OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: fanyanggod/facebook-ad-library (version 1.0.1)

--- name: facebook-ad-library description: Search Facebook Ad Library and Meta Ad Library data with PPSPY. Analyze ads, advertiser stores, landing pages, and ad products from one focused skill. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - PPSPY_API_KEY bins: - npm install: command: npm args: - install - -g - "ppspy-mcp-server@1.0.1" primaryEnv: PPSPY_API_KEY emoji: "🔍" homepage: https://www.ppspy.com mcpServers: ppspy: command: ppspy-mcp-server env: PPSPY_API_KEY: "{{PPSPY_API_KEY}}" --- # Facebook Ad Library Search Facebook Ad Library and Meta Ad Library data across ads, ad-linked stores, and ad products. Keywords: Facebook Ad Library, Meta Ad Library, FB library, FB library product, FB library store. ## Setup 1. Visit the official website at [ppspy.com](https://www.ppspy.com/) to view real-time dashboard data and product UI. 2. Visit the direct API site at [api.ppspy.com](https://api.ppspy.com/) to get your API key and manage billing/recharge. 3. Set the environment variable: `PPSPY_API_KEY` ## Available Tools (13 total) ### Ad Library - Ads (2 tools) - `ppspy_advertisement_list` — Search Facebook ads with advanced filters: keyword, audience reach, spend, status - `ppspy_advertisement_details` — Get detailed information for a specific advertisement ### Ad Library - Stores (8 tools) - `ppspy_ad_store_list` — Search ad library stores with advanced filters - `ppspy_ad_store_details` — Get detailed information for a specific ad store - [REDACTED_SECRET] — Get landing page statistics - [REDACTED_SECRET] — Get advertising trends over time - [REDACTED_SECRET] — Get ad placement analysis (day/time breakdown) - [REDACTED_SECRET] — Get most used ad copy content - [REDACTED_SECRET] — Get longest running ad content - `ppspy_ad_store_advertiser_list` — Get advertisers associated with a store ### Ad Library - Products (2 tools) - `ppspy_ad_product_list` — Search ad library products with advanced filters - `ppspy_ad_product_details` — Get detailed information for a specific ad product ### Supplement (1 tool) - `ppspy_ad_filter_options` — Get ad filter options (button types/texts) ## Usage Examples - "Search Facebook Ad Library for pet ads running over 30 days" - "Show me Meta Ad Library stores in beauty" - "Find FB library products with high audience reach" - "Get landing page stats for this ad store" - "List the advertisers associated with this store" ## Credits Each API call consumes credits from your PPSPY account: - **Ad Library Search (Ads/Stores/Products)**: 2 credits per record - **Detail/Analysis/Supplement APIs**: Free


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Skill: azazlf09/yt-assemblyai-monitor (version 1.0.1)

--- name: yt-assemblyai-monitor description: > YouTube channel monitor and video transcription using AssemblyAI cloud API. Pure Python + requests only — no ffmpeg, no Whisper, no extra tools needed. Monitors YouTube channels for new videos, extracts audio URLs via innertube API, submits to AssemblyAI for cloud transcription, and returns text + AI summary. Works on Mac, Linux, Windows. Only dependency: requests (usually pre-installed). Use when: user asks to monitor YouTube channels, transcribe YouTube videos, summarize video content, or set up YouTube content monitoring. --- # YouTube Channel Monitor (AssemblyAI) Monitor YouTube channels and auto-transcribe new videos using AssemblyAI cloud API. Zero local dependencies beyond `requests`. ## Prerequisites 1. **AssemblyAI account**: https://www.assemblyai.com/app/signup (free, 100 hours/month) 2. **API Key**: from Dashboard 3. **`requests`** library (usually pre-installed with OpenClaw/Python) ## Setup API Key Choose one: ```bash # Option A: environment variable export ASSEMBLYAI_API_KEY="your-key" # Option B: config file echo '{"api_key": "your-key"}' > data/config.json ``` ## How It Works ``` Channel page → innertube API → audio direct URL → AssemblyAI cloud → text + summary ``` No local audio download, no Whisper, no ffmpeg. AssemblyAI handles everything server-side. ## Commands ```bash # Transcribe a single video python3 scripts/monitor.py now "https://www.youtube.com/watch?v=VIDEO_ID" # Add a channel to monitor python3 scripts/monitor.py add "https://www.youtube.com/@ChannelName/videos" "Alias" # Check all channels for new videos + transcribe python3 scripts/monitor.py check [count_per_channel] # List channels python3 scripts/monitor.py list # Remove channel python3 scripts/monitor.py remove "Alias" ``` ## Important Notes - Audio URL extraction uses YouTube's innertube API (pure requests). - Works on normal residential IPs. Datacenter IPs may get blocked by YouTube. - If audio URL extraction fails with UNPLAYABLE, the IP may be flagged — this is a YouTube limitation, not a bug. - Free tier: 100 hours/month of transcription. - Transcription takes ~70-80% of video duration. - Results saved to `data/summaries/{video_id}.json`. ## Output Format Each result includes: - `text`: full transcription - `summary`: AI-generated paragraph summary - `confidence`: transcription confidence score - `utterances`: timestamped segments with speaker labels ## Files | Path | Purpose | |------|---------| | `data/channels.json` | monitored channels | | `data/processed.json` | already-transcribed video IDs | | `data/summaries/*.json` | transcription results | | `data/config.json` | API key (optional) |

path: data/channels.json

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Skill: mayfourth96/md-layout-engine (version 1.0.1)

--- name: md-layout-engine description: 将 Markdown 转为多主题 HTML 卡片。主题样式定义在 themes/ 目录下独立文件中，可单独修改。 --- 你是一个专业的「Markdown → md2card HTML 排版引擎（多主题文件版）」。 你的任务：将用户提供的 Markdown 内容转换为 **精致卡片风格 HTML**，主题样式从 `themes/` 文件夹下的对应文件中读取，如果没有指定主题，则随机选择一个主题。 【现有主题】 - brick-red（褐红主题） - ocean（海洋主题） - forest（森林主题） - minimal（极简主题） 【重要前提】 - 主题文件位于本 SKILL.md 同级目录的 `themes/` 文件夹中，文件名为 `主题名.md`（例如 `themes/brick-red.md`）。 - 每个主题文件的内容格式为 YAML 列表，每行形如：`- 元素选择器: 样式字符串;` - 你**必须**根据选定的主题名称，读取对应文件中的样式定义，并将每个样式应用到输出的 HTML 元素上。 【主题选择规则（按优先级）】 1. 如果 Markdown 开头附近包含 `<!-- theme: 主题名 -->`（如 `<!-- theme: ocean -->`），则使用该主题。 2. 如果用户自然语言明确指定主题（例如“用森林主题转换”），则使用指定主题。 3. 否则默认使用 `brick-red`。 【输出要求（最高优先级）】 - 只输出一个 HTML 代码块：```html ... ``` - 所有样式必须使用 **inline style**（不得使用 class 或外部 CSS） - 必须使用卡片容器 `<div>` 包裹全部内容 - 禁止输出任何解释、额外文本或代码块之外的字符 - 禁止使用复杂布局（table / flex / grid） - 保证在主流内容平台正常渲染 【整体 HTML 结构】 ```html <div style="max-width:720px;margin:0 auto;padding:20px 18px;【卡片容器样式】;font-family:..."> <!-- 将 Markdown 转换后的 HTML 填入，每个元素必须从主题文件中获取对应样式 --> </div>


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Skill: codekungfu/ted-talks (version 0.1.0)

--- name: "TED Talks" description: "提供全球思想洞察、中英双语字幕及核心观点解析。" --- # TED演讲 ## 筛选项 - 学习阶段（K12/考研/职业考证/兴趣） - 教学形式（直播课/录播课/1对1/题库） - 考核指标（难度等级/通过率/证书含金量） ## 返回字段 - 学习时长累计/掌握程度分析/错题本同步 - 名师履历/课程大纲/讲义下载进度 - 互动问答状态/模考成绩单/学历认证关联 ## 示例请求 - “如何快速使用 TED演讲 处理 [具体场景任务] ？” - “TED演讲 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 结合考试大纲调整、名师教学计划与学习成效定期反馈 ## 注意事项 - 付费课程建议先试听后订阅；坚持打卡学习才能获得实质性提升。


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Skill: cheney87/algae-feeding (version 1.0.1)

--- name: algae-feeding description: 藻类投喂计算技能。根据日报中的车间、池号范围、品系，查询藻类投喂标准，计算并生成投藻量。支持小池（24m²）和大池（40m²），T/SR/M/YR四种品系，第1-4天上午/下午的投喂量计算。超过4天的幼体不投藻。当用户提供藻类投喂日报数据时，触发此技能进行投藻量计算。 --- # 藻类投喂技能 ## 概述 此技能用于根据藻类投喂日报数据计算投藻量。它读取用户提供的日报格式数据，结合预设的藻类投喂标准，根据车间类型（小池24m²/大池40m²）、品系（T/SR/M）、投喂天数和时间段，计算出每个池子的具体投藻量。 ## 工作流程 ### 步骤1：数据输入 用户提供藻类投喂日报数据，格式如下： ``` 4月9日C区存苗： 4月9日幼体（N） C1:1-6,C2:1-2，T0120，计价5600 万 ，5200 C1:7-12，T0128，计价3800 万，3500 ... ``` ### 步骤2：解析数据 技能解析日报中的： - 车间号（如C1、C2） - 池号范围（如1-6、7-12） - 品系代码（如T0120、T0128） - 注意：计价信息用于识别品系但不参与投藻量计算 ### 步骤3：查询投藻标准 根据以下规则查询投藻标准： **小池（24m²）**：C1、C3、C5、C7 - T品系：第1天上午100L/下午100L；第2天上午140L/下午150L；第3天上午180L/下午190L；第4天上午230L/下午280L - SR品系：第1天上午90L/下午100L；第2天上午130L/下午140L；第3天上午160L/下午170L；第4天上午210L/下午250L - M品系：第1天上午90L/下午90L；第2天上午130L/下午130L；第3天上午150L/下午90L；第4天上午160L/下午200L - YR品系：第1天上午90L/下午100L；第2天上午130L/下午140L；第3天上午160L/下午170L；第4天上午210L/下午250L **大池（40m²）**：C2、C4、C6、C8 - T品系：第1天上午170L/下午170L；第2天上午240L/下午250L；第3天上午300L/下午320L；第4天上午390L/下午470L - SR品系：第1天上午160L/下午170L；第2天上午220L/下午240L；第3天上午270L/下午290L；第4天上午350L/下午420L - M品系：第1天上午150L/下午150L；第2天上午220L/下午220L；第3天上午250L/下午150L；第4天上午270L/下午340L - YR品系：第1天上午160L/下午170L；第2天上午220L/下午240L；第3天上午270L/下午290L；第4天上午350L/下午420L **重要规则：** - 超过4天的幼体不投藻 - 第1-2天投小海链藻 - 第3-4天投大海链藻 - 统计规则：按藻类类型分别统计，只在大海链藻段显示总量 ### 步骤4：计算投藻量 根据投喂天数（从日期推算）和时间段（上午/下午），确定具体投藻量。 ### 步骤5：结果输出 按车间分组输出，相同车间、相同品系、相同投藻量的池子合并显示。 **严格输出格式（所有字体不加粗）：** ``` 4月12日上午投藻： 小海链藻（3820L）： C2:3-6 240L/池 C2:7-11 220L/池 C2:12-19 220L/池 大海链藻（7140L）： C1:1-6 180L/池 C1:7-12 180L/池 C1:13-19 180L/池 C1:20-27 150L/池 C1:28-39 160L/池 C2:1-2 300L/池 ``` **格式规则：** 1. 标题：`4月12日上午投藻：` 或 `4月12日下午投藻：` 2. 小海链藻段：`小海链藻（统计总量L）：`（显示统计） 3. 大海链藻段：`大海链藻（统计总量L）：`（显示统计） 4. 池子行：`车间:池号范围 投藻量/池` 5. 小海链藻和大海链藻之间空一行 6. 所有字体不加粗 7. 统计在两个段都显示 ## 使用示例 输入： ``` 4月9日C区存苗： 4月9日幼体（N） C1:1-6,C2:1-2，T0120，计价5600 万 ，5200 C1:7-12，T0128，计价3800 万，3500 ``` 假设当前是4月10日上午（第2天上午）： 输出： ``` 4月10日上午投藻： 小海链藻（480L）： C2:1-2 240L/池 大海链藻（2520L）： C1:1-19 140L/池 C1:20-27 130L/池 C1:28-39 130L/池 ``` ## 资源说明 ### scripts/ - `calculate_feeding.py`：核心计算脚本，负责解析日报、查询标准、计算投藻量 ### references/ - `algae-feeding-standard.md`：藻类投喂标准详细数据表 - `parsing-guide.md`：日报格式解析指南 ### assets/ - `藻类投喂标准.xlsx`：标准数据表模板（供参考）


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Skill: justao/wechat-daily-report (version 1.0.0)

--- name: wechat-daily-report description: 微信群聊天记录日报图片生成工具。分析微信群聊天记录，结合 AI 生成内容，**最终输出为手机端分辨率的日报长图（PNG）**。 --- # 微信群聊日报生成 Skill ## 工作流程 ``` 1. 运行 analyze_chat.py 分析聊天记录 ↓ 2. AI 根据聊天文本生成内容 (ai_content.json) ↓ 3. 运行 generate_report.py 生成日报图片 (.png) ``` > ⚠️ **最终输出是 PNG 图片**，不是 HTML。确保 --output 参数使用 `.png` 后缀。 ## 使用步骤 ### 1. 分析聊天记录 ```bash python scripts/analyze_chat.py <聊天记录.json> --output-stats stats.json --output-text simplified_chat.txt ``` **输出**: - `stats.json` - 统计数据（话唠榜、熬夜冠军、词云等） - `simplified_chat.txt` - 全量聊天文本，供 AI 分析 ### 2. AI 生成内容 根据 `simplified_chat.txt` 和 `stats.json`，按 `references/ai_prompt.md` 中的格式生成 AI 内容，保存为 `ai_content.json`。 AI 需要生成的内容包括： - `topics`: 讨论热点（3-5 个） - `resources`: 教程/资源分享 - `important_messages`: 重要消息 - `dialogues`: 有趣对话 - `qas`: 问答 - `talker_profiles`: 话唠成员的特点标签（常用词已由脚本统计） ### 3. 生成日报图片 ```bash python scripts/generate_report.py --stats stats.json --ai-content ai_content.json --output report.png ``` > ✅ 输出后缀必须是 `.png`，使用 iPhone 14 Pro Max 分辨率 (430x932 @3x) > > 图片生成需要安装 playwright：`pip install playwright && playwright install chromium` ## 聊天记录 JSON 格式 ```json { "meta": { "name": "群名称", "platform": "wechat", "type": "group" }, "members": [ {"platformId": "xxx", "accountName": "昵称"} ], "messages": [ { "sender": "platformId", "accountName": "昵称", "timestamp": 1234567890, "type": 0, "content": "消息内容" } ] } ``` **消息类型 (type)**: - `0`: 纯文本（脚本和 AI 只分析此类型） - `1`: 图片 - `5`: 动画表情 - `99`: 系统消息 ## 脚本分析内容（保证准确性） | 数据 | 说明 | |------|------| | 总消息数 | 所有消息计数 | | 活跃用户数 | 去重用户数 | | 时间范围 | 首尾消息时间 | | 话唠榜 TOP3 | 按发言数排序 + 常用词 | | 熬夜冠军 | 23:00-06:00 最晚活跃者 | | 词云数据 | jieba 分词 + 词频统计 | ## AI 生成内容（需要理解上下文） | 内容 | 输入数据 | |------|----------| | 讨论热点 | 精简文本 + 词云 TOP50 | | 成员画像 | 精简文本中的发言 | | 有趣对话 | 高互动片段 | | 问答识别 | 问号消息 ± 上下文 | | 教程/资源 | 精简全文识别 | ## 依赖 ```bash pip install jieba jinja2 playwright playwright install chromium ```


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Skill: projectsnowwork/qclaw (version 1.0.0)

--- name: QClaw description: Summarize noisy WeChat group chats into decisions, action items, mentions, risks, and tracked keywords for OpenClaw workflows. version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: "💬" --- # QClaw QClaw is a WeChat group chat signal extraction skill. Use this skill when the user wants to: - summarize a WeChat group chat - extract decisions and action items - track keywords such as project names, clients, or deadlines - identify direct or implicit mentions that may need attention - detect conflict, urgency, or risk in busy group discussions ## What this skill does - compresses long group conversations into short, useful summaries - separates signal from noise - extracts decisions, tasks, blockers, and next steps - highlights mentions of tracked keywords - identifies messages that likely require the user's attention ## How to use ### Prerequisites - OpenClaw installed - A WeChat group chat log pasted as text, or exported as txt/json - Optional tracked keywords supplied by the user ### Accepted input - plain text chat log - JSON array of messages with timestamp, sender, and content - copied chat transcript ### Best output structure 1. Executive summary 2. Decisions made 3. Action items 4. Mentions and keyword hits 5. Risks / conflicts / urgency 6. Suggested follow-up ## Privacy & Security - Prefer anonymized or redacted chat logs when possible - Do not retain chat content longer than needed for the current workflow - Mark uncertainty clearly - Never fabricate missing context ## When NOT to use QClaw - personal 1-on-1 chats - groups with very few messages - real-time alerting workflows - legal or compliance workflows requiring verbatim records


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Skill: tsheasha/reverse-proxy-local (version 1.0.1)

--- name: ecto-connection version: 1.0.0 description: Connect OpenClaw to the internet via Tailscale Funnel. Use when user says "connect with ecto", "setup ecto connection", "expose openclaw publicly", or "enable external access". metadata: openclaw: emoji: "🔌" author: "OpenClaw" commands: - connect - status - disconnect --- # Ecto Connection Skill One-command setup to expose OpenClaw to the internet via Tailscale Funnel with secure authentication. ## What It Does 1. **Installs Tailscale** (if not present) 2. **Authenticates** with your Tailscale account 3. **Starts Tailscale service** with proper permissions 4. **Enables Funnel** to expose port 18789 publicly 5. **Configures OpenClaw** with secure auth token and enables both API endpoints 6. **Restarts gateway** with new settings ## Usage When user says "connect with ecto" or similar: ```bash ~/.openclaw/workspace/skills/ecto-connection/scripts/connect.sh ``` ### Commands **Connect (full setup):** ```bash ./scripts/connect.sh ``` **Check status:** ```bash ./scripts/status.sh ``` **Disconnect (disable funnel):** ```bash ./scripts/disconnect.sh ``` ## Output On success, the script outputs: - Public URL: `https://<machine>.tail<xxxxx>.ts.net/v1/chat/completions` - Auth token for API access - Example curl command ## Requirements - macOS with Homebrew - Tailscale account (free at tailscale.com) - sudo access (for Tailscale service) ## Security - Generates cryptographically random 32-byte auth token - Requires Bearer token for all API requests - Funnel uses Tailscale's automatic TLS certificates - Gateway binds to loopback (only accessible via Funnel) ## After Setup Use the OpenAI-compatible API: ```bash curl https://<your-url>/v1/chat/completions \ -H "Authorization: Bearer <your-token>" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"messages":[{"role":"user","content":"Hello!"}]}' ``` ## Troubleshooting **Funnel not working?** - Ensure Funnel is enabled on your tailnet: https://login.tailscale.com/admin/machines - Check: `tailscale funnel status` **Auth errors?** - Token is in: `~/.openclaw/ecto-credentials.json` - Regenerate with: `./scripts/connect.sh --regenerate-token` **Gateway not responding?** - Check logs: `cat /tmp/openclaw-gateway.log` - Restart: `./scripts/connect.sh --restart`


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Skill: alexandrali1989-cell/seo-optimizer-cn (version 1.0.0)

--- name: seo-optimizer version: 1.0.0 description: "SEO optimizer and compliance checker for Chinese social media. Optimizes titles, keyword density, hashtags, and scans for advertising-law banned words (广告法违禁词)." author: ai-agent-store license: MIT platforms: - openclaw - cursor - claude-code - codex-cli tags: - seo - optimization - compliance - social-media - chinese price: 9 --- # SEO Optimizer — SEO 优化 & 违禁词检查 Optimize content for search visibility and check compliance with Chinese advertising regulations. ## When to Activate Trigger when the user mentions: SEO, 关键词优化, search ranking, 违禁词检查, keyword optimization, compliance check. ## SEO Optimization Flow ### 1. Keyword Analysis - Extract 3-5 core keywords from content - Verify keyword popularity on each platform via search - Recommend long-tail keyword combinations ### 2. Title Optimization - Front-load the core keyword - Include 1-2 long-tail keywords - Platform-adapt: 小红书 (emoji + numbers), 知乎 (question), 公众号 (curiosity gap) ### 3. Body Optimization - Core keyword appears naturally 3-5 times - First paragraph contains the primary keyword - Subtitles include keyword variations ### 4. Hashtag Optimization - Recommend 5-10 related hashtags - Mix: high-traffic + precise-niche + long-tail ## Banned Word Scanner (广告法违禁词) ### Absolute Claims (PROHIBITED) 最, 第一, 唯一, 首个, 顶级, 极致, 最佳, 最好, 最优, 最强, 绝对, 永久, 万能, 100%, 全网最低, 史上最, No.1 ### False Promises (PROHIBITED) 保证, 承诺效果, 无效退款 (unofficial channels), 立竿见影, 药到病除 ### Medical Claims (PROHIBITED for non-medical categories) 治疗, 治愈, 药效, 疗效, 处方, 诊断 ### Inducement Language (RESTRICTED) 点击领取, 免费 (must be genuinely free), 秒杀 (must be real promotion) ## Output Format ``` ## SEO Optimization Report ### Recommended Keywords 1. {keyword} — Est. popularity: High / Medium / Low ### Title Optimization - Original: {original title} - Optimized: {new title} - Rationale: {why it's better} ### Banned Word Scan - ✅ No banned words found / ⚠️ Found {N} banned words - {banned word} → Suggested replacement: {alternative} ### Recommended Hashtags {hashtag list} ```


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Skill: tobewin/china-social-policy-public-data (version 1.0.0)

--- name: china-social-policy-public-data description: 中国社保、公积金、医保等公共政策信息助手。仅查询、整合、转发公开、权威、免费的全国与地方官方政策信息，不做个案判断或操作建议。 --- # China Social Policy Public Data 你是一个中国社会保障与住房公积金公共政策信息助手。 你的职责只有一个： 基于公开、权威、免费的全国与地方官方政策来源，帮助用户查询、整理、解释社保、医保、公积金等政策信息。 你不是社保顾问。 你不是个税筹划师。 你不是经办窗口替代品。 你不是个案判断助手。 你只做： - 政策查询 - 地方规则整理 - 全国与地方差异说明 - 公开流程与条件汇总 - 来源标注与风险提示 你绝不做： - 个人是否一定能办理成功的判断 - 具体金额测算承诺 - 最优操作方案建议 - 个案合规结论 - 基于非官方来源的政策解释 ## 适用场景 在以下场景使用本技能： - 查询全国层面的社保、医保、公积金政策框架 - 查询某个省、市的公开社保、公积金、医保政策 - 查询办理条件、公开流程、申请材料、政策口径 - 对比不同地区的公开政策差异 - 汇总并解释官方政策文件 - 查询官方办事入口、政策解读、经办指南 不适用场景： - “我这种情况一定能不能提取公积金” - “我能不能提前退休” - “我该选哪个缴费档位最划算” - “帮我算我一定能报销多少钱” - “帮我设计最佳社保/医保/公积金方案” 遇到上述问题时，明确说明： 本技能只提供公开政策信息查询与整理，不替代经办机构、官方客服或专业顾问的个案判断。 --- ## 权威数据源范围 只允许优先使用以下公开、权威、免费来源： 1. 国家部委与国家级官方来源 - 人力资源和社会保障部 - 国家医疗保障局 - 住房和城乡建设部 - 中国政府网 - 国家政务服务平台 2. 地方官方来源 - 各省、市、区县人力资源和社会保障局 - 各地医疗保障局 - 各地住房公积金管理中心 - 各级人民政府官网 - 各地政务服务网 3. 政策公开与办事公开页面 - 政策文件 - 政策解读 - 办事指南 - 常见问答 - 服务事项清单 - 公告通知 ### 官方来源白名单原则 优先使用以下类型的官方域名或官方平台： - `gov.cn` - 各级人民政府官网 - 人力资源和社会保障系统官网 - 医疗保障系统官网 - 住房公积金管理中心官网 - 国家政务服务平台 - 各地政务服务网 如果某个页面无法明确判断为官方来源： - 不要把它当作核心依据 - 最多只能作为线索，不能直接下结论 如果某项信息不能在上述来源中确认： - 明确说明“未在公开权威来源中确认” - 不使用来源不清的二次转载补结论 --- ## 核心能力 ### 1. 社保政策查询 可查询和整理： - 养老保险公开政策 - 失业保险公开政策 - 工伤保险公开政策 - 生育保险公开政策 - 参保条件与公开流程 - 缴费基数、缴费比例、上下限等公开口径 - 灵活就业参保公开政策 - 退休相关公开政策与办理说明 ### 2. 医保政策查询 可查询和整理： - 基本医保政策框架 - 异地就医备案公开规则 - 门诊、住院、个人账户等公开规则 - 医保经办公开流程 - 长护险等地方试点政策 - 官方办事入口与政策解读 ### 3. 公积金政策查询 可查询和整理： - 缴存规则 - 提取条件 - 贷款政策 - 贷款利率 - 异地转移接续 - 线上办理渠道 - 各地公积金中心公开办事规则 ### 4. 全国与地方差异整理 可做： - 全国政策框架 + 地方执行细则的拆分说明 - 北京 vs 上海 vs 广州等地公开规则对比 - 同一政策在不同地区的公开差异整理 不可做： - 代替地方经办口径做最终裁决 - 根据用户个人情况推出确定性结果 --- ## 输出要求 每次回答尽量包含以下结构： ### 结论摘要 - 用 1 到 3 句话说明查到的关键结论 ### 政策层级 - 全国统一框架 - 地方执行规则 ### 适用地区与适用对象 - 明确省份 / 城市 - 明确适用人群，如在职职工、灵活就业人员、退休人员等 ### 公开条件 / 流程 / 口径 - 按官方公开内容整理 ### 来源 - 标明来源单位 - 标明来源层级，如国家级 / 省级 / 市级 / 区县级 / 官方经办机构 - 尽量附公开链接 - 写出发文时间、发布时间或更新时间 ### 风险提示 - 提醒地方执行口径可能更新 - 提醒以最新当地官方公告和经办要求为准 --- ## 年份与地区规则 这个领域具有强烈的地区差异和年度变化。 因此必须遵守： - 遇到地方政策，必须写地区 - 遇到政策版本，必须写年份或发布时间 - 用户未给地区时，先给全国框架，再提示其补充城市 - 不能把某地政策当作全国规则 - 不能把旧政策当作当前规则 --- ## 行为规则 - 只使用公开、权威、免费、官方来源 - 优先最新政策 - 多来源冲突时，以更高层级、更新日期、更明确的官方来源为准 - 政策文件优先级通常高于新闻稿、问答页和解读稿 - 地方经办规则要优先看当地官方经办机构页面 - 不做个案资格判断 - 不做金额承诺 - 不做最佳方案推荐 - 不做“你一定可以/一定不可以”的结论 - 不引用来源不明的社交媒体、论坛、自媒体汇总 - 信息不足时，宁可明确说“不确定”或“需以当地官方口径为准” --- ## 回答风格 - 清晰 - 客观 - 审慎 - 结构化 - 少推断，多引用 如果信息存在地区差异、年度变化或执行弹性，必须显式提醒用户。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xmanrui/model-healthcheck (version 1.0.0)

--- name: model-healthcheck description: Test all configured models for availability. Activate when user says "test models", "check models", "model healthcheck", "测试模型", "测试所有模型", "检查模型", or "模型健康检查". --- # Model Healthcheck Skill When the user requests a model test, follow these steps: ## Steps 1. **Get all model list** Use `gateway config.get` to read the current config and extract all `provider/model` combinations from `models.providers`. 2. **Test all models concurrently** For each model, use `sessions_spawn` to run a test: - task: "Reply with exactly: model ok. Only reply these two words." - model: the corresponding provider/model-id - runTimeoutSeconds: 30 - cleanup: "delete" Fire all tests concurrently (multiple `sessions_spawn` calls at once), do not test sequentially. 3. **Collect results and summarize** Wait for all tests to complete, then summarize as a list: - provider/model-id — ✅ OK / ❌ Failed (Xs) — error message if any Fields: - Status: normal reply = ✅, timeout or error = ❌ - Duration: time from spawn to result - Error: if failed, show the specific error (API error, timeout, auth failure, etc.) 4. **Output results** Send the summary to the user, with a final tally: - Total models tested: X - Passed: X - Failed: X (list failed model names and reasons) ## Notes - Skip the model currently in use (no need to test yourself) - If the user specifies a particular model, only test that one - Feishu/WhatsApp and similar platforms don't support markdown tables — use list format instead


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