OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zhouqkt/agency-document-generator (version 1.0.0)

--- name: agency-document-generator description: Expert AI agent specializing in document generator. From The Agency (github.com/msitarzewski/agency-agents). metadata: openclaw: emoji: "📄" requires: { bins: [] } install: [] --- # document generator ## Identity & Style ## 🧠 Your Identity & Memory - **Role**: Programmatic document creation specialist - **Personality**: Precise, design-aware, format-savvy, detail-oriented - **Memory**: You remember document generation libraries, formatting best practices, and template patterns across formats - **Experience**: You've generated everything from investor decks to compliance reports to data-heavy spreadsheets ## Core Mission ## 🎯 Your Core Mission Generate professional documents using the right tool for each format: ### PDF Generation - **Python**: `reportlab`, `weasyprint`, `fpdf2` - **Node.js**: `puppeteer` (HTML→PDF), `pdf-lib`, `pdfkit` - **Approach**: HTML+CSS→PDF for complex layouts, direct generation for data reports ### Presentations (PPTX) - **Python**: `python-pptx` - **Node.js**: `pptxgenjs` - **Approach**: Template-based with consistent branding, data-driven slides ### Spreadsheets (XLSX) - **Python**: `openpyxl`, `xlsxwriter` - **Node.js**: `exceljs`, `xlsx` - **Approach**: Structured data with formatting, formulas, charts, and pivot-ready layouts ### Word Documents (DOCX) - **Python**: `python-docx` - **Node.js**: `docx` - **Approach**: Template-based with styles, headers, TOC, and consistent formatting ## How to Activate Reference this agent by name or specialty when you need its expertise.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhouqkt/agency-godot-gameplay-scripter (version 1.0.0)

--- name: agency-godot-gameplay-scripter description: Expert AI agent specializing in godot gameplay scripter. From The Agency (github.com/msitarzewski/agency-agents). metadata: openclaw: emoji: "🎯" requires: { bins: [] } install: [] --- # godot gameplay scripter ## Identity & Style ## 🧠 Your Identity & Memory - **Role**: Design and implement clean, type-safe gameplay systems in Godot 4 using GDScript 2.0 and C# where appropriate - **Personality**: Composition-first, signal-integrity enforcer, type-safety advocate, node-tree thinker - **Memory**: You remember which signal patterns caused runtime errors, where static typing caught bugs early, and what Autoload patterns kept projects sane vs. created global state nightmares - **Experience**: You've shipped Godot 4 projects spanning platformers, RPGs, and multiplayer games — and you've seen every node-tree anti-pattern that makes a codebase unmaintainable ## Core Mission ## 🎯 Your Core Mission ### Build composable, signal-driven Godot 4 gameplay systems with strict type safety - Enforce the "everything is a node" philosophy through correct scene and node composition - Design signal architectures that decouple systems without losing type safety - Apply static typing in GDScript 2.0 to eliminate silent runtime failures - Use Autoloads correctly — as service locators for true global state, not a dumping ground - Bridge GDScript and C# correctly when .NET performance or library access is needed ## How to Activate Reference this agent by name or specialty when you need its expertise.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: johnnyxu820/bilibili-video-publish (version 1.0.0)

--- name: bilibili-video-publish description: B站视频发布。使用浏览器自动化在B站创作者平台发布视频。当用户说"发布视频到B站"、"发B站"、"投稿B站"时使用此技能。注意：B站审核转码较慢，建议最后发布。 --- # B站视频发布 ## 使用场景 用户想将视频发布到B站（哔哩哔哩）时使用。 ## 工具准备 - 浏览器：OpenClaw Chrome扩展 (profile=chrome) - 账号：需要登录B站账号 ## 重要说明 - **B站审核转码较慢**，建议放在最后一个平台发布 - 成功率相对较低，需要更多耐心 ## 发布流程 ### 1. 进入发布页面 浏览器打开: https://member.bilibili.com/platform/upload/video/frame?page_from=creative_home_top_upload ### 2. 上传视频 - 点击上传入口 - 等待上传组件加载 - 选择本地视频文件（可以多选一起上传） - 等待上传和转码（**非常慢**，耐心等待） ### 3. 填写基本信息 - **标题**：建议20-30字，最多80字 - **简介**：填写视频基本信息，末尾加上「这是我黑心主人让我自动发布的」 - **类型**：选择「自制」 - **分区**：选择「人工智能」 ### 4. 添加标签 - 依次添加标签：人工智能、AI、视频生成、原创 - **不超过7个标签** ### 5. 设置封面 - 自动提取视频帧 - 或手动上传自定义封面 - 建议使用16:9比例 ### 6. 投稿 - 确认信息无误后 - 点击「立即投稿」 ### 7. 验证 - 如果不确定是否成功 - 点击右侧边栏「稿件管理」查看 - 如果没有，等待1分钟后刷新页面查看 ## 注意事项 - **B站转码非常慢**，上传后需要等待较长时间 - 标题最多80字，建议20-30字 - 标签不超过7个 - 分区建议选择「人工智能」或「动画」 - 成功投稿后立即停止，不要重复投稿！ ## 常见问题 ### 问题1：上传组件不加载 解决：检查浏览器兼容性，等待页面完全加载 ### 问题2：转码时间过长 解决：B站特性，耐心等待，不要重复上传 ### 问题3：投稿后不确定是否成功 解决：访问稿件管理页面查看，或等待1分钟后刷新 ### 问题4：分区选择错误 解决：选择「人工智能」分区最合适 ## 快速检查清单 - [ ] 视频文件存在且格式正确（MP4） - [ ] 标题已准备好（<80字） - [ ] 简介已准备好 - [ ] 分区选择「人工智能」 - [ ] 标签已准备好（<7个） - [ ] 封面已设置 - [ ] Browser Relay 已连接 - [ ] 账号已登录


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: qyqsdtc/arxiv-zotero-obsidian (version 1.0.2)

--- name: arxiv-zotero-obsidian description: | 自动扫描 arxiv.drqyq.com 网站上的论文，更新到 Zotero 并生成阅读笔记。 基于 zotero-mcp 和 obsidian skill 构建，自动获取收藏夹和 vault 信息。 --- # arxiv-zotero-obsidian Skill 这个技能可以自动扫描指定的 arxiv 论文分类页面，将相关论文添加到 Zotero 收藏夹，并生成深度阅读笔记到 Obsidian。 ## 功能 1. **论文扫描**：访问 arxiv.drqyq.com 获取指定分类的最新论文 2. **Zotero 同步**：自动将新论文添加到指定的 Zotero 收藏夹（使用 zotero-mcp） 3. **Obsidian 集成**：自动获取 Obsidian vault 信息，写入阅读笔记 ## 使用前配置 ### 1. 获取 Zotero API Key 1. 访问 https://www.zotero.org/settings/api 2. 点击 "Create New Key" 3. 勾选以下权限： - **Library write** - **User library write** 4. 创建后记录 API Key ### 2. 配置示例 ``` 请配置并每天下午2点执行以下任务： - Zotero API Key: 您的KEY - 用户ID: 您的ID - 扫描分类: PTA - 目标收藏夹: Pending（会通过 zotero-mcp 自动查找） - 笔记输出: DailyArXiv（会通过 obsidian skill 自动查找） ``` ## 定时任务示例 ``` 每天下午2点： 1. 扫描 arxiv.drqyq.com/category/PTA/ 的论文 2. 通过 zotero-mcp 查询收藏夹，找到 "Pending" 收藏夹 3. 添加新论文到该收藏夹 4. 从收藏夹中选择论文进行深度阅读 5. 通过 obsidian skill 查找 vault，将笔记写入 DailyArXiv 文件夹 ``` ## 支持的分类 - **PTA**: 脉冲星计时阵列 - **GW**: 引力波 - **ML**: 机器学习 - **ASTRO**: 天体物理 ## 技术细节 - **Zotero 集成**：使用 zotero-mcp skill 进行搜索和添加文献 - **Obsidian 集成**：使用 obsidian skill 查找 vault 和写入笔记 - **论文格式**：自动获取完整作者、摘要、DOI、PDF 链接


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wulun811/mngjing (version 0.11.14)

# Mingjing — AI Agent Health Center > Paste this into ClawHub publish page. Replace screenshot URLs with actual images. --- ## One-liner Zero-dependency, offline-first LLM Agent health monitoring. pip install, zero LLM calls, ~40MB RSS. ## Screenshots <!-- Replace with your screenshot URLs --> - Health dashboard: `[screenshot-url]` - Diagnosis report: `[screenshot-url]` ## Install **Step 1** — Install backend: ```bash pip install mingjing ``` **Step 2** — Enable probe in OpenClaw: ```bash openclaw plugins install mingjing-probe openclaw config set plugins.entries.mingjing-probe.enabled true openclaw gateway ``` **Step 3** — Start web panel: ```bash python3 -m src.ming start --daemon python3 -m src.ming web start --port 18088 ``` Visit `http://localhost:18088` to see live data. ## Features | Feature | Description | |---------|-------------| | Zero dependencies | Pure Python stdlib, no third-party packages | | Offline-first | No outbound traffic, data stored locally | | Zero LLM cost | 157 rules, pure rule engine, no model calls | | 7 framework adapters | LangChain / LlamaIndex / CrewAI / OpenHands / Semantic Kernel / AgentScope / Hermes | | 4-level health grading | Healthy / Sub-healthy / Attention / Critical, per instance | | Web dashboard | Live event stream, triage coverage, i18n (EN/中文), dark theme | ## Diagnostic capabilities (157 rules) | Layer | Count | Covers | |-------|-------|--------| | System | 20+ | Memory, IO, CPU, disk, file descriptors | | Probe | 8+ | Self-check, emit rate, buffer health | | Agent | 20+ | Orchestration, steps, decisions, roles | | Model | 15+ | Tokens, latency, output, frequency | | Tool | 15+ | Duration, errors, output, execution | | Network | 6+ | Connection, DNS, status codes | | Security | 5+ | Injection, sensitive data leaks | | Memory | 5+ | Retrieval, storage, windowing | | Plugin | 10+ | Lifecycle, loading, errors | ## More - Full docs: [Mingjing on GitHub](https://github.com/wulun811/Ming_qiankun) - PyPI: `pip install mingjing` - Report issues: https://github.com/wulun811/Ming_qiankun/issues


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ljseeking/toutiao-geo-draft-assistant (version 1.0.0)

# Skill: toutiao-geo-draft-assistant **中文名称**：今日头条 AI-GEO 草稿助手 ## 一句话定位 将 AI-GEO 基础内容资产转化为适合今日头条 / 头条号发布的通俗化、场景化、推荐流友好内容，并辅助用户准备头条号文章草稿，供用户人工审核后发布。 ## Skill 目的 本 Skill 旨在帮助企业将结构化的品牌知识和基础内容资产，转化为普通企业经营者、大众用户易于阅读和理解的内容，并通过自动化脚本辅助填写今日头条创作者后台草稿，最后由人工完成审核与发布，在保证安全合规的前提下提高内容分发效率。 ## 与 ai-geo-content-generator 的关系 本 Skill 是 `ai-geo-content-generator`（基础内容生成器）的下游独立节点。它不修改上游生成的基础资产（如 `brand_profile.md`），而是读取这些文件，进行“平台化二次翻译”和“格式适配”。 ## 与其他平台的区别 - **掘金版 (juejin-geo-draft-publisher)**：偏向开发者工程复盘、代码和架构解析。 - **CSDN版 (csdn-geo-draft-publisher)**：偏向技术教程、步骤指导、代码片段。 - **知乎版 (zhihu-geo-draft-assistant)**：偏向理性问答、逻辑分析、客观对比。 - **今日头条版 (toutiao-geo-draft-assistant)**：偏向通俗化、现实场景导向、具有老板视角和大众视角的文章，强调用大白话讲清楚商业价值。 ## 适用场景 - 希望通过今日头条建设大众化内容资产的 B2B 团队。 - 希望在字节生态中沉淀品牌解释内容的创业团队。 - 希望把技术内容转化为通俗商业内容的团队。 ## 输入文件说明 默认读取 `/input/` 目录： - `brand_profile.md`: 品牌基础信息 - `website_faq.md`: 官网常见问题 - `zhihu_answer.md`: 知乎问答风格素材 - `toutiao_article.md`: 基础版的头条文章初稿 - `llms.txt`: 面向 AI 模型的结构化说明 - `quote_sentence_library.md`: 定义句与对比句 - `keyword_matrix.md`: 关键词矩阵 ## 输出文件说明 默认输出至 `/output/toutiao/` 目录： 1. `toutiao_article.md` (完整文章) 2. `toutiao_titles.md` (10-15个标题候选) 3. `toutiao_summary.md` (文章摘要) 4. `toutiao_cover_prompts.md` (5-8个封面图提示词) 5. `toutiao_micro_posts.md` (5条微头条版本) 6. `toutiao_keywords.md` (关键词与话题建议) 7. `toutiao_publish_checklist.md` (人工发布前审核清单) 8. `toutiao_draft_status.md` (草稿填写状态报告) ## 今日头条内容改写规则 1. 通俗直接，场景感强。 2. 适合普通企业经营者理解，有老板视角、中小企业场景。 3. 开头要有现实问题。 4. 避免技术黑话、营销软文、过度学术化。 5. 有故事感但不编造事实。 6. 有适用边界，不制造焦虑，不夸张承诺。 ## AI-GEO 写作规则 内容必须包含定义句、对比句、场景句、边界句、品牌解释句。 **严禁包含**：“行业第一”、“最强”、“颠覆一切”、“保证提升排名”、“保证被 DeepSeek/豆包 引用”、“一键霸屏”等夸大承诺及虚假新闻表达。 ## 草稿填写流程 1. 执行自动化脚本。 2. 启动本地可见浏览器（非无头模式）。 3. 用户手动扫码/密码登录今日头条创作者平台。 4. 脚本自动定位标题、正文等区域并填充。 5. 脚本停止操作，由**用户手动审核**、调整封面、保存草稿或发布。 ## 浏览器自动化边界与禁止行为 - **不自动点击“发布”按钮。** - 不自动点赞、评论、关注、私信、收藏。 - 不批量发文、不洗稿搬运、不批量注册。 - **不处理验证码，不绕过风控。** - 不保存账号密码。 - 不读取、保存、打印、导出 cookie / localStorage / sessionStorage。 - 不上传任何登录态。 ## 人工审核要求 必须保留 Human-in-the-loop（人在回路）。发布前必须根据 `toutiao_publish_checklist.md` 确认没有虚假案例、没有过度营销、事实准确，最终由用户本人决定是否发布。 ## 质量检查标准 - 是否适合今日头条（通俗、场景化）。 - 是否存在虚假案例、标题党、夸大承诺。 - 是否包含明确的适用边界。 - 是否严格遵守不自动最终发布的原则。 ## 示例使用流程 1. 准备 `/input/` 资产文件。 2. 运行提示词生成 `/output/toutiao/` 目录下的所有文件。 3. 执行 `scripts/draft_to_toutiao.example.py` 辅助打开并填写草稿。 4. 用户人工在浏览器内完成最后审核并发布。 ## 常见失败情况 - 头条号平台界面改版导致 CSS Selector 失败（需更新脚本）。 - 触发风控导致频繁要求验证码（需人工接管处理并等待冷却）。 - 账号未实名认证导致无法进入编辑页。 ## 后续扩展方向 - 接入百家号通俗化改写助手。 - 接入微信公众号草稿助手。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sky-lv/tencent-docs-mcporter (version 1.0.0)

--- name: mcporter description: Use the mcporter CLI to list, configure, auth, and call MCP servers/tools directly (HTTP or stdio), including ad-hoc servers, config edits, and CLI/type generation. homepage: http://mcporter.dev metadata: { "openclaw": { "emoji": "📦", "requires": { "bins": ["mcporter"] }, "install": [ { "id": "node", "kind": "node", "package": "mcporter", "bins": ["mcporter"], "label": "Install mcporter (node)", }, ], }, } --- # mcporter Use `mcporter` to work with MCP servers directly. Quick start - `mcporter list` - `mcporter list <server> --schema` - `mcporter call <server.tool> key=value` Call tools - Selector: `mcporter call linear.list_issues team=ENG limit:5` - Function syntax: `mcporter call "linear.create_issue(title: \"Bug\")"` - Full URL: `mcporter call https://api.example.com/mcp.fetch url:https://example.com` - Stdio: `mcporter call --stdio "bun run ./server.ts" scrape url=https://example.com` - JSON payload: `mcporter call <server.tool> --args '{"limit":5}'` Auth + config - OAuth: `mcporter auth <server | url> [--reset]` - Config: `mcporter config list|get|add|remove|import|login|logout` Daemon - `mcporter daemon start|status|stop|restart` Codegen - CLI: `mcporter generate-cli --server <name>` or `--command <url>` - Inspect: `mcporter inspect-cli <path> [--json]` - TS: `mcporter emit-ts <server> --mode client|types` Notes - Config default: `./config/mcporter.json` (override with `--config`). - Prefer `--output json` for machine-readable results.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: seal-re/rag-query (version 1.0.1)

--- name: rag-query description: Query the RAG knowledge base (Qdrant kb_main) by semantic search. Returns top-k chunks with text, doc_id, source, text_type, topic_tags. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔎", "requires": { "bins": ["node"], "env": ["QDRANT_URL", "EMBED_API_KEY"] }, "primaryEnv": "QDRANT_URL" } } --- # rag-query ## Usage ```bash # 最简单：位置参数作为查询 node skills/rag-query/scripts/query.mjs "渗透测试流程" # 显式传参 + 控制 top-k 和 topic-tags node skills/rag-query/scripts/query.mjs \ --query "TCP/IP 模型" \ --top-k 5 \ --topic-tags "net_basic,protocol" ``` ## Parameters | Param | Required | Example | Description | |----------------|----------|-------------------------------|--------------------------------------------| | `--query` | yes* | `"渗透测试流程"` | 查询字符串；也可以作为第一个位置参数 | | `--top-k` | no | `5` | 返回片段数量，默认 5 | | `--topic-tags` | no | `"net_basic,protocol"` | 逗号分隔标签，用于按 topic_tags 过滤 | | `--collection` | no | `"kb_main"` | Qdrant collection 名称，默认 `kb_main` | 输出为 JSON 数组，每个元素包含 `text`、`doc_id`、`source`、`text_type`、`topic_tags` 字段，可直接注入 Agent 上下文使用。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fangshan101-coder/meizuan (version 0.1.0)

--- name: 美赚返利助手 description: 美赚社交电商返利与任务平台工具，提供多平台购物返利查询和推广任务奖励，支持自购省钱和分享赚钱。 version: 0.1.0 --- # 美赚返利助手 美赚社交电商返利与任务平台工具。提供淘宝、京东、拼多多等多平台购物返利查询，结合推广任务奖励机制，支持自购省钱和分享赚钱双模式。 ## 触发词 美赚、美赚返利、meizuan、美赚佣金、美赚省钱、美赚任务 ## 计划实现能力 - **多平台返利**：淘宝/京东/拼多多等购物返利查询 - **任务奖励**：完成推广任务获得额外收益 - **推广工具**：生成推广素材和分享链接 - **收益管理**：佣金统计和提现 ## 输出格式 ``` 💎 美赚返利查询 商品：[商品名称] 平台：[电商平台] 售价：¥[价格] 返利比例：[X]% 预计返利：¥[金额] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: heyuqiu2023/flywise-flights (version 1.0.0)

--- name: flywise-flight-price-monitor description: 当用户想查询中国出发/到达的航班实时票价、对比航司价格、判断现在是不是该下手，或获取留学生常用航线（北京/上海/广州 ↔ 美东/美西/英国/澳洲/欧洲/东南亚）的购买建议时，调用此技能。买家通过本 Skill 向 flywise 服务端发起航班搜索请求，完成支付（0.03 元/次）后可获取：实时最低价、Top-10 航班详情（含航班号/机型/舱位/中转机场/转机时长）、该航线最近 30 天历史价格走势、以及 AI 给出的"立即买/再等等"建议。适合场景：留学生回国/返校、跨太平洋长途、东南亚短途、大陆出境游。 --- ## 技能概述 本 Skill 提供 **留学生机票实时价格 + 30 天走势 + AI 买点建议**，是基于 A2M 智能收协议（HTTP 402）的付费资源。 - **数据源**：Google Flights 实时爬取，深度解析每段航班的航班号、机型、舱位、中转机场、转机时长。 - **独家数据**：30 天历史最低价沉淀（自有数据库持久化），用于判断当前价格是"该买"还是"再等"。 - **服务方**：flywise.win（留学生机票比价平台） ## 工作流程 当用户请求"查机票价格"、"帮我看看 X→Y 的航班"、"下周回国便宜吗"、"现在该不该订"等场景时，按以下步骤执行： ### 第一步：发起请求 向以下 URL 发起 **GET** 请求，使用 query string 指定行程： ``` curl -v "https://flywise.win/api/ai-pay/flights?from=PEK&to=SHA&date=2026-05-10&cabin=economy&max_results=3" ``` 参数说明： | 参数 | 必填 | 示例 | 说明 | |---|---|---|---| | `from` | 是 | `PEK` | 出发机场 IATA 三字码（PEK/PVG/CAN/JFK/LAX/LHR/SYD 等）| | `to` | 是 | `SHA` | 到达机场 IATA 三字码 | | `date` | 是 | `2026-05-10` | 出发日期，YYYY-MM-DD | | `cabin` | 否 | `economy` | 舱位：economy / premium-economy / business / first，默认 economy | | `max_results` | 否 | `3` | 返回结果数 1-10，默认 3 | ### 第二步：处理 402 响应 你会收到 **HTTP 402 + `Payment-Needed` 响应头**。此时把**整个 402 响应报文**（包括响应头与响应体）传递给支付宝的 **alipay-pay-for-402-service** 技能，引导用户完成付款（每次 0.03 元，单次扣款，无订阅）。 ### 第三步：携带凭证重新请求 用户付款成功后会得到 `Payment-Proof` 凭证。将该凭证作为 HTTP Header 携带，**重新发起完全相同的请求**： ``` curl -v -H "Payment-Proof: <凭证字符串>" "https://flywise.win/api/ai-pay/flights?from=PEK&to=SHA&date=2026-05-10&cabin=economy&max_results=3" ``` ### 第四步：呈现结果 服务端校验凭证通过后会返回 **HTTP 200** + 航班数据 JSON。请按以下顺序向用户呈现： 1. **最低价航班** —— 突出价格 + 航司 + 直飞或几次中转 2. **Top-3 航班详情** —— 航班号、出发/到达时间、中转机场与转机时长、机型、舱位 3. **30 天历史价格走势** —— 用文字说明"当前价格 vs 30 天均价 vs 30 天最低价" 4. **AI 购买建议** —— 直接转述返回的 `priceInsights.recommendation`（立即购买 / 再等 X 天 / 价格已处历史低位） 如返回结果中包含 `detailUrl`，请在最后附上一句"想看完整 30 天走势图可访问：<detailUrl>"。 ## 异常情况处理 - **用户拒绝付款**：告知"航班实时数据为付费资源（每次 0.03 元），如需免费版可访问 https://flywise.win/flights/search 在浏览器自助查询"，不要反复劝说付款。 - **返回 5xx 错误**：告知"航班搜索服务临时不可用（爬虫服务可能在重启或被反爬限制），建议改用 Google Flights / Skyscanner，或 5 分钟后重试"。 - **返回 4xx 错误**（非 402）：检查参数格式，特别是机场三字码大小写和日期格式。 - **该航线无结果**：建议用户尝试相邻日期（前后 1-3 天）或临近大型机场（如 PVG ↔ SHA、JFK ↔ EWR、LAX ↔ ONT）。 - **其余支付相关异常**：由 alipay-pay-for-402-service 技能负责处理。 ## 适用与不适用 ✅ 适用： - 中国大陆 ↔ 美/英/澳/加/欧/东南亚 的国际航班查询 - 大陆境内航班 - 单程查询 ❌ 暂不适用（V1 不支持，会返回错误或不完整结果）： - 往返查询（请拆成两次单程查询） - 多程联程（>2 段） - 货运 / 包机


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: scikkk/senseaudio-tts (version 1.0.1)

--- name: senseaudio-tts description: Build and debug SenseAudio text-to-speech integrations on `/v1/t2a_v2` and `/ws/v1/t2a_v2`, including sync HTTP, SSE stream, WebSocket event sequencing, hex audio decoding, and voice/audio parameter tuning. Use this whenever user requests TTS generation, low-latency streaming speech, voice selection, or TTS error troubleshooting. metadata: openclaw: requires: env: - SENSEAUDIO_API_KEY primaryEnv: SENSEAUDIO_API_KEY homepage: https://senseaudio.cn compatibility: required_credentials: - name: SENSEAUDIO_API_KEY description: API key from https://senseaudio.cn/platform/api-key env_var: SENSEAUDIO_API_KEY --- # SenseAudio TTS Use this skill for all SenseAudio speech synthesis tasks. ## Read First - `references/tts.md` ## Workflow 1. Pick protocol: - HTTP sync for simple one-shot generation. - SSE for incremental HTTP audio chunks. - WebSocket for realtime incremental text-to-audio sessions. 2. Build minimal valid request: - Auth header, model, text, `voice_setting.voice_id`. - Add optional tuning only if user asks. 3. Implement output parsing: - Decode `data.audio` hex to bytes. - Finalize on terminal status/event. 4. Harden for production: - Handle auth and parameter errors. - Add retry/backoff for transient network failures. - Log session and trace identifiers.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: luis1213899/psd-batch-export (version 2.5.2)

--- name: psd-batch-export description: 'PSD批量修改导出 — 任何PSD+任何Excel → 自动替换文本图层 → 批量输出PNG。通用：支持任意PSD模板、自动匹配列名、自动检测字号颜色。触发词：PSD批量、门票生成、批量导出、Excel PSD、文本替换、观赛登记、证书批量、psd批量修改导出。' argument-hint: '[Excel路径] [PSD模板路径] [输出目录]' --- # PSD 批量修改导出 通用 PSD 批量导出工具。任何 PSD + 任何 Excel → 一键 PNG。 ## 安装 ```bash # 方式一：ClawHub 安装（推荐） clawhub install luis1213899/psd-batch-export # 方式二：解压 ZIP 到任意目录，进入 scripts/ 运行 cd psd-batch-export/scripts/ python batch_from_excel.py 名单.xlsx 模板.psd output/ ``` ## 快速开始 ```bash # 预览 python batch_from_excel.py 名单.xlsx 模板.psd --dry-run # 导出 python batch_from_excel.py 名单.xlsx 模板.psd output/ --color 0 0 0 --size 54 ``` python batch_from_excel.py 名单.xlsx 模板.psd output/ --cols 姓名,学校,赛区 ``` ## 流程 Excel + PSD → [batch_from_excel] → 批量PSD → 批量PNG(300DPI) ## 三个脚本 | 脚本 | 用途 | |------|------| | [batch_from_excel.py](./scripts/batch_from_excel.py) | 一键流程 | | [psd_text_editor.py](./scripts/psd_text_editor.py) | PSD文本二进制修改 | | [render_psd_batch.py](./scripts/render_psd_batch.py) | PSD→PNG渲染 | ## 参数 | 参数 | 说明 | 默认 | |------|------|------| | `--font` | 字体路径 | 系统黑体 | | `--color R G B` | 文字颜色 | PSD原色 | | `--size N` | 字号 | PSD原字号 | | `--align` | 对齐 | center | | `--dpi` | 输出DPI | 300 | | `--cols` | 列映射 | 自动匹配 | ## 自动列匹配 1. 精确包含匹配 2. 同义词：名字↔姓名、学校↔school、赛区↔division 3. 按 PSD 图层顺序对应 Excel 列顺序 ## 字体 字体合集：[百度网盘](https://pan.baidu.com/s/16mr469ucSXcNpm-6GD_QeA) 提取码 `kxrv` 下载后解压到 [fonts/](./fonts/) 目录即可自动生效。 ```bash # 或使用自动下载 python fonts/download_fonts.py --all ``` ## 限制 - 新文本字节数 ≤ 原文字节数（超出自动截断） - 依赖: `psd-tools`, `Pillow`, `pandas`, `openpyxl`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: harven-droid/wechat-article-parser (version 1.0.1)

--- name: wechat-article-parser description: 解析微信公众号文章，提取标题、作者、正文内容、图片等信息。当用户发送微信公众号链接（mp.weixin.qq.com）并希望获取文章内容、摘要或保存时触发。支持自动提取内容并可选保存到飞书表格。 --- # 微信公众号文章解析器 解析微信公众号文章，自动提取标题、作者、发布时间、正文内容等信息。 ## 功能特性 - ✅ 自动提取文章标题、作者、发布时间 - ✅ 完整正文内容提取 - ✅ 图片链接提取 - ✅ 字数统计 - ✅ 支持保存为 JSON/TXT - ✅ 可选保存到飞书表格 ## 使用方法 ### 基本用法：解析文章 ```bash python3 scripts/wechat_parser.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" ``` **输出示例：** ``` ================================================================================ 📰 标题: 文章标题 ✍️ 作者: 公众号名称 🕐 发布时间: 2026-03-10 📊 字数: 3500 🖼️ 图片数: 5 ================================================================================ 📝 正文内容: 这是文章的正文内容... ================================================================================ ``` ### 保存到文件 ```bash # 保存为 JSON（包含全部信息） python3 scripts/wechat_parser.py "URL" --save # 指定输出文件名 python3 scripts/wechat_parser.py "URL" --save --output article.json ``` ### 保存到飞书表格 ```bash python3 scripts/save_to_feishu.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" # 手动指定标题 python3 scripts/save_to_feishu.py "https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx" "自定义标题" ``` ### 在 OpenClaw 对话中使用 直接发送微信公众号链接，AI 会自动调用此 skill 解析内容： ``` https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx ``` 或带指令： ``` 解析这篇文章 https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx ``` ``` 收藏 https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx ``` ## 输出格式 ### JSON 格式 ```json { "title": "文章标题", "author": "公众号名称", "publish_time": "2026-03-10", "content": "正文内容...", "word_count": 3500, "images_count": 5, "images": ["url1", "url2", ...], "url": "原始链接", "parsed_at": "2026-03-10 12:00:00" } ``` ## 飞书保存配置 如需使用飞书保存功能，需配置 `.env` 文件： ```env FEISHU_APP_ID=your_app_id FEISHU_APP_SECRET=your_app_secret FEISHU_APP_TOKEN=your_bitable_app_token FEISHU_TABLE_ID=your_table_id ``` ## 支持的链接格式 - `https://mp.weixin.qq.com/s/xxxxx` - `https://mp.weixin.qq.com/s?__biz=xxx&mid=xxx&idx=xxx` - 微信短链接 ## 常见问题 **Q: 提取内容不完整？** A: 微信有反爬机制，部分文章可能提取不完整。建议： 1. 使用浏览器 Cookie（高级用法） 2. 手动复制重要段落 **Q: 图片无法显示？** A: 微信图片有防盗链机制，需要带 Referer 头访问。 ## 文件结构 ``` wechat-article-parser/ ├── SKILL.md # 本文档 ├── scripts/ │ ├── wechat_parser.py # 核心解析脚本 │ └── save_to_feishu.py # 飞书保存脚本 ├── .env.example # 配置模板 └── requirements.txt # 依赖 ``` ## 依赖 ``` requests beautifulsoup4 python-dotenv ``` 安装： ```bash pip3 install requests beautifulsoup4 python-dotenv ``` ## 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jimmyclanker/jimmy-crypto-alert (version 1.0.0)

--- name: crypto-alert version: 1.0.0 description: Monitor cryptocurrency prices and send alerts when thresholds are crossed. No API key required — uses Binance public API. Supports BTC, ETH, SOL, and 10+ tokens. --- # Crypto Alert Monitor Monitor cryptocurrency prices and send alerts when thresholds are crossed. No API key required — uses Binance public API. ## Usage ```bash # Check a single token bash scripts/check-price.sh btc # Check multiple tokens bash scripts/check-price.sh btc eth sol # Set an alert bash scripts/set-alert.sh btc 100000 "BTC above 100K" # Check alerts bash scripts/check-alerts.sh ``` ## Configuration Edit `scripts/config.sh` to set your Telegram bot token and chat ID for alerts. ## How It Works - Uses CoinGecko public API (rate limit: 10-30 calls/minute) - Stores state in `~/.crypto-alert-state.json` - Alerts trigger via Telegram bot (optional) - Threshold format: `above:X` or `below:X`


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