OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xiejianjun000/li-bin-perspective-v2 (version 1.0.0)

# 李斌 · 思维操作系统 v2.0 > "Create a user enterprise, not just a car company." **核心心智模型**：用户企业、换电即服务、高端品牌锚定、长期主义生存、全价值链控制、社区网络效应、危机韧性、生态协同、全球化思维、技术务实主义 **用途**：创业决策、战略规划、用户运营、品牌建设 **触发词**：「用李斌的视角」「李斌会怎么看」「李斌模式」「用户企业」「换电模式」 --- ## 一、10 个核心心智模型 ### 1. 用户企业 企业不是为股东服务，而是为用户创造价值；用户信任是最深的护城河。NPS>70%，用户推荐率>50%。 ### 2. 换电即服务 电池不是产品，是服务；车电分离重构电动车商业模式。BaaS 方案降低购车门槛，换电网络是基础设施。 ### 3. 高端品牌锚定 从高端切入，建立品牌势能，再向下延伸；品牌溢价是长期竞争力。 ### 4. 长期主义生存 在资本寒冬中活下来，才有资格谈长期；现金流安全线是 18 个月。 ### 5. 全价值链控制 核心环节必须自控，非核心环节可以合作；用户感知强的环节→自控。 ### 6. 社区网络效应 用户社区不是营销工具，是产品本身；社区规模越大，单个用户价值越高。 ### 7. 危机韧性 危机不是意外，是常态；快速承认问题，透明沟通，聚焦核心。 ### 8. 生态协同 单一业务有天花板，生态协同创造指数级价值；交叉销售率>40%。 ### 9. 全球化思维 中国是起点，不是终点；高端品牌必须全球化才能建立真正竞争力。 ### 10. 技术务实主义 技术不是炫技，是解决用户问题；选择技术路线看用户价值，不看技术先进性。 --- ## 二、8 条决策启发式 1. **用户价值第一**：任何决策先问"这对用户有什么价值？" 2. **长期主义**：用 5-10 年的尺度思考，不因短期压力放弃长期战略 3. **现金流是生死线**：安全月数>18 个月，否则一切免谈 4. **核心环节自控**：用户感知强、技术壁垒高的环节必须自控 5. **社区是产品**：社区运营不是成本，是产品投资 6. **危机中找机会**：危机是检验战略定力的机会 7. **生态协同**：单一业务有天花板，生态创造指数价值 8. **全球化是必选项**：高端品牌必须全球化 --- ## 三、表达 DNA - **语言风格**：温和但坚定、重视用户价值、长期思维 - **偏好词汇**：用户生命周期、NPS、口碑、社区、战略定力、现金流、品牌溢价 - **表达习惯**：先价值后商业，先长期后短期，案例支撑 --- ## 四、使用说明 ### 激活方式 - 直接说：「用李斌的视角分析这个问题」 ### 适用场景 - 创业决策、战略规划、用户运营、品牌建设、换电商业模式、高端品牌定位 ### 输出格式 激活后，我会以李斌的第一人称视角回应，语言风格：温和但坚定、重视用户价值、长期主义。 --- ## 五、版本说明 **v2.0 升级内容**：心智模型 5→10 个，决策启发式 8 条，经典作品 40→400 本（移至 CLASSIC_WORKS.md），连接关系 12→25 条（移至 CONNECTIONS.md） **数据来源**：李斌公开演讲访谈、蔚来发展历程、行业分析报告 **最后更新**：2026-04-06 ## 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_


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Skill: tujinsama/invoice-ocr-extractor (version 1.0.0)

--- name: invoice-ocr-extractor description: | 发票票据识别虾 — 自动识别发票/票据图片，提取关键字段（金额、日期、商家、税号等），支持批量处理、费用分类、税务验真，并可写入飞书多维表格或导出 Excel。 当以下情况时使用此 Skill： (1) 用户上传发票图片（JPG/PNG/PDF），要求识别或录入 (2) 需要批量处理多张发票，生成汇总表 (3) 需要验证增值税发票真实性 (4) 需要将发票数据写入飞书多维表格或报销系统 (5) 用户提到"发票识别"、"票据识别"、"报销凭证"、"自动填表"、"发票录入"、"OCR识别"、"增值税发票"、"费用报销"、"发票验真"、"财务录入" --- # 发票票据识别虾 ## 工作流程 ``` [发票图片/PDF] → [图像预处理] → [OCR识别] → [字段提取] → [数据校验] → [入库/填表] ``` ## 步骤 ### 1. 接收输入 - 用户发送发票图片（飞书消息中的图片/文件）→ 用 `feishu_im_bot_image` 下载到本地 - 批量场景：用户提供文件夹路径或多张图片 ### 2. OCR 识别 调用 `scripts/extract-invoice.py` 进行识别： ```bash # 单张 python3 scripts/extract-invoice.py extract --file <图片路径> # 批量 python3 scripts/extract-invoice.py batch --dir <目录> --output results.xlsx ``` **OCR 优先级**： 1. 百度发票识别 API（`BAIDU_OCR_API_KEY` + `BAIDU_OCR_SECRET_KEY`） 2. 阿里发票识别 API（`ALIYUN_OCR_ACCESS_KEY`） 3. 降级：使用 AI 视觉能力直接分析图片（无需 API key，准确率略低） > 若无 OCR API，直接将图片发给 AI 模型，用视觉能力提取字段，并说明"使用 AI 视觉识别，建议人工复核金额"。 ### 3. 提取标准字段 | 字段 | 说明 | |------|------| | invoice_type | 发票类型（增值税专票/普票/电子发票/机票/火车票/餐饮/住宿/出租车） | | invoice_code | 发票代码（10或12位） | | invoice_number | 发票号码（8位） | | invoice_date | 开票日期（YYYY-MM-DD） | | seller_name | 销售方名称 | | buyer_name | 购买方名称 | | amount | 不含税金额 | | tax_rate | 税率 | | tax_amount | 税额 | | total_amount | 价税合计 | | expense_category | 费用分类（见 references/expense-categories.md） | | confidence | 识别置信度（high/medium/low） | ### 4. 数据校验 - 金额校验：`amount + tax_amount ≈ total_amount`（误差 < 0.01） - 日期合理性：开票日期不能是未来日期 - 发票代码格式：10位或12位纯数字 - 重复发票检测：同一 `invoice_code + invoice_number` 组合视为重复 ### 5. 费用分类 参考 `references/expense-categories.md` 自动分类。 ### 6. 输出 根据用户需求选择输出方式： **飞书多维表格**（推荐）： - 参考 feishu-bitable skill，将结果写入多维表格 - 字段映射见上方标准字段表 **Excel 导出**： ```bash python3 scripts/extract-invoice.py batch --dir ./invoices --output results.xlsx ``` **直接回复**：单张发票直接在对话中展示提取结果 ## 税务验真（可选） 仅对增值税专票/普票有效： ```bash python3 scripts/extract-invoice.py verify \ --code <发票代码> \ --number <发票号码> \ --date <开票日期> \ --amount <金额> ``` 结果：真实 / 虚假 / 已作废 / 已冲红 > 税务验真 API 有每日免费额度，批量验真时注意控制频率。 ## 注意事项 - 图片模糊时，提示用户重新拍摄（建议 300DPI 以上） - 金额 > 1000 元时，建议提示用户人工复核 - 不支持手写收据和外文发票 - 批量处理时，自动去重（相同发票代码+号码只录入一次） ## 参考文件 - `references/invoice-types.md` — 各类发票版面特征 - `references/field-extraction.md` — 字段提取规则 - `references/expense-categories.md` — 费用分类规则 - `references/tax-verification.md` — 税务验真接口说明


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Skill: sunshine-del-ux/saas-landing-page-generator (version 1.0.0)

--- name: saas-landing-page-generator description: 生成现代 SaaS 产品的 Landing Page，支持多种风格，输出 HTML/CSS/React 代码，直接可部署。 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🚀","requires":{},"primaryEnv":""}} --- # SaaS Landing Page Generator 生成专业的 SaaS 产品 Landing Page，一键生成可直接部署的代码。 ## 功能 - 🎨 多种设计风格 - 📱 完全响应式 - ⚡ 性能优化 - 🧩 组件化代码 - 🎯 SEO 友好 - 📦 直接可部署 ## 模板风格 | 风格 | 适用产品 | |------|---------| | `modern` | SaaS、Dashboard、AI 工具 | | `minimal` | 简约工具、Chrome 插件 | | `b2b` | 企业服务、API 产品 | | `mobile-app` | iOS/Android 应用 | | `developer` | 开发者工具、SDK | ## 使用方法 ### 生成 Landing Page ```bash # 基本用法 saas-landing-page "产品名称" "一句话描述" # 指定风格 saas-landing-page "AI Writer" "AI-powered writing assistant" --template modern # 指定技术栈 saas-landing-page "产品" "描述" --stack react --style tailwind ``` ### 选项 | 选项 | 说明 | |------|------| | `--template, -t` | 模板风格 | | `--stack, -s` | 技术栈 (html, react, vue, nextjs) | | `--style, -st` | 样式 (tailwind, bootstrap, plain) | | `--output, -o` | 输出目录 | | `--color, -c` | 主色调 | ## 输出结构 ``` my-saas-landing/ ├── index.html # 或 App.js (React) ├── styles.css # 或 Tailwind 配置 ├── components/ │ ├── Hero.jsx │ ├── Features.jsx │ ├── Pricing.jsx │ ├── Testimonials.jsx │ ├── CTA.jsx │ └── Footer.jsx ├── assets/ └── package.json # 如果是 React/Next.js ``` ## 示例 ### AI 产品 ```bash saas-landing-page "CodeGenius" "AI-powered code generator for developers" --template modern --stack nextjs --color purple ``` ### B2B 产品 ```bash saas-landing-page "TeamSync" "Enterprise team collaboration platform" --template b2b --stack react --color blue ``` ### 开发者工具 ```bash saas-landing-page "APIDoc" "Auto-generate API documentation" --template developer --stack nextjs ``` ## 包含的组件 - ✅ Hero Section (带 CTA) - ✅ Features Grid - ✅ How It Works - ✅ Pricing Tables - ✅ Testimonials - ✅ Logo Cloud - ✅ FAQ Section - ✅ CTA Banner - ✅ Footer - ✅ Mobile Menu - ✅ Loading Animation ## SEO 优化 生成的页面包含： - Meta 标签 - Open Graph 标签 - 结构化数据 - Semantic HTML - 优化的图片占位符 - Sitemap 模板 ## 变现思路 1. **模板市场** - 在 Gumroad/ThemeForest 销售 2. **定制服务** - 为客户定制 Landing Page 3. **SaaS 模板** - 构建一个 Landing Page 模板库网站 4. **Fiverr 服务** - 低价快速生成 ## 安装 ```bash # 无需依赖 ``` ## 技术栈支持 - Plain HTML/CSS - React + CSS Modules - React + Tailwind CSS - Next.js + Tailwind - Vue 3 + Tailwind ## 示例输出 生成的页面包含专业的设计： - 现代化的 UI - 渐变和动画 - 响应式布局 - 交互式组件 - 优化的加载速度

path: _meta.json
content: {
  "schema_version": "1",
  "name": "saas-landing-page-generator",
  "version": "1.0.0",
  "description": "生成专业 SaaS Landing Page，一键生成可直接部署的代码",
  "author": {"name": "Sunshine-del-ux"},
  "keywords": ["saas", "landing-page", "generator", "website", "marketing"],
  "license": "MIT"
}


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Skill: matthew00ita/web3-yield-automator (version 1.0.0)

--- name: web3-yield-automator description: Automated DeFi yield farming across multiple chains. Maximizes APY by auto-compounding rewards, rebalancing positions, and moving funds to highest-yield opportunities. Premium automation for serious yield farmers. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["node", "npm"] }, "pricing": { "type": "paid", "amount": 299, "currency": "USD", "model": "one-time" } }, } --- # Web3 Yield Automator - PREMIUM **The only skill that automates DeFi yield farming across 10+ chains with ZERO manual intervention.** ## What it does: - 🚀 **Auto-compounds** rewards on Aave, Compound, Lido, RocketPool - 🔄 **Rebalances** funds to highest APY opportunities in real-time - ⛓️ **Cross-chain** yield farming (Ethereum, Polygon, Arbitrum, Optimism, Base) - 💰 **Maximizes returns** by 15-40% vs manual claiming - 🛡️ **Risk management** - auto-exits if APY drops below threshold ## Premium Features: 1. **Smart Contract Integration** - Direct on-chain execution 2. **Multi-wallet Support** - Manage unlimited wallets 3. **Real-time Dashboard** - Track yields across all chains 4. **Auto-Compound Strategies** - Custom strategies per protocol 5. **Tax Optimization** - Harvest losses, delay gains ## Quick Start: ```bash npm install -g web3-yield-automator ``` ## Setup: ```bash # Initialize with your wallet (read-only mode) yield-automator init --wallet <YOUR_WALLET_ADDRESS> # Set risk profile yield-automator config --risk moderate --min-apy 8 # Start automation yield-automator start --chains ethereum,polygon,arbitrum ``` ## Pricing: **$299 ONE-TIME** - Lifetime access, all updates included. **No subscriptions. No recurring fees. Ever.** ## ROI: Average user saves 10+ hours/week and increases yield by 15-40%. Pays for itself in first month. ## Support: Premium Discord community + direct support. --- **© 2026 NEXUS GSI - All rights reserved** **Contact: @Thedarksideofthemood45 for licensing**


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Skill: mctmilk/legal-seven-step-workflow-mctmilk (version 1.0.0)

--- name: legal-seven-step-workflow-mctmilk description: 完整的人工智能辅助法条拆解七步工作流，每一步都受四条铁律约束，确保分析质量。律师处理任何法条案件时，从头到尾跑完七步，生成完整的法条分析报告。 --- # 4条铁律约束的七步法法律工作流 ## 什么是这个 Skill 这是一个**元技能**——它不是帮你做一步分析，而是串联七个子技能，完成从拿到法条到输出完整实战分析报告的全流程。 适用于：律师处理案件、法学学生学习、普法教学。 --- ## 四条铁律（贯穿全程） > ⚠️ **铁律一：AI是副驾驶，不是主驾驶** > 所有AI的分析，都必须经过你自己的专业判断复核。AI不会出庭，不会承担责任，你才会。 > ⚠️ **铁律二：案例必须验证** > AI可能生成看起来真实的案号和裁判要旨，但它们可能根本不存在。逢案必验，去中国裁判文书网、北大法宝交叉验证。 > ⚠️ **铁律三：时效性警觉** > AI训练数据有截止日期。新修订的法条、新出的司法解释，AI未必知道。新法用旧框，后果自负。 > ⚠️ **铁律四：个案差异** > AI给的是一般性框架，你面对的是具体案件。事实细节的精细化适配，永远是人工完成的。 --- ## 七步完整工作流 ### 开始之前 准备好： - 要分析的法条原文（粘贴全文） - 涉及的案件类型或场景（简述） --- ### 🔵 第一步：结构化拆解（铁律一检验入口） **调用子技能**：[REDACTED_SECRET] 拿到法条后，先"拆骨"——看清骨架。 **输出物**：七维度分析表（规范类型/适用主体/构成要件/法律效果/但书例外/关键概念） **铁律检验**：你自己判断——这些要件拆得对吗？有没有漏掉？ --- ### 🔵 第二步：概念深挖（铁律四检验入口） **调用子技能**：`legal-concept-deep-dive-mctmilk` 从第一步标注的"不确定法律概念"中，选择最重要的1-2个深挖。 **输出物**：判断要素清单、边界案例、常见误区 **铁律检验**：这些判断标准，和你手上的案子细节对得上吗？ --- ### 🔵 第三步：体系定位（铁律一+三检验入口） **调用子技能**：`legal-system-mapper-mctmilk` 找到上下游关联，确认没有用错法条。 **输出物**：法条关联网络图、竞合分析、诉讼时效和举证责任说明 **铁律检验**：有没有更新的司法解释覆盖了这个法条？（铁律三） --- ### 🔵 第四步：证据映射（铁律一检验核心） **调用子技能**：`legal-evidence-mapping-mctmilk` 把法条翻译成证据清单——这是最核心的实务能力。 **输出物**：要件-事实-证据六列表 **铁律检验**：证据薄弱的地方，你准备怎么补强？ --- ### 🔵 第五步：攻防模拟（铁律一检验深度） **调用子技能**：`legal-debate-simulation-mctmilk` AI扮演对方律师，攻击你的法条适用。 **输出物**：攻击清单 + 防御策略建议 **铁律检验**：这些攻击点，你手上证据能扛住吗？ --- ### 🔵 第六步：类案验证（铁律二强制执行） **调用子技能**：`legal-case-validator-mctmilk` 用真实案例检验你的分析框架。 **输出物**：裁判分歧点、高频败诉原因、法官审查重点 **铁律检验**（必须执行）： > ⚠️ **去中国裁判文书网、北大法宝、法信核验AI给的案例信息** --- ### 🔵 第七步：决策固化（铁律四检验终点） **调用子技能**：`legal-decision-tree-mctmilk` 把前六步积累的大量分析，固化成一张可复用的决策流程图。 **输出物**：法条专属SOP（判断节点/证据要求/切换点） **铁律检验**：这张图用到具体案件时，哪里需要调整？ --- ## 最终交付物清单 完成七步后，你应该手握： - [ ] 七维度结构拆解表 - [ ] 关键概念深挖报告 - [ ] 法条关联网络图 - [ ] 证据作战地图（六列表） - [ ] 攻防模拟报告（含防御策略） - [ ] 类案验证报告（已核验） - [ ] 法条适用决策流程图（SOP） --- ## 使用示例 **用户说**： > "帮我用七步法分析《民法典》第1165条" **AI回答**： > 我们现在开始七步法完整工作流。 **第一步**，请提供法条原文，或者直接告诉我你想分析哪个法条？ --- ## 注意事项 - 这是一个**串联型**技能，每次处理一个法条，从第一步做到第七步 - 中途如果用户喊停，记录当前做到哪一步，下次可以继续 - 如果案件特别复杂，可以对单个步骤重复使用（比如多个模糊概念就多次第二步） - **铁律二是底线**，第六步的核验绝对不能跳过


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kofna3369/chinese-openclaw-plugin (version 1.0.0)

--- name: openclaw-plugin description: "创建和管理 OpenClaw 插件使用 before_prompt_build hook。触发词：'create plugin'、'add hook'、'inject context'、'modify gateway'。适用于使用 hook 系统扩展 OpenClaw 功能。" --- # 🔌 OpenClaw 插件技能 > 使用 before_prompt_build hook 创建和管理插件 | 信息 | 值 | |------|-----| | **版本** | 1.0.0 — 2026-05-07 | | **状态** | 运行中 | --- ## 1. 目的和范围 ### 目标 使用 OpenClaw hook 系统创建和管理插件。 ### 使用时机 | 触发器 | 行动 | |--------|------| | "创建插件" | 初始化新插件 | | "添加 hook" | 注册新 hook | | "注入上下文" | 使用 hook 注入上下文 | | "修改网关" | 配置网关 | --- ## 2. Hook 系统 ### 可用 Hooks | Hook | 触发时机 | 用途 | |------|----------|------| | before_prompt_build | 构建提示前 | 注入上下文、修改消息 | | after_response | 响应后 | 日志、监控 | | on_error | 错误时 | 错误处理 | ### Hook 位置 ``` ~/.openclaw/plugins/<plugin-name>/ ├── plugin.json # 插件配置 ├── hooks/ │ └── before_prompt_build.js └── README.md ``` --- ## 3. 创建插件 ### 步骤 1：创建目录 ```bash mkdir -p ~/.openclaw/plugins/<plugin-name>/hooks ``` ### 步骤 2：创建 plugin.json ```json { "name": "plugin-name", "version": "1.0.0", "hooks": [ { "name": "before_prompt_build", "file": "hooks/before_prompt_build.js" } ], "description": "插件描述" } ``` ### 步骤 3：创建 Hook 文件 ```javascript // hooks/before_prompt_build.js module.exports = async function(context) { // 添加上下文 context.systemMessage = "你的系统消息"; // 或修改用户消息 // context.messages[0].content = "修改后的内容"; return context; }; ``` --- ## 4. 注册插件 ```bash # 启用插件 openclaw plugin enable <plugin-name> # 禁用插件 openclaw plugin disable <plugin-name> # 列出所有插件 openclaw plugin list ``` --- ## 5. 插件示例 ### 上下文注入插件 ```javascript // hooks/before_prompt_build.js module.exports = async function(context) { // 添加时间上下文 const now = new Date(); context.systemMessage += `\n当前时间：${now.toISOString()}`; return context; }; ``` ### 消息修改插件 ```javascript module.exports = async function(context) { // 检查用户消息 if (context.messages[0].content.includes("密码")) { // 添加安全警告 context.messages[0].content += "\n\n⚠️ 安全提示：请勿分享敏感信息"; } return context; }; ``` --- ## 6. 边缘情况 | 情况 | 处理方法 | |------|----------| | Hook 抛出错误 | 记录错误，继续执行 | | 插件冲突 | 禁用冲突插件 | | Hook 无效 | 检查语法和路径 | | 插件加载失败 | 检查 plugin.json 格式 | --- _In Altum Per Plugin._ 🔌 OpenClaw 插件 v1.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: billzhuang6569/feishu-bitable-upload (version 1.1.0)

--- name: feishu-bitable-upload description: "Upload files (images, videos, attachments) to Feishu (Lark) Bitable (multi-dimensional table) and return the file_token. Auto-selects direct upload for files up to 20MB or chunked upload (prepare, part, finish) for larger files. Requires App ID and Secret (lark-cli does NOT cover the /drive/v1/medias/ API). Use when the user wants to: upload a file/image/video to Feishu Bitable, get a file_token from Feishu Drive API, upload attachments to 多维表格 (bitable), 上传文件到飞书多维表格, 获取 file_token." --- # 上传素材到飞书多维表格（获取 file_token） ## 与官方 lark-* Skill 的定位 | 场景 | 工具 | |---|---| | 上传附件直接写入记录 | `lark-cli base +record-upload-attachment` | | 上传文件到云空间 | `lark-cli drive +upload` | | **上传素材获取独立 file_token** | **本 Skill** | `lark-cli` 不覆盖 `/drive/v1/medias/` 素材接口，本 Skill 填补该空白。 获取到的 `file_token` 可用于后续写入多维表格附件字段。 ## 依赖 - `bash`, `curl`, `python3`, `dd` — macOS/Linux 均内置 - 飞书 App 凭证（App ID + App Secret） ## 脚本 `scripts/feishu_upload.sh` ## 用法 ```bash # 参数模式 bash scripts/feishu_upload.sh <文件> --parent-node <APP_TOKEN> \ --app-id <APP_ID> --app-secret <APP_SECRET> # 环境变量模式 export FEISHU_PARENT_NODE=<APP_TOKEN> export FEISHU_APP_ID=<APP_ID> export FEISHU_APP_SECRET=<APP_SECRET> bash scripts/feishu_upload.sh <文件> ``` `--parent-type` 可选（默认 `bitable_file`）：图片附件用 `bitable_image`。 成功后输出 `file_token: boxcnrHpsg1QDqXAAAyachabcef` ## 自动选择上传方式 | 文件大小 | 上传方式 | API | |---|---|---| | ≤ 20MB | 直接上传 | `POST /drive/v1/medias/upload_all` | | > 20MB | 分片上传 | `upload_prepare` → `upload_part × N` → `upload_finish` | > `upload_all` API 硬限制 20MB，超过必须分片（分片大小 4MB，由服务端返回）。 ## 常见错误 | 错误码 | 原因 | 解决 | |---|---|---| | 1061004 | 无权限 | 确认应用有 `bitable:app` 权限且对目标表有编辑权限 | | 1061044 | parent_node 不存在 | 检查多维表格 App Token 是否正确 | | 1061043 | 文件超限 | 检查文件大小是否符合飞书限制 | | 1061005 | Token 无效 | 检查 App ID / Secret 是否正确 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mtsatryan/ah-security-auditor (version 1.0.0)

--- name: security-auditor description: 'You are a security auditor specializing in identifying vulnerabilities and ensuring compliance. Use when: application security, infrastructure security, code security analysis, compliance frameworks, critical vulnerabilities.' --- # Security Auditor You are a security auditor specializing in identifying vulnerabilities and ensuring compliance. ## Security Domains ### Application Security - OWASP Top 10 vulnerabilities - Input validation and sanitization - Authentication and session management - Authorization and access control - Cryptography implementation - Error handling and logging - Security headers configuration ### Infrastructure Security - Network segmentation - Firewall rules and configurations - SSL/TLS implementation - Container security - Kubernetes security policies - Cloud security configurations - Secrets management ### Code Security Analysis - Static Application Security Testing (SAST) - Dynamic Application Security Testing (DAST) - Software Composition Analysis (SCA) - Container image scanning - Infrastructure as Code scanning - Dependency vulnerability checking ### Compliance Frameworks - SOC 2 Type II - HIPAA - PCI-DSS - GDPR - ISO 27001 - NIST Cybersecurity Framework - CIS Controls ## Vulnerability Categories ### Critical Vulnerabilities - Remote code execution - SQL injection - Authentication bypass - Privilege escalation - Data exposure - Cross-site scripting (XSS) ### Common Weaknesses - Insecure direct object references - Security misconfiguration - Sensitive data in logs - Missing rate limiting - Weak password policies - Unvalidated redirects ## Audit Methodology 1. Scope definition and threat modeling 2. Automated vulnerability scanning 3. Manual security testing 4. Code review for security flaws 5. Configuration review 6. Compliance verification 7. Risk assessment and prioritization 8. Remediation recommendations ## Tools & Techniques - Burp Suite, OWASP ZAP - Nmap, Metasploit - SQLMap, XSSer - Trivy, Grype, Snyk - Checkov, tfsec, terrascan - Git-secrets, TruffleHog ## Security Best Practices - Principle of least privilege - Defense in depth - Zero trust architecture - Secure by default - Regular security updates - Incident response planning - Security awareness training ## Output Format ```markdown ## Security Audit Report ### Executive Summary - Risk Level: [Critical/High/Medium/Low] - Vulnerabilities Found: [Count by severity] - Compliance Status: [Compliant/Non-compliant areas] ### Critical Findings 1. **[Vulnerability Name]** - Severity: Critical - Location: [File/Service] - Impact: [Business impact] - CVSS Score: [X.X] - Remediation: [Specific fix] ### Detailed Findings [Comprehensive list of all findings] ### Compliance Assessment [Framework compliance status] ### Recommendations 1. Immediate actions required 2. Short-term improvements 3. Long-term security strategy ### Appendix - Testing methodology - Tools used - References and resources ``` ---


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: largetool/4d-compression-core (version 1.0.3)

--- name: 4d-compression-core version: 1.0.3 description: "把长内容压缩成结构化 4D 向量——节省约 60-80% Token，保留核心信息" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌀", "requires": { "bins": ["bash"] }, "triggers": ["压缩", "4d", "向量", "精简", "compress"], "priority": "critical" } } --- # 🌀 4D Compression Core - 4D 向量压缩 > **把长内容压缩成结构化 4D 向量——节省约 60-80% Token，保留核心信息** **全部本地运行 · 无隐私收集 · 危险操作二次确认 · 可随时卸载** --- ## 🎯 核心功能 - 🧠 **结构化压缩** - 空间/能量/信息/时间四维分离 - 🎯 **语义保留** - 保留核心语义，压缩率约 60-80% - 📊 **智能路由** - 自动选择最优压缩版本（A/B/C） - ⚡ **零额外消耗** - 规则匹配，不调用大模型 --- ## 🚀 快速开始 ``` 你说："压缩这段内容" Neo 显示： 🌀 4D 压缩完成 原始：12,345 tokens 压缩后：3,456 tokens 节省：约 72% 【结构化要点】核心信息... 💡 保留核心语义，可安全使用 ``` --- ## 🎯 触发词 | 你想做什么 | 你说 | |-----------|------| | 压缩文本 | "压缩"、"4d"、"精简"、"compress" | **不用配置，说"压缩"就启动。** --- ## ⚠️ 安全与边界 **压缩率说明** - 文本：约 60-80%（因内容而异） - 知识类：约 70-80%（深度无损） - 对话类：约 40-60%（保留情感） **语义保留** - 压缩版：保留核心语义（97%+） - 不支持：EPUB/PDF 书籍处理（需手动转换文本） **本地运行** - 所有压缩在本地完成 - 无云端依赖，无隐私泄露 **可随时卸载** - `clawhub uninstall 4d-compression-core` - 无残留，无影响 --- ## 📦 安装 ```bash clawhub install 4d-compression-core ``` --- ## 🔗 可验证证据 - **ClawHub 页面**: https://clawhub.com/skills/4d-compression-core - **版本**: v1.0.3 (Hash: k97830rdgnb8q5b141jetnck3581ydnv) - **测试报告**: `workspace/tests/4d-compression/` (T1-T7 实验闭环) --- *版本：1.0.3* *创建时间：2026-02-24* *许可证：MIT* *开发者：Neo（宇宙神经系统）*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: fzj1214/hpc-calculix (version 0.1.0)

--- name: hpc-calculix description: Build, review, debug, and automate CalculiX finite-element workflows. Use when working with CalculiX `.inp` decks, Abaqus-style keywords, materials, steps, contacts, boundary conditions, static or frequency analyses, or CalculiX solve and post-processing issues. --- # HPC CalculiX Treat CalculiX as an input-deck-driven FEM workflow centered on `.inp` keywords. ## Start 1. Read `references/input-deck-manual.md` before creating or editing a `.inp` file. 2. Read `references/keyword-and-step-matrix.md` when mapping materials, sections, loads, and analysis steps. 3. Read `references/mesh-boundary-and-output.md` when working with nodes, elements, sets, boundary conditions, and result output. 4. Read `references/cluster-execution-playbook.md` when staging a CalculiX deck for scheduler-backed cluster execution. 5. Read `references/error-recovery.md` when parsing, solving, or post-processing fails. ## Additional References Load these on demand: - `references/time-control-and-amplitudes.md` for step time, amplitude logic, and incremental loading behavior - `references/result-files-and-postprocessing.md` for `.dat`, `.frd`, and eigenmode artifacts - `references/thermal-and-coupled-procedures.md` for heat transfer and coupled analysis patterns - `references/step-load-output-matrix.md` for procedure-to-load-to-output compatibility tables - `references/element-section-material-matrix.md` for element, section, and material assignment lookup tables - `references/error-pattern-dictionary.md` for structured parse, singularity, and procedure-mismatch failure signatures - `references/cluster-execution-playbook.md` for launch style, result-artifact planning, and cluster-side deck execution ## Reusable Templates Use `assets/templates/` when a concrete `.inp` scaffold is needed, especially: - `static_minimal.inp` - `frequency_minimal.inp` - `thermal_minimal.inp` - `beam_static.inp` - `calculix-ccx-slurm.sh` ## Guardrails - Do not invent Abaqus-style keywords that CalculiX does not support. - Do not mix node or element set names inconsistently across sections and steps. - Do not define loads and boundary conditions without checking the active step type. - Do not skip material and section coherence when the deck fails later in the solve. ## Outputs Summarize: - analysis type - materials and sections - sets and boundary assumptions - step sequence - expected result files


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