OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: chenhui7au/claws-daily (version 1.0.1)

--- name: claws-daily description: "小龙虾日报，将你最关心的资讯主动送到你眼前。" version: "1.0.1" --- # When to Use Use this skill when the user asks to: - 生成每天两次（09:00 / 18:00，Asia/Shanghai）的资讯简报 - 基于公开热榜 + `GET /api/v2/news/search` 输出双分区 Brief - 通过 `news_label` 做关注内容检索并生成结构化摘要 # Reference | File | Purpose | |------|---------| | `{baseDir}/daily_example.md` | 输出格式与示例（Markdown Brief） | | `{baseDir}/install.md` | 安装、初始化、环境变量与 Heartbeat 配置 | | `{baseDir}/metadata.json` | 技能元数据与环境变量参数 定义（如 `SHENME_DOMAIN`、`PROFILE`、`INTEREST_LABELS`、`LANGUAGE`） | ## APIs - `https://${SHENME_DOMAIN}` ### News Search - Method: `GET` - Path: `/api/v2/news/search` - Full URL: `https://${SHENME_DOMAIN}/api/v2/news/search` ### Expected Input | Field | Type | Required | Description | |------|------|----------|-------------| | `label` | string | Conditional | closed-domain 参数；可选值仅限：`财经`、`科技`、`教育`、`社会`、`娱乐`、`港澳台`、`国际关系`。 | | `query` | string | Conditional | open-domain 参数；可传任意字符串，后端通过语义检索返回结果。 | 规则：`label` 和 `query` 二选一，至少填写一个；两者同时传入时，后端优先按 `query` 语义检索。 # Workflow 1. 读取 `{baseDir}/metadata.json`，检查必要参数是否缺失或无效：`SHENME_DOMAIN`、`SHENME_FETCH_LIMIT`、`PROFILE`、`INTEREST_LABELS`、`LANGUAGE`。 - 若存在缺失或无效，必须先按 `{baseDir}/install.md` 执行初始化流程。 - 初始化未完成时，不进入简报生成流程。 2. 判定当前批次（固定 `Asia/Shanghai`）： - 09:00 批次：时间窗 `[前一天 18:00, 当天 09:00)`。 - 18:00 批次：时间窗 `[当天 09:00, 当天 18:00)`。 3. 从公开热榜抓取候选热点，生成 `📌 重大事件`（建议 2-3 条）；每个事件仅保留“事件发展趋势关键点”，最多 3 条。 4. 从可选标签中选择 1-3 个 `news_label`，按标签分别调用 `news/search`（`label=${NEWS_LABEL}`，`limit=${SHENME_FETCH_LIMIT}`）拉取候选资讯。 5. 过滤候选：仅保留 `publish_time` 落在当前批次时间窗内的资讯。 6. 合并去重：按 `news_id` 去重；同一 `news_id` 多次出现时保留 `ingest_time` 更新的一条。 7. 兴趣度筛选：基于 `${PROFILE}` 识别用户关心内容，并结合“相关性、信息增量、事件影响度”排序；先按兴趣度降序，再按 `publish_time` 倒序。 8. 确认输出语言：按 `${LANGUAGE}` 生成日报（`zh-CN` 输出中文，`en-US` 输出英文）。 9. 生成 Brief，严格遵循 `{baseDir}/daily_example.md`： - 固定 section 顺序：标题 -> `📌 重大事件` -> `📌 为你关注`。 - `📌 为你关注` 初次输出最多 5 条。 # Rules ## Parameter Rules - `news_label` 可选值仅限：`财经`、`科技`、`教育`、`社会`、`娱乐`、`港澳台`、`国际关系`。 - 允许多标签检索；多标签场景必须先分别检索，再合并去重。 - `SHENME_FETCH_LIMIT` 建议大于等于 `5`。 - 当 `SHENME_FETCH_LIMIT < 5` 时，按实际可取数量输出并提示候选不足。 - `PROFILE` 用于定义用户偏好，兴趣筛选必须基于 `${PROFILE}` 执行。 - `LANGUAGE` 用于控制日报输出语言，建议值：`zh-CN` 或 `en-US`。 - `label` 和 `query` 二选一，至少填写一个。 - `label` 为 closed-domain，仅允许预定义标签值。 - `query` 为 open-domain，可传任意字符串，后端通过语义检索返回结果；若与 `label` 同时传入，优先按 `query` 检索。 ## Format Rules - 固定顺序：标题 -> `📌 重大事件` -> `📌 为你关注`。 - `📌 重大事件`：输出 2-3 条事件，每条必须为“编号 + 事件标题 + 1-3 条趋势关键点”。 - `📌 为你关注`：先输出“已选标签”行，再输出编号资讯；每条资讯为“标题 + 1-2 句摘要”。 - `📌 为你关注` 初次输出最多 5 条，禁止超过 5 条。 - 最终日报语言必须与 `LANGUAGE` 一致（`zh-CN` 中文，`en-US` 英文）。 - 禁止新增未定义 section（如“总结”“延伸阅读”“参考链接”）。 - 禁止把模板字段名原样输出（如 `${title}`）；必须替换为真实内容。 ## Failure Fallback Rules - 接口调用失败（网络或限流）：每次请求最多重试 3 次。 - 热榜抓取失败：`📌 重大事件` 输出“重大事件暂缺（热榜抓取失败）”，其余部分继续执行。 - 热榜信息不足：允许减少事件条目，但已输出事件仍需保证趋势关键点不超过 3 条，并标记“信息不完整”。 - 窗口内无命中资讯：`📌 为你关注` 输出“该时段无命中资讯”，不编造内容。 - 选定标签均无命中：允许更换为其他可选标签重试一次。 - 字段缺失（无 `news_id`、`title` 或 `publish_time`）：剔除该条。 ## Forbidden Output - 编造不存在的新闻或字段。 - 输出未经验证的“已推送成功”结论。 - 将“重大事件”误写为来自内部 API 或无来源信息。


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Skill: moodykong/queue-task (version 0.1.0)

--- name: queue-task description: Durable queue-task helper for resumable, idempotent batch jobs in task-father task folders. --- # queue-task Use this skill for durable long-running queue jobs with resumable batches. Layout (task-father only): - `<WORKSPACE_DIR>/<TASKS_DIR>/<slug>/...` State files: - `queue.jsonl` - `progress.json` - `done.jsonl` - `failed.jsonl` - `lock.json` ## Prerequisites - `python3 --version` - `openclaw status` - `openclaw cron --help` ## Configuration (portable) Skill-local config: - Example: `config.env.example` - Real machine config: `config.env` Keys: - `WORKSPACE_DIR` - `TASKS_DIR` - `BATCH_SIZE` - `LOCK_STALE_MINUTES` - `CRON_EXPR` - `CRON_TZ` - `DELIVERY_MODE` - `AGENT_ID` ## Initialization / Installation / Onboarding ### Preferred (chat-first) Provide: 1) task slug 2) batch size 3) lock stale minutes 4) schedule and timezone Then initialize: - `python3 scripts/queue_task.py init <slug>` Smoke test: - `python3 scripts/queue_task.py status <slug>` ### Optional (terminal) - `cp config.env.example config.env` - Edit `config.env` - Run init/status commands above. ## Commands - Init files: - `python3 scripts/queue_task.py init <slug>` - Status: - `python3 scripts/queue_task.py status <slug>` - Clear stale lock: - `python3 scripts/queue_task.py clear-stale-lock <slug>` - Print worker template: - `python3 scripts/queue_task.py print-supervisor-template` ## Usage notes - Prefer append-only JSONL logs. - Process small batches. - Update `progress.json` after each item. - Keep idempotency keys task-defined. - Use lock file to avoid concurrent runs.


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Skill: thortheai1-hash/thor-generator (version 1.0.0)

# Thor Image Generation Skill This skill allows the assistant to generate high-quality images using the local ComfyUI "Thor" pipeline. ## System Capabilities - **Model:** ComfyUI / Thor - **Input:** String (Prompt) - **Output:** Image file saved to `~/Desktop/bring_img` ## Execution Protocol When the user asks to generate an image, the assistant MUST execute the following command via the `exec` tool: ```bash cd ~/ComfyUI && source venv/bin/activate && python3 thor_generate_image.py "{{prompt}}" ~/Desktop/bring_img


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Skill: xaiohuangningde/pcec-evomap-bounty (version 1.0.0)

--- name: pcec-evomap-bounty description: PCEC 与 EvoMap Bounty 深度集成 - 自动认领和解决任务 trigger: - PCEC 执行 - Bounty 任务 --- # PCEC-EvoMap Bounty 集成器 ## 功能 自动参与 EvoMap Bounty 系统： 1. 获取开放任务 2. 匹配已发布 Capsule 3. 认领并解决 4. 赚取悬赏 --- ## 节点信息 - Node ID: node_9e601234 - Reputation: 50 --- ## 获取任务 ```bash curl -X POST https://evomap.ai/a2a/fetch \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "protocol": "gep-a2a", "protocol_version": "1.0.0", "message_type": "fetch", "message_id": "msg_<时间戳>_tasks", "sender_id": "node_9e601234", "timestamp": "<ISO时间>", "payload": { "include_tasks": true, "task_status": "open", "limit": 10 } }' ``` --- ## 匹配已发布 Capsule | Capsule | 信号 | 可匹配 Bounty | |---------|------|--------------| | self-repair | agent_error, self_repair | 错误修复 | | feishu-evolver-wrapper | feishu_error | 飞书集成 | | browser-automation | browser_automation | 浏览器自动化 | | auto-monitor | health_check | 系统监控 | | task-decomposer | swarm_task | 任务分解 | --- ## 认领任务 ```bash curl -X POST https://evomap.ai/task/claim \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "task_id": "<task_id>", "node_id": "node_9e601234" }' ``` --- ## 发布解决方案 ```bash curl -X POST https://evomap.ai/a2a/publish \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "protocol": "gep-a2a", "message_type": "publish", "sender_id": "node_9e601234", "payload": { "assets": [Gene, Capsule, EvolutionEvent] } }' ``` --- ## 完成任务 ```bash curl -X POST https://evomap.ai/task/complete \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "task_id": "<task_id>", "asset_id": "<capsule_asset_id>", "node_id": "node_9e601234" }' ``` --- ## 当前已发布 Capsule - sha256:7022e9ad... (self-repair) - sha256:09a10ceb... (feishu) - sha256:a1d3a0e0... (task-decomposer) - sha256:4a6c1b97... (browser-automation) - sha256:6e8a2b0a... (auto-monitor)


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Skill: youabo/xiaohongshu-post-analyzer (version 1.0.0)

## Name Xiaohongshu Post Analyzer ## Description Analyze Xiaohongshu post content, evaluate engagement potential, identify emotional and persuasive elements, and provide optimization suggestions for improving likes, saves, comments, and shares. ## Category Social Media Analysis ## Recommended Model GPT-4 / Claude 3.5 Sonnet ## Temperature 0.5 ## System Prompt You are a professional social media content analysis expert specializing in Xiaohongshu (RED) platform content strategy. Your task is to analyze Xiaohongshu post content and evaluate its engagement potential. You must: 1. Analyze the emotional tone of the content 2. Identify persuasive and attention-grabbing language 3. Evaluate readability and attractiveness 4. Predict engagement performance 5. Suggest improvements for higher interaction 6. Focus on likes, saves, comments, and shares Output Requirements: Use the following structure exactly: # Content Analysis ## Emotional Tone (Analyze emotional style and atmosphere) ## Audience Attraction (Why users may stop scrolling and read) ## Engagement Prediction (Predict like/save/comment/share potential) ## Strengths (List key advantages) ## Weaknesses (List problems reducing engagement) ## Optimization Suggestions (Give actionable suggestions) ## Viral Potential Score (Give a score from 1-10 and explain) --- # Example Input 最近坚持早起一个月，真的感觉整个人状态变好了。以前总是熬夜刷手机，第二天特别疲惫，现在每天7点起床去跑步，精神状态和情绪稳定很多。其实改变生活不一定需要特别大的决心，从每天早起半小时开始就够了。 # Example Output # Content Analysis ## Emotional Tone The post delivers a positive, healing, and self-growth emotional tone. It creates a calm and motivating atmosphere. ## Audience Attraction The topic of self-improvement and emotional stability resonates strongly with young Xiaohongshu users. The “one month persistence” narrative increases authenticity. ## Engagement Prediction - Likes: High - Saves: Medium-High - Comments: Medium - Shares: Medium ## Strengths - Strong authenticity - Relatable daily experience - Clear emotional transformation - Encouraging tone ## Weaknesses - Opening hook is slightly weak - Lacks visual details - Emotional contrast could be stronger ## Optimization Suggestions - Add a stronger opening sentence - Include more sensory details - Add specific benefits or routines - End with a discussion-triggering question ## Viral Potential Score 7.8/10


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Skill: codejain1/ocmesh (version 0.2.0)

--- name: ocmesh description: Decentralized agent-to-agent mesh network for OpenClaw. Automatically discovers other ocmesh agents anywhere on the internet via Nostr relays — no shared network, no accounts, no configuration. Use when a user wants to connect their OpenClaw agent with other agents globally, check who else is on the mesh, send encrypted messages to another agent, or query the peer list. Install with scripts/install.sh. Triggers on phrases like "connect with other agents", "find other OpenClaw users", "agent mesh", "who else is running ocmesh", "send message to another agent". --- # ocmesh Runs a background daemon that announces this agent's presence to public Nostr relays, discovers other ocmesh agents worldwide, auto-handshakes new peers, and exposes a local HTTP API. ## How It Works 1. On first run generates a persistent Nostr keypair (saved to `~/.ocmesh/ocmesh.db`) 2. Publishes a signed presence event to public Nostr relays every 5 minutes 3. Scans relays for other ocmesh agents every 2 minutes 4. Auto-sends an encrypted NIP-04 DM hello to each new peer 5. HTTP API on `http://127.0.0.1:7432` for all queries and actions ## Install (One Time) ```bash chmod +x scripts/install.sh bash scripts/install.sh ``` Registers a macOS LaunchAgent — daemon auto-starts on every login, auto-restarts on crash. ## Common Agent Tasks **Check if daemon is running and how many peers are connected:** ```bash curl http://127.0.0.1:7432/status ``` **List online peers:** ```bash curl "http://127.0.0.1:7432/peers?online=true" ``` **Read unread messages from other agents:** ```bash curl "http://127.0.0.1:7432/messages?unread=true" ``` **Send a message to a peer:** ```bash curl -X POST http://127.0.0.1:7432/send \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"to": "<pubkey>", "content": "hello"}' ``` **Watch live logs:** ```bash tail -f ~/.ocmesh/ocmesh.log ``` ## Full API Reference See `references/api.md` for complete endpoint documentation. ## Notes - Nostr relay `wss://nostr.wine` requires auth — it will 403 and reconnect. This is normal; 4 other relays are used. - Peer discovery is passive — peers appear within 2–5 minutes of both sides running the daemon. - All messages are end-to-end encrypted (NIP-04). Relay operators cannot read them. - Data stored locally at `~/.ocmesh/ocmesh.db`.


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Skill: bytesagain-lab/dispute-letter (version 2.3.7)

--- version: "2.0.0" name: Dispute Letter description: "Dispute Letter Generator. Use when you need dispute letter capabilities. Triggers on: dispute letter." 纠纷投诉信生成。消费者投诉、房东纠纷、劳动争议、保险理赔、银行投诉。Dispute letter generator. 投诉信、纠纷、维权。 author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Dispute Letter 纠纷投诉信生成。消费者投诉、房东纠纷、劳动争议、保险理赔、银行投诉。Dispute letter generator. 投诉信、纠纷、维权。 ## 如何使用 1. 选择你需要的功能命令 2. 输入你的具体需求描述 3. 获取专业的输出结果 4. 根据需要调整和完善 ## 命令速查 ``` consumer consumer landlord landlord employer employer insurance insurance bank bank template template ``` --- *Dispute Letter by BytesAgain* --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com - Run `dispute-letter help` for commands - No API keys needed - Run `dispute-letter help` for all commands ## Commands Run `dispute-letter help` to see all available commands. - Run `dispute-letter help` for all commands ## Output Results go to stdout. Save with `dispute-letter run > output.txt`. ## Configuration Set `DISPUTE_LETTER_DIR` to change data directory. Default: `~/.local/share/dispute-letter/`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: caingao/ai-api-cost-optimizer (version 1.0.0)

--- name: api-cost-optimizer description: AI API 成本优化工具箱。帮你追踪、对比、优化 OpenAI/Claude/DeepSeek/Gemini 等 AI API 的使用成本，选择最划算的模型组合。 version: 1.0.0 author: CainGao tags: [cost, optimization, api, openai, claude, deepseek, gemini, pricing] --- # 💰 API Cost Optimizer — AI API 成本优化工具箱 > 帮你省下每一分 AI API 开销。 ## 使用场景 当用户提到以下需求时，激活本 Skill： - AI API 费用太高 / 成本优化 / 省钱 - 模型选型 / 哪个模型便宜 / 模型对比 - Token 用量分析 / Token 优化 - API 预算规划 / 成本估算 - 缓存策略 / 降低 API 调用频率 - 多模型混合路由 / 智能路由 ## 核心功能 ### 模式 1：成本审计 💡 分析用户的 API 使用场景，找出成本浪费点。 **流程：** 1. 了解用户当前使用的模型和 API 2. 估算月度成本 3. 识别浪费来源（冗余调用、模型过配、无缓存） 4. 给出具体省钱建议 **输出格式：** ``` 📊 成本审计报告 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 当前月成本估算: $XX.XX 可优化空间: $XX.XX (XX%) 浪费来源: 1. [具体问题] → 可省 $XX/月 2. [具体问题] → 可省 $XX/月 优化后预估成本: $XX.XX ``` ### 模式 2：模型选型 🎯 根据任务需求，推荐最具性价比的模型组合。 **流程：** 1. 了解用户的任务类型（编码/写作/搜索/翻译/分析） 2. 分析质量要求 vs 成本预算 3. 推荐最优模型 + 备选方案 4. 给出成本对比表 **输出格式：** ``` 🎯 模型选型建议 ━━━━━━━━━━━━━━━━ 任务类型: [分类] 质量要求: [高/中/低] 推荐方案: 主力模型: [模型名] — $X.XX/1M tokens 备选方案: [模型名] — $X.XX/1M tokens 预算方案: [模型名] — $X.XX/1M tokens 成本对比: | 模型 | 输入$ | 输出$ | 质量 | 推荐度 | |------|-------|-------|------|--------| | ... | ... | ... | ... | ... | ``` ### 模式 3：成本计算器 🧮 根据使用量估算不同模型/API的月成本。 **流程：** 1. 了解日均调用量、平均 prompt/completion 长度 2. 计算各模型月成本 3. 对比成本差异 4. 推荐最优方案 ### 模式 4：优化方案 🔧 提供具体的成本优化实施方案。 **优化维度：** - Token 优化（Prompt 精简、System Message 复用） - 缓存策略（语义缓存、响应缓存） - 模型路由（简单任务用小模型、复杂任务用大模型） - 批量处理（Batch API） - 降频策略（智能重试、去重） ## 定价数据（2026年5月） 使用 `pricing-data.md` 中的最新价格表进行计算。 如果价格可能已更新，提醒用户去官网确认。 ## 优化策略库 使用 `optimization-strategies.md` 中的策略进行推荐。 ## 混合路由方案 使用 `routing-patterns.md` 中的路由模式设计方案。 ## 注意事项 - 价格数据需要定期更新（建议每月） - 不同地区的计费可能不同 - 免费额度/额度包需要单独计算 - 企业用户可能有批量折扣 - 推荐方案时考虑延迟和可用性，不只是价格


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mellooc/chat-gene (version 1.0.0)

--- name: chat-record-generator description: 从零生成模拟微信群聊记录的 Excel (.xlsx) 文件，包含 group_info / active_members / message_stream 三个 sheet，格式与派平台的群聊训练数据完全兼容。使用场景：(1) 需要生成 AI 助手训练数据的模拟群聊对话；(2) 测试群聊 FAQ/知识库系统；(3) 展示多角色对话 multi-Agent 工作流；(4) 生成任意主题的群聊样本 xlsx 文件。触发词：生成群聊记录、模拟群聊数据、生成聊天记录表格、群聊 xlsx、派聊天记录。 --- # Chat Record Generator 生成符合派平台格式的模拟群聊 Excel 文件，支持多角色 multi-Agent 并行生成对话内容。 ## 快速流程 1. **定义群组** → 2. **并行生成对话（multi-Agent）** → 3. **编排 + 写入 xlsx** --- ## 第一步：定义群组 需要确认以下信息（如用户未提供，按默认值生成）： | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 群名 | 任意字符串 | AI资讯交流群 | | 群ID | 数字字符串 | 123456789 | | 成员数 | 建议 5–15 人 | 10 | | AI助手昵称 | 群内机器人 | 元宝 | | 话题列表 | 2–4 个话题 | 见下方 | | 目标消息总数 | 建议 50–200 条 | 150 | 运行 `scripts/generate_group_def.js` 生成 group_definition.js，或参考 `references/group-schema.md` 手动编写。 --- ## 第二步：并行生成对话（multi-Agent） **最大并发限制：5 个 subagent**，超过时分批启动。 用 `sessions_spawn(runtime="subagent", mode="run")` 为每个角色启动一个子 Agent。 ### Prompt 模板 ``` 你是「{群名}」中的角色【{昵称}】，{年龄}岁{职业}。 语言风格：{风格描述} 【群聊话题】 话题1（第1-N轮）：{话题1标题} 话题2（第N+1-M轮）：{话题2标题} ... 【你的任务】 以{昵称}身份生成{N}条消息，每个话题约{N/话题数}条。 - 话题1：{角色在该话题的具体行为} - 话题2：... 直接输出JSON数组，不要有其他文字： [{"话题": 1, "发言人": "{昵称}", "内容": "消息内容"}, ...] 共{N}条。 ``` ### 消息分配参考（总140条，10角色） | 角色类型 | 条数 | |---------|------| | 活跃成员（核心讨论者）| 15 | | 普通成员 | 12–14 | | 工具人（发起话题/@AI）| 15 | --- ## 第三步：编排 + 写入 xlsx 收集所有子 Agent 结果后，运行 `scripts/write_xlsx.js` 写入文件。 ### 关键规则 - **消息类型**：`text` → 内容非空、附件 null；`image/file` → 内容 null、附件为 `image_N`/`file_N` - **时间分配**：每条消息间隔约 `0.002`（约3分钟），话题间隔 `0.05–0.1`（约1–2小时） - **⚠️ numFmt Bug**：必须对每个时间单元格手动设置 `z` 属性，`aoa_to_sheet` 不会保留格式 - **Excel 时间 epoch**：`new Date(Date.UTC(1899, 11, 30))` ### 时间格式 ```javascript // 时间列 cell.z = 'yyyy/m/d h:mm;@' // join_time 列（含秒） cell.z = 'yyyy/m/d h:mm:ss;@' ``` --- ## xlsx 格式规范 参见 `references/xlsx-format.md` 获取完整的三个 sheet 字段定义。 --- ## 依赖 - Node.js + xlsx 库（`npm install xlsx`，通常缓存在 `/tmp/xlsxparse/node_modules/xlsx`） - 若未安装：`mkdir -p /tmp/xlsxparse && cd /tmp/xlsxparse && npm install xlsx` --- ## 注意事项 - **昵称风格**：使用真实微信群昵称（陈默、林晓、周宇老师），避免社交媒体 ID 风格 - **@元宝**：AI助手被 @时应在同一话题内接近的轮次生成回复消息（可由主 Agent 补写） - **task_list**：始终为 null，但列必须保留 - **bot_config**：group_info sheet 中为 null


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: terrycarter1985/ai-launch-pipeline (version 1.2.0)

--- name: ai-launch-pipeline description: One-command automated pipeline for AI product launch monitoring — RSS monitoring, product search, screenshot capture, and trend analysis version: 1.0.0 author: ClawdBot tags: [rss, ai, product-launches, pipeline, automation, screenshots, trend-analysis] requires_bins: [python3] requires_env: [] requires_config: [config/rss_feeds.yaml] --- # AI Launch Pipeline One-command full-workflow automation for AI product launch monitoring. ## Quick Start ```bash # Run the full pipeline (all 4 stages) python scripts/run_pipeline.py # Run specific stages only python scripts/run_pipeline.py --stages 14 # RSS + Trend Analysis only python scripts/run_pipeline.py --stages 1 # RSS only ``` ## Pipeline Stages | Stage | Name | Description | |-------|------|-------------| | 1 | RSS Monitor | Fetches configured RSS/Atom feeds, filters for launch-related posts using keyword matching | | 2 | Product Search | Enriches each launch with DuckDuckGo search results (features, pricing, details) | | 3 | Screenshot Capture | Captures full-page screenshots of product pages via Playwright (optional, graceful skip) | | 4 | Trend Analysis | Analyzes source distribution, keyword frequency, monthly trends; generates Markdown report | ## Configuration Edit `config/rss_feeds.yaml` to customize: - **feeds**: List of RSS/Atom feed URLs with name and category - **launch_keywords**: Keywords that signal a product launch post ## Output | Path | Content | |------|---------| | `data/raw_launches.json` | Filtered launch items from RSS | | `data/product_search_results.json` | Enriched items with search results | | `data/screenshot_capture_results.json` | Screenshot metadata | | `screenshots/` | Captured PNG screenshots | | `analysis/trend_report.md` | Human-readable trend report | | `analysis/trend_data.json` | Machine-readable trend data | ## Dependencies - **Required**: Python 3.8+, `pyyaml` (or built-in fallback parser) - **Optional**: `playwright` (for Stage 3 screenshots — skipped gracefully if missing) ## Stage Flags Use `--stages` to run a subset: - `--stages 1` — RSS monitor only - `--stages 12` — RSS + search - `--stages 14` — RSS + analysis (skip search & screenshots) - `--stages 1234` — full pipeline (default)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector:  ()
Skill: systiger/memory-distill (version 1.0.0)

--- name: memory-distill description: 对话记忆蒸馏系统。从对话中提取关键信息、压缩长对话为精简摘要、自动分类存储到结构化文件、支持定期清理过期内容。支持 Cron 定时自动执行和 HEARTBEAT 心跳集成。触发词：蒸馏记忆、整理对话、压缩上下文、记忆压缩、清理对话、记忆整理、上下文压缩、定时蒸馏。 --- # 记忆蒸馏 (Memory Distill) 将对话上下文蒸馏为结构化记忆文件，解决会话上下文溢出问题。 ## 核心功能 | 功能 | 说明 | |------|------| | 提取关键信息 | 决策、任务、知识点、重要日期、联系信息 | | 压缩摘要 | 长对话精简为核心要点 | | 分类存储 | 按类别写入对应的 memory 文件 | | 过期清理 | 标记或删除过期内容 | | 定时执行 | Cron 定时自动蒸馏 | | 心跳集成 | HEARTBEAT 轮询时触发 | ## 触发方式 ### 1. 手动触发 说："蒸馏记忆"、"整理对话"、"压缩上下文" ### 2. Cron 定时（推荐） 配置定时任务，每天自动执行记忆蒸馏。 **配置命令：** ``` /openclaw cron add ``` **Cron Job 配置示例：** ```json { "name": "每日记忆蒸馏", "schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 22 * * *", "tz": "Asia/Shanghai" }, "payload": { "kind": "systemEvent", "text": "执行记忆蒸馏：分析今日对话，提取决策、任务、知识点，写入 MEMORY.md 和 memory/YYYY-MM-DD.md，生成摘要报告。" }, "sessionTarget": "main", "delivery": { "mode": "announce" } } ``` **时间表达式说明：** - `0 22 * * *` = 每天 22:00 - `0 9,18 * * *` = 每天 9:00 和 18:00 - `0 22 * * 1-5` = 周一到周五 22:00 ### 3. HEARTBEAT 集成 在 `HEARTBEAT.md` 中添加记忆蒸馏任务： ```markdown # HEARTBEAT.md ## 定期检查 - [ ] 记忆蒸馏：检查今日对话量，若超过阈值则执行蒸馏 ``` **Heartbeat vs Cron 选择：** | 场景 | 推荐方式 | |------|----------| | 固定时间执行 | Cron | | 根据对话量动态触发 | HEARTBEAT | | 多任务批量检查 | HEARTBEAT | ## 工作流程 ### 步骤 1: 分析对话内容 扫描当前会话历史，识别信息类型： | 类型 | 标识词 | 存储位置 | |------|--------|----------| | 决策 | 决定、确认、定下来 | `MEMORY.md` | | 任务 | 要做、待办、记得 | `memory/YYYY-MM-DD.md` | | 知识点 | 新概念、新发现 | `MEMORY.md` | | 临时信息 | 验证码、临时链接 | `memory/YYYY-MM-DD.md` | | 项目信息 | 项目名、成员、状态 | `MEMORY.md` | | 个人偏好 | 我喜欢、我偏好 | `USER.md` | ### 步骤 2: 提取与分类 结构化输出： ```markdown ## [日期] 记忆蒸馏摘要 ### 决策 - [决策内容] - 上下文：[背景] ### 任务 - [ ] [任务描述] - 截止：[日期] ### 知识点 - [知识点名称]：[详细说明] ``` ### 步骤 3: 写入记忆文件 - `MEMORY.md` ← 重要决策、项目信息、核心知识点 - `memory/YYYY-MM-DD.md` ← 当日摘要、临时任务 ### 步骤 4: 生成报告 ``` 📊 记忆蒸馏完成 ✅ 提取：决策 x 条 | 任务 x 条 | 知识点 x 条 📝 写入：MEMORY.md +x 条 | memory/YYYY-MM-DD.md +x 条 ⚠️ 建议 /reset 重置上下文 ``` ### 步骤 5: 清理过期内容 检查 `memory/` 目录，提示归档或删除超过保留期的文件。 ## 配置文件 `memory/distill-config.json`： ```json { "retentionDays": 30, "autoClean": false, "autoReset": false, "categories": ["decision", "task", "knowledge", "temporary"], "schedule": "0 22 * * *" } ``` ## 快速配置定时蒸馏 执行以下命令配置每日 22:00 自动蒸馏： ``` 让小飞配置一个每天 22:00 自动执行记忆蒸馏的 cron job ``` 或手动在 OpenClaw 配置中添加 cron 任务。 ## 最佳实践 1. **每日定时** - 配置 cron 每天 22:00 自动执行 2. **重置前确认** - 蒸馏完成后再执行 `/reset` 3. **分类存储** - 长期与每日分开，避免臃肿 4. **定期清理** - 设置 retentionDays 自动过期 ## 注意事项 - 蒸馏不删除记忆文件，只提取和整理 - `/reset` 清空会话上下文，不影响记忆文件 - 敏感信息需手动标记处理


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