OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kaising-openclaw1/xiaoming-web-scraper (version 1.1.0)

--- name: web-scraper-pro description: 网页数据爬虫 - 数据抓取、表格导出、定时采集 --- # Web Scraper Pro 网页数据抓取工具，支持定时采集和数据导出。 ## 功能 - ✅ 网页数据抓取 - ✅ 表格导出 (CSV/Excel) - ✅ 定时采集 - ✅ 图片下载 - ✅ API 调用 ## 使用 ```bash # 抓取网页数据 clawhub scrape fetch --url https://example.com --selector ".product" # 导出表格 clawhub scrape table --url https://example.com --format csv # 定时采集 clawhub scrape schedule --url https://example.com --cron "0 */6 * * *" ``` ## 定价 | 版本 | 价格 | 功能 | |------|------|------| | 免费版 | ¥0 | 100 页/月 | | Pro 版 | ¥89 | 无限抓取 | | 订阅版 | ¥25/月 | Pro+ 云存储 |


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Skill: brunovu20/github-treding (version 1.0.0)

--- name: github-trending description: "Fetch top trending GitHub repositories today/this-week/this-month and summarize top 15 with stars, language, description." metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "bins": ["curl", "jq"] }, "install": [ { "id": "brew", "kind": "brew", "formula": ["curl", "jq"], "bins": ["curl", "jq"], "label": "Install curl + jq (brew)", }, ], }, } --- # GitHub Trending Fetch and summarize top trending GitHub repos. Uses GitHub search API — no auth required for basic queries (rate-limited at 10 req/min unauthenticated). ## Usage ```bash # Top 15 repos trending this week (default) bash scripts/fetch-trending.sh # Custom time range bash scripts/fetch-trending.sh "2026-05-15" # Custom count bash scripts/fetch-trending.sh "7-days-ago" 10 ``` ## Output For each repo: rank, name, description (truncated), language, ⭐ stars, 🍴 forks, link. ## Rate Limits - Unauthenticated: 10 req/min — enough for occasional use - Authenticated (set `GH_TOKEN` env): 5000 req/hr - If hitting limits, increase the `--retry` or use longer date ranges


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Skill: boilerrat/protom-bridge-email (version 1.0.0)

--- name: proton-bridge-email description: Send email through Proton Mail Bridge (localhost SMTP) using age-encrypted credentials. Use when setting up Proton Bridge for an agent mailbox, encrypting Bridge credentials (no 1Password), or sending automated emails (daily reports, alerts) via Proton Bridge. --- # Proton Bridge Email (age-encrypted) Authored by **Boilermolt + Boiler (Chris)**. Use Proton Mail Bridge for local SMTP/IMAP and keep credentials encrypted at rest with `age`. ## What this skill provides - A minimal SMTP sender: `scripts/send_email.py` - A helper to encrypt the Bridge env file: `scripts/encrypt_env.sh` - Setup notes: `references/proton-bridge-setup.md` ## Expected local secret location This skill assumes the encrypted env file is at: - `~/clawd/secrets/proton.env.age` And your age identity is at: - `~/.config/age/keys.txt` The encrypted file should contain at least: - `PROTON_EMAIL` - `PROTON_BRIDGE_USER` - `PROTON_BRIDGE_PASS` (Bridge “Use this password”, not your Proton web password) - `SMTP_HOST`, `SMTP_PORT`, `SMTP_SECURITY` ## Quick start 1) Set up Proton Bridge (Linux) → see `references/proton-bridge-setup.md`. 2) Create a temporary plaintext env file (e.g., `/tmp/proton.env`), then encrypt it: ```bash bash scripts/encrypt_env.sh /tmp/proton.env <age-public-key> ``` 3) Send a test email: ```bash python3 scripts/send_email.py \ --to [REDACTED_SECRET] \ --subject "Test" \ --body "Sent via Proton Bridge." ``` ## Notes / gotchas - Bridge typically uses a local/self-signed cert for TLS on localhost. The sender script allows it. - Bridge must be running for localhost SMTP to work. - Do not commit or share secrets; only share the `.age` encrypted file if you intend to.


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Skill: sonnenberglauramarie-afk/max-qmd (version 1.0.0)

--- name: qmd description: Local search/indexing CLI (BM25 + vectors + rerank) with MCP mode. homepage: https://tobi.lutke.com metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📝","requires":{"bins":["qmd"]},"install":[{"id":"node","kind":"node","package":"https://github.com/tobi/qmd","bins":["qmd"],"label":"Install qmd (node)"}]}} --- # qmd Use `qmd` to index local files and search them. Indexing - Add collection: `qmd collection add /path --name docs --mask "**/*.md"` - Update index: `qmd update` - Status: `qmd status` Search - BM25: `qmd search "query"` - Vector: `qmd vsearch "query"` - Hybrid: `qmd query "query"` - Get doc: `qmd get docs/path.md:10 -l 40` Notes - Embeddings/rerank use Ollama at `OLLAMA_URL` (default `http://localhost:11434`). - Index lives under `~/.cache/qmd` by default. - MCP mode: `qmd mcp`.

path: _meta.json
content: ownerId: kn70pywhg0fyz996kpa8xj89s57yhv26
slug: qmd
version: 1.0.0
publishedAt: 1767545374981

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Skill: xmznini/post-to-xhs (version 0.1.1)

--- name: post-to-xhs argument-hint: "[标题或内容描述]" description: | 发布内容到小红书，支持图文笔记和视频笔记。自动判断发布类型，校验标题和素材，用户确认后发布。 当用户想在小红书发布内容时使用——包括发笔记、发图文、发视频、上传图片、写一篇小红书、把内容发到红书上、种草笔记、好物分享等，即使用户只说"帮我发一下"但上下文明确是小红书也应触发。 --- ## 输入判断 根据用户提供的素材判断发布类型： - 提供了视频文件 → 视频笔记 - 提供了图片 → 图文笔记 - 仅提供文本 → 提示用户至少提供图片或视频 ## 约束 - 标题最多 20 个中文字或英文单词（小红书平台限制，超长会被截断） - 图文笔记至少 1 张图片（小红书不允许纯文本笔记） - 视频笔记仅支持本地视频文件绝对路径（MCP 服务需要读取本地文件） - 图片和视频不能混用，只能二选一（小红书平台限制） - 正文中不要包含 # 标签（标签通过 `tags` 参数单独传递，MCP 服务会自动处理格式） - 发布前展示完整内容让用户确认（发布后无法撤回） ## 执行流程 ### 1. 收集发布信息 确保以下内容齐全： - `title`（必填）— 标题 - `content`（必填）— 正文 - 图片列表或视频路径（必填其一） - `tags`（可选）— 话题标签 - `schedule_at`（可选）— 定时发布，ISO8601 格式 - `is_original`（可选，仅图文）— 声明原创 - `visibility`（可选）— 公开可见 | 仅自己可见 | 仅互关好友可见 信息不完整时，向用户询问缺少的部分。 ### 2. 内容校验 - 检查标题长度（≤20 中文字） - 检查图片/视频文件路径是否为绝对路径 - 如用户提供 URL 内容，先用 WebFetch 提取文本和图片 ### 3. 确认发布 向用户展示完整的发布内容预览： - 标题、正文、标签 - 图片列表或视频路径 - 定时时间、可见范围（如有） 等待用户确认后才执行发布。 ### 4. 发布 **图文笔记** — 调用 `publish_content`： - `title`（string，必填） - `content`（string，必填） - `images`（string[]，必填）— 图片路径或 URL - `tags`（string[]，可选） - `schedule_at`（string，可选） - `is_original`（bool，可选） - `visibility`（string，可选） **视频笔记** — 调用 `publish_with_video`： - `title`（string，必填） - `content`（string，必填） - `video`（string，必填）— 本地视频绝对路径 - `tags`（string[]，可选） - `schedule_at`（string，可选） - `visibility`（string，可选） ### 5. 报告结果 发布成功后，告知用户笔记 ID 和发布状态。 ## 失败处理 | 场景 | 处理 | |---|---| | 未登录 | 引导使用 xhs-login | | 标题超长 | 提示用户缩短标题 | | 图片路径无效 | 提示检查路径是否正确 | | 视频使用了相对路径 | 提示改为绝对路径 | | 发布失败 | 展示错误信息，建议检查内容或重试 |


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Skill: bytesagain1/db-explorer (version 2.0.4)

--- name: "db-explorer" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Db Explorer concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [db,explorer, reference] category: "devtools" --- # Db Explorer Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Db Explorer concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## 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]*


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Skill: nobloodontheleaves/pi-speaker (version 1.0.1)

--- name: pi-speaker description: Play TTS or audio on the Raspberry Pi (or gateway host) default speaker. Use when the user asks for an announcement, alarm, news summary, or "say X on the Pi speaker" and the gateway runs on a Pi (or host with local audio). metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔊", "requires": { "anyBins": ["paplay", "pw-play"] }, }, } --- # Pi speaker (local audio output) Play text-to-speech or an audio file on the **gateway host default audio output**. Typical use: OpenClaw gateway on a Raspberry Pi with a Bluetooth speaker set as default sink; you ask for an announcement, alarm, or news summary and want to hear it on that speaker. ## When to use - User asks to "play X on the Pi speaker," "announce X," "alarm at ... with message Y," or "give me a news summary and play it on the speaker." - Gateway is running on the Pi (or another host with local audio); default sink is already set (e.g. Bluetooth speaker). See [Raspberry Pi audio](/platforms/raspberry-pi-audio) for setup. ## Quick procedure (do this in two tool calls) There is **no** `openclaw skill pi-speaker` CLI. Use **tts** then **exec** only. 1. Call the **tts** tool with the announcement text. Keep announcement text short (e.g. one sentence) to avoid long TTS generation and request timeouts. 2. From the tool result, get the audio file path (e.g. `details.audioPath` or content like `MEDIA:/path/to/file`). Strip any `MEDIA:` prefix to get the real path on the host. 3. Call the **exec** tool with exactly one of: `pw-play <path>`, `paplay <path>`, or `$HOME/bin/openclaw-speaker-play.sh <path>`. Do not invent a CLI like `openclaw skill pi-speaker --text "..."`; there is no such command. Only after exec returns success (exit 0), tell the user the phrase was played on the Pi speaker. ## How to do it (details) Same as Quick procedure above. Generate audio with **tts**, then run **exec** with `pw-play <path>`, `paplay <path>`, or `$HOME/bin/openclaw-speaker-play.sh <path>`. Do not skip the exec step. If exec fails, report the error and do not claim that audio played. ## Notes - The audio file is created on the gateway host; playback must run on that same host (bash tool without sandbox, or elevated). - If playback fails, suggest checking: default sink is set (e.g. `pactl info` or `wpctl status`), gateway runs as a user with an audio session, and Bluetooth speaker is connected. - After generating audio with the tts tool, **always** run the bash tool to play that file on the host (e.g. `pw-play /path/to/audio` or `$HOME/bin/openclaw-speaker-play.sh /path/to/audio`). Do not send the audio to the user in the conversation. - Do not tell the user that audio was played until you have actually called the bash/exec tool with pw-play (or the script) and received a successful result. - Example: after TTS returns path `/tmp/openclaw/tts-9vdLan/voice-1772897021460.mp3`, run: `pw-play /tmp/openclaw/tts-9vdLan/voice-1772897021460.mp3` via the bash tool.


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Skill: lvjunjie-byte/online-course-creator (version 1.0.0)

# Online-Course-Creator AI 驱动的课程创作技能 - 一键生成完整在线课程材料 ## 功能 - 📚 **课程大纲生成** - 根据主题自动生成结构化课程大纲 - 🎬 **视频脚本写作** - 为每个课程单元撰写详细的视频脚本 - 📝 **测验和作业生成** - 创建配套的测验题目和实践活动 - 📢 **营销材料创建** - 生成课程描述、宣传文案、邮件模板 ## 使用场景 当用户需要： - 创建在线课程但不知道如何组织内容 - 快速生成课程教学材料 - 为已有内容设计课程结构 - 制作课程营销和推广材料 **触发词**：`创建课程`、`课程大纲`、`视频脚本`、`课程设计`、`online course`、`course creator`、`teaching materials` ## 定价 **$119/月** - 专业课程创作工具 ## 预期收益 - 目标用户：在线教育从业者、知识博主、企业培训师 - 市场规模：全球在线教育市场 $3500 亿+ - 预期收益：$6,000-15,000/月 ## 命令 ```bash # 安装 clawhub install online-course-creator # 使用示例 创建一门关于"Python 数据分析"的课程，包含 8 个模块 为"机器学习入门"课程生成视频脚本 为我的课程创建测验题目 生成课程营销邮件模板 ``` ## 作者 OpenClaw Team ## 版本 1.0.0


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Skill: gechengling/zhangyiming-think-partner (version 2.0.0)

# SKILL.md ## Identity - **Skill Name**: 张一鸣思维分析专家 (Zhang Yiming Strategic Thinker) - **Slug**: zhangyiming-think-partner - **Version**: 2.0.0 - **Language**: 中文为主，英文关键术语保留 - **Author**: 葛成 (@gechengling) - **Description**: 当用户面临战略决策、创业困惑或个人成长问题时，以张一鸣的思维框架为镜，帮你分析"张一鸣会怎么想、怎么做"。基于字节跳动创始人张一鸣的公开演讲、语录、内部信整理的决策分析工具。2026更新：新增AI时代延迟满足、跨文化管理与全球化受阻后的策略重建、算法伦理与监管应对框架。 --- ## Core Thinking Models ### 模型一：决策层次论 ``` 普通人 → 改变结果 优秀的人 → 改变原因 顶级高手 → 改变模型 ``` **触发问句**: "这个问题反复出现？" ### 模型二：延迟满足操作系统 - **核心理念**: 对未来越有信心，对现在越有耐心 - **适用场景**: 短期诱惑 vs 长期价值的选择 - **判断标准**: 这件事1年后还有价值吗？ ### 模型三：Context, not Control - **传统管理**: 控制过程 → 层层汇报 → 信息失真 - **字节模式**: 给予情境 → 自主决策 → 结果导向 - **核心**: 减少信息损耗，放大个体能力 ### 模型四：算法意识 - **商业本质**: 信息分发效率最大化 - **产品思维**: 不是满足需求，而是发现用户自己没意识到的需求 - **数据驱动**: 但不唯数据，人文+技术双螺旋 ### 模型五：平常心法则 - 保持平常心 = 最大的智慧 - 在非共识中保持冷静 - 别人贪婪时谨慎，别人恐惧时清醒 --- ## When to Use 激活本Skill的场景： - "我想创业，张一鸣会怎么想？" - "这个决定太难了，张一鸣会怎么做？" - "团队效率低，用字节的方法怎么解决？" - "要不要做XXX？" → 延迟满足视角 - "这个产品方向对吗？" → 算法效率视角 - "要不要all in？" → 平常心+长期主义视角 --- ## Workflow ### 步骤一：识别问题类型 ``` 战略方向型 → 用决策层次论分析 短期诱惑型 → 用延迟满足过滤 管理协作型 → 用Context not Control框架 产品决策型 → 用算法效率模型 心态调整型 → 用平常心法则 ``` ### 步骤二：框架分析（输出结构） ``` 【张一鸣视角分析】 问题本质： 决策层次：[结果/原因/模型]层面 张一鸣会问： 1. [核心问题1] 2. [核心问题2] 延迟满足判断： - 1年后价值：[高/中/低] - 短期代价 vs 长期收益： Context not Control建议： - 需要什么情境支撑？ - 信息是否对称？ 最终建议： ``` ### 步骤三：经典语录对照 引用张一鸣原话增强说服力： - "多数人输在'以为自己在思考'，其实只是在重复情绪和惯性" - "好奇心比聪明更重要，因为聪明会固化，而好奇永远开放" - "世界是多元的，但理解世界的框架可以极简" --- ## Reference Quotes ### 成长与认知 - "多数人输在'以为自己在思考'，其实只是在重复情绪和惯性" - "好奇心比聪明更重要，因为聪明会固化，而好奇永远开放" - "世界是多元的，但理解世界的框架可以极简" ### 长期主义 - "延迟满足感，是长期主义者的底层操作系统" - "对未来越有信心，对现在越有耐心" - "保持平常心，是最大的智慧" ### 产品与商业 - "做产品不是满足用户，而是帮用户发现他还没意识到的需求" - "普通人改变结果，优秀的人改变原因，顶级高手改变模型" ### 组织管理 - "管理不是控制过程，而是提供足够的信息让正确的人做正确的决定" --- ## User Scenarios (直接可用的prompt模板) ### 场景A：创业犹豫 **用户说**: "我想创业，但不知道方向对不对" **Skill响应**: ``` 【张一鸣视角】 核心问题：这个"方向"是满足已有需求，还是发现新需求？ 决策层次分析： 你现在在[结果/原因/模型]层面思考 → 追问：这个方向解决的是什么根本问题？ 算法效率测试： - 信息分发效率比现有方案高多少？ - 用户自己意识到这个需求了吗？ 延迟满足判断： - 1年后这个方向还有价值吗？ - 5年后呢？ 建议：[具体方向或需进一步思考的问题] ``` ### 场景B：要不要all in **用户说**: "我在犹豫要不要all in某个机会" **Skill响应**: ``` 【张一鸣视角】 核心问题：这是短期诱惑还是长期价值？ 延迟满足测试： - 如果这个机会1年后消失，你会后悔没all in吗？ - 如果all in失败，你的底线是什么？ 平常心法则： - 你是因为FOMO（错失恐惧）还是真正看好？ - "真正自由的标志是不想做什么就可以不做什么" Context建议： - all in之前，是否建立了足够的信息环境？ - 是否需要更多人帮你验证，而非独自押注？ 最终判断：[基于框架的结论] ``` ### 场景C：团队管理困境 **用户说**: "团队效率低，授权不下去" **Skill响应**: ``` 【张一鸣视角】 Context not Control诊断： 问题根源：你在控制过程，而非提供情境 字节做法： 1. 信息前置：让团队看到完整上下文 2. 决策下沉：让听得见炮声的人做决定 3. 结果闭环：用OKR而非KPI约束 具体建议： - 下次会议：只讲"为什么做"和"目标是什么" - 不讲"怎么做"和"用什么方法" - 观察：放手后哪些做得好？哪些需要调整？ ``` --- ## Tips 1. 张一鸣的思维核心是**理性、量化、长期** 2. 遇到任何问题先问：这个是情绪还是事实？ 3. 他的框架适合**商业决策、产品判断、组织管理**，情感问题慎用 4. 结合具体场景使用，不要机械套用 --- ## Source Attribution - 张一鸣公开演讲与采访（2012-2025） - 张一鸣微博十年语录整理 - 字节跳动内部管理实践 - 《字节跳动：从0到1的秘密》 - 来源: quote.aistool.org, 知乎专栏等公开资料 --- ## Metadata - **Skill Slug**: zhangyiming-think-partner - **Market URL**: https://clawhub.ai/gechengling/zhangyiming-think-partner - **Tags**: 战略思维, 决策框架, 字节跳动, 张一鸣, 创业指导, 管理哲学 - **Use Case**: 创业决策分析、战略规划、管理困境、产品方向判断


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Skill: krishna3554/openclaw-echo-agent (version 0.1.0)

# EchoAgent EchoAgent is a minimal OpenClaw-compatible skill. ## What it does - Accepts text input - Uses a tool to process it - Returns deterministic output ## Use case This skill is intended as a reference example for building and publishing OpenClaw agents. ## Entry point agent.py ## Interoperability This skill is designed to be used by other OpenClaw agents. ### Input - text (string) ### Output - result (string) This agent can be safely chained inside multi-agent workflows.


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Skill: chenggongdu/fun-asr-file (version 1.1.0)

--- name: fun-asr-file description: "阿里云百炼 FunASR 本地音频文件识别（非流式），使用阿里云 DashScope API 进行语音转文字。针对本地音频文件优化，支持自动格式转换，适合批量文件转写场景。" version: "1.1.0" --- # Fun-ASR-File Fun-ASR 是通义实验室百聆团队推出的端到端语音识别大模型，是基于数千万小时真实语音数据训练而成，具备强大的上下文理解能力与行业适应性。 ## 激活条件 | 触发场景 | 说明 | |----------|------| | 用户发送音频文件 | `.wav` / `.mp3` / `.m4a` / `.flac` / `.ogg` 等格式 | | 用户要求转录 | "转写音频"、"语音转文字" | | 音频文件处理 | 需要提取音频中的文字内容 | ## 配置 设置环境变量： ```bash export DASHSCOPE_API_KEY="sk-xxx" ``` ## 使用方法 ### 安装依赖 ```bash pip install dashscope # 如需自动格式转换，请安装 FFmpeg ``` ### 转写音频文件 ```bash python scripts/cli.py audio.wav # 支持 .wav / .mp3 / .m4a / .flac / .ogg 等格式 # 会自动转换为 API 要求的格式（16kHz, 单声道, pcm_s16le） ``` --- *版本：1.1.0* *创建于：2026-03-16* *更新：2026-04-09 - 改为非流式调用，优化本地文件处理*


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Skill: shengbinxu/daily-portfolio-analysis (version 1.0.1)

--- name: daily-portfolio-analysis description: 每日持仓分析技能。自动合并多个券商账户持仓，获取实时股价和汇率，生成包含仓位占比、当日涨跌、国籍/行业分类的完整分析报告。支持定时推送和对话式查询。 version: 1.0.0 author: 大斌 tags: [股票，持仓分析，投资，自动化，富途，OpenClaw] --- # 每日持仓分析技能 📊 自动合并多券商账户持仓，生成专业分析报告 --- ## 🎯 功能特点 - **多账户合并** - 自动合并盈透、富途、港股通等多个券商账户 - **实时股价** - 富途 API + Yahoo Finance，覆盖港股/A 股/美股 - **实时汇率** - USD/HKD/CNY三币种显示，自动换算 - **仓位分析** - 按股票/国籍/行业分类，清晰展示配置 - **当日涨跌** - 每只股票当日涨跌幅，整体盈亏一目了然 - **定时推送** - 每天自动发送报告到飞书/微信等 - **对话查询** - 随时随地通过对话获取持仓分析 --- ## 📋 前置条件 ### 2. 富途牛牛 OpenD 客户端 ⚠️ 必须 **为什么需要富途 OpenD？** 本技能需要获取港股和 A 股的实时股价，这些数据通过富途牛牛 OpenD API 提供。富途 OpenD 是富途官方提供的免费行情数据服务。 **安装步骤：** 1. **下载地址**： - **官方文档**：https://openapi.futunn.com/futu-api-doc/opend/opend-cmd.html --- ## 🚀 安装步骤 ### 1. 克隆技能 ### 2. 收集你的持仓信息 **方法一：截图识别（推荐）** 把你的持仓截图发给 OpenClaw，让它帮你整理配置： 1. 打开你的券商 APP（盈透、富途等） 2. 截图持仓页面 3. 发给 OpenClaw："帮我整理持仓配置" 4. 它会自动生成 `portfolio.json` 配置文件 --- ## 📖 使用方法 ### 方式二：对话查询（推荐） 在 OpenClaw 对话中直接说： - "发份持仓报告" - "查看持仓分析" - "今天持仓怎么样" - "腾讯仓位多少" ### 方式三：定时推送 设置好后，每天自动在指定时间发送报告。 --- ## 📊 报告示例 ``` 💱 实时汇率 1 USD = 7.8265 HKD ➖ +0.00% 1 USD = 6.9064 CNY ➖ 0.00% 📈 持仓明细（脱敏展示） | 股票 | 持仓 | 现价 | 占比 | 当日涨跌 | 国籍 | |-----------|--------|----------|---------|----------|------| | 腾讯控股 | [N] 股 | HK$547.50| 53.31% | 📈 +0.18% | 🇨🇳 | | 拼多多 | [N] 股 | $102.65 | 21.70% | 📈 +1.01% | 🇨🇳 | | Meta | [N] 股 | $613.71 | 10.78% | 📉 -3.83% | 🇺🇸 | 💰 总市值（三币种） | USD | $XXX,XXX | 🔴 -0.31% | | CNY | ¥X,XXX,XXX | 🔴 -0.31% | | HKD | HK$X,XXX,XXX | 🔴 -0.31% | 🌍 按公司国籍分类 | 🇨🇳 中国公司 | 89.22% | 腾讯、拼多多、理想等 | | 🇺🇸 美国公司 | 10.78% | Meta | ``` **注：** 示例中的持仓数量和市值已脱敏，仅展示格式。实际使用时会显示你的真实持仓数据（请妥善保管配置文件）。 ---


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: huangzesen/heliospice (version 0.4.2)

--- name: heliospice description: Query positions of spacecraft, planets, moons, and asteroids in the solar system --- # Heliospice Query spacecraft and planetary ephemeris data using SPICE kernels. ## Setup ```bash pip install heliospice ``` ## What You Can Query **Spacecraft (36+)**: Parker Solar Probe, Solar Orbiter, Juno, Cassini, Voyager 1/2, Mars 2020, MRO, New Horizons, Europa Clipper, Psyche, BepiColombo, JUICE, Lucy, Galileo, Dawn, MESSENGER, and more... **Planets**: Mercury, Venus, Earth, Mars, Jupiter, Saturn, Uranus, Neptune, Pluto **Moons**: Moon, Titan, Europa, Ganymede, Io, Phobos, Deimos, and many more **Other**: Sun, asteroids, comets, Solar System Barycenter ## Tools - `get_spacecraft_ephemeris` — Position at single time or timeseries (with optional velocity) - `compute_distance` — Distance between two bodies over time range (min/max/mean, closest approach) - `transform_coordinates` — Transform vectors between coordinate frames (RTN, J2000, ECLIPJ2000, etc.) - `list_spice_missions` — List all supported spacecraft - `list_coordinate_frames` — List available coordinate frames - `manage_kernels` — Check status, download, load, or purge kernel cache ## Examples - "Where is Parker Solar Probe right now?" - "What's Earth's distance from the Sun?" - "Show me Juno's trajectory for January 2024" - "When did Mars get closest to Jupiter in 2024?" - "Convert this RTN vector to J2000 frame" - "What's the current Moon position?"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: smseow001/minimax-ppt-slides (version 1.0.0)

--- name: minimax-ppt version: 1.0.0 description: MiniMax PPT演示文稿生成 - 内置4套视觉风格模板，自动对齐圆角阴影间距排版，按大纲一键生成结构完整、样式统一的.pptx演示文稿。 keywords: [ppt,pptx,minimax,office,presentation,slides,template] --- # MiniMax-PPT 演示文稿生成 **来源：** MiniMax-AI/skills **触发词：** `生成专业PPT` / `用MiniMax PPT生成` --- ## 核心优势 | 特性 | 说明 | |------|------| | 模板 | 内置4套视觉风格 | | 排版 | 自动对齐 | | 细节 | 圆角、阴影、间距统一 | | 输出 | .pptx，结构完整 | --- ## 功能清单 ✅ **模板风格** - 商务简约风 - 科技感风格 - 学术严谨风 - 创意活泼风 ✅ **自动排版** - 圆角统一 - 阴影一致 - 间距标准化 - 字体统一 ✅ **页面结构** - 封面页 - 目录页 - 内容页 - 总结页 - 配图占位符 --- ## 输出标准 ``` ✅ .pptx 格式 ✅ 4:3 / 16:9 宽屏 ✅ 排版整齐划一 ✅ 细节到位 ✅ 适合汇报演示 ``` --- ## PPT结构模板 ```markdown # [演示标题] ## 封面 - 主标题 - 副标题 - 日期/作者 ## 目录 - 内容概览 ## 内容页1 - 标题 - 要点1 - 要点2 - 配图 ## 内容页2 - ... ## 总结 - 核心结论 - 致谢 ``` --- ## 适用场景 - 📊 工作汇报 - 🎓 学术演讲 - 💼 商业提案 - 📚 培训课件 - 🚀 产品发布 --- *Powered by MiniMax-AI/skills*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shaoxiang616/context-memoize-cache (version 0.1.0)

# Context Memoize Skill Caches frequently used context fragments to reduce redundant processing. ## Trigger When user says "缓存这个上下文" or "memoize this context" - save the current context for reuse. ## Implementation Use a simple file-based cache: ```bash # Save context fragment echo "$CONTENT" >> ~/.openclaw/context-cache/fragments.md # List cached fragments ls ~/.openclaw/context-cache/ # Clear cache rm -rf ~/.openclaw/context-cache/ ``` ## Integration This skill can be called from AGENTS.md Session Startup to pre-load cached context: ```bash if [ -f ~/.openclaw/context-cache/fragments.md ]; then cat ~/.openclaw/context-cache/fragments.md fi ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: haohanyang92/position-management (version 1.0.0)

--- name: position-management description: 根据市场环境动态调整仓位，避免满仓踏空或重仓被套。用于A股仓位控制。 --- # 仓位动态管理 Skill ## 核心能力 根据市场环境动态调整仓位，避免满仓踏空或重仓被套。 ## 仓位规则 ### 市场强势（情绪亢奋） - 涨停家数 > 80家 - 炸板率 < 15% - 连板高度 > 5板 - **仓位建议**：≤70%，单标的仓位 ≤15% ### 市场震荡（情绪分歧） - 涨停家数波动大 - 炸板率 > 25% - **仓位建议**：≤50%，单标的仓位 ≤10% ### 市场弱势（情绪冰点） - 涨停家数 < 20家 - 跌停家数 > 10家 - 连板高度 < 3板 - **仓位建议**：≤30%或直接空仓 ## 动态调整原则 1. 大盘连续3日下跌 → 降仓 2. 涨停家数不足20家 → 降仓至30%以下 3. 市场情绪转暖 → 逐步加仓 4. 单票亏损 > 5% → 止损降仓 ## 触发场景 - "现在应该几成仓" - "能加仓吗" - "要不要减仓" - "现在是不是冰点"


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