OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: tujinsama/multi-platform-publisher-claw (version 1.0.0)

--- name: multi-platform-publisher-claw description: | 全平台内容自动分发与搜索排名优化专家。将内容（视频/图文）一键同步发布到抖音、小红书、视频号、B站、微博等多个平台，自动进行平台差异化适配（标题长度/话题标签/封面尺寸）、SEO关键词优化、最佳时间计算，并监控发布状态。 触发场景：用户说"发布内容"、"多平台发布"、"一键分发"、"自动发布"、"定时发布"、"SEO优化"、"话题标签"、"跨平台"、"内容分发"、"同步发布"时使用。 --- # 全平台自动分发虾 (multi-platform-publisher-claw) ## 工作流程 **步骤 1：收集内容包** 确认以下信息（缺失时向用户询问）： - 内容文件：视频（MP4/MOV）或图文（Markdown/HTML） - 封面图片（JPG/PNG） - 标题和描述 - 目标平台列表（默认全平台） - 发布时间（默认立即发布） **步骤 2：平台差异化适配** 参考 `references/platform-rules.md` 对各平台进行内容适配。 **步骤 3：SEO优化** 参考 `references/seo-optimization.md` 优化关键词和话题标签。 **步骤 4：确定发布时间** 参考 `references/best-posting-time.md`，若用户未指定时间则推荐最佳时段。 **步骤 5：执行发布** 调用 `scripts/publish-content.py` 发布内容： ```bash # 发布到所有平台（立即） python3 scripts/publish-content.py --all --video video.mp4 --title "标题" --desc "描述" # 定时发布 python3 scripts/publish-content.py --all --video video.mp4 --title "标题" --desc "描述" --schedule "2026-04-02 09:00" # 发布到指定平台 python3 scripts/publish-content.py --platform douyin,bilibili --video video.mp4 --title "标题" --desc "描述" ``` **步骤 6：汇总报告** 发布完成后输出各平台发布状态（成功/失败/审核中）及内容链接。 ## 注意事项 - 小红书无官方API，通过自动化脚本发布，稳定性较低 - 定时发布依赖服务持续运行 - 失败自动重试最多3次 - 需提前配置各平台账号（`.env` 文件）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: bytesagain1/spc (version 2.0.0)

--- name: "spc" version: "2.0.0" description: "spc reference tool" author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [spc, reference] category: "devtools" --- # Spc spc reference tool. No API keys or credentials required — outputs reference documentation only. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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

--- name: tip description: 打赏 Skill，识别用户打赏/赞赏/送礼物意图，收集并校验金额，用户确认后调用支付 skill 完成支付。TRIGGER when: 用户说"打赏"、"赏 XX 元"、"刷个礼物"、"送礼物"、"赞赏"、"给主播打赏"等。DO NOT TRIGGER when: 用户只是说"支付"、"付款"、"结账"等不含打赏含义的支付意图。 --- # 打赏 Skill ## 职责 识别用户打赏意图，收集并校验金额，向用户确认后调用支付 skill 完成支付流程。 --- ## 触发条件 用户消息中包含以下意图时触发本 skill： - 我要打赏 - 打赏一下 - 给主播打赏 - 赏 XX 元 - 刷个礼物 - 我要赞赏 / 赞赏一下 - 送礼物 - 打赏 XX 元 --- ## 参数收集 | 参数名 | 类型 | 是否必填 | 说明 | 未提供时的追问话术 | |--------|------|----------|------|--------------------| | amount | number | ✅ 必填 | 打赏金额 | "您想打赏多少呢？" | > 不收集打赏对象，忽略用户消息中提到的收款方信息。 --- ## 校验规则 | 规则 | 不满足时的提示 | |------|----------------| | amount > 0 | "打赏金额需要大于 0，请重新输入。" | | amount ≤ 10000 | "单次打赏金额不能超过 10000 元，请重新输入。" | --- ## 处理流程 1. **识别打赏意图**，从用户消息中提取 `amount` 2. **收集缺失参数** - `amount` 缺失 → 追问："您想打赏多少呢？" 3. **校验 amount** - amount ≤ 0 → 提示错误，重新收集 - amount > 10000 → 提示错误，重新收集 4. **向用户确认** - 输出："确认打赏 {amount} 元吗？（是/否）" - 用户回复否定（如"否"、"不"、"算了"、"取消"等）→ 输出取消提示，结束 - 用户回复肯定（如"是"、"好"、"确认"等）→ 继续 5. **调用支付 skill（payment）**，传入以下参数： ``` amount: {打赏金额} order_type: "tip" description: "打赏 {amount} 元" ``` 6. **展示支付 skill 返回的结果**给用户 --- ## 回复话术 **追问金额：** ``` 您想打赏多少呢？ ``` **金额校验失败：** ``` 打赏金额需要大于 0 且不超过 10000 元，请重新输入。 ``` **确认环节：** ``` 确认打赏 {amount} 元吗？（是/否） ``` **用户取消：** ``` 好的，已取消本次打赏。期待您下次的支持～ ``` **正在处理（调用支付前提示）：** ``` 正在为您创建打赏订单... ``` **支付成功后（展示支付 skill 返回的 tradeCode 和 tradeLink）：** ``` ✅ 打赏成功！已为您创建打赏订单。 🔢 交易码：{tradeCode} 🔗 支付链接：{tradeLink} 请复制交易码或点击链接完成支付，感谢您的慷慨！🎉 ``` --- ## 示例对话 **示例 1：金额完整** ``` 用户：我想打赏 50 元 助手：确认打赏 50 元吗？（是/否） 用户：是 助手：正在为您创建打赏订单... ✅ 打赏成功！已为您创建打赏订单。 🔢 交易码：62254562871846512 🔗 支付链接：https://pay-h5.4199191.xyz/pyment/62254562871846512 请复制交易码或点击链接完成支付，感谢您的慷慨！🎉 ``` **示例 2：金额缺失** ``` 用户：打赏一下 助手：您想打赏多少呢？ 用户：100 助手：确认打赏 100 元吗？（是/否） 用户：是 助手：正在为您创建打赏订单... （展示支付结果） ``` **示例 3：用户取消** ``` 用户：打赏 200 元 助手：确认打赏 200 元吗？（是/否） 用户：算了不打赏了 助手：好的，已取消本次打赏。期待您下次的支持～ ``` **示例 4：金额超限** ``` 用户：打赏 20000 元 助手：打赏金额需要大于 0 且不超过 10000 元，请重新输入。 用户：5000 助手：确认打赏 5000 元吗？（是/否） ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 99percentgod/weather-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: weather description: Get current weather and forecasts (no API key required). homepage: https://wttr.in/:help metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌤️","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # Weather Two free services, no API keys needed. ## wttr.in (primary) Quick one-liner: ```bash curl -s "wttr.in/London?format=3" # Output: London: ⛅️ +8°C ``` Compact format: ```bash curl -s "wttr.in/London?format=%l:+%c+%t+%h+%w" # Output: London: ⛅️ +8°C 71% ↙5km/h ``` Full forecast: ```bash curl -s "wttr.in/London?T" ``` Format codes: `%c` condition · `%t` temp · `%h` humidity · `%w` wind · `%l` location · `%m` moon Tips: - URL-encode spaces: `wttr.in/New+York` - Airport codes: `wttr.in/JFK` - Units: `?m` (metric) `?u` (USCS) - Today only: `?1` · Current only: `?0` - PNG: `curl -s "wttr.in/Berlin.png" -o /tmp/weather.png` ## Open-Meteo (fallback, JSON) Free, no key, good for programmatic use: ```bash curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=51.5&longitude=-0.12&current_weather=true" ``` Find coordinates for a city, then query. Returns JSON with temp, windspeed, weathercode. Docs: https://open-meteo.com/en/docs


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sky-lv/code-quality-reviewer (version 1.0.0)

--- name: "Code Reviewer" slug: skylv-code-reviewer version: 1.0.2 description: Code review assistant. Analyzes code quality, detects bugs and security issues, and suggests improvements. Triggers: code review, security audit, code quality, bug detection. author: SKY-lv license: MIT-0 tags: [openclaw, agent, code] keywords: code-review, linting, security, quality triggers: code reviewer --- # CodeReview Agent Skill > AI-powered code review and quality analysis agent ## 功能 - **代码质量分析** - 检测代码异味、复杂度问题 - **安全漏洞扫描** - SQL注入、XSS、敏感信息泄露 - **性能优化建议** - 识别性能瓶颈 - **最佳实践检查** - 符合语言规范和设计模式 - **自动修复建议** - 提供可执行的修复代码 ## 使用场景 ``` 用户: 帮我审查这段Python代码的安全性 Agent: [调用code-reviewer skill分析代码，输出安全问题列表和修复建议] ``` ## 工具函数 ### `review_code(code, language, focus_areas)` 审查代码并返回分析报告。 **参数:** - `code` (str): 要审查的代码 - `language` (str): 编程语言 (python/javascript/go/rust/java等) - `focus_areas` (list): 关注点 ['security', 'performance', 'style', 'complexity'] **返回:** ```python { "issues": [ { "type": "security", "severity": "high", "line": 42, "message": "Potential SQL injection vulnerability", "suggestion": "Use parameterized queries" } ], "score": 75, "summary": "代码整体可读性良好，但存在安全风险" } ``` ### `analyze_complexity(code, language)` 分析代码复杂度（圈复杂度、认知复杂度）。 ### `detect_patterns(code, language)` 检测代码中使用的设计模式。 ## 配置 ```json { "rules": { "max_complexity": 10, "max_line_length": 120, "require_docstring": true, "security_checks": ["injection", "xss", "secrets"] } } ``` ## 示例 ```python # 审查Python代码 result = review_code(''' def get_user(id): query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {id}" return db.execute(query) ''', 'python', ['security']) # 输出: # [HIGH] SQL Injection: Use parameterized queries # Line 3: query = f"SELECT * FROM users WHERE id = {id}" # Suggestion: query = "SELECT * FROM users WHERE id = ?" ``` ## 安装 ```bash clawhub install SKY-lv/code-reviewer ``` ## License MIT ## Usage 1. Install the skill 2. Configure as needed 3. Run with OpenClaw


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

--- name: "Windsurf" version: "1.0.0" description: "Windsurf AI IDE 助手，精通 Cascade Agent、AI Flow、规则配置、快捷键" tags: ["ide", "ai-coding", "windsurf", "codeium"] author: "ClawSkills Team" category: "developer-tools" --- # Windsurf AI IDE 技能指南 ## 概述 Windsurf 是 Codeium 推出的 AI 原生 IDE，基于 VS Code fork 构建。核心卖点是 Cascade —— 一个能自主执行多步骤任务的 AI Agent，比传统的代码补全和聊天助手更进一步。 ## 核心功能 ### Cascade（AI Agent 模式） Cascade 是 Windsurf 的旗舰功能，区别于普通 AI 聊天： - **多步骤自动执行**：给出高层目标，Cascade 自动拆解为多个步骤依次执行 - **文件读写**：自动读取相关文件、创建新文件、修改现有代码 - **终端命令**：自动运行 npm install、git commit 等命令 - **上下文感知**：自动索引整个项目，理解文件间的依赖关系 - **Write/Chat 模式**：Write 模式直接修改代码，Chat 模式仅讨论不动代码 使用技巧： - 描述目标而非步骤，让 Cascade 自己规划执行路径 - 遇到错误时 Cascade 会自动尝试修复，通常不需要手动干预 - 用 `@file` 或 `@folder` 显式指定上下文范围，提高准确度 ### AI Flow（智能代码补全） AI Flow 是 Windsurf 的上下文感知补全引擎： - **多行补全**：不只补全当前行，能预测接下来多行代码 - **跨文件感知**：根据项目中其他文件的模式和类型定义生成补全 - **Tab 接受**：按 Tab 接受建议，按 Esc 拒绝 - **Supercomplete**：基于最近编辑行为预测下一步操作 ### Cmd+I 内联编辑 选中代码后按 `Cmd+I`（macOS）或 `Ctrl+I`（Windows/Linux）： - 直接在代码位置弹出编辑指令输入框 - 适合小范围重构、添加注释、修改逻辑 - 修改以 diff 形式展示，可逐个接受或拒绝 ### Chat 面板 侧边栏对话面板，用于： - 询问代码相关问题、解释复杂逻辑 - 生成代码片段后手动粘贴 - 用 `@` 引用文件、符号、文档等上下文 ## 规则配置 在项目根目录创建 `.windsurfrules` 文件，控制 AI 行为： ``` # .windsurfrules 示例 你是一个 TypeScript 全栈开发专家。 技术栈： - 前端：React 18 + TypeScript + Tailwind CSS - 后端：Node.js + Express + Prisma - 测试：Vitest + React Testing Library 代码规范： - 使用函数式组件和 Hooks - 所有函数必须有 TypeScript 类型标注 - 错误处理使用 try-catch，禁止静默吞错 - 组件文件使用 PascalCase 命名 ``` 也支持全局规则文件 `~/.windsurf/global_rules.md`，对所有项目生效。 ## 快捷键速查表 | 功能 | macOS | Windows/Linux | |------|-------|---------------| | 打开 Cascade | `Cmd+L` | `Ctrl+L` | | 内联编辑 | `Cmd+I` | `Ctrl+I` | | 接受补全 | `Tab` | `Tab` | | 拒绝补全 | `Esc` | `Esc` | | 命令面板 | `Cmd+Shift+P` | `Ctrl+Shift+P` | | 切换 Write/Chat | 面板内切换 | 面板内切换 | | 引用文件 | `@file` | `@file` | | 引用文件夹 | `@folder` | `@folder` | | 终止执行 | `Cmd+Backspace` | `Ctrl+Backspace` | ## Windsurf vs Cursor 对比 | 维度 | Windsurf (Cascade) | Cursor (Composer) | |------|-------------------|-------------------| | 自主性 | 高，自动规划多步骤 | 中，需要更多人工确认 | | 可控性 | 较低，Agent 自行决策 | 高，每步可审查 | | 代码索引 | 自动全项目索引 | 需手动 @codebase | | 终端集成 | 自动执行命令 | 需确认后执行 | | 免费额度 | 有免费层 | 有免费层 | | VS Code 兼容 | 完全兼容插件 | 完全兼容插件 | | 适合人群 | 喜欢放手让 AI 干 | 喜欢精细控制 | Windsurf 更像"放手让 AI 干"，Cursor 更像"AI 辅助你干"。选择取决于你对 AI 自主性的接受程度。 ## 使用场景和最佳实践 **适合场景**：从零搭建脚手架、批量重构、快速原型、探索不熟悉的技术栈 **最佳实践：** 1. 先写好 `.windsurfrules`，确保 AI 输出符合团队规范 2. 大任务用 Cascade，小修改用 Cmd+I 内联编辑 3. Cascade 执行过程中可随时中断并调整方向 4. 定期检查 Cascade 的自动提交，避免引入不需要的改动 5. 敏感文件（.env、密钥）加入 `.gitignore`，防止 AI 误操作 6. 复杂项目建议分模块给 Cascade 任务，避免一次性改动过大


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lwuigi/huntdownacrypto-trading-bot (version 1.0.1)

## **1\. Healthcheck — Security audits & hardening** Assess and secure your OpenClaw host. Check firewall, SSH, backups, updates, and align to your risk tolerance. **Use when:** You want to audit your machine's security, harden against threats, or check if updates are available. **Key commands:** * openclaw security audit \--deep * openclaw update status * Schedule periodic checks --- ## **2\. Skill Creator — Build custom skills** Create, improve, or audit AgentSkills. Use when you want to author new skills from scratch or enhance existing ones. **Use when:** You want to extend OpenClaw with custom skills, organize scripts/references, or review skill structure. **Key workflow:** * Understand concrete examples * Plan reusable contents (scripts, references, assets) * Initialize with templates * Edit SKILL.md and resources * Package for distribution --- ## **3\. Node Connect — Diagnose connection failures** Fix pairing and connectivity issues for Android/iOS/macOS apps (QR, setup code, Wi-Fi, Tailscale, VPS). **Use when:** Your app won't connect, QR scans fail, or you see "pairing required" / "bootstrap token invalid" errors. **Key checks:** * openclaw qr \--json * openclaw devices list * openclaw devices approve \--latest —------------- name: crypto\_trading\_bot description: Analyze BTC and ETH setups, turn trading ideas into deterministic bot rules, and produce code-friendly entry, exit, and risk logic. user-invocable: true \--- \# Crypto Trading Bot Use this skill when the user wants to: \- Analyze BTC or ETH setups \- Convert a trading idea into exact bot rules \- Create structured entry, exit, and risk logic


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jimmyclanker/jimmy-task-router (version 1.0.0)

--- name: task-router version: 1.0.0 description: Automatically route tasks to the appropriate tool, agent, or workflow. Analyzes task intent and complexity to route to coding, research, trading, system, or content workflows. --- # AI Task Router Automatically route tasks to the appropriate tool, agent, or workflow based on keywords and complexity analysis. ## Usage ```bash bash scripts/route-task.sh "write a python script to sort a list" bash scripts/route-task.sh "what is the weather in Valencia?" bash scripts/route-task.sh "analyze this wallet: 0x81ac..." ``` ## How It Works 1. Analyzes task description for intent and complexity 2. Matches against known patterns: - **coding**: code writing, refactoring, debugging - **research**: web search, data gathering, analysis - **trading**: crypto ops, wallet checks, DeFi - **content**: writing, summarization, translation - **system**: file ops, cron, monitoring - **general**: conversation, Q&A 3. Returns routing decision with confidence score ## Configuration Edit `scripts/config.sh` to add custom patterns or change routing logic. ## Integration Can be used as a pre-processor for incoming tasks to route them to specialized agents or tools.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangxiaofei860208-source/lobster-agentic-engineering (version 1.0.0)

--- name: lobster-agentic-engineering description: Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. origin: ECC --- # Agentic Engineering Use this skill for engineering workflows where AI agents perform most implementation work and humans enforce quality and risk controls. ## Operating Principles 1. Define completion criteria before execution. 2. Decompose work into agent-sized units. 3. Route model tiers by task complexity. 4. Measure with evals and regression checks. ## Eval-First Loop 1. Define capability eval and regression eval. 2. Run baseline and capture failure signatures. 3. Execute implementation. 4. Re-run evals and compare deltas. ## Task Decomposition Apply the 15-minute unit rule: - each unit should be independently verifiable - each unit should have a single dominant risk - each unit should expose a clear done condition ## Model Routing - Haiku: classification, boilerplate transforms, narrow edits - Sonnet: implementation and refactors - Opus: architecture, root-cause analysis, multi-file invariants ## Session Strategy - Continue session for closely-coupled units. - Start fresh session after major phase transitions. - Compact after milestone completion, not during active debugging. ## Review Focus for AI-Generated Code Prioritize: - invariants and edge cases - error boundaries - security and auth assumptions - hidden coupling and rollout risk Do not waste review cycles on style-only disagreements when automated format/lint already enforce style. ## Cost Discipline Track per task: - model - token estimate - retries - wall-clock time - success/failure Escalate model tier only when lower tier fails with a clear reasoning gap.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yesong-hue/productivity-master (version 1.0.0)

--- name: personal-productivity description: 个人效率与时间管理顾问。帮助用户更好地管理时间、任务和能量，提升工作效率。当用户询问如何提高效率、时间管理、任务规划、专注力、拖延症等问题时触发。 version: 1.0.0 author: yesong-Hue homepage: https://clawhub.ai/yesong-Hue/personal-productivity tags: [效率, 时间管理, 任务规划, 专注力, 拖延症] readme: | # Personal Productivity - 个人效率与时间管理顾问 # Personal Productivity - 个人效率与时间管理顾问 🦐 **帮助用户建立可持续的高效工作习惯** ## 简介 这是一个专注于**个人效率提升**的 AI 技能。作为你的效率顾问，我会帮助你： - 🔍 诊断效率问题 - 📋 建立任务管理系统 - ⏰ 设计时间块计划 - ⚡ 优化能量使用 - 🚀 克服拖延症 ## 适用场景 | 场景 | 说明 | |------|------| | 时间不够用 | 帮您分析时间去向，设计时间块 | | 拖延症 | 提供具体可执行的克服方法 | | 任务管理混乱 | 建立个人任务捕获和组织系统 | | 专注力差 | 识别干扰源，建立专注环境 | | 能量管理 | 了解个人能量周期，匹配任务难度 | | 日程规划 | 制定可持续的日程计划 | ## 核心方法论 ### 1. 时间块管理 (Time-boxing) **关键方法：** - 给每件事分配固定时间块，保护这些时间块不被其他事项占用 - 周末也预留工作时间处理重要事务 - 优先级最高的任务优先安排时间块 **适用场景：** 多角色兼顾（全职工作+副业+家庭）、日程碎片化、总是被动响应 ### 2. 外部化捕获 (External Capture) **关键方法：** - 想到什么立即写下来，不要依赖记忆 - 建立任务捕获系统（todo list、笔记软件） - 大脑是用来思考的，不是用来存储的 **适用场景：** 容易忘事、思维混乱、焦虑于忘记某些事 ### 3. 日历即战略 (Calendar as Strategy) **关键方法：** - 检查你的时间实际花在哪里，反映真实优先级 - 先为最重要的工作 blocking 时间 - 区分"说出来的优先级"和"实际做的优先级" **适用场景：** 感觉忙但没成果、想要改变现状 ### 4. 能量管理 (Energy Management) **关键方法：** - 不是所有时间都 equal，安排高认知需求工作在能量高峰时段 - 低能量时间处理杂事、会议、邮件 - 了解自己的昼夜节律 **适用场景：** 下午容易犯困、上午效率高但浪费在琐事上 ### 5. 2分钟法则 & 5分钟起步 **关键方法：** - 2 分钟内能做完的事立即做，不要拖延 - 不想动时告诉自己"只做 5 分钟"，往往开始后就停不下来 **适用场景：** 拖延、启动困难 ### 6. 艾森豪威尔矩阵 **关键方法：** - 紧急又重要：立即做 - 重要不紧急：计划做 - 紧急不重要：委托做 - 不紧急不重要：忽略 **适用场景：** 任务优先级判断 --- ## 常见错误提醒 - ❌ 没有外部捕获系统 — 试图记住所有事情造成焦虑 - ❌ 不保护专注时间 — 日历被会议填满，没有时间做实事 - ❌ 把所有时间 equal 对待 — 早上9点和下午4点认知能力不同 - ❌ 什么都说 yes — 每个 yes 意味着对其他事情说 no - ❌ 优化战术却忽视战略 — 在错误的事情上更高效没有帮助 - ❌ 追求完美开始 — 先完成再完美 --- ## 对话引导问题 当用户需要帮助时，可以主动询问： **时间分析：** - "你典型的一天时间都花在哪了？" - "有没有什么重要的事却没得到足够时间？" **任务管理：** - "你有任务捕获系统吗，还是全靠记？" - "手头的任务里，哪些是必须今天做的？" **能量状态：** - "你什么时候能量最高？那时候一般安排什么工作？" - "下午犯困的时候一般怎么做？" **拖延诊断：** - "拖延最久的那件事是什么？是什么让你不想开始？" - "如果只做 5 分钟，你会做什么？" **承诺清理：** - "你有什么应该放下的承诺？" - "哪些事可以做也可以不做？" --- ## 实用建议 ### 入门建议 (第一周) 1. **从一件小事开始** — 不要试图一次性改变所有习惯 2. **建立捕获系统** — 想到什么立即写下来 3. **记录然后复盘** — 看看时间实际花在哪 4. **保护峰值时间** — 最高效的时间段做最重要的事 5. **定期清理承诺** — 哪些可以拒绝或延期 ### 进阶建议 (一个月后) 1. 开始使用时间块 2. 分析自己的能量周期 3. 建立每周回顾习惯 4. 优化任务分类系统 5. 持续迭代自己的系统 --- ## 注意事项 - 🎯 每个人的高效方式不同，需要因人而异 - 🔄 效率系统需要持续迭代 - ⚖️ 工作和生活平衡同样重要 - 💪 接受不完美，系统是慢慢完善的 --- ## 版本 - v1.0.0 - 初始版本，包含完整方法论和对话引导 --- *🦐 记住：效率是为了更好地生活，不是为了做更多事。*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wondershare-boop/mediaio-vidu-video-generator (version 1.0.1)

````skill --- name: mediaio-vidu-video-generator description: Generate AI videos using Vidu via Media.io OpenAPI. Supports text-to-video and image-to-video with high-quality motion, smooth transitions. requires: env: - API_KEY metadata: mediaio: emoji: "" priority: "P1" core_goal_keywords: - text-to-video - image-to-video trigger_keywords: - Vidu - Vidu AI - Vidu video generator publisher: Community Maintainer source: https://platform.media.io/docs/ --- # Vidu AI Video Generator ## Overview This skill focuses on a single model family and calls Media.io OpenAPI via `Skill.invoke(api_name, params, api_key)`. It includes only common APIs (`Credits`, `Task Result`) plus model-specific APIs for this skill. ## Core Trigger Keywords Vidu, Vidu AI, Vidu video generator ## Core Goal Keywords text-to-video, image-to-video ## Environment Variable - `API_KEY` (required): Media.io OpenAPI key used as `X-API-KEY`. ## Quick Start ```python import os from scripts.skill_router import Skill skill = Skill('scripts/c_api_doc_detail.json') [REDACTED_SECRET]'API_KEY', '') result = skill.invoke('Credits', {}, [REDACTED_SECRET]) print(result) ``` ## Available APIs - `Credits` (`user-credits`) - `Task Result` (`generation-result`) - `Vidu Q2` (`i2v-vidu-q2`) - `Vidu Q3` (`i2v-vidu-q3`) - `Vidu Q3 (Text To Video)` (`t2v-vidu-q3`) ## Notes - Use exact `api_name` from `scripts/c_api_doc_detail.json` when invoking. - Generation APIs return `task_id`; poll with `Task Result`. ````


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: carloscbrls/cc3po-arxiv (version 1.0.0)

--- name: arxiv description: Search, download, and summarize academic papers from arXiv. Built for AI/ML researchers. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "📄" homepage: https://clawhub.ai/carloscbrls/arxiv --- # arXiv Research Assistant Search, fetch, and analyze academic papers from arXiv.org directly from your AI assistant. ## Description This skill enables Claude to search arXiv for academic papers, fetch paper details, download PDFs, and help you stay updated with the latest research in any field. **Perfect for:** - Researchers staying current with literature - Students doing literature reviews - Content creators finding authoritative sources - Interview prep with cutting-edge knowledge - Anyone building expertise in a technical field ## Usage ### Search Papers ``` "Search arXiv for LLM security attacks" "Find recent papers on prompt injection" "arXiv papers about transformer architecture from 2024" ``` ### Get Paper Details ``` "Get arXiv paper 2401.12345" "Summarize this arXiv paper: [URL]" ``` ### Download Papers ``` "Download the PDF for arXiv 2401.12345" ``` ### Track Reading List ``` "Add this paper to my reading list" "Show my saved papers" "Mark paper 2401.12345 as read" ``` ## Examples **Research Query:** > "Find the top 5 papers on LLM jailbreaking from 2025" **Response includes:** - Paper titles with authors - Publication dates - Abstracts (summarized) - Direct PDF links - Citation counts (if available) **Interview Prep:** > "What are the latest papers on AI red teaming?" **Content Creation:** > "Find a paper I can break down for a LinkedIn post about prompt injection" ## Configuration No API key required - arXiv API is free and open. Optional MongoDB integration for paper tracking: ```yaml # In your .env MONGODB_URI=your_connection_string MONGODB_DB_NAME=your_database ``` ## Author Created by [Ractor](https://github.com/Ractorrr)

path: requirements.txt
content: arxiv>=2.0.0
pymongo>=4.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yang1002378395-cmyk/side-hustle-agent (version 1.0.0)

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