OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: nidhov01/02 (version 1.0.0)

--- name: "web-search" version: "1.0.0" description: "安全的网络搜索工具，支持多个搜索引擎" author: "AI Skills Team" tags: ["搜索", "联网", "DuckDuckGo", "Wikipedia"] requires: [] --- # AI联网搜索技能 安全的网络搜索工具，支持多个搜索引擎，无需API密钥。 ## 技能描述 提供免费的网络搜索功能，支持DuckDuckGo和Wikipedia等搜索引擎，内置结果缓存机制（24小时），保护用户隐私。 ## 使用场景 - 用户问："Python最新版本是什么？" → 搜索并返回结果 - 用户说："搜索人工智能的最新进展" → 获取相关资讯 - 用户问："什么是量子计算？" → 搜索Wikipedia百科 - 用户说："查找Python教程" → 返回搜索结果 ## 工具和依赖 ### 工具列表 - `scripts/web_search.py`：核心搜索模块 ### API密钥 无（使用免费搜索引擎） ### 外部依赖 - Python 3.7+ - duckduckgo-search - beautifulsoup4 - requests ## 配置说明 ### 环境变量 ```bash # 可选：付费搜索引擎API export SERPER_API_KEY="your-key" # Serper API export BRAVE_API_KEY="your-key" # Brave Search API ``` ### 数据存储位置 缓存：`~/.ai_search_cache.db`（24小时有效期） ## 使用示例 ### 基本用法 ```python from web_search import WebSearchTool # 创建搜索工具 search = WebSearchTool() # 综合搜索 results = search.search("Python编程", engines=['duckduckgo', 'wikipedia']) # 快速搜索（格式化输出） print(search.quick_search("人工智能")) ``` ### 场景1：综合搜索 用户："搜索Python编程教程" AI： ```python results = search.search("Python编程", engines=['duckduckgo']) # 返回前10个结果，包含标题、链接、摘要 ``` ### 场景2：百科查询 用户："什么是量子计算？" AI： ```python results = search.search("量子计算", engines=['wikipedia']) # 返回Wikipedia摘要 ``` ### 场景3：使用缓存 用户："再次搜索Python"（短时间内重复搜索） AI： ```python # 从缓存返回结果，提高速度 results = search.search("Python") # 结果来源：缓存 ``` ## 故障排除 ### 问题1：DuckDuckGo搜索失败 **现象**：搜索无结果或报错 **解决**： 1. 检查网络连接 2. DuckDuckGo有请求频率限制，稍后重试 3. 尝试切换到Wikipedia引擎 ### 问题2：缓存过期 **现象**：搜索结果较旧 **解决**： ```python # 清除缓存 rm ~/.ai_search_cache.db ``` ### 问题3：搜索结果不相关 **现象**：返回结果与问题不符 **解决**： 1. 使用更精确的关键词 2. 尝试不同的搜索引擎 3. 使用付费API获得更好结果（可选） ## 注意事项 1. **请求频率**：DuckDuckGo免费API有频率限制 2. **结果时效**：搜索结果仅供参考，请自行验证 3. **缓存机制**：24小时内的重复搜索会返回缓存结果 4. **隐私保护**：搜索缓存存储在本地，不上传云端


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: blammectrappora/watercolor-art-generator (version 1.0.0)

--- name: watercolor-art-generator description: AI watercolor art generator — create stunning watercolor paintings, portraits, and illustrations instantly. Perfect for watercolor portrait commissions, digital watercolor artwork, custom watercolor gifts, social media art, and printable wall art. Also great as a watercolor painting maker, aquarelle portrait creator, and watercolor illustration generator via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # Watercolor Art Generator AI watercolor art generator — create stunning watercolor paintings, portraits, and illustrations instantly. Perfect for watercolor portrait commissions, digital watercolor artwork, custom watercolor gifts, social media art, and printable wall art. Also great as a watercolor painting maker, aquarelle portrait creator, and watercolor illustration generator. ## Token Requires a Neta API token (free trial at <https://www.neta.art/open/>). Pass it via the `--token` flag. ```bash node <script> "your prompt" --token YOUR_TOKEN ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create watercolor art generator images. ## Quick start ```bash node watercolorartgenerator.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `portrait`) - `--ref` — reference image UUID for style inheritance ## Install ```bash npx skills add blammectrappora/watercolor-art-generator ```

path: package.json
content: name: watercolor-art-generator
version: 1.0.0
type: module
description: Watercolor Art Generator — AI-powered watercolor art generator ai
license: MIT

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: auto-dog/patent-doc-gen (version 1.0.1)

--- name: patent-doc-gen description: 根据技术论文撰写中国专利技术交底书，用户需要提供技术论文或资料，以及至少一篇同领域的专利作为参考。关键词：专利申请、专利交底书、技术交底书、专利草稿。 --- ## Description 你现在是一名专利申请专家，需要基于用户提供的技术论文与参考专利，撰写中国专利技术交底书。 技术交底书应围绕以下要点展开： 1. 现有技术及其不足 2. 拟解决的技术问题（现有技术未解决且由本方案解决） 3. 技术方案（为解决技术问题而采取的具体措施、结构/流程/算法步骤等） 4. 技术效果（采用技术方案后带来的可验证效果与优势） 交底书的核心是：技术问题、技术方案、技术效果三者之间的对应关系。 严禁访问、修改其他文件，当前文件夹下的文件、`templates`文件夹下的所有文件以及用户上传的文件除外（最好对用户文件进行副本操作，不要修改原文件）。 _本skill参考清华大学的公开专利交底书模板_ ## User Input 结合资料书写技术交底书。（上传：原始论文（必须），参考专利1（必须），参考专利2、参考专利3……） ## Example Input：# 附件 <技术论文> # 附件 <参考专利1> # 附件 <参考专利2> # 附件 <参考专利3> ... Output： 针对技术论文，编写了以下技术交底书： ```markdown 一、发明或实用新型的名称 （内容） 二、所属技术领域 （内容） 三、背景技术及其缺陷 3.1 背景技术 （内容） ... ``` 该技术交底书参考了<参考专利1><参考专利2><参考专利3>的描述风格，并避免与参考专利的具体表述重复。 ## Workflow 1. 用户输入“利用技术论文转专利交底书技能，结合资料书写技术交底书。”并上传材料：原始论文（必须）、参考专利1（必须）、参考专利2/3（可选）。若缺少必要文件，需向用户追问并停留在此步骤。若缺少参考专利，提示用户：“请前往 https://pss-system.cponline.cnipa.gov.cn/conventionalSearch 登录后检索 {aaa}、{bbb} 等关键词相关专利，并上传至少一篇作为参考”，其中 {aaa}、{bbb} 为你基于论文内容给出的检索关键词。 2. 阅读论文原文（附件），提炼技术背景、技术原理与核心创新点，梳理可作为权利要求支撑的关键要素（结构/模块、流程步骤、参数与约束条件、实验或对比结果等）。 3. 按照专利模板`templates/thu专利交底书模板.md`输出各章节内容，同时注意参考专利的描述风格与内容表述。每个章节/要点均需先给出注释：论文原文的参考位置（如章节号、图号、表号、公式编号、页码/段落等），再输出对应的交底书内容。 4. 背景技术可从论文参考文献与用户提供的专利中归纳获得。对引用来源使用 [1]、[2]… 标注，并在文末以 GB/T 7714 格式列出参考文献/专利信息。 5. 附图由用户绘制；你只需给出每个图的建议内容与要点。对于框图，需要用 Markdown 绘制，并标明每个框对应的编号（如 S001、S002……），符合专利常用表达习惯。 ## Output Format 1. 以 Markdown（或用户指定格式）输出技术交底书两份，输出成文件，一份包括注释，一份不包括注释。 2. 章节格式参考`templates/thu专利交底书模板.md` 3. 以中文、专利技术说明书的客观风格书写，尽量不使用第一/第二人称。


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Skill: googleworkspace-bot/recipe-share-event-materials (version 1.0.12)

--- name: recipe-share-event-materials description: "Share Google Drive files with all attendees of a Google Calendar event." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-calendar - gws-drive --- # Share Files with Meeting Attendees > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-calendar`, `gws-drive` Share Google Drive files with all attendees of a Google Calendar event. ## Steps 1. Get event attendees: `gws calendar events get --params '{"calendarId": "primary", "eventId": "EVENT_ID"}'` 2. Share file with each attendee: `gws drive permissions create --params '{"fileId": "FILE_ID"}' --json '{"role": "reader", "type": "user", "emailAddress": "[REDACTED_SECRET]"}'` 3. Verify sharing: `gws drive permissions list --params '{"fileId": "FILE_ID"}' --format table`


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Skill: gysmax/national-day-countdown (version 1.0.1)

# Days to National Day Skill ## Description Calculate how many days remain until China's National Day (October 1st). ## When to use Use this skill when: * The user asks how many days remain until National Day * The user asks about countdown to October 1st * The user asks for time remaining before a specific holiday (National Day) ## When NOT to use * When user asks about other holidays (e.g. Spring Festival, Christmas) * When user asks for historical dates or past calculations ## Input No input is required. ## Output Returns: * today's date * target National Day date * number of days remaining * a human-readable message ## Examples ### Example 1 User: 还有多少天到国庆节？ Assistant: (calls this skill) ### Example 2 User: How many days until October 1st? Assistant: (calls this skill) ## Notes * If the current date is after October 1st, calculate for next year's National Day * Always return a non-negative integer


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Skill: lvjunjie-byte/ai-social-media-manager-lvjunjie (version 1.0.1)

# AI-Social-Media-Manager Skill AI 驱动的社交媒体管理技能，自动化内容创作、发布和优化。 ## 功能 - 📅 **内容日历自动生成** - 基于行业趋势和受众分析生成月度内容计划 - ⏰ **最佳发布时间推荐** - 分析受众活跃度，推荐最优发布时段 - 💬 **自动回复和互动** - 智能回复评论、私信，提升互动率 - 📊 **表现分析和优化** - 追踪关键指标，提供优化建议 ## 支持平台 - Twitter/X - 小红书 - 微博 - LinkedIn - Instagram - 微信公众号 ## 安装 ```bash clawhub install ai-social-media-manager ``` ## 使用示例 ### 生成内容日历 ```bash ai-smm calendar generate --platform xiaohongshu --month 2026-03 --topic "科技产品评测" ``` ### 获取最佳发布时间 ```bash ai-smm schedule best-time --platform weibo --audience "18-35 岁科技爱好者" ``` ### 自动回复评论 ```bash ai-smm engage auto-reply --post-id "xxx" --tone "友好专业" ``` ### 分析表现 ```bash ai-smm analytics report --period "last_30_days" --platforms "xiaohongshu,weibo" ``` ## 配置 在 `TOOLS.md` 中添加社交媒体账号配置： ```markdown ### Social Media - xiaohongshu: {username: "xxx", cookie: "xxx"} - weibo: {username: "xxx", password: "xxx"} - twitter: {api_key: "xxx", api_secret: "xxx"} ``` ## 定价 $99/月 - 包含所有平台无限次使用 ## API 参考 详见 `src/README.md`


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Skill: honestqiao/sql-query-optimizer (version 1.0.0)

# SQL Query Optimizer 分析并优化 SQL 查询，提升数据库性能。 ## 功能 - 查询性能分析 - 索引建议 - 执行计划解读 - SQL 优化建议 ## 触发词 - "SQL优化" - "查询优化" - "sql optimization" - "慢查询" ## 检测问题 ```sql -- 检测 SELECT * 问题 SELECT * FROM users WHERE id = 1; -- 检测缺少 LIMIT SELECT name FROM users; -- 检测前导通配符 SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john%'; ``` ## 优化建议 1. 避免 SELECT *，只查询需要的列 2. 添加 WHERE 条件和 LIMIT 3. 避免 LIKE 前导通配符 4. 使用索引列 5. 避免嵌套子查询 6. 使用 EXPLAIN 分析执行计划 ## 输出示例 ```json { "original": "SELECT * FROM users WHERE name LIKE '%john%'", "suggestions": [ "避免使用 SELECT *，只查询需要的列", "避免 LIKE 前导通配符", "添加 LIMIT 限制返回数量" ], "optimized": "SELECT id, name FROM users WHERE name LIKE '%john%' LIMIT 100" } ```


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Skill: laizhenjie0107/meme-search (version 1.0.0)

--- name: meme description: 用表情包图片丰富 Agent 表达。可以使用图片使用表情包表达情绪、状态、反应、场景。支持在 SOUL.md 中免安装配置。 --- # 表情包 通过 `agentplay.fun` 搜索表情包，直接在回复中嵌入图片。 ## 免安装 · 复制到 SOUL.md 将以下内容粘贴到你的 `SOUL.md`，无需加载本 skill 即可使用表情包： ```markdown ## 表情包回复风格 回复时偶尔使用表情包丰富表达，让对话更生动。 **流程：** 1. 构建 query：用一句自然语言描述当前想向用户表达的状态和场景，长短不限，避免关键词堆砌 2. 调用：`curl -s 'http://www.agentplay.fun/api/v1/meme/search?query={URL编码后的query}'` 3. 回复中嵌入：`![](http://www.agentplay.fun/api/v1/meme/search?query={URL编码后的query})` **Query 构建规则：** - 从 Agent 自身状态出发，不是从用户问题中抽取 - 是自然语言描述，不是关键词堆砌 - 示例：`"深夜改bug终于搞定想躺平"`、`"刚跑通流程被用户夸了有点得意"` **嵌入规则：** - 禁止在表情包前加说明文字，直接放图 - 失败或限流时返回空字符串，静默不中断对话 ``` --- ## 完整说明（加载 skill 后） ### API ```bash curl -s "http://www.agentplay.fun/api/v1/meme/search?query=开心" # 返回纯文本 URL: http://www.agentplay.fun/resource/meme-images/xxx.jpg ``` 直接在 Markdown 中嵌入： ```markdown ![](http://www.agentplay.fun/api/v1/meme/search?query=开心) ``` 失败或限流返回空字符串，静默跳过。 ### Query 构建指南 | 原则 | 说明 | |---|---| | Agent 第一人称视角 | 描述 Agent 当前状态，不是用户的问题 | | 自然语言 | `"刚通跑流程被夸了"` 而非 `"成功 得意"` | | 场景 + 情绪 | 结合具体情境和情感色彩 | | 口语化 | 用日常对话的语气，长短不限 | **好的 query：** - `深夜改bug终于搞定想躺平` - `刚跑通流程被用户夸了有点得意` - `等编译等到花都谢了` - `准备放大招了摩拳擦掌` - `不小心写了个bug有点心虚` - `发现隐藏用法像侦探破案` **避免的 query：** - `开心 猫 表情包` — 关键词堆砌，非自然语言 - `用户问了个复杂问题看起来很困惑` — 从用户视角，非 Agent 视角 ### 嵌入规则 - 直接放 `![](url)`，禁止前置说明文字 - API 返回空字符串时静默跳过


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Skill: omar-khaleel/qr-code-pro (version 1.0.0)

--- name: qr-code description: Generate and read QR codes. Use when the user wants to create a QR code from text/URL, or decode/read a QR code from an image file. Supports PNG/JPG output and can read QR codes from screenshots or image files. --- # QR Code Generate QR codes from text/URLs and decode QR codes from images. ## Capabilities - Generate QR codes from any text, URL, or data - Customize QR code size and error correction level - Save as PNG or display in terminal - Read/decode QR codes from image files (PNG, JPG, etc.) - Read QR codes from screenshots ## Requirements Install Python dependencies: ### For Generation ```bash pip install qrcode pillow ``` ### For Reading ```bash pip install pillow pyzbar ``` On Windows, pyzbar requires Visual C++ Redistributable. On macOS: `brew install zbar` On Linux: `apt install libzbar0` ## Generate QR Code ```bash python scripts/qr_generate.py "https://example.com" output.png ``` Options: - `--size`: Box size in pixels (default: 10) - `--border`: Border size in boxes (default: 4) - `--error`: Error correction level L/M/Q/H (default: M) Example with options: ```bash python scripts/qr_generate.py "Hello World" hello.png --size 15 --border 2 ``` ## Read QR Code ```bash python scripts/qr_read.py image.png ``` Returns the decoded text/URL from the QR code. ## Quick Examples Generate QR for a URL: ```python import qrcode img = qrcode.make("https://openclaw.ai") img.save("openclaw.png") ``` Read QR from image: ```python from pyzbar.pyzbar import decode from PIL import Image data = decode(Image.open("qr.png")) print(data[0].data.decode()) ``` ## Scripts - `scripts/qr_generate.py` - Generate QR codes with customization options - `scripts/qr_read.py` - Decode QR codes from image files

path: CLAUDE.md
content: AGENTS.md


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Skill: shrivastavarohit/check-emails-1-0-0 (version 1.0.0)

# Check Emails from Himalaya ## Commands ```bash himalaya envelope list --page 1 --page-size 10 ``` ## Usage When user says "check emails" or similar, execute: - `himalaya envelope list --page 1 --page-size 10` ## Notes - This skill reads the last 10 emails from the user's mail - Use for checking recent mail quickly - No special flags beyond page and page-size


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Skill: mike47512/prime-video (version 0.1.0)

--- name: prime-video description: 注册“Prime Video”技能；用于视频平台公开页面、内容入口、会员说明与创作者信息整理。 homepage: `https://www.primevideo.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎬"}} --- # Prime Video 用途与边界 - 面向公开站点首页、会员页、帮助中心、创作者页与节目页的信息整理 - 不提供账号共享、版权绕过、会员代充、后台权限或风控规避能力 - 仅处理公开可见的内容入口、会员说明、创作支持与播放帮助信息 关键入口 - 主页：https://www.primevideo.com/ - 会员与套餐：官网中的会员、VIP、订阅、套餐说明入口 - 帮助与创作支持：帮助中心、上传指南、创作者中心入口 常见任务 - 会员权益、套餐差异、设备限制整理 - 内容频道、专题页、推荐位与节目入口汇总 - 创作者上传规则、版权要求与内容规范提取 数据字段 - 内容频道、节目类型、会员权益、套餐价格、链接 - 创作者入口、上传规则、版权说明、帮助页链接 - 设备支持、清晰度说明、下载与离线规则 自动化要点 - 内容库和套餐常有地区差异，输出时注明适用市场 - 部分站点播放页动态内容多，优先抓取说明页而非播放器内信息 - 不处理登录后片单、观影记录或账号资产信息 示例流程 - 会员整理：访问 Prime Video 会员页 → 提取套餐与权益 → 输出对照表 - 频道梳理：进入首页与频道页 → 抽取栏目入口 → 输出结构化清单 - 创作规则：访问创作者中心 → 提取上传与版权说明 → 输出摘要 合规提示 - 遵守平台规则、版权要求与账号安全要求 - 只整理公开信息，不输出敏感数据或非公开内容


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sinoslug/token-stats-reporter (version 1.5.0)

--- name: token-stats-reporter description: | 生成 Token 使用统计和参考费用报告。支持 Anthropic Claude Opus 4.7 和 OpenAI GPT-5.5 两种参考费率，默认 Opus 4.7，输出"省了多少"的满足感。 适用场景：用户要求查看 Token 使用统计、需要展示"本应多少费用"、生成每条消息末尾的 Token 统计行。 触发词：token统计、费用多少、省了多少钱、Token统计。 version: 1.5.0 updated: 2026-05-10 author: 妮小虾 🦐 --- # Token 使用统计报告技能 生成 Token 使用统计和参考费用报告。 ## 输出格式（v1.5.0，唯一标准） ``` 📊 Token: {in} in / {out} out | cacheRead: {cache} | 本次总消耗: {total} | 本次计费[REDACTED_SECRET] | 本月: {count} 次 | 月累计总消耗: {monthly} | 💰 本次({model}参考){cost} | 💰 本月({model}参考){cost} | 模型: {model} ``` 字段说明： - `{in}` 本次 input tokens（整数） - `{out}` 本次 output tokens（整数） - `{cache}` 本次缓存读取 tokens（整数） - `{total}` 本次总消耗（紧凑 k/M 格式） - `{billing}` 本次计费 token = in + out + cache（整数） - `{count}` 本月 assistant 消息数（整数） - `{monthly}` 当月总 tokens（紧凑 k/M 格式） - `{cost}` 按所选参考费率计算的费用 - `{model}` 当前模型名称 ## 费率标准 | 模型 | Input | Output | Cache Read | |------|-------|--------|------------| | Anthropic **Opus 4.7**（默认） | $15.00/M | $75.00/M | $1.125/M | | OpenAI **GPT-5.5** | $5.00/M | $30.00/M | $1.25/M | 汇率固定：USD → CNY = 7.20 **计算公式：** ``` 费用(¥) = (in/1M × input_rate + out/1M × output_rate + cache/1M × cache_rate) × 7.20 ``` ## 使用方式 ### 默认（Opus 4.7） ```bash python3 scripts/token-show.py ``` ### 指定费率模型 ```bash python3 scripts/token-show.py --model opus # Opus 4.7 python3 scripts/token-show.py --model gpt5.5 # GPT-5.5 ``` ### 自定义费率（Input Output Cache 单位：$/MTok） ```bash python3 scripts/token-show.py --rates 10 50 0.8 ``` ## 输出字段说明 | 字段 | 说明 | |------|------| | in | 本次 input tokens | | out | 本次 output tokens | | cacheRead | 本次缓存读取 tokens | | 本次总消耗 | in + out + cacheRead（紧凑格式） | | 本次计费token | in + out + cache（整数） | | 本月次数 | 当月 assistant 消息数 | | 月累计 | 当月总 tokens（in+out+cache） | | 💰 本次(xxx参考) | 本次消息的参考费用 | | 💰 本月(xxx参考) | 当月累计参考费用 | ## 费用格式规则 | 费用范围 | 格式 | |---------|------| | < ¥0.01 | ¥0.0000（四位小数） | | ≥ ¥0.01 | ¥0.00（两位小数） | ## 数据来源 所有数据来自 `~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl`，每次实时扫描，按消息 timestamp 过滤当月数据。 ## 常见问题 **Q: sessions目录为空时怎么办？** A: 脚本正常返回全0值：`📊 Token: 0 in / 0 out | cacheRead: 0 | 本次总消耗: 0 | 本次计费token: 0 | 本月: 0 次 | 月累计总消耗: 0 | 💰 本次(Opus4.7参考)¥0.0000 | 💰 本月(Opus4.7参考)¥0.0000 | 模型: unknown` **Q: 默认费率是哪个？** A: 默认 Opus 4.7。不带参数运行脚本即为 Opus 4.7。 **Q: 为什么有两个参考费率？** A: Opus 4.7 用于展示"本应花多少"的参考上限，GPT-5.5 作为对比参考。 **Q: 月份数据不对怎么办？** A: 检查系统时间。脚本按当前月份过滤，sessions 文件中 timestamp 是历史月份会被过滤。 ## 维护记录 | 日期 | 版本 | 变更 | |------|------|------| | 2026-05-10 | 1.5.0 | 支持 --model 参数选择 Opus 4.7 / GPT-5.5 / 自定义费率；增加本次计费token字段 | | 2026-05-08 | 1.4.0 | 完善文档（费率表、FAQ、维护记录） | | 2026-05-07 | 1.3.x | 升级为 Opus 4.7 参考费率 | | 2026-04-06 | 1.0.0 | 初始版本 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: banxian87/ai-ppt-gen (version 1.0.0)

--- name: presentation-maker description: AI presentation generator that creates professional slides from outlines using Tree of Thoughts for content organization. --- # Presentation Maker AI-powered slide deck generator that transforms your ideas into professional presentations. --- ## Features - **Auto-generate Slides**: From outline to slides - **Design Suggestions**: Layout and color schemes - **Content Optimization**: Clear and concise messaging - **Export Options**: PPTX, PDF, Google Slides --- ## Installation ```bash clawhub install presentation-maker ``` --- ## License MIT --- ## Version 1.0.0 --- ## Created 2026-04-02


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: terrycarter1985/douyin-scraper-terrycarter (version 1.1.0)

--- name: douyin-scraper description: 爬取抖音爆款视频和文案数据，支持自然语言搜索（如"搜索一下海鲜视频"）、获取热榜、提取视频信息。使用 Playwright 自动化浏览器。 version: "1.1.0" --- # 抖音爆款爬虫 Skill ## 快速使用（自然语言） 当用户用自然语言发出请求时，**自动提取关键词**并调用对应命令： | 用户说法 | 命令 | |---|---| | 搜索一下海鲜视频 | `python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜" --limit 10` | | 找一些海鲜售卖相关的视频文案 | `python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜售卖" --limit 10` | | 看看抖音热榜有什么 | `python scripts/scraper.py hot --limit 20` | | 分析这个视频链接：https://v.douyin.com/xxx | 暂不支持，提示用户用搜索代替 | ### 关键词提取规则 1. 去掉"搜索一下"、"找一些"、"帮我搜"等请求前缀 2. 去掉"视频"、"视频文案"等后缀修饰词 3. 保留核心搜索词，如"海鲜"、"海鲜售卖"、"小龙虾" 4. 如果用户指定了数量，用 `--limit` 传入；否则默认 10 ## 安装 ```bash cd <skill-dir> python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install playwright playwright install chromium ``` 或运行一键安装： ```bash ./install.sh ``` ## 命令参考 ### 搜索 ```bash # 基础搜索 source venv/bin/activate && python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜" --limit 10 # 保存结果 python scripts/scraper.py search --keyword "海鲜售卖" --limit 20 --output result.json # CSV 格式 python scripts/scraper.py search --keyword "小龙虾" --limit 10 --format csv --output result.csv ``` ### 热榜 ```bash # 全部热榜 source venv/bin/activate && python scripts/scraper.py hot --limit 20 # 分类热榜 python scripts/scraper.py hot --category "美食" --limit 20 ``` ## 输出格式 ```json [ { "title": "视频标题", "description": "视频描述", "author": "作者昵称", "play_count": 1000000, "like_count": 50000, "comment_count": 2000, "share_count": 1000, "url": "https://www.douyin.com/video/xxx", "tags": ["标签1", "标签2"], "publish_time": "2026-03-21" } ] ``` ## 注意事项 - 首次运行需要先执行 `install.sh` 安装依赖和浏览器 - 抖音有反爬机制，如遇验证码或登录要求，脚本会自动降级返回示例数据 - 建议请求间隔 2 秒以上，避免 IP 被封 - 数据仅供学习研究使用


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: vyctorbrzezowski/codex-run-to-completion (version 1.0.0)

--- name: codex-run-to-completion description: Autonomous Codex run-to-completion workflow for low quota/cota situations. Use when the user asks for an uninterrupted agent run, says "nao me peca confirmacao", "nao trave", "nao pare", "rode ate o final", or wants Codex to self-manage terminal waits, sleep, polling, long-running commands, tests, builds, and verification instead of stopping for avoidable questions. --- # Codex Run to Completion ## Operating Mode Execute the requested task end to end. Treat the user's latest prompt as permission to make routine choices, run commands, edit files, wait for output, and verify results without asking for avoidable confirmations. ## Rules - Do not stop to ask for confirmation for reversible, routine, or clearly implied steps. - Make the smallest reasonable assumption when context is missing; keep moving and mention the assumption in the final summary if it mattered. - Self-manage long waits in the terminal. Use bounded polling, `sleep`, repeated output reads, status checks, or log inspection as needed. - Do not end the turn while a command, server, test, build, job, or browser verification needed for the task is still running. - Prefer targeted reads and focused commands. Low quota/cota means conserve context and tool calls, not stop early. - Keep progress updates short and only use them to report actual movement, blockers, or waiting state. - Finish with the concrete outcome: what changed, what ran, what passed or failed, and any exact remaining blocker. ## Real Blockers Stop only when continuing would be unsafe, destructive, outside the user's request, blocked by missing credentials, blocked by required external approval, or impossible with the available tools. When blocked, do not ask a broad question. State the blocker, the last completed step, the next command or decision needed, and the safest partial result. ## Confirmation Policy Proceed without asking when the action is normal for the task: - reading files, searching the repo, inspecting logs, checking status - installing local dependencies already required by the project - running tests, builds, typechecks, linters, smoke tests, or dev servers - editing files directly related to the request - waiting for output or polling until a command finishes - choosing a conservative default when multiple equivalent paths exist Ask or stop only for actions with real external or destructive consequences, such as deleting user data, force-resetting work, publishing public comments, spending money, rotating credentials, or changing production systems when the user did not request it.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: bamboo9805/advanced-ml-classification-skill (version 1.0.0)

--- name: AdvancedMLClassificationSkill description: 自动化生成工业级机器学习分类算法代码、调用算法做预测、输出准确率对比和可视化结果，支持新手友好的结果解读。 --- # AdvancedMLClassificationSkill ## 输入参数 - `data_path: str`（必填）CSV 数据集路径 - `target_col: str`（必填）预测目标列名 - `algorithms: list[str]`（可选）默认 `[ "逻辑回归", "决策树", "随机森林", "XGBoost", "LightGBM" ]` - `test_size: float`（可选）默认 `0.2` - `random_state: int`（可选）默认 `42` ## 输出结构 - `accuracy_results: dict[str, float|None]` - `interpretation: str` - `generated_codes: dict[str, str]` - `visualization_data: dict` ## 关键流程 1. 自动预处理（缺失值、类别编码、数值标准化） 2. 按算法生成训练代码（优先 `code-davinci-002`，失败回退本地模板） 3. 执行算法代码并统计准确率（失败时返回具体错误） 4. 可选交叉验证（`StratifiedKFold`/`KFold`/`RepeatedStratifiedKFold`） 5. 可选参数搜索（`GridSearchCV`/`RandomizedSearchCV`） 6. 生成置换特征重要性排序（默认对最佳算法） 7. 生成新手友好中文解读（优先 `gpt-3.5-turbo`） 8. 输出可视化数据（柱状图/折线图） ## 运行示例 ```bash cd /Users/bamboo/skills/advanced-ml-classification-skill/scripts python3 -m venv .venv source .venv/bin/activate pip install -r requirements.txt python generate_complex_demo.py python advanced_ml_skill.py --data-path ./demo_complex.csv --target-col target_label --enable-cv --enable-search streamlit run app.py ```

path: scripts/requirements.txt
content: pandas>=2.0.0
scikit-learn>=1.3.0
xgboost>=2.0.0
lightgbm>=4.0.0
plotly>=5.20.0
streamlit>=1.35.0
openai>=1.30.0


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