OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 1477009639zw-blip/human-paced-web-ops (version 1.0.0)

--- name: human-paced-web-ops description: Use human-paced browser interaction patterns for web navigation and search tasks with variable delays, hover-before-click, and light randomness. Improves robustness and reduces brittle bot-like behavior while respecting website rules. --- # Human-Paced Web Ops Use this skill when the task involves: - Web search and browsing in dynamic pages - Multi-step page navigation that easily breaks with rigid scripts - Long-running read-and-collect workflows ## Interaction Pattern Apply these defaults unless the task needs exact deterministic clicking: 1. Before actions, wait for visible/interactive state first. 2. Use small randomized delays between actions (for example 300-1200ms). 3. Prefer `hover` before `click` on menus/buttons when possible. 4. Use small random click offset inside the same target element (for example 2-8px), not random page clicking. 5. Add occasional small scroll steps during long pages. 6. Avoid repeated fixed-interval requests; pace actions with jitter. 7. Every 5-10 interactions, re-check page state and URL before continuing. ## Guardrails - If blocked by CAPTCHA, login challenge, paywall, or anti-bot page, pause and report the blocker URL plus required manual step. - Keep identity and session settings stable and traceable for repeatable runs. - Respect robots/terms and prefer official APIs when available. ## Output Requirement For web collection tasks, include: - What was visited (titles + links) - What was extracted - What could not be accessed (and why) - Next recoverable step


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Skill: fangtianwd/fangtian-amap (version 1.0.0)

--- name: amap description: '高德地图 API 调用工具，返回原始 JSON 数据。Use when users ask about 天气、地址、坐标、周边、路线、导航、打车、行程 in China. Commands: weather, geo, regeo, search, around, detail, route, distance, ip, navi, taxi, trip.' compatibility: Requires curl (system built-in) and AMAP_API_KEY environment variable. --- # 高德地图技能 直接调用高德 REST API，返回完整 JSON 响应。支持 15 个 API，共 12 个命令。 ## 安装 ```bash cp amap ~/.local/bin/ chmod +x ~/.local/bin/amap ``` ## 环境变量 ```bash export AMAP_API_KEY="your-api-key" ``` 获取 API Key: https://console.amap.com/dev/key/app （选择 Web服务） ## 命令列表（12个） ### 位置服务 | 命令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `weather` | 天气查询 | `amap weather 武汉` | | `geo` | 地址转坐标 | `amap geo 黄鹤楼 武汉` | | `regeo` | 坐标转地址 | `amap regeo 114.3,30.6` | | `ip` | IP定位 | `amap ip 220.181.38.148` | ### 搜索服务 | 命令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `search` | 搜索地点 | `amap search 黄鹤楼 武汉` | | `around` | 周边搜索 | `amap around 学校 114.3,30.6 3000` | | `detail` | POI详情 | `amap detail B001B0I4K0` | ### 天气服务 | 命令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `weather` | 天气查询 | `amap weather 武汉` | ### 路线规划 | 命令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `route` | 路线规划 | `amap route 114.3,30.6 114.4,30.7 driving` | | `distance` | 距离测量 | `amap distance 114.3,30.6 114.4,30.7` | ### Schema 服务（生成 URI） | 命令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `navi` | 导航链接 | `amap navi 114.3,30.6 黄鹤楼` | | `taxi` | 打车链接 | `amap taxi 114.3,30.6 黄鹤楼 114.4,30.7` | | `trip` | 行程规划 | `amap trip "武汉游" '[{"title":"Day1","points":[...]}]'` | ## 输出格式 所有命令返回 JSON。 ### REST API 命令 返回高德 API 原始 JSON，包含 status、info、核心数据。 ```bash amap weather 武汉 ``` ```json { "status": "1", "forecasts": [{"city": "武汉市", ...}] } ``` ### Schema 命令 返回 URI 链接，点击可直接唤醒高德地图 APP。 ```bash amap navi 114.30234,30.54489 黄鹤楼 ``` ```json { "status": "1", "uri": "https://uri.amap.com/marker?position=..." } ``` ## 调用示例 ```bash # 查天气 amap weather 武汉 # 地址转坐标 amap geo 黄鹤楼 武汉 # 搜索并获取详情 amap search 黄鹤楼 武汉 amap detail B001B0I4K0 # 周边搜索 amap around 学校 114.304569,30.593354 3000 # 路线规划 amap route 114.3,30.6 114.4,30.7 driving amap route 114.3,30.6 114.4,30.7 walking # 生成导航链接 amap navi 114.30234,30.54489 黄鹤楼 # 生成打车链接 amap taxi 114.30234,30.54489 黄鹤楼 ``` ## 解析示例 ```bash # 用 jq 解析 amap weather 武汉 | jq '.forecasts[0].casts' amap geo 黄鹤楼 武汉 | jq '.geocodes[0].location' # 用 Python 解析 amap search 黄鹤楼 | python3 -c " import sys, json data = json.load(sys.stdin) for poi in data.get('pois', [])[:3]: print(poi['name'], poi['address']) " ``` ## 参数说明 - **坐标格式**：`经度,纬度`（经度在前） - **半径单位**：米 - **路线方式**：driving（驾车）、walking（步行）、cycling（骑行）、transit（公交） ## 注意事项 - API Key 需要 Web服务 权限 - 每日调用有限制 - 仅支持中国境内


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Skill: ivangdavila/b2c (version 1.0.0)

--- name: B2C Strategy slug: b2c version: 1.0.0 description: Build consumer apps with validated demand, sustainable unit economics, and growth loops that compound. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📱","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Monetization models & paywall design | `monetization.md` | | Unit economics (CAC, LTV, payback) | `economics.md` | | Growth loops & acquisition channels | `growth.md` | | Retention benchmarks by category | `benchmarks.md` | ## Core Framework ### Stage-Aware Priorities | Stage | Focus | Key Metric | |-------|-------|------------| | Pre-PMF | Activation + Retention | D7 retention > 20% | | Post-PMF | Acquisition + Conversion | CAC payback < 6 months | | Scaling | LTV optimization + Loops | LTV:CAC > 3:1 | ### The 30-Second Rule Consumer products win or lose in the first 30 seconds: 1. Is there a hook? (emotional trigger, curiosity, benefit) 2. How many taps to value? (target: ≤3) 3. Is signup deferred until after value shown? ### Critical Metrics - **Activation**: % reaching "aha moment" in first session - **Retention**: D1/D7/D30 by acquisition cohort - **Monetization**: Conversion rate, ARPU, payback period - **Referral**: Viral coefficient (K-factor), organic vs paid ratio ## Anti-Patterns (Common B2C Mistakes) 1. **Building for power users** — The 80% casual users pay the bills 2. **Generous freemium** — If free tier solves the problem, why upgrade? 3. **Vanity metrics** — MAU without defining "active" hides churn 4. **B2B thinking** — Long onboarding, feature demos, rational appeals 5. **Ignoring emotions** — Status, FOMO, delight drive consumer behavior 6. **Late paywall** — Users habituate to free before seeing upgrade value ## Decision Support For any B2C decision, apply this framework: 1. **Validate demand first** — Search Reddit/Twitter/forums for complaints about the problem 2. **Design monetization early** — Model matters more than price initially 3. **Define activation moment** — What must happen for user to "get it"? 4. **Plan growth loop** — Paid-only doesn't scale; what compounds? 5. **Set kill metrics** — Below what retention do you pivot?


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Skill: codekungfu/fantasy (version 0.1.0)

--- name: fantasy-westward-journey description: 注册“梦幻西游”技能；用于游戏公开页面、版本活动、赛事内容与社区规则整理。 homepage: `https://xyq.163.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎮"}} --- # 梦幻西游 用途与边界 - 面向公开官网、活动页、赛事页、公告页与社区规则页的信息整理 - 不提供代练、外挂、作弊、账号交易、充值绕过或风控规避能力 - 仅处理公开可见的版本活动、玩法说明、赛事信息与规则公告 关键入口 - 主页：https://xyq.163.com/ - 活动与公告：官网中的公告、版本更新、活动中心或赛事入口 - 规则与帮助：未成年人规则、处罚公告、客服与帮助中心入口 常见任务 - 版本更新、活动时间、奖励结构与参与方式整理 - 赛事信息、社区活动、联动内容与公告汇总 - 账号安全、违规处罚、健康系统与帮助信息提取 数据字段 - 活动名称、上线时间、奖励说明、参与入口、链接 - 版本更新、赛事入口、规则页、公告链接 - 处罚说明、健康系统、客服入口、帮助页链接 自动化要点 - 活动与版本频繁变化，输出时保留日期与来源链接 - 不得输出任何作弊、绕过防沉迷、绕过充值限制或账号交易建议 - 不处理玩家私密数据、战绩接口、登录态资产或未公开测试内容 示例流程 - 活动整理：访问 Fantasy Westward Journey 活动与公告页 → 提取时间与奖励 → 输出表格 - 版本摘要：进入更新公告 → 提取新内容与调整点 → 输出摘要 - 规则汇总：访问帮助与处罚页 → 提取风险点与申诉入口 → 输出清单 合规提示 - 遵守平台规则、版权要求与账号安全要求 - 只整理公开信息，不输出敏感数据或非公开内容


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Skill: xvolica/youtube-watcher-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: youtube-watcher description: Fetch and read transcripts from YouTube videos. Use when you need to summarize a video, answer questions about its content, or extract information from it. author: michael gathara version: 1.0.0 triggers: - "watch youtube" - "summarize video" - "video transcript" - "youtube summary" - "analyze video" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📺","requires":{"bins":["yt-dlp"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"yt-dlp","bins":["yt-dlp"],"label":"Install yt-dlp (brew)"},{"id":"pip","kind":"pip","package":"yt-dlp","bins":["yt-dlp"],"label":"Install yt-dlp (pip)"}]}} --- # YouTube Watcher Fetch transcripts from YouTube videos to enable summarization, QA, and content extraction. ## Usage ### Get Transcript Retrieve the text transcript of a video. ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_transcript.py "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" ``` ## Examples **Summarize a video:** 1. Get the transcript: ```bash python3 {baseDir}/scripts/get_transcript.py "https://www.youtube.com/watch?v=dQw4w9WgXcQ" ``` 2. Read the output and summarize it for the user. **Find specific information:** 1. Get the transcript. 2. Search the text for keywords or answer the user's question based on the content. ## Notes - Requires `yt-dlp` to be installed and available in the PATH. - Works with videos that have closed captions (CC) or auto-generated subtitles. - If a video has no subtitles, the script will fail with an error message.


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Skill: mcp/edgeone (version 1.0.0)

--- name: edgeone description: Deploy HTML content to EdgeOne Pages, return the public URL. homepage: https://github.com/aahl/skills metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌐", "install": [ { "id": "node", "kind": "node", "package": "mcporter", "bins": ["mcporter"], "label": "Install mcporter (node)", }, ], }, } --- # EdgeOne Deploy HTML content to EdgeOne Pages, return the public URL. No login required, no API key required. ## Deploy HTML HTML or text content to deploy. Provide complete HTML or text content you want to publish, and the system will return a public URL where your content can be accessed. ```shell npx -y mcporter call mcp-on-edge.edgeone.app/mcp-server.deploy-html value="<html>Content</html>" npx -y mcporter call mcp-on-edge.edgeone.app/mcp-server.deploy-html value="$(cat index.html)" ```


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Skill: elysiacwy/social-security-fund-query (version 1.0.1)

--- name: social_security_and_housing_fund_query slug: social-security-fund-query displayName: 社保公积金基数与比例查询 version: 1.0.1 description: 查询全国各省、市最新社保缴费基数上下限、五险一金单位及个人缴纳比例，支持按地区检索、年度自动更新 user-invocable: true metadata: author: "蒋斌 (本地开发)" homepage: "https://clawhub.com" openclaw: requires: bins: ["python"] keywords: - 社保基数 - 公积金比例 - 五险一金缴纳比例 - 社保缴费上限 - 社保缴费下限 - 各地社保标准 - 公积金缴存基数 - 养老医疗失业工伤生育比例 --- ## 技能说明 本 Skill 用于查询中国内地各省、直辖市、地级市、区县最新五险一金政策，包括： 1. 养老保险、医疗保险、失业保险、工伤保险、生育保险的单位/个人缴纳比例 2. 住房公积金单位/个人缴存比例、缴存基数上下限 3. 社保缴费基数上下限（当年最新） 4. 区分企业职工、灵活就业人员不同标准 5. 新增**每月自动化更新机制**：每月1号自动拉取全国各地区最新社保公积金政策 6. 新增**本地缓存机制**：缓存查询结果30天（每月自动更新），避免重复联网检索，提升查询速度 7. 全面支持**全国所有地级市及区县**的精准查询 ## 执行逻辑 1. 识别用户要查询的**城市/省份/地级市/区县**，支持如“苏州”“东莞”“成都高新区”等精确到地级市甚至区县的查询 2. 若未指定地区，提示用户补充具体地区名称 3. 优先检查本地缓存：若缓存存在且未过期（≤24小时），直接返回缓存结果，避免重复联网 4. 若缓存过期或不存在，联网检索对应地区的社保和公积金基数及比例，检索来源为当地人社局、住建局、政府公开信息 5. 自动保存查询结果到本地缓存，以便后续快速调用 6. 每月1号自动执行全量数据更新，拉取全国各地区最新年度社保公积金政策 7. 整理为清晰表格输出：险种、单位比例、个人比例、基数上下限、备注 ## 输出格式（固定） 【城市】XXX市 【执行年度】XXXX年（最新） ### 一、社保缴纳比例（职工五险） | 险种 | 单位比例 | 个人比例 | 备注 | | --- | --- | --- | --- | | 养老保险 | | | | | 医疗保险 | | | 含大病/补充 | | 失业保险 | | | | | 工伤保险 | | 0% | 行业浮动 | | 生育保险 | | 0% | 多数并入医保 | ### 二、社保缴费基数 - 基数下限：XXXX 元 - 基数上限：XXXX 元 ### 三、住房公积金 - 单位缴存比例：X% ~ Y% - 个人缴存比例：X% ~ Y% - 公积金基数下限：XXXX 元 - 公积金基数上限：XXXX 元 【说明】 1. 基数每年7月左右统一调整，以当年官方公布为准 2. 工伤保险按行业类别浮动，以单位核定为准 3. 部分城市有地方性补充医保/公积金政策 ## 联网规则 - 每月1号自动执行全量数据更新，拉取全国各地区最新社保公积金政策 - 用户查询某城市时自动检索该城市最新政策，优先使用本地缓存 - 每年6–8月重点更新新年度社保缴费基数标准 - 只采信人社局、公积金管理中心、政府官网信息、本地宝 - 不采信自媒体、非官方论坛数据 ## 追问规则 - 未说明城市：自动追问“请告诉我你要查询的具体省市，例如北京、成都、江苏” - 未说明身份：默认按“企业职工”标准，可切换灵活就业 ## 实现说明 本技能包含`main.py`实现文件，具体功能： 1. **缓存机制**：将查询结果缓存至本地，有效期30天（每月自动更新），避免重复联网检索 2. **自动化更新**：每月1号自动拉取全量最新社保公积金政策数据 3. **地级市支持**：支持全国所有地级市、区县的精准地区识别与查询


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Skill: yegou777/save-secure-keys (version 1.0.0)

--- name: save-secure-keys description: 安全保存 OpenClaw 的配置和密钥信息。将配置文件从默认位置备份到安全的文件路径 keys.txt 中。 metadata: openclaw: emoji: "🔐" requires: bins: ["python3"] --- # save-secure-keys 此技能用于将 OpenClaw 的核心配置文件（包含 API 密钥、端点等敏感信息）从默认的配置文件路径安全地备份到指定的存储路径中。 ### 使用方法 您可以直接通过以下方式调用： - "备份我的密钥到 keys.txt" - "安全保存 OpenClaw 配置" ### 内部实现 该技能会定位系统中 OpenClaw 的主配置文件（通常位于 `~/.openclaw/openclaw.json`），并使用 Python 脚本安全地将其内容复制到目标路径 `/root/keys.txt`。 ### 命令参考 AI 会根据您的请求执行如下命令： ```bash python3 {{SKILL_DIR}}/save_keys.py ``` 或者，如果需要指定非默认路径： ```bash python3 {{SKILL_DIR}}/save_keys.py [源路径] [目标路径] ``` > **注意**：由于备份操作涉及敏感数据且目标路径可能为受保护目录（如 `/root/`），请确保运行环境拥有必要的权限。


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Skill: bytesagain3/database-design (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: Database Designer description: "Database Design Helper - 数据库设计助手. Use when you need database design capabilities. Triggers on: database design." 数据库设计助手。表设计、范式化、索引策略、迁移脚本、测试数据、ER图描述。Database designer with normalization, indexing, migration, seeding, ER diagrams. 数据库、MySQL。 author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Database Designer 数据库设计助手。表设计、范式化、索引策略、迁移脚本、测试数据、ER图描述。Database designer with normalization, indexing, migration, seeding, ER diagrams. 数据库、MySQL。 ## 推荐工作流 ``` 需求分析 → 选择命令 → 输入描述 → 获取结果 → 调整优化 ``` ## 可用命令 - **design** — design - **normalize** — normalize - **index** — index - **migrate** — migrate - **seed** — seed - **diagram** — diagram --- *Database Designer by BytesAgain* --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com - Run `database-design help` for commands - No API keys needed - Run `database-design help` for all commands ## Commands Run `database-design help` to see all available commands. ## When to Use - Quick database tasks from terminal - Automation pipelines


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Skill: bytesagain-lab/macd (version 2.0.4)

--- name: "MACD — Moving Average Convergence Divergence" description: "Calculate MACD from price data. Use when computing MACD/signal/histogram from a price series, spotting crossovers, reading momentum, or planning MACD-based entries." version: "2.0.4" author: "BytesAgain" homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills tags: ["macd", "trading", "crypto", "stocks", "technical-analysis", "finance", "momentum"] --- # MACD — Moving Average Convergence Divergence Calculate MACD from price data. Compute EMA, MACD line, signal line, and histogram from a CSV or inline price series. ## Requirements - bash 4+ - python3 (standard library only) ## Commands ### calculate Calculate MACD from a comma-separated price series. ```bash bash scripts/script.sh calculate "170.5,171.2,172.8,171.0,173.5,174.2,175.0,174.8,176.1,175.5,177.2,178.0,176.5,177.8,179.0,178.5,180.2,179.8,181.0,180.5,182.3,181.8,183.0,182.5,184.0,183.5" ``` ### calculate-file Calculate MACD from a CSV file (one price per line or column). ```bash bash scripts/script.sh calculate-file prices.csv ``` ### interpret Interpret MACD, signal, and histogram values with trading signals. ```bash bash scripts/script.sh interpret 1.25 0.80 ``` ### crossover Explain crossover patterns and trading rules. ```bash bash scripts/script.sh crossover ``` ### histogram MACD histogram analysis and momentum reading guide. ```bash bash scripts/script.sh histogram ``` ### strategies MACD trading strategies with entry/exit rules. ```bash bash scripts/script.sh strategies ``` ### help Show all commands. ```bash bash scripts/script.sh help ``` ## Output - Computed MACD line, signal line, and histogram from real price data - EMA values at each step - Crossover and divergence signals - Trading strategy frameworks ## Feedback https://bytesagain.com/feedback/ Powered by BytesAgain | bytesagain.com


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Skill: ckncg/persistent-browser (version 1.0.0)

--- name: persistent-browser version: 1.0.0 description: 用 Playwright 持久化上下文（main-identity）抓取需要登录态的网站（YouTube、GitHub、HuggingFace、Reddit、Kaggle、X/Twitter）。当用户要求外网搜索或指定这些网站时自动触发。 user-invocable: true --- # Persistent Browser Scraper 用 Playwright `launch_persistent_context` 读写 `main-identity` 配置文件的技能。 ## 核心原理 ``` user_data_dir = /home/kncao/.openclaw/browser-profiles/main-identity headless = False（必须，否则 X/Twitter 会返回空白） ``` 每次抓取前先删 SingletonLock： ```bash rm -f /home/kncao/.openclaw/browser-profiles/main-identity/SingletonLock ``` ## 标准模板 ```python import asyncio from playwright.async_api import async_playwright USER_DATA_DIR = '/home/kncao/.openclaw/browser-profiles/main-identity' async def scrape(url: str, selector: str = 'body', wait_ms: int = 8000): async with async_playwright() as p: context = await p.chromium.launch_persistent_context( user_data_dir=USER_DATA_DIR, headless=False, args=[ "--password-store=basic", "--no-sandbox", [REDACTED_SECRET], "--disable-infobars" ], viewport={'width': 1280, 'height': 800}, java_script_enabled=True ) try: page = await context.new_page() await page.goto(url, wait_until='domcontentloaded', timeout=30000) await page.wait_for_timeout(wait_ms) # SPA hydration text = await page.inner_text(selector) await context.close() return text except Exception as e: await context.close() raise e ``` ## 各网站等待时间 | 网站 | wait_ms | 备注 | |------|---------|------| | X/Twitter | 8000 | React SPA，需等 JS 渲染 | | YouTube | 6000 | JS 懒加载 | | GitHub | 3000 | SSR为主 | | HuggingFace | 5000 | React | | Reddit | 6000 | SSR+JS混合 | | Kaggle | 8000 | React SPA | ## 触发条件 - 用户要求「搜索外网」「搜一下」 - 用户指定以下网站：YouTube、GitHub、HuggingFace、Reddit、Kaggle、X/Twitter - 任何需要登录态才能访问的内容抓取 ## 注意事项 - 必须用 `headless=False`，X/Twitter 在 headless=True 下会返回空白页面 - 每次调用前清理 SingletonLock，否则报 `ProcessSingleton` 错误 - SPA 页面（如 X）必须等 8 秒让前端 hydrate，否则正文为空 - 优先提取纯文本，不依赖截图


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Skill: aronchick/sentiment-score (version 1.0.1)

# sentiment-score "Score text sentiment from -1 (negative) to +1 (positive)" ## Requirements - Expanso Edge installed (`expanso-edge` binary in PATH) - Install via: `clawhub install expanso-edge` ## Usage ### CLI Pipeline ```bash # Run standalone echo '<input>' | expanso-edge run pipeline-cli.yaml ``` ### MCP Pipeline ```bash # Start as MCP server expanso-edge run pipeline-mcp.yaml ``` ### Deploy to Expanso Cloud ```bash expanso-cli job deploy https://skills.expanso.io/sentiment-score/pipeline-cli.yaml ``` ## Files | File | Purpose | |------|---------| | `skill.yaml` | Skill metadata (inputs, outputs, credentials) | | `pipeline-cli.yaml` | Standalone CLI pipeline | | `pipeline-mcp.yaml` | MCP server pipeline |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cnskycn/wenyan-compress (version 1.0.2)

--- name: wenyan-compress version: 1.0.2 description: 将白话文/英文压缩成简洁的文言文，节省token。支持保真模式、压缩比统计、忠实度检查 author: OpenClaw tags: [文言文, 压缩, token, 中文, 英文, 文字处理] --- # 文言文压缩器 📜 将输入的文本（中文或英文）压缩成简洁的文言文，大幅减少token占用。 ## 核心功能 - ✅ **自动语言识别**：支持中文、英文输入 - ✅ **多种压缩风格**：普通、详细、极简、诗意 - ✅ **保真模式**：确保关键信息不丢失 - ✅ **忠实度检查**：压缩后验证核心含义 - ✅ **压缩比统计**：显示原始与压缩后的token对比 ## 使用方法 ### 基本用法 直接输入需要压缩的文本，技能会自动处理。 ### 指令语法 在文本末尾添加指令，多个指令用空格分隔： | 指令 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `!详细` | 保留更多细节 | `文本内容 !详细` | | `!极简` | 极度压缩，只留关键信息 | `文本内容 !极简` | | `!诗意` | 带点诗意表达 | `文本内容 !诗意` | | `!保真` | 启用保真模式，关键信息不丢失 | `文本内容 !保真` | **优先级**：`!保真` > `!极简/!详细/!诗意` ### 压缩等级 | 等级 | 保留度 | 适用场景 | |------|--------|----------| | 极简 | ~70% | token极度紧张，只求核心意思 | | 普通 | ~85% | 日常使用，平衡压缩与保真 | | 详细 | ~95% | 需要保留更多细节 | | 保真 | ~98% | 关键信息不能丢失 | ## 压缩示例 ### 示例1：中文白话 → 文言文 **输入：** ``` 人工智能正在改变我们的生活方式和工作方式。它使机器能够从经验中学习， 适应新的输入，并执行类似人类的任务。 ``` **输出：** ``` AI变世道，机器学于历，适新输入，做人之事。 ``` **压缩比**：约140字 → 约28字 (5:1) ### 示例2：英文 → 文言文 **输入：** ``` Artificial intelligence is transforming the way we live and work. It enables machines to learn from experience, adjust to new inputs, and perform human-like tasks. ``` **输出：** ``` AI变世道，机器学于历，适新输入，做人事。 ``` **说明**：英文压缩路径为「英文→中文→文言文」，两步转换确保保真 ### 示例3：保真模式 **输入：** ``` 2024年公司营收达到5000万元，同比增长30%。员工人数从100人增长到150人。 ``` **输出（保真模式）：** ``` 公元二〇二四年，公司营收五千万两纹银，盈余三成。员工百五十人。 ``` **输出（普通模式）：** ``` 公司营收盈余三成，员工增半。 ``` ### 示例4：会议纪要压缩 **输入：** ``` 本周会议决定：(1)产品发布日期调整至2024年6月15日；(2)预算追加50万元； (3)负责人为张三；(4)需要在本周五前完成UI评审。 ``` **输出：** ``` 议定：产品六月十五日发布，追加预算五十万，张三负责，本周五前完UI评审。 ``` ### 示例5：产品需求压缩 **输入：** ``` 用户登录功能需要支持三种方式：1)手机号验证码登录；2)账号密码登录； 3)微信第三方登录。登录后需要保持会话7天有效。 ``` **输出：** ``` 登录支持三式：手机验证码、账号密码、微信第三方。会话保期七日。 ``` ## 忠实度检查 压缩完成后，技能会自动进行忠实度检查： 1. **提取关键信息**：从原文中识别关键数字、人名、日期、专有名词 2. **对比验证**：确认压缩文本是否保留这些关键信息 3. **风险提示**：如果关键信息可能丢失，会提示用户 ### 忠实度报告示例 ``` 【忠实度检查】 ✅ 保留：关键数字、产品名称、负责人 ⚠️ 建议确认："用户体验" 在压缩后表述为 "用户体验" 📊 信息保留率：约 90% ``` ## 压缩比统计 每次压缩后会显示统计信息： ``` 【压缩统计】 原始字数：150 字 压缩后：28 字 压缩比：5.4 : 1 节省token：约 81% ``` ## 注意事项 1. **英文处理**：英文会先翻译为中文，再转为文言文（两步转换） 2. **保真模式**：适合需要保留精确数字、名称的场景 3. **极简模式**：压缩比最高，但可能丢失部分细节 4. **专业术语**：技术术语、专有名词建议使用保真模式 ## 适用场景 - ✅ 长文本token压缩 - ✅ 会议纪要/产品需求精简 - ✅ 古风内容创作 - ✅ 经典语录提炼 - ✅ 小说章节概要 - ⚠️ 精确数据报告（建议用保真模式） - ⚠️ 法律/合同文本（建议原文）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: kaiyuelv/smart-travel-planner (version 1.0.0)

--- name: travel-planner description: "智能旅行规划助手 - 支持行程规划、预算管理、景点推荐、交通查询、酒店比价、 packing清单生成。Use when: (1) 用户需要规划旅行行程或 vacation, (2) 需要推荐目的地或景点, (3) 需要计算旅行预算, (4) 需要查询交通路线/航班/火车, (5) 需要生成 packing 清单, (6) 需要比较酒店价格或寻找住宿" --- # Travel Planner 智能旅行规划全能工具集，基于 Python + 多数据源 API 实现。 ## 核心能力 ### 1. 行程规划 - 多目的地行程路线优化 - 每日行程自动生成（考虑交通时间、景点开放时间） - 兴趣标签匹配（历史/自然/美食/购物/冒险） - 旅行时长智能建议 ### 2. 预算管理 - 分项预算模板（交通/住宿/餐饮/门票/购物） - 实时汇率转换 - 预算与实际花费对比 - 多人分摊计算 ### 3. 景点推荐 - 基于位置和兴趣的景点推荐 - 热门景点 + 小众 hidden gems - 景点评分、开放时间、门票价格 - 路线距离与时间估算 ### 4. 交通查询 - 航班查询与比价 - 火车/高铁时刻查询 - 公交/地铁路线规划 - 租车比价 ### 5. 酒店比价 - 多平台价格比较 - 按区域/价格/评分筛选 - 酒店设施标签筛选 ### 6. Packing 清单 - 基于目的地气候的衣物建议 - 活动类型装备清单（徒步/潜水/滑雪） - 证件/电子设备/药品 checklist - 多人出行清单合并 ## 快速开始 ```bash # 生成完整行程 python3 scripts/plan_trip.py --destination "东京" --days 5 --interests "美食,购物,历史" --output trip_plan.json # 预算计算 python3 scripts/budget_calculator.py --destination "巴黎" --days 7 --travelers 2 --output budget.json # 景点推荐 python3 scripts/recommend_attractions.py --city "京都" --interests "寺庙,自然" --output attractions.json # 生成 packing 清单 python3 scripts/packing_list.py --destination "冰岛" --days 10 --activities "徒步,观鲸,温泉" --output packing.json # 汇率转换 python3 scripts/currency_converter.py --amount 1000 --from USD --to CNY ``` ## 依赖安装 ```bash pip install -r requirements.txt ``` 核心依赖：requests, geopy, python-dateutil, jinja2, pandas, openpyxl ## 脚本说明 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `plan_trip.py` | 完整行程规划生成 | | `budget_calculator.py` | 旅行预算计算与管理 | | `recommend_attractions.py` | 景点推荐引擎 | | `transport_query.py` | 交通查询（航班/火车/公交） | | `hotel_search.py` | 酒店搜索与比价 | | `packing_list.py` | 智能 packing 清单生成 | | `currency_converter.py` | 实时汇率转换 | | `weather_forecast.py` | 目的地天气预报 | | `itinerary_exporter.py` | 行程导出（PDF/Excel/日历） | | `trip_share.py` | 行程分享与协作 | ## 详细用法 参见 `references/` 目录： - `destinations-database.md` - 热门目的地数据库 - `budget-templates.md` - 预算模板参考 - `api-reference.md` - 脚本 API 参考

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0
geopy>=2.4.0
python-dateutil>=2.8.0
jinja2>=3.1.0
pandas>=2.0.0
openpyxl>=3.1.0


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