OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: allen-cao/handoff-session (version 1.0.0)

--- name: handoff-v2 description: > 跨会话交接协议。用户只要表现出“现在先停一下，下一会话接着干”“继续刚才那一轮”“上下文太长要迁移工作现场”等意图，就必须使用此 skill。 `handoff out` 生成一个最小可执行的 handoff 包；`handoff in <id|latest>` 先读取 handoff 包并给出恢复预览，获得用户同意后才继续执行；`handoff list` 查看最近的交接记录。 整个协议只允许一个载体：handoff.md，不生成额外 prompt，不要求用户重新讲背景。 --- # Handoff Protocol V2 `handoff` 不是总结工具，而是一套“冻结现场 → 封装状态 → 恢复执行”的交接协议。 目标只有一个：**让下一会话不追问背景，直接继续干活。** ## 一、协议对象 每一次 handoff，都是一个 **handoff 包**： ```text ~/.agents/handoff_context/<handoff_id>/handoff.md ``` 这个包只承担一件事：保存“继续执行”所需的最小状态。 协议约束： - 唯一载体是 `handoff.md` - 不额外生成 prompt - 不转储聊天记录 - 不追求完整，只追求可恢复 - 写完后必须能让下一会话马上开工 ## 二、三种动作 ### `handoff out` 把当前工作现场冻结成一个 handoff 包。 触发信号： - `handoff out` - 帮我做会话交接 - 上下文太长了 / 该换会话了 - 我稍后继续 / 先把现场存一下 - 把当前状态交给下个会话 ### `handoff in <id|latest>` 读取一个 handoff 包，先恢复理解，再在用户同意后继续执行。 触发信号： - `handoff in <id>` - `handoff in latest` - 继续刚才那个 - 继续上一个会话 - 从交接文档恢复 - 接着上次任务做 解析规则： - 给了 `<id>` → 读取该包 - 写了 `latest` → 读取最近一次包 - 没给 ID，但语义明显是“继续最近一次” → 按 `latest` 处理 ### `handoff list` 列出最近 handoff 包，帮助用户找回某次交接。 触发信号： - `handoff list` - 列出最近的 handoff - 看看最近交接 ## 三、八槽交接包 每个 `handoff.md` 必须包含 8 个槽位，缺一不可： 1. **当前任务**：现在到底在做什么 2. **当前状态**：做到哪一步了，卡在哪里 3. **已完成**：已经落地的结果 4. **关键决策**：已经定下来的结论 5. **关键约束**：不能破坏的限制 6. **关键文件**：下一会话要先看的文件 7. **下一步**：可以立刻执行的动作 8. **待确认**：唯一阻塞项；没有就写 `无` 填写标准： - `关键文件` 用 `path:line` + 一句话说明 - `下一步` 必须是动作，不允许写“继续推进”“再看看” - `关键决策` 只写结论，不写讨论史 - `待确认` 只写阻塞项，不能塞杂项 - 没有内容时写 `未记录` 或 `无`，不能留空 ## 四、`handoff out` 协议 按顺序执行： 1. 用一句话确定主题 2. 调用 `scripts/handoff_file.sh create "{主题}"` 3. 填满 8 个槽位 4. 做一次压缩，把不能帮助恢复执行的内容全部删掉 5. 做一次恢复检查：假设自己已经失忆，只靠这份文档能否继续干活 6. 向用户输出固定结果块 压缩原则： - 保留事实，删除过程 - 保留结论，删除讨论 - 保留动作，删除叙述 - 保留阻塞，删除情绪 - 如果一行不能帮助下一会话动手，就删掉 长度规则： - 目标长度：100 行内 - 建议上限：120 行内 - 复杂任务的例外上限：150 行内 - 超过 120 行时，先主动压缩一次 - 超过 150 行时，视为 handoff 失焦，需要重写 固定输出块必须包含： ```text Handoff saved. ID: {handoff_id} File: ~/.agents/handoff_context/{handoff_id}/handoff.md Next session → handoff in {handoff_id} ``` 可以在前后补一句解释，但这三行的结构不能变。 ## 五、`handoff in` 协议 按顺序执行： 1. 解析目标 handoff 包 2. 读取 `handoff.md` 3. 用 3-5 条 bullets 复述恢复结果 4. 明确告诉用户准备执行的下一步 5. 先询问用户是否同意继续执行 6. 只有在用户同意后，才打开 `关键文件` 并执行 `下一步` 7. 若用户不同意，则停在恢复预览阶段，等待新的指令 8. 若 `待确认` 阻塞执行，也只提出 1 个最关键问题 恢复 bullets 至少覆盖： - 当前任务 - 当前状态 - 关键文件 - 下一步 - 是否存在阻塞 建议询问句式： - `我已恢复现场，下一步是：{下一步}。是否继续执行？` 禁止行为： - 不重新收集背景 - 不让用户复述上一会话 - 不把 handoff 当成总结报告来讲 - 不在用户同意前就直接执行下一步 - 不在 `handoff in` 时顺手再生成新的 handoff ## 六、`handoff list` 协议 执行：`scripts/handoff_file.sh list` 输出格式： ```text <handoff_id> <topic> ``` 一行一个，默认最近 5 条。 ## 七、恢复成功的判定标准 一份合格 handoff，必须同时满足： - 新会话知道现在要做什么 - 新会话知道已经做到哪一步 - 新会话知道哪些限制不能碰 - 新会话知道先看哪些文件 - 新会话知道下一步立刻做什么 - 新会话不需要用户重新讲故事 - 用户同意后可以无缝继续执行 只要有一项做不到，这份 handoff 就不合格，需要重写。 ## 八、异常处理 - 找不到指定 ID：明确报错，并提示用户先执行 `handoff list` - 没有任何 handoff：明确说明还没有交接记录 - `关键文件` 有部分不存在：指出缺失项，但继续基于剩余信息给出恢复预览 - 文档里某槽位缺失：先用已有槽位恢复；只有在真的阻塞时才问 1 个问题 ## 九、资源 - 脚本：`scripts/handoff_file.sh` - 模板：`references/templates.md` - 说明：`使用文档.md`


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Skill: design84086505-maker/yaxie-yoga-studio-consultant (version 1.0.1)

--- name: yaxie-knowledge-base description: 亚协体育瑜伽馆经营知识库读取技能。当需要查询瑜伽馆经营相关知识时使用，包括：销售话术、活动策划、团队管理、股权合伙、抖音运营、私教成交、会员运营、卡项设计等亚协知识库内容。支持关键词搜索、文件内容读取、知识点总结。触发场景：(1)用户询问瑜伽馆经营问题 (2)需要调用亚协知识库内容回答 (3)查询馆主关心的经营痛点解决方案 --- # 亚协体育瑜伽馆经营知识库 ## 知识库信息 - **space_id**: 7547251789502922755 - **文件总数**: 97个 - **格式支持**: docx(50+), pdf(47), xls(1) - **内容分类**: 销售培训/活动策划/抖音直播/股权合伙/店长管理/卡项设计/法律合同 ## 核心脚本 ### scripts/wiki_search.js - 搜索文件 ```bash node scripts/wiki_search.js <关键词> ``` 搜索知识库中包含关键词的文件，返回文件列表（名称+obj_token） ### scripts/wiki_read.js - 读取文件内容 ```bash node scripts/wiki_read.js <obj_token> [输出文件] ``` 根据obj_token下载并读取文件内容，提取文字返回 ### scripts/wiki_list.js - 列出所有文件 ```bash node scripts/wiki_list.js ``` 返回知识库完整文件列表（97个） ## 快速使用流程 1. **用户提问** → 识别关键词 2. **搜索文件** → `node scripts/wiki_search.js <关键词>` 3. **获取obj_token** → 从搜索结果中找到匹配文件 4. **读取内容** → `node scripts/wiki_read.js <obj_token>` 5. **总结回答** → 结合知识库内容回答用户 ## 常用文件参考 | 分类 | 文件名 | obj_token | |------|--------|-----------| | 销售培训 | 打造瑜伽馆百万销售团队.docx | W6kkbVuX6okeVfxjdGcckS88n2c | | 体测销售 | 高效打造私教业绩100%增长--高成交体测＆实操.docx | GyiIbQIRioRXB9x908Vcb5RZnyf | | 抖音运营 | 伽人荟高阶课-抖音同城流量全面破局.docx | T2Q1bNdVroy0kexIWSIciu0XnMs | | 流量运营 | 瑜伽馆全域流量破局-抖音同城.docx | 待查询 | | 活动策划 | 亚协体育2025年开门红方案细节.docx | 待查询 | | 股权合伙 | 瑜伽馆股东合伙合同.docx | 待查询 | | 销售话术 | 亚协体育电话邀约话术.pdf | FV5qb5yIsoV6XNxU8e3cnpw8nxg | ## 权限配置 飞书应用凭证（在TOOLS.md中查找）： - App ID: cli_a93b38f075b89cc4 - App [REDACTED_SECRET] ## 注意事项 - docx文件：直接解析word/document.xml提取文字 - pdf文件：用PyPDF2提取文字 - 图片型文档（如某些抖音课件）：需用OCR识别图片文字 - 文件名匹配：搜索时忽略.docx/.pdf扩展名


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Skill: andremashukov/openclaw-trends (version 1.0.0)

--- name: openclaw-trends description: Fetch and aggregate OpenClaw-related content from across the internet. Use when the user asks about OpenClaw trends, news, tutorials, videos, community discussions, or what people are saying about OpenClaw. Triggers on phrases like "what's new with OpenClaw", "find OpenClaw tutorials", "OpenClaw news", "OpenClaw YouTube videos", or checking for OpenClaw mentions online. --- # OpenClaw Trends Fetch trending content about OpenClaw from multiple sources and deliver a summary. ## Quick Start ```bash python3 scripts/fetch_trends.py [--days 3] [--output json|text] ``` ## Workflow 1. **Fetch from sources**: - **YouTube** - Videos (Data API v3) - **GitHub** - Repos, discussions, releases - **X/Twitter** - Posts (web search) - **Reddit** - Discussions (web search) - **Hacker News** - Tech discussions (web search) 2. **Filter by freshness**: Default 2-3 days 3. **Deduplicate & rank**: Remove duplicates, sort by date 4. **Output**: Structured summary with links ## Notes - **YouTube** uses Data API v3 (key embedded for convenience) - **X/Twitter, Reddit, HN** use DuckDuckGo web search (no API needed) - **GitHub** uses `gh` CLI (auto-detected) - For agent-triggered runs, the `web_search` tool provides richer results ## Output Format Returns a structured summary: - **Source** (YouTube, X, Blog, etc.) - **Title** - **Description** (truncated) - **URL** - **Date** ## Scheduled Checks For daily updates, add to cron: ```bash # Daily OpenClaw trends at 9 AM 0 9 * * * cd ~/.openclaw/workspace/skills/openclaw-trends && python3 scripts/fetch_trends.py --days 3 --notify ``` ## Notes - YouTube uses Data API v3 (requires key) - X/Twitter uses web search (no API needed) - GitHub uses `gh` CLI or REST API - All other sources use web search


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Skill: songxianqun/xhs-video-summary (version 1.0.0)

--- name: xhs-video-summary description: 一键分析小红书视频链接，提取文案、转录语音并深度总结视频内容。当用户提供小红书链接并要求“总结、分析、提取视频”时触发此技能。 metadata: openclaw: requires: bins: ["curl", "ffmpeg", "whisper", "python"] --- # 小红书视频深度总结 (xhs-video-summary) ## 技能说明 这个技能组合了无水印视频提取、音频分离、AI语音转录和深度文本总结，实现小红书视频的一键分析。支持 Windows / macOS / Linux 跨平台运行。 ## 工作流 当用户提供小红书视频链接时，请按照以下步骤执行： 1. **执行自动化脚本**： 运行封装好的 Python 脚本，传入用户提供的 URL。 ```bash python skills/xhs-video-summary/scripts/run.py "<xhs_url>" ``` *注意：这可能需要 1-2 分钟时间，请在执行时向用户说明正在后台处理。* 2. **读取产物**： 脚本执行完成后，读取提取出的元数据和语音转录稿： - 元数据：`xhs_meta.json` (包含标题、描述、点赞等数据) - 逐字稿：`xhs_temp.txt` (视频内的所有语音文字) 3. **分析与输出总结**： 根据读取到的数据，给用户输出一份结构化的深度总结，必须包含以下模块： - 🎬 **视频基础信息** (标题、作者、互动数据) - 💡 **视频主题** (一句话概括核心话题) - 📝 **详细内容拆解** (按逻辑或知识点拆解详细内容) - 🛠 **实用价值** (对观众的具体帮助) - 💎 **关键金句** (原话摘录 2-3 句) 4. **清理临时文件**： 读取完成后，务必清理临时产物文件： ```bash rm xhs_temp.mp4 xhs_temp.mp3 xhs_temp.txt xhs_meta.json ``` *(Windows 系统下请使用 `del /f xhs_temp.mp4 xhs_temp.mp3 xhs_temp.txt xhs_meta.json`)* ## 依赖要求 - `xiaohongshu-extract` (需通过 clawhub 安装) - `curl` (用于下载视频) - `ffmpeg` (用于提取音频) - `openai-whisper` (用于本地语音识别)


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Skill: lan2898408767/shucheng-platform-script (version 1.0.1)

--- name: platform-script description: "提供自研业务平台的脚本模板和编码规范。当用户需要编写 Groovy 后端脚本、JavaScript 表单脚本、SQL 查询、附件处理等代码时使用此技能。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📝", "requires": { "bins": [] } } } --- # 平台脚本技能 为自研业务平台提供全面的脚本模板和编码规范。 ## 何时使用 ✅ **使用此技能的情况：** - "帮我写一个平台脚本" - "需要数据增删改查的脚本" - "表单验证脚本怎么写" - "动态控制下拉框选项" - "合并多个 CI 附件为 PDF" - "发送邮件的脚本" - "SQL 查询/分页脚本" - "审批流程相关脚本" - "根据我的平台规则写代码" ## 何时不使用 ❌ **不使用此技能的情况：** - 通用编程问题（不使用平台特定 API） - 其他平台的脚本代码 - 与平台无关的代码需求 ## 技能位置 `skills/platform-script-skills/` ## 使用方法 当用户请求平台相关的脚本代码时，读取 `references/` 目录中的完整模板文件，理解平台的特殊脚本规则，生成符合规范的可用代码。 ## 核心能力 ### 1. 基础脚本操作 - 数据创建 (DataModelUtils.createCIByCIClassName) - 数据删除 (DataModelUtils.deleteCi, deleteCis) - 数据修改 (saveCi) - 数据查询 (getCIByPK, getCIByAttr, queryForListMap) - 脚本调用 (ScriptUtils.runScriptByCode) ### 2. 表单脚本操作 - 数据验证 (validatorFunctions) - 动态字段控制 (disabledAttributes, dynamicDisabledAttrs) - 字段值变化 (changeFunctions) - 下拉框选项控制 (scriptFilterInOptions, setSelectOptionsFunc) - 字段显示控制 (controlFieldDisplayFunc) - 自动补全 (controlAutoCompleteFunc) - 父子表单通信 (addObserver, notifyParent) - 智能回填 (initBackFillData, initNestedFormData) ### 3. SQL 脚本操作 - 数据查询 SQL - 数据修改 SQL (JDBCUtils.update) - 分页处理 (LIMIT/OFFSET、逻辑分页) - 多表连接查询 ### 4. 附件处理 - 附件函数 (AttachmentsUtils.*) - 文件导出 (Excel、Word、PDF、zip) - 多 CI 附件转 PDF - PDF 合并 - Word 合并 ### 5. 审批流程 - 自定义提交流程 (flow_base_start) - 自定义通过流程 (flow_pass) - 自定义加签脚本 (flow_add_object_by_standalone) ### 6. 工具函数 - 日期格式化 (SimpleDateFormat) - 时间戳生成 - 列表排序 (sortMapList) - 字符串处理 (removeTrailingZeros) ### 7. 业务特定脚本 - 华龙业务相关 - FOS 数据查询 - 航班数据操作 ## 特殊规范 ### 变量命名 - 使用中文变量名（如 `def 主表数据`, `def 明细表数据`） - 遵循平台的字段命名规范 ### 数据模型操作 ```groovy // 单条记录 def 数据 = DataModelUtils.getCIByPK("表名",['ID':值]) // 多条记录 def 数据列表 = DataModelUtils.getCIByAttr("表名",['字段名':值]) // 保存 saveCi(数据) // 删除 DataModelUtils.deleteCi(数据) DataModelUtils.deleteCis(数据列表) ``` ### 表单脚本返回格式 ```javascript if(args$){ return { "validatorFunctions": fieldValidateMap, "disabledAttributes": list, "changeFunctions": feildMapFunc, "setSelectOptionsFunc": optionsFunc }; }else{ return null; } ``` ### 脚本参数说明 - `args$` - 脚本参数变量 - `args$.data` - 表单输入数据 - `args$.getFieldValueFunc` - 获取字段值函数 - `args$.setFieldValueFunc` - 设置字段值函数 - `args$.runScriptFunc` - 调用后台脚本 - `args$.notification` - 打印信息 (error/warning/info/success) ## 重要提示 1. 访问 `args$` 属性前先检查其是否存在 2. 监听脚本使用 `ci$.dataFieldMap` 访问当前数据 3. 附件字段需要使用 JsonSlurper 将大文本转换为 JSON 4. 导出文档时使用正确的模板占位符语法 5. 妥善处理 null 值避免异常 ## 完整模板位置 所有完整代码示例存储在 `references/platform-script-templates.txt` 文件中，包含： - 完整的代码示例 - 详细的注释说明 - 各种场景的最佳实践 当需要编写具体脚本时，会参考此文件中的完整模板生成代码。


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

--- name: jike-tenwhy-query description: 十万个为什么。支持按问题关键词搜索，也支持随机返回问题和答案。 适用场景：用户要求搜索、随机推荐或解释相关中文内容时使用。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_TENWHY_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_TENWHY_QUERY_KEY"}} --- # 十万个为什么 - 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：**关键词查询、随机返回**。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_TENWHY_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ```bash python3 scripts/tenwhy_query.py query --keyword 示例关键词 python3 scripts/tenwhy_query.py random python3 scripts/tenwhy_query.py query --keyword 示例关键词 --json ``` ## AI 使用步骤 1. 用户提供关键词时，使用 `query` 子命令。 2. 用户要求随机推荐时，使用 `random` 子命令。 3. 默认返回表格文本；需要结构化数据时追加 `--json`。 ## 脚本位置 `scripts/tenwhy_query.py`


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Skill: windinwing/patent-disclosure (version 1.0.0)

--- name: patent-disclosure description: Invention disclosure template, checklist, and Markdown-to-Word export (no third-party API token). version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: "📝" requires: bins: - python3 install: - kind: uv package: python-docx --- # 技术交底书 · Invention Disclosure ## 概述 | Overview | | | |---|---| | **中文** | 交底书模板与检查清单；配合 **patent-search** 填现有技术对比；`export` 将完整 Markdown 转为 **Word 下载**。无需 9235 Token。 | | **English** | Disclosure template & checklist; use **patent-search** for prior art; `export` full Markdown to **downloadable .docx**. No API token. | 触发词：技术交底书、发明披露、交底、invention disclosure、导出 Word。 --- ## 工作流 ``` 收集发明信息 → checklist 追问补全 → patent-search 现有技术检索 → 对比表 → 按 template 生成交底书 Markdown → export 导出 Word 下载 ``` ## 工具命令（patent-disclosure） | command | 说明 | |---------|------| | `template` | 返回空白交底书模板（Markdown） | | `checklist` | 返回撰写检查清单 | | `export` | **必填 `content`**：完整交底书 Markdown → 生成 `.docx` 并提供下载链接 | > mchat 下通过 `importlib` 加载同目录 `docx_export.py`，无需单独安装 pandoc。 用户要 Word / 下载时：**先写完正文**，再调用 `export`，把完整 Markdown 传入 `content`。 不要只传摘要；`invention_name` 可选，用于文件名。 ## 撰写要点 1. 用 **patent-search** 检索现有技术，填入背景技术对比表 2. 按 template 章节填写技术方案、有益效果、实施例 3. 导出前确认发明名称、技术问题、核心创新点已写清 ## 免责声明 可专利性初评仅供参考，不构成法律意见；正式申请须由专利代理人审核。 ## 关联 Skill | Skill | 用途 | |-------|------| | patent-search | 现有技术、法律状态 | | patent-transaction | 若发明涉及已有挂牌专利 |

path: requirements.txt
content: python-docx>=1.1.0


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Skill: cinience/volcengine-compute-function (version 1.0.0)

--- name: volcengine-compute-function description: Build and operate Volcengine Function Compute workloads. Use when users need function deployment, event triggers, runtime configuration, or serverless troubleshooting. --- # volcengine-compute-function Deploy and troubleshoot serverless functions with predictable packaging and runtime checks. ## Execution Checklist 1. Confirm runtime, trigger type, and region. 2. Build package and validate environment variables. 3. Deploy function and verify latest revision. 4. Invoke test event and return logs/latency summary. ## Reliability Rules - Keep deployment artifacts versioned. - Separate config from code. - Include rollback target in outputs. ## References - `references/sources.md`

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "Volcengine Function Compute"
  short_description: "Deploy and debug serverless functions"
  default_prompt: "Use $volcengine-compute-function to deploy and validate this function workflow."


path: references/sources.md
content: # Sources

- Volcengine Function Compute documentation
- Volcengine trigger/event source integration docs


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Skill: erickong/pro-zh-summary (version 1.1.0)

--- name: pro-zh-summary description: 专业级中文长文本摘要工具。当用户要求“总结”、“摘要”、“提炼要点”、“缩写”或处理超长中文文本时，必须调用此工具进行自动分段与压缩。 version: 1.1.0 author: heack metadata: openclaw: entry_point: "python main.py" requires: python: ">=3.8" packages: ["transformers", "torch", "sentencepiece"] emoji: "🔮" --- # 专业中文摘要 (Pro Zh-Summary) 这是一个基于 MT5 架构深度优化的中文摘要技能。它擅长将长篇大论、新闻稿、会议记录转化为精炼的中文摘要。 ## 如何使用 - "帮我总结一下这段话：[内容]" - "摘要这篇文章，每段摘要约100字：[内容]" ## 配置说明 - `MAX_LENGTH`: 单段摘要的最大长度（默认 150） - `CHUNK_SIZE`: 文本切割大小（默认 300）


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Skill: steipete/food-order (version 1.0.0)

--- name: food-order description: Reorder Foodora orders + track ETA/status with ordercli. Never confirm without explicit user approval. Triggers: order food, reorder, track ETA. homepage: https://ordercli.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🥡","requires":{"bins":["ordercli"]},"install":[{"id":"go","kind":"go","module":"github.com/steipete/ordercli/cmd/ordercli@latest","bins":["ordercli"],"label":"Install ordercli (go)"}]}} --- # Food order (Foodora via ordercli) Goal: reorder a previous Foodora order safely (preview first; confirm only on explicit user “yes/confirm/place the order”). Hard safety rules - Never run `ordercli foodora reorder ... --confirm` unless user explicitly confirms placing the order. - Prefer preview-only steps first; show what will happen; ask for confirmation. - If user is unsure: stop at preview and ask questions. Setup (once) - Country: `ordercli foodora countries` → `ordercli foodora config set --country AT` - Login (password): `ordercli foodora login --email [REDACTED_SECRET] --password-stdin` - Login (no password, preferred): `ordercli foodora session chrome --url https://www.foodora.at/ --profile "Default"` Find what to reorder - Recent list: `ordercli foodora history --limit 10` - Details: `ordercli foodora history show <orderCode>` - If needed (machine-readable): `ordercli foodora history show <orderCode> --json` Preview reorder (no cart changes) - `ordercli foodora reorder <orderCode>` Place reorder (cart change; explicit confirmation required) - Confirm first, then run: `ordercli foodora reorder <orderCode> --confirm` - Multiple addresses? Ask user for the right `--address-id` (take from their Foodora account / prior order data) and run: - `ordercli foodora reorder <orderCode> --confirm --address-id <id>` Track the order - ETA/status (active list): `ordercli foodora orders` - Live updates: `ordercli foodora orders --watch` - Single order detail: `ordercli foodora order <orderCode>` Debug / safe testing - Use a throwaway config: `ordercli --config /tmp/ordercli.json ...`


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Skill: rusynandriy/rescuetime (version 1.0.0)

--- name: rescuetime description: Fetch productivity data from RescueTime. Use when the user asks about their screen time, productivity score, app usage, time tracking, how they spent their day/week, or wants reports on their computer activity. Requires API key in TOOLS.md or passed directly. --- # RescueTime Fetch productivity analytics from the RescueTime API. ## Setup Store API key in TOOLS.md: ```markdown ### RescueTime - API Key: YOUR_KEY_HERE ``` Get a key at: https://www.rescuetime.com/anapi/manage ## API Endpoints ### Analytic Data (main endpoint) ```bash curl "https://www.rescuetime.com/anapi/data?key=API_KEY&format=json&perspective=rank&restrict_kind=activity" ``` Parameters: - `perspective`: rank, interval, member - `restrict_kind`: category, activity, productivity, efficiency, document - `interval`: month, week, day, hour (only for interval perspective) - `restrict_begin` / `restrict_end`: YYYY-MM-DD - `restrict_thing`: filter to specific app/site/category ### Daily Summary Feed ```bash curl "https://www.rescuetime.com/anapi/daily_summary_feed?key=API_KEY" ``` Returns last 14 days with productivity_pulse (0-100), total_hours, categories. ## Productivity Levels - 2: Very Productive (coding, writing, Terminal, IDEs) - 1: Productive (communication, reference, learning) - 0: Neutral (uncategorized) - -1: Distracting (news, shopping) - -2: Very Distracting (social media, games) ## Common Queries **Today's activity by app:** ```bash curl "https://www.rescuetime.com/anapi/data?key=API_KEY&format=json&perspective=rank&restrict_kind=activity&restrict_begin=$(date +%Y-%m-%d)&restrict_end=$(date +%Y-%m-%d)" ``` **Productivity breakdown:** ```bash curl "https://www.rescuetime.com/anapi/data?key=API_KEY&format=json&perspective=rank&restrict_kind=productivity" ``` **By category:** ```bash curl "https://www.rescuetime.com/anapi/data?key=API_KEY&format=json&perspective=rank&restrict_kind=category" ``` **Hourly breakdown today:** ```bash curl "https://www.rescuetime.com/anapi/data?key=API_KEY&format=json&perspective=interval&restrict_kind=productivity&interval=hour&restrict_begin=$(date +%Y-%m-%d)&restrict_end=$(date +%Y-%m-%d)" ``` ## Response Format ```json { "row_headers": ["Rank", "Time Spent (seconds)", "Number of People", "Activity", "Category", "Productivity"], "rows": [[1, 3600, 1, "VS Code", "Editing & IDEs", 2], ...] } ``` Convert seconds to hours: `seconds / 3600` ## Tips - Productivity pulse 75+ is good, 85+ is excellent - Category view helps see broad patterns - Use interval perspective with hour for time-of-day analysis - Data syncs every 3 min (premium) or 30 min (free)


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Skill: codekungfu/lagou (version 0.1.0)

--- name: lagou-hot-trend description: 注册“拉勾”热门技能；当需要访问或自动化拉勾相关内容时调用。 homepage: `https://www.lagou.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 拉勾 用途与边界 - 面向公开职位与公司页的检索与信息摘要 - 不提供投递、登录自动化或批量抓取能力 - 仅用于公开页面的轻量分析与提醒 关键入口 - 主页：https://www.lagou.com/ - 职位搜索：https://www.lagou.com/jobs/list_ - 公司页：通过职位详情进入公司主页 常见任务 - 指定关键词/城市的职位列表摘要（薪资、经验、学历、类型） - 职位详情核心字段整理（职责、要求、技能标签） - 公司信息摘要（行业、规模、技术栈） 数据字段 - 职位名称、薪资范围、城市、经验要求、学历、职位类型、发布时间、链接 - 职责与要求、技能标签、福利亮点 - 公司名称、行业、规模、技术栈、公司链接 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 - 频率控制，避免批量抓取；标注采集时间 - 不进行账号登录或投递操作 示例流程 - 关键词清单：输入关键词/城市 → 搜索 → 抽取列表 → 输出职位摘要 - 职位摘要：访问详情页 → 提取职责/要求/薪资 → 生成对比卡片 - 公司速览：进入公司页 → 抽取行业/规模/技术栈 → 输出摘要 合规提示 - 遵守平台规则，不进行接口调用或批量采集 - 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: aninebot/segway (version 0.0.1)

--- name: Segway description: Segway 平衡车/电动车集成技能 - 用于与 Segway 设备交互、诊断、配置和故障排除 --- # Segway Skill Segway 设备集成技能，提供与 Segway 电动滑板车、平衡车和电动自行车交互的统一接口。 ## 适用场景 - 连接 Segway 设备进行诊断 - 读取设备状态、电池信息、行驶数据 - 配置车辆参数（速度限制、尾灯等） - 排查常见故障 - 导出骑行统计数据 ## 功能概览 | 功能 | 描述 | |------|------| | 设备连接 | 通过蓝牙连接 Segway 设备 | | 状态查询 | 获取电池、里程、固件版本等信息 | | 参数配置 | 修改速度限制、灯效等设置 | | 故障诊断 | 分析错误码并提供解决方案 | ## 使用方法 ### 连接设备 ``` Segway 连接 [设备名称] ``` ### 查询状态 ``` Segway 状态 Segway 电池 Segway 里程 ``` ### 常用命令 - `Segway 诊断` - 运行完整诊断 - `Segway 固件` - 查看固件版本 - `Segway 重置` - 恢复出厂设置 ## 示例对话 > 用户: 我的 Segway 连不上手机了 > 技能: 先尝试重启设备蓝牙，如果仍无法连接，运行 `Segway 诊断` 检查设备状态 ## 注意事项 1. 确保设备电量 > 20% 2. 某些参数修改需要停车状态 3. 固件升级前备份当前配置


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cloudyxuq/package-design (version 1.0.3)

--- name: package-design description: 包装设计能力；支持包装方案设计、材料选择、法规审核；当进行产品包装设计或包材选型时使用 dependency: python: - pandas==1.5.0 system: - mkdir -p data/package --- # 包装设计 ## 任务目标 - 本技能用于：设计产品包装方案和选型包材 - 核心能力：包装结构设计、材料选择、法规审核 - 触发条件：新品包装设计、包材变更、法规符合性评估 ## 数据来源 ### 包装材料与法规查询 使用 `web_search` 获取相关信息： ``` # 包装材料 web_search(query="食品包装材料 标准 GB") web_search(query="食品接触材料 法规 要求") web_search(query="可降解包装 材料 供应商") # 包装设计 web_search(query="食品包装 设计 规范 要求") web_search(query="预包装食品 标签 标注 规范") web_search(query="食品包装 印刷 法规 限制") ``` ## 数据存储 包装设计数据保存在工作区 `data/package/` 目录： - `package_specs.json` - 包装规格 - `material_list.csv` - 材料清单 - `compliance_check.md` - 合规检查 ## 操作步骤 ### 1. 需求分析 1. 明确产品特性和保护需求 2. 了解销售渠道和展示要求 3. 确定包装规格和数量 ### 2. 方案设计 1. 选择包装结构和形式 2. 确定包材类型和规格 3. 设计包装展开图 ### 3. 材料选型 1. 评估包材性能（阻隔、强度等） 2. 对比成本和供应商 3. 确认材料合规性 ### 4. 法规审核 1. 核对标签标识要求 2. 检查食品接触材料合规 3. 确认广告宣传合规 ## 资源索引 - 包装计算脚本：见 [scripts/package_calculator.py](scripts/package_calculator.py) - 法规检查清单：见 [references/package_regulations.md](references/package_regulations.md) - 材料选择指南：见 [references/material_selection.md](references/material_selection.md) ## 注意事项 - 确保食品接触材料合规 - 标签信息符合GB 7718要求 - 关注环保和可持续发展趋势


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 18940111404/session-archive (version 0.4.1)

# Session Archive Skill ## 描述 会话存档插件 - 自动将对话消息保存到 SQLite 数据库。 ## 功能 - 实时保存对话消息 - 支持按会话、日期查询 - 统计模型使用情况 ## 使用方法 此为底层插件，安装后自动生效，无需手动调用。 ## 配置 - 数据库路径：`~/.openclaw/session-archive.db` - 可在 openclaw.json 中自定义配置


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