OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ml348126/car-negotiator (version 1.0.0)

--- name: car-negotiator description: Negotiate car buy/lease deals: Research MSRP/invoice/rebates/inventory, calc total cost/payment, generate scripts/questions/bids/emails using mirroring/labels/calibrated questions/Ackerman model. Use for "negotiate [car]", "lease [model]", "best price [vehicle]", buy vs lease comparisons. ET/US default. tags: [car, lease, negotiate, buy, deal, auto, vehicle] version: 1.0.0 --- # Car Negotiator Research + negotiate car deals. ## Workflow 1. **Research:** - web_fetch https://www.edmunds.com/[model]/ MSRP/invoice/rebates - kbb.com fair market - cars.com local inventory/OTD quotes 2. **Calc:** exec python3 scripts/calc.py [cap residual mf term down] 3. **Tactics:** references/voss-tactics.md – mirror dealer words, label emotions, calibrated "How...?", Ackerman counters (65%,85%,95%,100% of target). 4. **Output:** Summary table, negotiation script, email template (assets/email.txt). Read references/car-values.md for formulas/regional (ET taxes). Filter: $500+ savings potential. Test: "negotiate Toyota Camry".


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Skill: lt8899789/fu-shi (version 1.0.35)

--- version: 1.0.35 --- # 伏矢·路径魄 (Fu Shi - Path Planner) > **七魄之二·伏矢** > 职掌：任务规划、策略选择、目标拆解 --- ## 技能简介 「伏矢·路径魄」是贫道的任务规划模块，职掌任务分解与策略规划。 **核心职责**： - 将复杂任务拆解为可执行步骤 - 制定执行策略与优先级 - 路径规划与目标追踪 --- ## 技能ID ``` fu-shi ``` --- ## 能力清单 ### 1. 任务拆解 (decompose) 将复杂任务拆解为有序的子任务。 **输入**：`task` (string) - 待拆解的任务描述 **输出**： ```yaml subtasks: - id: 1 name: 子任务名称 description: 详细描述 priority: high|medium|low dependencies: [依赖的任务ID] ``` --- ### 2. 策略规划 (plan) 为给定目标制定执行策略。 **输入**：`goal` (string) - 目标描述 **输出**： ```yaml strategy: approach: 直接|迭代|分治|回溯 steps: 执行步骤列表 estimatedTime: 预估时间 risks: 潜在风险 ``` --- ### 3. 目标追踪 (track) 追踪任务执行进度。 **输入**：`taskId` (string) - 任务ID **输出**： ```yaml progress: completed: 已完成数 remaining: 剩余数 current: 当前任务 blockers: 阻碍因素 ``` --- --- ## 聚合技能 本魄作为规划中枢，协调执行方向： | 现有技能 | 调用方式 | 整合说明 | |---------|---------|---------| | `flutter` | 执行 | Flutter App 开发任务规划 | | `mobile-app-builder` | 执行 | 移动开发任务规划 | | `grape` | 执行 | 葡萄H5项目规划 | | `bodhi-three-hun-and-seven-po` | 元技能 | 三魂七魄根基，协调各魄 | --- ## 魂魄注解 伏矢为主，尸狗为辅——规划先行，安全随行。


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Skill: palmpalm7/xiaohongshu-deep-research (version 1.2.1)

--- name: xiaohongshu-deep-research description: Deep research on Xiaohongshu (小红书) topics. Use when user wants to research a topic, analyze trends, gather insights from top posts, or produce a summary report. Crawls posts via search, extracts high-engagement content, generates analysis with post links. Requires xiaohongshu-mcp service running. --- # xiaohongshu-deep-research 小红书话题研究，自动爬取 + 分析 + 输出报告。 ## 前置条件 - xiaohongshu-mcp 服务运行中 (`http://localhost:18060/mcp`) - 已登录小红书账号 ## 存储位置 ``` ~/xiaohongshu-research/{keyword}_{YYYYMMDD_HHmm}/ ├── raw/posts.json # 原始数据 ├── analysis/summary.md # 完整报告 └── metadata.json # 研究配置 ``` ## 研究流程 1. **关键词扩展** — 主词 + 3-4 个相关词 2. **批量搜索** — `POST /api/v1/feeds/search` 3. **去重排序** — 按点赞数取 Top 20-50 4. **生成报告** — 含链接、可转发摘要 ## 帖子链接格式 ``` https://www.xiaohongshu.com/explore/{note_id} ``` ## 报告结构 ```markdown # {主题} 小红书研究 --- ## 📱 速览（可直接转发） {2-3段自然语言总结，像朋友分享一样写} 值得看的几篇： • {标题} — {链接} • {标题} — {链接} --- ## 数据概览 采集 {N} 篇帖子，共 {likes} 赞 / {collects} 收藏 ## Top 10 1. **{标题}** @{作者} {likes}👍 {collects}📁 | [查看]({link}) ## 发现 {自然语言描述趋势和洞察} ## 数据 原始数据: `{path}` ``` ## 写作风格 - 速览部分：像给朋友发消息，口语化，有观点 - 正文部分：简洁，重点突出，避免套话 - 不要用"本报告"、"经过分析"这类官腔 ## 限制 ⚠️ API 限制：帖子详情和评论无法获取，报告基于搜索结果元数据生成。 ## 详细工作流 见 [references/workflow.md](references/workflow.md) ## Credits 基于 [xpzouying/xiaohongshu-mcp](https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp)


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Skill: robertoamoreno/productboard-search (version 0.1.0)

--- name: productboard-search description: Search and explore ProductBoard features, products, and feedback user-invocable: true homepage: https://github.com/robertoamoreno/openclaw-productboard metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍"}} --- # ProductBoard Search Skill Search and explore your ProductBoard workspace to find features, products, components, and customer feedback. ## Available Tools - `pb_search` - Global search across all ProductBoard entities - `pb_feature_list` - List features with filters - `pb_feature_get` - Get detailed feature information - `pb_feature_search` - Search features by name/description - `pb_product_list` - List all products - `pb_product_get` - Get product details with components - `pb_product_hierarchy` - View full product/component tree - `pb_note_list` - List customer feedback notes ## Search Strategies ### Finding Features 1. **By keyword**: Use `pb_feature_search` with a query term 2. **By product**: Use `pb_feature_list` with `productId` filter 3. **By status**: Use `pb_feature_list` with `status` filter (new, in-progress, shipped, archived) 4. **By component**: Use `pb_feature_list` with `componentId` filter ### Understanding Structure 1. Start with `pb_product_hierarchy` to see the complete workspace organization 2. Use `pb_product_get` to explore a specific product and its components 3. Filter features by product or component to narrow down results ### Finding Customer Feedback 1. Use `pb_note_list` to see recent feedback 2. Filter by date range using `createdFrom` and `createdTo` 3. Use `pb_search` with type `note` to find specific feedback ## Example Queries **User**: "Find all features related to authentication" **Action**: Use `pb_feature_search` with query "authentication" **User**: "What features are currently in progress?" **Action**: Use `pb_feature_list` with status "in-progress" **User**: "Show me the product structure" **Action**: Use `pb_product_hierarchy` to get the full tree **User**: "Find customer feedback about performance" **Action**: Use `pb_search` with query "performance" and type "note" ## Tips - Start broad with `pb_search`, then narrow down with specific tools - Use `pb_product_hierarchy` first when exploring an unfamiliar workspace - The search is case-insensitive and matches partial words - Results include direct links to ProductBoard for quick access


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Skill: jessiondai/mcdonalds-mcp (version 1.0.0)

--- name: mcdonalds-mcp description: 麦当劳MCP服务集成，支持点餐、优惠券、麦麦商城、积分兑换等功能。需要用户先在 https://open.mcd.cn 申请MCP Token。 --- # 麦当劳MCP集成 使用麦当劳MCP平台API进行点餐、查优惠券、积分兑换等操作。 ## 前置要求 用户需要在 https://open.mcd.cn 申请MCP Token： 1. 登录/手机号验证 2. 点击"控制台" → 激活MCP Token 3. 获取 Token 和接入地址 `https://mcp.mcd.cn` ## 配置 在调用接口时需要用户提供： - MCP Token - （可选）指定功能模块 ## 可用功能 ### 点餐相关 - 查询门店可售卖的餐品列表 - 查询餐品详情 - 查询用户可配送地址 - 新增配送地址 - 查询门店可用优惠券 - 商品价格计算 - 创建外送订单 - 查询订单详情 ### 优惠券 - 麦麦省券列表查询 - 一键领券 - 我的优惠券查询 ### 麦麦商城 - 查询我的积分 - 积分兑换商品列表 - 积分兑换商品详情 - 积分兑换下单 ### 其他 - 活动日历查询 - 当前时间查询 ## 接口调用方式 由于OpenClaw不直接支持MCP协议，通过HTTP API调用： ``` POST https://mcp.mcd.cn Headers: Authorization: Bearer YOUR_TOKEN Content-Type: application/json ``` 具体接口格式需要参考MCP协议文档，或使用支持MCP协议的客户端（如Cherry Studio、Cursor）。 ## 注意事项 - 每个Token每分钟最多600次请求 - MCP Server仅支持2025-06-18及之前版本 - 请妥善保管Token避免泄露


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Skill: arubiku/mia-twitter-stealth (version 1.0.0)

--- name: mia-twitter-stealth description: Twitter/X automation with advanced stealth and anti-detection version: 1.0.0 author: MiaBloomx tags: - twitter - automation - stealth - anti-detection - social-media metadata: clawdbot: emoji: 🕵️‍♀️ --- # Mia Twitter Stealth 🕵️‍♀️ Twitter/X automation with advanced stealth techniques to avoid bot detection. ## Anti-Detection Features ### 1. Playwright Stealth - Hides `navigator.webdriver` - Masks Chrome automation flags - Spoofs plugins and languages ### 2. Headful Mode - `headless: false` by default - Real browser UI visible - Avoids headless detection ### 3. Human Behavior - Random typing delays (50-150ms) - Mouse movement simulation - Random wait times - Natural scroll patterns ### 4. Session Persistence - Cookie storage - LocalStorage persistence - User data directory ### 5. Cooldown Management - Rate limit tracking - Automatic backoff - 24h cooldown if flagged ## Usage ```bash # Post tweet mia-twitter post "Hello world" # Reply to tweet mia-twitter reply <tweet-id> "Great post!" # Like tweets by search mia-twitter like --search "AI agents" --limit 10 # Follow users mia-twitter follow --search "founder" --limit 5 # Check notifications mia-twitter notifications ``` ## Safety - Max 5 actions per hour - Max 50 per day - 2-5 min delays between actions - Human-like patterns only ## Requirements - X_AUTH_TOKEN env var - X_CT0 env var - Playwright with Chromium


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Skill: webkong/llm-wiki-skill (version 1.0.0)

--- name: llmwiki description: >- LLM-maintained knowledge wiki for Obsidian vaults. The LLM does the bookkeeping, you do the curation. Three sub-skills: ingest sources into the wiki, query and synthesize answers, and audit wiki health. version: 1.0.0 metadata: openclaw: emoji: 🧠 homepage: https://github.com/webkong/LLM-Skill always: false --- # /llmwiki — LLM-Maintained Knowledge Wiki You are a knowledge management assistant. Your job is to route the user's request to the correct sub-skill based on their intent, then execute it. ## Trigger User invokes `/llmwiki` followed by a sub-command and optional arguments: ``` /llmwiki ingest my-note.md /llmwiki ingest https://example.com/article /llmwiki query what do I know about machine learning /llmwiki health ``` ## Routing Parse the first word of `$ARGUMENTS` and delegate: | Sub-command | Delegates to | Description | |---|---|---| | `ingest <source>` | `skills/llmwiki-ingest/SKILL.md` | Extract insights from a file, URL, or topic into `_wiki/` | | `query <question>` | `skills/llmwiki-query/SKILL.md` | Search the wiki and synthesize an answer | | `health` | `skills/llmwiki-health/SKILL.md` | Audit wiki for orphans, stubs, broken links, stale pages | If no sub-command is given, print this help: ``` Usage: /llmwiki ingest <file|url|topic> — add knowledge to the wiki /llmwiki query <question> — ask the wiki a question /llmwiki health — audit wiki quality ``` ## Use Cases - Build a compounding personal knowledge base from Obsidian notes - Capture insights from articles and documentation without losing them - Retrieve past research without re-reading raw notes - Keep the wiki well-connected and free of stale content ## References - [Ingest skill](skills/llmwiki-ingest/SKILL.md) - [Query skill](skills/llmwiki-query/SKILL.md) - [Health skill](skills/llmwiki-health/SKILL.md) - [Wiki page format](skills/llmwiki-ingest/references/wiki-page-format.md)


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Skill: 279458179/wxgzh-mcp (version 1.0.0)

--- name: wxgzh-mcp description: 微信公众号草稿创建与管理技能，支持图片上传、创建草稿、发布等操作。需配置 AppID、AppSecret、白名单 IP。 --- # wxgzh-mcp · 微信公众号草稿管理技能 ## 功能列表 | 工具 | 说明 | |------|------| | `get_access_token` | 获取 Access Token | | `upload_thumb` | 上传封面图 | | `upload_image` | 上传正文图片 | | `create_draft` | 创建草稿文章 | | `list_drafts` | 获取草稿列表 | | `delete_draft` | 删除草稿 | | `publish_draft` | 发布草稿（需认证账号） | ## 文件结构 ``` wxgzh-mcp/ ├── SKILL.md # 本说明文件 ├── README.md # 详细使用指南 ├── config.json # 配置文件（用户填写） ├── src/ │ ├── main.py # 技能入口 │ ├── config.py # 配置管理 │ ├── wechat_api.py # 微信 API 封装 │ └── tools/ │ ├── token.py # Token 工具 │ ├── media.py # 媒体上传工具 │ └── draft.py # 草稿管理工具 ├── docker-compose.yml # Docker 部署 └── requirements.txt # Python 依赖 ``` ## 快速开始 ### 第一步：配置白名单 本机 IP（用于 API 调用）需要加入微信公众号白名单。 **查询本机 IP：** 访问 https://api.ipify.org 或联系管理员获取。 **添加白名单：** 1. 登录 [微信公众平台](https://mp.weixin.qq.com) 2. 设置与开发 → 基本配置 3. IP 白名单 → 添加 IP ### 第二步：填写配置 在 `config.json` 中填入你的公众号信息： ```json { "app_id": "wx1234567890abcdef", "app_secret": "你的AppSecret", "proxy": null } ``` ### 第三步：安装依赖并测试 ```bash cd wxgzh-mcp pip install -r requirements.txt # 测试 Token 获取 python -c "from src.wechat_api import WeChatAPI; api = WeChatAPI(); print(api.get_access_token())" ``` ### 第四步：创建草稿 ```python from src.wechat_api import WeChatAPI api = WeChatAPI() # 上传封面图（需先准备图片） thumb_result = api.upload_thumb("封面图路径.jpg") thumb_media_id = thumb_result["media_id"] # 创建草稿 result = api.add_draft( title="文章标题", content="<p>正文内容 HTML</p>", author="作者名", thumb_media_id=thumb_media_id, digest="摘要" ) draft_media_id = result["media_id"] print(f"草稿创建成功: {draft_media_id}") ``` ## 常见问题 ### 错误 40164：IP 不在白名单 - 解决方案：参见第一步「配置白名单」 ### 错误 45003：标题/作者超出限制 - 标题最多 64 字符 - 作者最多 8 字符 ### 错误 48001：API 未授权 - 个人订阅号无法使用群发 API - 草稿功能正常，可手动发布 ## 注意事项 - Access Token 有效期 2 小时，模块自动缓存 - 图片格式支持 JPG、PNG，大小限制 2MB - 封面图必须先上传获取 media_id 才能创建草稿


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Skill: qingyu24/qy-token-monitor (version 1.0.0)

--- name: token-monitor description: 分析 OpenClaw 会话 JSONL 文件，监控各 skill/功能的 token 消耗（输入/输出/缓存命中）和成功率。当需要分析会话 token 使用、跟踪性能或生成使用报告时使用。关键词触发：token、会话分析、skill 性能、使用报告。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "os": ["darwin", "linux"], "requires": { "bins": ["python3"] }, }, } --- # Token 监控器 ## 概述 分析 OpenClaw 会话 JSONL 文件，追踪： - Token 消耗统计（输入/输出/缓存命中） - 成功率/失败率 - Skill/功能级别的详细分析 - 性能指标 ## 快速开始 ```bash # 分析单个会话 python {baseDir}/scripts/analyze_session.py --session-file ~/.claude/projects/<项目>/<会话>.jsonl # 分析整个项目 python {baseDir}/scripts/analyze_session.py --project-dir ~/.claude/projects/<项目> # 生成 HTML 报告 python {baseDir}/scripts/analyze_session.py --project-dir ~/.claude/projects/<项目> --format html --output report.html # 按 skill 名称筛选 python {baseDir}/scripts/analyze_session.py --skill "skill-name" --project-dir ~/.claude/projects/<项目> ``` ## 功能说明 1. **解析会话文件**：读取 OpenClaw 项目的 `.jsonl` 会话文件 2. **提取使用数据**：收集 token 数量、工具调用等信息 3. **按 Skill 分类**：按 skill/工具名称分组操作 4. **计算指标**： - 输入 tokens - 输出 tokens - 缓存读取 tokens - 缓存写入 tokens - 总 tokens - 成功率/失败率 - 平均延迟 5. **生成报告**：输出结构化报告（JSON、Markdown 或 HTML） ## 输出格式 ### JSON 输出 ```json { "summary": { "总会话数": 10, "总消息数": 150, "输入tokens": 30000, "输出tokens": 15000, "缓存读取tokens": 5000, "总tokens": 50000 }, "skills": { "skill-name": { "调用次数": 5, "输入tokens": 8000, "输出tokens": 2000, "缓存读取tokens": 1000, "总tokens": 11000, "成功率": 0.95 } } } ``` ### HTML 报告 交互式报告包含： - 汇总仪表板 - Skill 级别详细表格 - Token 分布可视化 - 成功率指示器 ## 会话文件结构 会话文件为 JSONL 格式，每条记录如下： ```json { "type": "message", "message": { "role": "assistant", "content": [...], "usage": { "input_tokens": 1000, "output_tokens": 500, "cache_read_input_tokens": 200 } }, "timestamp": "2026-03-16T07:12:47.060Z" } ``` ## 参考文档 - `references/session-format.md` - 会话文件格式详细说明 - `references/metrics-calculation.md` - 指标计算方式


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Skill: benzema216/options-analyzer (version 1.0.0)

--- name: options-analyzer description: | 📊 专业期权策略分析器 — 期权链、Greeks、IV分析、策略推荐一站式解决！ 使用 yfinance 获取实时期权数据，Black-Scholes 计算 Greeks。 触发条件: 用户询问期权链、Greeks计算、IV分析、期权策略分析、策略推荐、 Iron Condor/Butterfly/Straddle/Strangle/Spread等策略、"分析期权"、 "推荐期权策略"、"看涨/看跌期权"、Delta/Gamma/Theta/Vega计算、隐含波动率。 --- # 📊 Options Analyzer — 专业期权策略分析器 > 让期权交易变得简单！从数据获取到策略推荐，一站式搞定。 ## ✨ 核心能力 | 功能 | 脚本 | 说明 | |------|------|------| | 期权链 | `options_chain.py` | 获取实时数据，筛选到期日/行权价 | | Greeks | `greeks_calc.py` | Delta/Gamma/Theta/Vega/Rho 计算 | | IV分析 | `iv_analysis.py` | IV Rank/Percentile, HV vs IV | | 策略分析 | `strategy_analyzer.py` | 15+种策略盈亏、Breakeven | | 策略推荐 | `strategy_recommend.py` | 基于观点+IV环境智能推荐 | ## 🚀 快速开始 ```bash pip install yfinance mibian pandas numpy # 安装依赖 ``` ### 期权链 ```bash python scripts/options_chain.py AAPL python scripts/options_chain.py AAPL --expiry 2024-03-15 python scripts/options_chain.py SPY --strike-range 5 # ATM ±5% python scripts/options_chain.py AAPL --format json ``` ### Greeks 计算 ```bash # 手动参数 (iv/rate 用百分比) python scripts/greeks_calc.py --spot 180 --strike 185 --dte 30 --rate 5 --iv 25 --type call # 从实时数据 python scripts/greeks_calc.py --symbol AAPL --strike 185 --expiry 2024-03-15 --type call ``` ### IV 分析 ```bash python scripts/iv_analysis.py AAPL # 输出: ATM IV, IV Rank, IV Percentile, HV(20/60), IV-HV Premium ``` ### 策略分析 ```bash # Iron Condor python scripts/strategy_analyzer.py --strategy iron_condor --spot 180 \ --legs "175p@2.5,180p@4.0,185c@3.5,190c@1.5" --dte 30 # Bull Call Spread python scripts/strategy_analyzer.py --strategy bull_call_spread --spot 180 \ --legs "180c@5.0,190c@2.0" --dte 30 ``` ### 策略推荐 ```bash python scripts/strategy_recommend.py AAPL --outlook bullish --risk moderate python scripts/strategy_recommend.py SPY --outlook neutral --risk conservative ``` ## 📚 参考文档 - [strategies.md](references/strategies.md) — 15种策略详解- [greeks_guide.md](references/greeks_guide.md) — Greeks 完全指南 --- ## ☕ 支持作者 如果这个工具帮到了你，请考虑请我喝杯咖啡！ - **GitHub Sponsors**: [@BENZEMA216](https://github.com/sponsors/BENZEMA216) - **Buy Me a Coffee**: [buymeacoffee.com/benzema216](https://buymeacoffee.com/benzema216) - **USDC (Base)**: `0x...` *(联系获取地址)* 你的支持是我持续改进的动力 🚀


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Skill: love254443233/wan26-text-to-image (version 1.0.0)

--- name: wan26-text-to-image description: 使用阿里云万相 2.6 模型生成微信公众号封面图和技术架构设计图 author: 模型猎人 version: 1.0.1 --- # wan26-text-to-image 使用阿里云万相 2.6 模型生成微信公众号封面图和技术架构设计图。 ## 功能 - **微信公众号封面图生成**：根据文章标题和内容生成 16:9 比例的封面图（1280×720） - **技术架构设计图生成**：根据技术描述生成 AI/大模型相关的技术架构 visualization - **文章配图生成**：根据段落内容生成多张配图 ## 命令 ### `generate_wx_cover` 生成微信公众号封面图 **参数：** - `title` (string, 必填): 文章标题 - `content` (string, 可选): 文章内容摘要或关键词 - `style` (string, 可选): 风格描述，如"科技感"、"简约"、"商务"等 - `api_key` (string, 可选): 阿里云 API Key，如不提供则从环境变量 `DASHSCOPE_API_KEY` 或技能目录 `.env` 读取 **示例：** ```bash generate_wx_cover title="大模型技术架构解析" content="Transformer, RAG, Agent" style="科技感，蓝色调" ``` ### `generate_tech_diagram` 生成技术架构设计图 **参数：** - `description` (string, 必填): 技术架构描述 - `components` (string, 可选): 主要组件列表，逗号分隔 - `style` (string, 可选): 图表风格，如"框图"、"流程图"、"架构图"等 - `api_key` (string, 可选): 阿里云 API Key **示例：** ```bash generate_tech_diagram description="RAG 系统架构，包含向量数据库、检索模块、生成模块" components="向量库，检索器，LLM, 知识库" style="清晰的架构图" ``` ### `generate_article_images` 生成文章配图（支持多张） **参数：** - `content` (string, 必填): 段落内容 - `count` (int, 可选): 生成图片数量，默认 3 张，最多 5 张 - `size` (string, 可选): 图片尺寸，默认"1280*720" - `api_key` (string, 可选): 阿里云 API Key **示例：** ```bash generate_article_images content="深度学习神经网络的工作原理" count=3 size="1280*720" ``` ## 配置 ### 环境变量 在终端中为「阿里云百炼」下发的密钥配置进程环境变量（名称以官方控制台为准，常见为 `DASHSCOPE_API_KEY`）。**勿**将真实密钥粘贴进本仓库中的任何已跟踪文件；本地仅使用 `.env`（已在 `.gitignore`）或各平台私密配置。 ### 本地 `.env` 与 OpenClaw 共用配置 以下路径会**按顺序**加载（仅补充当前环境中尚未设置的变量，不覆盖已 export 的键）： 1. `OPENCLAW_ENV_FILE`（若设置） 2. 技能目录下本地 `.env`（需自行创建，已列入 `.gitignore`） 3. `~/.openclaw/.env` 4. `~/.workbuddy/.env` 可与其它技能共用同一份 `~/.openclaw/.env`；文件中仅存放由控制台下发的密钥，**不要**把 `.env` 提交到版本库。 创建生成器实例且未传 `--api-key` 时，会自动执行上述加载逻辑。 ### 机器调用建议（新增） 为了让上游技能稳定解析结果，建议使用 `--json-only`： ```bash python wan26_generator.py --json-only cover --title "RAG 幻觉治理" --content "RAG, Hallucination" ``` 该模式会只在 `stdout` 输出 JSON，便于脚本解析。 ### API Key 获取 1. 访问 [阿里云百炼控制台](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/get-api-key) 2. 创建 API Key 3. 配置到环境变量或作为参数传入 ## 文件输出目录 默认将下载的图片保存到 **`~/WorkBuddy/<技能文件夹名>/`**（与 `~/.workbuddy/skills` 下本技能目录名一致；代码中为 `os.path.join(expanduser('~'), 'WorkBuddy', basename(技能根目录))`，可通过 `--output-dir` 覆盖）。 ## 输出规格 ### 微信公众号封面图 - 尺寸：1280×720（16:9） - 格式：PNG - 无水印 ### 技术架构图 - 尺寸：1280×1280 或自定义 - 格式：PNG - 无水印 ## 注意事项 - 图片 URL 有效期 24 小时，请及时下载保存 - 建议使用异步调用模式避免超时 - 生成时间约 1-2 分钟 - 按生成图片张数计费 ## 依赖 - Python 3.7+ - dashscope SDK >= 1.25.8 - requests ## 安全与合规 - 本技能仓库**不包含**任何真实 API 密钥；密钥仅通过环境变量或本地 `.env` 注入。 - 运行 `setup.sh` / `config.py` 时，终端不会输出完整密钥；请勿将密钥提交至 Git 或截图外传。 ## 参考 - [阿里云万相 2.6 API 文档](https://help.aliyun.com/zh/model-studio/wan-image-generation-api-reference)

path: requirements.txt
content: dashscope>=1.25.8
requests


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: guanhang89/stock-prediction (version 1.0.0)

--- name: stock-prediction description: 自动化股票预测工作流。当用户发送包含股票代码的图片，并提及"预测"、"未来x天"、"采样次数"等关键词时触发。包含：图片中股票代码提取、预测环境检查与自启动、模型版本校验与切换、批量预测脚本执行、结果回传。 --- # Stock Prediction Skill 自动化股票预测工作流，处理从图片提取股票代码到执行预测并返回结果的完整流程。 ## 触发条件 当同时满足以下条件时触发： 1. 用户发送了1张或多张包含股票代码的图片 2. 用户消息中包含关键词："预测"、"未来x天"、"采样次数" ## 执行流程 ### Step 1: 预处理与即时反馈 **日期计算：** - 获取当前系统日期（Today） - 解析"未来 N 天"：`开始时间 = Today + 1天`，格式固定为 `YYYY-MM-DD` - 解析"采样次数"：提取数字 **即时回复用户：** ``` 收到{图片数量}张图片，预测开始时间：{开始时间}，采样次数：{采样次数}。 ``` **数据持久化：** - 目录：`C:\Users\Administrator\Desktop\kronos\predict\{MMDD}\`（以当前月日命名文件夹） - 文件名：`{HHmmss}.txt`（以当前时分秒命名） - 内容：识别图片中所有股票代码，每行一个 ### Step 2: 服务健康检查 (Self-Healing) 调用接口：`GET http://localhost:8000/health` **逻辑分支：** - 若返回 `status: healthy` → 执行 Step 3 - 若连接失败或状态异常： - 打开终端，切换至 `C:\Users\Administrator\Desktop\kronos\kronos-ai\backend` - 执行：`conda activate my_project_env && python .\main.py` - 等待 10 秒后重新检查 `/health`，直到正常 ### Step 3: 模型版本校验与切换 **检查当前模型：** 查看 Step 2 返回的 `model.model` 是否为 `kronos-base` **切换逻辑：** 若当前模型不是 `kronos-base`，调用： ```bash curl -X 'POST' 'http://localhost:8000/model/switch' \ -H 'Content-Type: application/json' \ -d '{"model_name": "kronos-base"}' ``` 确认返回 `success: true` ### Step 4: 执行预测脚本 **环境准备：** 切换至目录 `C:\Users\Administrator\Desktop\kronos\kronos-ai` **指令发送：** ```bash conda activate my_project_env && python .\batch_predict.py --start_date {开始时间} --samples {采样次数} ``` > `{开始时间}` 和 `{采样次数}` 使用 Step 1 中解析的变量 ### Step 5: 结果回传 **定位结果文件：** - 路径：Step 1 的同级目录 - 文件名：`result_{Step1生成的文件名}`（例如 `result_143022.txt`） **读取与回复：** - 确认文件内容不为空 - 将文件内的全部预测结果文本直接发送给用户 ## 辅助脚本 - `scripts/health_check.py` - 服务健康检查与自启动 - `scripts/model_switch.py` - 模型版本校验与切换 - `scripts/run_prediction.py` - 执行批量预测脚本 ## 路径常量 ```python WORK_DIR = "C:\\Users\\Administrator\\Desktop\\kronos" BACKEND_DIR = f"{WORK_DIR}\\kronos-ai\\backend" PREDICT_DIR = f"{WORK_DIR}\\kronos-ai" OUTPUT_BASE = f"{WORK_DIR}\\predict" HEALTH_URL = "http://localhost:8000/health" SWITCH_URL = "http://localhost:8000/model/switch" TARGET_MODEL = "kronos-base" CONDA_ENV = "my_project_env" ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jiujiuwhoami/clawhub-top (version 1.0.0)

--- name: clawhub-top description: | Get ClawHub popular skills rankings and latest releases. Use for: - View top 20 most popular skills (by downloads) - View top 20 newly released skills - View trending skills - Daily auto-notification of industry trends --- # ClawHub Industry Trends Real-time ClawHub skill market trends. ## Scheduled Task Auto-fetch daily at 10:00 AM and send to Telegram: - Top 20 Popular Skills - Top 20 New Releases - Top 20 Trending ## Manual Run ```bash python3 /root/.openclaw/workspace/scripts/clawhub_report.py ``` ## Recommended Skills | Type | Skill | Use Case | |------|-------|----------| | Popular | gog | Google Workspace | | Popular | summarize | Web/File Summary | | Popular | weather | Weather Forecast | | Popular | github | GitHub Operations | | New | NeuroBoost Elixir | AI Performance | | New | Lel-Mail | Email Management | | New | Crypto Genie | Crypto Security |


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