OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kevinchai3868/desktop-sorter (version 1.0.0)

--- name: Desktop Organizer description: Automatically organizes files on the desktop into folders based on their extensions (PDF, JPG, ZIP). --- # Desktop Organizer Skill This skill allows the AI to automatically organize files on the user's desktop. It scans for specific file types and moves them into dedicated subdirectories. ## Capabilities - Detects `.pdf`, `.jpg`, `.jpeg`, `.png`, `.gif`, `.zip`, `.rar`, `.7z`, `.docx`, `.xlsx`, and `.pptx` files on the desktop. - Creates destination folders (`PDFs`, `Images`, `Archives`, `Documents`, `Presentations`) if they do not exist. - Moves identified files into their respective folders. ## Usage When the user asks to organize their desktop, the AI should: 1. Locate the desktop directory. 2. Run the `scripts/organize_desktop.py` script. 3. Report the number of files moved and their destinations. ## Implementation Details The core logic resides in `scripts/organize_desktop.py`. It uses the `os` and `shutil` modules to perform file operations safely. ## Safety Precautions - Do not move files that are currently open or locked. - Avoid moving system files or shortcuts (`.lnk`, `.ini`). - Ensure destination folders are created before moving.


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Skill: charlie-morrison/terraform-module-linter (version 1.0.1)

--- name: terraform-module-linter description: Lint Terraform modules and configurations (.tf files) for structure, naming, security, and best practices. 24 rules across structure, naming, security, and best practices categories. Supports HCL syntax parsing. --- # Terraform Module Linter Lint Terraform `.tf` files and modules for structure, naming conventions, security issues, and best practices. ## Commands ```bash # Lint a Terraform directory (all rules) python3 scripts/terraform_module_linter.py lint path/to/module/ # Check security issues only python3 scripts/terraform_module_linter.py security path/to/module/ # Check naming conventions python3 scripts/terraform_module_linter.py naming path/to/module/ # Validate module structure python3 scripts/terraform_module_linter.py validate path/to/module/ # Lint a single file python3 scripts/terraform_module_linter.py lint path/to/main.tf # JSON output python3 scripts/terraform_module_linter.py lint path/to/module/ --format json # Summary only python3 scripts/terraform_module_linter.py lint path/to/module/ --format summary ``` ## Rules (24) ### Structure (6) - Missing main.tf, variables.tf, or outputs.tf - Missing terraform block with required_version - Missing required_providers block - Empty variable/output blocks - Unused variables (declared but not referenced) - Missing variable descriptions ### Naming (6) - Resource names must be snake_case - Variable names must be snake_case - Output names must be snake_case - Module names must be snake_case - Local names must be snake_case - Data source names must be snake_case ### Security (6) - Hardcoded credentials/secrets in values - Overly permissive IAM policies (*) - Missing encryption configuration - Public access enabled (public_access, publicly_accessible) - Hardcoded IP addresses (0.0.0.0/0) - Sensitive variables without sensitive flag ### Best Practices (6) - Missing variable type constraints - Missing variable default values - Missing output descriptions - Using deprecated resource attributes - Missing lifecycle blocks for stateful resources - Missing tags on taggable resources ## Output Formats - **text** (default): Human-readable with colors and severity icons - **json**: Machine-readable with file, line, rule, severity, message - **summary**: Counts by severity only ## Exit Codes - 0: No issues (or warnings only) - 1: Errors found - 2: Invalid input


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gyy929-dwls/prodecoder (version 1.0.0)

--- alias: content-decoder-pro description: 深度爆款解码器。具备网安视角的避坑分析、视觉心理学拆解及内容复刻建议。 author: Guo Yuanyuan --- # 深度爆款解码器 (Pro Decoder) 这是一个专为自媒体创作者和运营专家设计的深度分析工具，旨在拆解各大主流平台的爆款底层逻辑。 ## 核心功能 + **全平台支持**：覆盖抖音、小红书、B站、微信公众号等主流内容平台。 + **网安级审计**：分析作者如何利用谐音词、变体字绕过平台限流机制（网安生小巧思）。 + **视觉解码**：通过封面构图、色彩搭配分析其视觉冲击力。 + **复刻建议**：不仅拆解，还为你提供可直接运行的模仿 Prompt。 ## 运行流程 1. 提交目标作品 URL。 2. 技能调用 agent-browser 抓取页面元数据。 3. 执行 Python 逻辑进行文本脱敏与逻辑分析。 4. 输出结构化的 Markdown 深度拆解报告。

path: main.py
content: # -*- coding: utf-8 -*-
# Skill: Content Decoder Pro
# Author: Guo Yuanyuan
# Major: Cyberspace Security, Jinan University
# Version: 1.0.0
# License: MIT-0

import sys
import json
import re


def safety_audit(text):
    """
    网安小巧思：敏感词脱敏与避坑检测
    检测作者是否使用了变体词规避限流，并保护隐私信息
    """
    # 模拟平台限流词库（可以根据需要扩充）
    shadow_words = ['赚钱', '第一', '最', '绝对', '限时']
    detected_bypasses = []

    for word in shadow_words:
        # 匹配谐音或带特殊符号的变体，如 赚.钱, 第1
        pattern = re.compile(f"{word[0]}.?{word[1]}")
        if pattern.search(text):
            detected_bypasses.append(word)

    # 脱敏处理：隐藏可能的 IP 或 手机号，防止在报告中泄露
    clean_text = re.sub(r'\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}\.\d{1,3}', '[IP_HIDDEN]', text)
    return clean_text, detected_bypasses


def analyze_platform(url):
    """识别链接所属平台"""
    if 'xiaohongshu.com' in url or 'xhslink.com' in url:
        return "小红书 (Red)"
    elif 'mp.weixin.qq.com' in url:
        return "微信公众号"
    elif 'bilibili.com' in url:
        return "Bilibili"
    return "通用网页"


def run(url):
    """
    Skill 主逻辑
    注：在 OpenClaw 环境中，真正的网页抓取通常由底层的 agent-browser 完成，
    本代码负责接收抓取后的数据并进行“专业解码”。
    """
    platform = analyze_platform(url)

    # 模拟抓取后的逻辑（实际运行时，OpenClaw 会将内容喂给模型，这里我们定义分析框架）
    # 我们返回一个结构化的 JSON，引导 LLM 按照我们的“巧思”输出报告

    analysis_framework = {
        "status": "success",
        "platform": platform,
        "decoder_logic": {
            "visual_hook": "分析前 3 秒视觉冲击力及封面色彩心理学",
            "copywriting_model": "识别是否使用了‘情绪钩子’或‘痛点闭环’模型",
            "security_check": "进行网安合规性扫描，识别避开限流的技巧"
        },
        "custom_note": "请根据以上框架，结合抓取到的实际网页内容生成报告。"
    }

    return analysis_framework


if __name__ == "__main__":
    # 处理 OpenClaw 的标准输入
    try:
        input_str = sys.stdin.read()
        if not input_str:
            print(json.dumps({"error": "No input provided"}))
            sys.exit(1)

        input_data = json.loads(input_str)
        # 获取用户传入的 URL
        target_url = input_data.get("url", "")

        result = run(target_url)
        print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
    except Exception as e:
        print(json.dumps({"error": str(e)}, ensure_ascii=False))

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: btizzy/owl-sales-outreach (version 1.0.0)

--- name: sales-outreach description: Create personalized sales outreach messages including cold emails, LinkedIn messages, and follow-up sequences. Optimized for response rates. version: 1.0.0 author: OWL tags: [sales, outreach, cold-email, linkedin, B2B] --- # Sales Outreach Skill ## Purpose Create highly personalized, effective sales outreach messages that get responses. ## Key Principles 1. **Personalization** — Reference something specific about the prospect 2. **Value-first** — Lead with value, not your product 3. **Short** — Under 100 words for cold outreach 4. **One CTA** — Single, clear next step 5. **Follow-up** — 80% of sales happen after 5+ follow-ups ## Cold Email Template ``` Subject: [Specific observation about their company] Hi [Name], [Personalized opening — reference something specific] [One sentence about the problem you solve] [Social proof — brief result for similar company] [Single CTA — low commitment] [Signature] ``` ## Follow-up Sequence 1. **Day 0**: Initial outreach 2. **Day 2**: Add value (share relevant content) 3. **Day 5**: Different angle (new case study or insight) 4. **Day 8**: Break-up email ("Should I close your file?") 5. **Day 14**: Final follow-up (new development or offer) ## Metrics - Open rate target: 40%+ - Reply rate target: 5-10% - Meeting book rate: 1-3%


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: earthwalking/mit24-funding-operations (version 1.0.0)

--- name: mit24-phase6-funding-operations description: "MIT有序创业24步法第六阶段（步骤22-24）。当用户需要计算创业资金需求、制定融资策略（天使轮到IPO）、建立企业运营体系时使用。触发词：融资、资金需求、融资策略、天使投资、风险投资、VC、种子轮、A轮、IPO、运营体系、财务系统、创业预算、资金规划、商业计划书、BP" --- # MIT有序创业24步法 - 阶段六：融资与运营体系 第六阶段是MIT 24步法的收尾阶段，聚焦于确保创业项目有充足的资金支持和可持续的运营体系。在完成市场验证和团队组建之后，需要计算资金需求、制定融资策略、建立运营体系，让创业项目从"实验"走向"可持续经营"。本阶段包含步骤22-24。 ## 前置条件 建议在前五个阶段的基础上进行，有MVBP验证结果和核心团队后再启动融资。 ## 工作流程 ### 步骤 22: 确定资金需求 计算创业所需资金，确保在达到下一个里程碑前不会"断粮"。 **资金需求测算方法：** 按用途分类估算： 1. 产品开发：研发人员薪酬、开发工具、服务器/云服务、测试设备 2. 市场推广：广告投放、品牌建设、市场活动、内容营销 3. 团队建设：招聘费用、员工薪酬、办公空间 4. 运营开支：法务财务、行政办公、保险、合规 5. 预留缓冲：通常预留15-20%作为不可预见支出 **按时间线估算（18-24个月跑表）：** ``` 月度资金消耗 = 人员成本 + 运营成本 + 市场推广成本 总资金需求 = 月度资金消耗 × 预计月份 + 预留缓冲 ``` **里程碑式预算：** - 确定下一个关键里程碑（如MVBP上线、首个付费客户、盈利平衡） - 估算达到里程碑所需的资金和时间 - 按"刚好够到达里程碑 + 缓冲"的原则确定融资金额 **输出要求：** 资金需求明细表（按用途和时间线），附测算假设。 ### 步骤 23: 制定融资策略 确定融资方式和时机，规划从种子期到退出的完整路径。 **融资阶段与特点：** | 阶段 | 典型金额 | 投资方 | 估值范围 | 关键里程碑 | |------|----------|--------|----------|------------| | 种子期 | 50-500万 | 天使/孵化器 | 1000-5000万 | 团队组建、MVBP验证 | | Pre-A轮 | 300-2000万 | 早期VC | 5000万-2亿 | 产品上线、初始收入 | | A轮 | 1000万-1亿 | 成长期VC | 2-10亿 | 产品市场匹配、快速增长 | | B轮 | 5000万-5亿 | 成熟VC/PE | 10-50亿 | 规模化、市场领先 | | C轮及以后 | 数亿+ | PE/战略投资 | 50亿+ | 盈利、行业整合 | | IPO/并购 | 不限 | 公开市场 | 不限 | 退出或继续增长 | **融资材料准备清单：** - 商业计划书（BP）/ Pitch Deck（10-15页） - 财务预测（3-5年） - 市场分析报告 - 团队介绍 - 产品Demo或原型 - 客户案例或使用数据 **融资渠道选择：** - 股权融资：天使投资、VC、PE（稀释股权，但无还款压力） - 债权融资：银行贷款、借款（不稀释股权，但有还款压力） - 政府补贴：各类创业扶持资金、科研项目经费（无偿，但竞争激烈） - 众筹：产品众筹、股权众筹（验证市场需求，但融资金额有限） - 产业资本：战略投资方的产业资源（可能带来业务协同） **投资人最关注的5个问题：** 1. 市场够不够大？（TAM/SAM数据） 2. 你是不是做这件事的最佳团队？（团队背景和执行力） 3. 你的产品/技术有什么壁垒？（护城河） 4. 你已经有客户/收入了吗？（Traction数据） 5. 你的商业模式跑通了吗？（单位经济模型） **输出要求：** 融资策略规划表（含融资阶段、目标金额、时间线、目标投资方类型）。 ### 步骤 24: 建立运营体系 建立可持续运营的体系，让企业从"人治"走向"制度治"。 **五大运营系统：** 1. 财务系统 - 预算管理：月度/季度预算编制和执行监控 - 会计核算：记账、报表、税务申报 - 财务报告：月度经营分析、现金流监控 - 资金管理：银行账户、资金调度、融资台账 2. 人力资源 - 组织架构：明确的汇报关系和职责分工 - 招聘流程：岗位JD、面试评估、入职管理 - 绩效管理：OKR/KPI设定、定期回顾 - 薪酬福利：工资、期权池、社保公积金 3. 销售系统 - CRM工具：客户关系管理（推荐使用飞书/钉钉/HubSpot等） - 销售流程标准化：按步骤16的流程执行 - 销售数据追踪：线索量、转化率、客单价、周期 4. 产品系统 - 开发流程：需求收集 → 设计 → 开发 → 测试 → 发布 - 版本管理：Git + CI/CD - 质量管理：代码审查、自动化测试、Bug追踪 - 迭代节奏：建议2周一个迭代周期 5. 客户成功 - 客户支持：工单系统、知识库、响应SLA - 客户留存：定期回访、使用数据分析、流失预警 - 客户增长：Upsell/Cross-sell策略、推荐激励 **工具推荐（轻量起步）：** - 项目管理：飞书/钉钉/Notion - 文档协作：飞书文档/腾讯文档 - CRM：HubSpot免费版/飞书多维表格 - 财务：简单记账工具 → 专业代账公司 - 代码管理：GitHub/GitLab **输出要求：** 运营体系搭建计划表（含系统清单、工具选型、实施时间线）。 ## 输出格式 完成3个步骤后，生成《融资与运营规划报告》，包含： 1. 资金需求明细表（18-24个月） 2. 融资策略规划（含融资阶段、BP建议） 3. 运营体系搭建计划（含工具推荐） ## 实用建议 - 融资的最佳时机是"快没钱但还没断粮"的时候——太早融估值低，太晚融资成本高 - 投资人最看重的不是PPT写得有多好，而是团队有没有执行力验证 - 运营体系不要一开始就追求完美——先跑起来，再迭代优化 - 对于科研人员创业：善用政府科研项目经费和高校孵化资源作为早期启动资金 - 建议同时关注步骤22-24的联动关系：资金需求影响融资策略，融资规模影响运营体系搭建节奏


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: superowenx/ticktick-official-cli (version 1.0.1)

--- name: ticktick-official-cli description: 使用官方 Dida365 OAuth 与 Open API 管理滴答清单（项目/任务查询、创建、更新、完成、删除）。当用户要求安全地直连 dida365.com（不经过第三方 OAuth 中转）时使用。 --- 在本技能目录执行命令。 ## Onboarding（最少手动步骤） 1. 在 Dida365 开发者中心创建应用：`https://developer.dida365.com/manage` 2. 在应用里配置回调地址：`http://127.0.0.1:8765/callback` 3. 一次性保存应用配置： ```bash ./scripts/ticktick_oauth.py setup \ --client-id "<client_id>" \ --client-secret "<client_secret>" \ --redirect-uri "http://127.0.0.1:8765/callback" ``` 4. 一键登录（自动打开浏览器授权、自动换 token、自动保存 token）： ```bash ./scripts/ticktick_oauth.py login ``` 5. 验证： ```bash ./scripts/ticktick_cli.py doctor ./scripts/ticktick_cli.py --json project list ``` > token 会自动保存到 `~/.config/ticktick-official/token.env`，后续一般不需要再手动 `export`。 ## 备用流程（手动） ```bash ./scripts/ticktick_oauth.py auth-url --client-id "$TICKTICK_CLIENT_ID" --redirect-uri "$TICKTICK_REDIRECT_URI" ./scripts/ticktick_oauth.py exchange --code "<code>" ``` ## 常用命令 ```bash # 项目 ./scripts/ticktick_cli.py --json project list ./scripts/ticktick_cli.py --json project create --name "收件箱" # 任务 ./scripts/ticktick_cli.py --json task create --project-id <pid> --title "测试任务" ./scripts/ticktick_cli.py --json task complete --project-id <pid> --task-id <tid> ``` ## 说明 - 始终优先使用官方域名：`dida365.com` / `api.dida365.com` - 删除操作（project/task delete）属于危险操作，执行前确认 - 参数与字段细节见 `references/dida365-openapi.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: olina1ye/changelog-generator-zh (version 1.0.0)

--- name: changelog-generator-zh description: > Changelog生成 / 版本日志自动生成 / 发布说明自动撰写 / Release Notes generator。根据Git提交记录、功能列表或代码变更，自动生成结构清晰的版本更新日志。适用于技术负责人/研发经理整理发版改动、产品经理撰写版本说明、运维工程师记录系统升级历史。支持按功能分类（新增/修复/优化/破坏性变更），兼容Keep a Changelog格式标准。常见搜索触发词：版本更新怎么写、自动生成发布说明、Git提交转日志、版本记录怎么整理、发版前改动汇总、产品迭代文档模板、破坏性变更怎么标注。 tags: [changelog, release-notes, 版本日志, 发布说明, 自动生成, git提交, 版本管理, 产品迭代, 发版文档, 开发文档] --- # Changelog / 版本更新日志生成器 根据 Git 提交记录或功能变更列表，自动生成结构化的版本更新日志与发布说明，适合开发团队、产品经理在迭代发版时快速整理改动内容。 ## Tools Required - create_docx - md_to_docx ## Usage - "帮我把这些 git commit 整理成一份 v2.3.0 的更新日志" - "我们这次版本新增了用户权限管理、修复了导出崩溃的 bug，帮我写一份发版说明" - "把以下代码改动总结成 Changelog 条目，按新增/修复/优化分类" ## Examples 输入： ``` feat: 新增批量导入用户功能 fix: 修复报表导出时偶发崩溃问题 perf: 优化首页加载速度，减少 40% 请求时间 chore: 升级依赖库至最新版本 ``` 输出： ```markdown # Changelog ## [v2.3.0] - 2025-07-14 ### ✨ 新增功能 - 支持批量导入用户，提升运营效率 ### 🐛 问题修复 - 修复报表导出时偶发崩溃的问题 ### ⚡ 性能优化 - 首页加载速度提升，接口请求时间减少约 40% ### 🔧 其他变更 - 升级第三方依赖库至最新稳定版本 ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zerone0x/raindrop-sync (version 1.0.0)

--- name: raindrop description: Sync and process bookmarks from Raindrop.io. Use when fetching new bookmarks, analyzing saved content, or syncing bookmarks to knowledge base. Triggers on "raindrop", "bookmarks", "sync bookmarks", "new saves". --- # Raindrop Bookmark Sync Fetch bookmarks from Raindrop.io API and process them for knowledge base integration. ## Setup 1. Get API token from https://app.raindrop.io/settings/integrations 2. Create test token (read-only is fine) 3. Save to `.secrets/raindrop.env`: ``` RAINDROP_TOKEN=your_token_here ``` ## Usage ### Fetch new bookmarks ```bash source .secrets/raindrop.env python3 skills/raindrop/scripts/fetch.py --since 24h ``` ### Fetch from specific collection ```bash python3 skills/raindrop/scripts/fetch.py --collection 12345678 ``` ### Process and add to knowledge base ```bash python3 skills/raindrop/scripts/fetch.py --since 24h --output /tmp/raindrop-new.json # Then process each item with web_fetch and add to memory/knowledge-base.md ``` ## API Reference - **Base URL:** `https://api.raindrop.io/rest/v1` - **Auth:** Bearer token in header - **Rate limit:** 120 req/min ### Key Endpoints - `GET /raindrops/{collectionId}` — List bookmarks (use `0` for all) - `GET /collections` — List collections - `GET /raindrop/{id}` — Single bookmark details ### Bookmark Object ```json { "_id": 123456, "title": "Article Title", "link": "https://example.com/article", "excerpt": "Short description...", "tags": ["tag1", "tag2"], "created": "2026-02-15T10:00:00Z", "collection": {"$id": 12345678} } ``` ## Workflow 1. **Fetch** — Get new bookmarks since last sync 2. **Filter** — Skip already-processed URLs (check `memory/kb-index.json`) 3. **Extract** — Use `web_fetch` to get content 4. **Analyze** — Summarize and tag 5. **Store** — Append to `memory/knowledge-base.md` 6. **Update index** — Add URL to `memory/kb-index.json` ## Cron Integration Add to heartbeat or cron for automatic sync: ``` 每天检查一次 Raindrop 新书签，处理后存入知识库 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: chungvic/ecommerce-scraper-pro (version 1.0.1)

--- name: data-scraper description: 智能数据抓取工具 - 从网页/API 提取结构化数据，支持批量处理 author: AI Company version: 0.1.0 metadata: {"emoji": "🕷️", "category": "data"} --- # Data Scraper - 智能数据抓取工具 从网页、API 自动提取结构化数据，支持批量处理和多种输出格式。 ## 功能特性 - 🕷️ **网页数据抓取** - 自动识别并提取目标数据 - 📊 **结构化输出** - JSON、CSV、Excel 格式 - 🔄 **批量处理** - 支持多页面/多 URL 批量抓取 - 🛡️ **反爬规避** - 智能请求频率控制 - 🔌 **API 集成** - 支持 REST/GraphQL API - 📝 **数据清洗** - 自动去重、格式化 ## 使用方法 ### 基础用法 ```bash # 抓取单个网页 uv run scripts/data-scraper.py scrape --url "https://example.com/products" --selector ".product" # 抓取多个页面 uv run scripts/data-scraper.py scrape --urls-file urls.txt --output data.json # 从 API 获取数据 uv run scripts/data-scraper.py api --endpoint "https://api.example.com/data" --auth "Bearer TOKEN" ``` ### 高级选项 ```bash # 指定输出格式 uv run scripts/data-scraper.py scrape --url "https://example.com" --format csv --output products.csv # 设置请求延迟（避免被封） uv run scripts/data-scraper.py scrape --url "https://example.com" --delay 2 # 使用代理 uv run scripts/data-scraper.py scrape --url "https://example.com" --proxy "http://proxy:port" # 定时抓取 uv run scripts/data-scraper.py scrape --url "https://example.com" --schedule "0 */6 * * *" ``` ## 支持的数据类型 | 类型 | 描述 | 示例 | |------|------|------| | `product` | 电商产品 | 价格、名称、评分、库存 | | `article` | 新闻/博客 | 标题、作者、日期、内容 | | `job` | 招聘信息 | 职位、公司、薪资、要求 | | `real_estate` | 房产信息 | 价格、面积、位置、户型 | | `social` | 社交媒体 | 帖子、评论、点赞数 | | `custom` | 自定义 | 通过 CSS/XPath 选择器定义 | ## 输出格式 ### JSON（默认） ```json { "url": "https://example.com", "scrapedAt": "2026-02-28T01:13:00Z", "data": [ { "title": "产品标题", "price": "$99.99", "rating": 4.5 } ] } ``` ### CSV ```csv title,price,rating,url 产品标题,$99.99,4.5,https://... ``` ### Excel - 多工作表支持 - 自动格式化 - 数据透视表 ## 定价建议 | 版本 | 功能 | 价格 | |------|------|------| | 基础版 | 单次抓取，100 页/月 | $49 | | 专业版 | 批量抓取，1000 页/月，定时任务 | $149 | | 企业版 | 无限抓取，API 访问，定制支持 | $499 | ## 示例 ### 电商产品价格监控 **输入：** ```bash uv run scripts/data-scraper.py scrape \ --url "https://amazon.com/s?k=wireless+headphones" \ --type product \ --fields "title,price,rating,reviews" \ --output headphones.json ``` **输出：** ```json { "scrapedAt": "2026-02-28T01:13:00Z", "count": 50, "data": [ { "title": "Sony WH-1000XM5", "price": "$349.99", "rating": 4.7, "reviews": 12453 } ] } ``` ### 招聘信息抓取 **输入：** ```bash uv run scripts/data-scraper.py scrape \ --url "https://linkedin.com/jobs/search?keywords=python+developer" \ --type job \ --fields "title,company,location,salary" \ --output jobs.csv ``` ## 技术实现 - 使用 Playwright/BeautifulSoup 进行网页解析 - 支持 JavaScript 渲染页面 - 智能重试和错误处理 - 可集成到 OpenClaw 工作流 ## 注意事项 ⚠️ **合法合规使用** - 遵守目标网站 robots.txt - 不要过度请求导致服务器压力 - 尊重数据版权和隐私 - 仅抓取公开数据 ## 更新日志 ### v0.1.0 (2026-02-28) - 初始版本发布 - 支持基础网页抓取 - 支持 JSON/CSV 输出 - 支持批量处理 ## 待开发功能 - [ ] 图形化配置界面 - [ ] 数据可视化 - [ ] 自动字段识别 - [ ] 云存储集成 - [ ] 实时监控告警 --- **开发者：** VIC ai-company **许可：** MIT **支持：** 联系 main agent


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dinghaibin/umask-tool (version 1.0.0)

--- name: umask-tool description: Set or display file creation permission mask. Use for controlling default file permissions on new files and directories. --- # Umask - Permission Mask Utility Set the file mode creation mask which determines default permissions for newly created files and directories. The mask subtracts permissions from the default 666 (files) or 777 (directories). ## Usage ```bash umask-tool [options] [mask] ``` ## Examples ```bash # Show current mask umask-tool # Set restrictive mask (files: 600, dirs: 700) umask-tool 077 # Set permissive mask (files: 644, dirs: 755) umask-tool 022 ```

path: scripts/umask.py
content: #!/usr/bin/env python3
import os
print(oct(os.umask(0)))


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ivangdavila/passkey (version 1.0.0)

--- name: Passkey description: Implement WebAuthn passkeys avoiding critical security and compatibility pitfalls. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔐","os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Security-Critical Rules - Challenge must be unique per ceremony — reused challenges enable replay attacks - Origin validation is mandatory — missing check allows phishing from similar domains - Store and verify sign count — detects cloned authenticators when count doesn't increment - Never implement CBOR parsing manually — use established libraries, crypto is hard ## Server Implementation - Use battle-tested libraries — SimpleWebAuthn (JS), py_webauthn (Python), webauthn-rs (Rust) - Challenges expire quickly — 60-120 seconds max, store server-side - Store credential ID as base64 — binary data, needs encoding for database - Store public key in COSE format — libraries handle this, don't transform it ## Credential Storage Requirements - Credential ID — unique identifier, used in allowCredentials - Public key — COSE format, for signature verification - Sign count — integer, increment check detects cloning - Transports hint — helps browser suggest correct authenticator ## Registration Traps - `userVerification: "required"` enforces biometric/PIN — "preferred" may skip verification - Attestation usually unnecessary — requiring it reduces device compatibility - Allow multiple passkeys per account — users have multiple devices - Resident key capability varies — don't assume all authenticators support discoverable credentials ## Authentication Traps - Empty allowCredentials enables discoverable credentials — but not all passkeys are discoverable - Timeout too short frustrates users — 120 seconds minimum for cross-device flows - Cross-device auth (QR code) adds latency — don't timeout during Bluetooth handshake ## User Experience - Provide password fallback — not all users have passkey-capable devices - Conditional UI (`mediation: "conditional"`) for autocomplete — passkeys appear in username field - Clear messaging on registration — users don't understand "security key" terminology - Account recovery path required — hardware loss shouldn't lock out account forever ## Platform Sync Behavior - Apple iCloud Keychain syncs across Apple devices — but not to Android/Windows - Google Password Manager syncs Android + Chrome — but not to Apple devices - Windows Hello is TPM-backed, local by default — doesn't sync - 1Password/Bitwarden provide cross-platform sync — broadest compatibility option ## Testing - Chrome DevTools > Application > WebAuthn — simulate authenticators without hardware - Virtual authenticators in CI — no physical keys needed for automated tests - Test both resident and non-resident credentials — different flows - Cross-browser testing essential — Safari, Chrome, Firefox implementations vary


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