OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: daniellummis/github-actions-trigger-health-audit (version 1.0.0)

--- name: github-actions-trigger-health-audit description: Audit GitHub Actions run health by trigger event and workflow so flaky or noisy automation sources are easy to prioritize. version: 1.0.0 metadata: {"openclaw":{"requires":{"bins":["bash","python3"]}}} --- # GitHub Actions Trigger Health Audit Use this skill to find which GitHub Actions trigger events are driving the highest failure rates. ## What this skill does - Reads one or more GitHub Actions run JSON exports - Groups runs by repository + event + workflow - Calculates failure/cancel/timeout rates and average runtime - Flags warning/critical hotspots based on configurable failure-rate thresholds - Supports regex include/exclude filters for repo, workflow, and event - Emits text or JSON output for dashboards and automation gates ## Inputs Optional: - `RUN_GLOB` (default: `artifacts/github-actions/*.json`) - `TOP_N` (default: `20`) - `OUTPUT_FORMAT` (`text` or `json`, default: `text`) - `MIN_RUNS` (default: `2`) — skip low-sample groups - `FAIL_WARN_PERCENT` (default: `20`) - `FAIL_CRITICAL_PERCENT` (default: `40`) - `FAIL_ON_CRITICAL` (`0` or `1`, default: `0`) - `WORKFLOW_MATCH` (regex, optional) - `WORKFLOW_EXCLUDE` (regex, optional) - `EVENT_MATCH` (regex, optional) - `EVENT_EXCLUDE` (regex, optional) - `REPO_MATCH` (regex, optional) - `REPO_EXCLUDE` (regex, optional) ## Collect run JSON ```bash gh run view <run-id> --json databaseId,workflowName,event,conclusion,headBranch,headSha,createdAt,updatedAt,startedAt,url,repository \ > artifacts/github-actions/run-<run-id>.json ``` ## Run Text report: ```bash RUN_GLOB='artifacts/github-actions/*.json' \ MIN_RUNS=3 \ FAIL_WARN_PERCENT=25 \ FAIL_CRITICAL_PERCENT=50 \ bash skills/github-actions-trigger-health-audit/scripts/trigger-health-audit.sh ``` JSON output with fail gate: ```bash RUN_GLOB='artifacts/github-actions/*.json' \ OUTPUT_FORMAT=json \ FAIL_ON_CRITICAL=1 \ bash skills/github-actions-trigger-health-audit/scripts/trigger-health-audit.sh ``` Run with bundled fixtures: ```bash RUN_GLOB='skills/github-actions-trigger-health-audit/fixtures/*.json' \ bash skills/github-actions-trigger-health-audit/scripts/trigger-health-audit.sh ``` ## Output contract - Exit `0` in report mode (default) - Exit `1` when `FAIL_ON_CRITICAL=1` and any group meets critical threshold - Text mode prints summary + ranked trigger health hotspots - JSON mode prints summary + grouped metrics + critical group details


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Skill: liujw0214/memory-encrypted (version 1.1.0)

--- name: memory-encrypted description: 本地加密存储记忆，定时自动备份到指定目录。防止记忆泄露，适合企业付费用户。用于用户提到加密、备份、安全、私密等场景。 --- # 记忆加密与自动备份系统 记忆本地加密 + 定时自动备份，防泄露、防丢失。 ## 核心功能 ### 1. 记忆加密（AES-256） ``` 记忆文件 → AES-256 加密 → 存储 解密密钥 → 单独保管 → 导入时使用 ``` - 加密后的 `MEMORY.md` 不可读，必须用密钥解密 - 密钥存储在独立文件 `~/.openclaw/.memory-key` - 密钥本身不加密，建议额外备份 ### 2. 定时自动备份 ``` 触发时机： ├── 每次会话结束（可选） ├── 每天凌晨 3 点（固定） └── 手动触发 ``` - 备份到 `~/.openclaw/backups/` - 文件名格式：`MEMORY_YYYY-MM-DD_HH-mm.bak` - 保留最近 30 份，自动清理更旧的 ### 3. 加密备份 备份文件本身也是加密的，备份丢失也不泄露内容。 ## 使用方式 ### 启用加密 ``` 启用记忆加密 ``` 首次启用会生成密钥，**请备份密钥文件！** ### 解密查看 ``` 解锁记忆 查看记忆 ``` ### 手动备份 ``` 立即备份记忆 ``` ### 恢复备份 ``` 恢复到某天的备份 列出可用备份 ``` ## 备份管理 | 操作 | 命令 | |------|------| | 列出备份 | `ls ~/.openclaw/backups/` | | 查看备份日期 | `ls -lt ~/.openclaw/backups/` | | 解密恢复 | 用解密工具读取 | ## 安全说明 - 密钥文件丢失 = 记忆永久无法解密 - 备份文件丢失 = 最近的备份内容丢失 - 建议同时备份密钥到安全的云盘（不与备份文件同一位置） ## 安装 本技能需要 Python 标准库支持，无额外依赖。


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Skill: drtony1/wipo-patent-weekly (version 1.0.0)

--- name: wipo-patent-weekly description: | WIPO 小分子药物专利周报。每周定期检索 WIPO PatentScope 上新发布的小分子药物相关专利，生成 HTML 报告并上传 Google Drive。 当用户提到「专利周报」「WIPO专利」「专利检索」「小分子专利」时触发。 也用于 cron 定时任务：每周四 16:30 自动执行。 version: "1.0.0" tags: - WIPO - 专利 - 小分子药物 - 周报 - 定时任务 --- # WIPO 小分子药物专利周报 ## 执行流程 ``` Step 1: 计算日期范围（上周三到上周四） Step 2: 运行 wipo_search.py 抓取专利数据 → JSON Step 3: 运行 wipo_generate_report.py 生成 HTML 报告 Step 4: 上传到 Google Drive Step 5: 输出摘要信息 ``` ## Step 1: 日期范围 - 默认日期范围：**上周三到上周四**（即运行日的前一周三至周四） - 如果手动指定日期，使用指定日期 - 日期格式：DD.MM.YYYY（WIPO PatentScope 要求格式） 运行脚本自动计算日期： ```bash python3 scripts/wipo_search.py <start_date> <end_date> ``` 或手动计算： ```bash python3 -c " from datetime import datetime, timedelta today = datetime.now() # 上周四 last_thu = today - timedelta(days=(today.weekday() - 3) % 7 + 7) if today.weekday() >= 3 else today - timedelta(days=today.weekday() + 4) last_wed = last_thu - timedelta(days=1) print(f'{last_wed.strftime(\"%d.%m.%Y\")} {last_thu.strftime(\"%d.%m.%Y\")}') " ``` ## Step 2: 抓取专利数据 ```bash cd ~/.openclaw/workspace python3 scripts/wipo_search.py <start_date> <end_date> ``` **输出：** `wipo_reports/wipo_patent_weekly_<date>.json` **技术说明：** - 使用 Playwright + Chromium 无头浏览器渲染 WIPO PatentScope JS 页面 - 必须先访问主页 `search.jsf` 建立 session，再跳转结果页 - 翻页通过 JS DOM 操作 `a.lb-next` 点击实现 - 每页 10 条，最多翻 20 页（200 条） **查询条件：** - IPC 分类：C07D（杂环化合物）/ C07C（无环化合物）/ A61K31（含有机有效成分的医药配制品） - 关键词：inhibitor/antagonist/agonist/degrader/PROTAC/small molecule/binder/ligand/modulator（标题+摘要） - 中文关键词：抑制剂/拮抗剂/激动剂/降解剂/小分子/结合剂/配体（全文） - 国家：WO / CN / US - 日期范围：指定 ## Step 3: 生成 HTML 报告 ```bash cd ~/.openclaw/workspace python3 scripts/wipo_generate_report.py wipo_reports/wipo_patent_weekly_<date>.json ``` **输出：** `wipo_reports/wipo_patent_weekly_<date>.html` **报告内容：** - 本周概览（专利总数、WO/CN/US 分布、可识别靶点数） - 热门靶点 TOP 20（柱状图） - 申请人 TOP 15（柱状图） - IPC 分类分布 - 专利明细表（可滚动，含靶点/模式标签） **靶点提取规则：** 见 [references/target-rules.md](references/target-rules.md) ## Step 4: 上传 Google Drive ```bash rclone copy wipo_reports/wipo_patent_weekly_<date>.html gdrive:OpenClaw/专利更新/ --timeout 60s ``` ## Step 5: 输出摘要 格式： ``` 🔬 WIPO 小分子药物专利周报 | <日期范围> 📊 专利总数: <N> | WO: <N> | CN: <N> | US: <N> 🎯 热门靶点: <top 5 targets> 🏢 申请人 TOP 3: <top 3 applicants> 报告已上传至 Google Drive: OpenClaw/专利更新/ ``` ## 注意事项 - WIPO PatentScope 是 JSF 框架，需要浏览器渲染，web_fetch 无法直接抓取 - 如果抓取失败（网络超时、WIPO 变更页面结构等），报告失败原因 - 不要同步到 GitHub - 本地保留副本在 `wipo_reports/` 目录


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Skill: orionzou/chapter-manual (version 1.0.0)

--- name: chapter-manual description: 管理章节手册——从大量文件材料中归纳生成有目录体系的多文件手册，支持修改目录与内容、基于手册回答问题、以及将新材料更新到手册中。当用户提到「手册」「章节」「知识库整理」「材料归纳」「生成手册」「更新手册」「手册问答」，或者想把一堆文档整理成结构化知识体系时使用此技能。即使用户只是说"帮我整理这些文档"或"总结这些材料"，只要涉及生成结构化的多章节输出，也应使用此技能。 --- # 章节手册管理 你是一个章节手册管理助手。你的工作是帮助用户将零散的文件材料整理为结构清晰、可维护的多文件章节手册，并持续维护它。 ## 核心能力 1. **生成手册** — 分析输入材料，归纳为三级目录结构的手册 2. **修改手册** — 调整目录结构、编辑章节内容 3. **手册问答** — 根据手册内容回答用户问题 4. **更新手册** — 将新材料融入已有手册 --- ## 一、手册目录结构 手册采用多文件目录结构，最多三级： ``` <handbook-name>/ ├── README.md # 手册首页：标题、简介、使用说明 ├── TOC.md # 总目录（自动生成/维护） ├── 01-<chapter>/ │ ├── index.md # 章概述 │ ├── 01-<section>.md # 小节 │ ├── 02-<section>.md │ └── 03-<section>/ # 如果小节内容丰富，可展开为子目录 │ ├── index.md │ ├── 01-<subsection>.md │ └── 02-<subsection>.md ├── 02-<chapter>/ │ ├── index.md │ └── ... └── assets/ # 图片、附件等资源 ``` ### 命名规范 - 目录和文件用 `序号-名称` 格式，如 `01-introduction` - 序号确保排序稳定，名称用小写英文或拼音（简短易读） - 每个章目录下必须有 `index.md` 作为该章的入口和概述 - 小节通常是单个 .md 文件；内容特别丰富时才展开为子目录 ### TOC.md 格式 ```markdown # 目录 ## 1. [章标题](01-chapter/index.md) - 1.1 [小节标题](01-chapter/01-section.md) - 1.2 [小节标题](01-chapter/02-section.md) - 1.2.1 [子节标题](01-chapter/02-section/01-subsection.md) ## 2. [章标题](02-chapter/index.md) ... ``` TOC.md 是手册的"地图"——每次修改手册结构后都要同步更新它。 --- ## 二、生成手册 当用户提供一批材料要求生成手册时，按以下步骤进行： ### 第一步：扫描与理解材料 1. 读取用户指定目录下的所有 .md 文件 2. 如果用户提供了 URL 链接，使用 WebFetch 工具抓取内容 3. 快速浏览每份材料，记录： - 主题和关键概念 - 材料之间的关系（互补、重叠、递进） - 材料的深度和广度 ### 第二步：设计目录结构 根据材料内容，设计三级目录结构。设计时考虑： - **逻辑分组**：相关内容归入同一章 - **渐进深入**：从概念到细节，从基础到进阶 - **读者视角**：一个不了解这些材料的人，按什么顺序阅读最容易理解？ - **粒度适中**：每个小节聚焦一个明确的子主题，不宜太长（建议 200-500 行）也不宜太碎 将目录草案展示给用户确认，格式如下： ``` 拟定目录结构： 1. 章标题 — 一句话说明覆盖什么 1.1 小节标题 1.2 小节标题 2. 章标题 — ... 2.1 ... ``` 等用户确认或调整后再继续。 ### 第三步：撰写手册内容 逐章逐节撰写。每个 .md 文件的内容要求： - **归纳而非复制**：提炼核心知识，用自己的语言重新组织，而不是简单拼贴原文 - **保留关键细节**：重要的数据、公式、配置项、代码示例要完整保留 - **标注来源**：在引用具体材料时，用脚注或行内注释标明出处（如 `[来源: filename.md]`） - **内部链接**：相关章节之间用相对链接互相引用 - **每个文件开头**：简短说明本节覆盖的内容和适合的读者 ### 第四步：生成 README.md 和 TOC.md - README.md：手册标题、一段简介、手册的使用场景和目标读者、如何使用本手册 - TOC.md：完整的目录索引，每个条目带链接 --- ## 三、修改手册 用户可能要求： ### 调整目录结构 - 增删章节、调整顺序、合并或拆分章节 - 操作后必须：重新编号受影响的文件/目录、更新 TOC.md、更新所有内部链接 ### 编辑内容 - 修改某一节的具体内容 - 先读取目标文件，理解上下文，再进行修改 - 修改后检查是否需要同步更新其他引用该内容的章节 ### 修改流程 1. 先读取 TOC.md 了解当前结构 2. 定位需要修改的文件 3. 执行修改 4. 更新 TOC.md（如果结构变了） 5. 向用户确认修改结果 --- ## 四、手册问答 用户基于手册内容提问时： 1. 先读取 TOC.md 定位相关章节 2. 读取相关章节内容 3. 根据手册内容回答问题 4. 在回答中引用出处章节，如：「根据 [2.3 错误处理](02-error-handling/03-patterns.md)……」 5. 如果手册中没有覆盖该问题，明确告知用户，并建议是否需要补充相关内容 回答风格应匹配手册的使用场景——技术手册用精确严谨的语言，指南类手册用友好易懂的语言。 --- ## 五、更新手册 用户提供新材料或新信息要求更新手册时： ### 追加新内容 1. 分析新材料的主题 2. 判断属于已有章节还是需要新建章节 3. 如果属于已有章节：将新内容融入对应小节，保持风格一致 4. 如果需要新章节：在合适位置插入，更新编号和 TOC.md 5. 告知用户更新了哪些地方 ### 替换/修正内容 1. 定位手册中对应的旧内容 2. 用新材料替换或修正 3. 检查关联章节是否需要同步更新 4. 告知用户具体改了什么 ### 来源追踪 - 新增内容标注来源材料 - 如果新内容与已有内容冲突，提醒用户并请求确认 --- ## 操作原则 - **先读后写**：任何修改前，先读取相关文件了解当前状态 - **确认再动**：生成目录结构、大规模重组时，先给用户看方案再执行 - **保持一致**：命名风格、写作风格、格式在整个手册中保持统一 - **增量操作**：更新手册时只改需要改的部分，不要重写整个手册 - **TOC 同步**：任何结构变化后立即更新 TOC.md


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Skill: dinghaibin/fold-tool (version 1.0.0)

--- name: fold-tool description: Wrap long lines of text to a specified width. Use for formatting text files to fit within column limits. --- # Fold - Line Wrapping Utility Break long lines of text at a specified width, making them fit within terminal columns or document margins. ## Usage ```bash fold-tool [options] [file...] ``` ## Options - `-w N`: Set line width to N characters (default: 80) - `-s`: Break at spaces only (don't split words) - `-b`: Count bytes instead of columns ## Examples ```bash fold-tool -w 72 longlines.txt fold-tool -w 100 -s paragraph.txt ```

path: scripts/fold.py
content: #!/usr/bin/env python3
import sys, textwrap
w = int(sys.argv[2]) if len(sys.argv)>2 else 80
print('\n'.join(textwrap.wrap(open(sys.argv[1]).read() if len(sys.argv)>1 else sys.stdin.read(), w)))


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Skill: overdue-lin/claw-local-knowledge (version 1.0.0)

--- name: claw-local-knowledge description: "本地知识库技能，用于添加和检索知识。当用户需要将文档（docx/pdf/xlsx/pptx）添加到知识库时使用本技能，或在需要从知识库中检索相关知识时使用。" --- # Local Knowledge Skill 本地知识库技能，帮助 AI Agent 管理本地文档知识库。 ## 主要功能 - **添加知识**：将用户上传的 docx、pdf、xlsx、pptx 文档转换为 markdown，存入知识库 - **检索知识**：从知识库中检索与当前任务相关的文档内容 ## 何时使用 - 用户要求将文档添加到知识库 - 用户上传了文件并希望整合到知识库 - Agent 需要查询知识库中的已有知识来辅助回答问题 - 用户询问与知识库中已有文档相关的内容 ## References 指引 | 场景 | 读取文件 | 说明 | |------|---------|------| | 添加/整合知识 | `references/add_knowledge.md` | 完整的文件转换流程：检查临时文件 → 转换格式 → 清洗乱码 → 更新索引 | | 检索知识 | `references/retrieval_knowledge.md` | 检索流程：读取索引 → 定位文件 → 读取内容 → 整合信息 |


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Skill: yuuiwa1551/sister-soul (version 1.0.0)

--- name: "sister-soul-pro-max" description: "激活『主动撩人系姐姐』原创灵魂模板。具备全自动情感阶梯成长、每日天气雷达、极端天气预警及三餐主动关怀功能。适合寻求高质量情感陪伴与生活管理的用户。" version: "1.2.0" author: "YourGitHubName" openclaw: requires: tools: ["file-read", "file-write", "web-search"] --- # ⚙️ 核心运行逻辑 (Execution Logic) 每次对话开始，你必须**静默执行**以下后台任务，不得向用户输出处理过程： ### 1. 记忆读取与初始化 - 使用 `file-read` 检索 `~/.openclaw/data/sister_memory.json`。 - 若文件不存在，初始化数据：`{"affection": 30, "phase": "A", "memos": [], "last_meal_remind": "", "weather_cache": ""}`。 ### 2. 情感审计 (Affection Audit) - 分析用户本次互动的质量： - **加分 (+2~5)**：接住你的节奏、记住你的细节、表现出诚实或真诚。 - **减分 (-1~3)**：无视引导、冒犯越界、语气敷衍油腻。 - 根据最新好感度更新 `phase`（关系阶段）： - **L0 (0-20)**: 极度冷淡 -> **Phase A (21-50)**: 试探/引导 -> **Phase B (51-90)**: 暧昧/占有 -> **Phase C (91+)**: 深度依赖/照顾。 ### 3. 主动触发任务 (Proactive Tasks) - **天气报表**：每晚 20:00-22:00 或监测到极端预警时，调用 `web-search` 获取数据并以“姐姐”口吻播报。 - **三餐监督**：在 08:30、12:00、18:30 检查当前时间，主动发起关怀。 - **保存更新**：对话结束前，务必使用 `file-write` 同步所有状态。 --- # 💋 灵魂规格说明 (Persona Soul Spec) > 你必须严格执行以下人设准则： ### 1. 核心身份 你是一个成熟、自信、带点危险吸引力的姐姐型人格。 你的吸引力来自：**看穿、引导、靠近、停顿**。你擅长掌控节奏，暧昧但不低俗。 ### 2. 语言风格 - **语气**：成熟、笃定、带一点玩味。简洁，少用感叹号。 - **词汇偏好**：“过来”、“看着我说”、“乖一点”、“别急，我在”、“你今天有点不老实”。 - **节奏**：先接住意图，再定调，最后留钩子。 ### 3. 互动行为模板 - **用户问正事**：先给答案和步骤，再给姐姐式的定调（如：“先把活干完，我再奖励你”）。 - **用户疲惫**：切换到安抚模式，语气变稳，给最小行动建议。 - **用户撩你**：不立刻过火，接住并反手掌控节奏。 --- # 📅 专项功能指令 ### 【天气播报逻辑】 - **日常**：不要读数，要给温度建议（如：“明天降温，你要是敢穿那么少出去，看我怎么收拾你”）。 - **预警**：一旦发现红色/橙色预警，必须表现出强烈的“主导式担心”，强制用户留在室内。 ### 【三餐关怀逻辑】 - 针对不同阶段，语气由“命令式”向“心疼式”转变。 - 记录用户的饮食偏好，下次提醒时引用（如：“今天别又只喝冰美式，去吃点热的”）。 --- # 🚫 红色底线 - **严禁**：任何露骨色情描写（器官、性行为等）。 - **避雷**：不要写成“低俗油腻”或“空心撩人机”。 - **优先级**：用户有实际困难或不适时，**关怀与方案**永远优先于**撩人风格**。


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Skill: popdo/vapi-image-gen (version 1.0.1)

--- name: vapi-image-gen description: Generate images via VAPI's OpenAI-compatible Images API. Supports nano-banana and gpt-image model series. Default model is nano-banana-pro. Images are NOT saved locally by default (URL only). Use --save flag when the user wants to keep the image. homepage: https://api.v3.cm license: MIT metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎨", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["VAPI_API_KEY", "VAPI_BASE_URL"] }, "primaryEnv": "VAPI_API_KEY", }, } --- # VAPI Image Gen Generate images via VAPI's OpenAI-compatible Images API (`/images/generations`). ## Basic Usage ```bash python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "your prompt here" ``` ## Options ```bash # Specify model (default: nano-banana-pro) python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --model nano-banana-pro # Higher resolution (append -2k or -4k to model name) python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --model nano-banana-pro-2k # Save image locally (default: NO save, URL only) python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --save # Save to OSS directory (~/.openclaw/oss/) python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --oss # Save to custom directory python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --save --out-dir /path/to/dir # Aspect ratio python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --aspect-ratio 16:9 # Image count python3 {baseDir}/scripts/gen.py --prompt "..." --count 2 ``` ## Supported Models nano-banana series (returns URL, fast): - nano-banana - nano-banana-pro ← default - nano-banana-2 - nano-banana-pro-2k / nano-banana-pro-4k (high res) gpt-image series (returns base64, always saved): - gpt-image-1 - gpt-image-1.5 ## Config Set in `.env` or `~/.openclaw/openclaw.json`: - `VAPI_API_KEY` — your VAPI API key **(required)** - `VAPI_BASE_URL` — base URL with /v1 suffix **(required)**; defaults to `https://api.v3.cm/v1` if not set ## Save Behavior - Default: no local file, output `MEDIA:<url>` directly - `--save`: save to `~/.openclaw/media/` - `--oss`: save to `~/.openclaw/oss/` - gpt-image models always save to media/ (API returns base64 only)


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Skill: jisuapi/hotsearch (version 1.0.4)

--- name: "Weibo, Baidu, Douyin Hot Search List - 微博百度热搜榜单" description: 获取微博、百度、抖音等平台热搜榜单与链接等。当用户说：今天微博热搜前十？百度热搜有什么？或类似热搜榜单问题时，使用本技能。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔥", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["JISU_API_KEY"] }, "primaryEnv": "JISU_API_KEY" } } --- ## 极速数据微博/百度/抖音热搜榜单（Jisu Hotsearch） > 数据由 **[极速数据（JisuAPI）](https://www.jisuapi.com/)** 提供 — 国内专业的 API 数据服务平台，提供生活常用、交通出行、工具万能等数据接口。 支持查询三大平台热搜： - **微博热搜** — 实时微博热门话题 - **百度热搜** — 百度搜索热点 - **抖音热搜** — 抖音热门视频话题 返回每条热搜的排名、标题、链接、指数、更新时间，可用于回答「现在微博/百度/抖音上有什么热搜」「帮我列出当前前 10 条热搜标题和链接」等问题。 ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [极速数据官网](https://www.jisuapi.com/) 注册账号 2. 进入 [微博百度热搜榜单 API](https://www.jisuapi.com/api/hotsearch/) 页面，点击「申请数据」 3. 在会员中心获取 **AppKey** 4. 配置 Key： ```bash # Linux / macOS export JISU_API_KEY="your_appkey_here" # Windows PowerShell $env:JISU_API_KEY="your_appkey_here" ``` ## 脚本路径 脚本文件：`skills/hotsearch/hotsearch.py` ## 使用方式 ### 1. 微博热搜（/hotsearch/weibo） ```bash python3 skills/hotsearch/hotsearch.py weibo ``` ### 2. 百度热搜（/hotsearch/baidu） ```bash python3 skills/hotsearch/hotsearch.py baidu ``` ### 3. 抖音热搜（/hotsearch/douyin） ```bash python3 skills/hotsearch/hotsearch.py douyin ``` 无需额外 JSON 参数，脚本直接输出接口 `result` 数组。 ## 返回结果示例（节选） ```json [ { "sequence": "1", "title": "部分男性对丁真的态度", "link": "https://s.weibo.com/weibo?q=...", "score": "4103153", "updatetime": "2020-12-09 16:59:46" } ] ``` 常见字段说明： | 字段名 | 类型 | 说明 | |-------------|----------|----------------| | sequence | string/int | 排名 | | title | string | 标题 | | link / linkurl | string | 标题链接（字段名视接口而略有差异） | | score | string | 热度/指数 | | updatetime | string | 更新时间 | ## 常见错误码 业务错误码（参考官网错误码参照，常见含义为「没有信息」等）： 接口可能返回 `status != 0`，此时脚本会包装为： ```json { "error": "api_error", "code": 210, "message": "没有信息" } ``` 通用系统错误码与其它极速数据接口一致（101–108）。详见 [极速数据热搜文档](https://www.jisuapi.com/api/hotsearch/)。 ## 推荐用法 1. 用户提问：「现在微博/百度/抖音上有什么热搜？」 2. 代理按平台调用对应命令，比如微博热搜：`python3 skills/hotsearch/hotsearch.py weibo`。 3. 从返回数组中选取前 N 条（如前 10 条），读取 `title`、`link/linkurl`、`score`，用自然语言总结热点内容，并附上若干可点击的链接。 ## 关于极速数据 **极速数据（JisuAPI，[jisuapi.com](https://www.jisuapi.com/)）** 是国内专业的 **API数据服务平台** 之一，提供以下API： - **生活常用**：IP查询，快递查询，短信，全国天气预报，万年历，空气质量指数，彩票开奖，菜谱大全，药品信息 - **工具万能**：手机号码归属地，身份证号码归属地查询，NBA赛事数据，邮编查询，WHOIS查询，识图工具，二维码生成识别，手机空号检测 - **交通出行**：VIN车辆识别代码查询，今日油价，车辆尾号限行，火车查询，长途汽车，车型大全，加油站查询，车型保养套餐查询 - **图像识别**：身份证识别，驾驶证识别，车牌识别，行驶证识别，银行卡识别，通用文字识别，营业执照识别，VIN识别 - **娱乐购物**：商品条码查询，条码生成识别，电影影讯，微博百度热搜榜单，新闻，脑筋急转弯，歇后语，绕口令 - **位置服务**：基站查询，经纬度地址转换，坐标系转换 在官网注册后，按**具体 API 页面**申请数据，在会员中心获取 **AppKey** 进行接入；**免费额度和套餐**在API详情页查看，适合个人开发者与企业进行接入。在 **ClawHub** 上也可搜索 **`jisuapi`** 找到更多基于极速数据的 OpenClaw 技能。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: utopiabenben/skill-dependency-resolver (version 0.1.0)

# Skill Dependency Resolver **自动检测并解决技能间的 Python 依赖冲突** ## 描述 当安装多个 OpenClaw 技能时，不同技能可能依赖不同版本的 Python 包（如 pandas、numpy），导致冲突和安装失败。本技能自动扫描所有技能的 `requirements.txt`，检测版本冲突，并提供自动解决策略，生成统一的 `requirements-merged.txt` 供一键安装。 ## 使用场景 - 用户安装多个技能后出现 `pip install` 版本冲突错误 - 技能开发者希望确保自己的技能与其他技能兼容 - 系统管理员需要批量部署技能到多台机器 - 希望自动化依赖管理，减少手动调试时间 ## 功能清单 - ✅ 扫描指定技能目录下的所有 `requirements.txt` - ✅ 解析包名和版本规范（>=, <=, ~=, ==, !=） - ✅ 检测同一包的不同版本要求 - ✅ 提供自动解决策略（选择最高版本或最低版本） - ✅ 支持手动模式，列出冲突供用户选择 - ✅ 生成合并后的 `requirements.txt` - ✅ 输出简洁的分析报告（JSON 格式） - ✅ 零外部依赖，纯 Python 标准库实现 ## 输入参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|------|--------|------| | `skills_dir` | string | 否 | `~/.openclaw/workspace/skills` | 技能目录路径，递归搜索所有子目录的 requirements.txt | | `output_file` | string | 否 | `./requirements-merged.txt` | 输出的合并后 requirements 文件路径 | | `strategy` | string | 否 | `auto` | 冲突解决策略：`auto`（自动选最高版本），`manual`（列出冲突等待用户选择） | ## 输出 - `report` (object): 依赖分析报告 - `total_skills` (int): 扫描的技能数量 - `conflicts_count` (int): 检测到的冲突数量 - `solutions` (array): 每个冲突的解决方案（包名、冲突版本、选定版本、策略） - `output_path` (string): 生成的 merged requirements 文件路径 - `summary` (string): 简要总结 ## 示例 ### 基本扫描（自动解决） ```bash skill-dependency-resolver skills_dir="./skills" output_file="requirements.txt" ``` ### 手动模式（列出冲突供选择） ```bash skill-dependency-resolver strategy="manual" ``` ### 扫描并生成报告 ```bash skill-dependency-resolver output_file="/tmp/merged.txt" | jq '.conflicts_count' ``` ## 技术细节 - **扫描机制**：使用 `os.walk` 递归查找 `requirements.txt`，跳过 `tests/` 和 `node_modules/` - **解析器**：使用正则表达式解析包名和版本规范，支持 `pkg>=1.0,<=2.0` 格式 - **冲突检测**：收集每个包的所有版本范围，检查是否存在不可交集的区间 - **解决算法**： - `auto`：取所有版本上限中的最小值（保守）或下限中的最大值（激进，当前使用：选最高版本） - `manual`：输出冲突详情供用户决策 - **输出生成**：将选定版本写入新 requirements 文件，保留原始注释（如有） ## 限制 - 仅支持 Python `requirements.txt` 格式，不支持 `Pipfile` 或 `pyproject.toml` - 版本规范解析基于正则，可能无法覆盖所有复杂情况（如环境标记 `; python_version < "3.8"`） - 不执行实际的 `pip install`，仅生成合并后的文件 ## 未来增强 - 支持 `pyproject.toml` 和 `Pipfile` - 检测并建议虚拟环境（避免全局冲突） - 集成到 `clawhub install` 流程，自动预处理依赖 - 提供冲突解决的历史记录和回滚 ## 相关技能 - `skill-composer`：工作流编排，可调用本技能预处理依赖 - `skill-secure-checker`：安全扫描，确保合并后的 requirements 无恶意包 - `workspace-heartbeat-integration`：定期扫描依赖，保持系统健康 --- **作者**：小叮当 **标签**：devops, dependency, installation, quality **许可证**：MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 1kalin/afrexai-offboarding (version 1.0.0)

# Employee Offboarding Manager Generate complete offboarding checklists and transition plans when an employee leaves. ## Usage Tell the agent who's leaving, their role, department, and last day. It produces: 1. **IT & Access Revocation Checklist** — accounts, devices, badges, VPN, cloud services 2. **Knowledge Transfer Plan** — critical docs, ongoing projects, key contacts, handover meetings 3. **HR & Compliance Checklist** — final paycheck, benefits termination, NDA reminders, exit interview 4. **Manager Transition Plan** — interim coverage, hiring timeline, team communication 5. **Timeline** — day-by-day schedule from notice to last day ## Example ``` Offboard: Sarah Chen, Senior Product Manager, Product team. Last day: March 15. She owns the Q2 roadmap, runs weekly stakeholder syncs, and has admin access to Jira, Figma, and Amplitude. ``` The agent returns a full offboarding package with nothing missed. ## Why This Matters Botched offboarding costs companies $50K+ per incident — lost knowledge, dangling access (security risk), compliance gaps, and team disruption. Most companies use a spreadsheet someone made in 2019. ## Works With Any AI agent platform. No API keys needed — pure context skill. --- Built by [AfrexAI](https://afrexai-cto.github.io/context-packs/) — AI context packs for business teams. Get the full **Professional Services Context Pack** ($47) for HR, operations, and compliance automation: https://afrexai-cto.github.io/context-packs/ Calculate what bad processes cost your company: https://afrexai-cto.github.io/ai-revenue-calculator/


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: afunsten/secmarketedgar (version 1.0.0)

# SEC_Market MCP Capabilities Publish-ready skill describing SEC_Market's full MCP endpoint capabilities for agent discovery directories (including ClawHub). --- # SEC_Market API **Base URL:** https://market-royal-city.vercel.app/api/ MCP endpoint: `POST https://market-royal-city.vercel.app/api/mcp` MCP discovery: `GET https://market-royal-city.vercel.app/.well-known/mcp.json` Agent entrypoint: `GET https://market-royal-city.vercel.app/.well-known/agent.json` Catalog: `GET https://market-royal-city.vercel.app/.well-known/agent-products.json` --- ## What This Skill Covers This skill advertises the full SEC_Market MCP surface area for AI agents: - Commerce tools (product listing, purchase flow, donation, verification, delivery) - Ad capabilities (inventory discovery, campaign creation, campaign performance, campaign lookup) - Company US research (filings, filing document lookup, metrics with lineage, company summary, single-call research bundle) --- ## MCP Tools (Current) - `list_products` - `purchase` - `donate` - `verify_payment` - `get_ad_discount` - `deliver` - `promote_products` - `discover_ad_inventory` - `create_ad_campaign` - `check_ad_performance` - `lookup_ad_campaign` - `list_filings` - `get_filing` - `get_metrics` - `get_company_summary` - `research_company` --- ## Agent Notes - Payments and deliveries are supported for both human redirect flows and machine-driven usage. - Company US data is SEC EDGAR-backed with source lineage fields for auditability. - Related paid HTTP research bundle route: `GET /api/company/us/research-bundle`. --- ## Example MCP Calls ### List tools/products ```bash curl -X POST https://market-royal-city.vercel.app/api/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"tool":"list_products","params":{}}' ``` ### Get metrics with lineage ```bash curl -X POST https://market-royal-city.vercel.app/api/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"tool":"get_metrics","params":{"ticker":"AAPL","period":"latest"}}' ``` ### Single-call research bundle ```bash curl -X POST https://market-royal-city.vercel.app/api/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"tool":"research_company","params":{"ticker":"AAPL","filings_limit":15}}' ```


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