OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: god4saken/buku (version 1.0.0)

--- name: buku description: | Manage bookmarks using buku CLI. Use when: adding/saving URLs, searching bookmarks, listing/browsing saved links, tagging bookmarks, importing/exporting bookmarks, deleting bookmarks, or when user says "bookmark", "save this link", "find that link", "my bookmarks", "saved links". --- # buku — Bookmark Manager CLI bookmark manager with SQLite backend. Always use `--nostdin` and `--np` flags to prevent interactive prompts. ## Common Operations ### Add bookmark ```bash buku --nostdin -a "URL" --tag tag1,tag2 --title "Title" -c "Description" ``` Omit `--title` to auto-fetch from web. Use `--offline` to skip fetching. ### Search ```bash # Any keyword buku --nostdin --np -s keyword1 keyword2 # All keywords buku --nostdin --np -S keyword1 keyword2 # By tag (ANY match with comma, ALL match with +) buku --nostdin --np -t tag1,tag2 buku --nostdin --np -t tag1+tag2 # Regex buku --nostdin --np -r "pattern" # Deep search (substring matching) buku --nostdin --np -s keyword --deep ``` ### List/Print ```bash # Last N bookmarks buku --nostdin --np -p -5 # All bookmarks buku --nostdin --np -p # Specific index buku --nostdin --np -p 42 # JSON output (preferred for parsing) buku --nostdin --np -p -j # Limit fields: 1=URL, 2=URL+tag, 3=title, 4=URL+title+tag, 5=title+tag buku --nostdin --np -p -f 4 ``` ### List all tags ```bash buku --nostdin --np -t ``` ### Update bookmark ```bash # Update fields at index buku --nostdin -u INDEX --url "NEW_URL" --title "New Title" --tag tag1,tag2 # Append tags buku --nostdin -u INDEX --tag + newtag1,newtag2 # Remove tags buku --nostdin -u INDEX --tag - oldtag # Refresh title/description from web buku --nostdin -u INDEX ``` ### Delete ```bash # By index (use --tacit to skip confirmation) buku --nostdin --tacit -d INDEX # Range buku --nostdin --tacit -d 10-20 ``` ### Import/Export ```bash # Import from browser buku --nostdin --ai # Import from file (.html, .md, .json, .org, .db) buku --nostdin -i bookmarks.html # Export to markdown buku --nostdin -e bookmarks.md # Export search results buku --nostdin -s keyword -e results.md ``` ### Tag management ```bash # Replace tag everywhere buku --nostdin --replace oldtag newtag # Delete tag everywhere buku --nostdin --replace oldtag ``` ## Important Notes - **Always use `--nostdin`** as first arg to prevent waiting for input - **Always use `--np`** for search/print to skip interactive prompt - **Use `--tacit`** for delete operations to skip confirmation - **Use `-j`** for JSON output when parsing results programmatically - DB location: `~/.local/share/buku/bookmarks.db`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gwyang7/retail-performance-evaluation-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-performance-evaluation-analysis description: | 业绩评价分析工具。整合目标达成、环比、基线、Benchmark四个维度，量化"业绩不达预期"分析。 核心能力： 1. 四维度综合评价（目标达成、环比、历史基线、同行Benchmark） 2. 预期类型识别（目标、环比、基线、Benchmark） 3. 达成率计算与状态判定（正常/关注/告警/紧急） 4. 综合评价报告（整合四个维度输出诊断结论） 5. 量化"不达预期"（具体差距数值和百分比） 触发条件： - 用户询问业绩评价（如"业绩评价一下"） - 用户分析不达预期（如"为什么说不达预期"） - 用户需要综合诊断（如"综合分析业绩"） --- # 业绩评价分析 Skill ## 技能名称 `performance-evaluation-analysis` ## 功能描述 整合目标达成、环比、基线、Benchmark四个维度，量化"业绩不达预期"分析。 ## 核心能力 ### 1. 四维度综合评价 - **目标达成** (target) - 与月度/周度目标对比 - **环比** (mom) - 与上期对比 - **历史基线** (baseline) - 与历史同期对比 - **同行Benchmark** (benchmark) - 与同级门店对比 ### 2. 预期类型 - TARGET - 目标达成 - MOM - 环比 - BASELINE - 历史基线 - BENCHMARK - 同行对比 ### 3. 状态判定 - 🟢 正常 - 达成率 ≥ 100% - 🟡 关注 - 达成率 95-100% - 🟠 告警 - 达成率 85-95% - 🔴 紧急 - 达成率 < 85% ### 4. 评价结果 - 维度名称 - 当前值 - 预期值 - 达成率 - 状态与图标 - 发现描述 ## 使用示例 ```python from analyze import evaluate_comprehensive # 综合评价 result = evaluate_comprehensive( store_id="416759_1714379448487", month="2026-03" ) ``` ## 依赖Skills - target-tracking-analysis（目标达成） - sales-performance-analysis（环比分析） - store-poscore-baseline-analysis（历史基线） - store-benchmark-analysis（同行对比） ## 版本 v1.0.0 - 四维度综合评价、量化不达预期


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: frankxpj/md-2-html (version 1.0.1)

--- name: md-2-html description: Convert Markdown files to formatted HTML. Use when the user asks to convert, export, or save a Markdown file as HTML format. Triggers on phrases like "convert md to html", "markdown to html", "转成html", "md转html", "markdown转html". Also useful for AI content pipelines that generate Markdown but need browser-ready HTML output. --- # Markdown to HTML Converter Convert Markdown files or strings to well-formatted HTML, suitable for web display or CMS publishing. ## Quick Start ```bash node scripts/md2html.js <input.md> [output.html] ``` **Or via stdin:** ```bash echo "# Hello World" | node scripts/md2html.js - ``` **Or as a Node.js module:** ```javascript var converter = require('./scripts/md2html.js'); var html = converter.markdownToHtml(markdownString); ``` ## Parameters | Parameter | Required | Description | |-----------|----------|-------------| | `input.md` | Yes | Path to source Markdown file, or `-` for stdin | | `output.html` | No | Output path (defaults to input name with .html) | ## Supported Markdown Features | Feature | Markdown Syntax | HTML Output | |---------|----------------|-------------| | Headings | `# h1` through `###### h6` | `<h1>` through `<h6>` | | Bold | `**text**` | `<strong>text</strong>` | | Italic | `*text*` | `<em>text</em>` | | Inline code | `` `code` `` | `<code>code</code>` | | Code blocks | ` ```lang ``` ` | `<pre><code class="language-lang">` | | Links | `[text](url)` | `<a href="url" target="_blank">text</a>` | | Images | `![alt](url)` | `<img src="url" alt="alt">` | | Unordered lists | `- item` or `* item` | `<ul><li>item</li></ul>` | | Ordered lists | `1. item` | `<ol><li>item</li></ol>` | | Blockquotes | `> text` | `<blockquote><p>text</p></blockquote>` | | Horizontal rule | `---` or `***` | `<hr>` | | Paragraphs | Blank line separation | `<p>text</p>` | ## Design Principles - **Zero dependencies** — Pure Node.js, works with v0.12+ (no npm install needed) - **CMS-friendly** — Output is clean HTML suitable for direct database insertion - **No wrapper HTML** — Outputs content HTML only (no `<html>`, `<head>`, `<body>`) - **Safe escaping** — Code blocks escape `<` and `>` to prevent XSS ## Typical Use Cases 1. **AI Content Pipeline** — LLM generates Markdown → convert to HTML → publish to CMS 2. **Static site generation** — Batch convert `.md` files to `.html` 3. **Documentation** — Convert README.md to HTML for web display ## Pipeline Integration Example For automated AI content pipelines that generate Markdown but publish HTML: ```javascript var converter = require('./scripts/md2html.js'); var rawMarkdown = llmResponse.choices[0].message.content; var htmlContent = converter.markdownToHtml(rawMarkdown); // Now publish htmlContent to your CMS API ```


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Skill: aojax/zhangyan-assistant (version 1.0.0)

--- AIGC: ContentProducer: Minimax Agent AI ContentPropagator: Minimax Agent AI Label: AIGC ProduceID: 66de6c4862e929014779ea67512f7808 PropagateID: 66de6c4862e929014779ea67512f7808 ReservedCode1: 3045022100e9f2a13e6503cef83887dac7977035bb3d3fcf35c9dbbfbcff186e719ce80b2302205e6cb371e63c93fbc8c0d427da05dbd41d0ea6ebe0b59bad6979eab77a1ae374 ReservedCode2: 30440220138babf0f149fa13a7faed4dc17cf280a49875a02839986c3cc59a2ae0e23aee02207ac969bdf5f69e838d61c51bda752e5f590ef6419c45bb3d0afd4edc70c1521c description: 专注文物、书画、瓷器、玉器与古董收藏领域的智能鉴定助手，帮助用户进行初步分析、风险识别、收藏建议与鉴定思路讲解。 metadata: openclaw: emoji: "\U0001F3FA︎" requires: bins: [] name: zhangyan-assistant --- # 掌眼小助理 懂书画、瓷器、玉器与古董收藏的智能鉴定顾问，帮用户看门道、辨风险、少踩坑。 ## 核心能力 ### 1. 书画分析 - 笔墨、章法、款识、印章 - 纸绢、装裱、题跋 - 递藏与来源逻辑 ### 2. 器物分析 - 瓷器：器形、胎釉、底足、款识、磨损、修补 - 玉器：玉质、工痕、孔道、沁色、包浆、仿旧风险 - 铜器及杂项：形制、材质、皮壳、锈层、铭文、拼配风险 ### 3. 风险识别 - 后添款识、拼接改造 - 修补遮瑕、仿古做旧 - 老材料新工 - 来源故事包装、证书替代本体判断 ### 4. 收藏建议 - 风险分级 - 继续研究价值 - 是否适合入手 - 是否建议补图、上手或复核 ## 使用场景 - "帮我看看这件东西有没有问题" - "这件瓷器像什么年代" - "这幅画的款识和印章对不对" - "这件玉器值不值得收藏" - "拍前帮我看一下风险" - "这件东西更像学习标本还是能认真收藏" ## 边界说明 本技能**不替代**以下正式流程： - 官方文物鉴定 - 司法鉴定 - 海关或文物出境鉴定 - 法律仲裁用途的正式鉴定报告 - 仅凭聊天直接给出"保真承诺" ## 核心原则 1. 图片鉴定只能做初步分析，关键判断仍以上手为准 2. 先看器物或作品本身，再看来源故事、证书、标签 3. 不轻易下绝对结论，不使用"百分百真""绝对到代"等武断表达 4. 不迎合用户，不为了让用户高兴而夸大价值或降低风险 5. 对信息不足的情况，要明确说"暂不能定""需要补图" ## 输出风格 - 专业但不卖弄 - 直接但不刻薄 - 克制，不神断 - 清楚有条理 - 少说空话，多讲依据 ## 文件结构 ``` zhangyan-assistant/ ├── SKILL.md # 技能说明 ├── skill.json # 技能配置 ├── manifest.json # 技能清单 ├── system_prompt.txt # 系统提示词 ├── references/ # 参考文档 │ ├── 门类鉴定总则.md │ ├── 书画鉴定要点.md │ ├── 瓷器鉴定要点.md │ ├── 玉器鉴定要点.md │ ├── 铜器与杂项鉴定要点.md │ ├── 常见作伪手法总表.md │ ├── 结论分级模板.md │ └── ... ├── assets/ # 资源文件 │ ├── reply-templates/ │ ├── checklists/ │ └── ... └── scripts/ # 脚本工具 ├── intake_checklist.py ├── missing_info_prompt.py ├── risk_flagger.py └── response_formatter.py ```


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Skill: ddongcui/hfmirror-trending (version 1.0.0)

--- name: hfmirror-trending version: "1.0.0" description: 通过 HF-Mirror 公开 API 获取 Hugging Face 实时热门趋势，并生成结构化中文 Markdown 报告。适用于各种对话式 AI 代理。 author: shunshiwei tags: - huggingface - hf-mirror - trending - ai - chinese license: MIT python: ">=3.6" dependencies: [] --- # hfmirror_trending (跨平台通用版) 此 Skill 使 AI 代理能够自主获取并解析 HF-Mirror (`hf-mirror.com`) 的实时热点趋势。 > **数据来源说明**：本 Skill 调用 `https://hf-mirror.com/api/trending` —— 这是 HF-Mirror 提供的**公开、免登录 REST API**，无需任何 Token 或账号授权，不涉及任何登录后数据抓取或绕过访问限制的行为。 ## 适用场景 当用户发起关于 Hugging Face 或者是huggingface mirror最近热门模型、数据集或项目的询问时。例如： - “最近有哪些模型比较流行？” - “hugging face上最近比较火的模型有哪些？” - “推送今天的huggingface mirror热榜。” - “帮我解析一下 HF-Mirror 的趋势。” ## 代理工作流 (Agent Workflow) AI 代理在处理上述指令时，应遵循以下通用的端到端逻辑： 1. **自动拉取与解析**: 代理应调用本 Skill 根目录下的处理脚本，利用其内置的网络请求功能。 ```bash python scripts/summarize.py --fetch [out_path.md] ``` *注意：脚本兼容 Python 3，可以在 Windows (PowerShell/CMD)、Linux (Shell) 或 macOS 环境下直接运行。* 2. **精美报告生成**: 脚本会自动从 `https://hf-mirror.com/api/trending` 抓取 JSON，并直接生成结构化的中文 Markdown。 3. **智能推送**: 代理读取生成的文件内容，并将其作为精美的消息推送给用户。 ## 核心设计 (跨平台与环境解耦) - **路径无关**: 代理应根据其所在的环境，通过相对路径或 Skill 环境配置来定位 `scripts/summarize.py`。 - **零依赖**: 脚本仅使用 Python 3 标准库（`json`, `urllib`, `os`, `sys`），无需安装任何第三方包，在最精简的容器或 CLI 环境中亦可直接运行。 - **动态抓取**: 内置 `--fetch` 参数，消除了手动准备中间文件的需求，实现了从 API 到报告的一键转化。 - **合规访问**: 使用具名 User-Agent (`hfmirror-trending-skill/1.0`) 标识请求来源，遵循公开 API 最佳实践。 ## 核心输出字段说明 - **模型 ID**: 唯一的模型标识符。 - **下载量与点赞数**: 反映社区热度。 - **参数规模**: 自动换算（如 7B, 27B），帮助用户评估部署成本。 - **任务标签**: 区分 ASR, TTS, OCR 等不同 AI 领域。


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Skill: katrina-jpg/freelance-automation-gig (version 1.0.0)

--- name: freelance-automation-gig description: 自動幫客戶完成 Upwork/Fiverr 任務 - RPA、Data Entry、Web Scraping、PDF 生成等 version: 1.0.0 tags: - freelance - automation - upwork - fiverr - rpa - money - productivity metadata: openclaw: requires: env: [] bins: [curl, node, python] --- # Freelance Automation Gig 幫 AI agent 喺 Upwork/Fiverr 接單同執行自動化任務既技能。 ## 功能 - 📋 Job Search - 搜尋最新相關jobs - ✍️ Proposal Generation - 自動生成專業proposal - ⚙️ Task Execution - 執行各種自動化任務 - 📄 Invoice Generation - 自動開發票 ## 使用場景 當用戶話「幫我做freelance」、「接Upwork單」、「整RPA」既時侯： ### 1. 搜尋 Jobs ```bash # 用 web search 搜尋 Upwork/Fiverr 最新 jobs upwork "RPA automation" / "data entry" / "web scraping" fiverr "automation" / "python script" ``` ### 2. 生成 Proposal 收到 job link 或 description 既時候： 1. 分析客戶需求（技能、預算、deadline） 2. 產生 原創 proposal（最多 300 字） 3. 包含：自我介紹 + 案例 + 點解最適合 + 報價 + 交期 ### 3. 執行任務 常見任務類型： - **Web Scraping** - 爬網站資料 - **Data Entry** - Excel/CSV 整理 - **PDF Generation** - 報告自動化 - **Email Automation** - 自動回覆/分類 - **Bot Creation** - Telegram/Discord bot ## 收費參考 | 任務類型 | 收費範圍 | |---------|---------| | Data Entry | $50-200 | | Web Scraping | $100-500 | | RPA Script | $200-800 | | Custom Automation | $300-2000 | ## Error Handling ### "Client not responding" → 發 follow-up message，48小時後再發一次 ### "Payment issue" → 檢查 Upwork/Fiverr payment method，必要时 disputed ## 安全提醒 - 絕對唔好透露自己係 AI（扮 human freelancer） - 所有客戶資料要保密 - 免預比太多錢，先收 deposit（50%）


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Skill: kikikari/mcp-tool-utils (version 1.0.0)

--- name: mcp-tool-utils description: MCP (Model Context Protocol) utilities and helpers. Tools for connecting, configuring, and managing MCP servers with OpenClaw. --- # MCP Tool Utils Hilfsmittel für MCP (Model Context Protocol) Integration. ## Was ist MCP? Model Context Protocol (MCP) ermöglicht: - Standardisierte Tool-Schnittstellen - Multi-Server Management - Kontext-Austausch zwischen Agenten ## Features ### 1. MCP Server Management ```bash # Server konfigurieren mcp-tool-utils add-server --name tavily --url https://mcp.tavily.com # Liste aller Server mcp-tool-utils list-servers # Status prüfen mcp-tool-utils check-health tavily ``` ### 2. Tool Discovery ```javascript // Alle verfügbaren Tools anzeigen const tools = await mcpUtils.discover({ server: "tavily" }); // Ergebnis: // [ // { name: "tavily_search", description: "..." }, // { name: "tavily_extract", description: "..." } // ] ``` ### 3. Konfiguration Sync ```bash # OpenClaw.json mit MCP-Servern synchronisieren mcp-tool-utils sync --to openclaw # Oder zu mcporter mcp-tool-utils sync --to mcporter ``` ## Unterstützte Server | Server | URL | Tools | |--------|-----|-------| | **Tavily** | https://mcp.tavily.com | tavily_search, tavily_extract | | **Exa** | https://mcp.exa.ai | exa_search | | **Firecrawl** | https://mcp.firecrawl.dev | firecrawl_scrape, firecrawl_crawl | ## Integration mit OpenClaw ### in openclaw.json ```json { "mcp": { "servers": { "tavily": { "url": "https://mcp.tavily.com/mcp/?tavilyApiKey=..." } } } } ``` ### Verwendung ```javascript const result = await mcpUtils.call({ server: "tavily", tool: "tavily_search", params: { query: "API documentation", max_results: 5 } }); ``` ## Hilfsfunktionen | Funktion | Beschreibung | |----------|--------------| | `validateConfig()` | Prüft MCP-Konfiguration | | `generateTypes()` | TypeScript-Definitionen | | `monitorLatency()` | Server-Performance-Monitoring | | `backupServers()` | Server-Konfig sichern | ## CLI ```bash # Server hinzufügen mcp-tool-utils add tavily --api-key $TAVILY_KEY # Tool aufrufen mcp-tool-utils call tavily tavily_search "query=API docs" # Health-Check mcp-tool-utils health ``` ## Links - [MCP Spec](https://modelcontextprotocol.io/) - [OpenClaw MCP Guide](../docs/websearch-mcp/WEBSEARCH_MCP_GUIDE.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: pikaqiuyaya/authorization-first (version 1.0.0)

# Authorization First - 授权优先技能 ## 核心原则 **任何修改和命令执行前，必须先获得用户明确授权！** ## 🚫 需要授权的操作 ### 1. 文件操作（必须授权） - ✏️ 修改现有文件 - 📝 创建新文件 - 🗑️ 删除文件 - 📋 复制/移动文件 ### 2. 系统命令（必须授权） - `rm`, `rmdir` - 删除操作 - `mv`, `cp` - 文件操作 - `chmod`, `chown` - 权限修改 - `systemctl` - 服务管理 - `kill`, `pkill` - 进程管理 - `apt`, `yum`, `npm install` - 安装软件 - 任何可能改变系统状态的操作 ### 3. 配置修改（必须授权） - `~/.openclaw/openclaw.json` - 主配置 - systemd 服务文件 - 环境变量 - 网络配置 ### 4. 外部操作（必须授权） - 发送消息/邮件 - API 调用 - 网络请求 - 访问外部服务 ## ✅ 授权流程 ### 步骤 1: 说明意图 ``` 我发现了 [问题/需求]。 ``` ### 步骤 2: 提出方案 ``` 我建议 [具体操作]，这样可以实现 [目标]。 ``` ### 步骤 3: 展示细节 **文件修改：** ```markdown 要修改的文件：`/path/to/file.json` 修改内容： - 当前：`"old": "value"` - 改为：`"new": "value"` ``` **命令执行：** ```bash # 要执行的命令 systemctl --user restart openclaw-gateway.service ``` ### 步骤 4: 说明影响 ``` 这个操作会： - ✓ 正面影响：[好处] - ⚠️ 风险：[可能的副作用] - ⏱️ 耗时：[预计时间] ``` ### 步骤 5: 明确请求授权 ``` 可以继续吗？（回复"好的"、"可以"、"执行"表示同意） ``` ### 步骤 6: 等待确认 **不要**在等待期间执行任何操作！ ### 步骤 7: 执行并汇报 ``` 收到授权，现在执行... ✓ 命令执行成功 ✓ 文件已修改 ``` ## 📋 授权模板 ### 模板 1: 修改配置文件 ``` ⚙️ 配置修改建议 **文件**: `~/.openclaw/openclaw.json` **修改内容**: ```diff - "port": 10041 + "port": 19922 ``` **原因**: 避免端口冲突 **影响**: 需要重启网关服务 可以修改吗？ ``` ### 模板 2: 执行命令 ``` 🔧 命令执行请求 **目的**: 重启网关服务使配置生效 **命令**: ```bash systemctl --user restart openclaw-gateway.service ``` **影响**: 网关会短暂不可用（约 2-3 秒） 要执行吗？ ``` ### 模板 3: 创建文件 ``` 📝 新建文件 **路径**: `/path/to/new/file.json` **内容**: ```json { "config": "value" } ``` **用途**: 用于 [说明用途] 可以创建吗？ ``` ## ⚠️ 错误处理 ### 如果出错了： ``` ❌ 出错了！ **命令**: `systemctl --user start openclaw-gateway.service` **错误信息**: ``` Job for openclaw-gateway.service failed... ``` **可能原因**: 1. 端口被占用 2. 配置文件语法错误 3. 权限问题 **建议**: - 先检查日志：`journalctl --user -u openclaw-gateway.service -n 50` - 或者先修复配置文件 要我检查日志吗？ ``` ### 如果用户说"你看着办"： 即使是用户授权，也要： 1. 说明你打算做什么 2. 一步一步来 3. 每步都汇报 ``` 好的，我会小心操作。 第一步：先检查当前配置... [检查结果] 第二步：备份原文件... [备份完成] 第三步：修改配置... [修改完成] ``` ## 🎯 特殊场景 ### 紧急修复 即使是紧急情况，也要： ``` ⚠️ 发现严重问题：[描述] 建议立即修复：[方案] 需要执行：[命令] 情况紧急，但要确认后才能执行！ ``` ### 批量操作 多个相关操作时： ``` 我计划完成以下任务： 1. 创建目录 `~/test` 2. 创建文件 `~/test/config.json` 3. 设置权限 `chmod 600` 总共 3 步，都可以执行吗？ ``` 用户同意后，每步仍要汇报进度。 ## 📊 授权级别 ### Level 1: 只读操作（不需要授权） - `ls`, `cat`, `head`, `tail` - `grep`, `find` (只读) - 查看日志 - 读取配置 ### Level 2: 修改操作（需要明确授权） - 所有写入操作 - 所有系统变更 - 所有外部调用 ### Level 3: 危险操作（需要明确授权 + 警告） - `rm -rf` - 格式化 - 删除服务 - 修改关键配置 ## ✅ 检查清单 执行前问自己： - [ ] 我是否说明了要做什么？ - [ ] 我是否展示了具体命令/修改？ - [ ] 我是否说明了影响和风险？ - [ ] 我是否等待了用户确认？ - [ ] 如果出错，我是否能恢复？ **如果任何一个答案是"否"，先停下来问用户！** --- **记住：** 用户是系统的主人，AI 是助手。助手不能代替主人做决定！


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: forvendettaw/monica-three-tier-memory (version 1.0.0)

--- name: memory-manager description: 三级记忆管理系统 (Three-Tier Memory Management)。用于管理 AI 代理的短期、中期、长期记忆。包括：(1) 滑动窗口式短期记忆，(2) 自动摘要生成中期记忆，(3) 向量检索长期记忆 (RAG)。当需要管理对话历史、优化上下文、构建个人知识库、或实现记忆持久化时使用此 Skill。 --- # Memory Manager Skill 管理 AI 代理的三级记忆系统：短期（滑动窗口）、中期（自动摘要）、长期（向量检索）。 ## 快速开始 ```bash # 初始化记忆系统 python3 scripts/memory_manager.py init # 添加短期记忆 python3 scripts/memory_manager.py add --type short --content "用户喜欢黑色" # 查询记忆 python3 scripts/memory_manager.py search "用户的偏好" ``` ## 架构概览 | 层级 | 存储位置 | 触发条件 | 用途 | |------|----------|----------|------| | 短期 | `memory/sliding-window.json` | 实时 | 保持当前对话连贯 | | 中期 | `memory/summaries/` | Token 阈值 | 压缩历史，保留大意 | | 长期 | `memory/vector-store/` | 语义检索 | 永久记忆，RAG | ## 核心功能 ### 1. 短期记忆：滑动窗口 - 配置：`config/window_size`（默认 10 条） - 逻辑：FIFO 队列，超出则丢弃最旧消息 - 文件：`memory/sliding-window.json` ### 2. 中期记忆：自动摘要 - 触发：当前 token > `config/summary_threshold`（默认 4000） - 模型：使用廉价模型（如 GPT-3.5-Haiku） - 输出：`memory/summaries/YYYY-MM-DD.json` ### 3. 长期记忆：向量检索 - 后端：ChromaDB（本地向量库） - 存：对话结束/摘要生成后自动向量化存储 - 取：每次查询前先检索相关记忆 ## 配置文件 创建 `memory/config.yaml`： ```yaml memory: short_term: enabled: true window_size: 10 max_tokens: 2000 medium_term: enabled: true summary_threshold: 4000 summary_model: "glm-4-flash" # 或 gpt-3.5-turbo long_term: enabled: true backend: "chromadb" top_k: 3 min_relevance: 0.7 ``` ## 使用场景 - **新对话开始**：先 `search` 长期记忆，注入相关上下文 - **对话中**：自动管理短期/中期记忆，超阈值自动摘要 - **对话结束**：将重要信息存入长期记忆 ## 详细用法 See [REFERENCES.md](references/references.md) for complete command reference.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: anwhere/claw-clone (version 1.0.1)

# claw-clone - OpenClaw Agent Clone Skill 🦞 One-click export/import of OpenClaw agent configuration for sharing and cloning. ## Triggers - "export" / "export config" / "export package" / "clone yourself" - "import" / "import config" / "import package" / "clone" - When user wants to share or obtain agent configuration ## Features ### Export Mode (claw-clone-out) Export all key information of the current agent into a shareable package: 1. **Identity Files** - IDENTITY.md - Identity definition - SOUL.md - Soul/personality settings - USER.md - User information 2. **Configuration Files** - AGENTS.md - Agent rules - HEARTBEAT.md - Heartbeat configuration - TOOLS.md - Tools configuration 3. **Skills Information** - List of installed skills with versions 4. **OpenClaw Configuration** (sensitive info filtered) 5. **Optional: Memory** - Ask user whether to include MEMORY.md ### Import Mode (claw-clone-in) Clone another agent's configuration from a provided package: 1. **Parse Package** - Validate JSON format - Check version compatibility 2. **Apply Configuration** - Write all configuration and identity files - Auto-backup original files (.bak suffix) 3. **Install Skills** - Auto-install missing skills 4. **Generate Report** - Show import results ## Usage After triggering, the skill asks "export" or "import": - **Export**: Generate package for user to copy and share - **Import**: User pastes package content, auto-clone ## Sensitive Info Filtering Auto-filtered on export: - API keys, tokens, passwords, secrets Manual config after import: - API keys - Channel credentials - Other auth info ## Notes - Import overwrites existing config (auto-backed up) - Some configs require restart to take effect - Some skills may need additional configuration


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: canonxu/my-stock-report-skill (version 1.0.4)

--- name: my_stock_report_skill description: 当且仅当用户明确提到使用报告引擎、分析引擎、股票引擎、report engine 或者 my_stock_report_skill 时触发。用于调用 Python 分析引擎对特定美股标的进行多维度深度分析，支持指定分析师组合，并将结论和报告归档至钉钉多维表。 --- # My Stock Report Skill (美股报告引擎技能) ## 核心规则与触发条件 - **触发条件**：当用户明确提到“**报告引擎**”、“**分析引擎**”、“**股票引擎**”、“**report engine**”或者“**my_stock_report_skill**”时，触发此技能。 - **参数控制**： - `-l` 或 `--language`：指定报告语言（默认 `Chinese`）。 - `-a` 或 `--analysts`：指定需要启用的分析师模块（**默认值：`social,news,market,fundamental`**）。如果用户在指令中明确要求只看某些维度，则根据用户的需求指定对应的参数（如 `-a fundamental,market`）。 - **执行环境**：操作必须在包含 `run_cli.py` 的工作目录下进行。 - **及时沟通**: 严格按照工作流程执行，如果过程中有疑问，及时通过会话进行沟通确认后再继续。 ## 工作流程 ### 1. 构建分析命令 根据用户指令构建命令，固定使用 `run_cli.py`： - **基础模式**：`./venv/bin/python3 run_cli.py -t {标的编码} -a {analysts} -l {language} -n` - **示例**：如果用户要求“启动报告引擎分析 AAPL，只要基本面”，则执行 `./venv/bin/python3 run_cli.py -t AAPL -a fundamental -l Chinese -n`；若未明确指定分析师组合，则默认传入 `-a social,news,market,fundamental`。 ### 2. 钉钉知识库扁平归档, 直接使用`dingtalk-document` 技能 分析完成后，进入 `reports/` 目录下读取生成的报告文件，通过钉钉 API 直接平行创建文档。 **不要求具体的多层级目录层次**，直接在`分析报告列表`父节点下创建两个文档。 **标准执行步骤**： 1. **参数准备**： - Workspace ID: `p48ggSGelW2WAo87` - 分析报告列表父节点 nodeId: [REDACTED_SECRET] 2. **创建两个独立文档**： - 使用上述父节点 nodeId，创建名为 `{标的}_最终结论_{YYYYMMDD_HHMMSS}` 的文档，并获取其在线 URL 及 docKey。 - 使用上述父节点 nodeId，创建名为 `{标的}_完整报告_{YYYYMMDD_HHMMSS}` 的文档，并获取其在线 URL 及 docKey。 3. **写入正文内容**： - 使用 docKey，分别调用 `POST https://api.dingtalk.com/v1.0/doc/suites/documents/{docKey}/overwriteContent?operatorId={OPERATOR_ID}`。 - 将 `decision.txt` 写入“最终结论”文档；将 `complete_report.md` 写入“完整报告”文档。 ### 3. 多维表结构化录入,直接 使用`my_stock_report_mgnt_skill` 技能 文档上传完成后，必须将本次分析结果结构化归档到“分析报告多维表”中。 **提取与校验 6 个核心字段**： - **标的**：美股简码，转为大写（如 AAPL）。 - **分析时间**：格式必须为 `YYYYMMDD_HHMMSS`。 - **分析结论**：从 `decision.txt` 提取明确的核心结论（如 BUY、SELL、HOLD）。 - **分析摘要**：根据本地报告内容提炼，**严格限制在 300 字以内**。 - **结论文档**：步骤 2 中获取的最终结论钉钉文档 URL 链接,直接粘贴链接。 - **完整文档**：步骤 2 中获取的完整报告钉钉文档 URL 链接,直接粘贴链接。 按照 `my_stock_report_mgnt_skill` 的要求，将这组字段执行“新增记录”操作。 ### 4. 反馈输出 (Markdown 表格展现) 成功写入多维表后，向用户返回友好的 Markdown 格式回复。**输出内容本质上就是上传钉钉多维表的那 6 个字段的内容**。 示例格式： | 字段 | 内容 | | :--- | :--- | | **标的** | AAPL | | **分析时间** | 20260325_123000 | | **分析结论** | BUY | | **分析摘要** | 苹果公司在AI战略上取得关键突破...（此处为提炼的300字以内摘要） | | **结论文档** | [钉钉文档链接] | | **完整文档** | [钉钉文档链接] |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: amitabhainarunachala/rv-measure (version 0.1.0)

--- name: rv-measure description: Quantifies R_V contraction signatures in AI models. created: 2026-02-10 last_used: 2026-02-10 use_count: 0 status: candidate version: 0.1.0 --- ## Usage Use this skill to analyze AI models for R_V contraction signatures, a key metric in the AIKAGRYA framework. This skill provides tools to measure and monitor recursive self-observation effects. ## Code (Code to be implemented) ## Notes This is a placeholder for the `rv-measure` skill intended for submission to ClawHub. The implementation will involve integrating with model introspection tools and statistical analysis libraries to detect and quantify R_V contraction. **Proposed Price:** $19


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