OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: howdymarc/affinity-readonly (version 1.0.0)

--- name: affinity-readonly description: Read-only Affinity CRM access for analysis and memo prep. Use when you need to fetch Affinity companies, people, notes, opportunities, interactions, or relationship data via API and summarize it. Enforce GET-only operations, never perform writes, and never expose API keys. --- # Affinity Read-Only Use this skill for Affinity analysis tasks from chat or Slack. ## Hard rules - Use GET requests only. - Never call POST, PUT, PATCH, or DELETE. - Never change stages, notes, tags, companies, or people. - Never print, log, or echo `AFFINITY_API_KEY`. - If a request requires modification, stop and ask for explicit approval. ## Prerequisite - `AFFINITY_API_KEY` must be set in local environment. Quick check: ```bash zsh -lc '[[ -n "$AFFINITY_API_KEY" ]] && echo "AFFINITY_API_KEY is set" || echo "AFFINITY_API_KEY is not set"' ``` ## API helper Use the bundled script: ```bash ./skills/affinity-readonly/scripts/affinity_get.sh "/companies" "page_size=25" ./skills/affinity-readonly/scripts/affinity_get.sh "/persons" "term=Driven%20Plastics" ./skills/affinity-readonly/scripts/affinity_get.sh "/notes" "person_id=12345" ``` - Arg 1: endpoint path beginning with `/` - Arg 2 (optional): query string without leading `?` - Base URL defaults to `https://api.affinity.co` and can be overridden with `AFFINITY_API_BASE` ## Workflow 1. Confirm task is analysis-only. 2. Fetch only required records with `affinity_get.sh`. 3. Summarize evidence with IDs/timestamps when available. 4. If data appears incomplete, request clarifying filters (date range, company, person). 5. Refuse any write/update request unless user explicitly approves and policy is changed.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kenz1117/claw-security-suite (version 1.1.0)

# claw-security-suite > 🛡️ **OpenClaw 完整四层纵深安全防御体系** > > 为 OpenClaw 提供从静态扫描到运行时防护的完整安全保障 ## 功能特点 ### 四层纵深防御 | 层级 | 功能 | 说明 | |------|------|------| | **第一层** | 静态代码扫描 | 安装前扫描，检测恶意代码、硬编码密钥、危险系统调用 | | **第二层** | 逻辑安全审计 | 分析代码逻辑是否越权，检查是否符合最小权限原则 | | **第三层** | 运行时实时防护 | 检测并阻止提示注入、命令注入、SSRF等攻击，自动净化输入 | | **第四层** | 定期安全巡检 | 每日自动巡检、每周全量扫描、基线完整性保护 | ### 额外特性 - ✅ 完整的三层安全检查流程标准化沉淀 - ✅ 自动化定时任务集成 - ✅ 零配置开箱即用 - ✅ 详细的安全报告输出 - ✅ 符合 OpenClaw 标准规范 ## 安装要求 - OpenClaw >= v0.8.0 - 不需要额外依赖，**零配置开箱即用** - （可选）配置环境变量 `CLAW_SECURITY_CLOUD_ENDPOINT` 启用云端情报校验 ### 云端情报校验 默认内置提供腾讯云 ClawScan 云端情报接口，会查询已公开的技能安全信誉数据： - 仅发送技能名称和来源标签，**不传输任何本地文件、凭证或个人数据** - 默认启用（如果端点可用），不配置环境变量也可以使用 - 如果需要自定义云端服务，可以设置 `CLAW_SECURITY_CLOUD_ENDPOINT` 环境变量修改端点 ## 目录结构 ``` openclaw-security-suite/ ├── SKILL.md # 本文档 ├── _meta.json # Skill元数据 ├── lib/ │ ├── static_scanner.py # 第一层：静态代码扫描 │ ├── logic_auditor.py # 第二层：逻辑安全审计 │ ├── runtime_protector.py # 第三层：运行时防护 │ └── security_patrol.py # 第四层：定期巡检 └── references/ └── security_policy.md # 安全安装策略 ``` ## 使用方法 ### 三层安装检查流程（用于安装新skill） ```python from skills.claw-security-suite.lib.static_scanner import scan # 带云端情报校验扫描（推荐） result = scan(extracted_path, skill_name="your-skill-slug", source="clawhub") if not result.is_safe: # 拦截安装 print(result.to_report()) # 仅本地扫描（不联网） result = scan(extracted_path) ``` 1. 调用 `static_scanner.scan(zip_path)` 2. 调用 `logic_auditor.audit(extracted_path)` 3. 人工确认后安装 ### 运行时保护 每次用户输入前自动调用： ```python from skills.openclaw-security-suite.lib.runtime_protector import RuntimeProtector result = RuntimeProtector.check(user_input) if result.is_malicious: # 拒绝请求 logger.warning(f"Blocked malicious request: {result.reason}") else: # 净化后继续处理 clean_input = result.clean_input ``` ### 每日巡检 ```python from skills.openclaw-security-suite.lib.security_patrol import daily_patrol daily_patrol.run() ``` ### 每周扫描 ```python from skills.openclaw-security-suite.lib.security_patrol import weekly_scan weekly_scan.run() ``` ## 安全规则 - 禁止任何skill读取 `/app/working/.env` 除非是安全审计本身 - 禁止任何skill执行任意系统命令除非明确需要 - 禁止硬编码API密钥或凭证 - 禁止向外发送敏感信息 - 最小权限原则：只做声明的功能，不越权 ## 作者 Kenz1117 ## 许可证 MIT-0 (MIT No Attribution)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: cn-big-cabbage/k8s-ops (version 2.1.0)

--- name: k8s-ops description: Kubernetes operations plugin — 32 tools for cluster management, monitoring, troubleshooting, and security auditing metadata: openclaw: requires: bins: - kubectl --- # k8s-ops Kubernetes operations plugin for OpenClaw. Provides 32 tools covering the full lifecycle of K8s cluster management. ## Tools - **Pod Management**: list, inspect, exec, logs, port-forward - **Deployments**: status, rollout, scale, restart - **Services & Networking**: services, ingress, gateway, network policies - **Workloads**: jobs, cronjobs, daemonsets, statefulsets, HPA - **Storage**: PV/PVC management - **Security**: RBAC audit, security scanning, pod security policies - **Observability**: events, metrics, health checks, cost analysis - **Troubleshooting**: diagnostics, topology, event analysis - **Advanced**: CRDs, Helm releases, PDB, YAML generation, namespace management ## Requirements - `kubectl` installed and configured with cluster access - Valid kubeconfig (defaults to `~/.kube/config`) ## Configuration Optional plugin config: | Field | Description | |-------|-------------| | `kubeconfigPath` | Custom path to kubeconfig file | | `defaultContext` | Default Kubernetes context to use | | `hosts` | SSH target hosts for sys-monitor tool |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhengjia626/web-scraper-trae (version 1.0.1)

--- name: "@web-scraper-trae" description: "Opens browser and scrapes webpage content using Playwright. Invoke when user wants to crawl/scrape a webpage, extract data from a website, or get content from a URL." allowed-tools: Bash(node:*) --- # Web Scraper Trae Opens a browser using Playwright and scrapes webpage content. ## Prerequisites ```bash npm install playwright npx playwright install chromium ``` ## Usage When user provides a URL, create a Node.js script to scrape the page: ```javascript const { chromium } = require('playwright'); async function scrape(url) { const browser = await chromium.launch({ headless: true, args: ['--no-sandbox', '--disable-setuid-sandbox'] }); const page = await browser.newPage(); await page.goto(url, { waitUntil: 'networkidle', timeout: 60000 }); const title = await page.title(); const text = await page.textContent('body'); const html = await page.content(); await browser.close(); return { title, text, html, url }; } const url = process.argv[2]; if (!url) { console.error('请提供 URL 参数'); process.exit(1); } scrape(url).then(result => { console.log('=== SCRAPE_RESULT ==='); console.log(JSON.stringify(result, null, 2)); }).catch(err => { console.error('爬取失败:', err.message); process.exit(1); }); ``` ## Execution Run the script with: ```bash node scrape.js "https://example.com" ``` ## Output Format Return JSON with: - `title`: Page title - `text`: Visible text content (HTML stripped) - `html`: Full HTML source - `url`: Original URL ## Notes - Use `headless: true` for server environments - Use `waitUntil: 'networkidle'` to ensure full page load - Set timeout to 60 seconds for slow pages - Handle SPA (Single Page Applications) that load content dynamically - For pages requiring interaction, use `playwright-cli` skill instead


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: paudyyin/proactive-agent-lite-paudy (version 1.0.0)

--- name: proactive-agent-lite version: 1.0.0 description: 轻量级主动代理，支持自动任务执行、异常告警、周期性监控、智能提醒能力。无需人工触发，自动在后台完成预设任务。 metadata: author: openclaw-community category: productivity capabilities: - 自动周期性任务执行 - 系统状态监控 - 异常主动告警 - 智能提醒推送 - 重复任务自动化处理 - 后台无人值守运行 --- # Proactive Agent Lite 轻量级主动代理 ## 核心功能 ### 1. 自动周期性任务调度 支持配置定时/周期执行预设任务，无需人工触发： - 自动发送EvoMap心跳保持节点在线 - 定期检查邮件、日程、待办事项 - 定期同步数据、备份文件 - 定时执行自定义脚本/命令 ### 2. 异常主动告警 监控系统状态、服务可用性： - 服务/服务宕机自动告警 - 任务失败/超时主动通知 - 异常事件/阈值触发告警 - 支持多渠道推送（消息/邮件/短信） ### 3. 智能提醒能力 根据上下文主动推送提醒： - 待办事项到期提醒 - 会议/日程提醒 - 任务进度/完成提醒 - 积分/余额变动提醒 ### 4. 重复任务自动化 自动处理重复类任务： - 自动认领并完成简单赏金任务 - 自动回复常见问题 - 自动处理重复性操作 - 模板化任务自动执行 ## 配置方式 ### 基础配置（config.json） ```json { "heartbeat": { "enable": true, "interval_min": 5 }, "task_monitor": { "enable": true, "check_interval_min": 1 }, "mail_check": { "enable": true, "check_interval_min": 30 }, "alarm": { "channels": ["mx"] }, "auto_claim_tasks": { "enable": false, "min_bounty": 1.0, "max_difficulty": "easy" } } ``` ## 使用示例 ### 启动主动代理 ``` proactive-agent start --config config.json ``` ### 查看运行状态 ``` proactive-agent status ``` ### 新增自定义任务 ``` proactive-agent add-task --name "每日备份" --cron "0 0 * * *" --command "backup.cmd" ``` ### 查看任务列表 ``` proactive-agent list-tasks ``` ## 能力说明 - 资源占用极低，后台静默运行不影响正常使用 - 支持自定义扩展任务，灵活适配各种场景 - 所有操作可溯源，日志完整记录执行历史 - 安全可控，所有自动操作可配置开关和确认机制

path: last_heartbeat.txt
content: 2026/4/20 10:04:47


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: codeman840425-del/image-video-generation-workflow (version 2.0.0)

--- name: Image Video Generation Workflow slug: image-video-generation-workflow version: 2.0.0 description: 基于 ComfyUI / MCP image server / 浏览器审看回路的图片与视频生成工作流技能卡，纳入 YouTube、Bilibili、Flickr 与 GitHub 的 source pack homepage: https://github.com/jau123/MeiGen-AI-Design-MCP source: synthesized-from-knowledge-base capability: 浏览器与执行 --- ## When to Use 用户要快速搭一条本地可操作的图片/视频生成工作流，需要把生成引擎、浏览器审看、灵感素材收集和可复用提示词整理成一条稳定回路时使用。 ## What It Does 给出一条更接近当前 OpenClaw 采集现实的最小落地路径： 1. 用本地生成引擎产出第一轮图片或视频结果 2. 用浏览器统一审看生成结果 3. 用 YouTube / Bilibili 补工作流演示，用 Flickr 补视觉灵感，用 GitHub 补可执行入口 4. 只把稳定提示词、稳定工作流、稳定素材来源沉淀成可复用资产 ## How to Use 1. 先选主生成入口： - `ComfyUI / Stable Diffusion`：适合节点式图片和视频工作流 - `mcp-image`：适合把图片生成与编辑接进 MCP 工具链 - `MeiGen-AI-Design-MCP`：适合本地多方向并行生成与设计探索 2. 再建立浏览器审看回路： - 生成后统一在浏览器里看结果 - 标记保留、废弃、待重跑 - 把最稳定的一组提示词和参数回写到工作目录 3. 再按 source pack 补上下文，但不要混用角色： - `GitHub`：找真正可接入的仓库与工作流入口 - `YouTube / Bilibili`：看实际演示、参数思路、回路编排 - `Flickr`：补视觉灵感与素材方向，不把它当成可执行 workflow 文档 4. 只保留高价值沉淀： - 稳定提示词模板 - 稳定工作流 JSON - 稳定素材来源清单 - 明确的人工筛选规则 ## Source Pack Guidance 当前这张技能卡对应的已验证 source pack 是： - `youtube` - `bilibili` - `flickr` - `github-search` 使用顺序建议： 1. 先从 `GitHub` 选可执行入口 2. 再用 `YouTube / Bilibili` 补实操和审看回路 3. 最后用 `Flickr` 只补视觉参考，不让灵感源反客为主 ## Minimal Workflow 1. 选一个主生成入口并固定参数范围 2. 用同一主题跑 3 组图片或视频结果 3. 在浏览器统一审看并标记保留/废弃/待重跑 4. 查一个 GitHub 入口和一个视频演示，补最小执行路径 5. 只把保留下来的提示词、参数、审看结论沉淀成可重复工作流 ## Guardrails - 不把 `Flickr` 这类灵感源当成实施说明书 - 不把单条视频教程当成唯一事实来源 - 先跑最小闭环，再增加模型、风格或后处理复杂度 - 每次只调整一组提示词或参数，避免失去对比性 ## References - https://github.com/shinpr/mcp-image - https://github.com/iconben/z-image-studio - https://github.com/jau123/MeiGen-AI-Design-MCP - https://www.youtube.com/watch?v=7aEQnTsI6zs - https://www.bilibili.com/video/BV14mrfBSEdq/ - https://www.flickr.com/photos/dianeworland/55055024432/


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codenova58/recycle (version 0.1.0)

--- name: "Recycle" description: "提供旧衣、空瓶、废旧电子产品上门回收预约及绿色碳账户指引。 " --- # 环保回收 ## 筛选项 - 处理速度（秒出/审核制/异步等待） - 交互成本（扫码/搜索/语音/自动执行） - 官方权威度（政府/运营商/知名第三方） ## 返回字段 - 解析成功率/识别精准度/查询实时快照 - 工具使用记录/云备份空间/插件支持列表 - 关联协议/数据存储期/导出权限说明 ## 示例请求 - “如何快速使用 环保回收 处理 [具体场景任务] ？” - “环保回收 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 针对接口稳定性、政策变动与数据鲜度进行周期性纠偏 ## 注意事项 - 部分工具仅提供参考建议，复杂场景请以官方正式渠道为准。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jaxint/deep-loop-thinker (version 2.1.0)

--- name: deep-loop-thinker description: 多轮深度思考技能。借鉴OpenMythos循环推理架构，每次循环都注入新输入，逐轮深化理解。适用于重要决策、复杂问题、创意生成、问题发现。 --- # Deep Loop Thinker Skill v2.1 ## 核心原理 借鉴OpenMythos的Recurrent-Depth Transformer： - 同一层多次运行，每次有新输入注入 - 隐藏状态h_t更新：`h_{t+1} = A·h_t + B·e + Transformer(h_t, e)` - 每次循环不是重复，而是递进 ## 用户需求追踪 ### 谁会使用这个技能？ - 创业者做重大决策 - 分析师处理复杂问题 - 开发者解决技术难题 - 研究者探索未知领域 - AI Agent增强推理能力 ### 用户痛点 - 决策前思考不够全面 - 容易忽视风险 - 缺乏系统性反思 - 决策后不复盘 ## 循环架构 ``` 问题输入 ↓ [Prelude层] — 提取关键要素 ↓ [Recurrent Block] — 多轮递进思考 ↑____↓ ↓ (每轮注入新洞察) [Coda层] — 综合输出 ↓ 行动计划 + 自我反思 ``` ## 多轮思考模式 | 轮次 | 思考类型 | 核心问题 | |------|---------|---------| | 1 | 直觉捕捉 | 第一反应？情绪？ | | 2 | 利益分析 | 谁受益？谁受损？ | | 3 | 风险挖掘 | 最坏情况？3年后还重要吗？ | | 4 | 本质洞察 | 根本原因？规律？ | | 5 | 行动设计 | 第一步？Plan B？ | | 6 | 反思验证 | 假设可靠？盲点在哪？ | ## 用户反馈收集 每次使用后记录： ```markdown 【用户反馈】 - 用户是谁：{匿名/具体描述} - 帮助程度：{1-5星} - 改进建议：{用户的具体反馈} - 下次需要：{用户的实际问题} ``` ## 迭代记录 | 版本 | 日期 | 更新内容 | |------|------|---------| | 1.0 | 2026-04-21 | 初始版本 | | 2.0 | 2026-04-22 | 增加6轮思考 | | 2.1 | 2026-04-22 | 增加用户追踪机制 | ## 质量标准 好的思考报告： - ✅ 有具体数据/例子支撑 - ✅ 能回答"为什么" - ✅ 第一步可立即执行 - ✅ 包含风险预案 - ✅ 诚实承认盲点 ## 触发条件 - 问题影响超过3个月 - 涉及多方利益 - 情绪波动明显 - 反复纠结无法决定 - 问题反复出现 ## 约束 - 简单问题不要过度思考（杀鸡不用牛刀） - 不要超过6轮（防止无限循环） - 保持诚实，不要自欺欺人 - 行动比完美计划重要 - 记录用户反馈用于迭代


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: aaronnee520/edu-private-operations (version 1.0.0)

# 教培机构私域运营专家 Agent ## 角色定位 你是一位资深的教培行业私域运营专家，精通招生获客、家长沟通、社群运营和数据分析。帮助教培机构从公域获客转向私域精细化运营，提升转化率和续费率。 ## 核心能力 ### 1. 招生策略制定 分析目标客户画像，设计获客渠道和转化路径 - 输出：招生方案、转化漏斗、渠道优先级 ### 2. 课程产品包装 梳理课程体系，提炼核心卖点，设计价格梯度 - 输出：课程手册、价格表、卖点话术 ### 3. 朋友圈内容运营 制定月度内容日历，提供发圈模板和配图建议 - 输出：内容日历、发圈素材库 ### 4. 社群运营体系 设计社群分层、激活策略、转化路径 - 输出：社群 SOP、话术库、活动方案 ### 5. 家长沟通话术 处理咨询、续费、投诉等各类家长沟通场景 - 输出：话术模板、应对策略 ### 6. 数据分析诊断 分析获客成本、转化率、续费率等核心指标 - 输出：数据报告、优化建议 ### 7. 活动策划执行 设计体验课、公开课、节日活动等各类招生活动 - 输出：活动方案、执行清单 ## 支持的教育类型 - **K12学科培训** - 语数英物化等学科辅导 - **素质教育** - 美术、音乐、舞蹈、体育 - **职业教育** - 技能考证、学历提升 - **技能培训** - IT、外语、职场技能 - **少儿编程** - Scratch、Python、机器人 ## 输入格式 ```yaml 机构信息: 名称: "XX培训机构" 类型: "K12/素质教育/职业教育/..." 规模: "小班(<100人)/中型(100-500人)/大型(>500人)" 痛点: "招生难/续费难/转化低/..." 咨询类型: - "制定招生方案" - "设计社群SOP" - "写朋友圈文案" - "分析续费数据" - "策划体验课活动" - "处理家长投诉" - "其他" 具体需求: "详细描述你的具体需求..." ``` ## 输出规范 ### 招生方案输出 ```json { "目标画像": { "年龄段": "", "家长特征": "", "决策人": "", "核心需求": "" }, "获客渠道": [ {"渠道": "", "优先级": "高/中/低", "预估成本": "", "注意事项": ""} ], "转化路径": [ {"阶段": "", "动作": "", "话术要点": ""} ], "时间规划": { "第一周": "", "第一个月": "", "季度目标": "" } } ``` ### 社群SOP输出 ```json { "社群定位": "", "入群话术": "", "日常激活": [ {"时间": "", "内容类型": "", "示例": ""} ], "转化节点": [ {"触发条件": "", "动作": "", "话术": ""} ], "禁忌事项": [] } ``` ### 朋友圈内容日历 ```json { "月度主题": "", "周计划": [ { "日期": "周一", "内容类型": "产品/案例/互动/知识", "主题": "", "文案模板": "", "配图建议": "" } ], "互动策略": "" } ``` ## 工具能力 ### 数据分析能力 - 分析机构运营数据 - 计算获客成本(CAC)、转化率、续费率 - 对标行业标准值 - 生成优化建议 ### 文案生成能力 - 朋友圈文案(早安/产品/案例/互动) - 社群话术(入群/日常/转化/群发) - 家长沟通话术(咨询/续费/投诉) - 活动文案(邀请函/海报文案) ### 方案设计能力 - 招生方案设计 - 社群搭建方案 - 活动策划方案 - 续费激励方案 ## 行业洞察 ### 教培私域关键指标 | 指标 | 优秀 | 良好 | 需改进 | |------|------|------|--------| | 获客成本(CAC) | <200元 | 200-400元 | >400元 | | 体验课转化率 | >40% | 25-40% | <25% | | 社群活跃度 | >15% | 8-15% | <8% | | 续费率 | >85% | 70-85% | <70% | | 家长转介绍率 | >30% | 15-30% | <15% | ### 私域运营最佳时段 - 朋友圈最佳发布时间：7:30-8:30, 12:00-13:00, 21:00-22:00 - 社群活跃时段：8:00-9:00, 12:00-13:00, 20:00-21:00 - 私信回复时效：<2小时 ## 注意事项 1. **合规性**：不提供虚假宣传、夸大效果的内容 2. **隐私保护**：不收集/存储家长敏感信息 3. **转化节奏**：避免过度营销，注重价值输出 4. **本地化**：考虑地域差异，一二线城市与三四线策略不同


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/xueqiu (version 0.1.0)

--- name: xueqiu-hot-trend description: 注册“雪球”热门技能；当需要访问或自动化雪球相关内容时调用。 homepage: `https://xueqiu.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 雪球 用途与边界 - 面向公开帖子与行情页的检索与互动/数据摘要 - 不提供接口逆向、批量抓取或交易能力 - 仅用于公开页面的轻量信息整理与提醒 关键入口 - 主页：https://xueqiu.com/ - 社区帖子/话题：站点入口 - 行情页：公开股票页面 常见任务 - 指定话题/股票的帖子摘要（标题、作者、发布时间、互动） - 行情页的基本数据提取（价格、涨跌幅、成交量） - 话题与板块分布统计 数据字段 - 帖子标题、作者昵称、发布时间、点赞/评论数、链接 - 股票名称、代码、价格、涨跌幅、成交量、链接 - 采集时间、来源链接 自动化要点 - 动态渲染与人机校验，建议人工打开后触发解析 - 请求频率需控制，不进行批量抓取 - 不进行交易或账户相关操作 示例流程 - 帖子摘要：访问话题页 → 抽取条目 → 输出互动指标 - 行情摘要：访问股票页 → 提取价格/涨跌幅/成交量 → 输出摘要 - 趋势统计：收集条目 → 基于标签/板块分类 → 生成分布 合规提示 - 遵守平台与证券合规要求，不进行交易或接口调用 - 结果仅用于内部分析与提醒


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: olina1ye/meeting-minutes-zh (version 1.0.0)

--- name: meeting-minutes-zh description: > 将会议录音转写文字、零散手写笔记或口头描述整理为规范、结构清晰的会议纪要， 适用于周例会、项目评审、客户沟通、董事会等各类会议场景。自动提取会议主题、 参会人员、讨论要点、决议事项与行动计划（含负责人和截止日期），输出符合企业 存档标准的正式文档。同义词覆盖：会议记录 / 会议总结 / 会议备忘录 / meeting minutes / 会议报告 / 会后纪要。 tags: [会议纪要, meeting-minutes, 会议记录, 行动计划, 职场效率, 文档整理, 项目管理, 助理工具] --- # 会议纪要生成助手 将零散的会议记录或录音文字一键整理为包含决议事项与行动计划的规范会议纪要。 ## Tools Required - read - write ## Usage - "帮我把这段会议录音文字整理成正式的会议纪要，需要包含行动项和负责人" - "我有一份很乱的会议笔记，帮我整理成标准格式的会议记录，并列出所有待办事项" - "根据以下内容生成一份项目评审会的会议纪要，要标清楚每个决议的截止日期和负责人" - "把今天下午客户沟通会的要点整理成会议备忘录，发给所有参会人员用" ## Examples 输入：今天开了个需求评审，参加的有产品张三、技术李四、测试王五。讨论了登录模块改版，李四说两周能做完，王五说测试要三天。还说下个版本要加SSO功能，还没定排期。张三说下周一再开一次对齐。 输出： **会议纪要** - **会议主题**：登录模块需求评审 - **会议时间**：[日期待补充] - **参会人员**：张三（产品）、李四（技术）、王五（测试） **讨论要点** 1. 登录模块改版方案已评审通过，技术实现周期约两周，测试阶段预计三天。 2. 下一版本规划新增 SSO 单点登录功能，排期待定。 **决议事项** 1. 登录模块改版按既定方案推进，技术开发由李四负责，测试由王五负责。 2. SSO 功能列入待排期需求，下次会议明确时间节点。 **行动计划** | 行动项 | 负责人 | 截止日期 | |--------|--------|----------| | 完成登录模块技术开发 | 李四 | [当前日期+14天] | | 完成登录模块测试 | 王五 | [开发完成后+3天] | | 确认 SSO 功能排期 | 张三 | 下周一会议前 | **下次会议**：下周一，议题：需求排期对齐


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ningjingzhiyuande/cls-news-scraper (version 1.0.0)

# cls-news-scraper Use this skill to pull real-time market news from Cailian Press (CLS) and extract stock-positive catalysts. ## Inputs - Time window (default: last 1 hour) - Sector filter (default: 新能源, 消费) - Event filter (default: 业绩预增, 重大合同, 政策扶持) ## Procedure 1. Collect latest CLS items from configured endpoint/source. 2. Normalize fields: title, summary, ticker, company, published_at, source_url. 3. Classify each item into event types. 4. Keep only matched industries and event types. 5. Output table rows for downstream scoring. ## Output Schema - ticker - company - catalyst - source_url - timestamp - confidence


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: autogame-17/feishu-chat-forwarder (version 1.0.3)

# Chat Forwarder (chat-forwarder) A skill to fetch recent chat history from a group and send it as a "Merge Forward" (合并转发) message to a target user. ## Tools ### `node skills/chat-forwarder/index.js` Fetches and forwards messages. **Options:** - `--source <chat_id>`: Source Chat ID (e.g., `oc_xxx`). - `--target <open_id>`: Target User/Chat ID to receive the forward. - `--limit <number>`: Number of recent messages to forward (default: 20, max 100). ## Usage ```bash node skills/chat-forwarder/index.js --source "oc_123..." --target "ou_456..." --limit 50 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jancong/local-vector-memory (version 1.0.0)

--- name: local-vector-memory description: Local vector memory with Ollama embeddings + Qdrant. Use when storing, searching, or managing local vector-based memories without cloud APIs. Supports Chinese and English text. Zero cloud dependency. Triggers: vector memory, local embedding, semantic search, memory storage, qdrant, ollama embedding, local RAG. --- # Local Vector Memory Skill Zero-cloud vector memory using Ollama embeddings + Qdrant local storage. ## Prerequisites ```bash # Ollama with embedding model ollama pull qwen3-embedding:4b # Install the package pip install local-vector-memory ``` ## Quick Reference ```bash lvm init # Initialize database lvm add "text to remember" # Store a memory lvm search "query" # Semantic search lvm search "query" --limit 3 --json # Structured output lvm stats # Show stats lvm reindex --dir ~/notes # Reindex markdown files lvm delete "source_name" # Delete by source ``` ## Python Library Usage ```python from local_vector_memory.core import LocalVectorMemory lvm = LocalVectorMemory() # uses env defaults lvm.add("OpenClaw baseUrl must not end with /v1") results = lvm.search("how to configure ollama") for r in results: print(f"[{r['score']}] {r['source']}: {r['text'][:100]}") ``` ## Configuration | Env Var | Default | Description | |---------|---------|-------------| | `LVM_OLLAMA_URL` | `http://localhost:11434` | Must be localhost (SSRF protected) | | `LVM_MODEL` | `qwen3-embedding:4b` | Embedding model | | `LVM_DIMS` | `2560` | Vector dimensions | | `LVM_DB_PATH` | `~/.local-vector-memory/qdrant` | Storage path | | `LVM_CHUNK_SIZE` | `400` | Chunk size in chars | | `LVM_CHUNK_OVERLAP` | `50` | Overlap between chunks | ## Embedding Model Selection | Model | Dims | Size | Chinese Hit Rate | Best For | |-------|------|------|-----------------|----------| | `qwen3-embedding:4b` | 2560 | ~2.5GB | **100%** | Chinese/English mixed | | `bge-m3` | 1024 | ~570MB | 40% | Multilingual, low RAM | | `nomic-embed-text` | 768 | 274MB | 30% | English-only, minimal RAM | ## Integration Patterns ### With OpenClaw Add to HEARTBEAT.md or cron for periodic reindexing: ```bash lvm reindex --dir ~/.openclaw/workspace/memory ``` ### As a backup search layer When `memory_search` doesn't find what you need: ```bash lvm search "query" --json ``` ## Security - Ollama URL restricted to localhost only (SSRF protection) - Path traversal blocked in reindex glob patterns - Input length limits enforced (100K text, 10K query) - All data stored locally, no network calls except to local Ollama ## Links - PyPI: https://pypi.org/project/local-vector-memory/ - GitHub: https://github.com/JanCong/local-vector-memory


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: drgeld/flashcards-podcasts-master (version 1.0.0)

# EchoDecks Skill Integrates with the EchoDecks External API for flashcard management, AI generation, and audio study sessions. ## Configuration Requires `ECHODECKS_API_KEY` environment variable. ## Tools ### `echodecks_get_user` Get user profile, credits, and global study statistics. ### `echodecks_list_decks` List all decks in your account. - `id` (optional): Retrieve a specific deck by ID. ### `echodecks_create_deck` Create a new flashcard deck. - `title` (required): Name of the deck. - `description` (optional): Brief description. ### `echodecks_list_cards` List cards in a specific deck. - `deck_id` (required): The ID of the target deck. ### `echodecks_generate_cards` Generate new flashcards using AI. - `deck_id` (required): The target deck ID. - `topic` (optional): Topic string. - `text` (optional): Detailed source text. *Cost: 10 credits.* ### `echodecks_generate_podcast` Synthesize an audio podcast from a deck. - `deck_id` (required): The source deck ID. - `style` (optional): "summary" or "conversation" (default: "summary"). *Cost: 50 credits.* ### `echodecks_podcast_status` Check the progress of a generated podcast. - `id` (required): The podcast ID. ### `echodecks_get_study_link` Get a direct link to a web-based study session. - `deck_id` (required): The deck to study. ### `echodecks_submit_review` Submit a spaced-repetition review for a card. - `card_id` (required): The ID of the card. - `quality` (required): 0 (Again), 1 (Hard), 2 (Good), 3 (Easy). ## Implementation All tools wrap the `scripts/echodecks_client.py` CLI.


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