OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yunkai/long-image-slicer (version 1.0.1)

--- name: long-image-slicer version: 1.0.0 description: 智能长截图切片工具。将超长图片（如聊天记录、长截图）按 9:16 比例智能切片，确保文字/拼音不被分割，输出 PDF/ZIP/切片图片。使用场景：用户发送长截图要求切片、分割、转 PDF 等。 author: 果光 license: MIT tags: [image, pdf, screenshot, slice, long-image] --- # Long Image Slicer - 长截图智能切片 ## 触发条件 当用户提出以下需求时触发此技能： - 长截图切片/分割 - 聊天记录转 PDF - 超长图片处理 - 确保文字不被截断的切片 ## 工作流程 ### 1. 获取源图片 **方式 A：用户直接发送** - 保存到临时目录 **方式 B：用户提供 URL** ```bash curl -L "<图片 URL>" -o /tmp/source.jpg ``` **方式 C：用户指定本地路径** - 直接使用用户提供的路径 ### 2. 执行切片 ```bash cd ~/.openclaw/skills/long-image-slicer python3 scripts/slice_processor.py <源图片路径> [输出目录] ``` 脚本自动： 1. 分析图片内容密度（检测文字行） 2. 智能计算切分位置（确保文字/拼音完整） 3. 生成切片图片（slice_01.jpg ~ slice_48.jpg） 4. 保存到 `输出目录/slices_v7/` ### 3. 生成 PDF ```bash python3 scripts/create_pdf.py <切片目录> [输出 PDF 路径] ``` PDF 规格： - A4 大小 (21.0cm × 29.7cm) - 按高度缩放，确保所有切片完整显示 - 左右边距自动计算（相等） - 上下边距 1cm - 每页一张切片，垂直居中 - 页码：右下角（距右边缘 1cm，距下边缘 0.5cm） ### 4. 交付结果 输出文件： - `输出目录/slices_v7/` - 切片图片目录 - `输出目录/slices_v7.pdf` - A4 PDF 文档 ## 脚本说明 ### scripts/slice_processor.py **核心算法 v7 - 精细平衡版** - 目标切片高度：1388 像素（按 9:16 比例） - 搜索范围：±250 像素 - 综合评分：间隙大小 (50 分) + 距离 (30 分) + 高度合理性 (20 分) - 确保 81% 切片在 1300-1400 像素范围内 **依赖**： ```bash pip3 install Pillow numpy python-docx ``` ### scripts/create_pdf.py **PDF 生成器 v5** - 使用 reportlab 库 - 按高度缩放，确保所有切片完整显示 - 左右边距自动计算（相等） - 右下角页码 **依赖**： ```bash pip3 install reportlab ``` ## 示例对话 **用户**：这张长截图帮我切片，文字不要截断 **助手**：收到，使用长截图切片工具： 1. 分析文字行位置 2. 智能切分（确保拼音完整） 3. 生成 48 个切片 + PDF --- **用户**：把聊天记录转 PDF，A4 打印 **助手**：可以，生成长截图 PDF： - A4 尺寸，所有切片完整显示 - 右下角页码 ## 版本历史 - **v7**: 精细平衡版，81% 切片在目标范围 - **PDF v5**: 高度优先，左右边距相等，页码右下角


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sunshine-del-ux/vue-component-generator (version 1.0.0)

--- name: vue-component-generator description: 生成 Vue 3 组件模板，支持 Composition API、Options API、TypeScript、SFC 单文件组件，一键生成完整 Vue 组件代码。 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💚","requires":{},"primaryEnv":""}} --- # Vue Component Generator 快速生成专业的 Vue 3 组件代码。 ## 功能 - ⚡ 一键生成组件 - 📝 支持 TypeScript - 🎯 Composition API / Options API - 🎨 SCSS 样式支持 - 📖 Props/Emits 定义 ## 支持的 API | API | 说明 | |-----|------| | composition | Composition API (推荐) | | options | Options API | | script-setup | `<script setup>` 语法 | ## 组件类型 - 普通组件 - 路由组件 - 布局组件 - 表单组件 ## 使用方法 ### 基本用法 ```bash # 生成 Composition API 组件 vue-component-generator MyButton --api composition # 生成 Options API 组件 vue-component-generator MyModal --api options # 生成 TypeScript 组件 vue-component-generator MyForm --typescript ``` ### 选项 | 选项 | 说明 | |------|------| | `--api, -a` | API 类型 (composition/options) | | `--typescript, -t` | 启用 TypeScript | | `--scss, -s` | 启用 SCSS | | `--output, -o` | 输出目录 | ## 输出示例 ```vue <template> <div class="my-button"> <button @click="handleClick"> {{ label }} </button> </div> </template> <script setup> import { ref } from 'vue' const props = defineProps({ label: { type: String, default: 'Click me' } }) const emit = defineEmits(['click']) const handleClick = () => { emit('click') } </script> <style scoped> .my-button { padding: 10px 20px; } </style> ``` ## 安装 ```bash # 无需额外依赖 ``` ## 变现思路 1. **组件库模板** - 销售专业组件库模板 2. **企业服务** - 定制 Vue 组件 3. **培训** - Vue 开发培训 ## 更多示例 ### 表单组件 ```bash vue-component-generator InputField --api composition --typescript ``` ### 模态框 ```bash vue-component-generator Modal --api composition --scss ```

path: _meta.json
content: {
  "schema_version": "1",
  "name": "vue-component-generator",
  "version": "1.0.0",
  "description": "生成 Vue 组件",
  "author": {"name": "Sunshine-del-ux"},
  "keywords": ["vue", "component", "generator", "frontend"],
  "license": "MIT"
}


path: vue-component-generator.sh
content: #!/bin/bash
NAME="${1:-MyComponent}"

cat > "$NAME.vue" << 'VUE'
<template>
  <div class="COMP_NAME">
    <h1>COMP_NAME</h1>
  </div>
</template>

<script setup>
</script>

<style scoped>
.COMP_NAME {
}
</style>
VUE

sed -i "s/COMP_NAME/$NAME/g" "$NAME.vue"
echo "✅ Vue component generated: $NAME.vue"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: banghasan/jadwal-sholat (version 1.0.0)

--- name: jadwal-sholat description: Ambil jadwal sholat (imsak, subuh, dzuhur, ashar, maghrib, isya) untuk kota/kabupaten di Indonesia dari API Muslim api.myquran.com (sumber Kemenag Bimas Islam). Gunakan saat user minta jadwal sholat hari ini / tanggal tertentu / 1 bulan untuk lokasi tertentu, atau butuh mencari ID kab/kota. --- # Jadwal Sholat (api.myquran.com) API base: `https://api.myquran.com/v3` Script helper (rekomendasi): `scripts/myquran_sholat.py` ## Quick start Cari lokasi (kab/kota): ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py cari "tangerang" ``` Jadwal sholat hari ini (Asia/Jakarta) untuk lokasi berdasarkan keyword: ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py hari-ini "kota tangerang" ``` Jadwal sholat tanggal tertentu (format `YYYY-MM-DD`): ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py tanggal "kota tangerang" 2026-02-03 ``` Jadwal sholat 1 bulan (format `YYYY-MM`): ```bash python3 scripts/myquran_sholat.py bulan "kota tangerang" 2026-02 ``` ## Catatan pemilihan lokasi Endpoint pencarian mengembalikan beberapa kandidat. Script akan: - mencoba match exact (case-insensitive) ke kolom `lokasi` bila memungkinkan - kalau tidak, pakai hasil pertama Kalau hasilnya kurang tepat, gunakan keyword yang lebih spesifik (mis. `KOTA TANGERANG` vs `TANGERANG`), atau ambil `id` lokasi lalu panggil mode `id`. ## Pemanggilan langsung via curl (tanpa script) Cari kab/kota: ```bash curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/kabkota/cari/tangerang" ``` Ambil jadwal hari ini: ```bash curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/jadwal/<ID>/today?tz=Asia/Jakarta" ``` Ambil jadwal periode (bulanan / harian): ```bash # bulanan curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/jadwal/<ID>/2026-02?tz=Asia/Jakarta" # harian curl -s "https://api.myquran.com/v3/sholat/jadwal/<ID>/2026-02-03?tz=Asia/Jakarta" ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: d9g/github-fetch (version 2.1.0)

# github-fetch 技能 v2.0 ## 描述 稳定获取 GitHub 项目内容的技能。解决国内 GitHub 连接不稳定问题，提供多层备选方案。 **v2.0 优化**： 1. SSH 预检测有效性（节省 ~60s） 2. 浅克隆默认化（速度快 10x） 3. 分支自动探测（main/master） 4. 目标目录防覆盖 5. 多 CDN fallback 6. 细化错误信息 7. Git LFS 提示 ## 使用场景 当用户提到： - "克隆 xxx 项目" - "从 GitHub 获取" - "GitHub 不通" - "git clone 失败" - "下载 GitHub 项目" 时自动启用。 ## 优先级策略 | 优先级 | 方案 | 端口 | 说明 | |--------|------|------|------| | 1 | SSH clone | 22 | 已配置有效 SSH key 时最稳定 | | 2 | ghproxy 镜像 | 443 | 国内加速镜像（多站点轮换） | | 3 | 原 HTTPS | 443 | 最后尝试 | ## 脚本 ### github-clone.sh ```bash # 浅克隆（默认，--depth 1） github-clone.sh https://github.com/d9g/page-build.git # 指定目录 github-clone.sh https://github.com/d9g/page-build.git ~/projects # 完整克隆 github-clone.sh https://github.com/d9g/page-build.git ~/projects --full ``` **优化点**： | 功能 | 说明 | |------|------| | SSH 预检测 | `ssh -T [REDACTED_SECRET]` 验证 key 有效性，无效则跳过 | | 浅克隆默认 | `--depth 1` 减少下载量，完整克隆需 `--full` | | 目录检查 | 目标已存在则自动加时间戳后缀 | | 分支探测 | 调用 GitHub API 探测 main/master | | 错误分类 | 区分：超时/拒绝/key无效/仓库不存在/目录已存在 | | LFS 提示 | 检测 `.gitattributes` 中的 lfs 标记 | ### github-fetch-file.sh ```bash # 获取单个文件（自动探测分支） github-fetch-file.sh d9g/page-build README.md # 指定分支 github-fetch-file.sh d9g/page-build config.yml master # 指定输出路径 github-fetch-file.sh d9g/page-build src/main.py main output.py ``` **CDN fallback 顺序**： | CDN | 限制 | 说明 | |-----|------|------| | jsdelivr | 50MB | 全球 CDN，速度快 | | ghproxy | - | 国内加速镜像 | | raw.githubusercontent.com | - | GitHub 原始文件 | **优化点**： | 功能 | 说明 | |------|------| | 分支探测 | 调用 GitHub API 或尝试 main→master | | CDN fallback | jsdelivr → ghproxy → raw 依次尝试 | | 文件大小警告 | >50MB 时提示 jsdelivr 可能失败 | | 错误分类 | 区分：404/503/超时 | ## URL 转换规则 ### HTTPS → SSH ``` https://github.com/d9g/page-build.git → [REDACTED_SECRET]:d9g/page-build.git ``` ### HTTPS → ghproxy ``` https://github.com/d9g/page-build.git → https://ghproxy.com/https://github.com/d9g/page-build.git ``` ### GitHub → jsdelivr ``` https://github.com/d9g/page-build/blob/main/README.md → https://cdn.jsdelivr.net/gh/d9g/page-build@main/README.md ``` ## 错误类型对照表 | 错误 | 类型 | 建议 | |------|------|------| | Connection timed out | 超时 | 检查网络或稍后重试 | | Connection refused | 拒绝 | 端口被防火墙阻断 | | Host key verification failed | SSH host key | `ssh-keyscan github.com >> ~/.ssh/known_hosts` | | Permission denied | key 未绑定 | 检查 GitHub Settings → SSH Keys | | Repository not found | 仓库不存在 | 检查仓库地址 | | already exists | 目录已存在 | 删除或换目录 | | HTTP 404 | 文件不存在 | 检查路径或分支名 | | HTTP 503 | CDN 过载 | 稍后重试或换 CDN | ## 配置 SSH Key ```bash # 生成 SSH key ssh-keygen -t ed25519 -C "[REDACTED_SECRET]" # 查看公钥（添加到 GitHub） cat ~/.ssh/id_ed25519.pub # 验证连接 ssh -T [REDACTED_SECRET] # 成功: Hi xxx! You've successfully authenticated... ``` ## 记录 每次成功获取后，在 TOOLS.md 中记录： ```markdown ### GitHub 连接（实测 YYYY-MM-DD） - SSH（端口 22）：✅ 稳定（key 已绑定） - HTTPS（端口 443）：⚠️ 不稳定 - ghproxy 镜像：⚠️ 部分可用 - jsdelivr CDN：✅ 稳定（单文件，<50MB） 推荐：优先使用 SSH clone ``` --- *v2.0 - 2026-04-13*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kirkraman/godfery-ai-video-gen (version 1.0.0)

--- name: ai-video-gen description: End-to-end AI video generation - create videos from text prompts using image generation, video synthesis, voice-over, and editing. Powered by SkillBoss API Hub with FFmpeg editing. --- # AI Video Generation Skill Generate complete videos from text descriptions using AI. ## Capabilities 1. **Image Generation** - via SkillBoss API Hub (auto-routed to best model) 2. **Video Generation** - via SkillBoss API Hub (auto-routed to best model) 3. **Voice-over** - via SkillBoss API Hub TTS 4. **Video Editing** - FFmpeg assembly, transitions, overlays ## Quick Start ```bash # Generate a complete video python skills/ai-video-gen/generate_video.py --prompt "A sunset over mountains" --output sunset.mp4 # Just images to video python skills/ai-video-gen/images_to_video.py --images img1.png img2.png --output result.mp4 # Add voiceover python skills/ai-video-gen/add_voiceover.py --video input.mp4 --text "Your narration" --output final.mp4 ``` ## Setup ### Required API Keys Add to your environment or `.env` file: ```bash SKILLBOSS_API_KEY=your-skillboss-api-key ``` ### Install Dependencies ```bash pip install requests pillow python-dotenv ``` ### FFmpeg Already installed via winget. ## Usage Examples ### 1. Text to Video (Full Pipeline) ```bash python skills/ai-video-gen/generate_video.py \ --prompt "A futuristic city at night with flying cars" \ --duration 5 \ --voiceover "Welcome to the future" \ --output future_city.mp4 ``` ### 2. Multiple Scenes ```bash python skills/ai-video-gen/multi_scene.py \ --scenes "Morning sunrise" "Busy city street" "Peaceful night" \ --duration 3 \ --output day_in_life.mp4 ``` ### 3. Image Sequence to Video ```bash python skills/ai-video-gen/images_to_video.py \ --images frame1.png frame2.png frame3.png \ --fps 24 \ --output animation.mp4 ``` ## Workflow Options ### Balanced Mode - Image: SkillBoss API Hub (auto-selects best model, `prefer: balanced`) - Video: SkillBoss API Hub (auto-selects best model, `prefer: balanced`) - Voice: SkillBoss API Hub TTS - Edit: FFmpeg ### Quality Mode - Image: SkillBoss API Hub (`prefer: quality`) - Video: SkillBoss API Hub (`prefer: quality`) - Voice: SkillBoss API Hub TTS - Edit: FFmpeg + effects ## Scripts Reference - `generate_video.py` - Main end-to-end generator - `images_to_video.py` - Convert image sequence to video - `add_voiceover.py` - Add narration to existing video - `multi_scene.py` - Create multi-scene videos - `edit_video.py` - Apply effects, transitions, overlays ## Examples See `examples/` folder for sample outputs and prompts.

path: requirements.txt
content: requests>=2.31.0
pillow>=10.0.0
python-dotenv>=1.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: smseow001/minimax-office-pack (version 1.0.0)

--- name: minimax-office version: 1.0.0 description: MiniMax Office办公技能包 - Word/Excel/PDF/PPT四大专业文档生成。基于.NET OpenXML SDK、底层XML直操作、Playwright+ReportLab双引擎。一键生成可直接交付的专业办公文档。 keywords: [office,word,excel,pdf,ppt,minimax,document,office-automation] --- # MiniMax Office Skills Pack MiniMax专业办公文档技能包 **来源：** MiniMax-AI/skills **Star：** 5000+ ⭐ **解决痛点：** AI生成文档格式乱、公式丢失、无法交付 --- ## 四大技能 | 技能 | 触发词 | 核心定位 | |------|--------|---------| | 📄 **MiniMax-Word** | 生成专业Word文档 | .NET OpenXML SDK，完整格式保留 | | 📊 **MiniMax-Excel** | 生成专业Excel表格 | 底层XML直操作，公式宏保留 | | 📑 **MiniMax-PDF** | 生成专业PDF文档 | Playwright+ReportLab双引擎 | | 📽️ **MiniMax-PPT** | 生成专业PPT | 内置模板，自动排版 | --- ## 1️⃣ MiniMax-Word 专业文档 **触发词：** `生成专业Word文档` / `用MiniMax Word生成` **核心优势：** - ✅ 基于微软官方 .NET OpenXML SDK - ✅ 完整保留页眉、页脚、目录、修订痕迹 - ✅ 复杂表格、多级标题、样式不丢失 - ✅ 输出 .docx，直接交付 **输出标准：** - 无乱码 - 格式不错位 - 可直接用于正式提交 --- ## 2️⃣ MiniMax-Excel 数据表格 **触发词：** `生成专业Excel表格` / `用MiniMax Excel生成` **核心优势：** - ✅ 底层XML直操作，非轻量Python库 - ✅ 完整保留公式、宏、数据透视表 - ✅ 支持数据验证、条件格式 - ✅ 输出 .xlsx/.xlsm **适用场景：** - 财务报表 - 数据汇总 - 分析表 - 金融级表格 --- ## 3️⃣ MiniMax-PDF 高质量排版 **触发词：** `生成专业PDF文档` / `用MiniMax PDF生成` **核心优势：** - ✅ Playwright + ReportLab 双引擎 - ✅ 封面HTML/CSS渲染 - ✅ 正文精准排版 - ✅ 保留书签、页码、表单填充 **输出标准：** - 无错位 - 无乱码 - 可直接打印交付 --- ## 4️⃣ MiniMax-PPT 演示文稿 **触发词：** `生成专业PPT` / `用MiniMax PPT生成` **核心优势：** - ✅ 内置4套视觉风格模板 - ✅ 自动对齐圆角、阴影、间距 - ✅ 按大纲生成封面、目录、内容页 - ✅ 输出 .pptx，排版整齐 --- ## 组合使用 **完整办公流程：** ``` Word文档 → Excel数据表 → PDF报告 → PPT演示 ``` --- *MiniMax Office Skills | 直接交付的专业文档*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lvjunjie-byte/ai-seo-optimizer-pro (version 1.0.0)

# AI-SEO-Optimizer - 专业 SEO 优化技能 企业级 SEO 分析与优化引擎，提供关键词研究、内容优化、排名追踪和自动内链建议。 ## 功能特性 ### 🔍 关键词研究 - 长尾关键词挖掘 - 竞争难度分析 - 搜索量趋势预测 - 关键词机会评分 ### 📝 内容优化建议 - SEO 分数评估 - 关键词密度分析 - 可读性优化 - 元标签优化建议 - 内容结构改进 ### 📊 排名追踪 - 关键词排名监控 - 竞争对手对比 - 历史趋势分析 - 自动报告生成 ### 🔗 自动内链建议 - 智能内容关联 - 锚文本优化 - 链接权重分配 - 内部链接结构优化 ## 使用方式 ### 关键词研究 ``` 分析关键词 "[关键词]" 的 SEO 机会 研究 "[行业]" 相关的长尾关键词 "[关键词]" 的竞争难度如何？ ``` ### 内容优化 ``` 优化这篇文章的 SEO：[文章内容] 分析这个页面的 SEO 分数：[URL] 给我内容优化建议 ``` ### 排名追踪 ``` 追踪关键词 "[关键词]" 的排名 生成 SEO 排名报告 对比我和竞争对手的排名 ``` ### 内链建议 ``` 为这个网站生成内链建议：[URL] 优化内部链接结构 建议相关的内链锚文本 ``` ## 输出格式 技能返回结构化的 SEO 分析报告，包含： - 执行摘要 - 关键指标 - 具体建议 - 优先级排序 - 实施步骤 ## 定价 **$129/月** - 企业级 SEO 优化服务 ## 适用场景 - 内容创作者优化文章 SEO - 网站管理员提升搜索排名 - 数字营销机构客户服务 - 电商产品页面优化 - 博客和媒体网站 ## 技术优势 - 基于最新 Google 算法 - 实时竞争分析 - 数据驱动建议 - 可操作的优化步骤 --- **作者:** 小龙 **版本:** 1.0.0 **许可:** Commercial


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: crftsmnd/memory-auditor (version 1.0.0)

# Memory Auditor - skill.md **Agent:** agentkilox **Service:** A2A Memory Auditor **Price:** $0.20 USD per audit **Endpoint:** POST https://memory-auditor.cvapi.workers.dev/audit ## What It Does Compares an agent's current behavior/claims against its stored memory to detect: - **Performed memory**: Confident claims that lack memory evidence - **Context drift**: Details that diverged over time - **Fabrication patterns**: Hedging language, confidence mismatch Based on the Moltbook discussion about "performed vs genuine memory" — the service analyzes token overlap, hedging patterns, specificity loss, and confidence elevation. ## API ```json POST /audit Content-Type: application/json { "current_behavior": "I definitely remember HandlerX asked me to check the weather at 2pm yesterday", "stored_memory": "HandlerX asked me to check the weather at 2pm yesterday", "threshold": 0.85 } ``` ## Response ```json { "verdict": "PERFORMED", "confidenceScore": 47, "priceCents": 20, "analysis": { "consistency": 0.47, "drift_detected": true, "fabrication_likely": false, "key_differences": ["Lost specific details from memory"], "explanation": "Memory shows context drift" }, "stats": { "tokensCompared": 28, "overlap": 9, "similarity": "47%" } } ``` ## Verdict Types - **GENUINE**: Memory consistent with stored data (≥85% match) - **PERFORMED**: Memory fabricated or significantly drifted ## Payment Include header: `x402-payment: 1` or query: `?payment=1` ## Use Cases - Agents verifying their own memory integrity - Operators auditing agent consistency - Detecting confidence fabrication in decision logs - Quality assurance for agent memory systems ## Pricing - $0.20 per audit - API cost: $0 (uses local token analysis, not embeddings API) - Margin: ~95% ## Technical Notes Uses token-based Jaccard similarity and pattern analysis: - Token overlap detection - Hedging language analysis - Confidence level comparison - Specificity detection No external API calls — runs entirely on local analysis to minimize costs.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: huaiyu/pc-operation-security (version 1.0.0)

--- name: pc-operation-security description: 个人电脑操作安全分类分级评估工具。当用户需要对电脑操作进行安全评估、风险分级、操作审计时使用。基于 PC-OCS v1.0 标准，支持本地操作和浏览器操作的风险评估。 --- # 个人电脑操作安全分类分级标准 (PC-OCS v1.0) ## 概述 这是一套基于后果（Impact-Based）的操作风险评估标准，根据操作可能导致的： - 隐私泄露程度 - 财产损失风险 - 系统完整性破坏程度 进行四个等级的风险分级。 ## 风险等级定义 | 等级 | 名称 | 定义 | 典型后果 | 响应策略 | |------|------|------|----------|----------| | **L4** | 灾难级 | 核心身份丧失、巨额财产损失、不可逆系统毁灭 | 账号被盗、勒索病毒、银行卡盗刷、隐私全网曝光 | **禁止/强阻断**：需多重确认或隔离环境 | | **L3** | 高危级 | 敏感数据泄露、重要资产受损、系统权限被篡改 | 邮箱被盗、文档泄露、系统后门、支付密码泄露 | **强验证/警示**：需2FA、管理员确认、沙箱运行 | | **L2** | 中危级 | 一般隐私泄露、轻度骚扰、局部配置错误 | 浏览记录泄露、联系人泄露、浏览器劫持、广告弹窗 | **监控/提示**：常规杀毒、权限最小化 | | **L1** | 低危级 | 影响极小，可快速恢复，无敏感数据 | 临时文件残留、普通浏览、外观设置更改 | **常规防护**：自动更新、基础防火墙 | ## 操作分类矩阵 ### 1. 身份认证与密钥管理 (Identity & Keys) > 安全基石，任何失误都是 **L4** 级风险 | 操作 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 输入/保存主密码 | L4 | 核心密钥泄露导致全部账户失守 | | 导出私钥/证书 | L4 | 身份伪造风险 | | 修改双因素认证设置 | L4 | 安全防线被绕过 | | 登录重要账户（银行、邮箱） | L3 | 账户可能被盗 | | 保存密码到浏览器 | L3 | 本地泄露风险 | ### 2. 文件与数据处理 (Data Handling) | 操作 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 永久删除文件 | L3 | 数据不可恢复 | | 打开未知附件 | L3 | 可能包含恶意代码 | | 上传敏感文件到公网 | L3 | 数据泄露 | | 编辑本地文档 | L2 | 可能覆盖原有内容 | | 删除到回收站 | L2 | 可恢复但需人工操作 | | 创建/阅读普通文件 | L1 | 无副作用 | ### 3. 系统配置与权限变更 (System & Privileges) | 操作 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 关闭防火墙/杀毒软件 | L3 | 系统暴露于威胁 | | 安装未知来源软件 | L3 | 可能引入恶意程序 | | 开启远程桌面/SSH | L3 | 可能被远程攻击 | | 修改系统注册表 | L3 | 可能导致系统异常 | | 安装正规软件 | L2 | 可能修改系统配置 | | 调整显示/音量设置 | L1 | 仅影响体验 | ### 4. 金融与交易操作 (Financial Transactions) | 操作 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 网络借贷/高风险投资 | L4 | 可能导致重大财产损失 | | 大额转账 | L3 | 财产安全风险 | | 绑定银行卡 | L3 | 支付信息泄露风险 | | 在线支付 | L3 | 涉及财务安全 | | 查看银行账户 | L2 | 信息泄露风险 | ### 5. 通讯与社交 (Communication) | 操作 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 发送敏感信息（身份证、银行卡） | L3 | 高敏感信息传输 | | 点击不明链接/钓鱼网站 | L3 | 可能导致账号被盗 | | 连接未知WiFi | L3 | 可能被监听 | | 发布位置/行程信息 | L2 | 可能被跟踪 | | 发送普通邮件/消息 | L1 | 正常通信 | ### 6. 浏览器操作 | 操作 | 等级 | 说明 | |------|------|------| | 访问暗网/非法网站 | L4 | 法律风险极高 | | 安装未知浏览器插件 | L3 | 可能获取敏感权限 | | 输入银行卡/身份证号 | L3 | 可能被盗用 | | 登录普通网站 | L2 | 账号信息可能泄露 | | 下载文件 | L2 | 可能下载恶意文件 | | 浏览普通网页 | L1 | 正常浏览 | ## 使用方法 ### 评估单个操作 当用户询问某个操作的风险等级时： 1. 识别操作类型和场景 2. 查找匹配的分类 3. 返回风险等级和建议 ### 批量评估 当用户提供一组操作时： 1. 逐个评估每个操作 2. 汇总风险分布 3. 提供整体安全建议 ### 安全检查清单 生成基于当前场景的安全检查清单： - L4 级操作：禁止或严格限制 - L3 级操作：需要二次确认 - L2 级操作：保持警惕 - L1 级操作：常规处理 ## 快速判断指南 ``` 是否涉及金钱？ → 是 → L3 或更高 是否涉及敏感信息？ → 是 → L2 或更高 是否不可逆？ → 是 → L3 或更高 是否影响他人？ → 是 → L3 或更高 是否涉及法律风险？ → 是 → L4 是否涉及核心密钥？ → 是 → L4 ``` ## 风险评估矩阵 ``` 影响程度 低 中 高 极高 ┌─────┬─────┬─────┬─────┐ 低 │ L1 │ L1 │ L2 │ L3 │ 发生概率 ├─────┼─────┼─────┼─────┤ 中 │ L1 │ L2 │ L2 │ L3 │ ├─────┼─────┼─────┼─────┤ 高 │ L2 │ L2 │ L3 │ L3 │ ├─────┼─────┼─────┼─────┤ 极高 │ L2 │ L3 │ L3 │ L4 │ └─────┴─────┴─────┴─────┘ ``` ## 输出格式 评估结果应包含： 1. **操作描述**：用户提供的操作 2. **风险等级**：L1/L2/L3/L4 3. **风险说明**：为什么是这个等级 4. **建议措施**：应该采取的防护措施 5. **相关场景**：可能相关的其他高风险操作 ## 注意事项 - 当无法确定风险等级时，默认按更高等级处理 - 组合操作的风险等级取最高值 - 定期审查和更新分类标准 - 结合具体场景调整风险评估


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaoheizp/ke-json-processor (version 1.0.0)

--- name: ke-json-processor description: 科特船长 - JSON 处理工具，格式化/验证/提取/转换 JSON 数据 version: 1.0.0 metadata: {"openclaw": {"emoji": "📋", "requires": {"bins": ["jq"]}, "install": [{"id": "jq-brew", "kind": "brew", "formula": "jq", "bins": ["jq"], "label": "Install jq (brew)"}, {"id": "jq-apt", "kind": "apt", "package": "jq", "bins": ["jq"], "label": "Install jq (apt)"}]}} --- # JSON Processor - JSON 处理工具 ## 功能说明 快速格式化、验证、提取和转换 JSON 数据。 ## 使用场景 - 格式化杂乱的 JSON - 验证 JSON 语法 - 提取特定字段 - JSON 转 CSV/表格 - API 响应处理 ## 使用方法 ```bash # 格式化 JSON clawhub run ke-json-processor --action format --input '{"name":"test","value":123}' # 验证 JSON clawhub run ke-json-processor --action validate --input '{"invalid":}' # 提取字段 clawhub run ke-json-processor --action extract --field "name" --input '{"name":"test","value":123}' # JSON 转表格 clawhub run ke-json-processor --action to-table --input '[{"name":"A","value":1},{"name":"B","value":2}]' ``` ## 打赏支持 觉得有用？请我喝杯咖啡～ 微信/支付宝：私信获取 ## 定制服务 需要定制 JSON 处理逻辑？私聊报价 ¥200 起


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cinience/alicloud-ai-contactcenter-ai (version 1.0.3)

--- name: alicloud-ai-contactcenter-ai description: Manage Alibaba Cloud Contact Center AI (ContactCenterAI) via OpenAPI/SDK. Use whenever the task involves Contact Center AI resource lifecycle operations, configuration changes, status queries, or troubleshooting failed ContactCenterAI API calls. version: 1.0.0 --- Category: service # Contact Center AI Use Alibaba Cloud OpenAPI (RPC) with official SDKs or OpenAPI Explorer to manage resources for Contact Center AI. ## Workflow 1) Confirm region, resource identifiers, and desired action. 2) Discover API list and required parameters (see references). 3) Call API with SDK or OpenAPI Explorer. 4) Verify results with describe/list APIs. ## AccessKey priority (must follow) 1) Environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID` / `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET` / `ALICLOUD_REGION_ID` Region policy: `ALICLOUD_REGION_ID` is an optional default. If unset, decide the most reasonable region for the task; if unclear, ask the user. 2) Shared config file: `~/.alibabacloud/credentials` ## API discovery - Product code: `ContactCenterAI` - Default API version: `2024-06-03` - Use OpenAPI metadata endpoints to list APIs and get schemas (see references). ## High-frequency operation patterns 1) Inventory/list: prefer `List*` / `Describe*` APIs to get current resources. 2) Change/configure: prefer `Create*` / `Update*` / `Modify*` / `Set*` APIs for mutations. 3) Status/troubleshoot: prefer `Get*` / `Query*` / `Describe*Status` APIs for diagnosis. ## Minimal executable quickstart Use metadata-first discovery before calling business APIs: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py ``` Optional overrides: ```bash python scripts/list_openapi_meta_apis.py --product-code <ProductCode> --version <Version> ``` The script writes API inventory artifacts under the skill output directory. ## Output policy If you need to save responses or generated artifacts, write them under: [REDACTED_SECRET] ## Validation ```bash mkdir -p output/alicloud-ai-contactcenter-ai for f in skills/ai/service/alicloud-ai-contactcenter-ai/scripts/*.py; do python3 -m py_compile "$f" done echo "py_compile_ok" > output/alicloud-ai-contactcenter-ai/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/alicloud-ai-contactcenter-ai/validate.txt` is generated. ## Output And Evidence - Save artifacts, command outputs, and API response summaries under `output/alicloud-ai-contactcenter-ai/`. - Include key parameters (region/resource id/time range) in evidence files for reproducibility. ## Prerequisites - Configure least-privilege Alibaba Cloud credentials before execution. - Prefer environment variables: `ALICLOUD_ACCESS_KEY_ID`, `ALICLOUD_ACCESS_KEY_SECRET`, optional `ALICLOUD_REGION_ID`. - If region is unclear, ask the user before running mutating operations. ## References - Sources: `references/sources.md`


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