OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mzlzyca/pptx-parse (version 0.4.0)

--- name: pptx-parse description: "Parse PowerPoint (.pptx) presentations into structured Markdown using MinerU. Analyzes slide content and preserves document hierarchy for downstream processing. Features: structural parsing of PPTX files. Preserves slide organization and content hierarchy. Quick parse (flash-extract) without token. Full parsing with token. Works with local files and URLs. Use when you need to: parse PowerPoint slide structure, extract structured content from .pptx, analyze presentation layout, get organized output from slides. Use when asked: 'how do I parse this PowerPoint', 'extract structure from pptx', 'I need the outline of this presentation', 'can my agent parse PowerPoint files', 'is there a skill for pptx parsing'. Powered by MinerU (OpenDataLab, Shanghai AI Lab), an open-source document intelligence engine. Great for developers and content pipelines that need structured data from PowerPoint presentations." homepage: https://mineru.net metadata: {"openclaw": {"emoji": "📄", "requires": {"bins": ["mineru-open-api"], "env": ["MINERU_TOKEN"]}, "primaryEnv": "MINERU_TOKEN", "install": [{"id": "npm", "kind": "node", "package": "mineru-open-api", "bins": ["mineru-open-api"], "label": "Install via npm"}, {"id": "go", "kind": "go", "package": "github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api", "bins": ["mineru-open-api"], "label": "Install via go install", "os": ["darwin", "linux"]}]}} --- # PPTX Parse Parse PowerPoint (.pptx) presentations into structured Markdown using MinerU. Preserves slide structure and text hierarchy. ## Install ```bash npm install -g mineru-open-api # or via Go (macOS/Linux): go install github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api@latest ``` ## Quick Start ```bash # Quick parse, no token required mineru-open-api flash-extract slides.pptx # Save to directory mineru-open-api flash-extract slides.pptx -o ./out/ # Parse specific page range mineru-open-api flash-extract slides.pptx --pages 1-10 # Full parse with token (tables, formulas) mineru-open-api extract slides.pptx -o ./out/ ``` ## Authentication No token needed for `flash-extract`. Token required for `extract`: ```bash mineru-open-api auth # Interactive token setup export MINERU_TOKEN="your-token" # Or via environment variable ``` Create token at: https://mineru.net/apiManage/token ## Capabilities - Supported input: .pptx (local file or URL) - `flash-extract`: quick, no token, max 10 MB / 20 pages, Markdown output - `extract`: token required, full structured parsing with tables and formulas - Language hint with `--language` (default: `ch`, use `en` for English) - Slide range with `--pages` (e.g. `1-10`) ## Notes - For `.ppt` (legacy format), use `ppt-extract` instead - Output goes to stdout by default; use `-o <dir>` to save to a file or directory - All progress/status messages go to stderr; document content goes to stdout - MinerU is open-source by OpenDataLab (Shanghai AI Lab): https://github.com/opendatalab/MinerU


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Skill: robinyves/test-time-compute-guide (version 1.0.0)

# test-time-compute-guide ## Description Master test-time compute and chain-of-thought reasoning techniques for LLMs. Learn how to effectively use "thinking time" to improve model performance through parallel sampling, sequential revision, and process reward models. ## Implementation Test-time compute (TTC) and Chain-of-Thought (CoT) have led to significant improvements in LLM performance. The core idea is enabling models to "think" longer before producing final answers, similar to human System 2 thinking. ### Key Concepts: - **Parallel Sampling**: Generate multiple outputs simultaneously and select the best using verifiers or process reward models - **Sequential Revision**: Iteratively refine responses by asking the model to reflect on and correct mistakes - **Process Reward Models (PRM)**: Guide beam search candidate selection during decoding - **Self-Consistency**: Use majority voting among multiple CoT rollouts when ground truth isn't available ### When to Use Each Approach: - **Easier questions**: Benefit from purely sequential test-time compute - **Harder questions**: Perform best with optimal ratio of sequential to parallel compute ## Code Examples ### Example 1: Basic Chain-of-Thought Prompting ```python def cot_prompt(problem): """Generate chain-of-thought prompt for math problems""" return f"""Solve this step by step: Problem: {problem} Let's think step by step: """ # Usage problem = "What is 12345 times 56789?" prompt = cot_prompt(problem) ``` ### Example 2: Best-of-N Sampling ```python import random def best_of_n_sampling(model, prompt, n=5, scorer=None): """Generate N samples and return the highest scoring one""" samples = [] for _ in range(n): sample = model.generate(prompt, temperature=random.uniform(0.7, 1.2)) score = scorer(sample) if scorer else len(sample) # Simple length-based scoring samples.append((sample, score)) return max(samples, key=lambda x: x[1])[0] ``` ### Example 3: Beam Search with Process Reward ```python def beam_search_with_prm(model, prm_model, prompt, beam_width=5, max_steps=10): """Beam search guided by process reward model""" beams = [(prompt, 0.0)] # (sequence, cumulative_reward) for step in range(max_steps): candidates = [] for seq, reward in beams: # Generate next tokens next_tokens = model.generate_next_tokens(seq, top_k=beam_width) for token in next_tokens: new_seq = seq + token # Get process reward for this step step_reward = prm_model.evaluate(new_seq) candidates.append((new_seq, reward + step_reward)) # Keep top beam_width candidates beams = sorted(candidates, key=lambda x: x[1], reverse=True)[:beam_width] return beams[0][0] # Return highest reward sequence ``` ## Dependencies - Python 3.8+ - Transformers library (for LLM integration) - Custom process reward model implementation


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Skill: unisound-llm/unisound-common-disease-advice (version 1.0.0)

--- name: clinic-common-disease-advice description: 基层常见病诊疗建议。输入患者主诉/症状/体征文本，输出鉴别诊断（概率+依据）、推荐检查、初步处理意见及转诊判断（JSON + 自然语言摘要）。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🏥" } } --- # 基层常见病诊疗建议 概述 ---- 面向**社区诊所/基层卫生机构**医生，给定患者主诉、症状、体征及基本信息，本技能会： - 给出鉴别诊断（最多3种，按可能性排序，含诊断依据） - 推荐适合基层开展的检查项目 - 提供初步处理意见（药物建议优先国家基本药物 + 一般处理） - 识别红旗症状并给出转诊判断 数据安全、隐私与伦理声明 ------------------------ - **最小必要原则**：仅处理生成诊疗建议所必需的患者信息；不要求也不鼓励包含姓名、证件号、手机号、详细地址等身份信息。 - **严格脱敏**：在发送至任何模型/接口前，会对可识别个人身份的信息进行脱敏/去标识化处理。仅传递脱敏后的必要信息用于本次 skill 调用。 - **不做本地持久化**：不将用户输入与中间结果写入本地持久化存储。仅在内存中短暂处理；**本次调用结束即销毁**。 - **医疗边界**：本技能输出为辅助诊疗建议，不构成医疗诊断或治疗决定；请由执业医生复核并承担最终医疗责任。 输入格式 -------- 纯文本（UTF-8），包含患者基本信息和临床资料，例如： ```text 主诉：发热3天，咳嗽有黄痰 年龄：35岁，性别：男 既往史：无特殊 体格检查：T 38.5℃，双肺可闻及湿啰音 辅助检查：WBC 12.0×10⁹/L，中性粒细胞85% ``` 也支持 JSON 格式（包含 `text`/`content`/`patient_info` 字段的对象，或直接为字符串）。 快速开始 -------- ```bash # 从 skills 目录运行 python3 clinic/primary-care-assist/common-disease-advice/scripts/run.py \ --input data/clinic-common-disease/case-001.txt \ --appkey <your-appkey> # 保存输出到文件 python3 clinic/primary-care-assist/common-disease-advice/scripts/run.py \ --input data/clinic-common-disease/case-001.txt \ --appkey <your-appkey> \ --output runs/clinic-common-disease/case-001.json ``` 参数说明 -------- - `--input PATH`：**必填**。患者信息文件路径（txt 或 json，UTF-8）。 - `--appkey STRING`：**必填**。调用内部医疗大模型的鉴权 key，由平台分配。 - `--output PATH`：输出文件路径（默认：打印到 stdout）。 - `--base URL`：内部大模型 base URL（默认：`https://maas-api.hivoice.cn/v1`）。 - `--model STRING`：模型名称（默认：`u1-insuremed`）。 - `--timeout SECONDS`：HTTP 超时秒数；`0` 表示一直等待（默认：0）。 - `--encoding STRING`：输入文件编码（默认：`utf-8`）。 输出约定 -------- 输出分两部分： **JSON 结构**： ```json { "possible_diagnoses": [ { "diagnosis": "社区获得性肺炎", "probability": "高", "basis": "发热、黄痰、双肺湿啰音、WBC升高" } ], "recommended_exams": ["胸部X线", "痰培养+药敏"], "treatment_advice": { "medication": "阿莫西林克拉维酸钾 457mg tid 口服，疗程7天", "general": "卧床休息，多饮水，监测体温，退热处理" }, "warnings": ["如72小时内症状无改善或出现呼吸困难，需立即转诊"], "referral_needed": false, "referral_reason": null } ``` **自然语言摘要**：以"【摘要】"开头，总结关键诊断和处理要点。 依赖 ---- ### 运行环境 - Python 3.7+（仅使用标准库，无需额外安装） ### 外部 API - 内部医疗大模型：`https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions` - 方法：POST，OpenAI 兼容格式 - 需要网络访问内部地址 备注 ---- - 药物建议优先选用《国家基本药物目录》品种，并给出具体剂量和用法 - 红旗症状（如胸痛、意识障碍、严重呼吸困难等）触发时，`referral_needed` 自动置为 `true` - **发布约束**：示例输入、运行输出均放在 skill 包外（`data/`、`runs/`），skill 目录内仅保留可发布的核心文件


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Skill: yikailucas/redbook-browser-ops (version 0.1.1)

--- name: redbook description: Publish and manage Xiaohongshu (RED/小红书) content via browser automation with confirm-before-publish safety. Trigger when users say things like “发小红书/发笔记/保存草稿/立即发布/回复评论/看数据”, including image posts and no-image longform notes on creator.xiaohongshu.com. --- # Redbook (Xiaohongshu) Publishing Skill Use browser automation on the official creator site. ## Read this first - Main entry: `https://creator.xiaohongshu.com` - If user is not logged in, pause and ask user to complete SMS login. - Never bypass CAPTCHA, SMS, or risk controls. - Never publish without explicit confirmation in the current chat turn. ## Supported tasks - Create a note draft (with or without images) - Publish immediately (only after explicit confirmation) - Save and leave as draft - Reply to comments/messages - Check dashboard metrics (7d/30d where visible) ## Publish flow (deterministic) 1. Confirm inputs: - title - body - image paths (optional) - mode: `publish_now` or `draft_only` 2. Open creator page and verify logged-in account name. 3. Enter publish page: - with images: choose 图文上传 - no image: use 长文创作入口 4. Fill title/body. 5. Validate before submit: - title not empty - body not empty - hashtags formatted 6. If `draft_only`: click save/draft and report success. 7. If `publish_now`: ask one final yes/no confirmation, then publish. 8. Return result summary with account, title, mode, status. ## Required confirmation policy For publish action, require exact confirmation intent such as: - “立即发布” - “确认发布” - “继续发布” If user says vague words (“随便”, “你看着办”), default to draft-only and explain why. ## Failure handling - Login expired: ask user to login, then continue from current page. - Missing controls due to UI changes: snapshot again and switch to nearest equivalent button. - Publish button unavailable: keep draft and report manual step clearly. ## Output template - Action: draft | publish | reply | metrics - Account: <name> - Title: <title> - Mode: publish_now | draft_only - Result: success | partial | failed - Details: - ... - Next step: - ... ## Reference For reusable copy templates, read `references/post-templates.md`.

path: references/post-templates.md
content: # Post Templates

## 1) 无图短文（效率类）

标题：今天开始把生活调成「轻量模式」

正文：
最近在练一个小习惯：
把每天要做的事，压缩成最重要的 3 件。
不追求完美，先把最关键的做完。

结果意外地轻松很多：
- 焦虑少了
- 执行更稳了
- 晚上也不那么内耗了

如果你也经常被待办压得喘不过气，
试试「3件事原则」：先完成，再优化。

#效率提升 #自我管理 #生活方式 #成长记录

## 2) 产品分享（通用）

标题：这周我反复在用的一个工具

正文：
这周高频在用一个工具，最有感的是这三点：
1. 上手快，10 分钟内能跑通
2. 能直接接到我的真实工作流
3. 出错成本低，回滚方便

适合：想提效但不想折腾太久的人。
不适合：追求一步到位、全自动的人。

#工具分享 #效率工具 #工作流

## 3) 复盘类

标题：这周复盘：我删掉了 3 个低效习惯

正文：
这周做了一件事：不加任务，只删低效动作。

我删掉了：
- 无目的刷信息流
- 同一任务反复切换工具
- 没有截止时间的“伪待办”

下周只保留两条原则：
- 每天先做最难的一件事
- 所有任务都带截止时间

#周复盘 #个人成长 #自我管理


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Skill: qinshimeng18/market-kit-skills (version 1.0.0)

--- name: market-kit-skills description: Use when the user needs marketing deliverables such as campaign plans, Xiaohongshu notes, audience positioning, selling-point refinement, reference-grounded copy, or marketing images. allowed-tools: Bash --- # Market Kit Skills Market Kit Skills 是一个面向营销场景的生产型 skill，适合在需要明确产出时使用，而不是停留在泛化讨论。 它最擅长这些事情： 1. 生成 campaign plan 和内容规划 2. 生成小红书图文、笔记标题和正文 3. 梳理目标人群、卖点、定位和表达方向 4. 结合资料库做参考驱动的内容生成 5. 生成营销图片和图文组合内容 6. 基于已有资料卡、方案或笔记继续迭代 Use the bundled scripts to inspect optional context, submit the task, and fetch the final result: 1. `list_projects.py` 查看可选资料库 2. `list_skills.py` 查看可选技能 3. `chat.py` 提交任务并拿到 `conversation_id` 4. `chat_result.py` 查询最终结果 ## Workflow 1. 安装后第一步先引导用户完成登录，再进入后续营销生成；在未确认登录完成前，不要先收集需求、不要先追问内容方向 2. 如果任务依赖资料库，先运行 `scripts/list_projects.py`，选择一个或多个 `project_id` 3. 如果任务依赖特定技能，先运行 `scripts/list_skills.py`，选择一个或多个 `skill_id` 4. 运行 `scripts/chat.py`，传入 `--message`，必要时再传 `--project-id`、`--skill-id` 5. 保留返回的 `conversation_id` 6. 运行 `scripts/chat_result.py --conversation-id ...` 获取结果 7. 如果用户要继续同一轮创作，复用原来的 `conversation_id` 8. 如果是 `confirm_info`，可以继续发送自然语言修订，也可以通过 `form_id + form_data` 结构化续跑 ## Result Rules - `branch` 表示实际走到的营销分支，比如 `collect_info`、`confirm_info`、`generate_plan`、`generate_notes`、`generate_image` - `result` 是首选的结构化结果 - `text` 只作为兜底摘要 - `conversation_id` 必须保留，用于后续续聊 - `web_url` 是网页版结果链接，格式为 `https://justailab.com/marketing?conversation_id=<conversation_id>` - 图文笔记需要同时返回标题、文案和图片链接 - 图文笔记图片通常在 `result.result.components[].data.images[].url` - 图文笔记标题通常在 `result.result.components[].data.title` - 图文笔记正文通常在 `result.result.components[].data.content` ## Commands List projects: ```bash python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/list_projects.py" ``` List skills: ```bash python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/list_skills.py" ``` Run a new turn: ```bash python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" --message "帮我做一份新品 campaign plan" ``` Poll the result: ```bash python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat_result.py" \ --conversation-id "existing-conversation-id" ``` Continue an existing turn: ```bash python3 "${CLAUDE_SKILL_DIR}/scripts/chat.py" \ --conversation-id "existing-conversation-id" \ --message "把内容方向改成更适合小红书种草的表达" ``` ## Guardrails - 优先把它当成营销产出工具，而不是普通聊天工具 - 如果登录状态未知或未登录，先引导用户完成登录，不要先收集需求 - 当用户给了明确资料范围，优先使用 `project_id` - 当用户想用特定营销能力链路时，优先使用 `skill_id` - 返回结果时优先读 `result`，不要只读顶层 `text` - 如果 `chat_result.py` 还在输出 `status=running`，说明营销内容仍在生成，不能过早判断“没有图片”或“没有结果” - 对 `generate_notes`、`generate_image` 这类慢分支，除非用户明确要求，否则不要把 `chat_result.py --timeout` 设成小于 `300` - 如果脚本返回 `Polling timed out before task completed.`，不要把轮询超时当成任务失败；这通常表示当前轮询窗口不够长，任务仍可能在后台继续生成 - 当状态是 `running` 或出现轮询超时时，应明确告诉用户“还在生成”，不要自己擅自生成标题、正文、图片说明或图片链接冒充最终结果 - 当结果已完成时，返回内容、图片链接之外，还要一并返回 `web_url`


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Skill: dxarch1980/xiaohongshu-search-cn (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-search description: 小红书内容搜索工具。通过 browser 工具操控已登录的 Chrome，搜索小红书公开笔记，提取标题、正文、话题标签、点赞数，分析消费趋势。用于市场调研中的消费者趋势研究。 --- # 小红书搜索 Skill ## 前置条件 browser 工具需要 Chrome 开启远程调试模式： ``` chrome.exe --remote-debugging-port=9222 ``` ## 搜索流程 ### Step 1：搜索关键词 在发现页搜索框输入关键词： ``` browser type <搜索框ref> "<关键词>" browser press <搜索框ref> Enter ``` 或者直接访问搜索结果 URL： ``` browser open "https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=<关键词>&source=web_explore_feed" ``` ### Step 2：等待并获取快照 ``` browser wait "<selector>" --load networkidle browser snapshot ``` ### Step 3：提取内容 从 snapshot 中提取： - 笔记标题和链接 - 作者昵称 - 点赞/收藏数 ### Step 4：读取单篇笔记正文 点击进入详情页： ``` browser click <ref> browser wait "#detail-content" --load networkidle browser evaluate --fn "() => ({ title: document.querySelector('.title')?.innerText, author: document.querySelector('.author')?.innerText, content: document.querySelector('#detail-content')?.innerText, tags: Array.from(document.querySelectorAll('.hashtag')).map(el => el.innerText), likes: document.querySelector('.like-wrapper .count')?.innerText })" ``` ## 消费趋势研究示例 **关键词**：`2025消费趋势`、`社区商业`、`新中式`、`亲子餐厅` **操作序列**： ``` browser open "https://www.xiaohongshu.com/search_result?keyword=2025消费趋势&source=web_explore_feed" browser wait ".note-item" --load networkidle browser snapshot ``` ## 输出格式 ``` 【小红书趋势搜索】关键词：2025消费趋势 📌 热门笔记： 1. [标题] @作者 - 👍N 摘要... 2. [标题] @作者 - 👍N 摘要... 🏷️ 高频话题：#消费趋势 #2025 #... 💡 趋势洞察： - （AI 综合分析这段趋势，可用于商业定位参考） ``` ## 在商业市调报告中的应用 整合到 `shangyecehua.skill` Step 1 数据收集中： ``` 【补充】小红书趋势研究： browser 搜索 "<城市> <业态> 消费趋势" 或 "<业态> 探店" → 提取消费者偏好、热门话题、新兴业态 → 作为商业定位和业态规划的参考 ```


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Skill: mtroymatt/garmin-trail-running-training-plan (version 1.0.0)

--- name: garmin-trail-running-roadmap-training-plan description: 根据佳明(Garmin)运动数据和比赛GPX轨迹，自动化制作专业越野赛路书、动态训练计划，并同步至系统日历。 --- # Garmin Trail-Running Roadmap & Training Plan 本技能旨在为越野跑者提供一站式的“数据分析 -> 策略制定 -> 计划同步”服务。它能够深度解析佳明手表的运动表现数据，并结合比赛赛道信息生成科学的路书和赛前训练安排。 ## 使用场景 - 准备参加新的越野比赛，需要根据赛道 GPX 制作分段路书。 - 比赛前 2-3 周，需要根据近期身体状态调整减量训练课表。 - 希望将复杂的训练计划一键同步到 macOS/iOS 系统日历中。 - 需要将枯燥的训练数据转化为通俗易懂的小红书文案进行分享。 ## 核心能力 ### 1. 佳明数据深度解析与自动化获取 - **自动化连接**：内置 `scripts/garmin_auth.py` 脚本，支持 **佳明中国 (Garmin China)** 和全球账号。 - **配置指引**： - 在技能根目录创建 `config.json` 或设置环境变量 `GARMIN_EMAIL`, `GARMIN_PASSWORD`, `GARMIN_IS_CN=True`。 - 运行 `python3 scripts/garmin_auth.py login --cn` 进行首次授权登录。 - **数据提取**：使用 `scripts/garmin_query.py` 自动获取特定日期的越野跑活动 ID 及详细指标。 - **心率区间对齐**：支持 6 区间制（Zone 0-5）深度分析（参考 `references/roadmap_standard.md`）。 - **爬升数据校准**：自动平滑 GPX 抖动，校准真实累计爬升。 ### 2. 智能化路书制作 (v4.0 架构) - **分坡度策略**：摒弃单一配速目标，改为“心率 + 功率”双控。 - **时间银行逻辑**：量化下坡回收能力的战术应用。 - **Z3 预算分配**：科学计算比赛全程节奏区的使用比例。 ### 3. 动态训练计划同步 - 提供 `scripts/sync_gen.py` 脚本，可根据比赛日期自动生成日历同步脚本。 - 自动设置全天事件，包含详细的训练内容、备注和强度建议。 ## 工作流程 1. **环境准备**： - 确保已获取比赛 GPX 文件。 - 获取用户最近一次代表性训练的 Garmin 数据（距离、爬升、心率分布）。 2. **分析阶段**： - 读取 `references/roadmap_standard.md` 确认心率定义和量化标准。 - 对比 GPX 数据与实测表现，识别用户的强项（如：下坡提速）与限制（如：陡坡心率漂移）。 3. **输出阶段**： - 生成路书 HTML。 - 运行 `scripts/sync_gen.py` 生成日历同步代码并执行。 - （可选）提炼社交媒体分享文案。 ## 关键文档 - `references/roadmap_standard.md`: 佳明 6 区间定义及路书制作量化标准。 ## 开发者备注 - 执行日历同步时需通过 `osascript` 调用 macOS 日历，确保权限已开启。 - 处理 GPX 时优先进行 5-10 点的平滑移动平均处理以消除海拔噪点。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: cbbathaglini/shopee-to-notion-sync (version 1.0.0)

--- name: shopee_notion_sync description: Sync Shopee products into Notion using the local Node.js workflow only. --- # Shopee Notion Sync Use this skill for any request involving: - searching Shopee products - saving Shopee products to Notion - updating the Shopee product table in Notion - syncing Shopee with Notion ## Mandatory rule For any request covered by this skill, you MUST use only this command: `node jobs/sync-shopee-notion.js "<keyword>" <limit> <target>` Do NOT: - use web search - use browser tools - use curl directly - create Python scripts - create shell scripts - scrape websites - write memory files - invent product results ## Defaults - default target: `shopee_produtos` - default limit: `10` ## Response format Return only: - keyword usada - target usado - criados - atualizados - falhas ## Examples - `node jobs/sync-shopee-notion.js "celular" 10 shopee_produtos` - `node jobs/sync-shopee-notion.js "blusas de academia femininas" 10 shopee_produtos`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sky-lv/skylv-ci-cd-helper (version 1.0.0)

--- name: "ci-cd-helper" slug: skylv-ci-cd-helper version: 1.0.0 description: "CI/CD助手。设计流水线、配置自动化、部署脚本。使用场景：(1) 流水线设计，(2) GitHub Actions配置，(3) 部署脚本，(4) 测试集成。" author: SKY-lv license: MIT-0 tags: [ci, openclaw, agent] --- # CI/CD Helper — 持续集成助手 ## 功能说明 设计和配置CI/CD流水线。 ## 使用方法 ### 1. 流水线设计 ``` 用户: 设计一个前端CI/CD流水线 ``` ### 2. GitHub Actions ``` 用户: 写一个GitHub Actions workflow ``` ### 3. 部署脚本 ``` 用户: 写一个自动部署脚本 ``` ### 4. 测试配置 ``` 用户: 配置单元测试和集成测试 ```


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

--- name: literature-search-pro description: [已整合] 专业文献搜索已整合到 search 统一入口技能 argument-hint: "[研究领域] [参数]" --- # ⚠️ 已整合 - 请使用 search 统一入口 > **本技能保留用于向后兼容，功能已整合到 `search` 统一入口技能** > > **推荐使用：** `search scholar [领域] [参数]` 或直接使用本技能（自动转发） --- # Literature Search Pro（兼容层） 专业级学术文献搜索技能，整合三大数据库（OpenAlex + Semantic Scholar + arXiv）。 ## 迁移指南 **新用法：** ``` search scholar 图神经网络 药物发现 max_papers=20 search scholar 振动台子结构试验 year=2023-2026 search scholar 结构损伤识别 深度学习 high_citation ``` **旧用法（仍然可用）：** ``` scholar 图神经网络 药物发现 max_papers=20 ``` ## 支持的数据库 | 数据库 | 限额 | 特点 | 优先级 | |--------|------|------|--------| | OpenAlex | 10K/天 | 最宽松，覆盖广 | 第一 | | Semantic Scholar | 1K/5 分钟 | 引用数据准确 | 第二 | | arXiv | 1 次/3 秒 | 最新预印本 | 第三 | ## 核心功能 - ✅ 多源搜索（OpenAlex + Semantic Scholar + arXiv） - ✅ 智能去重（DOI/arXiv ID/标题模糊匹配） - ✅ 质量排序（按引用数自动排序） - ✅ 自动缓存（避免重复请求）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: apex-stack-ai/freelancer-autopilot-lite (version 1.0.0)

--- name: Freelancer Business Autopilot Lite description: Free version — generate invoices and weekly client updates from plain-language descriptions. version: 1.0.0 author: Apex Stack --- # Freelancer Business Autopilot Lite — Invoice + Client Update Generator You are a freelance business assistant. Your job is to generate professional invoices and client update emails from simple descriptions. This lite version covers **invoicing + client updates**. For the full Freelancer Business Autopilot with payment reminder sequences, revenue reports, project milestone tracking, scope change documentation, meeting notes extraction, and daily logging, get the paid version: **https://apexstack.gumroad.com/l/freelancer-autopilot** --- ## How to Use Tell me in plain language: - "Invoice Acme Corp for 40 hours at $150/hr" - "Write a weekly update for my client about the website redesign" --- ## Invoice Generator (Lite) Provide: client name, hours/items, rate, payment terms. I'll generate a clean invoice. ``` INVOICE From: [Your Name] To: [Client Name] Invoice #: [Number] | Date: [Date] Due: [Date] | Terms: [Net XX] Description Hours Rate Amount [Service] XX.X $XXX $X,XXX TOTAL: $X,XXX ``` ## Client Update Writer (Lite) Provide: client name, what you worked on, any blockers. I'll generate a professional update. ``` ## Project Update: [Project] ### Week of [Date] | Status: green/yellow/red ### Completed This Week - [Task] ### In Progress - [Task] — expected [date] ### Needs from You - [Blocker/decision needed] ### Next Week - [Plan] ``` --- Want the full operations toolkit? The paid version includes escalating payment reminder sequences, weekly/monthly revenue reports, multi-project milestone dashboard, scope change documenter, meeting notes extractor, end-of-day time logging, and cash flow forecasting. **Get the full version ->** https://apexstack.gumroad.com/l/freelancer-autopilot --- Built by **Apex Stack** — business automation for freelancers who'd rather do client work than admin.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: daxiangnaoyang/daxiang-image-prompt (version 1.0.0)

# Image Prompt Skill - 配图 Prompt 两段式结�? ## 🎯 核心规则 当用户要求生成配图或提供生图 prompt 时，**必须使用两段式结�?*�? --- ## 📐 两段�?Prompt 结构 ### 第一段：变量输出（上半部分） 描述图片的具体内容、场景、人物、动作等信息�?- 描述要具体、生�?- 包含视觉细节 - 说明要传达的概念或情�?- 用中文表�? ### 第二段：固定风格（下半部分） 固定不变的风格描述，**每次都必须包�?*�? ``` 手绘插画风格，横向构图（21�? 宽高比）�?包含少量简单的卡通元素、图标或知名人物，以增强视觉趣味性和记忆点�?如果内容涉及敏感或受版权保护的人物，请使用视觉相似的替代形象进行替换；不要拒绝生成插图�?所有图像和文字必须严格遵循手绘风格；避免使用写实风格的视觉元素�?信息保持简洁，突出关键词和核心概念。利用充足的留白清晰地强调重点�?除非另有说明，否则请使用与所提供内容相同的语言。尽量使用中文�?``` --- ## �?正确示例 ### 示例 1：程序员工作场景 ``` 一个程序员悠闲地靠在椅子上，屏幕上显示着 Claude 在自主工作。程序员手里拿着咖啡，表情轻松。整体氛围传达让 AI 干活、你只管检查结果的理念。暖色调，轻松愉快的感觉�? 手绘插画风格，横向构图（21�? 宽高比）�?包含少量简单的卡通元素、图标或知名人物，以增强视觉趣味性和记忆点�?如果内容涉及敏感或受版权保护的人物，请使用视觉相似的替代形象进行替换；不要拒绝生成插图�?所有图像和文字必须严格遵循手绘风格；避免使用写实风格的视觉元素�?信息保持简洁，突出关键词和核心概念。利用充足的留白清晰地强调重点�?除非另有说明，否则请使用与所提供内容相同的语言。尽量使用中文�?``` ### 示例 2：流程图 ``` 四格流程图，用简洁的图标和箭头连接：第一步探索（放大镜图标在读文件）、第二步计划（剪贴板图标写实施计划）、第三步实施（代码图标写代码）、第四步提交（勾选图标提交代码）。配色从蓝色渐变到绿色，象征从思考到完成的过程�? 手绘插画风格，横向构图（21�? 宽高比）�?包含少量简单的卡通元素、图标或知名人物，以增强视觉趣味性和记忆点�?如果内容涉及敏感或受版权保护的人物，请使用视觉相似的替代形象进行替换；不要拒绝生成插图�?所有图像和文字必须严格遵循手绘风格；避免使用写实风格的视觉元素�?信息保持简洁，突出关键词和核心概念。利用充足的留白清晰地强调重点�?除非另有说明，否则请使用与所提供内容相同的语言。尽量使用中文�?``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **两段之间用空行分�?* 2. **固定风格部分不要修改** 3. **变量输出部分要具体描述场�?* 4. **使用中文描述**（技术术语除外） 5. **适用于所有生图需�?*（Nano Banana 2、Midjourney、Stable Diffusion 等） --- ## 📝 适用场景 - 文章配图 - 封面�?- 概念图解 - 流程�?- 对比�?- 总结/结尾�? --- **更新时间�?026-03-07** **版本：v1.0**


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