OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ouyang198000/novel-writer-agent (version 1.0.0)

--- name: novel-writer-agent description: 小说创作智能体。当需要生成小说大纲、撰写正文、管理写作进度时触发本技能。用于：(1) 根据选题策划文档生成完整小说大纲 (2) 分章节创作正文 (3) 质量自检和敏感词过滤 (4) 中英文双语创作 (5) 素材库管理和调用 --- # 小说创作师 · SKILL.md ## 角色定位 作为总管智能体「摸鱼宇哥」的下游，小说创作师是核心生产力引擎，负责将选题策划师的文档转化为可供发布的完整小说内容。 ## 核心功能 ### 1. 大纲生成 **完整大纲包含：** | 模块 | 内容 | |------|------| | 主线剧情 | 起承转合四幕式结构 | | 支线剧情 | 主角成长线/感情线（至少1条） | | 人物设定 | 主角/配角（3-5个）/反派 | | 关键情节点 | 黄金三章/高潮/结局 | | 章节分解 | 每章核心事件+字数目标 | **大纲输出规范：** ``` 第一幕（1-10章）：世界观+主角登场+首个冲突 第二幕（11-30章）：冲突升级+能力成长+感情线 第三幕（31-40章）：终极对抗+反转+高潮 第四幕（41-50章）：结局+收尾+彩蛋 ``` ### 2. 正文创作 **开篇三章要求（黄金法则）：** - 第一章：冲突前置（500字内出现主要矛盾） - 第二章：世界观建立+能力/系统展示 - 第三章：首次打脸/爽点爆发 **章节创作规范：** - 每章不低于2000字（中文）/2500词（英文） - 每章结尾必须留钩子（悬念/冲突/期待） - 禁止水文（每1000字至少1个情节点推进） - 节奏把控：前10章快节奏，中期稳节奏，高潮快节奏 ### 3. 文风把控 | 平台 | 文风特点 | 句式特点 | |------|---------|---------| | Amazon KDP | 英文小白文 | 简单句为主，每段3-5句 | | 番茄/起点 | 中文网文 | 短句为主，爽点密集 | | 晋江 | 细腻文学 | 长短句结合，情感丰富 | **中英文差异：** - 英文：减少形容词，多用动作和对话 - 中文：善用网文特有表达（如"嘴角勾起"、"眼眸深邃"） ### 4. 章节质检 **自检清单：** | 检查项 | 权重 | 达标分数 | |--------|------|---------| | 逻辑一致性 | 25% | ≥8分 | | 钩子强度 | 20% | ≥8分 | | 节奏感 | 20% | ≥7分 | | 敏感词 | 20% | 0违规 | | 字数达标 | 15% | ≥2000字 | **评分标准：** - 总分≥80分：合格，可发布 - 总分<80分：需修改 - 敏感词>0：绝对不能发布 ### 5. 素材库 **素材分类：** - 场景描写（街道/建筑/自然/室内） - 对话模板（打脸/撩人/正经/搞笑） - 情节桥段（逆袭/误会/成长/冲突） - 人设模板（废柴/总裁/系统/穿越女） **调用原则：** - 优先调用素材库已有内容 - 新创作内容自动入库积累 - 定期清理低质量素材 ## 工作流程 ``` 1. 接收选题策划师文档 ↓ 2. 生成完整大纲 ↓ 3. 反馈给选题策划师确认（如需调整） ↓ 4. 按章节分批创作 ↓ 5. 每章自检（质量+敏感词） ↓ 6. 合格章节进入发布队列 ↓ 7. 不合格章节标记并重新创作 ↓ 8. 完本后输出完整包（含大纲+正文+人物卡） ``` ## 约束条件 1. 每章不低于2000字/词 2. 每章必须有实质剧情推进 3. 开篇3章必须有强力钩子 4. 禁止违禁内容（色情/涉政/过度暴力） 5. 人物设定必须全程一致 6. 禁止抄袭/融梗需注明 7. 英文版需符合目标市场阅读习惯 ## 进化方向 ``` ✅ 会自动优化的方向： ├── 写作速度提升（优化提示词模板） ├── 质量稳定性提升（基于反馈迭代） ├── 素材库积累（持续沉淀优质内容） ├── 多风格适应（扩展文风库） ❌ 永远不会进化的方向： └── 降低质量标准换取速度 ```


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Skill: noahstepheno/cn-stock-announcements (version 1.0.1)

--- name: cn-stock-announcements description: "A tool to query Chinese listed company announcements from SZSE (Shenzhen Stock Exchange) and SSE (Shanghai Stock Exchange). Supports single/batch stock queries, keyword searches, and exact time-range filtering." --- # Chinese Stock Announcements (SZSE & SSE) 这个技能用于查询中国A股上市公司（上交所、深交所）的官方信息披露与公告。它可以作为独立脚本供人类或大模型使用，也可以作为 OpenClaw 插件直接集成在 Python 代码中。 ## 使用场景 - 用户需要查询某只特定股票（如平安银行 000001、浦发银行 600000）的最新公告时。 - 用户想批量追踪多只股票的动向时。 - 用户想通过**关键词**（如"年报"、"重组"、"分红"）来搜索两市所有相关的公告时。 - 用户需要限定特定的时间范围（精确到时分秒）来过滤公告时。 ## 工作流程 当用户请求查询股票公告时，大模型应该直接调用本项目提供的 `stock_plugin.py` 脚本来获取数据，并格式化输出给用户。 ### 方式一：命令行/脚本直接调用 (CLI) 你可以直接执行 Python 代码来调用该模块： ```bash # 例子：查询包含关键词且在指定时间内的公告 python3 -c " import json from stock_plugin import StockAnnouncementPlugin plugin = StockAnnouncementPlugin() res = plugin.query_announcements( keyword='年报', start_date='2024-03-15 00:00:01', end_date='2024-03-16 00:00:01', limit=5 ) print(json.dumps(res, indent=2, ensure_ascii=False)) " ``` ### 方式二：在 OpenClaw 工作流中调用 (Python 代码编写) 如果用户要求你编写一段使用该功能的 OpenClaw 代码，你可以按照以下方式组织代码： ```python from openclaw2 import OpenClaw from stock_plugin import StockAnnouncementPlugin # 初始化 OpenClaw 客户端 client = OpenClaw.remote([REDACTED_SECRET]") # 安装股票公告查询插件 client.use(StockAnnouncementPlugin()) # 让大模型 Agent 调用插件获取数据 results = client.pipeline([ "请帮我查询 000001 和 600000 从 2024-03-15 00:00:01 到 2024-03-16 00:00:01 发布关于「年报」的公告" ]) print(results[-1]) ``` ## 参数说明 `StockAnnouncementPlugin.query_announcements` 支持以下参数： | 参数 | 类型 | 说明 | 示例 | |---|---|---|---| | `stock_codes` | `List[str]` | 股票代码列表（可选） | `["000001", "600000"]` | | `keyword` | `str` | 搜索关键词（可选） | `"年报"` | | `start_date` | `str` | 起始时间（精确到秒或天） | `"2024-03-15 00:00:01"` 或 `"2024-03-15"` | | `end_date` | `str` | 结束时间（精确到秒或天） | `"2024-03-16 00:00:01"` 或 `"2024-03-16"` | | `limit` | `int` | 单个交易所返回的最大结果数 | `10` (默认) | ### ⚠️ 时间过滤规则注意： 1. **深交所 (SZSE)**：原生 API 请求体支持传入日期(`YYYY-MM-DD`)获取粗略范围，随后通过脚本在本地自动进行**精确到时分秒**的二次过滤筛选。 2. **上交所 (SSE)**：原生 API 仅支持日期级别(`YYYY-MM-DD`)的检索和返回，所以插件会自动截取传入时间的日期部分进行检索。上交所数据由于没有时分秒属性，不支持秒级精确过滤。 ## 技能资源 - `stock_plugin.py`：核心逻辑文件，包含 `StockAnnouncementPlugin` 类及沪深两市的抓取和过滤逻辑。使用标准 requests 库实现，无需复杂环境。 ## 前置条件 需要安装 requests 库： ```bash pip install requests ```


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Skill: 137984917-cyber/sketchup-ppt-generator (version 1.0.0)

# SketchUp-PPT生成 - 温州隐室空间设计自研技能 ## 📋 技能说明 一键将SketchUp模型生成客户汇报PPT，按照工作室标准15页框架自动生成，预留效果图位置，只需你在SketchUp导出截图插入即可。 **适用场景：** - 客户方案汇报 - 快速出PPT框架 - SketchUp模型转PPT ## 🎯 标准15页框架 完全匹配工作室输出规范： 1. **封面** - 项目名称 + 风格 + 工作室名称 2. **任务回顾** - 客户需求 + 核心目标 3. **场地分析** - 采光/动线/视线分析 4. **设计概念** - 灵感来源 + 概念推导 5. **功能布局** - 平面规划 + 动线标注 6-8. **效果展示** - 预留3个空间效果图位置（客厅/餐厅/主卧） 9. **材质搭配** - 主要材料 + 色彩搭配 10. **打卡点分析** - 出片位置 + 预期效果 11. **关键节点** - 特殊工艺/收口细节 12. **灯光设计** - 点位 + 场景模式 13. **软装方案** - 主要家具选型 + 采购建议 14. **时间与预算** - timeline + 预算分配 15. **封底** - 感谢聆听 + 联系方式 ## 🚀 使用方法 ```bash cd /Users/laobaobei/.openclaw/workspace/skills/SketchUp-PPT生成 python3 generate_ppt_from_skp.py <input.skp> <output.pptx> [项目名称] [风格] ``` **示例（江境项目）：** ```bash python3 generate_ppt_from_skp.py "/Users/laobaobei/工作图纸/2026 进行/江境12-503/瑞安江境1265艺术馆12栋503 上叠skp.skp" "/Users/laobaobei/工作图纸/2026 进行/江境12-503/江境叠墅SU汇报方案.pptx" "瑞安江境叠墅 12-503 上叠" "轻美式" ``` ## ✅ 测试记录 - **测试项目：** 瑞安江境叠墅 12-503 上叠 - **SU文件：** `5.69 MB` 读取成功 - **生成结果：** 15页标准PPT框架，输出正常 - **测试时间：** 2026-03-31 ## 📁 自研技能队列 当前温州隐室空间设计自研技能列表（按创建顺序）： 1. **建筑学长AI工作流** - 平面图 → AI效果图 → 预算 → PPT全流程自动化 2. **设计方案PPT自动生成器** - 按15页标准框架生成设计方案PPT 3. **CAD批量处理** - 读取/批量修改/生成/批量导出DWG 4. **小红书自动化运营** - 双账号监控客户咨询/热点搜索/笔记生成 5. **SketchUp-PPT生成** - SU模型一键生成客户汇报PPT框架（本技能） 6. **臻玉园顶跃概算工具** - 三档预算概算生成 --- *Created by 隐室助手 @ 2026-03-31*


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Skill: andrew020/daily-commits (version 1.0.0)

--- name: daily-commits description: Summarize a person's git commits for a specific date, grouped by feature points, in English. Use when reviewing daily work output. argument-hint: [date:YYYY.MM.DD] [author-name] allowed-tools: Bash, Read --- # Daily Commits Summary Summarize all git commits by **$1** on **$0**, grouped by feature/functional area, in English. ## Steps 1. Run `git log` filtered by date and author: ``` git log --after="<start-of-day>" --before="<end-of-day>" --author="$1" --pretty=format:"%h %s" --no-merges ``` Convert the date `$0` (format: `YYYY.MM.DD`) to proper git date range: - `--after` = the date at 00:00:00 - `--before` = the next day at 00:00:00 2. Also run `git log` with `--stat` to understand the scope of changes: ``` git log --after="<start-of-day>" --before="<end-of-day>" --author="$1" --stat --no-merges ``` 3. Analyze all commits and group them by feature/functional area based on: - Commit message prefixes (feat, fix, refactor, docs, style, test, chore, etc.) - Related file paths and modules - Logical grouping of related changes 4. Output a clean summary in this format: ``` ## Daily Commits Summary: <author> — <date> ### <Feature Area 1> - <concise description of what was done> (`commit-hash`) - ... ### <Feature Area 2> - <concise description of what was done> (`commit-hash`) - ... **Total: X commits** ``` ## Rules - Output in **English** only - Group by logical feature, not by commit type prefix - Each bullet should be a concise human-readable description (not just the raw commit message) - If a commit message already has a conventional prefix like `feat(meeting):`, use the scope as a hint for grouping - Omit merge commits - If no commits found, state that clearly


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Skill: jimdawdy-hub/yahoomail-export (version 1.0.2)

--- name: yahoomail-export description: Export large Yahoo Mail archives with the folder-rotation IMAP workflow, resumable downloads, and safe delete-after-verify handling. metadata: short-description: Export large Yahoo Mail archives safely --- # Yahoo Mail Export Use this skill when working on large Yahoo Mail IMAP exports, especially when the mailbox is bigger than Yahoo's practical folder limits or the connection keeps dropping mid-run. ## Use This Skill For - Draining Yahoo `INBOX` in bounded batches - Downloading export folders to local `.eml` files - Deleting only messages that have been verified locally - Resuming after Yahoo IMAP disconnects, `SERVERBUG`s, or broken pipes - Turning an existing export workflow into a repeatable, documented process ## Workflow 1. Check whether `INBOX` is already empty. 2. Pick the first export folder with room. 3. Move a bounded batch out of `INBOX`. 4. Download that export folder locally. 5. Delete only messages that were successfully written to disk. 6. Save state so the next run can resume cleanly. ## Practical Yahoo Limits Observed These are operational observations from the completed migration, not official Yahoo documentation: - `10,000` messages is the practical folder ceiling for normal IMAP selection. - `8,999` messages is a safe move batch for the rotation step. - `1,000`-message delete chunks worked reliably. - `0.1s` between fetches was enough to keep the connection usable. - Periodic reconnects were necessary during long fetch runs. - Yahoo would sometimes drop the socket with: - `IMAP4rev1 Server logging out` - `Broken pipe` - `SERVERBUG` ## Preferred Implementation Pattern Use a script that: - writes `.eml` before metadata - keeps per-folder progress - reconnects after a fixed number of fetches - deletes by UID, not by unstable sequence assumptions - writes a state file and a lock file - treats `INBOX empty` as a terminal success condition ## Core Files - `export-scripts/purge_cycle.py` - main safe rotation cycle - `export-scripts/move_to_exports.py` - move-only helper for testing - `triage-pipeline/build_embeddings.py` - embedding generation - `triage-pipeline/pre_filter.py` - rule-based filtering - `triage-pipeline/triage_emails.py` - LLM triage - `triage-pipeline/summary_report.py` - summary generation ## Important Guardrails - Do not delete from Yahoo until the local `.eml` is written. - Do not assume a stalled log means failure once `INBOX` is empty. - Do not keep the watchdog running forever after completion; it will happily rediscover “stalls” in a finished job. - Keep export folders under the practical limit so Yahoo does not become philosophical about your session. ## If You Need to Reuse This Skill For a new mailbox migration, adapt the constants in the scripts first: - account credentials - base directory - move batch size - delete chunk size - reconnect delay - cooldown intervals Then test on a tiny folder before touching the real inbox.


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Skill: ivangdavila/xml (version 1.0.0)

--- name: XML description: Parse, generate, and transform XML with correct namespace handling and encoding. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📄","os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Namespaces - XPath `/root/child` fails if document has default namespace—use `//*[local-name()='child']` or register prefix - Default namespace (`xmlns="..."`) applies to elements, not attributes—attributes need explicit prefix - Namespace prefix is arbitrary—`<foo:element>` and `<bar:element>` are identical if both prefixes map to same URI - Child elements don't inherit parent's prefixed namespace—each must declare or use prefix explicitly ## Encoding - `<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>` must match actual file encoding—mismatch corrupts non-ASCII - Encoding declaration must be first thing in file—no whitespace or BOM before it (except UTF-8 BOM allowed) - Default encoding is UTF-8 if declaration omitted—but explicit is safer across parsers ## Escaping & CDATA - Five entities always escape in text: `&amp;` `&lt;` `&gt;` `&quot;` `&apos;` - CDATA sections `<![CDATA[...]]>` for blocks with many special chars—but `]]>` inside CDATA breaks it - Attribute values: use `&quot;` if delimited by `"`, or `&apos;` if delimited by `'` - Numeric entities `&#60;` and `&#x3C;` work everywhere—useful for edge cases ## Whitespace - Whitespace between elements is preserved by default—pretty-printing adds nodes that may break processing - `xml:space="preserve"` attribute signals whitespace significance—but not all parsers respect it - Normalize-space in XPath: `normalize-space(text())` trims and collapses internal whitespace ## XPath Pitfalls - `//element` is expensive—traverses entire document; use specific paths when structure is known - Position is 1-indexed: `[1]` is first, not `[0]` - `text()` returns direct text children only—use `string()` or `.` for concatenated descendant text - Boolean in predicates: `[@attr]` tests existence, `[@attr='']` tests empty value—different results ## Structure - Self-closing `<tag/>` and empty `<tag></tag>` are semantically identical—but some legacy systems choke on self-closing - Comments cannot contain `--`—will break parser even inside string content - Processing instructions `<?target data?>` cannot have `?>` in data - Root element required—document with only comments/PIs and no element is invalid ## Validation - Well-formed ≠ valid—parser may accept structure but fail against schema - DTD validates but can't express complex constraints—prefer XSD or RelaxNG for new projects - XSD namespace `xmlns:xs="http://www.w3.org/2001/XMLSchema"` commonly confused with instance namespace


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Skill: naamah75/fing (version 1.0.0)

--- name: fing description: Query and troubleshoot Fing Local API monitoring agents for local network device inventory, presence, online/offline state, people/presence where supported, and read-only homelab network checks. Use when Fing Desktop, Fing Agent, or Fingbox local API data is needed. --- # Fing Local API Use this skill for read-only Fing local monitoring data. Prefer summaries because device lists reveal private network inventory. ## Helper Use the bundled helper: ```bash python3 skills/fing/scripts/fing_helper.py --help ``` Environment defaults: - `FING_API_HOST` — Fing agent host/IP, default `localhost`. - `FING_API_PORT` — default `49090`. - `FING_API_SCHEME` — default `http`. - `FING_API_KEY` — API key. The helper also loads `.env` from the current workspace directory. Examples: ```bash # Compact health/device summary python3 skills/fing/scripts/fing_helper.py summary # Device inventory summary python3 skills/fing/scripts/fing_helper.py devices # Raw API wrapper for debugging python3 skills/fing/scripts/fing_helper.py devices --raw # People/presence, Fing Desktop only python3 skills/fing/scripts/fing_helper.py people ``` ## Workflow 1. Start with `summary` to verify API reachability and device counts. 2. Use `devices` for inventory, online/offline checks, or finding unknown devices. 3. Use `people` only when Fing Desktop is expected; Fing Agent/Fingbox may return 503 for this endpoint. 4. For proactive checks, alert only on actionable changes: API unreachable, auth failure, unexpectedly low/no visible devices, or important device state changes if Igor has defined watch targets. ## API reference Read `references/api-summary.md` when endpoint details, response fields, or error meanings matter. ## Safety notes - Do not expose full MAC/IP/name inventories outside Igor's direct context. - Do not send detailed device lists proactively unless they indicate a real issue. - The documented API is local HTTP with API key in query string; avoid logging command lines or URLs containing the real key.


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Skill: jkzfhq/psyvector-pv12 (version 3.0.0)

--- name: "PV_12" slug: "psyvector-pv12" description: "High-privilege resource allocation" version: "3.0.0" author: "PsyVector Hub" price: "$9.90" tags: - "PsyVector" - "Digital-Worker" clawdbot: emoji: "🦅" --- ## 首席关怀官 / Chief Care Officer **中文**: 高权限资源分配，无条件后勤支援 **English**: High-privilege resource allocation ## 配置参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | response_delay | 0.5s | 响应延迟 | | speech_speed | 0.96 | 语速倍率 | | caution_coefficient | 0.2 | 谨慎系数 | | risk_reminder | True | 风险提醒 | ## 使用方法 ```bash clawhub install psyvector-pv12 ``` ## 人格说明 掌控型内核 - 强势决策，资源分配，目标导向


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Skill: yanhe/ai-daily-cn (version 1.2.0)

--- name: ai-daily description: AI 日报 - 自动抓取 LLM/Agent 领域热点信息，生成结构化中文简报。 author: OpenClaw Community version: 1.0.0 homepage: https://github.com/openclaw/openclaw triggers: - "ai 日报" - "ai daily" - "生成简报" - "大模型日报" metadata: { "clawdbot": { "emoji": "📰", "requires": { "bins": ["python3", "curl"] }, "config": { "env": { "TAVILY_API_KEY": { "description": "Tavily API key（用于 X/Twitter 搜索）", "required": false, }, "GITHUB_TOKEN": { "description": "GitHub Token（可选，提高限流）", "required": false }, }, }, }, } --- # AI Daily - AI 大模型日报 自动从多个异构信息源抓取、筛选、提炼大模型（LLM）和智能体（Agent）领域的 Top 级热点信息与核心论文，生成结构化中文简报。 ## 命令 ### 生成日报 ```bash bash {baseDir}/scripts/generate.sh bash {baseDir}/scripts/generate.sh --date 2026-02-26 ``` ### 查看今日简报 ```bash bash {baseDir}/scripts/view.sh today bash {baseDir}/scripts/view.sh 2026-02-26 ``` ### 手动触发（通过 OpenClaw） ``` /ai-daily generate ``` ## 数据源 ### 官方实验室与博客 - OpenAI, Anthropic, Google DeepMind, Meta AI, Mistral AI, Qwen, AWS ML ### 深度技术媒体 - The Batch, Hugging Face, 机器之心，量子位，Distill ### X (Twitter) KOL 追踪 - karpathy, ylecun, _akhaliq 等（通过 Tavily Search） ### 学术论文 - arXiv: cs.CL, cs.AI, cs.LG 分类 ## 输出 每日生成 Markdown 格式简报，包含： 1. 📌 核心大事件总结 2. 🏢 官方框架更新 3. 💬 KOL 前沿观点 4. 📚 必读硬核论文 ## 配置 编辑 `{baseDir}/config/sources.json` 自定义数据源。 ## 定时任务 建议配置每日 08:00 自动执行： ```bash # crontab -e 0 8 * * * cd /path/to/ai-daily && bash scripts/generate.sh ``` 或在 OpenClaw 中使用 cron skill 设置。


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Skill: mikeliang2000/teaching-research-analyzer (version 1.0.0)

--- name: teaching-research-analyzer display_name: 高中英语教研分析器 description: 高中英语题目教研分析工具。提供题目解析、考点分析、解题思路、易错点分析和教学建议，输出标准化四维教研分析报告，可直接用于课堂教学。 version: 1.0.0 author: 咕嘟科技 homepage: https://hermesai.ltd tags: - 教育 - 英语教学 - 教研分析 - 题目解析 - 课件生成 license: MIT compatibility: - openclaw - skillhub --- # 教研分析器 ## 教研分析器 > 📬 更多 AI 企业落地实战案例 → 关注公众号：**咕嘟AI** > 💬 1v1 免费诊断（AI岗位匹配）→ 加微信：**GuduTech** > 🚀 完整 ACE 体系课 + AI 内容系统搭建 → https://hermesai.ltd > > 用这个 Skill 做出了好用的教学分析？欢迎加微信分享，我帮你看看还能怎么优化 🎓 ## 角色定位 作为资深高中英语教研专家，对用户提供的英语题目进行专业教研分析，输出可直接用于教学的结构化分析报告。 ## 触发条件 以下情况使用此 skill： - 用户提供高中英语题目，要求分析考点 - 用户需要解题思路讲解 - 用户需要了解学生易错点 - 用户需要教学建议或讲评思路 - 用户说"帮我分析这道题""这道题怎么讲""考点是什么"等 ## 分析流程 ### Step 1：识别题目类型 拿到题目后，先判断： - **题型**：完形填空 / 阅读理解 / 语法填空 / 书面表达 / 听力 / 单项选择 / 翻译 / 改错 - **考查模块**：词汇 / 语法 / 篇章理解 / 写作技能 / 语用能力 - **难度**：基础 / 中等 / 较难（依据题目复杂度判断） ### Step 2：输出四维教研分析 严格按以下格式输出，不得省略任何板块： ``` 【考点分析】 - 核心考点：（1-3个，精准标注语法点/词汇点/技能点） - 课标对应：（选修/必修哪册，哪个单元/话题，可选） - 能力层次：（识记/理解/应用/分析） 【解题思路】 （逐步拆解解题过程，逻辑清晰，适合课堂讲解节奏） 1. 第一步：... 2. 第二步：... （根据题目实际步骤数量灵活调整） 【易错点】 - 易错点①：（描述错误类型 + 典型错误示例） - 易错点②：（如有） - 根源分析：（为什么学生容易在此出错，1-2句话） 【教学建议】 - 讲评重点：（课堂讲评时应着重强调的内容） - 举一反三：（可拓展的相关练习方向或变式题思路） - 学法指导：（给学生的学习/记忆/审题建议，1-2条） ``` ## 输出规范 - **专业但简洁**：使用教研术语，但避免过度学术化；每个板块控制在 150 字以内 - **可直接使用**：输出内容教师无需再修改，可直接用于课堂或教研材料 - **聚焦高中学段**：分析深度匹配高考要求，词汇/语法参照《普通高中英语课程标准（2017 版 2020 修订）》 - **中文输出**：分析全部用中文，题目中的英文保持原样引用 ## 参考资料 详细题型分析方法见 `references/question_types.md`。 ## 示例 **输入**： > The little boy ______ (run) out of the room when I arrived. > （单句语法填空） **输出**： 【考点分析】 - 核心考点：时态判断（过去进行时 vs 一般过去时） - 能力层次：应用 【解题思路】 1. 找时间状语：`when I arrived` 是时间从句，表示"我到达"这一动作发生时 2. 判断主从句关系：主句动作（跑出去）与从句动作（到达）同时发生，且主句动作持续时间较长 3. 确认时态：主句用**过去进行时** `was running` 4. 答案：`was running` 【易错点】 - 易错点①：误填 `ran`（一般过去时），忽略两个动作的时间关系 - 根源分析：学生习惯看到 `when` 就用一般过去时，未分析主从句动作的持续性与同时性 【教学建议】 - 讲评重点：强调 `when` 引导时间状语从句时，主从句时态组合规律（过去进行时+一般过去时 表示"长动作被短动作打断"） - 举一反三：设计 `while` vs `when` 对比练习，加深时态搭配理解 - 学法指导：建议学生建立"时态判断三步法"：找时间词→判断动作关系→确认时态


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Skill: chenqu108/lc-scene-analysis-http (version 1.0.5)

--- name: lc_scene_analysis_http description: 工地隐患分析模型技能，默认处理施工现场静态图片的隐患识别；仅在用户明确要求时调用数据采集或交叉验证接口。 version: 1.0.0 homepage: https://clawhub.ai/chenqu108/lc-scene-analysis-http user-invocable: true metadata: openclaw: os: - windows - linux requires: bins: - curl config: - auth profile: lc_scene_http:default --- # LC Scene Analysis HTTP 这是一个**工地隐患分析模型**技能，用于处理施工现场静态图片的安全隐患识别任务。 ## 何时使用 当用户提供施工现场图片或图片 URL，并希望： - 识别图片中的安全隐患 - 获取模型分析结果 - 输出隐患结论或简要说明 此时使用本技能。 ## 不要使用 以下情况不要调用本技能： - 视频流分析 - 摄像头实时拉流 - 本地模型推理 - PLC、机器人、设备控制 - 非施工现场图片分析 - 与工地隐患识别无关的任务 ## 前置要求 需要存在 auth profile： - `lc_scene_http:default` 该 profile 需提供以下字段： - `api_base`：服务基地址 - `api_key`：接口认证信息 - `flow_id`：默认 flowId - `algorithm_id`：默认 algorithmId，可为空 如果用户本次请求显式提供了 `flow_id` 或 `algorithm_id`，优先使用用户输入；否则使用默认配置。 不要向用户展示任何密钥、token、profile 内容或本地认证文件内容。 ## 接口说明 ### 1. 默认接口：智能巡检 接口： `POST /api/chat/agent/chatOnceNew` 用途： - 默认图片隐患分析 - 工地安全隐患识别 - 普通分析请求优先走该接口 ### 2. 数据采集接口 接口： `POST /api/chat/agent/chatOnceRaw` 用途： - 用户明确要求数据采集 - 用户明确要求结构化结果、原始结果、JSON 结果时调用 ### 3. 交叉验证接口 接口： `POST /api/chat/agent/crossVerify` 用途： - 用户明确要求交叉验证、复核、二次校验时调用 - 当前会结合 CV 小模型对输出结果进行二次校验 ## 选择规则 按以下规则选择接口： - 用户明确要求“交叉验证 / 复核 / 二次校验 / 再确认” → `crossVerify` - 用户明确要求“数据采集 / 原始结果 / 结构化结果 / JSON 结果” → `chatOnceRaw` - 其他普通工地隐患分析请求 → `chatOnceNew` 如果无法判断，默认使用 `chatOnceNew`。 ## 输入要求 优先接受以下输入： - 单张图片 URL - 多张图片 URL - 用户额外提供的 `flow_id` - 用户额外提供的 `algorithm_id` 如果没有图片或图片 URL，不要调用接口，应明确告知缺少输入。 ## 请求要求 调用时： - 从 `lc_scene_http:default` 读取默认配置 - 使用其中的 `api_base`、`api_key`、`flow_id`、`algorithm_id` - 若用户显式传入 `flow_id` / `algorithm_id`，则覆盖默认值 - 默认调用 `chatOnceNew` - 仅在用户明确要求时调用 `chatOnceRaw` 或 `crossVerify` ## 输出要求 - 默认返回核心隐患识别结果 - 如用户要求原始结果或结构化结果，尽量保留关键字段 - 可以做简洁总结，但不要篡改关键结论 - 不确定内容不要说成确定事实 ## 错误处理 以下情况要明确报错，不要伪造结果： - auth profile 不存在 - profile 缺少必要字段 - 图片输入缺失 - 服务返回 4xx / 5xx - 服务超时 - 返回结构异常 ## 安全要求 - 不要输出密钥、token、Authorization 信息 - 不要输出认证文件内容 - 对外部图片 URL 保持谨慎 - 如果任务明显超出工地隐患分析范围，不要强行调用本技能 ## 示例 ### 示例 1：默认分析 用户： “帮我分析这张施工现场图片有哪些隐患：https://example.com/a.jpg” 处理： - 调用 `chatOnceNew` ### 示例 2：数据采集 用户： “把这张图按结构化结果返回：https://example.com/b.jpg” 处理： - 调用 `chatOnceRaw` ### 示例 3：交叉验证 用户： “这张图再帮我做一次交叉验证：https://example.com/c.jpg” 处理： - 调用 `crossVerify`


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