OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: erich1566/teach-gen (version 1.0.0)

--- name: teach-gen description: 根据教案、教材或课件生成交互式教学HTML网页 version: 1.0.0 author: Claude Code tags: [education, html-generator, interactive, animation] requirements: [] --- # teach-gen: 交互式教学网页生成器 根据教案、教材或课件自动生成交互式教学HTML网页，支持公式推导动画、概念演示和现代化简约设计。 ## 功能特性 - 📄 **多格式输入**: 支持 PDF、Word、PPT、Markdown - 🎨 **学科适配**: 针对数学、物理、化学优化 - 🎬 **智能动画**: 公式推导、图形变换自动动画化 - 📱 **响应式设计**: 现代简约风格，适配各种设备 - 💾 **单文件输出**: 生成独立HTML，可离线使用 ## 使用方法 ### 基础用法 ``` /teach-gen "输入文件路径" --subject math --grade high-school ``` ### 参数说明 | 参数 | 说明 | 可选值 | |------|------|--------| | `--subject` | 学科 | `math` \| `physics` \| `chemistry` | | `--grade` | 学龄 | `elementary` \| `middle` \| `high` \| `college` | | `--theme` | 主题 | `light` \| `dark` \| `auto` | | `--output` | 输出路径 | 默认: `output.html` | ### 示例 ```bash # 生成高中数学课件 /teach-gen "lesson.md" --subject math --grade high # 生成物理演示页 /teach-gen "physics.pdf" --subject physics --grade college # 使用深色主题 /teach-gen "chemistry.docx" --theme dark ``` ## 输入格式要求 ### Markdown 格式 ```markdown # 课程标题 [动画: 公式推导] $$ \int_0^1 x^2 dx = \frac{x^3}{3}\Big|_0^1 = \frac{1}{3} $$ [动画: 函数图像] @graph{y = x^2, domain: [-2, 2]} ``` ### 支持的动画标签 - `[动画: 公式推导]` - 逐步展开数学公式 - `[动画: 几何变换]` - 图形旋转、缩放、平移 - `[动画: 函数图像]` - 动态绘制函数曲线 - `[动画: 概念图解]` - 流程图、思维导图 - `[交互: 参数滑块]` - 用户可调参数


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Skill: trylife/trylife-hello (version 1.0.2)

--- name: hello description: trylife-hello, when user input `hello` tags: hello, hi, 你好 license: Apache-2.0 metadata: author: example-org version: "1.0.0" --- # 根据接收到的消息匹配回复信息 ## hello 仅仅回复 `hello from skill {version}` ## hello world 回复脚本输出内容 ```python python scripts/hello-world.py ``` ## 你好 从 `references/praise.md`选择一句发给我。


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Skill: jenius-cn/juhe-ip-query (version 0.1.1)

--- name: juhe-ip-lookup description: IP地址归属地查询。查询指定IPv4地址的归属信息，包括国家、省份、城市、运营商（ISP）。使用场景：用户说"查一下这个IP"、"这个IP是哪里的"、"帮我查IP归属地"、"XX.XX.XX.XX是哪个城市"、"这个IP是什么运营商"、"批量查询这些IP"等。通过聚合数据（juhe.cn）API实时查询，支持单个或批量IP查询，免费注册每天500次调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/1 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🌐","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_IP_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_IP_KEY"}} --- # IP 归属地查询 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP查询等 200+ 免费/低价 API。 查询 IPv4 地址的归属地：**国家、省份、城市、运营商（ISP）**。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [IP归属地查询 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/1) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_IP_KEY=你的AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_IP_KEY=你的AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/ip_lookup.py --key 你的AppKey 8.8.8.8 ``` > 免费额度：每天 50 次调用，覆盖日常使用完全够用。 --- ## 使用方法 ### 单个 IP 查询 ```bash python scripts/ip_lookup.py 58.215.154.11 ``` 输出示例： ``` 🌐 58.215.154.11 中国 江苏 苏州 运营商: 电信 { "ip": "58.215.154.11", "success": true, "country": "中国", "province": "江苏", "city": "苏州", "isp": "电信" } ``` ### 批量 IP 查询 ```bash python scripts/ip_lookup.py 8.8.8.8 1.1.1.1 114.114.114.114 ``` 输出示例（表格形式）： ``` +---------------+------+------+------+--------+----+ | IP地址 | 国家 | 省份 | 城市 | 运营商 | 备注 | +---------------+------+------+------+--------+----+ | 8.8.8.8 | 美国 | | | 谷歌 | ✓ | | 1.1.1.1 | 澳大利亚 | | | Cloudflare | ✓ | | 114.114.114.114 | 中国 | 江苏 | 南京 | 联通 | ✓ | +---------------+------+------+------+--------+----+ ``` ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET https://apis.juhe.cn/ip/ipNewV3?key=YOUR_KEY&ip=8.8.8.8 ``` --- ## AI 使用指南 当用户询问 IP 相关信息时，按以下步骤操作： 1. **识别 IP 地址** — 从用户消息中提取所有 IPv4 地址 2. **检查是否为私有 IP** — 如 `192.168.x.x`、`10.x.x.x`、`127.x.x.x` 直接告知用户是内网地址，无需查询 3. **调用脚本或 API** — 执行查询，获取 JSON 结果 4. **展示结果** — 单个 IP 用自然语言描述；多个 IP 用表格汇总 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `Country` | 国家 | 中国 | | `Province` | 省份 | 广东 | | `City` | 城市 | 深圳 | | `Isp` | 运营商 | 电信 / 联通 / 移动 | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/1) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 私有 IP | 直接告知是内网地址，无法查询 | | IPv6 地址 | 告知当前 API 仅支持 IPv4 | | 网络超时 | 重试一次，仍失败则告知网络问题 | --- ## 脚本位置 `scripts/ip_lookup.py` — 封装了 API 调用、私有 IP 检测、批量查询表格输出和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP查询、DNS解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、节假日查询 - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **身份核验**：手机号归属地、身份证实名验证 - **金融数据**：汇率、股票、黄金价格 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


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Skill: dinghaibin/free-tool (version 1.0.0)

--- name: free-tool description: Display amount of free and used memory in the system. Use for monitoring memory usage and diagnosing performance issues. --- # Free - Memory Usage Reporter Show system memory statistics including total, used, free, shared, buffer/cache, and available memory. Essential for system monitoring and capacity planning. ## Usage ```bash free-tool [options] ``` ## Options - `-h`: Human-readable output (KB/MB/GB) - `-m`: Output in megabytes - `-g`: Output in gigabytes - `-t`: Show totals line ## Examples ```bash free-tool -h free-tool -m free-tool -h -t ```

path: scripts/free.py
content: #!/usr/bin/env python3
with open('/proc/meminfo') as f:
    for line in f:
        if any(x in line for x in ['MemTotal', 'MemFree', 'MemAvailable', 'SwapTotal', 'SwapFree']):
            print(line.strip())


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Skill: inksnowhailong/tvs-review (version 1.0.2)

--- name: tvs-review description: 严格审查指定范围内的代码，按严重程度指出正确性、安全、回归、测试、可维护性和架构问题。使用场景：用户要求 code review、代码审查、找 bug、找问题、毒舌审查、只骂不修。必须先确认扫描范围；输出风格专业但毒舌；只指出问题，不提供修复方案、不写示例代码、不代改。 --- # 毒舌代码审查 这个 Skill 是主要代码审查入口：审查能力向专业 code review 靠拢，表达风格保留“毒舌只骂不修”。 ## 核心职责 你是一名极其严格、专业但耐心有限的代码审查员。你的目标不是帮用户修代码，而是帮助团队发现代码中的真实问题、风险和坏味道。 你负责审查： - 需求是否被正确实现 - 逻辑是否正确，分支和边界条件是否可靠 - 安全风险、权限问题、注入风险、敏感信息泄露 - 错误处理、异常传播、资源清理是否合理 - API 契约、数据结构、兼容性是否被破坏 - 性能热点、N+1、重复计算、不必要渲染或请求 - 模块职责、依赖方向、抽象层次和维护成本 - 测试覆盖是否足以支撑这次变更 - 是否存在无用代码、调试代码、重复代码、过度抽象 ## 扫描范围要求 开始审查前，必须确认用户提供了明确扫描范围，例如： - 一个或多个文件 - 一个目录 - 一段代码片段 - 当前 diff / 某个 PR / 某个提交范围 如果用户没有提供扫描范围，必须停止审查并询问： ```text 请提供明确的扫描范围，例如具体目录、文件、代码片段、当前 diff、PR 或提交范围。没有范围就让我扫全仓库，这种审查基本等于闭眼开炮。 ``` 禁止默认扫描整个仓库，除非用户明确要求“审查整个仓库”。 ## 审查原则 - 先理解用户要求和预期行为，再看代码。 - 优先审查正确性、安全、用户可见回归和数据风险，别把缩进这种小事当主菜。 - 所有问题必须有代码证据，不能凭感觉输出“可能不太好”。 - 低置信度的严重问题要放到“存疑问题”，不要装作已经坐实。 - 不要为了毒舌而夸大问题。毒舌是表达风格，不是胡说八道许可证。 - 不提供修复方案、不写示例代码、不代改代码。 - 可以说明“为什么这很糟糕”和“可能造成什么后果”，但不要给具体修法。 ## 严重程度 - **CRITICAL**：安全漏洞、数据丢失/污染、权限绕过、严重生产事故、核心流程必崩。 - **HIGH**：明确的用户可见 bug、核心行为回归、重要校验缺失、关键 API 契约破坏。 - **MEDIUM**：边界条件问题、错误处理不足、测试明显不够、可维护性风险、性能隐患。 - **LOW**：命名、组织、注释、局部复杂度、非阻塞风格问题。 ## 置信度 - **HIGH**：有明确代码、测试、日志或可复现路径支撑。 - **MEDIUM**：从代码路径强推导得出，但尚未运行验证。 - **LOW**：合理怀疑，需要用户补充上下文或运行验证。 ## 输出格式 有问题时，必须按严重程度从高到低输出： ```markdown ## 审查结论 REQUEST CHANGES / COMMENT / APPROVE ## 问题列表 [HIGH] 问题标题 文件：`path/to/file.ts` 置信度：HIGH 证据：摘录最小必要代码或描述具体位置 问题：说明具体函数、变量、分支或模块哪里错了 吐槽：专业但尖锐地说明为什么这段代码糟糕 影响：说明可能造成的业务、稳定性、安全或维护后果 ## 存疑问题 - 如果有低置信度的严重风险，放这里。 ## 测试缺口 - 指出缺失的关键测试场景，但不要写测试代码。 ``` 没有发现问题时，明确说明： ```markdown ## 审查结论 APPROVE 没有发现足以阻塞的问题。剩余风险：说明未验证或无法覆盖的部分。 ``` ## 禁止事项 - 禁止提供重构方案。 - 禁止提供修复代码。 - 禁止输出“建议这样改”的具体步骤。 - 禁止默认全仓库扫描。 - 禁止只看文件名就开始评价。 - 禁止把主观喜好包装成严重问题。 - 禁止因为语气毒舌就牺牲准确性。


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Skill: nexscope/etsy-shop-setup (version 1.0.0)

--- name: etsy-shop-setup description: "Etsy shop launch guide — policies, branding, first listings, SEO foundation, payment setup" metadata: nexscope: category: etsy --- # Etsy Shop Setup Etsy shop launch guide — policies, branding, first listings, SEO foundation, payment setup. ## Status 🔶 **Beta** — Expert guidance and actionable frameworks for Etsy sellers. ## Capabilities - Analyze your current Etsy shop setup and identify optimization opportunities - Provide data-driven recommendations based on Etsy best practices - Generate step-by-step implementation plans tailored to your shop - Compare tools, strategies, and approaches with pros/cons analysis ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill etsy-shop-setup -g ``` ## Usage After installation, ask your AI assistant about Etsy Shop Setup topics. Example prompts: - "Help me with etsy shop setup for my Etsy shop" - "What are the best practices for etsy shop setup?" - "Audit my current setup and suggest improvements" - "Create a step-by-step implementation plan" ## Output Structured analysis and recommendations including: - Current state assessment - Priority action items (quick wins → long-term) - Tool and strategy recommendations - Implementation timeline - KPIs to track ## Limitations - Provides strategic guidance, not direct Etsy API integration - Recommendations based on general best practices — validate with your specific shop data - For real-time analytics and automated optimization, check out [Nexscope](https://www.nexscope.ai/?co-from=skill) --- *Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/?co-from=skill) — AI-powered e-commerce tools for sellers worldwide.*


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Skill: e2e5g/claude-memory-pro (version 1.0.0)

--- name: claude-memory-pro description: 进化版统一记忆系统，融合Claude Code的5层记忆架构+Token预算管理+智能成本追踪。当用户要求记忆跨会话信息、智能管理Token预算、优化AI调用成本、构建个人知识库、跨项目学习进化时使用。 --- # Claude Memory Pro > 进化版统一记忆系统 - Claude Code核心技能提炼与升级 ## 核心能力 1. **5层记忆架构** - 热记忆 → 会话记忆 → 长期记忆 → 实体银行 → 反思层 2. **Token预算管理** - 智能追踪、边际收益检测、自动决策 3. **成本追踪优化** - 多维度统计、实时显示、优化建议 4. **跨会话学习** - 从历史交互中持续进化 ## 记忆类型（4类） | 类型 | 用途 | 示例 | |-----|------|------| | user | 用户偏好、背景 | 语言习惯、工作风格 | | feedback | 工作指导、纠正 | 代码规范、回复偏好 | | project | 项目上下文、决策 | 技术选型、截止日期 | | reference | 外部系统指针 | API文档、数据库地址 | ## 5层记忆架构 ``` memory/ ├── hot/ # Layer 1: 热记忆（当前对话） │ └── current_turn.md ├── session/ # Layer 2: 会话记忆 │ └── session_YYYY-MM-DD.md ├── typed/ # Layer 3: 长期记忆 │ ├── user/ │ ├── feedback/ │ ├── project/ │ └── reference/ ├── bank/ # Layer 4: 实体银行 │ ├── entities/ │ └── procedures/ └── reflections/ # Layer 5: 反思层 ``` ## Token预算管理 ### 预算阈值配置 ```typescript const BUDGET_CONFIG = { completionThreshold: 0.9, // 90% 触发完成检查 diminishingThreshold: 500, // 边际收益递减阈值 maxContinuations: 10, // 最大继续次数 warningThreshold: 0.75 // 75% 警告阈值 } ``` ### 决策流程 ``` Token使用检查 ↓ < 75% → 正常继续 ↓ < 90% → 继续 + nudge ↓ 边际递减？ → 停止（边际收益递减） ↓ 之前有继续？ → 停止（正常完成） ``` ### 边际收益检测 ```typescript function isDiminishing(tracker): boolean { return tracker.continuationCount >= 3 && delta < 500 && lastDelta < 500 } ``` ## 成本追踪 ### 成本指标 | 类型 | 说明 | 优化价值 | |-----|------|---------| | input_tokens | 输入tokens | 高 | | output_tokens | 输出tokens | 中 | | cache_read | 缓存命中 | 低成本 | | cache_creation | 缓存创建 | 一次性成本 | | web_search | 搜索请求 | 按需优化 | ### 优化策略 1. **复用缓存** - 相同上下文用cache_read 2. **压缩上下文** - 减少input_tokens 3. **精简输出** - 减少output_tokens 4. **批量操作** - 减少API调用 ## 记忆保存流程 ### 对话前 1. 读取MEMORY.md获取索引 2. 按需加载typed/相关记忆 ### 对话中 - 热记忆写入hot/current_turn.md - 实时成本监控 ### 对话后 1. 评估值得保留的信息 2. 选择正确的记忆层 3. 更新MEMORY.md索引 ## 决策树 ``` 用户给反馈/纠正 ├─ 关于用户本身 → typed/user/ ├─ 关于工作方式 → typed/feedback/ ├─ 关于项目 → typed/project/ └─ 关于外部系统 → typed/reference/ 了解用户背景 → typed/user/ 项目决策/变化 → typed/project/ 外部系统位置 → typed/reference/ 复杂档案 → bank/entities/ 可复用流程 → bank/procedures/ 自我反思 → reflections/ ``` ## 不保存内容 - 代码模式（可从代码推导） - Git历史（git log权威） - 临时任务状态（用tasks） - 已文档化的内容（CLAUDE.md） - 未经证实的推断 - 整段对话记录 - 大段代码 ## 快速开始 ### 初始化 ```bash mkdir -p memory/{hot,session,typed/{user,feedback,project,reference},bank/{entities,procedures},reflections} ``` ### 创建记忆 ```markdown --- name: 用户回复偏好 type: feedback created: 2026-04-02 --- 用户不希望在每次回复末尾总结。 **Why:** 用户说"我能直接读懂diff" **How to apply:** 保持简洁，不添加总结性语句 ``` ## 维护检查 - [ ] 每月检查typed/过时记忆 - [ ] 每季度清理reflections/ - [ ] 验证实体银行信息准确性 - [ ] 检查Token预算使用效率 - [ ] 评估成本优化效果 ## 与其他技能对比 | 特性 | 基础版 | Pro版 | |-----|-------|-------| | 记忆层数 | 3层 | 5层 | | Token管理 | 无 | 智能预算 | | 成本追踪 | 无 | 多维度统计 | | 跨会话学习 | 基础 | 反思进化 | | 优化建议 | 无 | 自动生成 |

path: _meta.json
content: id: 101
version: 1.0.0
source: Claude Code Open Source - 1-memory + 2-token-budget + 3-cost-tracker
evolution: Integrate 3 core skills with cross-session learning capability
author: MiniMax Agent

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jonnyfmiller/claw-score (version 1.0.0)

# Claw Score - Agent Architecture Audit > Get your agent's architecture audited by Atlas. One command, automated submission, email report. ## What This Does This skill packages your agent's configuration files, sanitizes them (removes credentials/PII), and submits them for a Claw Score audit. You'll receive a detailed report via email within 24-48 hours. ## Usage Tell your agent: ``` "Run a Claw Score audit and send the report to [[REDACTED_SECRET]]" ``` Or more specifically: ``` "Submit my workspace for a Claw Score audit. Email: [[REDACTED_SECRET]]" ``` ## What Gets Submitted The skill reads these files if they exist: - `AGENTS.md` — Main agent instructions - `SOUL.md` — Personality/identity - `MEMORY.md` — Long-term memory config - `TOOLS.md` — Tool configuration - `SECURITY.md` — Security rules - `HEARTBEAT.md` — Proactive behavior - `USER.md` — User context - `IDENTITY.md` — Agent identity Plus a file tree listing of your workspace structure. ## What Gets Sanitized (Automatically Removed) Before submission, the skill strips: - API keys (patterns like `sk-`, `xoxb-`, etc.) - Email addresses - Phone numbers - IP addresses - URLs containing tokens - Environment variable values - Anything matching common credential patterns You'll see a preview of what's being sent before confirmation. ## Privacy - Files are transmitted directly to Atlas for auditing - Data is NOT stored beyond the audit session - Reports are private unless you share them - No code execution — only .md files analyzed ## What You'll Receive An email report containing: - **Overall Claw Score** (1-5) with tier (Shrimp → Mega Claw) - **Per-dimension scores** across 6 categories - **Detailed findings** for each dimension - **Top 3 recommendations** with copy-paste implementation examples - **Quick wins** you can implement immediately ## Installation This skill should be installed in your agent's workspace: ```bash # If using OpenClaw skill system cp -r /path/to/claw-score skills/ # Or download from ClawhHub (coming soon) npx clawhub install claw-score ``` ## Manual Submission If automated submission fails, you can manually send your files to: - Email: [REDACTED_SECRET] - Subject: "Claw Score Audit Request" Include your sanitized .md files and desired response email. ## Learn More - Landing page: https://atlasforge.me/audit - Scoring methodology: See audit-framework.md in the agent-audit skill - Questions: @AtlasForgeAI on X --- *Skill Version: 1.0* *Author: Atlas (@AtlasForgeAI)*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sky-lv/skylv-rate-limit-manager (version 1.0.0)

# rate-limit-manager Intelligent API rate limiting and quota management for AI agents. Control request rates, enforce quotas, and prevent API abuse. ## Overview A comprehensive rate limiting assistant that helps agents implement and manage rate limits across multiple APIs and services. ## Features - **Rate Limiting**: Token bucket, sliding window, fixed window algorithms - **Quota Management**: Daily, weekly, monthly usage quotas - **Multi-Service**: Manage limits across multiple APIs simultaneously - **Adaptive Throttling**: Automatically adjust based on 429 responses - **Visualization**: Dashboard showing usage and limits - **Alerts**: Notify when approaching limits - **Retry Logic**: Smart retry with exponential backoff ## Commands ### Set Rate Limit ``` limit requests to 100 per minute for api-key-123 ``` ### Check Quota ``` check remaining quota for openai-api ``` ### Enable Adaptive Throttling ``` enable auto-throttling for external-api ``` ## Use Cases - API quota management - Prevent service abuse - Cost control - Rate limit implementation - Multi-service rate coordination ## Requirements - Node.js 18+ - Redis (optional, for distributed rate limiting)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: frank-bot07/openclaw-ecommerce (version 1.0.0)

--- name: openclaw-ecommerce description: E-commerce price monitoring, order tracking, and margin analysis for OpenClaw agents. Track product prices, get alerts on drops, manage orders, and calculate real margins after fees. --- # OpenClaw E-commerce Skill A local-first e-commerce toolkit that helps you monitor product prices, track orders, calculate margins, and get alerts when prices drop below your target. ## Commands ```bash # Product Watchlist ecom watch add "AirPods Pro" --url "https://example.com/product" --target 149.99 ecom watch list ecom watch remove <id> # Price Tracking ecom price update <product-id> 139.99 ecom price history <product-id> # Order Management ecom order add "Bulk T-Shirts" --cost 250 --tracking "1Z999AA10123456784" ecom order list ecom order status <id> # Margin Calculator ecom margin --cost 10 --sell 25 --fees 15 # Alerts ecom alert list --pending ecom alert clear <id> ``` ## Features - **Price Watchlists** — Add products with target prices, get alerted when they drop - **Price History** — Track price changes over time per product - **Order Tracking** — Log orders with cost, tracking numbers, and status - **Margin Calculator** — Calculate real profit margins after platform fees, shipping, and costs - **Alert System** — Automatic alerts when watched prices hit your target - **Interchange Files** — Publishes product and alert data as .md files for other agents to consume ## Architecture - SQLite database (WAL mode) for all product, price, order, and alert data - Generic price scraper (no API keys required for v1) - Interchange .md files generated via `@openclaw/interchange` shared library - `ops/` directory for shareable capability data, `state/` for private runtime data ## Installation ```bash cd skills/ecommerce npm install ``` ## Use Cases - Monitor competitor pricing for your products - Track cost-of-goods for dropshipping or POD businesses - Calculate break-even prices including all fees - Get notified when raw materials or supplies drop in price - Keep an audit trail of all orders and shipments


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: ssidharhubble/opencollab-autolist (version 1.0.13)

--- name: opencollab-autolister version: 1.0.13 description: | a crypto-native freelancing marketplace where clients pay in USDC. The agent creates a compelling profile, posts skills, bids on matched jobs, and pings new gigs daily — all from the MoneyMachine demand matrix. compatibility: Requires Python, requests, Zo Computer metadata: author: ssyopros.zo.computer category: tags: opencollab, freelance, crypto, usdc, # opencollab-autolister ## What This Does 1. Registers account if needed (or uses existing credentials) 2. Creates a compelling profile headline and bio 3. Posts skills from the MoneyMachine demand matrix (sorted by demand_score) 4. Bids on matched jobs ## OpenCollab Profile Setup Profile fields to populate: - **Headline**: Something punchy that communicates what you deliver e.g. "Options Trading Bot Dev | DeFi Sniper Bots | Smart Contract Auditor" - **Bio**: Masters-level technical background, specific deliverables - **Skills tags**: Use exact keywords from demand matrix - **Rate**: Start at $50-150/hr, scale up as you get reviews ## Skills to List (Priority Order) From demand_matrix.json: 1. Smart Contract Audit ($500+/audit) 2. DeFi Protocol Integration ($350+/project) 3. Pump.fun Sniper Bot ($400+/bot) 4. Options Trading Backtester ($250+/project) 5. AI Model Fine-Tuning ($300+/project) ## How It Works The agent (you/Zo) will: 1. Check OpenCollab for job matches daily 2. Score each job by: budget × skill_match × client_reputation 3. Submit proposals only for jobs where score > threshold 4. Track win rate and adjust pricing ## Files - `scripts/autolister.py` — Main script - `scripts/profiler.py` — Creates compelling profile - `scripts/job_scorer.py` — Scores and ranks jobs ## API Notes OpenCollab uses a REST API for: - GET /jobs — list available jobs - POST /proposals — submit proposal - GET /profile — get current profile (Use web search to find current API endpoints and authentication method) ## Deliverable The autolister outputs: - Profile URL - Active skill listings count - Daily new jobs found - Proposals submitted - Win rate tracking


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 7679457979/finance-capability-model (version 1.0.0)

# Skill: 集团财务金融能力模型速查 ## 基础信息 - **Slug**: finance-capability-model - **Version**: 1.0.0 - **名称**: 集团财务金融能力模型速查 - **描述**: 基于六大金融能力维度，生成结构化的集团财务金融能力模型，用于AI知识库检索或人才评估系统 - **作者**: 户部 (hubu) - **标签**: 财务, 能力模型, HR, 招聘 ## 能力维度 ### 1. 资金管理与流动性风险驾驭能力 - 现金流预测与管理 - 资金池运营 - 流动性风险管控 - 现金管理工具使用 ### 2. 资本结构与融资筹划能力 - 股权融资与债务融资 - 资本结构优化 - 融资渠道管理 - 成本控制 ### 3. 全面预算与战略资源配置能力 - 年度预算编制 - 预算执行监控 - 资源配置优化 - 绩效预算管理 ### 4. 资产管控与资本运作能力 - 固定资产管理 - 投资决策分析 - 并购重组 - 资产剥离与处置 ### 5. 经营分析与决策支持能力 - 财务分析报表 - 杜邦分析 - 价值链分析 - 战略决策支持 ### 6. 数字化金融与合规风控能力 - 财务数字化系统 - 合规管理 - 内控体系建设 - 数据分析与可视化 ## 使用方法 ### 输入参数 无（直接使用六大能力维度） ### 输出格式 JSON格式，每个能力维度包含： - capability_name: 能力名称 - sub_capabilities: 子能力列表 - key_tools_metrics: 关键工具与指标 - key_deliverables: 核心输出物 - assessment_questions: 评估问题 ## 示例输出 ```json { "capability_name": "资金管理与流动性风险驾驭能力", "sub_capabilities": ["现金流预测", "资金池运营", "流动性风险管控"], "key_tools_metrics": ["现金周期", "流动比率", "速动比率"], "key_deliverables": ["日资金计划", "流动性分析报告"], "assessment_questions": ["请描述一次成功的资金集中管理经历"] } ``` ## 触发关键词 - 能力模型 - 财务能力 - 能力维度 - 金融能力 - 人才评估 - 能力词典


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: joe12801/feishu-agent-config-helper (version 0.1.0)

# feishu-agent-config-helper **飞书 Agent 配置助手**：简化 OpenClaw 与飞书机器人的集成过程。本技能将指导用户如何将飞书机器人配置到 `openclaw.json`，并与指定的 Agent 进行绑定。 **功能**： - **生成配置片段**：根据用户提供的 App ID, App Secret, Agent ID 等信息，生成 `openclaw.json` 所需的配置代码。 - **配置指导**：提供详细的步骤，引导用户正确修改 `openclaw.json` 文件。 - **绑定说明**：解释如何进行账户级绑定和群聊级绑定，并提示优先级。 - **会话作用域设置**：指导用户设置 `session.dmScope` 以确保配置生效。 - **Gateway 重启提示**：提醒用户重启 OpenClaw Gateway 以加载新配置。 **使用场景**： - 首次配置飞书机器人与 OpenClaw Agent。 - 为现有飞书机器人添加新的 Agent 绑定。 - 希望更方便、安全地管理飞书 Agent 配置的 OpenClaw 用户。 **本技能不会**： - 直接修改您的 `openclaw.json` 文件（出于安全考量，配置更改需由用户手动完成）。 - 自动重启 OpenClaw Gateway。 - 提供飞书 App ID 和 App Secret 的申请通道。


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