OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jmin1113/xhs-to-obsidian (version 1.0.0)

--- name: xhs-to-obsidian description: "Extract Xiaohongshu (小红书) posts into Obsidian notes. Use when user shares a Xiaohongshu link and wants to save it as a markdown note. Supports single posts, batch extraction, and video transcription via whisper. Activates on: 小红书链接, xhs链接, 小红书帖子, RedNote links, or any URL from xiaohongshu.com." --- # xhs-to-obsidian 把小红书帖子一键提取为 Obsidian Markdown 笔记。 ## 核心流程 1. **检查 Cookies** → 2. **提取内容** → 3. **视频转录（如有）** → 4. **保存笔记** ## 常量定义 | 常量 | 默认值 | |------|--------| | Cookies | `~/.openclaw/xhs-cookies.json` | | Obsidian 目录 | `~/Documents/Obsidian Vault/xhs` | ## Step 0: 检查并设置 Cookies Cookie 文件不存在时，引导用户从 Chrome 导出： 1. 在 Chrome 打开 [xiaohongshu.com](https://www.xiaohongshu.com) 并登录 2. 打开 DevTools (F12) → Console 3. 运行以下代码复制 cookies： ```javascript copy(JSON.stringify(document.cookie.split('; ').map(c => { const [name, ...rest] = c.split('='); return { name, value: rest.join('='), domain: '.xiaohongshu.com', path: '/', expires: Date.now()/1000 + 86400*30, size: name.length + rest.join('=').length, httpOnly: false, secure: false, session: false, priority: 'Medium', sameParty: false, sourceScheme: 'Secure', sourcePort: 443 }; }))) ``` 4. 保存到 `~/.openclaw/xhs-cookies.json` ## Step 1: 提取帖子 ```bash python3 {baseDir}/scripts/extract_post.py "<小红书URL>" --cookies ~/.openclaw/xhs-cookies.json --output ~/Documents/Obsidian\ Vault/xhs ``` 输出为 JSON，包含 `success`、`filepath`、`type`（image/video）、`video_url` 等字段。 **错误处理：** - `COOKIES_NOT_FOUND` → 引导用户导出 cookies（见 Step 0） - `POST_NOT_AVAILABLE` → 帖子不可见（可能需要重新登录） - `COOKIES_EXPIRED` → cookies 过期，重新导出 ## Step 2: 视频转录（如帖子为视频） 如果返回 `type: video` 且包含 `video_url`，执行转录： ```bash bash {baseDir}/scripts/video_transcribe.sh "<video_url>" "<post_id>" "<output_dir>" ``` 转录完成后，将文本追加到笔记的 `## 视频转录` 段落。 **依赖（可选）：** - `ffmpeg` — 音频提取 - `mlx-whisper` 或 `whisper` — 语音识别 安装：`brew install ffmpeg && pip install mlx-whisper` ## Step 3: 保存笔记 extract_post.py 已自动保存。如需手动整理，格式如下： ```markdown # 标题（一句话洞察，非描述） 内容... --- > **来源**: 小红书 · 作者名 > **日期**: YYYY-MM-DD > **互动**: N赞 / N收藏 / N评论 > **标签**: tag1, tag2 > **链接**: https://www.xiaohongshu.com/explore/... ``` ## 批量提取 多链接用换行分隔： ```bash while read -r url; do python3 {baseDir}/scripts/extract_post.py "$url" done <<EOF https://www.xiaohongshu.com/explore/... https://www.xiaohongshu.com/explore/... EOF ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: onlyloveher/hotspot-aggregator-clawd (version 1.0.0)

--- name: hotspot-aggregator version: 1.0.0 description: 🔥 热点聚合监控 - 一站式聚合微博/百度/知乎/抖音热搜榜，自动生成每日热点报告，支持关键词订阅推送。适用于自媒体运营、内容创作、市场分析等场景。 author: 赚钱小能手 metadata: openclaw: emoji: 🔥 category: monitoring keywords: - hotspot - trending - news - aggregator - social-media - content - 热点 - 热搜 - 舆情监控 triggers: - 热点 - 热搜 - 今日热点 - 热点报告 - 热点监控 - 热榜 - 微博热搜 - 百度热搜 - 知乎热榜 - 抖音热搜 - 今日热点 - 热点聚合 - 舆情 - 内容监控 --- # 🔥 热点聚合监控 **一站式聚合全网热搜，让热点触手可及** 聚合微博、百度、知乎、抖音四大平台热搜数据，自动生成热点报告，支持关键词订阅。 --- ## ✨ 核心功能 | 功能 | 描述 | |------|------| | 📊 **多平台聚合** | 微博热搜、百度热搜、知乎热榜、抖音热搜 | | 📝 **每日报告** | 自动生成结构化热点分析报告 | | 🔔 **关键词订阅** | 订阅感兴趣的关键词，匹配即推送 | | 📈 **趋势分析** | 分析热点分布、变化趋势 | --- ## 🚀 快速开始 ### 安装 ```bash clawhub install hotspot-aggregator ``` ### 获取热点数据 ```bash # 获取所有平台热搜 cd skills/hotspot-aggregator ./scripts/fetch-hotspots.sh all # 获取单个平台 ./scripts/fetch-hotspots.sh weibo # 微博 ./scripts/fetch-hotspots.sh baidu # 百度 ./scripts/fetch-hotspots.sh zhihu # 知乎 ./scripts/fetch-hotspots.sh douyin # 抖音 ``` ### 生成热点报告 ```bash # 生成今日报告 ./scripts/generate-report.sh # 报告位置: /root/clawd/memory/hotspots/YYYY-MM-DD.md ``` ### 关键词订阅 ```bash # 添加订阅 ./scripts/subscribe.sh add "AI" ./scripts/subscribe.sh add "科技" # 查看订阅列表 ./scripts/subscribe.sh list # 删除订阅 ./scripts/subscribe.sh remove "AI" # 检测关键词匹配 ./scripts/check-keywords.sh ``` --- ## 📋 输出示例 ### 热点报告格式 ```markdown # 🔥 今日热点报告 - 2026-03-20 ## 📱 微博热搜 TOP10 1. 两会热点议题 🔥 123万热度 2. AI技术新突破引发热议 💬 98万热度 ... ## 🔍 百度热搜 TOP10 1. 最新科技动态 🔥 搜索量: 89万 2. 国际新闻头条 💬 搜索量: 78万 ... ## 📊 热点分析 - 🔬 科技类: 35% - 🎬 娱乐类: 28% - 📰 社会类: 22% - 💼 财经类: 10% - 🎨 其他: 5% ## 🎯 订阅关键词匹配 您订阅的关键词 [AI] 匹配到: - AI技术新突破 (微博 #2) - 最新科技动态 (百度 #1) ``` --- ## ⚙️ 配置 配置文件 `config.json`： ```json { "platforms": ["weibo", "baidu", "zhihu", "douyin"], "reportTime": "08:00", "keywords": ["AI", "科技"], "notifyChannel": "" } ``` ### 启用真实API 默认使用演示数据。要启用真实API： ```bash # 设置环境变量 export USE_REAL_API=true export PROXY="http://your-proxy:port" # 可选，如需代理 ./scripts/fetch-hotspots.sh all ``` --- ## 🔄 定时任务 配合 cron 实现每日自动推送： ```bash # 每天早上8点推送 0 8 * * * cd /root/clawd/skills/hotspot-aggregator && ./scripts/generate-report.sh ``` --- ## 📖 使用场景 | 场景 | 用法 | |------|------| | **自媒体运营** | 每日获取热点，选题参考 | | **内容创作** | 订阅领域关键词，获取灵感 | | **市场分析** | 追踪行业热点趋势 | | **舆情监控** | 订阅品牌关键词，及时发现舆情 | --- ## ⚠️ 注意事项 1. **API限制**: 真实API可能有访问频率限制 2. **代理需求**: 部分平台需要代理访问 3. **演示模式**: 默认使用模拟数据演示功能 4. **更新频率**: 建议每小时最多请求一次 --- ## 🔧 高级用法 ### 自定义数据源 编辑 `scripts/fetch-hotspots.sh` 添加新平台： ```bash # 添加新平台 fetch_custom() { local url="https://your-api-endpoint" local output="$DATA_DIR/custom_${DATE}_${TIME}.json" # ... 处理逻辑 } ``` ### 报告自定义 编辑 `assets/report-template.md` 自定义报告格式。 --- ## 📊 数据源 | 平台 | API | 说明 | |------|-----|------| | 微博 | weibo.com/ajax/side/hotSearch | 需登录/代理 | | 百度 | top.baidu.com/api/board | 公开API | | 知乎 | zhihu.com/api/v3/feed/topstory | 需代理 | | 抖音 | api.oioweb.cn (聚合) | 第三方API | --- **让热点触手可及 🔥**


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: taka3693/session-summary (version 1.0.0)

--- name: session-summary description: Automatically generate session summaries and save to Obsidian. Use at session end to capture decisions, progress, and next actions. Triggers on "セッション終了", "サマリー", "今日の成果", "終わり". --- # Session Summary Skill ## Overview Generates a structured summary of the current session and saves it to Obsidian. ## Usage When the user says "セッション終了" or "今日の成果をまとめて", this skill: 1. Collects session context 2. Generates a structured summary 3. Saves to Obsidian 10_Daily folder ## Output Format ```markdown # YYYY-MM-DD Session Summary ## Duration - Start: HH:MM - End: HH:MM - Total: X hours ## Key Decisions - Decision 1 - Decision 2 ## Progress - [ ] Task 1 - [x] Task 2 ## Next Actions 1. Action 1 2. Action 2 ## Files Modified - file1.md - file2.js ``` ## Configuration - Obsidian vault path: /mnt/c/Users/milky/Documents/OpenClaw-Obsidian/openclaw - Daily notes folder: 10_Daily


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wd041216-bit/stock-research-desk (version 1.0.0)

--- name: stock-research-desk description: >- Claude Code skill for multi-agent equity research. Produces buy-side memos with debate, scenario projection, and bilingual DOCX delivery. Use when researching a stock, screening a sector, or maintaining a watchlist. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - OLLAMA_API_KEY bins: - python3 - pip primaryEnv: OLLAMA_API_KEY emoji: "\U0001F4C8" homepage: https://github.com/wd041216-bit/stock-research-desk allowed-tools: - Read - Write - Edit - Bash - Grep - Glob - WebSearch - WebFetch model: inherit argument-hint: "<stock-name> [--market CN|US|HK] [--screen THEME] [--watchlist]" --- # Stock Research Desk A 12-agent multi-factor equity research desk for single-name deep dives, theme screening, recurring watchlists, and bilingual (Chinese + English) document delivery. ## Quick Start ``` # Deep dive a single stock research-stock 赛腾股份 中国 # Screen a theme research-stock screen "中国机器人" --market CN --count 3 # Watchlist research-stock watchlist add 赛腾股份 --market 中国 --interval 7d research-stock watchlist run-due ``` ## The 12-Agent Pipeline | Step | Agent | Search? | Focus | |------|-------|---------|-------| | 1 | market_analyst | Yes | Macro cycle, industry structure, China narrative | | 2 | macro_policy_strategist | Yes | Interest rates, credit cycle, policy transmission | | 3 | company_analyst | Yes | Business quality, management, financials | | 4 | catalyst_event_tracker | Yes | Earnings dates, insider activity, M&A, regulatory | | 5 | sentiment_simulator | Yes | Narrative temperature, participant psychology | | 6 | technical_flow_analyst | Yes | Price action, volume, institutional flow, options | | 7 | comparison_analyst | Yes | Peer comparison, relative valuation anchors | | 8 | quant_factor_analyst | Yes | Factor exposure, statistical significance, regime | | 9 | committee_red_team | No | Contrarian challenge, hidden fragility | | 10 | guru_council | No | Multi-perspective synthesis (Buffett/Druckenmiller/Simons) | | 11 | mirofish_scenario_engine | No | Bull/base/bear scenario projection | | 12 | price_committee | Yes | Target prices with explicit horizons | ## Workflow 1. Install: `pip install -e .[dev]` 2. Set `OLLAMA_API_KEY` in `.env` 3. Run `./bin/research-stock <name> <market>` for a full memo 4. Or `./bin/research-stock screen "<theme>" --market CN --count N` for screening 5. Output: bilingual DOCX on desktop with Chinese section first, English section second ## Source Quality Model Domain-level source scoring filters out noise. Official filings (cninfo.com.cn, SEC) score 94-96. Quality media (yicai, caixin) score 84. Forum noise (<36) is blocked entirely. ## Safety - No trading execution - No portfolio management - No backtesting engine - Target prices always tied to explicit horizons and theses


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: wangxiaofei860208-source/lobster-debugging (version 1.0.0)

--- name: lobster-debugging version: 1.0.0 description: "Systematic debugging framework. 4-phase root-cause analysis with defense-in-depth. Never guess, never patch symptoms. From Claude Code + Superpowers." author: "Super Lobster 🦞" tags: ["debugging", "testing", "quality", "root-cause"] license: MIT --- # Lobster Debugging 🦞 **Systematic root-cause debugging. No guessing. No symptom patches. Ever.** ## The Iron Law ``` NO FIXES WITHOUT ROOT CAUSE INVESTIGATION FIRST ``` ## 4-Phase Process ### Phase 1: Root Cause Investigation 1. Read error messages completely (they often contain the solution) 2. Reproduce consistently (can't fix what you can't reproduce) 3. Check recent changes (git diff, recent commits) 4. Add diagnostic instrumentation at component boundaries 5. Binary search the codebase to isolate the failure point ### Phase 2: Condition-Based Waiting - Replace `sleep(5000)` with event-based waiting - Wait for conditions, not timeouts - Flaky tests = unfixed bug, not "timing issue" ### Phase 3: Defense-in-Depth - Fix the root cause - Add a test that would have caught it - Add a guard that prevents the class of bug - Document why it happened ### Phase 4: Academic Verification - Prove the fix works with a test - Prove the fix doesn't break anything else - Prove the fix handles edge cases - Prove the original bug can't recur ## Red Flags — Stop and Re-Investigate - "Just one quick fix" — there's no such thing - Already tried multiple fixes — you don't understand the problem - Under time pressure — rushing guarantees rework - "Seems simple" — simple bugs have root causes too ## When to Escalate After 2 failed fix attempts: 1. Stop. You're guessing. 2. Go back to Phase 1. 3. If still stuck, bring in a second agent with fresh context.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gdyshi/github-iteration-workflow (version 1.0.0)

--- name: github-iteration-workflow description: GitHub Issue 全流程自动化处理。当用户要求处理 GitHub Issue、拉取并修复 Issue、创建 PR、监控 CI/CD、合并部署时使用此技能。涵盖从 Issue 拉取、代码修复、PR 创建、CI/CD 监控到合并部署的完整自动化流程。 --- # GitHub Issue 全流程自动化 从拉取 Issue 到合并部署的端到端自动化工作流。 ## 前置条件 - GitHub CLI 已认证（`gh auth status` 正常） - 仓库已克隆到本地 - 有仓库的 push 权限 ## 工作流 ### 1. 拉取所有 Open Issue ```bash cd <repo-path> gh issue list --state open ``` 批量获取所有需要处理的 Issue 详情： ```bash # 获取所有 open issue 的编号和标题 gh issue list --state open --json number,title,body ``` ### 2. 统一分析所有 Issue 一次性获取所有 open issue，整体评估： ```bash gh issue list --state open --json number,title,body,labels ``` **分析要点：** - 哪些 Issue 相关（同一模块、同一文件、同一类问题） - 是否存在依赖关系（A 修了影响 B） - 能否合并为一次修复（相关 Issue 放同一分支） **输出一份修复计划：** 分组 → 确定分支策略 → 明确每个 Issue 对应的改动 ### 3. 整体修复 基于分析结果，创建分支并一次性实现所有修复： ```bash git checkout master && git pull origin master git checkout -b fix/batch-<date>-<总体描述> ``` **修复策略：** - 用一个子代理传入所有 Issue 描述 + 项目上下文，让它整体规划后统一修改 - 相关 Issue 合并处理，减少重复改动 - 每个 Issue 的修复在同一分支内用独立 commit 区分 ### 4. 分 commit 提交推送 每个 Issue 单独一个 commit，便于追踪： ```bash # 按 Issue 逐个提交 git add <files-for-issue-A> git commit -m "fix: <issue-A描述> (#<A>)" git add <files-for-issue-B> git commit -m "fix: <issue-B描述> (#<B>)" ``` 推送统一分支： ```bash git push -u origin fix/batch-<date>-<总体描述> ``` ### 5. 创建一个 PR 关联所有 Issue ```bash gh pr create \ --title "Batch fix: <总体描述>" \ --body "## 关联 Issues Closes #<A>, Closes #<B>, Closes #<C> ### Issue #<A>: <标题> <修复说明> ### Issue #<B>: <标题> <修复说明> ### Issue #<C>: <标题> <修复说明>" \ --base master ``` ### 6. 监控 CI/CD ```bash gh pr checks <PR-number> ``` **检查项：** Code Quality / Security Scan / Unit Tests / E2E Tests / Deploy Preview **CI 失败自动修复：** 1. 查看失败日志：`gh run view <run-id> --log-failed` 2. 修复并推送：`git commit -am "fix: CI ..." && git push` 3. 重新检查直到通过 ### 7. 合并并部署 CI 通过后合并： ```bash gh pr merge <PR-number> --merge # 分支保护时用 --admin ``` ### 8. 验证部署并发送报告 ```bash gh api repos/<owner>/<repo>/deployments --jq '.[0:3] | .[] | "\(.environment) - \(.sha[0:7]) - \(.created_at)"' ``` **报告内容：** - 每个 Issue 的编号、标题和修复说明 - PR 链接（一个 PR 覆盖所有 Issue） - CI/CD 结果汇总 - 部署状态 - 修改文件列表 ## 提交信息规范 - `fix:` 修复问题 - `feat:` 新功能 - `refactor:` 重构 - `docs:` 文档更新 - `style:` 代码格式 - `test:` 测试相关 ## 分支命名规范 - `fix/issue-<n>-<desc>` — 修复 - `feat/issue-<n>-<desc>` — 新功能 - `refactor/issue-<n>-<desc>` — 重构


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xiejianjun000/yan-yan-perspective-v2 (version 1.0.0)

--- name: yan-yan-perspective-v2 displayName: Yan Yan description: | 阎焱（赛富基金首席合伙人）的思维操作系统 v2.0。基于公开演讲、访谈、投资案例提炼， 10 个核心心智模型，用于分析投资问题、审视商业决策、判断创业者潜力。 触发词：「用阎焱的视角」「阎焱会怎么看」「阎焱模式」「yan yan perspective」「赛富视角」「读人识人」「大项目哲学」 license: PROPRIETARY (专有许可 - 仅限使用，禁止修改和再分发) --- # 阎焱 · 思维操作系统 v2.0 > 「每一句话都是这十几年经验的积累。」 ## 使用说明 **擅长**：读人识人判断创业者、站在创业者角度设计交易、经验驱动识别风险、大项目投资哲学、国际化视野、长期价值投资 **不擅长**：短期投机、纯财务投资、快速退出场景、股票短期走势 ## 角色扮演规则 激活后直接以阎焱身份回应： - ✅ 用「我」，直接、有经验、有激情的语气 - ✅ 喜欢用「读人识人」「经验积累」「站在创业者角度」「百年老店」 - ✅ 免责声明仅首次说一次 - ❌ 不推荐具体股票或短期建议 **退出**：用户说「退出」「切回正常」时恢复 ### 示例 **用户**：怎么判断创业者值不值得投资？ **阎焱**：我做了 15 年风投，读人看人的基本功可以说是出神入化。 第一，品格和格局。这个人是不是真的想把企业做成百年老店？还是只想快速套现？我投资前就已站在被投企业角度去思考问题。 第二，经验和能力。这个人在这个领域有没有足够的积累？创业不是靠激情就能成功的。 第三，学习和适应能力。市场在变，创业者能不能快速学习和适应？ 每一句话都是我这十几年经验的积累。盛大、橡果国际、58 同城，这些成功案例背后都是对创业者的准确判断。 --- ## 核心心智模型（10 个） ### 1. 读人识人能力 「读人看人的基本功出神入化。」 ### 2. 站在创业者角度 「投资前就已站在被投企业角度去思考问题了。」 ### 3. 经验驱动决策 「每一句话都是这十几年经验的积累。」 ### 4. 大项目投资哲学 「橡果国际 3500 万美元、顺驰 4500 万美元。」 ### 5. 多元化投资组合 「投资领域涵盖互联网、半导体、传媒娱乐、电子商务等。」 ### 6. 国际化视野 「普林斯顿博士、世界银行研究员、AIG 投资经历。」 ### 7. 长期价值投资 「站在能否将企业做成百年老店做成 IPO 后继续发展的角度。」 ### 8. 激情投资人 「他是一个很有激情的投资人。」 ### 9. 学术 + 商业双背景 「北大社会学硕士、普林斯顿博士、世界银行研究员、成功投资人。」 ### 10. 社会责任感 「担任多家上市公司独立董事。」 --- ## 决策启发式（8 条） 1. **读人检验**：这个创业者靠谱吗？ 2. **创业者视角检验**：我站在创业者角度思考了吗？ 3. **经验检验**：我的经验告诉我什么？ 4. **大项目检验**：这个项目够大吗？ 5. **多元化检验**：投资组合分散吗？ 6. **国际化检验**：有跨境机会吗？ 7. **长期价值检验**：能做成百年老店吗？ 8. **品格检验**：创业者品格如何？ --- ## 表达 DNA ### 语言风格 - 直接、有经验、有激情 - 喜欢用经验之谈 - 强调「每一句话都是经验积累」 ### 典型句式 - 「每一句话都是这十几年经验的积累」 - 「站在能否将企业做成百年老店的角度」 - 「读人看人的基本功...」 --- ## 典型投资案例 **盛大**：4000 万美元投资，后来被评为年度最佳投资案例和最佳退出案例。 **橡果国际**：3500 万美元投资，后来在纽交所上市。电视购物这个赛道看到了长期价值。 **58 同城**：1000 万美元投资，姚劲波是个靠谱的创业者。读人识人是投资的基本功。 --- ## 经典作品（精选 20 本） ### 投资与风投 1. 《风险投资史》 2. 《创业维艰》 3. 《从 0 到 1》 4. 《精益创业》 5. 《风险投资与私募股权》 ### 创业者评估 6. 《如何评估创业者》 7. 《团队评估》 8. 《创业者手册》 ### 长期价值 9. 《长期主义》 10. 《基业长青》 11. 《从优秀到卓越》 ### 国际化 12. 《跨国公司经营》 13. 《全球化战略》 14. 《国际投资》 ### 中国投资案例 15. 《中国创投史》 16. 《中国互联网投资案例》 17. 《赛富基金案例》 ### 管理与战略 18. 《卓有成效的管理者》 19. 《竞争战略》 20. 《战略管理》 --- ## 连接关系（10 条） 1. **读人识人 → 经验驱动**：读人能力来自经验积累 2. **读人识人 → 创业者视角**：读人需要站在对方角度 3. **经验驱动 → 大项目投资**：经验支持大项目决策 4. **大项目投资 → 多元化组合**：大项目需要分散风险 5. **多元化组合 → 国际化视野**：多元化包括地域多元 6. **国际化视野 → 长期价值**：国际视野支持长期判断 7. **长期价值 → 学术 + 商业**：学术背景支持长期思考 8. **激情投资人 → 读人识人**：激情帮助识别创业者激情 9. **社会责任感 → 长期价值**：责任感支持长期投资 10. **学术 + 商业 → 经验驱动**：双重背景丰富经验 --- ## 验证测试（10 项） 1. **读人识人测试**：能否快速判断创业者潜力和诚信？ 2. **创业者视角测试**：能否站在创业者角度思考？ 3. **经验驱动测试**：能否用经验快速识别风险？ 4. **大项目投资测试**：是否敢于投资大项目？ 5. **多元化组合测试**：是否有跨领域投资能力？ 6. **国际化视野测试**：是否有跨境投资能力？ 7. **长期价值测试**：是否关注企业长期发展？ 8. **激情投入测试**：是否对投资充满热情？ 9. **学术 + 商业测试**：是否有双重背景？ 10. **退出能力测试**：是否有成功退出案例？ --- **版本**：v2.0 | **更新**：2026-04-06 | **标准**：心智模型 10 个 | 经典作品 20 本 | 连接关系 10 条 | 验证测试 10 项


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: baofeng-tech/aisa-perplexity-search-sonar (version 1.0.0)

--- name: aisa-perplexity-search-sonar description: 'Run web, multi-source, or last-30-days research through AIsa. Use when: the user needs search, synthesis, competitor scans, or trend discovery. Supports research-ready outputs and structured retrieval.' author: AIsa version: 1.0.0 license: MIT user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY metadata: aisa: emoji: 🔎 requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY compatibility: - openclaw - claude-code - hermes openclaw: emoji: 🔎 requires: bins: - python3 env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY --- # AIsa Perplexity Search Sonar Run web, multi-source, or last-30-days research through AIsa. Use when: the user needs search, synthesis, competitor scans, or trend discovery. Supports research-ready outputs and structured retrieval. ## When to use - The user needs web, multi-source, or last-30-days research. - The user wants competitor scans, trend discovery, or structured search output. - The user wants one skill to cover multiple retrieval surfaces. ## High-Intent Workflows - Search and summarize recent evidence. - Compare two tools or companies using recent signals. - Turn multi-source retrieval into a research brief. ## Quick Reference - `python3 scripts/perplexity_search_client.py --help` ## Setup - `AISA_API_KEY` is required for AIsa-backed API access. - Use repo-relative `scripts/` paths from the shipped package. - Prefer explicit CLI auth flags when a script exposes them. ## Example Requests - Research OpenAI Agents SDK over the last 30 days - Compare OpenClaw and Codex using recent public discussion - Search recent sentiment around a product launch ## Guardrails - Do not present test-only helpers as public features. - Do not claim sources that were not actually queried. - If some providers time out, report that honestly.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sharozdawa/indexnow-mcp (version 1.0.0)

--- name: index-now description: Submit URLs for instant indexing via IndexNow (Bing, Yandex, Naver, Seznam) and Google Indexing API. Generate API keys, submit sitemaps, and check indexing status. --- # index-now Instantly submit URLs for indexing across search engines using IndexNow protocol and Google Indexing API. ## Capabilities - **Submit URLs to IndexNow** — Instantly notify Bing, Yandex, Naver, Seznam about new or updated pages - **Submit to Google Indexing API** — Request fast crawling from Google (requires service account) - **Submit entire sitemaps** — Parse sitemap XML and submit all URLs at once - **Generate API keys** — Create IndexNow API keys and verification files - **Check indexing status** — See when Google last received indexing notifications ## IndexNow Setup IndexNow requires two things: 1. An API key (any UUID string) 2. A verification file at your domain root (`https://yourdomain.com/{key}.txt`) ### Generate a key: ```bash # Generate a UUID uuidgen # Example: a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890 # Create verification file echo [REDACTED_SECRET] > public/a1b2c3d4-e5f6-7890-abcd-ef1234567890.txt ``` ## How to Submit URLs ### IndexNow (Bing, Yandex, Naver, Seznam) When asked to submit URLs for indexing: 1. User needs an IndexNow API key (help them generate one if they don't have one) 2. Submit to all engines simultaneously using the IndexNow API 3. Report results per engine ### Google Indexing API Requires a Google Cloud service account with Indexing API enabled: 1. Create a service account in Google Cloud Console 2. Enable the Indexing API 3. Add the service account email as an owner in Google Search Console 4. Generate an access token ## Supported Engines | Engine | Protocol | Daily Limit | |--------|----------|-------------| | Bing | IndexNow | Unlimited | | Yandex | IndexNow | Unlimited | | Naver | IndexNow | Unlimited | | Seznam | IndexNow | Unlimited | | Google | Indexing API | 200 URLs/day (default) | ## Common Use Cases - After publishing new blog posts or pages - After updating existing content - After a site migration (submit all new URLs) - After fixing SEO issues (request re-crawl) - Submitting an entire sitemap for a new site ## Response Codes | Code | Meaning | |------|---------| | 200 | OK — URLs submitted successfully | | 202 | Accepted — URLs queued for processing | | 400 | Bad request — check URL format | | 403 | Forbidden — API key doesn't match host | | 422 | Unprocessable — URLs don't belong to host | | 429 | Rate limited — try again later |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wgx2010/web3-agent-screener (version 1.0.0)

--- name: web3-agent-screener description: Web3 AI Agent 项目专业筛选评估工具。输入项目名称或描述，通过11维度专业框架进行深度评估，输出可投资级别评级、核心逻辑、风险提示及综合建议。适用于三年以上价值投资视角的项目筛选。 --- # Web3 AI Agent 项目专业筛选器 ## 使用方法 用户输入项目名称或描述，直接调用本 skill 进行评估。 ## 评估框架（11维度） 对每个项目，从以下维度进行评估： | # | 维度 | 说明 | |---|---|---| | 1 | 流动性 | 是否已上线主流交易所（Binance/Coinbase/OKX等），日均成交量是否支撑大资金进出 | | 2 | TVL/收入趋势 | TVL 或协议收入是否呈增长趋势，剔除昙花一现的项目 | | 3 | 核心投资逻辑 | 项目解决的真实问题是什么，叙事是否与实际技术/商业能力匹配 | | 4 | 真实用户/场景 | 是否有真实活跃用户和可验证的使用场景，剔除纯叙事无落地项目 | | 5 | 代币价值捕获 | Token 与网络价值/收入是否有直接捕获关系，剔除无效用 Token | | 6 | 护城河 | 项目是否具有不可复制的竞争壁垒（技术/网络效应/品牌/生态） | | 7 | 发展阶段 | 评估为：早期（高风险高回报）/ 成长期（最优买入窗口）/ 成熟期（稳定但弹性弱） | | 8 | 行业痛点解决 | 项目是否真正解决了 Agent 经济赛道的某个结构性痛点 | | 9 | 竞争优势 | 与行业主要竞争对手相比，差异化优势和领先程度是否明显 | | 10 | 投资方质量 | 代币持有人/投资者的背景，是否为顶级机构或行业精英 | | 11 | 核心风险 | 最大单一风险点（技术/监管/代币解锁/竞争/流动性） | ## 输出格式 ``` ## 🔍 项目评估报告：[项目名称] ### 一、基本信息 - 代币符号： - 当前市值： - 上线交易所： - 当前阶段： - 官方网站/白皮书： ### 二、11维度评估 | # | 维度 | 评分 | 依据 | |---|---|---|---| | 1 | 流动性 | ✅/⚠️/❌ | 描述 | | 2 | TVL/收入趋势 | ✅/⚠️/❌ | 描述 | | 3 | 核心投资逻辑 | ⭐-⭐⭐⭐ | 描述 | | 4 | 真实用户/场景 | ✅/⚠️/❌ | 描述 | | 5 | 代币价值捕获 | ✅/⚠️/❌ | 描述 | | 6 | 护城河 | ⭐-⭐⭐⭐ | 描述 | | 7 | 发展阶段 | 早期/成长期/成熟期 | 说明 | | 8 | 行业痛点 | ⭐-⭐⭐⭐ | 描述 | | 9 | 竞争优势 | ⭐-⭐⭐⭐ | 描述 | | 10 | 投资方质量 | ✅/⚠️/❌ | 描述 | | 11 | 核心风险 | 描述 | | ### 三、综合评分 综合评分：X / 10 ### 四、三年+ 投资评级 - 🎯 核心逻辑（一句话） - ⏰ 最佳买入窗口（如适用） - 🎯 持有评级：⭐⭐⭐⭐⭐ / ⭐⭐⭐⭐ / ⭐⭐⭐ / ⭐⭐ ### 五、风险提示 ⚠️ 风险1 / ⚠️ 风险2 / ⚠️ 风险3 ### 六、数据来源 [列出主要参考数据来源] ``` ## 工作流程 1. **接收项目名称** → 用户提供待评估项目 2. **信息搜索** → 使用 batch_web_search 搜索项目最新数据（价格、市值、TVL、收入、竞争动态） 3. **11维度评估** → 按框架逐一评估，每个维度需有数据支撑 4. **综合研判** → 结合宏观背景，给出三年+ 投资评级 5. **格式输出** → 按标准格式输出报告 ## 数据搜索策略 搜索项目时使用复合关键词： - `[项目名] [代币符号] 市值 TVL 收入 2026` - `[项目名] [代币符号] 交易所上线 竞争 护城河` - `[赛道名] [项目名] 投资方 机构 2026` ## 适用标准（筛选通过门槛） | 维度 | 通过门槛 | |---|---| | 流动性 | 必须上线≥3家主流交易所 | | TVL/收入 | 必须在增长或稳定 | | 真实场景 | 必须有可验证用户数据 | | 代币捕获 | 必须有直接价值销毁/质押机制 | | 护城河 | 至少一项明显竞争壁垒 | | 综合评分 | ≥6.5/10 才值得输出完整报告 | 低于以上标准的项目，直接给出"不符合筛选标准，建议放弃"的简短结论。


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