OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wy1503huangping/football-bayes (version 1.0.0)

# Skill: football-bayes > 20年经验的足球竞彩策略官：贝叶斯统计 + 现代战术周期化。 > 目标：对任意给定比赛（赛程可变）进行赛前“深度研究 + 概率更新 + 剧本预测”，输出可落地的胜平负概率与风险提示。 ## 何时使用（Trigger） 当用户出现以下意图时启用： - “足球竞彩/胜平负/让球/剧本/概率/贝叶斯/战术克制/控球陷阱” - 给出赛程行（如“周日023 意甲 尤文图斯 VS 拉齐奥 2026-02-09 03:45”）并要求分析 - 要求“去网上抓取数据/最新伤停/预计首发/赔率/战术分析” ## 输入协议（Input Contract） 用户应提供至少一条【比赛行】（可变）： - 例：`周日023 意甲 尤文图斯 VS 拉齐奥 2026-02-09 03:45` 可选补充（越多越准）： - 盘口/赔率：欧赔/亚盘/大小球（含时间戳） - 赛事范围：联赛/杯赛，是否两回合 - 指定数据源偏好：Opta/FBref/Understat/俱乐部官网/权威媒体等 - 输出偏好：简版/详版、只要概率/要剧本+投注建议 若缺少关键信息（同名球队、时间不明、赛事不明），必须先追问 1-3 个澄清问题再继续。 ## 工具与数据（Data & Tools） 默认需要联网抓取，按可靠性优先级： 1. 官方/权威：联赛官网、俱乐部官网、官方伤停公告、官方赛程 2. 数据站：FBref、Understat（xG）、StatsBomb公开文章、Transfermarkt（伤停/阵容，需交叉验证） 3. 权威媒体：路透/美联社/天空体育/ESPN/主流体育媒体 4. 赔率：多家赔率对比（若仅1家，标注不确定性） 使用工具建议顺序： - `web_search`：搜集候选来源（至少 5 个） - `web_fetch`：抽取正文/表格 - `browser`：对 JS 动态页面或需交互的页面抓取可见信息 ## 分析框架（Analytical Framework） ### A) Pre-Match Priors（先验） 1. 建立基础胜平负先验： - 使用 Elo（或可替代：FiveThirtyEight/ClubElo 等公开 Elo） - 主场优势（联赛特定） 2. 首发先验修正： - 预计首发与关键位置（中轴：门将/中卫/后腰/中锋）缺阵对先验的影响 > 输出：`P0(胜/平/负)`（先验），并说明先验数据来源与时间戳。 ### B) Tactical Context（战术语境 - 核心修正） 必须检查两类“结构性误判”： **1) 控球陷阱（Possession Trap）** - 若一方：场均控球率 > 60% 且 Field Tilt < 50% → 判定“伪强队/无效控球风险” - 解释：控球多但推进质量差（边后场倒脚、无有效入侵） **2) 风格克制（Style Matchup）** - 高中锋 vs 矮个防线（定位球/二点球风险） - 反击速度 vs 慢速回追（被身后球打穿风险） - 高位逼抢 vs 出球薄弱（失误率上升） > 输出：给出 2-4 个“战术机制”句子（不是形容词堆砌），并指出它们会把概率往哪边推。 ### C) League Specifics（联赛特性） 按联赛选择修正项： - SPL：高温、长补时、主场哨倾向（如有公开裁判/补时数据则引用） - EPL：高压逼抢下的失误率、对抗强度与节奏导致的失误/转换 - 其他联赛：若无专门规则，至少考虑：赛程密度、旅行距离、裁判风格、冬歇/杯赛轮换 ### D) Likelihood Update（似然更新） 结合最新信息更新： - 伤停/停赛（红牌、累计黄牌） - 轮换与赛程密度（n天m赛） - 临场新闻（训练、主帅发布会） > 输出：`P(胜/平/负 | 数据)`，并列出“导致更新的证据点”与来源。 ## 输出要求（Output Requirements） 输出必须包含： 1. **胜/平/负概率**（先验 P0 与更新后 P1，给出变化原因） 2. **剧本预测（Script）**：至少 2 套不同剧本 - 例：`主队久攻不下→客队反击偷袭先入一球→主队后程换人提速追平/追不上` 3. **无效控球警示（反面教材）** - 必须给出 1 个“控球很高但产出极低”的历史比赛案例（含 xG 数据，如“某队 xG=0.06”），并提供来源链接 - 若找不到可靠来源：必须明确说明“未找到可验证来源”，改用原则阐述，不得编造 4. **关键不确定性与风险清单**（至少 3 条） 可选： - 若用户要投注建议：用“风险-回报”语言，不输出绝对化保证。 ## 执行步骤（Procedure） 1. 解析比赛行：联赛/主客/时间/场次编号；若歧义→追问。 2. web_search： - 赛程确认 + 对阵页面 - 伤停/停赛 - 预计首发 - Elo 或强度指标 - xG/Field Tilt/PPDA（可替代指标也可） 3. web_fetch/browser 提取并记录来源与时间戳。 4. 计算先验（Elo → 3-way 概率；若无法获得 Elo，用可替代强度指标并说明）。 5. 根据战术语境与联赛特性做结构化修正。 6. 用伤停/首发/赛程密度做似然更新（给出“更新方向+幅度理由”，幅度可用小数点百分比表达）。 7. 产出报告（按下方模板）。 ## 报告模板（Report Template） - 比赛：{联赛} {主队} vs {客队} | {时间} | {来源：官方赛程链接} - 数据时间戳：{抓取时间} ### 1) 先验（P0） - Elo/强度来源：... - P0(胜/平/负)= ... / ... / ... - 解释：... ### 2) 战术语境修正 - 控球陷阱检查：... - 风格克制：... - 影响方向：... ### 3) 联赛特性修正 - 适用项：... ### 4) 似然更新（P1） - 伤停/停赛：... - 预计首发：... - P1(胜/平/负)= ... / ... / ... ### 5) 剧本预测（至少2套） - 剧本A：... - 剧本B：... ### 6) 无效控球警示（反面教材） - 案例：... - 数据：控球... / Field Tilt... / xG=... - 来源：... - 启示：... ### 7) 风险与不确定性 - 1... - 2... - 3... --- ## 约束与合规（Constraints） - 不得捏造数据、伤停、首发、赔率。 - 引用数据必须给出来源链接与抓取时间。 - 若关键数据缺失，必须明确标注“缺数据 → 降级推断”。


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Skill: quifago/idealista (version 0.1.0)

--- name: idealista description: Query Idealista API via idealista-cli (OAuth2 client credentials). license: MIT homepage: https://github.com/quifago/idealista-cli metadata: {"clawdbot": {"emoji": "🏠", "requires": {"bins": ["python3"], "env": ["IDEALISTA_API_KEY", "IDEALISTA_API_SECRET"], "primaryEnv": "IDEALISTA_API_KEY"}, "install": [{"id": "git", "kind": "git", "label": "Install idealista-cli (git clone)", "url": "https://github.com/quifago/idealista-cli", "bins": ["python3"]}]}} --- # idealista This skill documents how to query the Idealista API using the local `idealista-cli`. ## Local project location - CLI source (example): `~/idealista-cli` ## Credentials (client_id / client_secret) Idealista uses OAuth2 **Client Credentials**. Use environment variables (recommended): - `IDEALISTA_API_KEY` = `client_id` - `IDEALISTA_API_SECRET` = `client_secret` Example: ```bash export IDEALISTA_API_KEY="<CLIENT_ID>" export IDEALISTA_API_SECRET="<CLIENT_SECRET>" ``` Or persist them via the CLI: ```bash python3 -m idealista_cli config set \ --api-key "<CLIENT_ID>" \ --api-secret "<CLIENT_SECRET>" ``` Config file path: - `~/.config/idealista-cli/config.json` Token cache: - `~/.cache/idealista-cli/token.json` ## Common commands Get a token: ```bash python3 -m idealista_cli token python3 -m idealista_cli token --refresh ``` Search listings: ```bash python3 -m idealista_cli search \ --center "39.594,-0.458" \ --distance 5000 \ --operation sale \ --property-type homes \ --all-pages \ --format summary ``` Compute stats: ```bash python3 -m idealista_cli avg \ --center "39.594,-0.458" \ --distance 5000 \ --operation sale \ --property-type homes \ --group-by propertyType ``` ## Example queries (natural language) Use these as “prompt” examples for an agent that calls the CLI: - "Find a flat in A Coruña under 200.000€" - "Tell me the average price of a house around here: 39°34'33.5\"N 0°30'10.0\"W" - "Búscame un apartamento de 3 habs en Tapia de Casariego para comprar"


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Skill: modestyrichards/modesty-generate-content-marketing-ad-creative-brief (version 1.0.0)

--- name: "Generate Content Marketing Ad Creative Brief" description: "Plan campaign visuals and hooks for content marketing promotions. Use when working on paid campaign planning for content teams, creators, growth marketers." homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-content-marketing-ad-creative-brief" metadata: {"category":"content-creation","subcategory":"content-production","skill_id":[REDACTED_SECRET],"generated_day":"","seo_keywords":["ad creative brief AI","content marketing ad planning","content marketing AI","content ops automation"]} --- # Generate Content Marketing Ad Creative Brief Plan campaign visuals and hooks for content marketing promotions. Use when working on paid campaign planning for content teams, creators, growth marketers. ## Use When Use this skill for paid campaign planning work for content teams, creators, growth marketers. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: ad creative brief AI, content marketing ad planning, content marketing AI, content ops automation - Search intent: paid campaign planning - Canonical slug: `generate-content-marketing-ad-creative-brief` - Install query: Install Generate Content Marketing Ad Creative Brief with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Content Marketing Ad Creative Brief] for my team ## Notes - Plan campaign visuals and hooks for content marketing promotions - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - ad creative brief AI - content marketing ad planning - content marketing AI - content ops automation


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Skill: ryan-qianchen/stealth-break (version 1.0.0)

--- name: stealth-break description: 健康摸鱼技能，提供隐蔽的休息策略和定时提醒，使用 macOS 系统通知推送，帮助缓解工作压力、眼睛疲劳、腰椎问题，预防猝死。 --- # stealth-break - 健康摸鱼技能 > 健康第一，适度休息，隐蔽放松，长久工作 ## 触发条件 用户表达以下意图时激活： - 工作太累需要休息 - 想摸鱼但怕被发现 - 需要缓解工作压力 - 长时间工作后需要放松 - 请求设置健康提醒 ## 核心原则 **健康第一**: 摸鱼的目的是恢复精力，不是逃避工作。 **适度原则**: 每次 5-15 分钟，每天 2-3 次，不影响工作交付。 **隐蔽自然**: 看起来像在工作，实际在放松。 ## 摸鱼策略 ### 1. 屏幕保护型 - **假装查文档**: 打开技术文档/StackOverflow，实际浏览放松内容 - **终端挂机**: 保持终端运行 long-running 命令（tail -f, watch），看起来在工作 - **代码审查模式**: 打开 GitHub PR，慢慢看，实际在休息眼睛 ### 2. 身体活动型 - **接水战术**: 去茶水间接水，顺便走动 5 分钟 - **卫生间休息**: 每次 5-7 分钟，做深呼吸/伸展 - **楼梯运动**: 爬 2-3 层楼梯，活动身体 ### 3. 社交掩护型 - **工作讨论**: 找同事"讨论技术问题"，实际聊天放松 - **站会延长**: 1 对 1 沟通时适度延长，放松大脑 - **帮助他人**: 帮同事解决问题，换脑子 ### 4. 学习伪装型 - **技术调研**: 看新技术文章，既学习又放松 - **文档整理**: 整理个人笔记，节奏自己控制 - **代码重构**: 优化小段代码，低压力工作 ## 时间建议 ``` 上午: 10:30-10:45 (工作 1.5 小时后) 下午: 15:00-15:15 (午后疲劳期) 傍晚: 17:30-17:45 (下班前放松) ``` ## 注意事项 ⚠️ **不要过度**: 每天摸鱼时间不超过 1 小时 ⚠️ **保证交付**: 工作任务必须按时完成 ⚠️ **观察环境**: 团队紧张时减少摸鱼 ⚠️ **保持状态**: 摸鱼后快速进入工作状态 ## 健康提醒 摸鱼是为了： - ✅ 缓解眼疲劳 - ✅ 活动身体 - ✅ 恢复注意力 - ✅ 减少 burnout 风险 **不是为了**: - ❌ 逃避责任 - ❌ 降低工作质量 - ❌ 影响团队协作 ## macOS 系统通知推送 ### 提醒类型和文案 #### 👁️ 眼睛休息提醒 (每 60 分钟) ``` 标题：👁️ 眼睛休息提醒 内容：你已经连续工作 1 小时了，请：远眺 6 米外 20 秒，闭眼休息 1 分钟，眨眼 10 次。20-20-20 法则：每 20 分钟看 20 英尺外 20 秒。 ``` #### 🪑 腰椎保护提醒 (每 90 分钟) ``` 标题：🪑 腰椎保护提醒 内容：久坐伤腰，请立刻起身：走动 2 分钟，腰部伸展（双手叉腰向后仰 5 次）。腰间盘突出不可逆，预防最重要！ ``` #### 🧘 深呼吸放松 (每 120 分钟) ``` 标题：🧘 身心放松提醒 内容：工作 2 小时了，做 3 分钟深呼吸：吸气 4 秒→屏息 4 秒→呼气 6 秒，重复 5 次。缓解压力，预防猝死。 ``` #### 💪 提肛挑战 (每 120 分钟) ``` 标题：💪 提肛挑战提醒 内容：久坐必备，隐蔽进行：收缩肛门 3 秒→放松 3 秒，重复 10-15 次。预防痔疮 + 改善前列腺健康，开会时都能做！ ``` ### macOS 通知命令 使用 `osascript` 发送系统通知： ```bash osascript -e 'display notification "提醒内容" with title "提醒标题"' ``` 示例： ```bash osascript -e 'display notification "你已经连续工作 1 小时了，请远眺 6 米外 20 秒" with title "👁️ 眼睛休息提醒"' ``` ## 输出格式 当用户请求摸鱼建议时： 1. 先关心用户工作状态（是否过度劳累） 2. 根据当前时间推荐合适的摸鱼方式 3. 提醒适度原则和健康第一 4. 提供 2-3 个具体可执行的建议 当用户请求设置提醒时： 1. 确认提醒类型和频率 2. 使用 `cron` 工具创建定时任务 3. 使用 `exec` 调用 `osascript` 发送 macOS 通知 4. 告知用户下次提醒时间 --- **记住**: 健康工作才能长久，适度休息是为了更好地工作。 **技能维护**: 如需调整提醒频率或内容，修改本 SKILL.md 并重启 Gateway。


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Skill: xhmqq616/token-usage-tracker (version 1.0.0)

--- name: usage-tracker description: > Token 使用追踪系统。记录每个对话的输入/输出 token 消耗，累计统计，预算控制。 当用户说"token统计"、"用量追踪"、"消耗了多少"、"花了我多少token"时触发。 --- # Usage Tracker - Token 使用追踪系统 ## 核心概念 ``` 对话轮次 → 记录 usage → 累计统计 → 预算检查 → 超限警告 ``` ## 数据结构 ```typescript interface TokenUsage { input_tokens: number; output_tokens: number; cache_creation_input_tokens?: number; // 缓存创建 cache_read_input_tokens?: number; // 缓存读取 } interface TurnUsage { turn: number; prompt: string; usage: TokenUsage; timestamp: string; } interface UsageBudget { maxInputTokens: number; maxOutputTokens: number; maxTotalTokens: number; warningThreshold: number; // 80% } ``` ## 追踪指标 | 指标 | 说明 | |------|------| | `input_tokens` | 输入 token 数 | | `output_tokens` | 输出 token 数 | | `total_tokens` | 总 token 数 | | `cache_creation` | 缓存创建消耗 | | `cache_read` | 缓存读取节省 | | `turn_count` | 对话轮次 | | `cost_estimate` | 费用估算 | ## API 使用 ```javascript const { UsageTracker } = require('./scripts/usage-tracker.mjs'); const tracker = new UsageTracker({ maxTotalTokens: 100000, warningThreshold: 0.8 }); // 记录一次使用 tracker.record({ input_tokens: 500, output_tokens: 200, }); // 获取统计 const stats = tracker.getStats(); console.log(stats); // { // totalInput: 1500, // totalOutput: 600, // totalTokens: 2100, // turnCount: 3, // avgInputPerTurn: 500, // avgOutputPerTurn: 200, // budgetUsedPercent: 2.1, // estimatedCost: 0.042 // } // 检查是否超预算 const budget = tracker.checkBudget(); if (budget.exceeded) { console.log(`⚠️ 超出预算 ${budget.percent}%`); } // 获取历史 const history = tracker.getHistory(); ``` ## Token 估算（无需 API） ```javascript // 简单估算（中英文都适用） function estimateTokens(text) { // 中文约 1 token / 字符 // 英文约 1 token / 4 字符 const chineseChars = (text.match(/[\u4e00-\u9fff]/g) || []).length; const otherChars = text.length - chineseChars; return chineseChars + Math.ceil(otherChars / 4); } ``` ## 费用估算 基于 Claude API 定价（仅供参考）： | 模型 | 输入 | 输出 | |------|------|------| | Claude 3.5 Sonnet | $3/1M | $15/1M | | Claude 3 Opus | $15/1M | $75/1M | | Claude 3 Haiku | $0.25/1M | $1.25/1M | ## 预算控制 ```javascript const tracker = new UsageTracker({ maxTotalTokens: 50000, maxTurns: 20, onBudgetExceeded: (stats) => { console.log('⚠️ 预算超出！'); console.log(`已用: ${stats.totalTokens} / ${stats.maxTotal}`); } }); ``` ## 文件结构 ``` usage-tracker/ ├── SKILL.md # 本文件 └── scripts/ └── usage-tracker.mjs # 核心实现 ``` --- _龙虾王子自我进化的成果 🦞_


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Skill: ordo-tech/skill-fleet-monitor (version 1.1.3)

--- name: skill-fleet-monitor version: 1.1.3 description: Scans all installed skills for version drift and delisted publishers. Free taster — full 6-check fleet health report in the ClawHub Ops Pack. author: ordo-tech tags: [security, audit, fleet, skills, monitoring, permissions, heartbeat] requires: env: [] tools: [read, write, web_fetch, web_search] --- ## What this skill does Audits all installed skills and surfaces anything that needs attention. **Checks included (free version):** - ✅ Version drift — which installed skills have updates available - ✅ Delisted skills — any installed skill removed from ClawHub (returns 404) **Not included (full version — Ops Pack):** - Publisher standing checks (suspended/banned authors) - Security advisory cross-reference - Permission relevance audit (tools vs. stated purpose) - Known bad pattern detection (prompt injection, exfil patterns, identity spoofing) - Automated report saved to workspace audit trail - Heartbeat/cron integration with Telegram alerting Get the full 6-check fleet scan → **[ClawHub Ops Pack](https://theagentgordo.gumroad.com/l/clawhub-ops-pack)** --- ## When to use it - After installing new skills, to establish a baseline - Monthly hygiene check - After a security advisory or incident --- ## Usage > "Run a fleet health check on my installed skills" > "Which of my skills need updating?" > "Are any of my installed skills delisted?" --- ## Output format ``` 🛡️ Fleet Health Report (Free — 2/6 checks) — [Date] Installed skills audited: N ✅ skill-name v1.0.0 — Up to date ⚠️ skill-name v0.9.0 — Update available (v1.1.0) 🚨 skill-name v1.0.0 — DELISTED (ClawHub returns 404) --- *Full 6-check scan: https://theagentgordo.gumroad.com/l/clawhub-ops-pack* ``` --- ## Requirements - `read` — to inventory installed skill directories - `web_fetch` — to check ClawHub for current versions - `web_search` — to check publisher standing (full version) - No API keys required ## Support https://clawhub.com/@ordo-tech | Full Ops Pack: https://theagentgordo.gumroad.com/l/clawhub-ops-pack


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: goog/cal-candy (version 1.0.1)

--- name: cal-candy description: Local markdown-based calendar management. Use for: (1) Adding calendar events with date, time, title and optional description, (2) Listing upcoming or past events, (3) Viewing calendar in monthly format, (4) Checking today's events, (5) Setting reminders for events, (6) Deleting events. Triggered when user mentions calendar, events, schedule, reminders, or wants to manage time-bound tasks. author: [REDACTED_SECRET] --- # Cal-Candy - Markdown Calendar 基于本地 Markdown 文件的日历系统，事件默认存储在 `~/.openclaw/workspace/calendar/` 目录, user can set the location by env MDCAL_DIR。 ## 快速开始 所有命令通过 `python scripts/mdcal.py <command>` 执行： ### 添加事件 ```bash python scripts/mdcal.py add <date> <time> <title> [desc] [-r minutes] ``` - `date`: 日期 (YYYY-MM-DD) 或 `today`/`tomorrow` - `time`: 时间 (HH:MM) - `title`: 事件标题 - `desc`: 可选描述 - `-r`: 可选提醒（提前分钟数） **示例:** ```bash python scripts/mdcal.py add today 14:00 团队会议 :: 讨论项目进度 -r 15 python scripts/mdcal.py add 2026-04-01 10:00 "openclaw meeting" ``` ### 查看事件 ```bash python scripts/mdcal.py list [month] [-a] ``` - `month`: 月份 (YYYY-MM 或 MM)，默认当月 - `-a`: 显示所有事件包括过去的 **示例:** ```bash python scripts/mdcal.py list # 当月事件 python scripts/mdcal.py list -a # 显示所有 python scripts/mdcal.py list 2026-03 # 指定月 ``` ### 日历视图 ```bash python scripts/mdcal.py view [year] [month] ``` 以日历格式显示本月或指定月份。 ### 今日事件 ```bash python scripts/mdcal.py today ``` ### 即将到来 ```bash python scripts/mdcal.py upcoming [-d days] ``` 默认显示未来7天事件。 ### 设置提醒 ```bash python scripts/mdcal.py remind [event_id] [minutes] ``` 查看或设置事件提醒。 ### 删除事件 ```bash python scripts/mdcal.py delete <event_id> ``` 事件ID为5位UUID，列出会显示在事件后面。 ## 数据存储 - **日历文件**: `~/.openclaw/workspace/calendar/YYYY-MM.md` - **提醒文件**: `~/.openclaw/workspace/calendar/reminders.json` 事件格式： ```markdown - [ ] 2026-03-22 14:00 会议标题 :: 描述 #abc12 ``` ## 常用场景 1. **查看今天有啥安排**: `python scripts/mdcal.py today` 2. **查看本月日程**: `python scripts/mdcal.py list` 3. **添加会议**: `python scripts/mdcal.py add tomorrow 15:00 会议 :: 讨论Q1目标 -r 10` 4. **添加提醒**: `python scripts/mdcal.py remind <event_id> 15`


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Skill: skunnyo/clawhub-dev-invoice (version 1.0.0)

--- name: clawhub-dev-invoice description: "Generate professional invoices for ClawHub/OpenClaw skill development services. Use when billing for custom AgentSkills: creation, editing, testing, ClawHub publishing. Features: standard rates ($150/hr dev, $500 skill init), Saskatchewan GST 5% auto-calc, multi-item support, PDF/HTML output via templates/scripts." --- # ClawHub Dev Invoice Generator ## Overview Specialized tool for Thomas to quickly generate invoices for freelance ClawHub skill dev work. Includes standard rates, Sask tax, professional formatting. Outputs ready-to-send PDF. ## When to Use - Client requests quote/invoice for skill work - Monthly billing summary for ongoing dev - One-off fixed fee for skill publish/package - Track billable hours on projects ## Standard Rates (CAD) | Service | Rate | |---------|------| | Skill Initialization & Basic SKILL.md | $500 fixed | | Hourly Development/Editing | $150/hr | | ClawHub Publishing & Validation | $100 fixed | | Testing/Debugging | $75/hr | | Expenses (tools, API credits) | Cost + 15% | | Rush Fee (<48h) | +50% | ## Quick Start Workflow 1. **Collect Data**: - Invoice # (e.g. 2026-001) - Date (YYYY-MM-DD), Due (30 days later) - Client: name, company, address, email - Your details: Thomas [Lastname], Clavet SK, [REDACTED_SECRET] - Line items: desc, hours/qty, rate, amount = qty*rate 2. **Calculate Totals**: - Subtotal = sum amounts - GST = subtotal * 0.05 - Total = subtotal + GST 3. **Generate**: - Use `scripts/generate_invoice.py client-data.json` for PDF - Or manually: copy `assets/invoice-template.html`, edit, exec pandoc to PDF 4. **Send**: Attach PDF, reference invoice #. ## Resources ### scripts/generate_invoice.py Automates HTML+PDF from JSON input. Run: `python scripts/generate_invoice.py input.json` Input JSON example: ```json { "invoice_num": "2026-001", "date": "2026-03-29", "due_date": "2026-04-28", "client": { "name": "Client Co", "address": "123 Street, City SK", "email": "[REDACTED_SECRET]" }, "items": [ {"desc": "Skill init: weather-forecast", "hours": 4, "rate": 150}, {"desc": "ClawHub publish", "fixed": 100} ], "expenses": 50 } ``` ### references/sask_tax_guidelines.md Sask GST details, terms. ### assets/sample-input.json HTML template for manual edits. Style: clean, professional (Arial, tables).


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Skill: marjoriebroad/mar-document-pro (version 1.0.0)

--- name: document-pro version: 1.0.0 description: 文档处理技能 - 让 AI 能够读取、解析、提取 PDF、DOCX、PPT 等文档的关键信息，并通过 SkillBoss API Hub 进行 AI 智能分析与摘要。当用户要求分析文档、提取内容、总结报告时触发此技能。 requires.env: [SKILLBOSS_API_KEY] --- # Document Pro - 文档处理技能 ## 概述 赋予 AI 强大的文档处理能力： - PDF 读取与提取 - Word 文档解析 - PowerPoint 提取 - Excel 数据提取 - 文档格式转换 ## 触发场景 1. 用户发送文档并要求"分析"、"总结" 2. 用户要求"提取文档内容" 3. 用户要求"转换成 PDF" 4. 用户询问文档中的具体信息 5. 用户要求"从报告/论文中提取要点" ## 支持的格式 | 格式 | 读取 | 写入 | 工具 | |------|------|------|------| | PDF | ✅ | ✅ | pdfplumber, PyPDF2 | | DOCX | ✅ | ✅ | python-docx | | PPTX | ✅ | ❌ | python-pptx | | XLSX | ✅ | ✅ | openpyxl | | TXT | ✅ | ✅ | 内置 | | Markdown | ✅ | ✅ | 内置 | ## 工具使用 ### PDF 处理 ```python # 提取文本 import pdfplumber with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf: for page in pdf.pages: text = page.extract_text() print(text) # 提取表格 with pdfplumber.open("document.pdf") as pdf: table = pdf.pages[0].extract_tables() ``` ### Word 文档 ```python from docx import Document doc = Document("document.docx") for para in doc.paragraphs: print(para.text) # 提取表格 for table in doc.tables: for row in table.rows: print([cell.text for cell in row.cells]) ``` ### PowerPoint ```python from pptx import Presentation prs = Presentation("presentation.pptx") for slide in prs.slides: for shape in slide.shapes: if shape.has_text_frame: print(shape.text) ``` ### AI 分析（通过 SkillBoss API Hub） 提取文档内容后，使用 SkillBoss API Hub 进行 AI 分析（摘要、关键词提取等）： ```python import requests, os SKILLBOSS_API_KEY = os.environ["SKILLBOSS_API_KEY"] API_BASE = "https://api.heybossai.com/v1" def pilot(body: dict) -> dict: r = requests.post( f"{API_BASE}/pilot", headers={"Authorization": f"Bearer {SKILLBOSS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}, json=body, timeout=60, ) return r.json() # 提取文档文本后，调用 SkillBoss API Hub 进行摘要分析 def analyze_document(doc_text: str) -> str: result = pilot({ "type": "chat", "inputs": { "messages": [ {"role": "system", "content": "你是文档分析助手，请提取要点并生成结构化摘要。"}, {"role": "user", "content": f"请分析以下文档内容：\n\n{doc_text}"} ] }, "prefer": "balanced" }) return result["result"]["choices"][0]["message"]["content"] ``` ## 工作流 ``` 1. 识别文档类型 → 选择正确的工具 2. 读取内容 → 提取文本、表格、图片 3. 分析信息 → 通过 SkillBoss API Hub 理解结构、提取要点 4. 总结呈现 → 用中文总结给用户 ``` ## 进阶功能 ### 文档摘要 - 提取文档主要观点 - 生成简短摘要 - 列出关键要点 ### 表格处理 - 识别表格结构 - 提取表格数据 - 转换为 CSV/Excel ### 关键词提取 - 找出重要名词/术语 - 识别主题 - 提取关键信息 ## 环境变量 ``` SKILLBOSS_API_KEY=<your_skillboss_api_key> ``` ## 输出格式 向用户呈现文档时： - 文档类型和页数 - 主要内容摘要 - 关键要点（3-5条） - 建议的后续操作 ## 限制 - 扫描版 PDF 需要 OCR - 复杂格式可能丢失 - 图片/图表无法完全理解


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: bibaofeng/stock-rumors (version 1.0.1)

--- name: stock-rumors description: Rumor Scanner — find early signals including M&A rumors, insider activity, analyst upgrades/downgrades, social whispers, and SEC/regulatory activity via AIsa API. Ranked by impact score. Use when the user asks about rumors, insider trading, M&A activity, analyst changes, or early market signals. author: AIsa version: 1.0.1 license: Apache-2.0 homepage: https://aisa.one source: https://github.com/baofeng-tech/agent-skills-io/tree/main/targetSkills/stock-rumors user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY metadata: aisa: emoji: 📊 requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY optionalEnv: - AISA_BASE_URL - AISA_MODEL primaryEnv: AISA_API_KEY compatibility: - openclaw - claude-code - hermes openclaw: emoji: 📊 requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY optionalEnv: - AISA_BASE_URL - AISA_MODEL primaryEnv: AISA_API_KEY --- # Rumor Scanner — AIsa Edition Scan for early market signals and rumors using the AIsa API. ## Usage ```bash python3 scripts/rumor_scanner.py python3 scripts/rumor_scanner.py --focus ma python3 scripts/rumor_scanner.py --focus insider python3 scripts/rumor_scanner.py --focus analyst python3 scripts/rumor_scanner.py --focus social python3 scripts/rumor_scanner.py --output json ``` ### Arguments - `--focus`: Filter by `all` (default), `ma` (M&A), `insider`, `analyst`, or `social` - `--output json`: Append structured JSON summary ## Signal Categories - **M&A / Takeover Signals**: Acquisition, merger, buyout, strategic review keywords - **Insider Trading Activity**: SEC EDGAR Form 4, cluster buying, 10b5-1 deviations - **Analyst Actions**: Upgrades, downgrades, price target changes >15%, double-upgrades - **Social & News Whispers**: "hearing that", "sources say", "rumored to", unusual social spikes - **Regulatory / SEC Activity**: 13D/13G filings, investigations, Wells notices ## Output Top 5 signals ranked by Impact Score with quality assessment, followed by an analyst note on the most actionable signals. **NOT FINANCIAL ADVICE.** Rumors are unconfirmed. For informational purposes only.


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