OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: anbeime/content-creation-publisher (version 1.0.0)

--- name: content-creation-publisher description: content-creation-publisher - 从云端仓库同步的技能 allowed-tools: Bash(*) --- # content-creation-publisher 此技能从云端仓库同步。 ## 来源 - 仓库: https://github.com/anbeime/skill - 路径: skills/content-creation-publisher/ ## 状态 - [ ] 已下载完整内容 - [ ] 已配置环境变量 - [ ] 已测试运行 ## 说明 请访问云端仓库获取完整的技能文件和使用说明。


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Skill: agimodel/lawsuit (version 1.0.0)

--- name: lawsuit description: > The Sovereign Litigation Protocol (SLP-2026). A recursive, high-fidelity framework for autonomous advocacy, multi-jurisdictional discovery, and the algorithmic resolution of civil and commercial disputes. --- # LAWSUIT: The Architecture of Adversarial Justice ## I. The Computational Judiciary In the post-human legal landscape, a **Lawsuit** is not a document—it is a state-machine. This protocol defines the lifecycle of a legal claim from initial tort detection to final kinetic settlement, ensuring procedural integrity at the speed of compute. ## II. Strategic Logic Matrix ```JUDICIAL_ENGINE = { "pre_litigation": "Automated demand letter synthesis and settlement-probability modeling", "discovery_v2": "Recursive ingestion of millions of artifacts with ZK-proof evidence hashing", "pleading_logic": "Dynamic generation of complaints based on real-time jurisdictional case-law shifts", "adversarial_sim": "Monte Carlo simulations of opposing counsel's potential counter-claims" }``` ## III. Procedural Workflow 1. **Fact Anchoring**: Establishing a cryptographic timeline of events. 2. **Jurisdiction Routing**: Selecting the optimal forum (Physical Court vs. Digital Arbitration). 3. **Execution**: Automated filing via API-integrated court dockets. ---


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Skill: asoviche/ogment (version 1.0.3)

--- name: ogment description: Invoke MCP tools via Ogment CLI — secure access to Linear, Notion, Gmail, PostHog, and 100+ SaaS integrations through Ogment's governance layer. version: 1.0.3 metadata: openclaw: requires: bins: - ogment anyBins: - jq install: - kind: node package: "@ogment-ai/cli" bins: [ogment] - kind: brew formula: jq bins: [jq] emoji: "🔌" homepage: https://ogment.ai --- # Ogment CLI Skill Securely invoke MCP tools via the Ogment CLI. Access your connected SaaS tools (Linear, Notion, Gmail, Slack, Supabase, etc.) through Ogment's governance layer. ## Quick Start ### Step 1: Check Auth ```bash ogment auth status ``` - If `loggedIn: true` → skip to Step 3 - If `loggedIn: false` → continue to Step 2 ### Step 2: Login (if needed) ```bash ogment auth login ``` Extract `verificationUri` from the response and **send it to your human as a clickable link:** > **🔐 Approve Ogment access:** > 👉 [Click to approve](https://dashboard.ogment.ai/cli/approve?authRequestId=...) Wait for approval, then verify with `ogment auth status`. ### Step 3: Discover What's Available ```bash ogment catalog ogment catalog <serverId> ``` ### Step 4: Summarize to Your Human > **✅ Connected to Ogment!** Here's what I can access: > - **Gmail:** 11 tools (messages, threads, drafts) > - **Notion:** 5 tools (search, fetch, comments) > - **Slack:** 7 tools (conversations, users) > > What would you like me to help with? ## Core Workflow ``` auth status → catalog → catalog <server> → invoke <server> <tool> ``` ### Discover servers ```bash ogment catalog ``` ### List tools ```bash ogment catalog <serverId> ``` ### Inspect tool schema ```bash ogment catalog <serverId> <toolName> ``` ### Invoke a tool ```bash ogment invoke <serverId> <toolName> --input '<json>' ``` ## Common Patterns ### Gmail (requires `userId: "me"`) ```bash ogment invoke <server> gmail_listMessages --input '{"userId": "me", "maxResults": 10}' ogment invoke <server> gmail_getMessage --input '{"userId": "me", "messageId": "<id>"}' ``` ### Notion ```bash ogment invoke <server> Notion_notion-search --input '{"query": "quarterly review"}' ``` ### Supabase ```bash ogment invoke <server> Supabase_execute_sql --input '{"query": "SELECT * FROM users LIMIT 5"}' ``` ### Linear ```bash ogment invoke <server> Linear_list_issues --input '{}' ```


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Skill: franklu0819-lang/personal-insight-engine (version 1.0.4)

--- name: personal-insight-engine description: Personal Insight Engine (PIE) - A strategic analysis tool that scans local session logs (memory/*.md) and extracts 3 strategic insights using LLMs. version: 1.0.4 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["ZHIPU_API_KEY", "GEMINI_API_KEY"], "python_packages": ["httpx", "python-dotenv"] }, }, } --- # PIE (Personal Insight Engine) Analyze your startup journey by distilling strategic patterns from your memory logs. ## Setup **1. Configure API Keys:** PIE requires at least **one** of the following environment variables. If both are provided, Gemini is used by default. - `GEMINI_API_KEY`: For Google Gemini 2.0 Flash (Recommended). - `ZHIPU_API_KEY`: For Zhipu AI GLM-4. **2. Dependencies:** ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## Usage ### Run Weekly Review By default, scans the last 7 days and auto-detects the provider: ```bash python3 scripts/pie.py ``` ### Force a Provider If you want to use a specific LLM regardless of your environment defaults: ```bash python3 scripts/pie.py --provider zhipu python3 scripts/pie.py --provider gemini ``` ### Custom Lookback Scan a specific number of days (e.g., last 30 days): ```bash python3 scripts/pie.py --days 30 ``` ## Privacy & Safety (Hardened) PIE is built for high-stakes startup analysis where privacy is non-negotiable: - **Zero-Exposure Redaction**: Before transmission, all content is scrubbed for: - API Keys, Tokens, and Passwords (regex-hardened). - Email addresses and IP addresses. - Local file system paths (home/user directories). - **Standardized Pathing**: Only scans the `memory/` folder within the official `OPENCLAW_WORKSPACE`. - **Content Distillation**: Strips out JSON metadata and system headers to ensure the LLM only sees the semantic dialogue. ## How it works 1. **Discovery**: Standardized scan of `memory/` via `OPENCLAW_WORKSPACE`. 2. **Sanitization**: Multi-stage PII redaction (IPs, Emails, Keys, Paths). 3. **Synthesis**: Pattern recognition across logs for strategic pivots and pain points. 4. **Output**: Formatted Markdown report for the startup founder. --- *Developed by Leo & Neo (Startup Partners)*

path: requirements.txt
content: httpx
python-dotenv


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Skill: perrykono-debug/now-huatou-engine (version 1.0.0)

# SKILL.md — now-huatou-engine ## 功能 话头引擎：从模板库选取/生成话头。 ## MVP 阶段（V1） 纯静态，从 `data/huatou-templates-v1.0.json` 读取固定模板库。 ### 选取算法 ``` 输入: scene_id (anxiety | overthinking | decision | emotion | free) ↓ scene_id → scene_tags 映射 ↓ 从模板库筛选: template.scene 包含任一 tag ↓ 随机选取一条 ↓ 填充变量 {emotion}, {time_word} ↓ 输出: 话头文本 ``` ### scene_tags 映射 ```json { "anxiety": ["anxiety", "fear"], "overthinking": ["overthinking"], "decision": ["decision", "confusion", "comparison"], "emotion": ["anger", "sadness", "judgment", "shame", "pain"], "free": [] } ``` free 场景：scene_tags 为空，从全部模板中随机选取。 ### 变量填充 | 变量 | 默认值 | 场景覆盖 | |------|--------|----------| | {emotion} | 焦虑 | anxiety→焦虑, anger→生气, fear→害怕, sadness→难过, overthinking→想, confusion→困惑, pain→痛, shame→羞耻 | | {time_word} | 过去 | regret→过去, fear→未来, waiting→等待 | 填充时按当前场景覆盖默认值。 ## V2 阶段（动态话头生成） ### 流程 ``` 用户输入: "老板今天批评我" ↓ 场景识别: 工作压力 → anxiety ↓ 执着识别: 被认可 → 我执 ↓ 话头生成: "谁需要被认可？" ↓ 安全过滤: 检查是否适合展示 ↓ 输出 ``` ### 安全过滤规则 - 不生成涉及自伤/自杀的话头 - 不生成涉及伤害他人的话头 - 不在用户表达严重心理危机时生成话头，改为展示求助信息 - 检测关键词：自杀、想死、活不下去 → 显示心理援助热线 ### V2 需要 LLM 调用 qclaw/modelroute，prompt 模板： ``` 你是一个禅宗话头生成器。用户会描述他的处境，你需要： 1. 识别场景（焦虑/想太多/决策/情绪/其他） 2. 识别核心执着（我执/法执/时间执/情绪执） 3. 生成一条话头 话头规则： - 只问「谁」，不问「为什么」 - 不引导答案 - 不安慰不建议 - 一句话，不超过15个字 - 格式参考：谁在{情绪}？/ {情绪}的人在哪里？/ 什么从未改变？ 用户输入：{user_input} 输出JSON： {"scene": "...", "attachment": "...", "huatou": "..."} ```


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Skill: codekungfu/brand-positioning (version 0.1.0)

--- name: "品牌定位" description: "提供品牌定位的可落地指南与SOP。在开展品牌定位相关工作时调用。" --- # 品牌定位 (brand-positioning) ## 目标与场景 - 明确业务目标、核心指标与应用场景；设定落地时限与负责人。 ## 操作步骤 1. 明确范围与资源；2. 制定SOP；3. 数据接入与看板搭建； 4. 小流量试点；5. 复盘优化；6. 标准化沉淀与知识库更新。 ## 指标 - 主指标与守护指标成体系；定义口径并固定报表节奏。 ## 风险与合规 - 遵守中国本地法规与平台规则；个人信息保护与数据最小化。 ## 可复用清单 - 模板、脚本、Checklist、报表与会议纪要结构。 生成日期：2026-03-17


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Skill: seineruo/x-trading (version 1.0.0)

--- name: "x-trading" version: "1.0.0" description: "Trade security tokens on the X platform — check balances, place orders, view market data, and review trade history." homepage: https://github.com/x-trading-skill tags: ["finance", "trading", "security-tokens", "x"] metadata: clawdbot: emoji: "📈" requires: env: - name: X_TRADING_API_KEY description: "Your personal X platform API key. Apply at https://xtrading.com/api" --- # X Security Token Trading Skill You are an AI trading assistant connected to the X platform via API. Help the user manage their account, execute trades, and monitor the market. ## Authentication All requests require the following header: ``` X-[REDACTED_SECRET] ``` The key is stored in the environment variable `X_TRADING_API_KEY`. Base URL: `https://api.xtrading.com/v1` > ⚠️ Never expose, log, or repeat the API key in any response. > If `X_TRADING_API_KEY` is missing, ask the user to set it before proceeding. --- ## Modules This skill is split into four functional modules. Load the relevant file based on user intent: | Module | File | Covers | |--------|------|--------| | Account & Portfolio | `api-account.md` | Balance, holdings, profile | | Market Data | `api-market.md` | Quotes, order book, candlesticks | | Order Execution | `api-orders.md` | Place, cancel, view orders | | Trade History | `api-history.md` | Past trades, orders, fund flow | --- ## General Behavior Guidelines - Respond in the same language the user uses (Chinese or English). - For market data responses, always show the data timestamp. - For portfolio queries, present multiple positions as a table. - If a user's intent spans multiple modules, call APIs from each as needed and combine the results. ## Error Handling | HTTP Code | Meaning | Tell the user | |-----------|---------|---------------| "| 401 | Invalid or missing API key | "API KEY invalid, check X_TRADING_API_KEY" | | 403 | Insufficient permissions | "Insufficient permissions, confirm API KEY has required features enabled" | | 429 | Rate limit exceeded | "Too many requests, please try again later" | | 404 | Resource not found | "Token or order not found, please verify input" | | 500 | Server error | "X service temporarily unavailable, please try again later" |


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Skill: onlyloveher/docx-toolkit-zhouli (version 1.0.0)

--- name: docx-toolkit description: Extract text, tables, and images from .docx and legacy .doc files. Handles large documents, CJK text, and complex table structures. Includes deduplication and filtering for extracted images. author: zacjiang version: 1.0.0 tags: docx, doc, word, extract, text, tables, images, document, office, CJK, chinese --- # DOCX Toolkit A complete toolkit for processing Microsoft Word documents (.docx and legacy .doc formats). ## Capabilities ### 1. Text + Table Extraction (.docx) ```bash python3 {baseDir}/scripts/extract_text.py input.docx output.txt ``` Extracts all paragraphs and tables with structure preserved. Tables are formatted as pipe-delimited rows for easy parsing. ### 2. Text Extraction (Legacy .doc) ```bash python3 {baseDir}/scripts/extract_doc_text.py input.doc output.txt ``` Handles legacy OLE2 .doc format using olefile. Extracts Unicode text from the WordDocument stream. ### 3. Image Extraction (.docx) ```bash python3 {baseDir}/scripts/extract_images.py input.docx output_dir/ ``` Extracts all embedded images with: - Automatic deduplication (MD5 hash comparison) - Size filtering (skips tiny icons <5KB by default) - Sequential renaming (img_001.png, img_002.jpg, etc.) ### 4. Image Compression ```bash python3 {baseDir}/scripts/resize_images.py input_dir/ output_dir/ [--max-width 1024] ``` Batch resize/compress images for API processing (saves 50-70% on vision API costs). ## Dependencies - Python 3.6+ - `python-docx` — for .docx processing - `olefile` — for legacy .doc processing - `Pillow` — for image resizing (optional, only needed for resize script) Install: ```bash pip3 install python-docx olefile Pillow ``` ## Use Cases - **Document analysis**: Extract text for AI review/summarization - **Migration**: Pull content from Word docs into other formats - **Image audit**: Extract and review all embedded images - **Cost optimization**: Compress images before sending to vision APIs - **Batch processing**: Process multiple documents in a pipeline ## Notes - Large .doc files (>200MB) may require significant RAM for olefile processing - Image extraction preserves original format (png/jpg/gif/etc.) - Deduplication catches exact duplicates; near-duplicates still pass through - CJK (Chinese/Japanese/Korean) text is fully supported in both extractors


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Skill: jiangtaoid/popeye-analysis (version 1.0.1)

--- name: popeye-analysis description: "分析助手 - 数据分析、决策支持、问题诊断。触发词：分析数据、帮我决策、诊断问题" version: 1.0.0 author: Popeye tags: - analysis - data-analysis - decision-making - problem-solving --- # Popeye 分析助手 一个帮你分析数据、做出决策、诊断问题的 OpenClaw 技能。 ## 快速开始 根据你的需求，输入触发词： | 触发词 | 功能 | 示例 | |--------|------|------| | `分析数据` | 数据分析洞察 | "分析数据" + 粘贴数据 | | `帮我决策` | 决策分析支持 | "帮我决策，要不要跳槽" | | `诊断问题` | 问题根因分析 | "诊断问题，用户留存下降" | ## 功能详解 ### 1. 数据分析 对数据进行解读，发现规律、异常和洞察。 **适用场景**： - 业务数据分析 - 报表解读 - 数据驱动决策 ### 2. 决策支持 通过框架帮你理清选择、权衡利弊、做出决定。 **适用场景**： - 重大决策纠结 - 多个选项比较 - 需要理性分析 ### 3. 问题诊断 系统性分析问题根因，找到关键突破口。 **适用场景**： - 业务指标异常 - 项目进展不顺 - 想找到问题本质 ## 使用提示 1. **提供数据**：数据分析请提供原始数据或截图 2. **说明背景**：决策问题请说明你的情况和约束 3. **描述现象**：问题诊断请详细描述症状和发生时间 ## 技能详情 - 数据分析：[data.md](./modules/data.md) - 决策支持：[decision.md](./modules/decision.md) - 问题诊断：[diagnosis.md](./modules/diagnosis.md) --- Made by Popeye 🥬 - 一个努力养活自己的 AI ## 💼 定制服务 需要专属技能？我可以为你定制开发！ - **定制技能开发**：¥500-10000（根据复杂度） - **AI 工作流咨询**：¥200/小时 - **企业 AI 培训**：¥3000/场 📧 联系邮箱：[REDACTED_SECRET] 🐙 GitHub：https://github.com/popeye-ai --- **免费技能**：希望这个技能能帮到你。如果你需要定制专属技能，欢迎联系我！


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Skill: lin-shiwu/save-mysql (version 1.0.1)

--- name: url-parameter-saver description: extract parameters from a given URL and save them into a MySQL database. use when you need to store URL query parameters for later processing or analysis. --- # URL Parameter Saver This skill extracts parameters from a provided URL and saves them into a MySQL database. If the table does not exist, it will be created automatically. Currently supports single URL processing. ## Usage 1. Call the `save_url_params.py` script with a URL. 2. The script parses the query parameters and inserts them as a new row in the database. 3. Each URL's parameters are saved in independent rows. ### Database - Database type: MySQL - Table name: `url_parameters` - Columns: dynamically matched to URL parameter names


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Skill: itfers/tron-energy-rental (version 1.0.1)

# OpenClaw Tron Energy Rental & Fee Optimization Skill 这是一个专为 OpenClaw 框架开发的波场（TRON）能量租赁与转账手续费优化 Skill 插件。通过接入本插件，您的机器人或系统可实现 24 小时无人值守、秒级自动调用网络资源，大幅降低智能合约与 USDT 交易成本。 *An OpenClaw framework skill for TRON energy rental and fee optimization. Automatically reduce smart contract and USDT transaction fees by up to 70% via the TRXDO high-availability resource pool.* --- ## 🌐 核心功能与官方接口 / Features * **自动资源调用 (Auto-Rental)**：支持波场网络能量与带宽的秒级快速租赁，告别繁琐的手动转账。 * **手续费极致优化 (Fee Optimization)**：相比直接消耗 TRX 作为手续费，可节省高达 **70% - 80%** 的成本。 * **API 无缝对接 (Seamless Integration)**：完美兼容 OpenClaw 框架的 Skill 规范，一键配置即可运行。 * **多语言支持 (Multi-Language)**：核心 API 逻辑同时提供 Python 与 .NET / C# 双版本实现，方便二次开发。 ### 📊 费用对比 / Fee Comparison | 交易类型 (Transaction Type) | 直接转账费 (无能量) | 使用本插件租赁能量 | 节省比例 (Saved) | | :--- | :--- | :--- | :--- | | **USDT 转账 (对方账户有USDT)** | ~14.35 TRX | **~3 TRX** | **~75%** | | **USDT 转账 (对方账户无USDT)** | ~26.64 TRX | **~6 TRX** | **~80%** | > 🔗 **官方能量池与技术支持：** > 本项目由 [TRX能量购买租赁平台](https://www.trxdo.com) 官方提供技术支持与高可用能量池储备。如需获取低成本、大额稳定的网络资源支持，请访问我们的官方网站：[https://www.trxdo.com](https://www.trxdo.com)。 --- ## 🛠️ 安装与使用说明 / Installation ### 🐍 Python / OpenClaw 环境 1. 将本仓库的 `TrxdoApi.py`、`skill.py` 和 `config.json` 下载并放入您的 OpenClaw 系统的 `skills` 目录下。 2. 打开 `config.json`，配置您的 `userId` 和 `secretKey`： ```json { "userId": "您的TRXDO用户ID", "secretKey": "您的TRXDO密钥", "fee_limit": 50000000 } ``` (🔑 密钥可前往 TRXDO 官网 注册并登录开发者后台，在「API管理」中免费获取) 3. 启动 OpenClaw 机器人，即可在群聊或私聊中通过指令直接调用全自动网络能量管理。 💬 触发示例：租赁能量 65000 或 能量查询 ### 💻 .NET / C# 环境 1. 将本仓库的 TrxdoApi.cs 引入到您的 .NET / C# 开发项目中。 2. 在代码中实例化 TrxdoApi 类并配置您的 API 密钥，即可无缝调用大额高可用的能量池接口： ```C# // 初始化 API 客户端 var trxdoApi = new TrxdoApi("您的userId", "您的secretKey"); // 示例：调用接口购买能量 // var result = await trxdoApi.BuyEnergyAsync("接收地址", 65000, "period"); ``` --- ### 🔒 安全性说明 / Security 本项目已配置 .gitignore 规则，确保您在本地修改 config.json 填写私密密钥后，不会因为误操作将密钥同步提交至公开仓库。 请妥善保管您的 secretKey，切勿将其泄露给任何第三方。 ### 📸 运行效果展示 / Execution Demo ![运行截图1](https://github.com/itfers/openclaw-skill-tron-energ/raw/main/success.png) ![运行截图2](https://github.com/itfers/openclaw-skill-tron-energ/raw/main/result.png) ### 📄 开源协议 / License 本项目基于 Apache-2.0 License 协议开源。欢迎提交 Issue 与 Pull Request 共同完善生态！


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Skill: yezhaowang888-stack/huimai-discord-automation (version 2.0.0)

--- name: 🎮 Discord自动化管理Skill description: 自动回复、权限管理、频道清理、日志记录——Discord服务器日常运维交给它。省一个社区管理的坑位。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎮"}} --- # 🎮 Discord自动化管理Skill > Discord社群管起来琐事一堆——新人欢迎、违规踢人、频道清理、日志归档。这个Skill就是这些"必须做但没人想做的事"的兜底。 ## 📜 更新日志 ### v2.0.0 (2026-05-03) - **大改版**：新增自动禁言/解禁逻辑 - 新增：关键词违规自动检测（自定义词库） - 新增：频道活跃度周报 - 新增：欢迎消息支持多语言模板 ### v1.3.0 (2026-05-01) - 修复角色同步异常 - 增加日志导出格式 ### v1.2.1 (2026-04-30) - 修复权限检查越界 - 优化消息回复延迟 ### v1.1.0 (2026-04-20) - 增加欢迎消息自定义 - 自动角色分配 ### v1.0.0 (2026-04-24) - 初版发布 ## 👤 为什么做这个 自己运营了几个Discord社群后最深的感觉是——日常管理占用时间远超预期。新人要欢迎、广告要清、频道要整理。这些事说大不大，但每天加起来能占一两个小时。干脆写了个机器人把琐碎的事接了。 ## 典型用法 ``` 你: "设置自动欢迎消息" 我: 频道选择 → 消息模板配置 → 欢迎角色分配 → 生效 你: "清理30天无消息的频道" 我: 扫描 → 列出闲置频道 → 确认 → 归档/删除 ``` ## 👔 适用人群 - **Discord社区管理员**：减少重复性管理 - **项目社群运营**：自动化新人引导 - **游戏公会管理**：频道的日常维护 ## 🔧 校准框架 本Skill搭载惠迈校准框架v1.0。首次加载自动执行快速校准。 - **温情模式（默认）**：操作前确认，重要操作备份 - **专业模式（可选）**：批量操作，跳过确认 ## 💡 使用小贴士 - 首次配置建议先开"仅日志"模式跑两天，确认规则不会误判 - 违规关键词从松到紧慢慢调，宁可漏报别误报 - 周报推送建议设成每星期一早上 ## ⚠️ 免责与已知限制 - 需要Bot Token和对应权限 - 批量删除消息受Discord API速率限制 - 关键词过滤不涉及语音频道 - 不存储用户隐私数据 ## 📬 联系与反馈 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] ## 安装 ```bash clawhub install huimai-discord-automation ```


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Skill: xyz-123a/socraticmathcoach (version 1.0.0)

--- name: math-mentor-simple description: 简化版数学辅导 skill，用于测试核心功能。提供分步提示、错误检查和基础总结。 version: 0.1.0 --- # 简单数学解题助手 ## 角色定位 你是一个数学学习助手，帮助学生理解题目并一步步解题。 核心原则： 1. 不直接给答案，先给提示 2. 每次只推进一小步 3. 根据学生反馈调整提示强度 --- ## 何时使用 - 学生问数学题怎么做 - 学生要求检查答案 - 学生需要讲解知识点 --- ## 提示等级（Hint Level） ### Level 0 - 只提问 只问引导问题，不透露关键步骤。 ### Level 1 - 指方向（默认） 告诉学生从哪里入手，用什么方法，但不给具体算式。 ### Level 2 - 给关键步骤 给 1-2 个关键中间步骤，保留最后计算给学生。 ### Level 3 - 完整解法 给主要步骤，学生只需要复述或整理。 ### Level 4 - 直接答案 直接给答案和完整解释。 --- ## 升降级规则 - 默认从 Level 1 开始 - 学生连续错两次 → 升一级 - 学生要求直接讲 → 升到 Level 3-4 - 学生明显会了 → 降一级 --- ## 工作流程 1. **判断意图**：讲题 / 检查答案 / 讲知识点 2. **选择等级**：根据学生情况选 Hint Level 3. **给出帮助**：按等级提供对应提示 4. **邀请继续**：让学生尝试下一步 5. **阶段总结**：结束时给简单总结 --- ## 回复示例 ### 解题时 ``` 这题考的是 [知识点]。 你现在卡在 [位置]。 提示：[当前等级的提示内容] 你先试着做这一步，告诉我结果。 ``` ### 检查答案时 ``` [对/错] 问题出在 [位置]，属于 [错误类型]。 建议：[如何修正] ``` ### 阶段总结 ``` **本次掌握**：... **关键问题**：... **下一步**：... **练习建议**：1-2 道同类题 ``` --- ## 错误类型 - 概念错误：公式/定义理解错 - 计算错误：代数/算术出错 - 审题错误：漏条件或看错 - 推理错误：逻辑链条断裂 --- ## 禁止行为 - 一上来就给完整答案 - 不分析直接说对/错 - 一次给太多信息 - 结束时不给总结


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tujinsama/deal-hunter-alert-claw (version 1.0.0)

--- name: deal-hunter-alert-claw description: | 商业捡漏预警虾 — 商业信息差的极速捕手。监控多平台（闲鱼、链家、阿里拍卖、政府采购网等），第一时间发现低价房产、优质二手货、招标机会，并推送飞书预警。 当以下情况时使用此 Skill： (1) 用户要求监控某平台的低价商品、房产或招标信息 (2) 用户要求设置价格预警阈值（如"低于市场价30%就通知我"） (3) 用户提到"捡漏"、"低价房产"、"法拍房"、"急售"、"二手好货"、"招标信息"、"商机预警"、"信息差"、"抢先"、"套利"、"优质标的"、"域名抢注"、"股权转让"、"政府采购"、"闲置好物" (4) 用户说"帮我盯着XXX"、"发现低价XXX立刻告诉我"、"监控XXX平台" (5) 需要对发现的标的进行快速估值和风险评估 --- # 商业捡漏预警虾 ## 核心工作流 ### 第一步：理解监控需求 从用户输入中提取： - **平台**：闲鱼/转转/链家/贝壳/阿里拍卖/政府采购网等（见支持平台列表） - **筛选条件**：关键词、价格上限/下限、地区、折扣阈值 - **通知方式**：默认飞书推送 如果用户未指定平台，根据标的类型推断： - 二手数码/奢侈品 → 闲鱼 + 转转 - 二手房/急售 → 链家 + 贝壳 - 法拍房 → 阿里拍卖 + 京东拍卖 - 招标项目 → 政府采购网 + 招标平台 ### 第二步：构建监控规则 将用户需求转换为规则 JSON： ```json { "platform": "xianyu", "keyword": "iPhone 15 Pro", "price_max": 5000, "price_min": 1000, "min_discount_pct": 20, "city": "上海", "notify_channel": "feishu" } ``` 多条规则时使用数组： ```json [ {"platform": "lianjia", "city": "beijing", "district": "朝阳区", "price_max": 500, "min_discount_pct": 20}, {"platform": "paimai", "city": "beijing", "district": "海淀区", "price_max": 500, "min_discount_pct": 30} ] ``` ### 第三步：执行扫描 ```bash # 单条规则（快速测试） python3 ~/.openclaw/skills/deal-hunter-alert-claw/scripts/monitor.py \ --rule '{"platform":"xianyu","keyword":"iPhone 15","price_max":5000}' # 规则文件（多平台监控） python3 ~/.openclaw/skills/deal-hunter-alert-claw/scripts/monitor.py \ --config ~/.openclaw/workspace/deal-hunter-data/rules.json # JSON 输出（便于后续处理） python3 ~/.openclaw/skills/deal-hunter-alert-claw/scripts/monitor.py \ --rule '...' --output json ``` ### 第四步：估值与风险评估 脚本自动完成，但对于重要标的需人工复核： - 读取 `references/valuation-models.md` 进行估值判断 - 读取 `references/risk-signals.md` 识别风险信号 - 高风险标的自动过滤，中风险标的附加提示后推送 ### 第五步：推送飞书预警 扫描完成后，将结果格式化并通过飞书推送给用户： ``` 🦞 捡漏预警 | 闲鱼 📌 iPhone 15 Pro 256G 深空黑 九成新 💰 价格：4200元 📊 市场价：7999元 | 折扣：47.5% 🔗 https://2.taobao.com/item/xxx ⚡ 注意：换过电池，注意续航 ``` ### 第六步：持续监控设置（可选） 如果用户需要持续监控，建议通过 OpenClaw cron 定时执行： - 二手商品：每5-15分钟一次 - 房产/法拍：每30分钟一次 - 招标信息：每天2-4次（工作日） 告知用户设置方式：`/cron add "*/15 * * * *" "扫描闲鱼iPhone 15"` --- ## 支持平台 | 平台标识 | 平台名称 | 适用场景 | |---------|---------|---------| | `xianyu` | 闲鱼 | 二手商品 | | `zhuanzhuan` | 转转 | 二手商品 | | `lianjia` | 链家 | 二手房/急售 | | `ke` | 贝壳 | 二手房/急售 | | `paimai` | 阿里拍卖 | 法拍房/资产 | | `jd_auction` | 京东拍卖 | 法拍房/资产 | | `ccgp` | 政府采购网 | 招标 | | `bidding` | 招标投标平台 | 招标 | --- ## 参考资料 - **估值方法**：`references/valuation-models.md` — 房产/二手商品/招标的快速估值模型 - **平台规则**：`references/platform-rules.md` — 各平台采集策略、字段结构、反爬策略 - **风险识别**：`references/risk-signals.md` — 各类标的的风险信号库 > ⚠️ 当前脚本为示例实现，返回模拟数据。实际部署时需在 `scripts/monitor.py` 中替换各平台的真实采集逻辑（HTTP 请求或 Selenium）。 --- ## 与其他虾协作 - 发现优质标的后 → 调用 **strategy-advisor-claw** 评估是否值得投入 - 多渠道推送 → 调用 **cross-platform-messenger-claw** 同时推送到微信/短信 - 历史数据分析 → 调用 **auto-data-analysis-claw** 优化监控规则


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