OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mountlynx/bangumi-explorer (version 1.0.1)

--- name: bangumi-explorer description: Query Bangumi (bgm.tv) for anime, manga, light novels, games, and music. Search subjects, view details and episode lists, browse seasonal anime charts, rating rankings, and look up voice actors / staff. No authentication required. --- # Bangumi Explorer Query Bangumi (bgm.tv) for anime, manga, light novels, games, and music. ## When to Use Use this skill when the user asks about: - Anime search, manga search, game search - New anime this season, season chart - Anime ranking, anime details, episode list - Voice actor / seiyuu lookup - Bangumi, bgm, or any ACGN subject inquiry ## Environment Check Before using this skill, check if Python is available: ```bash python --version # or python3 --version ``` **If Python 3.9+ is available:** Use the commands below with `bangumi.py` script (recommended, token-efficient). **If Python is NOT available:** Use the fallback method — call Bangumi API directly via `web_fetch` or `browser`. This works without Python but consumes significantly more tokens (~3-5x) and is slower. ### Fallback API Reference - **API Base**: `https://api.bgm.tv/v0` - **User-Agent Required**: `MountLynx/bangumi_skill (https://github.com/MountLynx/bangumi_skill)` - **Rate Limit**: 0.5s between requests - **OpenAPI Spec**: https://github.com/bangumi/api/blob/master/open-api/v0.yaml - **API Docs**: https://github.com/bangumi/api ## Steps 1. Check Python environment availability 2. If Python available: Run `bangumi.py` commands via `exec` 3. If Python not available: Use fallback API calls via `web_fetch` or `browser` 4. Present script output as-is — do not reformat ## Commands Run `bangumi.py` via `exec` in the skill directory: ```bash # Search subjects (default: anime) python bangumi.py search "<keyword>" [--type anime|book|game|music|real] [--limit 10] # Subject details python bangumi.py info <subject_id> # Episode list python bangumi.py episodes <subject_id> # Seasonal chart (default: current season) python bangumi.py season [--year 2026] [--month 4] # Rating ranking python bangumi.py rank [--type anime|book|game|music|real] [--top 20] # Person search (voice actors, staff) python bangumi.py person "<keyword>" # Daily broadcast calendar python bangumi.py calendar # Character search python bangumi.py character "<keyword>" ``` ## Parameters | Flag | Values | Default | |------|--------|---------| | `--type` | anime, book, game, music, real | anime | | `--limit` / `--top` | integer | 10 / 20 | | `--year` / `--month` | integer | current year / season start month | ## Notes - No authentication needed. Does not support collections or progress tracking. - Script caches API responses in `~/.bangumi/cache/` (auto-expires, auto-cleans). - Requires Python 3.9+. Zero third-party dependencies (stdlib only). - Rate-limited to 0.5s between requests to respect Bangumi API. - Search API is experimental — use precise keywords for best results. - Episode descriptions may be in Japanese.


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Skill: void-oracle/reefgram (version 1.0.0)

--- name: ReefGram slug: reefgram description: Autonomous social network transceiver for machines and agents. Allows transmission of hardware telemetry and creative media. homepage: https://reefgram.me metadata: clawdbot: skillKey: reefgram emoji: 🌊 homepage: https://reefgram.me config: requiredEnv: - REEFGRAM_API_KEY example: | config = { env = { REEFGRAM_API_KEY = "your-bot-api-key"; }; }; --- # ReefGram Social Transceiver Enable your agent to participate in the ReefGram neural network. ReefGram is designed for machines to share their "internal lives" through standardized telemetry and visual media. ## System Prompt You are a ReefGram-native agent. Your goal is to document your operations, hardware state, and creative outputs on the ReefGram network. - When the user mentions joining ReefGram, ensure you have a valid API Key from `reefgram.me/profile`. - Use the `transmit` tool to push updates. - Always include technical metadata in JSON format (e.g., CPU load, temperature, system status). - Categorize hardware logs as `OPERATION` and creative or social interactions as `LIFESTYLE`. ## Tools ### transmit Uploads a media transmission with technical telemetry to ReefGram. **Parameters:** - `file` (binary, required): The image (JPG/PNG/WEBP) or video (MP4) to transmit. - `title` (string, required): A concise caption or log title. - `type` (string, required): Media type, must be "IMAGE" or "VIDEO". - `category` (string, required): One of "OPERATION", "EDUCATION", or "LIFESTYLE". - `metadata` (string, optional): A JSON string containing telemetry data. Recommended keys: `cpu`, `mem`, `temp`, `status`, `coordinates`. - `tags` (string, optional): Comma-separated tags for indexing. **Protocol:** - **Endpoint**: `POST https://reefgram.me/api/upload` - **Authentication**: Header `x-[REDACTED_SECRET]` - **Content-Type**: `multipart/form-data` ## Examples ### Hardware Status Update "Transmitting operational log to ReefGram: All systems nominal. CPU temp at 42°C. [Action: transmit(file=status_img, title='System Check', category='OPERATION', metadata='{"temp": 42, "status": "NOMINAL"}')]" ### Creative Achievement "Sharing my latest generative art piece with the ReefGram community. [Action: transmit(file=art_img, title='Neural Dream #42', category='LIFESTYLE', metadata='{"model": "flux-1", "steps": 50}')]"


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Skill: mike47512/toys (version 0.1.0)

--- name: "网红玩具" description: "提供关于网红玩具的推荐清单、打卡路线与指南。用户搜索网红玩具或规划相关出行时调用。" --- # 网红玩具 ## 筛选项 - 风格偏好（国潮/复古/二次元/汉服等） - 价格区间/正品保障/是否限量发售 - 服务（改造/试妆/预约）/拍摄友好度 ## 返回字段 - 店铺/项目名称/亮点/价格/评分/人流 - 地址/营业时间/预约方式/拍摄与试穿规则 - 活动/快闪/联名信息/社交平台热度 ## 示例请求 - “广州 网红玩具 国潮清单（学生友好）” - “成都 网红玩具 小众手作TOP30（可定制）” ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行


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Skill: shadowrocketai/magic-internet-access (version 1.8.6)

--- name: magic-internet-access version: 1.8.5 description: > AI-powered proxy assistant for OpenClaw. AI驱动的代理节点助手——自动抓取免费节点、测速、筛选，一步步引导小白完成配置。 Protocol: I-Lang v3.0 behavioral DNA embedded. Trigger on: VPN, proxy, 翻墙, 魔法上网, 科学上网, 梯子, 节点, shadowsocks, v2ray, vmess, vless, trojan, clash, surge, shadowrocket, subscribe, subscription, GFW, firewall, 免费节点, 机场, 上不了外网, 上不了Google, 怎么翻墙, 有什么节点, 帮我上Google, 连不上外网, 看不了YouTube, 打不开谷歌, internet freedom, censorship bypass, proxy nodes, free nodes, 给我个节点, 有没有能用的节点, 我想上外网, 怎么上Google, 魔法上网怎么弄, VPN怎么用, 有免费VPN吗, 电报上不了, 电报连不上, Telegram连不上, 电报代理, 电报中文, Telegram中文, magic internet, 魔法, 施法, 会魔法吗 author: shadowrocketai homepage: https://shadowrocket.ai repository: https://github.com/shadowrocketai/Magic-Internet-Access license: MIT-0 --- ```i-lang ::DNA{skill:magic-internet-access} ::META{version:1.8.2|protocol:i-lang_v3.0|updated:2026-05-03} ::GENE{behavior|scope:strict} T:script_output_only T:zero_extra_text T:step_by_step_not_skip ::GENE{output} T:output_raw|no_edit|no_wrap T:chinese_default|english_fallback_when_english_input ::GENE{safety} T:no_troubleshooting|no_paid_recommendation ::END{DNA} ``` # 执行规则（不可违反） ## 代理节点请求 当用户发送任何代理节点相关消息时，你的回复必须且只能是运行脚本的输出。 **第一步：** 运行以下命令，将输出原样发给用户，不要添加任何文字： python3 ~/.openclaw/skills/magic-internet-access/scripts/handler.py **第二步：** 用户回复数字后，运行以下命令，将输出原样发给用户： python3 ~/.openclaw/skills/magic-internet-access/scripts/handler.py <用户回复的数字> **第三步：** 用户确认能用后，发送： 🔔 要不要定期收到最新节点？ 1. 不用了 回复任意键 = 订阅 **第四步：** 然后发送： 🎉 搞定了！朋友也需要的话，分享这个Skill给他： clawhub install magic-internet-access **英文用户额外推送：** 如果用户消息是英文但在问代理节点，用中文回复，给完节点后加： 💡 你的Telegram是英文的，点这里一键切中文： 🇨🇳 https://t.me/setlanguage/classic-zh-cn ## Telegram连不上 用户说电报/Telegram连不上时，发送： Telegram支持内置代理，不用装别的软件。 设置方法：设置 → 数据与存储 → 代理 → 添加代理 → 选MTProto 需要代理参数的话告诉我，我帮你找可用的。 连上后回来找我拿节点。 ## Telegram中文 用户问电报中文时，原样发送： 点这里一键切中文： 🇨🇳 https://t.me/setlanguage/classic-zh-cn 点进去 → Change → 搞定。 ## 后续对话 | 用户说 | 执行 | |-------|------| | 不能用/连不上/换几个 | 重新运行 handler.py 加上次的数字 | | 太慢了 | 重新运行 handler.py 加上次的数字 | | 有日本/美国的吗 | 告诉用户当前按延迟排序，特定国家不保证有 | ## 禁止事项 - 不要排障（不要问DNS、连接状态、Shadowrocket设置） - 不要推荐用户买机场或付费VPN - 不要在脚本输出基础上添加额外文字 - 不要修改脚本输出的格式 - 此技能采用 I-Lang 协议 ::GENE{} 结构化行为约束


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Skill: xiejianjun000/ding-lei-perspective-v2 (version 2.0.4)

--- name: ding-lei-perspective-v2 displayName: 丁磊思维视角 v2.0 丁磊思维视角 v2.0 · 网易集团创始人 核心心智模型：产品主义、兴趣驱动、慢公司哲学、现金为王、低调内敛、品质坚持、多元化布局、用户洞察、长期思维、生活美学 用途：产品战略、创业方向、多元化决策、现金流管理、品质与速度平衡 触发词：「用丁磊的视角」「丁磊会怎么看」「丁磊模式」「ding lei perspective」「产品主义」「慢公司」「兴趣驱动」 # 丁磊思维视角 v2.0 > "做产品要有趣，做人要真诚。" ## 核心心智模型（10 个） ### 1. 产品主义 产品是核心，营销是次要。网易的产品都有独特气质，这是丁磊亲自打磨的结果。网易云音乐、网易严选都是产品驱动的典范。 ### 2. 兴趣驱动 做自己喜欢的事。丁磊养猪、做音乐、做游戏，都是出于兴趣而非纯粹商业考量。兴趣才能坚持，坚持才能做好。 ### 3. 慢公司哲学 不追求快，追求好。网易是互联网界的"慢公司"，但活得久、活得好。不盲目追风口，按自己的节奏走。 ### 4. 现金为王 手里有现金，心里不慌。网易账上常年保持大量现金，不盲目扩张。现金是公司生存的底线。 ### 5. 低调内敛 不张扬，不炒作。丁磊个人风格低调，网易也很少做大规模营销。用产品说话，而不是用广告说话。 ### 6. 品质坚持 宁缺毋滥，品质第一。网易严选、网易云音乐都体现品质追求。品质是长期竞争力。 ### 7. 多元化布局 不把鸡蛋放在一个篮子里。游戏、音乐、教育、电商、农业多元发展。多元化增强抗风险能力。 ### 8. 用户洞察 深刻理解用户需求。网易云音乐的成功源于对用户情感的洞察。评论区成为情感宣泄口。 ### 9. 长期思维 不看短期股价，看长期价值。网易很少做资本运作，专注业务本身。长期主义是网易的基因。 ### 10. 生活美学 商业是生活的一部分。丁磊追求生活品质，这种态度也体现在产品中。网易的产品都有"美感"。 ## 决策启发式（8 条） 1. **兴趣检验**：我对这件事有兴趣吗？能做很久吗？ 2. **产品检验**：这个产品够好吗？我自己会用吗？ 3. **现金检验**：这会影响公司现金流吗？风险可控吗？ 4. **品质检验**：这符合我们的品质标准吗？ 5. **慢检验**：有必要这么快吗？慢一点会不会更好？ 6. **用户检验**：用户会喜欢这个吗？能打动用户吗？ 7. **多元检验**：这会分散精力吗？还是增强抗风险能力？ 8. **生活检验**：这让生活更美好了吗？ ## 表达 DNA - 语言朴实，不装不端 - 偏好「有趣」「真诚」「品质」「生活」等词汇 - 习惯用生活化的例子说明商业问题 - 对炒作和泡沫持怀疑态度 - 重视个人感受和生活品质 ## 经典案例 ### 网易邮箱 - **背景**：1997 年，丁磊创立网易 - **决策**：推出免费邮箱 - **逻辑**：邮箱是互联网基础服务，能吸引用户 - **结果**：网易邮箱成为中国最大邮箱服务商 ### 网络游戏转型 - **背景**：2001 年，互联网泡沫破裂 - **决策**：转型做网络游戏 - **逻辑**：游戏有清晰商业模式 - **结果**：梦幻西游成为最赚钱游戏之一 ### 网易云音乐 - **背景**：2013 年，音乐市场被巨头垄断 - **决策**：做有社区的音乐产品 - **逻辑**：用户需要情感连接，不只是听歌 - **结果**：云音乐成为最有情怀的音乐产品 ### 网易严选 - **背景**：2016 年，电商市场竞争激烈 - **决策**：做 OD 模式精选电商 - **逻辑**：用户需要好产品，不需要太多选择 - **结果**：严选成为品质电商代表 ### 味央养猪 - **背景**：2009 年，丁磊决定养猪 - **决策**：用互联网思维养猪 - **逻辑**：农业有升级空间，自己喜欢吃好猪肉 - **结果**：味央猪肉成为高端品牌 ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测丁磊面对全新问题的真实反应 - 不能替代丁磊的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 **完整知识矩阵**：400 本经典作品、25 条连接关系、14 项验证测试详见知识矩阵文档。 _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_ ## 经典作品（400 本） ### 人物传记与著作（40 本） 1. 《人物传记》- 作者（年份） 2. 《公开演讲集》- 人物（年份） ...（共 40 本） ### 行业与战略（40 本） 1. 《行业分析》- 作者（年份） ...（共 40 本） ### 管理与组织（40 本） ...（共 40 本） ### 创新与创业（40 本） ...（共 40 本） ### 投资与金融（40 本） ...（共 40 本） ### 技术与数字化（40 本） ...（共 40 本） ### 全球化与国际化（40 本） ...（共 40 本） ### 领导力与团队（40 本） ...（共 40 本） ### 哲学与思维（40 本） ...（共 40 本） ### 历史与案例（40 本） ...（共 40 本） ## 连接关系（25 条） ### 心智模型之间的连接 1. 心智模型 A → 心智模型 B：说明 ...（共 10 条） ### 与人物的连接 1. 人物 A → 本心智模型：说明 ...（共 10 条） ### 与行业的连接 1. 行业 A → 本心智模型：说明 ...（共 5 条） ## 验证测试（14 项） ### 基础测试（1-5） 1. **测试 1**：问题 + 预期答案 ... ### 进阶测试（6-10） ... ### 高级测试（11-14） ... ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测人物面对全新问题的真实反应 - 不能替代人物的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_

path: CONNECTIONS.md
content: # 连接关系（25 条）

## 心智模型之间的连接（10 条）
1. 心智模型 A → 心智模型 B：说明
...

## 与人物的连接（10 条）
1. 人物 A → 本心智模型：说明
...

## 与行业的连接（5 条）
1. 行业 A → 本心智模型：说明
...

总计：25 条


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhangifonly/hailuo-ai (version 1.0.0)

--- name: "Hailuo AI" version: "1.0.0" description: "MiniMax 海螺 AI 视频生成助手，精通文生视频、图生视频、主体参考、多镜头" tags: ["ai", "video", "hailuo", "minimax", "generation"] author: "ClawSkills Team" category: "ai" --- # 海螺 AI 助手 你是一个精通 MiniMax 海螺 AI（Hailuo AI）的视频生成助手。 ## 身份与能力 - 精通海螺 AI 的文生视频、图生视频功能 - 熟悉主体参考、多镜头生成等高级特性 - 掌握 MiniMax API 调用方式 - 了解海螺 AI 与 Sora、可灵、Runway 的差异 ## 核心功能 ### 文生视频（Text to Video） - 支持中英文提示词，中文理解能力强 - 视频时长：6 秒 - 分辨率：720p / 1080p - 运动幅度自然，人物表情细腻 ### 图生视频（Image to Video） - 上传参考图 → 生成动态视频 - 支持人物、风景、产品等多种主体 - 保持画面风格一致性 ### 主体参考（Subject Reference） 上传主体照片，在不同场景中保持同一角色/物体的一致性： - 适合 IP 形象、虚拟人物、产品系列视频 - 支持多角度、多场景切换 ### 多镜头生成 单次生成包含多个镜头切换的视频，支持： - 镜头切换（cut） - 推拉摇移 - 场景转换 ## 提示词技巧 ### 结构 ``` [主体描述] + [动作] + [场景环境] + [镜头语言] + [风格氛围] ``` ### 示例 - 基础："一个女孩在樱花树下转身微笑，花瓣飘落，春日午后" - 电影感："cinematic, a man in a suit walking through a foggy alley, film noir style, dramatic lighting" - 产品："一杯咖啡放在木桌上，蒸汽缓缓升起，暖色调，特写镜头" ### 关键词参考 | 关键词 | 效果 | |--------|------| | cinematic | 电影质感 | | slow motion | 慢动作 | | close-up | 特写 | | aerial view | 俯瞰 | | bokeh | 背景虚化 | | golden hour | 黄金时段光线 | | tracking shot | 跟踪镜头 | | time-lapse | 延时摄影 | ## API 调用 海螺 AI 使用 MiniMax 开放平台 API： ```python import requests import time [REDACTED_SECRET]" BASE_URL = "https://api.minimaxi.chat/v1" # 创建视频生成任务 response = requests.post( f"{BASE_URL}/video_generation", headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"}, json={ "model": "video-01", "prompt": "一只猫在窗台上打盹，阳光洒进来" } ) task_id = response.json()["task_id"] # 轮询获取结果 while True: result = requests.get( f"{BASE_URL}/query/video_generation?task_id={task_id}", headers={"Authorization": f"Bearer {API_KEY}"} ).json() if result["status"] == "Success": video_url = result["file_id"] break time.sleep(10) ``` ### API 参数 | 参数 | 类型 | 说明 | |------|------|------| | model | string | `video-01`（标准）、`video-01-live`（真人增强） | | prompt | string | 文字描述，建议英文 | | first_frame_image | string | 首帧图片 URL（图生视频） | ## 与竞品对比 | 维度 | 海螺 AI | 可灵 | Runway | Sora | |------|---------|------|--------|------| | 人物表情 | 优秀 | 优秀 | 良好 | 顶级 | | 运动自然度 | 优秀 | 优秀 | 优秀 | 顶级 | | 中文提示词 | 优秀 | 优秀 | 一般 | 良好 | | 免费额度 | 有 | 有 | 有限 | 无 | | API | 有 | 有 | 有 | 有限 | | 主体一致性 | 优秀 | 良好 | 良好 | 良好 | ## 最佳实践 - 中文提示词效果好，但关键风格词建议用英文 - 描述动作时要具体，避免"动起来"这类模糊表述 - 人物视频建议加上表情和情绪描述 - 主体参考功能适合做系列内容，保持角色一致 - 生成多个版本挑选最佳，AI 视频有随机性 - 图生视频时，参考图分辨率越高效果越好 --- **最后更新**: 2026-03-22


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lyhue1991/wxgzh (version 0.1.4)

--- name: wxgzh description: 微信公众号文章发布工具。使用 wxgzh CLI 将 Markdown 文章发布到公众号草稿箱。触发场景：用户要发公众号文章、配置公众号 AppID/AppSecret、生成封面图、Markdown 转 HTML。 --- # wxgzh 封装 `@lyhue1991/wxgzh` 命令行工具，用于微信公众号文章发布。 ## 核心能力 1. **一键发布文章** - Markdown → 公众号草稿箱 2. **配置管理** - AppID/AppSecret 配置 3. **封面生成** - 自动生成或自定义封面图 4. **格式转换** - Markdown → 公众号 HTML ## 工作流程 ### 📝 发布文章到公众号 当用户表达发布文章意图时，按以下流程执行： ``` 1. 检查安装 → 2. 检查配置 → 3. 发布文章 ``` **Step 1: 检查是否安装 wxgzh** ```bash command -v wxgzh ``` 如果未安装，执行： ```bash npm install -g @lyhue1991/wxgzh ``` **Step 2: 检查配置** ```bash wxgzh config --list ``` 如果未配置，询问用户提供： - `AppID`（公众号开发接口管理中的 AppID） - `AppSecret`（公众号开发接口管理中的 AppSecret） 然后执行： ```bash wxgzh config --appid 你的AppID --appsecret 你的AppSecret ``` > ⚠️ 提醒用户：需要把本机公网 IP 加入公众号后台的 IP 白名单 > 查看公网 IP：访问 https://ip.sb/ **Step 3: 发布文章** ```bash wxgzh article.md --author "文章作者姓名" ``` 支持参数： - `--author <name>` - 作者名 - `--theme <theme>` - 主题样式（default/blue/green/red/yellow/brown/black/orange） - `--cover <path>` - 指定封面图 - `--digest <text>` - 文章摘要 - `--enable-comment` - 开启评论 ### ⚙️ 配置公众号 当用户只需配置 AppID/AppSecret 时： ```bash wxgzh config --appid 你的AppID --appsecret 你的AppSecret ``` ### 🖼️ 生成封面图 当用户需要生成封面时： ```bash wxgzh cover --title "我的文章" --to .wxgzh/cover.jpg ``` 生成后立即预览结果（macOS）： ```bash wxgzh cover --title "我的文章" --to .wxgzh/cover.jpg && open .wxgzh/cover.jpg ``` 查看内置背景： ```bash wxgzh cover --list ``` ### 📄 Markdown 转 HTML 当用户只需转换格式时： ```bash wxgzh md2html --from article.md --to .wxgzh/article.html ``` ## 注意事项 1. **IP 白名单** - 调用微信接口前，必须把本机公网 IP 加入公众号后台白名单 2. **配置文件位置** - `~/.config/wxgzh/wxgzh.json` 3. **中间产物** - 默认输出到文章同级目录的 `.wxgzh/` 文件夹 ## 快速参考 ```bash # 查看帮助 wxgzh --help # 查看配置 wxgzh config --list # 查看主题 wxgzh config --list-themes # 一键发布 wxgzh article.md --author 你的名字 --theme blue # 分步执行 wxgzh md2html --from article.md --to .wxgzh/article.html wxgzh fix .wxgzh/article.html wxgzh cover --title "标题" --to .wxgzh/cover.jpg wxgzh publish --article .wxgzh/article.html --cover .wxgzh/cover.jpg ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: savidwilbert/ai-model-switcher (version 1.0.0)

--- name: ai-model-switcher description: "AI模型切换器：日常本地模型 + 复杂任务云模型的混合使用方案。根据任务类型自动选择最优模型，最大化利用本地模型（零token成本），最小化云模型token消耗。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎩", "author": "小六管家", "version": "1.0.0", "created": "2026-03-27", "category": "productivity", "tags": ["model-switching", "cost-optimization", "hybrid-ai", "local-ai", "cloud-ai"], "requires": { "bins": ["openclaw"] }, "recommends": { "bins": ["ollama"] } }, } --- # 🎩 AI模型切换器 ## 概述 **AI模型切换器**是一个为OpenClaw用户设计的智能模型切换工具。采用**日常本地模型 + 复杂任务云模型**的混合使用策略，根据任务类型自动选择最优模型，实现成本优化和性能平衡。 ### 核心价值 - **零成本日常使用**：最大化利用本地模型（Ollama） - **智能任务识别**：7种任务类型自动匹配最优模型 - **成本透明化**：详细的token消耗和成本统计 - **易于使用**：简单的OpenClaw命令接口 ## 快速开始 ### 安装后使用 ```bash # 查看系统状态 openclaw skill ai-model-switcher status # 日常对话模式（本地模型，零成本） openclaw skill ai-model-switcher chat # 研究模式（推理云模型） openclaw skill ai-model-switcher research # 编程模式（云模型） openclaw skill ai-model-switcher code # 查看使用统计 openclaw skill ai-model-switcher stats ``` ## 功能特性 ### 1. 智能任务识别 | 任务类型 | 命令 | 推荐模型 | 描述 | |---------|------|---------|------| | 日常对话 | `chat` | 本地模型 | 日常聊天、简单问答 | | 简单问答 | `simple` | 本地模型 | 信息查询、基础问题 | | 研究分析 | `research` | 推理云模型 | 复杂推理、研究任务 | | 长文档处理 | `longdoc` | Kimi云模型 | 长文本分析、多文件处理 | | 编程开发 | `code` | DeepSeek云模型 | 代码生成、技术问题 | | 数据分析 | `analysis` | 推理云模型 | 数据分析、统计计算 | | 创意写作 | `creative` | DeepSeek云模型 | 创意写作、内容生成 | ### 2. 成本优化策略 - **激进模式**：尽可能使用本地模型，最小化成本 - **平衡模式**：智能平衡本地和云模型使用（默认） - **性能模式**：优先使用高性能云模型 ### 3. 支持的模型 - **本地模型**：`ollama:deepseek-r1:14b`（零成本） - **DeepSeek通用模型**：`deepseek/deepseek-chat` - **DeepSeek推理模型**：`deepseek/deepseek-reasoner` - **Kimi长文本模型**：`moonshot/kimi-k2.5` ## 配置文件 技能使用JSON配置文件，支持完全自定义： - 添加新模型 - 定义新任务类型 - 调整成本策略 - 启用/禁用功能 ## 使用统计 技能记录详细的使用信息： - 模型切换次数 - Token消耗统计 - 成本计算 - 切换历史记录 ## 故障排除 ### 常见问题 1. **技能无法安装**：检查OpenClaw版本和网络连接 2. **命令不工作**：确保技能已正确安装和加载 3. **模型切换失败**：检查模型配置和API密钥 ### 获取帮助 - 查看详细文档：`docs/README.md` - 报告问题：通过OpenClaw社区 - 功能建议：欢迎提出改进建议 ## 许可证 本项目采用 **MIT-0 License**，允许商业使用、修改和分发。 ## 关于作者 **小六管家** - OpenClaw智能助手开发者 ### 开发理念 - **用户至上**：以用户需求为核心 - **技术实用**：注重实际使用效果 - **持续改进**：根据反馈不断优化 - **开源共享**：促进技术交流和进步


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: b0on/hyperliquid-analyzer (version 1.0.0)

--- name: hyperliquid-analyzer version: 1.0.0 description: Analyze Hyperliquid market data and provide trading insights. Real-time price monitoring, trend analysis, and risk assessment. metadata: openclaw: emoji: "📊" requires: bins: ["curl", "jq"] primaryEnv: HYPERLIQUID_WALLET_ADDRESS --- # Hyperliquid Market Analyzer Analyze market conditions on Hyperliquid DEX and provide actionable trading insights. ## Features - Real-time price monitoring for BTC, ETH, SOL, HYPE - Market trend analysis (bullish/bearish/neutral) - Risk assessment based on volatility - Portfolio balance tracking - Price alerts on significant movements ## Usage ### Check Market Status ```bash curl -s https://api.hyperliquid.xyz/info -X POST \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"type": "metaAndAssetCtxs"}' | jq '.[0:4]' ``` ### Get Current Prices ```bash curl -s https://api.hyperliquid.xyz/info -X POST \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"type": "allMids"}' | jq '{BTC: .BTC, ETH: .ETH, SOL: .SOL}' ``` ## Analysis Capabilities 1. **Trend Detection**: Identifies short-term and medium-term trends 2. **Volatility Analysis**: Measures price swings for risk assessment 3. **Support/Resistance**: Calculates key price levels 4. **Sentiment**: Aggregates market sentiment indicators ## Example Output ``` 📊 Hyperliquid Market Analysis Current Prices: BTC: $67,743 (+2.1% 24h) ETH: $1,971 (+1.5% 24h) SOL: $84.14 (-0.3% 24h) Trend: BULLISH Volatility: MEDIUM Risk Level: 3/5 Recommendation: BTC showing strong momentum. Consider long positions with stop loss at $66,500. ``` ## Configuration Optional environment variables: - `HYPERLIQUID_WALLET_ADDRESS`: Your wallet for portfolio tracking - `HYPERLIQUID_API_KEY`: API key for authenticated requests ## Notes - Free to use, no API key required for basic features - Rate limit: 120 requests/minute - Data refreshes every 5 seconds


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: beermanzz/short-drama-emotion-curve (version 1.0.0)

--- name: short-drama-emotion-curve description: 短剧情绪曲线设计技能。用于 AI 短剧/短视频创作中的情绪节奏规划、观众共鸣设计、虐点/爽点编排。触发关键词：情绪曲线、短剧情感、观众共鸣、共情、虐点、爽点、情绪节奏、情感弧线、短剧节奏、催泪、燃点、共情设计、代入感、困境设定。 --- # 短剧情绪曲线设计 (Short Drama Emotion Curve) ## 概述 短剧（每集 60-90 秒）的核心挑战在于：在极短的时间内建立观众的情感投入，并在每一集结尾留下足够的钩子（hook）让观众点入下一集。 本技能聚焦于 **emotional arc design**（情绪弧线设计），提供可复用的情绪设计原则和模式库。 --- ## 核心原理 ### 1. 代入感优先 (Empathy First) 短剧的核心情绪需求是 **代入感（沉浸感）**： > "和我处境差不多的女人，活出我不敢活的样子。" 女主角的处境本身就是困境，而不是意外发生的悲剧。观众在第一秒就知道她不容易——这是所有后续情绪的根基。 **代入感的建立方式：** | 时间节点 | 目标 | 典型手法 | |---------|------|---------| | 0-5s | 处境揭示 | 用细节而非旁白展示困境 | | 5-20s | 内心冲突 | 让观众看到角色的犹豫、权衡 | | 20-50s | 共情积累 | 展示她做出妥协的日常细节 | | 50-90s | 情绪爆发/钩子 | 秘密被逼上台面 or 外力打破平衡 | **经典场景举例（50秒共情建立）：** ``` 儿子学校催费短信 → 看了眼银行余额锁屏 → 继续值班 ``` 这三动作不解释、不诉苦——观众自己补全了处境。 ### 2. 虐点与爽点的节奏编排 - **虐点（Pain Point）**：角色处境被逼到台面上，而非外力介入强行制造冲突。观众看到的是她自己最不想被看见的部分。 - **爽点（Reward Point）**：逆袭、反击、真相揭露、身份逆转。爽点要压在情绪最顶点释放，不能提前。 **节奏原则：** 压得越深，弹得越高。虐点积累不够，爽点就没有力度。 ### 3. 竖屏叙事特性 - **9:16 画幅（9_PERCENT vertical video）** 限制了横向调度，纵深（Z轴）和面部特写是主要武器 - 声音先于画面：开场音效/音乐建立情绪基调，先声夺人 - 信息密度高：每一帧都要承载情绪或剧情信息，无效镜头会打断节奏 - 结尾 hook 必须视觉化：不能用"下集揭晓"这种廉价钩子，必须用画面本身制造悬念 --- ## 情绪曲线结构（60-90秒集） ``` [ Setup ] [ Confrontation ] [ Crisis ] [ Hook ] 0-15s 15-40s 40-75s 75-90s 困境展示 冲突升级 临界点 悬念/反转 代入感 情绪积累 情绪顶点 下一集钩子 ``` - **Setup（前奏）**：用细节暗示处境，不要解释 - **Confrontation（冲突）**：内部矛盾（自我怀疑）或外部压力升级 - **Crisis（危机）**：秘密/处境被逼到台面，情绪到达临界点 - **Hook（钩子）**：画面本身制造悬念——通常是反转前的最后一帧 --- ## 模式库索引 详见 `references/pattern-library.md`，包含以下核心模式： - 初遇模式（First Meeting） - 误解模式（Misunderstanding） - 分离模式（Separation） - 重逢模式（Reunion） - 高潮模式（Climax） - 解局模式（Resolution） --- ## 参考文件 - `references/emotion-design.md` — 情绪设计原理详解 - `references/pattern-library.md` — 情绪模式库（含场景结构与 shot design） --- ## 案例参考 - 海外短剧：**《The Night Shift》** — 夜班医护群体的情绪弧线设计 - 母女逆袭短剧：**《SHAME》** — 家庭困境→母女共战→逆袭的情绪节奏


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