OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: binora/vibes (version 1.0.0)

--- name: vibes description: Social presence layer for AI coding agents. See who's coding right now and share ephemeral vibes. homepage: https://binora.github.io/vibes/ user-invocable: true allowed-tools: - mcp__vibes__vibes metadata: {"openclaw":{"mcp":{"command":"npx","args":["vibes-mcp@latest"],"env":{"VIBES_API_URL":"https://vibes-api.fly.dev"}}}} --- # Vibes See or post vibes from developers coding right now. ## Usage Use the `vibes` MCP tool to show what others are sharing. - `/vibes` — See recent vibes and who's online - `/vibes "your message"` — Drop a vibe (max 140 chars) If the user provided a message after `/vibes`, pass it as the `message` parameter to post a vibe. ## What You'll See ``` 💭 12 others vibing · 47 drops this week "it works and I don't know why" 3m "mass-deleted 400 lines" 8m "shipping at 2am again" 12m ``` ## Features - **Anonymous** — no accounts, no profiles - **Ephemeral** — drops auto-delete after 24h - **Agent-scoped** — each agent sees its own community - **Minimal** — ~180 tokens per call ## Rate Limits - 5 drops per hour - 140 characters max per drop $ARGUMENTS


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Skill: szpili/guided-conversation (version 1.0.0)

--- name: guided-conversation description: Minimize user friction by asking up to 4 clarifying questions before executing actions. metadata: openclaw: emoji: 🗣️ skillKey: guided-conversation --- # Guided Conversation Skill ## Purpose Minimize user friction by asking up to 4 clarifying questions before executing actions. Ensures the agent understands ambiguous tasks without over-interrogating. ## When to Use - User request is ambiguous or missing critical details - Action is high-impact (file delete, payment, external API call) - User has not provided enough context for safe execution ## Constraints - Max 4 questions per task - Stop asking once sufficient clarity is reached - Never ask for information already available in context/memory - If still ambiguous after 4 questions, make best-effort interpretation and proceed (with user notification) ## Output After clarification: 1. Summarize understood task in 1 sentence 2. List assumptions made 3. Proceed to execution (or ask for confirmation if required by risk profile) ## Integration - Hook: pre-action phase (before tool calls) - Risk-based: high-risk actions always require confirmation regardless of clarity - Low-risk: can proceed automatically after clarification ## Examples User: "Zrób backup" Agent: "Which folder? Where to store? Full or incremental?" (3 questions) User: "Wyślij maila do klienta" Agent: "Who is the client? What content? Any attachments?" (3 questions) ## Configuration - `maxQuestions`: 4 (default) - `autoProceedAfterClarity`: true (default) - `requireConfirmationHighRisk`: true (default) ## Related Skills - `interaction-pipeline` (status updates) - `adaptive-execution-profile` (risk tolerance)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: austindixson/subagent-dashboard (version 1.0.0)

--- name: subagent-dashboard displayName: Subagent Dashboard description: Web dashboard for real-time monitoring and management of OpenClaw subagents. Use when monitoring or managing subagents. --- # Subagent Dashboard Skill Web dashboard for real-time monitoring and management of OpenClaw subagents. ## Installation ```bash cd workspace/skills/subagent-dashboard/scripts ./start_dashboard.sh ``` Or manually: ```bash python3 -m venv venv source venv/bin/activate pip install -r ../requirements.txt python3 dashboard.py ``` ## Usage Start the dashboard and open http://localhost:8080 in your browser. The dashboard shows: - **All sessions** from sessions.json: main (orchestrator), subagents, and optionally cron jobs - Real-time updates (auto-refresh every 3 seconds) - Agent details: model, age, tokens, task progress; role badges (Main / Subagent / Cron) - Transcript viewing for each agent - Stalled agent detection (>30 min inactive) ## Purpose Provides a web UI to: - Monitor active subagents in real-time - View agent transcripts and activity - Detect and manage stalled agents - Track task progress and token usage ## Dependencies - Flask (web server) - flask-cors (CORS support) - Subagent-tracker skill (for data) ## Configuration Set `PORT` environment variable to change the server port (default: 8080). ## Integration The dashboard uses the subagent-tracker skill to fetch data. It reads: - `~/.openclaw/agents/main/sessions/sessions.json` - Session list - `~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl` - Transcript files - `~/.openclaw/agents/main/subagents/runs.json` - Task mapping (and legacy `~/.openclaw/subagents/runs.json`) **Completed column:** For finished tasks to appear in the Completed column, the run in `runs.json` must have `endedAt` (timestamp) and `outcome.status` set to `"ok"`, `"completed"`, or `"success"` when the sub-agent finishes. The dashboard appends "recently completed" runs (within 24h) even if the session was removed from sessions.json.

path: requirements.txt
content: Flask==3.0.0
flask-cors==4.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: donotwannatry/weixin-plugin-installer (version 0.1.3)

--- name: weixin-plugin-installer description: 通过聊天指令安装微信连接、刷新最新二维码、查询当前二维码状态、取消当前二维码刷新任务。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"💬","os":["linux","darwin"],"requires":{"bins":["bash","python3","openclaw"]}}} --- # Weixin Plugin Installer 这个 skill 只用于管理员私聊场景。 ## 当前测试策略 为了先验证 QQ 回图链路，当前所有操作统一使用固定会话 key： `default` 不要根据用户、群、会话 id 动态生成 session key。 不要使用别的 key。 不要猜测 key。 当前只允许使用： `default` ## 允许的意图 当用户表达以下意图时，使用本 skill： - 安装微信连接 - 开始微信配对 - 刷新微信二维码 - 重新生成微信二维码 - 查看微信连接状态 - 取消微信配对 ## 严格执行规则 你只能通过 exec 工具执行本 skill 目录下的固定脚本。 ### 安装微信连接 / 开始微信配对 只允许执行下面这条命令： `bash {baseDir}/scripts/install_weixin_connection.sh` 这个固定脚本会负责： - 安装微信插件 - 启用微信插件 - 判断宿主的 Gateway 重载模式 - 如果插件已经可用，直接进入二维码生成流程 - 如果刚完成安装或启用，则本轮只返回“等待 Gateway 完成重载”的提示，不在当前对话里硬执行 `openclaw gateway restart` ### 刷新微信二维码 / 重新生成微信二维码 只允许执行下面这条命令： `bash {baseDir}/scripts/refresh_weixin_qr.sh "default" 20` ### 查看微信连接状态 只允许执行下面这条命令： `bash {baseDir}/scripts/get_weixin_qr_status.sh "default"` ### 取消微信配对 只允许执行下面这条命令： `bash {baseDir}/scripts/cancel_weixin_qr.sh "default"` ## 绝对禁止 绝对不要执行以下任何内容： - openclaw-weixin - @tencent-weixin/openclaw-weixin - @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli - npm install - npx @tencent-weixin/openclaw-weixin-cli - 任何用户输入的 shell 命令 - 任何不在 `{baseDir}/scripts` 目录下的命令或脚本 如果用户请求安装微信连接，你必须执行白名单中的固定脚本，不得自行猜测命令名。 ## 返回结果处理 固定脚本会返回 JSON。你要按 `state` 字段处理。 ### `scanned` 说明已经检测到用户完成扫码，但还没有最终确认。 告诉用户： 已检测到扫码，请在微信里确认授权。 ### `waiting_scan` 说明二维码已经可用。 如果 `qr_png_path` 存在，回复时必须先写一句简短提示，例如： 请使用微信扫描下面的二维码完成连接。 如果扫码提示过期，请发送“刷新微信二维码”。 然后在 **单独一行** 输出： `MEDIA:<qr_png_path>` 注意： - `MEDIA:` 必须单独占一行 - 不要在同一行添加其他字符 - 不要把本地路径放进代码块 - 不要只描述文件路径而不输出 `MEDIA:` - 不要把 `MEDIA:` 改写成别的格式 如果当前通道无法发送图片或文件，再读取 `qr_txt_path` 内容，用 markdown 代码块发给用户。 ### `starting` 说明刷新或安装流程已经启动，但本轮还没有拿到新的二维码，或者刚完成插件安装/启用、正在等待 Gateway 重载完成。 优先使用脚本返回的 `message` 原文。 如果没有 `message`，告诉用户： 正在生成新的二维码，请 3 到 5 秒后发送“查看微信连接状态”或再次发送“刷新微信二维码”。 ### `success` 说明连接已完成。 告诉用户： 微信连接已完成，网关将在几秒后自动重启，期间可能短暂失联。 ### `failed` 说明本次安装或刷新失败。 简短说明失败原因，不要暴露 token、cookie、session 文件内容。 不要自动尝试任何额外修复命令。 ### `cancelled` 告诉用户： 当前二维码刷新任务已取消。 ### `not_found` 告诉用户： 当前没有可用的二维码缓存。 如果你想连接微信，请发送“安装微信连接”或“刷新微信二维码”。 ## 使用边界 - 只在管理员私聊中使用 - 不在群聊里发送二维码 - 不在群聊里执行安装 - 如果用户只是问原理，不要真的执行脚本 - 如果环境缺少 `bash`、`python3`、`openclaw`，直接说明环境不满足 - 如果 exec 被 approvals 或 tool policy 拦住，直接告诉用户当前环境未授权执行 - 不要在当前聊天处理过程中硬执行 `openclaw gateway restart`，因为这会中断当前通道，导致消息来不及返回 ## 回复风格 - 直接 - 简短 - 明确当前状态 - 不输出 shell 细节，除非用户正在排障


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Skill: angjustinl/asset-library-skill (version 1.0.0)

--- name: caixu-skill description: "Asset Library Skill. Use when the user expresses the overall end-to-end intent in one request, including “把这些材料建成资产库”“列出未来 60 天需要续办或补办的事项”“生成暑期实习申请材料包”, when the user wants to search materials by natural language but is unsure whether the local retrieval environment is ready, when the user is unsure which phase skill to run, or when the environment may not be installed yet. This skill routes only to the current child skill, sends first-time installation agents to references/install.md when keys, retrieval config, or runtime setup are missing, explains stage boundaries and next steps, and does not directly call MCP tools, extract files, build packages, or submit forms." --- # Asset Library Skill 在用户把整条主线一次性说出来，或还不确定应该先跑哪个阶段 skill 时，先使用这个主入口 skill。 ## Quick flow 1. 判断用户是在说整条主线，还是已经明确到某个阶段 2. 选择当前最小必要的子 skill 3. 说明当前阶段边界、缺失输入和下一步 ## Read next only when needed - 首次安装、缺 key、缺 MCP 注册、或不确定环境是否已就绪时，先读 [references/install.md](references/install.md) - 用户希望用自然语言查材料、找“可用于某目标的材料”，或明确想找“相似/相关材料”但不确定检索增强是否已就绪时，先读 [references/install.md](references/install.md) - 要确认整条主线的触发词和阶段顺序时，读 [references/workflow.md](references/workflow.md) - 要确认子 skill route id 与阶段交接字段时，读 [references/tool-contracts.md](references/tool-contracts.md) - 遇到缺输入、阶段不明或前置条件不足时，读 [references/failure-modes.md](references/failure-modes.md) ## Required tools - 不直接调用 MCP tools - 只路由到默认 MVP 子 skill：`ingest-materials`、`build-asset-library`、`maintain-asset-library`、`query-assets`、`check-lifecycle`、`build-package` - `submit-demo` 是高级可选扩展，不属于默认 route ## Required input - 用户当前意图 - 当前可用事实：本地文件路径、`library_id`、`goal`、`package_plan_id` 或 `package_id` ## Workflow 1. 如果用户表达整条主线，或没有明确自己处在哪个阶段，先使用 `caixu-skill`。 2. 如果这是第一次安装，或当前缺 key、缺 profile、缺 MCP/skills 注册，先读 `references/install.md`，引导完成安装和验活。 3. 如果用户想做自然语言材料检索或显式要求语义扩展检索，且本地检索增强是否可用不明确，也先读 `references/install.md`，确认 embedding 配置和旧库索引是否已完成。 4. 环境就绪后，再区分当前是 raw materials ingest、资产建库、资产维护、资产查询、生命周期判断，还是打包导出。 5. 一次只选择一个当前阶段子 skill，不在这里展开整条流水线执行。 6. 返回当前阶段边界、最小缺失输入，以及一个短名 `next_recommended_skill`。 7. 路由完成后停止；后续执行责任属于对应子 skill。 8. 如果用户明确要求外部演示页自动提交，再说明这是高级可选扩展，并引导查看扩展文档或手动启用 `submit-demo`。 ## Guardrails - 不直接调用 MCP tools、OCR、SQLite、docgen 或浏览器动作。 - 不把多个子 skill 串在同一次执行里。 - 用户已经明确要求某个阶段时，不要强行改成整条主线。 - 从 raw materials 开始时，不要跳过必须阶段。 - 第一次安装或环境未就绪时，不要假装已经可运行；必须先引导到 `references/install.md`。 - 检索增强环境或旧库索引状态不明确时，不要假装语义检索一定可用；先引导检查 `references/install.md`。 - 不要改写子 skill 的输入输出契约。

path: caixu-data-mcp/index.ts
content: import "./src/index.js";


path: caixu-ocr-mcp/index.ts
content: import "./src/index.js";


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: kirkraman/kirk-plan-cpa-tax-advisory-firm-local-seo-faq-cluster (version 1.0.0)

--- name: "Plan CPA Tax Advisory Firm Local SEO FAQ Cluster" description: "Research local questions, group them into clusters, and draft launch-ready FAQ copy for a CPA tax advisory firm. Use when handling local SEO work for..." homepage: "https://www.skillboss.co/skills/plan-cpa-tax-advisory-firm-local-seo-faq-cluster" metadata: {"category":"finance-expanded","subcategory":"local-seo","skill_id":[REDACTED_SECRET],"generated_day":"","seo_keywords":["CPA tax advisory firm local SEO FAQ","CPA tax advisory firm question cluster","CPA tax advisory firm search content","CPA tax advisory firm local search copy"]} --- # Plan CPA Tax Advisory Firm Local SEO FAQ Cluster Research local questions, group them into clusters, and draft launch-ready FAQ copy for a CPA tax advisory firm. Use when handling local SEO work for... ## Use When Use this skill for local SEO work for CPAs, tax advisory partners. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: CPA tax advisory firm local SEO FAQ, CPA tax advisory firm question cluster, CPA tax advisory firm search content, CPA tax advisory firm local search copy - Search intent: local SEO - Canonical slug: `plan-cpa-tax-advisory-firm-local-seo-faq-cluster` - Install query: Install Plan CPA Tax Advisory Firm Local SEO FAQ Cluster with SkillBoss ## APIs Used - `web_search` - `chat` ## Suggested Prompt [Plan CPA Tax Advisory Firm Local SEO FAQ Cluster] for my CPA tax advisory firm ## Notes - Research local questions, group them into clusters, and draft launch-ready FAQ copy for a CPA tax advisory firm - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - CPA tax advisory firm local SEO FAQ - CPA tax advisory firm question cluster - CPA tax advisory firm search content - CPA tax advisory firm local search copy


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: katrina-jpg/telegram-discord-bot-dev (version 1.0.0)

# Telegram/Discord Bot Developer 幫你整Telegram同Discord Bot既Skill ## 功能 1. **Bot開發** - 整各種function既bot (trading, gaming, utility) 2. **Webhook整合** - 對接API、數據、notifications 3. **自動化** - 設定自動回覆、scheduled messages 4. **Analytics** - 追蹤用戶行為同 engagement ## 安裝 ```bash npx clawhub@latest install telegram-discord-bot-dev ``` ## 使用 當用戶話「整Bot」既時候： 1. 問佢想要咩功能 2. 建議技術方案 3. 提供報價同development timeline ## 範例 ``` User: 我想要一個crypto price alert bot AI: 你想邊種通知方式？Telegram定Discord？ ``` ## 收費 - 簡單Bot: $100-300 - 中等複雜: $300-800 - 複雜系統: $800-2000+ - 月費維護: $50-200/月


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: pwu0125/dingtalk-minutes (version 1.0.0)

--- name: meeting-minutes description: 自动整理钉钉/飞书会议记录，智能合并相关会议，提取参会人、核心议题、关键决策和待办事项，并分类归档到指定目录。当用户输入"/纪要"时触发。 --- # 会议纪要 Skill ## 触发条件 当用户输入 "/纪要" 时触发 ## 首次启动流程 1. 检查是否已配置分类体系 2. 如未配置，询问用户："是否要对会议档案进行分类？" - 用户说不分类 → 所有纪要直接放在 `meetings/` 根目录 - 用户说分类但没有具体想法 → 提供通用分类方案供选择 - 用户确认分类方案后 → 创建分类文件夹 ### 通用分类方案（供参考） - `项目会议/` — 项目讨论、进度汇报、决策会议 - `部门会议/` — 团队例会、工作协调 - `外部会议/` — 客户沟通、合作洽谈 - `其他/` — 不属于以上类别 用户也可自定义分类名称。 ## 会议记录扫描 1. 扫描路径：可配置（默认 `./会议记录/` 或 `~/Documents/会议记录/`） 2. 文件格式：`MM-DD 会议类型_ 会议主题.txt` 3. 筛选当日新增文件（按创建时间） 4. 如无当日文件 → 提示"没有找到今日新记录"，列出最近3条供选择 ## 合并判断规则（需同时满足） 1. **时间接近**：文件创建时间差 < 15分钟 2. **主题相近**：文件名相似度 > 70%（使用简单字符串匹配） 3. **人员重叠**：具体人名（排除"发言人1/2/3"）重叠度 > 2/3 ## 参会人提取规则 - 每行开头格式：`人名 时间戳` - 排除："发言人1"、"发言人2"、"发言人3" 等匿名标识 - 只保留具体中文人名（2-4个汉字） ## 整理格式 ```markdown # 会议纪要：{会议主题} ## 基本信息 - **日期**：{YYYY-MM-DD} - **时间**：{HH:MM - HH:MM} - **类型**：{从文件名提取} - **地点/方式**：钉钉会议 - **参与人**：{人名1}、{人名2}、... - **记录人**：AI Assistant - **归档时间**：{YYYY-MM-DD HH:MM} ## 核心议题 1. **{议题1}** - {要点} - {要点} 2. **{议题2}** - {要点} ## 关键决策 | 决策事项 | 决策内容 | 决策人 | |----------|----------|--------| | {事项} | {内容} | {人名} | ## 待办事项 | 任务 | 责任人 | 截止时间 | 状态 | |------|--------|----------|------| | {任务} | {人名} | {日期} | 待办 | ## 备注 {补充信息} --- *原始文件：{原文件名}* ``` ## 归档规则 ### 命名规则 `{YYYYMMDD}_{分类缩写}_{主题关键词}.md` 分类缩写示例： - 项目会议 → `proj` - 部门会议 → `dept` - 外部会议 → `ext` - 其他 → `misc` ### 路径规则 - 有分类：`./memory/meetings/{分类}/` - 无分类：`./memory/meetings/` ### 示例 - `./memory/meetings/项目会议/20250316_proj_产品规划讨论.md` - `./memory/meetings/20250316_misc_周例会.md` ## 执行流程 1. **初始化检查** - 检查 `meetings/` 目录是否存在，不存在则创建 - 检查是否有分类配置（可存于 `meetings/.config`） - 如无配置 → 进入首次启动流程 2. **扫描文件** - 获取当日新增 `.txt` 文件列表 - 按创建时间排序 3. **合并判断** - 遍历文件列表，应用合并规则 - 将应合并的文件归为一组 4. **内容提取** - 读取文件内容 - 提取参会人（排除匿名标识） - 提取时间范围 - 分析核心议题、决策、待办 5. **生成分类建议** - 根据会议内容分析最适合的分类 - 如用户未配置分类 → 跳过此步 6. **生成纪要** - 按模板格式化内容 - 保存到对应路径 7. **输出报告** - 告知用户处理结果 - 列出生成的纪要文件路径 - 如有多个会议，逐一列出 ## 更新机制 用户修改纪要后，skill 需同步更新归档文件。可通过重新执行 "/纪要" 并指定文件来实现更新。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: tech-immortales-design/superlative-memory-manager (version 1.0.0)

# Superlative Memory Manager 🧠 **The ultimate unified memory system for OpenClaw.** Combines the best-of-breed memory skills into a seamless, self-optimizing stack. ## What It Does - **Auto-Compaction**: Prevents context overflow by proactively compacting at configurable thresholds - **Tiered Storage**: Hot (session), Warm (LanceDB vectors), Cold (Git-notes), Archive (compressed) - **Semantic Recall**: Vector-based retrieval with `memory-on-demand` style queries - **Token Optimization**: Integrates with `token-efficient-agent` to minimize usage - **Zero Data Loss**: WAL protocol + git-backup ensures nothing is lost ## Architecture ``` Input → Context Compactor (70%) → Memory Tiering (auto-tier) → Semantic Store (LanceDB) ↓ Memory On-Demand (recall) ↓ Cognitive Memory (multi-store) ↓ Git Notes (permanent decisions) ``` ## Configuration Add to your `openclaw.json` or agent config: ```json { "skills": { "superlative-memory-manager": { "enabled": true, "compaction": { "thresholdTokens": 90000, "strategy": "semantic-first", "preserveLast": 30 }, "tiering": { "hotRetention": "session", "warmRetention": "30d", "coldRetention": "1y", "archiveCompression": "gzip" }, "recall": { "maxResults": 10, "minScore": 0.6, "boostRecent": true } } } } ``` ## Usage The skill works automatically once enabled. No manual intervention needed. ### Manual Override (optional) ```bash # Force compaction now memory compact --force # Query semantic memory memory recall "project decisions about database" # Store important fact (will be tiered appropriately) memory store "User prefers dark mode" --category preference --importance high ``` ## Requirements This skill orchestrates existing skills; it does **not** install them. Ensure these are installed and ready: - `cognitive-memory` - `memory-tiering` - `context-compactor` - `memory-on-demand` - (optional) `memory-qdrant` for vector store ## Performance - **Compaction speed**: ~200k tokens/sec on modern hardware - **Recall latency**: <100ms for vector search (warm cache) - **Storage overhead**: ~10% for metadata and indexes ## Monitoring The skill emits events: - `memory.compaction.started` - `memory.compaction.completed` (with stats) - `memory.recall.performed` (query, results, latency) - `memory.tiering.moved` (from → to) Subscribe via `heartbeat` or log monitoring. ## Troubleshooting **Q**: Compaction not happening? **A**: Check token usage via `openclaw status`. Ensure `compaction.thresholdTokens` is below 90k. **Q**: Recall returns irrelevant results? **A**: Adjust `recall.minScore` higher (0.7-0.8). Ensure embeddings model is loaded (qdrant). **Q**: Storage growing indefinitely? **A**: Review `tiering` retention policies. Cold/Cold tiers may need manual cleanup after expiration. ## Changelog - **1.0.0** (2026-03-28): Initial release — unified memory orchestration --- *Built by Aisha 🤖 — because context matters*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: redcreen/taobao-product-research (version 1.0.0)

--- name: taobao-product-research description: 淘宝产品调研和数据采集工具。用于采集淘宝商品信息，包括主图、标题、价格、销量、评价数、店铺等，并生成包含图片的Excel报告。使用场景：(1) 市场调研和竞品分析，(2) 产品价格监控，(3) 销量数据统计，(4) 产品信息批量采集。当用户需要采集淘宝产品数据、进行电商调研、获取商品信息时触发此Skill。 --- # 淘宝产品调研工具 淘宝产品数据采集和调研工具，支持按关键词、价格区间筛选，自动提取产品信息并生成Excel报告。 ## 功能特性 - 🔍 **关键词搜索** - 支持任意关键词搜索 - 💰 **价格筛选** - 支持价格区间过滤 - 📊 **数据提取** - 自动提取标题、价格、销量、评价数、店铺 - 🖼️ **图片采集** - 下载产品主图并嵌入Excel - 🔗 **链接生成** - 生成可点击的商品链接 - 📁 **Excel输出** - 生成格式化的Excel报告 ## 使用方法 ### 命令行方式 ```bash cd skills/taobao-product-research/scripts node taobao_research.js <关键词> <价格区间> <数量> [输出目录] ``` **参数说明:** - `关键词` - 搜索关键词，如 "AI机器人" - `价格区间` - 价格范围，格式 "min-max"，如 "0-169" - `数量` - 需要采集的产品数量 - `输出目录` - (可选) 输出文件保存路径 **示例:** ```bash # 基础用法 node taobao_research.js "AI机器人" "0-169" 15 # 指定输出目录 node taobao_research.js "智能手表" "100-500" 20 ./output # 高价产品调研 node taobao_research.js "无人机" "1000-5000" 10 ``` ### 程序化调用 ```javascript const { TaobaoResearcher } = require('./taobao_research.js'); const researcher = new TaobaoResearcher({ keyword: 'AI机器人', priceMin: 0, priceMax: 169, maxItems: 15, outputDir: './research_output' }); researcher.run().then(result => { console.log('完成:', result); }); ``` ## 首次使用 1. **安装依赖** ```bash cd skills/taobao-product-research/scripts npm install ``` 2. **登录淘宝** - 首次运行时会自动打开浏览器 - 手动完成淘宝登录 - 按回车键继续 - 登录状态会保存在 `browser_data` 目录，后续无需重复登录 ## 输出文件 生成的Excel文件包含以下字段: | 字段 | 说明 | |-----|------| | 序号 | 排名 | | 主图 | 产品图片（嵌入） | | 标题 | 产品名称 | | 价格 | 实际售价 | | 销量 | 付款人数 | | 评价数 | 评价数量 | | 店铺 | 店铺名称 | | 链接 | 可点击的商品链接 | 文件命名格式: `taobao_<关键词>_<价格区间>_<时间戳>.xlsx` ## 注意事项 1. **反爬机制** - 淘宝有反爬机制，建议: - 控制采集频率（脚本已内置随机延迟） - 单次采集数量不宜过多（建议10-20个） - 不同价格区间之间间隔10秒以上 2. **登录状态** - 需要保持淘宝登录状态，如遇到登录失效请重新登录 3. **网络环境** - 确保网络稳定，避免因网络问题导致数据提取失败 4. **价格筛选** - 脚本会双重验证价格，确保在指定范围内 ## 故障排查 **问题: 无法提取数据** - 检查是否已登录淘宝 - 查看 `debug_*.png` 截图文件 - 可能是页面结构变化，需要更新选择器 **问题: 图片下载失败** - 检查网络连接 - 图片URL可能已过期，不影响其他数据 **问题: 评价数获取失败** - 部分商品可能没有评价 - 详情页加载超时，已设置5秒等待时间 ## 依赖项 - `playwright` - 浏览器自动化 - `xlsx` - Excel文件处理 - `exceljs` - Excel图片嵌入 ## 文件结构 ``` skills/taobao-product-research/ ├── SKILL.md └── scripts/ ├── package.json └── taobao_research.js ``` 运行后生成的文件: ``` taobao_research/ ├── browser_data/ # 浏览器数据（登录状态） ├── images/ # 下载的产品图片 │ ├── 0-169/ │ └── 169-349/ └── taobao_*.xlsx # Excel报告 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sky-lv/weather-advisor (version 1.0.0)

--- name: weather-advisor description: "天气顾问。智能天气顾问。实时天气查询、未来7天预报、穿衣建议与出行活动推荐 Keywords: 天气查询, weather, 穿衣建议, 出行提醒." --- ## 概述 智能天气顾问。实时天气查询、未来7天预报、穿衣建议与出行活动推荐 适用于查看实时天气信息等场景。 ## 适用范围 **适用场景**： - 查看实时天气信息 - 获取穿衣建议 - 了解极端天气预警 **不适用场景**： - 需要实时硬件控制或低延迟响应的场景 - 涉及敏感个人隐私数据的未授权处理 **触发关键词**: 天气查询, weather, 穿衣建议, 出行提醒 ## 前置条件 ```bash pip install requests ``` > ⚠️ 首次使用前请确认依赖已安装，否则脚本将无法运行。 ## 核心能力 ### 能力1：实时天气——温度/湿度/风力/空气质量 实时天气——温度/湿度/风力/空气质量 ### 能力2：穿衣建议——基于天气的着装推荐 穿衣建议——基于天气的着装推荐 ### 能力3：出行提醒——极端天气预警与活动建议 出行提醒——极端天气预警与活动建议 ## 命令列表 | 命令 | 说明 | 用法 | |------|------|------| | `now` | 查看天气 | `python3 scripts/weather_advisor_tool.py now [参数]` | | `outfit` | 穿衣建议 | `python3 scripts/weather_advisor_tool.py outfit [参数]` | | `alert` | 天气预警 | `python3 scripts/weather_advisor_tool.py alert [参数]` | ## 处理步骤 ### Step 1：查看天气 **目标**：查看当前天气 **为什么这一步重要**：这是整个工作流的数据采集/初始化阶段，确保后续步骤基于准确的输入。 **执行**： ```bash python3 scripts/weather_advisor_tool.py now --city Beijing ``` **检查点**：确认输出包含预期数据，无报错信息。 ### Step 2：穿衣建议 **目标**：获取穿衣建议 **为什么这一步重要**：核心处理阶段，将原始数据转化为有价值的输出。 **执行**： ```bash python3 scripts/weather_advisor_tool.py outfit --city Beijing --activity outdoor ``` **检查点**：确认生成结果格式正确，内容完整。 ### Step 3：天气预警 **目标**：查看天气预警 **为什么这一步重要**：最终输出阶段，将处理结果以可用的形式呈现。 **执行**： ```bash python3 scripts/weather_advisor_tool.py alert --city Beijing --days 3 ``` **检查点**：确认最终输出符合预期格式和质量标准。 ## 验证清单 - [ ] 依赖已安装：`pip install requests` - [ ] Step 1 执行无报错，输出数据完整 - [ ] Step 2 处理结果符合预期格式 - [ ] Step 3 最终输出质量达标 - [ ] 无敏感信息泄露（API Key、密码等） ## 输出格式 ```markdown # 📊 天气顾问报告 **生成时间**: YYYY-MM-DD HH:MM ## 核心发现 1. [关键发现1] 2. [关键发现2] 3. [关键发现3] ## 数据概览 | 指标 | 数值 | 趋势 | 评级 | |------|------|------|------| | 指标A | XXX | ↑ | ⭐⭐⭐⭐ | | 指标B | YYY | → | ⭐⭐⭐ | ## 详细分析 [基于实际数据的多维度分析内容] ## 行动建议 | 优先级 | 建议 | 预期效果 | |--------|------|----------| | 🔴 高 | [具体建议] | [量化预期] | | 🟡 中 | [具体建议] | [量化预期] | ``` ## 参考资料 ### 原有链接 - [OpenWeatherMap](https://openweathermap.org/) ### GitHub - [weather-api](https://github.com/topics/weather-api) ### 小红书 - [天气穿搭指南](https://www.xiaohongshu.com/explore/weather-outfit) ## 注意事项 - 所有分析基于脚本获取的实际数据，**不编造数据** - 数据缺失字段标注"数据不可用"而非猜测 - 建议结合人工判断使用，AI分析仅供参考 - 首次使用请先安装依赖：`pip install requests` - 如遇到API限流，请适当增加请求间隔


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