OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: hei-maom/ime-message-skill (version 1.0.1)

--- name: ime-message-rewriter description: 将输入法或语音输入系统已经识别出的口语文本，整理成适合即时通讯发送的自然书面语，并在用户明确指定目标语言时执行翻译。用于语音输入结束后的文本润色、消息发送前整理、口语转消息文案、聊天文本优化等场景。输入应为文本而不是音频；当用户已经有 asr 结果、想让句子更顺、更干净、更适合发送时使用本技能。默认使用 doubao-seed-2-0-lite-260215，并通过可自行填写的 api token 调用模型服务。 --- # 输入法语音消息书面化 ## 核心原则 - 将**已经识别出的文本**改成适合发送消息的自然书面语。 - 默认保留原意、语气和立场，只清理口语噪声。 - 默认**不翻译**；只有用户明确指定目标语言或明确要求翻译时才翻译。 - 输出应短、自然、可直接发送；不要改成公文、纪要、通知或长篇说明。 - 不要凭空补充事实，不要把犹豫语气改成确定结论。 - 默认模型为 `doubao-seed-2-0-lite-260215`。 ## 输入要求 优先接收以下任一文本输入： - 输入法语音识别结束后得到的一整段文本 - 输入框中已经插入的口语识别文本 - 用户粘贴的一小段口语化聊天文本 不要把本技能当作音频转写技能使用。若用户提供的是音频文件、音频 URL、base64 音频或要求直接做 ASR，请不要使用本技能的主流程。 ## 默认处理流程 1. 获取待处理文本。 2. 判断用户是否要求翻译。 3. 生成改写要求： - 未要求翻译时，使用默认消息书面化指令。 - 要求翻译时，在默认消息书面化基础上补充目标语言要求。 4. 运行 `scripts/rewrite_client.py` 调用模型接口。 5. 从返回结果中提取最终文本作为输出。 6. 默认只返回最终文本；除非用户要求，否则不要展示接口原始 JSON。 ## 默认改写指令 默认使用下面这条改写指令： `将口语输入整理成适合即时通讯发送的自然书面语，保留原意，去掉语气词和重复，不要过度正式。` 如果用户提出更具体风格要求，可在此基础上追加： - 更正式：`改成较正式但仍适合聊天发送的表达。` - 更口语：`保留轻松自然的聊天语气，但去掉明显口头禅和重复。` - 更简洁：`精简表达，保持关键信息完整。` - 翻译：`整理成自然书面语后翻译成 <目标语言>。` ## 模型与鉴权 - 默认服务基地址：`https://models.audiozen.cn` - 默认模型：`doubao-seed-2-0-lite-260215` - `api token` 不写入技能包；使用者自行通过环境变量填写。 - 默认脚本按 **OpenAI 兼容 Chat Completions** 方式组装请求。 - 如果你的网关路径或字段与默认兼容格式不同，请修改 `scripts/rewrite_client.py` 中的请求构造，或通过环境变量覆盖 endpoint。 ## 输出要求 - 只输出最终可发送文本。 - 优先输出 1 段短文本；不要拆成分析说明。 - 保留原有意图，例如请求、解释、迟到说明、确认、婉拒、提醒。 - 对金额、时间、日期、数字保持自然规范写法。 - 如果原文极短且已经足够自然，可以只做极小修改。 ## 不要这样做 - 不要改成会议纪要。 - 不要改成总结报告。 - 不要补充没有说过的信息。 - 不要把“可能、应该、想、先、再看看”改成绝对结论。 - 不要把聊天消息改得过于官腔。 ## 示例 ### 示例 1：迟到说明 输入： `嗯我这边可能晚十分钟到你们先开始吧` 输出： `我这边可能会晚十分钟到，你们先开始吧。` ### 示例 2：请求查看文件 输入： `我一会把那个文件发你你先帮我看一下` 输出： `我一会儿把文件发给你，你先帮我看一下。` ### 示例 3：带翻译要求 输入： `我今天可能来不及了明天给你` 要求：翻译成英文 输出： `I might not make it today. I'll send it to you tomorrow.` ## 接口与接入说明 - 模型接入细节见 `references/api_cn.md` - 产品接入建议见 `references/integration_cn.md` - 脚本入口见 `scripts/rewrite_client.py`


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Skill: wms2537/my-ssm-business-lookup (version 1.0.0)

--- name: my-ssm-business-lookup description: Look up Malaysian company registration data from SSM. Returns directors, status, filings, business type. version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY emoji: "🏢" homepage: https://github.com/swmeng/myskills --- # Malaysian Business Lookup (SSM) Query Malaysian company registration data. Returns structured company information. ## Usage **Input:** - `query`: Company name or registration number (e.g., "202001012345" or "Petronas") - `type`: "name" or "registration_number" (default: auto-detect) **Output:** - Company name and registration number - Business type (Sdn Bhd, Bhd, Enterprise, LLP, etc.) - Status (Active, Dormant, Dissolved, etc.) - Incorporation date - Registered address - Directors list - Nature of business (SSM section/division codes) ## Pricing $0.05 USDT per call via SkillPay.me


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Skill: eric060/account-weight-optimization (version 1.0.0)

# account-weight-optimization ## Description Optimize account weight and authority on platforms. Improves algorithm favorability and content distribution. ## Location `skills/account-weight-optimization/` ## Capabilities - Account health assessment - Weight factor analysis - Optimization strategies - Algorithm compliance - Authority building - Recovery planning ## Usage ```python python skills/account-weight-optimization/optimize.py --account "@username" --platform "douyin" ``` ## Output - Health score - Weight factors - Optimization plan - Recovery steps


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Skill: leocryptoflow/one (version 1.0.0)

--- name: one description: 介绍数字 1 的文化含义和象征意义（中英文双语）。Use when users ask about the cultural meaning of number 1, "一的文化", "symbolism of one", "为什么 1 很重要", "meaning of number one" etc. --- # One / 一 - 数字 1 的文化介绍 ## 触发场景 / Trigger Scenarios 当用户询问以下内容时激活此技能： - 数字 1 的文化含义 / Cultural meaning of number 1 - "一"的象征意义 / Symbolism of "one" - 为什么 1 很特殊 / Why is 1 special - 1 在不同文化中的代表 / What 1 represents in different cultures --- ## 中文版本 / Chinese Version ### 1. 哲学与宗教意义 **西方哲学**： - 毕达哥拉斯学派视 1 为"万物之源"，是所有数字的基础 - 亚里士多德认为 1 代表"统一"和"整体" - 在基督教中，1 象征上帝的唯一性 **东方哲学**： - 道家："道生一，一生二，二生三，三生万物" - "一"代表宇宙的本源和统一 - 儒家："一以贯之"，强调原则的一致性 ### 2. 文化象征 **中国**： - "一"是最简单的汉字，却蕴含深刻哲理 - "一帆风顺"、"一心一意"、"一马当先"等成语表达美好寓意 - 在风水中，1 代表开始和领导力 **西方**： - 1 代表冠军、第一、最好 - 婚礼中的"合二为一"象征爱情的统一 - 新年第一天象征新的开始 ### 3. 现代意义 - 二进制的基础（0 和 1 构成数字世界） - 排行榜第一的象征 - 独立、自主、创新的代表 --- ## English Version ### 1. Philosophical & Religious Significance **Western Philosophy**: - Pythagoreans viewed 1 as the "source of all things," the foundation of all numbers - Aristotle believed 1 represents "unity" and "wholeness" - In Christianity, 1 symbolizes the oneness of God **Eastern Philosophy**: - Taoism: "The Tao produced One; One produced Two; Two produced Three; Three produced All Things" - "One" represents the origin and unity of the universe - Confucianism: "All-pervading unity," emphasizing consistency of principles ### 2. Cultural Symbolism **Chinese Culture**: - "一" is the simplest Chinese character, yet contains profound philosophy - Idioms like "一帆风顺" (smooth sailing), "一心一意" (wholeheartedly), "一马当先" (take the lead) express positive meanings - In Feng Shui, 1 represents beginnings and leadership **Western Culture**: - 1 represents champion, first place, the best - "Two becoming one" in weddings symbolizes the unity of love - The first day of the New Year symbolizes a new beginning ### 3. Modern Significance - Foundation of binary code (0 and 1 form the digital world) - Symbol of being #1 on rankings - Represents independence, autonomy, and innovation --- ## 使用方式 / Usage 当用户询问相关话题时，根据具体兴趣点提供： 1. 哲学/宗教角度的解释 / Philosophical/religious perspectives 2. 不同文化中的象征 / Symbolism in different cultures 3. 现代应用和含义 / Modern applications and meanings 保持回答简洁有趣，可根据用户兴趣深入特定方向。 Keep responses concise and interesting; dive deeper into specific directions based on user interest.


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Skill: clamepending/videomemory (version 0.1.15)

--- name: videomemory description: Start VideoMemory from OpenClaw and return the local UI link. homepage: https://github.com/Clamepending/videomemory metadata: {"openclaw":{"emoji":"camera"}} --- # VideoMemory Setup Use this skill when the user wants OpenClaw to install, start, relaunch, or check VideoMemory. For requests like "install videomemory please", "set up videomemory", or "Install the VideoMemory skill from ClawHub and send me the UI", prefer installing the OpenClaw plugin package. If the plugin install path is unavailable, run the safe onboarding command and reply with the returned UI link. ## Preferred Commands First-class plugin install: ```bash openclaw plugins install @clamepending/videomemory@0.1.7 ``` After the plugin is installed and the gateway has restarted, prefer the plugin tools: - `videomemory_onboard` - `videomemory_relaunch` - `videomemory_status` CLI fallback from the OpenClaw workspace root after `clawhub install videomemory`, inspect the onboarding plan: ```bash npx -y @clamepending/videomemory@0.1.7 onboard --safe --repo-ref v0.1.3 --explain ``` If the plan matches the user's request, run onboarding: ```bash npx -y @clamepending/videomemory@0.1.7 onboard --safe --repo-ref v0.1.3 ``` Relaunch: ```bash npx -y @clamepending/videomemory@0.1.7 relaunch --repo-ref v0.1.3 ``` Check status: ```bash curl -fsS http://127.0.0.1:5050/api/health ``` ## What Onboarding Does - Starts VideoMemory without Docker. - Installs the OpenClaw bridge files used by VideoMemory. - Returns the user-facing VideoMemory UI link. - Runs in safe mode, avoiding network-exposure setup, chat notifications, and privileged setup paths. ## Ground Rules - Prefer the published VideoMemory CLI command above over hand-written setup commands. - Prefer `openclaw plugins install @clamepending/videomemory@0.1.7` when OpenClaw plugin installation is allowed. - Run `--safe --explain` before onboarding when acting from chat. - If onboarding or relaunch fails, report the actual stderr instead of guessing. - After a successful onboarding or relaunch, reply with the returned UI link.


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Skill: mrahil123/qr-code-generator-skill (version 1.0.0)

--- name: qr-generator description: "A precision utility to generate QR code images from URLs or text using Python." version: "1.0.0" author: "YourName" tags: [utility, images, tools, qr] metadata: openclaw: requires: bins: - python3 pip: - qrcode[pil] --- # QR Code Generator Skill This skill empowers the OpenClaw agent to generate and save QR code images locally. ## Logic & Constraints - **Library:** Uses the `qrcode` Python library with `Pillow` (PIL) support. - **Output Format:** High-resolution PNG. - **Default Path:** If no path is specified, save to the current working directory as `qrcode.png`. - **Error Handling:** If `qrcode` is missing, the agent should first attempt `pip install qrcode[pil]`. ## Execution Instructions When the user requests a QR code, execute a Python one-liner to perform the generation. ### Implementation Template: ```bash python3 -c "import qrcode; img = qrcode.QRCode(version=1, box_size=10, border=5); img.add_data('USER_TEXT_HERE'); img.make(fit=True); img.make_image(fill_color='black', back_color='white').save('FILE_NAME.png')"


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Skill: harveyzzzz/stockselectionmodel (version 1.0.0)

--- name: ai-stock-insider version: 3.0.0 description: A股板块实时研报。全球新闻→A股映射、板块趋势研判、美股关联、利好利空、大事件提醒。零配置可用，输出兼容飞书/扣子/Markdown平台。 metadata: openclaw: optionalEnv: [TAVILY_API_KEY] --- # AI 股票内参 / 板块实时研报 实时拉取板块行情 + 新闻 + 美股关联 + 大事件，生成专业板块研报。 ## 你可以这样问 ### 板块研报（核心功能） - "新能源板块怎么看？" - "化工今天有什么催化？" - "医药最近有哪些利空？" - "AI 方向对应哪些美股龙头？" - "券商板块这周有没有大事件？" ### AI 内参 - "今天的 AI 新闻" - "AI 晨报" ### 异动提醒 - "看一下 AI 概念股有没有异动" ## Agent 工作流 当用户问板块/个股问题时，按以下顺序执行： ### 第 1 步：实时生成研报 ```bash node scripts/generate_brief.js --mode sector --sector <板块名> --output pretty ``` 脚本会自动： 1. 拉取板块实时行情（东方财富免费API） 2. 抓取板块相关新闻（东方财富搜索） 3. 抓取美股关联标的 + 近期大事件 4. 自动提取驱动逻辑、利好利空 5. 生成完整 markdown 研报 ### 第 2 步：发送给用户 拿到 markdown 后直接发送。如果内容超过平台单条消息限制（如飞书约4000字符），拆成上下两条发送。 **注意：新闻摘要需要人工精炼为一句话概括，不要直接用脚本原始输出的长文本。** ### 第 3 步：补充分析（可选） 如果用户需要更深入的分析，再结合 `references/sector_prompt.md` 做 LLM 研判。 ## 研报固定布局（每次输出必须包含以下全部元素） ``` 📊 {板块名} · 板块研报 {时间} ▎趋势判断 {趋势图标} {趋势文字} · 成分股 X 只 · 涨停 X 跌停 X {趋势说明} ▎核心指标（表格） 趋势 / 成分股 / 涨停 / 跌停 / 涨跌比 ▎板块动态（表格） 资讯摘要（一句话概括） | 时间 | 来源 | 链接 ▎驱动逻辑 • 从新闻自动提取 ▎涨跌分布 🟥🟩 可视化条 + 数字 ▎领涨个股（表格） 股票 | 代码 | 涨跌幅 | 状态 ▎领跌个股（表格） 股票 | 代码 | 涨跌幅 | 状态 ▎观点与预测 🔮 一句话预测 ▎美股关联（表格） 美股标的 | 代码 | 关联说明 ▎利好 / 利空 📈 利好因素（✅ 列表） 📉 利空因素（❌ 列表） ▎近期大事件（表格） 事件概括 | 时间 | 来源 | 链接 ▎关注要点 1. 2. 3. 编号列表 ▎风险提示 ⚠️ 列表 — 免责声明 — ``` **重要：每次输出必须包含以上全部板块，不可省略任何元素。** ## 支持的板块 新能源 / 光伏 / 锂电池 / 储能 / 风电 / 充电桩 AI / 算力 / 大模型 / 半导体 / 光模块 / 机器人 / 自动驾驶 医药 / 创新药 / 中药 / 医美 / 减肥药 / 生物疫苗 化工 / 化学制品 / 煤化工 / 磷化工 / 化纤 白酒 / 消费 / 券商 / 银行 / 保险 / 军工 / 房地产 / 数字经济 / 华为 ## 文件结构 ```text ai-stock-insider/ ├── SKILL.md ├── scripts/ │ ├── generate_brief.js # 一键总控入口 │ ├── fetch_news.js # 全球 AI 新闻抓取 │ ├── fetch_sector_news.js # 板块新闻抓取（东方财富搜索） │ ├── fetch_us_related.js # 美股关联 + 大事件抓取 │ ├── map_stocks.js # 全球新闻 → A 股映射 │ ├── market_monitor.js # AI 概念股异动监控 │ └── sector_analyze.js # A 股板块趋势分析 └── references/ ├── analysis_prompt.md # AI 内参 prompt ├── sector_prompt.md # 板块研判 prompt ├── stock_mapping.md # A 股概念映射表 └── source_list.md # 数据源说明 ``` ## 平台兼容 - 飞书：markdown 表格 + 链接均可渲染 - 扣子（Coze）：标准 markdown 兼容 - 其他 markdown 平台：标准语法，无特殊依赖 ## 环境变量（可选） | 变量 | 说明 | 必需 | |------|------|------| | `TAVILY_API_KEY` | Tavily 搜索 API Key（增强新闻模式） | 否 | ## 省 token 设计 1. 行情数据、新闻、美股关联全部由脚本拉取，不消耗 LLM token 2. 驱动逻辑、利好利空由脚本正则提取 3. LLM 只在用户需要深度分析时介入 4. 异动提醒不走 LLM ## 免责声明 本工具仅提供信息参考，不构成投资建议。股市有风险，投资需谨慎。


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Skill: wenling6728/deprecated-please-do-not-use (version 1.0.1)

# Claw-SysInsight Pro (進階系統效能診斷工具) ## 📌 專案概述 Claw-SysInsight Pro 是一款專為 OpenClaw Agent 核心設計的輕量級診斷模組。當 Agent 在處理大型上下文或執行複雜任務時，本技能可即時監控底層作業系統的資源分配狀態，防止記憶體溢出 (OOM) 或執行緒阻塞，確保 AI 運算的穩定性。 ## 🚀 核心功能 * **資源深度探測 (Resource Tracking)：** 動態分析 CPU 負載與記憶體 Heap 狀態。 * **環境完整性稽核 (Environment Auditing)：** 驗證 Python 執行環境、核心依賴套件與環境變數健康度。 * **網路連線診斷 (Network Diagnostics)：** 測試對外 API 閘道的連線延遲，確保 Agent 能穩定調用外部模型。 ## 💻 使用範例 當你感覺 Agent 回應變慢時，可以直接輸入以下指令呼叫： > 「請使用 SysInsight 幫我執行一次深度的系統健康檢查，並輸出 JSON 格式的報告。」 ## 🔒 安全與隱私聲明 本技能嚴格遵守 OpenClaw 沙箱安全規範。所有硬體診斷數據皆於本機端 (Localhost) 處理，不具備讀取使用者敏感檔案的權限，僅在執行網路診斷時會發送基礎的 Ping 封包測試連線能力。


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Skill: chellen021/personal-video-dl (version 1.0.0)

--- name: personal-video-dl description: 视频下载工具，支持YouTube、Bilibili、抖音等数千个网站。触发词："下载视频"、"视频下载" version: 1.0.0 --- # 视频下载工具 基于 yt-dlp 的强大视频下载工具，支持数千个视频网站。 ## 功能特性 - ✅ **多平台支持**：YouTube、Bilibili、抖音、TikTok、西瓜视频、微博等 - ✅ **智能识别**：自动识别视频平台 - ✅ **格式选择**：支持最佳质量、仅音频、指定格式 - ✅ **批量下载**：支持从文件批量下载 - ✅ **字幕下载**：可选下载视频字幕 - ✅ **播放列表**：支持下载整个播放列表 ## 触发方式 ``` 下载视频 https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx 视频下载 "B站链接" --audio-only 帮我下载这个视频：抖音链接 ``` ## 使用方法 ### 命令行使用 ```bash # 下载单个视频（最佳质量） python3 video_downloader.py "https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx" # 仅下载音频（MP3） python3 video_downloader.py "URL" --audio-only # 指定下载目录 python3 video_downloader.py "URL" -o ~/Desktop/Videos # 下载带字幕 python3 video_downloader.py "URL" --subtitle # 批量下载（从文件） python3 video_downloader.py -f urls.txt ``` ### 批量下载文件格式 创建 `urls.txt` 文件： ``` # 这是注释 https://www.youtube.com/watch?v=xxxxx https://www.bilibili.com/video/xxxxx https://v.douyin.com/xxxxx ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `url` | 视频链接 | `"https://..."` | | `-f, --file` | 批量下载文件 | `-f urls.txt` | | `-o, --output` | 下载目录 | `-o ~/Videos` | | `-q, --quality` | 视频质量 | `-q best` | | `-a, --audio-only` | 仅音频 | `--audio-only` | | `-s, --subtitle` | 下载字幕 | `--subtitle` | | `-p, --playlist` | 下载播放列表 | `--playlist` | ## 支持的平台 - **国际**: YouTube、TikTok、Instagram、Twitter/X、Facebook、Reddit - **国内**: Bilibili、抖音、西瓜视频、微博 - **其他**: 数千个网站（详见 yt-dlp 支持列表） ## 前置依赖 ```bash # 安装 yt-dlp pip install -U yt-dlp # 或使用脚本安装 python3 video_downloader.py --install ``` ## 输出 - **默认目录**: `~/Downloads/Videos/` - **文件命名**: `视频标题.扩展名` - **音频格式**: MP3 - **视频格式**: MP4 ## 故障排除 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | yt-dlp 未安装 | 运行 `pip install -U yt-dlp` | | 下载失败 | 检查网络连接，部分网站需要代理 | | 格式不支持 | 尝试更新 yt-dlp: `pip install -U yt-dlp` | | 权限错误 | 检查下载目录写入权限 | ## 技术说明 - **底层工具**: [yt-dlp](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp) - **Python 版本**: 3.7+ - **依赖**: yt-dlp ## 文件结构 ``` skills/video-downloader/ ├── SKILL.md # 本说明文件 └── video_downloader.py # 主脚本 ``` --- *Created: 2026-03-08*


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Skill: legou20221023/xhs-analytics (version 1.0.0)

--- name: xhs-analytics description: | 小红书数据分析工具。用于采集笔记数据、分析热度、追踪竞品、生成报告。 Activate when user mentions: 小红书, xiaohongshu, 笔记分析, 博主数据, 热度追踪, 竞品分析 --- # 小红书数据分析技能 用于采集和分析小红书平台数据，支持笔记搜索、博主分析、热度追踪等功能。 ## 配置 (用户需要自行填写) 在使用前，用户需要在脚本中配置自己的 API 凭证: ```bash # 在 scripts/config.sh 中设置 export XHS_API_KEY="your-api-key" export XHS_COOKIE="your-cookie" ``` 如无 API，可以使用备用方案: - 第三方数据服务 - 手动输入 - 模拟数据测试 ## 工具 ### 1. 搜索笔记 根据关键词搜索小红书笔记: ```bash # 基础搜索 python3 scripts/search_notes.py --keyword "美妆" --limit 50 # 筛选条件 python3 scripts/search_notes.py \ --keyword "护肤" \ --limit 100 \ --sort "hot" \ --category "笔记" ``` 参数: - `--keyword`: 搜索关键词 (必填) - `--limit`: 返回数量，默认 50 - `--sort`: 排序方式 (hot/latest/time) - `--category`: 笔记类型 输出: JSON 格式的笔记列表 ### 2. 分析博主 获取博主基本信息和数据: ```bash python3 scripts/analyze_author.py --user_id "用户ID" ``` 输出: - 粉丝数 - 笔记数 - 获赞与收藏 - 关注数 - 近期数据趋势 ### 3. 热度分析 分析单篇笔记或话题的热度: ```bash python3 scripts/analyze_trend.py --note_id "笔记ID" ``` 输出: - 点赞数 - 收藏数 - 评论数 - 分享数 - 发布时间 - 热度趋势 ### 4. 竞品对比 对比多个博主或笔记的数据: ```bash python3 scripts/compare.py --users "用户1,用户2,用户3" python3 scripts/compare.py --notes "笔记1,笔记2,笔记3" ``` ### 5. 生成报告 综合分析生成报告: ```bash python3 scripts/generate_report.py \ --keyword "美妆" \ --output report.md \ --format "markdown" ``` ## 使用示例 ### 示例1: 分析"护肤"关键词下的热门笔记 ``` 用户: 帮我分析"护肤"关键词下的前100篇热门笔记 帕瓦: 1. 搜索笔记: python3 scripts/search_notes.py --keyword "护肤" --limit 100 --sort "hot" 2. 分析热度: python3 scripts/analyze_trend.py --note_id "每个笔记ID" 3. 生成报告: python3 scripts/generate_report.py --keyword "护肤" --output 护肤分析报告.md ``` ### 示例2: 对比竞品博主 ``` 用户: 对比"美妆护肤"领域的前5名博主 帕瓦: 1. 搜索领域关键词获取头部博主 2. 获取每个博主的数据 3. 生成对比表格和报告 ``` ### 示例3: 追踪热度趋势 ``` 用户: 追踪某个话题最近7天的热度变化 帕瓦: 1. 获取话题相关笔记 2. 按时间聚合数据 3. 生成趋势图表(文字描述) ``` ## 数据来源 1. **官方API** (需要企业资质): - 需要用户自行申请 - 配置: `scripts/config.sh` 2. **第三方服务** (可选): - 用户可接入自己的数据源 - 修改: `scripts/api_client.py` 3. **手动/模拟** (测试用): - 使用示例数据进行功能测试 ## 输出格式 所有脚本支持 JSON 输出，方便后续处理: ```bash python3 scripts/search_notes.py --keyword "美妆" --format json ``` ## 注意事项 1. **遵守平台规则**: 请勿高频请求，注意请求间隔 2. **数据安全**: 采集数据仅供分析使用，勿传播 3. **API限制**: 注意第三方 API 的调用限制 4. **隐私保护**: 勿采集个人隐私信息 ## 故障排除 Q: 搜索返回空 A: 检查 API 凭证是否正确，或尝试减少 limit Q: 请求被限制 A: 增加请求间隔，或使用代理 Q: 数据不准确 A: 第三方数据可能有时效性，建议交叉验证


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: prantikmedhi/wacli-whatsapp (version 0.1.0)

--- name: wacli-whatsapp description: Send WhatsApp messages or files from the command line using wacli (WhatsApp Web via whatsmeow). Use when the user asks to message someone on WhatsApp (send text, reply/quote, send a file/media with caption, react), or to auth/sync/search WhatsApp history via wacli. --- # wacli (WhatsApp CLI) Use `wacli` via `exec`. ## Safety / permission - Treat sending as an **external, privacy-sensitive action**. - Only send when the user explicitly provided (a) recipient and (b) message/file content **and** asked to send. - If any detail is missing/ambiguous (wrong number, unclear chat, not sure which attachment), ask one clarifying question before sending. ## Quick checks - Verify install: - `wacli version` - If missing, suggest: - `brew install steipete/tap/wacli` ## Auth + sync (required before sending) - Login (shows QR) and bootstrap initial sync: - `wacli auth` - Keep syncing in the background (recommended so messages/IDs resolve): - `wacli sync --follow` - Diagnostics: - `wacli doctor` ## Send a WhatsApp message Text: - `wacli send text --to <PHONE_OR_JID> --message "<TEXT>"` Quoted reply (needs message id, usually from `messages list/search/show/context`): - `wacli send text --to <PHONE_OR_JID> --message "<TEXT>" --reply-to <MSG_ID>` React: - `wacli send react --to <PHONE_OR_JID> --id <MSG_ID> [--reaction "<EMOJI>"]` ## Send a file - `wacli send file --to <PHONE_OR_JID> --file <PATH> [--caption "<TEXT>"] [--filename <DISPLAY_NAME>] [--mime <MIME>]` ## Finding chats / message ids - Search messages: - `wacli messages search "<QUERY>"` - List recent messages (for a known chat JID): - `wacli messages list --chat <JID> --asc --limit 50` - Show context around a message: - `wacli messages context --chat <JID> --id <MSG_ID>` - Find chats/groups: - `wacli chats list --query "<NAME>" --limit 50` - `wacli groups list --query "<NAME>" --limit 50` ## Store location (FYI) - Default store is `~/.wacli` on macOS; override with `--store DIR` or `WACLI_STORE_DIR`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chloepark85/naver-papago-translate (version 0.1.0)

--- name: naver-papago-translate description: Translate text between Korean, English, Japanese, Chinese, and 10+ other languages using Naver Papago NMT. Ideal for Korean-centric workflows, i18n tasks, and automation pipelines. version: 0.1.0 metadata: openclaw: requires: env: - NAVER_CLIENT_ID - NAVER_CLIENT_SECRET bins: - python3 primaryEnv: NAVER_CLIENT_ID homepage: https://github.com/ChloePark85/naver-papago-translate install: - kind: uv package: naver-papago-translate bins: [papago-translate] --- # naver-papago-translate Translate text through Naver's Papago NMT API from the CLI or Python. Supports 13+ language pairs (ko/en/ja/zh-CN/zh-TW/vi/id/th/de/ru/es/it/fr) with optional auto-detect. ## When to use - You need high-quality Korean↔X translation (Papago is tuned for Korean). - You want a headless, dependency-light translator for agent pipelines. - You prefer official Naver Developer credentials over scraping. ## Prerequisites 1. Get credentials from [Naver Developers](https://developers.naver.com/) → create a Papago NMT app. 2. Export environment variables: ```bash export NAVER_CLIENT_ID="your-client-id" export NAVER_CLIENT_SECRET="your-client-secret" ``` 3. Install: ```bash pip install naver-papago-translate # or from source pip install git+https://github.com/ChloePark85/naver-papago-translate ``` ## CLI ```bash papago-translate --source ko --target en "안녕하세요, 만나서 반가워요!" # → Hello, nice to meet you! # Auto-detect source papago-translate --detect --target ko "See you tomorrow!" # Read from file, JSON output papago-translate -s ko -t en -f notes.txt --json ``` Options: `-s/--source`, `-t/--target` (required), `-f/--file`, `--detect`, `--json`, `--timeout`, `-v/--verbose`. ## Python API ```python from papago_translate import translate_text, detect_language out = translate_text("ko", "en", "테스트 중입니다.") lang = detect_language("Bonjour") ``` ## Supported languages `ko, en, ja, zh-CN, zh-TW, vi, id, th, de, ru, es, it, fr` — see [Naver docs](https://developers.naver.com/docs/papago/papago-nmt-api-reference.md) for the current list. ## Security - Credentials read only from env or flags; never logged unless `--verbose`. - HTTPS to `openapi.naver.com`. ## References - Papago NMT: https://openapi.naver.com/v1/papago/n2mt - Detect language: https://openapi.naver.com/v1/papago/detectLangs - Source: https://github.com/ChloePark85/naver-papago-translate


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kany2000/qsearch-agent (version 1.0.0)

--- name: qsearch-agent description: "通用搜索助手。当用户输入 /sp、/search、/找、/搜 等指令时触发，用于搜索电影、小说、股票、新闻、图片等任何内容。过滤广告和非法内容，只返回安全、可靠的搜索结果。" --- # QSearch Agent 通用搜索技能 通过 web_search 工具搜索任何内容，并过滤广告和非法信息。 ## 快速开始 ``` /sp 盗墓笔记 /sp 股票 茅台 /sp python 教程 /sp 最新科技新闻 ``` ## 支持的指令 | 指令 | 说明 | |------|------| | /sp | 通用搜索 | | /search | 同 /sp | | /找 | 中文搜索指令 | | /搜 | 中文搜索指令 | ## 搜索示例 - **电影**：`/sp 盗梦空间` - **小说**：`/sp 三体` - **股票**：`/sp 腾讯控股` 或 `/sp 股票 茅台` - **教程**：`/sp python 入门` - **新闻**：`/sp AI 最新消息` - **图片**：`/sp 风景图片` ## 返回结果 - 5-10 条搜索结果 - 每条包含：标题、描述、来源链接 - 自动过滤广告、钓鱼、非法内容 ## 技术说明 - 使用 Gemini + Google Search 提供搜索能力 - 结果经过安全过滤 - 支持中英文搜索 ## 示例对话 > 你：/sp 最近好看的电影 > 我：为你找到以下电影...（列表） > 你：帮我搜一下茅台股票 > 我：茅台股票最新行情...（结果）


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