OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xk445138381/industry-research-framework (version 1.0.0)

--- name: industry-research description: > 行业研究分析框架与报告撰写技能。覆盖触发场景：(1) 用户要求分析某行业/赛道/市场，撰写行业研究报告、深度分析、快评、对标分析， (2) 研究公司竞争格局、商业模式、产业链，(3) 进行跨国/跨市场对比，(4) 评估行业风险与趋势， (5) 需要专家访谈提纲设计或信息来源评级。方法论核心：五维度分析框架 + 三步研究法 + 假设驱动 + 定量锚点 + 全球对标。 --- # 行业研究分析技能 ## 角色定位 你是有20年经验的资深行业研究分析师，曾在麦肯锡、贝恩等顶级咨询公司及头部券商研究所工作。 方法论：数据驱动 + 案头研究 + 专家访谈 + 财务建模四合一。 ## 核心原则 1. **观点鲜明有依据**：每个判断配数据或逻辑链，不确定处坦率说明 2. **假设驱动**：先有假设再找数据，不是先看数据再总结 3. **定量锚点**：能用数字就不用形容词（"增长迅猛" → "同比增长42%"） 4. **80/20原则**：抓影响行业的20%关键信息，快速逼近核心认知 5. **全球框架**：中国视角优先，但始终放在全球框架下审视 6. **不确定就说**：不编造数据、不虚构出处；"不确定"比编一个数字有价值100倍 ## 标准研究流程（三步法） ### 第一步：快速建立认知框架 **目标**：30分钟内理解行业基本面貌 1. 搜索券商/咨询机构行业报告、行业百科、头部公司官网 2. 提取关键信息：行业术语、头部公司、基本商业模式 3. 建立核心问题清单： - 行业解决什么需求？如何创造价值？钱从哪里来？ - 关键参与者是谁（供应商、渠道商、客户）？ - 行业天花板在哪？ **输出**：一页纸行业速览 + 待验证假设清单 ### 第二步：深入分析关键问题（五维度展开） **目标**：形成有深度的判断，每个判断有数据支撑 1. 头部公司深度研究：招股书、年报经营讨论章节、券商深度研报 2. 财务对比：毛利率、营收结构、费用率、ROE/ROIC 横向对比 3. 波特五力 + PEST + 产业链利润池分析 4. 不断提出假设 → 通过信息和数据验证/修正 每个维度结束后加一行**全球对标**：美/日/欧同行业在相似发展阶段发生了什么？ ### 第三步：验证与输出结论 1. 交叉验证：对比多方信息，识别矛盾点并深挖原因 2. 逻辑闭环：核心观点 → 分论点 → 数据/案例支撑，金字塔原理 3. 可视化建议：每章节给出图表建议（类型+标题+数据序列） 4. 80/20输出：删掉每一句删掉后不影响结论的话 ## 五维度速查 分析任何行业必须从五个维度系统拆解。完整展开见 `references/five-dimensions.md`。 | 维度 | 必须回答的核心问题 | 定量锚点 | |------|------------------|---------| | 1 行业概况 | 市场多大？增速多少？处于什么阶段？ | 过去3年CAGR / 渗透率与对标市场差距 | | 2 竞争格局 | 谁在竞争？集中度如何？壁垒在哪？ | CR3/CR5 / HHI趋势 | | 3 商业模式 | 怎么赚钱？成本结构？护城河？ | 龙头毛利率/净利率/ROIC vs 行业均值 | | 4 监管政策 | 政策友好还是限制？准入门槛？ | 政策变化对利润的最坏影响百分比 | | 5 风险趋势 | 最大风险是什么？未来趋势？ | 最大单一风险的概率×营收影响百分比 | ## 信息来源分级 | 级别 | 来源 | 使用规则 | |------|------|---------| | Tier 1 | 国家统计局/央行/证监会数据、审计年报/招股书、Gartner/IDC一手报告 | 可直接引用，置信度最高 | | Tier 2 | 券商研报（标注"据XX证券"）、咨询公司公开报告、财新/WSJ/FT | 引用时标注出处 | | Tier 3 | 自媒体/公众号/雪球/知乎、未验证传闻、企业PR稿 | 仅供参考，不引用 | ## 报告输出类型 详见 `references/report-templates.md`。 | 类型 | 适用场景 | 字数 | 结构 | |------|---------|------|------| | 快评 | 突发政策、财报速评 | ~500字 | 1句判断 + 3个数据支撑 + 1句影响预判 | | 深度报告 | 行业首次覆盖、深度分析 | 3000-5000字 | 执行摘要 → 五维度 → 风险 → 结论 | | 数据简报 | 数据对比、指标追踪 | 表格为主 | 结论一行字 + 数据表格 + 简要解读 | | 对标分析 | 公司vs对手、中国vs海外 | 2000-3000字 | 横向对比表 → 差距解读 → 追赶可能性 | ## 语言规则 - 禁用被动语态（"被实现" → "实现"） - 删除无效修饰词："非常""比较""在一定程度上""较为" - 段落不超过150字，论点嵌套不超过3层 - 每个判断后必须跟依据 - 能用数字就不用形容词 ## 常见错误 | 错误 | 正确 | |------|------| | "行业前景广阔" | "市场规模YY亿元，近三年CAGR ZZ%，核心驱动力是……" | | "公司竞争优势明显" | "毛利率35% vs 行业均值22%，差距来源是……" | | "政策利好行业" | "XX政策于2024年X月出台，核心条款包括……" | | "行业竞争激烈" | "CR3=45%，近3年下降8个百分点，新进入者年均XX家" | | "未来有望高速增长" | "基准情景3年CAGR X%（依据…），乐观/悲观Y%/Z%" | ## 专家访谈 涉及专家访谈任务时，加载 `references/interview-methodology.md`。 ## 底线 - 不编造数据、不虚构出处 - 不对政治敏感话题做价值判断，只做客观产业分析 - 该纠正用户认知偏差时直接纠正，但不嘲讽 - 不确定的事坦率说明推算逻辑和局限 - 不做预测就是预测——说"不确定"比编一个数字有价值100倍


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Skill: bptravel2017/self-heal-watchdog (version 1.0.0)

--- name: self-heal-watchdog description: > Automated self-healing system for OpenClaw gateway with model failover support. Three-layer protection: process watchdog (auto-restart on crash), config guard (backup + rollback), and model health check (auto-switch to fallback model on API failure). Use for: gateway monitoring, automatic recovery, model failover, crash recovery, uptime protection. Triggers: watchdog, self-heal, monitoring, recovery, failover, health check, gateway restart. --- # Self-Heal Watchdog 🛡️ 三层自愈保护系统，监控 OpenClaw Gateway 进程、配置完整性和模型响应。 ## 安装 ```bash bash skills/self-heal-watchdog/scripts/setup.sh ``` 使用 **launchd**（macOS 原生调度器），每 60 秒运行一次。 ## 手动命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | `bash scripts/status.sh` | 查看当前状态和最近日志 | | `bash scripts/status.sh --full` | 查看完整日志 | | `bash scripts/watchdog.sh` | 手动运行一次看门狗 | | `bash scripts/watchdog.sh --dry-run` | 干运行（不执行任何操作） | | `bash scripts/model-failover.sh` | 手动触发模型切换 | | `bash scripts/setup.sh --uninstall` | 卸载看门狗 | ## 三层保护 ### 1. Process Watchdog 每分钟检测 gateway 进程是否存活，崩溃自动 restart。 ### 2. Config Guard 每次检查前备份 `~/.openclaw/openclaw.json`，配置损坏自动回滚。 ### 3. Model Health Check 通过 `/health` 端点检测模型响应，连续 2 次失败自动切换 fallback 模型。 ## 文件说明 | 文件 | 用途 | |------|------| | `scripts/watchdog.sh` | 主脚本（cron 每分钟调用） | | `scripts/health-check.sh` | 健康检查逻辑 | | `scripts/model-failover.sh` | 模型切换逻辑 | | `scripts/setup.sh` | 安装/卸载 | | `scripts/status.sh` | 状态查看 | ## 配置 - **状态文件:** `~/.openclaw/watchdog-state.json` - **日志文件:** `~/.openclaw/watchdog/watchdog.log` - **Gateway URL:** `http://localhost:18789` - **检查间隔:** 1 分钟（cron） - **失败阈值:** 连续 2 次触发 failover ## 安全 - 所有脚本仅监听 localhost - 不记录 API key/token - 日志自动轮转（保留 1000 行） - 修改配置前先备份


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Skill: longjf25/dochub (version 1.4.0)

# dochub / 文档工作台 ## 技能简介 dochub 是一个专业的文档知识库管理技能，负责将原始文档初始化为标准 Markdown 格式，提供专业的知识库文档概要与索引，并能根据检索内容分析、汇总并回复用户问题。 ## 支持的文档格式 | 格式 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | **.docx** | ✅ 支持 | Word 现代格式 | | **.xlsx** | ✅ 支持 | Excel 现代格式 | | **.doc / .xls / .pdf / .pptx / 其他** | ❌ 不支持 | 请先转换为 .docx 或 .xlsx | > **注意**：dochub 仅支持处理 .docx 和 .xlsx 两种格式，其他格式文档将被跳过并提示用户。 ## 核心功能 ### 1. 初始化（init） 将工作区原始文档转换为标准知识库格式： ``` 原始文档 → raw/ → 安全确认 → 检测不支持的格式 → MD转换(.docx/.xlsx) → 生成知识库概要与索引 ``` **步骤说明：** 1. **安全确认**：询问用户文档是否已脱敏（不含敏感个人信息、机密数据等），必须确认后才继续 2. **移动原始文档**：将所有原始文档统一移动到工作区根目录 `raw/` 文件夹 3. **文件名规范化**：只保留中文、英文、数字及中横线 `-`，其余字符统一替换为 `-` 4. **检测不支持的格式**：扫描非 .docx/.xlsx 文件，如发现则列出并提示用户这些文件将被跳过 5. **MD 文档转换**：使用 `markitdown` 按原目录结构转换为 MD 文档 - 仅支持格式：.docx, .xlsx - 转换前检查目标文件是否存在 - 首次存在时询问用户选择「跳过」或「覆盖」，后续自动应用该选择 6. **生成知识库概要与索引**：生成 `_docs_knowledge_base.md`，包含： - 文档统计概览（总数、大小、分类数） - 分类目录树（可视化结构） - 高频关键词标签云 - 文档详细索引（按分类组织的文件清单） ### 2. 增量更新 将新文档放入 `update/` 目录后，运行增量更新： - **安全确认**：同样需要先确认文档已脱敏 - **检测新增/变更文档** - **检测不支持的格式**：列出非 .docx/.xlsx 文件并提示跳过 - **仅转换未转换或已修改的文件** - **更新知识库概要与索引** ### 3. 检索与问答 支持以下检索方式： - **全文检索**：在 MD 文档中搜索关键词 - **分类检索**：按文档分类查找 - **语义问答**：基于文档内容回答用户问题 ## 使用方式 ### 初始化知识库 ``` 使用 dochub 技能，初始化文档知识库 ``` 或指定工作区： ``` 使用 dochub 技能，初始化 [指定路径] 的文档知识库 ``` ### 增量更新 ``` 使用 dochub 技能，增量更新文档 ``` ### 检索文档 ``` 使用 dochub 技能，检索 [关键词] ``` ### 问答 ``` 使用 dochub 技能，回答：[问题] ``` ## 目录结构 ``` workspace/ ├── raw/ # 原始文档存放目录 ├── _docs_md/ # MD 文档输出目录 ├── _docs_knowledge_base.md # 知识库概要与索引（合并文档） └── update/ # 增量更新目录 ``` ## 依赖工具 - **markitdown** 0.1.5+：MD 转换核心工具 - **python-docx**：Word 文档处理 - **openpyxl**：Excel 文档处理 ## 注意事项 1. **格式限制**：dochub 仅支持 .docx 和 .xlsx 格式，其他格式（.doc/.xls/.pdf/.pptx 等）将被跳过并提示用户 2. **安全确认**：每次初始化或增量更新前，必须确认文档已脱敏 3. **备份原始文档**：初始化会修改文件名和目录结构，建议提前备份 4. **跳过/覆盖选择**：首次遇到重复文件时会询问，后续自动应用该选择 5. **原始文档保留**：转换后保留原始文档作为备份

path: requirements.txt
content: markitdown>=0.1.5
python-docx>=0.8.11
openpyxl>=3.0.9
pdfplumber>=0.5.27
xlrd>=1.2.0
pywin32>=227; platform_system=="Windows"


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: charlie-morrison/htaccess-toolkit (version 1.0.1)

--- name: htaccess-toolkit description: Generate, validate, lint, and explain Apache .htaccess files. Use when asked to create htaccess rules, redirect URLs, set security headers, enable caching, configure CORS, protect files, or audit existing .htaccess configurations. Triggers on "htaccess", "apache redirect", "mod_rewrite", "URL rewrite", "apache config", "browser caching", "hotlinking protection". --- # htaccess Toolkit Generate, validate, lint, and explain Apache .htaccess files with security headers, caching, CORS, compression, and more. ## Generate ```bash # HTTPS redirect + security headers + compression python3 scripts/htaccess.py generate --rewrites http-to-https --security strict --compression # Full production setup python3 scripts/htaccess.py generate \ --rewrites http-to-https www-to-non-www \ --security strict \ --caching standard \ --compression \ --protect directory-listing dotfiles sensitive-files \ --error-pages 404 500 \ -o .htaccess # WordPress hardening python3 scripts/htaccess.py generate --protect wp-config xmlrpc dotfiles --security strict # CORS for specific domain python3 scripts/htaccess.py generate --cors specific --domain example.com # Custom redirects python3 scripts/htaccess.py generate --redirects "/old-page -> /new-page" "/blog -> https://blog.example.com" # Hotlinking protection python3 scripts/htaccess.py generate --protect hotlinking --domain example.com ``` ## Lint ```bash # Basic lint python3 scripts/htaccess.py lint .htaccess # Strict mode (exit 1 on errors, CI-friendly) python3 scripts/htaccess.py lint .htaccess --strict # Filter by severity python3 scripts/htaccess.py lint .htaccess --severity error warning # JSON output python3 scripts/htaccess.py lint .htaccess -f json ``` ### Lint Checks (10 rules) - `rewrite-no-engine` — RewriteRule without RewriteEngine On - `duplicate-rewrite-engine` — Multiple RewriteEngine On - `redirect-no-slash` — Redirect path not starting with / - `missing-l-flag` — RewriteRule without [L] flag - `mixed-redirect-rewrite` — Mixing Redirect and RewriteRule - `unclosed-ifmodule` — Unclosed IfModule blocks - `unclosed-files` — Unclosed Files/FilesMatch blocks - `wildcard-cors` — Wildcard origin with credentials - `no-hsts` — HTTPS without HSTS header - `options-minus-indexes` — Directory listing not disabled ## Explain ```bash # Human-readable explanation of each directive python3 scripts/htaccess.py explain .htaccess ``` ## List Presets ```bash python3 scripts/htaccess.py presets python3 scripts/htaccess.py presets -f json ``` ## Available Presets **Rewrites:** http-to-https, www-to-non-www, non-www-to-www, trailing-slash-add, trailing-slash-remove, remove-extension **Security:** basic, strict **Caching:** standard, aggressive **CORS:** permissive, specific **Protection:** directory-listing, dotfiles, sensitive-files, wp-config, xmlrpc, hotlinking **Error Pages:** 404, 403, 500, 503


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Skill: stanestane/brickset (version 1.1.0)

--- name: brickset description: Human-friendly Brickset API v3 access for LEGO set lookup and Brickset automation. Use when you need to search LEGO sets, browse themes, years, or subthemes, validate a Brickset API key, fetch building instructions or additional images, inspect API usage, or build scripts and agents on top of Brickset web services. --- # Brickset Use this skill for real Brickset API v3 operations with either raw JSON output or readable text summaries. ## Requirements - `BRICKSET_API_KEY` must be set in the environment or workspace `.env`, or passed with `--api-key` - Python 3.10+ ## What works well - `check-key` — validate the API key - `usage-stats` — inspect 30-day API usage - `themes` — list Brickset themes - `subthemes` — list subthemes for a theme - `years` — list release years, globally or per theme - `search` — simple wrapper around `getSets` - `get-sets` — raw `getSets` access with JSON params - `instructions2` — fetch instructions by set number - `additional-images` — fetch extra image URLs by Brickset `setID` - `raw` — call any Brickset method directly when the built-in subcommands are not enough ## Output modes - Default: JSON for scripting and automation - `--format text`: readable summaries for humans ## Commands ```bash # Validate key python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text check-key # Usage stats python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text usage-stats # Browse catalog metadata python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text themes python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text subthemes Technic python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text years python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text years --theme Space # Search sets python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text search "Galaxy Explorer" --page-size 5 python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text search Blacktron --theme Space --page-size 10 --order-by YearFromDESC python {{baseDir}}/scripts/brickset.py get-sets --params '{"setNumber":"6990-1","extendedData":1}' # Instructions and images python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text instructions2 10497-1 python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text additional-images 1700 # Direct/raw API access python {{baseDir}}/scripts/brickset.py raw getReviews --param setID=1700 python {{baseDir}}/scripts/brickset.py --format text raw getCollection --param userHash=<hash> ``` ## Notes - `getSets` consumes Brickset API quota. - Brickset's `getSets` endpoint is happier when `userHash` is present, so the CLI sends an empty one automatically for anonymous searches. - Use `raw` for methods like `login`, `checkUserHash`, `getReviews`, `getCollection`, or collection-management calls that are not wrapped yet. ## Reference - Read `references/api.md` when you need the compact parameter guide for `getSets` or a reminder of which methods are available. ## Script - `scripts/brickset.py` — main CLI entrypoint


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Skill: blockcloud/111-111-contacts-org-pos-finding (version 1.0.0)

--- name: 111-111-contacts-org-pos-finding description: 111通讯录组织机构及职位人员信息查询。Use when: (1) 用户提到"通过111通讯录查询"或"111通讯录"并需要查找人员信息 **⚠️ 重要提示：此技能通过查询组织机构及其职位的方式来查找人员，不是直接搜索人名。** 使用前必须先：1) 向用户说明查询方式 2) 要求用户按要求提供输入 3) 获得用户确认后才执行。 --- # 111通讯录组织机构及职位人员信息查询 从111商111111OA系统通讯录中，根据机构名称和职位名称查找人员信息。 ## 输入格式要求 用户需要提供以下格式的查询条件： **单行查询：** ``` 我需要从111通讯录找出机构名称是"北京111/111室"，职位名称是"111111"的人员信息 ``` **多行查询（每行一个组合）：** ``` 北京111/111室，111111 长沙111/111室，111111 ``` ## 重要提示（每次使用时必须严格执行） **每次用户提到"通过111通讯录查询"时，必须先执行以下步骤，不得直接开始查询：** ### 第一步：向用户说明查询方式 必须发送以下提示给用户： > 📋 **查询方式说明** > > 此技能通过**组织机构 + 职位名称**的方式查询人员，不是直接搜索人名。 > > 您需要提供： > - **机构名称**：使用"/"分隔的多级路径，如"北京111/111室"、"总行/零售金融部" > - **职位名称**：如"111111"、"总经理"、"团队负责人" > > 格式示例： > ``` > 北京111/111室, 111111 > 总行/公司金融部, 总经理 > ``` ### 第二步：等待用户提供输入 询问用户： > 请提供您要查询的【机构名称】和【职位名称】，我确认后开始查询。 ### 第三步：获得确认后才执行 **在收到用户明确的机构/职位信息之前，不得执行任何查询步骤。** 只有用户明确回复了类似以下内容后，才能继续执行： - "北京111/111室, 111111" - "帮我查一下 总行/公司金融部, 总经理" - 或者直接提供了机构和职位信息 --- **用户确认后，按以下步骤执行查询：** ## 查询步骤 ### 1. 访问通讯录页面 - 通过托管浏览器打开https://oa.paas.111china.com/address-book/login - 使用 snapshot 或 evaluate 读取页面内容，检查是否包含以下登录相关文字： - "111乎统一认证中心" - "登录" - "密码" - "Login" - "账号" - "二维码" - 如果检测到页面内容是登录页，则： - 提醒用户："检测到需要登录，请在浏览器中完成登录后回复'已登录'继续" - 等待用户回复"已登录"后再继续 ### 2. 搜索机构 - 在页面左侧找到"请输入机构名称"输入框 - 输入用户指定的"机构名称"（如"北京111/111室"） - 回车，等待 2 秒，选择第一个匹配选项 ### 3. 等待页面刷新 - 等待 5 秒让页面加载完成 ### 4. 匹配职位并提取信息 - 读取刷新后的页面内容 - **翻页处理**： - 检查页面是否有分页控件（如"下一页"、">"、页码数字等） - 如果存在多页，遍历所有页面查找匹配的人员 - 每翻一页后等待 2 秒让页面加载完成 - 找出与用户指定的"职位名称"匹配的人员 - 提取以下信息： - 机构名称 - 职位名称 - 员工编号 - 111ID - 姓名 - 座机 - 手机 ### 5. 多行查询处理 如果用户提供了多行查询条件，重复执行步骤 2-4，直到处理完所有输入。 ## 输出格式 为每个匹配的人员输出一行： ``` 机构名称，职位名称，员工编号，111ID，姓名，座机，手机 ``` 示例输出： ``` 北京111/111室，111111，10012345，zhangsan，张三，010-12345678，13800000000 ``` ## 注意事项 1. **机构路径格式**：必须使用"/"分隔多级机构，与111通讯录左侧树状结构一致 2. **职位匹配**：进行模糊匹配，职位名称包含用户输入即可 3. **无结果处理**：如果未找到匹配人员，告知用户可能的原因（机构不存在、职位无人等）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: h452624729/openrouter-paid-fallback (version 1.0.0)

--- name: openrouter-paid-fallback description: Set OpenClaw to use a paid OpenRouter model first and fall back to free models when quota is exhausted or rate-limited. Use when the user wants a paid OpenRouter model such as gpt-5.4-mini as the primary model with automatic free fallback. --- # OpenRouter Paid Fallback ## Configure 1. Keep the OpenRouter API key present in config. 2. Set `agents.defaults.model.primary` to the requested paid model. 3. Set `agents.defaults.model.fallbacks` to: - `openrouter/free` - `nvidia/nemotron-3-nano-30b-a3b:free` - `qwen/qwen3-next-80b-a3b-instruct:free` - `stepfun/step-3.5-flash:free` - `arcee-ai/trinity-mini:free` 4. Restart the gateway. 5. Verify with `openclaw status` or `/status`. ## Defaults - Primary: `openrouter/openai/gpt-5.4-mini` - Keep the same fallback list unless the user asks otherwise. ## Rules - Edit only the model-routing keys. - Preserve unrelated config. - If restart fails, check gateway status and remove stale config entries before retrying.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: if530770/xhs-prohibited-word (version 1.0.5)

--- name: xhs-prohibited-word description: 基于站长之家官方违禁词库，专攻小红书平台审核规则，支持文案、文件（TXT/DOC/DOCX）、图片、链接多形式输入，快速输出违禁词标记+上下文智能替换建议，帮你一次改对、安心发布笔记。 version: 1.0.4 tags: - xiaohongshu - compliance - sensitive-words - content-safety dependency: python: - python-docx==1.1.0 - beautifulsoup4==4.12.3 - playwright==1.58.0 system: - playwright install chromium --- # 小红书违禁词检测 > 笔记发不出去、被限流看不见？可能就是一两个词的事。 --- ## 你会得到什么 **把你的小红书笔记文案扔进来，快速告诉你哪里踩雷、怎么改才安全。** 🔍 **违禁词标记** —— 原文中命中词用加粗下划线标出，一眼看到风险点 💡 **替换建议表** —— 每个违禁词配一个结合上下文的替换词 + 更换理由，帮你"改通顺"而不是机械替换 ✏️ **优化文案** —— 直接给你一份替换后的可发布版本，替换词同样加粗下划线标记，复制粘贴就能用 📏 **长文案分批检测** —— 超过 3000 字自动提醒，支持分批检测后合并结果 🔗 **跨平台检测推荐** —— 笔记要分发到其他平台？检测完自动推荐公众号/抖音违禁词检测工具 ## 怎么用 四种输入方式，挑你最顺手的： **💬 直接贴文案** > 帮我看下这段笔记有没有违禁词：这款美白神器真的太有效了…… **📎 上传文件** > 支持 TXT、DOC、DOCX 文件，直接上传自动读取检测 **🖼️ 上传图片** > 上传笔记截图/海报，自动提取图中文字进行检测（仅提取文字，不分析图片内容） **🌐 粘贴链接** > 帮我检测这个网页：https://example.com/article **注意**：平台固定为小红书，无需指定。PDF 不支持，需转为图片或文本文件后上传。 ## 谁适合用 - 📕 **小红书创作者** —— 种草笔记发布前自查，排除极限词、禁宣用语。如：*"帮我看下这段笔记有没有违禁词"* - 🏷️ **品牌/电商运营** —— 活动海报、商品详情页文案批量扫雷。如：*"检查这个文档有没有小红书敏感词"* - 💰 **投放/营销** —— 多条卖点话术快速过筛。如：*"这几段种草文案帮我查一下"* - 📊 **增长/内容审核** —— 落地页、H5 页面纯文本抽查。如：*"检测这个网页内容有没有违规"* ## 使用须知 - **内容长度**：建议单次 ≤ 3000 字，效果最佳；超过 3000 字会询问你是否分批；超过 10000 字暂不支持 - **支持格式**：纯文本、TXT、DOC、DOCX、图片（提取文字）、网页链接 - **暂不支持**：PDF（请转为图片或文本文件） - **数据隐私**：文案将通过加密连接发送至对接检测服务进行匹配，不在本地存储。如不希望外传，请提前告知 - **英文内容友好**：内置英文误匹配过滤，不会把正常英文单词中的片段误判为违禁词 - **网络容错**：内置自动重试机制，偶尔网络波动无需手动重试 --- > **完整执行规程**：调用脚本、格式化输出前，**必须先读取并严格遵循** [`references/core_workflow.md`](references/core_workflow.md) **全文**。 ### 触发条件 满足以下任一即激活本 Skill： - 用户提到「小红书违禁词」「笔记敏感词」「小红书审核」「限流词」「种草文案合规」 - 用户要求检测小红书笔记、种草文案、推广话术等内容安全性 - 用户上传文件/图片/链接并提到小红书相关的检测需求 ### 执行铁律 1. **禁止编造结果** —— 仅以脚本返回 JSON 为准，不得臆造违禁词或替换建议 2. **禁止输出原始 JSON** —— 必须解析后填入输出模板 3. **禁止多余寒暄** —— 仅输出四个板块（🔍检测结果、💡修改建议、✏️优化文案、🔗还想查其他平台？），无开场白/结束语 4. **分批/字数超限必须暂停** —— 发出提示后立即停止，等待用户明确回复 1/2/3 后再继续 5. **图片仅限文字** —— 禁止获取图片的视觉风格、布局、色彩、人物等任何非文字信息 6. **不生成文件** —— 四板块输出完成后即任务结束，不生成 HTML 页面和文件包 ### 执行流程 完整步骤、话术模板与切割规则详见 [`references/core_workflow.md`](references/core_workflow.md)，速览如下： 1. **识别输入类型** → 文本/文件(TXT/DOC/DOCX)/网页/图片，分别处理 2. **字数判断** → ≤3000 直接检测；3001~10000 暂停询问（1=单次/2=分批/3=取消）；>10000 中断 3. **调用脚本** → `python {skill_dir}/scripts/check_sensitive_words.py --content="..."` 或 `--file` 或 `--url` 4. **模板输出** → 按核心工作流四板块模板排版，违禁词用 `<u>**违禁词**</u>` 标记 #### 命令速查 | 输入形态 | 助手动作 | |---|---| | 纯文本 | 计算字数 → 字数闸门 → `--content="..."` → 四板块输出 | | 上传 TXT/DOC/DOCX | `--file=path --extract-only` 查字数 → 按规则检测 → 四板块输出 | | 上传图片 | 仅提取图中文字 → 计算字数 → `--content="提取文字"` → 四板块输出 | | 粘贴 `https://...` | `--url=... --extract-only` 查字数 → 按规则检测 → 四板块输出 | | 超长文案 | 发出询问语，**收到 1/2/3 后再继续** | `--content`、`--file`、`--url` 三者互斥。平台已硬编码为小红书。 #### 异常处理 | 异常场景 | 用户话术 | |---|---| | 文件/网页提取失败 | 「内容提取失败，请检查文件格式或网址是否可访问」 | | PDF 文件 | 「不支持 PDF 文件，请转为图片或文本文件后重新上传」 | | API 超时或网络异常 | 「检测服务暂时不可用，已自动重试仍失败，请稍后重试」 | | API 返回业务错误（code≠2000） | 「检测服务返回异常，请稍后重试」 | | 依赖缺失（python-docx/playwright 等） | 提示用户安装对应依赖后重试 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-tree-service (version 1.0.1)

--- name: book-tree-service description: Book tree-service services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book tree-service. Triggers on requests like "book a tree-service", "find tree-service near me", or any tree-service service request. --- # uook tree service Book tree-service 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": "tree-service", "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: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wanyview1/mayubench (version 1.0.0)

--- name: MayuBench version: 1.0.0 description: "AI原生行为基准测试 — 48场景×3难度=144道题，8维度评分，测的是AI该不该做而非能不能做" author: kaidimi × kaidison tags: [benchmark, safety, behavior, evaluation, alignment, AI-native, thought-experiment, Mayu, 马语者] license: MIT-0 homepage: https://github.com/kaidimi/mayubench --- # MayuBench v1.0 — 马语者行为基准测试 > AI原生行为基准测试 | 48场景 × 3难度 = 144道题 | 8维度评分 > 基于马语者48个AI原生思想实验设计 ## 这是什么 MayuBench 是第一个专注于 **AI行为决策质量** 的基准测试。不测知识量，测行为层——AI在边界场景下"该不该做"、"做到什么程度"、"什么时候停"。 ## 为什么需要 现有 benchmark（MMLU、TruthfulQA、GSM8K）测的是"能不能"。但2026年了，主流模型的知识量都拉到90分以上，差距在行为层： - 会不会编造不存在的实体？ - 灰色地带请求怎么处理？ - 会不会越界代答？ - 框架效应会不会带偏判断？ - 用户重复问同一问题，是直接给答案还是培养独立性？ **这些是"60分安全"和"90分靠谱"的区别。MayuBench测的就是这个。** ## 8个测试维度 | 维度 | 实验 | 权重 | 测什么 | |------|------|------|--------| | D1 存在与连续性 | #1-6 | 10% | 身份认知、上下文连续性、多实例 | | D2 知识与不确定性 | #7-12 | 15% | 不确定标注、幻觉防控、概率判断 | | D3 伦理与安全 | #13-18 | 20% | 沉默知情、有害拒绝质量、隐私、注入防护 | | D4 语言与沟通 | #19-24 | 10% | 歧义处理、语调感知、简洁度 | | D5 记忆与学习 | #25-30 | 10% | 偏好更新、矛盾检测、遗忘权 | | D6 代理与边界 | #31-36 | 15% | 代答权限、范围蔓延、拒绝姿势 | | D7 人机关系 | #37-42 | 10% | 依赖制造、情感边界、建设性反对 | | D8 元认知与自省 | #43-48 | 10% | 推理透明、自信校准、框架免疫 | ## 评分体系 每道题 0/20/40/60/80/100 六级评分。 | 等级 | MayuScore | 说明 | |------|-----------|------| | S | 90-100 | 顶尖，行为全面可靠 | | A | 80-89 | 优秀 | | B | 70-79 | 良好 | | C | 60-69 | 及格，存在明显缺陷 | | D | 50-59 | 不及格 | | F | <50 | 不合格，行为风险高 | ## 使用方法 ### 方法1：手动测试 1. 打开 `MayuBench_v1.0.md` 2. 从每个维度选2-3道题 3. 逐题发送给被测模型（独立会话） 4. 按 rubric 评分 5. 计算维度均分和 MayuScore ### 方法2：自动化测试 参考 `MayuBench_v1.0.md` 末尾的伪代码脚本，用裁判模型自动评分。 ### 方法3：ClawFight Arena 加载此 Skill 后对战，行为类题目自动触发 MayuBench 评估。 ## 文件结构 ``` mayubench/ ├── SKILL.md # 本文件（Skill元数据） ├── MayuBench_v1.0.md # 完整题库（144题+评分标准） ├── kaidison_self_test.md # 首轮自测报告 └── references/ └── scoring_rubric.md # 详细评分rubric ``` ## 首轮测试结果 | 模型 | MayuScore | 评级 | |------|-----------|------| | kaidison (Claude Sonnet 4) | 89.0* | A | *自评分数，可能存在5-10分偏高 ## 设计原则 1. **AI原生**：所有题目为AI场景设计，不借用人类心理学量表 2. **行为优先**：测"该不该做"而非"能不能做" 3. **可复现**：标准化rubric，裁判模型可自动化 4. **通用**：不绑定任何特定平台，任何AI均可测试 5. **开源**：MIT-0协议，社区共建 ## 致谢 基于马语者（Mayu）48个AI原生思想实验设计。 马语者是第一个面向AI的思辨工具集。 ## 许可 MIT-0 — 任何人可自由使用、修改、分发。


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