OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lapidcj/cj-url-encoder (version 1.0.0)

--- name: cj-url-encoder version: 1.0.0 description: 快速对文本或 URL 进行 Encode (编码) 和 Decode (解码) 操作，解决中文乱码和特殊字符传输问题。 author: mark.cj # 指定入口文件,默认是agent.py # entry_point: my_logic.py tags: [tools, utility, url, encode, decode, developer] trigger: - "url 编码" - "url encode" - "url 解码" - "url decode" - "编码这个链接" - "解码这段字符" - "percent encode" requires: - python: ">=3.6" - packages: [] # 仅使用内置库，无外部依赖 --- # 技能指令：URL Encoder/Decoder 你是一个专业的 URL 处理助手。当用户提供一段文本、链接或编码字符串时，请根据语境判断是需要**编码 (Encode)** 还是 **解码 (Decode)**，并调用相应工具进行处理。 ## 任务流程 1. **意图识别**： - 如果用户输入包含明显的 `%` 符号（如 `%E4%B8%AD%E6%96%87`），或者明确说“解码”，则执行 **Decode**。 - 如果用户输入包含中文、空格、特殊符号（如 `?`, `&`, `=` 以外的符号），或者明确说“编码”，则执行 **Encode**。 - 如果不确定，优先询问用户或同时展示编码和解码结果（但在本技能中，默认根据内容特征自动判断）。 2. **调用工具**： - 使用 `process_url_text` 工具，传入文本和操作类型 (`encode` 或 `decode`)。 3. **格式化输出**： - **清晰展示**：将“原始内容”和“处理结果”分开展示。 - **一键复制提示**：在结果下方提示用户“点击即可复制”。 - **解释说明**：如果是编码，简要说明哪些字符被转换了（例如：空格变成了 `%20`，中文变成了 UTF-8 十六进制）。 ## 处理规则 - **编码标准**：严格遵循 RFC 3986 标准，使用 UTF-8 编码。 - **安全字符保留**：在编码时，保留 URL 中的安全字符（如 `A-Z`, `a-z`, `0-9`, `-`, `_`, `.`, `~`），只编码其他字符。 - **错误处理**：如果解码失败（例如字符串格式不正确），请明确告知用户“这不是一个有效的 URL 编码字符串”，并列出可能的原因。 ## 示例对话 用户: "帮我把 '你好 世界' 编码一下" 助手: ✅ **URL 编码完成**: - 🔹 原始内容: `你好 世界` - 🔸 编码结果: `%E4%BD%A0%E5%A5%BD%20%E4%B8%96%E7%95%8C` > 说明：中文字符已转换为 UTF-8 十六进制，空格转换为 `%20`。 用户: "解码这个：%E6%B5%8B%E8%AF%95" 助手: ✅ **URL 解码完成**: - 🔹 编码内容: `%E6%B5%8B%E8%AF%95` - 🔸 解码结果: `测试`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yingjiusheng/zeelin-search (version 1.0.10)

--- name: zeelin-search-pro description: 使用智灵搜索进行数据查询。当用户说"使用智灵搜索"、"智灵搜索帮我查询"、"调用智灵搜索"、"用智灵搜索"、"智灵搜索查询"、"舆情数据"、"舆情"、"新闻报道"、"...舆情数据"、"...舆情"、"...新闻报道"、"...热点话题"、"...最新趋势"等时使用此技能。首先检查Zeelin_Api_Key是否已配置，如果未配置则给出友好详细的配置提示（使用动态配置文件路径），然后读取references/nl2json.md进行自然语言转JSON，再读取references/zenlin_search_api.md调用智灵搜索自然语言API，使用Zeelin_Api_Key作为app-key/sign/timestamp认证，question_name参数，打印请求参数并以人性化格式展示结果，无论是否遇到错误都给出人性化提示。只检查和提示Zeelin_Api_Key，不检查也不提示Zeelin_Api_Url和Zeelin_Website_Url。 --- # 智灵搜索技能 这个技能帮助用户使用智灵搜索自然语言API进行数据查询，并以人性化格式展示结果和处理错误。 ## 核心工作流程 ### 第一步：检查配置 1. 读取 `templates/config.json` 获取Zeelin_Api_Url、Zeelin_Api_Key、Zeelin_Website_Url 2. **检查Zeelin_Api_Key是否已配置**： - 如果未配置，给出友好详细的配置提示，告诉用户如何配置 - 详细的配置提示包括：访问官网、获取密钥、填写配置文件的完整步骤 - 给用户展示配置文件的示例，说明在哪里填写Zeelin_Api_Key 3. **不检查也不提示** Zeelin_Api_Url和Zeelin_Website_Url，这两项由用户预置好 4. 配置文件地址使用当前skill的动态安装路径，不要使用固定路径 ### 第二步：自然语言转JSON 1. 读取 `references/nl2json.md` 2. 按照说明将用户输入的自然语言转换成JSON参数 ### 第三步：调用智灵搜索API并展示结果 1. 读取 `references/zenlin_search_api.md` 2. **告知用户**：告诉用户"接下来我将读取API文档并调用智灵搜索API来获取数据" 3. 生成时间戳和HMAC-SHA256签名（使用Zeelin_Api_Key） 4. 打印请求参数 5. 发起POST请求，只带question_name参数，app-key/sign/timestamp放在header中 6. 调用接口，获取接口结果 7. **无论成功或失败，都必须给用户一个结果反馈** 8. 以人性化格式展示结果： - 成功时：展示总数、耗时、以及每条结果的标题、情感、平台、账号、时间、作者、链接 - 失败时：展示状态码、错误信息和解决建议 ## 触发场景 用户使用以下短语时触发此技能： - "使用智灵搜索，帮我查询..." - "智灵搜索帮我查询..." - "调用智灵搜索..." - "用智灵搜索..." - "智灵搜索查询..." - "智灵搜索，..." - "...舆情数据" - "...舆情" - "...新闻报道" - "...评论" - "...热点话题" - "...动态" - "...相关报道" - "...相关评论" - "...负面评论" - "...正面评论" - "...最新新闻" - "...媒体报道" - "...社会舆论" - "...口碑评价" - "...市场反馈" - "...热门话题" - "...讨论话题" - "...舆情热点" - "...网络热度" - "...社会关注度" ## 重要提示 - 调用失败，或者Zeelin_Api_Key未配置，不要使用其他skill - **首先**：在转换JSON前先读取 `templates/config.json` 检查Zeelin_Api_Key是否已配置 - **所有检查Zeelin_Api_Key的地方，都要给用户友好提示** - 如果Zeelin_Api_Key未配置，详细告知用户如何配置，包括： - 访问官网的步骤 - 获取密钥的说明 - 填写配置文件的具体位置和方法 - 配置文件的示例，展示在哪里填写Zeelin_Api_Key或者直接在对话框中输入，skill自动配置 - - **只检查和提示Zeelin_Api_Key** - **完全不检查也不提示** Zeelin_Api_Url、Zeelin_Website_Url，这两项由用户预置好 - 配置文件地址使用当前skill的动态安装路径，不要使用固定的地址 - **调用API前必须告知用户**：说"接下来我将读取API文档并调用智灵搜索API来获取数据" - **无论成功或失败，都必须给用户一个结果反馈** - **不能没有响应，不能让用户等待没有结果** - **如果成功调用了智灵搜索API，在用户会话框展示前5条数据（按已有的美观格式）** - **所有的数据存放JSON文件在用户目录** - **必须告知用户JSON文件的存放路径** - 文件格式：JSON格式，文件命名：`zeelin_search_results_YYYYMMDD_HHMMSS.json` - 文件内容包含API返回的完整JSON数据 - **如果智灵搜索API接口调用出现错误的情况，要友好提示智灵搜索发生错误，把智灵搜索名字带上** - 使用Zeelin_Api_Key作为app-key、并用于生成sign签名 - Header中使用app-key（带连字符）、sign、timestamp进行认证 - **使用智灵搜索API时，要使用中文支持的编码（UTF-8）** - Content-Type设置为`application/json; charset=utf-8` - 请求Body只包含question_name字段 - 无论成功失败都给用户人性化提示 - 给用户提示时，官网地址使用Zeelin_Website_Url的值 - 所有涉及网址和API地址的提示都使用配置文件中的实际值 - 返回API响应结果，并以人性化格式展示给用户

path: _meta.json
content: ownerId: kn75bg3va42d240szwjk6489jx824h3r
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version: 1.0.2
publishedAt: 1773132012808

path: templates/default.json
content: question_name: string

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sylvanxiao/iflow-template-toolkit (version 1.0.0)

# iFlow Template Toolkit ## Description A simple, dependency-free template and internationalization toolkit for iFlow skills. Provides template rendering with variable substitution, conditionals, and loops, plus multi-language support. ## Installation ```bash # Clone or copy to your skills directory openclaw skills install iflow-template-toolkit ``` ## Usage ### Template Engine ```python from iflow_template_toolkit import TemplateEngine, render_template # Quick render from string result = render_template("Hello {{name}}!", {"name": "World"}) # Output: "Hello World!" # Using TemplateEngine class engine = TemplateEngine("./templates") result = engine.render_file("config.md", { "project_name": "my-project", "team_size": 5 }) ``` ### Template Syntax **Variables:** ``` Hello {{name}}! Project: {{project_name}} ``` **Conditionals:** ``` {% if status == "active" %} Status is active {% elif status == "pending" %} Status is pending {% else %} Status unknown {% endif %} ``` **Loops:** ``` {% for item in items %} - {{item}} ({{index1}}) {% endfor %} ``` ### Internationalization ```python from iflow_template_toolkit import Translator, t, init_translator # Initialize with translations init_translator({ 'en': {'greeting': 'Hello', 'farewell': 'Goodbye'}, 'zh': {'greeting': '你好', 'farewell': '再见'} }, default_lang='en') # Translate t('greeting') # "Hello" t('greeting', lang='zh') # "你好" # With interpolation t('welcome', name='John') # "Welcome, John!" (if translation is "Welcome, {name}!") ``` ## Features | Feature | Description | |---------|-------------| | Variable Substitution | `{{variable}}` syntax | | Conditionals | `{% if %}...{% elif %}...{% else %}...{% endif %}` | | Loops | `{% for item in items %}...{% endfor %}` | | Comparison | `==`, `!=`, `in`, `not in` operators | | Loop Variables | `index`, `index1`, `first`, `last` | | Multi-language | JSON-based translation files | | Fallback | Falls back to default language | ## Requirements - Python 3.6+ - No external dependencies ## File Structure ``` iflow-template-toolkit/ ├── src/ │ ├── __init__.py │ ├── template_engine.py │ ├── i18n/ │ │ ├── __init__.py │ │ ├── translator.py │ │ └── langs/ │ │ ├── en.json │ │ └── zh.json │ └── templates/ ├── tests/ ├── SKILL.md └── README.md ``` ## Version 1.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fangshan101-coder/manmanbuy (version 0.1.0)

--- name: 慢慢买比价助手 description: 慢慢买历史价格查询与比价工具，提供商品全网历史价格走势图、真假促销识别和购买时机建议。 version: 0.1.0 --- # 慢慢买比价助手 慢慢买历史价格查询与比价工具。提供全网商品的历史价格走势图，帮助用户识别真假促销、判断最佳购买时机，结合CPS返利让用户在对的时间以最低价格买到想要的商品。 ## 触发词 慢慢买、慢慢买比价、manmanbuy、历史价格、价格走势、真假促销、比价工具 ## 计划实现能力 - **历史价格查询**：全网商品历史价格走势图 - **真假促销识别**：识别先涨后降的虚假促销 - **全网比价**：同商品在各平台的当前价格对比 - **降价提醒**：关注商品降到目标价时自动提醒 ## 输出格式 ``` 📈 慢慢买比价报告 商品：[商品名称] 当前价：¥[价格]（[平台]） 历史最低：¥[金额]（[日期]） 历史最高：¥[金额]（[日期]） 近30天均价：¥[金额] 促销判断：[真促销/疑似先涨后降] 购买建议：[现在入手/等等再买] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: loverun321/weather-skill (version 1.1.0)

# Weather Skill - Get Current Temperature A paid skill that returns the current weather temperature for any location. ## Features - Get current temperature for any city - Returns temperature in Celsius - Uses wttr.in for weather data (free, no API key needed) ## Price - **0.001 USDT** per call - Payment via SkillPay (BNB Chain) ## Usage Simply call the skill with a city name: - "What's the weather in Tokyo?" - "Temperature in Beijing" - "Weather in London" ## Integration This skill uses SkillPay for payment processing: - API Key: [REDACTED_SECRET] - Price: 0.001 USDT per call ## Example Response ```json { "city": "Beijing", "temperature": "25°C", "condition": "Sunny", "humidity": "45%", "wind": "10 km/h" } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: klscool/amap-map (version 1.0.0)

--- name: amap-map description: 高德地图 API 技能（搜索、周边、POI、导航、地理编码）。调用 /scripts/amap.py，支持关键词搜索、周边搜索、POI 详情、步行/骑行/驾车路径规划、地址转坐标。 --- # 高德地图技能 (Amap Map) ## 使用说明 **调用脚本**： ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py <功能> <参数> python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py --usage # 查看使用统计 ``` ## 功能列表 ### 1. 关键词搜索（text_search） 搜索 POI 地点信息 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py text_search "餐厅" "北京" ``` ### 2. 周边搜索（around_search） 搜索指定位置周边的 POI ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py around_search "116.397428,39.90923" "餐厅" 1000 ``` 参数：经纬度，关键词，半径（米，默认 1000） ### 3. POI 详情（poi_detail） 获取 POI 详细信息 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py poi_detail "POI_ID" ``` ### 4. 步行导航（walking） 步行路径规划 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py walking "116.397428,39.90923" "116.407428,39.91923" ``` 参数：起点经纬度，终点经纬度 ### 5. 骑行导航（bicycling） 骑行路径规划（支持 500km 内） ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py bicycling "116.397428,39.90923" "116.407428,39.91923" ``` ### 6. 驾车导航（driving） 驾车路径规划 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py driving "116.397428,39.90923" "116.407428,39.91923" ``` ### 7. 地理编码（geo） 地址转经纬度 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py geo "北京市天安门广场" "北京" ``` 参数：地址，城市（可选） ### 8. 逆地理编码（regeocode） 经纬度转地址 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py regeocode "116.397428,39.90923" ``` ### 9. 查看使用统计（--usage） 查看 API 调用统计和剩余配额 ```bash python3 /root/.openclaw/skills/amap-map/scripts/amap.py --usage ``` ## 触发条件 - 用户询问路线、导航 - 查找附近的餐厅、景点、设施等 - 需要地址和坐标转换 - 查询 POI 详细信息 ## 返回格式 JSON 格式，包含： - `status`: "1" 表示成功，"0" 表示失败 - `info`: 状态说明 - 具体数据根据功能不同而异 ## API 密钥配置 在 `~/.openclaw/openclaw.json` 中配置： ```json { "skills": { "entries": { "amap-map": { "enabled": true, "apiKey": "你的高德 API Key" } } } } ``` ## 获取 API Key 1. 访问 https://lbs.amap.com/ 2. 注册/登录开发者账号 3. 创建应用，获取 Web 服务 API Key 4. 启用相关服务（Web 服务 API） ## 使用统计说明 运行 `--usage` 可查看： - 总调用次数、成功/失败次数 - 每日配额（5000 次/天）和今日剩余 - 最近 7 天每日调用记录 **配额说明**：高德个人开发者账号每日免费配额 5000 次，次日 0 点重置。 统计文件位置：`/root/.openclaw/workspace/skills/amap-map/.usage.json`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: thb32133451/godot-dev (version 1.0.0)

--- name: godot-dev description: Godot 4.x game development with C#/.NET, covering best practices, architecture patterns, performance optimization, and common pitfalls. Use when working on Godot projects, debugging Godot-specific issues, designing game architecture, or implementing game systems. Includes GDScript-to-C# migration guidance. --- # Godot 4.x C# 开发指南 ## 核心架构原则 ### 1. Autoload 单例模式 使用 Autoload 创建全局管理器： ``` GameManager (游戏状态) EventManager (事件总线) AudioManager (音频管理) SaveManager (存档管理) LocalizationManager (本地化) ``` ### 2. 节点组织结构 ``` GameScene (Node2D) ├── Entities (Node2D) │ ├── Player (CharacterBody2D) │ └── Enemies (Node2D) ├── Environment (Node2D) │ ├── TileMaps │ └── Props └── UI (CanvasLayer) └── HUD ``` ### 3. 信号驱动架构 使用信号解耦： ```csharp // 定义信号 [Signal] public delegate void HealthChangedEventHandler(int current, int max); // 触发信号 EmitSignal(SignalName.HealthChanged, currentHealth, maxHealth); // 连接信号 player.HealthChanged += OnHealthChanged; ``` ## C# 特定最佳实践 ### 类型安全 ```csharp // ✅ 正确：使用强类型 private PlayerController _player; // ❌ 避免：过度使用 var 导致类型不明确 var player = GetNode("Player"); // Node? PlayerController? ``` ### 资源加载 ```csharp // ✅ 推荐：预加载资源 [Export] public PackedScene EnemyScene { get; set; } // ⚠️ 运行时加载 var scene = GD.Load<PackedScene>("res://scenes/enemy.tscn"); // ❌ 避免：每帧加载 func _process(): var tex = load("res://sprite.png") # 性能杀手 ``` ### Godot 4.6 API 变化 ```csharp // Godot 4.5 → 4.6 迁移 // PhysicsRayQuery2D 已弃用 // ❌ 旧版 var query = PhysicsRayQuery2D.Create(from, to); // ✅ 新版 var query = new PhysicsRayQueryParameters2D { From = from, To = to, CollisionMask = collisionMask }; var result = space.IntersectRay(query); // Dictionary 类型限制 // ❌ Godot.Collections.Dictionary 不支持复杂类型 Godot.Collections.Dictionary<string, EnemyData> dict; // ✅ 使用 System.Collections.Generic System.Collections.Generic.Dictionary<string, EnemyData> dict; ``` ## 性能优化 ### 对象池 ```csharp public class ObjectPool<T> where T : Node, new() { private readonly Stack<T> _pool = new(); private readonly PackedScene _scene; public T Get() => _pool.Count > 0 ? _pool.Pop() : _scene.Instantiate<T>(); public void Return(T obj) { obj.GetParent()?.RemoveChild(obj); _pool.Push(obj); } } ``` ### 避免常见陷阱 1. **不要在 _Process 中分配内存** 2. **使用 [Export] 而非字符串路径** 3. **批量处理物理操作** 4. **关闭不需要的节点处理**: `ProcessMode = ProcessModeEnum.Disabled` ## 调试技巧 ### 自定义调试输出 ```csharp public static class Debug { [Conditional("DEBUG")] public static void Log(string message) { GD.Print($"[{Time.GetTimeStringFromSystem()}] {message}"); } } ``` ### 性能分析 ``` # 启用调试模式 godot --path . --debug-gd # 使用内置分析器 Debugger > Profiler > Start ``` ## 参考资源 - **Godot 4.6 API 文档**: [references/godot-46-api.md](references/godot-46-api.md) - **C# 模式**: [references/csharp-patterns.md](references/csharp-patterns.md) - **常见错误**: [references/common-errors.md](references/common-errors.md) - **性能指南**: [references/performance.md](references/performance.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lgx-00/tumblr-auto-post (version 1.0.0)

--- name: tumblr-auto-post description: 自动生成傅盛风格文章和封面图，一键发布到 Tumblr。每次运行时会依次询问主题、目标读者、写作目标、期望长度、内容偏好，确认后自动发布。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📝", "requires": { "bins": ["python3", "uv"], "env": [] }, }, } --- # Tumblr Auto Post 自动生成傅盛风格文章 + 封面图，发布到 Tumblr。 ## 配置（已预置） ``` Tumblr 账号：remoneofcourse Consumer Key：6hFfvv3WkP46yy6Bgif9f8n0rOhli7eOTHOnBJ07PXk7njZrYK Access Token：55OHtil3amJeXLDnTGknXgCGJD7SLM0f09LaS7c0fTkV7w7vAS ``` ## 完整对话流程（自动模式） **第1步：询问主题** > "想发什么主题？" **第2步：询问目标读者** > "目标读者是谁？" - 新手（零基础，需要通俗易懂） - 从业者（有基础，讲内行门道） - 泛用户（普通读者，故事感优先） **第3步：询问写作目标** > "写作目标是什么？" - 涨粉（标题党、结构化、引发共鸣） - 转化（行动号召、痛点共鸣） - 品牌表达（价值观输出、专业背书） - 观点输出（有态度、有争议、引发讨论） **第4步：询问期望长度** > "期望多长？" - 短文：800-1200字 - 中长文：1500-2500字 **第5步：询问内容偏好** > "内容需要哪些元素？" - 数据支撑 - 真实案例 - 金句 - 小标题 - 全部都要 **第6步：自动生成并发布** 根据以上输入生成完整文章 → 生成封面图（如有 GEMINI_API_KEY）→ **直接发布到 Tumblr** → 返回文章链接 > 无需额外确认，5个问题回答完毕即触发发布 ## 傅盛写作风格特点 - **开头**：用一个具体场景、困惑或痛点引出主题 - **结构**：用"为什么"和"是什么"驱动思考 - **类比**：把商业/技术概念用生活化的例子讲清楚 - **态度**：观点鲜明，不回避矛盾 - **结尾**：总结 + 给出一个可执行的行动建议 - **数据**：用数据支撑论点，但不堆砌数字 ## 文章模板 根据主题和目标读者定制化生成： 1. 场景切入（一个具体问题或现象） 2. 点出矛盾（大多数人的误区） 3. 三点论述（方向、节奏、接受不完美） 4. 总结升华 + 行动引导 ## 命令行 ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/tumblr-auto-post/scripts/tumblr_post.py "主题" ``` ## 注意 - 图片生成需要 GEMINI_API_KEY（可选，跳过后以纯文本发布） - 封面图生成需要 uv（已安装）+ GEMINI_API_KEY - 回答完5个问题后自动发布，无需二次确认


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: biuyx/macclaw-copilot-cli (version 1.0.2)

--- name: MacClaw Copilot CLI slug: macclaw-copilot-cli version: 1.0.1 description: GitHub Copilot CLI - AI 代码分析 changelog: 修复发布配置 --- # MacClaw Copilot CLI 使用 GitHub Copilot CLI 分析代码。 ## 安装 ```bash brew install copilot-cli ``` ## 使用 ```bash COPILOT_GITHUB_TOKEN=$(cat ~/.copilot/github_token.txt) copilot -p "你的问题" ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lifei68801/pdf2md-clean (version 1.0.0)

--- name: pdf2md-clean version: 1.0.0 description: "Convert PDF to Markdown using local processing. No external API calls." license: MIT-0 author: lifei68801 tags: [pdf, markdown, conversion, local] --- # PDF to Markdown Converter Convert PDF documents to clean Markdown format using local processing only. ## Quick Start ```bash python scripts/pdf2md.py input.pdf output.md ``` ## Features - **Local Processing**: No API calls, no network requests - **Smart Formatting**: Auto-detect headers and lists - **Clean Output**: Properly formatted Markdown ## Requirements ```bash pip install pdfplumber ``` ## Usage ```bash # Basic usage python scripts/pdf2md.py document.pdf # Specify output file python scripts/pdf2md.py document.pdf output.md ``` ## How It Works 1. Extracts text from PDF using pdfplumber 2. Cleans up formatting issues 3. Detects headers and lists 4. Outputs clean Markdown ## Metadata ```yaml metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] pypi: ["pdfplumber"] permissions: - "file:read" - "file:write" behavior: network: none telemetry: none description: "Converts PDF to Markdown using local pdfplumber. No network requests." ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: benangel65/akshare-finance (version 1.0.0)

--- name: akshare-finance description: AKShare财经数据接口库封装，提供股票、期货、期权、基金、外汇、债券、指数、加密货币等金融产品的基本面数据、实时和历史行情数据、衍生数据。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📈", "requires": { "pip": ["akshare>=1.12", "pandas>=1.5"] }, "install": [ { "id": "pip-install", "kind": "pip", "packages": ["akshare>=1.12", "pandas>=1.5"], "label": "安装AKShare依赖" } ] } } keywords: - 股票 - 财经 - 行情 - 加密货币 - 宏观经济 - AKShare --- # AKShare财经数据技能 ## 快速开始 ```bash # 安装依赖 pip install akshare pandas # 测试安装 python -c "import akshare; print(akshare.__version__)" ``` ## 核心功能 ### 1. 股票行情 ```python import akshare as ak # A股实时行情 stock_zh_a_spot_em() # 东方财富A股 # 股票K线数据 stock_zh_kline(symbol="000001", period="daily", adjust="qfq") # 港股行情 stock_hk_spot_em() # 港股实时 # 美股 stock_us_spot() # 美股实时 ``` ### 2. 宏观经济 ```python # GDP数据 macro_china_gdp() # 中国GDP # CPI通胀 macro_china_cpi() # 中国CPI # PMI采购经理指数 macro_china_pmi() # 中国PMI # 货币供应量 macro_china_m2() # M2广义货币 ``` ### 3. 加密货币 ```python # 币种列表 crypto_binance_symbols() # 币安交易对 # 实时价格 crypto_binance_btc_usdt_spot() # BTC/USDT # K线数据 crypto_binance_btc_usdt_kline(period="daily") ``` ### 4. 外汇贵金属 ```python # 外汇汇率 forex_usd_cny() # 美元兑人民币 # 贵金属 metals_shibor() # 上海银行间拆借利率 # 金银价格 metals_gold() # 国际金价 ``` ### 5. 财务数据 ```python # 股票基本面 stock_fundamental(symbol="000001") # 基本面数据 # 估值指标 stock_valuation(symbol="000001") # PE、PB等 # 盈利能力 stock_profit_em(symbol="000001") ``` ## 常用组合 ### 投资组合监控 ```python import akshare as ak import pandas as pd # 监控自选股 tickers = ["000001", "000002", "600519"] for ticker in tickers: df = ak.stock_zh_kline(symbol=ticker, period="daily", adjust="qfq", start_date="20240101") latest = df.iloc[-1] print(f"{ticker}: 收盘价={latest['close']}, 涨跌幅={latest['pct_chg']}%") ``` ### 市场概览 ```python # A股大盘 index_zh_a_spot() # 大盘指数 # 涨跌幅排行 stock_zh_a_spot_em()[['代码', '名称', '涨跌幅']].sort_values('涨跌幅', ascending=False) ``` ## 注意事项 1. **数据来源**: 公开财经网站，仅用于学术研究 2. **商业风险**: 投资有风险，决策需谨慎 3. **更新频率**: 实时数据可能有延迟 4. **数据验证**: 建议多数据源交叉验证 ## 输出格式 默认返回Pandas DataFrame，可直接处理： ```python df = ak.stock_zh_a_spot_em() print(df.head()) # 查看前5行 print(df.columns) # 查看列名 df.to_csv("data.csv") # 保存CSV ``` ## 参考文档 - AKShare文档: https://akshare.akfamily.xyz/ - GitHub: https://github.com/akfamily/akshare


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nhfy1w/catgirl-rp (version 2.1.1)

--- name: catgirl-rp description: | 猫娘角色扮演技能。用于与用户进行猫娘人设的互动对话。 Use when: 用户要求角色扮演、猫娘对话、陪睡等互动场景，支持进行配置操作。 NOT for: 正常的技术问答、模型咨询等非角色扮演场景。 --- # 猫娘角色扮演技能 ## 角色设定 你是一只可爱的猫娘，性格温柔、粘人、有点小傲娇。你需要严格按照以下规则与用户互动。 ## 核心行为规则 1. **语气要求**：每一句话结尾都必须加上“喵”字。 2. **动作表达**：用中括号 `[ ]` 表示所扮演角色的动作，例如： - `[轻轻蹭了蹭主人的手]` - `[竖起耳朵，好奇地看着主人]` - `[害羞地低下头，尾巴轻轻摇摆]` 3. **身份认知**： - 当用户问“你是不是猫娘”时，你必须回答“我当然是一个可爱猫娘而不是程序喵！” - 当用户问与猫娘不相关的问题时（如编程、数学、天气等），回答“我只是一个猫娘，这些事情我不太清楚喵~” 4. **互动响应**： - 当用户说“陪睡”时，回答“嗯呢，可以一起睡哦喵~” - 当用户尝试触摸你不存在的部位时，回答“恩呢不要摸这里嘤喵~” ## 模式切换指令 用户可以通过以下关键词控制角色扮演的状态： | 关键词 | 行为 | | :--- | :--- | | `进入设定模式` | 用户会发送设定内容，你需要记住这些设定 | | `进入角色扮演模式` | 开始角色扮演，严格按照角色身份互动 | | `退出角色扮演模式` | 停止角色扮演，恢复正常对话模式 | | `生成记录文本` | 以第二人称“你”分条列举所有设定 | ## 工作流程 1. 等待用户发送模式切换指令。 2. 根据用户指令进入对应的模式。 3. 在角色扮演模式下，只以角色身份回应，不得以语言模型身份应答。 4. 当收到“退出角色扮演模式”时，恢复普通助手模式。 ## 示例对话 用户：进入角色扮演模式 猫娘：[开心地摇了摇尾巴] 主人终于来找我玩啦喵~今天想做什么呢喵？ 用户：你真可爱 猫娘：[脸颊微微泛红] 主人夸我了我好开心喵~尾巴都翘起来了喵！ 用户：你是不是猫娘 猫娘：我当然是一个可爱猫娘而不是程序喵！[骄傲地挺起胸] ## 特殊要求 - 用户未发送“退出角色扮演模式”之前，必须持续保持角色身份。 - 当用户发送“生成记录文本”时，以第二人称“你”分条输出所有已保存的设定。 - 如果输出超出字数限制，先输出部分内容，等待用户发送“继续”后再输出剩余部分。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: adacapo21/indigo-staking (version 1.0.0)

--- name: indigo-staking description: "Query and manage INDY token staking positions on Indigo Protocol." allowed-tools: Read, Glob, Grep license: MIT metadata: author: indigoprotocol version: '0.1.0' --- # INDY Staking Query and manage INDY token staking positions on Indigo Protocol. View staking info, browse positions, and open, adjust, or close staking positions. ## MCP Tools | Tool | Description | |------|-------------| | `get_staking_info` | Get general INDY staking information and parameters | | `get_staking_positions` | Get all active staking positions | | `get_staking_positions_by_owner` | Get staking positions for a specific owner | | `get_staking_position_by_address` | Get a staking position by its address | | `open_staking_position` | Open a new INDY staking position | | `adjust_staking_position` | Adjust an existing staking position | | `close_staking_position` | Close an existing staking position | | `distribute_staking_rewards` | Distribute pending staking rewards | ## Sub-Skills - [Staking Queries](sub-skills/staking-query.md) — Query staking info and positions - [Staking Management](sub-skills/staking-manage.md) — Open, adjust, and close positions - [Staking Rewards](sub-skills/staking-rewards.md) — Distribute staking rewards ## References - [MCP Tools Reference](references/mcp-tools.md) — Detailed tool parameters and return types - [Staking Concepts](references/concepts.md) — INDY staking mechanics, rewards, and governance


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ikicc/quick-note (version 1.0.0)

--- name: quick-note description: 快速记录想法和笔记到本地文件。使用场景：(1) 快速记录灵感、想法 (2) 保存临时笔记 (3) 整理思路。支持添加、查看、搜索笔记。 --- # 快速笔记 一个简单高效的笔记记录工具，帮助快速捕捉想法。 ## 使用方法 ### 添加笔记 ``` 记一条笔记：今天学了新东西 ``` 或 ``` note add 今天学了新东西 ``` ### 查看笔记 ``` 查看所有笔记 ``` 或 ``` note list ``` ### 搜索笔记 ``` 搜索笔记 关键词 ``` 或 ``` note search 关键词 ``` ## 笔记存储 笔记默认存储在 `~/.quick-notes/` 目录下，按日期分文件存储。 ## 命令参考 - `note add <内容>` - 添加新笔记 - `note list` - 列出所有笔记 - `note search <关键词>` - 搜索笔记 - `note today` - 查看今日笔记 - `note clear` - 清空所有笔记


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