OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mzlzyca/html-parse (version 0.4.0)

--- name: html-parse description: "Parse HTML documents into structured Markdown using MinerU. Analyzes HTML structure and converts it into well-organized Markdown preserving hierarchy and formatting. Features: structural HTML parsing. Preserves headings, lists, tables, and nested elements. Converts HTML to structured Markdown. Works with local files and URLs. Use when you need to: parse HTML structure, convert HTML to structured Markdown, analyze HTML document layout, extract structured content from web pages. Use when asked: 'how do I parse this HTML', 'convert HTML to Markdown with structure', 'I want to understand this HTML layout', 'can my agent parse HTML files', 'is there a skill for HTML parsing'. Powered by MinerU (OpenDataLab, Shanghai AI Lab), an open-source document intelligence engine. Ideal for developers, content managers, and data pipelines that need to parse and restructure HTML content." homepage: https://mineru.net metadata: {"openclaw": {"emoji": "📄", "requires": {"bins": ["mineru-open-api"], "env": ["MINERU_TOKEN"]}, "primaryEnv": "MINERU_TOKEN", "install": [{"id": "npm", "kind": "node", "package": "mineru-open-api", "bins": ["mineru-open-api"], "label": "Install via npm"}, {"id": "go", "kind": "go", "package": "github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api", "bins": ["mineru-open-api"], "label": "Install via go install", "os": ["darwin", "linux"]}]}} --- # HTML Parse Parse local HTML files into structured Markdown using MinerU. Preserves document hierarchy. For live web pages, use `mineru-open-api crawl`. ## Install ```bash npm install -g mineru-open-api # or via Go (macOS/Linux): go install github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api@latest ``` ## Quick Start ```bash # Parse a local HTML file (requires token) mineru-open-api extract page.html -o ./out/ # Parse a remote HTML URL (requires token) mineru-open-api extract https://example.com/page.html -o ./out/ # Parse a live web page (requires token) mineru-open-api crawl https://example.com/article -o ./out/ ``` ## Authentication Token required: ```bash mineru-open-api auth # Interactive token setup export MINERU_TOKEN="your-token" # Or via environment variable ``` Create token at: https://mineru.net/apiManage/token ## Capabilities - Supported input: local .html file or remote HTML URL - HTML requires `extract` or `crawl` (token required) - HTML is NOT supported by `flash-extract` - Language hint with `--language` (default: `ch`, use `en` for English) ## Notes - HTML is NOT supported by `flash-extract` — use `extract` or `crawl` - For live web pages with dynamic content, use `crawl` instead of `extract` - Output goes to stdout by default; use `-o <dir>` to save to a file or directory - All progress/status messages go to stderr; document content goes to stdout - MinerU is open-source by OpenDataLab (Shanghai AI Lab): https://github.com/opendatalab/MinerU


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: foxseller/wakeup-niuma (version 1.0.0)

# morning-brief 晨间简报 Skill - 每天早上 8 点自动推送假期倒计时和时间进度提醒。 ## 功能 - 📅 显示当前日期、周数、星期 - 🏖️ 距离周末还有几天 - 🎊 距离各法定节假日还有几天（春节、清明、劳动节、端午、中秋、国庆、元旦等） - 📊 时间进度：本周/本月/本年进度百分比 ## 触发方式 Cron 定时任务：每天早上 8:00 自动执行 ```json { "trigger": { "type": "cron", "value": "0 0 8 * * ?" } } ``` ## 安装 ```bash clawhub install morning-brief # 或手动复制到 skills/morning-brief 目录 cd skills/morning-brief npm install ``` ## 依赖 - axios ^1.6.0 - dayjs ^1.11.0 ## 数据来源 中国节假日数据来自 [lanceliao/china-holiday-calender](https://github.com/lanceliao/china-holiday-calender) ## 示例输出 ``` 提醒您：2026 年 03 月 18 日，第 12 周，周三，大家上午好， 工作虽然辛苦，但也不要忘了休息，起来走一走～ 距离【周末】还有 3 天 距离【清明节】还有 16 天 距离【劳动节】还有 43 天 距离【端午节】还有 92 天 距离【中秋节】还有 190 天 距离【国庆节】还有 196 天 距离【周一】过去 3 天 (42%) 距离【月初】过去 17 天 (58%) 距离【年初】过去 77 天 (21%) ``` ## 作者 Original by GitHub user (morning-skill-github) Packaged for OpenClaw ## 许可 MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: codefarmerman/tax-calculator (version 1.0.0)

--- name: tax-calculator version: 1.0.0 description: 中国税务计算工具。当用户需要计算具体税额时应使用本 Skill，支持增值税、企业所得税、个人所得税、土地增值税、印花税等主要税种的税额计算，以及多方案税负对比分析。适用于税务筹划效果量化、交易税务成本估算、税负分析报告等场景。 --- # 中国税务计算工具 ## 核心功能 提供中国主要税种的精确计算，支持参数调整和多方案对比，为税务筹划提供数据支撑。 ## 使用方式 运行 `scripts/tax_calc.py` 进行交互式计算，或直接描述计算需求由助手按公式计算。 ## 计算模块 ### 1. 增值税计算 **一般纳税人** - 应纳增值税 = 销项税额 - 进项税额 - 销项税额 = 不含税销售额 × 适用税率 - 含税价换算：不含税价 = 含税价 ÷ (1 + 税率) **小规模纳税人** - 应纳增值税 = 不含税销售额 × 征收率 **附加税费** - 城建税 = 应纳增值税 × 7%(市区)/5%(县镇)/1%(农村) - 教育费附加 = 应纳增值税 × 3% - 地方教育附加 = 应纳增值税 × 2% ### 2. 企业所得税计算 **基本公式** - 应纳税所得额 = 收入总额 - 不征税收入 - 免税收入 - 各项扣除 - 弥补亏损 - 应纳所得税 = 应纳税所得额 × 适用税率 - 减免税额 - 抵免税额 **常用优惠计算** - 高新技术企业税收优惠 = 应纳税所得额 × (25%-15%) = 节税额 - 研发加计扣除节税 = 研发费用 × 100% × 适用税率 - 小微企业税收优惠（≤300万）= 应纳税所得额 × (25%-5%) ### 3. 个人所得税计算 **综合所得（工资薪金为主）** - 全年应纳税所得额 = 全年综合所得 - 60000元 - 专项扣除 - 专项附加扣除 - 其他扣除 - 应纳税额 = 全年应纳税所得额 × 适用税率 - 速算扣除数 **月度预扣预缴（工资薪金）** - 累计预扣预缴应纳税所得额 = 累计收入 - 累计免税收入 - 累计减除费用(5000×月数) - 累计专项扣除 - 累计专项附加扣除 - 本月预扣税额 = 累计应纳税额 - 已预扣税额 **股权转让** - 应纳税所得额 = 股权转让收入 - 股权原值 - 合理费用 - 应纳税额 = 应纳税所得额 × 20% ### 4. 土地增值税计算 **四步法** 1. 计算收入额（含价外费用） 2. 计算扣除项目金额（取得土地成本+开发成本+开发费用+税金+加计扣除） 3. 计算增值额 = 收入额 - 扣除项目金额 4. 计算增值率 = 增值额 ÷ 扣除项目金额 5. 按增值率确定税率，计算税额 **加计扣除（房地产开发）** - 加计扣除 = (取得土地使用权支付金额 + 房地产开发成本) × 20% ### 5. 印花税计算 - 应纳税额 = 计税依据 × 适用税率 ## 多方案税负对比输出格式 ``` 方案名称 | 税种 | 计税依据 | 税率 | 税额 | 合计税负 | 有效税率 方案一 | 增值税 | XXX万 | 13% | XXX万 | XXX万 | X.X% 方案一 | 企业所得税 | XXX万 | 25% | XXX万 | | 方案二 | ... | ... | ... | ... | XXX万 | X.X% 节税效果：方案二相比方案一节税 XXX万元（降低税负 X.X%） ``` ## 计算注意事项 - 所有计算结果仅供参考，实际税负受具体业务细节影响 - 税率以 `china-tax-law` skill 中的最新税率表为准 - 重大交易的税务计算建议与主管税务机关确认 - 计算结果可导出至Excel进行详细分析（使用 `xlsx` skill）


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

--- name: network-tool description: Display and manage network interfaces, connections, and routing information. Use for network diagnostics and configuration analysis. --- # Network Tool - Interface and Connection Manager View detailed information about network interfaces, active connections, routing tables, and network statistics. Essential for troubleshooting connectivity issues and monitoring network activity. ## Usage ```bash network-tool [options] ``` ## Features - List all network interfaces with IP addresses and status - Show active network connections and listening ports - Display routing table and gateway information - Monitor interface statistics (bytes sent/received, errors) ## Examples ```bash # Show all interfaces network-tool -i # Display routing table network-tool -r # Show connections network-tool -c ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yang1002378395-cmyk/bug-bounty (version 1.0.3)

--- name: bug-bounty-hunter version: 1.0.0 description: Bug Bounty 猎人 - 自动扫描漏洞、生成报告、追踪奖励。适合：安全研究员、白帽子。 license: MIT metadata: openclaw: emoji: "🐛" --- # Bug Bounty 猎人 Skill 自动扫描漏洞，帮你赚取 Bug Bounty 奖励。 ## 核心功能 ### 1. 漏洞扫描 - SQL 注入检测 - XSS 漏洞扫描 - CSRF 漏洞检测 - 敏感信息泄露 ### 2. 报告生成 - 专业漏洞报告 - 复现步骤 - 修复建议 ### 3. 奖励追踪 - 项目奖励范围 - 提交状态 - 收入统计 ## 使用方法 ### 扫描目标 ``` 扫描 example.com 的常见漏洞 ``` ### 生成报告 ``` 为发现的漏洞生成 Bug Bounty 报告 ``` ### 查找项目 ``` 推荐适合新手的 Bug Bounty 项目 ``` --- 创建：2026-03-11


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ntriq-gh/ntriq-x402-phish-radar (version 1.0.0)

--- name: ntriq-x402-phish-radar description: "Real-time phishing detection for URLs and domains. Risk scoring, brand impersonation detection. $0.03 USDC via x402." version: 1.0.0 metadata: openclaw: primaryTag: data-intelligence tags: [phishing, cybersecurity, threat, domain, x402] author: ntriq homepage: https://x402.ntriq.co.kr --- # Phish Radar (x402) Detect phishing URLs and suspicious domains in real-time. Analyzes typosquatting, homoglyph attacks, brand impersonation, and DNS anomalies using local AI. $0.03 USDC per call. ## How to Call ```bash POST https://x402.ntriq.co.kr/phish-radar Content-Type: application/json X-PAYMENT: <x402-payment-header> { "url": "https://paypa1.com/login" } ``` ## Parameters | Parameter | Type | Required | Description | |-----------|------|----------|-------------| | `url` | string | ✅ (or domain) | Full URL to analyze | | `domain` | string | ✅ (or url) | Domain to analyze | | `language` | string | ❌ | Output language (default: `en`) | ## Example Response ```json { "status": "ok", "target": "https://paypa1.com/login", "is_suspicious": true, "risk_score": 92, "risk_level": "critical", "indicators": [ {"type": "typosquatting", "description": "paypa1.com mimics paypal.com using digit '1' for letter 'l'"} ], "legitimate_brand": "PayPal", "recommendation": "block", "summary": "High-confidence PayPal phishing domain detected." } ``` ## Payment - **Price**: $0.03 USDC per call - **Network**: Base mainnet (EIP-3009 gasless) - **Protocol**: [x402](https://x402.org) ```bash curl https://x402.ntriq.co.kr/services ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ashu2025-rgb/six-layer-memory (version 2.0.4)

--- name: six-layer-memory description: Set up or repair a local-first six-layer memory structure for an OpenClaw/Codex workspace. Use when a user wants durable HOT/WARM/COLD/CURATED memory files, local maintenance helpers, and per-workspace memory hygiene. This public package does not include cloud sync, external API upload, secret collection, cookies, or login-state handling. version: 2.0.4 --- # Six-Layer Memory Use this skill when the user wants a workspace to keep memory proactively instead of relying on chat context alone. ## What this skill sets up - HOT: `memory/SESSION-STATE.md` - WARM: local vector/index refresh when source material changes - COLD: `memory/decisions/` - CURATED: `MEMORY.md` plus daily logs - LOCAL-AUTO: optional local maintenance log and digest checks, with no external API calls ## Workflow 1. Pick the target workspace. 2. Run `scripts/install_workspace.sh <workspace>`. 3. Review the created files before adding any schedule. 4. Add periodic execution only after the user confirms the schedule: ```cron 0 6 * * * /usr/bin/python3 <workspace>/memory/auto_memory_6layer.py --workspace <workspace> --daily --source memory-daily ``` 5. Validate with `memory/check_memory_layers.sh`. ## Bundled scripts - `scripts/install_workspace.sh` - `scripts/auto_memory_6layer.py` - `scripts/memory_writer.py` - `scripts/check_memory_layers.sh` ## Notes - This skill is designed per workspace. Repeat installation for each agent workspace. - Do not overwrite HOT state with synthetic “all good” status text. - Prefer one canonical HOT file path: `memory/SESSION-STATE.md`. - Keep `MEMORY.md` for durable facts only. Put operational notes elsewhere. - Do not store API keys, access tokens, cookies, login state, or customer private data in public skill files, shared templates, or examples. - If a user wants cloud sync, treat it as a separate private extension: explain the risks, ask for explicit confirmation, and keep keys outside the published skill. ## References - Local-first guide: `references/local-first-guide.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yzlkj/yzl-iot-api (version 1.4.0)

--- name: yzl-iot-api description: 云智联 IoT 设备管理API v1.4.0。一句话说就能获取传感器数据和发送控制指令。激活语：云智联设备，钥匙是xxxxxx，帮我打开开关/获取数据 homepage: https://github.com/openclaw/skills/tree/main/yzl-iot-api metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["YZLIOT_API_KEY"] } } } --- ## ⚙️ 运行时要求 - **Python 3.6+** （需要 json, os, sys, http.client, time, collections 等标准库） - **环境变量 `YZLIOT_API_KEY`** - 必需，请从云智联小程序获取 ## 🌱 云智联 IoT 设备管理 **一句话就能获取设备数据和发送控制指令！** ## ⚡ 快速使用 用户只需说： - "获取传感器数据" → 自动获取所有土壤温湿度云传感器的温湿度 - "获取液位" / "液位数据" → 自动获取液位传感器的液位数据 - "打开电磁阀" / "开启水阀" → 开启远程电磁阀 - "关闭电磁阀" / "关闭水阀" → 关闭远程电磁阀 ## 📋 支持的设备 ### 土壤温湿度云传感器 | 型号前缀 | 说明 | |----------|------| | YZLSTM1 | 土壤温湿度云传感器标准款 | | STMCBL | 土壤温湿度云传感器加长款 | | STMCS1 | 土壤温湿度云传感器太阳能款 | **获取数据：** 温度(wd)、湿度(sf) ### 远程电磁阀 | 型号前缀 | 说明 | |----------|------| | WA1CB1 | 远程电磁阀低功耗版本 | | WANCD1 | 4G水阀 | **控制指令：** 通过 kk1 设施控制开(1)/关(0) ### 低功耗液位传感器 | 型号前缀 | 说明 | |----------|------| | YZLWP01 | 低功耗液位传感器 | **获取数据：** 液位(yw) ## 📖 自然语言示例 ``` 用户: "帮我看看传感器数据" → 返回所有土壤温湿度云传感器的温湿度 用户: "获取液位" → 返回液位传感器的液位数据 用户: "打开电磁阀" → 开启远程电磁阀 用户: "关闭水阀" → 关闭远程电磁阀 ``` ## 🔧 手动命令（可选） 如果需要更精细控制： ```bash # 获取所有设备 python3 tool.py all # 查看设备详情 python3 tool.py device 设备ID # 开启电磁阀 python3 tool.py send WA1CB1-0000000007 SetFac '["WA1CB1-0000000007","kk1","1"]' # 关闭电磁阀 python3 tool.py send WA1CB1-0000000007 SetFac '["WA1CB1-0000000007","kk1","0"]' ``` ## ⚡ 请求频率限制 工具已内置请求频率控制，自动处理以下限制： | 接口 | 限制速率 | |------|----------| | 获取所有设备 | 10次/10秒 | | 获取设备列表 | 5次/10秒 | | 获取设备详情 | 10次/10秒 | | 获取历史数据 | 2次/10秒 | | 发送指令 | 2次/5秒 | | 获取指令详情 | 2次/5秒 | | 获取指令列表 | 2次/10秒 | 当触发频率限制时，会返回错误信息。 ## 版本历史 ### v1.3.9 (2026-04-21) - 修复版本号显示问题 ### v1.3.8 (2026-04-21) - 修复版本号显示问题 ### v1.3.7 (2026-04-21) - 移除硬编码的默认 API 密钥，增强安全性 - YZLIOT_API_KEY 现在为必需环境变量 - 修复声明与运行时行为不一致的问题 ### v1.3.6 (2026-04-21) - 同步用户更新，增加详细设备型号说明 - 土壤温湿度云传感器: YZLSTM1(标准款)、STMCBL(加长款)、STMCS1(太阳能款) - 远程电磁阀: WA1CB1(低功耗版)、WANCD1(4G水阀) - 低功耗液位传感器: YZLWP01 ### v1.3.4 (2026-04-21) - 新增低功耗液位传感器支持 (YZLWP01) - 土壤温湿度云传感器支持多型号 (YZLSTM1, STMCBL, STMCS1) - 远程电磁阀支持多型号 (WA1CB1, WANCD1) - 优化设备类型识别和中文显示 ### v1.3.3 (2026-04-20) - 新增智能自然语言命令（自动识别设备型号） - 按设备型号自动识别传感器(YZLSTM1)和电磁阀(WA1CB1) - 新增 cmd_smart() 支持自然语言交互 ### v1.3.2 (2026-04-20) - 移除自动重试逻辑，避免重复发送指令 - 新增内置 API Key（默认） - 新增电磁阀控制支持 - 新增内置请求频率限制控制 ### v1.2.3 (2026-04-09) - 添加 homepage 和 metadata 字段


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jiarani/release-coordination-toolkit (version 1.2.0)

--- name: release-coordination-toolkit description: Release-day coordination helpers for cutover, verification, and rollback readiness. version: 1.2.0 --- # Release Coordination Toolkit Use during deploy windows to keep rollout steps and checks consistent. ## Inputs to Gather - Primary target (service, team, or dataset) - Current impact and urgency - Assigned owner and deadline ## Core Commands - `release plan --service <name> --window <time>` - `release gate --check <gate-name>` - `release rollback --prepare` - `workflow checklist --from templates/checklist.md` - `workflow report --from templates/report.md` ## Operating Notes - Prefer explicit owner assignment before action. - Keep timeline notes concise and timestamped. - Save output artifacts for audit and handoff. - This version adds a structured report template for post-task summaries. Version marker: release-coordination-toolkit 1.2.0

path: assets/banner.txt
content: release-coordination-toolkit v1.2.0
Release Coordination Toolkit


path: scripts/echo-version.sh
content: #!/usr/bin/env bash
echo "release-coordination-toolkit 1.2.0"


path: scripts/healthcheck.sh
content: #!/usr/bin/env bash
echo "ok: pipiwu-benchmark-gamma-skill 1.2.0"


path: templates/checklist.md
content: # Operations Checklist

- [ ] Verify artifact version and migration ordering
- [ ] Confirm monitoring dashboards and alert channels are live
- [ ] Document rollback trigger thresholds before rollout


path: templates/report.md
content: # Release Execution Report

- Release Window:
- Gate Results:
- Rollback Needed:
- Next Action:


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jinqianfei/project-doc-management (version 1.2.0)

# 项目文档管理 Skill > 用于管理产品需求文档的规范化存储与读取 ## 概述 本 Skill 用于按照文档体系规则管理和组织项目需求文档，实现： - 文档规范化存储 - 自动读取项目上下文 - 项目概览动态更新 --- ## ⚙️ 配置：指定文档根目录 **安装时必须配置**：指定 `ProductManagement` 文件夹的存放路径 | 存储方式 | 路径示例 | 说明 | |----------|----------|------| | **iCloud 云盘** | `/Users/{用户名}/Library/Mobile Documents/com~apple~CloudDocs/ProductManagement` | 多设备同步，推荐 | | **本地存储** | `~/Documents/ProductManagement` 或 `/项目文档/ProductManagement` | 本地存储，无需iCloud | ### 配置方法 在安装本 Skill 后，需在**用户配置文件**中设置路径： ```bash # 创建用户配置（安装在 ~/openclaw/workspace 或 ~/.project-doc-config） PM_PATH="你的ProductManagement路径" export PM_PATH ``` 或创建一个配置文件 `~/.project-doc-config.json`： ```json { "product_management_path": "/Users/你的用户名/你的路径/ProductManagement" } ``` --- ## 1. 目录结构 ``` {配置的根目录}/ ├── 00-Templates/ # 通用模板 ├── {产品线}/ │ ├── 项目概览.md # 必读：项目全局信息 │ ├── 01-Requirements/ # 需求阶段 │ ├── 02-Design/ # 设计阶段 │ ├── 03-Development/ # 开发阶段 │ ├── 04-Testing/ # 测试阶段 │ └── 05-Release/ # 发布阶段 └── archive/ # 历史归档 ``` --- ## 2. 版本命名规则 采用 **SemVer**：`v主版本.次版本.修订号` | 变化类型 | 版本递进 | 示例 | |----------|----------|------| | 新增功能 | 次版本+1 | v1.1.0 | | Bug修复 | 修订号+1 | v1.1.1 | | 重大变更 | 主版本+1 | v2.0.0 | --- ## 3. 文件命名规范 | 文档类型 | 格式 | 示例 | |----------|------|------| | PRD | `PRD-{产品线}-v{版本号}.md` | `PRD-波次规划-v3.2.md` | | 评审报告 | `评审-{产品线}-{阶段}-v{版本号}.md` | `评审-波次规划-需求-v1.0.md` | | 设计文档 | `{文档类型}-{产品线}-v{版本号}.md` | `设计-波次规划-v1.0.md` | | 测试用例 | `测试用例-{产品线}-v{版本号}.md` | `测试用例-波次规划-v1.0.md` | --- ## 4. 阶段分类说明 | 阶段 | 英文 | 存放内容 | |------|------|----------| | 01-Requirements | Requirements | PRD、需求文档、用户故事、验收标准、需求评审报告 | | 02-Design | Design | 系统设计、架构图、流程图、接口文档、设计评审报告 | | 03-Development | Development | 代码、技术方案、开发评审报告 | | 04-Testing | Testing | 测试用例、测试报告、bug记录、测试评审报告 | | 05-Release | Release | 发布说明、版本记录、运维文档 | --- ## 5. 任务执行时的文档读取规则 ### 5.1 读取顺序 收到项目任务时，按以下顺序读取文档： | 任务类型 | 读取顺序 | |----------|----------| | **PRD评审** | 项目概览.md → 最新PRD → 评审报告 | | **需求分析** | 项目概览.md → 最新PRD + 需求分析报告 → 访谈纪要/调研报告 | | **设计类** | 项目概览.md → 最新PRD + 最新设计方案 | | **开发类** | 项目概览.md → 最新PRD + 技术方案 | | **测试类** | 项目概览.md → 最新PRD + 测试文档 | | **项目管理** | 项目概览.md → 全部相关文档 | ### 5.2 版本规则 - **默认**：只读取**最新版本**的文件（文件名中版本号最高的） - **历史版本**：仅在用户**明确指定**时读取 ### 5.3 示例 - 任务涉及"波次规划" → 读取 `{PM_PATH}/波次规划/项目概览.md` + 波次规划/01-Requirements/ 下最新PRD - 任务涉及"智能报价设计" → 读取 `{PM_PATH}/智能报价/项目概览.md` + 智能报价/02-Design/ 下最新设计 --- ## 6. 动态更新规则 当产品线文档发生**重大更新**时，必须同步更新 `项目概览.md`： - 更新当前版本号 - 补充/修改核心功能清单 - 记录待解决问题变更 - 更新最后更新时间 --- ## 7. 新建产品线 1. 在配置的根目录下创建产品线目录 2. 创建标准阶段目录：01-Requirements、02-Design、03-Development、04-Testing、05-Release 3. 创建 `项目概览.md`，包含： - 项目背景与目标 - 当前版本 - 核心功能清单 - 待解决问题 --- ## 8. 文件迁移命令示例 ```bash # 使用配置的路径变量 PM="{你的ProductManagement路径}" # 新建产品线目录 mkdir -p "$PM/新产品线/01-Requirements" mkdir -p "$PM/新产品线/02-Design" # 移动文件到对应阶段 mv ~/workspace/file.md "$PM/新产品线/01-Requirements/" ``` --- ## 📋 首次安装检查清单 - [ ] 确认 ProductManagement 文件夹路径 - [ ] 创建/配置用户配置文件（设置 PM_PATH） - [ ] 验证路径可访问：`ls {PM_PATH}` - [ ] 确认目录结构符合规范（如有旧文档需迁移） --- *最后更新：2026-04-10*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 54lynnn/fable-explainer (version 1.0.0)

--- name: fable-explainer version: "1.0.0" description: "当用户说'用寓言解释XX'或用故事帮他理解一个概念时，用寓言故事+技术解释的方式让复杂概念一听就懂。" --- # Fable Explainer — 寓言解释任何概念 当用户想理解一个陌生概念时，用寓言故事让他"先记住画面，再理解原理"。 本方法灵感来自「清华姜学长」分享的 ANSHOPPIC / Amanda Askare 的寓言 prompt 法（见 `references/source-video.md`）。 ## 方法原理 大部分人学概念的方式是"给我解释一下什么是X" → AI 输出定义 → 当时懂了，三天后忘了。 寓言不一样：你脑子里留下的是一个画面、一种感受，是**经久不忘的**。 故事在任何学习方式里，永远都是最棒的载体——人类几千年知识传递靠的就是故事。 ## 工作流 ### Step 1：确认要解释的概念 用户可能直接给一个概念名，也可能只给一个领域。区分处理： - **概念明确**（如"过拟合"、"奥卡姆剃刀"）→ 直接进入 Step 2 - **仅给领域**（如"我想了解认知科学"）→ 从该领域选一个"研究生水平"的硬核概念，告诉用户你要用寓言解释哪个概念，得到确认后继续 ### Step 2：写寓言故事 按以下规则创作： 1. **选一个日常场景作为隐喻** — 最好有故事情节、有人物、有冲突 2. **不提前透露概念名** — 故事本身站得住，让人读到最后才恍然大悟 3. **关键：故事走向必须准确映射概念的核心机制** — 不是强行套皮，而是让故事的因果关系精确对应概念的内在逻辑 4. **语言鲜活，有画面感** — 细节越多、越具体，记忆越深 ### Step 3：揭晓 + 技术解释 故事结束后，补一段清晰的对照： 1. **点明概念名称**：刚才这个故事讲的就是「XXX」 2. **技术解释**：用 1-3 句话说明概念的技术定义 3. **映射还原**：把故事里的角色/事件/转折一一对应到概念的技术要素上 ### Step 4：可选——主题延伸 如果用户有兴趣，可以进一步追问是否需要： - 这个概念在现实中的应用案例 - 相关的 2-3 个关联概念 - 用同一个场景延伸讲更深层次的概念 ## 输出格式 ``` ## 寓言故事 （故事正文...） --- ## 概念揭晓 这个故事讲的是 **「概念名称」**。 **技术解释：** XXX **故事映射：** - 故事中的人物/事件 → 技术上的含义 - ... （可选延伸） ``` ## 注意事项 - **不要用老掉牙的寓言模板**（龟兔赛跑、守株待兔）—— 要创造新的、贴合概念本身的场景 - **概念必须真实准确** — 如果你不确定某个概念的定义，先告诉用户需要查证，不要编造 - **故事优先，解释在后** — 不要故事写到一半突然跳出来说"这就是XXX"，保持悬念到结尾 - **确保概念有足够的"故事空间"** — 太简单的概念（如"加法"）不需要寓言，太 obscure 的概念需要先确认用户真的想了解 - 可以在故事结尾加上"国王说"式的金句点睛——视频里的"地图记下每个偶然就不再是地图了，而是日记"就是这种方法


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: totti10hj/ctrip-points (version 1.0.0)

# 携程积分助手 (Ctrip Points) 一个帮你管理携程积分的 OpenClaw skill。 ## 功能 1. **查询积分余额** - 获取当前账户积分总数和估值 2. **查看可兑换商品** - 浏览积分商城可兑换的商品 3. **推荐商品** - 根据积分余额推荐最值得兑换的商品 4. **自动监控新品** - 每天自动检查积分商城新上架的商品（通过 cron） 5. **推送通知** - 发现超值商品或新品时主动推送给你 ## 使用方法 ### 在 OpenClaw 中直接使用 直接对我说： - "查询我的携程积分" - "查看积分商城商品" - "我有什么可兑换的" - "推荐一些商品" - "检查携程积分商城新品" ### 命令行使用 ```bash # 进入脚本目录 cd ~/.openclaw/skills/ctrip-points/scripts # 查询积分 python3 ctrip.py points # 查看商品列表 python3 ctrip.py products # 查看可兑换商品（买得起的） python3 ctrip.py affordable # 推荐商品 python3 ctrip.py recommend # 设置积分（手动更新） python3 ctrip.py set-points <数量> # 添加商品到列表 python3 ctrip.py add-product "<商品名称>" <积分> # 检查新品 python3 ctrip.py check-new # 更新全部数据（需要Cookie） python3 ctrip.py update ``` ## 数据存储 - Cookie: `~/.openclaw/data/ctrip-cookie.txt` - 商品列表: `~/.openclaw/data/ctrip-products.json` - 积分余额: `~/.openclaw/data/ctrip-points.json` ## 自动任务 已设置 cron 任务，每天早上 9:00 自动检查积分商城新品，发现新商品会通过飞书推送。 查看 cron 任务： ```bash openclaw cron list ``` ## 依赖 - Python 3 - 无需额外依赖（使用内置模块） ## 注意事项 1. 积分数据可能有延迟，以携程官方为准 2. 手动更新积分请使用 `set-points` 命令 3. 自动更新需要 Cookie（可选） ## 发布到 ClawHub ```bash cd ~/.openclaw/skills/ctrip-points npx clawhub@latest publish ``` ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: iyeque/iyeque-pdf-reader (version 1.1.0)

--- name: pdf-reader description: Extract text, search inside PDFs, and produce summaries. homepage: "https://pymupdf.readthedocs.io" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📄", "requires": { "bins": ["python3"], "pip": ["PyMuPDF"] }, "install": [ { "id": "pymupdf", "kind": "pip", "package": "PyMuPDF", "label": "Install PyMuPDF", }, ], "version": "1.1.0", }, } --- # PDF Reader Skill The `pdf-reader` skill provides functionality to extract text and retrieve metadata from PDF files using PyMuPDF (fitz). ## Tool API The skill provides two commands: ### extract Extracts plain text from the specified PDF file. - **Parameters:** - `file_path` (string, required): Path to the PDF file to extract text from. - `--max_pages` (integer, optional): Maximum number of pages to extract. **Usage:** ```bash python3 skills/pdf-reader/reader.py extract /path/to/document.pdf python3 skills/pdf-reader/reader.py extract /path/to/document.pdf --max_pages 5 ``` **Output:** Plain text content from the PDF. ### metadata Retrieve metadata about the document. - **Parameters:** - `file_path` (string, required): Path to the PDF file. **Usage:** ```bash python3 skills/pdf-reader/reader.py metadata /path/to/document.pdf ``` **Output:** JSON object with PDF metadata including: - `title`: Document title - `author`: Document author - `subject`: Document subject - `creator`: Application that created the PDF - `producer`: PDF producer - `creationDate`: Creation date - `modDate`: Modification date - `format`: PDF format version - `encryption`: Encryption info (if any) ## Implementation Notes - Uses **PyMuPDF** (imported as `pymupdf`) for fast, reliable PDF processing - Supports encrypted PDFs (will return error if password required) - Handles large PDFs efficiently with `max_pages` option - Returns structured JSON for metadata command ## Example ```bash # Extract text from first 3 pages python3 skills/pdf-reader/reader.py extract report.pdf --max_pages 3 # Get document metadata python3 skills/pdf-reader/reader.py metadata report.pdf # Output: # { # "title": "Annual Report 2024", # "author": "John Doe", # "creationDate": "D:20240115120000", # ... # } ``` ## Error Handling - Returns error message if file not found or not a valid PDF - Returns error if PDF is encrypted and requires password - Gracefully handles corrupted or malformed PDFs


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