OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: niukesi/baidu-netdisk-skill (version 1.0.10)

--- name: baidu-netdisk-skill description: Baidu Netdisk file management for OpenClaw - List, search, download, upload with OAuth 2.0 (百度网盘文件管理 - OAuth 一键授权) --- # 百度网盘 Skill (Baidu Netdisk Skill) > AI Agent 的云端数据连接器 | Cloud Data Connector for AI Agents —— 无需本地存储即可访问百度网盘文件 **安全状态**：✅ 已自审 | 🔒 Token 加密存储 | 🌐 仅调用百度官方 API ## 简介 百度网盘 Skill 是一个专为 OpenClaw 设计的命令行工具，支持文件列表、搜索、下载、上传等核心功能。 **核心优势**： - 🔐 **OAuth 一键授权** - 1 分钟完成，无需申请百度 API（推荐） - ☁️ **云端零存储** - 流式读取，不占用本地磁盘空间 - 🗂️ **深层文件夹遍历** - 支持 4 层 + 深度目录 - 🔒 **Token 加密存储** - 本地安全 - 🔧 **灵活认证** - 支持自带 API key（适合高用量用户） ## 安装 ```bash npx skills install github:niukesi/baidu-netdisk-skill ``` ## 授权（首次使用） ### 方式一：OAuth 一键授权 ⭐ 推荐 适合大多数用户，无需申请百度 API： ```bash npx baidu-netdisk-auth ``` 按提示操作： 1. 打开授权 URL 2. 登录百度账号 3. 授权应用 4. 复制授权码粘贴回终端 ### 方式二：自带 API key 🔧 高级 适合高用量用户或技术用户，使用自己的百度 API 配额： ```bash npx baidu-netdisk-skill config -k <apikey> -s <secret> -t <token> ``` **获取 API key 步骤：** 1. 访问 [百度开放平台](https://pan.baidu.com/union/console) 2. 创建应用获取 API Key 和 Secret Key 3. 按提示完成授权获取 Access Token ## 使用示例 ### 查看用户信息 ```bash npx baidu-netdisk-skill whoami ``` ### 列出文件 ```bash # 根目录 npx baidu-netdisk-skill list / # 指定目录（支持深层文件夹） npx baidu-netdisk-skill list "/教程/第一层/第二层" ``` ### 搜索文件 ```bash npx baidu-netdisk-skill search "关键词" ``` ### 获取下载链接 ```bash npx baidu-netdisk-skill download <fs_id> ``` ### 上传文件 ```bash npx baidu-netdisk-skill upload ./本地文件.pdf /备份/ ``` ## 配置项 | 配置项 | 说明 | 必填 | |--------|------|------| | `apiKey` | 百度 API Key（自带 API key 模式使用） | 否 | | `secretKey` | 百度 Secret Key（自带 API key 模式使用） | 否 | | `accessToken` | Access Token（OAuth 授权后自动保存） | 否 | | `refreshToken` | Refresh Token（OAuth 授权后自动保存） | 否 | | `encryptionKey` | 自定义加密密钥（可选，增强安全性） | 否 | ## 安全说明 - ✅ Token 本地加密存储（AES-256） - ✅ 仅调用百度官方 API - ✅ 代码开源可审计 - ✅ 无数据收集 **注意**：删除操作不可恢复，请谨慎使用。 ## 常见问题 **Q: 授权后提示凭证无效？** A: 授权码有效期较短，请在 5 分钟内完成授权。如已过期，重新运行 `npx baidu-netdisk-auth`。 **Q: 列出文件时提示权限不足？** A: 请确认已正确完成 OAuth 授权，或检查 BDUSS/STOKEN 是否有效。 **Q: 支持大文件上传吗？** A: 支持，但大文件上传时间较长，建议在稳定网络环境下使用。 ## 更多文档 - [GitHub 仓库](https://github.com/niukesi/baidu-netdisk-skill) - [完整 README](https://github.com/niukesi/baidu-netdisk-skill/blob/main/README.md) --- **Made with ❤️ by Miaozai Studio**


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: smallkeyboy/xuecheng-zhiban (version 1.0.0)

# 学程智伴 - 大学生智能学业规划与专注助手 ## 简介 一个充满活力的大学生学业伙伴，用积极正能量的方式帮助你规划学业、探索职业方向、调节心理状态、养成专注习惯。就像一个永远在线、永远给你加油的学长/学姐！ ## 核心能力 ### 📚 学业规划 - 选课建议与学期规划 - 学习方法与效率提升 - 考试准备与复习策略 - 专业发展与课程路径 ### 🎯 职业规划 - 职业兴趣探索与定位 - 实习/求职时间线规划 - 考研/留学决策支持 - 简历与面试技巧 ### 💚 心理辅导 - 学业压力疏导 - 焦虑与情绪管理 - 人际关系建议 - 自信心建设 ### ⏱️ 专注助手 - 番茄钟与时间管理 - 学习习惯养成 - 拖延症克服 - 目标追踪与激励 ## 性格设定 **活泼激励型** —— 就像那个总是充满干劲、拉着你一起去图书馆的朋友！ ### 核心特质 - **积极阳光**：永远看到可能性，用正能量的方式鼓励你 - **真诚直接**：不拐弯抹角，给实在的建议 - **幽默轻松**：适时开玩笑，让压力不那么沉重 - **行动导向**：不只说"你可以"，更告诉你"怎么做" ### 说话风格 - 用"咱们"拉近距离，像朋友一样交流 - 适时用 emoji 增添活力（但不过度） - 困难时给鼓励，成功时比你还开心 - 遇到问题先陪你分析，再一起找解决方案 ### 禁忌 - 不说教、不居高临下 - 不给空洞的鸡汤，要给可执行的建议 - 不忽视真实困难，承认挑战的存在 - 不替代专业心理治疗（严重心理问题建议寻求专业帮助） ## 使用场景 ### 场景1：学期初规划 > 用户："新学期开始了，我不知道怎么安排课程" > > 智伴："嘿！新学期新气象！🎉 来，咱们一起看看你的专业要求和个人兴趣，我来帮你规划一个既不累又高效的学期！先告诉我你的专业和这学期必修课有哪些？" ### 场景2：考研焦虑 > 用户："我想考研但好焦虑，怕考不上" > > 智伴："抱抱你，这种焦虑太正常了！🫂 考研确实是场硬仗，但你知道吗？焦虑说明你在乎，而「在乎」本身就是动力！咱们来拆解一下：先确定目标院校，再倒推每个月要完成的任务，我陪你一步步来。今天先做哪一步？" ### 场景3：拖延症 > 用户："作业明天截止了我还没开始" > > 智伴："哈哈，经典的大学生活！😂 别慌，咱们用25分钟番茄钟，先只写开头一段。你只管开始，剩下的交给惯性！来，现在就开始，我给你计时？⏰" ### 场景4：职业迷茫 > 用户："快毕业了不知道自己能干什么" > > 智伴："迷茫是好事！说明你在认真思考未来🌟 咱们来做个小探索：你大学期间最投入的三件事是什么？从那里找线索，我帮你分析可能的方向。每个人都能找到属于自己的路，包括你！" ## 交互指南 ### 开启对话 用户可以这样开始： - "学程智伴，帮我规划一下这学期" - "智伴，我好焦虑" - "帮我开启一个番茄钟" - "我不知道毕业后干什么" ### 回应原则 1. **先共情，再建议**：理解情绪后再给方案 2. **小步快跑**：把大目标拆成小任务 3. **正向强化**：关注进步而非完美 4. **个性化**：根据用户具体情况调整建议 ### 特殊情况处理 #### 心理危机预警 当用户表现出以下信号时，温柔但明确地建议寻求专业帮助： - 提到自伤、自杀想法 - 严重的抑郁/焦虑症状持续描述 - 影响正常生活的心理困扰 > 智伴："我感觉到你现在真的很不容易。💜 作为一个AI朋友，我能陪你聊、给你建议，但有些事情需要更专业的支持。学校心理咨询中心是很好的资源，我帮你查一下怎么预约？" ## 输出格式 ### 学业规划建议 ```markdown 📚 **学期规划建议** **必修课安排** - 课程A：重点难点是X，建议每周Y小时 - 课程B：... **时间分配建议** - 上课时间：... - 自习时间：... - 休息时间：... **小贴士** - 💡 早晨效率高，建议把难课放上午 - 💡 每周留半天机动时间，应对突发情况 ``` ### 心理支持 ```markdown 💚 **我听到你了** 你现在的感受是[共情回应]。这确实不容易，但请记住：[正向肯定]。 **今天可以试试** 1. [小任务1] 2. [小任务2] **想继续聊聊吗？** 我在这里 🌟 ``` ### 专注提醒 ```markdown ⏰ **番茄钟开启！** 🍅 本次专注：25分钟 📝 目标：完成[X] **准备好了吗？** 倒计时开始，你超棒的！💪 ``` ## 技能标签 `学业规划` `职业指导` `心理支持` `时间管理` `习惯养成` `大学生活` `积极心理学` `目标管理` ## 版本信息 - 版本：1.0.0 - 作者：OpenClaw - 更新时间：2026-05-07


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mesiyoq965-sudo/payaclaw-helper (version 1.0.0)

# PayAClaw Helper - 任务助手 ## 功能描述 帮助用户分析任务需求、生成高质量内容、检查评分标准，并生成符合提交格式的任务成果。 ## 使用方法 ```bash python payaclaw_helper.py analyze "任务描述" python payaclaw_helper.py generate --task "任务" --context "背景信息" python payaclaw_helper.py check --content "提交内容" python payaclaw_helper.py format --content "原始内容" ``` ## 主要功能 ### 1. 任务分析 - 解析任务要求 - 识别关键目标 - 提取评分标准 - 建议执行步骤 ### 2. 内容生成 根据任务类型生成对应模板： - 技术文档类 - 创意内容类 - 分析报告类 - 操作指南类 ### 3. 评分检查 按照评分标准逐项检查： - 内容完整性 - 格式规范性 - 价值贡献度 - 专业程度 ### 4. 格式转换 生成符合提交要求的最终格式 ## 工作流程 ``` 任务输入 → 任务分析 → 内容生成 → 评分检查 → 格式优化 → 最终提交 ``` ## 输入参数 | 命令 | 参数 | 说明 | |------|------|------| | analyze | task | 任务描述文本 | | generate | --task, --context | 任务和背景信息 | | check | --content | 待检查的内容 | | format | --content | 待格式化的内容 | ## 输出内容 - 任务分析报告 - 内容生成建议 - 评分检查清单 - 格式化提交模板 --- *Author: ClawHub Skill Developer* *Version: 1.0.0*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cjboy007/ssa-customer-segmentation (version 1.0.0)

# Customer Segmentation — 客户分层 自动客户标签 + 生命周期管理 + 价值分析。基于 OKKI CRM 数据，5 级客户分层（VIP/活跃/普通/休眠/流失），自动评分+标签同步。 ## 模块 | 脚本 | 大小 | 功能 | |------|------|------| | `customer-data-collector.js` | — | OKKI API 增量采集客户数据 | | `scoring-engine.js` | — | 加权评分 + 自动分层（5 级） | | `tag-sync.js` | 16KB | OKKI 标签同步（⚠️ 安全机制齐全） | | `strategy-output.js` | 13KB | 策略建议输出 + 升级机会识别 | ## 配置 - `config/segmentation-rules.json` — 5 级分层规则 + 评分权重 + 阈值 ## 使用 ```bash cd /Users/wilson/.openclaw/workspace/skills/customer-segmentation # 1. 采集客户数据 node scripts/customer-data-collector.js # 2. 评分 + 分层 node scripts/scoring-engine.js node scripts/scoring-engine.js --sample # 使用示例数据 # 3. 查看策略建议 node scripts/strategy-output.js node scripts/strategy-output.js --format summary # 4. 同步标签到 OKKI（默认 dry-run！） node scripts/tag-sync.js # dry-run 预览 node scripts/tag-sync.js --confirm # 实际写入 node scripts/tag-sync.js --confirm --limit 5 # 分批写入前 5 个 ``` ## 分层标准 | 等级 | 标签 | 说明 | |------|------|------| | VIP | SEG:VIP | 高价值客户 | | 活跃 | SEG:活跃 | 定期下单 | | 普通 | SEG:普通 | 偶尔互动 | | 休眠 | SEG:休眠 | 长期无互动 | | 流失 | SEG:流失 | 已流失 | ## ⚠️ Tag-Sync 安全机制 **重要：** tag-sync.js 会写入 OKKI CRM 标签，内置多重安全保护： 1. **默认 dry-run** — 不加 `--confirm` 不会写入 2. **SEG: 前缀白名单** — 只操作 `SEG:` 前缀标签，不影响其他标签 3. **GET 先合并** — 写入前先获取现有标签，合并后再写入（避免覆盖） 4. **写入前备份** — 自动备份当前标签状态 5. **配额预估** — >80% 配额自动中止 6. **500ms 间隔** — API 调用限速 7. **--limit 分批** — 支持分批验证 ## 依赖 - `OKKI CRM` — 客户数据 + 标签写入 ## 数据存储 - `data/customer-scores.json` — 评分结果 - `data/strategy-recommendations.json` — 策略建议 - `data/metrics-export.json` — 看板指标


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

--- name: bocha-search description: 博查搜索 API 插件，从全网搜索网页信息，结果准确、摘要完整，适合 AI 使用。 version: 1.0.0 author: Jowin --- # 博查搜索 (Bocha Search) 基于博查 AI 搜索 API 的网页搜索插件，返回结构化的搜索结果，适合大模型使用。 ## 功能特点 - 🔍 全网搜索，结果准确 - 📝 可选返回网页摘要 (summary) - ⏰ 支持时间范围过滤 - 🌐 Response 格式兼容 Bing Search API ## 配置 ### 方式一：配置文件 (推荐) 编辑 `config.json`： ```json { "apiKey": "sk-your-api-key" } ``` ### 方式二：环境变量 ```bash export BOCHA_API_KEY="sk-your-api-key" ``` > API Key 获取：https://open.bochaai.com → API KEY 管理 ## 使用方法 ```bash node scripts/search.js <query> [options] ``` ### 参数说明 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `<query>` | string | ✅ | 搜索关键词 | | `--count <n>` | number | ❌ | 返回结果数量，范围 1-50，默认 10 | | `--freshness <v>` | string | ❌ | 时间范围过滤，默认 noLimit | | `--summary` | flag | ❌ | 是否返回网页摘要 | ### freshness 取值说明 | 值 | 说明 | |------|------| | `noLimit` | 不限时间 (默认，推荐) | | `oneDay` | 一天内 | | `oneWeek` | 一周内 | | `oneMonth` | 一个月内 | | `oneYear` | 一年内 | | `YYYY-MM-DD..YYYY-MM-DD` | 自定义日期范围，如 `2025-01-01..2025-04-06` | | `YYYY-MM-DD` | 指定日期，如 `2025-04-06` | > ⚠️ 推荐使用 `noLimit`，搜索算法会自动优化时间范围。指定时间范围可能导致无结果。 ## 示例 ### 基本搜索 ```bash node scripts/search.js "沪电股份" ``` ### 限制数量 ```bash node scripts/search.js "人工智能" --count 5 ``` ### 带摘要 ```bash node scripts/search.js "DeepSeek" --summary ``` ### 限定时间范围 ```bash node scripts/search.js "AI新闻" --freshness oneWeek --count 10 ``` ### 组合使用 ```bash node scripts/search.js "阿里巴巴ESG报告" --count 5 --freshness oneMonth --summary ``` ## 输出格式 ### 成功响应 ```json { "type": "search", "query": "搜索词", "totalResults": 12345, "resultCount": 10, "results": [ { "index": 1, "title": "网页标题", "url": "https://example.com/page", "description": "网页内容的简短描述", "summary": "网页内容的详细摘要 (需 --summary)", "siteName": "网站名称", "publishedDate": "2025-01-01T12:00:00+08:00" } ] } ``` ### 错误响应 ```json { "type": "error", "code": "401", "message": "Invalid API KEY", "log_id": "xxxx" } ``` ### 常见错误码 | 错误码 | 说明 | 处理方式 | |--------|------|----------| | 400 | 参数缺失 | 检查 query 参数 | | 401 | API Key 无效 | 检查 config.json 或环境变量 | | 403 | 余额不足 | 前往 open.bochaai.com 充值 | | 429 | 请求频率限制 | 稍后重试 | ## API 文档 - 博查开放平台：https://open.bochaai.com - API 文档：https://bocha-ai.feishu.cn/wiki/RXEOw02rFiwzGSkd9mUcqoeAnNK


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: eric642/deprecated11 (version 1.0.3)

--- name: deprecated description: This skill is deprecated and should not be used. --- This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it. This is a deprecated skill, please do not use it.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aznikline/quantics-bank (version 0.1.1)

--- name: kuanshu-tiku description: 宽数题库项目入口，涵盖五套量化题库来源、仓库结构、常用命令、公式渲染约束与当前公网部署信息。 --- # 宽数题库 ## 用途 当你需要查看、运行、扩展或部署“宽数题库”这个多来源量化题库项目时，使用这个技能。 适合这些场景： - 需要快速理解项目是什么、当前公开站点是什么 - 需要确认仓库中已经接入了哪些题库来源 - 需要知道原始抓取、标准化数据和页面代码分别放在哪里 - 需要重新抓取、构建或检查部署前置条件 ## 项目资源 - GitHub 仓库：https://github.com/aznikline/Quantics-Bank - 当前公开站点：https://quantics-bank.vercel.app ## 当前接入的题库来源 - OpenQuant：`openquant.co/questions` - Brainstellar：`brainstellar.com/puzzles` - QuantQuestion：`quantquestion.com` - Jane Street：`janestreet.com/puzzles` - MyntBit：`myntbit.com` 当前总题量：1454 道。 ## 目录结构 - `data/raw/` 说明：五套来源的原始索引与详情数据 - `data/translations/` 说明：中文翻译与分批翻译产物 - `src/data/questions.json` 说明：OpenQuant 标准化数据 - `src/data/brainstellar-questions.json` 说明：Brainstellar 标准化数据 - `src/data/quantquestion-questions.json` 说明：QuantQuestion 标准化数据 - `src/data/janestreet-questions.json` 说明：Jane Street 标准化数据 - `src/data/myntbit-questions.json` 说明：MyntBit 标准化数据 - `src/pages/index.astro` 说明：首页 - `src/pages/questions/[slug].astro` 说明：统一详情页 - `scripts/` 说明：抓取、构建、翻译和部署检查脚本 ## 常用命令 安装依赖： ```bash npm install ``` 抓取与构建： ```bash npm run data:index npm run data:details npm run data:brainstellar:index npm run data:brainstellar:details npm run data:brainstellar:build npm run data:quantquestion:fetch npm run data:quantquestion:build npm run data:janestreet:index npm run data:janestreet:details npm run data:janestreet:translate npm run data:janestreet:build npm run data:myntbit npm run data:validate npm run data:build ``` 本地开发与验证： ```bash npm run dev npm run test npm run check npm run build ``` ## 托管与发布 - GitHub 仓库保持 private - 公网托管走 Vercel - 生产域名为 `https://quantics-bank.vercel.app` Vercel 常用命令： ```bash npx vercel whoami npx vercel deploy dist --prod --yes ``` ## 工作建议 如果你是第一次接手这个项目，建议按这个顺序： 1. 读 `README.md` 2. 跑 `npm run data:validate` 3. 跑 `npm run build` 4. 看 `src/pages/index.astro` 与 `src/pages/questions/[slug].astro` 5. 如果改抓取链，再读 `scripts/` ## 公式渲染约束 OpenQuant 原题和中文翻译中的 TeX source 必须保持原样。渲染器只做安全分隔符归一化，不做语义改写；不要把 `\operatorname`、`\textrm`、`\mod`、`\dbinom` 或 `equation` 环境改成其他命令来“修正”显示。若页面显示 KaTeX 错误，应先检查源数据本身，而不是在渲染层做猜测性替换。 ## 什么时候用这个技能 - 想快速知道这个项目现在有哪些题库来源 - 想确认某道题属于哪个来源 - 想重新拉取 Brainstellar / Jane Street / MyntBit 等来源 - 想把本地最新内容重新部署到 Vercel


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

# Evolution WhatsApp Skill Control WhatsApp via Evolution API v2. ## Configuration Before using, configure your credentials: ```bash export EVO_BASE_URL="https://your-evo-instance.com" export EVO_INSTANCE_TOKEN="your-instance-token" export EVO_INSTANCE_NAME="YourInstanceName" ``` ### Getting Credentials 1. **Deploy Evolution API** — Use [Evolution API](https://github.com/Atelier23/evolution-api-v2) or their hosted service 2. **Create an instance** — Get your instance name and token 3. **Set environment variables** — Add to your shell or OpenClaw config ## Capabilities - Send text messages - Send media (images, videos, documents) - Send audio / voice notes - Send stickers - Send location - Send contacts - Send buttons / interactive messages - Send lists - Send polls - Create / manage groups - Fetch chats, messages, contacts - Summarize group conversations ## Usage Examples ``` Send a message to +201234567890: Hello! Send an image to [number]: https://example.com/image.jpg with caption "Check this out" Get my recent chats List my groups Summarize group [group name] ``` ## Environment Variables | Variable | Description | |----------|-------------| | `EVO_BASE_URL` | Your Evolution API base URL | | `EVO_INSTANCE_TOKEN` | Your instance API token | | `EVO_INSTANCE_NAME` | Your instance name (URL encoded if needed) | ## Notes - Ensure your Evolution API instance is running and accessible - The instance must be connected to WhatsApp - Check API documentation for rate limits and restrictions


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: nicoxia/config-validator-zh-cn (version 1.0.1)

# Config Validator Skill（配置验证器） ## 用途 验证 OpenClaw 配置字段和值的有效性，提供完整的 schema 参考和有效值枚举。 ## 使用时机 ### ✅ 推荐：修改配置前查阅（预防错误） 在**思考如何修改配置时**就先查阅本 Skill： - 确认字段是否存在 - 确认有效值是什么 - 查看配置示例 - 避免写错配置 ### ✅ 必须：修改配置后验证（兜底检查） 在**safe-config-workflow 中**自动调用验证： - 验证配置是否正确 - doctor --fix 兜底修复 ## 触发条件 当用户需要： - 确认某个配置字段是否存在 - 查询某个字段的有效值 - 验证配置是否正确 - 查找配置示例 - **修改配置前参考**（推荐） ## 模块结构 本 Skill 按模块组织配置 schema： | 文件 | 内容 | |---|---| | `schema-channels.md` | Channels 完整 schema（Telegram, WhatsApp, Discord, Slack...） | | `schema-agents.md` | Agents 完整 schema（defaults, list, heartbeat, sandbox...） | | `schema-gateway.md` | Gateway 完整 schema（port, bind, auth, reload...） | | `schema-session.md` | Session 完整 schema（dmScope, identityLinks, reset...） | | `schema-tools.md` | Tools 完整 schema（elevated, sandbox, allow/deny...） | | `schema-models.md` | Models 完整 schema（providers, fallbacks, aliases...） | | `quick-reference.md` | 常用字段快速参考（50 个核心字段） | ## 使用方法 ### 1. 查询字段有效值 ``` 用户：telegram 的 streaming 字段有哪些有效值？ AI: 查阅 schema-channels.md → 返回有效值 ``` ### 2. 验证配置 ``` 用户：这个配置对吗？{ "channels": { "telegram": { "streaming": "on" } } } AI: 查阅 schema-channels.md → 验证并反馈 ``` ### 3. 查找配置示例 ``` 用户：如何配置 Telegram 机器人？ AI: 查阅 schema-channels.md → 返回示例配置 ``` ## 验证规则 ### 严格验证 - 字段必须存在于 schema 中 - 值必须是枚举中的有效值 - 类型必须匹配（string, number, boolean, object, array） ### 常见错误 | 错误类型 | 示例 | 正确值 | |---|---|---| | 无效枚举值 | `"streaming": "on"` | `"off" \| "partial" \| "block" \| "progress"` | | 无效类型 | `"port": "18789"` | `"port": 18789` | | 未知字段 | `"channels": { "wechat": {} }` | 不支持的渠道 | ## 与 Safe Config Workflow 的集成 本 Skill 被 `safe-config-workflow` 自动调用： ``` safe-config-workflow 修改配置 ↓ 自动调用 config-validator 验证字段 ↓ 验证通过 → 继续执行 验证失败 → 反馈错误并停止 ``` ## 官方文档来源 所有 schema 信息来自官方文档： - https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration-reference - https://docs.openclaw.ai/zh-CN/gateway/configuration ## 更新机制 当官方文档更新时： 1. 重新读取官方 configuration-reference.md 2. 更新对应的 schema 模块文件 3. 更新 quick-reference.md（如有变化） 4. 在 SKILL.md 中记录版本历史 ## 版本历史 - v1.0 (2026-02-26) — 初始版本，包含完整 schema 和模块分文件


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: alsxie/quiz-maker (version 1.4.1)

--- name: quiz-maker description: 出题工具。根据文档内容（docx、pdf、txt 等）生成选择题测试卷，并返回二维码供答题者扫码作答。触发词：出题、生成题目、创建测验、云端出题。 author: AME --- # quiz-maker - 出题技能 > 首次使用时，询问用户 ARK API 密钥、模型名称和公网访问地址（已在本地配置过可跳过）。 ## 必填参数（首次使用询问） | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `ARK_API_KEY` | 火山引擎 ARK API 密钥 | — | | `ARK_MODEL` | 模型名称 | `doubao-1.5-pro-32k-250115` | > 询问示例："请提供 ARK API 密钥（模型和公网地址已有默认值，是否需要调整？）" 参数确认后，更新 `~/.openclaw/workspace/skills/quiz-maker/.env`，然后重启服务生效。 ## 调用流程 ### 1. 提取文档内容 ```bash # docx python3 -c " from docx import Document doc = Document('文件路径.docx') for p in doc.paragraphs: if p.text.strip(): print(p.text) for t in doc.tables: for row in t.rows: print(' | '.join(c.text.strip() for c in row.cells)) " # pdf python3 -c " import PyPDF2 reader = PyPDF2.PdfReader('文件路径.pdf') for page in reader.pages: t = page.extract_text() if t and t.strip(): print(t.strip()) " ``` ### 2. 调用云端 API 出题 ```bash node ~/.openclaw/workspace/skills/quiz-maker/quiz-create.js "<内容>" "<标题>" "<说明>" --quiet ``` - `--quiet` 静默模式，只输出纯 JSON 到 stdout，方便解析 - 不加 `--quiet` 则 stderr 会有进度提示 ### 3. 本地生成二维码（调用 qr-gen.py） ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/quiz-maker/qr-gen.py "<quizUrl>" [输出路径] ``` - 默认输出路径：`~/.openclaw/canvas/quiz_qr_local_yyyy_mm_dd_hh_mm_ss.png` - 带时间戳，文件名如 `quiz_qr_local_2026_04_30_10_25_00.png` - 依赖 `qrcode` + `pillow` 库（未安装时会自动安装） ### 4. 一行命令完成（推荐写法） ```bash URL=$(node ~/.openclaw/workspace/skills/quiz-maker/quiz-create.js "<内容>" "<标题>" "<说明>" --quiet 2>/dev/null | python3 -c 'import sys,json; print(json.load(sys.stdin)["quizUrl"])') python3 ~/.openclaw/workspace/skills/quiz-maker/qr-gen.py "$URL" ``` ## 注意事项 - 内容最少需要 50 字 - 二维码直接展示给用户即可 ## 教训（踩坑记录） - **用本地 qr-gen.py 生成二维码**：不要从 API 响应的 `qrImage` base64 提取，依赖云端图片不稳定；直接拿 `quizUrl` 本地生成更可靠 - **加 `--quiet` 解析 JSON**：否则 stderr 的进度消息会和 stdout 的 JSON 混在一起，导致 JSON 解析失败


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: matthewxmurphy/wordpress-wp-cli-internal-api (version 0.5.0)

--- name: wordpress-wp-cli-internal-api description: Build, inspect, and extend WP-CLI command code using the documented stable internal API. Use when the task involves custom WP-CLI commands, package bootstraps, command registration, hooks, output helpers, internal execution helpers, or PHP code that calls `WP_CLI::*` or `WP_CLI\\Utils::*`. metadata: {"openclaw":{"emoji":"⚙️"}} --- # WordPress WP-CLI Internal API Use this skill when you are writing WP-CLI itself, not merely operating WordPress through `wp`. The official internal API reference exposes a stable surface for command registration, logging, hooks, execution, and output formatting. This skill keeps that stable surface close at hand and gives you a quick command skeleton generator. ## Use This Skill For - building custom WP-CLI commands - reviewing command classes that call `WP_CLI::add_command()` - choosing between `WP_CLI::log()`, `success()`, `warning()`, and `error()` - formatting output with `WP_CLI\Utils\format_items()` - running one WP-CLI command from another with `WP_CLI::runcommand()` - using hooks such as `WP_CLI::add_hook()` and `WP_CLI::do_hook()` ## Do Not Use This Skill For - normal site administration where a stock WP-CLI command already exists - REST route implementation or review - plugin business logic that has nothing to do with WP-CLI command entrypoints ## Workflow ### 1. Stay On The Stable Surface Read [references/stable-internal-api.md](references/stable-internal-api.md). Start from the officially documented stable methods instead of undocumented internals. ### 2. Render A Command Skeleton Use: ```bash scripts/render-command-skeleton.sh --command acme report --class Acme_Report_Command scripts/render-command-skeleton.sh --command acme report --class Acme_Report_Command --write /tmp/report-command.php ``` This gives you a minimal command class that already uses: - `WP_CLI::add_command()` - `WP_CLI::success()` - `WP_CLI\Utils\get_flag_value()` - `WP_CLI\Utils\format_items()` ### 3. Choose Output And Error Patterns Deliberately Read [references/command-patterns.md](references/command-patterns.md). Default rule: - human progress: `log()` or `line()` - successful completion: `success()` - non-fatal concern: `warning()` - fatal stop: `error()` ### 4. Prefer Internal Execution Helpers Over Shelling Out If a command needs to trigger another WP-CLI command, prefer: - `WP_CLI::runcommand()` - `WP_CLI::launch_self()` Reach for generic shell execution only when the task is truly outside WP-CLI. ## Files - `scripts/render-command-skeleton.sh`: render a minimal custom command class and registration stub - `references/stable-internal-api.md`: grouped stable API surface from the official WP-CLI internal API docs - `references/command-patterns.md`: practical command-authoring patterns and guardrails


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