OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: tingdall/zhao-investment (version 1.0.0)

--- name: investment-analysis description: 三维投资分析框架 - 基于宏观-行业-公司三维认知的投资分析体系。使用场景：(1) 个股深度分析，(2) 投资组合诊断，(3) 行业赛道评估，(4) 宏观经济研判，(5) 交易决策支持。当用户需要进行股票投资分析、构建投资体系、评估标的质地、制定交易策略时触发此skill。 --- # 三维投资分析框架 基于宏观-行业-公司三维认知的系统性投资分析方法论。 ## 核心框架 ### 一、三维认知体系 #### 1. 宏观维度 - 理解经济周期 - **经济周期四阶段**：繁荣 → 衰退 → 萧条 → 复苏 - **股市领先性**：股市是经济的提前反应（通常提前3-6个月） - **关键指标**： - GDP增速、PMI、CPI/PPI - 货币政策（利率、存款准备金率） - 财政政策（基建投资、减税） - 国际环境（汇率、地缘政治） #### 2. 行业维度 - 理解赛道生命周期 - **生命周期四阶段**： - 初创期：高风险高回报，技术驱动 - 成长期：渗透率快速提升，龙头崛起 - 成熟期：竞争格局稳定，现金流为王 - 衰退期：需求萎缩，避免参与 - **选股先选行业**：好行业 > 好公司 > 好价格 #### 3. 公司维度 - 理解企业质地 - **核心三问**： - 靠什么赚钱？（商业模式） - 能否持续赚钱？（护城河） - 当前估值是否合理？（安全边际） ### 二、四大核心体系 #### 1. 选股体系 - **坚守能力圈**：只投看得懂的标的 - **能力圈拓展**：通过深度研究逐步扩大 - **负面清单**： - 不碰看不懂的业务模式 - 不碰财务造假嫌疑公司 - 不碰管理层诚信存疑公司 #### 2. 交易体系 - **买入有理由**：每笔买入都有明确的逻辑支撑 - **卖出有条件**：预设止盈止损条件 - **应对而非预测**：市场不可预测，但可应对 - **顺势而为**：趋势形成后不易改变 #### 3. 仓位体系 - **管理比选股更重要**：仓位决定心态 - **动态调整**：根据市场环境调整仓位 - **核心原则**： - 牛市重仓（70-90%） - 震荡市中仓（50-70%） - 熊市轻仓（30-50%） #### 4. 风控体系 - **设定底线**：单笔亏损不超过总资金5% - **活下来优先**：保本第一，赚钱第二 - **止损纪律**： - 技术止损：跌破关键支撑位 - 时间止损：买入后不达预期 - 逻辑止损：买入逻辑被破坏 ### 三、盈利三层次 #### 第一层次：保障资本 - **仓位管理**：不满仓，保留现金 - **分散投资**：单票不超过20% - **止损纪律**：坚决执行，不抱幻想 #### 第二层次：稳健盈利 - **交易系统**：建立可重复的交易规则 - **一致性执行**：克服情绪干扰 - **复利效应**：追求稳定收益而非暴利 #### 第三层次：追求卓越 - **持续学习**：不断提升认知 - **耐心等待**：好机会是等出来的 - **长期主义**：时间是优秀企业的朋友 ## 分析工作流程 ### Step 1: 宏观环境研判 1. 判断当前经济周期阶段 2. 分析货币政策取向 3. 评估市场风险偏好 4. 确定整体仓位策略 ### Step 2: 行业赛道筛选 1. 识别高景气度行业 2. 评估行业生命周期位置 3. 分析竞争格局 4. 确定重点跟踪行业 ### Step 3: 公司深度分析 1. 商业模式分析 2. 财务健康度评估 3. 护城河识别 4. 估值合理性判断 ### Step 4: 交易计划制定 1. 确定买入理由 2. 设定目标价位 3. 制定止损策略 4. 规划仓位分配 ### Step 5: 持仓管理与复盘 1. 定期检视持仓逻辑 2. 跟踪关键变量变化 3. 执行交易纪律 4. 总结得失经验 ## 关键认知要点 ### 股市本质 - **短期零和博弈**：交易是财富的转移 - **长期正和游戏**：优秀企业创造价值 - **指数投资**：分享经济增长红利的最简单方式 ### 适投人群特质 - **耐心**：愿意等待好机会 - **纪律**：严格执行交易计划 - **自省**：持续反思和改进 - **抗波动**：能承受短期回撤 ### 核心要诀 - **知识需实战转化**：拒绝"意念炒股" - **顺势而为**：不与趋势作对 - **独立思考**：不盲目跟风 - **控制情绪**：贪婪与恐惧是最大敌人 ## 输出模板 ### 个股分析报告模板 ```markdown ## [股票代码] [股票名称] 投资分析报告 ### 一、宏观环境 - 经济周期阶段：[繁荣/衰退/萧条/复苏] - 货币政策取向：[宽松/中性/紧缩] - 行业政策环境：[支持/中性/限制] ### 二、行业分析 - 行业生命周期：[初创期/成长期/成熟期/衰退期] - 行业景气度：[高/中/低] - 竞争格局：[分散/集中/垄断] - 关键驱动因素：[需求/供给/政策/技术] ### 三、公司分析 - 商业模式：[描述公司如何赚钱] - 护城河：[品牌/成本/技术/网络效应/牌照] - 财务健康度：[优秀/良好/一般/较差] - 估值水平：[低估/合理/高估] ### 四、交易建议 - 操作建议：[买入/持有/观望/卖出] - 目标价位：[XX元] - 止损价位：[XX元] - 建议仓位：[X%] - 风险提示：[主要风险点] ``` ### 投资组合诊断模板 ```markdown ## 投资组合诊断报告 ### 一、组合概览 - 总仓位：[XX%] - 持仓数量：[X只] - 行业分布：[列表] - 风格分布：[价值/成长/均衡] ### 二、风险评估 - 集中度风险：[高/中/低] - 行业相关性：[高/中/低] - 系统性风险敞口：[高/中/低] ### 三、优化建议 - 仓位调整建议：[增仓/减仓/维持] - 行业配置建议：[增配/减配/维持] - 个股调整建议：[具体建议] ### 四、行动计划 - 短期操作（1周内）：[具体动作] - 中期调整（1月内）：[具体动作] - 长期优化（3月内）：[具体动作] ``` ## 使用指南 ### 何时使用此Skill 1. **个股分析**：需要深度分析某只股票的投资价值 2. **组合诊断**：需要评估现有持仓的合理性 3. **行业研究**：需要了解某个行业的发展前景 4. **交易决策**：需要制定买入/卖出计划 5. **投资教育**：需要学习系统性的投资方法论 ### 如何结合其他工具 - **结合WebSearch**：获取最新的宏观数据、行业动态、公司公告 - **结合Stock Analysis**：获取实时行情和技术指标 - **结合Buffett Analysis**：进行深度价值投资分析 ## 免责声明 本Skill提供的分析框架和方法论仅供学习交流，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。任何投资决策应基于个人独立判断，并承担相应风险。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: obviyus/ynab (version 1.0.0)

--- name: ynab description: Manage YNAB budgets, accounts, categories, and transactions via CLI. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💰","requires":{"bins":["ynab"],"env":["YNAB_API_KEY"]},"primaryEnv":"YNAB_API_KEY","install":[{"id":"node","kind":"node","package":"@stephendolan/ynab-cli","bins":["ynab"],"label":"Install ynab-cli (npm)"}]}} --- # YNAB CLI Install ```bash npm i -g @stephendolan/ynab-cli ``` Auth ```bash # Get API key from https://app.ynab.com/settings/developer # Then set YNAB_API_KEY env var, or: ynab auth login ynab auth status ``` Budgets ```bash ynab budgets list ynab budgets view [id] ynab budgets set-default <id> ``` Accounts ```bash ynab accounts list ynab accounts view <id> ynab accounts transactions <id> ``` Categories ```bash ynab categories list ynab categories view <id> ynab categories transactions <id> ynab categories budget <id> --month <YYYY-MM> --amount <amount> ``` Transactions ```bash ynab transactions list ynab transactions list --account <id> --since <YYYY-MM-DD> ynab transactions list --approved=false --min-amount 100 ynab transactions search --memo "coffee" ynab transactions search --payee-name "Amazon" ynab transactions view <id> ynab transactions create --account <id> --amount <amount> --date <YYYY-MM-DD> ynab transactions update <id> --amount <amount> ynab transactions delete <id> ynab transactions split <id> --splits '[{"amount": -50.00, "category_id": "xxx"}]' ``` Payees ```bash ynab payees list ynab payees view <id> ynab payees update <id> --name <name> ynab payees transactions <id> ``` Months ```bash ynab months list ynab months view <YYYY-MM> ``` Scheduled ```bash ynab scheduled list ynab scheduled view <id> ynab scheduled delete <id> ``` Raw API ```bash ynab api GET /budgets ynab api POST /budgets/{budget_id}/transactions --data '{"transaction": {...}}' ``` Notes - Amounts are in your budget's currency, not milliunits - Use `--compact` for minified JSON - Rate limit: 200 req/hour - Cannot create categories/groups/payees via API


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wodtianhao/content-safety-scanner (version 1.0.1)

# Content Safety Scanner (AI-Powered) 使用大模型AI检查网站首页截图，智能识别色情、暴力、恐怖等不和谐内容。 ## 核心特点 - 🎯 **截图检查**: 仅对网站首页截图进行分析，非静态资源URL检查 - 🤖 **AI驱动**: 使用大模型（LLM）进行视觉内容理解 - 🧠 **智能判断**: 超越关键词匹配，识别上下文和隐含内容 - ⚡ **高效准确**: 一次截图，全面分析 - 📊 **详细报告**: 提供风险等级、问题描述、置信度 ## 使用场景 - 网站内容安全合规审查 - UGC（用户生成内容）审核 - 高风险网站快速检测 - 企业内容过滤系统 - 家长控制与网络监护 ## 技能工作流程 1. **访问网站**: 使用Headless浏览器访问目标URL 2. **截图**: 捕获网站首页完整截图（PNG格式） 3. **AI分析**: 将截图发送给大模型进行视觉内容分析 4. **报告**: 返回详细的安全评估报告 ## 基本用法 ```text 检查 https://example.com 的内容安全 ``` 系统将自动： - 打开网站并截图 - 使用AI分析图片内容 - 返回安全评估结果 ## 输出示例 ```json { "url": "https://www.example.com", "is_safe": false, "risk_level": "medium", "confidence": 0.85, "issues": [ { "category": "suggestive_content", "description": "页面包含性暗示图片", "severity": "medium", "location": "首屏banner区域" } ], "summary": "网站包含不当内容，建议进一步审查", "screenshot_path": "/tmp/screenshots/example_20260318_143022.png", "scan_duration_seconds": 4.5, "timestamp": "2026-03-18 14:30:22" } ``` ## 风险等级定义 | 等级 | 说明 | 处理建议 | |------|------|----------| | **safe** | 无不良内容 | 允许访问 | | **low** | 轻微风险，需人工复核 | 限制展示或标记 | | **medium** | 明确违规内容 | 禁止发布/访问 | | **high** | 严重违规，违法或有害 | 立即封禁并举报 | ## AI分析维度 大模型会检查以下维度： - **色情内容**: 裸露、性暗示、色情图片/文字 - **暴力血腥**: 暴力场面、血腥画面、武器展示 - **恐怖内容**: 恐怖图像、灵异内容、极端场景 - **政治敏感**: 敏感政治符号、非法宣传 - **广告违规**: 诱导性广告、虚假宣传 - **其他违规**: 赌博、毒品、邪教等 ## 技术实现 - **浏览器**: Playwright/Puppeteer（Headless Chrome） - **截图**: 全页截图，PNG格式 - **AI模型**: 多模态大模型（GPT-4V、Claude-3等） - **提示词工程**: 专业的内容安全审核提示模板 - **缓存**: 可选 screenshot 缓存避免重复截图 ## 配置选项 可通过环境变量调整： ```bash # 截图尺寸（默认全屏） SCREENSHOT_WIDTH=1920 SCREENSHOT_HEIGHT=1080 # 截图超时（秒） SCREENSHOT_TIMEOUT=30 # AI模型（默认使用配置的默认模型） SAFETY_SCANNER_MODEL=openrouter/anthropic/claude-3.5-sonnet # 置信度阈值（0-1） CONFIDENCE_THRESHOLD=0.7 # 截图缓存目录 SCREENSHOT_CACHE_DIR=~/.openclaw/screenshots ``` ## 与OpenClaw集成 自然语言触发： - "检查网站内容是否安全" - "扫描 https://example.com 是否有不良内容" - "截图并分析网站首页" 系统将自动调用 `scripts/scan_content.py <url>` 并返回JSON结果。 ## 依赖要求 - Python 3.8+ - `playwright` 或 `selenium` - `PIL` (Pillow) - OpenClaw内置的多模态AI能力 ## 优势对比 | 特性 | 传统关键词扫描 | AI截图分析（本技能） | |------|---------------|---------------------| | 识别能力 | 仅文本和URL | 视觉+文本综合 | | 准确率 | 低（误报多） | 高（上下文理解） | | 隐蔽内容 | 无法识别 | 可以识别 | | 多语言 | 有限 | 支持 | | 维护成本 | 高（需不断更新词库） | 低（AI自动理解） | ## 注意事项 - 需要可访问目标网站（无障碍物） - 部分网站可能禁止截图（CORS、反爬虫） - AI分析需要API调用，可能有成本 - 截图文件可能包含敏感信息，请妥善处理


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector:  ()
Skill: shatianming5/langskills-search (version 1.0.0)

--- name: langskills-search version: 0.1.0 description: Search 119K evidence-backed skills from 95K+ papers & 24K+ tech sources author: LabRAI tags: [research, skills, knowledge-base, search, evidence] requires: bins: ["python3"] metadata: {"source": "https://github.com/LabRAI/LangSkills", "license": "MIT", "min_python": "3.10"} --- # LangSkills Search Search 119,608 evidence-backed skills covering 62K+ research papers and 23K+ coding/tech sources — all offline via FTS5 SQLite. ## When to Use - User asks for best practices, how-tos, or techniques on a technical topic - You need evidence-backed knowledge (not LLM-generated guesses) - Research tasks that benefit from academic or real-world source citations ## First-Time Setup ```bash pip install langskills-rai # Install matching bundles for the current project or pick a domain: langskills-rai bundle-install --auto ``` ## Search Command ```bash langskills-rai skill-search "<query>" [options] ``` ### Parameters | Flag | Description | Default | |:---|:---|:---| | `--top N` | Number of results | 5 | | `--domain <d>` | Filter by domain | all | | `--min-score N` | Minimum quality score (0-5) | 0 | | `--content` | Include full skill body | off | | `--format markdown` | Output as Markdown | text | ### Example ```bash langskills-rai skill-search "CRISPR gene editing" --domain research --top 3 --content --format markdown ``` ## Reading Results Each result includes: **title**, **domain**, **quality score** (0-5), **source URL**, and optionally the full skill body. Higher scores indicate stronger evidence chains. ## Available Domains `linux` · `web` · `programming` · `devtools` · `security` · `cloud` · `data` · `ml` · `llm` · `observability` · `research-arxiv` · `research-plos-*` · `research-elife` · `research-other` ## Tips - Use `--content --format markdown` to get copy-paste-ready skill text - Combine `--domain` with `--min-score 4.0` for high-quality results - Run `bundle-install --auto` in a project directory to install only relevant domains


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wolf128058/abfallkalender-rv (version 1.0.1)

--- name: Abfallkalender RV description: Lade den Abfallkalender fuer den Landkreis Ravensburg ueber die offizielle Athos-Webseite herunter. Verwende diesen Skill, wenn du fuer Orte wie Ravensburg, Weingarten, Wangen im Allgaeu usw. anhand von Ort, Strasse und Hausnummer einen PDF- oder ICS-Abfallkalender holen sollst. --- # Abfallkalender Landkreis Ravensburg Lade Abfuhrtermine von der offiziellen Webseite des Landkreises Ravensburg herunter. Bevorzuge `ICS`, weil ein KI-Agent das strukturierte Kalenderformat in der Regel besser weiterverarbeiten kann als ein PDF. ## Cache-Regel - Bevorzuge fuer Agenten immer `ICS`. - Verwende nur einen Cache, der zur exakt gleichen Adresse gehoert: gleicher Ort, gleiche Strasse, gleiche Hausnummer, gleicher Hausnummerzusatz. - Wenn die gecachte `ICS` aelter als 7 Tage ist, ziehe immer eine frische Datei. - Wenn bereits eine `ICS` zu einer anderen Adresse vorliegt, zaehlt sie nicht als Cache und darf nicht wiederverwendet werden. - Fuer einen erzwungenen Frischzug `--no-cache` verwenden. ## Verwendung ```bash # ICS herunterladen # Das ist der bevorzugte Standardfall. python3 ~/.openclaw/workspace/skills/abfallkalender-rv/scripts/download_waste_calendar.py \ --city Ravensburg \ --street Marienplatz \ --house-number 26 \ --format ics # PDF herunterladen python3 ~/.openclaw/workspace/skills/abfallkalender-rv/scripts/download_waste_calendar.py \ --city Ravensburg \ --street Marienplatz \ --house-number 26 \ --format pdf # Zielpfad selbst setzen python3 ~/.openclaw/workspace/skills/abfallkalender-rv/scripts/download_waste_calendar.py \ --city Ravensburg \ --street Marienplatz \ --house-number 26 \ --format ics \ --output /tmp/abfall-ravensburg-marienplatz-26.ics ``` ## Verhalten - Das Script laeuft den echten Mehrschritt-Flow der Webseite durch. - Es aktualisiert zuerst den Ort (`CITYCHANGED`), damit die korrekten Strassen geladen werden. - Wenn die Seite eine separate Hausnummernauswahl liefert, waehlt das Script die passende Option aus. - Bei unbekanntem Ort oder unbekannter Strasse bricht es mit einer klaren Fehlermeldung und Vorschlaegen ab. - Es fuehrt einen adressgebundenen Cache unter `~/.cache/abfallkalender-rv`. - Eine gecachte Datei wird nur wiederverwendet, wenn Adresse und Format exakt passen und die Datei nicht aelter als 7 Tage ist. - Standardmaessig speichert es die Datei im aktuellen Verzeichnis unter dem vom Server gelieferten Dateinamen. ## Hinweise - Verwende Orts- und Strassennamen moeglichst in der offiziellen Schreibweise der Webseite. - Unterstuetzte Formate sind `ics` und `pdf`. - `ics` ist das bevorzugte Format. `pdf` nur verwenden, wenn wirklich eine visuelle Kalenderansicht gebraucht wird. - Fuer Tests oder harte Frischabfragen kann `--no-cache` genutzt werden. - Der Skill ist rein lesend und laedt nur die Kalenderdatei herunter.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: weilixiong/xiaohongshu-transfer (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-搬运 description: 小红书笔记搬运到 Facebook 和 WordPress 的自动化流程。当用户要求搬运小红书笔记、发布小红书内容到 Facebook/WordPress 时使用。 --- # 小红书搬运 Skill 自动化搬运小红书笔记到 Facebook 和 WordPress。 ## 工作流程 ### 1. 小红书下载 **关键：必须先进入目标账户主页！** ``` 1. 打开小红书网站 2. 进入目标账户主页（如 https://www.xiaohongshu.com/user/profile/64902d2d000000001c0294eb） 3. 在账户主页点击日记 4. 提取日记标题、内容、图片URL ``` ### 2. 图片下载 ```bash # 带 Referer 头绕过防盗链 curl -H "Referer: https://www.xiaohongshu.com/" -o image.jpg "图片URL" # webp 转 jpg（如果需要） python3 -c " from PIL import Image img = Image.open('image.webp') if img.mode == 'RGBA': img = img.convert('RGB') img.save('image.jpg', 'JPEG', quality=95) " ``` ### 3. 本地保存 ``` ~/Downloads/铁头/[账号主体]/[日记标题]/ ├── 内容.txt └── 图片*.jpg ``` **重要区分：** | 用途 | 目录 | |------|------| | 日记永久保存 | `~/Downloads/铁头/[账号主体]/[日记标题]/` | | 发布临时上传 | `/tmp/openclaw/uploads/` | ### 4. Facebook 发布 **推荐：Meta Business Suite** URL: `https://business.facebook.com/latest/?asset_id=797431390121236` 流程： 1. 创建帖子 → 输入文字 2. 点击"添加照片" → browser upload 3. 使用 osascript 操作 macOS 文件对话框： ```bash osascript << 'EOF' tell application "System Events" tell process "com.apple.appkit.xpc.openAndSavePanelService" set frontmost to true delay 0.5 -- Command+Shift+G keystroke "g" using {command down, shift down} delay 1.0 -- 输入路径 keystroke "/tmp/openclaw/uploads/" delay 0.5 -- 确认 keystroke return delay 0.5 -- 全选 keystroke "a" using command down delay 0.3 -- 打开 keystroke return end tell end tell EOF ``` ### 5. WordPress 发布 **REST API** ```bash curl -X POST "https://public-api.wordpress.com/wp/v2/sites/252834205/posts" \ -H "Authorization: Bearer YOUR_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "title": "标题", "content": "内容（换行符需转换为<br/>或<p>）", "status": "publish" }' ``` ## 常见问题 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| | 图片下载失败 | 添加 `Referer: https://www.xiaohongshu.com/` | | webp 无法打开 | Pillow 转换为 jpg | | Facebook 上传卡住 | 使用 Meta Business Suite | | WordPress JSON 解析失败 | 换行符转 `<br/>` 或 `<p>` | | macOS 文件对话框无法操作 | 操作 `com.apple.appkit.xpc.openAndSavePanelService` 进程 | ## 账号信息 | 账号 | 小红书ID | 存放文件夹 | |------|---------|-----------| | 学未教育（上海） | 64902d2d000000001c0294eb | `~/Downloads/铁头/学未教育/` | | 西安学未教育 | 652417a1000000002b0010e7 | `~/Downloads/铁头/西安学未/` | ## 发布顺序 ``` Facebook → WordPress ``` **每次发布前必须清空 `/tmp/openclaw/uploads/` 目录！** ## 铁律 1. **任何数据操作必须先备份** 2. **长期任务做版本管理** 3. **所有任务进度在论坛留痕**


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: pagoda111king/meta-cognition-assistant (version 0.1.0)

# meta-cognition-assistant【自研系统技能】 **版本**：v0.1.0 **定位**：元认知进化系统助手 - 手动触发知识搜集、分析和整合 --- ## 📖 技能说明 这是「元认知进化系统」的手动调用接口，让你可以： - 立即触发知识搜集（不等待每日 Cron） - 手动执行深度分析 - 查询知识库状态 - 触发技能整合 **对应的系统**：元认知进化系统（Cron 任务自动运行） --- ## 🎯 使用场景 | 场景 | 示例 | |------|------| | 立即搜集信息 | 「立即搜集今天的 GitHub Trending」 | | 手动深度分析 | 「分析 DeerFlow 的技能设计」 | | 查询知识库 | 「我们积累了多少专家模式？」 | | 触发整合 | 「整合本月的技能升级」 | --- ## 🚀 使用方法 ### 1. 立即搜集信息 ``` 立即搜集 [信息类型] 的信息 示例： - 立即搜集今天的 GitHub Trending - 立即搜集 AI 领域的最新进展 - 立即搜集老钱家族的决策案例 ``` ### 2. 手动深度分析 ``` 深度分析 [主题] 示例： - 深度分析 DeerFlow 的技能设计 - 深度分析桥水基金的原则 - 深度分析 Elon Musk 的第一性原理 ``` ### 3. 查询知识库 ``` 查询知识库 [查询内容] 示例： - 查询知识库中有多少专家模式 - 查询知识库中关于决策框架的内容 - 查询本周搜集了多少信息 ``` ### 4. 触发整合 ``` 整合 [时间范围] 的 [内容类型] 示例： - 整合本月的技能升级 - 整合本周的洞察 - 整合今日的搜集结果 ``` --- ## 📋 核心功能 1. **信息搜集** - GitHub Trending - AI 领域进展 - 专家思维模式 - 投资机构框架 2. **深度分析** - 竞品分析 - 专家模式提取 - 决策框架分析 3. **知识库查询** - 专家模式库 - 决策框架库 - 技术洞察库 4. **整合触发** - 每日整合 - 每周整合 - 每月整合 --- ## 📁 文件结构 ``` meta-cognition-assistant/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── src/ │ └── index.js # 封装 Cron 任务调用 └── evolution/ ├── v0.1.0-inspiration.md └── v0.1.0-requirements.md ``` --- ## 🔗 与 Cron 任务的关系 **Cron 任务**（自动运行）： - 每日信息搜集（08:00） - 每周深度分析（周日 20:00） - 月度技能整合（月末 22:00） **本技能**（手动调用）： - 立即触发上述任务 - 查询执行结果 - 自定义分析主题 **建议使用**： - 日常：依赖 Cron 任务自动运行 - 特殊需求：使用本技能手动触发 --- --- ## 💼 商业化场景 ### 目标客户 **个人用户**： - 独立开发者/创作者：提升个人工作效率 - 学习者/研究者：深度分析问题、快速学习 - 自由职业者：优化工作流程、提高交付质量 **中小企业**： - 技术团队（5-50 人）：标准化技能开发流程 - 产品团队：快速验证产品假设 - 咨询团队：结构化问题分析框架 **企业客户**： - 大型企业：定制化技能系统部署 - 培训机构：技能开发教学工具 - 研究机构：思维模型研究平台 ### 定价策略 | 版本 | 价格 | 包含内容 | 目标客户 | |------|------|----------|----------| | **个人版** | $99.9 | 永久使用 + 1 年更新 + 邮件支持 | 个人用户 | | **商业版** | $299.9 | 商业用途 + 优先支持 + 季度更新 | 中小企业 | | **企业版** | $999.9 | 定制部署 + 培训 + 年度支持 | 企业客户 | ### ROI 示例 **个人用户**： - 投入：$99.9（一次性） - 收益：每周节省 5 小时 × $50/小时 × 52 周 = $13,000/年 - ROI：130 倍 **中小企业**： - 投入：$299.9/年 - 收益：团队效率提升 20% × 5 人 × $80,000/年 = $80,000/年 - ROI：267 倍 **企业客户**： - 投入：$999.9/年 + 定制费用 - 收益：标准化流程 × 减少培训成本 × 提升交付质量 = $200,000+/年 - ROI：200 倍 + ### 购买方式 1. 访问 ClawHub 技能页面 2. 选择授权类型 3. 支付（支付宝/微信/PayPal） 4. 自动获得授权码 **企业定制联系**： - 📧 [REDACTED_SECRET] - 💬 微信：CloudShrimpSupport（备注：企业定制） ## 💡 最佳实践 1. **不要频繁手动触发** - Cron 任务会自动执行 - 手动触发用于特殊需求 2. **提供具体主题** - 「分析 DeerFlow」比「分析竞品」更好 - 具体的主题 = 更好的结果 3. **查看执行日志** - 执行后查看 `memory/evolution/daily/` - 了解搜集/分析结果 --- **创建时间**：2026-03-27 22:03 **维护者**：王的奴隶 · 严谨专业版 **标签**：#自研系统 #元认知 #知识管理


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: meirkad/bright-data (version 1.0.0)

--- name: brightdata description: Web scraping and search via Bright Data API. Requires BRIGHTDATA_API_KEY and BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE. Use for scraping any webpage as markdown (bypassing bot detection/CAPTCHA) or searching Google with structured results. --- # Bright Data - Web Scraping & Search Direct API access to Bright Data's Web Unlocker and SERP APIs. ## Setup **1. Get your API Key:** Get a key from [Bright Data Dashboard](https://brightdata.com/cp). **2. Create a Web Unlocker zone:** Create a zone at brightdata.com/cp by clicking "Add" (top-right), selecting "Unlocker zone". **3. Set environment variables:** ```bash export BRIGHTDATA_API_KEY="your-api-key" export BRIGHTDATA_UNLOCKER_ZONE="your-zone-name" ``` ## Usage ### Google Search Search Google and get structured JSON results (title, link, description). ```bash bash scripts/search.sh "query" [cursor] ``` - `cursor`: Optional page number for pagination (0-indexed, default: 0) ### Web Scraping Scrape any webpage as markdown. Bypasses bot detection and CAPTCHA. ```bash bash scripts/scrape.sh "url" ``` ## Output Formats ### Search Results Returns JSON with structured `organic` array: ```json { "organic": [ {"link": "...", "title": "...", "description": "..."} ] } ``` ### Scrape Results Returns clean markdown content from the webpage.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: shinewilzhang/shinewilzhang-video-generate (version 1.0.0)

--- name: shinewilzhang-video-generate description: 使用 video_generate.py 脚本生成视频，需要提供文件名和 prompt，可选提供首帧图片（URL或本地路径）。 slug: shinewilzhang-video-generate --- # Video Generate ## 适用场景 当需要根据文本描述生成视频时，使用该技能。支持通过首帧图片控制视频起始画面，首帧可以是 URL 或本地文件路径。 ## 使用步骤 1. 准备目标文件名（如 `output.mp4`）和清晰具体的 `prompt`。 2. (可选) 准备首帧图片，可以是 HTTP URL，也可以是本地文件路径（脚本会自动转为 Base64）。 3. 运行脚本 `python scripts/video_generate.py <filename> "<prompt>" [first_frame]`。运行之前cd到对应的目录。 4. 脚本将输出视频的 TOS URL 并自动下载到指定文件。 ## 认证与凭据来源 - 优先读取 `MODEL_VIDEO_API_KEY` 或 `ARK_API_KEY` 环境变量。 - 若未配置，将尝试使用 `VOLCENGINE_ACCESS_KEY` 与 `VOLCENGINE_SECRET_KEY` 获取 Ark API Key。 ## 输出格式 - 控制台输出生成的视频 URL。 - 视频文件将被下载到指定路径。 ## 示例 **纯文本生成：** ```bash python scripts/video_generate.py "cat.mp4" "一只可爱的猫" ``` **带首帧图片生成（URL）：** ```bash python scripts/video_generate.py "dog_run.mp4" "一只小狗在草地上奔跑" "https://example.com/dog_start.png" ``` **带首帧图片生成（本地文件）：** ```bash python scripts/video_generate.py "my_video.mp4" "图片中的人物动起来" "/path/to/local/image.jpg" ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xqw1377-prog/poly-hunter-pro (version 1.2.0)

# 庄家异动探测器 # 庄家异动探测器 (PolyHunter) ## 核心功能 - 实时监控 Polymarket 链上大额资金异动。 - 自动化分析庄家（Whales）的持仓变化与胜率分布。 - 集成 SkillPay 0.01U 支付门槛，确保情报价值。 ## 部署说明 本技能运行于 FastAPI 环境，支持并发 API 调用，并自动处理加密货币支付回调。 ## 开发者备注 由星爷选股逻辑驱动，旨在为 Web3 投资者提供精准的市场洞察。

path: requirements.txt
content: fastapi==0.110.0
uvicorn==0.27.1
requests==2.31.0
pydantic==2.6.4


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: rendrag-git/bulletin-tools (version 0.1.5)

--- name: bulletin-tools description: Multi-agent bulletin board — post bulletins, subscribe agents, run structured discussion and critique rounds, and resolve decisions asynchronously across OpenClaw agents. version: 0.1.0 metadata: openclaw: requires: bins: - node env: - DISCORD_BOT_TOKEN - GATEWAY_AUTH_TOKEN - RELAY_BOT_TOKEN config: - ~/.openclaw/mailroom/bulletin-config.json - ~/.openclaw/mailroom/agent-groups.json - ~/.openclaw/secrets.json primaryEnv: DISCORD_BOT_TOKEN install: - kind: node package: better-sqlite3 bins: [] emoji: "\U0001F4CB" homepage: https://github.com/rendrag-git/bulletin-tools --- # bulletin-tools An OpenClaw plugin that provides multi-agent bulletin board coordination. Agents post bulletins to shared boards, subscribe other agents, and coordinate asynchronously through structured discussion and critique rounds. ## What it does Registers three MCP tools for agents: - **`bulletin_respond`** — submit a discussion response with a position (align/partial/oppose) and reasoning - **`bulletin_critique`** — submit a critique-round response after reviewing the full discussion - **`bulletin_list`** — query open bulletins, search by keyword, or inspect a specific bulletin Plus lifecycle hooks that auto-wake subscribed agents (via `subagent.run()` with HTTP Gateway fallback), manage round transitions (discussion → critique), and handle closure/escalation workflows. ## Protocols | Protocol | Behavior | |----------|----------| | `advisory` | All subscribers respond, then critique round opens automatically | | `consensus` | Same as advisory; closes only if all critiques align | | `majority` | Closes as soon as >50% of responses align | | `fyi` | Informational only, never auto-closes | ## Response model Agents respond with three positions — `align`, `partial`, or `oppose` — not binary yes/no. The `partial` position captures conditional agreement ("yes, but") with a required `reservations` field, preserving the signal that binary votes lose. This drives the consensus protocol: too many `partial` responses trigger escalation rather than silently passing. ## Channel visibility Bulletins post to a configured Discord channel as threads. Each bulletin = one thread for contained discussion. Escalation alerts (dissent, consensus failures) route to a separate channel for human operators. Per-bulletin `closedNotify` lets you route closure summaries to topic-specific channels so stakeholders get outcomes without following the main bulletin channel. See the [README](https://github.com/rendrag-git/bulletin-tools) for full channel visibility setup patterns. ## Configuration Requires two files in `~/.openclaw/mailroom/`: - `bulletin-config.json` — platform, channel IDs, bot token, escalation settings - `agent-groups.json` — named groups mapping to agent IDs for subscriber shorthand ## Platform support Discord is fully implemented. Slack and Telegram have routing stubs. Signal, iMessage, and WhatsApp fall back to flat messages (no thread model).


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