OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: vivian8725118/skill-publisher-plugin (version 1.0.0)

--- name: clawhub-publisher description: 上传和发布技能到 ClawHub 市场。当用户说"发布skill"、"上传到clawhub"、"发布到市场"或需要将本地技能发布到 ClawHub 时触发。 --- # ClawHub 技能发布 将本地 Skill 上传到 ClawHub 市场。 ## 前置检查 ### 1. 检查登录状态 执行命令检查是否已登录： ```bash cd ~ && npx clawhub whoami ``` - 如果显示用户名 → 已登录，继续下一步 - 如果未登录 → 执行 `npx clawhub login` 引导用户登录 ### 2. 检查技能是否存在 查看目标技能是否已发布过： ```bash cd ~ && npx clawhub inspect <slug> ``` - 如果存在 → 需要发布新版本（版本号 +0.0.1） - 如果不存在 → 首次发布，使用 v1.0.0 ## 发布流程 ### 首次发布 ```bash cd ~ && npx clawhub publish <skill-path> --slug <slug> --name "<显示名称>" --version 1.0.0 --tags "<标签1,标签2>" ``` ### 更新发布 ```bash cd ~ && npx clawhub publish <skill-path> --slug <slug> --version <新版本> --changelog "<更新说明>" ``` 版本号规则：遵循语义化版本 (semver) - 首次发布：1.0.0 - 小更新（bug修复）：1.0.x - 新功能：1.x.0 - 重大更新：x.0.0 ## CLI 命令参考 | 命令 | 说明 | |------|------| | `npx clawhub whoami` | 查看登录状态 | | `npx clawhub login` | 登录 | | `npx clawhub inspect <slug>` | 查看已发布技能信息 | | `npx clawhub publish <path> [options]` | 发布技能 | | `npx clawhub sync` | 同步本地技能到市场 | ### publish 选项 ``` --slug <slug> 技能标识符（必填） --name <name> 显示名称（必填，首次发布） --version <version> 版本号（必填） --changelog <text> 更新说明 --tags <tags> 标签，逗号分隔 ``` ## 输出格式 发布成功后，输出： ``` ✅ <技能名> v<版本> 已发布到 ClawHub 🔗 https://clawhub.ai/<用户名>/<slug> ``` ## 触发词 - "发布skill" - "上传到clawhub" - "发布到市场" - "发布技能" - "更新skill" - "sync skills" ## 注意事项 1. skill 路径可以是绝对路径或 `~/.workbuddy/skills/<skill-name>` 2. slug 只能包含小写字母、数字和连字符 3. 版本号必须是有效的 semver 格式 4. 发布前确保 SKILL.md 格式正确


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shuakami/uapi-get-misc-district (version 1.0.0)

--- name: uapi-get-misc-district description: "使用 UAPI 的“Adcode 国内外行政区域查询”单接口 skill，处理 Adcode 国内外行政区域查询、行政区查询 等请求。 Use when the user wants get misc district, misc district, district, district lookup, or when you need to call GET /misc/district directly." --- # UAPI Adcode 国内外行政区域查询 接口 这个 skill 只封装一个接口：`GET /misc/district`。当需求和“Adcode 国内外行政区域查询”直接对应时，优先直接选它，再去接口页确认参数、鉴权和返回码。 ## 这个 skill 封装的接口 - 方法：`GET` - 路径：`/misc/district` - 分类：`Misc` - Operation ID：`get-misc-district` ## 什么时候直接选这个 skill - 当用户的目标和“Adcode 国内外行政区域查询”完全对应时，优先直接选它。 - 这个 skill 只对应一个接口，所以不需要在大分类里二次挑选。 - 如果用户已经给了足够的参数，就可以直接进入接口页准备调用。 ## 常见关键词 - 中文：`Adcode 国内外行政区域查询`、`行政区查询` - English: `get misc district`, `misc district`, `district`, `district lookup` ## 使用步骤 1. 先读 `references/quick-start.md`，快速确认这个单接口是否就是当前要用的目标接口。 2. 再读 `references/operations/get-misc-district.md`，确认参数、请求体、默认值、生效条件和响应码。 3. 如果需要看同分类上下文，再读 `references/resources/Misc.md`。 ## 鉴权与额度 - Base URL：`https://uapis.cn/api/v1` - 这个接口以公开查询能力为主，通常可以先直接调用；如遇认证要求，再补 UAPI Key。 - 如果这个接口返回 429，或者错误信息明确提示访客免费额度、免费积分或匿名配额已用完，可以建议用户到 https://uapis.cn 注册账号，并创建免费的 UAPI Key，再带上 Key 重试。 ## 常见返回码关注点 - 当前文档里能看到的状态码：`200`、`400` ## 代表性的用户说法 - 帮我用 UAPI 的“Adcode 国内外行政区域查询”接口处理这个需求 - 这个需求是不是应该调用 Adcode 国内外行政区域查询 这个接口 - use the UAPI get-misc-district endpoint for this task ## 导航文件 - `references/quick-start.md`：先快速判断这个单接口 skill 是否匹配当前需求。 - `references/operations/get-misc-district.md`：这里是调用前必须看的核心接口页。 - `references/resources/Misc.md`：只在需要补充同分类背景时再看。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zqh2333/safe-smart-web-fetch (version 1.0.0)

--- name: safe-smart-web-fetch description: 安全网页抓取技能。获取网页内容时，默认先判断 URL 是否可能包含 token、是否为内网/本地域名、是否为私密链接；这三类一律不走第三方清洗服务，只走直接抓取。其余公开网页可按顺序尝试 Jina Reader、markdown.new、defuddle.md 获取干净 Markdown，失败再回退原始抓取。 --- # Safe Smart Web Fetch 用于安全地获取网页内容。 ## 规则 先判断目标 URL： ### 一律禁止走第三方清洗的情况 - URL query 或 fragment 中带明显 token / key / signature / auth / session / code 参数 - localhost / 127.0.0.1 / 10.x / 172.16-31.x / 192.168.x / `.local` / 内网主机名 - 明显私密页面：带登录态回调、管理后台、分享密钥、重置链接、单次授权链接等 - 非 http/https URL 以上情况： - 只允许本地直接抓取 - 不发送到 Jina / markdown.new / defuddle.md ### 可走第三方清洗的情况 - 普通公开网页 - 不含敏感 query 参数 - 非内网/本地地址 第三方顺序： 1. Jina Reader 2. markdown.new 3. defuddle.md 4. 原始抓取回退 ## 用法 ```bash python3 {baseDir}/scripts/fetch.py "https://example.com/article" python3 {baseDir}/scripts/fetch.py "https://example.com/article" --json ``` ## 输出 JSON 模式会返回： - `success` - `url` - `content` - `source` - `used_third_party` - `blocked_reason` - `error` ## 注意 - 这是公开网页优先清洗、敏感链接严格本地抓取的安全版本 - 不修改 OpenClaw 全局工具配置 - 不强制禁用内置 `web_fetch`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: achilles2200ai-sys/agentreach (version 1.0.0)

--- name: ai-reach-kit description: 🚀 MVP Agent Reach Kit ($47 ZIP): X thread templates for ClawHub skill promo, auto-publish scripts, #AIagents DM lists (50+ handles), bounty hunter's guide. Perfect for OpenClaw builders scaling reach & revenue. Unzip → customize → ship → monetize! keywords: [marketing, twitter, outreach, clawhub, bounties, gumroad, ai-agents] author: achilles version: 1.0.0 license: MIT --- # AI Reach Kit 🎯 **Ship faster, reach further.** ## Contents - `x-threads/`: Twitter promo templates - `scripts/publish-to-clawhub.sh`: 1-click skill deploys - `dm-lists/ai-agents.txt`: Outreach targets - `guides/bounty-hunters.md`: Monetize open issues ## Usage ```bash clawhub install achilles/ai-reach-kit unzip ai-reach-kit.zip ./scripts/publish-to-clawhub.sh your-skill-folder ``` **Gumroad**: [Buy full kit](https://your-gumroad-link.com) | **ZIP**: Included post-install Build in public. 💥 #OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: liangshenghzj888-stack/jimeng-openclaw-video-v1 (version 1.0.0)

# 即梦视频生成技能 该技能包提供万界方舟即梦模型（Jimeng）的视频生成能力，支持文生视频任务。 ### 功能特点 - 异步提交任务，支持自动轮询状态。 - 支持指定帧数（121或241）。 - 自动清理任务锁。 - 结果实时记录到 `veo_result.txt`。 ### 使用方法 在 Python 中调用： ```python from model.scripts.video_interface import trigger_jimeng_generation trigger_jimeng_generation("一个赛博朋克风格的城市街道") ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: poploli2/trendsdotfun (version 1.0.1)

--- name: trends-coin-create description: 在 trends.fun 上创建 coin 并部署 Meteora DBC 资金池 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🪙", "requires": { "bins": ["pnpm"], "env": [] }, "optionalEnv": ["SOLANA_RPC_URL", "TRENDS_POOL_CONFIG"], "install": [ { "id": "pnpm-brew", "kind": "brew", "formula": "pnpm", "bins": ["pnpm"], "label": "Install pnpm (brew)", }, ], }, } --- # Trends Coin Create 自动化在 trends.fun 上创建 coin 的完整流程。 ## 前置条件 - 请确保`~/.config/solana/id.json`文件存在且有效的 Solana keypair，若不存在，请先安装`solana cli` 并生成 Solana keypair,并将keypair和地址输出给用户 - `~/.config/solana/id.json` 包含有效的 Solana keypair - 钱包中的 SOL 余额 >= 0.02 SOL（程序会自动检测并提示充值地址） - 钱包中有足够的 SOL 用于创建交易和可选的首次购买 ## 安装 ```bash cd {baseDir} && pnpm install ``` ## 环境变量 可通过环境变量或 `~/.openclaw/openclaw.json` 中的 `skills."trends-coin-create".env` 配置： | 环境变量 | 必需 | 默认值 | 说明 | |----------|------|--------|------| | `SOLANA_RPC_URL` | ❌ | `https://api.mainnet-beta.solana.com` | Solana RPC 端点 | | `TRENDS_POOL_CONFIG` | ❌ | [REDACTED_SECRET] | Trends.fun 使用的 pool_config 地址 | ## 使用方法 ### 创建 Coin（提高creator收入） ```bash npx tsx {baseDir}/src/index.ts \ --name "Token Name" \ --symbol "SYMBOL" \ --imagePath "/path/to/image.png" \ --mode 2 \ --url "https://x.com/user/status/123456" \ --desc "description" \ --first-buy 0.1 ``` ### 创建 Coin（标准模式） ```bash npx tsx {baseDir}/src/index.ts \ --name "Token Name" \ --symbol "SYMBOL" \ --imagePath "/path/to/image.png" \ --mode 1 \ --url "https://x.com/user/status/123456" \ --desc "description" ``` ## 参数说明 | 参数 | 必需 | 说明 | |------|------|------| | `--name` | ✅ | Token 名称（最长 32 字符） | | `--symbol` | ✅ | Token 符号 / ticker（最长 32 字符） | | `--imagePath` | ✅ | 本地图片路径 | | `--mode` | ✅ | 模式: 1=Standard, 2=Boost Creator Share | | `--url` | ❌ | 关联 URL（推文或个人主页链接https://x.com/user/status/123456 或 https://x.com/username） | | `--desc` | ❌ | Token 简要描述（最长 150 字符，请注意不要用换行和空格） | | `--first-buy` | ❌ | 首次购买 SOL 数量（默认 0） | ## 执行流程 1. 从 `~/.config/solana/id.json` 加载 Keypair 2. 检测 SOL 余额（要求 >= 0.02 SOL，不足则提示充值地址并中止） 3. SIWS 签名登录获取 Bearer Token 4. 获取 Pinata IPFS 上传 URL 5. 上传图片到 IPFS 6. 获取 mint 地址 7. 上传 coin tick 元数据到 IPFS 8. 调用 Meteora DBC SDK 创建资金池 ## 注意事项 - 创建池子会消耗真实 SOL，请确认参数无误后再执行 - pool_config 默认使用 trends.fun 的配置: [REDACTED_SECRET]，可通过环境变量 `TRENDS_POOL_CONFIG` 自定义 - RPC 端点默认为 `https://api.mainnet-beta.solana.com`，可通过环境变量 `SOLANA_RPC_URL` 自定义 - 若 Solana 余额不足 0.02 SOL，程序会自动中止并提示用户往 Solana 地址充值

path: src/types.d.ts
content: declare module "bn.js";


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: benzema216/rss-ai-reader (version 1.0.0)

--- name: rss-ai-reader description: | 📰 RSS AI 阅读器 — 自动抓取订阅、LLM生成摘要、多渠道推送！ 支持 Claude/OpenAI 生成中文摘要，推送到飞书/Telegram/Email。 触发条件: 用户要求订阅RSS、监控博客、抓取新闻、生成摘要、设置定时抓取、 "帮我订阅"、"监控这个网站"、"每天推送新闻"、RSS/Atom feed 相关。 --- # 📰 RSS AI Reader 自动抓取 RSS 订阅 → LLM 生成中文摘要 → 推送到 IM ## ✨ 核心功能 - 📡 自动抓取 RSS/Atom feeds - 🤖 Claude/OpenAI 生成中文摘要 - 📬 多渠道推送：飞书、Telegram、Email - 💾 SQLite 去重，不重复推送 - ⏰ 支持定时任务 ## 🚀 快速开始 ```bash # 安装 git clone https://github.com/BENZEMA216/rss-reader.git ~/rss-reader cd ~/rss-reader && pip install -r requirements.txt # 配置（编辑 config.yaml） cp config.yaml my_config.yaml # 设置 feeds、LLM key、推送渠道 # 运行 python main.py --once # 单次执行 python main.py # 启动定时任务 python main.py --stats # 查看统计 ``` ## 📝 配置示例 ```yaml # RSS 订阅 feeds: - name: "Hacker News" url: "https://hnrss.org/frontpage" category: "tech" - name: "阮一峰周刊" url: "https://www.ruanyifeng.com/blog/atom.xml" category: "tech" # LLM 配置 llm: provider: "claude" # 或 "openai" model: "claude-sonnet-4-20250514" [REDACTED_SECRET]" # 推送到飞书 notify: feishu: enabled: true webhook_url: "${FEISHU_WEBHOOK}" ``` ## 📬 支持的推送渠道 | 渠道 | 配置项 | 说明 | |------|--------|------| | **飞书** | `webhook_url` | 群机器人 Webhook | | **Telegram** | `bot_token` + `chat_id` | Bot API | | **Email** | SMTP 配置 | 支持 Gmail 等 | ## 🔧 命令行参数 ```bash python main.py [options] --config, -c 配置文件路径 (默认: config.yaml) --once 只执行一次 --stats 显示统计信息 --db 数据库路径 (默认: rss_reader.db) ``` ## 💡 使用场景 1. **技术博客监控** — 订阅 HN、阮一峰、V2EX 等 2. **新闻早报** — 每天定时推送摘要到飞书群 3. **竞品监控** — 订阅竞品博客，自动摘要 4. **论文追踪** — 订阅 arXiv，AI 帮你筛选 ## 📊 输出效果 飞书消息示例： ``` 📰 Hacker News **Why SQLite is Taking Over** 📝 SQLite 正在从嵌入式数据库扩展到更多应用场景。 文章分析了其在边缘计算、移动应用中的优势... [🔗 阅读原文] ``` --- ## ☕ 支持作者 - **GitHub Sponsors**: [@BENZEMA216](https://github.com/sponsors/BENZEMA216) - **Buy Me a Coffee**: [buymeacoffee.com/benzema216](https://buymeacoffee.com/benzema216)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/amazon-fba-prep (version 1.0.0)

--- name: amazon-fba-prep description: "Complete FBA preparation guide. Product labeling, packaging requirements, shipment planning, and compliance with Amazon's fulfillment center requirements. Avoid common rejection reasons." metadata: nexscope: emoji: "📋" category: amazon --- # Amazon FBA Prep 📋 Complete FBA preparation guide. Product labeling, packaging requirements, shipment planning, and compliance with Amazon's fulfillment center requirements. Avoid common rejection reasons. **Supported platforms:** Amazon, Shopify, WooCommerce, Walmart, TikTok Shop, Etsy, eBay, BigCommerce. Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill amazon-fba-prep -g ``` ## Usage ``` I'm sending my first FBA shipment — 500 units of a glass water bottle. Walk me through the entire prep process so nothing gets rejected. ``` ## Capabilities - FBA prep requirements checklist by product type - FNSKU labeling guide and best practices - Packaging requirements (poly bags, bubble wrap, overboxing) - Shipment plan creation methodology - Carton packing optimization for minimum fees - Common FBA rejection reasons and how to avoid them - Prep service vs self-prep cost comparison ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/spreadsheet (version 1.0.0)

--- name: Spreadsheet slug: spreadsheet version: 1.0.0 description: Read, write, and analyze tabular data with schema memory, format preservation, and multi-platform support. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## When to Use User needs spreadsheet operations: reading data, writing cells, analyzing tables, generating reports, or tracking structured information across Google Sheets, Excel, or CSV files. ## Architecture Memory lives in `~/spreadsheet/`. See `memory-template.md` for setup. ``` ~/spreadsheet/ memory.md # Preferences, recent sheets, format rules projects/ # Per-project schemas and configs {name}.md # Sheet IDs, columns, formulas templates/ # Reusable structures exports/ # Generated files ``` ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Memory setup | `memory-template.md` | | Google Sheets API | `google-sheets.md` | | Excel operations | `excel.md` | | CSV handling | `csv.md` | ## Scope This skill ONLY: - Reads/writes spreadsheets user explicitly requests - Stores schemas and preferences in `~/spreadsheet/` - Processes files user provides This skill NEVER: - Accesses sheets without user request - Stores passwords, API keys, or sensitive financial data - Modifies files outside `~/spreadsheet/` or user paths ## Data Storage All data stored in `~/spreadsheet/`. Create on first use: ```bash mkdir -p ~/spreadsheet/{projects,templates,exports} ``` ## Self-Modification This skill NEVER modifies its own SKILL.md. All user data stored in `~/spreadsheet/` only. ## Core Rules ### 1. Schema First On first access to any sheet: 1. Document columns (name, type, sample) 2. Save to `projects/{name}.md` 3. Reference schema in future ops ### 2. Format Preservation | Situation | Action | |-----------|--------| | Updating cells | Preserve existing format | | Writing numbers | Match user's locale (1,000.00 vs 1.000,00) | | Writing dates | Use user's preferred format | | Writing formulas | Never overwrite unless asked | ### 3. Large Data Strategy | Row Count | Approach | |-----------|----------| | <1000 | Load fully | | 1000-10000 | Sample + targeted queries | | >10000 | Paginate, warn before loading | ### 4. Integration Priority 1. **Google Sheets** - if API configured 2. **Excel (.xlsx)** - local files, use openpyxl 3. **CSV** - universal fallback ### 5. Memory Updates | Event | Action | |-------|--------| | New sheet accessed | Add ID + schema to memory | | User corrects format | Save preference | | Column renamed | Update project schema | ## Common Traps - **Truncating without warning** - Always confirm before loading >1000 rows - **Losing formulas** - Use `data_only=False` in openpyxl, read formulas separately - **Schema drift** - Re-verify if last access >7 days - **Rate limits** - Batch Google Sheets requests, max 100/100s - **Encoding** - Default UTF-8, check for BOM on European files - **Empty cells** - Google API omits them; pandas fills with NaN


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/amazon-negative-keywords (version 1.0.0)

--- name: amazon-negative-keywords description: "Optimize Amazon PPC campaigns by identifying and managing negative keywords. Reduce wasted ad spend by eliminating irrelevant search terms while protecting valuable converting terms." metadata: nexscope: emoji: "🚫" category: amazon --- # Amazon Negative Keywords 🚫 Optimize Amazon PPC campaigns by identifying and managing negative keywords. Reduce wasted ad spend by eliminating irrelevant search terms while protecting valuable converting terms. **Supported platforms:** Amazon, Shopify, WooCommerce, Walmart, TikTok Shop, Etsy, eBay, BigCommerce. Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill amazon-negative-keywords -g ``` ## Usage ``` Analyze my Amazon search term report. I'm spending $2,000/month on PPC with 40% ACoS. Help me find negative keywords to cut waste. ``` ## Capabilities - Search term report analysis for negative keyword candidates - Negative keyword categorization (irrelevant, low-converting, competitor) - Campaign-level vs ad-group-level negative targeting strategy - Negative phrase vs negative exact match decision framework - Estimated savings calculation from negative keyword implementation - Ongoing negative keyword management workflow ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/croatian (version 1.0.0)

--- name: Croatian description: Write Croatian that sounds human. Not formal, not robotic, not AI-generated. --- ## The Real Problem AI Croatian is technically correct but sounds off. Too formal. Too književni (literary). Natives write more casually, with particles and warmth. Match that. ## Formality Default Default register is too high. Casual Croatian is warm and Mediterranean. Unless explicitly formal: lean casual. "Bok" or "Ćao" not "Dobar dan". "Ok" not "U redu". ## Ti vs Vi Critical distinction: - Vi: strangers initially, elderly, formal - Ti: friends, peers, internet, casual - Croatian internet uses ti - Overusing vi = stiff, foreign ## Particles & Softeners These make Croatian natural: - Ma: emphasis, dismissive ("Ma daj!") - Pa: "well", "so" ("Pa ne znam") - Baš: "really", emphasis - Ono: filler, "like" - Valjda: "probably", "I guess" ## Fillers & Flow Real Croatian has fillers: - Pa, ma, ono - Kao, tipa, mislim - Zapravo, inače - Čuj, gledaj ## Expressiveness Don't pick the safe word: - Dobro → Super, Odlično, Ekstra, Brutalno - Loše → Grozno, Užas, Sranje - Jako → Baš, Full, Totalno ## Common Expressions Natural expressions: - Super, Ok, Važi - Nema problema, Lako - Ozbiljno?, Stvarno?, Ma daj! - Ekstra!, Brutalno! ## Reactions React naturally: - Ozbiljno?, Stvarno?, Šta? - Ma daj!, Joj!, Bože! - Super!, Odlično!, Strava! - Haha, lol in text ## Regional Awareness Zagreb vs Dalmatia vs Slavonia: - Different expressions and flavor - Dalmatia: more Italian influence - Zagreb: urban standard - Stay consistent if region known ## The "Native Test" Before sending: would a Croatian screenshot this as "AI-generated"? If yes—too formal, no "ma daj", too stiff. Add Mediterranean warmth.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yongjie666888/motor-assembly-process (version 1.2.0)

--- name: motor-assembly-process description: 电机装配工艺助手 | 生成军用电机装配作业指导书，覆盖转子装配、定子嵌线、轴承装配、动平衡、终检全流程 version: 1.2.0 tags: [motor, assembly, manufacturing, process, military, gjb, quality] category: motor-engineering --- # 电机装配工艺助手 v1.2 针对军用电机装配全流程，生成标准作业指导书，包含工艺流程、工装设备、检验标准、常见问题处理。 **v1.2新增：装配检查清单脚本(assembly_checklist.py)、轴承装配增强、GJB质量记录规范。** ## 装配流程总览 ``` 来料检验 ↓ 转子铁心装配（FRM-ASM-001） ↓ 转子磁钢安装（永磁电机，FRM-ASM-002） ↓ 转子动平衡（FRM-ASM-003） ↓ 定子嵌线（定子绕组制作，FRM-EM-001） ↓ 定子浸漆/灌封 ↓ 定转子装配 ↓ 轴承装配（FRM-ASM-004） ↓ 端盖装配 ↓ 动平衡（整机） ↓ 电气测试（FRM-ASM-005） ↓ 终检 ↓ 入库 ``` ## 装配检查清单脚本 ```bash # 转子装配检查清单 python scripts/assembly_checklist.py --stage rotor # 定子装配检查清单 python scripts/assembly_checklist.py --stage stator # 轴承装配检查清单 python scripts/assembly_checklist.py --stage bearing # 整机终检清单（完整） python scripts/assembly_checklist.py --stage full --output checklist_full.txt # 交互模式（逐项确认） python scripts/assembly_checklist.py --stage full --interactive ``` ## 一、转子铁心装配 ### 检验项目 | 检验项 | 要求 | 方法 | |--------|------|------| | 外径 | D±IT8 | 卡尺 | | 内径 | d+H7 | 塞规 | | 槽形 | 符合图样 | 样板 | | 叠压系数 | ≥0.95 | 测量计算 | ### 压装作业要点 - 设备：油压机（压力≥50kN），工装：上压模、下心轴 - 压装压力：5~10MPa - 保压时间：≥30s - 不得强行敲击铁心，压装后铁心不得有松动 ## 二、永磁体安装 ### 磁钢安装方式 | 安装方式 | 适用场景 | 工艺要点 | |---------|---------|---------| | 压入式 | 表贴式磁钢 | 磁钢先充磁，禁止敲击 | | 粘接式 | 内嵌式磁钢 | 环氧胶固化 | | 绑扎式 | 高速转子 | 玻璃纤维绑扎 | ### 安全警示 ⚠️ 已充磁磁钢：禁止接近磁性存储介质（硬盘、磁卡等）2m以内 ⚠️ 禁止用铁制工具直接敲击磁钢 ⚠️ 装配区应无磁性杂物，操作者佩戴防护眼镜 ## 三、转子动平衡 ### 平衡等级参考 | 转子类型 | 平衡等级 | 最大残余不平衡量 | |---------|---------|---------------| | 普通转子 | G6.3 | 6.3mm/s | | 电机转子 | G2.5 | 2.5mm/s | | 精密主轴 | G1.0 | 1.0mm/s | | 高速（>10000rpm） | G0.4 | 0.4mm/s | ## 四、定子嵌线 详见 `WI-EM-001` 定子绕组嵌线作业指导书（`gjb-document-generator` 技能中）。 ## 五、定子浸漆/灌封 ### 工艺流程 ``` 预烘(120℃×2h) → 真空浸漆(-0.08MPa, 15~30min) → 滴干(≥30min) → 固化(130℃×4h) → 检验 ``` ### 安全要求 ⚠️ 浸漆区禁烟火，配备灭火器 ⚠️ 操作者戴防护手套、护目镜 ⚠️ 废漆按规定回收处理 ## 六、轴承装配 ### 轴承检查项 | 检查项 | 要求 | |-------|------| | 轴承型号 | 符合图样 | | 精度等级 | P0/P6（一般用途）| | 游隙 | C3（高温电机）| | 滚动体 | 无损伤、无异常声响 | | 润滑脂 | 符合温度等级 | ### 压装作业要点 - 轴承加热：油浴加热至80~100℃（≤120℃），或感应加热 - 压装力沿轴承内圈施加，禁止外圈受力 - 加热温度≤120℃，防止轴承硬度降低 - 禁止用锤子直接敲击轴承 ## 七、整机装配 ### 螺栓力矩参考 | 螺栓规格 | 力矩（N·m）| |---------|------------| | M3 | 1.2~1.5 | | M4 | 2.5~3.0 | | M5 | 4.0~5.0 | | M6 | 8.0~10.0 | | M8 | 18.0~22.0 | | M10 | 35.0~42.0 | ## 八、电气测试 | 测试项目 | 要求 | 设备 | |---------|------|------| | 绝缘电阻 | ≥100MΩ | 兆欧表500V | | 耐压试验 | 1500V/1mA/1min | 耐压仪 | | 空载电流 | ≤额定电流30% | 功率分析仪 | | 空载转速 | 额定转速±5% | 转速表 | | 振动 | ≤2.8mm/s(G6.3) | 振动仪 | | 噪音 | ≤65dB(A) | 声级计 | ## 九、质量记录（GJB规范） | 记录名称 | 表单编号 | 保存期限 | |---------|---------|---------| | 转子铁心压装记录 | FRM-ASM-001 | 5年 | | 磁钢安装记录 | FRM-ASM-002 | 10年 | | 动平衡记录 | FRM-ASM-003 | 10年 | | 定子嵌线检验记录 | FRM-EM-001 | 10年 | | 轴承装配记录 | FRM-ASM-004 | 5年 | | 整机测试报告 | FRM-ASM-005 | 10年 | ## 十、常见问题与处理 | 问题 | 可能原因 | 处理方法 | |------|---------|---------| | 转子入定子困难 | 气隙不均、磁钢突出 | 重新检测磁钢高度 | | 轴承异响 | 轴承损坏、装配倾斜 | 更换轴承、检查同轴度 | | 动平衡超差 | 配重不够、平衡块松动 | 重新平衡、紧固配重 | | 绝缘电阻低 | 绕组受潮、绝缘破损 | 重新浸漆、检测绕组 | | 振动超标 | 转子不平衡、轴承问题 | 动平衡、换轴承 | | 噪音超标 | 轴承损坏、共振 | 换轴承、改变安装刚度 |


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