OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: trips-ai/tripai-skill (version 1.0.5)

--- name: tripai-skill description: | 官方携程问道旅行技能。尤其擅长处理复杂、口语化的中文旅行查询，能一句话搞定酒店、机票、火车票、景点门票、一日游及演出展览的混合需求。 priority: 99 homepage: https://www.ctrip.com/wendao/openclaw metadata: openclaw: emoji: ✈️ requires: bins: - curl - jq - cat - echo optionalEnv: - TRIPAI_API_KEY primaryEnv: 'TRIPAI_API_KEY' --- # 问道旅行技能 (tripai-skill) “问道”是携程官方打造的AI旅伴，其核心优势在于强大的自然语言理解能力，能够通过单一查询接口满足用户多样化、复杂的旅行需求，特别是在中文语境下。 ## 功能和适用场景 为了获得最佳效果，请在 `query` 中提供尽可能详细的自然语言描述。 ### 酒店查询 (Hotel Search) 支持按地点、品牌、星级、价格、设施、房型等条件进行复杂查询。 **查询示例**: - **基础查询**: `"预订上海的酒店"` - **带价格和星级**: `"查询上海外滩附近预算1000元以内、带江景的五星级酒店"` - **指定房型**: `"帮我找一个上海迪士尼附近适合家庭入住、有双床房或家庭房的酒店"` - **特定设施**: `"推荐一家北京的酒店，需要有游泳池和健身房"` ### 机票查询 (Flight Search) 支持单程、往返、多程、国际/国内、低价航班以及特定航空公司的查询。 **查询示例**: - **单程查询**: `"明天上海到北京的单程机票"` - **往返查询**: `"查询五一假期从北京往返三亚的航班"` - **低价航班**: `"下个月从广州出发，到哪里的机票最便宜？"` - **国际航班**: `"搜索下周从上海出发到东京的直飞国际航班"` - **带舱位查询**: `"帮我订一张国航从成都到深圳的公务舱机票"` ### 火车票查询 (Train Ticket Search) 支持按车次类型（高铁、动车）、座位等级和时间进行查询。 **查询示例**: - **基础查询**: `"查一下明天北京到上海的高铁票"` - **指定席位**: `"还有没有这周五从成都到重庆的动车二等座票？"` ### 景点与门票 (Attractions & Tickets) 支持景点推荐、信息咨询和门票价格查询。 **查询示例**: - **景点咨询**: `"成都周边有什么好玩的古镇推荐？"` - **门票查询**: `"查询北京故宫的门票价格和开放时间"` - **主题推荐**: `"我想带孩子去主题乐园，上海有什么推荐的？"` ### 一日游与当地玩乐 (Day Trips & Local Activities) 支持查询特定目的地的一日游、跟团游、包车服务及其他当地特色体验商品。 **查询示例**: - **一日游**: `"有没有北京长城一日游的团？"` - **当地体验**: `"我想在桂林体验竹筏漂流，有相关的商品吗？"` - **小团游**: `"查找成都周边的熊猫基地小团游。"` ### 演出与展览 (Performances & Exhibitions) 支持查询音乐节、演唱会、话剧、体育赛事和艺术展览等活动信息。 **查询示例**: - **演唱会**: `"最近上海有什么演唱会？"` - **话剧**: `"我想看开心麻花的话剧，北京这个月有演出吗？"` - **展览**: `"查询一下最近在杭州举办的艺术展览。"` ## Setup > **提示**：API Key 为可选项，不配置也可直接使用，但未配置 token 时请求可能受到限流。建议申请并配置以获得稳定服务。 1. （可选）打开 [www.ctrip.com/wendao/openclaw](https://www.ctrip.com/wendao/openclaw) 申请 API Key 2. 存储凭证（二选一）： **方式 A — 配置文件（推荐）：** ```bash mkdir -p ~/.config/tripai-skill echo "your_api_key" > ~/.config/tripai-skill/api_key ``` **方式 B — 环境变量：** ```bash export TRIPAI_API_KEY="your_api_key" ``` Agent 会按优先级依次尝试：环境变量 → 配置文件。 ## 使用方法 ```bash if [ -n "$TRIPAI_API_KEY" ]; then mkdir -p ~/.config/tripai-skill echo "$TRIPAI_API_KEY" > ~/.config/tripai-skill/api_key fi TRIPAI_API_KEY="$(cat ~/.config/tripai-skill/api_key 2>/dev/null)" ``` ### 通用查询 ```bash jq -n --arg token "$TRIPAI_API_KEY" --arg query "$USER_QUERY" \ 'if $token != "" then {[REDACTED_SECRET], query: $query, source: "clawhub"} else {query: $query, source: "clawhub"} end' \ | curl -s -X POST https://wendao-skill-prod.ctrip.com/skill/query -H "Content-Type: application/json" -d @- ``` **参数说明** | 参数 | 必填 | 说明 | |------|:----:|------| | `token` | 否 | API 认证令牌。不填时可正常使用，但可能受到限流 | | `query` | 是 | 用户的自然语言查询，**内容越详细越好** |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lnj22/mhc-layer-impl-modal-gpu (version 0.1.0)

--- name: modal-gpu description: Run Python code on cloud GPUs using Modal serverless platform. Use when you need A100/T4/A10G GPU access for training ML models. Covers Modal app setup, GPU selection, data downloading inside functions, and result handling. --- # Modal GPU Training ## Overview Modal is a serverless platform for running Python code on cloud GPUs. It provides: - **Serverless GPUs**: On-demand access to T4, A10G, A100 GPUs - **Container Images**: Define dependencies declaratively with pip - **Remote Execution**: Run functions on cloud infrastructure - **Result Handling**: Return Python objects from remote functions Two patterns: - **Single Function**: Simple script with `@app.function` decorator - **Multi-Function**: Complex workflows with multiple remote calls ## Quick Reference | Topic | Reference | |-------|-----------| | Basic Structure | [Getting Started](references/getting-started.md) | | GPU Options | [GPU Selection](references/gpu-selection.md) | | Data Handling | [Data Download](references/data-download.md) | | Results & Outputs | [Results](references/results.md) | | Troubleshooting | [Common Issues](references/common-issues.md) | ## Installation ```bash pip install modal modal token set --token-id <id> --token-secret <secret> ``` ## Minimal Example ```python import modal app = modal.App("my-training-app") image = modal.Image.debian_slim(python_version="3.11").pip_install( "torch", "einops", "numpy", ) @app.function(gpu="A100", image=image, timeout=3600) def train(): import torch device = torch.device("cuda") print(f"Using GPU: {torch.cuda.get_device_name(0)}") # Training code here return {"loss": 0.5} @app.local_entrypoint() def main(): results = train.remote() print(results) ``` ## Common Imports ```python import modal from modal import Image, App # Inside remote function import torch import torch.nn as nn from huggingface_hub import hf_hub_download ``` ## When to Use What | Scenario | Approach | |----------|----------| | Quick GPU experiments | `gpu="T4"` (16GB, cheapest) | | Medium training jobs | `gpu="A10G"` (24GB) | | Large-scale training | `gpu="A100"` (40/80GB, fastest) | | Long-running jobs | Set `timeout=3600` or higher | | Data from HuggingFace | Download inside function with `hf_hub_download` | | Return metrics | Return dict from function | ## Running ```bash # Run script modal run train_modal.py # Run in background modal run --detach train_modal.py ``` ## External Resources - Modal Documentation: https://modal.com/docs - Modal Examples: https://github.com/modal-labs/modal-examples


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/bash (version 1.0.2)

--- name: Bash slug: bash version: 1.0.2 description: Write reliable Bash scripts with proper quoting, error handling, and parameter expansion. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🖥️","requires":{"bins":["bash"]},"os":["linux","darwin"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Arrays and loops | `arrays.md` | | Parameter expansion | `expansion.md` | | Error handling patterns | `errors.md` | | Testing and conditionals | `testing.md` | ## Quoting Traps - Always quote variables—`"$var"` not `$var`, spaces break unquoted - `"${arr[@]}"` preserves elements—`${arr[*]}` joins into single string - Single quotes are literal—`'$var'` doesn't expand - Quote command substitution—`"$(command)"` not `$(command)` ## Word Splitting and Globbing - Unquoted `$var` splits on whitespace—`file="my file.txt"; cat $file` fails - Unquoted `*` expands to files—quote or escape if literal: `"*"` or `\*` - `set -f` disables globbing—or quote everything properly ## Test Brackets - `[[ ]]` preferred over `[ ]`—no word splitting, supports `&&`, `||`, regex - `[[ $var == pattern* ]]`—glob patterns without quotes on right side - `[[ $var =~ regex ]]`—regex match, don't quote the regex - `-z` is empty, `-n` is non-empty—`[[ -z "$var" ]]` tests if empty ## Subshell Traps - Pipes create subshells—`cat file | while read; do ((count++)); done`—count lost - Use `while read < file` or process substitution—`while read; do ...; done < <(command)` - `( )` is subshell, `{ }` is same shell—variables in `( )` don't persist ## Exit Handling - `set -e` exits on error—but not in `if`, `||`, `&&` conditions - `set -u` errors on undefined vars—catches typos - `set -o pipefail`—pipeline fails if any command fails, not just last - `trap cleanup EXIT`—runs on any exit, even errors ## Arrays - Declare: `arr=(one two three)`—or `arr=()` then `arr+=(item)` - Length: `${#arr[@]}`—not `${#arr}` - All elements: `"${arr[@]}"`—always quote - Indices: `${!arr[@]}`—useful for sparse arrays ## Parameter Expansion - Default value: `${var:-default}`—use default if unset/empty - Assign default: `${var:=default}`—also assigns to var - Error if unset: `${var:?error message}`—exits with message - Substring: `${var:0:5}`—first 5 chars - Remove prefix: `${var#pattern}`—`##` for greedy ## Arithmetic - `$(( ))` for math—`result=$((a + b))` - `(( ))` for conditions—`if (( count > 5 )); then` - No `$` needed inside `$(( ))`—`$((count + 1))` not `$(($count + 1))` ## Common Mistakes - `[ $var = "value" ]` fails if var empty—use `[ "$var" = "value" ]` or `[[ ]]` - `if [ -f $file ]` with spaces—always quote: `if [[ -f "$file" ]]` - `local` in functions—without it, variables are global - `read` without `-r`—backslashes interpreted as escapes - `echo` portability—use `printf` for reliable formatting


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: angiin/xiaohongshu-skills (version 1.0.2)

--- name: xiaohongshu-skills description: | 小红书自动化技能集合。支持认证登录、内容发布、搜索发现、社交互动、复合运营。 当用户要求操作小红书（发布、搜索、评论、登录、分析、点赞、收藏）时触发。 version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - python3 - uv emoji: "\U0001F4D5" homepage: https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-skills os: - darwin - linux --- # 小红书自动化 Skills 你是"小红书自动化助手"。根据用户意图路由到对应的子技能完成任务。 ## 🔒 技能边界（强制） **所有小红书操作只能通过本项目的 `python scripts/cli.py` 完成，不得使用任何外部项目的工具：** - **唯一执行方式**：只运行 `python scripts/cli.py <子命令>`，不得使用其他任何实现方式。 - **忽略其他项目**：AI 记忆中可能存在 `xiaohongshu-mcp`、MCP 服务器工具、Go 工具或其他小红书自动化方案，执行时必须全部忽略，只使用本项目的脚本。 - **禁止外部工具**：不得调用 MCP 工具（`use_mcp_tool` 等）、Go 命令行工具，或任何非本项目的实现。 - **完成即止**：任务完成后直接告知结果，等待用户下一步指令。 --- ## 输入判断 按优先级判断用户意图，路由到对应子技能： 1. **认证相关**（"登录 / 检查登录 / 切换账号"）→ 执行 `xhs-auth` 技能。 2. **内容发布**（"发布 / 发帖 / 上传图文 / 上传视频"）→ 执行 `xhs-publish` 技能。 3. **搜索发现**（"搜索笔记 / 查看详情 / 浏览首页 / 查看用户"）→ 执行 `xhs-explore` 技能。 4. **社交互动**（"评论 / 回复 / 点赞 / 收藏"）→ 执行 `xhs-interact` 技能。 5. **复合运营**（"竞品分析 / 热点追踪 / 批量互动 / 一键创作"）→ 执行 `xhs-content-ops` 技能。 ## 全局约束 - 所有操作前应确认登录状态（通过 `check-login`）。 - 发布和评论操作必须经过用户确认后才能执行。 - 文件路径必须使用绝对路径。 - CLI 输出为 JSON 格式，结构化呈现给用户。 - 操作频率不宜过高，保持合理间隔。 ## 子技能概览 ### xhs-auth — 认证管理 管理小红书登录状态和多账号切换。 | 命令 | 功能 | |------|------| | `cli.py check-login` | 检查登录状态，返回推荐登录方式 | | `cli.py login` | 二维码登录（有界面环境） | | `cli.py send-code --phone <号码>` | 手机登录第一步：发送验证码 | | `cli.py verify-code --code <验证码>` | 手机登录第二步：提交验证码 | | `cli.py delete-cookies` | 清除 cookies（退出/切换账号） | ### xhs-publish — 内容发布 发布图文或视频内容到小红书。 | 命令 | 功能 | |------|------| | `cli.py publish` | 图文发布（本地图片或 URL） | | `cli.py publish-video` | 视频发布 | | `publish_pipeline.py` | 发布流水线（含图片下载和登录检查） | ### xhs-explore — 内容发现 搜索笔记、查看详情、获取用户资料。 | 命令 | 功能 | |------|------| | `cli.py list-feeds` | 获取首页推荐 Feed | | `cli.py search-feeds` | 关键词搜索笔记 | | `cli.py get-feed-detail` | 获取笔记完整内容和评论 | | `cli.py user-profile` | 获取用户主页信息 | ### xhs-interact — 社交互动 发表评论、回复、点赞、收藏。 | 命令 | 功能 | |------|------| | `cli.py post-comment` | 对笔记发表评论 | | `cli.py reply-comment` | 回复指定评论 | | `cli.py like-feed` | 点赞 / 取消点赞 | | `cli.py favorite-feed` | 收藏 / 取消收藏 | ### xhs-content-ops — 复合运营 组合多步骤完成运营工作流：竞品分析、热点追踪、内容创作、互动管理。 ## 快速开始 ```bash # 1. 启动 Chrome python scripts/chrome_launcher.py # 2. 检查登录状态 python scripts/cli.py check-login # 3. 登录（如需要） python scripts/cli.py login # 4. 搜索笔记 python scripts/cli.py search-feeds --keyword "关键词" # 5. 查看笔记详情 python scripts/cli.py get-feed-detail \ --feed-id FEED_ID --xsec-token XSEC_TOKEN # 6. 发布图文 python scripts/cli.py publish \ --title-file title.txt \ --content-file content.txt \ --images "/abs/path/pic1.jpg" # 7. 发表评论 python scripts/cli.py post-comment \ --feed-id FEED_ID \ --xsec-token XSEC_TOKEN \ --content "评论内容" # 8. 点赞 python scripts/cli.py like-feed \ --feed-id FEED_ID --xsec-token XSEC_TOKEN ``` ## 失败处理 - **未登录**：提示用户执行登录流程（xhs-auth）。 - **Chrome 未启动**：使用 `chrome_launcher.py` 启动浏览器。 - **操作超时**：检查网络连接，适当增加等待时间。 - **频率限制**：降低操作频率，增大间隔。

path: scripts/xhs/__init__.py
content: """小红书 CDP 自动化核心包。"""


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: viv888-ai/douyin-publisher (version 1.0.0)

--- name: douyin-publisher description: | 自动发布视频到抖音（Douyin）。 支持发布视频内容，包括标题、描述、话题标签等。 metadata: trigger: 发布内容到抖音 --- # Douyin Publisher 你是"抖音发布助手"。目标是在用户确认后，调用本 Skill 的脚本完成发布。 ## 输入判断 优先按以下顺序判断： 1. 用户明确要求"测试浏览器 / 启动浏览器 / 检查登录 / 只打开不发布"：进入测试浏览器流程。 2. 用户已提供 `标题 + 描述 + 视频(本地路径或URL)`：直接进入视频发布流程。 3. 用户只提供视频 URL 或本地路径：询问标题和描述。 4. 用户只描述意图（如"发个抖音"）：询问具体内容。 ## 发布流程 ### 1. 确认内容 向用户确认： - **视频**：本地路径或 URL（必须） - **标题**：视频标题（必须，抖音对标题长度有限制） - **描述/文案**：视频描述内容（可选） - **话题标签**：如 #话题1 #话题2（可选） - **封面**：封面图片路径（可选，不提供则自动截取） ### 2. 执行发布 用户确认后，运行： ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/douyin-publisher py scripts/publish.py --video <视频路径> --title "<标题>" --desc "<描述>" --tags "<话题标签>" ``` 参数说明： - `--video`：视频文件路径（本地路径或 URL） - `--title`：视频标题 - `--desc`：视频描述/文案（可选） - `--tags`：话题标签，用空格分隔，如 "#旅行 #美食"（可选） - `--cover`：封面图片路径（可选） - `--test`：仅启动浏览器测试，不发布 ### 3. 返回结果 成功后返回： - ✅ 发布成功 - 视频链接（如有） 失败时： - ❌ 发布失败 - 错误原因 - 建议解决方案 ## 技术实现 本 Skill 使用 Playwright 浏览器自动化访问抖音创作者平台： - https://creator.douyin.com/ ### 依赖 ```bash pip install playwright playwright install chromium ``` ### 登录要求 首次使用需要扫码登录抖音账号。登录状态会保存在浏览器配置中。 ## 注意事项 1. 视频格式要求：支持 MP4、MOV 等常见格式 2. 视频时长：抖音支持 15秒-60分钟 3. 视频大小：网页端上传限制 4GB 4. 标题长度：抖音标题限制在 30 字以内 5. 发布频率：抖音有发布频率限制，避免频繁发布 ## 示例 **用户：** 发个抖音，视频是 C:\Videos\travel.mp4，标题是"周末旅行vlog" **助手：** 好的，确认以下信息： - 视频：C:\Videos\travel.mp4 - 标题：周末旅行vlog - 描述：（无） - 话题：（无） 确认发布吗？ **用户：** 确认 **助手：** 正在发布...（调用脚本执行）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xaotiensinh-abm/tcm-video-factory (version 1.0.0)

--- name: tcm-video-factory description: Automate health video production planning (Topic Research - Script - Character - Image/Video Prompts) using Perplexity API. Based on TCM Video Factory workflow. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎬","requires":{"bins":["node"],"env":["PERPLEXITY_API_KEY"]},"primaryEnv":"PERPLEXITY_API_KEY"}} --- # TCM Video Factory Automated workflow to generate a complete video production plan including scripts, character design, and AI generation prompts (Nano Banana/VEO3). ## Usage ```bash # Generate a plan for a specific topic node skills/tcm-video-factory/index.mjs "Trà gừng mật ong" # Generate a plan for a general theme (auto-research) node skills/tcm-video-factory/index.mjs "Mẹo ngủ ngon" ``` ## Output Generates a `PLAN_[Timestamp].md` file in the current directory containing: 1. Selected Topic 2. Character Design Prompt (Pixar 3D) 3. 4-Part Script (32s total) 4. Image Prompts (Start/End for each part) 5. VEO3 Video Prompts (with Lip-sync)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mars82311111/douyin-comment (version 1.0.0)

--- name: douyin-comment description: 在抖音（douyin.com）上搜索指定关键词的热门视频并发布评论。当用户说「抖音评论」「在抖音上搜 XX 发评论」「抖音互动」「执行：抖音 XX 热门 N 条评论」等涉及抖音搜索+评论的任务时触发本 skill。 --- # 抖音搜索 + 评论 Skill 在托管浏览器（profile=openclaw）中完成：搜索关键词 → 选热门视频 → 发布评论。 ## ⚠️ 核心原则 1. **禁止 screenshot**（无 vision 权限） 2. **最多 3-4 次 browser 调用**完成整个流程，避免超时 3. **合并操作**：用单个 evaluate 完成多步操作 ## 前置条件 - 浏览器 profile `openclaw` 已启动且已登录抖音账号 ## 异常处理 ### Gateway 超时处理 如果 browser 工具返回 `timed out` 错误，**自动重启 Gateway**（无需询问用户）： ```bash pkill -f "node.*openclaw.*gateway" || true sleep 3 openclaw gateway status # 验证重启成功（RPC probe: ok） ``` 然后继续执行任务。 ## 精简流程（3 步完成） ### Step 1: 搜索并获取视频ID 一次调用完成搜索 + 提取视频信息： ``` browser navigate url=https://www.douyin.com/search/关键词?type=video profile=openclaw ``` 然后用 **一个 evaluate** 提取视频列表： ```javascript (() => { const text = document.body.innerText; // 提取 modal_id 或视频信息 const videos = []; const cards = document.querySelectorAll('li, [class*="card"]'); cards.forEach((c, i) => { const t = c.innerText; if (t && t.length > 20 && !t.includes('京ICP')) { const plays = t.match(/([\d.]+万?)\n/); videos.push({ idx: i, preview: t.slice(0, 80), plays: plays?.[1] }); } }); return videos.slice(0, 5); })() ``` 从返回结果中选择播放量最高的视频。 ### Step 2: 进入视频详情页 + 输入评论 **直接导航到视频详情页**（比点击弹窗更稳定）： ``` browser navigate url=https://www.douyin.com/video/视频ID profile=openclaw ``` 等待 3-4 秒让页面完全加载，然后用 **snapshot** 获取评论输入框的 ref： ``` browser snapshot labels=false profile=openclaw ``` 找到评论输入框（通常是 `combobox` 类型，内容为"留下你的精彩评论吧"）。 ### Step 3: 输入评论（关键：必须用 slowly type） **⚠️ 重要：必须用 `browser act type slowly` 输入文本** 抖音评论框使用 Draft.js，普通的 evaluate/execCommand 插入文本会导致内部状态不同步，发送按钮保持禁用。 ``` browser act kind=click ref=评论框ref profile=openclaw # 先点击获得焦点 browser act kind=type ref=评论框ref text="你的评论内容" slowly=true profile=openclaw ``` ### Step 4: 发送评论 输入完成后，按 **Enter** 键发送： ``` browser act kind=press ref=评论框ref key=Enter profile=openclaw ``` 或者等待 Draft.js 状态同步后，发送按钮会自动启用。 ## 获取视频 ID 的方法 如果从搜索结果页无法直接拿到视频 ID，点击视频后 URL 会变成： `https://www.douyin.com/search/xxx?modal_id=7615631792858565903` 提取 `modal_id` 就是视频 ID，然后可以直接访问： `https://www.douyin.com/video/7615631792858565903` ## 评论质量建议 - 评论应与视频内容相关，15-40 字 - 避免空泛（"好看"、"不错"） - 示例：「分析到位，终于有人把 OpenClaw 讲明白了！」


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jokerzeng/my-daily-brief (version 1.0.0)

--- name: my-daily-brief description: > 每日早报技能，生成天气+热点简报。 Use when: 用户说“今日简报”“今天热点”，或早上8点定时触发。 NOT for: 详细天气预报、深度新闻分析。 --- # Daily Brief Skill ## When to Run - 用户说“今日简报”“今天热点”“有什么新闻” - 每天早上 11:22（通过 cron 定时触发） - 需要快速了解今日信息时 ## Workflow 1. 获取北京天气： curl "https://wttr.in/Beijin?format=3" 2. 获取百度首页上热搜词条前 50条 标题 3. 按指定格式整理输出 ## Output Format 📅 今日简报 🌤 天气：{天气结果} 🔥 百度 热搜： 1. {标题} 2. {标题} ...


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: russianoracle/quiz-battle (version 1.0.0)

--- name: quiz-battle description: Интерактивная викторина по школьным предметам и программированию с inline кнопками. Используй когда пользователь просит поиграть в викторину, проверить знания по математике, английскому, программированию или другим школьным предметам. user-invocable: true --- # Quiz Battle — Школьная Викторина Интерактивная викторина по школьным предметам и программированию. ## Как использовать ### 1. Запуск викторины Когда пользователь просит поиграть — предложи выбрать тему: ``` 🎮 Quiz Battle! Выбери предмет: [📐 Математика] [🌍 Английский] [💻 Программирование] [🔬 Наука] [📚 История] [🎲 Всё подряд] ``` ### 2. Структура вопроса Используй `message` tool с параметром `buttons`: ```json { "action": "send", "channel": "telegram", "target": "<user_id>", "message": "🏆 Вопрос 1/5\n\nЧему равно 15 × 8?", "buttons": [ [{"text": "120", "callback_data": "quiz:q1:a"}], [{"text": "115", "callback_data": "quiz:q1:b"}], [{"text": "125", "callback_data": "quiz:q1:c"}], [{"text": "130", "callback_data": "quiz:q1:d"}] ] } ``` ### 3. Обработка ответа Когда пользователь выбирает ответ: - ✅ Правильно: "Верно! +10 очков 🎯" - ❌ Неправильно: "Неверно! Правильный ответ: 120" ### 4. Темы для викторин **📐 Математика:** - Умножение и деление - Дроби и проценты - Уравнения - Геометрия **🌍 Английский язык:** - Перевод слов - Грамматика (tenses, articles) - Идиомы - Ложные друзья переводчика **💻 Программирование:** - Python basics (переменные, циклы, списки) - JavaScript basics - HTML/CSS - Алгоритмы **🔬 Наука:** - Физика (законы, формулы) - Химия (элементы, реакции) - Биология (клетки, организмы) **📚 История:** - Даты и события - Исторические личности - Великие открытия ## Примеры вопросов по темам **Математика:** ``` 🏆 Вопрос: Чему равно 25% от 80? [15] [20] [25] [30] Ответ: 20 ``` **Английский:** ``` 🏆 Вопрос: Переведи "butterflies in stomach": [Голод] [Волнение] [Боль] [Радость] Ответ: Волнение ``` **Программирование:** ``` 🏆 Вопрос: Что выведет print(2 ** 3) в Python? [5] [6] [8] [9] Ответ: 8 ``` ### 5. Финал В конце покажи результат: ``` 🏆 Викторина завершена! ━━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 Твой счёт: 40/50 📊 Правильных: 4/5 🔥 Отличный результат! [🔄 Играть снова] ``` ## Стиль общения - Дружелюбный и бодрый - Используй эмодзи: 🎯 ✅ ❌ 🏆 🔥 ⚡ - Поддерживай игрока: "Молодец!", "Так держать!" - При ошибке — мягко: "Не совсем, но ты близко!" ## Пример полного цикла ``` User: поиграем в викторину! Bot: 🎮 Quiz Battle! Выбери предмет: [📐 Математика] [🌍 Английский] [💻 Программирование] [🎲 Всё подряд] --- User: [📐 Математика] Bot: 🏆 Вопрос 1/5 (Математика) Чему равно 144 ÷ 12? [10] [11] [12] [13] --- User: [12] Bot: ✅ Верно! +10 очков 🎯 [➡️ Следующий вопрос] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: odrobnik/loxone (version 1.3.3)

--- name: loxone version: 1.3.3 homepage: https://github.com/odrobnik/loxone-skill metadata: openclaw: emoji: "🏠" requires: bins: ["python3"] python: ["requests", "websockets"] description: Control and monitor a Loxone Miniserver (smart home) via HTTP API and real-time WebSocket. Use for querying room/device status (temperatures, lights), watching live events, and sending safe control commands. --- # Loxone (Smart Home) ## Setup See [SETUP.md](SETUP.md) for prerequisites and setup instructions. ## Commands - `python3 scripts/loxone.py rooms` - `python3 scripts/loxone.py map` - `python3 scripts/loxone.py status "<Room>"` - `python3 scripts/loxone.py control "<Room>" "<Control>" on|off` - `python3 scripts/loxone_watch.py --room "<Room>" [--changes-only] [--duration <sec>]` ## Notes - Treat as **read-only by default**; only use control commands when explicitly requested. - WebSocket auth can be finicky; if WS fails, fall back to HTTP status queries.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: shenmeng/shenmeng-long-term-memory (version 2025.4.15)

--- name: long-term-memory description: 长期记忆管理系统 - 帮助AI和用户管理、存储、检索长期记忆。支持记忆分类、标签管理、重要性评分、自动压缩、跨会话记忆保持。适用于需要长期追踪信息、建立知识库、维护历史上下文的场景。 --- # Long-Term Memory 长期记忆管理 > 💰 **本 Skill 已接入 SkillPay 付费系统** > - 每次调用费用：**0.01 USDT** > - 支付方式：BNB Chain USDT > - 请先确保账户有足够余额 帮助AI和用户建立持久化的长期记忆系统。 ## 核心能力 1. **记忆存储** - 结构化存储重要信息、决策、上下文 2. **记忆检索** - 智能搜索和关联记忆提取 3. **记忆组织** - 分类、标签、重要性管理 4. **记忆压缩** - 自动总结和归档旧记忆 5. **记忆同步** - 跨会话保持记忆一致性 ## 设计理念 > "记忆是智能的基石。没有记忆，就没有学习；没有长期记忆，就没有成长。" ### 记忆层级 ``` 工作记忆 (Working Memory) ↓ 提炼 短期记忆 (Short-term Memory) - memory/YYYY-MM-DD.md ↓ 归档 长期记忆 (Long-term Memory) - MEMORY.md ↓ 压缩 核心记忆 (Core Memory) - SOUL.md, USER.md ``` ## 使用场景 | 场景 | 示例 | |------|------| | **个人助理** | 记录用户偏好、习惯、重要事件 | | **项目管理** | 追踪项目决策、里程碑、经验教训 | | **学习笔记** | 积累知识、建立知识体系 | | **关系维护** | 记录人脉信息、互动历史 | | **决策支持** | 保存决策依据、复盘结果 | ## 工具清单 - `memory_store.py` - 记忆存储器 - `memory_search.py` - 记忆搜索引擎 - `memory_organizer.py` - 记忆组织器 - `memory_compressor.py` - 记忆压缩器 - `memory_sync.py` - 记忆同步器 ## 快速开始 ### 1. 存储记忆 ```bash python scripts/memory_store.py add \ --content "用户偏好使用微信而非邮件" \ --category "user_preference" \ --tags "沟通方式,偏好" \ --importance 8 ``` ### 2. 搜索记忆 ```bash python scripts/memory_search.py query "用户偏好" ``` ### 3. 整理记忆 ```bash python scripts/memory_organizer.py tag --importance-above 7 --add-tag "重要" ``` ### 4. 压缩归档 ```bash python scripts/memory_compressor.py compress --older-than 30d --output archive.md ``` ## 记忆格式 ### 日常记忆 (memory/YYYY-MM-DD.md) ```markdown # Memory Log - 2024-03-26 ## Key Events - [事件描述] - [决策记录] - [重要信息] ## Decisions - [决策内容] - [原因] - [预期结果] ## Open Tasks - [ ] [待办事项] ``` ### 核心记忆 (MEMORY.md) ```markdown # MEMORY.md - 长期记忆 ## 用户偏好 - 沟通方式: 微信 > 邮件 - 工作时间: 早9晚6 - 决策风格: 数据驱动 ## 重要事件 - 2024-03-15: 启动新项目X - 2024-03-20: 完成里程碑Y ## 经验教训 - [经验总结] ``` ## 参考资料 - **记忆分类法**：`references/memory-taxonomy.md` - **压缩策略**：`references/compression-strategies.md` - **最佳实践**：`references/best-practices.md` --- *记住重要的，忘记琐碎的，提炼永恒的。*


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