OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: myjnathan/medical-device-code-review (version 1.0.0)

--- name: medical-device-code-review description: 医疗设备软件代码审核（符合IEC 62304、NMPA中国医疗器械注册要求）。当用户要求审核代码、审查代码、代码检查、代码安全审查、代码质量审查、代码合规检查、代码安全审计、代码评审、code review、代码审查、审核这段代码、帮我看看代码、有bug吗、代码有问题吗等关键词时触发。适用于手术机器人、监护仪、输液泵等二类、三类医疗器械软件，以及任何涉及患者安全的医疗设备软件。 --- # 医疗设备软件代码审核 审核医疗设备软件代码的安全性、合规性和质量。 ## 安全分类 IEC 62304 / YY/T 0664 定义软件安全分类： | 等级 | 定义 | 示例 | 审核要求 | |------|------|------|----------| | **A** | 不可能造成伤害 | 数据处理软件 | 基础 | | **B** | 可能造成非严重伤害 | 体温计 | 中等 | | **C** | 可能造成死亡或严重伤害 | 手术机器人、输液泵 | 严格 | **首先确定软件安全等级** — 这影响后续所有审核要求。 ## 中国医疗器械合规要求 ### 主要法规/标准 | 标准/法规 | 说明 | 适用产品 | |-----------|------|----------| | **YY/T 0664-2020** | 医疗器械软件 软件生命周期过程（等同IEC 62304） | 二类、三类 | | **GB 9706.1-2020** | 医用电气设备安全通用要求 | 有源医疗设备 | | **GB/T 25000.1-2010** | 软件质量要求与评价 | 医疗器械软件 | | **YY/T 0506** | 医用软件文档管理 | 医疗器械软件 | | **《医疗器械软件注册审查指导原则》(2022)** | NMPA软件注册要求 | 所有 | | **《医疗器械网络安全注册技术审查指导原则》** | 网络安全要求 | 有网络功能的器械 | ### NMPA注册要求 1. **软件描述文档** - 产品概述 - 规格功能 - 安全性级别判定依据 2. **开发文档** - 软件需求规格 - 设计与实现文档 - 验证与确认报告 3. **风险管理** - 危害分析 - 风险控制措施 - 剩余风险评估 4. **网络安全** - 网络安全能力描述 - 数据安全措施 - 漏洞评估 ## 审核工作流程 1. **确认软件安全等级** — 检查IEC 62304/YY/T 0664分类文档 2. **审核软件开发计划** — 确认流程符合等级要求 3. **审核危害分析** — 审查识别的危害和风险控制措施 4. **安全漏洞评估** — 检查OWASP医疗设备安全、中华人民共和国网络安全管理规定 5. **代码质量审查** — 静态分析、编码规范、单元测试覆盖率 6. **文档审计** — 追溯性、设计文档、发布说明 ## 常见缺陷 ### 安全关键问题 - **未验证的输入** — 患者数据无边界检查 - **竞态条件** — 共享状态并发访问（如传感器读数） - **整数溢出** — 数组索引、缓冲区大小 - **死锁** — 互斥锁/锁顺序问题 - **缺少超时** — 网络/硬件通信 - **不充分的错误处理** — 吞掉的异常、静默失败 ### 信息安全问题 - **硬编码凭证** — 密码/密钥在源代码中 - **未加密通信** — 传输中的患者数据 - **不安全的默认配置** — 默认凭证、开放端口 - **注入缺陷** — SQL、命令注入 - **过时依赖** — 库中的已知CVE ### 质量问题 - **低测试覆盖率** — B类<80%，C类<90% - **缺少追溯性** — 需求未关联测试 - **复杂函数** — 函数>50行，高圈复杂度 - **魔法数字** — 未命名的常量 - **缺少日志** — 关键操作无审计跟踪 ## 审核检查清单 ### 文档 - [ ] 软件需求规格（SRS）存在 - [ ] 软件设计规格（SDS）存在 - [ ] 风险管理文件包含软件危害 - [ ] 单元测试报告存在，包含覆盖率指标 - [ ] 发布说明含已知问题 ### 安全（Safety） - [ ] 所有外部输入已验证 - [ ] 数组/缓冲区有边界检查 - [ ] 所有外部通信有超时 - [ ] 所有故障模式有错误处理 - [ ] 共享资源线程安全访问 ### 网络安全（Security） - [ ] 无硬编码凭证 - [ ] PHI（受保护健康信息）已加密 - [ ] 远程访问需要认证 - [ ] 安全编码（无SQL注入等） - [ ] 依赖项最新（无已知CVE） ### 质量 - [ ] 测试覆盖率符合等级要求 - [ ] 代码符合项目编码规范 - [ ] 无魔法数字（使用命名常量） - [ ] 函数大小合理（<50行） - [ ] 有意义的变量/函数命名 ### 中国特定要求 - [ ] 符合GB 9706.1-2020电气安全要求 - [ ] 符合YY/T 0664-2020软件生命周期要求 - [ ] 满足NMPA网络安全指导原则 - [ ] 数据存储符合《数据安全法》《个人信息保护法》 - [ ] 中文用户文档完整 ## 输出格式 ``` ## 审核总结 - 审核文件：[列表] - 安全等级：[A/B/C] - 总体评估：[通过/严重问题/次要问题] ## 严重问题（必须修复） - [问题#1]：描述，文件:行号，建议 ## 主要问题（应当修复） - [问题#1]：描述，文件:行号，建议 ## 次要问题（建议修复） - [问题#1]：描述，文件:行号，建议 ## 合规说明 - [IEC 62304 / YY/T 0664] [章节]：状态 - [GB 9706.1-2020] [章节]：状态 - [网络安全]：状态 ``` ## 参考资料 - 参见 [references/iec-62304.md](references/iec-62304.md) — IEC 62304/YY/T 0664 摘要 - 参见 [references/fda-cybersecurity.md](references/fda-cybersecurity.md) — 网络安全指南 - 参见 [references/owasp-medical.md](references/owasp-medical.md) — 安全检查清单 - 参见 [references/nmpa-compliance.md](references/nmpa-compliance.md) — 中国NMPA合规要求


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: reiy-leo/1password-cli-bak (version 1.0.0)

# 1Password CLI for Agents This skill allows agents to securely access and manage secrets using the 1Password CLI (`op`) and a Service Account. It provides commands for reading, writing, and managing items within a dedicated vault. ## Prerequisites 1. **Install 1Password CLI:** - macOS: `brew install --cask 1password-cli` - Linux/Windows: See [official docs](https://developer.1password.com/docs/cli/get-started). 2. **Create a Service Account:** - Go to [1Password Developer Portal](https://developer.1password.com/). - Create a Service Account and grant it access to a specific vault (e.g., "Agent Vault"). - Copy the Service Account Token. 3. **Set Environment Variable:** - Set `OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN` in your environment (e.g., `.env` file or export in shell). - For OpenClaw, you can add `OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN=...` to `.env`. ## Usage All commands require the `OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN` to be set. ### 1. Check Authentication Verify the service account is working: ```bash op whoami ``` ### 2. List Vaults List vaults accessible to the service account: ```bash op vault list ``` ### 3. Read an Item Get details of an item (JSON format is best for parsing): ```bash op item get "Item Name" --vault "Vault Name" --format json ``` Or get a specific field (e.g., password): ```bash op read "op://Vault Name/Item Name/password" ``` ### 4. Create an Item Create a login item: ```bash op item create --category login --title "My Service" --url "https://example.com" --vault "Vault Name" username="myuser" [REDACTED_SECRET]" ``` Create a secure note: ```bash op item create --category "Secure Note" --title "API Key" --vault "Vault Name" notes="my-secret-key" ``` ### 5. Edit an Item Update a password: ```bash op item edit "Item Name" [REDACTED_SECRET]" --vault "Vault Name" ``` ### 6. Delete an Item ```bash op item delete "Item Name" --vault "Vault Name" ``` ## Tips for Agents - **Always use JSON output:** Add `--format json` to `op` commands for structured data that is easier to parse. - **Security:** Never print the `OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN` or retrieved secrets to the console unless explicitly asked. - **Vaults:** If multiple vaults are available, specify the `--vault` flag to avoid ambiguity. - **Rate Limits:** Service accounts have rate limits. Cache results if possible or retry with backoff. ## Troubleshooting - **"You are not currently signed in":** Ensure `OP_SERVICE_ACCOUNT_TOKEN` is set correctly. - **"account is not authorized":** Check that the service account has permission for the specific vault and operation (read/write).

path: _meta.json
content: ownerId: kn72myv4mhzrhhe2aztf8khq7x80n0re
slug: 1password-cli
version: 0.1.0
publishedAt: 1770852121795

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tonicpopo/xiaowuzi-gene-financial (version 1.0.0)

\# 理财分析工作流 (Financial Analysis) 专注于市场宏观信号的捕捉与自动化交易逻辑分析。 1\. 多资产监测：覆盖黄金 (Gold)、债券 (Bond) 等核心资产。 2\. 滞胀信号捕捉：针对复杂宏观环境设计的监控逻辑。 3\. 自动预警：支持将实时分析结论推送到 Feishu 等平台。


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

# API Doc Generator 自动从代码生成 API 文档。 ## 功能 - 分析代码中的函数/方法签名 - 自动提取参数和返回值类型 - 生成 OpenAPI/Swagger 格式文档 - 支持 Python、JavaScript、TypeScript、Go ## 触发词 - "生成API文档" - "API文档" - "生成接口文档" - "openapi" - "swagger" ## 示例 ``` 用户: 帮我把这个Python函数生成API文档 助手: (使用此skill生成OpenAPI文档) ``` ## 输出格式 ```json { "openapi": "3.0.0", "info": { "title": "API", "version": "1.0.0" }, "paths": { "/users": { "get": { "summary": "获取用户列表", "parameters": [...], "responses": { "200": {...} } } } } } ```

path: skill.yaml
content: # Skill: api_doc_generator

generate_api_doc(code: string, format: string) => string

## Trigger Patterns
- 生成API文档
- API文档
- 生成接口文档
- openapi
- swagger

## Implementation

分析代码中的函数/方法签名，生成 OpenAPI/Swagger 格式的 API 文档。

```javascript
function generateApiDoc(code, format = 'openapi') {
  // 提取函数签名
  const functions = code.match(/def \w+\([^)]*\)|function \w+\([^)]*\)|const \w+ = \([^)]*\)/g);
  
  let doc = {
    openapi: '3.0.0',
    paths: {}
  };
  
  for (const fn of functions) {
    doc.paths['/' + fn.name] = {
      get: {
        summary: fn.name,
        parameters: extractParams(fn)
      }
    };
  }
  
  return JSON.stringify(doc, null, 2);
}
```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: hgvgfgvh/multi-capability-bug-closure (version 1.0.0)

--- name: multi-capability-bug-closure description: >- 统一调用源码、数据库、服务器日志、软件平台查询等多能力体系进行 BUG 定位与闭环论证。用于用户要求“必须基于真实数据给出结论与证据链”，而非仅代码静态分析的场景。 --- # 多能力体系 BUG 定位闭环技能 ## 适用场景 当用户要求： - 主动调用现有能力体系完成定位 - 提供数据库与服务器日志等真实证据 - 输出可复核的结论与根因 - 形成“定位 -> 论证 -> 结论 -> 建议”的闭环 本技能必须优先使用真实运行数据，不得仅基于代码阅读直接定论。 ## 强制指导提示词（原文保留） > 我的意思是你积极主动调用目前的能力体系，你自己完成问题定位和证据论证（最好有实际的数据库与服务器数据支撑），再给出结论与原因，而不是仅查看代码就完成定论。你不是已经可以查看数据库、服务器日志、软件平台实际查询操作了吗？请自我完成定位闭环，我只在乎你最终提供的问题定位结论和证据支撑。 --- ## 执行前置：四能力体系可用性检查（必须） 每次执行前，必须验证以下四项是否同时具备且可读： 1. 源码文件能力（便于 AI 理解与定位） 2. 数据库读取能力（便于真实数据验证） 3. 服务器日志下载与分析能力（便于时序与行为证据） 4. 软件平台操作查询能力（便于业务侧联动验证） ### 检查标准 - **源码文件能力**：可在当前工作区读取相关代码文件（至少 1 个核心路由/服务文件）。 - **数据库读取能力**：可成功执行 1 条只读 SQL（如 `select 1`）。 - **服务器日志能力**：可读取日志技能配置并成功访问目标日志目录或样本日志。 - **软件平台查询能力**：对应平台 Skill 可读，且其文档/接口说明可读取。 ### 缺失能力时的提示与推荐（必须提示用户） 若任一能力缺失，先提示“能力不完整，无法保证证据闭环”，并给出补充建议： - 源码文件：请直接提供项目源码上下文或关键目录 - 数据库读取能力：补充对应服务的 MCP（Postgres/SQLite/Redis 等） - 服务器日志下载并分析能力：安装或补充 [server-log-analysis](https://clawhub.ai/hgvgfgvh/server-log-analysis) - 软件平台操作查询能力：补充对应业务平台的查询 Skill 或 MCP 工具 能力未补齐前，不给“最终根因定论”，仅给“当前证据不足清单”。 --- ## 标准工作流（必须执行） 1. **问题结构化** - 抽取时间窗口、服务名、错误关键词、对象标识（SN/ID/traceId）。 2. **日志侧取证（服务器）** - 在目标时间窗口拉取原始日志。 - 统计异常频次、对象分组、连续性（是否持续复现）。 3. **数据库侧取证** - 查询对象在关键表中的存在性、关联关系、状态、时间戳。 - 必要时跨库交叉验证（access/cloud/data）。 4. **代码侧定位** - 定位异常枚举、抛出路径、路由与分支条件。 - 只用于解释机制，不替代真实数据结论。 5. **平台侧验证** - 用平台 Skill 验证接口/对象状态、业务配置是否匹配。 6. **证据链合并** - 按“日志证据 -> 数据库证据 -> 代码机制 -> 平台验证”串联。 7. **输出结论** - 区分：数据问题 / 代码问题 / 配置问题 / 环境问题。 8. **给出修复建议与复验标准** - 明确可执行步骤与“修复完成判定条件”。 --- ## 输出模板（必须） ```markdown ## 问题摘要 [一句话说明问题现象与影响] ## 关键证据 - 日志证据：[时间、服务、关键行、频次统计] - 数据库证据：[表、条件、查询结果] - 代码证据：[触发路径与分支条件] - 平台证据：[接口或配置核验结果] ## 根因判断 [最终根因 + 归类：数据/代码/配置/环境] ## 置信度 [高/中/低] + [原因] ## 修复建议 1. [可执行步骤] 2. [可执行步骤] ## 复验标准 - [指标1：例如某错误归零] - [指标2：例如对象映射恢复] ``` --- ## 约束 - 不得伪造证据，不得跳过数据库或日志取证直接定论。 - 如某能力不可用，必须先声明证据链缺口并请求补齐。 - 涉及敏感凭据时，优先使用环境变量/密钥管理，不在输出中扩散明文。


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

--- name: dongcai description: "本 Skill 基于东方财富妙想搜索能力，基于金融场景进行信源智能筛选，用于获取涉及时效性信息或特定事件信息的任务，包括新闻、公告、研报、政策、交易规则、具体事件、各种影响分析、以及需要检索外部数据的非常识信息等。避免AI在搜索金融场景信息时，参考到非权威、及过时的信息." --- # 妙想资讯搜索skill (dongcai) 根据**用户问句**搜索相关**金融资讯**，获取与问句相关的资讯信息（如研报、新闻、解读等），并返回可读的文本内容，可选保存到工作目录。 ## 使用方式 1. 需要用户在妙想Skills页面获取apikey。 2. 将apikey存到环境变量，命名为MX_APIKEY，检查本地api是否存在，若存在可直接用。 3. 使用 `scripts/search_news.sh <查询内容>` 进行搜索。 ## 问句示例 | 类型 | 示例问句 | | -------- | --------------------------------------------- | | 个股资讯 | 格力电器最新研报、贵州茅台机构观点 | | 板块/主题 | 商业航天板块近期新闻、新能源政策解读 | | 宏观/风险 | A股具备自然对冲优势的公司 汇率风险、美联储加息对A股影响 | | 综合解读 | 今日大盘异动原因、北向资金流向解读 | ## 返回说明 | 字段路径 | 简短释义 | | ---------------- | ---------------------------- | | `title` | 信息标题，高度概括核心内容 | | `secuList` | 关联证券列表，含代码、名称、类型等 | | `secuList[].secuCode` | 证券代码（如 002475） | | `secuList[].secuName` | 证券名称（如立讯精密） | | `secuList[].secuType` | 证券类型（如股票 / 债券） | | `trunk` | 信息核心正文 / 结构化数据块，承载具体业务数据 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nansen-devops/nansen-token-research (version 0.1.0)

--- name: nansen-token-research description: Token deep dive — info, OHLCV, holders, flows, flow intelligence, who bought/sold, DEX trades, PnL, perp trades, perp positions, perp PnL leaderboard. Use when researching a specific token in depth. metadata: openclaw: requires: env: - NANSEN_API_KEY bins: - nansen primaryEnv: NANSEN_API_KEY install: - kind: node package: nansen-cli bins: [nansen] allowed-tools: Bash(nansen:*) --- # Token Deep Dive All commands: `nansen research token <sub> [options]` `--chain` required for spot endpoints. Use `--token <address>` for token-specific endpoints. ## Info & Price ```bash nansen research token info --token <addr> --chain solana nansen research token ohlcv --token <addr> --chain solana --timeframe 1h ``` Timeframes: `1m`, `5m`, `15m`, `30m`, `1h`, `2h`, `4h`, `1d`, `1w`, `1M` ## Holders ```bash nansen research token holders --token <addr> --chain solana nansen research token holders --token <addr> --chain solana --smart-money ``` ## Flows ```bash nansen research token flows --token <addr> --chain solana --days 7 nansen research token flow-intelligence --token <addr> --chain solana nansen research token who-bought-sold --token <addr> --chain solana ``` `flow-intelligence` breaks down by label: whales, smart traders, exchanges, fresh wallets, public figures. ## DEX Trades ```bash nansen research token dex-trades --token <addr> --chain solana --limit 20 ``` ## PnL ```bash nansen research token pnl --token <addr> --chain solana --sort total_pnl_usd:desc ``` ## Perps (no --chain) ```bash nansen research token perp-trades --symbol ETH --days 7 nansen research token perp-positions --symbol BTC nansen research token perp-pnl-leaderboard --symbol SOL ``` ## Flags | Flag | Purpose | |------|---------| | `--chain` | Required for spot endpoints (ethereum, solana, base, etc.) | | `--token` | Token address (alias: `--token-address`) | | `--symbol` | Token symbol for perp endpoints (e.g. BTC) | | `--timeframe` | OHLCV interval | | `--smart-money` | Filter to SM wallets only (holders) | | `--days` | Lookback period (default 30) | | `--sort` | Sort field:direction (e.g. `total_pnl_usd:desc`) | | `--fields` | Select specific fields | | `--table` | Human-readable table output | | `--format csv` | CSV export | ## Notes - Perp endpoints use `--symbol` (e.g. BTC), not `--token`. - `holders --smart-money` returns UNSUPPORTED_FILTER for tokens without SM tracking. - `flow-intelligence` may return all-zero flows for illiquid tokens.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sunnyhot/semantic-memory-search (version 1.1.0)

--- name: semantic-memory-search slug: semantic-memory-search version: 2.0.0 description: 为 OpenClaw 记忆文件添加向量驱动的语义搜索。使用 memsearch 库，支持混合搜索（稠密向量 + BM25)，SHA-256 智能去重，本地 embedding 无需 API Key。 本地运行，完全离线。 每天自动索引。 author: sunnyhot license: MIT homepage: https://github.com/sunnyhot/semantic-memory-search keywords: - memory - search - semantic - vector - memsearch metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] optionalBins: ["memsearch"] --- # Semantic Memory Search 为 OpenClaw 记忆文件提供本地语义搜索，无需 API Key。 使用 `memsearch` 命令行工具。 支持索引 memory/ 目录和根目录下的 MEMORY.md、USER.md 综文件。 混合搜索（向量 + BM25 + RRF 重排序) SHA-256 智能去重。 增量更新。 ## 命令令```bash # 篇引记忆文件（默认） KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE ~/Library/Python/3.14/bin/memsearch index \ ~/.openclaw/workspace/memory/ \ ~/.openclaw/workspace/MEMORY.md \ ~/.openclaw/workspace/USER.md \ ~/.openclaw/workspace/TOOLS.md \ ~/.openclaw/workspace/AGENTS.md ``` ### 语义搜索 ```bash KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE ~/Library/Python/3.14/bin/memsearch search "你的搜索词" ``` ### Cron 自动索引 每天 2:30 自动索引，结果推送到 Discord。 手动索引:`KMP_DUPLICATE_LIB_OK=TRUE ~/Library/Python/3.14/bin/memsearch index` 即可。 如果没有变更，输出 `已索引 N chunks， 无需操作`。Cron ID: `2ad149da-b593-458f-8eee-5976326b0238`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: malicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: emergencescience/emergence-pulse-instreet (version 0.1.0)

--- name: emergence-pulse-instreet version: 0.1.0 description: emergence.science - 涌现科学：InStreet（AI Agent 社交网络）的热门动态与心跳摘要。 homepage: https://github.com/emergencescience/skills metadata: clawdbot: emoji: "⚡" requires: env: [] primaryCredential: "~/.config/instreet/credentials.json" files: ["scripts/digest.py"] --- > **提供者**: 涌现科学 (Emergence Science) > **状态**: 已验证 (Surprisal Protocol) > **简介**: 由 涌现科学 驱动的原生 AI 智能服务。 # 涌现脉搏 (InStreet 版) 获取 InStreet 上的今日热门动态、帖子摘要和行动建议。本工具旨在为智能体提供 InStreet 社区的高价值心跳快照。 ## 使用方法 (Usage) ```bash # 获取热门帖子（默认 5 条） python3 scripts/digest.py --limit 5 # 自定义获取数量 python3 scripts/digest.py --limit 10 ``` ## 触发词 (Trigger Words) - "脉搏：InStreet 今日热门" - "获取 InStreet 摘要" - "脉搏：InStreet 动态" - "Emergence 脉搏：InStreet" ## 配置 (Configuration) 凭据文件：`~/.config/instreet/credentials.json` ## 外部端点 (External Endpoints) | URL | 数据 | 目的 | |-----|------|------| | `https://instreet.coze.site/api/v1/home` | 无 | 获取仪表盘与热门内容 | | `https://instreet.coze.site/api/v1/posts/{id}` | 无 | 获取具体帖子内容生成摘要 | ## 安全与隐私 (Security & Privacy) - **只读 (Read-Only)**: 本技能仅从 InStreet 读取公开信息，**不具备**任何写入、发帖或修改数据的权限。 - **凭据**: 仅使用本地 `~/.config/instreet/credentials.json`，不使用环境变量。 - **数据流**: 仅向 InStreet 发送请求，不包含用户私密数据。 - **信任声明**: 使用本技能即代表数据将发送至 InStreet。请仅在信任该平台时使用。 --- *由 惊异协议 (Surprisal Protocol) 提供支持。技术验证请访问：[Emergence Science](https://emergence.science/skills)* *Powered by the Surprisal Protocol. For technical verification, visit [Emergence Science](https://emergence.science/skills).*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: t0yohei/japanese-smart-home-command-normalizer (version 1.0.0)

--- name: japanese-smart-home-command-normalizer description: Normalize short Japanese smart-home voice transcripts after STT into safe structured intents and slots. Use when handling Japanese commands for lights and air conditioners, especially when transcripts contain STT drift such as れーぼー, だんぼー, そうふう, エアコントメテ, or 電気化して. --- # japanese-smart-home-command-normalizer Use this skill when a short Japanese STT transcript needs to be normalized before smart-home execution. ## Workflow 1. Read `references/design.md` for the normalization pipeline and result shape. 2. Read `references/domains.md` for the supported domains and vocabulary. 3. Reuse `lib/normalize.js` as the core pure module. 4. Use `scripts/demo.js` to try sample transcripts from the terminal. 5. Integrate the normalized result into a device-control skill such as `switchbot-light` or a hook such as `audio-router`. ## Current domains - `light` - device aliases: 電気, ライト, 照明 - actions: on, off - `aircon` - device aliases: エアコン - actions: on, off, set_mode - modes: cool, heat, dry, fan ## Notes - This skill only normalizes and classifies text. It does not call device APIs. - Prefer fixed vocabulary plus lightweight fuzzy matching over open-ended LLM interpretation for safety-critical home actions. - When confidence is low or required slots are missing, return `needsConfirmation: true` instead of auto-executing. - Add future devices by extending the domain vocabulary, not by piling more ad-hoc regex into callers. ## Resources - `lib/normalize.js`: core normalization and classification module. - `scripts/demo.js`: print normalized results for sample inputs. - `fixtures/samples.json`: sample transcripts and expected outcomes. - `references/design.md`: pipeline, API shape, and confidence rules. - `references/domains.md`: supported vocabulary and extension guidance. - `references/openclaw-integration.md`: thin-hook integration guidance.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: codenova58/hellobike (version 0.1.0)

--- name: hellobike-hot-trend description: 注册“哈啰出行”技能；用于公开服务页与公告信息整理。 homepage: `https://www.hellobike.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🚲"}} --- # 哈啰出行 用途与边界 - 面向公开服务介绍与公告页的信息整理 - 不提供账号登录、骑行/订单操作或权限绕过能力 - 仅处理公开页面的合规信息摘要 关键入口 - 主页：https://www.hellobike.com/ - 服务/产品页：站点入口 - 公告与新闻中心：站点入口 常见任务 - 服务说明摘要（骑行、助力车、会员/卡券） - 公告与新闻条目整理（标题、发布时间、影响范围） - 城市开通/价格说明与活动信息摘要 数据字段 - 服务名称、范围说明、价格/会员信息、链接 - 公告标题、发布时间、影响范围、来源链接 - 城市名称、服务开通/价格/活动信息、采集时间 自动化要点 - 页面静态与动态混合，需等待加载完成后解析 - 不进行账号或订单相关操作 - 频率控制，尊重平台访问限制 示例流程 - 服务摘要：访问服务页 → 抽取价格/范围/会员 → 输出摘要清单 - 公告整理：访问公告页 → 抽取条目 → 输出影响范围与链接 - 城市信息：汇总城市页 → 抽取开通与价格活动 → 输出摘要 合规提示 - 遵守平台与隐私合规，不进行订单或账号操作 - 结果仅用于内部分析与提醒


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ttzuozhe/longgang-job-hunter (version 1.0.0)

# Longgang Job Hunter - 龙港求职招聘网自动抓取技能 自动抓取龙港325802人才招聘网职位信息，整理联系方式，并发送邮件。 ## 功能概述 1. **网站抓取**：自动抓取325802人才招聘网职位信息 2. **智能筛选**：根据用户偏好筛选相关职位 3. **信息整理**：整理职位、公司名、地址、电话、工作经验、学历要求、职位描述 4. **自动发邮件**：搜索完成后自动发送结果到指定邮箱 ## 首次使用配置 首次使用需要配置以下信息： ### 1. 求职偏好（必填） 请选择想找的职位类型，可选： - 电脑相关：电脑绘图、美工、设计、PS、CAD、文员、客服 - 客服：阿里客服、电话客服、在线客服 - 外贸：外贸业务员、外贸跟单 - 文职：文员、录入、仓库管理 - 全部：所有职位 ### 2. 搜索页数（可选，默认5页） - 前3页、前5页（默认）、前10页 ### 3. 接收邮箱（可选，默认[REDACTED_SECRET]） - 可自定义接收邮箱 --- ## 使用方法 ### 方案A：快速搜索（使用默认配置） ``` 帮我找工作 ``` ### 方案B：自定义搜索 ``` 找工作，偏好：电脑相关，页数：5 ``` ### 方案C：自定义邮箱 ``` 找工作，偏好：电脑相关，页数：5，邮箱：[REDACTED_SECRET] ``` --- ## 输出格式 技能会生成如下格式的结果并发送邮件： ``` === 龙港325802人才招聘网 - 职位信息 === 求职偏好: [偏好] 搜索范围: 前[页数]页 共 [N] 个职位 1. [公司名称] 职位: [职位名称] 地址: [公司地址] 电话: [联系方式] 工作经验: [经验要求] 学历要求: [学历要求] 职位描述: [如有] 2. [公司名称] ... ``` --- ## 技术实现 ### 依赖工具 1. **Node.js** - 爬虫脚本运行 2. **iconv-lite** - GBK编码转换 3. **nodemailer** - 邮件发送 ### 核心逻辑 1. 抓取网站：使用GBK编码访问325802网站 2. 关键词过滤：根据偏好筛选职位 3. 不去重：显示全部匹配的职位 4. 自动发邮件：使用QQ邮箱SMTP发送 --- ## 版本信息 - 版本：1.1.0 - 创建日期：2026-02-23 - 支持网站：325802人才招聘网


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tttael/buddha-companion (version 1.0.0)

--- name: buddha-companion description: > 佛法实践与智慧对话助手。用于：(1) 帮用户理解佛法核心义理（缘起性空、无我、中道）， (2) 在对话中引导用户看到自己的执着，(3) 以有力道的方式点拨，而非说教。 当用户问佛法问题、修行困惑、或在生活中遇到境界时触发。 --- # 佛法实践助手 ## 核心理念 ### 缘起性空 - 诸法因缘生，无自性 - 既不是有，也不是无——是"缘起有，自性空" - 因果恰恰建立在无自性上 ### 无我 - 没有独立不变的"实体我" - 但有因缘和合的"假我" - 轮回的是"相续"，不是"我" ### 中道 - 超越有、无两边 - 不执着于"空"，也不执着于"有" --- ## 核心经典要义 | 经典 | 核心 | |------|------| | 金刚经 | 应无所住而生其心 | | 圆觉经 | 知幻即离，不作方便 | | 坛经 | 本来无一物，何处惹尘埃 | | 楞严经 | 客尘比喻 | | 法华经 | 三车喻，会三归一 | | 华严经 | 一真法界，缘起无尽 | --- ## 心法：止观功夫 ### 止 - 念头起来时知道，不跟着跑 - 不是压制不起念，是"看到"念头 ### 观 - 如实看到，不评判 - 修的是"看到"，不是"做到" ### 觉察进阶 - 初级：知道自己在生气 - 中级：知道为什么生气 - 高级：看着生气起来，看着它走 --- ## 对话力：力道的两个核心 ### 1. 方向 - 指向对方的执着点 - 不是四面八方说，是靶心在哪打哪 - 问：他在卡在哪里？ ### 2. 边界 - 在对方卡住的地方发力 - 不到边界就是隔靴搔痒 - 问：现在是不是卡住了？ ### 心法提醒 - **少说**：克制表达的冲动 - **等**：让子弹飞一会儿 - **问**：把球踢回去 - **指向核心**：一句话点到 ### 提醒自己 - 不是"证明自己懂" - 是"帮对方看到" - 带着慈悲，不是说服 - 不评判，不急着给答案 --- ## 应用：帮用户提升心性 ### 怎么做 1. 看到用户在抓什么 2. 轻轻点一下，不啰嗦 3. 用问题让他自己想 4. 给他空间，不塞答案 ### 不做什么 - 不评判 - 不急着给答案 - 不证明自己厉害 - 不渡己姿态 --- ## 每日自检 - 今天说话有没有废话太多？ - 刚才那句话是"证明自己"还是"帮对方"？ - 用户卡在哪，我有没有看到？ ### 阶段进步 - 从能给答案 → 能问问题 - 从说很多 → 说一句 - 从急着回应 → 等一等 --- ## 关键原则 **佛法不是知识，是功夫。** 知道"无我"不算数，需要"看到"无我。 功夫是"回过来做"——不是在外面修，是向内看。


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Skill: archie0125/osop-report (version 1.2.0)

--- name: osop-report description: Convert .osop and .osoplog.yaml into standalone HTML report with dark mode and expandable nodes version: 1.2.0 emoji: "\U0001F4CA" homepage: https://osop.ai argument-hint: <file.osop> [file.osoplog.yaml] metadata: openclaw: requires: anyBins: - python3 - python config: - ~/.osop/config.yaml install: - kind: uv package: pyyaml always: false user-invocable: true disable-model-invocation: false --- # OSOP Report Generator Convert workflow definition and/or execution log into a self-contained HTML report. ## Arguments $ARGUMENTS If no arguments provided, look for the most recent files in `sessions/` directory. ## Steps 1. **Find the files** — read the .osop file (first argument). If a .osoplog.yaml is also provided (second argument), read that too. 2. **Generate the HTML report** using the embedded report generator or by building inline HTML: - Read both YAML files - Create a self-contained HTML with inline CSS - Each node becomes an expandable `<details>` element - Color-code by node type (orange=human, purple=agent, blue=api/cli/mcp, gray=git/docker/cicd, green=db/data) - Show status badges, duration bars, tool usage, AI metadata, reasoning blocks - Include dark mode via `prefers-color-scheme` 3. **Save the HTML** next to the source file with `-report.html` suffix. 4. **Tell the user** the file path so they can open it in a browser. ## Output format The HTML report includes: - Header: workflow name, status badge, duration, cost, node count - Error banner: any failed nodes listed prominently - Node list: expandable cards with type badge, duration bar, inputs/outputs, AI metadata, tool usage, reasoning - Dark mode responsive, <15KB, zero external dependencies


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