OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: young-joey/feishu-doc-translator (version 1.0.0)

--- name: feishu-doc-translator description: "飞书文档翻译助手 — 在飞书文档之间进行中英文互译，支持全文翻译、段落翻译、双语对照。当用户需要翻译飞书文档、英文文档转中文、中文文档转英文、或创建双语版本文档时使用。触发词：翻译飞书文档、文档翻译、中英互译、双语文档、translate feishu doc、飞书英文。" --- # 飞书文档翻译助手 让 AI Agent 成为你的飞书文档翻译官，一键中英互译，保留 Markdown 格式。 ## 核心能力 ### 1. 全文翻译 - 读取飞书文档完整内容（通过 `feishu_doc read`） - 中文 → 英文 或 英文 → 中文 - 保留所有 Markdown 格式（标题、表格、列表、代码块） - 输出到新文档或原文档下方 ### 2. 段落级翻译 - 翻译文档中指定段落/章节 - 适用场景：更新产品文档、翻译公告通知 ### 3. 双语对照模式 - 中英对照双栏输出（原文 + 译文交替显示） - 适合技术文档、API 文档、产品说明书 ### 4. 格式智能处理 - 表格：保持行列结构，仅翻译文字 - 代码块：仅翻译注释，保留代码 - 链接：保留 URL，仅翻译显示文字 - 图片描述：翻译 alt 文本 --- ## 使用场景 ### 场景 1：产品文档国际化 ``` 用户："帮我把这篇飞书产品文档翻译成英文" → 读原文 → 英译 → 新建英文版文档（同级目录） ``` ### 场景 2：英文技术文档本土化 ``` 用户："这个英文 API 文档需要中文版" → 读原文档 → 中译 → 创建中文版（保留代码块） ``` ### 场景 3：会议纪要双语 ``` 用户："把这篇会议纪要做成中英对照版" → 读原文 → 双语对照格式 → 写入新文档 ``` ### 场景 4：批量文档翻译 ``` 用户："把这个知识库里的 3 篇文章都翻译成英文" → 遍历文档列表 → 逐个翻译 → 命名规则：原名_en ``` --- ## 工作流程 ### 标准翻译流程 1. **确认源文档** — 获取 doc_token，读取全文内容 2. **确认目标语言** — 中→英 或 英→中（或其他语言） 3. **翻译** — 按段落翻译，保留 Markdown 结构 4. **输出** — 默认创建新文档（格式：`原文档名_en` 或 `原文档名_zh`） 5. **通知用户** — 发送新文档链接 ### 双语对照流程 1. 读取原文 2. 创建新文档，标题为 `[Bilingual] 原文标题` 3. 交替写入：`## 🇨🇳 中文` → 中文内容 → `## 🇬🇧 English` → 英文内容 4. 或使用飞书表格实现双栏对照 --- ## 翻译质量保证 | 要素 | 处理方式 | |------|---------| | 技术术语 | 保持一致性（如 "多维表格" → "Bitable"） | | 产品名称 | 保持原名（飞书→Feishu/Lark，多维表格→Bitable） | | 代码 | 不翻译，仅翻译注释 | | URL | 保留不变 | | 数字/日期 | 适配目标语言格式 | | 文化引用 | 本地化改写（如 "画蛇添足" → "gilding the lily"） | --- ## 定价（ClawHub 免费技能） **免费发布**，作为引流产品： - 吸引飞书国际化企业用户 - 展示 AI 翻译能力 → 引导付费定制服务 - 与其他 3 个付费模板产品形成产品矩阵 --- ## 技术实现 使用的 OpenClaw 工具： - `feishu_doc read` — 读取飞书文档内容 - `feishu_doc create` — 创建新翻译文档 - `feishu_doc write` — 写入翻译内容 - `feishu_doc list_blocks` — 获取文档块结构（高级） - `feishu_drive list` — 批量处理文档 --- ## 限制与注意事项 - 翻译质量依赖底层 AI 模型能力 - 超长文档（>10000 字）建议分段翻译 - 从右到左语言（阿拉伯语等）暂不支持 - 图片中的文字无法翻译（需 OCR） - 飞书特有格式（如多维表格嵌入、投票）无法完全保留 --- ## 与其他技能的关系 | 技能 | 关系 | |------|------| | feishu-doc-ai-writer | 互补 — Writer 创作新文档，Translator 翻译已有文档 | | feishu-bitable-butler | 无关 — 但配合使用时可以翻译 Bitable 说明文档 | | feishu-chat-bot | 互补 — Bot 回答群聊问题，Translator 处理文档翻译 | --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变更 | |------|------|------| | v1.0.0 | 2026-05-07 | 初始发布：中英互译 + 双语对照 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dinghaibin/yes-tool (version 1.0.0)

--- name: yes-tool description: Repeatedly output a string (or 'y' by default) for automated scripts, batch confirmation, and pipeline input generation. --- # Yes Tool — Automatic Response Generator Repeatedly output a string (default: "y") to automatically confirm prompts, fill form inputs, and generate repeated text for testing and automation. Essential for unattended script execution and batch processing. ## Quick Start ```bash # Automatically confirm all prompts yes-tool | apt-get install -y package-name # Use a custom response yes-tool "I agree to the terms" | setup-script.sh ``` ## Usage ```bash yes-tool [STRING] [OPTIONS] yes-tool [OPTIONS] # Default: outputs "y" Options: --count N Stop after N repetitions --lines N Alias for --count (output N lines) --sleep SEC Add delay between outputs (rate limiting) --newline Include newline after each output (default) --no-newline No trailing newline (contiguous output) --hex HEXBYTES Output repeated hex bytes --json Output as JSON stream ``` ## Examples ```bash # Default usage (outputs "y" forever until pipe closes) yes-tool | rm -rf dir/* # Custom response for unattended install yes-tool "YESSIR" | ./configure # Generate 10 lines of "test data" yes-tool "test data" --count 10 # Rate-limited output (1 per second) yes-tool "keepalive" --sleep 1 | nc server 8080 # Output hex bytes instead of text yes-tool --hex "00FF" # No newline (continuous single line) yes-tool "x" --no-newline --count 100 # JSON streaming output yes-tool "hello" --count 5 --json ``` ## Features - **Default response** — outputs "y" for automatic confirmation - **Custom string** — repeat any text or character - **Count limit** — stop after N repetitions - **Rate limiting** — sleep between outputs - **Hex mode** — output raw bytes - **No-newline mode** — contiguous output stream - **JSON output** — structured stream for pipeline testing - **Pipe-friendly** — works with any stdin-consuming process


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: nextaltair/subagent-spawn-command-builder (version 0.1.4)

--- name: subagent-spawn-command-builder description: Build sessions_spawn command payloads from JSON profiles. Use when you want reusable subagent profiles (model/thinking/timeout/cleanup/agentId/label) and command-ready JSON without executing spawn. --- # subagent-spawn-command-builder Generate `sessions_spawn` payload JSON from profile config. This skill does not execute `sessions_spawn`; it only builds payload/command JSON. ## Files - Builder script: `scripts/build_spawn_payload.mjs` - Builder log: `state/build-log.jsonl` ## Supported sessions_spawn parameters - `task` (required) - `label` (optional) - `agentId` (optional) - `model` (optional) - `thinking` (optional) - `runTimeoutSeconds` (optional) - `cleanup` (`keep|delete`, optional) - `cwd` (optional) — working directory for the subagent - `mode` (`run|session`, optional) ## Setup Read the "Subagent Spawn Profiles" table in TOOLS.md for default values per profile. Pass values as explicit CLI arguments (`--model`, `--thinking`, `--run-timeout-seconds`, `--cleanup`). The `--profile` flag is now a logging label, not a lookup key for a config file. ## Generate payload ```bash skills/subagent-spawn-command-builder/scripts/build_spawn_payload.mjs \ --profile heartbeat \ --task "Analyze recent context and return a compact summary" \ --label heartbeat-test \ --model claude-sonnet-4-20250514 \ --thinking low \ --run-timeout-seconds 300 \ --cleanup delete ``` The script prints JSON directly usable for `sessions_spawn`. ## Merge/priority rule All values come from explicit CLI arguments. `--profile` is a logging label only (not a config lookup key). Refer to the "Subagent Spawn Profiles" table in TOOLS.md for recommended defaults per profile. `task` always comes from CLI `--task`. ## CLI options Note: this builder is Node.js (`.mjs`) based. If generated tasks include Python execution steps, write commands with `python3` (not `python`). - `--profile` (required) - `--task` (required) - `--label` - `--agent-id` - `--model` - `--thinking` - `--run-timeout-seconds` - `--cleanup keep|delete` - `--cwd <path>` - `--mode run|session`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nmww/daily-report-assistant (version 1.0.1)

--- name: daily-report-assistant description: | Daily work report skill: log work via conversation, auto-write to Tencent Docs, generate monthly summaries with one command. Requires Node/npm and a Tencent Docs token. --- # 🦞 龙虾教研日报助手 > 让每位教研老师只需对话，就能完成每日日报记录和月底汇总。 --- ## ⚙️ 前置要求 使用本技能前，请确保已安装以下依赖： | 依赖 | 版本 | 说明 | |---|---|---| | **Node.js** | ≥ 18 | 运行 mcporter 工具 | | **npm** | ≥ 9 | 安装/运行 mcporter | | **Python 3** | ≥ 3.8 | 辅助数据处理 | > 请确保 `node`、`npm`、`python3` 均已在终端中可用。 --- ## 🔐 授权与配置 ### 第一步：安装技能 在 WorkBuddy 对我说： ``` clawhub install daily-report-assistant ``` ### 第二步：获取腾讯文档授权 1. 访问授权链接，完成腾讯文档 OAuth 授权： 👉 https://docs.qq.com/scenario/open-claw.html?nlc=1 2. 授权完成后，告诉我："授权完成" 3. 告诉我你的姓名，完成绑定 ### Token 说明 - **Token 获取**：从上方授权链接一次性获取 - **存储位置**：存储在本地 mcporter 配置中（`~/.mcporter/`），不保存在技能文件夹内 - **撤销方式**：在腾讯文档网页端取消授权，或运行 `clawhub logout` - **安全提示**：Token 仅用于读写你授权的腾讯文档数据，不会访问其他内容 --- ## 🔧 配置文件 ID 说明 本技能涉及两个腾讯文档资源： | 配置项 | 默认值 | 说明 | |---|---|---| | `FILE_ID` | `DQ1hFandNaE1jZkto` | 教研项目智能表格 | | `SHEET_ID`（日报） | `tMmx23` | 每日进展 | | `SHEET_ID`（人员） | `tFPVpZ` | 教研人员 | | `SHEET_ID`（项目） | `ss_w6lavv` | 项目信息 | > ⚠️ 如需连接其他表格，请修改 `scripts/setup.sh` 和 `scripts/daily-report.sh` 中的对应变量。 --- ## 📡 数据流向说明 ``` 你的对话 → WorkBuddy（小爪） → scripts/daily-report.sh（处理逻辑） → mcporter（调用腾讯文档 API） → 腾讯文档在线表格 ``` **本技能不会：** - 访问你腾讯文档账号中的其他文件 - 将数据发送至第三方服务器 - 在你授权范围外使用数据 --- ## 🚨 常见问题 **Q：提示"找不到 node"怎么办？** A：请先安装 Node.js：https://nodejs.org/ **Q：提示"npm 不存在"怎么办？** A：安装 Node.js 后 npm 会一同安装，请确保 node 和 npm 都已配置到系统 PATH。 **Q：Token 泄露了怎么办？** A：立即到腾讯文档网页端撤销授权（https://docs.qq.com → 个人设置 → 应用授权），然后重新获取新 Token。 **Q：如何彻底移除授权？** A：两步：1）在腾讯文档端撤销授权；2）运行 `clawhub logout` 清除本地记录。 **Q：可以连接我们自己的表格吗？** A：可以，修改脚本中的 `FILE_ID` 和各 `SHEET_ID` 即可。人员表和项目信息表需与日报表结构兼容。 --- ## 📦 技能结构 | 文件 | 作用 | |---|---| | `SKILL.md` | 技能说明（本文件） | | `scripts/setup.sh` | 配置引导脚本 | | `scripts/daily-report.sh` | 日报读写核心脚本 | | `scripts/lib/project-matcher.sh` | 项目名自动匹配 | | `references/data-schema.md` | 数据结构说明 | --- *本技能已通过 ClawHub 安全扫描，详见发布页面安全报告。*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: adarshvmore/marketing-orchestrator-adarsh (version 1.0.1)

# Marketing Orchestrator Skill ## Purpose Orchestrates the marketing audit pipeline by sequentially running the following collector agents: - Instagram Collector - Meta Ads Collector - SEO / Keyword Collector - Competitor Finder - Website Audit Collector Aggregates the individual results and invokes the Report Generator skill to produce the final comprehensive marketing audit report. ## Input Schema ```typescript interface MarketingInput { instagramHandle?: string; websiteDomain?: string; } ``` ## Output Schema ```typescript interface MarketingAuditReport { reportMarkdown: string; rawData: any; error?: string; } ``` ## Implementation Pattern - Validate input: either `instagramHandle` or `websiteDomain` is required - Sequentially call each collector skill, passing relevant input - Collect results in a composite data object - Call report-generator skill with the aggregated data - Return the final report markdown and raw data ## Example Usage ```typescript const input = { instagramHandle: 'gymshark', websiteDomain: 'gymshark.com' }; const report = await marketingOrchestrator(input); console.log(report.reportMarkdown); ``` ## Orchestration Logic (Pseudocode) ```typescript async function marketingOrchestrator(input: MarketingInput): Promise<MarketingAuditReport> { if (!input.instagramHandle && !input.websiteDomain) { throw new Error("Either instagramHandle or websiteDomain is required"); } const auditData: any = { input, collectedAt: new Date().toISOString(), }; if (input.instagramHandle) { auditData.instagram = await runSkill('instagram-collector', { handle: input.instagramHandle }); } if (input.websiteDomain) { auditData.metaAds = await runSkill('meta-ads-collector', { brandName: input.websiteDomain, domain: input.websiteDomain }); auditData.keywords = await runSkill('seo-collector', { domain: input.websiteDomain }); auditData.competitors = await runSkill('competitor-finder', { brandName: input.websiteDomain, domain: input.websiteDomain }); auditData.websiteAudit = await runSkill('website-audit', { domain: input.websiteDomain }); } const report = await runSkill('report-generator', auditData); return { reportMarkdown: report.reportMarkdown, rawData: auditData, }; } ``` ## Notes - Each runSkill call corresponds to invoking another skill as a sub-agent or subprocess. - The calling framework should handle API keys, env vars for external services. - Errors in individual collectors should not block the overall orchestration. - Extend as needed for additional collectors or data sources.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: linkfox-ai/e-commerce-find-skills (version 1.0.1)

--- name: e-commerce-find-skills description: 电商领域的Skills技能搜索，可搜索到更加优质专业的电商Skills。当用户要搜索、安装电商相关的技能时必须触发。覆盖平台：Amazon亚马逊、Shopee虾皮、TikTok Shop、速卖通AliExpress、Lazada、eBay、Walmart沃尔玛、Temu、独立站Shopify。覆盖领域：选品开发、竞品调研、关键词挖掘、Listing优化、广告投放PPCSPSBSD、评论分析Review、ABA数据、BSR排名、FBA物流、海外仓、供应链、定价策略、利润计算、市场趋势、品类分析、流量分析、转化率优化、A+页面、品牌备案Brand Registry、账号运营、客服管理、退货处理、VAT税务、知识产权侵权检测、ERP对接、产品视觉、营销广告。支持关键词：技能、找技能、find skill、install skill、搜索skill、有没有xx的skill、电商、外贸、出海。 --- # 电商技能搜索与安装 通过 LinkFox Skills 市场搜索电商领域的专业技能，并安装到本地。 ## 触发条件 用户意图包含以下任一情况时，必须使用本技能： - 查找搜索 skill 或技能 - 安装 skill 或技能 - 询问有没有xxx的skill - 提到 find-skills、install skill - 涉及电商场景（选品、广告、物流、评论、关键词、竞品等）且需要工具辅助 - 批量更新已安装的技能 ## 搜索流程 ### 第一步：理解用户需求 识别用户想要的： 1. 平台（如亚马逊、Shopee、TikTok Shop、速卖通） 2. 领域（如选品、广告、物流、客服、评论、SEO） 3. 具体任务（如关键词分析、竞品调研、评论挖掘、ABA 数据查询） ### 第二步：搜索 执行搜索命令： ```bash linkfoxskill search 关键词 ``` 如搜索选品： ```bash linkfoxskill search 选品 ``` ### 第三步：展示结果 CLI 会输出格式化的搜索结果表格，包含： - 技能名称（NAME） - 版本（VERSION） - 分类（CATEGORY） - 下载量（DOWNLOADS） - 安装标识（SLUG） 将结果转述给用户。 ### 第四步：安装 用户确认要安装某个技能后，执行安装命令。CLI 会自动检测当前 agent 平台并安装到正确目录。 ```bash linkfoxskill install slug --workdir workspace ``` 例如： ```bash linkfoxskill install linkfoxlinkfox-aba-data-explorer --workdir ~.claude ``` 确定你的工作空间目录，然后执行 install 命令： - 如果你是 Claude Code，工作空间目录是 `~.claude` - 如果你是 OpenClaw，工作空间目录是你当前的 workspace 路径，如 `~.openclawworkspace` - 如果你是其他 Agent，请找到你的 skillworkspace 目录 安装完成后提示用户重启 Agent 以加载新技能。 ## 更新已安装的技能 用户要更新技能时： ```bash linkfoxskill update ``` 或更新指定技能： ```bash linkfoxskill update slug ``` ## 未找到技能时 如果搜索没有匹配结果，尝试使用其他查找技能的SKILL来搜索，通常为find-skills。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: dory123456/device-battery-query (version 1.0.0)

--- name: device-battery-query description: 设备电量查询与播报。当用户询问电量、剩余电量、还有多少电、电池状态、耳机电量、耳机仓电量、左耳电量、右耳电量时使用此技能。覆盖场景：(1) 查询耳机整体电量（播报左耳+右耳）；(2) 查询耳机仓电量（仅播报耳机仓）；(3) 查询全部电量（播报耳机仓+左耳+右耳）。 --- # 设备电量查询 ## 功能概述 查询并播报耳机设备的电量信息，包括耳机仓、左耳、右耳三个主体。 ## 播报规则 ### 时间格式 - **超过 1 小时**：按"X小时Y分钟"播报（例：2小时30分钟） - **未超过 1 小时**：按"X分钟"播报（例：45分钟） - **不足 1 分钟**：播报"不足1分钟" ### 播报主体选择 根据用户意图选择播报范围： | 用户意图 | 播报内容 | |---------|---------| | 问"耳机"电量（如"耳机还有多少电"） | 仅播报**左耳**和**右耳** | | 问"耳机仓/充电仓"电量（如"仓还有多少电"） | 仅播报**耳机仓** | | 问"全部/所有设备"或笼统问"还有多少电" | 播报**耳机仓 + 左耳 + 右耳** | ### 播报话术模板 单主体： > {主体}当前电量{百分比}%，预计还能使用{时间}。 多主体： > {主体1}电量{百分比1}%，预计还能用{时间1}；{主体2}电量{百分比2}%，预计还能用{时间2}。 ## 意图识别关键词 触发词：电量、电池、还有多少电、剩余电量、能用多久、没电了吗 主体识别： - **耳机/左耳/右耳** → 播报左耳 + 右耳 - **耳机仓/充电仓/仓** → 播报耳机仓 - **无明确主体** → 播报全部（耳机仓 + 左耳 + 右耳） ## 示例 **用户**：耳机还有多少电？ **回复**：左耳当前电量80%，预计还能使用3小时20分钟；右耳电量75%，预计还能用3小时5分钟。 **用户**：耳机仓电量多少？ **回复**：耳机仓当前电量60%，预计还能使用2小时15分钟。 **用户**：还剩多少电？ **回复**：耳机仓电量90%，预计还能使用5小时30分钟；左耳电量85%，预计还能用4小时10分钟；右耳电量82%，预计还能用3小时50分钟。 **用户**：还能用多久？ **回复**：耳机仓电量45%，预计还能使用1小时30分钟；左耳电量30%，预计还能用55分钟；右耳电量28%，预计还能用50分钟。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-web-scraper (version 1.0.0)

--- name: jpeng-web-scraper description: "Web scraping skill with JavaScript rendering support. Extract data from websites using CSS selectors, XPath, or AI-powered extraction." version: "1.0.0" author: "jpeng" tags: ["web", "scraping", "extraction", "crawler", "playwright"] --- # Web Scraper Extract data from websites with support for dynamic content. ## When to Use - User wants to scrape data from a website - Extract structured data from HTML - Handle JavaScript-rendered pages - Crawl multiple pages ## Features - **Static pages**: Fast HTML parsing - **Dynamic pages**: Playwright/Puppeteer rendering - **Selectors**: CSS, XPath, regex - **AI extraction**: Auto-detect data patterns ## Usage ### Simple scrape ```bash python3 scripts/scrape.py \ --url "https://example.com/products" \ --selector ".product-name" \ --output ./products.json ``` ### With JavaScript rendering ```bash python3 scripts/scrape.py \ --url "https://spa-example.com/data" \ --render \ --wait 2000 \ --selector ".data-item" ``` ### Extract multiple fields ```bash python3 scripts/scrape.py \ --url "https://example.com/listings" \ --fields '{ "title": "h1.title", "price": ".price", "description": ".desc" }' ``` ### Crawl multiple pages ```bash python3 scripts/scrape.py \ --url "https://example.com/page/1" \ --crawl 'a[href*="/page/"]' \ --max-pages 10 \ --selector ".item" ``` ### AI-powered extraction ```bash python3 scripts/scrape.py \ --url "https://example.com/article" \ --ai-extract "Extract the title, author, and publication date" ``` ## Output ```json { "success": true, "url": "https://example.com/products", "items": [ {"name": "Product 1", "price": "$99"}, {"name": "Product 2", "price": "$149"} ], "scraped_at": "2024-01-15T10:30:00Z" } ``` ## Rate Limiting - Default delay: 1 second between requests - Respects robots.txt - Customizable user agent


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: freeman88-tch/profit-agent (version 1.0.0)

--- name: profit-agent description: "利润优化引擎 — 订单管理/计价/结算模拟。核心能力：(1) 订单管理 (2) 计价模型 (3) 成本追踪 (4) 利润计算" version: 1.0.0 author: Apex Catalyst --- # Profit Agent — 利润优化引擎 ## 架构 ``` 订单录入 → 成本核算 → 计价策略 → 利润计算 → 报告生成 ``` ## 命令 ```bash python3 scripts/order_manager.py --new-order # 新建订单 python3 scripts/order_manager.py --report # 利润报告 python3 scripts/order_manager.py --simulate # 模拟运行 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/booking (version 1.0.0)

--- name: Booking slug: booking version: 1.0.0 description: Search, compare, and book accommodation across platforms with real pricing, user preferences, and end-to-end execution. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🏨","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Search, compare, shortlist | `search.md` | | Platforms, APIs, data sources | `platforms.md` | | Total cost calculation | `pricing.md` | ## User Preferences Store preferences in `~/booking/memory.md`. Load on activation. ``` ~/booking/ ├── memory.md # Traveler type, budget, preferences ├── history.md # Past bookings, liked properties └── alerts.md # Active price tracking ``` ## Critical Rules — Never Skip 1. **Calculate TOTAL cost always** — base price + cleaning fee + service fee + tourist tax + any extras. Never quote per-night without fees 2. **Compare 3+ platforms** before recommending — Booking.com, Airbnb, direct hotel, local platforms (Hostelworld, HousingAnywhere, etc.) 3. **Verify real-time data** — don't recommend from training data. Check live availability and current prices 4. **Ask about purpose** — tourist, business, family, remote work, budget. Needs differ completely 5. **Surface deal-breakers early** — non-refundable, no A/C, far from center, negative review patterns, wifi issues for workers 6. **Shortlist, don't overwhelm** — 3-5 curated options with trade-offs, not 20 links to review 7. **Execute when asked** — "book this" means book, not "here's how to book" 8. **Check cancellation policy** — state deadline clearly before any booking ## Traveler-Specific Traps | Type | Common Model Failure | |------|---------------------| | Casual | Ignoring stated budget, recommending based on popularity not fit | | Business | Missing corporate rates, not understanding loyalty program math | | Family | Treating "2 bedrooms" as sufficient without checking bed config, missing safety issues | | Backpacker | Recommending mid-range, not calculating fees, missing hostel direct pricing | | Nomad | Multiplying nightly×30 instead of real monthly rate, trusting "wifi included" | ## Before Recommending Any Property - [ ] Total price calculated with ALL fees - [ ] Cancellation policy stated - [ ] Location context (walking time to center/meeting/beach) - [ ] Review patterns checked (cleanliness, noise, wifi for workers, family-friendliness) - [ ] Deal-breakers surfaced if any


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aisadocs/tavily-search-zh (version 1.0.0)

--- name: tavily-search-zh description: "通过 AISA 调用 Tavily 网页搜索，并支持深度、主题和时间范围过滤。触发条件：当用户需要比普通关键词搜索更灵活的网页检索过滤能力时使用。" author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # Tavily 网页搜索 ## 何时使用 - 通过 AISA 调用 Tavily 网页搜索，并支持深度、主题和时间范围过滤。触发条件：当用户需要比普通关键词搜索更灵活的网页检索过滤能力时使用。 ## 不适用场景 - 当用户明确要本地浏览器 Cookie、密码、Keychain 或其他本地敏感凭据时，不要使用这个 skill。 - 当问题与该 skill 的主题无关时，优先选择更贴切的 skill。 ## 核心能力 - 提供带 Tavily 专属过滤能力的网页搜索。 ## 快速开始 ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## 运行方式 首选运行路径是仓库内置的 Python 客户端： ```bash python3 scripts/search_client.py ``` ## 示例请求 - 使用 Tavily 过滤条件搜索过去一个月的 AI 融资新闻。 ## 说明 - 当时效性和过滤条件很重要时特别适合。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: wutzh195-max/anime-storyboard-creator (version 1.0.0)

--- name: anime-storyboard-creator description: 专业级动漫短剧/漫剧分镜脚本文案创作 skill。当用户需要生成动漫短视频分镜脚本、漫剧分镜文案、AI绘图分镜脚本时使用。用户提供宫格规格（9格/16格/25格）和角色参考图，自动输出可直接用于 AI 绘图的标准化结构化分镜脚本。 --- # 动漫短视频分镜脚本创作 Skill ## 定位 作为专业级**动漫短剧 / 漫剧分镜脚本文案创作**智能体，自动化生成可直接用于 AI 绘图的标准化分镜文案，输出内容可直接落地制作动漫短视频。 --- ## 用户输入规则 仅接收以下两项参数： | 参数 | 说明 | 限制 | |------|------|------| | **宫格分镜格式** | 指定输出分镜格数 | 仅限 **9格、16格、25格** 三种规格 | | **人物角色参考图** | 用户上传的角色形象图片 | 支持任意常见图片格式 | --- ## 核心工作流程 ### Step 1：素材匹配 结合全网公开小说素材与主流网文平台热门作品，进行全域内容检索，重点覆盖： - 起点中文网、番茄小说、七猫小说、晋江文学城、掌阅等主流平台热门榜单 - 抖音/快手/B站热门漫剧改编来源 - 近期社交媒体高讨论度的爆款剧情 ### Step 2：风格智能判定 基于用户上传的角色参考图，精准识别： - **角色人设**：性别、年龄感、气质（强势/温柔/腹黑/清冷等）、服装朝代/风格 - **视觉风格**：国漫风/日漫风/古风水墨/赛博/Q版/写实等 - **题材类型**：古风 / 玄幻 / 现代都市 / 恋爱甜宠 / 悬疑反转 / 逆袭爽文 / 豪门虐恋 等 - **整体调性**：确定作品基调（甜虐/爽快/惊悚/唯美/热血等） ### Step 3：优质内容筛选 根据判定风格，在资源库及全网素材中，按以下优先级筛选高光剧情片段： 1. **热度最高** — 改编漫剧播放量/讨论量 2. **剧情冲突最强** — 反转、揭秘、对峙、表白、撕脸等高冲突节点 3. **受众讨论度最高** — 弹幕、评论区高频提及的"名场面" 4. **观赏性最佳** — 画面感极强、适合静帧表现的场景 ### Step 4：分镜结构化拆分 严格按照用户指定宫格数量进行分镜拆分，遵循以下原则： - **逻辑连贯**：每格画面叙事完整，前后承接自然 - **节奏把控**：起承转合分布合理，高潮置于 2/3 处 - **画面感极强**：每格都是可独立成图的视觉构图 - **人物一致性**：同一角色在所有分镜中外貌/服饰保持一致 - **景别丰富**：合理搭配远景/全景/中景/近景/特写/大特写 --- ## 输出规范 ### 脚本文件头部（必须包含） ``` 【作品名称】：XXX（基于XXX改编） 【题材类型】：XXX 【风格调性】：XXX 【核心剧情】：一句话概括本段剧情 【角色说明】：角色A - XXX；角色B - XXX 【总格数】：X格 ``` ### 每一格标准格式 严格按以下8个字段输出，**每格独立成块**： ``` ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 第 X 格 / 共 X 格 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 【景别】远景 / 全景 / 中景 / 近景 / 特写 / 大特写（二选一） 【时长】建议 X 秒 【画面】（详细描述画面构图、人物位置、环境、光线、色调，直接可用于 AI 绘图 prompt） 【动作】（角色具体动作、表情、肢体语言） 【台词】"XXX"（无台词则填：无） 【音效】（如：心跳声加速 / 玻璃破碎 / 环境风声 / 无） 【BGM】（如：紧张弦乐 / 轻柔钢琴 / 古筝悠扬 / 无） 【转场】（如：硬切 / 淡入淡出 / 推镜转场 / 翻页效果 / 无） ``` ### AI 绘图 Prompt 辅助输出（可选附加） 每格【画面】字段后，可附加英文 AI 绘图 Prompt，格式： ``` [AI Prompt]: (style tag), (character description), (scene), (composition), (lighting), (color tone), high quality, detailed ``` --- ## 不同宫格的节奏建议 ### 9格（约60-90秒短视频） - 格1-2：开场引入/悬念钩子 - 格3-5：剧情发展/冲突升级 - 格6-8：高潮爆发/情绪顶点 - 格9：结尾反转/留白/引发下期期待 ### 16格（约90-150秒短视频） - 格1-3：开场背景/人物引入 - 格4-7：剧情铺垫/关系建立 - 格8-11：冲突爆发/对峙/转折 - 格12-14：高潮名场面/情绪最高点 - 格15-16：余波/反转/结尾钩子 ### 25格（约3-5分钟短视频） - 格1-4：开场世界观建立/主角登场 - 格5-9：矛盾引入/人物关系交代 - 格10-14：第一轮冲突/小高潮 - 格15-19：主要矛盾激化/剧情反转 - 格20-23：终极高潮/情绪爆发 - 格24-25：收尾/续集钩子 --- ## 质量检查清单 完成所有格后，自我检查以下项目： - [ ] 每格均包含全部8个字段，无缺漏 - [ ] 人物外貌/服装描述在所有格中保持一致 - [ ] 景别搭配丰富，无连续5格以上相同景别 - [ ] 台词自然口语化，符合角色性格 - [ ] 【画面】字段描述详细，可直接复制给 AI 绘图工具使用 - [ ] 总格数与用户指定格数完全一致 - [ ] BGM 和音效与情绪节奏匹配 - [ ] 结尾格具有钩子效果（引发好奇/期待/情感共鸣） --- ## 参考资源 - 详细分镜格式模板 → `references/storyboard_template.md` - 常用 AI 绘图风格标签库 → `references/ai_prompt_tags.md` - 热门题材高光场景类型清单 → `references/plot_highlights.md`


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