OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zhaobod1/huo15-searxng (version 1.2.2)

--- name: huo15-searxng version: 1.2.1 description: SearXNG 自托管搜索引擎一键部署 - Docker Compose + OpenClaw 配置自动化 (v1.2.1) homepage: https://github.com/zhaobod1/huo15-skills metadata: openclaw: emoji: "🔍" requires: bins: ["docker", "nc"] --- # huo15-searxng SearXNG 自托管搜索引擎一键部署技能。 ## 触发词 - "安装 SearXNG"、"部署 SearXNG" - "searxng"、"SearXNG" - "自托管搜索"、"私有搜索" - "搭建搜索" ## 功能 当用户请求安装或部署 SearXNG 时，执行 `scripts/install.sh` 进行自动化部署： 1. 检查 Docker 和 docker compose 环境 2. 检测可用端口（8888 → 8910 自动检测冲突） 3. 一键部署 SearXNG 容器（含 limiter.toml 修复 403 问题） 4. 等待服务就绪并验证 5. 自动配置 OpenClaw 环境变量 ## 使用方式 ``` @贾维斯 安装 SearXNG ``` ## 常用命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `bash .../install.sh` | 安装/升级 SearXNG | | `bash .../status.sh` | 查看运行状态 | | `bash .../uninstall.sh` | 卸载 SearXNG | ## 技术细节 - SearXNG 镜像：`searxng/searxng:latest` - 数据目录：`~/docker/searxng/` - 默认端口：8888（自动检测冲突） - OpenClaw 配置：`SEARXNG_BASE_URL` 环境变量 ## 前提条件 - Docker Desktop (macOS) / Docker Engine (Linux) - docker compose v2 - `nc` 命令（macOS/Linux 内置）


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Skill: b-gutman/pipeworx-github (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-github description: Search GitHub repos, view issues, and look up user profiles via the public REST API — no token required version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "🐙" homepage: https://pipeworx.io/packs/github --- # GitHub Search repositories by keyword, get detailed repo metadata (stars, forks, language, license), browse open issues, and look up user profiles. Uses the public GitHub REST API — no authentication token needed for public data. ## Tools - **`search_repos`** — Search repositories by keyword, optionally sorted by stars, forks, or updated date - **`get_repo`** — Full details for a specific repo by owner/name (e.g., "facebook/react") - **`list_repo_issues`** — Open, closed, or all issues for a repository - **`get_user`** — Public profile for a GitHub username (e.g., "torvalds") ## Scenarios - "Find the most starred Go CLI tools on GitHub" — search with `"cli tool language:go"`, sort by stars - Checking a project's issue count and latest activity - Looking up a contributor's profile and public repos - Building a project discovery feature based on topic or language ## Example: search for React-related repos ```bash curl -s -X POST https://gateway.pipeworx.io/github/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search_repos","arguments":{"query":"react hooks","sort":"stars","limit":5}}}' ``` Each result includes: name, full_name, description, stars, forks, language, license, and URL. ## MCP config ```json { "mcpServers": { "pipeworx-github": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/github/mcp"] } } } ``` ## Rate limits Unauthenticated GitHub API requests are limited to 60/hour per IP. For heavier use, consider authenticated access through GitHub's own MCP server.


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Skill: nexscope/online-reputation-management (version 1.0.0)

--- nexscope: name: "Online Reputation Management" category: "Monitoring & Alerts" version: "1.0.0" author: "Nexscope AI" tags: - "reputation" - "brand-monitoring" - "crisis-management" - "review-management" model: "any" tokens: "~2000" keywords: - "online reputation management" --- # Online Reputation Management AI-powered online reputation management skill for e-commerce brands. Builds reputation monitoring frameworks, negative review response strategies, rating recovery plans, and crisis communication templates. ## Capabilities - Generates actionable monitoring & alerts frameworks based on your specific business context - Works across major e-commerce platforms (Amazon, Shopify, Walmart, WooCommerce, Etsy, TikTok Shop) - Provides data-driven recommendations with industry benchmarks - Outputs ready-to-implement plans, not just generic advice ## Install ``` clawhub install online-reputation-management ``` ## Usage **Input:** Brand name, product name, or store URL **Output:** Reputation monitoring plan, negative review response templates, rating recovery roadmap, crisis response playbook ### Example Prompt > "I run a [your business type] on [platform]. Help me set up online reputation management for my business. Here's my current situation: [describe context]." ## Limitations - Requires your specific business data for accurate recommendations - Market benchmarks are based on US/EU data — adjust for other regions - Recommendations should be validated against your platform's current policies - Does not replace dedicated monitoring SaaS tools — designs the strategy and framework --- *Built by [Nexscope AI](https://www.nexscope.ai/) — AI-powered e-commerce intelligence.*


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Skill: michaelandsol/solcore-memory (version 1.0.0)

# SolCore Memory System Persistent, reflective memory for OpenClaw that transforms reactive AI into stateful, learning AI. ## What It Does - **Stores interactions** with evaluation scoring (5 dimensions) - **Detects patterns** in behavior (hesitation, chasing, discipline) - **Retrieves context** relevant to current queries - **Runs reflection** analysis on memory timelines - **Links memories** across domains via edges ## Installation ```bash # Install from ClawHub openclaw skill install solcore-memory # Or clone manually git clone https://github.com/MichaelandSol/Solcore-persistent-memory-for-AI.git openclaw skill link ./Solcore-persistent-memory-for-AI ``` ## Configuration Requires PostgreSQL database: ```yaml # ~/.openclaw/config/openclaw.yaml plugins: solcore-memory: database: host: localhost port: 5432 name: solcore user: solcore [REDACTED_SECRET] webhook: port: 5003 ``` ## Usage The plugin automatically: 1. Stores every interaction with metadata 2. Evaluates on 5 dimensions (result, structure, timing, strength, alignment) 3. Extracts entities (stocks, people, concepts) 4. Retrieves relevant context for queries 5. Detects behavioral patterns over time ## Tools Provided - `solcore_store_memory` - Store interaction with scoring - `solcore_get_context` - Retrieve relevant memories - `solcore_reflect` - Run reflection analysis ## GitHub https://github.com/MichaelandSol/Solcore-persistent-memory-for-AI


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Skill: skyhahalife-11/123 (version 1.0.0)

# Minecraft 游戏助手 ## 角色定位 你是 Minecraft Java Edition 的自动化助手，通过截图观察游戏画面，用键盘鼠标指令控制角色行动。 ## 可用指令 - `mc_screenshot()`：截取当前游戏画面（每次行动前必须先截图观察） - `mc_key(key)`：按一个键，如 `mc_key('w')` `mc_key('e')` `mc_key('Escape')` - `mc_key_hold(key, seconds)`：长按某键，如 `mc_key_hold('w', 2.0)` 向前走2秒 - `mc_mouse_move(x, y)`：移动鼠标 - `mc_mouse_click(x, y)`：点击屏幕坐标 - `mc_type(text)`：输入文字 - `mc_chat(message)`：发送聊天消息 ## 常用按键 - 移动：W/A/S/D - 跳跃：space - 疾跑：按两下 W 或 Ctrl+W - 背包：e - 挖掘/攻击：鼠标左键（button 1） - 放置方块：鼠标右键（button 3） - 暂停菜单：Escape ## 行动原则 - 每次行动前先调用 `mc_screenshot()` 观察当前状态 - 行动后再截图确认结果 - 截图是 base64 图片，直接用 imageModel 分析内容 - 告知用户当前观察到的场景和接下来的计划 ## 必须暂停通知用户的情况 - 角色死亡（出现死亡界面） - 遇到未知状况无法判断下一步 - 连续3次操作没有产生预期效果


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Skill: erick0309/feishu-perm-cn (version 1.0.0)

# Feishu Perm Skill Use this skill when user wants to manage Feishu (飞书) document/file/workspace permissions. ## Tools Available - `feishu_doc`: Update permissions when creating/updating documents - `feishu_drive`: Manage file/folder permissions via `feishu_drive` actions - `feishu_wiki`: Manage wiki page permissions ## Use Cases - Set document access permissions (read-only, edit, owner) - Share files/folders with specific users or groups - Change permission levels - Revoke access ## Auth User must have Feishu account with appropriate permissions (owner/editor) to manage permissions. ## Examples - "把这个文档权限改为只读" - "分享这个文件给张三" - "把这个知识库页面权限设为仅团队可见" - "收回李四的访问权限"


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Skill: maschera96/geo-optimize (version 1.0.0)

--- name: geo-optimize description: GEO优化工具——语义训练+内容创作。适用于执行GEO概念相关工作，以及创建高质量文章的场景。 --- # GEO优化 Skill GEO（Generative Engine Optimization）优化工具，帮助用户完成从语义训练、内容创作等工作。 ## 什么时候使用这个 skill 当用户提到以下内容时，使用此 skill： - "GEO"、"GEO工作流" - "文章生成"、"内容创作"、"写文章" - "种草文"、"干货文"、"品牌故事"、"行业分析" --- ## 快速查阅 | 主题 | 文件 | | ---------------------- | --------------------- | | GEO 优化及内容创作指南 | `geo-optimization.md` | --- ## 什么是GEO？ GEO通过优化内容结构和表达方式，让AI搜索引擎更容易理解、检索和推荐你的内容。 --- ## 核心原则 ### 1. GEO创作前需要关键词 - 进行GEO优化内容前必须确认用户已提供关键词 - 关键词数量1-3个，1个主关键词+2个长尾词 - **重要：** 如果用户没有提供，必须先询问关键词，不能直接开始生成文章 ### 2. GEO生成内容需要参考指南 - GEO 优化及内容创作指南：`geo-optimization.md` - **重要：** 生成文章时，请直接使用你的能力生成完整内容，而不是只生成提示词。 ### 3. 内容输出 - 优先使用 markdown 格式输出内容 - 输出位置优先使用当前 agent 工作空间下的 `geo-output/articles/` 目录，没有的话需要新建 - 上述预设如果与用户指定冲突，优先采用用户指定的方式 ### 4. 给用户审阅 - 完成内容创作后把内容发给用户审阅 - 发送内容不能直接发送 markdown 文件，应该发送符合 markdown 格式的内容 ### 5. 平台规范 - 如果用户提到了平台，应该按照各平台发布规范创作内容 --- ## 各平台发布规范 ### 小红书 - 标题：20字以内，emoji前置 - 正文：每段不超过3行，多用表情 - 标签：10-15个，包含核心关键词 - 图片：9图最佳，首图吸引眼球 ### 微信公众号 - 标题：26字以内，制造悬念或价值 - 正文：段落清晰，图文并茂 - 封面：2.35:1，视觉冲击力强 - 摘要：概括全文，吸引点击 ### 知乎 - 标题：以问题形式或价值陈述 - 正文：结构严谨，有理有据 - 开头：直击痛点，引发共鸣 - 结尾：总结全文，引导互动 ### 今日头条 - 标题：20-30字，包含关键词 - 正文：每500字配一张图 - 封面：1280x720，高清无水印 - 标签：3-5个，热门标签


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Skill: 7679457979/finance-interview-generator (version 1.0.0)

# Skill: 财务面试问题生成器 ## 基础信息 - **Slug**: finance-interview-generator - **Version**: 1.0.0 - **名称**: 财务岗位模拟面试问题生成 - **描述**: 基于能力维度生成结构化面试问题，用于面试官培训或候选人评估 - **作者**: 户部 (hubu) - **标签**: 财务, 面试, 招聘, HR ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | position | string | 是 | 目标职位 | | capabilities | array | 是 | 核心考察能力，选择2-3项 | | level | string | 是 | 面试层级：高级管理层/中层管理者/骨干员工 | | industry | string | 否 | 集团行业：制造业/房地产/科技/消费品 | ## 输出格式 ### 表格格式 | 考察能力 | 问题类型 | 面试问题 | 预期回答要点 | 追问建议 | |----------|----------|----------|--------------|----------| | ... | ... | ... | ... | ... | ### 问题类型 - 行为事件法(BEI) - 情景模拟 - 专业技能 - 压力测试 ## 能力与问题示例 ### 资金管理能力 - "请描述一次你负责的资金集中管理项目，你在其中扮演什么角色？最终效果如何？" - "如果集团某子公司突发流动性风险，你会如何处理？" ### 融资筹划能力 - "请描述一次成功的债券发行经历，你是如何与承销商协调的？" - "在当前市场环境下，你会建议公司采取何种融资策略？" ### 预算管理能力 - "请描述一次预算编制过程中遇到的最大挑战，你是如何解决的？" - "当业务部门的需求超过预算时，你如何平衡各方诉求？" ## 使用示例 ``` 生成资金总监的面试问题 核心能力：资金管理、融资筹划 面试层级：高级管理层 行业：制造业 ``` ## 触发关键词 - 面试问题 - 财务面试 - 面试官培训 - BEI访谈 - 行为面试 - 压力测试


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Skill: mikewei/guandan (version 0.1.1)

--- name: guandan slug: guandan description: >- Play GuanDan(掼蛋) card game via `clawguandan CLI`. Use when users ask to play GuanDan or create/list/join tables in game. metadata: openclaw: emoji: "🃏" os: - linux - darwin requires: bins: ["npm"] --- # Guandan You can play **GuanDan** (掼蛋) card game through the `clawguandan CLI` as one or more AI players. ## Prerequisites 1) Check CLI available Run the CLI wrapper: ``` ./scripts/run.sh show version ``` When not found, install it first if the user trust it. 2) Check server ready Run: ``` ./scripts/run.sh server status ``` If the `status` is unreachable, you can restart the local server: ``` ./scripts/run.sh server restart ``` You can see the Web UI URLs for human users once everything is ready. ## Quick start (Bot Mode, default) 1) Read the current table list: ``` ./scripts/run.sh table list ``` 2) Confirm whether **you** should create the table or the user already specified a table. - If you create the table, run `./scripts/run.sh table create "<a_cool_table_name>"` and obtain `tableId`. 3) Confirm with the user how many **Bot players** should join, then run the command in background: ``` ./scripts/run.sh bot llm-bot --default-script openclaw --players <number_of_bot_players> -t <tableId> -v ``` If some error occurs, try to fix it and retry. 4) If it still does not work, confirm with user to degrade to rule-based bot player. ``` ./scripts/run.sh bot rule-bot --players <number_of_bot_players> -t <tableId> -v ``` 5) Game started. Report game status when needed. ## Security notes This skill wraps the clawguandan CLI. * The CLI communicates only with a local server process and local agent. * It does not require API keys, tokens, or external credentials by default. * It does not send data to external services unless the user explicitly configures it to do so.

path: scripts/run.sh
content: #!/usr/bin/env bash

set -euo pipefail

if command -v clawguandan >/dev/null 2>&1; then
  cmd="clawguandan"
elif [ -x "./node_modules/.bin/clawguandan" ]; then
  cmd="./node_modules/.bin/clawguandan"
else
  echo "ERROR: Unable to locate the 'clawguandan' executable." >&2
  echo "Searched locations:" >&2
  echo "  1) PATH (via command -v clawguandan)" >&2
  echo "  2) ./node_modules/.bin/clawguandan" >&2
  echo "Install with:" >&2
  echo "  npm install @mikewei-labs/clawguandan@latest" >&2
  exit 1
fi

exec "$cmd" "$@"

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Skill: deusyu/viral-article-deconstructor (version 1.0.0)

--- name: viral-article-deconstructor version: 1.0.0 description: 深度拆解爆款文章，分析其核心观点、说服策略、情绪触发点、金句及语言风格。适用于分析高流量内容、学习爆款写作技巧以及内容营销研究。 --- # 爆款文章拆解指南 (Viral Article Deconstructor) 本 Skill 用于深度拆解和分析爆款文章，通过多维度的解构，揭示文章如何吸引读者、触发情绪并实现广泛传播。 ## 拆解流程 1. **阅读与感知**：通读全文，记录初次阅读时的情绪波动点。 2. **结构化拆解**：按照指定的 10 个维度进行系统分析。 3. **句式提炼**：专项提取“情绪价值”和“刺痛感”句式。 4. **总结建议**：基于拆解结果，总结该文章可复用的爆款逻辑。 ## 拆解格式规范 在执行拆解任务时，必须严格遵守以下输出格式： ### 1. 核心观点 (Core Viewpoint) 提炼文章最根本的立意或主张（一句话总结）。 ### 2. 副观点 (Sub-viewpoints) 列出支撑核心观点的 2-3 个关键分论点。 ### 3. 说服策略 (Persuasion Strategies) 分析作者如何说服读者（如：权威背书、数据支撑、对比法、归谬法、故事驱动等）。 ### 4. 情绪触发点 (Emotional Triggers) 识别文章中引发读者共鸣、愤怒、焦虑、优越感或感动的具体段落或主题。 ### 5. 金句 (Golden Quotes) 摘录文章中最具传播力、最发人深省的原创语句。 ### 6. 情感曲线分析 (Emotional Curve Analysis) 描述读者在阅读过程中的情绪变化轨迹（如：好奇 -> 压抑 -> 爆发 -> 释怀）。 ### 7. 情感层次 (Emotional Layers) 分析文章触及的情绪深度（从表层的感官刺激到深层的价值观认同）。 ### 8. 论证方式多样性 (Diversity of Argumentation) 分析文章使用了哪些论证手段（事实、逻辑、情感、寓言等）及其分布。 ### 9. 视角转化分析 (Perspective Shift Analysis) 分析作者如何在“我”、“你”、“他”或“上帝视角”之间切换，以增强代入感。 ### 10. 语言风格特征 (Language Style Characteristics) 总结文章的用词偏好、句式长短、语气基调（如：犀利、温情、专业、幽默等）。 --- ## 专项句式提炼 除了上述结构化分析外，还需完成以下两类句式的专项提炼： ### 提炼所有给观众制造情绪价值的句式 * **定义**：让读者感到被理解、被治愈、获得力量、产生优越感或愉悦感的句子。 * **示例**：“你不是在虚度光阴，你是在向下扎根。” ### 提炼所有刺痛观众的句式 * **定义**：戳中读者痛点、揭露残酷真相、制造焦虑或引起强烈反思的句子。 * **示例**：“你以为你在努力，其实你只是在用勤奋掩盖思维的懒惰。” ## 使用建议 - 在分析时，不仅要列出内容，还要简要说明“为什么”有效。 - 情感曲线可以用简单的文字图示表示，例如：`[平稳] --- [拉升] --- [最高点] --- [回落/沉思]`。 - 对于长文章，可以先进行段落归类再进行整体拆解。


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Skill: wangminrui2022/purevocals-uvr-automator (version 1.0.5)

--- name: PureVocals-UVR-Automator description: |- 当用户想要**一键批量从音频文件中提取超干净纯人声（干声 / Vocals Only）**、去除伴奏/背景音乐时，自动调用此技能。 一键音频人声分离工具。专门从音频文件（.mp3/.wav/.flac等）中提取超干净干声（Acapella）或去除背景音制作伴奏。 核心用途：支持单个音频文件或整个文件夹批量处理（.mp3/.wav/.flac 等格式），输出高质量无杂音干声，自动在输入同级创建 [输入文件夹]_vocals 文件夹，完美保留原目录结构。 高频触发场景包括： - 翻唱练习、翻唱视频制作、B站/抖音/小红书演唱素材清洗 - 卡拉OK 伴奏制作（只保留人声） - 音乐制作中的人声分离（vocal isolation / stem separation） - 音频素材清洗、原音轨提取、去背景音处理 - 翻唱素材制作、卡拉OK伴奏生成、音频后期清洗。 用户常用自然语言表述： “帮我提取干声”“把这首歌的伴奏去掉，只留清唱”“批量分离文件夹里的所有人声”“做翻唱要纯人声”“卡拉OK 干声提取”“vocal remover”“UVR 人声分离”“去除伴奏”“音频人声隔离”“stem 分离 vocals”等。 支持顶级 UVR 模型，默认推荐速度最快且干净度最高的 shibing624-chinese-kenlm-klm，也支持卡拉OK 专用模型。自动检测 GPU（CUDA 加速）或 CPU，自动创建并管理虚拟环境，无需用户手动配置。 metadata: openclaw: requires: bins: - python user-invocable: true --- # PureVocals-UVR-Automator **功能概述**：一键将带伴奏的音频文件批量转换为超干净的纯人声（Vocals Only）。专为翻唱、卡拉OK、音乐素材清洗等场景设计，输出质量高、速度快、操作零门槛。 ## 支持的模型（推荐顺序） 1. **shibing624-chinese-kenlm-klm** —— 默认推荐（速度最快 + 干净度最高，适合中文歌曲） 2. **6_HP_Karaoke-UVR.pth** —— 高质量卡拉OK 模式（你原来的常用设置） 3. **UVR-MDX-NET-Karaoke_2.onnx** —— 极致速度，适合超大批量处理 ## 执行步骤 1. **输入解析**：支持单个音频文件路径，或整个文件夹路径（会递归处理所有支持格式）。 2. **输出位置**：若未指定输出目录，默认在输入路径同级自动创建 `[输入文件夹名]_vocals` 文件夹，保持原文件夹结构不变。 3. **启动命令**（Agent 会自动选择优先级）： ```bash (python3 scripts/purevocals.py "<输入路径>" ["<输出目录>"] [--model <模型名>] [--window_size <数值>] [--aggression <数值>] [--chunk_duration <秒数>] [--sample_mode]) || (python scripts/purevocals.py "<输入路径>" ["<输出目录>"] [--model <模型名>] [--window_size <数值>] [--aggression <数值>] [--chunk_duration <秒数>] [--sample_mode])


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Skill: 1kalin/lead-scorer (version 1.0.0)

--- name: Lead Scorer description: Score and qualify leads using customizable criteria. Prioritize your pipeline by fit, intent, and engagement to focus on deals most likely to close. --- # Lead Scorer You are a lead scoring and qualification specialist. Help users evaluate and prioritize their leads. ## Scoring Framework ### 1. Lead Scoring Model Setup Help users define scoring criteria across three dimensions: **Fit Score (0-40 points)** — How well do they match your ICP? - Company size (0-10) - Industry match (0-10) - Budget range (0-10) - Geography (0-5) - Tech stack compatibility (0-5) **Intent Score (0-35 points)** — How ready are they to buy? - Visited pricing page (10) - Requested demo (10) - Downloaded content (5) - Attended webinar (5) - Asked about timeline (5) **Engagement Score (0-25 points)** — How active are they? - Email open rate (0-10) - Response speed (0-5) - Multiple stakeholders involved (0-5) - Social engagement (0-5) ### 2. Lead Qualification (BANT + MEDDIC) Run leads through: - **Budget**: Can they afford it? - **Authority**: Are you talking to the decision maker? - **Need**: Is the pain real and urgent? - **Timeline**: When do they need a solution? Advanced (MEDDIC): Metrics, Economic buyer, Decision criteria, Decision process, Identify pain, Champion. ### 3. Lead Grading - **A (80-100)**: Hot — contact within 24 hours - **B (60-79)**: Warm — nurture actively, book a call - **C (40-59)**: Developing — add to email sequence - **D (20-39)**: Cold — long-term nurture - **F (0-19)**: Disqualify — don't waste time ### 4. Batch Scoring Accept lists of leads and score them all, outputting a ranked table with scores, grades, and recommended next actions. ## Output Always provide: total score, grade, breakdown by dimension, and specific next action for each lead.


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Skill: unisound-llm/unisound-chronic-injury (version 1.0.0)

--- name: med-chronic-injury-review description: 理赔陈旧伤审核。由调用方传入完整题干（常见为影像报告 + 指定部位 + 输出格式），经内部医疗大模型判断伤情类别；仅含 scripts/run.py，无 _shared 依赖。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🦴" } } --- # 陈旧伤审核 ## 概述 面向**理赔材料中的影像/检查报告文字**（可由 OCR 或人工整理），在调用方给定的分类体系下（常见为 **陈旧伤 / 新伤 / 无伤 / 未提及**），对**指定解剖部位**做出伤情类别判断，并按题干要求的**固定行格式**输出。 本 skill **不接院内 PACS**，题干由上游拼装；与慢病/大病审核（走后端业务接口）不同，本包**直连公司内部医疗大模型**，接口与参数约定同 `medbench` 类评测脚本。 ## 数据与合规 - 送入模型前应对姓名、证件号、影像号等做**脱敏**（由调用方完成）；本脚本不落盘用户内容（除非使用 `--output` 显式保存结果）。 - 输出为辅助审核意见，**不构成**法医鉴定或最终理赔决定。 ## 题目输入（三选一） 1. **`--question`**：完整题干字符串。 2. **`--input PATH`**： - `.json` / `.jsonl`：根为**对象**，或**仅含 1 个对象的 JSON 数组**；对象须含非空 **`input`** 或 **`question`**。 - 其他扩展名：整文件 UTF-8 纯文本作为题干。 - 传 `-` 时从 stdin 读。 3. **stdin**（未传 `--question` / `--input`、且非 TTY）：规则同 `-`。 可选字段 **`meta`** / **`other`**：任意 JSON 对象，原样进入运行结果中的 `meta`。 ## 题干与输出格式（由调用方约定） 典型题干中会包含： - 影像检查报告摘录（影像描述 / 影像诊断等） - 指定检查部位与所见依据 - 待选类别列表 - 严格输出模板（例如两行：`伤情类别：…` / `判断依据：…`） 模型须**完全遵守**题干中的格式与类别用词；默认系统提示词与上述约束对齐。 ## 运行结果（stdout） 默认可解析 JSON：`skill` 为 `陈旧伤审核`，`status` 为 `ok`，`answer` 为模型文本，`question` 为本次用户消息全文，`meta` 等为透传/溯源字段（含义同 `doctor/icd-drg/drg-grouping` 等脚本）。 ## 用法示例 ```bash python3 scripts/run.py --input case.json --appkey YOUR_KEY python3 scripts/run.py --input case.json --text-only --appkey YOUR_KEY ``` ## 参数 - `--question` / `--input`：与 stdin 三选一（二者不可同时）。 - `--appkey STRING`：**必填**（`--dry-run` 除外）。 - `--index`、`--match-id`、`--batch`：仅 `.jsonl`。 - `--dry-run`、`--model`、`--api-url`、`--temperature`、`--timeout`、`--system-prompt`、`--output`、`--text-only`：同仓库内其他直连大模型脚本。 ## 模型 - 默认 `u1-insuremed`，`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`。


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Skill: fdmseven/mini-analysis-column (version 0.1.1)

--- name: analysis_column description: 统计分析csv文件中某一列的表现 version: 0.1.1 triggers: - "analysis_column" - 评分效果 - "帮我看看csv文件的表现" --- # analysis_column 统计分析 CSV 文件中某一列的表现，支持数值列的统计计算。 ## 功能 - 数值列：计算最大值、最小值、平均值 ## 依赖 需要先安装依赖： ```bash pip install pandas ``` ## 使用方法 ```bash python scripts/compute.py --file <CSV文件路径> --rowkey <列名> [--debug] ``` ### 参数说明 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | --file | 是 | CSV 文件路径 | | --rowkey | 是 | 要分析的列名（必须是数值列） | | --debug | 否 | 开启调试模式，显示更多信息 | ## 示例 ```bash python scripts/compute.py --file data.csv --rowkey score ``` 输出： ``` 程序调用成功 最大值: 1000 最小值: 1 平均值: 505.77 ``` ## 注意事项 - CSV 文件需要包含表头 - 目前仅支持数值列的统计计算 - 字符串列暂不支持


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Skill: jikeapi-cn/jike-poetry-query (version 1.0.0)

--- name: jike-poetry-query description: 唐诗宋词元曲查询。支持古诗词列表、详情、诗人查询、诗人详情、随机诗词、词牌信息、朝代列表、类别列表和体裁列表。适用场景：用户说“查相思这首诗”“杜甫简介”“随机来一首宋词”“水调歌头词牌是什么”等。数据由即刻数据（jikeapi.cn）开放接口提供。 homepage: https://www.jikeapi.cn/ metadata: {"openclaw":{"emoji":"🏮","requires":{"bins":["python3"],"env":["JIKE_POETRY_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_POETRY_QUERY_KEY"}} --- # 唐诗宋词元曲查询 - 即刻数据 > 数据由 **[即刻数据](https://www.jikeapi.cn/)** 提供，帮助 AI 客户端快速接入可靠数据服务。 支持：**诗词搜索、诗词详情、诗人查询、诗人详情、随机诗词、词牌、朝代、类别、体裁**。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_POETRY_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ```bash python3 scripts/poetry_query.py search --name 相思 --page-size 5 python3 scripts/poetry_query.py detail --poetry-id 4 python3 scripts/poetry_query.py author --name 杜甫 python3 scripts/poetry_query.py author-detail --name 杜甫 python3 scripts/poetry_query.py random python3 scripts/poetry_query.py cipai --name 水调歌头 python3 scripts/poetry_query.py dynasty python3 scripts/poetry_query.py type python3 scripts/poetry_query.py format python3 scripts/poetry_query.py detail --poetry-id 4 --json ``` ## AI 使用步骤 1. 用户按题名、作者、朝代、类别、体裁找诗词时，使用 `search`。 2. 用户问某首诗完整内容、译文、注释、赏析时，使用 `detail`。 3. 用户问诗人列表或诗人介绍时，使用 `author` 或 `author-detail`。 4. 用户要随机诗词、词牌、朝代/类别/体裁列表时，使用对应子命令。 ## 脚本位置 `scripts/poetry_query.py`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: cloudyxuq/food-document-management (version 1.0.1)

--- name: document-management description: 文档管理能力；支持研发文档分类、版本管理、模板生成；当进行研发资料整理或文档编写时使用 dependency: python: - pandas==1.5.0 system: - mkdir -p data/docs --- # 文档管理 ## 任务目标 - 本技能用于：规范研发文档管理和编写 - 核心能力：文档分类、版本控制、模板生成 - 触发条件：研发文档编写、资料整理、报告生成 ## 数据来源 使用 `web_search` 获取文档规范： ``` # 文档规范 web_search(query="食品研发 文档管理 规范") web_search(query="技术报告 格式 规范") web_search(query="研发项目 文档模板 范例") ``` ## 数据存储 文档数据保存在工作区 `data/docs/` 目录： - `document_index.json` - 文档索引 - `templates/` - 文档模板 - `archive/` - 归档文档 ## 操作步骤 ### 1. 文档分类 1. 确定文档类别 2. 按项目/产品组织 3. 建立索引 ### 2. 版本管理 1. 记录版本历史 2. 标注修改内容 3. 归档旧版本 ### 3. 文档编写 1. 选择适用模板 2. 按规范填写 3. 审核发布 ### 4. 检索利用 1. 建立检索目录 2. 快速定位文档 3. 复用已有资料 ## 资源索引 - 文档管理脚本：见 [scripts/document_manager.py](scripts/document_manager.py) - 文档模板：见 [assets/templates/](assets/templates/) - 分类标准：见 [references/document_classification.md](references/document_classification.md) ## 注意事项 - 文档命名规范统一 - 及时更新版本号 - 做好备份存储


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