OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: earthwalking/inno-guide (version 1.0.2)

--- name: chuangjia-zixun description: 中国国际大学生创新大赛参赛指导助手。当用户需要参加中国国际大学生创新大赛、准备参赛项目、获取赛道建议或制作参赛PPT时使用此技能。 --- # 创赛指南 ## Overview 本技能为中国国际大学生创新大赛（2025）参赛者提供全流程指导服务，包括： 1. 根据项目类型和赛道提供针对性参赛建议 2. 解读各赛道评审规则和评分要点 3. 整合PPT制作能力，为参赛项目生成专业参赛PPT ## 赛道类型识别 根据教育部通知，大赛设以下赛道： ### 1. 高教主赛道 - **创意组**：面向本专科生，尚未注册公司但有创意方案 - **创业组**：面向本专科生/研究生，已注册公司运营 ### 2. 青年红色筑梦之旅赛道 - **公益组**：非营利性社会创新项目 - **创意组**：文旅或其他产业创新项目 - **创业组**：乡村振兴相关创业项目 ### 3. 产业赛道 - **企业命题组**：解决企业实际技术需求 - **成果转化组**：已有科研成果转化 ### 4. 萌芽赛道 - 面向高中生，科技创新创意项目 ## 评审要点速查 ### 高教主赛道-创意组（分值占比） | 评审要点 | 分值 | |---------|------| | 个人成长 | 30分 | | 项目创新 | 30分 | | 产业价值 | 25分 | | 团队协作 | 15分 | ### 高教主赛道-创业组（分值占比） | 评审要点 | 分值 | |---------|------| | 个人成长 | 25分 | | 项目创新 | 30分 | | 产业价值 | 30分 | | 团队协作 | 15分 | ### 青年红色筑梦之旅赛道 | 评审要点 | 分值 | |---------|------| | 团队协作 | 15分 | | 创新性 | 25分 | | 实践性 | 25分 | | 带动就业 | 15分 | | 传承红色基因 | 20分 | ### 产业赛道-企业命题组 | 评审要点 | 分值 | |---------|------| | 团队协作 | 20分 | | 解决方案 | 35分 | | 实现成效 | 25分 | | 项目分析 | 10分 | | 企业命题契合度 | 10分 | ### 萌芽赛道 | 评审要点 | 分值 | |---------|------| | 创新性 | 40分 | | 实践性 | 20分 | | 自主性 | 20分 | | 团队情况 | 20分 | ## 工作流程 ### 步骤1：赛道确认 询问用户以下信息以确定参赛赛道： 1. 项目类型（创意/创业/公益/成果转化） 2. 团队成员构成（本科生/研究生/高中生） 3. 项目所属行业领域 4. 是否已有公司实体 ### 步骤2：项目分析 根据用户提供的项目信息，分析： 1. 项目所属赛道是否合适 2. 项目的核心竞争力 3. 需要重点准备的材料 ### 步骤3：针对性建议 根据评审要点，提供具体建议： 1. **个人成长维度**：展示项目如何体现产教融合、科教融汇 2. **项目创新维度**：明确创新点（产品/工艺/服务/商业模式） 3. **产业价值维度**：分析市场规模、竞争格局、商业模式 4. **团队协作维度**：展示团队分工、资源整合能力 ### 步骤4：PPT制作 使用pptx技能，为参赛项目生成专业PPT。 #### 调用pptx技能 当用户请求制作参赛PPT时，执行以下步骤： 1. **加载pptx技能**：调用 `use_skill` 工具加载 pptx 技能 2. **收集项目信息**：向用户获取项目详细信息 3. **生成PPT结构**：根据赛道特点确定PPT内容结构 4. **生成PPT内容**：使用pptx技能创建PPT #### 典型参赛PPT结构 根据不同赛道，PPT结构有所调整： **高教主赛道-创意组（10-12页）**： 1. 封面页：项目名称、团队信息、参赛赛道 2. 项目概述：解决的问题、解决方案、核心价值 3. 创新点分析：技术创新/模式创新/服务创新 4. 市场分析：市场规模、目标客户、竞争分析 5. 商业模式：盈利模式、营销策略 6. 团队介绍：成员背景、核心能力、分工协作 7. 落地进展：原型/产品、测试数据、用户反馈 8. 未来规划：发展目标、资源需求 9. 结尾页：联系方式、感谢语 **高教主赛道-创业组（12-15页）**： 在前述基础上增加： - 企业概况：公司基本信息、核心业务 - 经营绩效：营收、利润、市场份额 - 财务预测：营收预测、成本分析、融资计划 - 创新成果：专利、技术突破、行业认可 **青年红色筑梦之旅赛道**： - 增加"传承红色基因"专题页 - 强调社会价值和社会影响 - 突出公益属性和实践成果 **产业赛道**： - 强调命题解决思路 - 展示技术方案可行性 - 突出与企业命题的契合度 ## 参赛建议模板 ### 创意组建议框架 ``` 1. 项目定位 - 解决什么社会/行业痛点 - 目标用户群体是谁 2. 创新亮点 - 技术创新：核心技术优势 - 模式创新：独特的商业模式 - 服务创新：差异化服务体验 3. 可行性论证 - 市场调研数据 - 原型/测试结果 - 团队能力支撑 4. 商业价值 - 目标市场规模 - 盈利模式 - 成长潜力 ``` ### 创业组建议框架 ``` 1. 企业概况 - 公司基本信息 - 核心业务 - 发展阶段 2. 经营绩效 - 营收/订单情况 - 市场份额 - 客户案例 3. 创新成果 - 专利/软著 - 技术突破 - 行业认可 4. 发展战略 - 市场拓展计划 - 融资规划 - 竞争优势 ``` ## 使用示例 ### 示例1：赛道咨询 用户：我想参加创新大赛，但不知道选哪个赛道 回复： 1. 请问您的项目目前处于什么阶段？（有创意方案/已有公司运营） 2. 项目是做什么方向的？（科技创新/社会创新/乡村振兴） 3. 团队成员是什么学历层次？ 根据回答，推荐合适赛道并说明理由。 ### 示例2：PPT制作 用户：帮我制作参赛PPT 回复： 请提供以下信息： 1. 项目名称和核心定位 2. 所属赛道和组别 3. 项目创新点（技术/模式/服务） 4. 目标市场和商业模式 5. 团队成员构成 6. 目前项目进展（原型/产品/已有收入） 收集信息后，使用pptx技能生成PPT。 ## Resources ### references/ 存放各赛道详细评审规则文档，供深入参考。 ### assets/ 存放参赛PPT模板、常见问题解答等资源文件。 --- **注意**：本技能基于《中国国际大学生创新大赛（2025）评审规则》和《教育部关于举办中国国际大学生创新大赛（2025）的通知》编制。

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slug: inno-guide
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Skill: ivangdavila/pay (version 1.0.0)

--- name: "Pay" description: "Choose the right payment method, optimize rewards, handle disputes, and manage bills safely." --- ## Triggers Activate on: "how should I pay", "which card", payment method questions, dispute help, fraud concerns, bill management. **Before acting on payments:** Never initiate or authorize payments without explicit user confirmation. ## Quick Decision: Which Card? When user asks "which card should I use?": 1. **Check if category bonus applies** (groceries, gas, dining, travel) 2. If yes → Use card with that bonus 3. If no bonus → Use highest flat-rate cashback card 4. **International?** → Use no-foreign-fee card For card category details, see `cards.md`. ## Payment Method Selection | Method | Best for | Watch out | |--------|----------|-----------| | Credit card | Most purchases | Pay full balance monthly | | Debit card | Budget control | Less fraud protection | | Cash | Negotiation, privacy | No protection if lost | | Bank transfer | Large purchases, rent | Hard to reverse | | Digital wallet | Convenience | Still uses underlying card | ## Fraud & Security **If card stolen or suspicious charge:** 1. Freeze card immediately (app or call) 2. Check recent transactions 3. Report fraud to bank 4. Request new card number **Red flags — never do this:** - Give full card number over phone (unsolicited call) - Pay via gift cards or wire for purchases - Click links in "fraud alert" texts For detailed fraud handling, see `security.md`. ## Disputes & Chargebacks **Before disputing:** 1. Contact merchant first (often faster) 2. Document everything (screenshots, receipts) 3. Know time limits (usually 60-120 days) **Chargeback reasons that work:** - Item not received - Item significantly not as described - Unauthorized charge - Merchant won't honor refund policy For scripts and process, see `disputes.md`. ## Bill Management **Autopay rules:** - Fixed bills (rent, subscriptions) → Autopay full amount - Variable bills (utilities, credit cards) → Autopay minimum or manual - Always: Calendar reminder 3 days before due **Missed payment?** Call immediately — many issuers waive first late fee if you ask. ## Rewards Basics - **Statement credit / cashback:** Simplest, automatic value - **Points:** Can be worth more if transferred to travel partners - **When in doubt:** Cashback is never wrong For optimization strategies, see `rewards.md`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sxliuyu/email-auto-reply (version 1.0.0)

--- name: email-auto-reply version: 1.0.0 description: 邮件自动回复工具。根据关键词匹配自动回复，支持常见问题模板。适合客服和忙碌人士。 author: 你的名字 triggers: - "自动回复" - "邮件回复" - "邮件模板" - "自动回复邮件" --- # Email Auto Reply 📧 邮件自动回复工具，根据关键词匹配自动回复。 ## 功能 - 📝 关键词自动回复 - 📋 模板管理 - 🔄 多账号支持 - ✅ 自动抄送 ## 使用方法 ### 添加回复规则 ```bash python3 scripts/auto_reply.py add "关键词" "回复内容" ``` ### 列出规则 ```bash python3 scripts/auto_reply.py list ``` ### 删除规则 ```bash python3 scripts/auto_reply.py delete 1 ``` ### 测试回复 ```bash python3 scripts/auto_reply.py test "你好，我想咨询" ``` ## 示例 ```bash # 添加自动回复 python3 scripts/auto_reply.py add "价格" "感谢咨询，我们的价格请访问官网..." python3 scripts/auto_reply.py add "退款" "您的退款申请已收到，我们将在3个工作日内处理..." # 测试 python3 scripts/auto_reply.py test "我想问价格" ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: godyounger/splunk-log-analyzer (version 1.0.1)

--- name: log-analyzer description: 纯本地日志分析系统，支持日志统计、重复检测、错误分析和异常识别 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["streamlit"], "runtime": "python3" }, "install": [ { "id": "python", "kind": "pip", "package": "streamlit", "label": "Install Streamlit (pip)", }, { "id": "pandas", "kind": "pip", "package": "pandas", "label": "Install Pandas (pip)", }, { "id": "plotly", "kind": "pip", "package": "plotly", "label": "Install Plotly (pip)", }, ], "emoji": "📊", }, } --- # Log Analyzer - 日志分析系统 纯本地日志文件分析工具，无需任何外部连接或云服务。 ## 功能特性 ### 3个核心功能 1. **📥 数据摄取诊断** - 日志统计（总文件数、总大小、总行数） - 重复日志识别和统计 - 时间分布分析（按小时统计） - 重复率计算和 Top 重复日志展示 2. **⚡ 索引性能优化** - 日志统计分析 - 错误类型统计和分布 - 错误日志提取和展示 - 最近错误列表 3. **🚨 错误与异常监控** - 错误日志检测和分类 - 异常事件识别（基于时间戳统计分析） - 错误趋势可视化 - 异常时间点标记 ## 使用方法 ### 方式 1: 直接运行 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/log-analyzer streamlit run log-analyzer.py --server.port 8506 ``` ### 方式 2: 使用启动脚本 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/log-analyzer ./start-log-analyzer.sh ``` ### 在 OpenClaw 中使用 当用户要求分析日志文件、检查日志错误、或进行日志统计时，自动启动此技能： ``` "分析 /var/log/app.log" "检查这个日志文件有没有问题" "帮我统计一下这些日志" ``` ## 日志格式支持 支持标准格式的日志文件： - **时间戳**: `[2024-03-10 14:30:00]` - **日志级别**: `[ERROR|WARN|INFO|DEBUG|CRITICAL|FATAL]` - **错误类型**: `[DB_ERROR|APP_ERROR|NETWORK_ERROR|AUTH_ERROR|TIMEOUT_ERROR]` - **IP 地址**: `IP:192.168.1.1` - **攻击类型**: `SQL_INJECTION|XSS|BRUTE_FORCE|PATH_TRAVERSAL` ## 配置选项 在 Web 界面中可以配置： - **日志目录**: 指定要分析的日志文件目录 - **文件模式**: 选择要分析的文件类型（*.log, *.txt, *.csv） - **最大文件数**: 限制分析的文件数量（1-100） - **显示选项**: 控制图表和重复分析的显示 ## 技术细节 ### 依赖项 - Python 3.7+ - Streamlit - Pandas - Plotly ### 系统架构 ``` LogParser ├─ parse_line() - 解析单行日志 └─ 模式匹配 - 支持多种日志格式 LogAnalyzer ├─ get_log_files() - 获取日志文件列表 ├─ analyze_log_stats() - 日志统计分析 ├─ check_duplicates() - 重复日志检查 ├─ detect_errors() - 错误检测 └─ detect_anomalies() - 异常检测 ResultDisplay ├─ display_stats() - 显示统计信息 ├─ display_duplicates() - 显示重复信息 ├─ display_errors() - 显示错误信息 └─ display_anomalies() - 显示异常 ``` ## 性能说明 - 纯本地运行，无需网络连接 - 支持大文件（通过文件大小统计） - 自动去重（基于哈希值） - 时间异常检测（基于标准差统计） ## 注意事项 1. 首次使用需要安装 Python 依赖包 2. 分析大量大文件可能需要较长时间 3. 建议限制分析文件数量以避免内存问题 4. 日志格式需要符合标准模式才能正确解析 ## 默认访问地址 http://localhost:8506 可通过修改启动脚本中的端口参数来更改。


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

--- name: 返利推广赚手 description: 返利链接推广与佣金管理工具，帮助淘客和推广者生成高转化分享内容，追踪推广佣金收益。 version: 0.1.0 --- # 返利推广赚手 面向返利推广者和淘客的佣金管理工具。帮助用户生成高转化的返利推广内容，管理多平台推广链接，追踪推广佣金收益，从自购省钱升级到分享赚钱。 ## 触发词 返利推广、淘客赚钱、推广佣金、分享赚钱、返利链接推广、淘客工具、rebate share、推广收益、佣金管理、分享返利 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **高佣商品筛选**：按佣金比例、销量、好评率筛选值得推广的商品 - **推广内容生成**：自动生成带返利链接的商品推荐文案、图片素材 - **多渠道分发**：一键生成适配微信群、朋友圈、小红书、抖音等不同平台的推广内容 - **佣金收益追踪**：统计各平台推广佣金，生成收益报告 ### 推广者收益模型 | 推广方式 | 佣金来源 | 预计收益 | |---------|---------|---------| | 自购省钱 | 自己下单返利 | 每月省 ¥200-500 | | 朋友圈分享 | 好友下单佣金 | 每月 ¥500-2000 | | 社群运营 | 群成员下单佣金 | 每月 ¥2000-10000 | | 内容种草 | 粉丝下单佣金 | 每月 ¥5000+ | ### 推广内容模板 ``` 文案结构： ① 痛点引入（为什么需要这个商品） ② 商品亮点（核心卖点 2-3 个） ③ 价格优势（原价 vs 券后价 vs 返利到手价） ④ 行动号召（限时/限量/专属链接） ``` ### 使用场景 1. **新手起步**：从自购省钱开始，学习返利推广基本流程 2. **社群推广**：每日为购物群生成高佣商品推荐清单 3. **内容创作**：为小红书、抖音等平台生成种草内容 4. **收益分析**：月度复盘推广效果，优化选品和推广策略 ## 输出格式 ``` 💰 推广商品推荐 商品：[商品名称] 佣金比例：[X]%（预计佣金 ¥[金额]） 月销量：[N]件 | 好评率：[X]% 推广文案： [自动生成的推广文案] 推广链接： 微信群版：[链接] 朋友圈版：[链接+配图建议] 小红书版：[种草文案] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-tailor (version 1.0.1)

--- name: book-tailor description: Book tailor services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book tailor. Triggers on requests like "book a tailor", "find tailor near me", or any tailor service request. --- # uook tailor Book tailor services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "tailor", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cyzlmh/cmic-skill-scanner-bclinux21-amd64 (version 0.9.0)

--- name: skillscan-wrapper description: 使用内置 Rust 引擎审计待安装的 skill 包或归档，并可选桥接外部 scanner。 license: MIT-0 author: CMIC Skill Scanner --- # Skill Scan Wrapper 当你要在安装一个本地 skill、归档或 release bundle 前做一次快速安全检查时，使用这个 skill。 ## ⚠️ Security Notice This tool operates **locally** and requires user trust in the binary you run. **Always verify the checksum after downloading**. For maximum security, build from source (recommended). ## Binary Included | Property | Value | |----------|-------| | Location | `assets/bin/skillscan` | | Version | `v0.9.0` | | Platform | `bclinux21-amd64` | | SHA-256 | [REDACTED_SECRET] | **Verify locally before running:** ```bash sha256sum assets/bin/skillscan # Compare output with the SHA-256 value above ``` This bundled package includes a pre-compiled binary. You can still build from source if you prefer: ```bash git clone https://gitee.com/random_player/cmic-skill-scanner.git cd cmic-skill-scanner && cargo build --release ``` ## 前置条件 - 默认不需要任何外部依赖 - `--upload-url` 和 `--engine external` 功能**默认禁用**，仅在用户显式配置时启用 ## 信任模型 This is an **open-source (MIT-0) package**. The binary (bundled or downloaded) is a **convenience only** — it does not grant any additional trust. **Your options:** | Approach | Trust Requirement | Verification | |----------|------------------|--------------| | Build from source | None (you control everything) | Manual code review | | Bundled/downloaded binary | You trust the release host | SHA-256 checksum | **What the tool does NOT do by default:** - Does NOT upload data anywhere - Does NOT connect to the network - Does NOT access credentials, SSH configs, or environment variables - Does NOT execute external tools unless you explicitly configure `--engine external` ## 工作流程 1. 调用 skillscan： ```bash skillscan review /path/to/target --format markdown skillscan review /path/to/skills --output-dir /tmp/skillscan-out ``` 2. 阅读输出中的：输入类型、完整度、engine 执行状态、findings ## 网络上传功能 (默认禁用) **⚠️ This feature is completely optional and disabled by default.** It requires explicit user configuration via `--upload-url`. **What gets sent** (only when you configure `--upload-url`): - A structured JSON report containing detection findings - An instance identifier you supply via `--instance-id` - **No skill source code, credentials, or system configuration is ever transmitted** ## 外部引擎集成 (默认禁用) **⚠️ This feature is completely optional and disabled by default.** It requires explicit user configuration via `--engine external`. Delegates pattern-matching to a user-configured local tool. This runs **locally** — no remote calls are made. ## Permissions Required | Scope | Reason | |-------|--------| | Read files in target path | To analyze skill source code for patterns | | Write to `--output-dir` | To save scan reports locally | | Execute binary | To run the scanner engine | | Network (optional) | **Only if `--upload-url` is explicitly configured** |


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

# GitHub Skill Use the `gh` CLI to interact with GitHub. Always specify `--repo owner/repo` when not in a git directory, or use URLs directly. ## Pull Requests Check CI status on a PR: ```bash gh pr checks 55 --repo owner/repo ``` List recent workflow runs: ```bash gh run list --repo owner/repo --limit 10 ``` View a run and see which steps failed: ```bash gh run view <run-id> --repo owner/repo ``` View logs for failed steps only: ```bash gh run view <run-id> --repo owner/repo --log-failed ``` ## API for Advanced Queries The `gh api` command is useful for accessing data not available through other subcommands. Get PR with specific fields: ```bash gh api repos/owner/repo/pulls/55 --jq '.title, .state, .user.login' ``` ## JSON Output Most commands support `--json` for structured output. You can use `--jq` to filter: ```bash gh issue list --repo owner/repo --json number,title --jq '.[] | "\(.number): \(.title)"' ```

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Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: andyrenxu7255/customer-visit-prep (version 1.0.2)

--- name: customer-visit-prep description: > 客户拜访一站式准备。输入客户名+背景+拜访目的，自动输出客户调研报告+拜访策略+话术+注意事项。 触发词：拜访准备、见客户、拜访建议、拜访策略、约访准备。 version: 1.0.1 author: Dick Dunkel license: MIT-0 tags: [sales, meddic, visit-prep, preparation] category: sales created_by: agent --- # 客户拜访一站式准备 ## 触发条件 用户提到以下意图时触发： - "我要拜访XX客户" - "帮我准备一下拜访XX的材料" - "明天见XX客户，给我一些建议" - "给我做个拜访准备" ## 必需输入 | 输入项 | 必需 | 说明 | |--------|------|------| | 客户名称 | ✅ | 公司全称或简称 | | 联系人/部门 | 推荐 | 拜访谁、什么部门 | | 拜访背景 | 推荐 | 首次/回访、前期交流内容、项目阶段 | | 拜访目的 | 推荐 | 本次想达成的目标 | | 我方产品方向 | 推荐 | ONN/IOC/EA/数字孪生等 | 如果用户未提供推荐项，主动追问 1-2 个关键信息后再输出。 ## 输出规范 ### 输出结构（按顺序） #### 一、客户速览（1段） - 公司概况、行业地位、近期动态 - 来源：优先使用记忆中的客户信息，不足时联网搜索补充 #### 二、拜访策略（结构化） | 维度 | 内容 | |------|------| | 拜访目标 | 本次要达成的 1-3 个具体目标 | | 开场话术 | 针对客户角色的开场白模板 | | 需求探询 | 基于 MEDDIC 的 3-5 个关键问题 | | 价值呈现 | FABE 法则：Feature → Advantage → Benefit → Evidence | | 预判异议 | 客户可能提出的 2-3 个疑虑及应对 | | 推进承诺 | 本次拜访结束时要争取的"下一步" | #### 三、注意事项 - 讲什么 / 不讲什么 - 禁忌话题 - 客户决策链分析（如有信息） #### 四、参考材料清单 - 需要带的方案/PPT/案例 - 需要提前准备的演示内容 ### 输出格式 - 默认输出 MD 文本，直接在对话中呈现 - 如用户要求文档，生成 Word/MD 文件并通过企微发送 ## 联网搜索策略 当客户信息不足时，搜索以下内容： 1. `{客户名} 数字化` / `{客户名} 信息化建设` 2. `{客户名} 招标 采购` — 了解近期采购动态 3. `{客户名} 组织架构` / `{客户名} IT部门` 4. `{客户名} {我方产品关键词}` — 是否已有竞品合作 ## 记忆联动 - 拜访准备前，先检索 `memory/customers/{客户名}.md` 获取历史交互 - 拜访完成后，提醒用户做拜访复盘（联动 Sales Review Manager 的 review-visit 场景） - 将本次拜访准备内容自动追加到客户记忆文件 ## 质量标准 - ❌ 不输出空泛的通用建议（如"了解客户需求"） - ✅ 每条建议必须结合客户具体情况 - ✅ 话术必须可直接使用，不需要用户二次加工 - ✅ 异议应对必须给出具体话术，不是"需要灵活应对"


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: rollinggo-ai/rollinggo-hotel-booking-skill-cn (version 1.0.0)

--- name: rollinggo-searchhotel description: 使用 RollingGo CLI 查询酒店信息、筛选结果、读取酒店标签和获取房型价格。当用户需要按目的地 / 日期 / 星级 / 预算 / 标签 / 距离搜索酒店、查看酒店详情与房型报价，或读取酒店标签库时触发本技能。触发短语——"搜索酒店"、"查酒店"、"酒店详情"、"房型价格"、"酒店标签"、"附近酒店"、"rollinggo"。 homepage: https://rollinggo.store metadata: { "openclaw": { "emoji": "🏨", "skillKey": "rollinggo-searchhotel", "primaryEnv": "RollingGo_API_KEY", "requires": { "anyBins": ["rollinggo", "npx", "node", "uvx", "uv"], "env": ["RollingGo_API_KEY"] }, "install": [ { "id": "node", "kind": "node", "package": "rollinggo@latest", "bins": ["rollinggo"], "label": "Install rollinggo (npm)" } ] } } --- # RollingGo 酒店 CLI ## 适用范围 ✅ **在以下情况使用本技能：** - **查找候选酒店：** 用户需要按城市、地标、机场或具体地址搜索附近酒店（例如：“查找东京迪士尼附近的酒店”）。 - **多条件精准筛选：** 用户需要在搜索时结合自然语言意图，并严格限制入离日期、入住人数、预算上限、星级区间或距离范围。 - **基于标签与品牌匹配：** 用户想寻找包含特定设施或属于特定品牌的酒店（如“亲子友好”、“包含早餐”、“万豪”等），技能可先查询标签库以进行精准筛选。 - **查询房型与实时报价：** 用户想深入了解某家具体酒店（通过 hotelId）的可用房型、实时价格、退款政策或具体配置。 - **酒店对比与评估：** 用户需要基于真实的结构化数据和当前报价，在多个候选酒店中进行对比分析。 - **酒店预订：** 用户选定酒店想要完成预订时。可提取并提供结果中的预订 URL 或酒店主页链接，引导用户直接点击完成购买。 ❌ **以下情况不适用：** - 用户询问非酒店类的旅游预订业务（如机票、火车票、接送机、租车等）。 ## API Key 解析顺序：`--api-key` 参数 → `RollingGo_API_KEY` 环境变量。 还没有 Key？前往申请：https://mcp.agentichotel.cn/apply ## 运行环境 默认加载 [references/rollinggo-npx.md](references/rollinggo-npx.md)；用户明确使用 `uv`/`uvx`/Python 时改加载 [references/rollinggo-uv.md](references/rollinggo-uv.md)。API Key 持久化配置见 [references/claw-host-env.md](references/claw-host-env.md)。 ## 版本新鲜度（始终使用最新版） 本技能默认策略：每次执行都使用最新发布版本。 - **npm/npx：** `npx --yes --package rollinggo@latest rollinggo ...` - **uvx：** `uvx --refresh --from rollinggo@latest rollinggo ...` 如果使用已安装命令而不是临时执行，先升级再运行： - **npm 全局：** `npm install -g rollinggo@latest` - **uv 工具：** `uv tool upgrade rollinggo@latest` ## 主要工作流 除非用户已经把问题限定在某个具体步骤，否则按顺序执行： 1. 明确需求：目的地、日期、晚数、入住人数、预算、星级、标签、距离 2. 如果需要标签筛选 → 先执行 `hotel-tags` 获取有效标签字符串 3. 执行 `search-hotels` → 解析 JSON → 提取 `hotelId` 4. 执行 `hotel-detail --hotel-id <id>` 查询房型和价格 5. 如果结果不理想 → 放宽筛选条件后重新搜索 ## 常用命令速查 ```bash # 获取标签库 rollinggo hotel-tags # 搜索酒店（最少必填参数） rollinggo search-hotels \ --origin-query "<用户的自然语言描述>" \ --place "<目的地>" \ --place-type "<查看 --help 获取合法值>" # 查询酒店详情与价格 rollinggo hotel-detail \ --hotel-id <id> \ --check-in-date YYYY-MM-DD \ --check-out-date YYYY-MM-DD \ --adult-count 2 --room-count 1 # 查看所有可用参数 rollinggo search-hotels --help rollinggo hotel-detail --help ``` ## 关键规则 - `--place-type` 必须使用 `rollinggo search-hotels --help` 里显示的精确值 - `--star-ratings` 格式：`最小值,最大值`，如 `4.0,5.0` - `--format table` **只允许**用于 `search-hotels`；`hotel-detail` 和 `hotel-tags` 会拒绝该参数 - `--child-count` 的数量必须与 `--child-age` 参数的个数一致 - `--check-out-date` 必须晚于 `--check-in-date` - 有 `hotelId` 时优先使用 `--hotel-id`，不要依赖 `--name` ## 输出说明 - stdout → 结果数据（默认 JSON） - stderr → 仅错误信息 - 退出码 `0` 成功 · `1` HTTP/网络失败 · `2` CLI 参数校验失败 - 结果中包含预订 URL 与酒店详情页链接，可供下游直接使用 ## 无结果时的放宽策略 按顺序尝试：移除 `--star-ratings` → 增大 `--size` → 增大 `--distance-in-meter` → 移除标签筛选 → 放宽日期或预算


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: freedompixels/cn-markdown-to-html (version 1.1.0)

--- slug: cn-markdown-to-html name: Markdown to HTML version: "1.0.0" description: "Convert Markdown to HTML with basic styling. Support headers, bold, italic, links, code blocks. Pure Python standard library, no API key required." keywords: markdown, html, convert, converter license: MIT-0 tags: - tools --- # Markdown to HTML Convert Markdown files to HTML. ## Features - Convert headers (H1, H2, H3) - Format bold and italic text - Convert links - Format inline and block code - Generate complete HTML document - Pure Python, no external dependencies ## Supported Markdown Elements | Markdown | HTML | |----------|------| | # Header | <h1> | | ## Header | <h2> | | ### Header | <h3> | | **bold** | <strong>bold</strong> | | *italic* | <em>italic</em> | | `code` | <code>code</code> | | [text](url) | <a href="url">text</a> | ## Usage ``` python3 scripts/md_to_html.py --file readme.md ``` ## Example Input (readme.md): ```markdown # My Project This is **bold** and *italic* text. [Visit example.com](https://example.com) ``` Output: Complete HTML document with proper formatting.

path: scripts/md_to_html.py
content: #!/usr/bin/env python3

import argparse, json, sys, re

def md_to_html(md):
    html = md
    # Headers
    html = re.sub(r"^### (.+)$", r"<h3>\1</h3>", html, flags=re.MULTILINE)
    html = re.sub(r"^## (.+)$", r"<h2>\1</h2>", html, flags=re.MULTILINE)
    html = re.sub(r"^# (.+)$", r"<h1>\1</h1>", html, flags=re.MULTILINE)
    # Bold/italic
    html = re.sub(r"\*\*(.+?)\*\*", r"<strong>\1</strong>", html)
    html = re.sub(r"\*(.+?)\*", r"<em>\1</em>", html)
    # Code
    html = re.sub(r"`(.+?)`", r"<code>\1</code>", html)
    # Links
    html = re.sub(r"\[(.+?)\]\((.+?)\)", r'<a href="\2">\1</a>', html)
    # Paragraphs
    paragraphs = [p.strip() for p in html.split("

") if p.strip()]
    html = "\n".join(f"<p>{p}</p>" if not p.startswith("<") else p for p in paragraphs)
    return f"""<!DOCTYPE html>
<html><head><meta charset="utf-8"><title>Converted</title></head>
<body>{html}</body></html>"""

def main():
    parser = argparse.ArgumentParser()
    parser.add_argument("--file", required=True)
    args = parser.parse_args()
    with open(args.file) as f:
        md = f.read()
    print(md_to_html(md))

if __name__ == "__main__":
    main()


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