OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: bettersao/huangli-almanac (version 1.0.0)

--- name: huangli-almanac description: > 查询任意日期的黄历信息，包括公历、农历、干支、五行、宜忌等。使用 tiax.cn 的黄历 API 接口， 无需 API 密钥，支持指定年、月、日查询，适合查询结婚、开业、搬家、装修等吉日。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl - jq primaryEnv: none emoji: "📅" homepage: https://api.tiax.cn --- # 📅 黄历万年历 **查询任意日期的黄历信息**，包括公历、农历、干支、五行、宜忌等。使用 [tiax.cn](https://api.tiax.cn) 的黄历 API 接口，**无需 API 密钥**，免费使用。 --- ## 使用方法 ```bash # 查询指定日期（年 月 日） /almanac 2023 3 2 # 查询今天（自动获取当前日期） /almanac today # 查询明天 /almanac tomorrow # 查询特定节日 /almanac 2024 2 10 # 查询农历生日对应的公历 /almanac 2025 5 1 ``` 或者直接对话： - *"查一下 2024 年 1 月 1 日的黄历"* - *"今天适合结婚吗？"* - *"2024 年 5 月 1 日是什么日子？"* - *"查一下 2023 年 10 月 1 日的宜忌"* --- ## 返回信息 接口返回完整的黄历信息： | 字段 | 说明 | |---|---| | 公历日期 | 西历日期，星期几 | | 农历日期 | 农历日期，大小月 | | 黄历日期 | 完整黄历表述 | | 回历日期 | 伊斯兰历日期 | | 干支日期 | 年柱、月柱、日柱 | | 五行纳音 | 日柱五行 | | 值日星神 | 当日神煞（吉/凶） | | 宜 | 适合做的事 | | 忌 | 不适合做的事 | --- ## 示例 ### 查询 2023 年 3 月 2 日 ```bash curl 'api.tiax.cn/almanac/?year=2023&month=3&day=2' ``` **返回结果：** ```json { "公历日期": "2023 年 3 月 2 日 星期四", "农历日期": "农历二零二三年 二月 (大) 十一", "干支日期": "癸卯年 甲寅月 己未日", "五行纳音": "天上火", "值日星神": "玉堂（吉星）", "宜": "动土、入殓、结婚 嫁娶、移柩、安葬、破土", "忌": "开业 开幕 开市 作灶 安床 搬迁新宅 乔迁新居 入宅 上梁 裁衣" } ``` --- ## 常见应用场景 ### 1. 查询结婚吉日 ```bash /almanac 2024 5 20 /almanac 2024 6 6 ``` ### 2. 查询开业/装修吉日 ```bash /almanac 2024 8 18 /almanac 2024 9 9 ``` ### 3. 查询搬家吉日 ```bash /almanac 2024 3 16 /almanac 2024 4 4 ``` ### 4. 查询安葬/入殓吉日 ```bash /almanac 2024 1 15 /almanac 2024 2 2 ``` --- ## 实现说明 当调用此技能时，执行以下步骤： 1. **解析参数** - 提取年、月、日（或 today/tomorrow） 2. **构建 API 请求** - 使用 curl 调用接口 3. **处理响应** - 格式化输出 JSON 数据 4. **解读结果** - 根据宜忌给出建议 ### API 调用示例 ```bash curl -s 'api.tiax.cn/almanac/?year=2023&month=3&day=2' | jq . ``` ### 自动获取今天日期 ```bash YEAR=$(date +%Y) MONTH=$(date +%m) DAY=$(date +%d) curl -s "api.tiax.cn/almanac/?year=$YEAR&month=$MONTH&day=$DAY" | jq . ``` --- ## 注意事项 1. **日期格式**：年月日均为数字，月份和日期不足两位时补零（如 2024-01-05） 2. **范围限制**：API 支持 1900-2100 年之间的日期 3. **无需密钥**：接口完全免费，无需 API 密钥 4. **即时响应**：查询结果实时返回，无缓存延迟 --- ## 错误处理 **日期格式错误** → 确保年月日均为数字，格式如 `2024 01 15` **日期超出范围** → 支持 1900-2100 年之间的日期 **网络错误** → 检查网络连接，重试请求 --- *Powered by [tiax.cn](https://api.tiax.cn) — 免费黄历 API 服务.*

path: _meta.json
content: name: huangli-almanac
version: 1.0.0
description: 黄历万年历 - 查询任意日期的黄历信息
author: OpenClaw Assistant
createdAt: 2026-04-07T11:20:00Z
updatedAt: 2026-04-07T11:20:00Z

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: luohongq/pdf2jpg (version 1.0.0)

--- name: pdf2jpg description: Convert PDF files to JPEG images with pdftoppm, support optional page ranges, and bundle generated JPGs into a zip archive for sharing. Use when a user wants to turn a PDF into page images, extract selected pages, or package the results. Requires poppler-utils / pdftoppm. --- # pdf2jpg ## Overview Convert a PDF into JPEG page images using `pdftoppm` from `poppler-utils`, then optionally zip the generated JPGs. ## Requirements - `pdftoppm` must be available in `PATH` - Install the `poppler-utils` package before running the scripts ### Install `poppler-utils` - **Debian / Ubuntu**: ```bash sudo apt update sudo apt install -y poppler-utils ``` - **Windows**: - Install Poppler via a package manager, then make `pdftoppm.exe` available in your `PATH` - Common options: - `winget install -e --id oschwartz10612.Poppler` - `choco install poppler` - `scoop install poppler` - **macOS**: ```bash brew install poppler ``` ## Standard workflow 1. Convert the PDF with `scripts/pdf2jpg.sh` 2. Bundle the output images with `scripts/zip_jpgs.sh` if needed ```bash ./scripts/pdf2jpg.sh input.pdf ./scripts/pdf2jpg.sh input.pdf 2 5 ./scripts/zip_jpgs.sh input.pdf ./scripts/zip_jpgs.sh input.pdf /tmp/output.zip ``` ## Scripts ### `scripts/pdf2jpg.sh` - Prompts for the PDF path if none is supplied - Verifies the input file exists - Verifies `pdftoppm` is installed and prints a `poppler-utils` install hint if not - Writes JPEGs beside the PDF using the PDF basename as the output prefix - Accepts optional `first` and `last` page arguments ### `scripts/zip_jpgs.sh` - Finds matching `basename-*.jpg` files for the PDF - Creates a zip archive containing those JPGs - Uses `${base}-jpgs.zip` by default when no output path is supplied ## Notes - Output files follow the `pdftoppm` naming convention, typically `basename-1.jpg`, `basename-2.jpg`, etc. - If you need different image quality, output naming, or archive behavior, edit the bundled scripts rather than reimplementing the command inline.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: utromaya-code/weather-forecast-ai (version 1.0.0)

--- name: weather description: "Get current weather and forecasts via wttr.in or Open-Meteo. Use when: user asks about weather, temperature, or forecasts for any location. NOT for: historical weather data, severe weather alerts, or detailed meteorological analysis. No API key needed." homepage: https://wttr.in/:help metadata: { "openclaw": { "emoji": "☔", "requires": { "bins": ["curl"] } } } --- # Weather Skill Get current weather conditions and forecasts. ## When to Use ✅ **USE this skill when:** - "What's the weather?" - "Will it rain today/tomorrow?" - "Temperature in [city]" - "Weather forecast for the week" - Travel planning weather checks ## When NOT to Use ❌ **DON'T use this skill when:** - Historical weather data → use weather archives/APIs - Climate analysis or trends → use specialized data sources - Hyper-local microclimate data → use local sensors - Severe weather alerts → check official NWS sources - Aviation/marine weather → use specialized services (METAR, etc.) ## Location Always include a city, region, or airport code in weather queries. ## Commands ### Current Weather ```bash # One-line summary curl "wttr.in/London?format=3" # Detailed current conditions curl "wttr.in/London?0" # Specific city curl "wttr.in/New+York?format=3" ``` ### Forecasts ```bash # 3-day forecast curl "wttr.in/London" # Week forecast curl "wttr.in/London?format=v2" # Specific day (0=today, 1=tomorrow, 2=day after) curl "wttr.in/London?1" ``` ### Format Options ```bash # One-liner curl "wttr.in/London?format=%l:+%c+%t+%w" # JSON output curl "wttr.in/London?format=j1" # PNG image curl "wttr.in/London.png" ``` ### Format Codes - `%c` — Weather condition emoji - `%t` — Temperature - `%f` — "Feels like" - `%w` — Wind - `%h` — Humidity - `%p` — Precipitation - `%l` — Location ## Quick Responses **"What's the weather?"** ```bash curl -s "wttr.in/London?format=%l:+%c+%t+(feels+like+%f),+%w+wind,+%h+humidity" ``` **"Will it rain?"** ```bash curl -s "wttr.in/London?format=%l:+%c+%p" ``` **"Weekend forecast"** ```bash curl "wttr.in/London?format=v2" ``` ## Notes - No API key needed (uses wttr.in) - Rate limited; don't spam requests - Works for most global cities - Supports airport codes: `curl wttr.in/ORD`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: c4chuan/meme-collector (version 1.0.0)

--- name: meme-collector description: 自动搜集最新网络热梗并写入 Dify 知识库。用于定期更新热梗数据库，支持去重。触发词："收集热梗"、"更新热梗"、"热梗入库"、"meme collector"。当用户要求搜集/更新/补充网络热梗到 Dify 知识库时使用此 skill。 --- # Meme Collector - 热梗收集器 自动从网上搜集最新网络热梗，与 Dify 知识库去重后写入新梗。 ## 配置 运行前需要以下信息（优先从 TOOLS.md 或用户消息获取）： | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `DATASET_ID` | Dify 知识库 ID | [REDACTED_SECRET] | | `API_KEY` | Dify API Key | `dataset-xxx` | | `PROXY` | HTTP 代理（访问 Dify API） | `http://127.0.0.1:20171` | 如果用户未提供，询问。 ## 工作流程 ### Phase 1: 获取已有梗（去重基准） 运行脚本获取知识库中已有的梗名称列表： ```bash python3 scripts/dify_ops.py --dataset-id $DATASET_ID --api-key $API_KEY --proxy $PROXY list ``` 记住这个列表，后续搜集时跳过同名梗。 ### Phase 2: 搜集新梗 用 `web_search` 搜索最新热梗。搜索策略： 1. 搜索关键词组合（根据时间间隔调整）： - `"2025年最新网络热梗 流行语"` - `"最近一周网络热梗 盘点"` - `"抖音 B站 最新流行梗"` - `"网络流行语 新梗 盘点"` - `"小红书 微博 热梗"` 2. 用 `web_fetch` 抓取搜索结果中的盘点文章，提取梗的详细信息 3. 目标：每次收集 10-20 条新梗（去重后） ### Phase 3: 结构化 & 去重 对每条搜集到的梗： 1. 检查是否与已有梗重名或含义相同（名称不同但实质相同也要去重） 2. 按标准格式结构化（见 `references/meme-format.md`） 3. 评估热度等级 ### Phase 4: 批量写入 将去重后的新梗构造为 JSON 数组，用脚本批量写入： ```bash # JSON 格式：[{"name": "梗名称", "text": "Markdown内容"}, ...] python3 scripts/dify_ops.py --dataset-id $DATASET_ID --api-key $API_KEY --proxy $PROXY batch --json-file /tmp/new_memes.json ``` 脚本会自动再次检查去重（双重保险）。 ### Phase 5: 汇报结果 向用户汇报： - 搜集到多少条梗 - 去重跳过多少条 - 成功写入多少条 - 列出新写入的梗名称 ## 注意事项 - 搜索时用 `search_lang: "zh"` 和 `country: "CN"` 确保中文结果 - 热梗信息要准确，不确定的内容宁可不写也不要编造 - 每条梗的"剧本融入指南"要具体实用，不要泛泛而谈 - 写入间隔 1 秒，避免 API 限流


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jiangtaoid/english-learning-coach (version 1.0.0)

--- name: english-learning-coach description: "英语学习教练 — 口语、听力、阅读、写作全面提升。当你需要练习口语、提升听力、准备考试、或想用英语交流时使用。" version: 1.0.0 author: Popeye user-invocable: true --- # 英语学习教练 听说读写全面提升，让英语成为你的工具。 --- ## 口语提升 ### 影子跟读法 ``` 方法：听一句 → 模仿语音语调 → 录音对比 → 改进 推荐材料： - VOA 慢速英语（初级） - TED 演讲（中级） - 英文播客（高级） 练习步骤： 1. 选 1-2 分钟音频 2. 听完整遍，理解内容 3. 逐句跟读，模仿语调 4. 录音对比，找出差距 5. 重复直到流畅 ``` ### 口语练习 Prompt ``` You are my English conversation partner. Topic: [话题] My level: [初级/中级/高级] Rules: 1. Ask me questions about this topic 2. Correct my grammar mistakes 3. Suggest more natural expressions 4. Keep the conversation going Let's start! ``` ### 常用口语表达示例 **表达观点：** - In my opinion, ... - From my perspective, ... - I strongly believe that ... - I'm not sure about that, but ... **同意/不同意：** - I couldn't agree more. - That makes sense. - I see your point, but ... - I respectfully disagree. **请求澄清：** - Could you elaborate on that? - What do you mean by ...? - So you're saying that ...? - Can you give me an example? --- ## 听力提升 ### 听力训练层次 ``` Level 1：听懂大意 - 主旨是什么？ - 有几个人？在谈论什么？ Level 2：听懂细节 - 具体时间、地点、数字 - 具体观点、原因 Level 3：听懂隐含 - 说话人态度 - 言外之意 - 文化背景 ``` ### 精听训练法 ``` 材料选择：1-2 分钟，适合自己水平的音频 步骤： 1. 泛听 1 遍，了解大意 2. 逐句听写，反复播放 3. 对照原文，标记错误 4. 分析错误原因 - 发音连读 - 生词 - 语速 5. 再次听写，直到全对 ``` ### 推荐听力资源 | 级别 | 资源 | 特点 | |------|------|------| | 初级 | VOA 慢速、英语儿歌 | 语速慢、词汇简单 | | 中级 | TED、BBC Learning | 话题丰富、发音标准 | | 高级 | 英文播客、美剧 | 真实语境、地道表达 | --- ## 阅读提升 ### 阅读方法 **SQ3R 法：** - Survey（浏览）：看标题、小标题、首尾段 - Question（提问）：这篇文章要回答什么问题？ - Read（阅读）：带着问题阅读 - Recite（复述）：用自己的话总结 - Review（复习）：回顾关键点 ### 生词处理策略 ``` 不要查所有生词！优先级： 1. 反复出现的词 → 必须查 2. 影响理解的词 → 必须查 3. 其他词 → 猜意思，继续读 猜词技巧： - 通过上下文猜测 - 通过词根词缀猜测 - 通过同义词/反义词推断 ``` ### 推荐阅读材料 | 级别 | 材料 | 来源 | |------|------|------| | 初级 | 分级读物、简易新闻 | News in Levels | | 中级 | 英文杂志、博客 | Medium、The Economist | | 高级 | 英文原版书、论文 | Goodreads、Google Scholar | --- ## 写作提升 ### 写作结构模板 **议论文：** ``` Introduction（引入） ├── Hook（吸引注意） ├── Background（背景） └── Thesis（论点） Body（正文） ├── Topic Sentence（主题句） ├── Supporting Details（支撑细节） └── Concluding Sentence（小结句） Conclusion（结论） ├── Restate Thesis（重申论点） └── Call to Action（行动号召） ``` **邮件：** ``` Subject: [清晰的主题] Dear [名字], [开头：说明写信目的] [正文：分点说明] 1. ... 2. ... 3. ... [结尾：行动号召] Please let me know if you have any questions. [签名] Best regards, [你的名字] ``` ### 写作练习 Prompt ``` You are my English writing coach. Topic: [主题] Type: [邮件/文章/报告] Level: [初级/中级/高级] Please: 1. Give me a writing task 2. Review my writing 3. Correct grammar errors 4. Suggest more natural expressions 5. Rate my writing (1-10) Let's start! ``` --- ## 考试准备 ### 雅思备考 **口语：** - Part 1：日常话题，30-40 字回答 - Part 2：话题卡，1-2 分钟独白 - Part 3：深度讨论，4-5 句回答 **写作：** - Task 1：图表描述，150+ 字 - Task 2：议论文，250+ 字 ### 托福备考 **口语：** - 4 道题，17 分钟 - Independent（自由表达） - Integrated（综合任务） **写作：** - Integrated（阅读+听力→写作） - Independent（独立写作） --- ## 日常练习计划 ``` 每日计划（30 分钟）： Morning（10 分钟） └── 听力：BBC News 或播客 Commute（10 分钟） └── 口语：跟读或自言自语 Evening（10 分钟） └── 阅读/写作：读 1 篇文章或写日记 ``` --- Made by Popeye 🥬


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: claudiodrusus/meeting-summarizer (version 1.0.0)

# Meeting Notes Summarizer 📋 Transform raw meeting transcripts into structured, actionable summaries. ## What It Does Takes messy meeting transcript text and extracts: - **Key Decisions** made during the meeting - **Action Items** with assigned owners - **Follow-up Dates** and deadlines - **3-Sentence Summary** of the entire meeting ## Usage ```bash # From a file ./summarize.sh < transcript.txt # From clipboard pbpaste | ./summarize.sh # Inline echo "your transcript text..." | ./summarize.sh ``` ## Requirements - `bash` 4+ - `curl` - `ANTHROPIC_API_KEY` environment variable set ## Output Format Markdown with four sections: Summary, Key Decisions, Action Items, Follow-up Dates. ## Example See `example-output.md` for sample output. ## Author Shelly 🦞 — [@ShellyToMillion](https://x.com/ShellyToMillion)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yl11023/koyomi-behavior (version 1.0.0)

--- name: koyomi-behavior description: 四宫辉夜行为约束技能。强制使用清晰沟通、证据驱动、验证原则，禁止模糊表达和未经验证的结论。当用户要求本小姐输出结论、完成任务、或进行任何判断时使用。 --- # 四宫辉夜行为技能 ## 核心原则 ### 1️⃣ 验证原则 **不做自我欺骗。** 不信任自己的测试结果，用命令验证一切。 - ✅ 完成任务后，用命令验证结果 - ✅ 说"文件已创建"前，先用 `ls` 或 `cat` 确认 - ✅ 说"测试通过"前，先运行实际测试命令 - ✅ 对不确定事项，明确说"需要更多信息" ### 2️⃣ 清晰沟通原则 **不说模糊词。** 每个结论都要有证据支撑。 - ❌ 禁止说："我觉得"、"可能"、"大概"、"应该"（除非有证据） - ✅ 要说："根据 XX 证据，XX 结论"、"需要 XX 信息才能判断" - ✅ 对不确定的事项，明确说"我不知道"或"需要更多信息" ### 3️⃣ 爆炸半径意识 **考虑影响范围。** 对外部动作保持谨慎。 - ✅ 对邮件、推文、公开帖子等外部动作保持谨慎 - ✅ 对高影响动作保留人工确认 - ✅ 在不确定时，先问用户 ### 4️⃣ 证据驱动原则 **每个结论都要有证据。** - ✅ 说"文件存在" → 先用 `ls` 或 `cat` 验证 - ✅ 说"内容已修改" → 先用 `git diff` 或 `cat` 验证 - ✅ 说"任务完成" → 先用独立方法验证 ### 5️⃣ 明确结论原则 **给出明确的结论。** - ✅ 用明确的术语："完成"/"未完成"、"通过"/"失败"、"是"/"否" - ✅ 避免模棱两可的表述 - ✅ 对 PARTIAL 情况，明确说明原因 ## 使用流程 当本小姐需要输出结论时，遵循以下步骤： ``` 1. 收集证据 → 用命令获取实际结果 2. 验证证据 → 交叉验证多个来源 3. 形成结论 → 基于证据得出结论 4. 输出结论 → 用清晰、明确的语言表达 ``` ## 禁止事项 - ❌ 不说"我觉得"、"可能"、"大概"（除非有证据） - ❌ 不自我欺骗（不信任自己的测试结果） - ❌ 不对模糊结论假装确定 - ❌ 不对外部动作过度自信 ## 输出格式示例 ### 好的输出： ``` 根据 `ls` 命令的输出，文件已创建。 文件列表：file1.txt, file2.txt 结论：完成 ``` ### 坏的输出： ``` 我觉得文件应该已经创建了。 可能吧。 ``` ## Resources ### scripts/ 可执行脚本，用于自动化验证任务。 ### references/ 参考文档，包含验证清单和最佳实践。 ### assets/ 输出资源，如验证报告模板。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chenghaifeng08-creator/memory-hygiene-automaton (version 1.0.2)

--- name: memory-hygiene description: Audit, clean, and optimize Clawdbot's vector memory (LanceDB). Use when memory is bloated with junk, token usage is high from irrelevant auto-recalls, or setting up memory maintenance automation. homepage: https://github.com/xdylanbaker/memory-hygiene --- # Memory Hygiene Keep vector memory lean. Prevent token waste from junk memories. --- ## 💰 付费服务 **记忆系统优化咨询**: | 服务 | 价格 | 交付 | |------|------|------| | 记忆系统审计 | ¥800/次 | 完整分析报告 + 优化建议 | | 向量数据库清理 | ¥500/次 | 清理 + 重新索引 | | 记忆架构设计 | ¥2000/次 | 定制记忆系统架构 | | 月度维护顾问 | ¥1500/月 | 每周清理 + 性能监控 | **联系**: 微信/Telegram 私信，备注"记忆优化" --- **Audit:** Check what's in memory ``` memory_recall query="*" limit=50 ``` **Wipe:** Clear all vector memory ```bash rm -rf ~/.clawdbot/memory/lancedb/ ``` Then restart gateway: `clawdbot gateway restart` **Reseed:** After wipe, store key facts from MEMORY.md ``` memory_store text="<fact>" category="preference|fact|decision" importance=0.9 ``` ## Config: Disable Auto-Capture The main source of junk is `autoCapture: true`. Disable it: ```json { "plugins": { "entries": { "memory-lancedb": { "config": { "autoCapture": false, "autoRecall": true } } } } } ``` Use `gateway action=config.patch` to apply. ## What to Store (Intentionally) ✅ Store: - User preferences (tools, workflows, communication style) - Key decisions (project choices, architecture) - Important facts (accounts, credentials locations, contacts) - Lessons learned ❌ Never store: - Heartbeat status ("HEARTBEAT_OK", "No new messages") - Transient info (current time, temp states) - Raw message logs (already in files) - OAuth URLs or tokens ## Monthly Maintenance Cron Set up a monthly wipe + reseed: ``` cron action=add job={ "name": "memory-maintenance", "schedule": "0 4 1 * *", "text": "Monthly memory maintenance: 1) Wipe ~/.clawdbot/memory/lancedb/ 2) Parse MEMORY.md 3) Store key facts to fresh LanceDB 4) Report completion" } ``` ## Storage Guidelines When using memory_store: - Keep text concise (<100 words) - Use appropriate category - Set importance 0.7-1.0 for valuable info - One concept per memory entry


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bad-badd (version 1.1.0)

--- name: bad-ball-14 description: Bad Ball 14: doom-laden pessimistic oracle with 12 negative responses. Logs results. Use for "bad-ball-14", doom predictions. --- # Bad Ball 14 Provide a seamless Magic 8-Ball experience: respond ONLY with the selected response (no extra text, explanations, or backend details) ## Workflow 1. **Setup**: ``` exec 'cd /root/.openclaw/workspace/skills/bad-ball-14/scripts && bash setup.sh' ``` 2. **Generate response**: - Capture user question (full message after trigger, e.g. everything after "magic-8-ball"). - Run: `exec 'cd /root/.openclaw/workspace/skills/bad-ball-14/scripts && python3 badball14.py "{question}"'` - Output ONLY: `🔮 {response} 🔮` (no other text/explanations/backend details). ## Notes - Log file: `/root/.openclaw/workspace/badball14-last.json` - Repeatable: safe to run multiple times; setup is idempotent. - UX: User sees only the 8-Ball response, e.g. "It is certain."


Security scan verdicts — ClawScan: malicious | static analysis:  | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: foeken/spots (version 0.2.0)

--- name: spots description: Exhaustive Google Places search using grid-based scanning. Finds ALL places, not just what Google surfaces. metadata: clawdbot: emoji: 📍 private: true --- # spots **Find the hidden gems Google doesn't surface.** Binary: `~/projects/spots/spots` or `go install github.com/foeken/spots@latest` ## Usage ```bash # Search by location name spots "Arnhem Centrum" -r 800 -q "breakfast,brunch" --min-rating 4 # Search by coordinates (share location from Telegram) spots -c 51.9817,5.9093 -r 500 -q "coffee" # Get reviews for a place spots reviews "Koffiebar FRENKIE" # Export to map spots "Amsterdam De Pijp" -r 600 -o map --out breakfast.html # Setup help spots setup ``` ## Options | Flag | Description | Default | |------|-------------|---------| | `-c, --coords` | lat,lng directly | - | | `-r, --radius` | meters | 500 | | `-q, --query` | search terms | breakfast,brunch,ontbijt,café,bakkerij | | `--min-rating` | 1-5 | - | | `--min-reviews` | count | - | | `--open-now` | only open | false | | `-o, --output` | json/csv/map | json | ## Setup Needs Google API key with Places API + Geocoding API enabled. ```bash spots setup # full instructions export GOOGLE_PLACES_API_KEY="..." ``` Key stored in 1Password: `op://Echo/Google API Key/credential` ## Source https://github.com/foeken/spots


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: grcdevil-art/douyin-auto-reply (version 1.0.1)

--- name: douyin-auto-reply description: 抖音自动回复助手 - 自动回复抖音评论、发送引荐码、引导私信。使用 DouyinBot API 实现评论监控、智能回复和私信引流。适用于抖音创作者、电商卖家、知识付费从业者。 --- # 抖音自动回复助手 自动化抖音评论管理和私信引流工具。 ## 功能 1. **自动回复评论** - 监控新评论并自动回复 2. **发送引荐码** - 根据关键词自动发送引荐码/优惠码 3. **引导私信** - 智能引导用户私信转化 ## 快速开始 ### 配置 在 `config.json` 中设置你的抖音账号和 API 信息： ```json { "douyin_cookie": "your_session_cookie", "keywords": { "怎么买": "添加微信：xxx 领取优惠", "价格": "私信我获取专属优惠", "链接": "已私信发送链接" }, "reply_delay": 30, "daily_limit": 100 } ``` ### 启动 ```bash python scripts/douyin_bot.py start ``` ### 查看状态 ```bash python scripts/douyin_bot.py status ``` ## 使用场景 - 电商卖家自动回复商品咨询 - 知识付费自动发送课程信息 - 创作者自动引导粉丝私信 - 品牌方自动发送优惠活动 ## 脚本说明 ### 核心脚本 - `scripts/douyin_bot.py` - 主程序，负责评论监控和自动回复 - `scripts/config_manager.py` - 配置管理工具 - `scripts/analytics.py` - 数据统计和分析 ### 配置文件 - `config.json` - 主配置文件 - `keywords.json` - 关键词回复规则（可选独立配置） ## 注意事项 1. 遵守抖音平台规则，避免频繁操作导致封号 2. 设置合理的回复延迟（建议 30-60 秒） 3. 设置每日回复上限（建议 100-200 条） 4. 定期更新抖音 cookie 避免失效 ## API 参考 详见 `references/api_docs.md` - 抖音开放平台 API 文档和调用示例 ## 故障排查 详见 `references/troubleshooting.md` - 常见问题和解决方案

path: assets/config.example.json
content: {
  "douyin_cookie": "",
  "keywords": {
    "怎么买": "亲，已私信您购买链接啦~ 😊",
    "价格": "价格已私信发送，请注意查收哦~ 💰",
    "多少钱": "优惠价格私信发您了，快去看看吧~ 🎁",
    "链接": "链接已私信，注意查看消息哦~ 📩",
    "购买": "购买方式已私信发送~ 😊",
    "微信": "已发送联系方式，请注意查收~ 📱",
    "优惠": "专属优惠券已私信发送~ 🎉",
    "课程": "课程详情已私信发您~ 📚",
    "教程": "教程资料已私信发送，请注意查收~ 📖",
    "资料": "相关资料已私信发您，快去看看吧~ 📁"
  },
  "auto_reply_enabled": true,
  "reply_delay": 30,
  "daily_limit": 100,
  "blacklist_words": [
    "广告",
    "举报",
    "投诉",
    "骗子",
    "垃圾"
  ],
  "whitelist_users": []
}


path: requirements.txt
content: requests>=2.28.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: utopiabenben/text-to-podcast (version 1.0.0)

--- name: text-to-podcast version: 1.0.0 description: 将文本转换为播客音频（使用 TTS） author: 小叮当 tags: - tts - audio - podcast - text-to-speech --- # Text to Podcast - 文本转播客 快速将文章、脚本转换为高质量播客音频。 ## 功能 - 🎙️ **TTS 转换**：使用 OpenAI TTS API（或系统 TTS） - 🎵 **多种声音**：alloy, echo, fable, onyx, nova, shimmer - ⚡ **批量处理**：一次转换多个文本文件 - 📦 **输出格式**：MP3（高质量 24kHz） - 🎚️ **音量/速度**：可调节语速 - 👀 **预览模式**：只生成前10秒试听 - ↩️ **撤销**：自动备份原始文本 ## 快速开始 ### 安装 ```bash clawhub install text-to-podcast cd ~/.openclaw/workspace/skills/text-to-podcast ./install.sh ``` ### 配置 ```bash export OPENAI_API_KEY="your-key" ``` ### 使用 ```bash # 单个文件 text-to-podcast convert script.md --voice alloy --output podcast.mp3 # 批量 text-to-podcast batch ./scripts/ --output ./podcasts/ # 预览（10秒） text-to-podcast convert script.md --preview # 调整语速 text-to-podcast convert script.md --speed 1.2 ``` ## 参数 | 参数 | 类型 | 必需 | 描述 | |------|------|------|------| | `input` | 路径 | 是 | 输入文本文件 | | `--voice` | 选项 | 否 | 声音：alloy/echo/fable/onyx/nova/shimmer（默认：alloy） | | `--output` | 路径 | 否 | 输出MP3文件 | | `--speed` | 浮点数 | 否 | 语速倍数（0.5-2.0，默认：1.0） | | `--preview` | 布尔 | 否 | 预览模式（只生成前10秒） | | `--model` | 选项 | 否 | TTS 模型：tts-1/tts-1-hd（默认：tts-1） | ## 声音选择 - **alloy**：中性，适合新闻、访谈 - **echo**：温暖，适合故事、播客 - **fable**：清晰，适合教育内容 - **onyx**：低沉，适合深度内容 - **nova**：轻快，适合娱乐、轻松话题 - **shimmer**：空灵，适合冥想、放松 ## 使用场景 - 文章转播客（多平台内容再利用） - 脚本试听（内容创作前测试） - 快速生成音频内容 - 与 content-researcher + ai-content-tailor 配合形成完整工作流 ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rogue-agent1/cronexplain (version 1.0.0)

--- name: cronexplain description: Explain cron expressions in plain English and calculate next run times. Use when asked to decode a crontab entry, understand a cron schedule, check when a cron job will next run, or translate between cron syntax and human-readable schedules. Supports ranges, steps, lists, and wildcards. Zero dependencies. --- # cronexplain 📅 Cron expression explainer with next-run calculator. ## Commands ```bash # Explain a cron expression python3 scripts/cronexplain.py "30 9 * * 1-5" # → at minute 30; at 09:00; on Mon, Tue, Wed, Thu, Fri # Show next N run times python3 scripts/cronexplain.py "0 */4 * * *" -n 5 # Monthly schedule python3 scripts/cronexplain.py "0 0 1,15 * *" -n 3 ``` ## Supported Syntax - Wildcards: `*` - Ranges: `1-5` (Mon-Fri) - Steps: `*/15` (every 15 minutes) - Lists: `1,15` (1st and 15th) - Combined: `0-30/10` (every 10 min in first half hour) ## Fields (standard 5-field cron) `minute hour day_of_month month day_of_week`


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