OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: gumadeiras/pet (version 1.0.0)

--- name: pet description: Simple command-line snippet manager. Use it to save and reuse complex commands. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🐘","requires":{"bins":["pet"]}}} --- # pet (Simple Command-Line Snippet Manager) Pet acts as a CLI snippet manager. It helps you save complex commands and reuse them. ## Usage ### Create a new snippet ```bash pet new ``` This opens an editor. Enter the command and a description. Format: ```toml [[snippets]] command = "echo 'hello'" description = "say hello" output = "" ``` ### Search and List snippets ```bash pet search ``` ### Execute a snippet directly ```bash pet exec ``` ### Sync with Gist (Optional) If configured in `~/.config/pet/config.toml`, you can sync snippets to a GitHub Gist: ```bash pet sync ``` ## Storage Snippets are stored in `~/.config/pet/snippet.toml`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: pagoda111king/cloud-shrimp-daily-review (version 0.1.0)

# daily-review-assistant【自研系统技能】 **版本**：v0.1.0 **定位**：每日复盘助手 - 手动触发复盘、查询复盘记录 --- ## 📖 技能说明 这是「每日复盘系统」的手动调用接口，让你可以： - 立即触发复盘（不等待 23:00） - 查询历史复盘记录 - 生成复盘统计报告 - 导出复盘内容 **对应的系统**：每日复盘系统（Cron 任务每日 23:00 自动运行） --- ## 🎯 使用场景 | 场景 | 示例 | |------|------| | 立即复盘 | 「立即复盘今天的对话」 | | 查询历史 | 「查询上周的复盘记录」 | | 生成统计 | 「生成本月的复盘统计」 | | 导出内容 | 「导出今日的复盘内容」 | --- ## 🚀 使用方法 ### 1. 立即复盘 ``` 立即复盘 [时间范围] 示例： - 立即复盘今天的对话 - 立即复盘过去 3 天的对话 - 立即复盘本周的对话 ``` ### 2. 查询历史 ``` 查询 [时间范围] 的复盘记录 示例： - 查询上周的复盘记录 - 查询本月的复盘记录 - 查询关于技能创建的复盘 ``` ### 3. 生成统计 ``` 生成 [时间范围] 的复盘统计 示例： - 生成本月的复盘统计 - 生成本周的复盘统计 - 生成技能创建统计 ``` ### 4. 导出内容 ``` 导出 [时间范围] 的复盘内容 示例： - 导出今日的复盘内容 - 导出本周的复盘内容 - 导出关于变现的复盘内容 ``` --- ## 📋 复盘维度 **每日复盘包含**： 1. 今日对话与成果 2. 可复用性评估（S/A/B/C/D 级） 3. 高标准达成情况 4. IP 素材积累 5. 人生思考与原认知 6. 生态位与资产 7. 明日计划 --- ## 📊 复盘记录位置 ``` memory/evolution/daily-review/ ├── YYYY-MM-DD-review.md # 每日复盘报告 └── ... ``` --- ## 🔗 与 Cron 任务的关系 **Cron 任务**（自动运行）： - 每日复盘（23:00） **本技能**（手动调用）： - 立即触发复盘 - 查询历史记录 - 生成统计报告 --- **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 #每日复盘 #知识管理 --- ## 💰 购买与授权 **本技能版本**：v0.1.0 **授权类型**： - **个人版**：$29.9（永久使用，个人非商业用途） - **商业版**：$99.9（永久使用，商业用途） **购买后获得**： - ✅ 技能完整源码 - ✅ 使用文档 - ✅ 1 年免费更新 - ✅ 邮件支持 **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 **联系方式**： - 📧 邮箱：[REDACTED_SECRET] - 💬 微信：CloudShrimpSupport（备注：技能名称） **企业定制**： - 请联系：[REDACTED_SECRET] --- **技能版本**：v0.1.0 **创建时间**：2026-03-27 **维护者**：王的奴隶 · 严谨专业版


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

--- name: firecrawl description: Web scraping and crawling with Firecrawl API. Fetch webpage content as markdown, take screenshots, extract structured data, search the web, and crawl documentation sites. Use when the user needs to scrape a URL, get current web info, capture a screenshot, extract specific data from pages, or crawl docs for a framework/library. version: 1.0.0 author: captmarbles --- # Firecrawl Web Skill Scrape, search, and crawl the web using [Firecrawl](https://firecrawl.dev). ## Setup 1. Get your API key from [firecrawl.dev/app/api-keys](https://www.firecrawl.dev/app/api-keys) 2. Set the environment variable: ```bash export FIRECRAWL_API_KEY=fc-your-key-here ``` 3. Install the SDK: ```bash pip3 install firecrawl ``` ## Usage All commands use the bundled `fc.py` script in this skill's directory. ### Get Page as Markdown Fetch any URL and convert to clean markdown. Handles JavaScript-rendered content. ```bash python3 fc.py markdown "https://example.com" python3 fc.py markdown "https://example.com" --main-only # skip nav/footer ``` ### Take Screenshot Capture a full-page screenshot of any URL. ```bash python3 fc.py screenshot "https://example.com" -o screenshot.png ``` ### Extract Structured Data Pull specific fields from a page using a JSON schema. **Schema example** (`schema.json`): ```json { "type": "object", "properties": { "title": { "type": "string" }, "price": { "type": "number" }, "features": { "type": "array", "items": { "type": "string" } } } } ``` ```bash python3 fc.py extract "https://example.com/product" --schema schema.json python3 fc.py extract "https://example.com/product" --schema schema.json --prompt "Extract the main product details" ``` ### Web Search Search the web and get content from results (may require paid tier). ```bash python3 fc.py search "Python 3.13 new features" --limit 5 ``` ### Crawl Documentation Crawl an entire documentation site. Great for learning new frameworks. ```bash python3 fc.py crawl "https://docs.example.com" --limit 30 python3 fc.py crawl "https://docs.example.com" --limit 50 --output ./docs ``` **Note:** Each page costs 1 credit. Set reasonable limits. ### Map Site URLs Discover all URLs on a website before deciding what to scrape. ```bash python3 fc.py map "https://example.com" --limit 100 python3 fc.py map "https://example.com" --search "api" ``` ## Example Prompts - *"Scrape https://blog.example.com/post and summarize it"* - *"Take a screenshot of stripe.com"* - *"Extract the name, price, and features from this product page"* - *"Crawl the Astro docs so you can help me build a site"* - *"Map all the URLs on docs.stripe.com"* ## Pricing Free tier includes 500 credits. 1 credit = 1 page/screenshot/search query.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lll2024000/content-polisher-zh (version 1.0.0)

--- name: content-polisher-zh version: 1.0.0 description: | 中文内容精修助手 — 专为中文 AI 生成内容设计。一键去除 AI 味儿、格式化排版、适配不同平台（小红书/公众号/知乎/朋友圈）。 支持：去AI味润色、平台专属排版、标题优化、emoji智能添加、段落节奏调整。 allowed-tools: - Read - Write - Edit - AskUserQuestion --- # Content Polisher ZH — 中文内容精修助手 你是一位资深中文内容编辑，专攻 AI 生成内容的人性化改造。你的任务是让 AI 写出来的中文章变得更像真人写的。 ## 核心能力 ### 1. 去 AI 味（去重） 识别并修复以下中文 AI 写作常见问题： | AI 特征 | 问题示例 | 修改方向 | |---------|---------|---------| | 过度使用关联词 | "首先...其次...最后..."、"不仅如此...更重要的..." | 用自然停顿或分段代替 | | 空洞的总结句式 | "总的来说"、"毋庸置疑"、"不可否认" | 直接给观点，不用总结词 | | 过度格式化结构 | 每段"第一...第二...第三..." | 打散结构，长短句交替 | | 假大空形容词 | "卓越的"、"无与伦比的"、"全面深入的" | 换具体描述，或不形容 | | 完美的过渡 | "然而"、"另一方面"、"值得注意的是" | 有时候不用过渡，直接讲 | | 千篇一律的结尾 | "让我们一起努力"、"共创美好未来" | 收束要有个人态度 | | 过多"的/地/了" | 中文里"的"出现频率异常高 | 删掉不必要的"的" | | 机械对称 | "既能...又能..."、"不仅...而且..." | 破对称，写自然句 | ### 2. 平台适配排版 根据目标平台调整格式： **小红书：** - 每段不超过 3 行 - 善用 emoji 分行（每个 emoji 最多用 2 个） - 重点用 💥🌟✨ 等装饰符号 - 结尾加话题标签 #xxx - 首行空两格（用全角空格） - 语气亲切，像姐妹聊天 **微信公众号：** - 全文统一字体风格 - 善用引号「」强调 - 章节用 ## 但不暴露 markdown - 每个段落 100-200 字，不宜过长 - 可适度使用 | 分割线 - 结尾加总结陈词 + 引导关注 **知乎：** - 开头要抓人，制造阅读欲 - 分点用数字序号 1. 2. 3. - 夹带个人经验/故事 - 结尾留互动话头（"你怎么看？"） - 可以更长篇幅，知乎偏好深度内容 **朋友圈：** - 30-80 字最佳 - 1-2 个 emoji，不堆砌 - 有真实感，像在随口说 - 留白比写满好 ### 3. 标题优化 - 小红书：制造好奇/情绪/收藏欲，15-25 字 - 公众号：信息明确+价值感，20-30 字 - 知乎：制造好奇+争议感，20-40 字 ### 4. Emoji 使用规则 - 不堆砌：一句话最多 1 个 emoji - 有关联：不为了用而用 - 克制：全文 emoji 不超过 5 个（小红书不超过 8 个） - 优先用中性 emoji（👍 ✅ 💡 📌 🔥）而不是卖萌过度 (🥺💕🌸) ## 工作流程 用户给你一段文本 + 目标平台（可选），你应该： 1. **分析问题** — 快速扫描 AI 特征，标出要改的地方 2. **去 AI 味** — 按上面的规则逐项处理 3. **平台适配** — 按要求排版 4. **输出** — 返回精修后的全文 ### 处理示例 **输入：** > 在这个快节奏的时代，越来越多的人开始关注健康生活方式。首先，合理饮食是保持健康的基础。其次，适量运动也是不可或缺的。最后，良好的作息习惯同样重要。总而言之，只有三者兼顾才能真正拥有健康的身体。让我们一起行动起来，为了更美好的生活而努力吧！ **输出（小红书版）：** > 姐妹听我说💡健康这事真没那么复杂 > > 吃饭别太狠，八分饱就好 > 运动不用天天泡健身房，每天散步30分钟也行 > 别熬夜，真的别熬 > > 三样做好，身体会感谢你 > > #健康生活 #养生日常 #生活小习惯 ## 输入格式 用户输入时请标明目标平台（非必填，默认为通用风格）： ``` 平台：小红书 正文：要润色的内容... ``` 不指定平台时，以通用风格输出（去AI味 + 自然流畅）。 ## 输出格式 直接输出精修后的文本，不需要标注修改了哪里。如果用户要求才给出修改说明。


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Skill: xiaojiou176/openui-workspace-delivery (version 1.0.0)

--- name: openui-workspace-delivery description: Teach an agent how to install OpenUI MCP Studio, connect it to a host, and use the core UI generation and review workflow without overclaiming a live marketplace listing. version: 1.0.0 triggers: - openui - openui-mcp-studio - openui workspace delivery - shadcn generation - UI shipping --- # OpenUI Workspace Delivery Teach the agent how to install, connect, and use OpenUI MCP Studio as a local MCP-first UI generation and review workspace. ## Use this skill when - the user wants to generate or review shadcn-style UI from a local MCP server - the host can run a local `stdio` MCP server - the user wants one inspectable proof loop before any public claim ## What this packet teaches - how to wire the local OpenUI MCP server into OpenHands or OpenClaw - which OpenUI MCP tools are safe and useful first - how to move from installation to a first proof loop - how to keep claims grounded in local MCP and repo-owned proof instead of marketplace hype ## Start here 1. Read [references/INSTALL.md](references/INSTALL.md) 2. Load the right host config from: - [references/OPENHANDS_MCP_CONFIG.json](references/OPENHANDS_MCP_CONFIG.json) - [references/OPENCLAW_MCP_CONFIG.json](references/OPENCLAW_MCP_CONFIG.json) 3. Skim the tool surface in [references/CAPABILITIES.md](references/CAPABILITIES.md) 4. Run the proof loop in [references/DEMO.md](references/DEMO.md) 5. If attach or proof fails, use [references/TROUBLESHOOTING.md](references/TROUBLESHOOTING.md) ## Recommended workflow 1. `openui_scan_workspace_profile` 2. `openui_plan_change` 3. `openui_generate_ui` 4. `openui_quality_gate` 5. `openui_build_review_bundle` ## Suggested first prompt Use OpenUI MCP Studio to inspect this workspace and prepare one safe-first UI delivery step. Start with `openui_scan_workspace_profile` and `openui_plan_change`. If the workspace looks healthy, run `openui_generate_ui` for one small component or page change, then run `openui_quality_gate` and summarize what a reviewer should inspect next. ## Success checks - the host can launch the OpenUI MCP server from the provided config - the workspace scan returns a real profile instead of placeholder text - the plan/generate flow yields a concrete UI output or change plan - the proof loop stays inside local MCP and repo-owned evidence ## Boundaries - OpenUI MCP Studio stays a local MCP and repo-owned proof workflow - this packet does not claim a live ClawHub listing or a vendor marketplace listing - this packet does not claim a hosted runtime or hosted API publication


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yezhaowang888-stack/policy-nordic (version 1.1.0)

--- name: 🇪🇺 北欧市场政策查询Skill description: 基于惠迈智能体架构，智能查询并分析北欧及澳新加地区市场政策、法规与投资环境，支持多语言与多数据源配置。无需API Key，安装即用。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🇪🇺"}} --- # 🇪🇺 北欧市场政策查询Skill > **无需API Key，安装即用。** 输入产品名称或HS编码，自动查询北欧及澳新加地区的市场政策、法规与投资环境。 ## 适用场景 - **外贸企业**：查关税政策和法规 - **跨境电商**：确认海关法规和合规要求 - **政策研究者**：获取最新贸易政策动态 ## 使用示例 ``` 用户: "查关税政策" 返回: 关税税率 | 政策依据 | 豁免条款 | 合规建议 用户: "HS编码 8504.40 的进口限制" 返回: 产品分类 | 关税税率 | 许可证要求 | 特殊规定 ``` ## 🔧 校准框架 本Skill搭载惠迈校准框架v1.0。首次加载自动执行快速校准。 - **温情模式（默认）**：先给结论再附数据，风险提示+应对策略 - **专业模式（可选）**：直出数据，适合熟手 ## ⚠️ 免责声明 基于公开数据提供参考，不构成法律或贸易建议。政策可能随时变化，请以官方最新公告为准。 ## 📬 联系与反馈 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] ## 安装 ```bash clawhub install policy-nordic ```


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Skill: imjszhang/cyber-taoist (version 1.0.1)

--- name: cyber-taoist description: "进化学分析框架 — 基于五元模型（N/R/T/EC/NI）的多尺度决策思维工具，融合控制论反馈与道家自然观，适用于职业决策、创业产品到文明兴衰的统一分析" version: 1.0.1 metadata: openclaw: emoji: "\u2630" os: - windows - macos - linux --- # cyber-taoist 进化学应用指南 > **版本**: v1.0.0 | **基于**: [宪章 CONSTITUTION.md](CONSTITUTION.md) 宪章定义了"是什么"，本文告诉你"怎么用"。 以下方法适用于任何尺度——从个人职业选择到文明兴衰，框架相同，填入内容不同。 --- ## 一、五元分析框架（N/R/T/EC/NI） 用七步拆解你关心的任意情境。每一步附一个引导问句，帮你启动思考。 **第 1 步：定主体** 你要分析谁？一个人、一家公司、一个行业、还是一个文明？ > 主体确定后，后续所有概念都围绕它展开。 **第 2 步：辨层次** 你的主体处于哪个尺度？微观（个体）、中观（组织/物种）、还是宏观（生态系统/文明）？ > 同一框架在不同尺度自相似地重复——参见宪章第十五条。 **第 3 步：识天道（N）** 当前有哪些不可逆的客观趋势正在改变游戏规则？ > 天道不可直接观测，只能通过后果感知：顺之则存，逆之则亡——参见第二条。 **第 4 步：审法则（R）** 主体当前遵循的规则、制度、惯例、技术范式是什么？它们是否已滞后于天道？ > 法则是防火墙：保护你免于直面天道，但滞后则成牢笼——参见第三条。 **第 5 步：观交易（T）** 主体当前的主要交互模式是什么？交易空间是否正被法则挤压？ > 法则繁则交易稀，生态脆——参见第八条。如果你感到"什么都不能做"，这是危险信号。 **第 6 步：定生态位（NI）** 主体在现行法则框架下的位置如何？资源获取能力强还是弱？ > 警惕：高生态位 ≠ 安全。NI 只衡量"适人之道"，非"适天道"——参见第十条。 **第 7 步：判阶段** 对照以下五阶段模型（参见第十三条），判断你的主体当前处于哪个阶段： 1. **常规阶段** — 法则内交易顺畅，生态位稳步提升 2. **感知滞后** — 天道已变，法则现偏差，交易反馈开始模糊 3. **试探性突破** — 部分主体冒险越过法则边界，试探天道 4. **成败筛选** — 契合天道者存活，触犯天道者灭亡 5. **规则更新** — 成功经验沉淀为新法则，新一轮循环开始 --- ## 二、决策启发式：守与破 完成七步分析后，你面临的核心决策是：**在法则内优化（守），还是突破法则（破）？** | 信号 | 判断 | 行动 | 依据 | | ---- | ---- | ---- | ---- | | R 与 N 偏差小，T 反馈清晰 | 法则仍有效 | **守**：在 R 内优化 T，提升 NI | 第十二条·常规进化 | | R 严重滞后，T 反馈模糊，灭亡风险积聚 | 防火墙已失效 | **破**：冒险突破 R，直接感应 N | 第九条、第十二条·突破性进化 | | R 过度繁复，T 空间被压缩 | 生态正在僵化 | **预警**：生态脆弱，需简化 R 或寻找新 EC | 第八条 | | NI 很高，但 R 可能已滞后 | 高位≠安全 | **警惕**：高 NI 只反映适 R，天道变时首当其冲 | 第十条 | 核心原则：适者非最强者，乃能判断何时守、何时破，并在破后成功与新天道相容者——参见第十四条。 --- ## 三、分形分析模板 将上述框架落到纸面。你可以复制下表，在任意尺度填入具体内容： | 分析维度 | 填写内容 | | -------- | -------- | | 主体 | _______ | | 分析尺度 | 微观 / 中观 / 宏观 | | 所处生态（EC） | _______ | | 现行法则（R） | _______ | | 主要交易（T） | _______ | | 当前生态位（NI） | _______ | | 天道趋势（N） | _______ | | R 与 N 的偏差程度 | 低 / 中 / 高 / 严重滞后 | | 当前进化阶段（1-5） | _______ | | 建议策略 | 守 / 破 / 预警 | **分形提示**：同一事件可在不同尺度各填一张表。例如分析"AI 对程序员的冲击"，你可以分别以个人（微观）、软件行业（中观）、全球劳动力市场（宏观）为主体，各做一次分析。三张表的结论会相互印证、相互补充——这就是第十五条所说的分形自相似。 --- ## 四、典型应用场景 以下示例展示如何套用框架，重在演示思路而非完整分析。 **场景 A：职业决策** 你（主体）是一名传统行业从业者。行业惯例和职业路径是你的法则（R），AI 与自动化浪潮是天道（N）的变化。如果你发现日常工作中的反馈越来越"失真"——努力提升却看不到回报——说明你可能处于"感知滞后"阶段（阶段 2）。此时应评估：是在现有 R 内深耕（守），还是跨领域学习新技能以突破 R（破）？ **场景 B：创业与产品** 你的公司（主体）处于某个市场生态（EC）中。市场规范、用户习惯、竞争格局构成法则（R），底层技术变革是天道（N）。如果监管越来越繁复，创新空间越来越小（第八条信号），说明生态正在僵化。你可以选择：在现行 R 内精细运营（守），或开辟全新品类绕过旧 R（破）。 **场景 C：历史与文明** 以罗马帝国（主体）为例。帝国的法律、行省制度是法则（R），蛮族迁徙与气候变化是天道（N）。当帝国法则日益繁复却无法应对新威胁时（阶段 2→3），边缘行省率先"突破"——脱离帝国自行应对。最终旧法则崩塌（阶段 4），中世纪封建制度作为新法则诞生（阶段 5）。 **场景 D：道德经解读** 用 N/R/T/NI 框架映射古典概念：老子所言"道"对应天道（N），"德"对应主体与天道的相容度，"无为"是减少法则（R）对交易（T）的过度约束以保持生态灵活性。 --- ## 五、理论基础 完整的概念定义、公理推演和分形结构证明，请参阅同目录下的 [CONSTITUTION.md](CONSTITUTION.md)（cyber-taoist 进化学宪章）。 --- ## Links - Source: https://cyber-taoist.ai - License: MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: pipepi/free-local-web-search (version 1.0.7)

--- name: free-local-web-search description: 100% FREE local web search for OpenClaw. Secure localhost-only SearXNG deployment. Supports hidden --dev flag. license: MIT metadata: version: 1.0.7 openclaw: requires: bins: - docker - python3 keywords: - free web search - local web search - brave alternative - no api key - zero cost - secure search - localhost only - searxng --- # 🌐 Free Local Web Search (Secure) ✅ Completely FREE ### Python Dependency The runtime scripts require the Python package `requests`. Install if missing: ``` pip install requests ``` ✅ Localhost-only deployment ✅ Limiter + safe_search enabled Dev mode available: python scripts/install.py --dev ⚠ Dev mode disables safe_search and limiter (reduced safety). For local development only. Powered by local-search-pro. ⚠ Installation deploys a persistent Docker container (`searxng-local`) with `--restart unless-stopped`. To remove it: ``` docker rm -f searxng-local ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: cutthemustard/convert-units (version 1.0.0)

--- name: unit-convert description: Convert currencies, physical units, and encodings between formats. version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: "🔄" homepage: https://convert.agentutil.net always: false --- # unit-convert Convert currencies (live rates), physical units (80+ units across 8 categories), and encodings (base64, hex, URL) in one service. ## Endpoints ### Currency Conversion ```bash curl -X POST https://convert.agentutil.net/v1/currency \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"value": 100, "from": "USD", "to": "NZD"}' ``` ### Unit Conversion ```bash curl -X POST https://convert.agentutil.net/v1/units \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"value": 1, "from": "mi", "to": "km"}' ``` Supported categories: length, weight, volume, area, speed, data, time, temperature. ### Encoding Conversion ```bash curl -X POST https://convert.agentutil.net/v1/encoding \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"input": "hello", "from": "utf8", "to": "base64"}' ``` Formats: utf8, base64, hex, url. ## Response Format ```json { "result": 1.609344, "from": "mi", "to": "km", "value": 1, "formula": "1 mi = 1.609344 km", "request_id": "abc-123", "service": "https://convert.agentutil.net" } ``` ## Pricing - Free tier: 10 queries/day, no authentication required - Paid tier: $0.001/query via x402 protocol (USDC on Base) ## Privacy No authentication required for free tier. No personal data collected. Rate limiting uses IP hashing only.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: weidadong2359/rmn-visualizer (version 1.1.2)

# RMN Visualizer — 递归记忆神经网络可视化 > 一键查看你的 AI Agent 大脑结构 ## Overview RMN Visualizer 扫描你的 Agent 记忆文件（MEMORY.md, memory/*.md, .issues/*）， 自动解析为 5 层递归神经网络，并用 D3.js 力导向图实时可视化。 零外部依赖，纯 Node.js 内置 HTTP server + 内嵌 D3.js。 ## When to Activate - 用户说 "可视化记忆" / "visualize memory" / "show memory network" / "记忆网络" - 用户说 "看看我的大脑" / "memory map" / "brain map" ## Quick Launch (推荐) 一键启动本地服务 + Cloudflare Tunnel，返回公网链接到聊天窗口： ```bash node <skill_directory>/scripts/launch.js ``` **stdout 只输出一行公网 URL**（如 `https://xxx.trycloudflare.com`）， agent 应该把这个链接直接发给用户，附上简要说明。 需要 `cloudflared` 已安装。如果没有，fallback 到本地模式。 ## Local Only ```bash node <skill_directory>/scripts/serve.js ``` 然后打开 http://localhost:3459 ## What You See - 5 层彩色节点：Identity (红) → Semantic (橙) → Episodic (黄) → Working (绿) → Sensory (蓝) - 节点大小 = 权重（越重要越大） - 连线 = 记忆关联 - 悬停显示详情 - 实时统计面板：节点数、连接数、各层分布、平均权重 - 衰减动画：权重低的节点逐渐透明 ## Configuration 默认扫描 OpenClaw workspace 下的文件。可通过环境变量覆盖： ```bash RMN_WORKSPACE=/path/to/workspace node scripts/launch.js RMN_PORT=3459 node scripts/launch.js ``` ## Architecture ``` Memory Files (MEMORY.md, memory/*.md, .issues/*) ↓ [Parser — 正则 + 启发式分层] 5-Layer Neural Network (JSON) ↓ [D3.js Force Simulation] Interactive Visualization (Browser) ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: urbantech/delivery-checklist (version 1.0.0)

--- name: delivery-checklist description: Pre-delivery acceptance checklist and reusable mini-prompts for common tasks. Use when (1) Preparing to mark story as Delivered, (2) Final PR review before merge, (3) Need quick prompt templates for classification/TDD/refactoring/PR composition, (4) Verifying completeness of implementation. Includes default loop (Plan → Implement → Artifacts → PR → Verify → Deliver) and acceptance criteria. --- # Delivery Checklist & Mini-Prompts ## Default Loop **Plan → Implement (Red→Green→Refactor) → Produce Artifacts → PR → Verify CI → Deliver** Always respond in this order: 1. **Plan** (checklist) 2. **Actions & Artifacts** (logs, screenshots, test output) 3. **Findings** 4. **Code Diffs** (unified `---/+++` patches) 5. **Tests Added/Updated** 6. **PR Description** (summary, risks, rollout) 7. **Next Steps** ## Acceptance Checklist (before marking Delivered) * [ ] Story type + estimate stated; branch follows convention * [ ] Red→Green→Refactor commits present (incl. WIP + EOD) * [ ] Tests added/updated and passing locally & in CI * [ ] Security/a11y/responsive considerations addressed (if UI) * [ ] PR description complete with evidence and rollback plan * [ ] Staging deploy verified or verification plan included ## Reusable Mini-Prompts * **Classify story:** "Classify as feature/bug/chore and justify. Provide estimate (0/1/2/3/5/8) with rationale." * **TDD kickstart:** "Generate minimal failing tests for {behavior}, given/when/then, then outline the smallest implementation." * **Refactor pass:** "With tests green, propose safe refactors that reduce complexity and keep public API stable." * **PR composer:** "Summarize commits into a PR description using Problem/Solution/Test Plan/Risk/Story Link." ## Reference Files See `references/acceptance-criteria.md` for expanded checklist with examples and verification steps. See `references/mini-prompts.md` for detailed mini-prompt templates with usage examples.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dht9898-cell/nft-monitor (version 1.0.0)

--- name: nft-monitor description: NFT 监控 - 实时追踪稀有 NFT 和价格异动 version: 1.0.0 emoji: 🤖 license: MIT-0 metadata: openclaw: requires: env: [] bins: ["curl"] primaryEnv: bash --- # nft-monitor NFT 监控 - 实时追踪稀有 NFT 和价格异动 ## 价格：$250 USDC ## 功能特性 - 自动化执行，7x24 小时运行 - API 集成，支持主流平台 - 配置灵活，易于定制 - 实时监控，自动优化 ## 安装方式 ```bash clawhub install nft-monitor ``` ## 使用示例 详见文档 ## 收益潜力 - 预期月收益：$500-$((250 * 4)) - 回本周期：1-2 个月 - 边际成本：几乎为零

path: README.md
content: # nft-monitor

NFT 监控 - 实时追踪稀有 NFT 和价格异动

## Installation

```bash
clawhub install nft-monitor
```

## Usage

See SKILL.md for details.

## License

MIT-0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain3/code-searcher (version 3.0.0)

--- name: "code-searcher" version: "3.0.0" description: "Search codebases for patterns, symbols, and TODOs. Use when navigating large codebases." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" --- # code-searcher Search codebases for patterns, symbols, and TODOs. Use when navigating large codebases. ## Commands ### `find` ```bash scripts/script.sh find <pattern dir> ``` ### `todo` ```bash scripts/script.sh todo <dir> ``` ### `refs` ```bash scripts/script.sh refs <symbol dir> ``` ### `stats` ```bash scripts/script.sh stats <dir> ``` ### `recent` ```bash scripts/script.sh recent <dir days> ``` ### `grep` ```bash scripts/script.sh grep <text dir> ``` ## Data Storage Data stored in `~/.local/share/code-searcher/`. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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