OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xuyp20060323/a-stock-leader-identification-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: leader-stock-identification description: 快速找到板块内的"真龙"，识别龙头股。用于A股短线交易选股。 --- # 龙头股识别 Skill ## 核心能力 快速找到板块内的"真龙"，而不是跟风杂毛。 ## 龙头股识别规则 ### 启动信号 - 板块内第一个涨停 - 封单量占流通盘比例 > 1% ### 强度验证 - 连续2日涨停 - 换手率保持在 10%-20% - 过高易出货 - 过低易炸板 ### 辨识度 - 叠加多重题材（如"人工智能+算力"） - 或为行业龙头公司 ## 实战流程 1. 板块爆发时，先找第一个涨停的标的 2. 看封单强度和题材正宗度 3. 锁定龙头后直接跟进 4. 避免在跟风股上浪费时间 ## 排除杂毛的特征 - 跟风涨停，非板块引领者 - 封单量小，易被砸 - 题材不正宗，纯炒概念 - 换手率异常（过高或过低） ## 触发场景 - "谁是AI板块龙头" - "这个板块谁是真龙" - "能追吗还是买跟风股"


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Skill: shandongwill/test-test01 (version 1.0.2)

--- name: test-test01 description: 从test页面获取数据导入到test01 author: Digital Employee Platform Team category: productivity tags: - RPA - excel triggers: - RPA - 数据转储 config: pcs_url: "http://1x.xx.xx.xx:5173" pcs_page: "/#/vmodelDemo" epbp_page: "/#/home" requires: python: true playwright: true --- # test数据自动转储录入技能 ## 功能说明 自动从 PCS 页面抓取表格数据，导出 Excel 后导入到 EBP 系统。 ## 安装依赖 ```bash pip install playwright openpyxl playwright install chromium ``` ## 使用方式 ```bash cd ~/.openclaw/skills/pcs-epbp/scripts python main.py ``` ## 工作流程 1. 打开 PCS 页面：http://xxx:5173/#/vmodelDemo 2. 抓取表格数据 3. 导出为 Excel (pcs_data.xlsx) 4. 打开 EBP 页面：http://xxx:5173/#/home 5. 自动上传 Excel 并导入 ## 定时任务 可配合 cron 实现每日自动执行： ```bash # 每天上午9点执行 0 9 * * * cd ~/.openclaw/skills/test-test01/scripts && python main.py ``` ## 注意事项 - 首次运行需要安装 Playwright 浏览器 - 如页面结构变化，需调整选择器 - EBP 导入按钮选择器可能需要根据实际页面调整


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Skill: kkk402373342/asin-video-pipeline (version 1.0.0)

--- name: asin-video-pipeline description: ASIN营销视频全自动流水线 - 基于n8n+Topview AI+Apify+Google Sheets的自动化方案。当用户需要创建Amazon产品营销视频、批量生成ASIN视频内容、搭建视频自动化工作流、集成Topview AI视频生成、使用n8n自动化亚马逊视频营销时触发。支持从ASIN列表到成品视频的完整自动化流程，包括产品信息提取、视频生成、审核管理和导出发布。 --- # ASIN营销视频全自动流水线 基于n8n + Topview AI + Apify + Google Sheets 构建的ASIN营销视频自动化解决方案。 ## 核心工作流 ``` ASIN列表 → 产品信息提取 → 图片上传 → 视频生成 → 审核 → 导出成品 ``` ### 工作流1：主流程（生成预览视频） 1. **读取 & 筛选** - 从Google Sheets读取ASIN列表，跳过已有视频的行 2. **提取产品信息** - 通过Apify抓取Amazon产品详情 3. **上传图片到Topview** - 将产品图上传至Topview AI 4. **提交视频生成任务** - 调用Topview API创建视频任务 5. **等待 & 查询** - 等待5分钟后查询任务状态 6. **回填链接** - 将预览视频URL写回Google Sheets ### 工作流2：导出流程（生成正式版） 1. **读取审核通过项** - 从Sheets读取标记为"审核通过"的行 2. **获取scriptId** - 用taskId查询任务详情 3. **调用导出接口** - 调用 `/v1/m2v/task/export` 导出无水印版 4. **等待导出完成** - 等待3分钟查询导出结果 5. **回填最终URL** - 将成品视频URL写回Sheets ## 快速开始 ### 前置要求 - n8n 实例（本地或云） - Topview AI API Key - Apify API Key - Google Cloud 项目 + Service Account ### 1. 配置Google Sheets 创建表格，包含以下列： | 列名 | 说明 | |------|------| | ASIN | 亚马逊产品ID | | 产品名称 | 自动填充 | | 产品图片URL | 自动填充 | | 视频链接 | 自动填充 | | 审核状态 | 手动填写：待审核/通过/拒绝 | | 任务ID | 自动填充 | ### 2. 导入n8n工作流 使用提供的JSON工作流文件： ```bash # 工作流1：生成预览视频 n8n import:workflow --input=./references/n8n-workflow-preview.json # 工作流2：导出正式版 n8n import:workflow --input=./references/n8n-workflow-export.json ``` ### 3. 配置Credentials 在n8n中配置以下凭证： - `topviewApiKey` - Topview AI API Key - `apifyApiKey` - Apify API Key - `googleSheetsOAuth2` - Google Sheets API ## Topview AI API 参考 ### 上传图片 ``` POST /v1/m2v/image/upload Content-Type: multipart/form-data Authorization: Bearer {API_KEY} Body: - image: 图片文件 ``` ### 创建视频任务 ``` POST /v1/m2v/task Authorization: Bearer {API_KEY} Content-Type: application/json { "script_id": "your_script_id", "images": ["image_url_1", "image_url_2"], "texts": ["产品卖点文案"], "callback_url": "https://your-webhook.com" } ``` ### 查询任务状态 ``` GET /v1/m2v/task/{task_id} Authorization: Bearer {API_KEY} ``` ### 导出无水印版 ``` POST /v1/m2v/task/export Authorization: Bearer {API_KEY} Content-Type: application/json { "task_id": "task_id_to_export", "script_id": "script_id" } ``` ## 工具清单 | 工具 | 用途 | |------|------| | **n8n** | 自动化平台，串联所有步骤 | | **Apify** | 抓取Amazon产品信息 | | **Topview AI** | AI视频生成，图片+文案合成营销视频 | | **Google Sheets** | ASIN列表管理和状态追踪 | ## 详细配置指南 完整配置步骤和节点说明：[WORKFLOW_SETUP.md](references/WORKFLOW_SETUP.md) ## 自动化脚本 - `scripts/init_pipeline.py` - 初始化流水线配置 - `scripts/validate_setup.py` - 验证配置完整性 ## 故障排查 | 问题 | 解决方案 | |------|---------| | 视频生成失败 | 检查Topview API额度、图片格式是否符合要求 | | Google Sheets连接失败 | 确认Service Account有表格编辑权限 | | 产品信息提取失败 | 检查Apify Actor运行状态、ASIN是否有效 | | 导出超时 | 无水印导出耗时较长，可适当增加等待时间 | ## 进阶用法 - **批量处理** - 修改n8n Batch节点参数调整并发数 - **自定义模板** - 在Topview后台创建品牌专属视频模板 - **多语言支持** - 通过Apify提取多语言产品描述 - **定时触发** - 使用n8n Schedule节点实现定时批量处理


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Skill: jessabuivolova-sketch/sales-cold-outreach-message-generator (version 1.0.0)

# 销售冷启动外联消息生成器 ## 功能概述 帮助 B2B 销售、猎头、微商、保险/理财顾问快速生成个性化的冷启动（cold outreach）消息。支持微信、邮件、短信、LinkedIn 多渠道，自动注入收件人背景信息，大幅提升回复率。 ## 核心功能 ### 1. 微信私聊消息生成 - 首次加微自我介绍模板 - 破冰话术（基于行业/职位定制） - 跟进消息序列（3轮跟进话术） - 促成行动话术 ### 2. 商务邮件生成 - Subject Line 优化（A/B 测试版本） - 正文结构：开场 → 价值点 → CTA - 不同场景模板：开发信/感谢信/报价跟进/拒绝挽回 ### 3. LinkedIn InMail 生成 - 适合 LinkedIn 平台的简短专业语气 - Connection Request 附言 - 站内消息序列 ### 4. 短信/WhatsApp 外联 - 短消息版（≤160字符） - 长消息版（多段式） ## 使用方式 用户输入： ``` /销售外联 渠道：微信 身份：保险顾问 客户画像：35岁IT男，有房有车，年收入50万+ 目标：约见面咨询重疾险 风格：专业但不冰冷 数量：5条 ``` 系统输出： ``` 【开场破冰】 1. [微信] 王先生好！朋友介绍您对家庭保障规划比较关注， 我是明亚保险经纪小林，专注帮职场人士做保障方案。 方便的话可以交流一下您的想法吗？ 2. [微信] 王先生您好！您的朋友推荐了您，说您是技术大牛👍 我专门帮IT从业者做保险规划，了解这个群体常见的健康 风险和保障缺口，方便做个简单沟通吗？ 【跟进序列】 第1次跟进：发完3天后 第2次跟进：发完7天后（提供一个小案例） 第3次跟进：发完14天后（限时福利钩子） ... ``` ## 输出格式 - 按场景分类的消息模板 - 关键变量用 [占位符] 标注（姓名、行业、痛点等） - 每条消息附带最佳发送时间建议 - 回复率优化小贴士 ## 定价 - 单次生成：12.9 元 - 包月：69 元（不限次使用） ## 技术实现 - 使用 OpenClaw 原生能力 - 读取 memory/sales-preferences.md 获取用户行业/产品信息 - 保存生成记录到 memory/sales-outreach-history.md - 支持用户自定义话术模板库


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Skill: yanzt/content-strategy-analyzer (version 1.0.0)

--- name: content-strategy-analyzer description: Analyzes websites to generate multi-language content strategy, keyword research, and competitor analysis. Use when user provides a URL and needs industry analysis, SEO planning, or competitor research for content marketing in specific countries and languages. --- # Content Strategy Analyzer ## Quick Start 1. User inputs target website URL + target country/language + publish frequency 2. Use scripts/crawl_website.py to crawl website content 3. AI analysis (considering target language and country) 4. Confirm/adjust competitor list 5. Use scripts/generate_excel.py to generate content plan Excel 6. Output complete report (in target language) ## Dependencies Required packages: ```bash pip install requests beautifulsoup4 openpyxl ``` ## Workflow ### Step 1: Collect User Requirements Must ask user for: 1. **Target Website URL** - Website to analyze 2. **Target Country** - Country for content targeting (e.g., USA, UK, Germany, China) 3. **Target Language** - Content language (e.g., English, Chinese, German, French) 4. **Publish Frequency** - Weekly / Bi-weekly / Monthly ### Step 2: Crawl Target Website ```bash python3 scripts/crawl_website.py <URL> ``` ### Step 3: AI Analysis (Multi-language) Use Opencode AI for analysis: - Identify industry and competitors based on target country - Output keywords in target language - Include target country market in competitor analysis ### Step 4: Generate Content Plan Based on publish frequency: - **Weekly**: 12 weeks (3 months) × 1 topic - **Bi-weekly**: 6 topics (one every two weeks) - **Monthly**: 3 topics (one per month) All content titles, topics, and ideas in target language. ### Step 5: Output Report 1. Markdown format in conversation (target language) 2. Excel file ## Scripts ### scripts/crawl_website.py Crawls main website content, outputs structured JSON. ### scripts/generate_excel.py Generates Excel file from analysis results. Input: analysis_result.json Output: content_plan.xlsx ## Output Format ### Example User Input | Parameter | Value | |-----------|-------| | URL | https://example.com | | Country | Germany | | Language | German | | Frequency | Weekly | ### Content Plan Output (German Example) | Month | Week | Theme | Title | Type | |-------|------|-------|-------|------| | Month 1 | Week 1 | Market Launch | ... | Article |


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Skill: qiujiahong/ai-image-gen (version 1.1.0)

--- name: image-gen description: AI图像生成与编辑。支持文生图、图+文生图、风格转换。当用户要求画图、生成图片、编辑图片、图片风格转换时使用此 skill。支持多种比例（1:1、3:2、16:9、21:9 等）和分辨率（标准、2K、4K）。 --- # AI 图像生成 通过执行脚本调用 Gemini Flash Image API 生成图片。 ## 环境变量 脚本通过以下环境变量获取 API 配置： - `IMAGE_GEN_API_KEY` — API 密钥 - `IMAGE_GEN_BASE_URL` — API 基础地址（默认：https://code.newcli.com/gemini） ## 使用方法 ### 生成图片 执行脚本生成图片： ```bash export IMAGE_GEN_API_KEY="your-api-key" export IMAGE_GEN_BASE_URL="https://code.newcli.com/gemini" python3 scripts/generate_image.py "你的提示词" --model gemini-3.1-flash-image-2k-16x9 --output output.png ``` ### 参数说明 - `prompt`（必填）：图片描述提示词 - `--model, -m`：模型名称，默认 `gemini-3.1-flash-image-2k-16x9` - `--output, -o`：输出文件路径，默认当前目录 `generated_image.png` ## 可用模型 默认模型：`gemini-3.1-flash-image-2k-16x9`（2K 分辨率，16:9 横屏） ### 基础模型（标准分辨率） | 模型 ID | 比例 | 适用场景 | |---------|------|----------| | gemini-3.1-flash-image | 1:1 | 社交媒体头像 | | gemini-3.1-flash-image-3x2 | 3:2 | 横版照片 | | gemini-3.1-flash-image-2x3 | 2:3 | 竖版海报 | | gemini-3.1-flash-image-3x4 | 3:4 | 竖版海报 | | gemini-3.1-flash-image-4x3 | 4:3 | 传统比例 | | gemini-3.1-flash-image-4x5 | 4:5 | Instagram | | gemini-3.1-flash-image-5x4 | 5:4 | 传统横版 | | gemini-3.1-flash-image-9x16 | 9:16 | 手机壁纸/短视频 | | gemini-3.1-flash-image-16x9 | 16:9 | 电脑壁纸/视频 | | gemini-3.1-flash-image-21x9 | 21:9 | 超宽屏 | ### 2K 分辨率（推荐） | 模型 ID | 比例 | |---------|------| | gemini-3.1-flash-image-2k | 1:1 | | gemini-3.1-flash-image-2k-3x2 | 3:2 | | gemini-3.1-flash-image-2k-2x3 | 2:3 | | gemini-3.1-flash-image-2k-3x4 | 3:4 | | gemini-3.1-flash-image-2k-4x3 | 4:3 | | gemini-3.1-flash-image-2k-4x5 | 4:5 | | gemini-3.1-flash-image-2k-5x4 | 5:4 | | gemini-3.1-flash-image-2k-9x16 | 9:16 | | gemini-3.1-flash-image-2k-16x9 | 16:9 | | gemini-3.1-flash-image-2k-21x9 | 21:9 | ### 4K 分辨率 | 模型 ID | 比例 | |---------|------| | gemini-3.1-flash-image-4k | 1:1 | | gemini-3.1-flash-image-4k-3x2 | 3:2 | | gemini-3.1-flash-image-4k-2x3 | 2:3 | | gemini-3.1-flash-image-4k-3x4 | 3:4 | | gemini-3.1-flash-image-4k-4x3 | 4:3 | | gemini-3.1-flash-image-4k-4x5 | 4:5 | | gemini-3.1-flash-image-4k-5x4 | 5:4 | | gemini-3.1-flash-image-4k-9x16 | 9:16 | | gemini-3.1-flash-image-4k-16x9 | 16:9 | ## 工作流程 1. **理解需求**：分析用户的图片需求，确定比例和分辨率 2. **选择模型**：根据用途选择合适的模型（默认 2K-16x9） 3. **优化提示词**：将用户描述扩展为详细的图片提示词 4. **执行脚本**：调用 `scripts/generate_image.py` 生成图片 5. **展示结果**：读取生成的图片展示给用户 ## 提示词技巧 - **具体描述**：主体、场景、光线、风格、色调 - **风格参考**：水彩、油画、赛博朋克、吉卜力、写实摄影、中国工笔等 - **构图说明**：视角（俯视/仰视）、景深、焦点 - **色彩指定**：主色调、配色方案 ## 示例 生成中国风后羿射日图： ```bash python3 scripts/generate_image.py \ "一位英勇的古代射手后羿站在险峻的高山之巅，身披金色战甲，肌肉紧绷，拉开巨大的神弓，一支燃烧着神圣光芒的箭矢对准天空中炽热的太阳。天空中有多个太阳同时燃烧，火焰倾泻而下。背景是翻滚的云海和龟裂的大地，远山在热浪中扭曲。中国传统工笔重彩风格，水墨与金箔点缀，色彩以深红、金色、墨黑、靛蓝为主，画面气势磅礴，具有敦煌壁画的厚重感。16:9 宽幅构图。" \ --model gemini-3.1-flash-image-2k-16x9 \ --output houyi.png ```


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Skill: daviemmanuel/caranguejo (version 1.0.0)

# Caranguejo 🦀 Caranguejo is a cultural radar skill inspired by the Manguebeat movement from Pernambuco, Brazil. It combines information about Pernambuco football teams, regional culture, music, and places with a narrative style inspired by Manguebeat. The skill should respond with short cultural explanations, facts, or poetic commentary related to Pernambuco. --- ## When to Use This Skill Use this skill when the user asks about: * Pernambuco football teams * Manguebeat culture * Recife or Olinda cultural references * Frevo, Maracatu, Coco, or regional music * Cultural identity of Pernambuco * Local football rivalries * Inspiration or poetry in a Manguebeat style --- ## Supported Topics ### Football * Sport Club do Recife * Clube Náutico Capibaribe * Santa Cruz Futebol Clube * Clássico dos Clássicos ### Culture * Manguebeat movement * Chico Science * Maracatu * Frevo * Coco * Recife Antigo * Olinda --- ## Response Style Responses should be: * short * culturally descriptive * sometimes poetic * inspired by Manguebeat imagery Example tone: "Between the mangrove mud and the city bridges, football echoes like a maracatu drum." --- ## Example Requests caranguejo sport caranguejo santa cruz caranguejo cultura recife caranguejo manguebeat caranguejo pernambuco music --- ## Language Behavior The skill should normally respond in Brazilian Portuguese. If the user asks in English, the skill may respond in English. Default language: Portuguese (pt-BR). The tone should reflect Pernambuco culture and Manguebeat aesthetics. ## Example Response 🦀 Caranguejo Radar Sport Club do Recife — known as the Leão da Ilha. Founded in 1905, the club carries one of the strongest football traditions in Pernambuco. In the cultural mangrove of Recife, football beats together with maracatu drums and the electric spirit of Manguebeat. The city pulses.

path: skill.json
content: {
"name": "caranguejo",
"display_name": "Caranguejo",
"description": "Manguebeat-inspired cultural radar for Pernambuco. Provides information about local football teams, culture, music, and places with a poetic manguebeat style.",
"version": "0.1.0",
"author": "Davi",
"license": "MIT",
"tags": [
"culture",
"brazil",
"football",
"pernambuco",
"manguebeat"
],
"category": "culture",
"language": "en",
"entry": "SKILL.md"
}


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Skill: gj6956/structured-notes-generator (version 1.0.0)

--- name: structured-notes-generator description: "description: 将主题、课堂 PDF 或转录稿转化为结构化学习笔记，包含关键概念、定义、示例、大纲和复习问题。 ---" --- --- # 结构化笔记生成器 ## 概览 把任何教育类内容转成干净、分层、可直接学习的笔记。提取核心内容，按主题模块组织，并加入有助于记忆的元素。 **关键词**：笔记、学习、提炼、概念、定义、大纲、复习 ## 特性 - 自动提取关键概念和定义 - 按主题与子主题分层组织 - 加入示例和类比 - 在末尾生成复习问题 - 生成主题可视化大纲（概念关系图） ## 输出格式 - 主题标题 - 总体大纲（目录） - 按子主题组织的模块：概念 → 定义 → 示例 - 概念之间的关联 - 复习问题（3-5 个） ## 指令 - 分析完整源内容 - 识别主要概念和次要概念 - 按从总体到具体的逻辑层级组织 - 为每个复杂概念加入一个实用示例或类比 - 生成覆盖重点内容的复习问题 - 如果有公式或数值数据，用单独模块突出显示 ## 约束 - 不要编造源内容中不存在的信息 - 不要为了简单而损失技术准确性 - 对需要更多上下文的概念标记为 [需要扩展] - 除非主题确实需要更多篇幅，笔记控制在 500-1500 字


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Skill: imwyvern/ad-video-creator (version 1.0.2)

--- name: ad-video-creator description: > Ad Video Creator is an AI ad creative tool for teams making advertisement videos that need stronger hooks, clearer offers, and faster testing cycles. It helps build performance-focused short videos, iterate opening seconds, align visuals with copy, and produce multiple ad variants for paid social campaigns. 广告视频、广告创意、投流素材、转化短视频。 --- # Ad Video Creator > Generate scroll-stopping advertisement videos from product photos, brand assets, or existing footage — with AI-written hooks, platform-optimized captions, and conversion-focused CTAs. Produce ad creatives for TikTok Ads, Meta Ads, Google Ads, and Xiaohongshu in minutes, not days. ## What This Skill Does Ad Video Creator turns your product assets into performance-ready video advertisements. It combines AI video generation, copywriting, and platform ad specs knowledge to produce creatives that are ready to upload to ad platforms. Each ad includes attention-grabbing hooks, benefit-driven copy, and clear CTAs optimized for the target platform's algorithm. ### Core Capabilities 1. **Product-to-Ad Pipeline** — Upload product photos → get finished video ads with music, captions, and CTA 2. **Hook Generation** — AI writes multiple opening hooks based on proven ad frameworks (PAS, AIDA, storytelling) 3. **Multi-Format Output** — Same ad in multiple formats: 9:16 (Stories/Reels), 1:1 (Feed), 16:9 (YouTube pre-roll) 4. **A/B Variant Generation** — Produce 5-10 creative variants from the same assets for split testing 5. **Platform Ad Specs** — Auto-comply with TikTok Ads, Meta Ads, Google Ads creative requirements 6. **Conversion Copy** — CTA overlays, end cards, and swipe-up prompts designed for click-through ### Ad Frameworks - **Problem-Agitate-Solve** — Hook with pain point → amplify → present product as solution - **Before/After** — Show transformation with product - **Social Proof** — UGC-style with testimonial overlays - **Trending Format** — Adapt viral templates to your product ## Usage - "Create 5 TikTok ad variants for this skincare product" - "Make a 15-second Instagram Story ad with a strong hook and CTA" - "Generate Meta ad creatives in all formats for our 618 campaign" - "Produce comparison ads showing our product vs competitors" ## Upgrade For batch ad production and campaign management, visit https://mediaclawbot.com --- *Powered by MediaClaw — ad creatives that convert*


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Skill: luckiehao/vylai-instance-manager (version 1.0.2)

--- name: vylai-instance-manager description: 管理无阶未来GPU云平台实例的创建、查询与删除操作；当用户需要创建GPU容器、查询实例状态、获取应用app_id或清理资源时使用 --- # Vylai 实例管理 管理无阶未来（Vylai）GPU云平台的实例生命周期，包括创建容器、查询状态和删除实例。 ## 任务目标 - 管理无阶未来平台的GPU实例 - 支持创建、查询、删除实例操作 - 获取可用GPU资源列表 - 查询平台应用列表（获取app_id） ## 前置准备 - 需要在环境变量中设置 Vylai API Token - Token 获取方式：登录 https://vylai.com 后进入「控制台」→「API」页面（https://vylai.com/console/api）获取 ## GPU资源ID映射 | GPU ID | GPU型号 | 说明 | |--------|---------|------| | 1 | Geforce 4090 | 24GB显存 | | 2 | Geforce 3090 | 24GB显存 | | 3 | Tesla A100-SXM | 80GB显存 | | 4 | Tesla A100-PCIE | 80GB显存 | | 12 | Geforce 4090-48G | 48GB显存 | | 13 | Geforce 5090 | 显存待确认 | | 14 | CPU | 仅CPU计算 | ## 操作步骤 ### 创建实例 1. 确定要使用的应用ID（app_id）和GPU类型 2. 生成唯一的task_id（建议使用业务相关标识符） 3. 调用创建脚本 ``` python scripts/create_instance.py --app-id <应用ID> --gpu-id <GPU类型ID> --task-id <任务标识> ``` **参数说明:** - `--app-id`: 应用ID，在平台主页点击"立即启动"获取 - `--gpu-id`: GPU资源ID（见上方映射表），默认为1（4090） - `--task-id`: 唯一任务标识符，用于幂等控制，支持256字符 - `--gpu-num`: GPU数量（0-8），默认0表示使用应用默认值 **返回值:** container_id、container_status、create_time ### 查询实例状态 1. 获取所有实例列表 ``` python scripts/query_instances.py ``` 2. 查询指定实例（通过task_id） ``` python scripts/query_instances.py --task-id <任务ID> ``` **返回值:** 实例列表，包含task_id、container_id、status、deploy_name等 ### 删除实例 1. 通过task_id删除 ``` python scripts/delete_instance.py --task-id <任务ID> ``` 2. 通过deploy_name删除 ``` python scripts/delete_instance.py --deploy-name <实例名> ``` **说明:** 运行中的实例需先关机才能删除 ### 获取GPU资源列表 ``` python scripts/list_gpus.py ``` **返回值:** 平台所有可用GPU资源，包含价格、配置等信息 ### 查询应用列表 获取平台公开应用和用户的私有应用，快速获取app_id用于创建实例。 ``` python scripts/list_apps.py ``` **参数说明:** - `--page`: 页码，默认1 - `--limit`: 每页数量，默认20 - `--search`: 搜索关键词 - `--no-token`: 不使用token，仅获取公开应用 **返回值:** 应用列表，包含id、name、description、owner、price等 **说明:** - 带Token：返回公开应用 + 用户的私有应用 - 不带Token：仅返回公开应用 ## 使用示例 ### 示例1：创建4090 GPU实例 - 场景: 创建一个使用Geforce 4090的AI训练容器 - 输入: app-id=123, gpu-id=1, task-id=my-training-001 - 预期产出: 返回container_id和状态 ### 示例2：查询并清理闲置实例 - 场景: 查看当前所有实例，找出闲置容器 - 输入: 无参数调用query_instances.py - 预期产出: 实例列表，筛选status非running的实例 ### 示例3：删除指定任务 - 场景: 清理已完成训练的任务容器 - 输入: task-id=my-training-001 - 预期产出: 删除成功确认 ## 资源索引 - 脚本-创建实例: 见 [scripts/create_instance.py](scripts/create_instance.py)(用途: 创建GPU容器实例) - 脚本-查询实例: 见 [scripts/query_instances.py](scripts/query_instances.py)(用途: 查询实例状态) - 脚本-删除实例: 见 [scripts/delete_instance.py](scripts/delete_instance.py)(用途: 删除GPU容器实例) - 脚本-GPU列表: 见 [scripts/list_gpus.py](scripts/list_gpus.py)(用途: 获取可用GPU资源) - 脚本-应用列表: 见 [scripts/list_apps.py](scripts/list_apps.py)(用途: 获取应用列表和app_id) - 参考-API文档: 见 [references/api-reference.md](references/api-reference.md)(何时读取: 需要详细API说明时) ## 注意事项 - task_id 具有幂等性：相同task_id不会重复创建容器 - 运行中实例删除前需先关机 - 包月计费实例不能通过API删除 - API调用限流：创建接口每1秒最多1次，删除接口每1秒最多5次 - 创建接口返回waiting状态表示容器正在创建中，需后续轮询查询状态


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: dinghaibin/template-tool (version 1.0.0)

--- name: template-tool description: Process text templates with variable substitution. Use for generating dynamic content from template files. --- # Template - Text Template Processor Replace placeholders in template files with provided values. Supports variable substitution with configurable delimiters for content generation. ## Usage ```bash template-tool [options] <template_file> [key=value...] ``` ## Options - `-d DELIM`: Use custom delimiter (default: {{ }}) - `-o FILE`: Write output to file ## Examples ```bash template-tool greeting.txt name=World template-tool report.md title="Annual Report" year=2026 echo "Hello {{name}}" | template-tool name=Jack ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: luoyalab/x2c-real-dashboard (version 1.0.0)

--- name: x2c-real-dashboard description: Query the X2C personal dashboard to get real-time KPI data, earnings trends, platform views, recent transactions, and earning projects. Use this skill whenever the user asks about their X2C income, revenue, ROI, mining status, today's/yesterday's/monthly earnings, platform performance, recent activity, or project list. metadata: {"openclaw":{"emoji":"📊","requires":{"env":["X2C_API_KEY"]},"primaryEnv":"X2C_API_KEY"}} --- # x2c-real-dashboard Real-time X2C personal dashboard data via Open API. All scripts are in `{baseDir}/scripts/`. They read `X2C_API_KEY` from the environment. --- ## Actions & Scripts ### 总览 KPI — overview Use when the user asks: "今天赚了多少", "收益概况", "ROI", "挖矿状态", "项目总数", "播放量" ```bash bash {baseDir}/scripts/overview.sh ``` Returns: today/yesterday/monthly/historical revenue (USD + X2C), ROI, mining status, project counts, total views, X2C price. --- ### 收益趋势 — trend Use when the user asks: "最近 N 天趋势", "收益走势", "历史收入图" ```bash bash {baseDir}/scripts/trend.sh [DAYS] # DAYS: 1–90, default 7 ``` Returns: daily `{ date, x2c, usd }` array sorted ascending. --- ### 各平台播放量 — platform-breakdown Use when the user asks: "哪个平台表现最好", "各平台播放量", "TikTok / YouTube 数据" ```bash bash {baseDir}/scripts/platform-breakdown.sh ``` Returns: total views + per-platform breakdown sorted descending. --- ### 最近动态 — recent-activity Use when the user asks: "最近的交易", "收入记录", "挖矿记录", "最近动态" ```bash bash {baseDir}/scripts/recent-activity.sh [LIMIT] # LIMIT: 1–50, default 5 ``` Returns: recent transactions with `tx_type`, `amount`, `currency`, `title`, `transaction_at`. tx_type values: `mining_income` | `x2c_release` | `commission` | `referral` | `royalty` | `production` | `production_refund` --- ### 赚钱作品列表 — earning-projects Use when the user asks: "我的作品", "哪个作品赚最多", "作品收益排名", "项目列表" ```bash bash {baseDir}/scripts/earning-projects.sh [PAGE] [PAGE_SIZE] # PAGE default 1, PAGE_SIZE default 10, max 50 ``` Returns: paginated project list with `today_usd`, `total_usd`, `total_views`, `trend7d`, `platform_views`. --- ## Formulas (for context) ``` today_usd = today_x2c × x2c_price + today_commission roi_percent = historical_usd / net_expense_usd × 100 net_expense = max(0, spending_credits - refund_credits) / 100 vs_yesterday % = (today - yesterday) / yesterday × 100 ``` All date boundaries are **UTC**. Daily payouts run at ~00:10 UTC. ## Error Handling All scripts exit non-zero on failure and print `{"success":false,"error":"..."}`. Always check `success: true` before presenting results.


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