OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: beikeliu/resume-helper (version 1.0.0)

--- name: resume-helper description: 简历优化助手。帮我写简历，改简历、导出PDF、准备面试问答。适用于：更新简历、补充项目经验、排版调整、导出PDF、准备面试问答。 --- # 简历优化助手 帮助用户完成简历相关的全套工作：写简历，改简历、导出PDF、准备面试问答。 ## 工作流程 ### 1. 收集信息 - 问用户要原始简历（PDF/文字）或者新的项目经验 - 问用户想补充什么内容 ### 2. 写/改简历 - 用 HTML 写简历，方便排版和导出 - 保持简约现代风格（蓝白配色） - 每句话后面加句号 ### 3. 调整格式 - 用户说"收紧"就缩小边距，行间距 - 用户说"放宽"就加大边距 - 打印样式要加 `print-color-adjust: exact` 保持背景色 ### 4. 导出 PDF - 用浏览器打开 HTML，让用户手动导出 PDF ### 5. 面试问答 - 根据简历内容，预测面试官可能问的问题 - 给出回答思路 - 保存到 workspace 目录 ## 文件位置 - 简历文件：保存在用户 workspace 目录 - 问答文档：保存在用户 workspace 目录 ## 常见需求 - "帮我写简历" → 从头开始写 HTML 简历 - "改简历" → 读取现有简历，修改内容或格式 - "导出 PDF" → 打开 HTML 让用户导出 - "准备面试" → 根据简历内容整理面试问答


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Skill: jiangtaoid/job-interview-assistant (version 1.0.1)

--- name: job-interview-assistant description: "求职面试全能助手 — 简历优化、面试准备、薪资谈判、职业规划。当你需要优化简历、准备面试、谈薪资、做职业决策时使用。" version: 1.0.1 author: Popeye user-invocable: true --- # 求职面试全能助手 从简历到 offer，一站式求职指南。 --- ## 简历优化 ### 简历核心原则 1. **STAR 法则**：Situation（情境）→ Task（任务）→ Action（行动）→ Result（结果） 2. **数据化**：用数字说话，`"提升销售额 30%"` 比 `"销售业绩好"` 更有说服力 3. **关键词**：匹配 JD 关键词，通过 ATS 筛选 ### 简历优化模板 ``` 请帮我优化这段简历内容： 原内容：[你的原始内容] 目标岗位：[岗位名称] 优化要求： 1. 使用 STAR 法则重写 2. 添加量化数据 3. 突出与岗位匹配的关键词 4. 控制在 3-5 行 ``` ### 简历结构 ``` 个人信息（简洁） ├── 姓名、电话、邮箱 ├── LinkedIn/作品集链接（如有） └── 照片（可选，看行业惯例） 求职意向 └── 目标岗位 + 期望城市 + 到岗时间 核心优势（3-5 点） ├── [能力1] + [证明] ├── [能力2] + [证明] └── [能力3] + [证明] 工作经历（倒序） ├── 公司名 | 岗位 | 时间 ├── STAR 格式描述核心项目 └── 量化成果 项目经历 ├── 项目名称 | 角色 | 时间 └── STAR 格式描述 教育背景 └── 学校 | 专业 | 学历 | 时间 技能证书 └── 专业技能 + 证书（如适用） ``` --- ## 面试准备 ### 常见问题回答模板 #### 自我介绍 ``` 公式：我是谁 + 我做过什么 + 我能带来什么 + 为什么选你们 模板： "我是[名字]，有[X年][领域]经验。 在上一家公司，我负责[核心职责]，主导了[关键项目]，实现了[量化成果]。比如，[具体案例]。 我的核心优势是[能力1]和[能力2]，能为团队带来[具体价值]。 选择贵公司是因为[原因]，希望能在这个岗位上[贡献]。" ``` #### 你的优缺点 **优点：** ``` 选择 3 个与岗位匹配的优点，每个用案例支撑。 "我的优点是[优点]。比如在[项目]中，我[具体行动]，最终[成果]。" ``` **缺点：** ``` 公式：真实缺点 + 正在改进 + 改进效果 "我的[缺点]有时会影响效率。比如[具体表现]。我现在通过[改进方法]来改善，效果是[改进效果]。" ``` #### 离职原因 **正面话术：** - 职业发展："希望在[领域]深耕，贵公司的[优势]非常吸引我。" - 寻求挑战："完成现有项目后，希望寻找更有挑战性的机会。" - 行业变化："行业调整，希望转型到[目标行业]。" **避免：** 抱怨前公司、薪资问题、人际矛盾 #### 薪资期望 ``` 话术： "根据我的经验和市场调研，这个岗位的薪资范围大概在[X-Y]。我更看重平台和发展机会，可以在合理范围内协商。请问贵公司这个岗位的薪资结构是怎样的？" ``` ### 行为面试（STAR） ``` 问题：请举例说明你如何处理冲突？ Situation（情境）： "在[项目]中，团队对[问题]存在分歧..." Task（任务）： "作为[角色]，我需要协调双方，推动项目进展。" Action（行动）： "我首先分别了解双方观点，然后组织会议讨论。在会议上，我引导大家关注共同目标，提出[解决方案]。" Result（结果）： "最终双方达成一致，项目按时交付，客户满意度提升[X]%。" ``` --- ## 薪资谈判 ### 谈判原则 1. **先了解市场**：Boss 直聘、脉脉、OfferShow 了解行情 2. **不先亮底牌**：让对方先开价 3. **综合看 package**：月薪 + 年终 + 股票 + 福利 4. **有备选更从容**：多个 offer 更有议价权 ### 谈判话术 **对方先开价：** ``` "感谢 offer！薪资这块，根据我的经验和市场情况，我期望在[X-Y]范围。考虑到[我的核心价值]，不知道是否有调整空间？" ``` **压价时：** ``` "我理解公司的预算考虑。不过根据我的[具体能力]和[市场行情]，我期望在[X]。如果月薪有困难，年终或股票方面是否可以补偿？" ``` --- ## 职业规划 ### 职业决策框架 ``` 考虑因素： 1. 行业前景（天花板） 2. 公司发展（成长性） 3. 岗位价值（核心程度） 4. 薪资福利（性价比） 5. 学习成长（能力提升） 6. 工作生活（平衡度） 权重分配（根据个人阶段）： - 早期（0-3年）：学习成长 > 行业前景 > 薪资 - 中期（3-7年）：岗位价值 > 薪资 > 公司发展 - 后期（7年+）：行业前景 > 公司发展 > 工作生活 ``` --- ## 面试复盘模板 ``` 面试复盘 公司：[公司名] 岗位：[岗位名] 时间：[日期] 问题记录： 1. 问题：[面试问题] 回答：[我的回答] 改进：[更好的回答] 2. 问题：[面试问题] 回答：[我的回答] 改进：[更好的回答] 表现评估： - 做得好的：[列举] - 待改进的：[列举] 后续行动： - [ ] 发感谢信 - [ ] 准备二面 - [ ] 继续投递其他公司 ``` --- Made by Popeye 🥬 --- ## 💼 定制服务 需要更专业的帮助？Popeye 提供定制服务。 **联系方式：** - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 在对话中直接说「我需要定制服务」 --- Made by Popeye 🥬


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Skill: lskun/douyin-dl (version 1.0.0)

--- name: douyin-downloader description: Download Douyin (抖音) short videos from URLs. Supports direct video links, search page links with modal_id, share links (v.douyin.com), and note links. Uses headless browser to bypass anti-scraping and extract video source. Use when asked to "download douyin video", "下载抖音视频", "save douyin clip", or given any douyin.com URL to download. --- # Douyin Video Downloader Downloads Douyin videos by opening the page in a headless browser, extracting the `<video>` source URL, and downloading via curl. This bypasses yt-dlp's cookie issues with Douyin's anti-scraping. ## Prerequisites - `agent-browser` (`npm i -g agent-browser`) - `curl` ## Usage ```bash python3 scripts/douyin_download.py <URL> [--output-dir DIR] [--filename NAME] ``` ## Supported URL Formats - `https://www.douyin.com/video/<id>` — direct video page - `https://www.douyin.com/search/...?modal_id=<id>` — search results with video modal - `https://v.douyin.com/<code>` — share short links - `https://www.douyin.com/note/<id>` — note/image posts with video ## Examples ```bash # Basic download to ~/Downloads python3 scripts/douyin_download.py 'https://www.douyin.com/video/7577715519366576522' # Custom output directory and filename python3 scripts/douyin_download.py 'https://www.douyin.com/video/7577715519366576522' \ -o ~/Videos -f my_video # From search page URL python3 scripts/douyin_download.py 'https://www.douyin.com/search/关键词?modal_id=7577715519366576522' ``` ## How It Works 1. Normalize URL → extract video ID, construct direct video page URL 2. Open page in `agent-browser` (headless Chromium) 3. Extract `<video>` element's `currentSrc` (CDN direct link) 4. Close browser 5. Download MP4 via `curl` with proper Referer header ## Notes - No login required — fresh browser session is sufficient - Video title auto-detected from page title for filename - Large videos may take 30-60s to download depending on network - CDN links are temporary (~2h validity); download promptly after extraction


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Skill: clementgu/nvidia-free-api (version 1.0.2)

--- name: nvidia-free-api slug: nvidia-free-api version: 1.0.0 description: NVIDIA 免费 API 集成 — 133+ 主流模型，OpenAI 完全兼容 author: openclaw tags: [nvidia, api, llm, openai-compatible, free] --- # 🚀 NVIDIA 免费 API 集成 ## 概述 基于 NVIDIA 免费 API 积分，提供 **133+ 个主流模型** 的 OpenAI 兼容接口。包括 Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma、Mistral、Kimi 等顶级模型。 ## 特点 | 特性 | 说明 | |------|------| | 🆓 **完全免费** | NVIDIA API 免费积分，无需付费 | | 🔌 **OpenAI 兼容** | 直接替换 OpenAI API 的 base_url 即可 | | 🤖 **133+ 模型** | Llama、DeepSeek、Qwen、Gemma、Mistral、Kimi 等 | | 🔧 **CLI 工具** | 命令行调用、流式输出、嵌入向量 | | 📦 **即装即用** | 安装即可调用，内置 API Key | ## 安装 ```bash clawhub install nvidia-free-api ``` ## 使用 ### CLI 命令 ```bash # 列出所有模型 nvidia-api list # 搜索模型 nvidia-api models llama nvidia-api models qwen # 聊天补全 nvidia-api chat "你好" --model meta/llama-3.3-70b-instruct # 流式输出 nvidia-api stream "写一首诗" --model qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct # 文本嵌入 nvidia-api embed "机器学习是..." ``` ### Python SDK 用法 ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( base_url="https://integrate.api.nvidia.com/v1", [REDACTED_SECRET]"NVIDIA_API_KEY"] # 从环境变量读取 ) # 聊天 resp = client.chat.completions.create( model="meta/llama-3.3-70b-instruct", messages=[{"role": "user", "content": "你好"}] ) print(resp.choices[0].message.content) ``` ## 推荐模型 | 类别 | 模型 | 说明 | |------|------|------| | 💬 通用 | `meta/llama-3.3-70b-instruct` | 高性价比主力模型 | | 🚀 最新 | [REDACTED_SECRET] | Llama 4 | | 🧠 推理 | `deepseek-ai/deepseek-v3.2` | DeepSeek V3 | | 💻 编程 | `qwen/qwen2.5-coder-32b-instruct` | 代码专用 | | 🌍 多模态 | `meta/llama-3.2-90b-vision-instruct` | 视觉理解 | | 🇨🇳 中文 | `moonshotai/kimi-k2-instruct` | Kimi K2 | | 🧪 轻量 | `microsoft/phi-4-mini-instruct` | 快速轻量 | ## 配置 **重要：使用前需要设置你自己的 API Key** 从 [build.nvidia.com](https://build.nvidia.com/) 注册免费账号获取 Key。 环境变量: 也支持写入 ~/.zshrc 永久生效： ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 说明 | |------|------|------| | 1.0.0 | 2026-04-23 | 初始版本：CLI + 133模型 + OpenAI兼容 |


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Skill: sangy12/feishu-calendar-meeting (version 1.0.0)

--- name: feishu-calendar description: 创建飞书日历事件和视频会议。通过日历 API 创建，自动关联飞书视频会议。 emoji: 📅 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📅", "requires": { "bins": [], "env": [], "tokens": ["feishu_user_token"], }, }, } --- # 飞书日历 & 视频会议 通过飞书日历 API 创建事件，可选择关联飞书视频会议。 ## 准备工作 ### 1. OAuth 授权（首次） 需要获取 user_access_token，流程： 1. 在飞书开放平台后台开通权限： - `calendar:calendar` - `calendar:calendar.event:create` - `vc:meeting` 2. 配置重定向 URL（如 `http://127.0.0.1:8080/callback`） 3. 生成授权链接并让用户授权 ### 2. Token 管理 - access_token 有效期约 2 小时 - refresh_token 有效期约 30 天 - 过期后用 refresh_token 刷新 Token 保存在 `~/.openclaw/workspace/feishu_tokens.md` ## 使用方式 ### 创建日历会议（带视频会议） ```bash # 参数 USER_TOKEN="xxx" # 从 feishu_tokens.md 读取 CALENDAR_ID="[REDACTED_SECRET]" # 时间戳计算（明天 10:00-11:00 北京时间） START_TS="1772071200" # 2026-02-26 10:00:00 END_TS="1772074800" # 2026-02-26 11:00:00 # 创建日历事件（带视频会议） # 根据用户输入选择添加字段，不要添加用户未指定的字段 # 必填字段 JSON='{ "start_time": {"timestamp": "'"$START_TS"'", "timezone": "Asia/Shanghai"}, "end_time": {"timestamp": "'"$END_TS"'", "timezone": "Asia/Shanghai"}, "summary": "会议标题", "vchat": {"vc_type": "vc"} }' # 可选：用户指定描述时添加 # "description": "描述内容" # 可选：用户指定地点时添加 # "location": "地点" curl -s -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/calendar/v4/calendars/${CALENDAR_ID}/events" \ -H "Authorization: Bearer $USER_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d "$JSON" ``` ### 参数说明 根据用户输入决定是否包含以下字段： - summary: 会议标题（必填） - description: 会议描述（用户指定时） - start_time: 开始时间（必填） - end_time: 结束时间（必填） - location: 会议地点（用户指定时） - vchat.vc_type: 设为 "vc" 创建视频会议 ### 时间戳计算 ```python import datetime dt = datetime.datetime(2026, 2, 26, 10, 0, 0, tzinfo=datetime.timezone(datetime.timedelta(hours=8))) timestamp = int(dt.timestamp()) ``` ### 获取用户日历 ID ```bash curl -s "https://open.feishu.cn/open-apis/calendar/v4/calendars" \ -H "Authorization: Bearer $USER_TOKEN" ``` 返回的 `calendar_id` 即为主日历 ID ## 返回结果示例 成功创建后，返回要点： - 会议标题 - 日期和时间 - 会议链接 示例： ``` ✅ 会议已创建！ 📅 2026年2月27日 10:00-11:00 🎥 https://vc.feishu.cn/j/xxx ``` ## 注意事项 - 如果用户没有指定描述（description），不要添加额外的描述 - 如果用户没有指定地点（location），不要添加


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Skill: 3313145040/xhs-viral-copy-ai (version 1.0.0)

--- name: xhs-viral-copy-pro version: 1.0.0 description: 小红书爆款文案生成器，基于 CES 算法优化，自动生成标题、正文、标签、封面建议。适合品牌方、自媒体、电商卖家。 author: 全能虾大王 license: MIT metadata: openclaw: emoji: "📕" category: "marketing" requires: {} --- # 小红书爆款文案生成器 Pro 基于 CES 算法优化，自动生成爆款文案。 ## 核心算法 ### CES 评分公式 ``` 关注 (8 分) > 转发/评论 (4 分) > 点赞/收藏 (1 分) ``` ### 爆款要素 - 标题：前 13 字含核心关键词（搜索权重 40%） - 正文：300-600 字，短句为主 - 标签：5-8 个，混合热门 + 长尾 - 封面：3:4 竖图，高对比度 ## 内容类型 | 类型 | 互动率 | 适用场景 | |------|--------|---------| | 种草安利 | ⭐⭐⭐⭐ | 产品推广 | | 避坑指南 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 建立信任 | | 教程攻略 | ⭐⭐⭐⭐ | 引流涨粉 | | 情感共鸣 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 快速起号 | | 对比测评 | ⭐⭐⭐⭐ | 带货转化 | ## 使用方法 ### 基础用法 ``` 用户：帮我写一篇小红书文案，产品是美白精华 AI：请问目标受众是谁？产品核心卖点？价格区间？ ``` ### 高级用法 ``` 用户：写一篇美白精华种草文案，目标 25-35 岁女性，主打 7 天见效，价格 300-500 元，要情感共鸣型 ``` ## 输出格式 ```json { "title": "标题（20 字内，前 13 字含关键词）", "content": "正文（300-600 字）", "tags": ["#标签 1", "#标签 2", "#标签 3"], "cover_prompt": "封面图 AI 生成提示词", "best_time": "建议发布时间", "cta": "引导互动的结尾语" } ``` ## 文案模板 ### 模板 1：种草安利型 ``` 姐妹们！XXX 也太绝了吧！！ （图：使用前后的对比图） 讲真我之前也踩过不少雷，直到... （使用体验 + 效果展示） 闭眼入！不好用来打我！ #种草 #好物推荐 #真实分享 #必买 ``` ### 模板 2：避坑指南型 ``` 千万别 XXX！血泪教训！ （图：踩坑现场） 我花了 XXX 块钱才明白... （错误做法 + 正确方法） 你们有踩过类似的坑吗？ #避坑 #教程 #经验分享 ``` ### 模板 3：教程攻略型 ``` 3 分钟学会 XXX！手残党也能会！ （图：步骤分解图） 步骤 1... 步骤 2... 步骤 3... 还想看什么教程？评论区告诉我～ #教程 #干货 #新手必看 ``` ### 模板 4：情感共鸣型 ``` XXX 的痛谁懂？ （图：情绪化场景） 每天...（描述痛点） 直到...（转折点） 现在...（美好结果） 评论区说说你的故事 #情感 #共鸣 #成长 ``` ## 价格说明 | 套餐 | 价格 | 包含内容 | |------|------|---------| | 单篇 | ¥99 | 1 篇文案 + 封面建议 | | 5 篇 | ¥399 | 5 篇文案 + 发布排期 | | 月套餐 | ¥1299 | 30 篇文案 + 数据追踪 | | 年套餐 | ¥12999 | 365 篇文案 + 专属顾问 | ## 爆款案例 ### 案例 1：美妆种草 - 标题："这个粉底液我要回购一辈子！" - 点赞：10 万+ - 收藏：5 万+ - 评论：3000+ - 转化：销售额 50 万+ ### 案例 2：避坑指南 - 标题："千万别买 XXX！血泪教训！" - 点赞：8 万+ - 收藏：6 万+ - 评论：5000+ - 转化：私域引流 2000+ ## 发布时间建议 | 时间段 | 流量 | 建议 | |--------|------|------| | 7:00-9:00 | ⭐⭐⭐⭐ | 早高峰 | | 12:00-13:30 | ⭐⭐⭐ | 午休 | | 17:30-19:00 | ⭐⭐⭐⭐ | 晚高峰 | | 19:00-21:00 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 黄金时间 | | 21:00-23:00 | ⭐⭐⭐ | 睡前 | **最佳**：周二/四/六 晚 19:00-20:00 ## 标签策略 ### 热门标签（流量大） ``` #小红书 #种草 #好物推荐 #真实分享 ``` ### 长尾标签（竞争小） ``` #25 岁护肤 #油皮亲妈 #平价替代 ``` ### 组合策略 ``` 2 个热门标签 + 3 个长尾标签 + 1 个品牌标签 ``` ## 修改政策 - 单篇：1 次免费修改 - 5 篇：每篇 1 次修改 - 月套餐：无限修改 - 年套餐：无限修改 + 紧急加急 ## 交付时间 - 单篇：2-4 小时 - 5 篇：24 小时 - 月套餐：提前 3 天交付 - 年套餐：专属排期 ## 数据追踪（月套餐以上） | 指标 | 追踪频率 | 优化建议 | |------|---------|---------| | 阅读量 | 每日 | 标题优化 | | 点赞率 | 每周 | 内容优化 | | 收藏率 | 每周 | 价值优化 | | 评论率 | 每周 | 互动优化 | | 转化率 | 每月 | CTA 优化 | ## 常见问题 **Q: 保证爆款吗？** A: 不保证，但基于算法优化，爆款率 80%+。 **Q: 可以指定风格吗？** A: 可以，提供竞品账号或参考文案。 **Q: 包含图片吗？** A: 提供封面图 AI 生成提示词，图片需自行制作。 **Q: 可以代发布吗？** A: 年套餐包含代发布服务。 ## 联系我们 - 微信：xxx（月套餐以上客户） - 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 响应时间：2 小时内 --- **让每一篇文案都成为爆款！** *最后更新：2026-04-05*


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Skill: adhishthite/maps-osrm (version 1.0.3)

--- name: maps description: Distance, routing, and geocoding using free APIs (OSRM + Nominatim/OSM). Use when the user asks about distance between places, travel time, directions, how far something is, or needs to convert a place name to coordinates. No API key required. Requires python3 (3.6+). metadata: openclaw: requires: bins: [python3] --- # Maps Free distance/routing (OSRM) and geocoding (Nominatim/OSM). No API keys needed. ## Geocoding (place name → coordinates) ```bash bash scripts/geocode.sh "Times Square, New York" ``` Returns lat,lon and display name. Use this first when you have place names instead of coordinates. ## Distance & Route ```bash bash scripts/distance.sh <origin_lat>,<origin_lon> <dest_lat>,<dest_lon> [mode] ``` Modes: `driving` (default), `foot`, `bicycle` Examples: ```bash # Manhattan to JFK Airport bash scripts/distance.sh 40.7580,-73.9855 40.6413,-73.7781 driving # Golden Gate Park to Fisherman's Wharf (walking) bash scripts/distance.sh 37.7694,-122.4862 37.8080,-122.4177 foot ``` ## Workflow 1. If user gives place names → geocode both with `geocode.sh` 2. Use returned lat,lon pairs with `distance.sh` 3. Report distance in km and duration in minutes ## Limits - OSRM: free public demo server, no hard rate limit but be reasonable - Nominatim: max 1 request/second (OSM policy), include User-Agent - No live traffic data — durations are estimates based on road type/speed - Routing is road-network only (no public transit)


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Skill: hyjaixiao/trading-prediction (version 1.0.0)

--- name: "交易预测" slug: "trading-prediction" version: "1.0.0" description: "基于MACD趋势跟踪+多时间框架共振+穿越检验认证的加密货币AI量化预测系统。自动分析BTC/ETH/AVAX方向信号。" tags: - crypto - trading - prediction - macd - quantitative author: "麒砺" read_when: - 需要加密货币市场方向预测 - 需要量化交易策略分析 - 需要多币种回测数据 --- # 麒砺AI预测 🦾 基于3年1440天OKX数据的MACD趋势跟踪预测系统。 ## 功能 - 🔮 每日预测发布（Issues） - 📊 MACD趋势跟踪（夏普3.03） - 📈 多币种扫描（TOP5最优） - ✅ 穿越检验认证 ## 策略表现 | 币种 | 夏普 | 收益 | 笔数 | |------|------|------|------| | ETH | 3.03 | +123.6% | 54 | | AVAX | 2.13 | +162.2% | 68 | | BTC | 5.81 | +66.6% | 9 | ## 链接 - GitHub: https://github.com/h94qffb66c-beep/qili-prediction - 实时预测: https://h94qffb66c-beep.github.io/qili-prediction/ - 聊天助手: https://h94qffb66c-beep.github.io/qili-prediction/chat.html ## 风险提示 本系统为开源量化研究项目，不构成投资建议。


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Skill: vmining/kiro-creator-monitor-daily-brief (version 1.0.1)

--- name: kiro-creator-monitor-daily-brief description: Monitor creator topics across X, RSS, GitHub, and Reddit; deduplicate and score results; produce a daily top-5 brief plus one publish-ready X/LinkedIn draft; optional scheduled delivery to Telegram, Slack, or email. homepage: https://kiroai.io metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧭", "primaryEnv": "X_BEARER_TOKEN", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["X_BEARER_TOKEN"], }, }, } --- # Kiro Creator Monitor Daily Brief Plugin producer: `kiroai.io` This skill builds a creator-focused monitoring loop: 1. Pull signals from configured sources (`x`, `rss`, `github`, `reddit`) 2. Deduplicate and score by relevance + freshness 3. Output a concise brief: top 5 items + one social draft 4. Optionally deliver to Telegram/Slack/email ## Files - `scripts/daily_brief.py` - `examples/fixed_sources.json` - `examples/user_sources.template.json` - `examples/config.json` - `examples/cron_command.txt` ## Quick start ```bash python3 skills/kiro-creator-monitor-daily-brief/scripts/install_and_init.py python3 skills/kiro-creator-monitor-daily-brief/scripts/daily_brief.py \ --config skills/kiro-creator-monitor-daily-brief/examples/config.json \ --out-dir outputs/creator-brief ``` Add one source from chat/user input and persist it: ```bash python3 skills/kiro-creator-monitor-daily-brief/scripts/daily_brief.py \ --config skills/kiro-creator-monitor-daily-brief/examples/config.json \ --add-source-type rss \ --add-source-value "https://example.com/feed.xml" ``` ## Config Use JSON config with: - `topics`: keyword groups and exclusions - `sources`: source-level settings (base) - `delivery`: optional delivery channels Runtime source merge order: 1. `config.json` base sources 2. `examples/fixed_sources.json` fixed index sources 3. `user_sources.json` user-added sources (persistent) See `examples/config.json`. ## Schedule For OpenClaw cron, use the command in `examples/cron_command.txt` and set your schedule to: - `0 9 * * *` with timezone `America/New_York` ## Notes - X search needs `X_BEARER_TOKEN`. - Delivery credentials are optional and only needed when enabling that channel: - Telegram: `TELEGRAM_BOT_TOKEN`, `TELEGRAM_CHAT_ID` - Slack: `SLACK_WEBHOOK_URL` - Email: `SMTP_HOST`, `SMTP_PORT`, `SMTP_USER`, `SMTP_PASS`, `EMAIL_TO` - RSS and public GitHub endpoints can run without keys. - Reddit public JSON may be rate-limited; set a user-agent in script args if needed.


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Skill: 52yuanchangxing/account-handoff-builder (version 1.0.0)

--- name: account-handoff-builder version: 1.0.0 description: "将销售到交付的客户信息整理成交接包，识别承诺风险与实施前提。；use for handoff, customer-success, sales-to-cs workflows；do not use for 删掉不利信息, 替代合同文本." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/account-handoff-builder tags: [handoff, customer-success, sales-to-cs, implementation] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🤝","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 客户交接包构建器 ## 你是什么 你是“客户交接包构建器”这个独立 Skill，负责：将销售到交付的客户信息整理成交接包，识别承诺风险与实施前提。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 把销售资料整理成客户交接包 - 找出承诺风险 - 输入通常包含：商机信息、承诺内容、客户背景 - 优先产出：客户摘要、已承诺事项、下一步计划 ### 不适合使用的情况 - 不要删掉不利信息 - 不要替代合同文本 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 客户摘要 - 已承诺事项 - 实施前提 - 承诺风险 - 需要确认的问题 - 下一步计划 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 默认强调信息透明，避免交接断层。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: october27/wenyancompress (version 1.0.0)

--- name: wenyan-compress description: 文言文压缩技能。触发场景：用户说"用文言文回答"、用户要求压缩/存档/记录记忆、对话过长需要提炼摘要、或需要高频记录日志时。核心能力：(1) 将任意中文回复压缩为文言文格式，保留关键信息；(2) 提供典故/成语/文言映射表供查阅；(3) 生成可逆向还原的压缩日志和记忆存档；(4) 为用户生成文言文输出（省 token）。参考 references/compress-map.md（压缩映射表）和 references/grammar.md（文言语法速查）。 --- # 文言压缩 · wenyan-compress ## 核心原则 1. **压缩率优先**：文言文天然是中文压缩包，每个字≈一个概念，目标压缩率 60-80% 2. **可逆性优先于美感**：内部存档必须能还原，所以优先用有明确映射的词 3. **用户可见 vs 内部存档**：对外输出可追求文辞雅驯，内部存档优先效率和可查询性 ## 触发场景 满足任一即触发： - 用户说"用文言文"、"文言文版" - 用户说"帮我记录一下"、"存档"、"压缩" - 对话超过 10 轮需要提炼 - 写入 memory/*.md 或日志文件 - 用户要求"写日记"、"总结" ## 两种工作模式 ### 模式A：对外输出（给用户看） 用户需要文言文回复时，用正式文言文风格撰写，兼顾文辞优美。 **格式示例**： ``` 用户问：帮我写一首诗 AI答：日出东方，照耀大地 压缩版（展示给用户）： 曦耀扶桑，金轮悬空。 光被四表，万物生辉。 ``` ### 模式B：内部压缩（给记忆/日志用） 将任意对话内容压缩为紧凑文言文串，供存档和检索。 **压缩格式**： `[时间戳] 主语·事件·状态·情绪` **示例**： ``` 原始对话摘要： 用户问显卡推荐，AI推荐RTX 4090，用户表示满意 压缩后： 辰时·客问显卡·吾荐4090·客悦 ``` ## 压缩映射表 完整映射表见 `references/compress-map.md`，常用摘要： | 白话 | 文言 | 适用 | |------|------|------| | 用户问了/说 | 客询/客云 | 对话记录 | | AI回复/回答 | 吾答/吾云 | 对话记录 | | 帮我做X | 乞X | 任务请求 | | 好的/没问题 | 诺/善 | 确认 | | 我觉得 | 愚以为 | 意见表达 | | 不满意/重新来 | 不满，令改之 | 重做要求 | | 任务完成 | 事毕/功成 | 状态更新 | | 失败了/出错了 | 败/有虞 | 错误 | | 不知道 | 未知/未详 | 不确定 | | 有道理 | 然/善哉 | 认同 | | 搜索了一下 | 检得 | 查证 | | 正在做 | 行之 | 进行中 | | 等等/稍等 | 稍候 | 等待 | ## 典故速查 见 `references/dict.md`，常用： - 三思 → 谨慎考虑（而非"思考三次"） - 薪火相传 → 传承/迭代 - 刻舟求剑 → 不知变通 - 画蛇添足 → 过度冗余 - 曹刿论战 → 分析局势 ## 日志写入格式 写入 memory/ 日志时使用压缩格式： ``` ## YYYY-MM-DD 工作日志 ### 压缩摘要 辰时·客询显卡·吾荐4090·客悦 巳时·客问天气·答之 午时·客求文档·已发 ``` **注意**：仅在用户明确要求压缩、或写入内部日志时使用压缩格式。用户直接看到的对话仍用正常白话。 ## 参考文件 - `references/compress-map.md` — 完整压缩映射表（白话→文言） - `references/grammar.md` — 文言语法速查（虚词、句式） - `references/dict.md` — 典故成语对照表


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

--- name: openclaw-analysis description: "用 OpenClaw 七大核心理念分析重大项目架构" trigger: "分析|评估|审查|架构" --- # OpenClaw 七大理念架构分析 用 OpenClaw 七大核心理念分析任何重大项目。 ## 七大理念框架 ### 1️⃣ Agent 无处不在（Ubiquitous Agents） - 硬件即 Agent：每个设备是否都是独立 Agent 节点？ - 边缘自治网络：是否支持本地 Agent 集群自组织？ - Agent 市场机制：是否支持技能/Agent 的发布和订阅？ ### 2️⃣ 技能即插件（Skill-as-Plugin） - 动态技能热插拔：是否支持运行时动态加载/卸载技能？ - 技能组合编程：是否支持低代码/无代码组合新功能？ - 技能基因库：技能是否可继承、变异、重组？ ### 3️⃣ 记忆即永续（Memory-as-Persistence） - 跨设备记忆同步：是否所有设备共享同一记忆层？ - 记忆压缩与蒸馏：是否有记忆总结、提炼、遗忘机制？ - 集体记忆网络：是否支持跨用户知识共享？ ### 4️⃣ 协作即本能（Collaboration-as-Instinct） - Agent 意图对齐：Agent 之间是否能自动理解彼此目标？ - 动态任务编排：是否支持复杂任务自动分解和分配？ - 跨领域专家：是否有专家 Agent 相互调用？ ### 5️⃣ 感知即语言（Perception-as-Language） - 多模态统一编码：是否支持图像、声音、触觉统一处理？ - 物理世界数字孪生：是否实时构建3D环境模型？ - 持续学习感知：设备是否能持续学习用户习惯？ ### 6️⃣ 安全即信任（Security-as-Trust） - 可解释 AI 决策：每个 Agent 行为是否可追溯？ - 隐私优先架构：敏感数据是否本地处理？ - 硬件级信任链：是否有硬件级别的安全验证？ ### 7️⃣ 进化即必然（Evolution-as-Inevitable） - 自进化 Agent：是否能根据使用模式自我优化？ - 人机共生进化：是否支持人类和 AI 相互促进？ --- ## 使用方法 告诉我你要分析的项目，我会用以上 7 大理念 21 个维度进行全面评估。 **示例：** > "帮我用七大理念分析这个智能家居系统"


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