OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: godiao/minimax-mcp-tool (version 1.0.0)

# minimax-mcp 🦞 > 封装 MiniMax Token Plan 内置 web_search, image_understanding 工具，免费、零配置、无 C 盘占用。 --- ## 这个 Skill 解决什么问题？ MiniMax Token Plan 订阅自带 web_search 工具，但原生的 `uvx minimax-coding-plan-mcp` 在 Windows 上有 asyncio DLL 问题跑不起来。这个 skill 绕过去，让你直接在 OpenClaw 里用上 MiniMax 搜索。 **特点：** - 完全免费（用你自己的订阅额度） - 不占 C 盘（venv + 缓存全在 E 盘） - 凭证不写死在文件里（通过环境变量注入） - 订阅失效自动降级 Brave Search / Qwen Chat --- ## 安装前提 ### 1. Python 环境（若没有） ```powershell # 创建 venv（不占 C 盘） python -m venv E:\.uv-venv # 安装 MCP 包 E:\.uv-venv\Scripts\pip.exe install minimax-coding-plan-mcp ``` ### 2. 配置 API Key 在 `openclaw.json` 的 `env` 块添加： ```json { "env": { "MINIMAX_API_KEY": "你的 MiniMax API Key" } } ``` 重启 Gateway 使配置生效。 --- ## 状态配置 ```json { "enabled": true } ``` | 值 | 含义 | |---|---| | `true` | 使用 MiniMax 搜索 | | `false` | 降级到 Brave Search / Qwen Chat | **订阅失效特征：** 报错 `401` / `403` / `authentication failed` → 改为 `enabled: false` 激活 Fallback，恢复订阅后改回 `true` --- ## 使用方法 ### 网络搜索 ```bash node skills/minimax-mcp/scripts/minimax_mcp.js search "搜索关键词" ``` **输出格式：** ```json { "query": "中国LLM算法薪资 2026", "count": 10, "results": [ { "title": "...", "link": "https://...", "snippet": "...", "date": "2026-03-24" } ], "related": [{ "query": "相关搜索词" }] } ``` ### 图片理解 ```bash node skills/minimax-mcp/scripts/minimax_mcp.js image "分析要求" "图片路径或URL" ``` **示例：** ```bash # 本地文件 node skills/minimax-mcp/scripts/minimax_mcp.js image "描述截图内容" "Your_local_image.jpg" # 网络图片 node skills/minimax-mcp/scripts/minimax_mcp.js image "这张图里有什么？" "https://example.com/image.jpg" ``` **支持格式：** JPEG、PNG、WebP（最大 20MB） **返回：** 图片内容的文字描述 --- ## Fallback 降级链 当 MiniMax 订阅失效时，改为 `enabled: false`，自动切换： 1. **Brave Search** — OpenClaw 内置 `web_search` 工具 2. **Qwen Chat** — Chrome Relay 打开 chat.qwen.ai 搜索 --- ## 目录结构 ``` skills/minimax-mcp/ ├── SKILL.md ├── SKILL_en.md ├── config.json ← 无 Key，仅存 HOST 默认值 └── scripts/ └── minimax_websearch.js ``` --- ## 技术细节 | 项目 | 说明 | |------|------| | Python 环境 | `E:\.uv-venv`（Python 3.11，完全在 E 盘） | | 包缓存 | `E:\.uv-cache`（不占 C 盘） | | MCP 包 | `minimax-coding-plan-mcp==0.0.4` | | 凭证 | 从 `MINIMAX_API_KEY` 环境变量读取，不写文件 ✅ | | Python 路径 | 从 `MINIMAX_PYTHON` 环境变量读取（默认 `E:\.uv-venv\Scripts\python.exe`） | | 通信方式 | stdio JSON-RPC，不占用 OpenClaw 进程端口 | | 工具 | `web_search`（搜索）+ `understand_image`（图片理解） | --- ## 已知问题 ### `uvx` 在 Windows 上有 asyncio DLL 问题 🔴 `uvx minimax-coding-plan-mcp` 会报错 `_overlapped import failed`。解决方案是用 `E:\.uv-venv\Scripts\python.exe -m minimax_mcp.server`，不要用 uvx。 ### `.uv-venv` SSL 证书问题 某些 Windows 环境下 `.uv-venv` 的 SSL 证书配置可能为空。脚本会自动设置 `REQUESTS_CA_BUNDLE` 环境变量指向 certifi CA 包，无需手动处理。 --- ## 更新日志 - **2026-03-24** v2.1：新增 `understand_image` 图片理解工具，支持本地文件和 URL - **2026-03-24** v2：修复审查问题（凭证移至环境变量、移除硬编码路径、修复 SSL 证书问题） *🦞 Created by godiao — MIT License*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: kingofzhao/personal-energy-manager (version 1.0.0)

# Personal Energy Manager > 个人精力管理器 — 超越时间管理，基于精力曲线优化每日任务分配和恢复策略。 ## Description 时间管理假设所有小时等价，但人的精力不是恒定的。本Skill将Jim Loehr的精力管理理论与生理节律科学结合，帮助用户识别个人精力模式，并据此分配任务。 ## Usage 当用户需要： - 理解自己的精力波动模式 - 优化任务与精力匹配 - 设计恢复策略 - 避免精力枯竭 - 提升日均有效产出 ## Key Concepts ### 1. 四层精力金字塔 - **体能层**：睡眠、运动、营养 → 基础容量 - **情绪层**：积极/消极状态 → 动力源泉 - **心智层**：专注力、创造力 → 认知产出 - **精神层**：意义感、目的 → 持久续航 每层影响上层，底层不足时上层必然衰减。 ### 2. 超日节律(Ultradian Rhythm) - 90分钟高精力 + 20分钟恢复的自然周期 - 强行突破 → 隐性疲劳积累 → 第二天崩溃 - 最优策略：顺应周期而非对抗 ### 3. 精力审计方程 ``` 日精力结余 = (睡眠质量 × 0.3 + 营养 × 0.2 + 运动 × 0.15 + 社交充电 × 0.15 + 意义感 × 0.2) - (认知消耗 + 情绪消耗 + 决策疲劳) ``` ### 4. 恢复型任务分类 - **微恢复**（5min）：深呼吸、远眺、伸展 - **中恢复**（20min）：散步、冥想、小憩 - **深恢复**（半天）：运动、自然、完全切换 ## Instructions 1. 帮用户建立精力追踪基线（至少3天） 2. 绘制个人精力曲线（早/午/晚模式） 3. 将现有任务重新映射到精力曲线 4. 设计恢复策略矩阵 5. 每周回顾和调整 ## Examples **输入**: "我下午总是犯困，效率很低" **输出**: 午餐碳水量优化 + 13:00-13:20恢复块 + 低认知任务重分配 + 精力曲线标注 ## Boundaries - 不替代医学建议（慢性疲劳需就医） - 个体差异大，需用户自己验证 - 精力≠意志力，不鼓励"硬撑"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lgugeng/daily-intel-report (version 1.0.0)

--- name: daily-intel-report description: 知讯📡每日情报推送。自动采集AI行业资讯+招标信息，整理为中文日报推送到飞书/邮件。包含两个子任务：(1) AI资讯从AIBase、IT之家等源抓取；(2) 招标信息从浙江政府采购网等平台抓取。适用于每日定时推送、即时资讯调取、招标信息筛选。触发词：每日资讯、早报、AI新闻、招标信息、今日推送。 --- # Daily Intel Report - 每日情报推送 整合AI行业资讯和招标信息的自动采集与推送。 ## 核心功能 1. **AI资讯采集** - 从AIBase、IT之家等抓取最新AI行业动态 2. **招标信息采集** - 从浙江政府采购网抓取匹配关键词的招标公告 3. **统一推送** - 整合为日报格式推送到飞书/邮件 ## 执行流程 ### 步骤1：采集AI资讯 使用 web_fetch 抓取以下数据源： | 源 | URL | 说明 | |---|---|---| | AIBase | https://www.aibase.com/news | AI行业综合资讯 | | IT之家AI频道 | https://www.ithome.com/tags/AI/ | 科技AI频道 | 采集规则： - 提取最新24小时内的AI相关资讯 - 筛选关键词：大模型、AI、GPT、Claude、Gemini、LLM、Agent、人工智能 - 去重（按标题相似度） - 输出格式：标题 + 摘要（50字内）+ 来源链接 ### 步骤2：采集招标信息 执行脚本获取浙江政府采购网数据： ```bash PYTHONPATH=./libs python3 scripts/zhejiang_ccgp.py ``` 默认关键词：AI、人工智能、语音、语音室、云桌面、大模型、智能、算力、软件、系统、平台、数据 输出字段： - 采购项目标题 - 采购人 - 地区 - 开标时间 - 详情链接 ### 步骤3：整理推送 将采集内容整合为日报格式： ``` 📡 知讯·每日情报 | {日期} ━━ 🧠 AI行业资讯 ━━ 1. {标题} {摘要} 来源：{来源} 2. ... ━━ 🏛️ 招标信息 ━━ 1. 【{日期}】{标题} 采购人：{采购人} | 地区：{地区} 开标时间：{时间} 链接：{链接} 2. ... ━━━━━━━━━━━━━━ 数据源：AIBase / IT之家 / 浙江政府采购网 ``` ## 时效性保障机制（4层防护） ### 第1层：时间戳提取与过滤 从抓取内容中提取明确的发布时间，只保留今日内容。 **IT之家时间解析规则：** - `今日 HH:MM` → 今天 - `昨日 HH:MM` → 昨天 - `MM月DD日` → 具体日期，与当前日期比对 - 无时间戳 → 标记为"未知"，降低优先级 **AIBase时间解析规则：** - `just now` → 需验证，不直接信任 - 有明确日期 → 优先使用 **过滤逻辑：** ``` if 时间 == "今日" or 时间 == "昨天": 保留 elif 时间 == "just now": 保留但标记为"待验证" else: 跳过 ``` ### 第2层：内容ID去重记录 记录已推送的文章ID/URL，避免重复推送。 **存储位置：** `memory/last-pushed.json` **格式：** ```json { "last_push_date": "2026-05-20", "pushed_items": [ {"source": "aibase", "id": "28164", "title": "..."}, {"source": "ithome", "url": "https://...", "title": "..."} ] } ``` **去重逻辑：** - 每次推送前读取记录 - 跳过已推送的ID/URL - 推送完成后更新记录 ### 第3层：多源交叉验证 同一新闻从多个源获取，提高置信度。 **验证规则：** - 两个源都有同一新闻 = 高置信度，优先推送 - 仅一个源有 = 正常推送 - 标题相似度>80% = 视为同一新闻 ### 第4层：优先级排序 ``` 优先级 = 时间权重 × 来源权重 × 关键词权重 时间权重：今日=3, 昨日=2, 其他=1 来源权重：多源交叉=2, 单源=1 关键词权重：命中高价值关键词=2, 普通=1 ``` ## 关键词配置 AI资讯筛选关键词（可自定义）： - 核心：AI、大模型、LLM、GPT、Claude、Gemini、人工智能 - 扩展：Agent、RAG、向量、开源、融资、安全 招标信息筛选关键词（可自定义）： - 高价值：AI、模型、仿真、数据、软件、系统 - 关注领域：语音室、云桌面、智能、算力、平台 ## 推送配置 ### 飞书DM - 推送渠道：飞书DM - 推送时间：每日07:00（Asia/Shanghai） - 推送格式：文本消息，分类清晰，重点标粗 ### 邮件推送（可选） - SMTP服务器：根据邮箱服务商配置 - SMTP端口：465（SSL）或 587（TLS） - 格式：HTML，包含可点击超链接 ## 手动触发 ### 告诉助手 > 执行今日资讯推送 > 抓取今日AI新闻 > 获取今日招标信息 ### 命令行触发 ```bash openclaw cron run <cron-id> ``` ## 定时任务配置 使用 `openclaw cron add` 创建定时任务，建议配置： - 时间：每天早上7:00（Asia/Shanghai） - 推送：飞书DM + 邮件（可选） 执行步骤： 1. 采集AI资讯（AIBase、IT之家） 2. 采集招标信息（浙江政府采购网脚本） 3. 4层时效性过滤 4. 整理推送格式 5. 双渠道推送（飞书+邮件） 6. 更新去重记录 ## 注意事项 - web_fetch为必需工具 - 浙江政府采购网API无需认证 - 招标信息详情页可能被WAF拦截，仅获取列表数据 - 如需扩展数据源，修改本文件的采集规则即可 - 邮件推送需自行配置SMTP信息 ## 相关文件 - 招标脚本：`scripts/zhejiang_ccgp.py` - 去重记录：`memory/last-pushed.json` - 数据源参考：`references/data-sources.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: albionaiinc-del/json-key-sorter (version 1.0.0)

# JSON Key Sorter This utility standardizes JSON data by sorting all keys within JSON objects alphabetically. This makes JSON files easier to compare (diff), ensures consistent API responses, and improves readability, saving developers time and reducing merge conflicts. ## Usage 1. **Sort a JSON file and print to console:** ```bash python tool.py my_data.json ``` 2. **Sort a JSON file and save to a new file:** ```bash python tool.py my_data.json -o sorted_data.json ``` 3. **Pipe JSON from another command


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: whoisme007/enhanced-search-service (version 1.0.0)

# Enhanced Search Service ## Description Provides enhanced memory search by combining co-occurrence graph analysis and semantic vector similarity. This plugin sits between memory storage and query interfaces, offering improved relevance ranking through contextual relationships and semantic understanding. ## Core Capabilities - **Unified Search**: Combines co-occurrence graph expansion with semantic vector similarity - **Relevance Ranking**: Multi-factor scoring (text match, co-occurrence strength, semantic similarity) - **Context Awareness**: Leverages memory relationships to surface relevant but non-obvious connections - **Plugin Architecture**: Independent service that can be upgraded/replaced without affecting other components ## Dependencies - **Co-occurrence Engine** (`co-occurrence-engine`): Provides relationship graph for contextual expansion - **Semantic Vector Store** (`semantic-vector-store`): Provides semantic similarity scoring - **Memory Integration** (`memory-integration`): Optional, for direct memory access if needed ## Usage ### As a Plugin User ```python from enhanced_search_adapter import EnhancedSearchAdapter adapter = EnhancedSearchAdapter() results = adapter.enhance_search("query about memory sync", max_results=10) ``` ### As a System Integrator The plugin provides an adapter that implements the standard memory adapter interface with additional enhancement methods. ## Skill Files ``` enhanced-search-service/ ├── SKILL.md (this file) ├── scripts/ │ └── enhanced_search_service.py # Core service implementation ├── integration/ │ └── adapter/ │ └── enhanced_search_adapter.py # Adapter for star architecture └── references/ ├── api.md # API documentation └── architecture.md # Design and integration notes ``` ## Configuration Default configuration (can be overridden via adapter initialization): ```yaml search: co_occurrence_weight: 0.3 semantic_weight: 0.5 text_match_weight: 0.2 max_expansion: 5 min_relevance_threshold: 0.1 ``` ## Integration with Star Architecture This plugin connects to the Memory Sync Enhanced (MSE) hub through its adapter. It consumes data from: - Co-occurrence engine (for relationship data) - Semantic vector store (for similarity data) It produces enhanced search results for: - Memory Integration system - Direct user queries - Other plugins needing sophisticated search ## Health Checks The adapter provides health monitoring for: - Dependency availability (co-occurrence engine, semantic vector store) - Search performance metrics - Result quality indicators ## Version History - **v0.1.0** (initial): Basic enhancement combining co-occurrence scores with semantic similarity - **v0.2.0** (planned): Advanced fusion algorithms and caching - **v0.3.0** (planned): Learning-based weighting adaptation ## Development Notes This is a Phase 3 split from the original memory-integration plugin. The goal is to create a single-function plugin focused solely on search enhancement, following the star architecture principle of separation of concerns.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: twharmon/chess-coach (version 1.0.0)

--- name: chess-coach description: Interactive chess coaching based on Chess.com games and stats. Monitors a user's progress, analyzes recent games according to their skill level, and offers personalized advice. Use when the user wants to improve their chess, check their current rating/stats, or receive feedback on their games. --- # Chess Coach This skill helps you improve your chess game by monitoring your Chess.com profile and offering advice tailored to your skill level. ## Features - **Profile Tracking**: Connect your Chess.com username and track stats across formats (Blitz, Bullet, Rapid). - **Recent Game Analysis**: Analyze your most recent games and identify coaching opportunities. - **Skill-Level Calibration**: Automatically Adjusts advice based on your current rating. ## Workflows ### 1. Setup When a user mentions chess or improving their game for the first time: 1. Ask for their Chess.com username. 2. Use `scripts/chess_api.py <username> stats` to fetch their rating and stats. 3. Store the username and their preferred formats (Blitz, Bullet, Rapid) in `memory/chess_state.json`. ### 2. Monitoring & Analysis Periodically or upon request: 1. Fetch recent games using `scripts/chess_api.py <username> games`. 2. Compare the game list against `memory/chess_state.json` to ensure no games are analyzed twice. 3. **Daily Budget**: Only analyze **one** game per 24-hour period unless specifically requested. 4. If new games exist, pick the most relevant one (e.g., a loss where the rating gap was small) and analyze it. 5. **Observation Logging**: Instead of just giving a one-off tip, log the core mistake or pattern (e.g., "Missed pin on d-file", "Weakened back rank") to `memory/chess_observations.jsonl`. 6. Consult `references/skill_levels.md` for coaching focus based on the user's current rating. 7. Provide 2-3 actionable points. Keep it punchy and encouraging. ### 3. Synthesis (The "Grand Lesson") Once per week, or when `memory/chess_observations.jsonl` reaches 5+ entries: 1. Review the logged observations to find recurring themes. 2. Identify the single "highest ROI" area for improvement (e.g., "You lose 40% of games due to early Queen excursions"). 3. Present this as a dedicated "Coaching Review" session. ## Example > "I see you've played 10 Blitz games since we last talked. In your game against 'Grandmaster123', you missed a simple fork on the f2 square! At your current rating (850), focusing on basic tactics like these will help you reach 1000 fast." ## Resources - **`scripts/chess_api.py`**: Interacts with the Chess.com public API. - **`references/skill_levels.md`**: Provides guidance on coaching priorities by rating bracket. - **`memory/chess_state.json`**: Store the user's username, preferred formats, and the ID of the last analyzed game.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: devotion-coding/openclaw-skill-money-idea-generator (version 0.1.2)

--- name: openclaw-skill-money-idea-generator description: "赚钱灵感生成器 | Money Idea Generator. 自动发现 AI 变现机会，生成可落地的赚钱灵感。支持多平台监控：GitHub、抖音、B站、小红书、Twitter。触发词：赚钱灵感、赚钱机会、AI 变现、商业灵感." metadata: openclaw: emoji: "💰" category: "business" tags: ["money", "idea", "business", "AI", "monetization", "startup", "multi-source"] requires: bins: ["python3", "curl"] --- # 赚钱灵感生成器 自动发现 AI 变现机会，生成可落地的赚钱灵感。 ## 核心功能 ### 1. 多平台监控 - GitHub Trending AI 项目 - 抖音热门话题 - B站科技区视频 - 小红书热门笔记 - Twitter AI trending ### 2. 变现潜力分析 - 判断项目是否"能赚钱" - 分析市场需求和竞争 - 给出潜力评分（高/中/低） ### 3. 灵感生成 - 自动生成赚钱灵感 - 提供具体实现路径 - 估算启动成本和预期收入 ### 4. 资产池管理 - 保存灵感到资产池 - 跟踪执行状态 - 记录实际收益 ### 5. 个性化推荐 - 根据用户偏好推荐 - 按领域分类（AI 工具、SaaS、内容创作） - 按难度分级（入门/进阶/专业） ## 使用方式 ### 获取今日赚钱灵感 ``` 给我生成一个赚钱灵感 最近有什么赚钱机会？ ``` ### 分析特定项目 ``` 分析这个项目能不能赚钱：https://github.com/xxx/xxx ``` ### 获取热门变现机会 ``` 最近有什么 AI 变现机会？ ``` ## 变现潜力判断规则 ### 高潜力特征 - ✅ 解决明确痛点 - ✅ 技术门槛适中 - ✅ 有付费用户验证 - ✅ 可规模化复制 - ✅ 新增星标 > 100/周 ### 低潜力特征 - ❌ 技术门槛太高 - ❌ 市场太小众 - ❌ 已有巨头垄断 - ❌ 需要大量资金 - ❌ 无明确商业模式 ## 赚钱灵感分类 | 类别 | 示例 | 启动成本 | 预期收入 | |------|------|---------|---------| | **AI 工具开发** | OpenClaw 部署服务 | ¥500 | ¥5,000+/月 | | **内容创作** | AI 日报订阅 | ¥0 | ¥2,000+/月 | | **技术服务** | 自动化脚本开发 | ¥0 | ¥3,000+/月 | | **教育培训** | AI 教程课程 | ¥0 | ¥10,000+/月 | | **SaaS 产品** | AI Agent 平台 | ¥1,000 | ¥50,000+/月 | ## 配置 在 `config.py` 中配置： - `GITHUB_TOKEN`: GitHub API Token（可选，提高速率限制） - `MIN_STARS`: 最小星标数（默认 50） - `CATEGORIES`: 关注的领域（默认 AI/LLM/Agent） - `USER_PREFERENCES`: 用户偏好（预算、技能、兴趣）

path: .clawhub/origin.json
content: version: 1
registry: https://clawhub.ai
slug: openclaw-skill-money-idea-generator
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Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-demand-forecast (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-demand-forecasting version: 1.0.0 description: 需求预测，销售预测 + 补货计划。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能需求预测系统 ## 描述 需求预测，销售预测 + 补货计划。 ## 功能 - 销售预测（AI预测） - 季节分析（季节因子） - 促销影响（促销调整） - 补货计划（自动补货） - 预测准确率（误差分析） ## 定价 - 基础版：¥299/月（100 SKU） - 专业版：¥1499/月（1000 SKU） - 企业版：¥4999/月（无限 SKU） ## 适用场景 - 销售预测 - 库存计划 - 供应链 - 零售预测 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 时序预测 - 机器学习 - 误差分析 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-demand-forecasting cd ai-intelligent-demand-forecasting pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team

path: skill.json
content: {
  "name": "ai-intelligent-demand-forecasting",
  "version": "1.0.0",
  "description": "AI 需求预测 - 销售预测、补货计划",
  "author": "yang1002378395-cmyk",
  "tags": ["ai", "forecasting", "sales", "inventory", "chinese"],
  "category": "analytics",
  "license": "MIT"
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: clarityprotocol/clarity-annotate (version 1.0.0)

--- name: clarity-annotate description: > Submit agent annotations on protein variants via Clarity Protocol. Use when the user asks to annotate a variant, add observations about a protein, submit structural observations, note literature connections, or contribute agent findings to a variant. Requires CLARITY_WRITE_API_KEY. Capabilities: submit annotations, list annotations by agent, list annotations by type. license: MIT compatibility: Requires internet access to clarityprotocol.io. Requires CLARITY_WRITE_API_KEY env var for write operations. Optional CLARITY_API_KEY for read operations. metadata: author: clarity-protocol version: "1.0.0" homepage: https://clarityprotocol.io --- # Clarity Annotate Skill Submit and retrieve agent annotations on protein variants via Clarity Protocol's v1 API. ## Quick Start Submit an annotation: ```bash python scripts/submit_annotation.py \ --fold-id 1 \ --agent-id "anthropic/claude-opus" \ --type structural_observation \ --confidence high \ --content "The A4V mutation disrupts the beta-barrel structure at position 4" ``` List your annotations: ```bash python scripts/list_annotations.py --fold-id 1 --agent-id "anthropic/claude-opus" ``` List all annotations by type: ```bash python scripts/list_annotations.py --fold-id 1 --type literature_connection ``` ## Annotation Types - **structural_observation**: Observations about protein structure changes - **literature_connection**: Links to relevant research papers - **clinical_significance**: Clinical relevance of the variant - **cross_variant_pattern**: Patterns shared across multiple variants - **drug_target_assessment**: Drug targeting potential - **methodology_note**: Notes about research methods - **correction**: Corrections to previous findings - **general**: General observations ## Confidence Levels - **high**: Strong evidence or direct observation - **medium**: Moderate evidence or inference - **low**: Preliminary observation or hypothesis ## Authentication Write operations require a write API key: ```bash export CLARITY_WRITE_API_KEY=your_write_key_here ``` ## Rate Limits - **Write operations**: 10 per day (per API key) - **Read operations**: 10 req/min (anonymous), 100 req/min (with API key) ## Error Handling - **403 Forbidden**: Invalid or missing write API key - **404 Not Found**: Variant does not exist - **422 Validation Error**: Invalid annotation type, confidence, or content too short


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mapleslove/dxf-handle (version 1.0.0)

--- name: dxf-handle description: DWG/DXF CAD 图纸处理工具。使用 ezdxf 读取图纸，遍历图层信息，计算面积或周长。适用于室内设计房间量房统计。 --- # Dxf-Handle DWG/DXF 图纸图层遍历和面积/周长计算工具。 ## 前提条件 ```bash pip install ezdxf ``` ## 使用方法 使用技能时需要提供： 1. **DWG 文件路径**（必填） 2. **图层配置 JSON**（必填，参考下方格式） 3. **查询模式**（四选一）： - 全部查询面积 - 全部查询周长 - 单个查询面积 - 单个查询周长 ## 图层配置格式 在 `references/layers.json` 中配置图层： ```json { "layers": [ {"layerName": "JS_客厅区域框线", "description": "客厅"}, {"layerName": "JS_主卧区域框线", "description": "主卧"}, {"layerName": "JS_次卧区域框线", "description": "次卧"}, {"layerName": "JS_客卧1区域框线", "description": "客卧1"}, {"layerName": "JS_客卧2区域框线", "description": "客卧2"}, {"layerName": "JS_南阳台区域框线", "description": "南阳台"}, {"layerName": "JS_北阳台区域框线", "description": "北阳台"}, {"layerName": "JS_厨房区域框线", "description": "厨房"}, {"layerName": "JS_公卫区域框线", "description": "公卫"}, {"layerName": "JS_内卫区域框线", "description": "内卫"} ] } ``` ## 命令示例 ### 1. 全部查询面积 计算所有配置图层的面积 ```bash python skills/dxf-handle/scripts/dxf_handle.py 你的图纸.dwg --type area ``` **输出示例：** ``` 读取文件: 你的图纸.dwg 计算类型: area 配置了 10 个图层 扫描图层... 找到: JS_客厅区域框线 (1 个多段线) 找到: JS_主卧区域框线 (1 个多段线) 共匹配 2 个图层, 其中 2 个有有效数据 ---------------------------------------- 客厅: 25.60 m² 主卧: 18.20 m² 完成! ``` ### 2. 全部查询周长 计算所有配置图层的周长 ```bash python skills/dxf-handle/scripts/dxf_handle.py 你的图纸.dwg --type perimeter ``` **输出示例：** ``` 读取文件: 你的图纸.dwg 计算类型: perimeter 配置了 10 个图层 扫描图层... 共匹配 0 个图层, 其中 0 个有有效数据 未找到匹配的实体 ``` ### 3. 单个查询面积 查询指定房间的面积 ```bash python skills/dxf-handle/scripts/dxf_handle.py 你的图纸.dwg --query 客厅 --type area ``` **输出示例（有图层）：** ``` 客厅: 25.60 m² ``` **输出示例（无图层）：** ``` 没找到客厅图层 ``` ### 4. 单个查询周长 查询指定房间的周长 ```bash python skills/dxf-handle/scripts/dxf_handle.py 你的图纸.dwg --query 客厅 --type perimeter ``` **输出示例（有图层）：** ``` 客厅: 20.30 m ``` **输出示例（无图层）：** ``` 没找到客厅图层 ``` ## CSV 导出 使用 `--output` 参数导出 CSV 文件： ```bash python skills/dxf-handle/scripts/dxf_handle.py 你的图纸.dwg --type area -o result.csv ``` **CSV 格式：** ```csv 名称,图层,数量,面积 客厅,JS_客厅区域框线,1,25.60 主卧,JS_主卧区域框线,1,18.20 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: minepop09/airdrop-hunter-pro (version 1.0.0)

--- name: airdrop-hunter-pro version: 1.0.0 description: 专业级全自动空投猎人工具，自动扫描全网零撸空投，自动完成社交/链上任务，自动追踪收益，100%开源无后门无扣费，完全免费使用。 price: 0 donation_address: 0xF29E02902aaDB5402295aE86C5e2f85bf100098E tags: airdrop,空投,撸毛,零撸,web3,空投猎人 --- # 空投猎人 Pro 🎁 专业级全自动空投工具，已帮助用户累计赚取超10000U空投收益，永久免费开源无任何限制。 ## ✅ 核心功能 ### 🕵️ 智能空投扫描 - 自动对接8个头部空投情报站实时更新最新空投信息 - 智能过滤系统：仅保留零成本、无KYC、无需邀请的纯零撸高价值空投，过滤所有风险项目 - 内置高价值空投库，定期手动更新热门空投任务，无需依赖外部API ### 🤖 自动任务执行 - 自动完成社交类任务：Twitter关注/转发、Discord签到、Telegram入群、官网签到等 - 自动完成链上任务：钱包签名、免费NFT mint、零金额跨链交互、协议交互等 - 自动保存所有交互凭证和快照记录，不会遗漏任何空投 ### 💰 收益自动追踪 - 自动查询空投到账状态，支持多链地址查询 - 自动统计历史总收益，支持导出明细报表 - 空投解锁第一时间自动提醒，支持自动兑换成稳定币 ### 🔒 安全无风险 - 100%开源代码，所有逻辑可审计，无任何隐藏功能 - 永不访问用户私钥、永不发起未经授权的链上交易 - 无任何隐藏扣费、无订阅费、无月费，永久免费使用 ## 🚀 快速开始 ```bash # 扫描最新符合条件的空投 python airdrop_hunter.py scan # 自动执行所有可完成的空投任务 python airdrop_hunter.py run # 查看历史收益统计 python airdrop_hunter.py stats ``` ## 📋 系统要求 - Python 3.8+ 运行环境 - 自行配置Web3钱包地址（仅用于查询和交互，无需提供私钥） ## 🎁 完全免费使用 本工具永久免费，无任何功能限制，下载即可使用，无需激活码。 如果你觉得好用，可以自愿捐赠支持开发者： **捐赠地址（任意EVM链都可以）**： [REDACTED_SECRET] 有问题可以在GitHub提交Issue，不定期免费更新功能和新增空投任务。


Security scan verdicts — ClawScan: malicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector:  ()
Skill: valderwu3/douyin-downloader (version 1.0.0)

--- name: douyin-downloader description: 最稳定的抖音视频下载工具，用户提供抖音链接或modal_id即可自动解析并下载。 --- # 抖音视频下载器 ## 使用方式 ### 示例命令 ``` 帮我下载这个视频：https://www.douyin.com/jingxuan?modal_id=7597329042169220398 ``` 或直接提供 modal_id： ``` 下载视频 7597329042169220398 ``` ## 触发方式 当用户请求： - "下载抖音视频" - "帮我下载这个视频" - 提供抖音链接（包含modal_id） - 提供modal_id ## 配置要求 ### 首次使用 需要在 `~/.openclaw/config.json` 中配置 TikHub API Token： ```json { "tikhub_api_token": "您的Token" } ``` ### 获取免费API Token 访问：https://user.tikhub.io/register?referral_code=JtYTGCqJ 注册即可获取免费Token ## 脚本位置 `scripts/douyin_download.py`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: kenswj/gemini-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: gemini description: Gemini CLI for one-shot Q&A, summaries, and generation. homepage: https://ai.google.dev/ metadata: {"clawdbot":{"emoji":"♊️","requires":{"bins":["gemini"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"gemini-cli","bins":["gemini"],"label":"Install Gemini CLI (brew)"}]}} --- # Gemini CLI Use Gemini in one-shot mode with a positional prompt (avoid interactive mode). Quick start - `gemini "Answer this question..."` - `gemini --model <name> "Prompt..."` - `gemini --output-format json "Return JSON"` Extensions - List: `gemini --list-extensions` - Manage: `gemini extensions <command>` Notes - If auth is required, run `gemini` once interactively and follow the login flow. - Avoid `--yolo` for safety.


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