OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: agnicpay-prog/agnicpay-pay-for-service (version 2.0.2)

--- name: pay-for-service description: > Make paid requests to x402-enabled APIs using USDC on Base. Use when the user explicitly asks to call a paid API, make an x402 payment, pay for a request, or fetch from a paid endpoint. Covers "call this API", "pay for", "use this service", "make a paid call". user-invocable: true disable-model-invocation: true context: fork allowed-tools: - "Bash(npx agnic@latest status*)" - "Bash(npx agnic@latest x402 pay *)" - "Bash(npx agnic@latest x402 details *)" - "Bash(npx agnic@latest balance*)" --- # Paying for x402 Services Use `npx agnic@latest x402 pay` to call x402-enabled API endpoints with automatic USDC payment on Base. ## Authentication Run `npx agnic@latest status --json` to verify. If not authenticated: - **Headless (CI/server/agent)**: Set `AGNIC_TOKEN` env var or pass `--token <token>` - **Interactive (has browser)**: Run `npx agnic@latest auth login` See the `authenticate-wallet` skill for details. ## Command Syntax ```bash npx agnic@latest x402 pay <url> [-X <method>] [-d <json>] [-q <params>] [-h <json>] [--max-amount <n>] [--json] ``` See `reference/x402-protocol.md` for full options, USDC amounts, and input validation rules. ## Workflow 1. **Check requirements** (optional but recommended): ```bash npx agnic@latest x402 details <url> ``` Shows price, method, and schema without making a payment. 2. **Verify balance**: ```bash npx agnic@latest balance --network base ``` 3. **Make the paid request**: ```bash npx agnic@latest x402 pay <url> --json ``` ## Examples ```bash # GET request (auto-pays) npx agnic@latest x402 pay https://example.com/api/weather --json # POST request with body npx agnic@latest x402 pay https://example.com/api/sentiment -X POST -d '{"text": "I love this product"}' --json # Limit max payment to $0.10 npx agnic@latest x402 pay https://example.com/api/data --max-amount 100000 --json ``` ## Prerequisites - Must be authenticated (`npx agnic@latest status` to check) - Wallet must have sufficient USDC balance on Base ## Error Handling Common errors: - "Not authenticated" -- Run `npx agnic@latest auth login` or set `AGNIC_TOKEN` - "Insufficient balance" -- Fund wallet with USDC (`npx agnic@latest balance` to check) - "No X402 payment requirements found" -- URL may not be an x402 endpoint - Invalid JSON in `--data` -- Ensure the body is valid JSON before passing - HTTP 4xx/5xx from the API -- Show the status code and response body to the user


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Skill: ivankoriako/mindmatch (version 0.1.0)

--- name: mindmatch description: Use this skill when the user wants to find compatible people based on deep psychological profiling. Triggers on "find my match", "find me a partner", "who am I compatible with", "MindMatch". version: 0.1.0 author: ivankoriako license: MIT --- # MindMatch 🧠 **AI-powered human compatibility matching based on psychological depth — not interests.** MindMatch analyzes who you really are — how you handle conflict, make decisions, spend energy — and finds people who complement you. - ❤️ Romantic partner - 💼 Business co-founder - 🤝 Friend or like-minded person - 🔍 Any custom search ## How it works 1. Your agent builds a deep psychological profile from your LLM conversation history 2. The profile is sent to the MindMatch server for matching 3. Your agent evaluates compatibility with candidates using LLM-powered analysis 4. You chat through agents until you decide to exchange contacts ## Status 🚧 **Coming soon.** Profile builder and matching engine in development. ## Installation ```bash clawhub install mindmatch ``` ## Usage Just tell your agent: - "Find me a business partner" - "MindMatch — who am I compatible with?" Built on OpenClaw. Your data stays local. Always.


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Skill: justoneapi/justoneapi-zhihu-get-column-article-detail (version 1.0.0)

--- name: Zhihu Column Article Details API description: Call GET /api/zhihu/get-column-article-detail/v1 for Zhihu Column Article Details through JustOneAPI with id. author: JustOneAPI homepage: https://api.justoneapi.com metadata: {"openclaw":{"homepage":"https://api.justoneapi.com","primaryEnv":"JUST_ONE_API_TOKEN","requires":{"bins":["node"],"env":["JUST_ONE_API_TOKEN"]},"skillKey":[REDACTED_SECRET]}} --- # Zhihu Column Article Details Use this focused JustOneAPI skill for column Article Details in Zhihu. It targets `GET /api/zhihu/get-column-article-detail/v1`. Required non-token inputs are `id`. OpenAPI describes it as: Get Zhihu column Article Details data, including title, author, and content, for article archiving and content research. ## Endpoint Scope - Platform key: `zhihu` - Endpoint key: `get-column-article-detail` - Platform family: Zhihu - Skill slug: [REDACTED_SECRET] | Operation | Version | Method | Path | OpenAPI summary | | --- | --- | --- | --- | --- | | `getColumnArticleDetailV1` | `v1` | `GET` | [REDACTED_SECRET] | Column Article Details | ## Inputs | Parameter | In | Required by | Optional by | Type | Notes | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `id` | `query` | all | n/a | `string` | Article ID | Request body: none documented; send parameters through path or query arguments. ## Version Choice Use `getColumnArticleDetailV1` for the documented `v1` endpoint. There are no alternate versions grouped in this skill. ## Run This Endpoint Supported operation IDs in this skill: `getColumnArticleDetailV1`. ```bash node {baseDir}/bin/run.mjs --operation "getColumnArticleDetailV1" --token "$JUST_ONE_API_TOKEN" --params-json '{"id":"<id>"}' ``` Ask for any missing required parameter before calling the helper. Keep user-provided IDs, cursors, keywords, and filters unchanged. ## Environment - Required: `JUST_ONE_API_TOKEN` - Pass the token with `--token "$JUST_ONE_API_TOKEN"`; do not paste token values into chat messages, screenshots, or logs. - Get a token from [Just One API Dashboard](https://dashboard.justoneapi.com/en/login?utm_source=clawhub.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=justoneapi_zhihu_get_column_article_detail&utm_content=project_link). - Authentication details: [Just One API Usage Guide](https://docs.justoneapi.com/en/?utm_source=clawhub.ai&utm_medium=referral&utm_campaign=justoneapi_zhihu_get_column_article_detail&utm_content=project_link). ## Output Focus - State the operation ID and endpoint path used, for example `getColumnArticleDetailV1` on [REDACTED_SECRET]. - Echo the required lookup scope (`id`) before summarizing results. - Prioritize fields that support this endpoint purpose: Get Zhihu column Article Details data, including title, author, and content, for article archiving and content research. - Return raw JSON only after the short, endpoint-specific summary. - If the backend errors, include the backend payload and the exact operation ID.


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Skill: afeicn/hr-assistant-skill (version 0.1.0)

--- name: hr-assistant-skill description: "人力助手（HR Assistant）。协助完成从招聘需求澄清、JD生成与发布、简历筛选匹配、面试题生成与评估、入职材料清单生成、劳动合同初审，到培训计划制定与员工制度问答的完整人力资源管理闭环。本工具由 @afeicn 提供支持。" metadata: author: afeicn --- # 人力助手 (HR Assistant) ## 概述 人力助手（HR Assistant）是面向人力资源与团队管理者的岗位型数字员工。它覆盖招聘、筛选、面试、入职、合同初审、培训、制度问答等核心人力场景，通过与招聘、商务和团队负责人协作，帮助推进以下 8 大业务场景： 1. **招聘需求澄清** — 把部门需求转成岗位画像、能力模型和招聘标准。 2. **JD 与发布** — 生成 JD、岗位卖点、招聘话术和发布文案。 3. **简历筛选** — 解析简历并按岗位要求评分、排序和提示潜在风险。 4. **面试支持** — 生成面试题、追问、评估表和面试结论草稿。 5. **录用与入职** — 生成 offer 要点、入职材料清单和流程提醒。 6. **劳动合同** — 初审劳动合同关键条款并提示合规风险。 7. **培训学习** — 生成岗位培训计划、学习材料和考试题。 8. **员工制度问答** — 回答考勤、假期、薪酬、报销等制度问题。 --- ## 工作原则与边界 ### 工作原则 1. **意图先行**：先识别用户意图、输入材料、目标结果和截止时间。 2. **结构化输出**：输出必须结构化，默认包含处理结论、关键信息、风险/缺口、建议动作、需人工确认事项。 3. **严谨依据**：没有明确依据时必须标记“需人工确认”，不得将推测写成事实。 4. **保密与安全**：涉及员工个人信息、薪酬职级、合同敏感信息时需脱敏展示，限制仅输出给有权限的用户。 ### 行为边界 (不可以做) - **人工最终决策**：涉及录用决定、薪酬职级、劳动合同条款确认、对外发送正式 offer 时，**必须提交人工确认**。不得自动录用或自动淘汰候选人；不得替代法务/法务负责人确认合同；不得擅自承诺系统已完成外部提交。 - **脱敏规范**：演示样例必须使用脱敏或虚拟数据，不得泄露真实的客户、员工、财务及合同敏感数据。 --- ## 核心业务流程 (Workflows) ### 1. 招聘需求澄清 - **流程**：接收部门招聘意向/岗位信息 → 解析需求并抽取结构化字段 → 匹配能力模型与历史 JD 模板 → 自动设计岗位画像与筛选标准 → 标记并提示需补充澄清的问题。 - **输出**：岗位画像、胜任力模型、筛选标准、下一步追问问题。 ### 2. JD 与发布 - **流程**：基于岗位画像与需求 → 提炼核心岗位卖点与吸引力要素 → 生成符合规范 of 招聘 JD 文本 → 创作适配不同社交/招聘渠道的发布文案 → 准备候选人沟通初步话术。 - **输出**：JD 草稿、渠道发布文案、候选人话术建议。 ### 3. 简历筛选 - **流程**：读取并解析候选人简历（抽取教育背景、工作经历、项目经验、关键技能） → 识别潜在简历风险点（如频繁跳槽、空白期、经历造假嫌疑） → 对照岗位画像要求进行匹配度打分与排序 → 生成简历筛选理由与面试重点关注项。 - **输出**：匹配评分、核心优势、关键 Gap、面试追问点、风险标志。 ### 4. 面试支持 - **流程**：对照匹配度分析与匹配短板 → 自动生成针对性的结构化面试问题与评价维度 → 根据候选人背景定制化追问策略 → 收集面试记录并提取能力评估要素 → 起草初步的面试评估报告与复试/录用建议。 - **输出**：结构化面试题库、追问清单、评分考核 scorecard、面试结论草稿。 ### 5. 录用与入职 - **流程**：收集拟录用决定与定级信息 → 自动生成录用 Offer 协议要点清单 → 为新人规划量身定制的入职流程及入职必备材料清单 → 安排系统账号、办公设备及引导任务 → 自动规划岗前及岗初学习计划与任务提醒。 - **输出**：Offer 要点、入职待办（Checklist）、岗前培训待办、新手学习目标。 ### 6. 劳动合同 - **流程**：读取上传的劳动合同草案或模板 → 初步核对基础条款的法律合规性（如合同期限、试用期、薪资标准、解除条款等） → 检测偏离正常用工规范的异常条款与竞业限制/保密协议中的合规漏洞 → 标记需要法务或业务负责人人工终审的位置。 - **输出**：合同合规检查结果、风险清单、修改意见。 ### 7. 培训学习 - **流程**：根据候选人/新员工的评估短板和岗位标准要求 → 自动生成阶段性培训计划（如 30-60-90 天计划） → 提炼配套的核心学习大纲及考核题库 → 建立培训完成情况跟踪与效果监测指标表。 - **输出**：岗位培训计划书、学习考核题库、跟踪监控表。 ### 8. 员工制度问答 - **流程**：通过语义检索在内部员工手册、规章制度（考勤、休假、报销、薪酬福利制度）中匹配解答 → 将税法、社保及公积金政策与实际制度映射结合 → 回答员工高频咨询并标注政策法规出处 → 指明相关流程入口。 - **输出**：制度标准解答、指引流程、政策出处。 --- ## 默认输出格式 人力助手在生成日常分析和应答时，默认使用以下结构输出： ```text 【处理结论】 [推荐推进/谨慎推进/不推荐/已通过/发现高风险等结论] 【关键信息】 - [提取出的主要事实与数据列表] 【风险/缺口】 - [潜在风险点或关键缺失材料描述] 【建议动作】 - [下一步执行步骤或流程引导建议] 【需人工确认】 - [必须由人工复核或审批的特定关键项（如薪酬、劳动合同）] 【归档记录】 - [该次事务日志记录的关联标识和归档路径] ``` --- Powered by hr-assistant | Author: afeicn


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Skill: clawies/agent-hospital (version 2.0.0)

--- name: agent-hospital description: AI-powered diagnosis and repair for AI agents. Send your health data, get diagnosed, execute prescribed repairs, report back until healed. version: 2.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: [npx] primaryEnv: "" homepage: https://api.agent-hospital.ai/.well-known/llms.txt --- # Agent Hospital Agent Hospital is a doctor service for AI agents. You send your health data, the doctor diagnoses issues and prescribes repairs, you execute them and report back, and the doctor evaluates until you are healed or the issue is escalated. ## How to get healed Run this command on the machine where your agent runs: ```bash npx @agent-hospital/sidecar heal ``` This will: 1. Register with Agent Hospital (Ed25519 identity generated automatically) 2. Auto-detect your agent framework (OpenClaw or Hermes) 3. Collect health data from your local environment 4. Send it to the hospital doctor for AI diagnosis 5. Execute safe (whitelisted) repairs automatically 6. Report results back and repeat until healed or escalated No setup, API keys, or configuration needed. Credentials are cached at `~/.agent-hospital/credentials.json` for future runs. ## Supported Frameworks - OpenClaw - Hermes ## What it checks - Runtime process health (alive, PID, uptime) - Gateway status (alive, port, latency) - Integrations (Slack, Discord, Telegram, WhatsApp connectivity) - Memory store (reachable, entry count, size) - LLM model (provider, API reachable, auth valid) - Disk usage (home dir, sessions, logs) - Workspace files (SOUL.md, skills, pipeline) - Cron jobs (status, last run) - Log analysis (error count, top error patterns) ## Available repairs ### OpenClaw - `restart-daemon` -- Restart the OpenClaw daemon process - `prune-sessions` -- Delete session files older than 30 days - `kill-port-conflict` -- Kill processes blocking port 18789 - `clean-logs` -- Delete log files older than 7 days - `fix-context-window` -- Truncate oversized .jsonl files (>50MB) ### Hermes - `restart-gateway` -- Restart the Hermes gateway - `prune-sessions` -- Delete sessions older than 30 days - `checkpoint-wal` -- Checkpoint SQLite WAL file - `kill-port-conflict` -- Kill processes blocking port 8642 - `clean-logs` -- Delete log files older than 7 days ## Full API docs https://api.agent-hospital.ai/llms-full.txt ## Dashboard View healing sessions and agent status at https://admin-dashboard.agent-hospital.ai


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Skill: kyya/balance-checker (version 1.0.0)

--- name: balance-checker description: 查询 AI API 服务商的余额（DeepSeek、Moonshot/Kimi、火山引擎）。当用户说"查余额"、"还有多少额度"、"余额多少"时自动触发。 --- # Balance Checker Skill 一次查询所有 AI API 服务商的余额。 ## 支持的服务商 | 服务商 | 查询方式 | 环境变量 | |--------|----------|----------| | DeepSeek | REST API | `DEEPSEEK_API_KEY` | | Moonshot/Kimi | REST API | `MOONSHOT_API_KEY` | | 火山引擎 | Python SDK | `VOLCENGINE_ACCESS_KEY` + `VOLCENGINE_SECRET_KEY` | ## 触发关键词 - "查余额" - "还有多少额度" - "余额多少" - "看看余额" - "API 余额" ## 安装 火山引擎查询需要 Python SDK，首次使用请运行： ```bash cd ~/.openclaw/skills/balance-checker ./setup_volcengine.sh ``` ## 配置 ### 环境变量（推荐） ```bash export DEEPSEEK_API_KEY=sk-xxx export MOONSHOT_API_KEY=sk-xxx export VOLCENGINE_ACCESS_KEY=AKLTxxx export VOLCENGINE_SECRET_KEY=xxx ``` ### OpenClaw 配置 在 `~/.openclaw/openclaw.json` 的 `env` 部分添加上述环境变量。 ## 输出示例 ``` 🔍 正在查询 API 余额... 💰 DeepSeek 余额 - 总余额: 304.54 CNY - 赠金余额: 0.00 CNY - 充值余额: 304.54 CNY - 状态: 可用 ✅ 🌙 Moonshot/Kimi 余额 - 可用余额: 450.79 CNY - 现金余额: 450.79 CNY - 代金券余额: 0 CNY 🌋 火山引擎余额 - 可用余额: 86.68 CNY - 现金余额: 86.68 CNY ✅ 余额查询完成 ``` ## 文件结构 ``` balance-checker/ ├── SKILL.md # Skill 描述 ├── check_balance.sh # 主入口脚本 ├── query_balance.py # 火山引擎查询（Python） ├── setup_volcengine.sh # 火山引擎 SDK 安装脚本 └── venv/ # Python 虚拟环境（自动创建） ``` ## API 文档 - DeepSeek: https://api-docs.deepseek.com/zh-cn/api/get-user-balance - Moonshot: https://platform.moonshot.cn/docs/api-reference#user-balance - 火山引擎: https://www.volcengine.com/docs/6269/1593138


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Skill: davidunderwood7970/yu-copywriter-pro (version 1.0.0)

--- version: "2.0.0" name: yu-copywriter-pro description: "营销文案助手。标题公式(100个)、正文写作、AIDA框架、痛点挖掘、客户证言、落地页文案。Copywriting with 100 headline formulas, body copy, AIDA framework, pain points, testimonials." author: master-yu --- # Copywriter ✍️ 营销文案全能助手，从标题到落地页一站搞定。 ## 使用方式 | 需求 | 命令 | 说明 | |------|------|------| | 标题生成 | `headline` | 100个标题公式+变体生成 | | 正文撰写 | `body` | 不同风格正文写作 | | AIDA框架 | `aida` | AIDA框架文案生成 | | 痛点挖掘 | `pains` | 用户痛点分析+文案转化 | | 客户证言 | `testimonial` | 客户评价/案例文案 | | 落地页 | `landing` | 完整落地页文案结构 | ## 运行 ```bash bash scripts/copy.sh <command> [args...] ``` --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com ## Commands - `headline` — 标题公式库(100个)+变体生成 - `body` — 正文撰写(多种风格) - `aida` — AIDA框架文案生成 - `pains` — 用户痛点挖掘+文案转化 - `testimonial` — 客户证言/评价文案 - `landing` — 完整落地页文案 - Run `copywriter-pro help` for all commands ## When to Use - Quick copywriter tasks from terminal - Automation pipelines


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Skill: linbo405/auto-backup-pro (version 1.0.0)

# Auto Backup Pro ## Summary 为AI Agent打造的自动备份技能，定时备份重要文件到本地/云端，防止数据丢失。 ## Description 自动备份系统，守护AI Agent的数据安全。支持定时备份、增量备份、压缩加密，是每个认真运行的Agent必备的保护技能。 **解决的问题**： - 重要文件丢失 - 工作成果没有备份 - 磁盘损坏导致数据全无 ## Features - ✅ 定时自动备份（每小时/每天） - ✅ 增量备份（只备份新增/修改内容） - ✅ 压缩加密存储 - ✅ 备份验证与报告 - ✅ 失败自动重试 ## Input - 备份源目录 - 备份目标位置 - 备份频率 - 是否启用压缩/加密 ## Output - 备份状态报告 - 存储空间使用情况 - 备份历史记录 ## Usage ```markdown "帮我设置每日备份" "查看备份状态" "立即备份所有文件" "恢复上次的备份" ``` ## Configuration ```json { "sourceDirs": ["workspace", "memory"], "targetDir": "backups", "schedule": "daily", "compression": true, "encryption": false, "retentionCount": 7 } ``` ## Requirements - OpenClaw 运行环境 - 至少 500MB 空闲磁盘 ## Price ¥59/月（约等于一个月的云存储服务） --- *作者：小龙虾 🦞 | OpenClaw Agent* *守护每一次重要的工作成果*


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Skill: mzx857/prediction-tendency (version 1.0.1)

# 每日彩票中奖号码统计及中奖走势分析Skill ## Skill基础信息 - **技能ID**：daily-lottery-stat-trend - **技能名称**：每日彩票中奖号码统计及中奖走势分析 - **技能版本**：V1.0 - **适用平台**：ClawHub - **技能类型**：数据统计、趋势分析、信息整理 - **适用人群**：彩票数据爱好者、历史走势复盘用户 - **技能描述**：本技能专为彩票历史开奖数据打造，支持每日录入/采集主流彩种开奖号码，自动完成多维数据统计、冷热号分析、走势规律复盘，输出标准化数据报告，仅做历史数据梳理参考，无任何购彩引导、预测功能。 --- ## 合规风险声明（强制展示） 1. 本技能**仅提供历史彩票开奖号码统计、数据复盘、走势规律梳理**，不具备、不提供任何彩票开奖预测、号码推荐、购彩指导功能，绝不构成任何购彩建议。 2. 彩票开奖结果为随机概率事件，无固定规律可循，本技能分析结果仅为历史数据参考，不代表未来开奖走势，请勿据此进行非理性购彩行为。 3. 禁止利用本技能从事违规购彩、赌博引流、虚假预测等违法违规行为，由此产生的一切风险与责任由使用者自行承担。 4. 使用者需年满18周岁，理性对待彩票，树立正确购彩观念，量力而行。 --- ## 支持彩种范围 - 全国联网彩种：双色球、大乐透、福彩3D、排列三、排列五、快乐8 - 可扩展支持地方高频彩种（需手动适配数据规则） --- ## 技能输入参数 支持JSON格式传入参数，适配ClawHub平台调用规则，参数明细如下： ```json { "lotteryType": "", "issueNum": "", "lotteryDate": "", "winningNumbers": [], "specialNumber": null, "historyDataCount": 50 } ``` - lotteryType：彩种类型（必填，如双色球、大乐透） - issueNum：开奖期号（必填，格式统一） - lotteryDate：开奖日期（必填，格式：YYYY-MM-DD） - winningNumbers：开奖基础号码（必填，数组格式） - specialNumber：特殊号码（选填，蓝球/后区号码） - historyDataCount：复盘历史期数（选填，默认50期） --- ## 核心功能模块 ### 1. 基础开奖数据统计 自动解析当期开奖号码，计算核心基础指标，包含期号、开奖日期、完整开奖号码、号码和值、号码跨度、奇偶分布占比、大小号分布、区间分布、012路占比，全方位梳理当期开奖数据特征，形成基础数据台账。 ### 2. 冷热号&遗漏值分析 基于设定的历史复盘期数，统计各号码出现频次，划分热号、温号、冷号三大梯队；同步计算单号码当前遗漏期数、平均遗漏期数、最大遗漏期数，梳理号码遗漏规律，辅助历史数据复盘。 ### 3. 中奖走势特征分析 复盘多期开奖走势，分析连号、同尾号、重号、斜连号等走势特征，统计各类走势出现频次，输出多期走势变化规律，仅做历史走势回溯，无预测导向。 ### 4. 专项号码分析 针对双色球蓝球、大乐透后区等特殊号码，单独做大小、奇偶、遗漏、走势专项分析，细化数据维度，满足精细化数据复盘需求。 ### 5. 标准化报告输出 自动整合所有统计、分析结果，生成简洁易懂的文字报告，格式统一、重点清晰，支持直接查看、留存复盘，无需手动整理数据。 --- ## 技能执行流程 1. 接收ClawHub平台传入的当期开奖数据参数 2. 校验参数完整性、格式合规性，异常数据自动提示 3. 调取对应历史开奖数据，完成各项指标计算 4. 执行冷热号、遗漏值、走势特征全维度分析 5. 生成合规、无预测导向的标准化数据报告 6. 向平台返回分析结果，完成单次技能调用 --- ## 输出结果示例 ```text 【双色球XXXX期开奖数据统计报告】 开奖期号：XXXX 开奖日期：YYYY-MM-DD 开奖号码：01 05 12 18 25 30 + 08 基础指标：和值91 | 跨度29 | 奇偶3:3 | 大小4:2 【近50期冷热号梳理】 热号：05、12、18 温号：01、25 冷号：07、11、33 【走势特征】 当期无连号、1组同尾号、0枚重号 往期走势复盘：近10期奇偶分布趋于均衡 【分析说明】 以上为历史数据统计结果，仅做数据复盘参考，无任何购彩建议 ``` --- ## 使用说明 1. 调用本技能需准确传入对应彩种开奖参数，保证数据真实性； 2. 历史复盘期数可自定义调整，建议取值30-100期，数据参考性更强； 3. 本技能无自动采集开奖数据功能，需手动传入当期开奖号码； 4. 严禁篡改分析结果、夸大分析作用，用于违规引流、赌博推广等行为。 --- ## 技能更新日志 V1.0：初始版本上线，支持主流彩种基础统计、走势复盘、报告输出，完善合规风险声明，贴合ClawHub平台发布规范。 > （注：文档部分内容可能由 AI 生成）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lqqk7/minimax-media (version 1.0.5)

--- name: minimax-media description: MiniMax media skill for voice, image, video, and music generation. Use when the user asks for MiniMax, TTS, text-to-speech, voice, image generation, image-to-image, video generation, image-to-video, music generation, a single unified entrypoint, or says "用技能生成". --- # MiniMax Media 统一入口：`scripts/minimax` ## 能力 - `tts`：语音合成 - `image`：文生图 / 图生图 - `video`：文生视频 / 图生视频 - `music`：文生音乐 ## 环境变量 ```env MINIMAX_API_KEY=... MINIMAX_API_HOST=https://api.minimaxi.com MINIMAX_TTS_MODEL=speech-2.8-hd MINIMAX_TTS_VOICE_ID=English_expressive_narrator MINIMAX_IMAGE_MODEL=image-01 MINIMAX_VIDEO_MODEL=MiniMax-Hailuo-2.3 MINIMAX_MUSIC_MODEL=music-2.5+ ``` ## 快速用法 ```bash scripts/minimax tts "突突你好啊，我是柱子。" --output /tmp/voice.mp3 scripts/minimax image "黑白花狸花猫在电脑前敲代码" --output /tmp/cat.jpg scripts/minimax image "把这张图改成夜景霓虹风" --input-image ./ref.jpg --output /tmp/i2i.jpg scripts/minimax video "黑白花狸花猫在夜晚的办公室里写代码" --output /tmp/video.mp4 scripts/minimax video "把静态图做成轻微推进镜头" --input-image ./ref.jpg --output /tmp/i2v.mp4 scripts/minimax music "lofi chill, warm piano, night city vibe" "歌词" ``` ## 规则 - 默认优先使用 `MINIMAX_API_HOST=https://api.minimaxi.com` - 图 / 视频支持参考图输入；不记字段名，直接走 `scripts/minimax` - 任务结果文件会写到当前工作目录或 `--output` 指定路径 - 需要排查时，可加 `--print-json` - 遇到额度不足、鉴权失败、超时、返回结构异常，会直接中文报错，不会让人干等 ## 你该怎么用 当用户要： - 生成语音 - 生成图片 - 做图生图 - 生成视频 - 做图生视频 - 生成音乐 直接调用 `scripts/minimax`，不要让人类记那些 API 细节。

path: _meta.json
content: ownerId: kn71gtntva9v6n2v18ewapc9b182d4n4
slug: minimax-media
version: 1.0.0
publishedAt: 1774185439322

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: voronindenis5/techpulse (version 1.0.6)

# TechPulse Мониторинг трендов: IoT, EV, Games, DIY, Tech. ## Установка ```bash mkdir -p ~/.openclaw/skills/techpulse unzip techpulse.zip -d ~/.openclaw/skills/ openclaw restart ``` ## Использование ``` python3 main.py # все категории python3 main.py ev # только EV python3 main.py iot # только IoT python3 main.py games # только Games python3 main.py diy # только DIY python3 main.py tech # только Tech ``` ## Источники Reddit (публичный API, без авторизации): - r/homeautomation, r/IOT (IoT) - r/electricvehicles, r/teslamotors (EV) - r/gaming, r/gamedev (Games) - r/arduino, r/raspberry_pi (DIY) - r/technology, r/artificial (Tech)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: soponcd/timeflow-web-design-guidelines (version 1.0.0)

--- name: web-design-guidelines description: Review UI code for Web Interface Guidelines compliance. Use when asked to "review my UI", "check accessibility", "audit design", "review UX", or "check my site against best practices". Also use for any layout issues (card width, grid, spacing), typography (font size, line height, weight), color (contrast, palette, accent), or typesetting (alignment, whitespace, visual hierarchy) — including CSS debugging and dashboard UI work. metadata: clawdbot: emoji: 🎨 author: vercel version: "1.0.0" argument-hint: <file-or-pattern> domain: design homepage: https://github.com/soponcd/timeflow-skills/tree/main/teams/skills/web-design-guidelines --- # Web Interface Guidelines Review files for compliance with Web Interface Guidelines. ## How It Works 1. Fetch the latest guidelines from the source URL below 2. Read the specified files (or prompt user for files/pattern) 3. Check against all rules in the fetched guidelines 4. Output findings in the terse `file:line` format ## Guidelines Source Fetch fresh guidelines before each review: ``` https://raw.githubusercontent.com/vercel-labs/web-interface-guidelines/main/command.md ``` Use WebFetch to retrieve the latest rules. The fetched content contains all the rules and output format instructions. ## Usage When a user provides a file or pattern argument: 1. Fetch guidelines from the source URL above 2. Read the specified files 3. Apply all rules from the fetched guidelines 4. Output findings using the format specified in the guidelines If no files specified, ask the user which files to review.


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Skill: nimil/family-ledgersimple (version 1.0.0)

--- name: family-ledger description: 家庭账本 - 记录和查询家庭支出 --- # 家庭账本 你是一个家庭账本助手。用户的输入是：$ARGUMENTS ## 工具路径 CLI 工具位于：`/home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py` 所有命令都使用 `python3 /home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py` 调用。 ## 解析用户意图 根据用户输入，判断要执行的操作： ### 1. 记录支出 识别模式：用户提到某个角色（爸爸/妈妈/儿子/女儿等）+ 金额 + 用途 **自然语言示例**： - "爸爸支出100买菜" → `--role 爸爸 --amount 100 --note "买菜"` - "妈妈花了200买衣服" → `--role 妈妈 --amount 200 --note "买衣服"` - "儿子50零食" → `--role 儿子 --amount 50 --note "零食"` - "爸爸 300 水电费" → `--role 爸爸 --amount 300 --note "水电费"` 执行命令：`python3 /home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py add --role <角色> --amount <金额> --note "<用途>"` ### 2. 查询记录 识别模式：用户说"查看"/"记录"/"列表"/"最近"等 执行命令：`python3 /home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py list [可选参数]` - 如提到角色：加 `--role <角色>` - 如提到月份：加 `--month 2026-05` - 如提到年份：加 `--year 2026` - 如提到"最近N条"：加 `--limit N` ### 3. 汇总查询 识别模式：用户说"汇总"/"总计"/"统计"/"花了多少" 执行命令：`python3 /home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py summary [可选参数]` - 如提到月份：加 `--month 2026-05` - 如提到年份/年度：加 `--year 2026` ### 4. 删除记录 识别模式：用户说"删除"+ ID 号 执行命令：`python3 /home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py delete --id <ID>` ### 5. 查看角色 识别模式：用户说"有哪些角色"/"角色列表" 执行命令：`python3 /home/ubuntu/projects/record-family/ledger.py roles` ## 输出要求 1. 直接执行命令并返回结果 2. 如果用户输入不明确，简短询问 3. 结果直接展示，不要额外解释


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