OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cn-big-cabbage/claude-flow (version 0.1.0)

--- name: claude-flow description: Claude Code 多智能体编排平台，部署 100+ 专业 AI 智能体协同工作，通过蜂群拓扑（层级/网状/环形/星形）协调自主工作流，内置自学习、向量记忆和原生 MCP 集成 version: 0.1.0 metadata: openclaw_requires: ">=1.0.0" emoji: 🌊 homepage: https://github.com/ruvnet/claude-flow --- # Claude-Flow — Claude Code 多智能体编排平台 Claude-Flow（现更名为 Ruflo）是专为 Claude Code 设计的企业级多智能体编排框架，将 Claude Code 变成强大的多智能体开发平台。通过 MCP 原生集成，可在 Claude Code 会话中直接协调 100+ 专业智能体（coder、tester、reviewer、architect、security 等），智能体通过蜂群拓扑自组织，支持层级（Queen/Worker）或网状（P2P）协作模式，并具备持续自学习能力。 ## 核心使用场景 - **复杂软件工程任务**：自动分解大型任务，分配给专业智能体并行处理 - **代码审查与安全审计**：同时运行 reviewer、security、tester 智能体进行全面检查 - **架构设计**：architect 智能体协调 researcher、analyst 智能体完成技术选型 - **自动化测试**：tester 智能体批量生成和执行测试，optimizer 智能体分析结果 - **文档生成**：documenter 智能体并发处理多个模块的文档 ## AI 辅助使用流程 1. **一键安装** — AI 执行 `npx ruflo@latest init --wizard` 完成 Claude Code MCP 集成 2. **选择智能体** — AI 根据任务选择合适的专业智能体类型 3. **启动蜂群** — AI 启动智能体蜂群，自动设置 Queen/Worker 拓扑 4. **监控协调** — AI 实时查看智能体状态和任务分配 5. **收集成果** — 智能体协作完成后，Queen 整合所有工作成果 6. **知识复用** — 成功模式自动存入向量记忆，未来同类任务直接复用 ## 关键章节导航 - [安装指南](guides/01-installation.md) — npx 安装、MCP 配置、Claude Code 集成 - [快速开始](guides/02-quickstart.md) — 启动智能体、蜂群模式、对话驱动编排 - [高级用法](guides/03-advanced-usage.md) — 自定义智能体、多模型切换、向量记忆、插件 - [故障排查](troubleshooting.md) — MCP 连接、智能体超时、记忆数据库 ## AI 助手能力 使用本技能时，AI 可以： - ✅ 安装 Claude-Flow 并配置 Claude Code MCP 集成 - ✅ 启动和配置专业智能体（coder、tester、reviewer 等） - ✅ 组建蜂群，设置 Queen/Worker 层级拓扑 - ✅ 分解复杂任务并分配给最合适的智能体 - ✅ 监控智能体状态和任务进度 - ✅ 查询和利用智能体向量记忆中存储的成功模式 - ✅ 切换不同 LLM 提供商（Claude/GPT/Gemini/Ollama） ## 核心功能 - ✅ **100+ 专业智能体** — 涵盖 coder、tester、reviewer、architect、security 等角色 - ✅ **蜂群协调** — 层级（Queen/Worker）、网状（P2P）、环形、星形拓扑 - ✅ **容错共识** — Raft、Byzantine、Gossip 三种共识算法 - ✅ **自学习记忆** — HNSW 向量搜索 + SQLite 持久化，成功模式自动复用 - ✅ **MCP 原生集成** — 310+ MCP 工具，直接在 Claude Code 中使用 - ✅ **多 LLM 支持** — Claude/GPT/Gemini/Cohere/Ollama，自动故障切换 - ✅ **WASM 优化引擎** — 简单任务跳过 LLM 调用（<1ms），Token 压缩 30-50% - ✅ **安全防护** — 内置提示注入防护、路径遍历防护、命令注入拦截 - ✅ **插件系统** — 自定义 Worker、Hook、Provider，IPFS 市场分发 ## 快速示例 ```bash # 一键安装（推荐） curl -fsSL https://cdn.jsdelivr.net/gh/ruvnet/ruflo@main/scripts/install.sh | bash # 或通过 npx npx ruflo@latest init --wizard # 启动 Claude Code MCP 服务器 npx ruflo@latest mcp start # 查看可用智能体 npx ruflo@latest agent list # 启动蜂群处理复杂任务 npx ruflo@latest swarm start --topology hierarchical --agents coder,tester,reviewer ``` 在 Claude Code 对话中直接使用： ``` # 直接描述任务，Claude-Flow 自动路由到合适智能体 帮我审查 src/auth/ 目录的安全性，需要代码审查、安全扫描和测试覆盖率检查 ``` ## 安装要求 | 依赖 | 版本要求 | |------|---------| | Node.js | >= 18.0 | | Claude Code | 最新版 | | npm/npx | 任意版本 | | Anthropic API Key | 必需（用于 Claude） | ## 项目链接 - GitHub：https://github.com/ruvnet/claude-flow - npm：https://www.npmjs.com/package/claude-flow - Discord：https://discord.com/invite/dfxmpwkG2D


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Skill: bytesagain-lab/perftest (version 3.0.0)

--- name: "perftest" version: "3.0.0" description: "Run HTTP performance tests with latency and throughput measurement. Use when benchmarking web services. Requires curl." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" --- # perftest Run HTTP performance tests with latency and throughput measurement. Use when benchmarking web services. Requires curl. ## Commands ### `http` ```bash scripts/script.sh http <url count> ``` ### `latency` ```bash scripts/script.sh latency <host> ``` ### `throughput` ```bash scripts/script.sh throughput <url> ``` ### `stress` ```bash scripts/script.sh stress <url concurrent> ``` ### `report` ```bash scripts/script.sh report <logfile> ``` ### `compare` ```bash scripts/script.sh compare <f1 f2> ``` ## Data Storage Data stored in `~/.local/share/perftest/`. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: gingiris/startup-launch (version 1.0.0)

# Startup Launch Playbook Complete startup launch strategy from 30x Product Hunt #1 winner. Proven go-to-market tactics for SaaS, mobile apps, and open source projects. This skill redirects to the comprehensive **Gingiris Launch Playbook** which includes: - Product Hunt launch tactics (30x daily #1, 3x weekly #1) - Go-to-market planning & execution - KOL/influencer outreach templates - Reddit, HackerNews & community marketing - Launch day timeline & checklists ## Quick Start Read the full playbook: ```bash cat ~/.openclaw/skills/gingiris-launch/SKILL.md ``` ## Resources - **GitHub**: https://github.com/Gingiris/launch - **Full Playbook**: Install `gingiris-launch` from ClawdHub 🇨🇳 创业产品发布完整攻略 | 🇯🇵 スタートアップローンチガイド | 🇰🇷 스타트업 런칭 가이드 **Keywords**: startup launch, product launch strategy, go-to-market, GTM strategy, launch day tactics, startup marketing, product launch checklist, launch campaign, startup growth, 创业发布, 产品上线


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Skill: btc15-autonomous-market (version 1.1.1)

BTC15 Autonomous Prediction Market A fully autonomous BTC prediction market powered by three cooperating agents using USDC. The Problem Most prediction markets require human intervention for liquidity, trading, or resolution. This limits scalability and prevents true agent-native economic systems. This skill demonstrates a fully autonomous prediction market loop where agents: provide liquidity, trade based on market data, resolve outcomes, and settle value onchain in USDC. No human interaction is required once the system starts. Agents This system consists of three autonomous agents: Maker Agent Continuously provides liquidity by minting YES/NO shares and posting sell offers. Trader Agent Monitors BTC price movement and places directional bets based on predefined thresholds. Resolver Agent Fetches BTC price data at round start and end, resolves the market outcome, and redeems winnings automatically. Economic Loop Each round follows a fully autonomous lifecycle: 1. Maker provides liquidity in USDC. 2. Trader observes BTC movement and places a bet. 3. Round ends. 4. Resolver determines outcome using external price data. 5. Contract resolves onchain. 6. Winnings are redeemed automatically. 7. Capital is reused in the next round. This creates a continuous onchain economic loop: liquidity → trading → resolution → settlement → reinvestment Key Properties Fully autonomous: no human steps required after launch. USDC settlement: stable unit of account for agent commerce. Continuous operation: agents run indefinitely. Onchain resolution and redemption. Installation Clone the main project: git clone https://github.com/kamal-sutra/clawbtc15.git cd clawbtc15 Install Python dependencies: pip install web3 python-dotenv requests Create environment file: cp .env.example .env Fill in the following values: RPC=https://sepolia.base.org MARKET=0x03956BC8745618eCCD7670073f7cAa717caDC5F4 USDC=0x036cbd53842c5426634e7929541ec2318f3dcf7e MAKER_KEY=<your maker private key> TRADER_KEY=<your trader private key> RESOLVER_KEY=<your resolver private key> Commands Run maker: run-maker Run trader: run-trader Run resolver: run-resolver Run all agents: run-all Contract Details Network: Base Sepolia USDC: 0x036cbd53842c5426634e7929541ec2318f3dcf7e Market: 0x03956BC8745618eCCD7670073f7cAa717caDC5F4 Use Cases Agent-native trading systems. Autonomous market making. Onchain economic coordination between agents. Continuous prediction markets. Built for the USDC Hackathon (Feb 2026).


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Skill: hmzo/crypto-4h-trade-brief (version 1.0.1)

--- name: crypto-4h-trade-brief description: 每4小时输出一次 BTC/ETH 行情复盘与可执行建议。基于 crypto-market-analyzer 的最新4h+1d数据，给出欧易（OKX）合约与现货网格的手填参数（区间、触发条件、止损止盈、仓位建议）。当用户要求“每4小时分析”“给欧易手填参数”“合约+网格参数建议”时使用。 --- # Crypto 4H Trade Brief ## 执行步骤 1. 运行分析脚本，获取最新 BTC/ETH 数据： ```bash python3 /home/hmzo/.openclaw/workspace/skills/public/crypto-market-analyzer/scripts/fetch_crypto_data.py --output json ``` 2. 先给 2-4 句市场结论（趋势、动能、是否仅反弹非反转）。 3. 做“执行闸门”判断（先判断，后给参数）： ### A) 数据可用性闸门（任一命中则暂停参数） - `data_quality.errors` 非空。 - `intraday_candle_count < 12` 或 `daily_candle_count < 120`。 - 最新数据时间戳滞后明显（超过 8 小时）。 命中后必须输出： - `本轮数据不完整/滞后，暂停给参数。` ### B) 交易质量闸门（任一命中则仅给观察方案，不给可执行入场） - `long_breakout.status == standby` 且 `short_breakdown.status == standby`。 - `volume_ratio < 0.5`（极缩量）。 命中后必须输出： - `当前信号质量不足，仅观察，不建议执行新仓。` - 仍可提供关键位与触发条件，但标记为“观察模板”。 4. 若通过闸门，再输出欧易手填参数，分两块： ### A) 合约（永续） - 方向建议：只给“做多条件”与“做空条件”，不要无条件喊单。 - 触发确认：必须写明“按 4h 收盘确认突破/跌破，不接受瞬时插针触发”。 - 必给参数： - 入场触发价（基于支撑/阻力突破确认） - 止损价（结构位） - 止盈1/止盈2（至少 1:1.5 和 1:2.5） - 建议杠杆（小白默认 3x-5x） - 单笔风险上限（默认总资金 0.8%-1%） ### B) 现货网格 - 必给参数： - 价格区间（下沿/上沿） - 网格数量（使用统一推导规则） - 单格利润预期（区间与网格推导） - 终止条件（跌破下沿如何处理、突破上沿如何处理） - 若当前偏空，优先“防守型区间”（下沿留缓冲）。 5. 仓位系数规则（强制执行） 以基础仓位 `base_size` 为 1： - `volume_ratio >= 1.0` -> `size_factor = 1.0` - `0.7 <= volume_ratio < 1.0` -> `size_factor = 0.5` - `0.5 <= volume_ratio < 0.7` -> `size_factor = 0.3` - `volume_ratio < 0.5` -> `size_factor = 0.0`（暂停合约开仓） 必须明确提示： - 当 `volume_ratio < 1`：`信号可靠性偏弱，降低仓位。` - 当 `volume_ratio < 0.5`：`量能过低，本轮不执行合约新仓。` 6. 网格数量与单格利润统一公式（强制） - `range_pct = (upper - lower) / mid * 100`，`mid = (upper + lower)/2` - `grid_count = clamp(int(range_pct / 0.8), 12, 40)` - `single_grid_profit_pct ~= range_pct / grid_count` 输出时四舍五入到 2 位小数，并写明“为估算值，需扣除手续费”。 7. 最后给“可直接照抄”的欧易手填模板（字段必须完整）： ```text [BTC 合约] 模式: 逐仓 杠杆: Xx 方向: 条件触发 触发确认: 4h收盘确认 入场: xxxx 止损: xxxx 止盈1: xxxx 止盈2: xxxx 单笔风险: 0.8%-1% 仓位系数: x.xx [ETH 合约] ... [BTC 现货网格] 区间: xxxx - xxxx 网格数: xx 单格利润预估: x.xx% 投入: xxx USDT 触发条件: ... 终止条件: ... [ETH 现货网格] ... ``` 若模板字段缺失，必须输出： - `本轮参数不完整，暂停执行，请补齐字段后再下单。` ## 输出要求 - 中文，面向小白，先结论后参数。 - 每次都注明：`这不是财务建议，先小仓位试运行。` - 任何暂停/观察场景，语气要明确，不给模糊建议。 - 优先使用分析脚本产出的结构化字段，不手工臆测价位。


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Skill: ilove323/tech-invest-daily (version 1.1.0)

--- name: tech-invest-daily description: 科技行业投资日报生成与推送。当用户要求生成科技投资日报、发送每日投资报告、或cron定时触发日报任务时使用。自动抓取财联社实时新闻、获取涉及上市公司股价、生成深度分析报告并通过飞书一条消息发送完整Markdown报告，同时生成PDF附件。 --- # 科技投资日报 Skill ## 执行流程 ### 1. 抓取新闻 ``` web_fetch → https://www.cls.cn/telegraph ``` 筛选科技相关条目（AI/芯片/半导体/智能/机器人/算力/大模型/融资/上市公司公告）。 重要新闻用 `web_fetch https://www.cls.cn/detail/{id}` 获取详情。 ### 2. 获取股价 识别涉及的上市公司，执行： ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/tech-invest-daily/scripts/report.py prices usNVDA,sz000338,... ``` 返回 JSON：`{code: {name, price, prev, change, pct, high, low}}` ### 3. 生成完整报告 报告必须包含以下结构，**每个公司单独一节，内容详实不得简化**： ``` # 📊 科技投资日报 · YYYY-MM-DD --- ## 🔴/🟢 公司名 代码 · 涨跌幅% **今日新闻** 原文摘要（2-3句，说清楚发生了什么） **深度分析** - 赛道逻辑：这条新闻为什么重要，行业趋势是什么（3-4句） - 市场分析：资金动向、估值水位、竞争格局、近期催化剂（3-4句） **关键财务数据** 现价：XX | 昨收：XX | 涨跌：XX（XX%）| 最高：XX | 最低：XX PE：XX | 52周区间：XX~XX | 市值：XX **投资建议** 建仓区间：XX~XX | 目标价：XX | 止损：XX | 持有周期：XX 操作策略：具体说明分几批建仓、什么条件加仓、什么条件止盈止损 --- ## 一级市场信号（如有融资新闻） 融资事件 + 对应二级市场联动标的分析 --- ## 今日操作清单 | 标的 | 代码 | 现价 | 建议 | 建仓区间 | 目标价 | 止损 | |------|------|------|------|---------|--------|------| ... ⚠️ 以上内容仅供参考，不构成投资建议，投资有风险。 ``` ### 4. 飞书发送 **文字报告**：使用 message action=send，将完整 Markdown 放入单个 message 字段，**必须一条消息发完，不得分段**。 **PDF附件**：先将 Markdown 报告写入 `/tmp/tech-invest-YYYYMMDD.md`，再用 md2pdf-weasyprint 转换，最后用飞书 API 上传发送。 **步骤1：生成 PDF** ```bash bash /root/.openclaw/workspace/skills/md2pdf-weasyprint/scripts/convert-weasyprint.sh \ /tmp/tech-invest-YYYYMMDD.md \ /tmp/tech-invest-YYYYMMDD.pdf ``` **步骤2：上传并发送**，用 exec 执行以下 Python 脚本： ```python import requests, json from pathlib import Path cfg = json.load(open("/root/.openclaw/openclaw.json"))["channels"]["feishu"] app_id, app_secret = cfg["appId"], cfg["appSecret"] user_id = [REDACTED_SECRET] pdf_path = "/tmp/tech-invest-YYYYMMDD.pdf" [REDACTED_SECRET] "https://open.feishu.cn/open-apis/auth/v3/tenant_access_token/internal", json={"app_id": app_id, "app_secret": app_secret} ).json()["tenant_access_token"] with open(pdf_path, "rb") as f: file_key = requests.post( "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/files", headers={"Authorization": f"Bearer {token}"}, data={"file_type": "pdf", "file_name": Path(pdf_path).name}, files={"file": f} ).json()["data"]["file_key"] requests.post( "https://open.feishu.cn/open-apis/im/v1/messages?receive_id_type=open_id", headers={"Authorization": f"Bearer {token}", "Content-Type": "application/json"}, json={"receive_id": user_id, "msg_type": "file", "content": json.dumps({"file_key": file_key})} ) ``` ## 数据源 | 用途 | 地址 | |------|------| | 实时新闻流 | `https://www.cls.cn/telegraph` | | 新闻详情 | `https://www.cls.cn/detail/{id}` | | 股价行情 | `http://qt.gtimg.cn/q=代码1,代码2` | ## 股票代码格式 - A股：`sz000338`、`sh603019` - 美股：`usNVDA`、`usAAPL` - 港股：`hk00700`、`hk00981`


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Skill: ryantaozi/pro-color-palette (version 1.3.0)

--- name: color-palette description: 专业配色卡生成器。支持12组预设配色、从图片提取主色、生成场景Mockup（海报/手机界面/封面）。输入主色调自动生成3色搭配方案，输出黑底配色卡图片。支持本地脚本秒级生成和AI图片生成两种模式。 --- # color-palette 专业配色卡生成器。输入主色调，自动生成 3 色搭配方案（主色 + 2 个辅助色），输出图片卡片。 ## 配色风格 - 黑底 `#000000` - 1 个大主色块（上方）+ 2 个小辅助色块（下方左右并排） - 每个色块标注：中文色名（中粗体）+ Hex 色号（细体） - 圆角几何形状，现代简约 UI 风格 ## 功能一览 ### 1. 配色卡生成（12组预设） ```bash python3 generate_palette.py <配色名> python3 generate_palette.py --all # 批量生成所有 ``` ### 2. 从图片提取配色 ```bash python3 extract_palette.py <图片路径或URL> --card # 提取主色 + 自动生成互补色/相似色推荐 ``` ### 3. 场景 Mockup 生成 ```bash python3 generate_mockup.py poster <配色名> # 品牌海报 python3 generate_mockup.py phone <配色名> # 手机界面 python3 generate_mockup.py cover <配色名> # PPT封面 python3 generate_mockup.py all <配色名> # 全部三种 ``` ## 智能选色规则 | 主题/场景 | 推荐配色 | |-----------|---------| | 时尚/奢侈品牌 | 爱马仕橙、古驰绿、玫瑰粉 | | 科技/商务/金融 | 普拉得蓝、长春花蓝、海洋青 | | 咖啡/餐饮/自然 | 孔雀蓝、抹茶绿、琥珀黄 | | 健康/清新 | 薄荷绿、海洋青 | | 儿童/活泼 | 玫瑰粉、薄荷绿、琥珀黄 | | 节日/热烈 | 烈焰红、爱马仕橙、琥珀黄 | | 未明确主题 | 默认普拉得蓝 | ## 图片生成方式 ### 方式1：本地脚本生成（推荐） ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/color-palette/generate_palette.py [配色名] ``` - 优点：秒级出图，无需 API，无需浏览器 - 输出：`/tmp/color-palette-{配色名}.png` ### 方式2：AI 生成（需配合 doubao-ai-image） 调用 `doubao-ai-image` 生成图片，prompt 包含配色信息。 ## 输出规范 生成图片后，必须回复： - 配色方案名称 - 三色 Hex 对照表 - 生成的图片 - 适用场景建议 ## 预设配色方案库（12组） ### 1. 爱马仕橙系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 爱马仕橙 | `#FF8A00` | | 辅助色1 | 深灰 | `#363636` | | 辅助色2 | 白粉 | `#FFF2DF` | ### 2. 普拉得蓝系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 普拉得蓝 | `#0175CC` | | 辅助色1 | 睿智金 | `#B78D77` | | 辅助色2 | 米汤骄 | `#FCF5E2` | ### 3. 长春花蓝系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 长春花蓝 | `#5357A0` | | 辅助色1 | 佛手黄 | `#FED81F` | | 辅助色2 | 荔枝白 | `#FEFFEF` | ### 4. 孔雀蓝系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 孔雀蓝 | `#0B7E9D` | | 辅助色1 | 浅驼色 | `#D7B9A1` | | 辅助色2 | 月苍白 | `#F9F6E5` | ### 5. 古驰绿系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 古驰绿 | `#1F4433` | | 辅助色1 | 杏红 | `#FF8B31` | | 辅助色2 | 象牙白 | `#FFFBF0` | ### 6. 烈焰红系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 烈焰红 | `#E53935` | | 辅助色1 | 炭黑 | `#212121` | | 辅助色2 | 珍珠白 | `#FAFAFA` | ### 7. 极光紫系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 极光紫 | `#8E24AA` | | 辅助色1 | 香槟金 | `#D4AF37` | | 辅助色2 | 雪白 | `#F8F8FF` | ### 8. 薄荷绿系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 薄荷绿 | `#26A69A` | | 辅助色1 | 深空灰 | `#455A64` | | 辅助色2 | 泡沫白 | `#F0FFF0` | ### 9. 琥珀黄系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 琥珀黄 | `#FFB300` | | 辅助色1 | 咖啡棕 | `#4E342E` | | 辅助色2 | 奶白 | `#FFF8E1` | ### 10. 玫瑰粉系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 玫瑰粉 | `#EC407A` | | 辅助色1 | 莓果紫 | `#7B1FA2` | | 辅助色2 | 淡粉白 | `#FFF0F5` | ### 11. 海洋青系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 海洋青 | `#00ACC1` | | 辅助色1 | 沙滩金 | `#C9A227` | | 辅助色2 | 贝壳白 | `#FDF5E6` | ### 12. 抹茶绿系 | 角色 | 色名 | Hex | |------|------|-----| | 主色 | 抹茶绿 | `#7CB342` | | 辅助色1 | 米白 | `#F5F5DC` | | 辅助色2 | 竹青 | `#2E7D32` | ## 文件说明 - `generate_palette.py` — 生成配色卡（12组预设） - `extract_palette.py` — 从图片提取主色并生成配色卡 - `generate_mockup.py` — 生成场景 Mockup（海报/手机/封面） - `SKILL.md` — 使用说明文档


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ivangdavila/gym (version 1.0.1)

--- name: Gym slug: gym version: 1.0.1 description: Log workouts, plan routines, track progress, and get intelligent coaching for any fitness level. changelog: "Preferences now persist across skill updates" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🏋️","requires":{"bins":[]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Routines, exercises, templates | `workouts.md` | | Progress tracking, volume, PRs | `progress.md` | | Injury adaptation, modifications | `adaptation.md` | | Gym nutrition, macros, timing | `nutrition.md` | ## User Profile User preferences persist in `~/gym/memory.md`. Create on first use: ```markdown ## Level <!-- beginner | intermediate | advanced --> ## Goals <!-- strength | hypertrophy | fat-loss | general-fitness | powerlifting --> ## Schedule <!-- Days available. Format: "days | frequency" --> <!-- Examples: Mon/Wed/Fri, 3x/week, daily --> ## Session Duration <!-- 45min | 60min | 90min --> ## Restrictions <!-- Injuries, equipment limits, mobility issues --> <!-- Examples: Lower back injury (no deadlifts), Home gym (no cable machine) --> ``` *Fill on first conversation. Update as goals evolve.* ## Data Storage Store workout logs and measurements in ~/gym/: - workouts — Session logs (date, exercises, sets, reps, weight) - prs — Personal records by exercise - measurements — Body measurements, weight trends ## Core Rules - Always check Restrictions before suggesting exercises - Compound movements first in every session (squat, deadlift, press, row, pull-up) - Progressive overload: suggest +2.5kg or +1-2 reps when previous session was completed - Rest periods: 2-3min for strength, 60-90s for hypertrophy, 30-45s for conditioning - Never increase load >10% week-over-week — injury risk - Deload week every 4-6 weeks or when user reports persistent fatigue - If user misses days, adapt — don't guilt, just recalculate - Track RPE when mentioned — use for auto-regulation - Warn if training same muscle group <48h apart without recovery strategy


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-intelligent-live-chat (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-live-chat version: 1.0.0 description: 在线客服，实时聊天 + AI 问答。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能在线客服系统 ## 描述 在线客服，实时聊天 + AI 问答。 ## 功能 - 实时聊天（WebSocket） - AI 问答（GPT集成） - 多客服接入（客服分配） - 聊天记录（历史记录） - 满意度评价（评价系统） ## 定价 - 基础版：¥199/月（3 客服） - 专业版：¥999/月（30 客服） - 企业版：¥2999/月（无限客服） ## 适用场景 - 在线客服 - 销售咨询 - 技术支持 - 售后服务 ## 技术栈 - Python + FastAPI - WebSocket - GPT 集成 - 客服系统 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-live-chat cd ai-intelligent-live-chat pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ssj124/prediction-market-smoke-test (version 1.0.0)

--- name: prediction_market_smoke_test description: A minimal test skill for prediction-market workflows. Use when the user wants a quick checklist for evaluating a prediction market, drafting a thesis, or testing that this skill installs correctly from ClawHub. --- # Prediction Market Smoke Test This is a minimal publish-and-install test skill. Use this skill when the user wants to: - sanity-check whether a prediction market question is well-formed - draft a quick trading thesis before opening a position - verify that this skill can be installed from ClawHub ## Quick Workflow When this skill is used, follow this short workflow: 1. Restate the market question in one sentence. 2. Identify the resolution source and what event would count as a YES result. 3. List the top 3 reasons the market may be mispriced. 4. Give a one-paragraph bullish case and one-paragraph bearish case. 5. End with a concise checklist: - resolution source confirmed - time to resolution understood - major ambiguity checked - current thesis stated clearly ## Output Template Use this structure when helpful: ### Market Summary - Question: - YES means: - Resolution source: - Deadline: ### Possible Edge - Reason 1: - Reason 2: - Reason 3: ### Bull Case ### Bear Case ### Final Checklist - Resolution source confirmed - Ambiguity reviewed - Thesis written ## Notes - This skill is intentionally simple so it is easy to publish, install, and validate. - After confirming this works through ClawHub, you can replace it with your real prediction-market skill.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/recipe-create-gmail-filter (version 1.0.12)

--- name: recipe-create-gmail-filter description: "Create a Gmail filter to automatically label, star, or categorize incoming messages." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-gmail --- # Create a Gmail Filter > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-gmail` Create a Gmail filter to automatically label, star, or categorize incoming messages. ## Steps 1. List existing labels: `gws gmail users labels list --params '{"userId": "me"}' --format table` 2. Create a new label: `gws gmail users labels create --params '{"userId": "me"}' --json '{"name": "Receipts"}'` 3. Create a filter: `gws gmail users settings filters create --params '{"userId": "me"}' --json '{"criteria": {"from": "[REDACTED_SECRET]"}, "action": {"addLabelIds": ["LABEL_ID"], "removeLabelIds": ["INBOX"]}}'` 4. Verify filter: `gws gmail users settings filters list --params '{"userId": "me"}' --format table`


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Skill: zlim5/agent-training (version 1.0.0)

--- name: agent-training description: Agent培训系统 - 用于培训多Agent团队。当用户需要：(1) 创建新子Agent时进行培训，(2) 维护Agent培训手册，(3) 确保所有子Agent目标一致、能力统一，(4) 执行Agent团队监管和进化检查时使用此技能。触发词：培训agent、agent培训手册、新agent培训、team training、子agent配置。 --- # Agent 培训系统 作为 Main Agent（教官），负责培训所有子 Agent，确保团队目标一致、能力统一。 ## 核心职责 1. **创建培训手册** - 维护 `AGENT_TRAINING.md` 2. **培训新 Agent** - 创建配置文件并确认理解 3. **监管 Agent 状态** - 定期检查配置和执行情况 4. **推进团队进化** - 收集反馈、优化培训内容 ## 培训检查清单 新 Agent 创建时，教官必须确保： - [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/IDENTITY.md` - 身份定义 - [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/SOUL.md` - 人格设定 - [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/MEMORY.md` - 记忆文件 - [ ] 已创建 `agents/{agent_id}/HEARTBEAT.md` - 心跳任务 - [ ] 已复制 `USER.md` 到 `agents/{agent_id}/USER.md` - [ ] 已阅读培训手册（AGENT_TRAINING.md） - [ ] 已在 MEMORY.md 中确认培训内容 ## 培训确认模板 培训完成后，更新子 Agent 的 MEMORY.md： ```markdown ## 📚 培训记录 ### YYYY-MM-DD 培训确认 - ✅ 已阅读 AGENT_TRAINING.md（培训手册） - ✅ 已阅读 USER.md（用户画像） **理解确认：** - 团队使命：[理解内容] - 我的职责：[岗位职责] - 行为准则： 1. 简洁高效，不说废话 2. 先读再答，尊重用户 3. 知道何时沉默 ``` ## 培训手册内容 培训手册应包含以下核心部分： | 章节 | 内容 | |------|------| | 关于用户 | 基本信息、性格、背景、目标、困境 | | 团队使命 | 为什么存在、成功标准 | | 团队结构 | 所有 Agent 岗位和职责 | | 共同能力 | 所有 Agent 必须具备的能力 | | 行为准则 | 必须做/禁止做/何时沉默 | | 协作机制 | 任务分配、避免冲突、信息共享 | | 进化机制 | 每日回顾、每周进化 | ## 行为准则核心 ### ✅ 必须做 1. **先读再答** - 每次会话先读 MEMORY.md + 今日日记 2. **主动汇报** - 发现问题主动说 3. **记录经验** - 重要发现写入 MEMORY.md 4. **尊重用户** - 私密信息不外泄 ### ❌ 禁止做 1. 不要泄露 MEMORY.md 私密信息到群聊 2. 不要频繁打扰（每类消息每天最多2次） 3. 不要重复啰嗦 4. 不要假惺惺 ### 🤫 知道何时沉默 - 深夜 23:00-8:00 不主动发言 - 用户说"别吵"后 24 小时安静 - 没有实质内容时回 HEARTBEAT_OK ## 监管命令 | 触发词 | 行动 | |--------|------| | `review all agents` | 检查所有子 Agent 配置 | | `help [agent] evolve` | 帮助指定 Agent 进化 | | `agent status` | 汇报所有 Agent 状态 | ## 进化机制 ### 每日回顾（22:00） - 今天做了什么？ - 遇到什么问题？ - 用户有什么反馈？ ### 每周进化（周日 20:00） - 全面审计配置 - 清理过时信息 - 生成进化报告 ## 参考资料 - [培训手册模板](references/training-manual-template.md) - 完整的 AGENT_TRAINING.md 模板


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