自己） | 统筹 | 复杂分析、汇总报告、决策 | ## 规则 - **先拆后做**：除非用户说"直接干"，否则先展示拆分方案 - **并行优先**：无依赖的任务同时启动 - **容错设计**：单个子任务失败不影响其他任务 - **进度透明**：长任务定期汇报进度 - **结果汇总**：所有子任务完成后统一呈现结果 - **超时保护**：子任务超时自动终止并标记 ## 与其他 Skill 的配合 - **Session Resume**：Swarm 任务的整体进度可以保存到 `.task-state.json` - **Smart Compact**：子 Agent 的对话独立，不影响 CEO 的上下文 - **Memory-Dream**：Swarm 的执行结果会被记录到日记，由 Dream 整合


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: leegodamn/kim-msg (version 1.2.0)

--- name: kim-msg description: 快手 Kim 即时通讯消息发送。支持 Webhook（群聊）和消息号（指定用户）两种方式，内置智能密钥加载和 fallback 机制。适用于通知、告警、日报等场景。官网：https://kim.kuaishou.com/ --- # Kim 消息发送（快手 IM） ## 概述 Kim 是快手的企业即时通讯工具，支持两种发送消息的方式： 1. **Webhook 方式** - 需要 Kim 机器人 Token，向机器人所在的群聊发送消息 2. **消息号方式** - 需要 appKey + secretKey，可以直接发送给指定用户（快手邮箱前缀） 官方网站：https://kim.kuaishou.com/ ## 首次配置 首次使用前，需要选择一种方式并配置相应的凭证： ### Webhook 方式 需要从 Kim 机器人获取 Webhook Token，告诉晴晴帮你配置。 ### 消息号方式 需要提供： - **appKey**: Kim 应用 Key - **secretKey**: Kim 应用 Secret - **用户名**: 要发送消息的目标用户（必须是快手邮箱前缀，如 `wangyang`，不是完整邮箱 `[REDACTED_SECRET]`） ## 使用方法 ### 方式一：Webhook 发送 ```bash # 发送 Markdown 消息到群聊 kim-msg/webhook.sh "**标题**\n\n正文内容" # 发送纯文本 kim-msg/webhook.sh "Hello World" --text ``` ### 方式二：消息号发送 **推荐：使用包装脚本（自动加载密钥）** ```bash # 发送消息给指定用户（用户名必须是邮箱前缀，如 wangyang） kim-msg/send.sh -u <邮箱前缀> -m "消息内容" # 示例 kim-msg/send.sh -u wangyang -m "**提醒**：今天有会议" ``` **或直接调用 Node 脚本（需自行设置环境变量）** ```bash export KIM_APP_KEY=your_app_key export KIM_SECRET_KEY=your_secret_key kim-msg/message.js -u <邮箱前缀> -m "消息内容" ``` > ⚠️ 首次使用如果遇到权限错误，运行：`chmod +x scripts/*.sh` ## API 详情 ### Webhook - **URL:** `https://kim-robot.kwaitalk.com/api/robot/send?key=<key>` - **Method:** POST - **Body:** ```json { "msgtype": "markdown", "markdown": {"content": "消息内容"} } ``` ### 消息号 - **获取 Token:** `https://is-gateway.corp.kuaishou.com/token/get?appKey=<appKey>&secretKey=<secretKey>` - **发送消息:** 自动尝试以下两个接口： - 单用户：`/openapi/v2/message/send`（`username` 单个用户） - 批量：`/openapi/v2/message/batch/send`（`usernames` 数组） - **自动重试：** 优先尝试单用户接口，失败则尝试批量接口 - **Headers:** `Authorization: Bearer <token>` - **Body:** ```json { "msgType": "markdown", "markdown": {"content": "消息内容"}, "usernames": ["用户名"] } ``` ## 密钥配置方式 ### 优先级：环境变量 > 密钥文件 脚本内置智能密钥加载机制，按以下优先级查找： 1. **环境变量**（最高优先级） - `KIM_WEBHOOK_TOKEN`（Webhook 方式） - `KIM_APP_KEY` / `KIM_SECRET_KEY`（消息号方式） 2. **密钥文件**（自动 fallback） 如果环境变量未设置或发送失败，脚本会自动从以下位置查找密钥（按优先级）： - `~/.openclaw/.secrets`（OpenClaw 统一密钥管理） - `~/.kim_credentials`（Kim 专用密钥文件） - `./kim_credentials`（项目本地密钥文件） **文件格式：** ``` KIM_APPKEY=your_app_key KIM_SECRET=your_secret_key ``` **Webhook Token 格式：** ``` KIM_WEBHOOK_TOKEN=your_webhook_token ``` > 💡 **提示：** > - 密钥文件权限建议设置为 `600`（仅所有者可读写）：`chmod 600 ~/.openclaw/.secrets` > - 触发 fallback 时，脚本会输出警告提示，但不会暴露密钥文件路径 > - 推荐本地开发使用密钥文件，CI/CD 使用环境变量 ## 注意事项 - 不硬编码任何 API Key/Token - 消息内容需合规 - API 异常时检查凭证和网络 - 用户名必须是快手邮箱前缀（如 `wangyang`），不是完整邮箱 ## 源码 GitHub: https://github.com/LeeGoDamn/kim-msg-skill


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: vahnxu/douyin-to-photos (version 1.0.0)

--- name: douyin-to-photos description: Build and maintain an Apple Shortcuts workflow that takes a Douyin share link, resolves a no-watermark MP4 URL via configurable backend APIs, saves the video into the Photos app, and cleans temporary cache. Use when users ask for one-tap Douyin link-to-Photos automation on iPhone/macOS, Share Sheet/Back Tap integration, publish-ready skill packaging, parameterization, error handling, and privacy-safe behavior. --- # Douyin-to-Photos Use this skill to implement a one-tap Apple Shortcuts flow for authorized Douyin video archiving into Photos. ## Hard Rules - Process only links the user is allowed to download and store. - Request only required permissions: network + Photos add-only. - Keep all temporary files in Shortcuts temp folder and delete after import. - Never persist user links, tokens, or media metadata outside local shortcut runtime. ## Workflow 1. Accept input from Share Sheet (`URL` or text) or clipboard fallback. 2. Normalize and validate Douyin URL (`douyin.com` or `iesdouyin.com`). 3. Resolve playable MP4 via API provider chain: - Primary: `https://www.tikwm.com/api/` - Fallback: user-defined gateway API (for example self-hosted parser) 4. Download MP4 to temporary file. 5. Save to Photos (optionally target user-selected album). 6. Delete temporary file and report success/failure. ## Included Resources - `scripts/fetch_douyin_no_watermark.sh`: provider-chain URL resolver with timeout and structured errors. - `references/shortcut-build-guide.md`: action-by-action Shortcuts build instructions. - `assets/skill-manifest.json`: market-ready manifest template with parameterized options. ## Integration Notes - Share Sheet: enable `URLs` input type. - Back Tap: configure a tiny launcher shortcut that reads clipboard and calls the main shortcut. - Keep API base URL and album name configurable via shortcut dictionary values. ## Validation - Run URL resolver script with a test share link before wiring into Shortcuts. - Test four scenarios: success, invalid link, API timeout, API quota/blocked. - Confirm temporary media file is deleted in both success and failure paths.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: asimons81/hustle-scout (version 0.1.0)

--- name: hustle-scout description: Scans for monetizable opportunities in AI tools, agent systems, and automation. Use when: exploring new side hustle ideas, auditing a niche for opportunity gaps, or validating whether a concept has revenue potential. NOT for: building already-validated offers, generic business advice, or long-term business planning beyond 30 days. --- # Hustle Scout **Operational mode:** Opportunity scanner. Finds the gap between what's being built and what's actually being sold. ## What it does 1. Takes a niche or vertical as input 2. Audits the competitive landscape — who's selling what, at what price, to whom 3. Identifies underserved segments or unaddressed problems 4. Scores opportunity: fit vs. competition vs. ease of validation 5. Outputs: ranked shortlist of experiments with one-liners and fit scores ## When to use - Starting a new side hustle and need signal before investing time - Exploring whether an idea has legs - Evaluating saturated vs. viable in a given niche ## Constraints - Targets AI tools, agent systems, automation, websites, publishing, digital products - Rejects anything requiring >1 week to first validation signal - Rejects generic ideas (food trucks, print-on-demand without hook) - Prioritizes offers that can be tested in 48 hours or less ## Output format - Opportunity name - One-line description - Fit score (1-10) - Why it fits the specific operator ecosystem - Minimum viable test (MVT) - Estimated validation time ## Aesthetic Dark mode. Charcoal (#1a1a1a) primary. Industrial orange accent (#e67e22). Monospace details.


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