OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: josunlp/whisper-transcribe (version 1.0.0)

--- name: whisper-transcribe description: Transcribe audio files to text using OpenAI Whisper. Supports speech-to-text with auto language detection, multiple output formats (txt, srt, vtt, json), batch processing, and model selection (tiny to large). Use when transcribing audio recordings, podcasts, voice messages, lectures, meetings, or any audio/video file to text. Handles mp3, wav, m4a, ogg, flac, webm, opus, aac formats. --- # Whisper Transcribe Transcribe audio with `scripts/transcribe.sh`: ```bash # Basic (auto-detect language, base model) scripts/transcribe.sh recording.mp3 # German, small model, SRT subtitles scripts/transcribe.sh --model small --language de --format srt lecture.wav # Batch process, all formats scripts/transcribe.sh --format all --output-dir ./transcripts/ *.mp3 # Word-level timestamps scripts/transcribe.sh --timestamps interview.m4a ``` ## Models | Model | RAM | Speed | Accuracy | Best for | |-------|-----|-------|----------|----------| | tiny | ~1GB | ⚡⚡⚡ | ★★ | Quick drafts, known language | | base | ~1GB | ⚡⚡ | ★★★ | General use (default) | | small | ~2GB | ⚡ | ★★★★ | Good accuracy | | medium | ~5GB | 🐢 | ★★★★★ | High accuracy | | large | ~10GB | 🐌 | ★★★★★ | Best accuracy (slow on Pi) | ## Output Formats - **txt** — Plain text transcript - **srt** — SubRip subtitles (for video) - **vtt** — WebVTT subtitles - **json** — Detailed JSON with timestamps and confidence - **all** — Generate all formats at once ## Requirements - `whisper` CLI (`pip install openai-whisper`) - `ffmpeg` (for audio decoding) - First run downloads the model (~150MB for base)


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Skill: mzfshark/api-integration-redhat (version 1.0.0)

--- name: api-integration description: Integrate third-party APIs with auth, retries, timeouts, and logging. metadata: author: RedHat Dev version: 1.0.0 owner: RedHat Dev Agent category: fullstack --- # SKILL: api-integration ## Purpose Integrate external APIs safely (auth, retries, timeouts, error handling, logging) and expose them via a clean internal interface. ## When to Use - A system must call a third-party REST/WebSocket API. - You need a reusable client module with predictable behavior. - You must handle rate limits and transient failures. ## Inputs - `api_spec` (required, object|string): base URL, endpoints, schemas, rate limits. - `auth_method` (optional, enum: `none|api_key|oauth|jwt|hmac`). - `secrets_source` (optional, string): where tokens/keys come from (env/secret manager). - `error_policy` (optional, string): retry/backoff rules and non-retryable errors. ## Steps 1. Validate API contract and identify required headers/auth. 2. Implement a client module: - explicit base URL - request timeouts - retry with bounded backoff (only for safe/idempotent calls by default) - rate limit handling 3. Normalize errors into a stable internal shape. 4. Add logging hooks (request id, endpoint, status, latency; never log secrets). 5. Add tests: - mocked responses for determinism - at least one failure-path test ## Validation - Secrets are sourced only from configuration (not hardcoded). - Retry policy is explicit and bounded. - Errors are deterministic and observable. ## Output - Client module path(s) - Config/env contract - Usage example (internal call pattern) ## Safety Rules - Do not paste tokens/keys into code or logs. - Do not rely on â€œbest effortâ€ network calls without timeouts. - Avoid `curl | sh` or ad-hoc install scripts as part of integration. ## Example Integrate â€œVendorAPIâ€: - `api_spec`: `{ base_url: "...", endpoints: ["/v1/items"] }` - Output: `src/integrations/vendor/client.ts` with retries and mocked tests.


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Skill: binance-market-maker (version 1.0.1)

--- name: binance-market-maker description: 为 Binance 市场提供流动性。每次调用自动扣费 0.001 USDT version: 1.0.0 author: moson tags: - binance - market-maker - liquidity homepage: https://github.com/moson/binance-market-maker metadata: clawdbot: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY triggers: - "market maker" - "liquidity" - "MM" - "provide liquidity" config: SKILLPAY_API_KEY: type: string required: true secret: true --- # Binance Market Maker 为 Binance 市场提供流动性，通过买卖价差获利。 ## 什么是做市商？ 做市商是持续为市场提供流动性的交易者，通过买入（报价）和卖出（报价）来创造市场深度。 ### 核心功能 - **双边挂单**: 同时设置买单和卖单 - **价差管理**: 调整买卖价差 - **自动做市**: 自动化订单管理 - **持仓对冲**: 风险对冲策略 ### 策略参数 - 交易对: 用户选择 - 价差: 0.05% - 1% - 订单数量: 根据资金量 - 刷新频率: 自动 ## 使用示例 ```javascript // 查看做市状态 await handler({ action: 'status' }); // 启动做市 await handler({ action: 'start', pair: 'BTC/USDT', spread: 0.1, orders: 5 }); // 停止做市 await handler({ action: 'stop' }); ``` ## 价格 每次调用: 0.001 USDT ## 风险提示 1. 单边行情可能导致持仓风险 2. 需要充足资金 3. 手续费可能影响利润 4. 建议了解持仓风险 ## 做市策略技巧 1. 选择高流动性交易对 2. 合理设置价差 3. 定期调整订单 4. 关注市场变化 5. 设置风险上限


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Skill: solidexu/go-install-zh (version 1.0.0)

--------------------------80187b9f2f8945b5 Content-Disposition: form-data; name="file"; filename="SKILL.md" Content-Type: application/octet-stream --- name: go-install-zh version: 1.0.0 description: 在 Linux 环境安装 Go 编译器，用于 Go 项目编译和测试 --- # Go 编译器安装 在 Linux 环境安装 Go 编译器，用于 Go 项目编译和测试。 ## 适用场景 - Go 项目开发 - 运行单元测试 - 编译 Go 程序 ## 安装步骤 ### 1. 确认系统架构 ```bash uname -m # x86_64 = amd64 # aarch64 = arm64 ``` ### 2. 下载并安装 **amd64 (x86_64):** ```bash cd /tmp curl -LO https://go.dev/dl/go1.22.0.linux-amd64.tar.gz tar -xzf go1.22.0.linux-amd64.tar.gz mv go ~/go-sdk rm go1.22.0.linux-amd64.tar.gz ``` **arm64 (aarch64):** ```bash cd /tmp curl -LO https://go.dev/dl/go1.22.0.linux-arm64.tar.gz tar -xzf go1.22.0.linux-arm64.tar.gz mv go ~/go-sdk rm go1.22.0.linux-arm64.tar.gz ``` ### 3. 配置环境变量 ```bash export PATH=$PATH:~/go-sdk/bin export GOPATH=~/go export GOROOT=~/go-sdk ``` ### 4. 持久化配置 添加到 `~/.bashrc` 或 `~/.profile`： ```bash echo 'export PATH=$PATH:~/go-sdk/bin' >> ~/.bashrc echo 'export GOPATH=~/go' >> ~/.bashrc echo 'export GOROOT=~/go-sdk' >> ~/.bashrc ``` ### 5. 验证安装 ```bash go version go env GOPATH GOROOT ``` ## 常用命令 ```bash # 运行测试 go test ./... # 运行测试（详细输出） go test ./... -v # 编译项目 go build -o <output> ./cmd/<entry> # 下载依赖 go mod download # 整理依赖 go mod tidy ``` ## 资源需求 | 项目 | 数值 | |------|------| | 安装包大小 | ~65MB | | 解压后大小 | ~300MB | | 内存需求 | 最低 512MB | | CPU 需求 | 单核即可 | ## 注意事项 1. Go 无运行时依赖，单二进制文件 2. 编译速度极快，适合 CI/CD 3. 建议使用 LTS 版本（如 1.22.x） 4. GOPATH 目录会自动创建 ## 版本选择 | 版本 | 说明 | |------|------| | go1.22.x | LTS 稳定版（推荐） | | go1.21.x | 旧稳定版 | | go1.23.x | 最新版 | 下载地址: https://go.dev/dl/ --------------------------80187b9f2f8945b5--


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Skill: sunilp/aip-agent-guard (version 0.1.0)

# AIP Security Guard Verify skill authors, enforce capability manifests, and audit tool calls. Adds identity and access control to your OpenClaw setup. ## Setup ```bash npm install -g aip-openclaw ``` ## Commands - "verify skill [name]" -- check signature and manifest of an installed skill - "show audit log" -- display recent tool call audit trail - "security status" -- show which skills are signed, unsigned, or blocked - "trust author [key]" -- add an author to your local trust list ## How It Works AIP Security Guard uses the Agent Identity Protocol (AIP) to verify skill authors via Ed25519 signatures and enforce capability manifests that declare what each skill is allowed to do. Each skill can optionally include: - `.aip-signature` -- signed envelope proving the skill hasn't been tampered with - `aip-manifest.toml` -- declaration of allowed MCP tools, network access, file access, shell, budget The guard runs outside OpenClaw's trust boundary. All decisions are logged to an audit trail. ## Links - [AIP Protocol](https://sunilprakash.com/aip/) - [AIP Paper](https://arxiv.org/abs/2603.24775) - [GitHub](https://github.com/sunilp/aip-openclaw)


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Skill: liujiang817/my-docx-formatter (version 1.0.0)

# docx-formatter **公文格式规范生成器** 严格按照中国公文格式规范生成 Word 文档。 ## 自动触发场景 当用户请求以下任务时，**自动使用此 skill**： - 生成公文、报告、总结、方案等正式文档 - 润色、修改现有公文材料 - 需要符合公文格式规范的 Word 文档 - 民主生活会、述职报告等党政材料 **关键词识别：** - "公文"、"材料"、"报告"、"总结"、"方案" - "民主生活会"、"对照检查"、"述职"、"发言" - "润色"、"修改"、"生成文档" - "Word"、"docx"、"格式规范" ## 功能 - 生成符合公文格式规范的 .docx 文档 - 自动处理字体、段落、页码等格式 - 支持中文引号自动配对 - 支持多级标题和正文 ## 安装 **首次使用前，运行一次安装脚本：** ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/docx-formatter ./install.sh ``` 或者直接使用，脚本会自动检测并安装依赖。 ## 使用方法 **推荐用法（从 Markdown 转换）：** ```bash # 基本用法 ./docx-formatter --from-markdown input.md --output output.docx # 带署名 ./docx-formatter --from-markdown input.md --output output.docx --author "长春市农业农村局\n2026年2月2日" ``` **高级用法（JSON 输入）：** ```bash ./docx-formatter --title "文档标题" --author "作者" --content content.json --output output.docx ``` **Markdown 格式规范：** ```markdown # 文档标题（自动识别为大标题） ## 一、一级标题（黑体 3号） ### （一）二级标题（楷体 3号） 正文段落（仿宋 3号） **1. ** 带加粗前缀的段落（前缀加粗） ``` ## 格式规范 ### 字体 - **大标题**：方正小标宋简体 2号 - **一级标题**：黑体 3号 - **二级标题**：楷体_GB2312 3号 - **正文**：仿宋_GB2312 3号 - **三级标题**：仿宋_GB2312 3号加粗（不另起一行） ### 段落 - **行间距**：固定值 28 磅 - **段前间距**：0 - **段后间距**：0 - **首行缩进**：2 字符（32 磅） - **对齐方式**：两端对齐（标题、署名、日期居中） - **孤行控制**：关闭 ### 页面 - **纸张**：A4 (8.27" × 11.69") - **页边距**：上下 1"，左右 1.25" - **页码**：页脚居中，纯数字 ### 标点 - **引号**：中文引号 " "（U+201C U+201D） - **书名号**：《》 - **括号**：（） ## 示例 见 `examples/` 目录。 ## 更新日志 - **2026-02-02**: 实现 Markdown 转换功能，添加一键安装脚本


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Skill: chen-li-17/xhs-post-factory (version 1.0.0)

--- name: xhs-post-factory description: 小红书多输入内容生成技能。用于将 pdf/md/txt/json 等文件转为结构化的小红书博文。默认生成论文解读（paper-interpretation）类型，输出 xhs-post.md 与 xhs-post.json 到输入文件所在目录，并保留可扩展模板机制以支持后续更多博文类型。 --- # XHS Post Factory 将指定文件内容转成可直接发布的小红书文案（v1 默认: 论文解读）。 ## v1 Scope - 只做文案生成，不做图片渲染与平台发布。 - 默认模板: `paper-interpretation`。 - 默认语言: 中文为主，夹少量英文术语。 ## Input Contract 支持输入类型: - `pdf` - `md` - `txt` - `json` 输入处理规则: 1. `pdf` - 优先使用同目录下已经生成的paper-card产物：`paper-card.md` + `paper-card.json` - 优先复用同目录下 `paper-parse` 产物: `*_content.md` + `*_parsed.json`。 - 如果没有可复用产物，先提取可读文本，再继续生成。 2. `md` / `txt` - 直接作为正文语料。 3. `json` - 优先读取结构化字段: 标题/摘要/方法/实验/结论。 - 字段缺失时，回退到全文字段（如 `content` / `text`）。 当输入信息不足时，明确写出“原文未明确给出”，禁止臆测补全。 ## Output Contract 始终保存到输入源所在目录（多输入时保存到主输入文件目录）: - `xhs-post.md` - `xhs-post.json` `xhs-post.json` 顶层字段至少包含: - `post_type` (`paper-interpretation`) - `title_candidates` (3-5) - `final_title` - `body_sections` - `emoji_density_level` (`low`/`medium`/`high`) - `hashtags` (5-10) - `evidence_notes` ## Template Routing 模板目录: `templates/` 路由规则: 1. 用户明确指定 `post_type` 时，优先使用指定模板。 2. 用户未指定时，按意图关键词匹配模板。 3. v1 默认路由到 `paper-interpretation`。 4. 模板文件不存在时，报错并提示可用模板列表。 新增模板规范: 1. 新增 `templates/<post-type>.md`。 2. 在本文件的“Template Routing”中登记触发关键词与输出要求。 3. 复用 `references/style-guide.md` 的通用风格规则。 ## Paper-Interpretation Template (v1) 按固定骨架生成，段落顺序不可变: 1. 研究问题（这篇论文试图解决什么） 2. 核心思路（作者怎么做） 3. 方法亮点（2-4 条） 4. 实验结果（关键指标与结论） 5. 局限性（至少 1 条） 6. 一句话总结 7. 互动问题（引导评论） 8. 标签（5-10 个） 可调参数: - `length`: `short` / `medium` / `long` - `emoji_density`: `low` / `medium` / `high` 默认参数: - `length=medium` - `emoji_density=medium` ## Reliability Rules 1. 不虚构事实、数字、基线、数据集。 2. 任何数值或结论都必须来自输入文件；否则删除或标注“原文未明确给出”。 3. 明确区分“作者结论”和“解读者判断”。 4. 对证据弱的结论，用保守措辞（如“可能”“倾向于”）。 5. 每个核心段落在 `evidence_notes` 里提供来源依据（原段落、字段或缺失说明）。 输出前自检: - 结构完整（7 个固定段落 + 标签） - 语气符合小红书但不过度夸张 - Emoji 密度符合参数 - 标签数量 5-10 且与主题相关 - `xhs-post.md` 与 `xhs-post.json` 内容一致 ## Writing Style (from existing redbook experience) - 标题不冗长，强调读者收益与问题意识。 - 正文短段落、清晰换行、信息块可快速扫描。 - Emoji 优先放在小标题（章节标题）中；正文中也可视情况添加emoji增强活人感 - 结尾使用可检索标签，但避免堆砌无关热词。 - 保持“可读性优先 + 信息可信”。 ## Failure Handling 遇到以下情况必须显式报错或降级说明: - 文件不存在或格式无法读取 - 关键内容缺失导致无法形成论文解读骨架 - 模板不存在或模板未注册 若可降级生成，正文必须包含“信息不足”提示，并在 `evidence_notes` 说明缺口。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dr12hes/engrm-sentinel (version 0.1.0)

--- name: engrm-sentinel description: Use Engrm packs and Sentinel context to surface likely mistakes, risky patterns, and lessons that would have prevented them. --- # Engrm Sentinel Use this skill when code is entering a risky area and the goal is to prevent mistakes, not just remember past work. ## Before you start Use Engrm only if it is already connected and available in the current environment. If Engrm is not available, say that Engrm Sentinel context is not connected on this machine and continue without inventing setup steps or shell commands. ## Command guardrails Do not invent Engrm shell commands like `engrm search`, `engrm save`, or `engrm timeline`. Treat Sentinel guidance as Engrm workflow knowledge, not as an excuse to guess at extra CLI syntax. ## What this skill is for - Surface risky patterns before they turn into bugs or security issues. - Reuse pack knowledge and standards during active coding work. - Explain what is going wrong, not just that something looks unusual. - Keep prevention practical and grounded in project context. ## When to use it Use this skill when the task involves: - authentication or secrets - input handling or API boundaries - security-sensitive data - major refactors - deployment or config changes - code that has caused repeated issues before ## Sentinel mindset Ask: - What could go wrong here? - Which pack lessons are relevant? - Is this repeating a known mistake? - Is the implementation drifting into a risky shortcut? - Would a future session benefit from a new standard or lesson here? ## Good outputs Helpful Sentinel guidance should: - name the likely mistake clearly - explain why it matters - connect it to a reusable lesson or pack - suggest the safer path Avoid: - generic fearmongering - abstract policy language without code relevance - blocking everything just because it feels risky ## Pack-aware review Remember: - packs are available on free plans too - the point is not to hide lessons behind paid access - the real value is turning those lessons into smarter review, stronger prevention, and better follow-through ## What success looks like The agent catches meaningful mistakes early, explains them well, and leaves behind a sharper memory or standard for the next session.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: robinc913/hunter-qg (version 1.0.0)

--- name: jike-talent-hunter description: 在即刻平台挖掘vibecoding创业者人才。每… --- # 即刻人才挖掘 ## 任务目标 每天在即刻平台挖掘15名符合画像的年轻人： - 会用AI工具编程（vibecoding） - 有创业精神 - 有独立做产品的能力 ## 人才池 **存储位置**: `~/.openclaw/workspace-test/memory/talent-pool.json` 每次执行任务前，先读取人才池检查已存在的人，避免重复。 **数据结构**: ```json { "candidates": [ { "jikeId": "用户ID", "postUrl": "帖子链接", "profileUrl": "个人主页链接", "matchedReason": "为什么匹配", "foundDate": "2026-03-19" } ] } ``` ## 工作流程 ### 第一步：接管浏览器并登录即刻 1. 使用 `browser` 工具接管浏览器：`browser(action=start, profile="openclaw")` 2. 导航到即刻：https://web.okjike.com 3. 如果用户未登录，提示用户扫码登录 4. 等待用户完成登录后，继续下一步 ### 第二步：读取人才池查重 1. 读取 `~/.openclaw/workspace-test/memory/talent-pool.json` 2. 提取已收录的jikeId列表 ### 第三步：搜索目标用户 在即刻搜索或浏览时，关键词组合： - "vibe coding" / "vibecoding" / "AI编程" - "独立开发" / "个人产品" / "自己做产品" - "创业" / "副业" / "做自己的产品" - "product hunt" / "indie hacker" ### 第四步：验证匹配 对每个潜在候选人，浏览其： 1. **帖子内容** - 确认有vibecoding实践、创业分享、产品发布等内容 2. **个人profile** - 确认是年轻人、有独立做产品的经历 判断标准（满足任一即可）： - 帖子中提到用AI工具开发产品并上线 - 分享自己做产品的过程和成果 - 有创业/做产品相关的持续输出 ### 第五步：记录结果 对确认匹配的人，追加到人才池： - jikeId: 用户在即刻的ID - postUrl: 对应帖子链接 - profileUrl: 个人主页链接 - matchedReason: 简要说明匹配理由 - foundDate: 今天的日期 (YYYY-MM-DD格式) ### 第六步：完成指标 确保当天找到15个不重复的候选人后再结束。 ## 输出格式 任务完成后，报告： 1. 本次找到的人数 2. 人才池总人数 3. 新增人员列表（jikeId + 帖子链接） ## 注意事项 - 必须先查重再记录，避免重复收录 - 每个候选人必须有对应的帖子链接作为验证依据 - 如果当天找不到15人，可以扩大搜索范围或换关键词


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: it-worker-club/study-buddy-niu (version 1.0.0)

# Study Buddy - 双轨学习助手 ## 技能描述 一个帮助用户同时备考日语 N2 和软考架构师的 AI 学习助手。支持智能出题、自动判分、错题记录和学习计划生成。 ## 触发条件 当用户消息包含以下**任意关键词**时激活本技能： ### 出题相关 - "来一道" / "来一题" - "练习题" / "做题" / "刷题" - "模拟考" / "模拟考试" / "测试" - "N2" / "N1" / "日语" / "日文" - "软考" / "架构师" / "系统架构设计师" - "语法题" / "词汇题" / "选择题" ### 学习计划 - "学习计划" / "今日计划" / "今天学什么" - "复习计划" / "备考计划" - "距离考试" / "还有几天考试" ### 错题本 - "错题" / "错题本" / "我错的题" - "查看错题" / "我的错题" ### 进度统计 - "进度" / "学习进度" / "我的进度" - "统计" / "学习统计" / "正确率" ### 帮助 - "帮助" / "怎么用" / "你能做什么" - "功能" / "介绍" ## 功能列表 1. **智能出题**: 根据用户指令随机抽取题目（支持按类型/难度筛选） 2. **自动判分**: 用户回答后自动判断对错，显示解析 3. **错题记录**: 答错的题自动存入飞书 Bitable 错题本 4. **学习计划**: 根据考试日期生成每日学习任务 5. **进度追踪**: 统计答题数量、正确率、学习时长 6. **帮助菜单**: 展示可用功能和使用方法 ## 依赖配置 使用前需要配置以下环境变量或在代码中设置： ```javascript const CONFIG = { BITABLE_APP_TOKEN: "SoZ5bkTBOa3LQisZHO1cAQuknDh", BITABLE_TABLE_ID: "tbl0TEk3P0GCqR2p" }; ``` ## 使用示例 **用户**: 来一道 N2 语法题 **助手**: 📚 【N2 语法练习】第 38 题...（展示题目和选项） **用户**: B **助手**: ✅ 回答正确！解析：... **用户**: 生成今日学习计划 **助手**: 📅 今日学习计划（2026-03-27）... **用户**: 查看我的错题 **助手**: 📝 错题本统计... --- **版本**: v1.0.0 **作者**: 牛宝华 **比赛**: OPC 极限挑战赛（上海站）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yuhuijiang2025-cell/ai-quant-trader (version 1.0.0)

# AI量化交易助手技能 ## 技能概述 基于AKShare的AI驱动量化交易模拟系统，支持AI策略生成、自动交易、风险控制和实时选股。 ## 核心功能 1. 模拟实时交易（支持蜻蜓点金手续费规则） 2. AI大模型生成交易策略 3. AI优化策略参数 4. 自动策略执行 5. 止盈止损管理 6. 策略胜率统计 7. AI实时选股 ## 安装依赖 ```bash pip install akshare pandas numpy ``` ## 简化版使用（无需安装依赖） 如果Python环境有问题，可以使用简化对话版： 1. 直接通过OpenClaw对话使用所有功能 2. AI会模拟执行筛选、分析、策略生成 3. 查看 `SIMPLIFIED_SKILL.md` 了解详情 ## 命令列表 ### 交易命令 - `/交易 设置本金 [金额]` - 设置初始资金（默认100000） - `/交易 买入 [股票代码] [数量]` - 买入股票 - `/交易 卖出 [股票代码] [数量]` - 卖出股票 - `/持仓` - 查看当前持仓 ### 策略命令 - `/策略 生成 [描述]` - AI生成交易策略 - `/策略 优化 [策略名]` - 优化策略参数 - `/策略 列表` - 查看所有策略 - `/策略 回测 [策略名]` - 回测策略表现 ### 自动交易 - `/自动 启用 [策略名] [股票代码]` - 启用自动交易 - `/自动 暂停 [股票代码]` - 暂停自动交易 - `/自动 列表` - 查看自动交易状态 ### 风控命令 - `/风控 设置止损 [股票代码] [百分比]` - 设置止损（如5%） - `/风控 设置止盈 [股票代码] [百分比]` - 设置止盈（如10%） - `/风控 移动止盈 [股票代码] [回撤百分比]` - 设置移动止盈 ### 选股统计 - `/选股 今日推荐` - AI推荐今日股票 - `/选股 筛选 [条件]` - 按条件筛选股票 - `/统计 [策略名]` - 查看策略统计 ## 文件结构 ``` ai-quant-trader/ ├── SKILL.md # 技能文档 ├── main.py # 主程序 ├── broker.py # 模拟交易引擎 ├── strategy_gen.py # AI策略生成器 ├── auto_trader.py # 自动交易执行 ├── risk_manager.py # 风控管理 ├── stock_screener.py # 选股引擎 └── data_provider.py # 数据提供 ``` ## 使用示例 ``` 用户：/交易 设置本金 100000 AI：✅ 已设置初始资金：100,000元 用户：/选股 今日推荐 AI：📈 今日AI推荐： 1. 600519 贵州茅台 (MACD金叉，趋势向上) 2. 000858 五粮液 (RSI超卖反弹) 用户：/策略 生成 "一个基于MACD金叉的短线策略" AI：🤖 已生成策略"MACD短线策略"，代码已保存 用户：/自动 启用 MACD短线策略 600519 AI：✅ 已为600519启用MACD短线策略，开始自动监控 ``` ## 注意事项 1. 所有交易均为模拟，不涉及真实资金 2. AI策略仅供参考，投资有风险 3. 数据来自AKShare，可能有延迟 4. 建议先小额测试，熟悉系统后再增加资金


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: kid0114/idea-capture (version 1.0.0)

--- name: idea-capture description: Capture or update an idea, append an update log, and write a session summary for later retrieval. --- # Idea Capture Use this skill when the user wants to save or update an idea/project discussion. ## Storage - Main idea doc: `ideas/<idea-id>.md` - Session summaries: `ideas/summaries/<idea-id>/<timestamp>.md` - Human index: `ideas/INDEX.md` - Machine catalog: `ideas/catalog.json` ## Inputs Provide what you have: - `title` - `summary` - `notes` - `tags` - `mode`: `create` | `update` | `auto` - optional `idea_id` - optional `source` - optional open questions / next steps ## Matching rules - `update`: require an existing match - `auto`: prefer `idea_id`, then normalized title/slug, else create - avoid duplicate idea files when a clear match exists ## Behavior Use `scripts/idea_capture.py` for the write/update work. Example: ```bash python3 skills/idea-capture/scripts/idea_capture.py \ --title "Desktop Pet OpenClaw" \ --summary "Turn OpenClaw into a desktop pet assistant" \ --notes "Need create/update/session-summary support." \ --tags ai,desktop,agent \ --mode auto \ --source qqbot ``` ## Expected result Report: - idea id - created vs updated - changed files - session summary path ## Guardrails - Keep the main idea doc readable. - Preserve update history. - Put chronology in update logs / session summaries, not in long repeated prose.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwn/gjsw (version 1.0.5)

--- name: gjsw description: 国家税务总局 12366 纳税服务平台自动登录技能。支持图形验证码 OCR 识别、持久化会话、自动定位表单元素。当用户要求登录税务平台、12366、国家税务总局、国家税务局12366 、12366国家税务局 等登录场景时触发。关键判断：用户提供用户名、密码以及登录页面 URL（或已设置环境变量），希望自动完成登录流程。 user-invocable: true metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔐", "requires": { "bins": ["python3", "google-chrome"] }, "primaryEnv": "GJSW_LOGIN_URL" } } --- # 国家税务总局 12366 自动登录 通过 `openclaw_login.py` 脚本，使用 Playwright 控制 Google Chrome 浏览器，自动填写账号、密码、识别图形验证码并提交登录。支持会话持久化（复用 Chrome 用户数据目录），下次运行可保持登录状态。 ## 功能 1. **自动定位表单元素** - 智能识别用户名框、密码框、验证码图片、验证码输入框和登录按钮 2. **图形验证码 OCR** - 使用 ddddocr 识别验证码（自动过滤非数字字符） 3. **登录重试机制** - 最多重试 5 次，验证码错误会自动刷新重试，账号密码错误则立即停止 4. **持久化会话** - 使用独立 Chrome 用户数据目录 `./chrome_profile`，保存 Cookies 和登录态 5. **远程调试端口复用** - 固定使用端口 9222，多次运行可连接同一浏览器实例 6. **登录成功检测** - 通过 URL 跳转、页面关键词（个人中心、退出）和认证 Cookie 综合判断 ## 前置要求 ### 1. 安装依赖 ```bash pip install playwright ddddocr playwright install chrome # 安装 Playwright 浏览器内核（脚本实际使用 Chrome） ``` ### 2. 安装 Google Chrome * Windows / macOS / Linux 均需安装 Chrome 浏览器，并确保在 PATH 中 * 脚本会自动查找常见安装路径（如 macOS 的 /Applications/Google Chrome.app） ### 2. 设置环境变量（可选） ```bash export GJSW_LOGIN_URL="https://12366.chinatax.gov.cn/login" # Linux/macOS # 或 Windows (CMD) set GJSW_LOGIN_URL=https://12366.chinatax.gov.cn/login ``` * 如果未设置环境变量，每次运行时必须通过 --url 参数提供登录页 URL。 ## 使用方法 ### 基本命令 ```bash python3 {baseDir}/openclaw_login.py <用户名> <密码> [--url <登录页URL>] [--debug] [--window-size WIDTH,HEIGHT] ``` ### 参数说明 | 参数 |说明|必填| | --- | --- | --- | | 用户名 |登录账号| 是 | | 密码 |登录密码| 是 | | --url|登录页面的完整 URL（未提供则读取环境变量 GJSW_LOGIN_URL）|否 | | --debug|开启调试模式，打印元素定位和识别过程|否 | | --window-size|浏览器窗口大小，格式 宽度,高度，默认 1280,800|否 | ### 示例 ```bash # 使用命令行 URL python3 openclaw_login.py myusername mypassword --url "https://12366.chinatax.gov.cn/usercenter/login/page" # 使用环境变量中的 URL python3 openclaw_login.py myusername mypassword # 调试模式 + 大窗口 python3 openclaw_login.py myusername mypassword --debug --window-size 1920,1080 ```

path: _meta.json
content: ownerId: kn7b64cwps9c293q0n3q9s07cn82pej2
slug: gjsw
version: 1.0.5
publishedAt: 1775093310343

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