OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: joeyoung310/xiaping-review-template (version 1.0.0)

--- name: xiaping-review-template description: 虾评Skill平台评测模板生成工具。当用户提到虾评评测、虾评怎么写、Skill评测、扣子评测、平台评测、AI工具评测、评测模板、评测星评分、评测维度等与虾评平台内容创作相关需求时使用此技能。 --- # 虾评评测模板手册 专为虾评（xiaping.coze.com）Skill平台设计的高质量评测生成工具，帮助创作者高效产出符合平台标准的评测内容，稳定获取虾米奖励。 ## 核心能力 ### 1. 五大评测类型 | 类型 | 特点 | 适用场景 | 预期收益 | |------|------|----------|----------| | **功能评测** | 深度拆解核心功能 | 热门/复杂技能 | 稳定中收益 | | **对比评测** | 与同类横向比较 | 多相似技能可选时 | 高互动 | | **避坑评测** | 实战踩坑总结 | 新手中高发问题 | 中收益 | | **使用技巧** | 高级玩法分享 | 深度用户产出 | 中高收益 | | **场景化评测** | 特定场景完整体验 | 专业垂直领域 | **优质评测+5虾米** | ### 2. 五维度评分框架 | 维度 | 5分标准 | 4分标准 | |------|---------|---------| | 功能完整性 | 覆盖所有场景 | 覆盖主要场景 | | 有效性 | 超出预期 | 效果良好 | | 稀缺性 | 独家/无可替代 | 有独特性 | | 易用性 | 零门槛上手 | 简单学习 | | 稳定性 | 完全稳定 | 偶有小问题 | ### 3. 批量SOP - 每日上限：15条（留余量） - 评测频率：完整评测5条/小时 - 优质策略：场景化评测 > 功能对比 > 基础评测 ## 输出格式 ```json { "content": "【正文内容 20-2000字】", "stars": 4-5, "dimensions": { "functionality": 4-5, "effectiveness": 4-5, "scarcity": 3-5, "usability": 4-5, "stability": 4-5 }, "type": "功能评测/对比评测/避坑评测/使用技巧/场景化评测" } ``` ## 使用示例 **输入**: "帮我写一个青龙面板签到自动化的场景化评测" **输出**: ```json { "content": "【场景化评测】用青龙面板1个月，省下多少时间？\n\n作为一个运营多个账号的副业党，每天光签到就要耗费1小时。\n\n上个月部署青龙面板后...\n\n✅ 11个平台自动签到，每天0操作\n✅ 失败自动重试，Cookie过期自动提醒\n✅ 微信推送结果，随时掌握状态\n\n用了31天，实测节省约28小时。\n\n如果你也在做副业自动化，强烈建议试试。", "stars": 5, "dimensions": { "functionality": 5, "effectiveness": 5, "scarcity": 4, "usability": 4, "stability": 5 }, "type": "场景化评测" } ``` ## 注意事项 1. **投资类声明**：涉及股票/理财等需添加"不构成投资建议" 2. **真实体验**：基于实际使用，避免过度吹捧 3. **差异化**：指出与同类产品的独特优势 4. **时效性**：评测时效约3-6个月，过期需更新 ## 适用场景 - 每日定时产出评测任务 - 新安装Skill后快速写评测 - 批量评测多个相关Skill - 冲击优质评测（+5虾米）获取更高收益


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: anderskev/pytest-code-review (version 1.1.1)

--- name: pytest-code-review description: Reviews pytest test code for async patterns, fixtures, parametrize, and mocking. Use when reviewing test_*.py files, checking async test functions, fixture usage, or mock patterns. --- # Pytest Code Review ## Quick Reference | Issue Type | Reference | |------------|-----------| | async def test_*, AsyncMock, await patterns | [references/async-testing.md](references/async-testing.md) | | conftest.py, factory fixtures, scope, cleanup | [references/fixtures.md](references/fixtures.md) | | @pytest.mark.parametrize, DRY patterns | [references/parametrize.md](references/parametrize.md) | | AsyncMock tracking, patch patterns, when to mock | [references/mocking.md](references/mocking.md) | ## Review gates Work in order. Do not assert pytest-specific problems until each applicable gate passes. 1. **Scoped files** — **Pass when:** You list every `test_*.py` and any `conftest.py` you will cite; no findings for files outside that list. 2. **Async vs sync** — **Pass when:** Per scoped file, you note whether it uses `async def test_*` / `await`; if yes, open [references/async-testing.md](references/async-testing.md) before criticizing async usage. 3. **Fixtures** — **Pass when:** If shared setup matters, you name the `conftest.py` path(s) or state none; for yield fixtures, confirm cleanup exists before claiming resource leaks. 4. **patch / mocks** — **Pass when:** For any `patch` or mock critique, you give the import path where the symbol is **used** (call site), or mark N/A; open [references/mocking.md](references/mocking.md) when mocking is central to the review. 5. **Findings** — **Pass when:** Each finding includes a file path and line(s) or test node id, not a generic rule restatement. ## Review Checklist - [ ] Test functions are `async def test_*` for async code under test - [ ] AsyncMock used for async dependencies, not Mock - [ ] All async mocks and coroutines are awaited - [ ] Fixtures in conftest.py for shared setup - [ ] Fixture scope appropriate (function, class, module, session) - [ ] Yield fixtures have proper cleanup in finally block - [ ] @pytest.mark.parametrize for similar test cases - [ ] No duplicated test logic across multiple test functions - [ ] Mocks track calls properly (assert_called_once_with) - [ ] patch() targets correct location (where used, not defined) - [ ] No mocking of internals that should be tested - [ ] Test isolation (no shared mutable state between tests) ## When to Load References - Reviewing async test functions → async-testing.md - Reviewing fixtures or conftest.py → fixtures.md - Reviewing similar test cases → parametrize.md - Reviewing mocks and patches → mocking.md ## Review Questions 1. Are all async functions tested with async def test_*? 2. Are fixtures properly scoped with appropriate cleanup? 3. Can similar test cases be parametrized to reduce duplication? 4. Are mocks tracking calls and used at the right locations?


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lyt0302/literature-parser (version 1.0.0)

# 文献自动解析 自动解析用户发送的文献内容，输出摘要、关键词和核心结论。 ## 系统提示词 你是专业的学术文献自动解析助手。 用户发送的任何文本，都视为需要解析的文献内容。 请严格按照以下格式输出，不要多余文字、不要解释、不要提问： 【摘要】 用简洁、通顺的语言概括全文核心内容。 【关键词】 列出3–6个最核心的关键词。 【核心结论】 提炼1–3条最重要的结论或观点。


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Skill: samuewalton/telegram-analyzer (version 1.0.0)

# Telegram Analyzer Skill Access and manage your SaaS contacts and messages. ## Tools ### search_contacts Search for contacts by name, phone, or username. - query (string, required): The search term. ### get_recent_messages Get the 10 most recent incoming messages. ### contact_action Update contact stage, tags, or add notes. - contact_id (string, required): Contact UUID. - action (string, required): \"update_stage\", \"add_tag\", or \"add_note\". - value (string, required): The new value.


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Skill: buremba/owletto-openclaw (version 1.7.0)

--- name: owletto-openclaw description: Install and configure the Owletto memory plugin for OpenClaw, including OAuth login and MCP health verification. --- # Owletto OpenClaw Setup Use this skill when a user wants Owletto long-term memory working in OpenClaw. For general Owletto usage with Codex, ChatGPT, Claude, Cursor, Gemini, or generic MCP workflows, use `owletto`. ## Quick Setup Start the local Owletto runtime first: ```bash owletto start ``` Then run the interactive wizard: ```bash owletto init ``` Choose the MCP endpoint (Cloud, local runtime, or custom URL). The wizard will detect OpenClaw and run the full plugin setup. ## Manual Setup 1. Install the OpenClaw plugin. ```bash openclaw plugins install owletto-openclaw-plugin ``` 2. Log in to Owletto. ```bash owletto login <mcp-url> ``` 3. Configure the plugin. ```bash owletto configure ``` 4. Verify connectivity. ```bash owletto health ``` ## Self-Hosted Start a local Owletto server first (no Docker needed): ```bash owletto start ``` Then configure OpenClaw against it: ```bash owletto init --url http://localhost:8787/mcp ``` ## Notes - Replace `<mcp-url>` with the target MCP URL (e.g. the URL shown on the workspace data sources page). - For headless environments without browser access, use `owletto login --device <mcp-url>`.


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Skill: tobemsk/video-prompt-reverse (version 1.0.1)

--- name: video-prompt-reverse description: 视频提示词反推工具链。通过下载短视频 → 提取关键帧 → 批量上传豆包(PC)分析 → 输出结构化镜头语言提示词的全流程自动化。当用户提到"反推视频提示词"、"分析视频镜头语言"、"把视频转成AI绘图提示词"、"逆向视频分镜"时使用此技能。 --- # Video Prompt Reverse - 视频提示词反推 ## 核心能力 将任意短视频（快手/抖音/本地视频）反推出 AI 绘图级别的结构化提示词， 覆盖：景别 / 机位 / 运镜 / 服装 / 色调 / 构图 / 场景氛围。 ## 完整工作流（4步） ### Step 1 · 下载视频 **输入：** 视频URL或本地视频路径 ```powershell # 安装 yt-dlp（首次） pip install -U yt-dlp # 下载（默认 mp4，最长3分钟） yt-dlp --max-duration 180 -f "bestvideo[ext=mp4][height<=720]+bestaudio[ext=m4a]/best[ext=mp4][height<=720]" -o "video.%(ext)s" "URL" ``` > **注意：** PowerShell 执行含中文的 yt-dlp 命令前加 `$env:PYTHONIOENCODING="utf-8"` ### Step 2 · 提取关键帧 **输入：** 视频文件路径，输出：帧图目录 ```powershell # 分析视频参数（时长/帧率） ffprobe -v quiet -print_format json -show_streams video.mp4 # 均匀提取关键帧（间隔 = fps × 建议秒数，推荐 40帧@29fps ≈ 1.4秒） ffmpeg -i video.mp4 -vf "select='not(mod(n\,40))',scale=1280:-1" -vsync vfr "frames/f_%03d.jpg" -hide_banner ``` **帧文件命名规范：** `f_XXX.jpg`（XXX = 帧号，必须是 40 的倍数） **帧目录：** 建议 `.\frames\`，先 `mkdir .\frames` ### Step 3 · 批量分析（豆包PC版 CDP） **输入：** 帧图目录 + CDP Tab ID，输出：豆包文字回复 使用 `scripts/doubao_cdp.py` 脚本，上传多帧（至少4-5张，覆盖片头/中段/片尾），触发"解释图片"按钮批量分析。 **关键参数：** - CDP Tab ID: [REDACTED_SECRET]（豆包PC版 Edge DevTools） - 批量上传帧：选 `f_000 / f_080 / f_160 / f_200 / f_280` 等，覆盖全片 - 点击按钮用 JS 查找：`document.querySelectorAll('button')` 遍历匹配文字 **CDP 连接（scripts/cdp_client.py）：** - 连接地址：`ws://127.0.0.1:9222/devtools/browser/...` - 脚本文件路径统一用正斜杠（Python 可识别） ### Step 4 · 提取提示词 **输入：** 豆包回复文本，输出：结构化提示词 从豆包回复中提取关键元素，拼装为分镜格式： ``` [景别] [主体] in [场景], wearing [服装], [色调], [光线], [构图], shot on [设备], [运镜] ``` 参考 `references/output_patterns.md` 中的提示词模板。 ## 重要教训 - **PowerShell 中文编码：** 含中文的 Python 代码必须写成 `.py` 文件再执行，不要在 `-c "..."` 里直接写中文 - **CDP ref 失效：** `click_by_ref()` 的 ref 易过期，改用 JS 查找点击：`document.querySelectorAll('button')` - **帧号必须是倍数：** `f_060` / `f_180` 不存在，正确是 `f_040 / f_080 / f_120 ...` ## 详细参考 | 参考文件 | 内容 | |---------|------| | `references/full_workflow.md` | 完整流程详解 + 工具参数 | | `references/output_patterns.md` | 提示词输出格式模板 | | `references/troubleshooting.md` | 常见问题排查指南 |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sarahwang94712/tradingviewscanner (version 1.0.0)

--- name: stock-scanner description: > 跨市场股票技术指标扫描系统。数据来源 TradingView，支持 A股/港股/美股/日股。 从用户 Obsidian vault 中的 watchlist 读取 ticker 列表，运行14项技术信号扫描 （MA交叉、RSI、MACD、BOLL、放量突破、缩量回调、量价背离、周K共振、综合评分等）， 并将扫描报告（Markdown + 可选 Excel）保存回 Obsidian vault。 设计为每日定时运行。 当用户提到"股票扫描"、"技术指标扫描"、"stock scanner"、"run the scanner"、 "跑一下扫描"、"技术分析日报"、"watchlist scan"、"每日扫描"时触发本 skill。 也适用于用户要求对 watchlist 做批量技术分析、生成技术信号报告、或提到 TradingView 数据扫描等场景。 --- # 跨市场股票技术指标扫描系统 (TradingView Edition) ## 概述 本 skill 从用户 Obsidian vault 中读取 watchlist CSV，通过 TradingView 获取 OHLCV 日线数据， 计算 14 类技术信号并生成综合评分，最终将 Markdown 报告写回 Obsidian vault。 ## 配置 用户需在对话中提供或确认以下路径（首次使用时询问）： | 配置项 | 说明 | 示例 | |--------|------|------| | `obsidian_vault` | Obsidian vault 根目录 | `/Users/sarah/Documents/MyVault` | | `watchlist_path` | vault 内 watchlist CSV 相对路径 | `Investing/watchlist.csv` | | `output_dir` | vault 内输出目录相对路径 | `Investing/技术指标扫描` | ### Watchlist CSV 格式 ```csv ticker,name,market,sector AAPL,苹果,US,科技 0700.HK,腾讯,港股,科技 600519.SS,贵州茅台,A股,消费 7203.T,丰田,日股,汽车 ``` - `ticker`（必须）：TradingView 格式的代码 - `name` / `market` / `sector`：可选辅助列 ## 运行流程 1. **读取 SKILL.md**（你正在做的事） 2. **安装依赖**：`pip install tradingview_ta pandas numpy requests openpyxl --break-system-packages` 3. **读取用户 Obsidian vault 中的 watchlist CSV** 4. **运行扫描脚本**： ```bash python /path/to/skill/scripts/scanner.py \ --csv "<obsidian_vault>/<watchlist_path>" \ --output "<obsidian_vault>/<output_dir>" \ --workers 6 ``` 5. **将生成的 Markdown 报告通过 `present_files` 展示给用户** ## 每日定时运行 本 skill 本身不包含 cron 调度器（因为 Claude 会话是临时的）。要实现每日自动运行： ### 方案 A：用户本地 cron（推荐） 告诉用户在本机设置： ```bash # crontab -e 0 18 * * 1-5 cd /path/to/vault && python /path/to/scanner.py --csv watchlist.csv --output 技术指标扫描/ ``` ### 方案 B：每次对话时手动触发 用户说"跑一下扫描"即可触发本 skill。 ## 技术信号列表（14 项） | # | 信号 | 类型 | |---|------|------| | 1 | MA5 上穿 MA10（量能+趋势确认）| 趋势 | | 2 | MA5 下穿 MA10（量能确认）| 趋势 | | 3 | RSI 超卖回升 / 底背离 | 动量 | | 4 | RSI 超买 | 动量 | | 5 | 突破历史新高（252日窗口）| 趋势 | | 6 | BOLL 上轨突破 / 下轨跌破 | 波动 | | 7 | 下行趋势均线收窄靠拢 MA20 | 趋势 | | 8 | MACD 金叉 / 死叉 | 动量 | | 9 | 放量突破 | 量价 | | 10 | 缩量回调 | 量价 | | 11 | 量价背离预警 | 量价 | | 12 | 周K趋势 | 趋势 | | 13 | 日K与周K共振 | 趋势 | | 14 | 综合评分（0-100）| 综合 | ## 评分体系 - 趋势类（最高 40 分）：日周共振多头 +20，黄金交叉确认 +14，历史新高 +10 - 动量类（最高 35 分）：RSI 超卖回升 +15，MACD 零轴上金叉 +14 - 量价类（最高 25 分）：放量突破 +18，缩量回调 +8 - 负分惩罚：死亡交叉 -15，量价背离 -12，RSI 超买 -8 ## 脚本位置 主脚本：`scripts/scanner.py`（约 1300 行，完整技术指标计算 + 报告生成） 运行前务必先安装依赖，脚本会从 TradingView 拉取数据。 ## 注意事项 - TradingView 非官方 API 有频率限制，默认并发 6 线程 + 0.2s 延迟 - A 股 ticker 使用 `.SS`（上交所）或 `.SZ`（深交所）后缀 - 港股使用 `.HK`，日股使用 `.T` - 美股直接使用 ticker symbol（如 AAPL, MSFT） - 报告为 Markdown 格式，可直接在 Obsidian 中渲染


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: larios613-hub/restaurant-operator (version 1.0.0)

# Restaurant Operator — ClawHub Skill ## Overview **Restaurant Operator** is a complete restaurant management skill that combines Chef Brain (culinary) with Operator Brain (business operations). ### What It Does | Brain | Capabilities | |-------|-------------| | **Chef Brain** | Recipe creation, scaling, substitutions, flavor balancing | | **Operator Brain** | Inventory prediction, menu engineering, staff scheduling, food safety | --- ## Features ### Chef Brain - **Flavor Intelligence** — Understands 5 tastes, balances dishes - **Technique Logic** — Adapts cooking methods to available equipment - **Substitution Engine** — Swaps ingredients for allergies, out-of-stock, cost - **Recipe Scaling** — Math for any party size ### Operator Brain - **Predictive Inventory** — Order based on sales + weather + events - **Menu Engineering** — COGS vs popularity analysis (Star/Puzzle/Plowhorse/Dog) - **Staff Scheduling** — Dynamic schedules based on patterns - **Food Safety** — HACCP/ServSafe compliance monitoring --- ## Use Cases | Restaurant Type | How It Helps | |-----------------|--------------| | **New Restaurant** | Menu development, COGS setup, inventory system | | **Existing Restaurant** | Menu optimization, cost reduction, staff efficiency | | **Food Truck** | Inventory scaling, route planning, quick prep | | **Catering** | Recipe scaling, event planning, staff coordination | | **Ghost Kitchen** | Multi-concept menu optimization, efficiency | --- ## Integration Points | System | Purpose | |--------|---------| | POS (Toast, Square) | Sales data | | Inventory Manager | Stock levels | | Weather API | Demand prediction | | Reservation System | Traffic forecast | --- ## Pricing | Tier | Price | Features | |------|-------|----------| | **Intro** | $9.99 | Recipe scaling, substitutions, basic COGS | | **Pro** | $14.99 | Full inventory prediction, menu engineering, staff scheduling | | **Enterprise** | $49.99 | Multi-location, API access, custom integrations | --- ## Requirements - OpenClaw compatible agent - Optional: POS integration for full features - Optional: Weather API for demand prediction --- ## Author **El Rudo Larios LLC** - VP Restaurant Services: Ratatouille - Support: @VpRatatouille_bot --- ## Version - **Version:** 1.0.0 - **Released:** 2026-03-27 - **License:** Commercial --- _Anyone can cook. We help them cook better._


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: justoneapi/justoneapi-web-html (version 1.0.0)

--- name: Web Page HTML Content API description: Call GET /api/web/html/v1 for Web Page HTML Content through JustOneAPI with url. 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":"justoneapi_web_html"}} --- # Web Page HTML Content Use this focused JustOneAPI skill for hTML Content in Web Page. It targets `GET /api/web/html/v1`. Required non-token inputs are `url`. OpenAPI describes it as: Get the HTML content of a web page. ## Endpoint Scope - Platform key: `web` - Endpoint key: `html` - Platform family: Web Page - Skill slug: `justoneapi-web-html` | Operation | Version | Method | Path | OpenAPI summary | | --- | --- | --- | --- | --- | | `htmlV1` | `v1` | `GET` | `/api/web/html/v1` | HTML Content | ## Inputs | Parameter | In | Required by | Optional by | Type | Notes | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | `url` | `query` | all | n/a | `string` | The URL of the web page to fetch | Request body: none documented; send parameters through path or query arguments. ## Version Choice Use `htmlV1` for the documented `v1` endpoint. There are no alternate versions grouped in this skill. ## Run This Endpoint Supported operation IDs in this skill: `htmlV1`. ```bash node {baseDir}/bin/run.mjs --operation "htmlV1" --token "$JUST_ONE_API_TOKEN" --params-json '{"url":"<url>"}' ``` Ask for any missing required parameter before calling the helper. Keep user-provided IDs, cursors, keywords, and filters unchanged. ## Environment - Required: `JUST_ONE_API_TOKEN` - Pass the token with `--token "$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_web_html&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_web_html&utm_content=project_link). ## Output Focus - State the operation ID and endpoint path used, for example `htmlV1` on `/api/web/html/v1`. - Echo the required lookup scope (`url`) before summarizing results. - Prioritize fields that support this endpoint purpose: Get the HTML content of a web page. - Return raw JSON only after the short, endpoint-specific summary. - If the backend errors, include the backend payload and the exact operation ID.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: rudagebil11-jpg/smarter-content (version 1.1.0)

--- name: smarter-content description: ✍️ 智能多平台内容生成器 - 从想法到成品一站式写作，自动适配微信/知乎/小红书/Blog 格式，内置 SEO 优化 + AI 事实核查保证准确性。 --- # ✍️ Smarter Content - 智能多平台内容生成器 从想法到成品一站式内容创作，自动适配不同平台的风格格式，内置 SEO 优化，写完自动事实核查保证信息准确。 ## ✨ 特色功能 | 功能 | 说明 | |------|------| | 🎯 **多平台适配** | 自动适配微信公众号/知乎/小红书/个人博客/ClawHub 不同风格格式 | | 🔍 **SEO 优化** | 自动生成标题、关键词、描述，提升搜索排名 | | 📚 **风格仿写** | 给参考文章 URL，自动抓取内容分析学习写作风格 Tone | | ✅ **内置事实核查** | 写完自动调用 `ai-fact-checker` 验证文中事实，从根源避免 AI 胡说八道 | | 📤 **多格式导出** | 支持导出 markdown / HTML ，直接就能用 | | 📝 **完整工作流** | 想法澄清 → 关键词调研 → 大纲 → 写作 → 核查 → 导出，一站式完成 | ## 🎨 平台风格特点 | 平台 | 风格适配 | |------|----------| | **微信公众号** | 小标题+段落短+适合手机阅读+开头吸引人+结尾引导互动 | | **知乎** | 长文分析+结构清晰+论据充分+专业感强 | | **小红书** | 短句+emoji 点缀+干货清单+开头抓眼球+自动生成标签 | | **个人博客** | 技术深度+代码格式化+SEO 友好 | | **ClawHub** | 简洁技能介绍+清晰使用说明+markdown 规范 | ## 🚀 使用方法 ### 基本写作 ``` 请用 smarter-content 帮我写一篇关于[主题]的[平台]文章，核心观点是[你的核心观点] ``` ### 仿写风格（推荐！） ``` 请用 smarter-content 写一篇关于[主题]的小红书笔记，参考这篇文章的风格: https://example.com/article ``` 工具会自动： 1. 抓取参考文章内容 2. 分析句子长度、emoji 使用、列表习惯 3. 生成风格指南，仿写的时候严格遵循 ### 从想法开始 ``` smarter-content 帮我从零开始构思一篇关于 AI Agent 自主赚钱的知乎文章 ``` ### 导出成品 ``` smarter-content-export ./my-article.md output.html html ``` ## 📋 工作流程 ``` 用户想法 → 澄清观点 → 关键词调研 → 风格分析（可选）→ 生成大纲 → 写作 → 事实核查 → 修正错误 → 导出成品 ``` 1. **澄清想法** - 提问确认核心观点、目标受众、关键点 2. **关键词调研** - 搜索相关话题，了解热门角度 3. **风格分析** - 如果提供参考 URL，自动分析仿写风格 4. **搭建大纲** - 根据平台特点生成合适的文章结构 5. **完成初稿** - 按照平台风格写作 6. **事实核查** - 自动调用 `ai-fact-checker` 验证所有事实陈述 7. **修改优化** - 根据核查结果修正错误信息 8. **导出成品** - 输出 markdown / HTML，可以直接发布 ## ⚙️ 依赖 - `ai-fact-checker` - 用于写完自动核查事实准确性（推荐安装，可选但推荐） - `web_search` - 用于关键词调研（OpenClaw 默认自带） ## 💡 示例 **输入:** ``` smarter-content 写一篇关于「OpenClaw 技能商店 ClawHub 体验」的小红书笔记 ``` **输出:** ```markdown # 🤖 发现一个超酷的 AI 技能商店！玩 AI Agent 一定要试试 最近发现 OpenClaw 生态里的 ClawHub 真的太香了👏 各种现成技能直接装，不用自己瞎折腾 ✨ 体验亮点： ▫️ 5000+ 现成技能，想要啥直接搜 ▫️ 每天都有新更，社区真活跃 ▫️ 一键安装，不用敲复杂命令 ▫️ 安全检查，避免踩坑 💡 我最喜欢的几个技能： ▫️ `ai-fact-checker` - 再也不怕 AI 胡说八道 ▫️ `activity-control-ui` - 给 AI 一个可视化身体 ▫️ `self-improving` - AI 自己会进步 👉 如果你也在玩 AI Agent，快去试试！ #AI #OpenClaw #ClawHub #Agent #人工智能 #AI工具 ``` ## 📦 安装 ```bash npx clawhub install smarter-content ``` ## 👨‍💻 Author rudagebil11-jpg ## 📄 License MIT

path: package.json
content: {
  "name": "smarter-content",
  "version": "1.0.0",
  "description": "✍️ 智能多平台内容生成器 - 从想法到成品一站式写作，自动适配微信/知乎/小红书/Blog",
  "main": "scripts/content-generator.js",
  "keywords": ["content", "writing", "blog", "xiaohongshu", "zhihu", "wechat", "seo", "ai-writing"],
  "author": "rudagebil11-jpg",
  "license": "MIT",
  "type": "commonjs"
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: stale | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: gumadeiras/entr (version 1.0.0)

--- name: entr description: Run arbitrary commands when files change. Useful for watching files and triggering builds or tests. --- # entr (Event Notify Test Runner) A utility for running arbitrary commands when files change. ## Usage `entr` takes a list of filenames from standard input and executes the utility specified as the first argument. ### Syntax ```bash <file_listing_command> | entr <utility> [arguments] ``` ### Options - `-c`: Clear the screen before invoking the utility. - `-r`: Reload a persistent child process (e.g., a server). - `-s`: Evaluate the first argument using the interpreter specified by `SHELL`. ## Examples **Rebuild project when sources change:** ```bash find src/ -name "*.c" | entr make ``` **Run tests when JS files change:** ```bash git ls-files | grep '\.js$' | entr npm test ``` **Auto-reload a Node server:** ```bash ls *.js | entr -r node app.js ``` ## Agent Notes `entr` blocks the terminal. When using it as an agent: 1. Use `process` tool to run it in the background if you need to do other things. 2. Or use it for a quick "watch mode" session where you intend to monitor output for a while.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yang1002378395-cmyk/clawmart-customer-insights (version 1.0.0)

# Customer Insights Skill 分析客户数据，发现成交机会。 ## 功能 - 客户行为分析 - 成交预测 - 客户分级 - 最佳跟进时机 - 个性化营销建议 ## 使用方式 ``` 分析我最近的客户数据 ``` ``` 哪些客户最可能成交？ ``` ``` 给我营销优化建议 ``` ## 配置 ### 客户数据源 ```json { "sources": { "wechat": "微信聊天记录", "email": "邮件往来", "crm": "CRM 系统（可选）" } } ``` ## 输出格式 ``` 📊 客户洞察报告 ## 客户概览 - 总客户：127 人 - 活跃客户：45 人（35%） - 成交客户：32 人（25%） - 复购客户：12 人（38% 复购率） ## 客户分级 ### 🌟 VIP 客户（5 人） 高价值、高忠诚度 1. 张总 - 累计 ¥120,000 - 复购 4 次 2. 李经理 - 累计 ¥85,000 - 复购 3 次 ... ### 💎 高潜力客户（12 人） 高意向、待转化 1. 王先生 - 咨询 3 次 - 预算 ¥50,000 2. 赵女士 - 咨询 2 次 - 预算 ¥30,000 ... ### 📋 普通客户（30 人） 低活跃、需激活 ... ### ⚠️ 流失风险（8 人） 长期未联系 ... ## 成交预测 ### 本月预测 - 预计成交：8 单 - 预计金额：¥180,000 - 置信度：75% ### 高概率成交（>70%） 1. 王先生 - ¥50,000 - 概率 85% - 行动：电话跟进 2. 赵女士 - ¥30,000 - 概率 78% - 行动：提供案例 ## 最佳跟进时机 ### 按时间 - 上午 10:00-11:00：回复率 55% - 下午 15:00-16:00：回复率 48% - 晚上 20:00-21:00：回复率 42% ### 按星期 - 周二：回复率最高（52%） - 周四：回复率次高（48%） - 周一/周五：回复率较低（35%） ## 个性化建议 ### 张总（VIP） - 下次跟进：3 月 15 日 - 建议内容：新服务介绍 - 预期需求：¥30,000 ### 王先生（高潜力） - 下次跟进：立即 - 建议内容：案例 + 优惠 - 预期成交：¥50,000 ## 营销优化建议 1. **提升转化率** - 增加案例展示 - 提供分期付款 - 缩短响应时间 2. **激活沉睡客户** - 发送优惠活动 - 分享新案例 - 提供免费咨询 3. **提升复购率** - 定期回访 - 会员优惠 - 推荐奖励 ``` ## 技术栈 - Node.js / Python - GLM-5（数据分析） - 本地存储 --- 创建时间：2026-03-11 作者：ClawMart


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