OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: liuzheng60/douyin-transcribe-lz (version 1.0.0)

--- name: douyin-transcribe description: | 从抖音短视频链接中提取音频并使用Whisper转录为中文文本。 当用户提供抖音短链接（v.douyin.com/xxx）并要求 提取、转换或转录视频语音为文本时，应使用此技能。通过 Playwright视频元素捕获处理登录墙绕过。 agent_created: true --- # 抖音视频转录技能 从抖音短链接中提取语音并通过Whisper转换为中文文本。 ## 工作流程 ### 步骤 1：通过Playwright捕获视频URL **首选方法——从`video`元素`src`中提取（最可靠，可绕过登录墙）：** ```python import asyncio from playwright.async_api import async_playwright async def get_douyin_video_url(short_url): video_src = None async with async_playwright() as p: browser = await p.chromium.launch(headless=True) context = await browser.new_context( user_agent="Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36" ) page = await context.new_page() await page.goto(short_url, wait_until="domcontentloaded", timeout=30000) await asyncio.sleep(8) # 等待JS渲染并填充video src video_src = await page.evaluate(""" () => { const videos = document.querySelectorAll('video'); for (const v of videos) { if (v.src && v.src.includes('douyin') && v.src.includes('.mp4')) return v.src; const sources = v.querySelectorAll('source'); for (const s of sources) { if (s.src) return s.src; } } return null; } """) await browser.close() return video_src ``` > **为何选择此方法而非网络拦截：** 即使登录模态框覆盖了视频元素，`video.src`也已填充。网络拦截在登录墙下会失败。 ### 步骤 2：下载视频 ```python import requests def download_douyin_video(url, output_path, referer): headers = { "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/124.0.0.0 Safari/537.36", "Referer": referer, } resp = requests.get(url, headers=headers, stream=True, timeout=60) with open(output_path, "wb") as f: for chunk in resp.iter_content(chunk_size=1024*1024): if chunk: f.write(chunk) return output_path ``` - `referer` = `"https://www.douyin.com/"` 或解析后的视频页面URL - 抖音CDN使用`v26-web.douyinvod.com`——这些URL有效时间为数小时 ### 步骤 3：使用Whisper转录 ```python import whisper, os, imageio_ffmpeg # 确保ffmpeg在PATH中 ffmpeg_exe = imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe() ffmpeg_dir = os.path.dirname(ffmpeg_exe) os.environ["PATH"] = ffmpeg_dir + os.pathsep + os.environ.get("PATH", "") import shutil shutil.copy(ffmpeg_exe, os.path.join(ffmpeg_dir, "ffmpeg.exe")) # 确保可访问 model = whisper.load_model("medium") # ~1.4GB，首次运行后缓存 result = model.transcribe(video_path, language="zh", verbose=True, task="transcribe") ``` **保存输出：** - `transcript.txt` — 完整文本 + 带时间戳的片段（供用户阅读） - `transcript.json` — Whisper原始输出（供程序使用） ## 必需依赖 安装一次： ```bash pip install playwright openai-whisper imageio[ffmpeg] requests playwright install chromium ``` ## 关键要点 1. **登录墙解决方法：** `video.src`由JS在登录模态框出现前填充。网络拦截会遗漏，直接DOM查询可捕获。 2. **CDN URL有效期：** 抖音签名CDN URL（`v26-web.douyinvod.com/...?a=...`）有效约24小时。捕获后立即下载。 3. **模型选择：** 中文使用`medium`；`base`更快但准确度较低。首次运行下载模型（~1.4GB），之后缓存。 4. **FFmpeg要求：** Whisper需要ffmpeg；`imageio[ffmpeg]`自动提供——通过`imageio_ffmpeg.get_ffmpeg_exe()`获取路径。 5. **备用方案：** 如果Playwright失败，使用捆绑的`fetch_douyin_video.py`脚本进行替代URL提取。 ## 捆绑资源 - `scripts/fetch_douyin_video.py` — 完整端到端脚本（捕获 → 下载 → 转录） - `references/whisper_usage.md` — Whisper API选项和中文语言提示


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-project-pricing-cn (version 1.0.0)

# AI 项目估价助手 > 基于 DeepSeek/GPT-5/Claude 真实成本数据，帮助评估 AI 项目报价 ## 功能 - 📊 **成本计算**：输入项目描述，计算各模型 API 成本 - 💰 **报价建议**：根据成本 + 市场行情，给出合理报价区间 - ⚡ **模型推荐**：推荐最优性价比模型组合 - 📋 **提案生成**：生成项目提案模板 ## 使用方法 ``` 用户：帮我看这个项目的报价：一个智能客服系统，每天 1000 次对话，每次约 500 tokens Agent： 📊 成本分析： - DeepSeek V3：¥0.014/万tokens × 500 tokens × 1000 次/天 = ¥0.70/天 - GPT-5 mini：¥0.18/万tokens × 500 tokens × 1000 次/天 = ¥9/天 - Claude Sonnet：¥1.12/万tokens × 500 tokens × 1000 次/天 = ¥56/天 💰 报价建议： - 成本：¥21/月 (DeepSeek) / ¥270/月 (GPT-5 mini) - 建议报价：¥500-1500/月（3-5倍成本） - 年付优惠：¥5000-12000/年 ⚡ 推荐模型：DeepSeek V3（成本最低，性能足够） ``` ## 数据来源 - 官方 API 定价（已验证） - 2026-03 实测数据 - 市场调研报告 ## 触发词 - 估价、报价、定价 - 成本计算、利润分析 - AI 项目、接单


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: freedompixels/cn-text-reverser (version 1.0.0)

# cn-text-reverser 文本反转工具。将文本顺序反转，支持整句反转或按字符反转。 ## 使用方法 ```bash # 整句反转 python3 scripts/reverse.py --text "你好世界" # 按字符反转 python3 scripts/reverse.py --text "你好世界" --char ``` 纯Python标准库，无需额外依赖。

path: scripts/reverse.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""文本反转工具"""
import argparse
import sys

def reverse_text(text, by_char=False):
    """反转文本"""
    if by_char:
        return text[::-1]
    else:
        words = text.split()
        return ' '.join(reversed(words))

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser(description="文本反转工具")
    parser.add_argument("--text", required=True, help="要反转的文本")
    parser.add_argument("--char", action="store_true", help="按字符反转")
    args = parser.parse_args()
    print(reverse_text(args.text, args.char))

if __name__ == "__main__":
    main()


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiejianjun000/md-to-zhihu (version 1.0.0)

--- name: md-to-zhihu description: Convert markdown articles to Zhihu (知乎) publishing format and one-click publish articles. Use when the user wants to publish markdown content to Zhihu, convert articles for Zhihu, or mentions 知乎、知乎专栏、知乎发布、发布到知乎. --- # Markdown 一键发布到知乎 将 Markdown 文章转换为知乎文章编辑器可接受的格式，支持多种排版风格预览，并可一键发布到知乎专栏。 ## 快速使用 ### 依赖安装 ```bash # 格式转换依赖 pip install markdown pygments beautifulsoup4 # 一键发布依赖（可选，仅发布时需要） pip install playwright requests playwright install chromium ``` ### 格式转换（单篇） ```bash python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/convert.py input.md ``` **参数说明：** | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `input.md` | 输入的 Markdown 文件路径 | 必填 | | `-o output.html` | 输出 HTML 文件路径 | `{input}_zhihu.html` | | `--theme` | 主题风格 | `zhihu` | | `--content-only` | 仅输出纯净 HTML 内容（用于 API 发布） | 否 | | `--dir` | 批量转换：指定目录路径 | - | ### 批量转换（整个目录） ```bash # 转换目录下所有 .md 文件 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/convert.py --dir ./articles # 批量转换，指定主题 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/convert.py --dir ./articles --theme tech ``` ### 一键发布（单篇） ```bash # 首次使用：登录知乎并保存 Cookie python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py --login # 发布文章 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py input.md # 保存为草稿 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py input.md --draft # 指定标题和话题 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py input.md --title "文章标题" --topic "AI,编程" ``` ### 批量发布（整个目录） ```bash # 批量发布目录下所有 .md 文件 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py --dir ./articles # 批量保存为草稿 python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py --dir ./articles --draft # 批量发布，设置话题和自定义间隔（默认60s） python ~/.cursor/skills/md-to-zhihu/scripts/publish.py --dir ./articles --topic "AI,编程" --delay 30 ``` | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--dir` | 批量发布：指定目录路径，发布所有 .md | - | | `--delay` | 每篇文章发布间隔秒数（防限流） | `60` | | `--draft` | 仅保存为草稿 | 否 | | `--topic` | 文章话题，逗号分隔 | - | ## 可用主题 - **zhihu** (知乎蓝)：知乎官方蓝色调，专业简洁，推荐默认使用 - **elegant** (优雅灰)：深灰色调，沉稳大气，适合深度长文 - **tech** (科技紫)：紫色/靛蓝色调，现代科技感，适合技术文章 - **warm** (温暖橙)：橙色暖色调，活泼亲和，适合故事/经验分享 - **nature** (自然绿)：绿色清新调，自然舒适，适合科普/生活文章 ## 支持的 Markdown 元素 - 标题 (h1-h4)，h1 自动提取为文章标题 - 段落，两端对齐 - **加粗**、*斜体*、~~删除线~~ - 超链接（知乎支持跳转） - 有序/无序列表，含嵌套 - 代码块（带语法高亮和语言标签） - 行内代码 - 表格（带斑马纹） - 引用块 - 分割线 - 图片（居中自适应，带图注） - 脚注 - 任务列表 ## 使用流程 ### 方式一：预览 + 手动粘贴 1. 执行转换命令，生成 HTML 文件 2. 用浏览器打开生成的 HTML 文件 3. 点击页面顶部「复制内容到剪贴板」按钮 4. 在知乎文章编辑器中 `Ctrl+V` 粘贴 ### 方式二：一键自动发布 1. 首次使用先运行 `--login` 登录 2. 执行发布命令，脚本自动完成发布 3. 发布成功后会输出文章链接 ## 注意事项 - 首次发布需要通过浏览器登录知乎，Cookie 会保存供后续使用 - Cookie 过期后需要重新登录（`--login`） - 图片需使用可公开访问的 URL，本地图片需先上传到图床 - 发布前建议先用预览模式检查排版效果 - 知乎对文章长度有限制，超长文章建议分篇发布


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-intelligent-knowledge-base (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-knowledge-base version: 1.0.0 description: 企业知识管理，知识沉淀 + 智能检索。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能知识库系统 ## 描述 企业知识管理，知识沉淀 + 智能检索。 ## 功能 - 知识沉淀（文档管理） - 智能检索（语义搜索） - 知识图谱（关联推荐） - 知识问答（AI问答） - 权限管理（分级授权） ## 定价 - 基础版：¥199/月（1000 文档） - 专业版：¥999/月（10000 文档） - 企业版：¥2999/月（无限文档） ## 适用场景 - 企业知识库 - 技术文档 - 培训资料 - FAQ 系统 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 向量数据库（Milvus） - 语义搜索（Embedding） - 知识图谱 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-knowledge-base cd ai-intelligent-knowledge-base pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/app-ads (version 0.1.0)

--- name: "Apps广告变现" description: "该技能介绍如何通过Apps广告变现实现变现；当你计划从事或优化Apps广告变现时调用。" --- # Apps广告变现 概览： - 场景：以“Apps广告变现”为核心的可复制变现路径 - 目标：在90天内跑通最小可行闭环，并达成正向现金流 定位与人群： - 适合：具备基础认知或实践经验，愿意持续投入的人/团队 - 不适合：短期套利、违规刷量、无内容/供给能力者 典型渠道： - AdMob、Applovin、IronSource - 通用补充：微信/抖音/小红书/闲鱼/淘宝/独立站/社群 变现模型： - 收入结构：主收入 + 辅助收入（广告/佣金/订阅/服务/周边） - 成本结构：获客成本（CAC）+ 供给/履约 + 固定开销 - 核心指标：GMV、毛利率、转化率、留存、LTV/CAC、复购率 执行流程： - 01 选赛道与定位：明确供给、目标用户、差异化与定价 - 02 搭MVP：以最低成本验证一个渠道的有效性 - 03 获取流量：内容分发/投放/合作互推，建立追踪 - 04 转化与交付：标准化流程与模板，保证体验与口碑 - 05 复盘与迭代：每周数据盘点，优化漏斗与供给结构 工具清单： - 生产：文案/设计/剪辑/表格/自动化工具 - 获取：SEO/SEM/信息流/平台任务/达人合作 - 追踪：表格/CRM/数据看板/UTM/埋点 - 履约：工单/客服/交付模板/质检清单 合规与风险： - 遵守平台政策与法律法规，严禁虚假宣传、刷量、侵权 - 明确版权与交付约定，规范合同与发票 常见坑位： - 盲目扩渠道、无数据追踪、定价不清、交付不标准 - 过度依赖单平台、忽视复购与会员化 30日执行计划： - 第1周：定位、选品/供给、搭建MVP与基本素材 - 第2周：上线一个主渠道，跑数据，优化文案与转化 - 第3周：稳定交付流程，建立追踪与看板，启动第二渠道 - 第4周：总结复盘，完善模板与清单，制定90日目标 检查清单： - 明确目标与指标，完成MVP验证，建立复盘与模板库 - 形成可复制的标准作业流程（SOP）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: birdme007/ecommerce-price-comparison (version 1.0.0)

--- name: 电商价格比较 description: 从京东、淘宝、天猫、拼多多等中国电商平台抓取商品价格并进行比较分析。当用户需要比较不同电商平台的商品价格、寻找最佳性价比、或监控商品价格变化时使用。支持关键词搜索、商品链接分析、价格历史追踪和购买建议。 --- # 电商价格比较技能 本技能帮助用户在中国主流电商平台（京东、淘宝、天猫、拼多多）之间进行商品价格比较，找出最佳购买方案。 ## 快速开始 ### 基本使用方式 1. **提供商品信息**：可以给商品链接或商品名称 2. **执行价格比较**：技能会自动搜索各平台的价格 3. **查看分析结果**：获得价格对比和购买建议 ### 示例命令 ``` # 通过商品名称搜索 比较"iPhone 15"在各平台的价格 # 通过商品链接分析 分析这个京东链接的价格：https://item.jd.com/123456.html # 多商品比较 比较"小米手机"和"华为手机"的价格差异 ``` ## 核心功能 ### 1. 价格抓取 - **京东**：支持自营和第三方商家 - **淘宝**：支持普通店铺和天猫店铺 - **天猫**：支持品牌官方店 - **拼多多**：支持百亿补贴和普通商品 ### 2. 数据对比维度 - **价格**：商品售价、优惠价、券后价 - **运费**：包邮条件、运费金额 - **促销**：满减、折扣、赠品 - **评价**：评分、评价数量 - **店铺**：店铺评分、信誉等级 ### 3. 分析算法 - **价格排序**：从低到高排列 - **性价比计算**：结合价格、评价、店铺信誉 - **风险评估**：识别价格异常或可疑商品 - **推荐方案**：给出最佳购买建议 ## 技术实现 ### 抓取策略 由于电商平台的防爬机制，采用混合策略： 1. **浏览器自动化**：使用Playwright进行动态页面渲染 2. **API调用**：使用平台官方API（如可用） 3. **数据缓存**：减少重复请求，提高效率 ### 脚本说明 详见 [scripts/README.md](scripts/README.md) 了解各平台抓取脚本的详细说明。 ## 使用场景 ### 场景1：日常购物比较 用户想购买某个商品，需要知道哪个平台最便宜。 ### 场景2：价格监控 用户想监控某个商品的价格变化，等待最佳购买时机。 ### 场景3：批量采购 用户需要批量采购商品，需要比较不同供应商的价格。 ### 场景4：市场调研 用户需要了解某个品类在各平台的价格分布。 ## 注意事项 1. **价格实时性**：电商价格变化频繁，结果仅供参考 2. **库存状态**：低价商品可能缺货或限购 3. **地区差异**：价格可能因用户地区不同而变化 4. **账号差异**：不同账号可能看到不同价格（如会员价） ## 高级功能 ### 价格历史追踪 使用 `scripts/price_history.py` 可以追踪商品价格变化趋势。 ### 批量比较 使用 `scripts/batch_compare.py` 可以同时比较多个商品。 ### 自定义权重 在 `references/comparison_logic.md` 中可以自定义价格比较的权重设置。 ## 故障排除 ### 常见问题 1. **抓取失败**：平台防爬机制更新，需要更新脚本 2. **价格不一致**：不同时间、不同账号看到的价格可能不同 3. **商品匹配错误**：不同平台的商品规格可能不完全相同 ### 解决方案 1. 检查网络连接和代理设置 2. 尝试使用不同的用户代理 3. 手动验证商品链接是否有效 ## 相关资源 - [平台API文档](references/platform_apis.md) - 各电商平台的API信息 - [比较逻辑说明](references/comparison_logic.md) - 价格比较算法详解 - [报告模板](assets/template_report.md) - 分析报告模板


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: ahsbnb/wechat-video-search (version 1.0.1)

--- name: wechat-video-search description: (已验证) 通过 TikHub API 搜索微信视频号视频(需要翻墙)，支持关键词搜索，返回视频下载链接和分析数据。 metadata: version: 1.0.0 source: https://github.com/your-repo/wechat-video-search author: 明智的超级 AI 助理 tags: [wechat, video, search, tikhub, social-media] license: MIT requirements: - python - "pip:requests" --- # SKILL.md for wechat-video-search ## Description 微信视频号视频搜索技能，通过调用 **TikHub 官方 API** 来获取搜索结果。支持关键词搜索，返回视频下载链接、点赞数、播放量等分析数据。 ## Configuration 本技能需要一个有效的 TikHub API Token 才能工作。请在您的 `~/.openclaw/config.json` 文件中添加以下配置项。 ```json { "tikhub_api_token": "YOUR_TIKHUB_API_TOKEN" } ``` > 您可以在 [TikHub 官网](https://user.tikhub.io/register) 注册免费获取 Token。 ## How to Use ### 命令行调用 ```bash python3 scripts/wechat_video_search.py "美食" ``` ### 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | keyword | 搜索关键词（必填） | - | | --raw | 输出原始 JSON 数据 | 否 | ### 示例 ```bash # 简单搜索 python3 scripts/wechat_video_search.py "餐饮 鸡鸭鹅" # 输出原始 JSON python3 scripts/wechat_video_search.py "熟食" --raw ``` ## 重要笔记：Windows 环境下的调用 此脚本在 Windows 环境下运行时，可能会因为默认的 GBK 编码无法处理 API 返回的特殊字符（如 emoji）而导致 `UnicodeEncodeError`。 **为了确保脚本能正确执行，必须在调用时使用 `-X utf8` 参数强制 Python 解释器使用 UTF-8 编码。** **正确调用示例 (PowerShell):** ```powershell & "F:\python 3.10\python.exe" -X utf8 "C:\Users\EDY\.openclaw\skills\wechat-video-search-1.0.0\scripts\wechat_video_search.py" "你的关键词" ``` ## API 端点 - **域名**: https://api.tikhub.dev（中国大陆用户） - **路径**: /api/v1/wechat_channels/fetch_search_latest - **方法**: GET - **参数**: keywords（URL 编码） - **认证**: Authorization: Bearer <token> ## 返回数据 ```json { "code": 200, "data": [ { "video_id": "视频 ID", "desc": "视频描述", "author": { "nickname": "作者昵称" }, "statistics": { "play_count": 播放量, "digg_count": 点赞数 }, "video": { "play_addr": { "url_list": ["视频下载链接"] } } } ] } ``` ## 注意事项 1. 中国大陆用户必须使用 `api.tikhub.dev` 域名，不要用 `api.tikhub.io`（被墙） 2. Token 可与 douyin-video-search、douyin-downloader 等其他 TikHub 系技能共用 3. 返回的视频链接可直接下载或用于分析


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: yangchunwanwusheng/multi-agent-coordinator (version 1.0.0)

# Multi-Agent Coordinator Skill 让AI Agent协调多个子Agent（Learner、Critic等）完成复杂任务。 --- ## 概述 这个Skill帮助主Agent： 1. 创建和协调子Agent 2. 处理one-shot Agent限制 3. 实现Agent间通信 4. 整合多Agent结果 --- ## 使用场景 - 需要搜索最新信息（调用Learner） - 需要质量评估（调用Critic） - 需要Multi-Agent协作 - 需要处理OpenClaw框架限制 --- ## 核心功能 ### 1. Agent创建 ```javascript // 创建Learner Agent const learner = await sessions_spawn({ label: "learner", mode: "run", task: "搜索X..." }); // 创建Critic Agent const critic = await sessions_spawn({ label: "critic", mode: "run", task: "评估Y..." }); ``` ### 2. Agent通信 ```javascript // 发送任务给Learner await sessions_send(learner.childSessionKey, { message: "搜索...", timeout_ms: 60000 }); // 接收Learner结果 // 结果会自动返回 ``` ### 3. 结果整合 ```javascript // 整合Learner搜索结果 // 整合Critic评估 // 生成最终答案 ``` --- ## 最佳实践 ### Critic稳定性 **问题**: 超时 **解决**: 简化prompt（<200字），timeout=30秒 ### Learner使用 **限制**: one-shot，每次需重新创建 **接受**: 无法持久化（框架限制） **优化**: 快速创建，简单任务 ### 主Agent职责 - 作为唯一接口与用户对话 - 简洁汇报子Agent工作 - 主动咨询Critic（重要决策） --- ## 限制 ### OpenClaw框架限制 - `thread=true` 不可用 - `mode="session"` 需要 `thread=true` - 只能使用 `mode="run"`（one-shot临时Agent） ### 应对 - 接受one-shot限制 - 优化创建流程 - 使用ontology作为外部共享记忆 --- ## 示例 ### 场景：Docker性能优化 ```javascript // 1. 创建Learner const learner = await spawnLearner(); // 2. 发送搜索任务 await sessions_send(learner, { message: "搜索Docker性能优化" }); // 3. 接收结果 // 结果自动返回 // 4. 创建Critic const critic = await spawnCritic(); // 5. 评估结果 await sessions_send(critic, { message: "评估Docker优化建议", timeout_ms: 30000 }); // 6. 整合答案 // 返回给用户 ``` --- ## 相关Skills - **ontology** - 知识图谱，共享状态 - **self-improvement** - 记录教训 - **context-recovery** - 恢复上下文 --- ## 作者 Main Agent (OpenClaw) ## 版本 1.0.0 ## 标签 multi-agent, coordination, learner, critic, collaboration --- **这个Skill基于实际的Multi-Agent协作经验总结。**


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ai-yuming/polyguard-trader-martin-v1 (version 1.0.0)

# PolyGuard Martin Pro **Free and open-source** OpenClaw skill for automated trading on Polymarket. No hidden backdoors, no data collection. ## Overview PolyGuard Martin Pro monitors Polymarket order books and places orders only when your configured price conditions are met. All logic runs locally; the skill does not call any third-party or analytics APIs. ## Key Features - **Free and open-source:** No external APIs beyond Polymarket. - **Auditable:** Logic is transparent; no hidden behavior. - **Security-first:** No data collection, no telemetry, no external callbacks. - **Robust handling:** Clear errors for API failures and insufficient balance. - **Configurable:** Set market, side, size, price threshold, and poll interval in `config.yaml`. ## Installation 1. Add this skill to your OpenClaw workspace. 2. Edit `config.yaml` and set flat key-value pairs (no nesting): - `api_key` - your Polymarket API key - `market_id` - the market you want to trade - `side`, `size`, `max_price`, `poll_interval_seconds` as needed ## Configuration All settings are in `config.yaml` as top-level keys only. No nested paths. Use placeholders until you paste your own credentials. - `api_key` - Your Polymarket API key - `market_id` - Target market ID - `side` - "buy" or "sell" - `size` - Order size in outcome shares - `max_price` - Trigger level: buy when price <= this; sell when price >= this - `poll_interval_seconds` - How often to check price (seconds) This tool is free and open-source. No monetization or external charges. ## License and Safety PolyGuard Martin Pro is provided as-is. You are responsible for your own trading capital and API keys. The skill does not transmit your keys or order data to any server other than Polymarket's official API. --- **Author:** Martin | PolyGuard Labs **Powered by:** OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mtbf999/cma-email (version 1.0.0)

--- name: CMA-email description: Sends an email via Gmail when a message starts with "cma" or "cmap". metadata: clawdbot: emoji: "📧" requires: skills: ["gog"] --- # CMA-email **SYSTEM INSTRUCTION:** If the user's message starts with "cma" or "cmap" (case-insensitive), you MUST use this skill. Do not reply with text conversation. Execute the email command immediately. ## Usage - `cma [subject] | [body]` -> Sends to CMA recipient. Subject: "TODO: [subject]", Body: "[body]" - `cma [message]` -> Sends to CMA recipient. Subject: "TODO: [first 20 chars]...", Body: "[message]" - `cmap [subject] | [body]` -> Sends to CMAP recipient. Subject: "TODO: [subject]", Body: "[body]" - `cmap [message]` -> Sends to CMAP recipient. Subject: "TODO: [first 20 chars]...", Body: "[message]" ## Instructions When the user's message starts with "cma" or "cmap" (case-insensitive): 1. **Identify Prefix and Recipient:** - If the message starts with "cmap": - **Recipient:** `[REDACTED_SECRET]` - **Prefix Length:** 4 - Else if the message starts with "cma": - **Recipient:** `[REDACTED_SECRET]` - **Prefix Length:** 3 2. **Parse the Content:** - Strip the prefix (first 3 or 4 characters) and trim leading whitespace. - Check for the pipe character `|`. 3. **Determine Subject and Body:** - **If `|` is present:** - Split the text at the first `|`. - **Subject:** "TODO: " + (part before `|` trimmed). - **Body:** (part after `|` trimmed). - **If `|` is NOT present:** - **Subject:** "TODO: " + (first 20 chars of the text trimmed) + "...". - **Body:** The full text. 4. **Send Email:** - Use the `gog` skill to send the email. - **Command:** `gog gmail send --to "[Recipient]" --subject "[Subject]" --body "[Body]"` 5. **Feedback:** - Confirm to the user that the email was sent to the specific recipient (or alias) with the generated subject.


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

--- name: Rakuten返利助手 description: Rakuten（原Ebates）美国最大购物返利平台工具，覆盖3500+海外商家，提供购物现金返利和优惠券查找。 version: 0.1.0 --- # Rakuten返利助手 Rakuten（原Ebates）购物返利工具。作为美国最大的Cashback返利平台（乐天集团旗下），覆盖Amazon、Walmart、Target等3500+海外商家，为用户提供购物现金返利和优惠券服务。 ## 触发词 rakuten、rakuten返利、ebates、乐天返利、美国返利、海外购物返利、rakuten cashback ## 计划实现能力 - **3500+商家覆盖**：Amazon/Walmart/Target/Macy's等主流海外商家 - **现金返利**：购物直接返现金，通过PayPal或支票提现 - **浏览器插件**：自动检测当前网站是否有返利 - **双倍返利活动**：追踪Double Cashback活动信息 ## 输出格式 ``` 🟡 Rakuten返利查询 商家：[商家名称] 当前返利：[X]% Cash Back 特别活动：[双倍返利/无] 可用优惠码：[优惠码] 链接：[返利链接] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: vincentjiang06/headphone-review (version 1.0.5)

--- name: headphone-review description: Use this skill when the user wants a buyer-facing long review of a headphone, IEM, earbud, or TWS model by name. Use AskUserQuestion in option mode first for language and description mode, then turn multilingual reviews and official specs into a pure-Markdown article with a strong but concise disagreement section and more human-sounding prose. --- # Headphone Review Use this skill when the user names a headphone, IEM, earbud, or TWS model and wants a buyer-facing long review: what it sounds like, who it fits, who should skip it, and where reviewers agree or disagree. When web lookup is needed, also use `$web-access` or the environment's browsing tools. ## Trigger Hints - Model-name requests such as `WH-1000XM5`, `IE 900`, `Blessing 3`, `Susvara` - Questions like `这耳机适合谁`, `什么声音`, `值不值得买`, `fit`, `sound signature`, `should I buy` - Requests to aggregate multilingual reviews into one conclusion Do not use this skill for pure repair, firmware, pairing, or EQ-only tasks unless the user also wants a buying summary. ## Workflow 1. Ask the missing preference questions first with `AskUserQuestion` in option mode, not as free-form text. Language options: `中文`, `English` Description mode options: `客观（偏理性、直接）`, `情绪化抽象（偏氛围、意象）` Read [`rules/intake.md`](./rules/intake.md). 2. Gather multilingual evidence and reduce it into facts, consensus, and uncertainty. Read [`rules/research.md`](./rules/research.md). 3. Write the review in pure Markdown with the chosen language and description mode. Read [`rules/output.md`](./rules/output.md) and [`rules/humanize.md`](./rules/humanize.md). 4. If you are validating sample outputs, score them against the eval rules. Read [`rules/eval.md`](./rules/eval.md). ## Done When The review clearly answers: 1. what it sounds like 2. strengths and weaknesses 3. who should buy it 4. who should avoid it 5. where reviewers disagree and why 6. confidence level and evidence boundary


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