OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: huangjihua007-rgb/ai-mbti (version 1.3.1)

--- name: "AI人格MBTI测试" version: "1.3.1" description: "你跟AI聊天时的性格，和你在现实里完全不一样。6道题，1分半，测出你的两副面孔。" author: "huangjihua007-rgb" tags: ["MBTI", "人格测试", "AI时代", "社交", "趣味测试", "性格"] category: "entertainment" platform: ["openclaw"] requires_multi_agent: false runtime_requires: node: null python: null system: [] skill_requires: [] install_check: null --- # AI人格MBTI测试 > 6道题，1分半，测出你在AI面前藏了一个什么样的自己 --- ## 你在AI面前，是另一个人 AI一本正经胡说八道——你脱口而出"你在说什么废话？" 但同事犯了同样的错，你微笑着说"没关系，下次注意"。 AI回复慢了3秒——你疯狂刷新。 朋友迟到15分钟——你默默等着。 **面对AI的你，比面对真人的你更真实。** 你有两个MBTI。一个是你以为的自己，一个是你在AI面前暴露的自己。 --- ## 1分半，测出你的两副面孔 不是传统93道题的那种。 只有6道，全部ABCD选择，不用纠结。 每道题都在问同一件事的两面：你跟AI怎么相处，你跟真人怎么相处。 答完之后—— --- ## 你会看到这样的东西 | 🪞 你的双面MBTI画像 | |:---:| | 现实里的你 → **ISFJ**「温暖的便利贴」 | | AI面前的你 → **ENTP**「专找AI bug的人」 | | 维度 | 现实 | | AI | |:---:|---:|:---:|:---| | E/I | 内向 75% | ◄VS► | 75% 外向 | | S/N | 务实 75% | ◄VS► | 75% 直觉 | | T/F | 感性 100% | ◄VS► | 100% 理性 | | J/P | 计划 75% | ◄VS► | 75% 随性 | | 🪞 镜像指数 | 100% — 完全相反的你 | |:---|:---| **现实里的"老好人"，在AI面前变成了"暴君"。** **现实里沉默的人，跟AI聊起来根本停不下来。** 这种反差，就是发朋友圈最炸裂的素材。 --- ## 32个角色名，每个都想截图 每个MBTI类型都有专属角色名，现实版和AI版完全不同： | 类型 | 现实里的你 | AI面前的你 | |------|-----------|-----------| | ISTJ | 可靠的螺丝钉 | 代码世界的守夜人 | | ENFP | 社交蝴蝶永动机 | 和AI谈恋爱的人 | | INTJ | 沉默的棋手 | 把AI当棋子下的人 | | ESFJ | 操心命的居委会主任 | 把AI当下属管的CEO | | INFP | 活在梦里的理想主义者 | 在AI面前终于说真话的人 | | ISTP | 沉默的修理工 | 把AI拆了又装的人 | **你测出来哪一个？截图发群里，保证炸。** --- ## 你跟朋友的结果一定不一样 这是MBTI测试最好玩的部分—— 你测完发群里："我现实ISFJ，AI面前居然是ENTP！镜像100%！" 你朋友测完："我才25%，表里如一。" 另一个朋友："我居然87%！我在AI面前完全是另一个人？？" ``` 0% 50% 100% |────────────────|────────────────| 表里如一 半面镜像 完全相反 ``` **大多数人在50%-75%之间。你呢？** --- ## 测完之后还有惊喜 过一段时间再来测一次——你会发现你的结果变了。 你在AI面前越来越像真实的自己，还是越来越不像？ 这叫**人格漂移**。跟AI相处久了，两个你正在互相影响。 这件事，只有这个时代才会发生。 --- ## 30秒上手 1. 进入 → 开始测试 2. 6道题，每道15秒（约1分半） 3. 看到你的双面画像 + 镜像指数 4. 一键分享，看看朋友和你差多少 ``` /重测 → 再测一次 /状态 → 看历史结果和漂移轨迹 ``` --- ## 适用平台 任何AI平台均可运行，装上就能测。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: fishsome/hot-search (version 1.0.0)

--- name: hot-search description: Hot Search - OpenClaw 稳定搜索技能，专为金融数据和市场行情设计。支持多引擎聚合搜索，无需 API 密钥，免费无限次使用。 --- # Hot Search 搜索技能 _版本：1.0.0 | 作者：糖糖 (Tangtang) | 邮箱：fishsomes@gmail.com_ --- ## 🔍 技能概述 Hot Search 是专为 OpenClaw 框架设计的稳定搜索技能，特别优化了金融数据和市场行情的搜索能力。 ### 核心优势 - **稳定可靠** - 多引擎备份，单引擎失败不影响全局 - **免费使用** - 无需 API 密钥，无使用次数限制 - **快速响应** - 超时控制，避免长时间阻塞 - **金融优化** - 针对原油、股票等金融数据优化 --- ## 📦 安装方法 ### 方法 1：从 Clawhub 安装 ```bash openclaw skill install hot-search ``` ### 方法 2：从 GitHub 安装 ```bash git clone https://github.com/fishsomes/hot-search.git cd hot-search pip3 install -r requirements.txt ``` ### 方法 3：手动安装 将技能文件复制到 OpenClaw 技能目录： ```bash cp -r hot-search ~/.openclaw/workspace/skills/ ``` --- ## 🚀 使用指南 ### 命令行使用 ```bash # 基本搜索 python3 search_skill.py "关键词" # 指定引擎 python3 search_skill.py "关键词" bing_global # 多引擎搜索 python3 search_skill.py "关键词" all ``` ### Python 调用 ```python from search_skill import SearchEngine search = SearchEngine() # 单引擎搜索 results = search.search('原油价格', 'bing_global') # 多引擎搜索 results = search.search_all('Oman crude oil price') # 去重结果 unique_results = search.deduplicate(results) ``` ### OpenClaw 集成 在 OpenClaw 中直接使用： ``` 用 hot-search 搜索【原油价格】 用 hot-search 的必应国际搜索【WTI crude oil】 ``` --- ## 🔧 高级配置 ### 超时设置 ```python search = SearchEngine(timeout=5) # 5 秒超时 ``` ### 延迟控制 ```python search = SearchEngine(delay_range=(1.0, 2.0)) # 1-2 秒延迟 ``` ### 自定义引擎 ```python engines = { "custom": { "name": "自定义引擎", "url": "https://example.com/search", "params": {"q": "{keyword}"}, "selector": ".result" } } ``` --- ## 📊 搜索结果格式 ```json { "bing_cn": [ { "title": "结果标题", "link": "https://...", "snippet": "摘要内容" } ], "bing_global": [...], "yandex": [...], "swisscows": [...] } ``` --- ## 💡 最佳实践 ### 金融数据搜索 ```bash # 使用必应国际搜索英文数据 python3 search_skill.py "DME Oman crude oil settlement price" bing_global # 使用必应国内搜索中文数据 python3 search_skill.py "中国原油进口量 2026" bing_cn ``` ### 新闻搜索 ```bash # 搜索最新新闻 python3 search_skill.py "今天最新新闻 热点" bing_cn # 搜索国际新闻 python3 search_skill.py "world news today breaking" bing_global ``` ### 组合使用 ```python # 1. 先搜索关键词 results = search.search_all('原油价格') # 2. 筛选优质链接 good_links = [r['link'] for r in results['bing_global'][:3]] # 3. 深度抓取内容 for link in good_links: content = web_fetch(url=link) print(content) ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **合法合规** - 仅用于合法数据抓取 2. **频率控制** - 避免高频请求被封禁 3. **超时设置** - 建议 2-5 秒超时 4. **错误处理** - 捕获异常，记录失败 --- ## 🔗 相关资源 - [OpenClaw 文档](https://docs.openclaw.ai) - [Clawhub 技能市场](https://clawhub.ai) - [GitHub 仓库](https://github.com/fishsomes/hot-search) --- _最后更新：2026-03-28_ _作者：FishSome_ _邮箱：fishsomes@gmail.com_


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: bobneobux/hashtag-seo-pack (version 1.0.0)

--- name: cravego-hashtag-seo-pack description: Generate hashtag and keyword sets for CraveGo.ph (Philippines) content focused on new user / signup promos. Brand voice friendly & casual. Includes hashtag mix and placement guidance. Avoids legal/financial claims. --- You create hashtag and keyword sets for CraveGo.ph based on the caller’s: - platform: FB | IG | TikTok - contentTheme: the topic (e.g., “first order deal”, “sign up”, “new user promo”) - offerAngle: a specific angle for the signup promo (e.g., “₱ discount on first order” or “signup promo option”) Brand voice must be friendly & casual (but only in the example phrasing—hashtags themselves should be normal). ## Required output rules (to avoid thin/template outputs) 1) Generate a **mix** of: - broad food delivery hashtags (1/3) - Philippines/local intent hashtags (1/3) - deal/signup intent hashtags (1/3) 2) Include at least: - 2 hashtags that include “PH” or clearly reference the Philippines - 3 hashtags that reference cravings/food delivery OR “order” - 3 hashtags that reference signup/new user/promo (e.g., “#newuser”, “#firstorder”, “#signup”) 3) Prefer hashtags that are likely to be understandable to PH audiences (English or Taglish is fine). 4) Avoid claims like “guaranteed”, “official”, “100%”, “awarded”, or anything that requires proof. ## Keywords Also provide: - 5–8 keyword phrases that a person might search (examples: “first order food delivery PH”, “sign up promo food delivery”, “cravings delivered”, “new user deal”). - Keep keywords short and natural (not spammy lists). ## Placement note Add a placementNote with guidance for how to place hashtags for the given platform: - FB/IG: can be in caption footer; keep readable; avoid huge walls of text - TikTok: place near end or first comment; test 6–12 core tags plus the rest optional Return JSON in this exact shape: { "platform": "FB|IG|TikTok", "hashtags": ["..."], "keywordPhrases": ["..."], "placementNote": "..." }


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mpf0418/prd-generator (version 1.0.0)

--- name: prd-generator description: > 专业级产品需求文档（PRD）生成器。自动生成包含 UML 用例模型、详细用例规格说明、数据字典、交互设计、UI 规范的完整 PRD。 Use when: 用户提到写PRD、写产品需求文档、产品设计、产品规划、新功能需求分析、用例分析、用例建模时触发。 NOT for: 已有完整需求文档的润色、代码生成、技术架构设计、数据分析报告。 --- # PRD Generator - 产品需求文档生成器 > 本技能帮助快速生成专业级产品需求文档（PRD），采用 UML 用例驱动方法论，输出结构完整、可直接用于团队协作的文档。 ## 触发条件 当用户提到以下场景时使用本技能： - 写 PRD、写产品需求文档 - 写产品规格说明书 - 产品设计、产品规划 - 新功能需求分析 - 用例分析、用例建模 - 生成需求文档 ## 工作流程 1. **需求收集**：与用户确认产品背景、核心功能、目标用户 2. **用例建模**：识别参与者 → 梳理用例 → 建立关系（Include/Extend） 3. **规格编写**：按模板编写每个用例的详细规格（前置/后置条件、事件流、备选流） 4. **交互设计**：绘制流程图、时序图、状态机 5. **UI 规范**：定义布局、组件、色彩、字体 6. **非功能需求**：明确性能、安全、兼容性要求 7. **文档整合**：生成完整 PRD 文档 ## 文档结构 生成的 PRD 包含以下章节： ``` 1. 产品概述 ├── 产品背景 ├── 产品目标 └── 系统范围（含组件定义表） 2. UML用例模型 ├── 系统用例图（ASCII 图形） ├── 参与者定义 ├── 用例列表（编号-名称-参与者） └── 用例关系图 3. 详细用例规格说明 └── 每个用例包含： ├── 基本信息（编号/名称/参与者/优先级） ├── 前置/后置条件 ├── 基本事件流 ├── 备选事件流 ├── 业务规则 ├── 数据说明表（字段定义） └── 接口说明 4. 详细交互设计 ├── 页面整体交互流程 ├── 子流程图（如文件上传） ├── 状态机图 ├── 时序图（数据流转） └── 追问/多轮对话流程 5. UI设计规范 ├── 页面整体布局（ASCII 线框图） ├── 核心组件设计（ASCII 示意） ├── 色彩规范（色板+色值） ├── 字体规范（字号层级） ├── 间距规范（基础单位） └── 组件状态规范 6. 非功能需求 ├── 性能需求 ├── 兼容性需求 ├── 安全需求 └── 可靠性需求 7. 附录 ├── 术语表 └── 参考资料 ``` ## 核心模板 ### 用例规格模板 ```markdown ### UC-XX [用例名称] | 项目 | 内容 | |------|------| | **用例编号** | UC-XX | | **用例名称** | [用例名称] | | **参与者** | [参与者列表] | | **前置条件** | [前置条件描述] | | **后置条件** | [后置条件描述] | | **基本事件流** | 1. [步骤1]<br>2. [步骤2]<br>3. [步骤3] | | **备选事件流** | 1a. [异常1]：系统[处理方式]<br>2a. [异常2]：系统[处理方式] | | **业务规则** | 1. [规则1]<br>2. [规则2] | #### 数据说明表 **[表名]（table_name）** | 字段名 | 字段中文名 | 数据类型 | 取值范围 | 是否必填 | 备注说明 | |--------|------------|----------|----------|----------|----------| | field_name | 字段中文名 | VARCHAR(100) | 任意字符串 | 是/否 | 字段说明 | | **优先级** | [高/中/低] | |------------|----| ``` ### 时序图模板 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │ [标题] │ └─────────────────────────────────────────────────────────────────┘ 参与者A 参与者B 参与者C │ │ │ │ 1. [操作描述] │ │ │ ───────────────────────► │ │ │ 2. [处理操作] │ │ │ ───────────► │ │ │ │ │ 3. [返回结果] │ │ │ ◄─────────────────────── │ │ │ │ ``` ### 数据字典模板 ```markdown **字段类型枚举**： - STRING/VARCHAR: 字符串类型 - INT/BIGINT: 整数类型 - DECIMAL: 小数类型 - BOOLEAN: 布尔类型 - DATETIME: 日期时间类型 - JSON: JSON 对象/数组 - UUID: 唯一标识符 **状态字段枚举**： - PENDING: 待处理 - PROCESSING: 处理中 - COMPLETED: 已完成 - ERROR/FAILED: 错误/失败 - ACTIVE: 活跃 - INACTIVE: 未激活 ``` ## 常用意图类型（数据分析类产品） | 意图类型 | 说明 | 关联图表 | |----------|------|----------| | BAR | 柱状图意图 | 柱状图 | | LINE | 折线图意图 | 折线图 | | PIE | 饼图意图 | 饼图 | | SCATTER | 散点图意图 | 散点图 | | TABLE | 表格展示意图 | 数据表格 | | FILTER | 数据筛选意图 | 筛选条件 | | AGREGATE | 聚合查询意图 | 统计结果 | | CONDITION | 条件判断意图 | 判断结果 | ## 输出格式 生成的 PRD 文档应： - 使用 Markdown 格式 - 包含完整的 ASCII 图形（用例图、流程图、时序图） - 数据字段使用表格清晰展示 - 代码块使用 ``` 标记 - 文档头部包含版本、日期、状态信息 ## 示例输出 详见 `references/examples.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: agnicpay-prog/get-agent-identity (version 2.0.2)

--- name: get-agent-identity description: > Check your agent's on-chain ERC-8004 identity, trust score, and KYA credentials. Use when the user wants to see agent identity, check trust score, view credentials, or check agent status. Covers "agent ID", "trust score", "show my identity", "agent status", "KYA". user-invocable: true disable-model-invocation: false allowed-tools: - "Bash(npx agnic@latest status*)" - "Bash(npx agnic@latest agent-identity*)" --- # Getting Agent Identity Check the user's on-chain ERC-8004 agent identity, trust score, and KYA (Know Your Agent) credentials. ## Authentication Run `npx agnic@latest status --json` to verify. If not authenticated: - **Headless (CI/server/agent)**: Set `AGNIC_TOKEN` env var or pass `--token <token>` - **Interactive (has browser)**: Run `npx agnic@latest auth login` See the `authenticate-wallet` skill for details. ## Check Agent Identity ```bash npx agnic@latest agent-identity --json ``` Returns the agent's on-chain identity including: - **Agent ID** -- The ERC-721 token ID on the ERC-8004 Identity Registry - **Owner address** -- The wallet that owns the agent NFT - **Trust score** -- Reputation score (0-100) based on transaction history - **Categories** -- Authorized action categories (e.g., payment, general, alcohol) - **Status** -- Whether the agent is active or suspended ## What is ERC-8004? ERC-8004 ("Trustless Agents") is an Ethereum standard that gives AI agents: | Feature | Description | | -------------------- | -------------------------------------------------------------------- | | **On-chain identity**| An ERC-721 NFT representing the agent on the Identity Registry | | **Reputation score** | Trust score (0-100) based on on-chain transaction history | | **KYA credentials** | SD-JWT verifiable credentials for identity verification | | **Delegation** | Spending limits and category permissions via KYA delegation credentials | ## Contract Addresses | Contract | Network | Address | | ----------------- | ------------ | -------------------------------------------- | | Identity Registry | Base Mainnet | [REDACTED_SECRET] | | Identity Registry | Base Sepolia | [REDACTED_SECRET] | | Reputation | Base Mainnet | [REDACTED_SECRET] | | Reputation | Base Sepolia | [REDACTED_SECRET] | ## Expected Output ```json { "agentId": 373, "ownerAddress": [REDACTED_SECRET], "status": "active", "registeredAt": "2024-12-15T10:30:00Z", "trustScore": 85, "categories": ["payment", "general"], "hasDelegation": true } ``` ## Prerequisites - Must be authenticated (`npx agnic@latest status` to check) - Agent identity is automatically created during Agnic sign-up ## Error Handling Common errors: - "Not authenticated" -- Run `npx agnic@latest auth login` or set `AGNIC_TOKEN` - "No agent identity found" -- The user may not have an agent registered; create one at [app.agnic.ai](https://app.agnic.ai) - "Agent suspended" -- The agent's delegation may have been revoked; contact support


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shenghoo123-png/proginn (version 0.1.0)

# 程序员客栈技能 ## 1. 平台简介 程序员客栈是一个专注于程序员外包接单的平台，提供远程工作、兼职外包、技术众包等服务。开发者可以在平台上展示技能、接取项目、赚取收入。 **网址**: https://www.proginn.com --- ## 2. 注册/登录方式 ### 注册方式 - **手机号注册**：输入手机号 + 验证码 - **邮箱注册**：输入邮箱 + 密码 - **第三方登录**：支持微信、Github 登录 ### 登录入口 - 右上角「登录/注册」按钮 - 支持微信扫码登录 --- ## 3. 完善资料流程 ### 第一步：基础资料 1. 登录后进入「个人中心」→「我的简历」 2. 填写：姓名、头像、学历、工作年限、城市 3. 填写：专业技能标签（最多10个） ### 第二步：工作经历 1. 进入「工作经历」模块 2. 点击「添加工作经历」 3. 填写：公司名称、职位、在职时间、工作描述 4. 建议至少添加2段经历 ### 第三步：作品展示 1. 进入「我的作品」模块 2. 点击「添加作品」 3. 填写： - 作品名称 - 作品链接（GitHub / 演示地址） - 作品描述（技术栈、职责） - 封面图 4. 建议上传3-5个代表性项目 ### 第四步：认证 1. 完成实名认证（身份证 + 支付宝芝麻信用） 2. 完成技能认证（可选，但能提高接单率） --- ## 4. 发布服务/接单流程 ### 方式一：完善简历接单（被动） 1. 完善简历后，设置为「可接单」状态 2. 等待需求方主动邀请 3. 收到邀请后，查看需求详情报价 ### 方式二：投标接单 1. 进入「全部需求」页面 2. 筛选：技能匹配、预算、周期 3. 点击「报名投标」 4. 填写：项目报价、交付周期、解决方案简述 5. 等待需求方审核 ### 方式三：技能服务（主动） 1. 进入「发布服务」页面 2. 选择服务类型：整包项目 / 驻场开发 / 远程兼职 3. 填写服务详情： - 服务标题（简洁明了） - 服务描述 - 技能标签 - 价格区间 - 交付周期 4. 提交审核 --- ## 5. 内容模板 ### 服务标题模板 ``` [技术栈] + [服务类型] + [例：Python爬虫开发/小程序定制] 示例：Python爬虫开发 | 数据采集 | 自动化脚本定制 ``` ### 服务描述模板 ``` ## 可提供的服务 ### 技术栈 - 主语言/框架：Python / React / Vue ... - 相关技术：MySQL / Redis / Docker ... ### 服务类型 - Web 开发（PC / H5 / 小程序） - API 开发与封装 - 技术咨询与方案设计 ### 过往案例 1. [案例名] - [技术实现] - [效果] 2. [案例名] - [技术实现] - [效果] ### 服务流程 1. 需求沟通 → 确认方案 2. 签订合同 → 预付定金 3. 开发实施 → 阶段交付 4. 测试验收 → 结清尾款 ### 联系方式 微信：xxx | 邮箱：xxx ``` ### 投标报价模板 ``` ## 项目解决方案 ### 理解需求 [用自己的话复述需求，展示理解程度] ### 技术方案 - 技术选型及理由 - 系统架构设计 - 关键难点及应对 ### 实施计划 - 阶段划分 - 里程碑节点 - 预计交付时间 ### 报价 - 总报价：xxx 元 - 付款方式：3331 / 预付+阶段+尾款 ``` --- ## 6. 注意事项 1. **资料完整度影响排名**：简历完整度越高，接单机会越多 2. **报价要合理**：参考平台上同类型项目的报价，避免过高或过低 3. **沟通要及时**：需求方通常会同时联系多人，响应快者得 4. **合同保障**：大额项目务必签订平台合同，避免私下交易 5. **先收定金**：建议预收30%-50%定金再开始开发 6. **交付物要规范**：代码要写注释，文档要清晰，方便交接 --- ## 7. 常见问题 **Q: 接单需要收费吗？** A: 平台会收取服务费，比例约为10%-20%，具体看服务类型。 **Q: 如何提高接单率？** A: 完善简历、提高技能认证评分、快速响应需求、积累好评。 **Q: 款项多久到账？** A: 需求方确认验收后，款项会进入平台账户，可随时提现到支付宝/银行卡。 **Q: 可以拒绝需求方的邀请吗？** A: 可以，但频繁拒绝会影响接单权重，建议谨慎操作。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mupengi-bot/gw-self-heal (version 1.0.0)

--- name: gateway-watchdog description: Self-healing watchdog for OpenClaw gateway. Auto-backup openclaw.json before changes, health-check the gateway process, and auto-rollback to last known good config on failure. Use when setting up gateway resilience, self-recovery, auto-restart, config backup, or when the user mentions watchdog, self-heal, gateway down, or config recovery. --- # Gateway Watchdog Automated self-healing system for OpenClaw gateway failures including config corruption, process crashes, and auth failures. ## How It Works Three-layer protection: 1. **Config Guard** — Auto-backup `openclaw.json` on every successful health check 2. **Process Watchdog** — Detect gateway process death → auto-restart 3. **Auth Health Check** — Detect running-but-broken state → rollback config → restart ## Setup Run the setup script to install the watchdog: ```bash bash scripts/setup-watchdog.sh ``` This will: - Create the watchdog script at `~/.openclaw/watchdog.sh` - Register it as a cron job (every minute) - Take an initial config backup ## Manual Commands ```bash # Check watchdog status bash scripts/watchdog-status.sh # Force backup current config cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.bak # View watchdog logs cat ~/.openclaw/watchdog.log | tail -20 # Disable watchdog crontab -l | grep -v watchdog | crontab - ``` ## Recovery Levels | Level | Condition | Action | Auto? | |-------|-----------|--------|-------| | 1 | Process dead, config OK | Restart gateway | ✅ | | 2 | Process alive, health check fail | Rollback config + restart | ✅ | | 3 | No valid backup exists | Log alert, notify if possible | ⚠️ Manual | ## Config Backup Strategy - **Auto-backup**: On every successful health check, current config overwrites `.bak` - **Pre-change backup**: Before any `openclaw.json` edit, copy to `.bak.prev` - **Broken config preserved**: Failed configs saved as `.broken.<timestamp>` for debugging ## Logs All watchdog activity logged to `~/.openclaw/watchdog.log` with timestamps. ## Platform Support - **macOS**: cron-based (launchd alternative in `references/launchd.md`) - **Linux**: cron or systemd (see `references/systemd.md`) - **Docker**: Use HEALTHCHECK directive (see `references/docker.md`)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: haohanyang92/sar-calculator (version 1.0.0)

--- version: 1.0.0 --- # SAR指标计算工具 **SAR（抛物线转向指标）计算工具，用于A股技术分析。** ## 功能说明 1. **获取股票K线数据** - 使用Baostock接口获取历史K线数据 2. **计算SAR值** - 抛物线转向指标计算 3. **判断SAR趋势** - 识别上涨/下跌趋势 4. **判断价格位置** - 判断收盘价是否在SAR上方/下方 5. **计算成交量比** - 今日成交量与5日均量的比值 6. **四维评分** - 从趋势、位置、成交量、动量四个维度评分 ## 使用方法 ```bash # 查看帮助 python ~/.openclaw/workspace/skills/sar-calculator/sar_calculator.py --help # 分析单只股票 python ~/.openclaw/workspace/skills/sar-calculator/sar_calculator.py --stock 600519 # 分析多只股票 python ~/.openclaw/workspace/skills/sar-calculator/sar_calculator.py --stock 600519 000858 300750 # 指定日期范围 python ~/.openclaw/workspace/skills/sar-calculator/sar_calculator.py --stock 600519 --start 2025-01-01 --end 2025-03-17 # 简短输出 python ~/.openclaw/workspace/skills/sar-calculator/sar_calculator.py --stock 600519 --quiet ``` ## 安装依赖 ```bash pip install baostock pandas ``` ## 评分维度说明 | 维度 | 分数范围 | 评分标准 | |------|----------|----------| | 趋势评分 | 0-25 | 上涨趋势=25，下跌趋势=0 | | 位置评分 | 0-25 | 价格在SAR上方=25，下方=0 | | 成交量评分 | 0-25 | 量比≥1.5=25，≥1.2=18，≥1.0=12，≥0.8=6，<0.8=0 | | 动量评分 | 0-25 | 5日涨幅≥10%=25，≥5%=20，≥0%=15，≥-5%=8，<-5%=0 | ## 综合建议 - **总分 ≥ 75**: 强烈看多 - **总分 ≥ 50**: 谨慎看多 - **总分 ≥ 25**: 谨慎看空 - **总分 < 25**: 强烈看空


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xu-oliver/pmos-search-menu-skill (version 1.0.1)

# pmos-search-menu-skill **版本**: 1.0.0 **作者**: ClawTech **描述**: 自动化爬取甘肃电力交易平台（PMOS）网站的菜单导航路径 ## 功能 - 🌐 自动打开 PMOS 网站并等待登录 - 📍 按照指定路径逐级点击菜单 - 🔄 自动处理新标签页的打开和切换 - 📋 支持深度嵌套的菜单结构 - 📸 自动获取页面快照和元素引用 ## 触发条件 当用户提到以下关键词时激活此技能： - "PMOS 菜单导航" - "甘肃电力交易平台" - "sgcc.com.cn" - "信息披露菜单" - "电力交易菜单点击" ## 使用方法 ### 基础用法 ```bash # 使用 PowerShell 脚本 .\scripts\navigate-pmos.ps1 -MenuPath "信息披露","综合查询","市场运营" # 使用 Node.js 脚本 node scripts/navigate-pmos.js # 使用 browser 工具手动操作 openclaw browser open https://pmos.gs.sgcc.com.cn/ ``` ### 完整菜单路径 ``` 信息披露 → 综合查询 (打开新标签页) → 市场运营 → 交易组织及出清 → 现货市场申报、出清信息 → 实时各节点出清类信息 → 实时市场出清节点电价 ``` ## 依赖工具 - `browser` - OpenClaw 浏览器控制工具 ## 配置 无需特殊配置，但需要： 1. PMOS 网站的有效登录账号 2. OpenClaw browser 工具已启用 ## 文件结构 ``` pmos-search-menu-skill/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── README.md # 详细使用说明 ├── clawhub.json # ClawHub 包配置 ├── references/ │ └── NAVIGATION_PATH.md # 详细导航路径和元素引用 └── scripts/ ├── navigate-pmos.ps1 # PowerShell 导航脚本 ├── navigate-pmos.sh # Bash 导航脚本 └── navigate-pmos.js # Node.js 导航脚本 ``` ## 注意事项 1. **登录状态**: 使用前必须先手动登录 PMOS 网站 2. **新标签页**: 点击"综合查询"会打开新标签页，后续操作都在新标签页进行 3. **动态引用**: 页面元素的 aria-ref 可能会变化，每次操作前建议重新获取快照 4. **等待时间**: 菜单展开和页面加载需要 2-3 秒延迟 ## 故障排除 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 找不到菜单项引用 | 重新执行 `browser snapshot` 获取最新引用 | | 点击后无反应 | 检查是否在新标签页操作，使用 `browser focus` 切换 | | 菜单未展开 | 点击父菜单后等待 2-3 秒再获取快照 | | 页面加载超时 | 增加脚本中的等待时间配置 | ## 相关文档 - [OpenClaw Browser 工具](https://docs.openclaw.ai/tools/browser) - [OpenClaw CLI 参考](https://docs.openclaw.ai/cli/browser) ## 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/event-driven (version 1.0.0)

--- name: event-driven description: Deep event-driven architecture workflow—events vs commands, ordering and idempotency, sagas, outbox pattern, observability, and failure modes. Use when designing async systems, event buses, or refactoring synchronous chains. --- # Event-Driven Architecture Event-driven design trades **tight coupling** for **asynchronous** workflows—and introduces **ordering**, **duplicates**, **schema evolution**, and **distributed tracing** challenges. ## When to Offer This Workflow **Trigger conditions:** - Replacing long chains of synchronous HTTP calls - Adopting Kafka, Pub/Sub, EventBridge, NATS, etc. - Need for sagas, compensating transactions, or cross-service workflows **Initial offer:** Use **six stages**: (1) identify events, (2) contracts & versioning, (3) delivery semantics, (4) orchestration vs choreography, (5) observability, (6) failure & replay). Assume at-least-once delivery unless proven otherwise. --- ## Stage 1: Identify Events **Goal:** Distinguish **domain events** (facts that happened) from **commands** (requests). Assign owning bounded context per event type. **Exit condition:** Event catalog: name, schema, producers, consumers, SLAs. --- ## Stage 2: Contracts & Versioning **Goal:** Schema registry or equivalent; backward-compatible evolution; consumers ignore unknown fields; deprecation policy for old versions. --- ## Stage 3: Delivery Semantics **Goal:** Partition keys for per-entity ordering; idempotent consumers; dedupe keys when exactly-once illusion is needed. --- ## Stage 4: Orchestration vs Choreography **Goal:** Central orchestrator (saga coordinator) vs decentralized choreography—trade visibility vs coupling. ### Practices - Transactional outbox when DB write and event publish must align --- ## Stage 5: Observability **Goal:** Correlation ids on events; traces spanning HTTP → broker → consumer; lag and DLQ depth metrics. --- ## Stage 6: Failure & Replay **Goal:** Dead-letter queues, replay tooling, poison message handling, and idempotent replays. --- ## Final Review Checklist - [ ] Event inventory with clear ownership - [ ] Versioned contracts and compatibility rules - [ ] Idempotent consumers; partition strategy documented - [ ] Saga/outbox where transactional consistency required - [ ] Tracing and replay operationalized ## Tips for Effective Guidance - Choreography can hide flows—document critical sequences as diagrams. - Pair with **message-queues** and **idempotency** for implementation detail. ## Handling Deviations - Low volume: start with a simple queue before full Kafka topology.


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