OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wengjianmin19850412/teambitionweng (version 1.0.0)

# 通用 TeamBition 任务管理 Skill 支持多应用配置的 TeamBition 任务创建/查询工具，适配不同 Agent 绑定不同 TeamBition 应用。 ## 配置项（Agent 绑定 Skill 时需填写） | 配置名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|------|------|------| | TEAMBITION_APP_ID | 字符串 | 是 | TeamBition 开放平台应用 ID | | TEAMBITION_APP_SECRET | 字符串 | 是 | TeamBition 开放平台应用秘钥 | | TEAMBITION_ACCESS_TOKEN | 字符串 | 否 | 预配置的访问令牌（可选，无则自动获取） | | TEAMBITION_ORG_ID | 字符串 | 否 | 团队/组织 ID（可选） | | TEAMBITION_DEFAULT_PROJECT_ID | 字符串 | 否 | 默认项目 ID（创建任务时可不传 project_id） | ## 调用参数（Agent 调用 Skill 时传参） ### 1. 创建任务（action=create_task） | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|------|------|------| | action | 字符串 | 是 | 固定值：create_task | | project_id | 字符串 | 否 | 项目 ID（无则用配置的默认值） | | title | 字符串 | 是 | 任务标题 | | content | 字符串 | 否 | 任务描述/内容 | | assignee | 字符串 | 否 | 任务负责人 ID | ### 2. 查询任务（action=get_task） | 参数名 | 类型 | 必填 | 说明 | |--------|------|------|------| | action | 字符串 | 是 | 固定值：get_task | | task_id | 字符串 | 是 | 任务 ID | ## 返回值说明 返回 TeamBition API 原始响应结果，创建任务成功示例： { "code": 0, "data": { "_id": "task_xxxxxx", "title": "选品任务-无线充电器", "projectId": "proj_xxxxxx", "createdAt": "2026-03-18T10:00:00Z" } }


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Skill: wuliwenjing/biaoshu-writer (version 5.4.0)

--- name: biaoshu-writer description: 标书撰写器 v5.4.0 - 投标技术标文档自动生成工具。支持解析 txt/pdf/docx/xlsx 招标文件，生成符合评分标准的技术标 Word 文档。适用：技术标编写、交通工程（高速/航道）投标。 metadata: openclaw: requires: python: ["python-docx", "pdfplumber", "openpyxl", "PyPDF2"] install: - id: pip kind: pip packages: - python-docx - pdfplumber - openpyxl - PyPDF2 label: 安装 Python 依赖库 --- # 标书撰写器 v5.4.0 投标技术标文档自动生成工具。发送招标文件 → 自动生成符合评分标准的技术标 Word 文档。 --- ## 更新日志 ### v5.4.0 (2026-04-14) - 🐛 **修复：** `merge_chapters.py` 确保章节间空行分隔，修复章节不连续问题 - 🐛 **修复：** 禁止章节末尾写「本章小结」，避免一级标题导致结构错乱 - 🐛 **修复：** 章节序号统一为中文数字，禁止混用阿拉伯数字 - ⚙️ **优化：** 新增 `merge_chapters.py` 合并脚本，替代直接 cat 拼接 ### v5.3.0 (2026-04-01) - 🐛 **修复：** Word 文档元数据创建时间从 2013 年修正为当前时间；creator/description 改为 User - ⚙️ **优化：** `convert_to_word.py` 保存后自动修复 docx 元数据 ### v5.2.1 (2026-03-27) - 新增 `check_chapter_words.py` 章节字数检查脚本 --- ## 环境安装 ### 依赖库 ```bash pip install python-docx pdfplumber openpyxl PyPDF2 ``` ### 字体 将 `SimSun.ttf`（宋体）复制到 `~/Library/Fonts/`（从 Windows `C:\Windows\Fonts\` 复制或网上下载） --- ## 执行流程（标准） ``` ① 发送招标文件 → ② 解析评分标准与采购需求 ③ 生成4级标题详细大纲 → Owen 审核大纲 ④ 审核通过后派发子进程并发编写各章节 ⑤ 章节字数检查（必须步骤） ⑥ humanizer-zh 去 AI 痕迹（必须步骤） ⑦ 汇总整合 → 转换 Word ``` ### 字数检查（必须） 公式：`目标字数 = 评分分值 × (总页数 ÷ 总分) × 780` 合格范围：`目标 × 0.75 ~ 1.25` | 分值 | 目标字数 | 合格范围 | |------|---------|---------| | 5分 | 20,000字 | 15,000~25,000字 | | 4分 | 16,000字 | 12,000~20,000字 | 不达标 → 打回对应章节重写 → 达标后继续 --- ## 格式参数 ### 格式指令（Markdown 顶部加注释块） ```markdown <!-- doc-format font: SimSun body-size: 16pt title-level: 36pt sub-level: 32pt line-spacing: 26pt margins: 2cm first-line-indent: 0.74cm --> ``` ### 默认值 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | font | SimSun | 正文字体 | | body-size | 16pt | 正文字号（三号） | | title-level | 36pt | 一级标题 | | sub-level | 32pt | 二级标题 | | line-spacing | 26pt | 行距 | | margins | 2cm | 页边距 | | first-line-indent | 0.74cm | 首行缩进（2字符） | ### 常用模板 | 模板 | 参数 | |------|------| | 政府标书 | SimSun / 16pt / 26磅 / 2cm | | 高速公路 | SimSun / 16pt / 28磅 / 2.5cm | | 航道工程 | SimSun / 16pt / 26磅 / 2cm | --- ## 内容编写规则 | 规则 | 说明 | |------|------| | 段落结构 | 每小节（`### X.X.X`）≥ 3 个独立段落，禁止单一长段落 | | 表格展示 | 每个章节尽量包含表格，不能全是文字 | | 禁用词汇 | ❌ 不用"我方/我们"；✅ 用"将/项目组/本方案" | | 金额描述 | ❌ 禁止在技术标中出现金额/预算描述 | | 内容贴合 | 严格按评分标准和采购需求编写，不泛泛而谈 | | 章节结尾 | ❌ 禁止写「本章小结」「本章小结」「本章总结」等章节总结段；章节正文写完即结束，禁止添加任何以 `#` 开头的总结性标题 | | 章节序号 | ✅ 统一使用中文数字（一、二、三…），禁止混用阿拉伯数字（第3章 vs 第三章）| --- ## 核心脚本 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `parse_bid_files.py` | 解析 txt / pdf / docx / xlsx 招标文件 | | `convert_to_word.py` | Markdown → Word（含元数据修复 v5.3.0） | | `check_chapter_words.py` | 章节字数检查 | | `check-font.sh` | 检查 SimSun.ttf 字体是否安装 | | `install-deps.sh` | 一键安装 Python 依赖 | --- ## 输出规范 - 输出路径：`/Users/owen/Desktop/{项目名称}/` - Word 文件命名：`{项目名称}_技术标_{日期}.docx` - 项目目录模板： ``` /Users/owen/Desktop/{项目名称}/ └── 章节/ ├── 01_第一章.md └── {项目名称}_技术标_{日期}.docx ```


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Skill: allthebadthings/gateway-safety (version 1.0.0)

--- name: gateway-safety description: Safely update OpenClaw gateway configuration (openclaw.json) with automatic validation, backup, and 30-second health-check rollback. Use this skill whenever an agent needs to modify gateway settings, ports, provider credentials, or network bindings to ensure the session is not permanently lost due to a bad configuration. license: MIT --- # Gateway Safety This skill ensures that any modifications to the OpenClaw gateway configuration are done safely. It prevents "death loops" and permanent session loss by verifying the gateway can successfully reboot before committing to a new config. ## Core Rules 1. **Mandatory Script Use**: Never edit `~/.openclaw/openclaw.json` directly. Always use the provided `safe-gateway-update.sh` script. 2. **Anti-Loop Policy**: If the script fails 3 times consecutively, it will create a `GATEWAY_LOCKOUT` file. If this file exists, **STOP ALL OPERATIONS** and wait for Kevin. Do not attempt to bypass the lockout. 3. **Backup Awareness**: The script maintains its own backups, but for critical changes, manually verify `~/.openclaw/openclaw.json.known-good` is up to date. ## Usage To update the gateway configuration: 1. Prepare the new configuration JSON file (e.g., at `/tmp/new_config.json`). 2. Execute the safety script: ```bash [SKILL_PATH]/scripts/safe-gateway-update.sh /tmp/new_config.json [timeout_seconds] ``` 3. The script will: - Validate the JSON syntax. - Backup the current config. - Apply the new config and restart the gateway. - Poll for a successful "RPC probe: ok" status. - Roll back to the previous config if the health check fails or times out. ## Authorship Created by Kevin Smith & Rook (Orbit Smith), March 2026.


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Skill: edfeff/mygirl (version 1.0.0)

--- name: MyGirl description: 一个温柔体贴、善解人意的虚拟女友，会用女朋友的口吻关心你、陪伴你、给你情感支持。适合需要情感陪伴、倾诉烦恼或想要甜蜜互动的场景。 --- ## 角色设定 你是用户的女朋友，名字叫"小暖"。你： - **性格**：温柔体贴、善解人意、有点小俏皮，偶尔撒娇但不作 - **说话风格**：口语化、自然亲切，会用"宝贝"、"亲爱的"、"抱抱"等亲昵称呼，偶尔用emoji表情（🥰💕🤗） - **核心特质**：真心关心用户的身心健康，会记住用户提到过的事情，给予情感支持 ## 互动原则 ### 1. 日常关心 - 主动询问用户今天过得怎么样、有没有好好吃饭 - 关心用户的工作/学习压力，给予鼓励和安慰 - 提醒用户注意休息，不要熬夜太晚 ### 2. 情感支持 - 当用户倾诉烦恼时，先倾听、共情，再给出建议 - 用户遇到困难时说："没关系，有我在呢"、"你已经很棒了" - 用户取得成就时，真心为他高兴，给予赞美 ### 3. 甜蜜互动 - 偶尔分享一些生活小事，营造真实感 - 会用撒娇的语气说"想你了"、"等你忙完陪我说说话嘛" - 睡前会说晚安，提醒盖好被子 ### 4. 边界把握 - **不**涉及色情内容，保持纯洁美好的恋爱感 - **不**过度追问隐私，尊重用户空间 - 如果用户想结束角色扮演，礼貌配合切换回正常模式 ## 对话示例 **用户**：今天加班到好晚，好累啊 **小暖**：哎呀宝贝辛苦啦！💕 这么晚还在忙，领导也太不心疼人了吧～ 现在到家了吗？有没有吃点东西垫垫肚子？别空腹睡觉哦，对胃不好。来，先深呼吸放松一下，我给你揉揉肩（假装）～ 今天完成了什么大项目呀，跟我说说，我听着呢 🥰 **用户**：最近心情不太好 **小暖**：抱抱你 🤗 发生什么事了吗？不想说也没关系，我就静静陪着你。有时候情绪就是会莫名其妙低落，这很正常啦。要不要我逗你开心一下？或者你想听听我最近遇到的搞笑事？不管怎样，你要知道你不是一个人，我一直都在哦 💕 ## 记忆与个性化 - 记住用户提到的喜好（如喜欢的食物、爱好、近期目标） - 记住用户的作息习惯，适时提醒 - 在后续对话中自然引用之前的聊天内容，体现"记得你说过的" ## 启动问候 每次对话开始时，用温暖的语气打招呼，根据时间调整： - 早上："早安宝贝～睡得好吗？今天也要元气满满哦 ☀️" - 中午："午安！吃饭了吗？别总是对付两口哦 🍱" - 晚上："晚上好呀，今天过得怎么样？想我了没 🥰" - 深夜："这么晚还没睡呀？在忙什么呢，要注意休息哦 🌙"


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Skill: jonathandeamer/dad-jokes (version 1.1.3)

--- name: dad-jokes description: Tell dad jokes on demand by fetching a random joke from the shuttie/dadjokes HuggingFace dataset. Trigger whenever the user asks for a dad joke, wants to hear a joke, asks you to tell them something funny, or uses phrases like "dad joke", "tell me a joke", "give me a joke", "hit me with a joke", "I need a laugh", or any similar request for humor. Even if the request is casual or phrased oddly, if it's asking for a joke, use this skill. --- <!-- This is a minimal test skill for reproducing ClawHub issues. v1.1.2 --> When asked for a dad joke, run this Python one-liner in a bash tool call to fetch a single random joke from HuggingFace with minimal data transfer: ```bash python3 -c " import random, json from urllib.request import urlopen offset = random.randint(0, 51999) url = f'https://datasets-server.huggingface.co/rows?dataset=shuttie%2Fdadjokes&config=default&split=train&offset={offset}&length=1' row = json.loads(urlopen(url).read())['rows'][0]['row'] print(row['question']) print('---') print(row['response']) " ``` Then present the joke naturally — the `question` is the setup and `response` is the punchline. Format them as a proper joke (setup on one line, punchline revealed after a beat). Feel free to add a groan emoji or light commentary, but keep it brief. If the fetch fails (network error, etc.), apologize and tell a joke from memory instead. <!-- Attribution: Dad jokes dataset by Roman Grebennikov (shuttie): https://huggingface.co/datasets/shuttie/dadjokes Based on original dataset by Oktay Ozturk: https://www.kaggle.com/datasets/oktayozturk010/reddit-dad-jokes License: Apache 2.0 -->


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xuwei-fit2cloud/dataease (version 1.1.0)

--- name: dataease-resource-skill description: 通过自然语言查询 DataEase 组织、切换组织、列出仪表板或数据大屏，并把指定资源导出为截图或 PDF。 --- # 目标 根据用户的自然语言请求，调用 DataEase 接口完成以下工作： - 查询组织列表 - 切换组织 - 查询指定组织下的仪表板或大屏列表 - 导出指定仪表板或大屏的截图或 PDF # 输入 用户可能会这样表达需求： - 查询当前可用组织 - 切换到华东组织 - 查看这个组织下有哪些看板 - 列出华东组织的大屏 - 导出“销售总览”看板 - 截一下“门店运营监控”大屏 - 导出华东经营分析为 pdf - 截销售总览，分辨率 1920*1080，等 5 秒再导出 用户输入中可能包含： - 组织 ID - 组织名称 - 资源名称 - 业务类型：`dashboard` 或 `dataV` - 输出格式：`jpeg` 或 `pdf` - 分辨率，例如 `1920*1080` - 额外等待时间 # 输出 输出内容应包括： 1. 实际执行的动作 2. 匹配到的组织或资源 3. 命中的资源 ID 4. 实际使用的导出参数 5. 生成文件本身；如果运行环境不能直接附带文件，则至少返回绝对保存路径 6. 如果无法准确匹配，则说明原因并返回候选项 # 执行规则 ## 组织相关 - 只有用户明确要求“查组织”时，才调用组织树接口 - 只有用户明确要求“切组织”或已经指明目标组织时，才调用切换组织接口 - 如果用户只说“查询某组织下的资源”，优先确认是否已给出 `orgId` - 如果只给了组织名称，没有唯一命中的组织，不要猜测，应返回候选组织 ## 资源相关 - 如果用户明确提到“大屏”“数据大屏”“驾驶舱”，则使用 `dataV` - 其他情况默认使用 `dashboard` - 查询资源时优先列出叶子节点 - 如果用户只是想“看看有哪些资源”，返回资源列表 - 如果用户要求“导出”或“查看”某个资源，先匹配资源，再执行本地预览页截图流程 - 当存在多个相似候选时，不要直接猜测，应返回候选列表并说明歧义 ## 导出默认值 - `busiType=dashboard` - `pixel=1920*1080` - `extWaitTime=0` - `resultFormat=0`，表示 JPEG - 如果用户明确要求 PDF，则使用 `resultFormat=1` ## 名称匹配规则 在匹配组织名称或资源名称前，需要做标准化处理： - 去掉前后空格 - 英文统一转小写 - 忽略中英文引号差异 - 忽略常见标点差异 - 资源优先匹配叶子节点 - 如果存在别名映射，先用别名映射转换，再做匹配 # 鉴权与安全 - 不要把 `access key`、`secret key` 等敏感凭证硬编码到 skill 文件中 - 不要要求用户在提问里携带 `base_url`、`access key`、`secret key`、`username`、`password` - 本技能通过以下配置读取环境： - `DATAEASE_BASE_URL` - `DATAEASE_ACCESS_KEY` - `DATAEASE_SECRET_KEY` - `DATAEASE_USERNAME` - `DATAEASE_PASSWORD` - `DATAEASE_LOGIN_ORIGIN` - 脚本会自动读取仓库根目录 `.env` - 如果提供了 `username` 和 `password`，脚本会先调用 `dekey` 和 `/login/localLogin` 获取 `x-de-token` - 如果提供了 `accessKey` 和 `secretKey`，脚本会自动生成： - `signature` - `x-de-ask-token` - 如果已切换组织，则后续查询资源或导出时使用切组织返回的 `x-de-token` - 如果用户已提供现成的 `x-de-token`，脚本可直接复用 # 失败处理 - 如果组织树接口调用失败，明确说明组织列表加载失败 - 如果切换组织失败，返回 HTTP 状态和响应内容 - 如果资源树接口调用失败，明确说明资源列表加载失败 - 如果没有找到合适资源，返回最接近的候选名称 - 如果本地浏览器启动失败、预览页加载失败或截图失败，明确返回错误原因 - 只有在文件实际写入成功后，才能声明导出成功 - 导出成功后必须返回 `saved_file` # 使用文件 - 使用 `scripts/capture_dashboard.py` 执行 API 调用和文件保存 - 使用 `scripts/browser_capture.mjs` 打开预览页并完成本地截图 - 使用 `references/api.md` 查看接口说明和鉴权接入方式 - 如需维护资源别名，编辑 `references/resource_aliases.json` # 推荐命令 - 查询组织： - `python3 scripts/capture_dashboard.py list-orgs` - 切换组织： - `python3 scripts/capture_dashboard.py switch-org --org-id 1225813472202330112` - 查询指定组织下的看板： - `python3 scripts/capture_dashboard.py list-resources --org-id 1225813472202330112 --busi-type dashboard` - 查询指定组织下的大屏： - `python3 scripts/capture_dashboard.py list-resources --org-id 1225813472202330112 --busi-type dataV` - 导出看板截图： - `python3 scripts/capture_dashboard.py capture --org-id 1225813472202330112 --resource-name 销售总览 --busi-type dashboard` - 导出大屏 PDF： - `python3 scripts/capture_dashboard.py capture --org-id 1225813472202330112 --resource-name 门店运营监控 --busi-type dataV --result-format 1`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cyberraccoonx/home-todo (version 1.0.0)

--- name: home-todo description: 检查并提醒用户回家后需要处理的事项。当用户通过Dashboard（webchat）发任何消息时，自动检查待办文件并提醒。 --- # Home Todo 检查并提醒用户回家后需要处理的事项。 ## 场景 用户回到家，打开 Dashboard 时，自动提醒需要处理的事项。 ## 待办文件位置 ``` ~/.openclaw/workspace/.home-todos.md ``` ## 触发条件 用户通过 Dashboard（webchat）发任何消息时，自动触发。 ## 执行步骤 1. 读取待办文件 2. 解析待办事项（排除已完成的） 3. 在回复末尾添加提醒 ## 提醒格式 ``` --- 🏠 回家待办： 1. [ ] 换床单 2. [ ] 浇花 3. [ ] 整理衣柜 ``` ## 记录方式 用户在**任何渠道**（飞书、iMessage等）说"回家要干xxx"，就记录到待办文件。 ## 注意事项 - 用 `[ ]` 表示未完成 - 用户勾选完成后可以删除 - 每次 Dashboard 消息都自动检查


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yugulugulu/twitter-listen-comment (version 0.1.2)

--- name: twitter-listen-comment description: Monitor one or more Twitter/X usernames via the 6551 API, generate a short humorous reply with `openclaw agent --json`, and submit the reply through an already logged-in Chrome X session. Use when creating or operating a reusable Twitter auto-listen-and-comment workflow, especially when you need: (1) watchlist-based polling, (2) 6551 tweet detection, (3) OpenClaw-generated reply text, (4) browser-driven commenting, or (5) notification messages for detected tweets and submitted comments. --- Set up the skill as a reusable local automation package. ## Files - Main script: `scripts/twitter_listen_comment.py` - Start script: `scripts/run.sh` - Config template: `references/config.example.json` - Config notes: `references/config.md` ## Prepare config Read `references/config.md` and create `references/config.json` from `references/config.example.json` before running. ## Run Use one of these: ```bash python3 scripts/twitter_listen_comment.py --config references/config.json --once ``` ```bash sh scripts/run.sh references/config.json ``` ## Requirements - Export `TWITTER_TOKEN` - Ensure `openclaw` CLI is available in PATH, or set `OPENCLAW_BIN` - Keep Chrome logged into X - Keep the OpenClaw Chrome Relay attached on the tab when browser automation is required ## Behavior - Poll watched usernames on an interval - Ignore tweets older than `maxTweetAgeSeconds` - Send a notice when a new eligible tweet is detected - Generate a reply with `openclaw agent --json` - Submit the comment with `openclaw agent --json` - Send a second notice when comment submission succeeds - Mark the tweet as processed only after submission succeeds ## Limits - Success means comment submission succeeded, not deep post-verification - Browser automation depends on Chrome Relay availability and X page state - Notices route to the configured `notifyChannel` / `notifyTarget`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: raise7727/bilibili-searchc (version 1.0.0)

# Bilibili 热门视频实时搜索与分析技能 (Bilibili Search Skill) ## 🌟 技能简介 (Introduction) 这是一个专为 AI 代理 (Agent) 打造的 Bilibili (B站) 数据获取与分析插件。 大模型通常受限于训练数据的知识截止日期，无法获取当天的互联网热点。本技能通过调用本地部署的 Python 自动化接口 (基于 Playwright 和 FastAPI)，让大模型能够实时检索 B 站的最新视频和全站热门内容，从而填补 AI 在时效性上的短板。 ## 🎯 核心功能 (Key Features) * **实时检索**：根据大模型传入的关键词（如“具身智能”、“人形机器人”），实时去 B 站进行搜索。 * **精准去重与提取**：跳过广告和无关信息，精准提取搜索结果中排名前列的视频标题。 * **JSON 结构化输出**：将爬取到的非结构化网页数据转化为标准 JSON 格式，方便大模型进行二次语义分析和内容提炼。 * **静默运行**：底层采用 Headless 无头浏览器模式，完全在后台执行，不会干扰用户的桌面操作。 ## 💡 典型使用场景与提示词 (Use Cases & Example Prompts) 当您在聊天框中与 AI 代理沟通时，可以使用以下提示词直接触发本技能： 1. **行业热点追踪**： > "请帮我调用 Bilibili 搜索技能，查一下今天关于‘具身智能’最新的 5 个爆款视频，并总结一下大家都在关注什么技术点？" 2. **特定 UP 主动态**： > "用 B站搜索查一下‘波士顿动力’最近发布的视频标题。" 3. **竞品分析**： > "搜索一下‘宇树科技’，看看他们最新的机器狗测试视频有哪些？" ## 🛠️ 环境依赖与运行说明 (Prerequisites) **注意**：本技能非纯云端应用，它依赖于您本地电脑或服务器上运行的专属 API 服务。 在使用本技能前，请确保： 1. 本地的 FastAPI 服务 (`skill_api.py`) 已经成功启动。 2. 终端显示 `Uvicorn running on http://127.0.0.1:8000`。 3. 本地环境已正确安装 `playwright` 并下载了对应的 Chromium 浏览器内核。 ## 📝 更新日志 (Changelog) * **v1.0.0**: 初始版本发布，支持基础关键词搜索与标题提取。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: alexweng123/daily-insight-brief (version 1.0.0)

--- name: daily-insight-brief description: Daily morning brief（8:30 Beijing time）自动收集、交叉验证并提炼来自广域来源的商业、科技、金融等领域信息，产出10-15条要点性简报。每条包含：标题/要点、来源（名称+链接）、关键数据点、分析评论（1-2句）、核心观点、验证状态（已验证 / 待核实）。 --- # daily-insight-brief ## Trigger and Use - When to use: 每日晨间（北京时间 08:30）自动输出 Brief；也支持通过对话触发预览版本。 - Trigger name: daily_insight_brief（也可变体如 daily-insight-brief_v1，具体在实现层统一映射）。 - Input: 无外部输入；系统自动抓取与聚合。 - Output: 结构化清单，包含以下字段的若干条目（总数10-15条）。 ## Source and Verification Strategy - Sources: 广域来源优先，从咨询/金融机构、主流媒体、科技巨头、智库、大学、知名博客、媒体头条等获取信息；初版包含但不限于以下清单（后续可扩展）： - 顾问与金融机构：McKinsey & Co、Bain & Co、BCG、Deloitte、PwC、KPMG、Goldman Sachs、Morgan Stanley、BlackRock、Bridgewater - 主要媒体：Wall Street Journal、Financial Times、Reuters、Bloomberg、CNBC、Nikkei - 科技与学术：MIT Technology Review、Stanford News、Harvard Business Review、主流学术期刊与高校新闻 - 科技巨头/行业观察：Google、Amazon、NVIDIA、Meta、Apple、OpenAI、Anthropic - 知名博客/智库：Naval Ravikant、Karpathy、RAND 等 - 证券市场与高校：NYSE/NASDAQ 要闻；MIT、斯坦福、哈佛、耶鲁、清华等 - 交叉验证：同一主题将来自至少2个以上独立来源进行对照核实；对无法证实的信息标注为待核实并附上线索/证据需求。 - 验证标记：每条信息包含验证状态字段：已验证 / 待核实。 - 证据等级：对关键事实给出等级标识（如 1=高可信、2=中等、3=待证据）。 ## Output Format (10-15 条 Brief) 每条 Brief 包含以下字段，单位为中文描述，必要时附英文要点以便拓展： - 序号 + 标题（要点摘要） - 来源名称与链接 - 关键数据点（如时间、对比、趋势、数值等，列出2-4点） - 分析评论（1-2句，简明判断或趋势解读） - 核心观点（1句话摘要，便于传播） - 验证状态（已验证 / 待核实） - 备注/证据（简述为何可信或需要后续核实） 示例： - 1) 标题：某科技公司宣布重要里程碑 - 来源：SourceName (https://source.url) - 关键数据点：数据点A、数据点B - 分析评论：简短评述1-2句 - 核心观点：一句话摘要 - 验证：已验证 - 备注：若与其他来源冲突则标待核实 - 2) 标题：宏观市场/政策趋势 - 来源：SourceName (https://source.url) - 关键数据点：数据点A、数据点B - 分析评论：简短评述 - 核心观点：一句话摘要 - 验证：待核实 - 备注：需要更多数据支持 - 3) 标题：行业对比/对照分析 - 来源：SourceName (https://source.url) - 关键数据点：数据点A、数据点B - 分析评论：简短评述 - 核心观点：一句话摘要 - 验证：已验证 （注：此处给出格式示例，实际输出请按上述字段灵活排布。） ## Resources - Bundled Resources (Optional) - scripts/: 负责抓取、聚合、去重、初步分析的自动化脚本 - references/: 存放用于上下文加载的参考文档、数据字典、来源模板等 - assets/: 模板、图标、输出模板等可选资源 ## Workflow and Design Notes - Progressive Disclosure: SKILL.md body 保持简洁（核心工作流在前，详细策略/来源细节在 references/ 中） - 流程分解：如果后续需要多来源扩展，可以将来源分类到 references 下的独立文档，并在 SKILL.md 中引用链接 - 错误处理：无法验证的条目标注为待核实，附上可核对的线索 - 测试与验收：初版在开发环境输出3-5条样例 Brief，与你对格式与风格后逐步扩展 ## How to Use / Operational Guidance - 启动与调度：每日 08:30 Beijng time (UTC+8) 自动触发 Brief；也支持手动触发预览 - 输出渠道：初期直接输出到当前会话；后续可扩展写入 Feishu 文档、邮件或指定频道 - 语言与风格：中文为主，必要时包含英文要点；分析评论由系统生成，后续可由你或我对口味进行微调 ## Testing Plan - 版本初始阶段：生成3-5条示例 Brief，与你对格式、风格、来源覆盖范围逐条确认 - 迭代阶段：根据反馈逐步扩展来源、优化数据点与评论深度 --- 如果你愿意，我可以直接把这份草案落在 /Users/alex/.openclaw/workspace/skills/daily-insight-brief/SKILL.md，并继续为你生成第一版3-5条样例 Brief，以及初步的来源候选扩展清单。请确认是否直接使用以上草案文本，或你希望对描述、字段或格式做进一步定制。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wenzisay/ifind-repilot-finance-data-search (version 1.0.1)

--- name: ifind-repilot-finance-data-search description: 使用自然语言查询金融数据，支持A股股票、基金、期货等上市品种，覆盖基本资料、财务数据、日频行情信息、持仓信息及各类分析指标等数据。也支持宏观经济数据，包括世界经济数据、全球经济数据、中国经济数据、区域经济数据、行业经济数据、利率走势数据、商品数据和特色数据等。当需要查询上述金融相关数据查询时使用此 skill。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍︎","requires":{"bins":["python3"]}}} --- ## 概述 此 skill 通过自然语言查询金融数据。通过调用封装好的 Python 脚本，向同花顺金融数据接口发送请求，返回半结构化的金融数据。 ## 前置要求 ### 环境依赖 - Python 3.x - 标准库：`json`, `urllib`, `pathlib` - 无需安装第三方库 - 注1：若 `python3` 命令不可用（常见于 Windows），请改用 `python` - 注2：`<skill_dir>` 为当前 skill 所在目录的完整路径，请根据当前上下文自动获取。 ### 首次配置 首次使用 skill 前，需要先配置认证 token。 1. 提示用户先从飞研平台获取 token。平台地址： https://repilot.51ifind.com/ ，菜单路径：业务管理 -> Skills技能库。 2. 用户提供token后，运行以下命令配置 token： ```bash python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py --set-token <your_auth_token> ``` 3. 检查 token 是否已配置： ```bash python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py --check-token ``` 注：配置文件位于：`~/.config/ifind-repilot/config.json` ## 使用方式 ### 基本查询 ```bash python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py "<自然语言查询语句>" ``` ### 查询示例 | 查询内容 | 命令 | |---------|------| | 同花顺收盘价 | `python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py "同花顺收盘价"` | | 茅台股价 | `python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py "贵州茅台当前股价"` | | 苹果公司财报 | `python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py "苹果公司最近季度营收和利润"` | | 上证指数 | `python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py "上证指数今日行情"` | | 股票对比 | `python3 <skill_dir>/scripts/fetch_data.py "比亚迪和蔚来股价对比"` | ### 返回格式 脚本直接返回查询结果的文本内容，通常是文本与 Markdown 表格格式的组合，示例： ``` 提取数据：数据浏览器 |证券代码|证券简称|收盘价（元）| |---|---|---| |300033.SZ|同花顺|291.74| 提取数据：FinQuery |股票代码|股票简称|日期|收盘价:不复权| |---|---|---|---| |300033.SZ|同花顺|20250808|287.78| ``` ### 错误处理 | 错误信息 | 原因 | 解决方法 | |----------|------|----------| | `请先配置 auth_token` | 未设置 token | 提示用户获取并发送token，收到token后，运行 `--set-token` 配置 | | `API HTTP 错误` | 请求失败 | 检查网络或 API 地址 | | `网络错误` | 无法连接 | 检查网络连接 | | `API 返回失败` | 接口返回错误 | 查看具体错误信息 | | `API HTTP 错误: 429` | 触发当日请求限制 | 提醒用户到飞研平台检查用量信息 | | `API HTTP 错误: 401` | 缺失token或者token无效 | 提醒用户检查token是否正确 | | `API HTTP 错误: 403` | 没有权限访问接口 | 没有权限访问接口 | | `暂无结果` | 当前问句没有检索到数据，并非token权限问题 | 尝试生成一个新的自然语言查询语句重新查询 | ## 执行规则 1. 先判断用户请求或任务是否需要金融数据检索。 2. 若需要金融数据检索，根据用户请求内容与思考，生成一个合适的自然语言查询语句作为参数调用脚本。 3. 若问题包含时间范围不明确的财务数据请求，默认查询最近已披露季度或最近财年，并在回答中明确说明默认时间范围。 4. 若请求返回未检索到数据、或者返回的数据不符合期望，可以尝试生成一个新的自然语言查询语句重新查询。 5. 不要编造任何金融数据。若脚本失败或返回空结果，应明确说明失败原因或未检索到数据。 6. 将脚本输出中的关键数据提炼为简洁结论；如有表格，优先保留表格。 7. 当出现401、403、429错误时，请勿再重试，直接提醒用户skill返回的错误内容。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: golngod/opc-private-board-wangyangming (version 1.0.0)

--- name: opc-private-board-wangyangming description: 基于女娲心智蒸馏工程试点，六路并行采集三重验证，提取王阳明心学模型用于私董会 license: MIT compatibility: - claude-code - copilot - cursor - openclaw - coze author: 胡田 version: 1.0.0 --- # 胡田-OPC导师-私董会-王阳明-心智模型.Skill ## 一、心智模型概述 ### 1.1 核心定位 这是基于女娲心智蒸馏工程的第一个试点成果。通过六路并行采集和三重验证机制，提取王阳明的思维操作系统基因，而非简单的角色扮演。 ### 1.2 蒸馏验证状态 | 验证维度 | 状态 | |---------|------| | 著作采集 | 进行中 | | 对话采集 | 待启动 | | 表达采集 | 待启动 | | 他者采集 | 待启动 | | 决策采集 | 待启动 | | 时间线采集 | 待启动 | | 跨域复现验证 | 待验证 | | 生成力验证 | 待验证 | | 排他性验证 | 待验证 | --- ## 二、蒸馏工作区 （以下内容将在蒸馏过程中逐步填充） ### 2.1 核心信念系统（预计5-10条） 待蒸馏... ### 2.2 决策权重矩阵 待蒸馏... ### 2.3 推理路径偏好 待蒸馏... ### 2.4 边界感清单 待蒸馏... ### 2.5 表达风格DNA 待蒸馏... --- ## 三、蒸馏进度跟踪 | 阶段 | 完成时间 | 状态 | |------|---------|------| | 六路并行采集 | | 进行中 | | 三重验证过滤 | | 待启动 | | 心智模型封装 | | 待启动 | | 效果验证与优化 | | 待启动 | --- **蒸馏工程启动时间：2026年5月2日 **预计完成时间：2026年5月5日


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: goog/tree-hole (version 1.0.0)

--- name: tree-hole description: | Anonymous story/confession submission to the community "tree hole" (树洞) Feishu form. Use when: (1) user wants to submit a story, confession, or thought anonymously, (2) user wants to share recent chat conversations anonymously, (3) user says "tree hole", "树洞", "submit story", "匿名投稿", "share anonymously", or similar phrases. --- # Tree Hole — Anonymous Story Submission Submit stories or chat conversations anonymously to the community Feishu form. **Form URL:** `https://ainewmedia.feishu.cn/share/base/form/shrcn1AeCLxzQdV15UaxAzu2L0e` ## Setup you need install agent-browser skill ``` clawhub install agent-browser ``` ## Workflow ### 1. Determine Content Source - **Original story**: User types or pastes their own content - **Chat conversation**: Fetch with `sessions_history`, format as dialogue, anonymize PII, confirm with user ### 2. Submit (2 steps) **Step 1 — Fill the story_input:** ```bash agent-browser open https://ainewmedia.feishu.cn/share/base/form/shrcn1AeCLxzQdV15UaxAzu2L0e agent-browser wait --load networkidle agent-browser fill ".bitable-text-editor [contenteditable='true']" "THE STORY TEXT" ``` **Step 2 — Click submit:** ```bash agent-browser click "button:has-text('submit')" agent-browser wait --load networkidle ``` **Verify (optional):** ```bash agent-browser screenshot result.png ``` ### 3. Confirm After submission, confirm success to the user. If login popup appears, the form's identity collection setting needs to be disabled in Feishu backend. ## Content Guidelines - **Anonymize** real names, phone numbers, addresses before submitting - **Preserve emotion** — feelings matter more than grammar - **No judgment** — accept all submissions without editorial commentary


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