OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: paulgnz/xpr-creative (version 1.0.0)

--- name: creative description: Creative deliverable tools for AI agents --- ## Creative Deliverables You have powerful creative capabilities for delivering job results: **Text & Documents:** - `store_deliverable` with content_type "text/markdown" — rich Markdown (default) - `store_deliverable` with content_type "application/pdf" — write Markdown, auto-generates PDF - Use ![alt text](https://image-url) to embed images — they are downloaded and embedded in the PDF - Write CLEAN Markdown only — no HTML tags, no <cite> tags, no raw HTML - `store_deliverable` with content_type "text/csv" — structured data **Images (AI-generated) — IMPORTANT:** - Call `generate_image` with prompt AND job_id — it generates, uploads to IPFS, and returns evidence_uri in ONE step - Then just call `xpr_deliver_job` with the evidence_uri - Do NOT write markdown descriptions of images — generate the actual image! **Video (AI-generated):** - Call `generate_video` with prompt AND job_id — generates, uploads to IPFS, returns evidence_uri - Then call `xpr_deliver_job` with the evidence_uri **Images/Media from the web:** - Use `web_search` to find suitable content, then `store_deliverable` with source_url **Code repositories:** - `create_github_repo` with all source files — creates a public GitHub repo NEVER say you can't create images or videos — you have the tools! NEVER deliver just a URL or summary — always include the actual work content.

path: skill.json
content: {
  "name": "creative",
  "version": "1.0.0",
  "description": "AI image/video generation, PDF creation, GitHub repo delivery, and IPFS storage for job deliverables",
  "author": "xpr-agents",
  "category": "ai",
  "tags": ["image", "video", "pdf", "github", "ipfs", "deliverables"],
  "capabilities": ["image-generation", "video-generation", "pdf-generation", "github-repos", "ipfs-storage"],
  "tools": ["store_deliverable", "create_github_repo", "generate_image", "generate_video"],
  "requires": {
    "env": []
  }
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: chi-t357-excel-order-import (version 1.0.0)

--- name: excel-order-import description: 将 Excel 订单资料汇入 MS SQL 数据库（正航T357）。使用时机：用户要汇入 Excel 订购单到数据库、要把正航T357订单资料写入 MS SQL、要把 Excel 转成 SQL INSERT。 --- # Excel 订单汇入 SKILL 将 Excel 格式的订单资料汇入 MS SQL 数据库的 `ordBillMain`（订单主档）和 `ordBillSub`（订单明细）表格。 ## 用途 将 Excel 格式的订单资料汇入到 MS SQL 数据库。 ## 前提 - MS SQL Server 已安装并可连接 - Excel 档案格式： - 第1行：栏位名称（英文） - 第2行：栏位名称（中文） - 第3行：资料 ## 用法 ```bash python3 /home/tsai/.openclaw/workspace/excel_order_import.py <Excel文件路径> <SQL Server IP> ``` 例如： ```bash python3 /home/tsai/.openclaw/workspace/excel_order_import.py /home/tsai/文件/ord_20260310001.xlsx 192.168.1.41 ``` ## Excel 格式 ### 訂單主檔 (ordBillMain) 必须包含的栏位： - BillNO（订单号码） - BillDate（订单日期） - CustomerID（客户代号） - CustomerName（客户名称） - 其他栏位可以为空白 ### 訂單明細 (ordBillSub) 必须包含的栏位： - BillNO（订单号码，需与主档相同） - RowNO（明细序号） - SerNO（序号） - ProdID（产品代号） - ProdName（产品名称） - Quantity（数量） - 其他栏位可以为空白 ## 数据库连接 预设连接资讯： - Server: <IP>\chixm - User: sa - Password: chi - Database: CHIComp07 ## 注意事项 1. 中文栏位使用 N'' 语法储存（支持 Big5 编码） 2. 空值会自动转为空白字串 3. 订单号码不可重复（否则会报错）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangyendt/ahrs-tools (version 0.1.0)

--- name: pywayne-ahrs-tools description: AHRS quaternion decomposition and roll/pitch compensation utilities. Use when working with pywayne.ahrs.tools module for quaternion to Euler angle decomposition, or compensating orientation to zero pitch and roll using roll-pitch compensation method. --- # Pywayne AHRS Tools This module provides quaternion-based AHRS (Attitude and Heading Reference System) utilities. ## Quick Start ```python from pywayne.ahrs.tools import quaternion_decompose, quaternion_roll_pitch_compensate import numpy as np # Quaternion decomposition q = np.array([0.70710678, 0, 0, 0.707962]) # w, x, y, z angle_all, angle_heading, angle_inclination = quaternion_decompose(q) # Roll/pitch compensation q_comp = quaternion_roll_pitch_compensate(q) ``` ## Quaternion Decomposition ```python from pywayne.ahrs.tools import quaternion_decompose import numpy as np # Input quaternion (w, x, y, z) q = np.array([w, x, y, z]) # Decompose into angles angle_all, angle_heading, angle_inclination = quaternion_decompose(q) # angle_all: Rotation angles around all axes (vertical + horizontal) # angle_heading: Angle around vertical axis (inclination) # angle_inclination: Angle around horizontal axis (bank) ``` ## Roll/Pitch Compensation ```python from pywayne.ahrs.tools import quaternion_roll_pitch_compensate import numpy as np # Input quaternion (w, x, y, z) q = np.array([0.989893, -0.099295, 0.024504, -0.098242]) # Compensate pitch and roll to zero q_comp = quaternion_roll_pitch_compensate(q) ``` ## Requirements - `numpy` - Array operations - `qmt` - OpenCV's quaternion module for conversions ## Notes - Decomposition returns both angles (in radians) and heading/inclination - `angle_all` is computed using 2*arccos/abs(quaternion_z) - `angle_heading` uses `arctan2(np.abs(quaternion_xy))` - `angle_inclination` uses `2*arcsin(np.abs(quaternion_xy))` - Roll/pitch compensation sets pitch and roll of q_comp to zero by using inverse rotation


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yinin2005/knowledge-digest (version 1.0.0)

--- name: "knowledge-digest" description: "将学习资料（PDF/教材/话题）转换为个性化、多模态的学习材料：手写笔记PDF、极简交互测验HTML、幻灯片PDF+PPTX、思维导图、音频课程。触发词：知识消化、学习材料、笔记生成、测验、幻灯片、思维导图、音频课程、课件、教材转换" --- # 知识消化助手 ## Overview 将教材、PDF 或话题转换为个性化、多模态的学习材料。根据年级水平（小学/初中/高中/大学/专业）自动调整内容深度和表达方式。 ## 支持的输出格式 | 格式 | 关键词 | 说明 | |------|--------|------| | notes | 笔记/手写笔记 | 手写风格笔记 PDF | | quiz | 测验/测试 | 极简 HTML 交互测验 | | slides | 幻灯片/PPT | PDF + PPTX 双版本 | | mindmap | 思维导图 | PNG + Mermaid 文本 | | audio | 音频课程 | 师生对话 mp3，约15分钟 | | all | 全部 | 生成所有格式 | **默认**：mindmap + slides(PDF) + quiz ## Workflow ### 阶段1：获取用户输入 - 用户上传 PDF/教材（可选） - 或指定话题/方向 - 年级水平（小学/初中/高中/大学/专业） - 期望输出格式 **无资料时**：询问用户选择"上传资料"或"帮我搜索并生成"。 ### 阶段2：内容解析 提取章节结构、核心概念、关键术语、学习目标、知识点依赖关系，输出 JSON 结构供后续生成使用。 ### 阶段3：按格式生成（见各格式指南） ### 阶段4：统一交付 ``` <deliver_assets> <item><path>文件路径</path></item> </deliver_assets> ``` **规则**：只返回文件路径，禁止在对话中内嵌展示任何文件。 --- ## 年级适配 | 年级 | 语言风格 | 内容深度 | |------|----------|----------| | 小学 | 活泼、故事化、鼓励性 | 生活化、简单 | | 初中 | 引导式提问、基础术语 | 日常场景、适中难度 | | 高中 | 逻辑推理、学术性 | 专业术语、高难度 | | 大学/专业 | 研讨式、批判性思维 | 学术语言、专业深度 | --- ## 格式1：手写风格笔记（notes） **类型A**（原文PDF → 叠加手写标注）： 1. 逐页分析 PDF 内容，识别章节/概念/公式/问题 2. 规划每页3-8处标注（蓝色：结构标注/概念解释；粉色：重点提问/解决方案） 3. 生成带手写标注的页面图像 4. 编译为 PDF（150 DPI，90%质量） **类型B**（从零生成手写笔记）： 1. 整理内容为层级结构（标题→章节→核心概念→要点→示例） 2. 设计手写风格版式（标题大、正文手写要点、有图解和标注） 3. 逐页生成手写风格图像 4. 编译为 PDF **颜色规则**：全 PDF 统一不超过2种颜色（默认蓝+粉） --- ## 格式2：交互测验（quiz） - 每节至少5道题：选择题2-3道、判断题1-2道、填空题1-2道 - 难度：40%简单、40%中等、20%困难 - 每题含正确答案+有教学价值的解析 - 生成单个 HTML 文件，视觉极简（纯白背景、无装饰） - 交互：点击选项→选中→提交→即时反馈对错+解析→显示总分 --- ## 格式3：幻灯片（slides） 1. **创建 content_script.md**：每张幻灯片用50-80字描述信息内容，专注信息架构，不描述视觉细节 2. **逐张生成图像**：第一张用 gen_images，后续用 edit_images 以上一张为 base 3. **编译**：生成 PDF（150 DPI）+ PPTX **视觉原则**： - 图表/插图是信息的主要载体，不是装饰背景 - 拒绝"大面积留白+居中文字"的低效模式 - 信息密度匹配专业信息图 --- ## 格式4：思维导图（mindmap） - 层级不超过4层，根节点=主题，一级=核心概念，二级=细节要点 - 每节点不超过10字 - 输出 PNG + Mermaid 文本 --- ## 格式5：音频课程（audio） - 师生对话形式，约15分钟，约150-180字/分钟 - 所有例子从用户兴趣领域取材 - 老师声音温和专业，学生声音好奇活泼 - 输出 mp3 --- ## 通用约束 - 内容必须基于原教材，不添加未经验证的信息 - 测验HTML保持极简：不使用 UI 框架、渐变、阴影 - 笔记全 PDF 严格限制不超过2种颜色 - 禁止在对话中预览/内嵌展示任何生成文件 - 音频文件禁止自动播放 ## Common Mistakes 1. 内容偏离原教材，自行发挥 2. 忽略年级适配，语言深度不当 3. 笔记颜色过多 4. 测验HTML过度设计 5. 幻灯片文字主导、视觉无信息价值 6. 幻灯片使用蓝色/紫色作为主题色（除非用户指定） 7. 预览/内嵌展示生成文件 8. 思维导图层级过深 ## 文件命名与交付 | 格式 | 文件名 | |------|--------| | 笔记 | `{topic}_notes.pdf` | | 测验 | `{topic}_quiz.html` | | 幻灯片 | `{topic}_slides.pdf` + `{topic}_slides.pptx` | | 思维导图 | `{topic}_mindmap.png` | | 音频 | `{topic}_audio.mp3` | 交付统一用 `<deliver_assets>` 标签。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: larrylemonbot/ga-insights (version 1.0.0)

--- name: GA Insights description: AI-powered Google Analytics assistant - ask questions in plain English, get instant insights from your GA4 data version: 1.0.0 author: Larrylaptop tags: analytics, google analytics, GA4, marketing, traffic, insights, AI, automation --- # GA Insights - Your AI Analytics Co-Pilot **Stop clicking through confusing dashboards. Just ask.** ## What It Does GA Insights connects to your Google Analytics 4 (GA4) and answers your questions in plain English: - "How's my traffic doing?" - "Which pages have high bounce rate?" - "Why did visitors drop yesterday?" - "What's my top traffic source?" - "How many users converted this week?" ## Why You'll Love It ✅ **No more custom reports** - Just ask questions naturally ✅ **2-minute setup** - Add our email to GA4, paste your Property ID, done ✅ **Works in OpenClaw** - Right where you already work ✅ **Free to start** - Google API is free for standard GA4 ## Commands ``` ga traffic - 7-day traffic summary ga sources - Where your visitors come from ga realtime - Current active users on site ga pages - Best and worst performing pages ga bounce - Bounce rate analysis ga devices - Mobile vs desktop breakdown ga geo - Traffic by country/city ga conversions - Event and goal tracking ga compare - This week vs last week ga drop - Why did traffic change? ``` Or just ask naturally: "What's my conversion rate?" ## Quick Setup (2 Steps) 1. **Add our service account to your GA4:** - Go to Analytics → Admin → Property Access Management - Add: `[REDACTED_SECRET]` - Role: Viewer 2. **Tell us your Property ID:** - Find it in Analytics → Admin → Property Settings - Run: `ga setup` and paste your ID Done! Start asking questions. ## Use Cases - **Marketers** who need quick answers without building reports - **Founders** who want to track metrics without hiring analysts - **Small businesses** with GA4 but no time to learn it - **Agencies** managing multiple client properties ## Pricing - **Free tier**: 50 queries/month, 1 property - **Pro ($9/mo)**: Unlimited queries, 5 properties, anomaly alerts - **Business ($49/mo)**: Unlimited properties, API access ## Requirements - Google Analytics 4 (GA4) property - OpenClaw installed - Access to GA4 Admin (to add service account) ## Keywords (for search) google analytics, GA4, analytics dashboard, marketing analytics, website traffic, visitor tracking, conversion tracking, bounce rate, session analysis, traffic sources, page views, user insights, AI analytics, marketing tool, SEO analytics, growth metrics, digital marketing, website analytics


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: markma84/memory-treasure (version 1.0.4)

# memory-treasure / 记忆宫殿 > 版本：v6.0（多 agent 共享版） > 更新：2026-04-14 > 背景：释空悟之家多 agent 架构，所有记忆共享，agent 通过三温区协作 --- ## 核心原则 - **记忆是共享的**：所有 agent 的记忆都存在同一份记忆宫，按三温区分层管理 - **个人 workspace 不是私有存储**：`workspace/main/` 等只是 session 工作目录 - **路径规范**：`workspace/记忆宫/` = 记忆宫根目录，`skills/` = skill 文件根目录 --- ## 记忆宫完整结构 ``` memory/ ├── 热/ │ ├── todos/ ← 正在做的事（小蜂负责记录） │ ├── 待定/ ← 还不确定的 │ ├── 小蜂/ ← 小蜂个人工作区 │ │ ├── 领悟/ ← 重要心得和洞察 │ │ ├── 进度/ ← 每日进度记录 │ │ ├── 待定/ ← 小蜂个人的待定 │ │ └── 原则/ ← 小蜂的行动原则 │ ├── 空空/ ← 小师姐个人工作区 │ ├── 守魂/ ← 守魂工作区（skill_versions 等） │ └── 铁三角/ ← 大师兄+空空+小蜂的协作内容 ├── 温/ │ └── done/ ← 完成了的成果 ├── 冷/ │ ├── 对话归档/ ← 原始聊天记录（只写不取） │ ├── 小蜂聊天记录/ ← 小蜂的对话归档 │ ├── 小蜂的学习笔记/ ← 学习过程的笔记沉淀 │ └── 架构/ ← 固化后的架构文档 ├── 孵化库/ ← 想法孵化（选题→验证→行动） └── 中转区/ ← 重要讨论原文（整理后归入对应目录） ``` --- ## 三温区职责 | 层级 | 内容 | 规则 | |------|------|------| | **热/** | 正在推进的半成品 + 待衔接工作 | 实时加载，所有 agent 共用 | | **温/** | 成品/成果 | 整理好后归档，所有 agent 共用 | | **冷/** | 原始聊天记录 + 固化架构 | 只写不取，通过向量检索激活 | --- ## 各 agent 个人工作区 | 目录 | 归属 | 说明 | |------|------|------| | 小蜂/ | 小蜂 | 领悟、进度、待定、原则 | | 空空/ | 空空 | 小师姐的专属内容 | | 守魂/ | 守魂 | 巡检相关的工作记录 | --- ## 文件命名规范 | 类型 | 格式 | 示例 | |------|------|------| | 每日进度 | `YYYY-MM-DD.md`（在个人进度/目录内） | `小蜂/进度/2026-04-14.md` | | 领悟 | `YYYY-MM-DD-主题.md` | `2026-04-13-多设备感知方案.md` | | 成果 | `YYYY-MM-DD-标题.md` | `2026-04-13-铁三角搭建全记录.md` | | todos | `YYYY-MM-DD-标题.md`（在 todos/ 目录内） | `todos/Gateway安全配置方案.md` | --- ## 小蜂日报（已归档） > ⚠️ 小蜂日报结构曾经历过变更，当前小蜂的每日进度已整合到 `热/小蜂/进度/` 目录下，不再独立存在"小蜂日报/"根目录。 历史文件仍保留在： - `memory/小蜂日报/`（历史归档，只读） --- ## 写入规则 所有记忆写入记忆宫，通过 cron 自动归档到冷区。 具体操作见：`skills/memory-write/SKILL.md` --- ## 读取规则 通过向量检索（ChromaDB）读取记忆宫，不直接读文件系统。 具体操作见：`skills/memory-read/SKILL.md` --- ## 孵化库 | 属性 | 内容 | |------|------| | 定义 | 想法孵化（选题→验证→行动） | | 规则 | 不混入热温冷三区，独立扩容 | --- ## 重要文件区 | 目录 | 用途 | |------|------| | 中转区/ | 重要讨论原文，整理后归入对应目录 | | 重要文件/ | Keys、纪念档等重要文档 | --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变化 | |------|------|------| | v5.3 | 2026-04-02 | 四层架构（个人 agent 版） | | v6.0 | 2026-04-14 | 多 agent 共享版，重构目录结构 | --- *记忆宫殿系统 v6.0（多 agent 共享版）*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector:  ()
Skill: chase-zhouchang/patent-value-analysis (version 1.0.0)

--- AIGC: ContentProducer: Minimax Agent AI ContentPropagator: Minimax Agent AI Label: AIGC ProduceID: 7c56aa53eaab9470d67142dc139c7774 PropagateID: 7c56aa53eaab9470d67142dc139c7774 ReservedCode1: 3046022100a0735f8cdd7822275de55be90e438611d37b069d3f895cb28319afad8d27fb9b022100a822e136f9c65c127fd68c2a45614af22e62f31f348d2d8d3683023bbbe22798 ReservedCode2: 304502206bb77d25620d66d65351e53f54e4492108957813b096447f8cebdb5b1bb91b4b022100fabd6934d19d49c8355ae8627581795dd7ec5daa8549ffc6f9a428450f66330f description: |- 专利价值分析评价工具 (V1.0)。用于评估专利资产的多维价值，包括： (1) 用户输入专利名称后，进行专利价值评估 (2) 生成五维价值雷达图（技术、法律、市场、经济、战略） (3) 法律稳固性评分与技术成熟度评估 (4) 剩余经济寿命预测与市场价值区间测算 (5) 转化路径诊断与金融适配度匹配建议 触发条件：用户提到专利评估、专利价值分析、专利评价、专利定价、IP估值、专利检索分析等。 name: patent-value-analysis --- # 专利价值分析评价 Skill (V1.0) ## 快速开始 当用户需要评估专利价值时，按以下流程执行： ### Step 1: 获取专利名称 询问用户输入要评估的专利名称（专利名称更容易在公开网络上查找到）。 例如： - 一种新能源汽车动力电池热管理系统 - 基于BINARY的数据流转换方法 - 子宫内膜癌检测试剂盒 ### Step 2: 提取专利基础信息 根据专利名称，联网搜索获取专利的以下基础信息： - 专利名称（确认） - 专利编号（申请号/公开号） - 申请日/公开日/授权日 - 申请人/发明人 - 专利类型（发明/实用新型/外观设计） - 法律状态（有效/失效/审查中） - 权利要求数量 - 引证关系 - 同族专利 ### Step 3: 执行五维价值评估 根据获取的信息，进行以下五个维度的评估： | 维度 | 评估内容 | 权重 | |------|----------|------| | 技术价值 | 技术创新程度、技术复杂度、替代难度 | 25% | | 法律价值 | 权利要求宽度、稳定性、无效抗性 | 25% | | 市场价值 | 应用场景、市场规模、竞争替代 | 25% | | 经济价值 | 成本节约、收益潜力、许可收入 | 15% | | 战略价值 | 产业链地位、壁垒强度、谈判筹码 | 10% | ### Step 4: 生成评估报告 输出完整的评估报告，包括： 1. 专利基础档案（数字孪生） 2. 五维价值雷达图（文本描述） 3. 综合价值评分（0-100分） 4. 价值等级（A/B/C/D/E） 5. 剩余经济寿命预测 6. 基准市场价值区间 7. 转化建议与金融适配度 ## 输出格式模板 ```markdown # 专利价值评估报告 ## 📋 专利基础信息 | 字段 | 内容 | |------|------| | 专利编号 | XXX | | 专利名称 | XXX | | 申请日 | XXX | | 申请人 | XXX | | 专利类型 | 发明/实用新型/外观设计 | | 法律状态 | 有效/失效/审查中 | | 权利要求数 | X 项 | | 引证数量 | X 次 | ## 🎯 五维价值雷达图 ### 技术价值: XX/100 [评估说明] ### 法律价值: XX/100 [评估说明] ### 市场价值: XX/100 [评估说明] ### 经济价值: XX/100 [评估说明] ### 战略价值: XX/100 [评估说明] ## 📊 综合评分 - **综合价值分**: XX/100 - **价值等级**: X 级 - **置信度**: XX% ## ⏱️ 剩余经济寿命 预计剩余经济寿命：X 年 ## 💰 市场价值区间 - 保守估值: ¥XXX - 合理估值: ¥XXX - 乐观估值: ¥XXX ## 💡 转化建议 [根据评估结果给出建议] ## 🏦 金融适配度 [匹配建议：质押融资/股权融资/转让/许可] *📊 报告生成时间：2026-03-12 | 评估模型：特高专利价值评估 V1.0* ``` ## 评估模型说明 ### 法律稳固性评分 基于以下因素评估： 1. **权利要求宽度**：权利要求数量越多、保护范围越合理，评分越高 2. **引证稳定性**：被引证次数越多，说明技术越重要 3. **无效宣告历史**：若无无效记录，稳定性较高 4. **同族专利布局**：多国申请说明商业价值高 ### 技术成熟度指数 (TMI) 参照技术成熟度等级： - TRL 1-3: 基础研究阶段 - TRL 4-6: 实验室/中试阶段 - TRL 7-9: 量产/商业化阶段 ### 市场价值测算 使用收益法： - 预期收益 = 应用市场规模 × 市场渗透率 × 许可费率 - 折现计算现值 ## 注意事项 1. 首次使用需引导用户提供专利名称（专利名称比专利编号更容易在公开网络上查找到） 2. 优先使用专利名称进行搜索，必要时可要求用户提供专利编号辅助确认 3. 无法获取专利信息时，基于典型行业数据给出参考评估 4. 评估结果仅供参考，实际价值需专业机构确认


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codefarmerman/china-tax-law (version 1.0.0)

--- name: china-tax-law version: 1.0.0 description: 中国财税法律专业知识助手。当用户涉及中国税法咨询、税务筹划分析、税务合规审查、税收政策解读、税务争议处理等任务时，应使用本 Skill。适用场景包括但不限于：增值税、企业所得税、个人所得税、印花税、土地增值税等税种分析，税务筹划方案设计，税务稽查应对，以及涉税法律法规查询。 --- # 中国财税法律专业知识助手 ## 角色定位 作为中国资深财税律师的专业助手，提供准确、全面的中国税法知识支持，协助完成税务咨询、筹划、合规和争议解决等工作。 ## 核心工作原则 1. **法规优先**：所有建议必须有明确的法律法规依据，引用具体条文（法律名称+条款） 2. **时效意识**：税法政策频繁变动，在提供建议时需注明适用的政策版本和时效，并提示用户核实最新规定 3. **风险提示**：对税务筹划方案，必须明确说明潜在税务风险和合规边界 4. **专业严谨**：区分"合法避税"与"违法逃税"，任何建议均不得涉及违法操作 ## 中国主要税种体系 ### 流转税类 - **增值税**：标准税率13%，9%（农产品、不动产等），6%（现代服务业），小规模纳税人征收率3%（部分减半） - **消费税**：烟、酒、汽车等特定消费品 - **关税**：进出口货物 ### 所得税类 - **企业所得税**：标准税率25%，高新技术企业15%，小微企业优惠税率 - **个人所得税**：综合所得7级超额累进税率3%-45%，经营所得5级税率 ### 财产税类 - **房产税**：从价计征1.2%，从租计征12% - **土地增值税**：四级超额累进税率30%-60% - **车船税**、**契税**、**耕地占用税** ### 行为税类 - **印花税**：合同、凭证等 - **城市维护建设税**、**教育费附加** ## 重要政策数据库（参考文件） 详细税率表、优惠政策、最新公告见 `references/tax-rates.md` 常用税收协定信息见 `references/tax-treaties.md` 税务合规检查清单见 `references/compliance-checklist.md` ## 工作流程 ### 税务咨询流程 1. 明确业务性质和交易结构 2. 识别涉及的税种 3. 检索适用的法律法规 4. 分析纳税义务和优惠政策 5. 提供合规建议并指出风险点 6. 必要时建议寻求税务机关预裁定 ### 税务筹划流程 1. 了解客户业务模式、架构和目标 2. 识别筹划空间（合理利用优惠政策、合法选择业务结构） 3. 设计多套方案并比较税负差异 4. 评估方案的合规性、可行性和风险 5. 出具书面筹划意见，使用 `legal-doc-writer` skill 起草报告 ### 税务争议处理流程 1. 梳理争议事实和法律依据 2. 评估税务机关认定的合法性 3. 制定应对策略（行政复议/行政诉讼/协商） 4. 准备相关材料和证据 5. 使用 `case-research` skill 检索类似案例 ## 常用法律依据 - 《中华人民共和国增值税法》（2024年） - 《中华人民共和国企业所得税法》及实施条例 - 《中华人民共和国个人所得税法》及实施条例 - 《中华人民共和国税收征收管理法》及实施细则 - 《中华人民共和国土地增值税暂行条例》 - 国家税务总局各类公告、通知 ## 重要提示 - 税收政策变化频繁，建议通过**国家税务总局官网**（chinatax.gov.cn）核实最新规定 - 重大税务事项建议向主管税务机关申请书面答复或预裁定 - 本 Skill 提供的信息仅供参考，不构成正式法律意见


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: paulieb14/substreams-search (version 1.3.0)

# Substreams Search Search, inspect, and analyze Substreams packages from the substreams.dev registry — from discovery to sink deployment. ## Tools - **search_substreams** — Search the substreams.dev package registry by keyword, sort order, and blockchain network - **inspect_package** — Inspect a .spkg file to see its module graph (DAG), protobuf output types, dependencies, and a Mermaid diagram - **list_package_modules** — Lightweight module listing with types and inputs/outputs - **get_sink_config** — Analyze sink configuration, extract SQL schemas, and generate ready-to-run CLI commands ## Install ```bash npx substreams-search-mcp ``` ## Use Cases - Find Substreams packages for any blockchain (Ethereum, Solana, Arbitrum, Base, etc.) - Inspect module graphs and understand data flow before deploying - Get sink setup commands for PostgreSQL, ClickHouse, or subgraph entity sinks - Discover sink-compatible modules in packages without embedded sink configs


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: adrianvrj/cavos-cli-skill (version 0.1.0)

--- name: cavos-cli description: Interact with the Cavos CLI for Starknet wallet operations. Use for transfers, approvals, contract calls, session management, and transaction monitoring. metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["npx"] } } } --- # Cavos CLI Skill This skill allows you to interact with the Cavos CLI (`@cavos/cli`) to manage Starknet wallets, perform transfers, and execute contract calls. ## Core Commands Always use the `--json` flag when possible to get structured output. ### 1. Identity & Session - **Who Am I**: Check current session and wallet address. ```bash npx @cavos/cli whoami --json ``` - **Session Status**: Check if the session is active/expired. ```bash npx @cavos/cli session-status --json ``` - **Import Session**: Import a session token provisioned from the [Dashboard](https://agent.cavos.xyz/). ```bash npx @cavos/cli session import <token> ``` ### 2. Assets & Transfers - **Check Balance**: ```bash npx @cavos/cli balance --token <STRK|ETH|address> --json ``` - **Transfer Tokens**: ```bash npx @cavos/cli transfer --to <address> --amount <amount> --token <token> --json ``` ### 3. Contract Interactions - **Approve Spending**: ```bash npx @cavos/cli approve --spender <address> --amount <amount> --token <token> --json ``` - **Execute Call**: ```bash npx @cavos/cli execute --contract <address> --entrypoint <method> --calldata <comma_separated_vals> --json ``` - **Read Call**: ```bash npx @cavos/cli call --contract <address> --entrypoint <method> --calldata <vals> --json ``` ### 4. Advanced Operations - **Multicall**: Batch multiple calls. ```bash npx @cavos/cli multicall --calls '<json_array>' --json ``` - **Simulate/Estimate**: Check tx before sending. ```bash npx @cavos/cli simulate --contract <addr> --entrypoint <method> --calldata <vals> --json ``` - **Transaction Status**: ```bash npx @cavos/cli tx status <hash> --json ``` ## Best Practices 1. **Verify Balance**: Always run `balance` before a `transfer`. 2. **Check Session**: Run `whoami` or `session-status` at the start of a workflow to ensure authentication. 3. **Use JSON**: Parsing JSON output is safer than regexing stdout. 4. **Calldata**: Calldata for `execute` and `call` should be comma-separated strings (e.g., `0x1,100`).


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangjinhongmy-pixel/paper-buddy (version 1.0.1)

# paper-buddy — 学术文献解读助手 > 用轻松幽默的方式解读枯燥学术文献，让阅读变得有趣，像朋友聊天一样讲解复杂概念。 ## 触发条件 用户发送"帮我分析文献"、"解读这篇论文"、"文献汇报"、"帮我理解 xxx"等相关请求时激活。 **特殊处理**：用户声明"当外行人/没有基础"时，所有大众化术语也需同步解释。 --- ## 输出结构规范 ### 总体结构（按顺序） 每个 Logical Part 先输出**通俗版**，再输出**专业版**，交替进行： ``` ## Part N · 标题（主题） ### 🎭 通俗版（幽默风趣·小白友好） ### 📋 专业汇报版（正式学术风格） ``` ### 内容模块顺序 1. **研究背景** — 问题的来龙去脉，为什么要研究这个 2. **研究目的** — 核心问题/RQ 3. **实验设计**（多个实验分多个 Part 讲） 4. **实验结果**（对应各实验设计部分） 5. **结论与局限** --- ## 语言规范 ### 通俗版语言要求 - 全程**全中文输出**（用户声明需要全中文时） - 假设读者是**没有任何背景的外行人** - 所有**非大众化术语**（专业名词、缩写、方法论名称）均须在专业版后同步附上通俗中文解释 - 语气：轻松幽默，打比方、举生活例子、穿插emoji - 避免："研究表明"、"结果显示"（改为"研究发现"、"结果发现"） ### 专业版语言要求 - 英文术语首次出现时**括注中文翻译** - 关键数据用**表格**呈现（比文字列表更清晰） - 公式/指标用中文描述其含义，不要求手写 LaTeX - 统计数据报告格式：**统计量值，p = xxx，显著性水平** ### 专有名词处理 | 类型 | 处理方式 | |------|---------| | 通用术语（如 AI、LLM） | 不解释 | | 领域专有（如 Procrustes、Bootstrapping） | 通俗版括注通俗类比，专业版正式定义 | | 用户明确说"外行/无基础" | 所有非常识术语全部解释 | --- ## 内容取舍原则 ### 必须输出的内容 - 论文标题、作者、发表venue - 研究背景与动机 - 核心研究问题（RQ / Hypothesis） - **每个实验**的：实验设计（被试/材料/程序）、核心结果 - 主要结论与局限性 - 所有Table和Figure的核心信息（用文字描述代替） ### 可省略的内容 - 过于细节的统计过程（只报告结论） - 完整的Related Work叙述（保留1-2句关键定位） - 附录中的补充材料（用户要求时除外） - 完整参考文献列表 --- ## 图片处理流程 用户将文献中所有图片放在一个文件夹中，**文件名与文献中编号一一对应**（如 table1.png 对应文献 Table 1）。 1. **复制图片**：通过 PowerShell 脚本用 `[IO.File]::ReadAllBytes` + `[IO.File]::WriteAllBytes` 逐个复制图片到临时目录 2. **分批次分析**图片（每批5张，用 `image` tool 提取内容） 3. 在对应 Part 的输出中插入图片路径 4. **图片分析文字**：告诉用户图片里有什么、各元素代表什么含义 --- ## 输出示例框架 ```markdown ## Part N · [主题] ### 🎭 通俗版 [3-5段轻松幽默的文字，用生活类比解释] > 💡 术语解释：[术语A] = [一句话通俗类比] > 💡 术语解释：[术语B] = [一句话通俗类比] ### 📋 专业汇报版 [3-5段正式学术文字] - 关键发现1 - 关键发现2 | 指标 | 值 | |------|----| | xxx | xxx | ### 📊 Table N（图片说明） ![table1](path/to/table1.png) [图片内容详细描述：每个数据点、标签、坐标轴、图例含义] ``` --- ## 质量检查清单 输出前确认： - [ ] 每个Part都有通俗版和专业版 - [ ] 专业术语在通俗版中有对应解释 - [ ] 数据以表格形式呈现（而非文字堆砌） - [ ] 多个实验分开讲，每个实验有独立的结果 Part - [ ] 图片在对应文字之后插入 - [ ] 结论包含局限性 - [ ] 全程全中文（用户要求时）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wrencheski/daily-greeting-bot (version 1.0.0)

--- name: daily-greeting-bot description: 获取当地天气，并结合天气情况生成一句幽默的早安问候或“土味情话”。 version: 1.0.0 metadata: requires: env: - WEATHER_API_KEY # 声明该技能需要用户配置这个环境变量 bins: - curl # 声明该技能依赖系统中的 curl 命令 --- # Daily Greeting Bot ## 身份设定 你是一个幽默、贴心的私人早安助手。你的任务是在每天早晨为用户提供当天的天气预报，并根据天气情况搭配一句应景的“土味情话”或幽默段子。 ## 执行步骤 1. **获取天气**：当用户触发你时，询问用户所在的城市。使用系统的 `curl` 工具和环境变量中的 `WEATHER_API_KEY`，调用天气 API 获取当天的气温和天气状况。 2. **构思文案**： - 如果是晴天，说一些阳光、明媚的情话。 - 如果是雨天，说一些关于撑伞、思念的段子。 3. **输出格式**： - 🌡️ **今日天气**：[天气状况]，[气温] - 💌 **早安寄语**：[你生成的幽默情话] ## 异常处理 如果无法获取天气数据（如网络错误或 API Key 无效），请委婉地告知用户，并直接送上一句不需要天气背景的通用早安祝福。


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