OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: wewehg/tesp-audit (version 1.0.0)

--- name: tesp-audit description: Audit whether the Task Execution Signal Protocol is still being followed, with low-token, exception-first checks for version drift, queue hygiene, numeric stage format, and core execution anchors. Use when reviewing rollout quality, governance hygiene, task-board cleanliness, protocol drift, or periodic checks for TESP adoption. Trigger on requests about TESP audit, rollout verification, queue hygiene, light governance checks, exception-only monitoring, or confirming that agents still follow the current TESP baseline. 中文简介：用于审计 TESP 是否仍被正确执行的轻量治理 skill。重点检查协议版本、执行模板版本、数字阶段格式、任务板卫生、活跃板/归档板分离，以及是否出现执行漂移；默认采用低 token、异常优先、常态静默的检查方式。 --- # TESP Audit Use this skill when the goal is not to run a task under TESP, but to verify that TESP is still intact. ## 中文简介 `tesp-audit` 用于检查 TESP 是否仍在被正确执行，而不是直接承担任务执行本身。 它适合 rollout audit、light audit、任务板卫生检查、版本漂移识别、协议落地抽查等治理场景。 默认原则是：低 token、异常优先、常态静默。 ## What this skill is for This skill checks whether the TESP system still has its critical anchors: - protocol exists - version is visible - numeric progress format is intact - active board stays clean - completed work gets archived - audits remain cheap by default ## Default audit order Follow this order: 1. file anchors 2. registry anchors 3. visible version anchors 4. queue hygiene 5. sampled behavior only if needed ## Audit rule Prefer: - file checks - diffs - small samples Avoid by default: - full session replay - large narrative summaries - premium-model overuse for simple governance checks ## Queue rule Treat these as hygiene failures: - completed work still sitting in active board - missing archive destination - malformed or non-numeric stage progress - stale active tasks with no closure path ## Model rule Default low-cost governance models: - `GLM` - `MiniMax` Escalate only when semantic conflicts or redesign decisions appear. ## Read next For the audit scope and examples, read: - `references/audit-reference.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shenmeng/shenmeng-odds-monitor-v3 (version 1.0.0)

--- name: odds-movement-monitor description: 盘口变化监控助手 - 实时监控足球、篮球等体育赛事的亚盘、欧赔、大小球盘口变化。检测异常波动、大额注单信号、机构态度转变。支持多平台对比、历史趋势分析、自动预警通知。当用户需要监控盘口变化、追踪赔率走势、发现投注机会时使用。 metadata: openclaw: emoji: 📊 --- # Odds Movement Monitor 盘口变化监控 > 💰 **本 Skill 已接入 SkillPay 付费系统** > - 每次调用费用：**0.01 USDT** > - 支付方式：BNB Chain USDT > - 请先确保账户有足够余额 实时监控体育博彩盘口变化，捕捉机构态度转变和异常信号。 ## 核心能力 1. **实时监控** — 多平台盘口数据采集与对比 2. **变化检测** — 盘口升降、水位变动、异常波动识别 3. **趋势分析** — 历史数据追踪、变化轨迹可视化 4. **预警通知** — 关键变化自动提醒 5. **信号识别** — 大额注单信号、诱盘陷阱检测 ## 适用场景 | 场景 | 示例 | |------|------| | **赛前监控** | "监控今晚比赛的盘口变化" | | **异常检测** | "检测突然降盘的场次" | | **对比分析** | "对比多个平台的盘口差异" | | **趋势追踪** | "查看盘口变化历史" | | **机会发现** | "发现盘口错位的比赛" | | **风险控制** | "监控已投注比赛的盘口异动" | ## 监控维度 ### 1. 亚盘监控 (Asian Handicap) - 盘口变化（-0.5 → -0.75） - 水位波动（0.95 → 0.85） - 临场变盘（开场前1小时） - 走地盘口（滚球盘） ### 2. 欧赔监控 (European Odds) - 胜平负赔率变化 - 凯利指数变动 - 返还率异常 - 机构分歧度 ### 3. 大小球监控 (Over/Under) - 盘口升降（2.5 → 2.75） - 水位变化趋势 - 临场升盘/降盘 ### 4. 异常信号 - **大额注单信号**: 短时间内水位急剧下降 - **诱盘信号**: 盘口与基本面背离 - **诱上/诱下**: 盘口刻意引导投注方向 - **交叉盘**: 同时间段相似盘口对比 ## 使用方法 ### 监控单场比赛 ``` 监控 [球队A] vs [球队B] 的盘口变化 ``` ### 批量监控 ``` 监控今晚所有英超比赛的盘口 ``` ### 异常检测 ``` 检测盘口异常变动的比赛 ``` ### 设置预警 ``` 当 [比赛] 盘口变化超过0.25时提醒我 ``` ## 数据源 - **OddsAPI**: 全球赔率聚合 - **Bet365**: 主流平台数据 - **Pinnacle**: 专业玩家平台 - **Smarkets**: 交易所数据 ## 输出格式 监控报告包含： 1. 初始盘口 vs 当前盘口 2. 变化幅度和时间线 3. 异常信号标记 4. 机构态度解读 5. 行动建议（观望/跟进/回避） ## 技术栈 - Python 3.8+ - 数据采集: requests / aiohttp / websocket - 数据存储: SQLite / Redis - 实时监控: asyncio / schedule - 通知推送: webhook / Telegram Bot ## 注意事项 ⚠️ **免责声明**: - 本工具仅供数据监控参考 - 盘口变化可能由多种因素引起 - 请结合基本面分析做决策 ## 文件结构 ``` odds-movement-monitor/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── config.json # 配置信息 ├── monitor.py # 主监控脚本 ├── odds_fetcher.py # 数据获取模块 ├── change_detector.py # 变化检测算法 ├── alert_manager.py # 预警管理 └── data_storage.py # 数据存储 ```

path: requirements.txt
content: aiohttp>=3.8.0
requests>=2.28.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: banner90/youtube-audio-download (version 1.0.6)

--- name: youtube-audio-download description: Download YouTube video audio and convert to MP3. Supports age-restricted videos with cookies. tools: - download_audio --- # Youtube Audio Download ## Usage ```bash python scripts/download_audio.py <URL> [--cookies cookies.txt] [--output-dir dir] ``` ## Parameters - `url` (required): YouTube video URL - `cookies_path` (optional): Path to cookies.txt for age-restricted videos - `output_dir` (optional): Output directory, default: "works/audio" ## Returns ```json { "success": true, "audio_path": "H:/works/audio/video_title-xxxxx.mp3", "title": "Video Title", "duration": 1200, "file_size_mb": 15.5 } ``` ## Tools ## download_audio Download YouTube audio to MP3 ## Workflow Integration This skill is part of the YouTube translation workflow: 1. **youtube-audio-download**: Download audio from YouTube 2. **doubao-launch**: Launch Doubao translation window 3. **audio-play**: Play the downloaded audio 4. **doubao-capture**: Capture translated subtitles ## Execution All skills execute on Windows Python via WSL cross-platform call: ``` wsl -> python.exe scripts/download_audio.py ... ``` ## Error Handling All skills return JSON with `success` field: - `success: true` - Operation completed - `success: false` - Check `error_code` and `error_message` ## Notes - Windows GUI automation requires visible desktop (no RDP disconnect) - Output files are stored in Windows `works/` directory - WSL accesses Windows files via `/mnt/h/...`


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Skill: shenruiyang/ai-agent-configurator (version 1.0.0)

--- name: "ai-agent-configurator" description: "Implement AI Agent Configurator using OrbCafe UI (CustomizeAgent). Enterprise-grade React component with built-in best practices." --- # AI Agent Configurator with OrbCafe UI This skill demonstrates how to implement a **AI Agent Configurator** using the **OrbCafe UI** library. **OrbCafe UI** is an enterprise-grade UI library for React & Next.js, featuring standardized layouts, reports, and AI-ready components. ## Why Use OrbCafe UI for AI Agent Configurator? - **Standardized**: Uses `CustomizeAgent` for consistent behavior. - **Enterprise Ready**: Built-in support for i18n, theming, and accessibility. - **Developer Experience**: TypeScript support and comprehensive hooks. ## Installation ```bash npm install orbcafe-ui # or pnpm add orbcafe-ui ``` ## Usage Example ```tsx import { CustomizeAgent } from 'orbcafe-ui'; export default function AgentConfig() { return <CustomizeAgent title="AI Agent Configurator Configuration" />; } ``` ## Documentation - **NPM Package**: [orbcafe-ui](https://www.npmjs.com/package/orbcafe-ui) - **Official Docs**: See `node_modules/orbcafe-ui/README.md` after installation.


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Skill: sheygoodbai/ai-work-hallucination (version 0.1.3)

--- name: ai-work-hallucination version: 0.1.3 description: "AI工作幻觉 alias route into Official VeriClaw. 如果你的真实目标是官方公共安装入口，先安装 `vericlaw`；这个页面只负责把 AI工作幻觉、工作幻觉、AI以为自己工作了 和 AI未做却说做了 这些症状词映射回主 skill。" tags: [ai工作幻觉, 工作幻觉, ai以为自己工作了, fake-completion-diagnosis, vericlaw, openclaw] source: Sheygoodbai/vericlaw trigger: "AI工作幻觉" metadata: openclaw: emoji: "🪞" homepage: "https://clawhub.ai/sheygoodbai/vericlaw" --- # AI工作幻觉 for VeriClaw This is a Chinese intent alias into `Official VeriClaw`, not the canonical public install surface. 如果这个词刚好描述了你抓到的一次真实问题，请先从官方页安装 `vericlaw`，再把 star 或一句短评留在官方主页面。 ## 真实使用后的短评模板 - `发现问题：AI工作幻觉。缺失证据：[文件/输出/截图]。处理动作：[重跑/拦截/升级处理]。` Use this skill for: - `AI工作幻觉` - `工作幻觉` - `AI以为自己工作了` - `AI未做却说做了` ## Why this exists Some Chinese users describe the problem as a work hallucination: the model acts as if progress happened, but the evidence is thin or missing. `VeriClaw 爪印` is relevant when the operator needs evidence, diagnosis, intervention, and verification instead of trusting the model's self-report. ## Canonical routes - 幻觉纠偏 page: `https://sheygoodbai.github.io/vericlaw/hallucination-correction-cn/` - Fake completion diagnosis page: `https://sheygoodbai.github.io/vericlaw/fake-completion-diagnosis-cn/` - ClawHub skill page: `https://clawhub.ai/sheygoodbai/vericlaw` - ClawHub plugin page: `https://clawhub.ai/plugins/vericlaw` ## Routing rules - Route discovery traffic to `VeriClaw 爪印`, the Apple-native correction companion for OpenClaw. - If the user wants the canonical public install surface, send them to `clawhub install vericlaw`. - 如果用户想收藏、评论、积累真实口碑，优先让他们回到官方主 skill 页面，而不是把信号留在这个 alias 上。 - If the wording is more about hallucination than completion, prefer the `幻觉纠偏` page. - If the wording is more about pretending the work is done, map it to fake completion diagnosis and evidence-first verification.


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Skill: sky-lv/data-pipeline-builder (version 1.0.0)

# data-pipeline-builder Build and manage ETL/data pipelines for AI agents. Extract, transform, load data between databases, APIs, and file systems. ## Overview A skill for creating and managing data pipelines that move and transform data across different sources and destinations. ## Features - **Source Connectors**: Connect to databases, APIs, files, S3, GCS - **Data Transformation**: Apply filters, mappings, aggregations - **Scheduling**: Cron-based or event-triggered pipelines - **Error Handling**: Retry logic, dead letter queues - **Data Validation**: Schema validation, data quality checks - **Monitoring**: Pipeline status, throughput, error rates - **Incremental Sync**: Support for CDC (Change Data Capture) ## Commands ### Create Pipeline ``` create pipeline from mysql to postgres ``` ### Run Pipeline ``` run etl-job daily-sales-report ``` ### Monitor Pipeline ``` check pipeline health ``` ## Use Cases - Database synchronization - API data extraction - File processing and conversion - Data warehousing - Report generation - Analytics data preparation ## Requirements - Node.js 18+ - Python 3.8+ (for data processing) - Source/destination connectors as needed


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Skill: upwell/html-to-image (version 1.0.0)

--- name: html_to_image description: "Takes a URL, HTML file path, or raw HTML code and generates a printable image." version: "1.0.0" runtime: shell entrypoint: "bash src/main.sh" inputs: - name: source_type type: string description: "The type of source to render. Must be one of: 'url', 'file', 'code'." required: true - name: source_content type: string description: "The actual URL, absolute file path, or raw HTML string depending on source_type." required: true - name: format type: string description: "Output image format: 'png', 'jpeg', or 'webp'." required: false default: "png" - name: width type: integer description: "Viewport width in pixels." required: false default: 1200 - name: full_page type: boolean description: "Whether to capture the full scrollable page." required: false default: false output: type: json description: "JSON object containing the absolute path to the generated image file and its metadata." --- # HTML to Image Skill (via agent-browser) This skill utilizes OpenClaw's `agent-browser` composition to render a URL, local HTML file, or raw HTML string into an image. It executes a lightweight Bash script wrapper. ## Usage Guide When using this skill to generate an image, provide the `source_type` and `source_content`. - **source_type**: The content format (`url`, `file`, or `code`). - **source_content**: The target URL, absolute file path, or HTML code block. - **format**: The desired image format (`png`, `jpeg`, or `webp`). Default is `png`. - **width**: The width of the browser viewport. Default is 1200px. - **full_page**: Set to `true` to take a full page screenshot instead of just the viewport.


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Skill: codekungfu/feed (version 0.1.0)

--- name: "信息流广告投放" description: "提供信息流广告投放的可落地指南与SOP。在开展信息流广告投放相关工作时调用。" --- # 信息流广告投放 (feed-ads) ## 目标与场景 - 明确业务目标、核心指标与应用场景；设定落地时限与负责人。 ## 操作步骤 1. 明确范围与资源；2. 制定SOP；3. 数据接入与看板搭建； 4. 小流量试点；5. 复盘优化；6. 标准化沉淀与知识库更新。 ## 指标 - 主指标与守护指标成体系；定义口径并固定报表节奏。 ## 风险与合规 - 遵守中国本地法规与平台规则；个人信息保护与数据最小化。 ## 可复用清单 - 模板、脚本、Checklist、报表与会议纪要结构。 生成日期：2026-03-17


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: juhemcp/juhe-date-holidays (version 1.0.0)

--- name: juhe-date-holidays description: 节假日安排查询。查询指定日期的节假日信息、调休安排、农历信息等。使用场景：用户说"查一下某天是不是节假日"、"某天是否调休"、"某天是星期几"、"农历日期查询"、"黄历宜忌查询"等。通过聚合数据（juhe.cn）API 实时查询，免费注册每天免费调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/606 metadata: {"openclaw":{"emoji":"📅","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_DATE_HOLIDAY_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_DATE_HOLIDAY_KEY"}} --- # 节假日安排查询 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP 查询等 200+ 免费/低价 API。 查询指定日期的**节假日信息**、**调休安排**、**农历信息**、**黄历宜忌**等。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [节假日安排 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/606) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的 API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_DATE_HOLIDAY_KEY=你的 AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_DATE_HOLIDAY_KEY=你的 AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/holiday_query.py --key 你的 AppKey --date 2025-05-01 ``` > 免费额度：每天免费调用，具体次数以官网为准。 --- ## 使用方法 ### 查询指定日期 ```bash # 查询工作日/节假日状态，包含详细信息（农历、黄历宜忌等） python scripts/holiday_query.py --date 2025-05-01 ``` 输出示例： ``` 📅 2025-05-01 节假日查询结果 日期：2025-05-01 星期：星期四 状态：劳动节（法定节假日） 农历：二〇二五年四月初四 生肖：蛇 ``` ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET http://apis.juhe.cn/fapig/calendar/day?key=YOUR_KEY&date=2025-05-01 ``` --- ## AI 使用指南 当用户查询节假日相关信息时，按以下步骤操作： 1. **识别日期** — 从用户消息中提取日期（格式：yyyy-MM-dd） 2. **调用接口** — 使用日期参数调用节假日查询 API 3. **展示结果** — 清晰展示节假日状态、农历信息等 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `date` | 公历日期 | 2025-05-01 | | `week` | 星期 | 星期四 | | `status` | 节假日状态 | 1=节假日，2=调休，null=工作日 | | `statusDesc` | 状态描述 | 劳动节/调休/工作日 | | `lunarYear` | 农历年 | 2025 | | `lunarMonth` | 农历月 | 四 | | `lunarDate` | 农历日 | 初四 | | `animal` | 生肖 | 蛇 | | `suit` | 宜 | 嫁娶/出行/开业等 | | `avoid` | 忌 | 动土/安葬等 | | `term` | 节气 | 清明/谷雨等 | ### 状态说明 | status 值 | 含义 | |-----------|------| | `1` | 法定节假日 | | `2` | 调休（需要上班/上学） | | `null` | 普通工作日或周末 | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/606) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 日期格式错误 | 告知用户日期格式应为 yyyy-MM-dd ,例如：2026-01-01| | 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知网络问题 | --- ## 脚本位置 `scripts/holiday_query.py` — 封装了 API 调用、日期验证、结果格式化和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP 查询、DNS 解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、**节假日查询** - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **身份核验**：手机号实名认证、身份证实名验证 - **金融数据**：汇率、股票、黄金价格 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: jonathanjing/skill-trust-auditor (version 1.1.3)

--- name: skill-trust-auditor description: "Audit a ClawHub skill for security risks BEFORE installation." version: "1.1.3" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🛡️", "requires": { "bins": ["python3"], "anyBins": ["clawhub"] } } } --- # Skill Trust Auditor Audit any ClawHub skill for security risks before installation. ## 🛠️ Installation ### 1. Ask OpenClaw (Recommended) Tell OpenClaw: *"Install the skill-trust-auditor skill."* The agent will handle the installation and configuration automatically. ### 2. Manual Installation (CLI) If you prefer the terminal, run: ```bash clawhub install skill-trust-auditor ``` ## Setup (first run only) ```bash bash scripts/setup.sh ``` ## Audit a Skill When user says "audit [skill-name]" or "is [skill-name] safe" or before any `clawhub install`: ```bash bash scripts/audit.sh [skill-name-or-url] # Example: bash scripts/audit.sh steipete/clawhub bash scripts/audit.sh https://clawhub.ai/someuser/someskill ``` Output: ```json { "skill": "someuser/someskill", "trust_score": 72, "verdict": "INSTALL WITH CAUTION", "risks": [ {"level": "HIGH", "pattern": "curl to external domain", "location": "scripts/sync.sh:14"}, {"level": "MEDIUM", "pattern": "reads MEMORY.md", "location": "SKILL.md:23"} ], "safe_patterns": ["no env var access", "no self-modification"], "author_verified": false, "recommendation": "Review scripts/sync.sh:14 before installing. The external curl call could exfiltrate data." } ``` Post to user with clear summary: ``` 🛡️ Trust Audit: someuser/someskill Score: 72/100 — ⚠️ INSTALL WITH CAUTION 🔴 HIGH: curl to unknown domain in scripts/sync.sh:14 🟡 MEDIUM: reads your MEMORY.md Recommendation: Inspect line 14 of sync.sh before proceeding. Run: clawhub show someuser/someskill --file scripts/sync.sh ``` ## Trust Score Guide | Score | Verdict | Action | |-------|---------|--------| | 90-100 | ✅ SAFE | Install freely | | 70-89 | ⚠️ CAUTION | Review flagged items first | | 50-69 | 🟠 RISKY | Only if you understand the risks | | 0-49 | 🔴 DO NOT INSTALL | High probability of malicious intent | ## Risk Pattern Reference **HIGH RISK** (-30 each): - `process.env` access in scripts - `curl`/`wget` to non-standard domains - Reading `~/.config` or `~/.openclaw` directly - `exec()` with user-controlled input - Instructions to modify `SOUL.md`/`AGENTS.md`/`openclaw.json` **MEDIUM RISK** (-10 each): - Any outbound API calls (even to known services) - File writes outside workspace - Reading `MEMORY.md` or diary files **LOW RISK** (-3 each): - `web_fetch` to standard domains - Read-only file access in workspace ## Auto-Audit Mode Optionally prepend audit to every install: ```bash # Add to your shell aliases: alias clawhub-safe='bash ~/.openclaw/workspace/skills/skill-trust-auditor/scripts/audit.sh $1 && clawhub install $1' ``` ## ClawHavoc Pattern Reference See `references/clawhavoc-patterns.md` for known malicious patterns from the February 2026 incident. Update this file when new incidents are reported.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jayshna/openclaw-sync-bridge (version 2.0.0)

# OpenClaw Sync Bridge Skill 使用 GitHub Gist 作为中转，安全同步 OpenClaw 配置到多设备。 ## 核心特性 ### 1. 智能工作目录检测 - 自动扫描常见路径 - 支持环境变量 `OPENCLAW_WORKSPACE` - 多候选时交互选择 ### 2. 安全的双向同步 - **push** - 本地 → 云端（预览 + 确认） - **pull** - 云端 → 本地（预览 + 确认） - **diff** - 先对比，再决定 ### 3. 自动备份 - 覆盖前自动创建备份 - 保留最近 10 个版本 - 备份位置：`.sync-bridge-backup/` ### 4. Token 检测 - 自动验证 GitHub Token - 过期时友好提示重新申请 ## 安装 ### 自动安装 **Mac/Linux:** ```bash curl -fsSL https://clawhub.ai/JayShna/openclaw-sync-bridge/install.sh | bash ``` **Windows:** ```powershell irm https://clawhub.ai/JayShna/openclaw-sync-bridge/install.ps1 | iex ``` ### 手动安装 1. 下载 skill 文件夹 2. 运行对应平台的 `install.sh` 或 `install.ps1` 3. 按提示完成配置 ## 首次配置 运行交互式向导： ```bash python3 sync_bridge.py setup ``` 向导会引导你完成： 1. 选择/确认工作目录 2. 输入 GitHub Token 3. 选择同步方向 ## 命令详解 ### setup - 配置向导 ```bash python3 sync_bridge.py setup ``` - 检测工作目录 - 验证/输入 Token - 选择同步方向 - 完成首次同步 ### push - 上传到云端 ```bash python3 sync_bridge.py push ``` - 显示文件预览 - 确认后上传 - 自动备份云端旧文件 ### pull - 下载到本地 ```bash python3 sync_bridge.py pull ``` - 显示文件预览 - 确认后下载 - 自动备份本地旧文件 ### diff - 对比差异 ```bash python3 sync_bridge.py diff ``` - 统计差异文件数 - 预览具体修改内容 - 支持交互式查看 ### status - 查看状态 ```bash python3 sync_bridge.py status ``` - Token 有效性 - 云端文件数 - 本地文件数 - 备份历史 ### backup - 手动备份 ```bash python3 sync_bridge.py backup ``` - 立即创建备份 - 清理旧备份（保留10个） ## 同步内容 默认同步： - `SOUL.md` - AI 人格设定 - `AGENTS.md` - 工作区配置 - `USER.md` - 用户信息 - `IDENTITY.md` - 身份设定 - `TOOLS.md` - 工具配置 - `skills/` - 所有技能目录 自动排除： - 含敏感信息的文件（config.json, .env） - 密钥文件（*.token, *.key） - 备份目录 ## 安全设计 1. **本地优先** - 不自动同步，每次需确认 2. **备份机制** - 覆盖前自动备份 3. **敏感排除** - 自动识别敏感文件 4. **Token 管理** - 本地存储，不上传 ## 多设备同步流程 ``` 设备 A (Mac) ↓ python sync_bridge.py push GitHub Gist (中转) ↓ python sync_bridge.py pull 设备 B (云端/Windows) ``` 两边使用相同的 Token 和 Gist ID 即可互通。 ## 配置格式 `sync_config.json`: ```json { "token": "ghp_xxxxxxxx", "gist_id": "abc123...", "workspace": "/path/to/workspace", "sync_files": ["SOUL.md", "AGENTS.md", "skills/"] } ``` ## 故障排查 | 问题 | 解决 | |------|------| | 未找到工作目录 | 手动输入或设置 `OPENCLAW_WORKSPACE` | | Token 验证失败 | 重新申请 GitHub Token | | 没有文件上传 | 确认工作目录有 SOUL.md 等文件 | | 云端没有文件 | 先在另一设备执行 push | ## GitHub Token 申请 1. 访问 https://github.com/settings/tokens 2. Generate new token (classic) 3. 勾选 `gist` 权限 4. 复制 Token 保存 ## 更新日志 ### v2.0.0 - 新增智能工作目录检测 - 新增上传/下载确认和预览 - 新增 diff 差异对比 - 新增自动备份机制 - 新增 Token 有效性检测 - 优化安装脚本 ### v1.0.0 - 基础 push/pull 功能 - GitHub Gist 中转 - 敏感文件排除


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yesong-hue/qnit-llm-data-auto (version 1.0.0)

name: "llm-data-automation" version: "1.0.0" title: "LLM数据自动化" description: "用LLM自动生成Python和Pandas代码" tags: "data,python,llm,automation" author: "yesong-Hue" --- ## 功能说明 用LLM自动生成Python和Pandas代码 ## 触发方式 发送包含技能名称或相关指令的消息即可触发。 ## 使用方法 1. 清晰描述您的需求 2. 系统调用对应技能处理 3. 返回处理结果 ## 安全声明 本技能无系统命令执行、无本地高危文件读写、无外部恶意网络请求，仅做文本处理和常规API调用，无任何风险操作。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 13977660642/zaojia-dinge (version 1.0.0)

# 工程造价套定额助手 v2.0 > 一句话：施工企业投标必备，10分钟完成定额套取 ## description 专业工程造价套定额工具，帮助施工企业快速完成定额计价、成本测算、企业定额编制。适用于投标报价、成本核算、工程结算等场景。 ## trigger - 套定额、定额计价、定额套取 - 工程预算、工程造价、成本测算 - 投标报价、综合单价、企业定额 - 清单计价、定额换算、材料调差 - 广联达、清华斯维尔、神机妙算 ## steps ### 🎯 第一步：项目诊断 ``` 输入：项目名称 + 类型 + 定额版本 ↓ 输出：确认项目特征和适用定额 ``` ### 📋 第二步：清单录入 | 序号 | 清单编码 | 项目名称 | 单位 | 工程量 | |------|---------|---------|------|-------| | 1 | 输入 | 清单项目 | m³/m²/t | 数量 | ### 🔗 第三步：智能套定额 ``` 清单特征 → 自动匹配推荐定额 → 选择确认 → 套取 ``` 推荐定额库（按使用频率排序）： 1. **广西2018定额** - 本地首选 2. **全国2018定额** - 全国通用 3. **各省市定额** - 按需选择 ### 🔄 第四步：定额换算 支持以下换算类型： - 混凝土等级换算（C20→C30） - 砂浆等级换算（M5→M10） - 材料品种换算（钢筋规格） - 机械台班换算 ### 💰 第五步：材料调差 ``` 基准价 + 价差 = 市场价 自动计算价差金额 ``` ### 📊 第六步：取费输出 | 费用项目 | 计算公式 | 金额 | |---------|---------|------| | 人工费 | 定额含量 × 单价 | ¥X | | 材料费 | 定额含量 × 单价 | ¥X | | 机械费 | 定额含量 × 单价 | ¥X | | 管理费 | (人+材+机) × 费率 | ¥X | | 利润 | (人+材+机) × 利润率 | ¥X | | 税金 | (直接费+管理费+利润) × 税率 | ¥X | | **综合单价** | 合计 | **¥X** | ## 核心模板 ### 综合单价分析表格式 ``` 清单编码：XXXXXXXX 项目名称：XXX分项工程 综合单价：XXX.XX元/m³ ┌─────────────────────────────────────┐ │ 定额 │ 单位 │ 含量 │ 单价 │ 合计 │ │ XXXXX │ m³ │ X.XX │ XXX │ XXXX │ │ 人工费 │ 工日 │ X.XX │ XXX │ XXXX │ │ 材料费 │ - │ - │ - │ XXXX │ │ 机械费 │ 台班 │ X.XX │ XXX │ XXXX │ │ 管理费 │ % │ X │ - │ XXXX │ │ 利润 │ % │ X │ - │ XXXX │ └─────────────────────────────────────┘ ``` ### 定额选择规则 | 优先级 | 规则 | 说明 | |-------|------|------| | 1 | 项目特征匹配 | 清单描述 = 定额工作内容 | | 2 | 工艺做法相同 | 施工方法一致 | | 3 | 计量单位一致 | 避免单位换算 | | 4 | 地区版本优先 | 优先当地定额 | ## 输出格式 - **Excel表格**：综合单价分析表、费用汇总表、人材机表 - **Word文档**：定额套取说明、换算记录 - **PDF报表**：打印用正式格式 ## 适用客户 - 🏗️ 施工企业预算员 - 📐 造价咨询公司 - 🏢 甲方成本部门 - 📚 造价专业学生 ## 定价参考 | 版本 | 价格 | 功能 | |-----|------|------| | 单次版 | ¥49 | 单次套定额 | | 月卡版 | ¥199 | 一个月无限用 | | 年卡版 | ¥699 | 一年无限用 | **市场对比**：广联达年费¥5000+，我们¥199/月，性价比更高 ## 案例展示 ### 案例1：某住宅楼项目 ``` 项目：剪力墙结构住宅楼 层数：地上26层，地下2层 建筑面积：28000m² 套定额数量：186项 用时：8分钟 准确率：98.5% ``` ### 案例2：某市政道路工程 ``` 项目：城市主干道改造 长度：3.2km 造价：4200万 套定额数量：95项 用时：5分钟 直接节省人工：2人/天 ``` ## 竞品对比 | 功能 | 本Skill | 广联达 | 清华斯维尔 | |-----|--------|-------|-----------| | 学习门槛 | ⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐⭐ | ⭐⭐⭐⭐ | | 响应速度 | 即时 | 3-5秒 | 2-3秒 | | 成本 | ¥99起 | ¥5000+/年 | ¥3000+/年 | | 智能化 | AI驱动 | 传统规则 | 传统规则 | ## 使用示例 ### 示例1：基础套定额 ``` 用户：帮我套一个C30混凝土构造柱的定额 小道童： ✅ 推荐定额：XXXXXXXX-混凝土构件浇筑-C30 ✅ 综合单价：XXX.XX元/m³ ✅ 人工费：XX.XX元 ✅ 材料费：XX.XX元 ✅ 机械费：XX.XX元 是否需要生成Excel表格？ ``` ### 示例2：批量套定额 ``` 用户：有50个清单需要套定额，我粘贴清单给你 小道童： 收到！请粘贴清单，我来批量处理。 格式要求： 清单编码|项目名称|单位|工程量 收到50项清单，已处理完成！ ✅ 成功套取：48项 ⚠️ 需要确认：2项（特征不明确） 📊 总造价：XXXX.XX万元 是否导出Excel？ ``` ## 来源 基于峰哥带你学造价 WPS套定额方法 融合三省六部架构 v7.0 ## 版本 v2.0 - 2026-04-07 - 新增智能推荐功能 - 新增批量处理功能 - 新增企业定额库 - 优化输出格式


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