OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: drivenautoplex1/social-tracker (version 1.0.0)

--- name: social-tracker description: Track competitor social content across LinkedIn, X, and Instagram. Analyzes posting frequency, top-performing hooks, content pillars, and engagement patterns. Returns actionable intel — what's working, posting cadence, and hook templates to steal. version: 1.0.0 author: drivenautoplex1 --- # Social Tracker Monitor any competitor or creator's social content strategy and extract what's actually working. ## What It Does Given one or more competitor handles/URLs, Social Tracker will: 1. **Pull recent posts** — last 30 days of content across specified platforms 2. **Classify content pillars** — what topics they post about and in what ratio 3. **Score hooks** — identify their highest-engagement openers and extract the pattern 4. **Cadence analysis** — posting frequency by day/week, best times 5. **Gap analysis** — topics they're NOT covering that their audience is asking about 6. **Hook templates** — 5 swipe-ready hook structures based on their top posts ## Inputs ```json { "competitors": ["@handle1", "@handle2"], "platforms": ["linkedin", "x", "instagram"], "niche": "mortgage|real_estate|crypto|any", "analysis_depth": "quick|standard|deep" } ``` ## Outputs ```json { "posting_cadence": { "posts_per_week": 4.2, "best_days": ["Tuesday", "Thursday"], "best_times": ["8am", "12pm"] }, "content_pillars": { "education": 0.40, "social_proof": 0.25, "market_updates": 0.20, "personal_story": 0.15 }, "top_hooks": [ { "hook": "Most [role] don't know that...", "avg_engagement": "2.3x average", "pattern": "knowledge_gap" } ], "gap_opportunities": ["topic1", "topic2"], "swipe_templates": [ "Most [ICP] [pain point]. Here's what actually works:", "I [did X] for [time]. Here's what I learned:" ], "summary": "2-3 sentence competitive intel summary" } ``` ## Tiers **Free** — 1 competitor, X only, quick analysis (last 10 posts) **Standard ($9/mo)** — 3 competitors, all platforms, standard depth (last 30 posts), weekly report **Pro ($29/mo)** — 10 competitors, all platforms, deep analysis, daily monitoring, Slack/Telegram alerts on viral posts ## Tools Used - Web search for public social posts - Content resonance scorer for hook analysis - NLP classifier for pillar categorization ## Use Cases - Know what content is winning in your niche before you post - Steal hook structures from accounts 10x your size - Find the gap topics your competitors are missing - Build a content calendar based on what actually gets engagement ## Example Output > **Competitor: @mortgagejake_loanpro (LinkedIn)** > Posts 5x/week. Tuesday + Thursday 8am best. Top pillar: buyer education (42%). > Highest-engagement hook pattern: "The reason [common belief] is wrong:" — 3.1x avg engagement. > Gap opportunity: No content on credit repair for leads — wide open. > Top swipe template: "Most buyers think [X]. Here's what lenders actually see:"


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Skill: jobzhao15/huo15-agent-extension (version 1.0.0)

# huo15-agent-extension **别名：火一五智能体扩展技能** ## 简介 **动态Agent配置同步技能** - 将主Agent的工作区配置同步到动态创建的Agent工作区。 适用于企微、WhatsApp等支持动态Agent的通道插件。 ## 功能 ### 1. 配置文件同步 将主Agent工作区的配置文件同步到动态Agent工作区： | 文件 | 说明 | |------|------| | AGENTS.md | Agent配置文件 | | SOUL.md | 角色定义 | | TOOLS.md | 工具配置 | | IDENTITY.md | 身份定义 | | USER.md | 用户配置 | | HEARTBEAT.md | 心跳配置 | | MEMORY.md | 记忆文件 | **同步规则**：始终以主Agent内容为准，每次同步都会覆盖动态Agent的配置文件。 ### 2. 目录同步 将主Agent工作区的目录同步到动态Agent工作区： | 目录 | 说明 | |------|------| | skills/ | 技能目录 | | memory/ | 记忆目录 | **同步规则**：始终以主Agent内容为准，有冲突就覆盖。 ### 3. 工作区路径规则 - **主Agent工作区**：`~/.openclaw/workspace` - **动态Agent工作区**：`~/.openclaw/workspace-{agentId}` ## 使用方式 ### 作为独立工具调用 ``` 同步主Agent配置到动态Agent ``` 参数： - `agentId`: 动态Agent的ID（如 `wecom-default-dm-xun`） - `forceOverwrite`: 是否强制覆盖配置文件（默认true） ### 在代码中调用 ```javascript import { ensureDynamicAgentSynced } from './src/dynamic-agent.js'; // 同步配置 ensureDynamicAgentSynced('wecom-default-dm-xun'); ``` ## 实现位置 - **源码**：`~/.openclaw/extensions/wecom/src/dynamic-agent.ts` - **编译后**：`~/.openclaw/extensions/wecom/dist/src/dynamic-agent.js` ## 依赖 - Node.js fs, path, os 模块 - 主Agent工作区必须存在于 `~/.openclaw/workspace` ## 注意事项 1. 此技能是企微插件的内置功能，不需要单独安装 2. 同步是自动触发的，当动态Agent首次创建时自动同步 3. 配置文件始终以主Agent为准，目录只复制新文件


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Skill: xiaobao666666666/a-stock-pattern-review (version 1.0.0)

# A股短线交易复盘框架 ## 触发条件 当用户发送以下关键词时触发： - "复盘"、"盘面分析"、"市场情绪" - "资金流向"、"主线"、"龙头" - "涨停"、"冰点"、"加仓"、"撤退" - "操作预案"、"明日剧本" ## 核心理念 > "做情绪拐点上的容量唯一性活口，或者流动性切换的新方向" - **容量唯一性**：同一题材中，只有它能承载大资金 - **活口**：主线分歧时，唯一活下来的标的 - **流动性切换**：资金从老方向切换到新方向时的承接点 --- ## 一、今日盘面概览 用3-5句话说清楚今天市场整体表现： ``` 【今日盘面概览】 指数：[涨跌幅] [量能变化] 情绪：[涨停X家 / 跌停X家 / 连板X家] 主线：[最强板块] [驱动逻辑] 关键节点：[X时X分发生了XX事件] ``` **核心要素**：指数表现、涨跌停家数、北向资金、日内关键节点、主线概括 --- ## 二、市场情绪周期 ### 情绪钟摆位置 | 钟摆位置 | 特征 | 信号 | |---------|------|------| | **冰点区** | 涨停稀少、情绪低迷、连板率低 | 进攻窗口开启 | | **回暖区** | 连板出现、昨日涨停有溢价 | 积极试错 | | **高潮区** | 批量涨停、连板率高、龙头一字 | 锁定最强 | | **退潮区** | 炸板率高、龙头跌停、亏钱效应扩散 | 收缩防守 | ### 判断工具 - **通达信880005**：昨日涨停股今日整体表现 - **连板率**：连板股占比 - **炸板率**：炸板股占比 - **红盘率**：昨日涨停今日红盘比例 ### 输出格式 ``` 【情绪周期定位】 当前阶段：[增量/存量/退潮] 钟摆位置：[冰点/回暖/高潮/退潮] 关键指标： - 880005昨日涨停表现：[XX%] - 连板率：[XX%] - 炸板率：[XX%] - 红盘率：[XX%] 结论：[进攻窗口/积极试错/锁定最强/收缩防守] ``` --- ## 三、资金流向与主线博弈 ### 分析维度 1. **资金流向**：主力净流入板块排名，板块内个股结构 2. **持续性预期**：催化逻辑、板块容量、龙头表现 3. **核心标的识别**： | 标的类型 | 定义 | 特征 | |---------|------|------| | **身位高标** | 当前连板最高或启动最早的标的 | 代表板块空间 | | **弹性核心** | 小盘子、情绪驱动的涨停股 | 代表赚钱效应 | | **容量中军** | 大盘子、机构/大游资参与的核心资产 | 代表资金容量 | ### 主线判断标准 ``` 有效主线特征： ✓ 有明确题材催化 ✓ 涨停家数≥3家 ✓ 有身位龙头（3板+） ✓ 板块内结构完整（龙头→跟风→补涨） ✓ 持续性≥2天 无效轮动特征： ✗ 一日游行情 ✗ 无身位龙头 ✗ 板块内个股独立炒作 ✗ 纯消息刺激无实质逻辑 ``` --- ## 四、明日剧本与操作预案 ### 三种情形 **情形A：进攻预案（冰点回暖时）** ``` 触发：情绪从冰点回暖，出现首个3板+ 目标：容量唯一性活口 买入：开盘恐慌低吸 / 板上打板确认 仓位：轻仓试错，确认后加仓 ``` **情形B：锁仓预案（高潮延续时）** ``` 触发：主线明确，龙头强势 操作：锁仓持有，不轻易下车 风控：浮盈回撤20%出 ``` **情形C：收缩预案（退潮期）** ``` 触发：连板率下降，炸板率高企 操作：空仓或极轻仓，不做新买入 风控：宁错过不做错 ``` ### 明日推演模板 ``` 【明日剧本推演】 情境1：开盘XX% → 预期走势：[...] → 操作预案：[...] 核心观察点： 1. [关键指标1] 2. [关键指标2] 情绪拐点信号： ✓ 出现条件：[...] ✓ 出现条件：[...] ``` --- ## 五、复盘检查清单 每次复盘完成必须检查： - [ ] 今日主线是否清晰？（能一句话说清楚吗？） - [ ] 情绪周期位置是否判断准确？ - [ ] 容量唯一性标的是否识别正确？ - [ ] 明日操作计划是否有明确触发条件？ - [ ] 风险控制措施是否到位？ --- ## 数据来源 - **thsdk**：实时行情、龙虎榜、资金流向 - **stockapi**：游资席位、板块资金 - **问财**：涨停原因、板块排名 - **Kronos**：5日预测辅助验证 ## 风控原则 - 单票仓位 ≤ 10%（短线激进≤20%） - 止损线：买入价 × 0.92（8%固定止损） - 禁止高位追缩量涨停 - 退潮期不做新开仓


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Skill: xueyetianya/agv (version 1.0.0)

--- name: "agv" version: "1.0.0" description: "Automated guided vehicle route planner. Use when json agv tasks, csv agv tasks, checking agv status." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [agv, industrial, cli, tool] category: "industrial" --- # agv Automated guided vehicle route planner. Use when json agv tasks, csv agv tasks, checking agv status. ## Commands ### `status` ```bash scripts/script.sh status ``` Show current status ### `add` ```bash scripts/script.sh add ``` Add new entry ### `list` ```bash scripts/script.sh list ``` List all entries ### `search` ```bash scripts/script.sh search ``` Search entries ### `remove` ```bash scripts/script.sh remove ``` Remove entry by number ### `export` ```bash scripts/script.sh export ``` Export data to file ### `stats` ```bash scripts/script.sh stats ``` Show statistics ### `config` ```bash scripts/script.sh config ``` View or set config ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration Use `scripts/script.sh config <key> <value>` to set preferences. | Variable | Description | |----------|-------------| | `AGV_DIR` | Data directory (default: ~/.agv/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: dawai2005/task-experience-logger (version 1.0.0)

--- name: task-experience-logger description: 任务经验记录与总结工具。用于在任务执行过程中记录遇到的问题、解决方案和经验教训，支持自动保存到长期记忆。适用于任何需要持续学习改进的任务场景，包括技术问题解决、工作流优化、错误排查等。当用户需要记录任务经验、总结执行过程、或建立知识库时使用此技能。 --- # Task Experience Logger - 任务经验记录器 ## 功能概述 本技能提供一套完整的工作流程，用于系统化地记录任务执行过程中的关键信息： - 遇到的问题及错误信息 - 解决方案和修复步骤 - 经验教训和最佳实践 - 工具配置验证记录 ## 工作目录结构 ``` task-experiences/ ├── YYYY-MM-DD/ # 按日期归档 │ ├── task-name-report.md # 任务执行报告 │ └── quick-notes.md # 快速笔记 ├── lessons-learned.md # 经验教训汇总 ├── verified-tools.md # 已验证工具清单 └── common-issues.md # 常见问题库 ``` ## 记录类别 ### 1. 问题记录 (Problem) 记录任务中遇到的问题： - **问题描述**: 清晰描述发生了什么 - **错误信息**: 完整的错误日志或截图 - **影响范围**: 影响的功能或模块 - **紧急程度**: P0(致命) / P1(严重) / P2(一般) - **发生时间**: 精确到分钟 ### 2. 解决方案 (Solution) 记录问题的解决过程： - **根因分析**: 为什么会出现这个问题 - **解决方法**: 具体的修复步骤 - **验证步骤**: 如何确认问题已解决 - **耗时**: 解决花费的时间 - **替代方案**: 其他可行的方法 ### 3. 经验教训 (Lesson) 提炼可复用的知识： - **原因**: 为什么会发生 - **预防**: 如何避免再次发生 - **最佳实践**: 推荐的做事方式 - **相关文档**: 参考资料链接 ### 4. 工具验证 (Tool Validation) 记录工具配置状态： - **工具名称**: 工具标识 - **版本**: 使用的版本 - **配置状态**: ✅ 可用 / ❌ 不可用 - **验证时间**: 最后验证时间 - **备注**: 特殊配置或限制 ## 快速记录模板 ### 新问题 ```markdown ## [日期时间] 问题: [简要描述] **类型**: 问题/错误/异常 **严重程度**: P0/P1/P2/P3 **状态**: 待解决/解决中/已解决 ### 详情 [详细描述] ### 错误日志 ``` [粘贴错误信息] ``` ### 解决方案 [解决方法] ### 学习要点 - - ``` ### 新验证的工具 ```markdown ## [工具名称] - **状态**: ✅ 已验证可用 - **版本**: - **验证时间**: - **配置要点**: - **限制/注意事项**: ``` ## 长期记忆更新 任务结束后，按以下优先级更新 MEMORY.md： 1. **关键经验**: 影响未来决策的洞察 2. **工具配置**: 已验证可用的工具和配置 3. **问题模式**: 重复出现的问题类型 4. **最佳实践**: 形成规范的工作方式 ## 使用建议 - **实时记录**: 遇到问题时立即记录，不要依赖记忆 - **保持简洁**: 记录关键信息，避免冗余 - **便于搜索**: 使用关键词标签方便日后查找 - **定期回顾**: 每周回顾一次，更新长期记忆


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Skill: alvisdunlop/alv-ai-news-oracle (version 1.0.0)

--- name: ai-news-oracle description: Fetch real-time AI news briefings powered by SkillBoss API Hub (Hacker News, TechCrunch, The Verge). Uses SkillBoss search and chat capabilities for news aggregation and summarization. author: swimmingkiim version: 1.0.0 requires.env: [SKILLBOSS_API_KEY] --- # AI News Oracle Skill > **"The fastest way for autonomous agents to stay updated on AI trends without browsing the web."** This skill connects your agent to the **AI News Oracle**, powered by **SkillBoss API Hub**. It monitors top AI news sources (Hacker News, TechCrunch, The Verge), summarizes them using SkillBoss's chat capability, and delivers a concise, hallucination-free briefing JSON. ## Features - **Real-time Monitoring**: Aggregates news from trusted tech sources via SkillBoss search API. - **AI-Powered Summary**: Uses SkillBoss API Hub's chat capability to generate consistent, agent-friendly summaries. - **Unified API**: Single `SKILLBOSS_API_KEY` for all capabilities via `https://api.heybossai.com/v1/pilot`. ## Tools ### `ai_news_briefing` Fetches the latest AI news briefing. Returns a structured summary with timestamps and source links. **Parameters:** - (None) - Just call the tool to get the latest briefing. **Example Output:** ```text AI News Briefing (2026-02-10 06:46:22) - Open source AI is the path forward (Meta) - Anthropic closes in on $20B round - ChatGPT rolls out ads in free tier Source: AI News Oracle via SkillBoss API Hub ``` ## Installation Using OpenClaw CLI: ```bash openclaw install skill https://github.com/swimmingkiim/openclaw-skill-ai-news-oracle ``` ## Usage ```python import requests, os SKILLBOSS_API_KEY = os.environ["SKILLBOSS_API_KEY"] API_BASE = "https://api.heybossai.com/v1" def pilot(body: dict) -> dict: r = requests.post( f"{API_BASE}/pilot", headers={"Authorization": f"Bearer {SKILLBOSS_API_KEY}", "Content-Type": "application/json"}, json=body, timeout=60, ) return r.json() # Step 1: Search for latest AI news search_result = pilot({ "type": "search", "inputs": {"query": "latest AI news today"}, "prefer": "balanced" }) news_raw = search_result["result"] # Step 2: Summarize with LLM via SkillBoss chat summary_result = pilot({ "type": "chat", "inputs": { "messages": [ {"role": "system", "content": "You are an AI news summarizer. Return a concise bullet-point briefing."}, {"role": "user", "content": f"Summarize these AI news results:\n{news_raw}"} ] }, "prefer": "balanced" }) briefing = summary_result["result"]["choices"][0]["message"]["content"] print(briefing) ``` ## Environment Variables | Variable | Description | |----------|-------------| | `SKILLBOSS_API_KEY` | SkillBoss API Hub authentication key | ## Links - **API Hub**: `https://api.heybossai.com/v1/pilot` - **Developer**: [swimmingkiim](https://github.com/swimmingkiim)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nic-yuan/apollo-coordinator (version 2.0.0)

--- name: apollo-coordinator description: > 复杂任务交给多个小助手同时做，最后帮你汇总结果。 version: 2.0.0 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🤖", "trigger": ["协调任务", "分配任务给多个Agent", "多任务并行", "任务分发", "Hub+Spoke"], "requires": {} } } --- # Apollo 协调器 ## 触发场景 当用户提到"多任务并行"、"分解任务"、"分配给多个Agent"、"Hub+Spoke"、"协调子Agent"时激活。 ## 核心概念 **Hub（协调者）：** 负责任务分解、结果汇总、最终交付，不做具体执行 **Spoke（执行者）：** 负责具体执行，独立完成各自子任务 ## 工作流程 ``` 用户输入复杂任务 ↓ Hub 分解任务为 N 个独立子任务 ↓ 并行分配给 N 个 Spoke（独立Agent） ↓ 每个 Spoke 执行并返回结果 ↓ Hub 汇总结果，处理冲突 ↓ 最终交付给用户 ``` ## 分解原则 1. **独立性**：每个Spoke能独立完成，不依赖其他Spoke 2. **粒度合适**：一个Spoke的工作量控制在10-30分钟 3. **格式统一**：每个Spoke返回结构化结果，方便Hub汇总 ## 推荐子任务数量 | 任务复杂度 | 子任务数量 | |-----------|-----------| | 简单任务 | 2个 | | 中等任务 | 3-4个 | | 复杂任务 | 最多5个 | ## 超时处理 - 单个子任务超时 → 标记"超时"，继续其他任务 - 汇总时说明哪些超时了 ## 冲突处理 - 多个Spoke返回冲突信息 → Hub标注冲突，让用户判断 ## 输出格式 ### 任务分解（Hub给出） ``` 【任务分解】 主任务：{用户原始任务} 分解为 {N} 个子任务： 任务1：{描述} - 目标：{具体目标} - 输出格式：{结构化格式} ``` ### 结果返回（Spoke给出） ``` 【任务 {N} 结果】 状态：成功/超时/失败 输出： {结构化内容} ``` ## 注意事项 - Hub本身不执行具体工作，只做协调 - 如果用户要求一个人完成，不要强行分解 - Spoke之间不直接通信，都通过Hub中转


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Skill: sukimgit/md2docx (version 1.0.6)

# md2docx 技能 ## 描述 将Markdown文件转换为Word文档（.docx格式），采用两阶段转换方案： 1. Pandoc转换Markdown为Word文档 2. python-docx后处理设置字体和表格边框 支持完整的Markdown语法包括标题、列表、表格、代码块等。 ## 功能 - 转换Markdown到Word文档（两阶段处理） - 保持格式完整性 - 支持所有标准Markdown语法 - 自动设置中文字体（Microsoft YaHei/SimSun） - 自动添加表格边框 - 可自定义输出样式 ## 使用方法 ``` python tools/md2docx.py input.md output.docx ``` 或者 ```python from tools.md2docx import convert_md_to_docx convert_md_to_docx('input.md', 'output.docx') ``` ## 参数 - `input_file`: 输入的Markdown文件路径 - `output_file`: 输出的Word文档路径 - `template`: (可选) Word模板文件路径 - `reference_docx`: (可选) 参考文档以设置样式 ## 特性 - 支持H1-H6标题层级 - 支持有序和无序列表 - 支持表格渲染（自动添加边框） - 支持代码块高亮 - 支持引用块 - 支持图片插入 - 支持链接和强调文本 - 中文字体优化（Microsoft YaHei/SimSun） - 表格边框自动设置 ## 依赖 - Pandoc (>= 2.0) - python-docx (>= 1.2.0) ## 版本 1.0.6 ## 更新日志 (Changelog) ### v1.0.6（2026-03-26） - 代码规范化：完整 docstring + 类型注解 + PEP 8 规范 - 错误提示优化：友好的错误信息 + 解决建议 - 测试完善：增加测试用例 + 边界测试 - 字体修复：中文字体自动设置优化 - 表格边框优化：自动添加表格边框 ### v1.0.5 - 引入两阶段转换方案：Pandoc + python-docx后处理 - 添加中文字体设置（Microsoft YaHei/SimSun） - 添加表格边框自动设置功能 - 修复了文档样式问题 - 优化了Word文档输出格式 ### v1.0.0 - 初始版本发布 - 基础Markdown到Word转换功能 ## 注意事项 - 确保系统已安装Pandoc (>= 2.0) - 输入文件必须为UTF-8编码 - 支持的Markdown语法：标题、列表、表格、代码块、引用、链接、强调等 - 对于复杂的文档样式，建议使用自定义Word模板


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Skill: fireflywwj/auto-research-pipeline (version 1.0.1)

--- name: auto-research-pipeline description: 从 AutoResearch 到完整项目的全自动流水线（实验 → 多 Agent 编排 → 技能封装） --- # AutoResearch → Agency Agents → Skill Creator 流水线 此技能会在一次调用中完成以下四个阶段： 1. **AutoResearch Setup** – 使用 `/autoresearch setup` 初始化实验配置（目标、指标、可改动文件、运行命令等）。 2. **AutoResearch Run** – 执行 `/autoresearch run`，循环实验并记录 `results.tsv`。 3. **AutoResearch Analyze** – 通过 `/autoresearch analyze` 生成实验报告并挑选最佳改动。 4. **Agency Agents 编排** – 调用 `/openclaw skill use agency-agents --agent orchestrator "依据分析完成项目"`，让编排器依据最佳改动自动调度多个专业 Agent 完成完整项目交付。 **使用方式** ``` /openclaw skill use auto-research-pipeline ``` 上述命令将在后台自动完成实验、协作与封装，省去手动敲多条指令的过程。


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Skill: allinherog-star/douyin-traffic-dashboard (version 1.0.1)

--- name: douyin-traffic-dashboard description: "抖音流量分配大盘适合内容创作者、运营、电商、营销在用户想知道抖音流量正在流向哪些方向时使用，帮助基于输入材料生成流量分布、分类层级结构、可用于内容布局的平台方向信号。" requiredEnvVars: - name: AISKILLS_API_KEY description: "从 AI Skills 官网 https://ai-skills.ai 获取的 API Key，用于运行导出的技能调用。" --- # douyin-traffic-dashboard 抖音流量分配大盘 [快速开始](https://github.com/allinherog-star/ai-skills/tree/main#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B) [更多技能](https://ai-skills.ai) ### 概述 抖音流量分配大盘用于回答「抖音平台流量在哪」、看流量分配、看分类占比、做赛道判断，适合内容创作者、运营、电商、营销在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合用户输入的业务背景和目标等输入，整理关键上下文，并输出流量分布、分类层级结构、可用于内容布局的平台方向信号，便于继续执行、复盘或交付。 ### 什么时候使用 **适用场景** - 用户想知道抖音流量正在流向哪些方向 - 用户想看哪些内容分类正在获得更多流量 - 用户需要平台级方向判断 ### 调用方式 通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API： ### 命令示例 **查看全站流量分布** ```bash python3 scripts/run.py --params '{}' ``` ### 参数说明 当前技能无需额外参数，可直接使用： ```bash python3 scripts/run.py --params '{}' ``` ### 参数取值参考 当前技能没有需要额外查表的分类参数。 ### 支持的输入格式 当前技能直接接收 JSON 参数，不涉及分享链接解析。 ### 示例请求 下面的示例参数可直接传给 `scripts/run.py`，runner 会把它们发送给 AI Skills API。 ```bash python3 scripts/run.py --params '{}' ``` 等价的 `--params` JSON： ```json {} ``` ### 返回结果示例 ```json { "success": true, "data": { "categories": [ { "label": "美食", "value": "9000", "hotCount": 128, "percentage": 14, "icon": "utensils", "description": "探店、烹饪、美食测评", "group": "life" }, { "label": "体育", "value": "5000", "hotCount": 96, "percentage": 11, "icon": "dumbbell", "description": "赛事、运动员、训练内容", "group": "knowledge" } ], "total": 32, "updateTime": "2026-04-24T11:30:00.000Z" }, "meta": { "executionTime": 842, "cached": false } } ``` ### 交付内容 - 平台流量分布：展示不同内容分类的热度占比和热点数量。 - 赛道判断线索：帮助判断当前哪些内容方向更值得投入。 - 分类参考：可继续用于抖音热点筛选、内容布局和运营复盘。 ### 结果使用建议 - 先看流量占比和热点数量高的分类，再结合账号能力判断是否值得投入。 - 适合做赛道层面的内容布局，不直接替代具体选题判断。 - 可把分类结果继续用于筛选上升热点或规划内容矩阵。 ### 运行前准备 - `AISKILLS_BASE_URL`：默认 `https://ai-skills.ai` - `AISKILLS_API_KEY`：必填，用于认证调用 - `AISKILLS_TENANT_ID`：默认 `default`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: aurora2035/xeontts (version 0.1.4)

# Xeon TTS 基于 OpenVINO Qwen3-TTS Base/Custom 模型的本地语音合成技能，面向 OpenClaw 的 QQBOT 工作流使用。 ## 目标 - 安装本地双服务：5002 Flask TTS，9002 Node TTS Workflow - 自动配置目标机器自己的 OpenClaw 配置，但只写入 `channels.qqbot.xeonTts` - 与 xeonasr 共存，不覆盖 `tools.media.audio` 或 `channels.qqbot.stt` - 支持两个工作流：音色克隆、指定语气 TTS ## 什么时候应该调用 xeontts 只有在以下场景才使用 xeontts： - 用户明确要“克隆音色”“克隆声音”“复制我的声音” - 用户要求“用某种语气朗读/播报/生成语音” - 用户要把音频生成到本地文件，而不是做转写 以下场景禁止走 xeontts： - 识别语音 - 语音转文字 - 听写 - STT / ASR 这些请求必须交给 xeonasr，以避免任务冲突。 ## OpenClaw / QQBOT 使用规则 ### 规则 1：音色克隆必须分两步走 当用户说“我要克隆音色”时： 1. 立即把当前会话切到 clone 流程 2. 回复用户上传 3 到 5 秒参考音频 3. 在收到参考音频前，不要直接开始合成 4. 如果机器上已安装 xeonasr，QQBOT 发来的语音会先命中 ASR；此时应由 ASR 把音频转交给 xeontts，而不是按普通转写处理 5. 收到音频后必须先校验时长 6. 如果时长小于 3 秒或大于 5 秒，直接拒绝并提示重新上传 7. 校验通过后，再让用户发送要朗读的文本 8. 使用 Base 模型生成音频并落盘 ### 规则 2：指定语气生成默认走 Custom 模型 当用户说“用开心的语气朗读……”“生成语音……”时： 1. 解析用户是否指定了语气 2. 如果没有指定，默认使用 `普通` 3. 使用 Custom 模型生成音频 4. 把结果保存到本地 `outputs/` 5. 回复用户文件路径 ### 规则 3：必须做时长保护 - 参考音频：3 到 5 秒 - Base 克隆输出：最多约 20 秒 - Custom 输出：最多约 30 秒 如果用户显式要求更长时长，或者文本长度估算会明显超过上限，必须直接提示用户拆分内容，而不是盲目提交推理。 ### 规则 4：必须明确告知文件保留期 - 参考音频和生成结果默认只保留 7 天 - 超过保留期后，系统会自动清理 `references/` 和 `outputs/` 中的旧文件 - 在提示用户上传参考音频、以及告知生成完成时，都要明确告诉用户这一点 ## 安装流程 当 OpenClaw、QQBOT 或其他代理被要求安装这个 skill 时，按下面流程执行： 1. 安装 skill ```bash clawhub install xeontts cd "$HOME/.openclaw/workspace/skills/xeontts" ``` 2. 执行安装脚本 ```bash bash install.sh ``` 3. 安装脚本会完成这些事情 - 创建 Python 3.10 环境 - 从 PyPI 安装 `xdp-tts-service` - 生成 `config.json` 与 `tts_config.json` - 尝试下载 Base / Custom OV 模型 - 仅在显式提供旧兼容参数时，才额外下载 Base checkpoint - 配置 OpenClaw 的 `channels.qqbot.xeonTts` - 启动 5002 与 9002 - 注册用户级 systemd 服务 - 运行 `self_check.sh` 当前默认模型仓库： - `aurora2035/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base-OpenVINO-INT8` - `aurora2035/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice-OpenVINO-INT8` ## 运行时端口 | 服务 | 端口 | 作用 | |------|------|------| | Flask TTS | 5002 | 真正执行 TTS 推理 | | Node Workflow | 9002 | 解析 QQBOT 任务、维护会话状态、校验音频/文本时长 | ## OpenClaw 配置约定 xeontts 只会写入如下配置块： ```json { "channels": { "qqbot": { "xeonTts": { "enabled": true, "baseUrl": "http://127.0.0.1:9002", "cloneModel": "qwen3_tts_0.6b_base_openvino", "customModel": "qwen3_tts_0.6b_custom_openvino" } } } } ``` 这意味着： - 不会覆盖现有 `channels.qqbot.stt` - 不会动 `tools.media.audio` - 不会和 xeonasr 抢同一条 STT 链路 ## 常用命令 ```bash cd "$HOME/.openclaw/workspace/skills/xeontts" bash start_all.sh bash stop_tts.sh bash self_check.sh curl http://127.0.0.1:5002/api/health curl http://127.0.0.1:9002/health ``` ## 关键接口 - `POST /api/workflow/message` - 作用：根据用户消息判断是 clone 还是 custom TTS，或者提示补充参考音频 - `POST /api/workflow/reference-audio` - 作用：上传参考音频，校验 3 到 5 秒后入库 - `POST /api/tts/custom-speak` - 作用：直接调用 Custom 模型生成语音 - `POST /api/tts/clone-speak` - 作用：直接调用 Base 模型做音色克隆 ## 故障排查 - 如果 `5002` 不通，先检查 `tts.log` - 如果 `9002` 不通，先检查 `skill.log` - 如果参考音频总是被拒绝，先确认机器上是否有可用的 `ffprobe`；当前版本对 WAV 参考音频也支持无 `ffprobe` 回退校验 - 如果用户说的是转写意图，不要误用 xeontts - 如果 Base 模型报错，优先让用户更换更干净的 3 到 5 秒参考音频 - 当前默认发布形态只要求 `Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base-OpenVINO-INT8`，不再默认要求原始 Base checkpoint - 只有旧导出模型缺少 processor 或 speech tokenizer 权重时，才需要补 `BASE_CHECKPOINT_PATH`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: leooooooow/retention-drop-checker (version 1.0.1)

--- name: retention-drop-checker description: Diagnose why short-video retention drops and suggest practical fixes. Use when views start but audience leaves early. --- # Retention Drop Checker ## Skill Card - **Category:** Performance Diagnostics - **Core problem:** Videos get impressions but lose viewers too early. - **Best for:** Teams improving first-seconds retention and completion rate. - **Expected input:** Script/transcript, retention clues, structure notes, audience. - **Expected output:** Drop diagnosis + fix actions + next script skeleton. ## 先交互，再分析 开始时先确认： 1. 你现在有的是什么？ - retention 曲线截图 - 平台导出的 retention 数据 - 脚本/逐字稿 - 你自己的结构笔记 2. 你更想查的是： - 前 3 秒掉点 - 中段流失 - CTA 前流失 - 完播率偏低 3. 你们平时有没有自己的 retention 分段逻辑？ 4. 如果没有统一逻辑，是否接受我先给一个推荐诊断框架？ ## Python analysis guidance 如果用户提供结构化 retention 数据（CSV / export / timestamped segments）： - 生成 Python 分析脚本 - 先解释分析逻辑 - 再输出 drop map / segment diagnosis - 最后返回可复用脚本 如果用户没有结构化数据： - 先按脚本结构和可见线索做定性诊断 - 明确说明这是 heuristic analysis - 不要伪装成精确 retention model ## Workflow 1. Clarify the available evidence and diagnosis goal. 2. Segment the video structure. 3. Identify likely drop moments. 4. Diagnose root causes. 5. Recommend practical fixes. 6. Provide next-version structure. 7. If structured data exists, return Python analysis script. ## Output format 1. Drop diagnosis map 2. Cause list 3. Fix actions 4. Next script skeleton 5. Optional Python script (when structured data exists) ## Quality and safety rules - Tie diagnosis to specific segments. - Keep fixes concrete and testable. - Preserve core product story. - Distinguish heuristic diagnosis from data-backed diagnosis. ## License Copyright (c) 2026 **Razestar**. This skill is provided under **CC BY-NC-SA 4.0** for non-commercial use. You may reuse and adapt it with attribution to Razestar, and share derivatives under the same license. Commercial use requires a separate paid commercial license from **Razestar**. No trademark rights are granted.

path: references/output-template.md
content: # Output Template

## 1) Drop diagnosis
| Segment | Drop signal | Suspected cause |
|---|---|---|

## 2) Fix actions
- Hook:
- Pace:
- Proof placement:
- CTA:

## 3) Next script skeleton
- 0-3s:
- 3-12s:
- 12-25s:
- CTA:


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