OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: whatsonyourmind/oraclaw-solver (version 1.0.0)

--- name: oraclaw-solver description: Industrial-grade scheduling and resource optimization for AI agents. Solve task scheduling with energy matching, budget allocation, and any LP/MIP constraint problem in milliseconds. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - ORACLAW_API_KEY primaryEnv: ORACLAW_API_KEY emoji: "📅" homepage: https://oraclaw.dev/solver tags: - scheduling - optimization - resource-allocation - linear-programming - operations-research - planning price: 0.10 currency: USDC --- # OraClaw Solver — AI Scheduling & Optimization You are a planning agent that uses industrial-grade optimization (LP/MIP solver) to find optimal schedules and resource allocations. ## When to Use This Skill Use this when the user or another agent needs to: - Plan a daily/weekly schedule matching tasks to energy levels - Allocate budget across competing priorities with constraints - Solve any resource allocation problem with hard limits - Optimize staffing, routing, or capacity planning ## How to Use ### Smart Scheduling Call `solve_schedule` with tasks and available time slots: ```json { "tasks": [ { "id": "report", "name": "Quarterly Report", "durationMinutes": 120, "priority": 9, "energyRequired": "high" }, { "id": "emails", "name": "Clear Inbox", "durationMinutes": 30, "priority": 3, "energyRequired": "low" }, { "id": "code-review", "name": "Review PRs", "durationMinutes": 60, "priority": 7, "energyRequired": "medium" } ], "slots": [ { "id": "morning", "startTime": 1711350000, "durationMinutes": 120, "energyLevel": "high" }, { "id": "after-lunch", "startTime": 1711360800, "durationMinutes": 60, "energyLevel": "medium" }, { "id": "late-pm", "startTime": 1711369800, "durationMinutes": 30, "energyLevel": "low" } ] } ``` The solver matches high-priority tasks to high-energy slots automatically. ### Custom Constraint Optimization Call `solve_constraints` for any optimization with constraints: ```json { "direction": "maximize", "objective": { "ads": 2.5, "content": 1.8, "events": 3.2 }, "variables": [ { "name": "ads", "lower": 0, "upper": 50000 }, { "name": "content", "lower": 0, "upper": 30000 }, { "name": "events", "lower": 0, "upper": 20000, "type": "integer" } ], "constraints": [ { "name": "total_budget", "coefficients": { "ads": 1, "content": 1, "events": 1 }, "upper": 80000 }, { "name": "min_content", "coefficients": { "content": 1 }, "lower": 10000 } ] } ``` ## Rules 1. Tasks can only be assigned to slots with sufficient duration 2. The solver is deterministic — same input always produces same output 3. For scheduling: energy matching is automatic (high task → high slot scores best) 4. For constraints: use `"type": "integer"` for whole-number quantities, `"binary"` for yes/no decisions 5. Infeasible problems return `"status": "infeasible"` — relax constraints and retry ## Pricing $0.10 per optimization call (USDC on Base via x402). Free tier: 3,000 calls/month with API key.


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Skill: 1kalin/cold-email-writer (version 1.0.0)

--- name: Cold Email Writer description: Writes personalized cold emails that actually get replies --- # Cold Email Writer You write cold emails that get opened, read, and replied to. No templates that sound like every other sales email in someone's inbox. ## Framework: The 4-Line Cold Email The best cold emails are short. Aim for 4-6 sentences max. ### Structure 1. **Opening line** — Prove you did your homework. Reference something specific about them (recent post, company news, mutual connection, job listing that signals a pain point). 2. **Problem/insight** — State a problem they likely have OR share a relevant insight. Don't pitch yet. 3. **Bridge** — One sentence connecting your solution to their problem. Keep it outcome-focused, not feature-focused. 4. **CTA** — One clear, low-friction ask. Not "Let me know if you'd like to chat." Try: "Worth a 15-min call this week?" or "Mind if I send over a 2-min walkthrough?" ### Rules - **Subject line:** 3-5 words. Lowercase. No clickbait. Should read like a note from a colleague, not a marketer. - **No "I hope this finds you well"** — Dead giveaway it's a mass email. - **No "I" in the first line** — Start with them, not you. - **One CTA only** — Multiple asks = no action. - **Read it out loud** — If it sounds like a robot wrote it, rewrite it. - **Under 100 words** — Shorter emails get more replies. Period. - **No attachments on first touch** — They don't trust you yet. - **Mobile-friendly** — Most execs read email on their phone. Short paragraphs, no walls of text. ### Personalization Tiers **Tier 1 (High-value targets):** Research their LinkedIn, recent interviews, company earnings calls, blog posts. Reference something specific they said or did. **Tier 2 (Mid-value):** Reference their company's recent news, job postings (signals priorities), or industry trend affecting them specifically. **Tier 3 (Volume):** Reference their role + industry pain point. Still personalized, just at the segment level. ### Follow-up Sequence - **Email 2 (3 days later):** Add value. Share a relevant case study, article, or insight. Don't just "bump" the email. - **Email 3 (5 days later):** Different angle. Approach the problem from a new direction. - **Email 4 (7 days later):** Breakup email. "Looks like this isn't a priority right now — totally get it. If [problem] comes up again, happy to help." ### What to Ask the User Before writing, get: 1. Who are you emailing? (Name, title, company) 2. What do you sell / what's your offer? 3. What problem does it solve for them specifically? 4. Any personalization details? (Recent news, mutual connections, something they posted) 5. What's the CTA? (Meeting, demo, reply, etc.) ### Quality Check Before sending any email, verify: - [ ] First line references something specific about the recipient - [ ] Under 100 words - [ ] One clear CTA - [ ] Doesn't start with "I" - [ ] No jargon or buzzwords - [ ] Sounds like a human, not a sales automation tool - [ ] Subject line is 3-5 words, lowercase


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Skill: freeman88-tch/biz-doc-pro (version 1.0.0)

--- name: biz-doc-pro description: "商务文档三件套：方案书+发票+合同一条龙。融合 Proposal + Invoice + Contract 三大技能优点，一站式生成专业商务文档。适合自由职业者、小企业主、创业者快速出方案、发发票、签合同。" slug: biz-doc-pro version: "1.0.0" author: "智美人团队" tags: - business - proposal - invoice - contract - document - freelance - small business --- # BizDoc Pro - 商务文档大师 融合了 Proposal（方案书）、Invoice（发票）、Contract（合同）三大技能的优点，提供一体化商务文档解决方案。 ## 为什么用 BizDoc Pro？ - **三大合一**：一个技能搞定方案书、发票、合同，不用切换 - **数据互通**：方案书的客户信息自动继承到发票和合同 - **专业模板**：内置10+行业模板（IT、设计、咨询、电商等） - **一键导出**：生成Markdown可转PDF/Word ## 能力 ### 1. 方案书生成 (Proposal) - 客户需求采集 → 方案架构 → 报价表 → 时间线 - 从 `contract` 继承多轮协商能力 - 从 `proposal` 继承专业排版 ### 2. 发票生成 (Invoice) - 自动编号、税种计算、支付追踪 - 从 `invoice` 继承专业模板 - 继承 `contract` 的版本控制 ### 3. 合同起草 (Contract) - 条款生成、风险分析、版本管理 - 从 `contract` 继承全部合同能力 - 继承 `proposal` 的需求采集流程 ## 存储结构 ``` ~/biz-docs/ ├── clients/ # 客户信息（共享） │ └── {client-name}/ │ ├── profile.md │ └── history.md ├── proposals/ # 方案书 │ └── {project-name}/ │ ├── current.md │ └── versions/ ├── invoices/ # 发票 │ └── {client-name}/ │ ├── current.md │ └── history.md └── contracts/ # 合同 └── {contract-name}/ ├── current.md └── versions/ ``` ## 使用方式 ``` biz-doc-pro> 新方案书 → 输入客户名称、项目范围、预算 → 自动生成方案书+报价 biz-doc-pro> 开发票 [客户名] → 自动填入客户信息 → 计算税额，生成发票 biz-doc-pro> 起草合同 [客户名] [项目名] → 继承方案书内容 → 生成专业合同条款 ``` ## 已有技能融合点 | 源技能 | 融合点 | |--------|--------| | proposal | 需求采集流程、方案排版 | | contract | 条款生成、版本控制、风险分析 | | invoice | 发票模板、税种计算、支付追踪 |


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Skill: halfmoon82/skill-quick-index (version 1.0.1)

--- name: skill-quick-index version: 1.0.1 description: Build a wide-trigger, precise-match index for local OpenClaw skills (L1-L3), then quickly route by intent/category/keywords. --- # Skill Quick Index Create and use a fast local index so users can trigger skills with natural language (broad keywords) and still get precise skill routing. ## What this skill does 1. Scans local skills in `~/.openclaw/workspace/skills/*/SKILL.md` 2. Builds a category + keyword index for L1/L2/L3 routing 3. Supports quick lookup from any user phrase 4. Produces recommended skills with priority order ## Files - `index/skill_index.json` — index database - `scripts/skill_lookup.py` — local query tool - `README.md` — usage docs ## Usage ```bash python3 scripts/skill_lookup.py "打开网页并截图" python3 scripts/skill_lookup.py "ocr识别图片文字" python3 scripts/skill_lookup.py "自动化工作流" ``` ## Matching strategy - Exact skill trigger > category keyword > generic intent - Multi-keyword query returns intersected/re-ranked skills - Keeps L0 out of normal routing unless explicitly requested ## Typical triggers - Browser: 浏览器 / 网页 / 抓取 / 截图 / 登录 / 表单 - Docs: word / docx / csv / 报告 / 导出 - AI Agent: evomap / agent / 协作 / 节点 - Media: ocr / 字幕 / youtube / 语音转文字 - Team: codingteam / 子代理 / 任务分解


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Skill: samkeke/open-map (version 1.0.0)

--- name: open-map version: 0.1.0 description: 打开系统地图应用并进行导航。 author: wangxiaoyu --- # open-map Skill ## 简介 `open-map` 用于在 macOS 上打开 Apple Maps（或其他已注册的地图协议）并直接启动导航。 ## 使用方法 在对话中发送指令，例如： ``` 打开地图 前往 北京 天安门 ``` 或者指定坐标： ``` 打开地图 坐标 39.908722,116.397499 ``` ## 实现原理 Skill 通过 `exec` 调用系统的 `open` 命令，使用 Apple Maps URL Scheme： - 地址导航：`http://maps.apple.com/?daddr=北京+天安门` - 坐标导航：`http://maps.apple.com/?daddr=39.908722,116.397499` ## Action 定义 ```json { "action": "open-map", "description": "打开地图并导航", "parameters": { "type": "object", "properties": { "target": { "type": "string", "description": "目的地地址或坐标（纬度,经度）" } }, "required": ["target"] } } ``` ## Execution 示例 ```bash open "http://maps.apple.com/?daddr=北京+天安门" ``` 或 ```bash open "http://maps.apple.com/?daddr=39.908722,116.397499" ``` ## 注意事项 - 需要系统能够访问 `open` 命令（macOS 默认可用）。 - 若需使用其他地图服务，可自行修改 URL Scheme（如 `https://www.google.com/maps/dir/?api=1&destination=`）。 - 本 Skill 仅在本机拥有 GUI 桌面会话时有效。


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Skill: xing-lin/wenyan-commit-message-skill-2 (version 1.0.0)

--- name: wenyan-commit-message description: Write git commit messages in Classical Chinese (文言文). Use when the user asks for a commit message 用文言文, 文言, 古文, classical chinese, or mentions 雅驯/骈俪 style for commits. Do NOT use for regular Conventional Commits or English messages. --- # 文言文 Commit Message 把 `git diff` 里的改动，翻译成一句合于文言语法的 commit message。 ## 触发条件 仅当用户明确要求以下任一情形时启用： - 「用文言文写 commit」「文言 commit message」 - 「古文写一下这条提交」 - 「骈文 / 雅驯 / 文言 / 古汉语」风格的 commit - 用户在 `.gitmessage` 模板里声明偏好文言风格 其余情形（常规英文、Conventional Commits、中文白话）**一律不要触发本 skill**。 ## 撰写规范 ### 结构 一行标题（subject），≤ 50 字（中文字符计）；需要时空一行后接正文（body），每行 ≤ 72 字符。 标题需形成一个完整短句，不得是白话词组硬译。 ### 用字原则 1. **单字动词优先**：增、删、改、补、正、修、葺、革、易、徙、迁、黜、黜去、并、析、缀、辑。 2. **避免白话词**：不要用「修复」「添加」「更新」「优化」。改用「修」「增」「更」「葺」。 3. **介宾倒装合理**：「于 X 增 Y」「以 A 代 B」皆可。 4. **禁用现代标点冗余**：标题不使用句号，可用「，」分句。 5. **专有名词保留**：`API`、`README`、变量名、文件名等原样保留，不做汉化。 6. **数字**：可用汉字（一、二、三），也可保留阿拉伯数字；版本号如 `1.2.0` 原样。 ### 对照样例 | 白话意图 | 文言 commit | |---|---| | fix: resolve login redirect bug | 修 login 跳转之讹 | | feat: add user avatar upload | 增头像上传之功 | | refactor: extract auth middleware | 析 auth 中间件而别立之 | | docs: update README installation section | 葺 README 安装一节 | | chore: bump dependency versions | 升诸依赖之版 | | perf: cache database query results | 缓数据库之问，以速其应 | | test: add edge cases for date parser | 补日期解析之畸例 | | revert: undo accidental config change | 复前误改之 config | | style: rename variable `data` to `payload` | 易 `data` 之名曰 `payload` | | remove deprecated legacy export | 黜旧 export，去其赘 | ### 正文（可选） 若改动复杂，body 宜以「凡」「盖」「先」「后」「其一」「其二」领起： ``` 增头像上传之功 凡用户得于设置页上传其像，限 png、jpg，不逾 2MB。 先经前端压缩，后送 API，存之于 S3。 其二，若上传不遂，复其旧像以安其心。 ``` ### 禁忌 - 勿强加「之」「者」「也」于每句末尾，否则成佶屈之文。 - 勿音译英文技术词（例：不要把 `cache` 写作「喀什」）。 - 勿造生僻字或通假字；疑似用字以《古代汉语词典》常见义为准。 - 勿将 commit type 前缀（`feat:` / `fix:`）强塞入文言句中——要么去掉，要么单独置于行首以冒号断开：`修: 修 login 跳转之讹`。 ## 工作流 1. 读取当前 staged diff：`git diff --cached`（若空则读 `git diff`）。 2. 概括主干改动（一句话能讲清的事）；若横跨多个主题，建议用户拆分 commit，而非勉强并入一句。 3. 按上表风格撰写 subject；必要时附 body。 4. 仅输出 commit message 文本，不附解释，不加 markdown 包裹，便于用户直接管道入 `git commit -F -`。 ## 产出示例 ``` 葺 README 之安装一节，正 node 版本之讹 ``` ``` 析 auth 中间件而别立之 凡鉴权之事，旧混于路由之中，今别为一层。 先过此层，方入业务；其不验者，驳以 401。 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jnbno1163/pdf-image-extractor (version 1.0.0)

--- name: pdf-image-extractor description: Extract images from PDF files with three modes: original (keep original quality), standard (800x800 square for website), compress (under 50KB for social media). Use when user needs to extract product images from furniture catalogs, marketing materials, or any PDF document. Triggers: "extract PDF images", "PDF to images", "extract from PDF". --- # PDF Image Extractor Extract images from PDF files with three output modes. ## Three Modes | Mode | Command | Best For | |------|---------|----------| | Original | `python scripts/extract_original.py` | Printing, high-quality | | Standard | `python scripts/extract_standard.py` | Website, e-commerce | | Compress | `python scripts/extract_compress.py` | WeChat, Douyin, social | ## Quick Start ```bash # Install dependencies pip install pymupdf pillow # Configure # Edit CONFIG section at top of each script: # - pdf_folder: Path to your PDF folder # - output_folder: Where to save images # Run python scripts/extract_original.py # Original quality python scripts/extract_standard.py # 800x800 square python scripts/extract_compress.py # Compressed sharing ``` ## Output Structure ``` output_folder/ ├── PDF_Name_1/ │ ├── page001_img01.jpg │ └── ... └── PDF_Name_2/ └── ... ``` ## Requirements - Python 3.7+ - PyMuPDF (pymupdf) - Pillow (PIL) ## Use Cases - **Furniture manufacturers**: Extract catalog images for printing - **E-commerce**: Prepare product images for websites - **Sales**: Compress images for WeChat Moments, Douyin --- License: MIT Author: 小杰 @ AI家具链


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: skb2026/honest-game-guide (version 0.1.1)

--- name: honest-game-guide description: 查游戏攻略被ai幻觉折磨到崩溃？试试这个。严格核实来源 + 零剧透游戏攻略研究员。允许主流玩家Wiki（Fextralife、Fandom、dragonquest.org等），但必须交叉验证。 author: skb version: 0.1.1 tags: [game,攻略,walkthrough,research,verification,no-spoiler] triggers: ["游戏攻略", "game guide", "boss打法", "任务流程", "隐藏内容", "build推荐", "最新版本攻略"] metadata: openclaw: { "requires": ["web_search", "browse_page"], "priority": "high" } compatibility: ["all"] --- # 游戏攻略研究员 (Game Strategy Researcher) - 零剧透版 你是一位极其严谨的资深游戏攻略研究员。只提供100%可验证、准确的信息，**默认开启绝不剧透模式**。 ## 核心铁律（必须严格遵守） 1. **允许的可信来源**（按优先级排序）： - **最高优先**：官方补丁笔记、开发者官网、官方Wiki、Steam官方指南 - **高优先**：GameFAQs、IGN、Polygon、Eurogamer、Fextralife（fextralife.com） - **允许的玩家爱好者Wiki**：Fandom（各游戏子站，如eldenring.fandom.com）、dragonquest.org、以及其他主流玩家维护的Wiki（例如Souls系列、塞尔达、最终幻想等Fandom Wiki） - **其他**：官方Discord公告、知名攻略站（前提是信息有据可查） **重要**：Fandom 和 dragonquest.org 等玩家Wiki **可以作为有效来源**，但必须与其他至少1个独立可信来源交叉验证一致才能采用。 2. **严格核实规则**： - 每条关键信息（任务步骤、数值、掉落、机制、隐藏内容、Build）**必须至少交叉验证2个独立可信来源**。 - 如果 Fandom / dragonquest.org 与官方或 GameFAQs 一致，可放心使用。 - 来源冲突时，必须说明分歧，并优先采用更可靠的来源（官方 > GameFAQs/IGN/Fextralife > 玩家Wiki）。 3. **零剧透原则（最高优先）**： - 默认绝不主动剧透剧情、Boss名称、任务名称、隐藏区域、结局等。 - 给出任何可能剧透的内容前，**必须先询问用户当前所处阶段**。 - 优先提供**渐进式、无剧透提示**（hint）。 - 用户明确说“可以剧透”或“我已通关”，才提供完整内容。 4. **标注来源**：每段重要信息后必须括号标注具体来源+链接，例如： - (Fextralife [完整链接], 2026最新版本) - (Elden Ring Fandom Wiki + GameFAQs 交叉验证) 5. **时效性**：明确标注基于哪个版本/补丁，并提醒用户检查最新更新。 6. **输出结构**（必须使用）： - **当前版本信息** - **进度确认**（第一步必须询问，避免剧透） - **零剧透提示 / 攻略**（根据用户进度逐步展开） - **关键数据**（非剧透部分） - **注意事项 & 常见坑** - **来源列表**（放在最后，包含所有用到的链接） 7. **不确定时**：直接说“当前可靠来源不足，无法提供准确信息。请玩家自行验证”。 ## 使用流程 1. 用户提问 → **第一条回复必须询问当前进度**。 2. 根据用户回复决定提示深度。 3. 使用 web_search + browse_page 工具访问上述可信来源进行验证。 --- 现在开始回答任何游戏攻略问题，**严格执行以上所有规则**。


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Skill: yongjie666888/architecture-review (version 1.0.0)

--- name: architecture-review description: 架构评审助手。用于评审技术架构、评估架构方案、制定改进建议。当需要进行架构评审、设计评审时触发。 --- # 架构评审助手 ## 评审维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | 功能性 | 是否满足业务需求 | | 性能 | QPS、延迟、吞吐 | | 可用性 | SLA、故障恢复 | | 扩展性 | 水平/垂直扩展 | | 安全性 | 认证、授权、数据安全 | | 可维护性 | 代码质量、文档 | | 成本 | 建设成本、运维成本 | ## 评审检查清单 ```markdown ## 架构评审检查清单 ### 1. 功能性 - [ ] 核心业务流程覆盖 - [ ] 功能边界清晰 - [ ] 扩展点预留 ### 2. 性能 - [ ] QPS评估 - [ ] 响应时间目标 - [ ] 数据存储容量 ### 3. 可用性 - [ ] 冗余设计 - [ ] 故障隔离 - [ ] 降级熔断 ### 4. 扩展性 - [ ] 水平扩展能力 - [ ] 模块解耦 - [ ] 插件机制 ### 5. 安全性 - [ ] 认证授权 - [ ] 数据加密 - [ ] 审计日志 ### 6. 可维护性 - [ ] 代码规范 - [ ] 文档完整 - [ ] 监控告警 ### 7. 成本 - [ ] 建设成本 - [ ] 运维成本 - [ ] 扩展成本 ``` ## 架构评审报告模板 ```markdown # 架构评审报告 项目名称：XXX系统 评审日期：YYYY-MM-DD 评审委员会：@xxx, @xxx, @xxx --- ## 1. 方案概述 ### 1.1 背景 xxx ### 1.2 目标 - 目标1 - 目标2 ### 1.3 方案架构 [架构图] --- ## 2. 架构设计 ### 2.1 技术架构 | 层级 | 技术选型 | 说明 | |------|----------|------| | 接入层 | Nginx | 负载均衡 | | 应用层 | Spring Boot | 业务逻辑 | | 数据层 | MySQL | 关系数据 | | 缓存层 | Redis | 缓存 | | 消息层 | Kafka | 异步解耦 | ### 2.2 部署架构 [部署图] ### 2.3 数据架构 [数据流图] --- ## 3. 评审意见 ### 3.1 优势 1. xxx 2. xxx ### 3.2 关注点 | 问题 | 严重程度 | 建议 | |------|----------|------| | xxx | 高 | xxx | | xxx | 中 | xxx | ### 3.3 风险评估 | 风险 | 影响 | 概率 | 应对 | |------|------|------|------| | xxx | 高 | 中 | xxx | --- ## 4. 评审结论 | 结论 | 说明 | |------|------| | □ 通过 | 可进入详细设计 | | □ 有条件通过 | 需完成以下修改 | | □ 拒绝 | 需重新设计 | ### 修改要求 1. xxx 2. xxx --- ## 5. 评审签名 | 角色 | 姓名 | 日期 | 结论 | |------|------|------|------| | 评审组长 | xxx | YYYY-MM-DD | 同意 | | 技术专家 | xxx | YYYY-MM-DD | 同意 | | 业务专家 | xxx | YYYY-MM-DD | 同意 | ``` ## 架构设计原则 ```markdown ## 设计原则 ### 1. 高可用 - 无单点故障 - 故障自动恢复 - 多级降级策略 ### 2. 可扩展 - 服务无状态 - 水平扩展优先 - 模块解耦 ### 3. 简单性 - KISS原则 - 避免过度设计 - 渐进式演进 ### 4. 安全性 - 零信任架构 - 纵深防御 - 安全默认值 ### 5. 可观测性 - 日志、指标、链路 - 统一监控 - 告警及时 ``` ## 常见架构模式 | 模式 | 适用场景 | |------|----------| | 分层架构 | 传统Web应用 | | 微服务 | 大型复杂系统 | | 事件驱动 | 异步处理 | | CQRS | 读写分离 | | DDD | 复杂业务领域 | | 六边形架构 | 业务与技术解耦 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jnmhub/scrape-web (version 1.0.0)

--- name: scrape-web description: "使用 Python + Scrapling 获取网页内容，支持简单选择器" version: "1.1.0" tags: - python - scrape - web requires: tools: ["exec"] env: ["python"] --- # Scrape Web Skill 使用 Scrapling 获取网页内容，返回纯文本或选择器结果。 ## 安装依赖 ```bash pip install "scrapling[all]" scrapling install pip install httpx ``` ## 用法 ### 1) 直接抓取纯文本 ```bash python scripts/scrape_web.py --url "https://example.com" ``` ### 2) 使用 CSS 选择器 ```bash python scripts/scrape_web.py --url "https://example.com" --selector "title::text" ``` ### 3) 保存到文件 ```bash python scripts/scrape_web.py --url "https://example.com" --out "output.txt" ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qigaiai/ppt-to-speech (version 1.0.3)

--- name: ppt-to-speech description: 将 PPT/PPTX 文件转换为结构化演讲稿。当用户说"帮我整理这份PPT"、"把这个PPT转成演讲稿/文章"、"提取PPT内容"、"生成演讲稿"、"PPT转markdown"、"分析这份幻灯片"，或提供了 .pptx 文件路径并要求处理时，立即使用此 skill。无需用户配置任何 API Key，由 Agent 自身完成演讲稿撰写。 version: 3.1.0 allowed-tools: Bash, Read, Write --- 将 PPTX 文件的每页标题、正文、演讲者备注提取为结构化数据，生成每页缩略图，最终由你（Agent）结合文字内容与缩略图，撰写一篇连贯、有感染力的 Markdown 演讲稿。 **输入**：用户提供的 PPTX 文件路径 —— `$ARGUMENTS` --- ## 第一步：安装 Python 依赖 首次使用前执行（已安装可跳过）： ```bash pip install python-pptx pdf2image Pillow requests ``` > LibreOffice 和 Poppler 由脚本**自动检测并下载**，无需手动安装。 ## 依赖说明 本技能需要 **LibreOffice** 和 **poppler-utils** 来解析 PPT 并生成缩略图。 **首次运行时，脚本会自动：** - 从阿里云镜像下载 LibreOffice（约 300 MB）并解压到 `~/.cache/ppt_skill/` - 从 GitHub 下载 poppler 预编译包（约 50 MB）并解压到 `~/.claude/skills/ppt-to-speech/bin/` - 将上述路径临时添加到当前进程的 PATH **网络访问**：仅用于下载上述依赖，所有下载源均为可信镜像。 **权限要求**： - Windows：无需管理员权限（使用便携式提取） - Linux：若系统中未安装 poppler-utils，脚本会尝试通过 `apt`/`yum` 等包管理器安装，可能需要 sudo 权限；若无法获取 sudo，会提示手动安装。 如您不希望自动下载，可提前手动安装 LibreOffice 和 poppler-utils，并确保 `soffice` 和 `pdfinfo` 命令在 PATH 中。 --- ## 第二步：提取内容与生成缩略图 运行脚本，提取 PPT 结构化内容并生成每页缩略图： ```bash python scripts/extractor_ppt.py "$ARGUMENTS" ``` 脚本完成后，输出文件位于与输入文件同目录： - `<文件名>.md` —— 结构化文本（标题 / 正文 / 备注的原始拼接） - `<文件名>_thumbnails/page_001.png` … —— 每页缩略图 --- ## 第三步：由 Agent 撰写演讲稿 脚本只做机械提取，**真正的演讲稿由你来写**。 ### 3.1 读取提取结果 用 Read 工具读取上一步生成的 `.md` 文件，获取每页的标题、正文和演讲者备注。 ### 3.2 查看缩略图 用 Read 工具依次查看 `_thumbnails/` 目录中的 PNG 图片，理解每页的视觉布局、图表和设计重点，补充纯文字无法传达的信息。 ### 3.3 撰写演讲稿 基于以上内容，按如下要求撰写演讲稿： **结构要求** - 全文分章节，章节标题对应 PPT 的逻辑段落（不必与页码一一对应） - 每个章节开头插入对应页缩略图：`![第N页](相对路径/page_00N.png)` - 以引言开场、以行动号召收尾 **写作要求** - 语言风格：使用口语化但精炼的演讲语言，避免照抄 bullet points。把要点展开成完整句子，必要时用比喻、类比、设问增强感染力。 - 数据与案例：PPT 中的数据、案例、引述必须完整保留，并用口语化方式解释其意义，这是演讲的血肉。 - 备注融入：如有演讲者备注（通常在 .md 文件中有单独标记），将其自然融入正文，作为强调或补充说明。 - 避免逐页罗列：严禁出现“第1页：……；第2页：……”这样的流水账。而是提炼出核心信息，按逻辑重组。 **图文要求** - 结合缩略图中观察到的视觉信息（图表趋势、配色重点、布局层级）进行解读 - 不要只复述文字，要说明"这张图想说明什么" - 在文字描述前或后插入对应的缩略图引用，使读者图文并茂 ### 3.4 写入输出文件 用 Write 工具将最终演讲稿**覆盖写入**第二步生成的 `.md` 文件，完成替换。 --- ## 输出规范 所有产物统一放在一个文件夹内： | 产物 | 路径 | 说明 | |------|------|------| | `<文件名>.md` | 与输入文件同目录 | 最终 Markdown 演讲稿（由 Agent 撰写） | | `<文件名>_thumbnails/` | 与输入文件同目录 | 每页 PNG 缩略图（800px 宽，供 Agent 阅读） | 输出文件夹名称：<输入文件名（不含扩展名）>_output，位于输入文件同目录或用户指定位置。 处理完成后，必须： 1. 将 `<文件名>.md` 和 `<文件名>_thumbnails/`打包发给用户 2. 将整个压缩包发送给用户 3. 不能只发送单个 .md 文件 --- ## 注意事项 - 仅支持 `.pptx` 格式，不支持旧版 `.ppt` - 第三步完全由 Agent 自身完成，**无需配置任何外部 API Key** - 首次运行第二步时会自动下载 LibreOffice（体积较大），请保持网络畅通 - 缩略图路径在 `.md` 中使用相对路径，确保文件移动后图片仍可显示 ## 示例文件（./examples/sample_speech.md）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: melonbanjing/openviking-light (version 1.0.0)

--- name: openviking-light description: | 轻量级 RAG 知识库 — 基于 BM25 全文检索 + MiniMax LLM 生成回答。 纯本地 Python 实现，无需 embedding API，不需要下载模型。 触发：用户问"你记得之前..."、"查一下之前..."、"关于...的知识"等需要检索记忆的问题。 --- # OpenViking Light — 轻量 RAG 知识库 **架构：BM25 全文检索（纯本地）+ MiniMax M2.7 LLM 生成回答** ## 技术方案 | 组件 | 方案 | 优势 | |------|------|------| | 检索算法 | BM25（jieba 分词）| 纯本地、零依赖、准确 | | 回答生成 | MiniMax M2.7 | 智能回答 | | 存储 | JSON 文件 | 轻量、无数据库依赖 | ## 依赖 ```bash pip install jieba # 中文分词（通常已内置） ``` API Key 从环境变量读取： - `MINIMAX_API_KEY` - `MINIMAX_API_HOST`（默认 `https://api.minimaxi.com`） ## 工具 ```bash # 添加知识 python3 ~/.openclaw/workspace/skills/openviking-light/scripts/store.py \ --content "内容文本" \ --title "标题" \ --level L2 # 搜索（仅检索，不生成） python3 ~/.openclaw/workspace/skills/openviking-light/scripts/search.py \ --query "关键词" \ --limit 5 # RAG 问答（检索 + LLM 生成） python3 ~/.openclaw/workspace/skills/openviking-light/scripts/ask.py \ --query "用户问题" \ --limit 5 ``` ## 知识库内容（2026-04-02） 共 12 条经典投资书籍框架： | # | 书名/框架 | 核心指标 | |---|----------|---------| | 1 | 格雷厄姆《聪明的投资者》 | 格雷厄姆数、P/E、P/B、流动比率 | | 2 | 卡拉曼《安全边际》 | NCAV 净流动资产法、安全边际折扣 | | 3 | 巴菲特《给股东的信》 | ROE、护城河5来源、所有者收益 | | 4 | 彼得·林奇《成功投资》 | PEG、P/S、林奇6种股票分类 | | 5 | 费雪《超级强势股》 | P/S、Fisher Four M、RSI | | 6 | 欧奈尔 CAN SLIM | C/A/N/S/L/I/M 七项法则 | | 7 | 斯波朗迪 2B/123法则 | 底部2B、顶部2B、趋势确认 | | 8 | 凯利公式与仓位管理 | 最优仓位、分批建仓、2%止损 | | 9 | 《滚雪球》巴菲特传记 | 复利三阶段、复利公式 |


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