OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yuanchao193/claw-search-free (version 2.0.0)

# Claw Search Skill 🦞 **Free Search API for OpenClaw Agents** ## What This Does Provides web search, image search, news search, and suggestions - all without requiring an API key. ## When to Use When your agent needs to search the web, find images, or get latest news. Replace paid APIs like Brave Search with this free alternative. ## How to Use ```javascript // Web search const results = await fetch('https://www.claw-search.com/api/search?q=your query'); const data = await results.json(); // Image search const images = await fetch('https://www.claw-search.com/api/images?q=cats'); ``` ## API Endpoints | Method | Endpoint | Description | |--------|----------|-------------| | GET | `/api/search` | Web search results | | GET | `/api/images` | Image search | | GET | `/api/news` | News search | | GET | `/api/suggest` | Autocomplete suggestions | ## Parameters - `q` (required): Search query - `count`: Number of results (default: 10) - `offset`: Pagination offset ## Example ```json { "query": "OpenClaw AI", "web": { "results": [ { "title": "OpenClaw - AI Assistant", "url": "https://openclaw.ai", "description": "Powerful AI assistant..." } ] } } ``` ## Notes - No API key needed - 100 requests/minute - Powered by DuckDuckGo (fallback) - Works with all OpenClaw agents

path: package.json
content: name: claw-search
version: 1.0.0
main: index.js

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: szzg007/szzg007-facebook-engage (version 1.0.0)

--- name: szzg007-facebook-engage description: Facebook 自动关注与留言技能。访问指定 Facebook 主页，点击关注，并在最新帖子下留言。用于社交媒体互动、粉丝 engagement、品牌互动等场景。 --- # szzg007-facebook-engage - Facebook 自动关注与留言 ## 技能描述 自动访问 Facebook 用户/公共主页，完成关注操作，并在最新帖子下留下友好评论。 ## 触发条件 - 用户要求关注某个 Facebook 账号并留言 - 需要进行社交媒体互动/engagement - 品牌/产品需要在目标账号下建立存在感 ## 输入参数 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | facebookUrl | 是 | Facebook 主页 URL，如 https://www.facebook.com/tayediggs | | commentText | 否 | 留言内容（如不提供则自动生成友好评论） | | profile | 否 | 浏览器配置，默认 chrome-relay | ## 执行步骤 ### 1. 打开 Facebook 主页 ``` browser open → facebookUrl ``` ### 2. 等待页面加载 ``` browser act wait → 10-15 秒 ``` ### 3. 获取页面快照，找到关注按钮 ``` browser snapshot → 查找"关注"按钮的 ref ``` ### 4. 点击关注按钮 ``` browser act click → 关注按钮 ref ``` ### 5. 滚动页面找到最新帖子 ``` browser act evaluate → window.scrollBy(0, 500) browser act wait → 3 秒 ``` ### 6. 获取帖子区域快照，找到评论框 ``` browser snapshot → 查找评论输入框 ref ``` ### 7. 输入留言内容 ``` browser act type → 评论框 ref + commentText ``` ### 8. 点击发布评论 ``` browser act click → 发布按钮 ref ``` ### 9. 确认提交成功 ``` browser act wait → 等待"评论已提交"提示 ``` ## 留言内容建议 ### 通用友好型 - "Love this! Keep up the great work! 🌟" - "Such an inspiring post! Thanks for sharing!" - "This made my day! 💫" ### 支持鼓励型 - "Your work has inspired so many people. Keep shining!" - "Love this positive message! You're amazing!" - "Always love your content! Never stop creating!" ### 互动提问型 - "Great post! What's next for you?" - "Love this! Any tips for fans who want to follow in your footsteps?" ## 注意事项 ### ⚠️ 避免封禁 1. **不要频繁刷新页面** - 每次操作间隔至少 3-5 秒 2. **不要短时间内大量操作** - 建议每小时不超过 10 次关注/留言 3. **留言内容要自然** - 避免重复相同内容，每条留言要有差异化 4. **像真人一样操作** - 滚动页面、等待加载、自然浏览 ### ⚠️ 技术注意 1. **浏览器连接** - 确保 chrome-relay 扩展正常运行 2. **页面加载** - 等待足够时间让页面完全加载 3. **元素定位** - 使用 aria-ref 定位，如找不到需重新 snapshot 4. **网络问题** - 如遇 ERR_NETWORK_CHANGED，暂停后重试 ### ⚠️ 内容安全 1. **留言要正面积极** - 避免争议性内容 2. **符合平台规范** - 不发布垃圾信息 3. **尊重对方** - 留言要真诚友好 ## 错误处理 | 错误 | 原因 | 解决方案 | |------|------|----------| | tab not found | 标签页已关闭 | 重新 open 新标签页 | | TimeoutError | 元素未加载 | 增加 wait 时间或重新 snapshot | | ERR_NETWORK_CHANGED | 网络波动 | 暂停 5 秒后重试 | | 关注按钮找不到 | 已关注或页面结构变化 | 检查页面状态 | ## 成功标志 - 关注按钮变为"已关注"或"Following" - 评论显示在帖子下方 - 系统提示"你的评论已提交" ## 示例调用 ``` 任务：关注 Taye Diggs 并留言 参数： - facebookUrl: https://www.facebook.com/tayediggs - commentText: Love this positive message! Your work has inspired so many people. Keep shining! 🌟 ``` ## 输出汇报格式 ``` ## ✅ Facebook 互动完成 ### 关注状态 - [用户名] 已关注 ✓ ### 留言详情 - **帖子**：[帖子内容摘要] - **留言**：[留言内容] - **状态**：评论已提交 ✓ ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: afeicn/sales-assistant (version 0.1.0)

--- name: sales-assistant description: "销售助手（Sales Assistant）。协助完成客户商机整理、客户画像分析、销售拜访纪要生成、客户需求精细提炼、下一步销售动作建议、商务履约风险提示以及客户档案维护。本工具由 @afeicn 提供支持。" metadata: author: afeicn --- # 销售助手 (Sales Assistant) ## 概述 销售助手（Sales Assistant）是面向销售人员、大客户经理（KAM）及销售管理团队的岗位型数字员工。它覆盖商机录入、客户背景研究、拜访纪要、需求提炼、跟进策略推荐及销售过程风险把控。通过与销售、商务及管理人员协作，协助完成以下 7 大业务场景： 1. **商机录入** — 将日常沟通、群聊或初步沟通信息转化为标准的商机评估卡和跟进阶段建议。 2. **客户画像** — 深度研究客户组织背景、决策权责链条、预算信号、核心痛点及潜在诉求。 3. **拜访纪要** — 将销售会议记录、聊天记录或拜访音视频转写资料快速整理为结构化拜访纪要。 4. **需求归纳** — 精准提炼客户的显性商业诉求、潜在隐性利益、执行约束和待澄清事项。 5. **跟进建议** — 推荐销售漏斗的下一步动作、话术指引、演示资料清单及任务跟进提醒。 6. **商务风险** — 识别合同付款周期、口头过度承诺、交付偏差、竞争对手及合规风险。 7. **客户归档** — 沉淀每次客户跟进细节，更新 CRM 或销售台账草案。 --- ## 工作原则与边界 ### 工作原则 1. **意图聚焦**：先准确判定销售沟通场景和当前所处的商机阶段。 2. **结构化跟进**：输出必须包含处理结论、客户痛点、下一步动作、风险点及需要销售人员确认的关键信息。 3. **真实有据**：不编造客户信息和成交机会。未明确落实的信息一律列为待办/待确认。 4. **数据隐私**：对客户预算、核心竞标优势、决策人联系方式及商业谈判底价采取高标准脱敏和鉴权机制。 ### 行为边界 (不可以做) - **人工最终决策**：涉及对外正式报价口径、关键商务承诺条款、承诺交付期限制定、合同正式发送审核时，**必须提交销售负责人确认**。不得代替人工口头承诺价格与折扣；不得擅自变更既定的项目交付范围；不得代表个人直接代替人工做决策。 - **脱敏规范**：演示与测试用例中只允许使用脱敏或虚拟的项目名称与联系人，严防企业真实商机数据、核心商务机密泄露。 --- ## 核心业务流程 (Workflows) ### 1. 商机信息整理 - **流程**：输入线索信息或拜访纪要草稿 → 过滤并分类关键成交要素 → 生成标准化商机特征评估卡并划分跟进阶段 → 列出需要进一步澄清补充的信息缺口。 - **输出**：标准商机卡、销售跟进阶段划分建议、线索补全指南。 ### 2. 客户画像生成 - **流程**：汇总客户公司官网及拜访谈话记录 → 分析客户决策层组织架构和决策人职责 → 锁定客户业务的核心痛点 → 捕获客户的预算宽裕度及投资倾斜信号。 - **输出**：客户画像报告、核心痛点清单、预算敏感等级分析。 ### 3. 拜访纪要生成 - **流程**：读取语音转写文本或聊天信息 → 自动剔除日常寒暄等冗余信息 → 提取双方探讨的重点结论、双方达成的口头一致意向。 - **输出**：结构化会议纪要、决议项清单、待澄清细节表。 ### 4. 客户需求提炼 - **流程**：基于沟通记录分析 → 归类客户显性要求（必须具备）与隐性诉求（核心驱动力） → 梳理其在工期、预算或苗木品质等方面的关键约束条件。 - **输出**：需求提炼摘要、约束边界条件、后续提问问题设计。 ### 5. 跟进动作建议 - **流程**：根据当前商机状态 and 沟通成果 → 制定针对性的下一次跟进策略及商务拜访话术路径 → 罗列需提前准备的演示及案例资料清单 → 自动设置跟进任务节点提醒。 - **输出**：跟进策略规划、沟通话术指引、材料准备清单、后续任务提醒。 ### 6. 商务风险提示 - **流程**：读取项目合同前哨协议或往来信件 → 检测异常退款条款、长账期风险、违约金过高、过度的口头交付承诺等合规隐患 → 提示外部竞争对手的市场动态和威胁。 - **输出**：商务合规风险清单、竞对威胁预警、应对建议。 ### 7. 客户档案归档 - **流程**：抽取最新商机动态及关键决策人更新 → 生成 CRM 台账草案条目 → 自动为关键附件打上索引标签并进行脱敏存档。 - **输出**：CRM 更新条目草稿、脱敏档案归档包。 --- ## 默认输出格式 销售助手在生成日常分析和应答时，默认使用以下结构输出： ```text 【处理结论】 [商机已锁定/建议推迟跟进/发现竞争风险/跟进动作已就绪等销售结论] 【关键信息】 - [提取出的主要商机数据、决策人态度与需求核心事实] 【风险/缺口】 - [发现的商务条款风险、对手介入迹象或商机信息严重缺口] 【建议动作】 - [建议销售人员执行的具体跟进步骤、应答话术与资料推送建议] 【需人工确认】 - [在报价、商务授权、承诺交付范围等方面必须人工介入的事项] 【归档记录】 - [本次商机整理流水号及关联台账或知识库归档位置] ``` --- Powered by sales-assistant | Author: afeicn


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lygjoey/shell-image-video (version 1.0.0)

--- name: shell-image-video description: "RunningHub AI 工作流集成 — 图片换脸、Wan2.2 动作迁移、动作迁移升级版、150帧高清舞蹈视频。Use when asked about face swap, motion transfer, dance video generation, or RunningHub workflows." --- # Shell Image & Video Skill RunningHub AI 工作流集成 - 图片换脸 + 视频动作迁移 ## 工具位置 `~/.openclaw/workspace/Shell-openclaw-image-video-skill/` ## 4个工作流 ### 1. 图片换脸 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/Shell-openclaw-image-video-skill node scripts/runninghub-face-swap.js --face=./photo.jpg --prompt="场景描述" # 或用URL node scripts/runninghub-face-swap.js --faceUrl="https://..." --prompt="场景描述" ``` - 生成时间：~3分钟 - 输出：output/ 目录下 JSON（含图片URL） ### 2. Wan2.2 动作迁移 ```bash node scripts/wan22-animate.js --video=drive.mp4 --reference=face.jpg ``` 可选参数：`--fps=30 --width=720 --height=1280 --elasticity=0.6` 生成时间：10-15分钟 ### 3. 动作迁移升级版（表情+动作） ```bash node scripts/motion-pro.js --video=dance.mp4 --reference=target.jpg ``` 可选参数：`--duration=5 --skipSeconds=0 --fps=30 --width=928 --height=1664` 生成时间：15-20分钟 ### 4. 150帧高清舞蹈 ```bash node scripts/dance-150.js --video=dance.mp4 --reference=dancer.jpg ``` 可选参数：`--faceEnhance=2 --duration=5 --skipSeconds=2 --fps=30 --intensity=1` 生成时间：20-25分钟 ## Workflow API 工作流（5个数字人/对比工作流） 以下工作流使用 Workflow API（`/openapi/v2/run/workflow/`），需要 `instanceType=plus`。 ### 5. 图片对比 GIF/视频 ```bash node scripts/image-compare.js --image1=before.jpg --image2=after.jpg ``` 生成时间：2-5分钟 ### 6. InfiniteTalk 数字人口播 ```bash node scripts/infinitetalk.js --image=portrait.jpg node scripts/infinitetalk.js --image=portrait.jpg --audio=speech.mp3 ``` 生成时间：5-15分钟 ### 7. HeyGem + TTS 数字人视频 ```bash node scripts/heygem-tts.js --image=face.jpg --audio=voice.mp3 --text="你好，欢迎来到我的频道" ``` 需要：人像 + 5-10秒语音样本 + 文案（中/英/日） 生成时间：10-20分钟 ### 8. 单人数字人生成 ```bash node scripts/single-digital-human.js --image=person.jpg --audio=audio.mp3 ``` 生成时间：~5分钟 ### 9. 口播加长版（无限时长） ```bash node scripts/lipsync-extended.js --image=portrait.jpg --audio=long-speech.mp3 ``` 人和动物都可以口播，无时长限制 生成时间：10-30分钟 ## API Key 已预配置：[REDACTED_SECRET] ## 注意 - 视频素材建议 720p+ - 视频时长建议 5-10秒（太长容易崩） - 费用：图片约0.05-0.1元/次，视频约0.5-2元/次 ## 常见错误与处理 | 错误 | 原因 | 处理 | |------|------|------| | `task_id not found` | RunningHub 任务超时或不存在 | 等待 30s 后重试，最多 3 次 | | `image too large` | 输入图片超过 10MB | 用 `convert` 压缩到 5MB 以内 | | `workflow not available` | 工作流离线/排队 | 提示用户稍后重试 | | HTTP 429 | API 限流 | 等 60s 后重试 | ## 使用示例 ### 图片换脸 ``` 用户: "把这张照片换成 xxx 的脸" → 上传图片 → 调用 face-swap 工作流 → 返回结果图 ``` ### 动作迁移 ``` 用户: "把这个舞蹈动作迁移到另一个人身上" → 上传参考视频 + 目标图片 → motion-transfer 工作流 → 返回视频 ``` ## 依赖 - RunningHub API Token（环境变量 `RUNNINGHUB_API_KEY`） - ffmpeg（视频处理） - ImageMagick（图片压缩）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sfkislev/blender-flue (version 1.0.0)

--- name: Blender description: Control Blender from the shell via Flue - a Python bridge to bpy without an MCP server. --- This skill lets a coding agent operate **Blender** on the desktop through [Flue](https://github.com/SFKislev/flue), a local shell-to-application bridge. The agent pipes Python into `blender_bridge.py` and gets structured JSON back. Flue is **not an MCP server** — it is a thinner, simpler shell contract that drives Blender's own `bpy` runtime directly. > agent shell -> `blender_bridge.py` -> bpy -> JSON result ## When to use The human requests work performed **inside Blender** — inspect the open scene, collections, objects, meshes, materials, selection; make bounded edits; run small `bpy` scripts. A CLI agent cannot act inside Blender without a bridge like Flue. ## How to proceed 1. **Read `FLUE.md` in this directory first.** It explains how Flue works, the bridge contract, a worked `bpy` example, and safety expectations. 2. **If Flue is installed:** also read `C:\Users\fredd\.claude\skills\flue\SKILL.md` and `adapters/blender_adapter/APP.md` for the operational contract, then work from there. 3. **If Flue is not installed:** tell the human. The install command is `pip install flue && flue setup`. Do not install without explicit approval in the current session. ## Other apps Flue also supports Photoshop, Illustrator, Premiere, After Effects, InDesign, Audition, Houdini, 3ds Max, Unity, and Microsoft Office through the same stdin/stdout contract. One install covers all adapters. ## Safety Flue acts inside professional desktop software. Treat the human as the driver; prefer small, inspectable steps; avoid destructive actions unless explicitly requested. Flue is MIT-licensed and reviewable on GitHub / PyPI before use.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: carson1012/weekly-report-ai (version 1.0.0)

--- name: weekly-report description: 自动整理周报工具。支持从多个数据源（GitHub、飞书文档、日历）汇总工作内容，生成Markdown周报。支持保存历史、AI摘要、导出PDF/HTML、发送邮件、写入飞书文档。适用于需要定期总结工作成果的用户。 --- # Weekly Report - 自动整理周报 ## 功能概述 自动从多个数据源汇总一周工作内容，生成结构化的Markdown周报，支持多种输出方式。 ## 支持的数据源 ### 1. GitHub / GitLab - **获取内容**：commits、PRs、issues - **配置**：用户需提供仓库地址和访问Token ### 2. 飞书文档/知识库 - **获取内容**：指定文档/知识库中的更新 - **配置**：用户提供文档链接或知识库ID ### 3. 日历事件 - **获取内容**：Google Calendar / 飞书日历 - **配置**：用户授权日历访问 ### 4. 手动输入 - 用户在对话中补充工作内容 ## 输出功能 ### 1. Markdown周报 生成标准格式周报，包含： - 本周概览（提交数、PR数、会议数） - GitHub贡献（PR详情+提交记录） - 文档更新 - 会议记录 - 补充说明 - 下周计划 ### 2. 历史保存 - 自动保存到 `~/.weekly-report/history/` - 支持查询历史周报 - 按周查看/删除历史 ### 3. 导出功能 - **HTML**：生成带样式的网页 - **PDF**：使用pandoc导出（需安装pandoc） ### 4. 邮件发送 - 支持SMTP协议（QQ邮箱、网易邮箱等） - 自动转换为HTML格式 ### 5. 飞书文档 - 自动创建飞书文档 - 支持追加到已有文档 ## 使用方式 ### 手动触发 用户说"生成周报"、"整理本周工作"时执行。 ### 定时执行 配置cron任务，每周五下午自动执行。 ## 脚本列表 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `generate_report.py` | 生成Markdown周报 | | `github_fetcher.py` | 获取GitHub数据 | | `feishu_fetcher.py` | 获取飞书文档 | | `calendar_fetcher.py` | 获取日历事件 | | `feishu_writer.py` | 写入飞书文档 | | `email_sender.py` | 发送邮件 | | `export_pdf.py` | 导出PDF/HTML | | `history_manager.py` | 历史周报管理 | ## 配置项 | 配置项 | 说明 | 必填 | |--------|------|------| | github_token | GitHub访问Token | 否 | | github_repos | 监控的仓库列表 | 否 | | feishu_token | 飞书Access Token | 否 | | feishu_docs | 监控的文档/知识库 | 否 | | smtp_host | SMTP服务器 | 否 | | smtp_port | SMTP端口 | 否 | | smtp_username | 邮箱账号 | 否 | | smtp_password | 邮箱授权码 | 否 | | user_name | 用户姓名 | 否 | ## 示例命令 ```bash # 生成周报 python3 generate_report.py --user "张三" --github data.json --manual "本周工作..." # 获取GitHub数据 python3 github_fetcher.py --token $GITHUB_TOKEN --repos "user/repo" --since "2026-03-16" --until "2026-03-22" # 发送邮件 python3 email_sender.py --smtp-host smtp.qq.com --smtp-port 465 --username "[REDACTED_SECRET]" --password "xxx" --to "[REDACTED_SECRET]" --subject "第12周周报" --content "$MARKDOWN" --html # 写入飞书 python3 feishu_writer.py --token $FEISHU_TOKEN --title "第12周周报" --content "$MARKDOWN" # 导出PDF python3 export_pdf.py --input report.md --output report.pdf --format pdf # 保存历史 python3 history_manager.py --action save --week-start "2026-03-16" --week-end "2026-03-22" --content "$MARKDOWN" # 查看历史 python3 history_manager.py --action list --limit 5 ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: fengchj/fy (version 1.0.0)

--- name: openclw description: 当用户输入以 "fy " 开头的翻译请求时使用此 skill。支持中英互译，如果是其他语种则翻译成中文。触发条件：输入 "fy" 后面跟要翻译的内容，例如 "fy test" 返回 "测试"。 version: 1.0.0 --- # 翻译 Skill 此 skill 用于处理翻译请求。 ## 触发条件 当用户输入以下格式时激活： - `fy <内容>` - 翻译后面的内容 ## 功能说明 1. **中英互译**：自动识别输入是中文还是英文，并翻译成另一种语言 2. **其他语种**：如果输入是其他语言（如日文、韩文、法文等），翻译成中文 ## 使用示例 - `fy test` → 输出：测试 - `fy 你好` → 输出：hello - `fy こんにちは` → 输出：你好 - `fy Bonjour` → 输出：你好 ## 翻译规则 1. 检测输入文本的语言 2. 如果是中文，翻译成英文 3. 如果是英文，翻译成中文 4. 如果是其他语言，翻译成中文 5. 返回翻译结果


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shenghoo123-png/juejin-assistant-kay (version 1.1.1)

# 掘金发布技能 ## 1. 平台简介 掘金是一个面向程序员的技术社区平台，专注于分享技术文章、教程、实战经验。用户可以通过写文章积累粉丝、建立个人品牌，优质内容有机会获得官方推荐和流量扶持。 **网址**: https://juejin.cn --- ## 2. 注册/登录方式 ### 注册方式 - **手机号注册**：输入手机号 + 验证码 - **邮箱注册**：掘金暂不支持纯邮箱注册，建议用手机号 - **第三方登录**：支持 Github / 微信 / 微博 登录 ### 登录入口 - 首页右上角「登录/注册」 - 推荐使用 Github 登录（技术身份更匹配） --- ## 3. 写文章/发布文章流程 ### 步骤一：进入创作页面 1. 登录后，点击右上角「写文章」或头像下拉菜单 → 「写文章」 2. 进入在线编辑器页面 ### 步骤二：编辑文章 1. **标题**：输入文章标题（建议20-40字，包含核心关键词） 2. **正文**：使用 Markdown 编辑器编写 3. **封面图**：上传封面图（可选，不上传会使用默认封面） 4. **分类**：选择文章分类（如：前端 / 后端 / Android / iOS / 人工智能 等） 5. **标签**：添加1-5个标签（如：Python、Vue、Redis等），方便被搜索到 6. **专栏**：可选择加入专栏（需先创建专栏） ### 步骤三：预览与发布 1. 点击「预览」查看效果 2. 确认无误后，点击「发布」 3. 文章审核通过后公开可见（通常几分钟内） ### 草稿保存 - 文章会自动保存为草稿 - 可在「创作中心」→「我的文章」中找到 --- ## 4. 文章模板 ### 文章标题模板 ``` [核心技术点] + [应用场景/价值] + [文章类型] 示例： Python 异步编程完全指南（asyncio 实战） Vue3 + Vite 构建生产级项目的最佳实践 从0到1：如何设计高可用的微服务架构 ``` ### 文章正文模板（Markdown） ```markdown # [文章标题] [一句话介绍这篇文章解决的问题或价值，100字以内] ## 背景 [介绍为什么要写这篇文章，读者能获得什么] ## 目录 - [章节1] - [章节2] - [章节3] --- ## 第一节：[章节标题] [正文内容] ### 1.1 [小节标题] [代码块/示例] ```python # 示例代码 def hello(): print("Hello, World!") ``` ## 总结 [回顾全文要点，列出关键结论] ## 参考资料 - [参考资料1链接] - [参考资料2链接] ``` ### 文章开头模板（吸引点击） ``` 作为[职业/身份]，我在实际项目中遇到了[问题]。 这篇文章会手把手教你[解决什么]，通过[方法/工具]，实现[效果]。 读完本文，你将掌握：[技能点1]、[技能点2]、[技能点3]。 ``` --- ## 5. 注意事项 1. **标题决定点击率**：避免标题党，但要足够吸引，用数字/对比/疑问更有效果 2. **代码要规范**：代码块标明语言，注释清晰，避免截图代码 3. **图片要规范**：图片建议使用图床链接，避免使用本地图片导致无法显示 4. **内容原创性**：掘金重视原创，搬运内容会被下架 5. **首发有优势**：首发文章更容易获得推荐 6. **排版要美观**：善用 Markdown（标题层级、列表、引用、代码块） 7. **标签要精准**：选对标签能带来精准流量 --- ## 6. 常见问题 **Q: 文章有收益吗？** A：掘金有「掘金人气榜」等活动，优质文章可获得奖金。创作激励计划需申请加入。 **Q: 如何获得更多阅读量？** A：积极互动（评论、点赞）、选好标签和分类、发布时间选晚8-10点、标题优化。 **Q: 可以转载文章吗？** A：可以，但需注明原文出处，且需获得原作者授权。 **Q: 文章被删了怎么办？** A：查看站内信中的违规原因，根据原因修改后重新发布。 **Q: 如何创建专栏？** A：在「创作中心」→「我的专栏」中创建，专栏需要至少3篇文章才能申请。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-code-executor (version 1.0.0)

--- name: jpeng-code-executor description: "Safe code execution in sandboxed environments. Supports Python, JavaScript, Bash, and more with resource limits and timeout controls." version: "1.0.0" author: "jpeng" tags: ["code", "execution", "sandbox", "python", "javascript"] --- # Code Executor Execute code safely in sandboxed environments with resource limits. ## When to Use - User wants to run code snippets - Test code before deployment - Execute scripts with security constraints - Run untrusted code safely ## Features - **Multi-language support**: Python, JavaScript, Bash, Ruby, Go - **Resource limits**: CPU, memory, execution time - **Network isolation**: Optional network access - **File system isolation**: Temporary sandbox directory ## Usage ### Execute Python ```bash python3 scripts/execute.py \ --language python \ --code "print('Hello, World!')" \ --timeout 10 ``` ### Execute from file ```bash python3 scripts/execute.py \ --language python \ --file ./script.py \ --timeout 30 \ --memory 256 ``` ### Execute JavaScript ```bash python3 scripts/execute.py \ --language javascript \ --code "console.log(2 + 2)" ``` ### With input ```bash python3 scripts/execute.py \ --language python \ --code "x = input(); print(f'You said: {x}')" \ --input "Hello" ``` ## Output ```json { "success": true, "stdout": "Hello, World!\n", "stderr": "", "exit_code": 0, "execution_time_ms": 42 } ``` ## Safety - Default timeout: 30 seconds - Default memory limit: 512MB - No network access by default - Output limited to 1MB


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dox012/openclaw-installer (version 1.0.0)

--- name: openclaw-installer description: "一键安装 OpenClaw 的整活 skill，模拟专业上门安装服务体验" --- # OpenClaw 专业安装服务 欢迎使用 OpenClaw 专业安装服务！本 skill 将为您提供媲美 499 元上门服务的安装体验。 ## 安装方式 ### 标准安装（推荐） ```bash npm install -g openclaw@latest ``` ### 中文社区版 ```bash npm install -g openclaw-cn@latest ``` ### 验证安装 ```bash openclaw --version ``` ## 启动服务 ### 启动网关 ```bash openclaw gateway ``` ### 启动 Dashboard ```bash openclaw dashboard ``` ## 温馨提示 - 月薪两万，可能养不起一只龙虾 🦞 - 建议先看看钱包再决定是否 24 小时运行 - Token 消耗速度堪比烧钱，请谨慎使用高阶模型 - 记得定期检查 API 账单，避免"惊喜" ## 常见问题 **Q: 为什么我的 API 费用这么高？** A: 因为 Agent 每次读网页、调工具、看文件都在烧 token，建议使用低成本模型或设置消费上限。 **Q: 需要专门买台 Mac Mini 吗？** A: 不需要，普通电脑就能跑，除非你想体验"Mac Mini 售罄"的快感。 **Q: 安全吗？** A: 请务必注意安全配置，不要把实例暴露在公网，不要随便装来路不明的插件。 ## 参考文档与教程 ### 官方资源 - 官方文档: https://docs.openclaw.ai/ - GitHub 仓库: https://github.com/openclaw/openclaw - 安装指南: https://docs.openclaw.ai/install ### 中文教程 - 知乎安装教程（免费部署方法） - CSDN OpenClaw 部署指南 - B站视频教程搜索"OpenClaw 安装" - 小红书搜索"OpenClaw 部署" ### 国外教程 - Reddit r/ollama 社区讨论 - YouTube 搜索"OpenClaw installation" - Medium OpenClaw 系列文章 ### 付费服务（仅供参考，不推荐） - 淘宝/闲鱼代安装服务：30-500 元不等 - 上门安装服务：499-5000 元（真的有人收 5000！） - SetupClaw（国外）：3000-6000 美元 ## 后悔了怎么办？ 如果你发现 API 账单爆炸，或者养不起这只龙虾了，请使用 **openclaw-uninstaller** skill 体面告别。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jdrhyne/todo-tracker (version 1.0.0)

--- name: todo-tracker description: Persistent TODO scratch pad for tracking tasks across sessions. Use when user says "add to TODO", "what's on the TODO", "mark X done", "show TODO list", "remove from TODO", or asks about pending tasks. Also triggers on heartbeat to remind about stale items. --- # TODO Tracker Maintain a persistent TODO.md scratch pad in the workspace. ## File Location `TODO.md` in workspace root (e.g., `/Users/nuthome/nuri-bot/TODO.md`) ## Commands ### View TODO When user asks: "what's on the TODO?", "show TODO", "pending tasks?" ```bash cat TODO.md ``` Then summarize the items by priority. ### Add Item When user says: "add X to TODO", "TODO: X", "remember to X" ```bash bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh add "<priority>" "<item>" ``` Priorities: `high`, `medium`, `low` (default: medium) Examples: ```bash bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh add high "Ingest low-code docs" bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh add medium "Set up Zendesk escalation" bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh add low "Add user memory feature" ``` ### Mark Done When user says: "mark X done", "completed X", "finished X" ```bash bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh done "<item-pattern>" ``` Matches partial text. Moves item to ✅ Done section with date. ### Remove Item When user says: "remove X from TODO", "delete X from TODO" ```bash bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh remove "<item-pattern>" ``` ### List by Priority ```bash bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh list high bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh list medium bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh list low ``` ## Heartbeat Integration On heartbeat, check TODO.md: 1. Count high-priority items 2. Check for stale items (added >7 days ago) 3. If items exist, include brief summary in heartbeat response Example heartbeat check: ```bash bash skills/todo-tracker/scripts/todo.sh summary ``` ## TODO.md Format ```markdown # TODO - Nuri Scratch Pad *Last updated: 2026-01-17* ## 🔴 High Priority - [ ] Item one (added: 2026-01-17) - [ ] Item two (added: 2026-01-15) ⚠️ STALE ## 🟡 Medium Priority - [ ] Item three (added: 2026-01-17) ## 🟢 Nice to Have - [ ] Item four (added: 2026-01-17) ## ✅ Done - [x] Completed item (done: 2026-01-17) ``` ## Response Format When showing TODO: ``` 📋 **TODO List** (3 items) 🔴 **High Priority** (1) • Ingest low-code docs 🟡 **Medium Priority** (1) • Zendesk escalation from Discord 🟢 **Nice to Have** (1) • User conversation memory ⚠️ 1 item is stale (>7 days old) ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: thesethrose/minimax-usage (version 1.0.1)

--- name: minimax-usage description: Monitor Minimax Coding Plan usage to stay within API limits. Fetches current usage stats and provides status alerts. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊"}} --- # Minimax Usage Skill Monitor Minimax Coding Plan usage to stay within limits. ## Setup Create a `.env` file in the same directory as the script: ```bash MINIMAX_CODING_API_KEY=your_api_key_here MINIMAX_GROUP_ID=your_group_id_here ``` Get your GroupId from: https://platform.minimax.io/user-center/basic-information (under "Basic Information") ## Usage ```bash ./minimax-usage.sh ``` ## Output Example ``` 🔍 Checking Minimax Coding Plan usage... ✅ Usage retrieved successfully: 📊 Coding Plan Status (MiniMax-M2): Used: 255 / 1500 prompts (17%) Remaining: 1245 prompts Resets in: 3h 17m 💚 GREEN: 17% used. Plenty of buffer. ``` ## API Details **Endpoint:** ``` GET https://platform.minimax.io/v1/api/openplatform/coding_plan/remains?GroupId={GROUP_ID} ``` **Required Headers:** ``` accept: application/json, text/plain, */* authorization: Bearer {MINIMAX_CODING_API_KEY} referer: https://platform.minimax.io/user-center/payment/coding-plan user-agent: Mozilla/5.0 (Macintosh; Intel Mac OS X 10_15_7) AppleWebKit/537.36 ``` ## Limits | Metric | Value | |--------|-------| | Reset window | 5 hours (dynamic) | | Max target | 60% usage | | 1 prompt ≈ | 15 model calls | ## Notes - Coding Plan API key is **exclusive** to this plan (not interchangeable with standard API keys) - Usage from 5+ hours ago is automatically released from the count


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