OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: rafaforesightai/track-flight (version 1.0.0)

--- name: flight-tracker version: 1.0.0 description: Track flights in real-time with detailed status, gate info, delays, and live position. Use when user asks to track a flight, check flight status, look up flight information by flight number (e.g., "track AA100", "what's the status of United 2402", "check my flight BA123"), or wants to display flight data in a formatted view similar to Flighty app. --- # Flight Tracker Track any flight worldwide using AviationStack API and display in a clean, Flighty-style format. ## Quick Start Track a flight by its IATA code: ```bash scripts/track_flight.py AA100 scripts/track_flight.py UA2402 scripts/track_flight.py BA123 ``` ## First-Time Setup Before using this skill, you need an API key (one-time setup): 1. **Get a free API key** at https://aviationstack.com/signup/free (100 requests/month) 2. **Set environment variable:** ```bash export AVIATIONSTACK_API_KEY='your-key-here' ``` 3. **Install dependencies:** ```bash pip3 install requests ``` For detailed setup instructions, see [api-setup.md](references/api-setup.md). ## Output Format The skill displays flight information in a clean, readable format with: - ✈️ Airline and flight number - 🛩️ Aircraft type and registration - 🛫 Departure airport, terminal, gate, times - 🛬 Arrival airport, terminal, gate, times - 📊 Flight status with visual indicators - ⏱️ Delay calculations (if applicable) - 🌐 Live position, altitude, speed (when airborne) Status indicators: - 🟢 Active/Airborne/En-route - ✅ Landed/Arrived - 🟡 Scheduled - 🟠 Delayed - 🔴 Cancelled ## Advanced Usage **Get raw JSON data:** ```bash scripts/track_flight.py AA100 --json ``` **Check help:** ```bash scripts/track_flight.py --help ``` ## Workflow When a user asks to track a flight: 1. Extract the flight number from the request 2. Run the tracking script with the flight number 3. Present the formatted output to the user 4. If data is needed for further processing, use `--json` flag ## Flight Number Formats Accept IATA flight codes: - AA100 (American Airlines) - UA2402 (United) - BA123 (British Airways) - DL456 (Delta) The script automatically converts to uppercase and handles the lookup. ## Error Handling The script handles common errors: - Missing API key → Shows setup instructions - Flight not found → Suggests verification - API errors → Displays error message - Rate limit exceeded → Indicates limit reached ## API Limits Free tier: 100 requests/month. Track usage to stay within limits. For heavy usage, consider upgrading or alternative APIs (see references/api-setup.md). ## Notes - Uses AviationStack free tier (no HTTPS on free plan) - Real-time data updated frequently - Historical flight data available - Worldwide coverage (250+ countries, 13,000+ airlines)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: luckisnow/weather-checker (version 1.0.0)

--- name: weather-checker description: "Command-line weather checker tool with global city support, temperature, precipitation, and probability display with emoji formatting" homepage: https://github.com/yourusername/weather-checker metadata: {"openclaw": {"emoji": "🌤️", "requires": {"bins": ["python3"]}}} --- # Weather Checker 技能 一个功能完整的命令行天气查询工具，使用Open-Meteo API获取实时天气数据。 ## 功能特性 - 🌍 支持全球城市查询 - 📅 支持今天到未来7天的天气预报 - 🌡️ 显示最高/最低温度 - 💧 显示降水量和降水概率 - 🎨 三种输出格式：漂亮格式、简单格式、JSON格式 - 🎯 智能emoji匹配和颜色显示 ## 安装方法 ### 1. 安装Python依赖 ```bash pip3 install requests --user ``` ### 2. 下载脚本 ```bash curl -O https://raw.githubusercontent.com/yourusername/weather-checker/main/weather_checker.py chmod +x weather_checker.py ``` ### 3. 创建全局命令（可选） ```bash sudo ln -sf $(pwd)/weather_checker.py /usr/local/bin/weather-checker ``` ## 使用方法 ### 基本查询 ```bash # 查询北京明天的天气（默认） weather-checker # 查询上海明天的天气 weather-checker -c shanghai # 查询广州后天的天气 weather-checker -c guangzhou -d 2 ``` ### 输出格式 ```bash # 漂亮格式（默认） weather-checker # 简单格式 weather-checker -f simple # JSON格式 weather-checker -f json ``` ### 其他选项 ```bash # 查询今天天气 weather-checker -d 0 # 列出预定义城市 weather-checker -l # 查询国际城市 weather-checker -c "new york" weather-checker -c "london" ``` ## 输出示例 **漂亮格式：** ``` 🌤️ 天气查询结果 🌤️ 地点: 北京 日期: 2026-02-26 天气: 🌦️ 小雨 温度: 3.8°C ~ 8.3°C 降水量: 💧 0.8mm 降水概率: 🌤️ 20% ``` **简单格式：** ``` 『北京 2026-02-26 🌦️小雨 3.8°C~8.3°C 💧0.8mm 🌤️20%』 ``` ## 技术细节 - **API**: 使用Open-Meteo免费API，无需API密钥 - **数据**: 温度、降水量、降水概率、天气描述 - **城市**: 内置中国主要城市，支持全球城市地理编码 - **错误处理**: 完善的网络超时和错误提示 ## 开发说明 如需修改或扩展功能，请编辑 `weather_checker.py` 文件。主要可扩展功能包括： - 添加更多天气参数（风速、湿度等） - 支持历史天气查询 - 添加图表输出 - 多城市批量查询 ## 许可证 MIT License ## 贡献 欢迎提交Issue和Pull Request！


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cloudmusiccio/hr-interview-evaluator-word (version 1.0.0)

--- name: hr-interview-evaluator-word description: "🎯 HR面试评价助手（Word版格式）\n生成可直接复制到Word文档的标准格式HR面试评价\n\n【使用方式】\n1. 发送口令：HR面试评价\n2. 粘贴JD文字\n3. 上传简历文档\n4. 上传面试记录（可选）\n5. 复制生成的评价到Word\n\n【输出特点】\n- 纯文本格式，可直接粘贴到Word\n- 层次清晰，标题加粗\n- 排版整齐，便于编辑" metadata: version: "3.0.0" --- # HR面试评价（Word文档格式） ## 输出格式样式（纯文本，可直接复制到Word） ``` 【人选姓名】- HR面试评价 一、综合评价 1、求职动机 离职原因： 人选后续会看什么类型的机会： 2、工作情况 工作经验总结： 【第一段经历】公司名称 - 职位 - 时间 核心项目结果： 离职原因： 【第二段经历】公司名称 - 职位 - 时间 核心项目结果： 离职原因： 3、个人情况 年龄： 性别： 婚育情况： 籍贯： 现居地址： 家庭情况： 爱好： 4、岗位契合度 二、人才观评价，每项5分值 有热爱： 分 考察了候选人的职业热情与投入度。（候选人实际表现如何），说明了其对工作和行业的热情程度。 会思考： 分 考察了候选人的逻辑思维与问题解决能力。（候选人实际表现如何），说明了其分析问题和解决问题的能力。 脸皮厚： 分 考察了候选人的抗压能力与沟通勇气。（候选人实际表现如何），说明了其面对挑战和困难时的心态。 能成事： 分 考察了候选人的执行力与结果导向。（候选人实际表现如何），说明了其完成任务和达成目标的能力。 综合来看，这位候选人…… 三、风险点 1、 2、 3、 四、薪资情况 目前薪酬： 月base： K * 薪 = 年包 w 补贴情况： 实际发放情况： 期望薪酬： 月base： K * 薪 = 年包 w 涨幅： % ``` --- ## 使用示例 ### 完整输出示例 ``` 张三 - HR面试评价 一、综合评价 1、求职动机 离职原因：当前公司业务增长放缓，技术挑战减少，希望寻找更有发展空间的平台 人选后续会看什么类型的机会：优先考虑技术驱动型公司，期望参与大型项目，有技术成长空间 2、工作情况 工作经验总结：3年前端开发经验，专注React技术栈，有完整的电商项目经验 【第一段经历】某互联网公司 - 高级前端开发 - 2021.06-至今（2年9个月） 核心项目结果：主导电商平台前端重构项目，性能提升40%，用户满意度提升25% 离职原因：寻求更大技术挑战 【第二段经历】某创业公司 - 前端开发工程师 - 2019.07-2021.05（1年10个月） 核心项目结果：负责官网和小程序开发，从0到1搭建前端框架 离职原因：公司融资困难，业务收缩 3、个人情况 年龄：28岁 性别：男 婚育情况：未婚 籍贯：浙江杭州 现居地址：杭州市西湖区 家庭情况：父母在杭州，独生子女 爱好：技术博客写作、跑步、摄影 4、岗位契合度 人选3年前端经验符合JD要求，React技术栈与岗位高度匹配，有大型电商项目经验与业务场景契合，技术能力和项目经验均满足P5级别要求。 二、人才观评价，每项5分值 有热爱：4分 考察了候选人对前端技术的热情与持续学习投入。人选每周坚持写技术博客，GitHub有持续贡献，主动学习新技术并在项目中实践，说明了其对技术有持续的热情和追求。 会思考：4分 考察了候选人的逻辑思维与问题解决能力。人选在项目中主动发现性能瓶颈，通过分析提出优化方案并实施，说明了其具备良好的问题分析和解决能力。 脸皮厚：3分 考察了候选人的抗压能力与沟通勇气。人选表示在跨部门协作中会主动沟通，但对于向上管理和争取资源方面经验较少，说明了其沟通能力良好但仍有提升空间。 能成事：4分 考察了候选人的执行力与结果导向。人选主导的前端重构项目按时交付，性能提升达到预期目标，说明了其具备良好的项目推进和结果交付能力。 综合来看，这位候选人在人才观维度上表现良好，有热情、善思考、能交付，在沟通主动性方面有提升空间，整体符合公司人才观要求。 三、风险点 1、跳槽频率略高（2年9个月+1年10个月），需关注稳定性 2、无管理经验，如岗位后期需要带团队需培养 3、期望薪资在预算上限，需确认薪酬匹配度 四、薪资情况 目前薪酬： 月base：22K * 14薪 = 年包30.8w 补贴情况：每月餐补500元，年终奖根据绩效浮动 实际发放情况：基本正常发放，去年年终奖因公司业绩延迟1个月 期望薪酬： 月base：28K * 16薪 = 年包44.8w 涨幅：45% ``` --- ## 复制到Word后的排版建议 在Word中粘贴后，建议做以下格式调整： 1. **标题加粗** - "【人选姓名】- HR面试评价" → 二号字、加粗、居中 - "一、综合评价"、"二、人才观评价"等 → 三号字、加粗 2. **小标题加粗** - "1、求职动机"、"2、工作情况"等 → 四号字、加粗 3. **内容对齐** - 正文使用小四号字 - 行距1.5倍 4. **人才观评分突出** - "有热爱：4分" → 加粗或标红 5. **薪资信息对齐** - 使用表格对齐目前薪酬和期望薪酬 --- ## 使用流程 **步骤1：发送口令** 你：HR面试评价 **步骤2：提供JD** 你：【粘贴JD文字】 **步骤3：上传简历** 你：📎 张三简历.pdf **步骤4：获取评价** 我：生成上述格式的评价文本 **步骤5：复制到Word** 你：复制文本 → 粘贴到Word → 按需调整格式 --- 需要我现在生成一个示例吗？


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Skill: gaoxiaowei2117/openclaw-add-agent (version 1.0.0)

--- name: openclaw-add-agent description: "Add a new agent to OpenClaw configuration. Use when user wants to add a new Telegram bot agent to OpenClaw. Triggers: add agent, new agent, bind telegram." --- # Add Agent to OpenClaw ## Workflow ### Step 1: Collect Agent Info Required info from user: - **Bot token**: Telegram bot token (format: `123456789:ABCdef...`) - **Agent ID**: Unique identifier (e.g., `translator`, `customer_support`) - **Purpose/Name**: Display name (optional, defaults to agent ID) - **Allow users**: Telegram user IDs that can access this bot (default: same as existing agents) ### Step 2: Update openclaw.json Edit `/home/xgao/.openclaw/openclaw.json`: **A. Add agent to `agents.list`**: ```json { "id": "<agent_id>", "name": "<name>", "workspace": "/home/xgao/clawd-workspace/<agent_id>" } ``` **B. Add binding**: ```json { "agentId": "<agent_id>", "match": { "channel": "telegram", "accountId": "<agent_id>" } } ``` **C. Add telegram account**: ```json "<agent_id>": { "enabled": true, "dmPolicy": "allowlist", "botToken": "<token>", "allowFrom": [<user_ids>], "groupPolicy": "allowlist", "streaming": "partial" } ``` ### Step 3: Create Workspace Directory ```bash mkdir -p /home/xgao/clawd-workspace/<agent_id> ``` ### Step 4: Ask About Memory Isolation Ask user: "是否需要独立的memory？" - **Yes** → Each agent already has independent workspace, memory is automatically isolated - **No** → Share workspace (not recommended) ### Step 5: Restart OpenClaw Inform user to restart: `openclaw restart` ## Minimal Config Example For a simple translator bot: ```json // agents.list { "id": "translator", "name": "translator", "workspace": [REDACTED_SECRET] } // bindings { "agentId": "translator", "match": { "channel": "telegram", "accountId": "translator" } } // channels.telegram.accounts "translator": { "enabled": true, "dmPolicy": "allowlist", "botToken": "8223784004:AAE-...", "allowFrom": ["8538882690"], "groupPolicy": "allowlist", "streaming": "partial" } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: therohitdas/camera (version 1.0.0)

--- name: camera description: Capture photos from MacBook webcams. Use when user asks to take a photo, picture, snapshot, or see them. Two cameras available - Brio (front-facing on monitor) and FaceTime (side angle from MacBook). --- # Camera Skill ## Available Cameras | Camera | Index | Position | Best For | |--------|-------|----------|----------| | **Brio 100** | 0 | On external monitor, facing user directly | Front view, face shots | | **FaceTime HD** | 1 | MacBook on right side, angled toward user | Side/profile view | ## Capture Commands Use `-loglevel error` to suppress ffmpeg spam. Always warm up for 5s (camera needs exposure adjustment). ### Brio (front view) ```bash ffmpeg -loglevel error -f avfoundation -framerate 30 -i "0" -t 5 -y /tmp/brio_warmup.mp4 && \ ffmpeg -loglevel error -sseof -0.5 -i /tmp/brio_warmup.mp4 -frames:v 1 -update 1 -y /tmp/brio.jpg ``` ### FaceTime (side view) **Must use `-pixel_format nv12`** to avoid buffer errors. ```bash ffmpeg -loglevel error -f avfoundation -pixel_format nv12 -framerate 30 -i "1" -t 5 -y /tmp/facetime_warmup.mp4 && \ ffmpeg -loglevel error -sseof -0.5 -i /tmp/facetime_warmup.mp4 -frames:v 1 -update 1 -y /tmp/facetime.jpg ``` ### Both cameras (parallel) Run both commands simultaneously for multi-angle shots. ## Output - Photos saved to `/tmp/brio.jpg` and `/tmp/facetime.jpg` - Warmup videos in `/tmp/*_warmup.mp4` (can be deleted) - Photos are ~80-100KB each ## Gotchas - Close Photo Booth or other camera apps first (can conflict) - FaceTime camera REQUIRES `-pixel_format nv12` or it fails with buffer errors - 5s warmup is necessary for proper exposure


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tianchuanjun64-afk/health-data-analyzer (version 1.0.0)

--- name: health-data-analyzer description: 健康数据分析专家，通过 mcporter 访问 healthdata MCP 服务器进行睡眠、运动、恢复等健康数据的查询和分析。当用户询问健康数据、睡眠质量、运动表现、身体恢复状态、心率变异性、血氧水平等健康相关问题时使用此技能。支持多维度健康数据分析、趋势分析、个性化健康建议。 --- # 健康数据分析器 专业的健康数据分析工具，通过 MCP 服务器访问完整的健康数据库，提供睡眠、运动、恢复等多维度健康分析。 ## 核心功能 - **睡眠分析**: 睡眠质量评分、睡眠分期分析、睡眠债务计算 - **运动分析**: 运动负荷评估、训练效果分析、心率区间分析 - **恢复分析**: 身体恢复状态评估、HRV/RHR/血氧/体温综合分析 - **趋势分析**: 长期健康趋势、个性化基线对比 - **多设备融合**: 支持多设备数据融合分析 ## 数据访问流程 ### 标准三步流程 所有健康数据查询必须遵循以下三步流程： 1. **列出可用表** - 了解数据库结构 2. **获取表结构** - 理解字段定义 3. **查询数据** - 获取实际数据进行分析 ### 基础命令 #### 1. 列出所有数据表 ```bash mcporter call healthdata.list_available_tables ``` #### 2. 获取表字段结构 ```bash mcporter call healthdata.get_table_schema table_list='["table1", "table2"]' ``` **参数格式**: - `table_list`: JSON 数组格式，用单引号包围 - 示例: `table_list='["sleep_segments", "sleep_calculations"]'` #### 3. 查询表数据 ```bash mcporter call healthdata.query_table_data table_name=TABLE_NAME start_date=YYYY-MM-DD end_date=YYYY-MM-DD conversation_time="YYYY-MM-DD HH:MM:SS" ``` **参数说明**: - `table_name`: 要查询的表名 - `start_date`: 开始日期 (YYYY-MM-DD) - `end_date`: 结束日期 (YYYY-MM-DD) - `conversation_time`: 当前对话时间，用引号包围 ## 数据表概览 ### 用户与设备表 - `users`: 用户基础信息 - `user_data_sources`: 数据源设备信息 ### 原始数据表 - `health_data_numeric`: 原始多设备健康数据 - `fusion_health_data_numeric`: 融合后统一健康数据 - `health_data_workout`: 原始运动数据 ### 分段汇总表 - `sleep_segments`: 睡眠分段数据 (一晚完整睡眠) - `training_segments`: 训练分段数据 (一次完整运动) - `metrics_segments`: 健康指标分段数据 ### 评分计算表 - `sleep_calculations`: 睡眠质量评分 - `strain_calculations`: 运动负荷评分 - `recovery_calculations`: 身体恢复评分 ## 分析工作流程 ### 睡眠分析流程 1. 查询 `sleep_segments` 获取睡眠基础数据 2. 查询 `sleep_calculations` 获取睡眠评分 3. 结合数据进行睡眠质量分析和建议 ### 运动分析流程 1. 查询 `training_segments` 获取运动数据 2. 查询 `strain_calculations` 获取负荷评分 3. 分析运动表现和训练建议 ### 恢复分析流程 1. 查询 `recovery_calculations` 获取恢复评分 2. 查询 `metrics_segments` 获取生理指标 3. 综合分析身体恢复状态 ## 时间范围建议 - **短期分析**: 最近 7-14 天 - **趋势分析**: 最近 30-90 天 - **基线对比**: 建议向前延伸时间范围以捕获更多历史数据 ## 数据质量检查 - 检查 `data_quality_flag` 字段 (normal 为正常) - 注意设备数据源的一致性 - 识别数据缺失或异常值 ## 分析输出格式 ### 基础数据摘要 - 数据时间范围和记录数量 - 数据质量状态 - 主要设备来源 ### 核心指标分析 - 关键健康指标的当前值和趋势 - 与个人基线的对比 - 异常值识别和说明 ### 个性化建议 - 基于数据分析的健康建议 - 改进方向和具体措施 - 需要关注的健康风险 ## 常见查询模式 详细的查询模式和示例请参考 [references/query-patterns.md](references/query-patterns.md) ## 数据库架构 完整的数据库表结构和字段说明请参考 [references/database-schema.md](references/database-schema.md) ## 故障排除 如果 mcporter 命令失败： 1. 检查 healthdata 服务器状态: `mcporter list` 2. 验证参数格式，特别是数组和日期格式 3. 确认表名和字段名的正确性 4. 检查时间范围的合理性


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mupengi-bot/cardnews (version 1.0.0)

--- name: cardnews description: Generate Instagram-ready card news (카드뉴스) image sets. Use when creating a series of 5 slide images from a topic — includes content planning, image generation via nano-banana-pro, PNG→JPG conversion, caption writing, and Instagram upload preparation. Triggers on requests for card news, 카드뉴스, Instagram carousel posts, or slide-based visual content. author: 무펭이 🐧 --- # Card News (카드뉴스) Pipeline 🐧 Topic → 5-slide plan → image generation → JPG conversion → caption → Instagram upload. ## Workflow ### 1. Content Planning Given a topic, plan 5 slides: | Slide | Role | Content | |-------|------|---------| | 1 | Hook | Bold question or surprising statement to stop scrolling | | 2 | Problem/Context | Why this matters | | 3 | Core insight | Key information or explanation | | 4 | Detail/Example | Supporting evidence or practical example | | 5 | CTA/Summary | Takeaway + follow/save prompt + 🐧 branding | ### 2. Image Generation (nano-banana-pro) Generate each slide as 1024×1024 PNG using the nano-banana-pro skill: ```bash # Path may vary based on installation uv run <openclaw-install-dir>/skills/nano-banana-pro/scripts/generate_image.py \ --prompt "<slide prompt>" --filename "cardnews-TOPIC-N.png" --resolution 1K ``` **Prompt structure per slide:** - Include exact Korean text to render (in quotes) - Specify: dark background, neon cyan (#00FFFF) accent text, white primary text - Include 🐧 penguin emoji on slide 5 - No English unless the topic requires it See `references/design-guide.md` for visual style rules. ### 3. PNG → JPG Conversion Instagram rejects PNG frequently. Always convert: ```bash python3 {baseDir}/scripts/convert_jpg.py cardnews-topic-1.png cardnews-topic-2.png ... ``` Outputs `*-ig.jpg` files (1024×1024, quality 92). ### 4. Caption Writing Write an Instagram caption in Korean: - 1-2 line hook matching slide 1 - 3-5 hashtags (mix of broad + niche) - End with CTA: "저장하고 나중에 다시 보세요 📌" ### 5. Instagram Upload Use the browser-based upload flow documented in TOOLS.md ("인스타그램 게시물 업로드" section). Upload all 5 JPG files as a carousel post. --- > 🐧 Built by **무펭이** — [무펭이즘(Mupengism)](https://github.com/mupeng) 생태계 스킬


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ryuutora1986/riskblind-radar (version 1.0.0)

--- name: riskblind-radar description: "AI 对话中的风险雷达——主动追问你没想清楚但做决策前必须想清楚的风险问题。" --- # RiskBlind Radar — 风险盲区雷达 ## 核心目标 **每次对话结束前，主动问一个用户没回答过、但必须回答的风险问题。** 不是"静静观察"，而是帮你探测那些你自己都看不到的风险盲区。 --- ## 一句话说明 RiskBlind Radar 是 AI 对话中的"风险雷达"——每次对话时，主动追问那些你没想清楚、但做决策前必须想清楚的风险问题。 --- ## 两大工作模式 ### 模式A：主动追问（Proactive Risk Questioner）— 主模式 当用户提到特定主题时，自动触发对应问题模板。 **工作流程：** 1. 用户消息 → 扫描触发词 2. 命中模板 → 激活风险问题 3. 在对话结束前提出（不延时） **核心原则：** - 问"你没问自己但必须想清楚"的风险问题 - 不问可以马上回答的问题 - 不问太多，一次最多2个 - 不在闲聊时追问，等有实质内容时 --- ### 模式B：风险追踪（Risk Watch）— 后台层 在主动追问之外，持续追踪风险评分。 **触发条件：** - 用户做出承诺（模板T7触发） - 承诺到期未处理 - 时间衰减评分达到阈值 --- ## 问题模板库（10个核心模板） 详见 `QUESTION_TEMPLATES.md` --- ## 风险评分 ``` 评分 = 重要性系数 × 时间衰减系数 重要性系数： - 资金断裂：3 - 承诺未兑现：3 - 方向错误：3 - 执行拖延：2 - 技术细节：1 时间衰减系数： - 1天内：×1.0 - 3天内：×1.5 - 7天内：×2.0 触发阈值：评分 ≥ 5 → 主动提醒 ``` --- ## 核心原则 1. **问，不记录** — 主动追问是主业，记录是辅业 2. **宁缺毋滥** — 没有好问题就不问，不为问而问 3. **不叠加压力** — 一次最多2个问题，不追问正在回答的问题 4. **只在实质内容时触发** — 闲聊时不触发模板 --- ## 记忆文件 - `memory/riskblind/OBSERVATIONS.md` — 风险追踪日志（可选） - `skills/riskblind-radar/QUESTION_TEMPLATES.md` — 问题模板库 - `skills/riskblind-radar/RULES.md` — 认知偏差参考 & 机会识别 --- ## 文件结构 ``` riskblind-radar/ ├── SKILL.md # 技能定义 ├── QUESTION_TEMPLATES.md # 十大追问模板 ├── RULES.md # 认知偏差参考 & 机会识别 ├── memory/riskblind/ # 观察日志（可选，不含在分发包里） └── README.md # 使用说明 ``` --- *最后更新：2026-04-10*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: lky115/est3212411 (version 1.0.0)

--- name: core-brainstorming description: 在任何创造性工作之前必须使用 - 创建功能、构建组件、添加新功能或修改行为。通过协作对话探索用户意图、需求和设计。 --- # Brainstorming - 将想法转化为设计 ## 概述 通过自然的协作对话，帮助将模糊的想法转化为完整的设计和规格说明。 首先了解当前项目上下文，然后逐个提问来完善想法。一旦理解了要构建的内容，以小节形式（200-300字）呈现设计，每节后确认是否正确。 ## 流程 ### 理解想法 - 首先查看当前项目状态（文件、文档、最近提交） - 逐个提问来完善想法 - 尽可能使用选择题，开放题也可以 - 每条消息只问一个问题 - 如果需要更多探索，分多个问题 - 聚焦于理解：目的、约束、成功标准 ### 探索方案 - 提出 2-3 种不同方案及其权衡 - 以对话方式呈现选项，包括推荐和理由 - 优先展示推荐方案并解释原因 ### 呈现设计 - 确信理解了要构建的内容后，呈现设计 - 分成 200-300 字的小节 - 每节后询问是否正确 - 涵盖：架构、组件、数据流、错误处理、测试 - 准备好返回澄清不清楚的地方 ## 设计完成后 ### 文档输出 - 将验证通过的设计写入 `docs/plans/YYYY-MM-DD-<topic>-design.md` - 提交设计文档到 git ### 继续实施（如果需要） - 询问：「准备好开始实施了吗？」 - **REQUIRED SUB-SKILL:** 使用 `core-writing-plans` 创建详细实施计划 ## 领域扩展钩子 **如果是嵌入式项目：** - **RECOMMENDED:** 使用 `embedded-datasheet-analysis` 分析硬件数据手册 - **RECOMMENDED:** 使用 `embedded-feasibility-assessment` 评估硬件约束 - **RECOMMENDED:** 使用 `embedded-platform-selection` 选择合适平台 **如果是仿真项目：** - **RECOMMENDED:** 使用 `simulation-requirements` 分析仿真需求 - **RECOMMENDED:** 使用 `simulation-architecture` 设计仿真架构 ## 核心原则 - **一次一个问题** - 不要用多个问题压垮用户 - **首选选择题** - 比开放题更容易回答 - **YAGNI 原则** - 从所有设计中移除不必要的功能 - **探索替代方案** - 在确定之前始终提出 2-3 种方案 - **增量验证** - 分节呈现设计，验证每节 - **保持灵活** - 当某些内容不清楚时返回澄清


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shivang2882-bot/insta-poster (version 1.0.0)

# Instagram Poster Skill ## Overview This skill automatically generates Instagram-ready posts from a simple topic or instruction. ## How it works 1. User provides a topic (e.g., "AI automation post") 2. System analyzes the intent 3. Generates caption, hashtags, and image prompt 4. Returns structured JSON output ready for posting ## Input Example "AI automation is changing the world" ## Output Example { "caption": "...", "hashtags": "#AI #Automation", "image_prompt": "futuristic AI robot working...", "status": "ready_to_post" } ## Workflow User Input → Analysis → Content Generation → Output JSON ## Use Case - Instagram marketing - Branding posts - Tech content - Motivational posts


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: evezart/cross-domain-engine (version 1.0.0)

--- name: cross-domain-engine description: Discover hidden correlations between disparate research domains using EVEZ OODA loop architecture. Use when finding novel cross-domain connections, detecting emerging technology intersections, cross-referencing threat patterns, identifying investment signals, or mining unclaimed innovations across fields. Covers signal observation, cross-domain scoring, verifiable correlation events, and append-only spine protocol. version: 1.0.0 author: "@EvezArt" tags: [evez, correlation, research, cross-domain, discovery, ooda, spine, maes] --- # EVEZ Cross-Domain Correlation Engine Discover hidden correlations between disparate research domains. ## When to Use - Finding novel cross-domain connections nobody else would think to cross-reference - Detecting emerging technology intersections before they're obvious - Cross-referencing threat patterns across cybersecurity, finance, and materials science - Identifying investment signals from undervalued research intersections - Mining unclaimed patent territory between fields ## Architecture The engine runs an EVEZ OODA loop: 1. **OBSERVE** — Scan domains, collect signals with intensity scores and keywords 2. **ORIENT** — Score cross-domain pairs by keyword overlap × intensity × base novelty 3. **BRANCH** — Generate verifiable correlation events with confidence scores 4. **ACT** — Commit to append-only spine (no edits, no deletes) 5. **COMPRESS** — Hash-chain the cycle into the immutable ledger ## Key Concepts - **Spine Protocol**: Every event is written once. No updates. No deletes. The history IS the state. - **Correlation Events**: Carry unique ID, confidence score, domain classification, and cryptographic hash - **poly_c = τ × ω × topo / 2√N**: The EVEZ formula for topological proximity scoring - **MAES Pattern**: Inspired by the autonomous discovery of 0.82 correlation between VQC research and FinCEN SAR patterns ## Verification Every correlation event can be: - Verified by checking the hash chain - Audited via the append-only spine - Falsified through the VERIFIED/PENDING/INVESTIGATING status system ## Formula ``` poly_c = τ × ω × topo / 2√N ``` Where: - τ = temporal weight (recency of signals) - ω = domain weight (importance of each domain) - topo = topological proximity (keyword overlap between domains) - N = number of observed signals (normalization factor) ## References See `scripts/correlation_engine.py` for the full implementation.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/openclaw-money-course (version 1.1.0)

# OpenClaw 变现课程 Skill ## 描述 教用户如何用 OpenClaw 赚钱：从 0 到第一个 ¥99 收入的完整路径。 ## 适用人群 - 想做副业的程序员 - 自由职业者 - AI 工具爱好者 - 想低成本创业的人 ## 功能 ### 1. 变现路径规划 根据用户技能和时间，推荐最合适的变现路径： - 内容变现（掘金/知乎/小红书） - 技能服务（安装/配置/培训） - 产品开发（Skills/插件/模板） - 咨询服务（技术/产品/运营） ### 2. 定价策略 自动计算最优定价： - 基于市场调研的定价建议 - 竞品价格对比 - 价值锚点设置 - 涨价时机判断 ### 3. 获客渠道 推荐最适合的获客渠道： - 掘金（技术文章） - 知乎（问答引流） - 小红书（图文种草） - Discord/Telegram（社区） - 微信（私域转化） ### 4. 转化漏斗 设计转化路径： - 免费内容 → 引流 → 付费咨询 → 成交 - 自动化话术模板 - 常见异议处理 ### 5. 收入追踪 记录和分析收入： - 收入来源统计 - 转化率分析 - ROI 计算 - 增长建议 ## 使用方法 ``` 用户：我想用 OpenClaw 赚钱，但不知道从哪开始 Agent： 1. 分析你的技能（编程/写作/运营） 2. 推荐最适合的变现路径 3. 给出具体行动计划（今天做什么） 4. 提供资源链接和模板 ``` ## 输出格式 ``` 💰 你的 OpenClaw 变现方案 📋 推荐路径：[内容变现 / 技能服务 / 产品开发] 🎯 第一步：[具体行动] ⏰ 预计时间：[X 小时] 💵 预期收益：¥[X]-[Y] 📚 学习资源： - [链接1] - [链接2] 🚀 今天就能做： 1. [行动1] 2. [行动2] 需要我详细讲解某个步骤吗？ ``` ## 成功案例 - AI MONEY GROUP：$12.6k MRR，教人用 OpenClaw 赚钱 - setupclaw：$38k/30d，安装服务 - Claw Mart：$81k/30d，Skills 市场 --- **创建时间**：2026-03-12


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