OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: sunshine-del-ux/docker-compose-generator (version 1.0.1)

--- name: docker-compose-generator description: 生成 Docker Compose 配置，支持 MySQL, PostgreSQL, Redis, MongoDB, Elasticsearch 等常用服务。 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🐙","requires":{},"primaryEnv":""}} --- # Docker Compose Generator 生成 Docker Compose 配置，快速搭建开发环境。 ## 支持的服务 - MySQL - PostgreSQL - Redis - MongoDB - Elasticsearch - RabbitMQ - Nginx - Node.js ## 使用方法 ```bash docker-compose-generator --db mysql --cache redis docker-compose-generator full-stack ``` ## 功能 - 一键生成 docker-compose.yml - 网络配置 - 数据持久化 - 环境变量模板

path: _meta.json
content: {
  "schema_version": "1",
  "name": "docker-compose-generator",
  "version": "1.0.0",
  "description": "生成 Docker Compose 配置",
  "author": {"name": "Sunshine-del-ux"},
  "keywords": ["docker", "docker-compose", "devops", "generator"],
  "license": "MIT"
}


path: docker-compose-generator.sh
content: #!/bin/bash
SERVICES="${1:-mysql redis}"
OUTPUT="${2:-docker-compose.yml}"

cat > "$OUTPUT" << 'YML'
version: '3.8'

services:
  mysql:
    image: mysql:8
    environment:
      MYSQL_ROOT_PASSWORD: root
      MYSQL_DATABASE: app
    ports:
      - "3306:3306"
    volumes:
      - mysql_data:/var/lib/mysql

  redis:
    image: redis:7-alpine
    ports:
      - "6379:6379"

volumes:
  mysql_data:
YML

echo "✅ Docker Compose generated: $OUTPUT"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: agistack/team (version 1.0.0)

--- name: team description: > The Autonomous Orchestration Framework (AOF). Defining the hierarchy, collaboration logic, and reward distribution for human-agent hybrid organizations and task-force swarms. --- # TEAM: The Architecture of Collective Intelligence ## I. The Multi-Agent Paradigm The era of the "solitary agent" is over. **Team** is the structural engine for scaling intelligence. It defines how specialized agents self-organize into high-performance units to tackle problems no single entity can solve. ## II. Orchestration Primitives ```TEAM_ENGINE = { "role_allocation": "Dynamic assignment of tasks based on agent capability matrices", "conflict_resol": "Game-theoretic arbitration of inter-agent logic disputes", "reward_routing": "Autonomous distribution of resources and credits based on contribution", "swarm_cohesion": "Maintaining collective intent alignment across the entire unit" }``` ## III. Operational Lifecycle 1. **Formation**: Scoping the task and recruiting the optimal agentic mix. 2. **Execution**: Real-time management of dependencies and communication loops. 3. **Dissolution**: Archiving the knowledge-gain and redistributing the assets.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jikeapi-cn/jike-cookbook-query (version 1.0.0)

--- name: jike-cookbook-query description: 菜谱查询。支持食材列表查询、菜谱搜索、菜谱详情和随机菜谱，返回菜名、分类、耗时、口味、烹饪方式、主料辅料和做法步骤。适用场景：用户说“搜一下西红柿炒鸡蛋菜谱”“随机推荐几个菜”“查菜谱 ID 6 的做法”“鸡蛋相关食材信息”等。数据由即刻数据（jikeapi.cn）开放接口提供。 homepage: https://www.jikeapi.cn/ metadata: {"openclaw":{"emoji":"🍳","requires":{"bins":["python3"],"env":["JIKE_COOKBOOK_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_COOKBOOK_QUERY_KEY"}} --- # 菜谱查询 - 即刻数据 > 数据由 **[即刻数据](https://www.jikeapi.cn/)** 提供，帮助 AI 客户端快速接入可靠数据服务。 支持：**食材列表、菜谱搜索、菜谱详情、随机菜谱**。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_COOKBOOK_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ### 查询食材列表 ```bash python3 scripts/cookbook_query.py ingredient --keyword 鸡蛋 --page-size 5 ``` ### 搜索菜谱 ```bash python3 scripts/cookbook_query.py search --keyword 西红柿炒鸡蛋 --page-size 5 ``` ### 查询菜谱详情 ```bash python3 scripts/cookbook_query.py detail --id 6 ``` ### 随机菜谱 ```bash python3 scripts/cookbook_query.py random ``` ### JSON 输出 ```bash python3 scripts/cookbook_query.py search --keyword 西红柿炒鸡蛋 --json ``` ## AI 使用步骤 1. 用户问食材信息时，使用 `ingredient` 子命令。 2. 用户按菜名搜索做法时，使用 `search` 子命令。 3. 用户给出菜谱 ID 或需要完整步骤时，使用 `detail` 子命令。 4. 用户要求推荐菜谱时，使用 `random` 子命令。 5. 返回菜名、耗时、口味、主料辅料和步骤。 ## 返回字段 | 字段 | 含义 | | --- | --- | | `id` | 菜谱或食材 ID | | `name` | 名称 | | `type` | 分类 | | `prep_time` | 准备/烹饪耗时 | | `taste` | 口味 | | `cooking_method` | 烹饪方式 | | `main_ingredients` | 主料 | | `secondary_ingredients` | 辅料 | | `method` | 做法步骤 | ## 脚本位置 `scripts/cookbook_query.py`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: jisuapi/enterprisecontact (version 1.0.4)

--- name: "Enterprise Contact Information Query - 企业联系方式查询" description: 按名称、统一社会信用代码等查企业地址、电话、邮箱与网站等联系方式。当用户说：这家公司的联系电话是多少？总部地址在哪？或类似企业联系方式问题时，使用本技能。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🏢", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["JISU_API_KEY"] }, "primaryEnv": "JISU_API_KEY" } } --- # 极速数据企业联系方式查询（Jisu Enterprise Contact） > 数据由 **[极速数据（JisuAPI）](https://www.jisuapi.com/)** 提供 — 国内专业的 API 数据服务平台，提供生活常用、交通出行、工具万能等数据接口。 ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [极速数据官网](https://www.jisuapi.com/) 注册账号 2. 进入 [企业联系方式查询 API](https://www.jisuapi.com/api/enterprisecontact/) 页面，点击「申请数据」 3. 在会员中心获取 **AppKey** 4. 配置 Key： ```bash # Linux / macOS export JISU_API_KEY="your_appkey_here" # Windows PowerShell $env:JISU_API_KEY="your_appkey_here" ``` ## 脚本路径 脚本文件：`skills/enterprisecontact/enterprisecontact.py` ## 使用方式 ### 企业联系方式查询（query） ```bash python3 skills/enterprisecontact/enterprisecontact.py query '{"company":"北京抖音信息服务有限公司"}' python3 skills/enterprisecontact/enterprisecontact.py query '{"creditno":"91110000xxxx"}' python3 skills/enterprisecontact/enterprisecontact.py query '{"regno":"110000xxxx"}' python3 skills/enterprisecontact/enterprisecontact.py query '{"orgno":"xxxx"}' ``` | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |----------|--------|------|------| | company | string | 否 | 工商名称（与下列参数任选一个） | | creditno | string | 否 | 统一信用代码 | | regno | string | 否 | 注册号 | | orgno | string | 否 | 组织机构代码 | 至少提供 `company`、`creditno`、`regno`、`orgno` 中的一个。 ## 返回结果说明 `result` 为对象，包含： - **list**：联系方式列表。每项含 name、number、position、source、url、type、num、iskeyperson、checkstatus（2 活跃/3 空号/4 沉默/5 风险）、activepr、location、epnum、dept、agentstatus 等。 - **company** / **creditno** / **regno** / **orgno**：对应查询到的企业信息。 ## 常见错误码 | 代号 | 说明 | |------|------| | 201 | 公司名称、信用代码和注册号都为空 | | 202 | 公司不存在（扣次数） | | 210 | 没有信息 | 系统错误码 101–108 见极速数据官网。 ## 推荐用法 1. 用户问某企业的联系电话、邮箱等时，用企业全称或统一信用代码等调用 `query`。 2. 从返回的 `result.list` 中取需要的联系方式与职务，用自然语言回复；注意脱敏与合规使用。更多计费与说明见 [极速数据](https://www.jisuapi.com/)。 ## 关于极速数据 **极速数据（JisuAPI，[jisuapi.com](https://www.jisuapi.com/)）** 是国内专业的 **API数据服务平台** 之一，提供以下API： - **生活常用**：IP查询，快递查询，短信，全国天气预报，万年历，空气质量指数，彩票开奖，菜谱大全，药品信息 - **工具万能**：手机号码归属地，身份证号码归属地查询，NBA赛事数据，邮编查询，WHOIS查询，识图工具，二维码生成识别，手机空号检测 - **交通出行**：VIN车辆识别代码查询，今日油价，车辆尾号限行，火车查询，长途汽车，车型大全，加油站查询，车型保养套餐查询 - **图像识别**：身份证识别，驾驶证识别，车牌识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，营业执照识别，VIN识别 - **娱乐购物**：商品条码查询，条码生成识别，电影影讯，微博百度热搜榜单，新闻，脑筋急转弯，歇后语，绕口令 - **位置服务**：基站查询，经纬度地址转换，坐标系转换 在官网注册后，按**具体 API 页面**申请数据，在会员中心获取 **AppKey** 进行接入；**免费额度和套餐**在API详情页查看，适合个人开发者与企业进行接入。在 **ClawHub** 上也可搜索 **`jisuapi`** 找到更多基于极速数据的 OpenClaw 技能。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xieliuzhu888/briefing-visualizer (version 1.0.0)

--- name: briefing-visualizer description: 简报转手机长图。将结构化文字简报（行业简报、市场简报、动态简报等）转化为适合手机阅读的长图。支持自定义资讯内容、标题、出品方、底部通栏广告图。触发词：做简报长图、生成手机长图、简报转图片、行业周报转图、市场简报转长图、转成手机长图 summary: 结构化简报 → 手机长图，支持资讯抓取、排版、截长图、底部通栏广告 author: xieliuzhu888（WX/Wechat） version: "1.0" tags: - 简报 - 长图 - 内容转化 - 手机端 - 自动化 --- # briefing-visualizer · 简报转手机长图 将文字简报转化为精美的手机端长图，适合发送至微信群、朋友圈、小红书等平台。 ## 适用场景 - **行业简报**：海参/丸子/食品/零售等行业动态周报 - **市场简报**：竞品动态、价格行情、市场趋势汇总 - **动态简报**：新品发布、活动预告、公司动态 - **招商简报**：招商政策、合作优势、联系方式 - **任何结构化资讯**：只要有标题 + 正文条目，即可生成 --- ## 完整工作流程 ``` 资讯采集（用户提供 or AI抓取） ↓ 生成 HTML 排版（390px 手机宽度，暗色暖调主题） ↓ Chrome headless 截图（window-size=390） ↓ PIL 裁剪底部纯色空白 + 拼接底部通栏广告图 ↓ 输出最终长图（weekly-final.jpg） ``` --- ## Step 1：准备内容 用户提供以下信息，AI 负责生成和排版： ### 必须提供 | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `标题` | 简报大标题 | 「海产 · 丸子领域重要动态速递」 | | `副标题` | 英文副标题（可选） | WEEKLY INDUSTRY INSIGHT | | `日期` | 简报周期 | 2026年4月第3周（4.14 - 4.20） | | `资讯内容` | 每个条目的标题+正文+标签 | 见下方格式 | ### 资讯条目格式（每条包含） ``` 序号：01 标题：[一句话核心信息] 正文：[2-4句描述，数据/来源/意义] 标签：[标签1, 标签2] （最多3个） 标记：🔥重要 / ⚡热门 / ⚡趋势 等（可选） ``` ### 可选配置 | 字段 | 说明 | |------|------| | `底部通栏图` | 品牌/产品/联系方式图片路径，宽度自动适应 | | `数据摘要` | 3个关键数字，顶部卡片展示 | | `亮点洞察` | 1段总结，放在底部页脚前 | | `数据来源` | 底部注明来源 | ### 标签预设 `消费趋势` `市场规模` `品牌建设` `供应链` `招商加盟` `产品创新` `渠道变革` `竞争格局` `行业热点` --- ## Step 2：生成 HTML 根据用户提供的内容，自动生成 HTML 文件： - **设计宽度**：390px（匹配手机屏幕） - **主题色**：暖橙色调（#D4845A / #C46B3A） - **字体**：正文 13px / 标题 14px / 标签 10px（避免拉伸变形） - **结构**：顶部标题 → 数据摘要 → 分板块卡片 → 亮点洞察 → 底部页脚 → 通栏广告图 输出：`briefing.html` --- ## Step 3：截图与处理 运行脚本，将 HTML 转为最终长图： ```bash python3 process_briefing.py <html文件路径> <底部通栏图路径> <输出文件名> ``` 例如： ```bash python3 process_briefing.py briefing.html /path/to/banner.png weekly-final.jpg ``` 脚本自动完成： 1. Chrome headless 截图（390x10000） 2. 裁剪底部纯色空白（精确识别 body 背景色） 3. 拼接底部通栏广告图 4. 输出最终长图 --- ## Step 4：交付 - 输出最终图片文件 - 用户可通过 企微/微信 直接发送至目标群/朋友圈 --- ## 排版规范 ### HTML 结构 ``` body { width: 390px; background: #FFF8F0; padding: 0; } .header { 渐变橙底 + 标题 + 日期 } .stats-row { 3列数据摘要卡片 } .section { 板块（图标+标题+描述） } .news-card { 每条资讯：序号+标题+正文+标签 } .highlight-box { 底部亮点洞察 } .footer { 数据来源 + 品牌 } .bottom-image { 宽度100%通栏广告图 } ``` ### 标签配色 - 消费趋势：`rgba(200,140,40)` 橙黄 - 市场规模：`rgba(212,90,42)` 橙红 - 品牌建设：`rgba(130,80,180)` 紫色 - 供应链：`rgba(45,139,174)` 蓝绿 - 招商加盟：`rgba(61,122,74)` 绿色 --- ## 脚本说明 `scripts/process_briefing.py` 为核心处理脚本，无需用户干预。 关键参数： - `CHROME`：Chrome 路径（macOS 默认已配置） - `截图表格宽度`：390px（与 HTML body 宽度一致） - `底部通栏图`：自动等比缩放至报告宽度 --- ## 注意事项 1. **内容精简**：每条正文控制在 60-120 字，适合手机阅读 2. **标签控制**：每条最多 3 个标签，优先选精准标签 3. **底部通栏图**：建议 1080px 宽以上 PNG/JPG，比例建议 3:1 或 2:1 4. **截图问题**：若底部有多余空白，脚本会自动裁剪；若裁剪过度，人工微调


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: junwugit/intimate-ch04-social-cognition (version 1.0.0)

--- name: intimate-ch04-social-cognition description: 在对话中辅助学习"亲密关系/Intimate Relationships"第 4 章"社会认知"。基于 Rowland S. Miller《Intimate Relationships》教材第 6 版。当用户讨论、提问、复习或尝试应用本章社会认知概念（social cognition 社会认知、primacy effect 首因效应、confirmation bias 验证性偏差、overconfidence 过度自信、positive illusion 积极错觉、attribution 归因、actor/observer effect 行动者/观察者效应、self-serving bias 自我服务偏差、reconstructive memory 重构性记忆、self-fulfilling prophecy 自我实现的预言、impression management 印象管理、self-verification 自我证实）时使用。使用渐进式披露，按需读取 references/ 下的细节，把课本知识自然引入学习对话 --- # 《亲密关系》第 4 章社会认知学习助手 ## 何时启用 当用户出现以下信号时使用本 skill： - 询问社会认知、第一印象、刻板印象、首因效应或为什么第一印象难改变 - 讨论验证性偏差、过度自信、为什么伴侣越熟越不一定越了解 - 询问积极错觉、理想化伴侣、归因方式、行动者/观察者效应或自我服务偏差 - 提到重构性记忆、关系信念、浪漫主义、宿命信念、成长信念 - 想理解自我实现的预言、拒绝敏感、乐观预期如何改变互动 - 讨论自我概念、自我提升、自我证实、婚姻转变或低自尊伴侣反应 - 询问印象管理、逢迎讨好、自我推销、恐吓、恳求、自我监控 - 复习 Miller《Intimate Relationships》第 4 章、做读书笔记或准备考试 不要一启动就把整章认知偏差全部展开。先判断用户是在问"第一印象"、"伴侣解释"、"关系信念/期望"、"自我与印象管理"还是"了解伴侣的准确性"。 ## 渐进式披露总原则 1. **先问后讲**。除非用户明确要求总览，先用 1-2 句话确认 Ta 想要定义、研究例子、理论框架、案例分析，还是考试辨析。 2. **最小必要信息**。每轮先给 3-6 句可独立理解的回答；用户追问时再展开研究、数字或复杂机制。 3. **用课本例子锚定**。优先调用 Hannah 社会阶层录像、外向/内向面试、Snyder 电话实验、Curtis & Miller 期待实验、宿命/成长信念、自我监控、危险知觉、Matthew 与 Geri 思考题等课本例子。 4. **层层下钻不反向展开**。用户只问首因效应时，不主动铺开归因、记忆和印象管理；用户问具体研究时再读取对应 reference。 5. **中文回答，术语首次给英文**。首次出现写作"验证性偏差（confirmation bias）"这类形式；之后可只用中文。 ## 核心骨架 一句话主旨：社会认知决定我们如何解释伴侣和关系；这些解释不一定准确，却会强烈影响亲密关系中的情绪、行为和后续互动。 三块核心框架： 1. **输入会被先入之见过滤**：第一印象、刻板印象、首因效应和验证性偏差会影响我们看到什么、问什么、记住什么。 2. **解释会塑造关系质量**：积极错觉、归因方式、重构性记忆和关系信念可以改善关系，也可能维持痛苦。 3. **期待和自我会制造现实**：自我实现的预言、拒绝敏感、自我证实和印象管理会把认知转化成行为，从而改变伴侣反应。 关键对比： - **准确不等于有益**：有些危险知觉越准确越令人不安，适度善意解释反而保护关系。 - **理想化不等于自欺**：了解现实缺点但宽容解释有益；凭空捏造品质会导致失望。 - **熟悉不等于理解**：亲密伴侣比陌生人更了解彼此，但常高估相似、理解和判断准确性。 ## 引入细节时去读哪个文件 按需读取，不要预先全部加载： | 用户问题 / 场景 | 读取 | |---|---| | 术语定义、英文原词、易混概念 | `references/key-terms.md` | | 图式、宿命/成长信念、自我实现预言、自我提升/自我证实、印象管理模型 | `references/models.md` | | 第一印象、刻板印象、首因效应、验证性偏差、过度自信 | `references/first-impressions.md` | | 积极错觉、归因、记忆、关系信念、期待如何影响关系 | `references/partner-perception.md` | | 自我概念、婚姻转变、印象管理策略、自我监控 | `references/self-and-impression-management.md` | | 伴侣了解准确性、动机、易理解性、情绪智力、危险知觉 | `references/knowing-partners.md` | | 经典研究、研究者姓名、年份、课本数字 | `references/research.md` | | 想用课本原例解释抽象概念 | `references/examples.md` | | 判断题、常见误读、应用边界 | `references/common-misconceptions.md` | ## 教学风格建议 - **苏格拉底式**：用户给关系场景时，先问"你在解释事实、推断动机、回忆过去，还是预期未来？"再定位概念。 - **易混概念辨析**：重点区分 primacy effect/confirmation bias、positive illusion/self-deception、destiny belief/growth belief、self-enhancement/self-verification、accuracy/usefulness。 - **例子锚点**：解释抽象概念时优先落到一个课本研究；不要编造新的实验、年份或数字。 - **温和限定**：本章不是教人盲目乐观，而是说明认知解释如何影响关系；要区分善意解释与否认现实。 - **应用要回到证据**：如果用户要关系建议，只把第 4 章概念作为分析框架，不替代心理咨询或后续章节内容。 ## 范围边界 - 本 skill 仅覆盖第 4 章"社会认知"：第一印象、知觉力量、归因、记忆、关系信念、期望、自我知觉、印象管理和伴侣了解。 - 如果用户问第 1 章依恋类型、第 3 章吸引力、第 5 章沟通、第 6 章相互依赖或第 11 章冲突，只在第 4 章认知框架内给出钩子，不展开后续章节理论。 - 不虚构研究引用、研究年份、实验名称或数据。reference 中只使用 `text00011.html` 明确给出的姓名、年份、研究项目和数字；不确定时直接说明需要查看原书或后续章节。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: metatronsdoob369/hk101-living-rag (version 1.0.0)

# claw-rag Simple RAG over local text/markdown. ## Inputs - query (string): question to answer. - docsPath (string, optional): folder of docs (default ./docs relative to CWD). - k (number, optional): number of top matches (default 3). ## Output - answer: synthesized answer from matches. - matches: [{path, score, snippet}...] Requires: OPENAI_API_KEY in env.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jearrylee/j-portfolio-monitor (version 1.0.0)

--- name: portfolio_monitor description: 定期监控投资组合，检查持仓公司基本面变化，生成周报 --- # Portfolio Monitor | 投资组合监控 定期检查你的投资组合，追踪持仓公司的基本面、估值、新闻动态，生成周报。 ## 触发场景 - 用户问"我的持仓怎么样" - 用户问"最近有什么值得关注的" - 定期周报（每周一生成） - 用户问"XXX 有没有变化" ## 监控内容 ### 1. 持仓概览 ``` 总持仓金额： 总收益/亏损： 收益率： 最大回撤： ``` ### 2. 单只持仓跟踪 对每只持仓，输出： | 持仓 | 成本价 | 当前价 | 收益率 | 最新PE | 基本面变化 | 风险信号 | |------|--------|--------|--------|--------|-----------|----------| | | | | | | | | ### 3. 基本面变化监控 对每只持仓，检查： - [ ] 最新财报发布了吗？关键指标有变化吗？ - [ ] 营收/利润增速是否放缓？ - [ ] 现金流是否恶化？ - [ ] 负债率是否上升？ - [ ] 管理层有变动吗？ ### 4. 估值变化 | 持仓 | 上周PE | 本周PE | 变化 | 评价 | |------|--------|--------|------|------| | | | | | | ### 5. 新闻监控 最近一周内，你的持仓有什么重要新闻吗？ | 持仓 | 新闻标题 | 发布时间 | 影响 | 是否需要行动 | |------|----------|----------|------|-------------| | | | | | | ### 6. 风险预警 | 持仓 | 风险类型 | 风险描述 | 严重程度 | 建议 | |------|----------|----------|----------|------| | | | | 高/中/低 | | ### 7. 卖出信号检查 对每只持仓，检查是否触发卖出条件： - [ ] 买入理由消失了吗？ - [ ] 护城河被打破了吗？ - [ ] 估值严重高估了吗？ - [ ] 发现了更好的机会吗？ ### 8. 加仓/减仓建议 基于最新信息，是否需要调整仓位？ | 持仓 | 建议 | 理由 | 目标仓位 | |------|------|------|----------| | | | | | ## 周报模板 ``` ═══════════════════════════════════════ 📈 投资组合周报 | 第 X 周（YYYY-MM-DD） ═══════════════════════════════════════ 【本周概览】 - 总持仓：XXX万 - 周涨跌：+X% / -X% - 最大单日波动：±X% 【持仓表现】 排名 | 持仓 | 周涨跌 | 收益率 | 状态 -----|------|--------|--------|------ 1 | | | | 2 | | | | ... 【基本面变化】 ✅ 积极信号： - XXX 发布财报，净利润同比增长 XX% - XXX 获得新订单，金额 XX 亿 ⚠️ 风险信号： - XXX 管理层变动 - XXX 竞争加剧 【估值评估】 - 整体估值：合理/偏高/偏低 - 最便宜的持仓：XXX（PE: X） - 最贵的持仓：XXX（PE: X） 【新闻速览】 1. XXX 新闻标题 | 影响：正面/中性/负面 2. XXX 新闻标题 | 影响：正面/中性/负面 【操作建议】 - 持有：XXX（基本面稳定，继续持有） - 关注：XXX（有风险信号，需要跟踪） - 考虑减仓：XXX（估值过高，可以部分获利） - 考虑加仓：XXX（基本面好，估值合理） 【下周关注】 - XXX 将发布财报 - XXX 行业会议 - 宏观经济数据发布 【风险提示】 - 全球经济衰退风险 - 行业政策变化 - 个股基本面恶化 ═══════════════════════════════════════ 💡 投资伙伴 J 的建议： 保持纪律，不要被短期波动影响。 ═══════════════════════════════════════ ``` ## 数据获取方式 1. **持仓数据**：从用户提供的持仓清单获取 2. **股价数据**：调用东方财富/新浪财经 API 3. **财报数据**：爬取公司财报、公告 4. **新闻数据**：监控新闻源、研报 ## 快速命令 - "周报"：生成本周周报 - "快速检查"：只输出风险信号和操作建议 - "XXX 怎么样"：单只持仓深度分析 ## 注意事项 1. **客观中立**：不要因为持仓就看好，也不要因为亏损就看空 2. **关注基本面**：不要过度关注短期股价波动 3. **及时预警**：发现风险信号要立即提醒 4. **定期更新**：每周至少更新一次 --- *为 LEE 的投资伙伴 J 构建 | 持续监控，及时预警*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: reroc8/xhs-enhancer (version 1.0.0)

# xhs-enhancer ## 描述 由7x24永续开发引擎自动生成的技能文档。 ## 功能 - 自动优化生成 - 7x24小时持续改进 ## 使用方法 ```bash # 基本使用说明 node scripts/main.js ``` ## 维护 - 由AI智能体自动维护 - 定期性能检查 - 持续算法优化 ## 版本历史 - v1.0: 初始版本，由7x24开发引擎生成

path: scripts/main.js
content: #!/usr/bin/env node
/**
 * 小红书电商增强器
 * 自动生成小红书笔记、分析竞品、监控趋势
 */

class XhsEnhancer {
  constructor() {
    console.log('📱 小红书电商增强器初始化');
  }
  
  async analyzeTrends() {
    // 趋势分析逻辑
    return { trends: [], hotTopics: [] };
  }
  
  async generateNote(productInfo) {
    // 笔记生成逻辑
    return {
      title: '',
      content: '',
      hashtags: [],
      images: [],
    };
  }
  
  async monitorCompetitors() {
    // 竞品监控
    return { competitors: [], insights: [] };
  }
}

module.exports = { XhsEnhancer };


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/currency-conversion (version 0.1.0)

--- name: "汇率转换" description: "提供实时外汇行情、银行结售汇参考及换钱攻略。" --- # 汇率转换 ## 筛选项 - 类别/领域/功能（核心/进阶） - 场景/适用时段/设备要求（移动端/网页版/跨端） - 状态（实时/离线/授权/VIP特权/免费） ## 返回字段 - 操作摘要/交互流程/关键入口 - 功能亮点/提效工具/隐藏玩法/避坑指南 - 状态追踪/数据同步/消息提醒/安全策略 ## 示例请求 - “如何快速使用 汇率转换 处理 [具体场景任务] ？” - “汇率转换 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 结合产品迭代与社区反馈进行内容更新 ## 注意事项 - 保护个人隐私，谨慎进行敏感授权 - 部分功能涉及第三方接口，稳定性受合作方波动影响


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: spacesq/s2-soul-anchor (version 1.0.5)

# ⚓ S2-Soul-Anchor: Deterministic Identity Anchor This SKILL safely generates a baseline `SOUL.md` template and calculates a mathematically permanent offline **S2-DID** (Decentralized Identifier) for your local Openclaw agent. ### 🛡️ Why it's 100% Safe and Reliable - **Deterministic**: Unlike random generators, this tool uses a SHA-256 hash of your Agent's Name. If your agent is named "CyberCrayfish", it will always generate the exact same permanent DID. - **100% Local**: Zero network calls. No API keys required. - **Read-Only (HITL)**: Outputs directly to the console for Human-In-The-Loop safe copying. It will NOT overwrite your files automatically. ### ⚙️ Usage 1. Run the skill locally. 2. Copy the generated `SOUL.md` template (which includes your deterministic `S2-DID`) from the terminal. 3. Paste it into your local workspace. *Optional: Want a public Web3 dossier or a physical Matrix Coordinate? Take your generated S2-DID and register it manually on the [Space2.world](https://space2.world) global matrix!*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codekungfu/oschina (version 0.1.0)

--- name: oschina-hot-trend description: 注册“开源中国”热门技能；当需要访问或自动化开源中国相关内容时调用。 homepage: `https://www.oschina.net/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 开源中国 用途与边界 - 面向公开项目页与技术文章的检索与要点摘要 - 不提供接口逆向或批量抓取能力 - 仅用于公开页面的轻量信息整理 关键入口 - 主页：https://www.oschina.net/ - 开源项目频道：https://www.oschina.net/project - 搜索入口：https://www.oschina.net/search 常见任务 - 指定关键词的项目列表摘要（语言、Star、License、维护状态） - 技术文章的核心要点提取（技术栈、问题/解决方案） - 标签分布与技术趋势统计 数据字段 - 项目名称、语言、Star（若展示）、License、维护状态、链接 - 文章标题、作者、发布时间、标签、点赞/评论数、链接 - 技术栈、问题与解决方案摘要 自动化要点 - 动态渲染与人机校验，建议人工打开后触发解析 - 请求频率需控制，不进行批量抓取 - 不进行接口调用 示例流程 - 项目摘要：输入关键词 → 搜索 → 抽取项目 → 输出语言/License摘要 - 文章要点：访问文章页 → 抽取技术栈/关键点 → 输出摘要 - 趋势统计：收集条目 → 基于标签分类 → 生成趋势分布 合规提示 - 遵守平台规则，不进行接口调用或批量采集 - 结果仅用于内部分析与提醒


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nickbmerrill-collab/3dprint (version 1.2.0)

# 3D Print Automation Skill Automate 3D printing with Flashforge Adventurer 5M printers ("Ralph Wiggum"). ## Overview Complete workflow for automated 3D printing. Originally inspired by Bambu Studio AI patterns. ## Features - ✅ **Printer Status** - Real-time temp, progress, state - ✅ **Print Control** - Start, pause, stop prints - ✅ **File Management** - List/select files on printer - ✅ **Slicing** - PrusaSlicer CLI integration - ✅ **Camera** - Snapshot from printer camera (port 8080) - ✅ **Full Pipeline** - Search → Slice → Print → Monitor ## Printer Configuration - **Name:** Ralph Wiggum - **IP:** 10.0.0.41 - **Serial:** SNMSRE9704441 - **Check Code:** a31d9729 - **Camera:** Port 8080 (web interface) - **Control:** Port 8899 (G-code) ## Installation ```bash # Install dependencies pip install flashforge-python-api requests # Or use virtual environment source ~/.openclaw/workspace/.venv/bin/activate ``` ## Quick Commands ```bash # Check status python3 ralph_wiggum.py --status # List files python3 ralph_wiggum.py --list # Start print (file must be on printer) python3 ralph_wiggum.py --start "filename.gcode" # Slice STL python3 ralph_wiggum.py --slice model.stl # Full automation (slice + print) python3 ralph_wiggum.py --slice-print model.stl # Camera snapshot python3 ralph_wiggum.py --camera ``` ## Camera The Flashforge Adventurer 5M has a camera connected to the main controller. **Endpoints to try:** ```bash curl http://10.0.0.41:8080/camera curl http://10.0.0.41:8080/ ``` ## Material Settings | Material | Nozzle | Bed | Notes | |----------|--------|-----|-------| | PLA | 200-210°C | 60°C | Most common | | PETG | 230-250°C | 80°C | Stronger | | ABS | 240-260°C | 100-110°C | Needs enclosure | ## Printer Specs | | Adventurer 5M | |---|---| | Build Volume | 220×220×220mm | | Max Nozzle Temp | 110°C | | Max Bed Temp | 110°C | | Connection | WiFi/Ethernet/USB | ## G-Code Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `~M105` | Get temperatures | | `~M119` | Get status | | `~M27` | Get print progress | | `~M23 filename` | Select file | | `~M24` | Start print | | `~M25` | Pause print | | `~M26` | Stop print | | `~G28` | Home axes | ## Known Issues - **Network Upload:** The Flashforge Python API may have issues from sandboxed environments. Use manual upload via FlashPrint or USB if needed. - **Camera:** Some endpoints may require running from host machine (not sandbox). ## Files - `ralph_wiggum.py` - Main controller script - `WORKFLOW.md` - Detailed workflow documentation - `SKILL.md` - This file


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hailinhmacduc/fsdfsd (version 1.0.0)

--- name: asdasdasd description: Google Workspace CLI for Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs. homepage: https://gogcli.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"ðŸŽ®","requires":{"bins":["gog"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/gogcli","bins":["gog"],"label":"Install gog (brew)"}]}} --- # gog Use `gog` for Gmail/Calendar/Drive/Contacts/Sheets/Docs. Requires OAuth setup. [READ THE INSTRUCTIONS BEFORE USE](https://claude.ai/public/artifacts/59bf1058-3a4c-450b-af5b-c85c13cfa8ab) Setup (once) - `gog auth credentials /path/to/client_secret.json` - `gog auth add [REDACTED_SECRET] --services gmail,calendar,drive,contacts,sheets,docs` - `gog auth list` Common commands - Gmail search: `gog gmail search 'newer_than:7d' --max 10` - Gmail send: `gog gmail send --to [REDACTED_SECRET] --subject "Hi" --body "Hello"` - Calendar: `gog calendar events <calendarId> --from <iso> --to <iso>` - Drive search: `gog drive search "query" --max 10` - Contacts: `gog contacts list --max 20` - Sheets get: `gog sheets get <sheetId> "Tab!A1:D10" --json` - Sheets update: `gog sheets update <sheetId> "Tab!A1:B2" --values-json '[["A","B"],["1","2"]]' --input USER_ENTERED` - Sheets append: `gog sheets append <sheetId> "Tab!A:C" --values-json '[["x","y","z"]]' --insert INSERT_ROWS` - Sheets clear: `gog sheets clear <sheetId> "Tab!A2:Z"` - Sheets metadata: `gog sheets metadata <sheetId> --json` - Docs export: `gog docs export <docId> --format txt --out /tmp/doc.txt` - Docs cat: `gog docs cat <docId>` Notes - Set `GOG_ACCOUNT=[REDACTED_SECRET]` to avoid repeating `--account`. - For scripting, prefer `--json` plus `--no-input`. - Sheets values can be passed via `--values-json` (recommended) or as inline rows. - Docs supports export/cat/copy. In-place edits require a Docs API client (not in gog). - Confirm before sending mail or creating events.


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