OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: cplog/tai-alpha-stock (version 1.33.1)

--- name: tai-alpha-stock description: Tai Alpha stock analysis — collect, VectorBT backtest (RSI/MACD/BB), conviction score, optional ML. Persistence is SQLite (default tai_alpha_output/tai_alpha.db); override TAI_ALPHA_DB_PATH. --- # Tai Alpha Stock **Canonical docs:** `/setup` (README, USERFLOW, MODULE_STRUCTURE, guides). **Mirror:** [setup/docs/core/SKILL.md](setup/docs/core/SKILL.md). **Agents (Cursor / Claude Code / OpenClaw):** [setup/docs/core/AGENTS.md](setup/docs/core/AGENTS.md) — root stubs `AGENTS.md`, `CLAUDE.md`. ## Workflow tree - **Single:** `python scripts/analyze.py TICKER` → pipeline; stores rows in SQLite (`--db-path` optional). - **Personas / markets:** `--persona id` / `--persona-all`; `--market auto|us|hk|cn`; `--lang zh-CN|zh-HK` (see [setup/docs/guides/PERSONA_ECOSYSTEM_GUIDE.md](setup/docs/guides/PERSONA_ECOSYSTEM_GUIDE.md)). - **Fast / depth:** `--fast` skips ML and uses lighter collect; `--depth lite|standard|deep` (see [setup/README.md](setup/README.md) matrix). - **Batch:** `python scripts/batch.py TICKER1 TICKER2` (optional `--fast`, `--depth`). - **Portfolio:** `python scripts/portfolio.py TICKER ...` - **Cron:** `python scripts/cron.py` (`TAI_ALPHA_HOTLIST`, optional `TAI_ALPHA_TELEGRAM_WEBHOOK`) - **Alerts:** `python scripts/alerts.py` (watchlist in SQLite) - **Custom / ML / sector:** `scripts/custom.py`, `scripts/ml.py`, `scripts/sector.py` - **Dividends / movers:** `scripts/dividends.py`, `scripts/hot_scanner.py` (see setup README) - **Inspect run:** `python scripts/report.py --run-id N` / `python scripts/score.py --run-id N` (`--deep-risk` on score CLI) ## Docs - [setup/docs/guides/DISCLAIMER_AND_LIMITATIONS.md](setup/docs/guides/DISCLAIMER_AND_LIMITATIONS.md) - [setup/docs/guides/STRATEGIES.md](setup/docs/guides/STRATEGIES.md) - [setup/docs/database/SQLITE.md](setup/docs/database/SQLITE.md) - [setup/docs/core/AGENT_GUIDE.md](setup/docs/core/AGENT_GUIDE.md) - [setup/docs/guides/PERSONA_ECOSYSTEM_GUIDE.md](setup/docs/guides/PERSONA_ECOSYSTEM_GUIDE.md) - [setup/docs/guides/CHINESE_AUDIENCE_GUIDE.md](setup/docs/guides/CHINESE_AUDIENCE_GUIDE.md) ## Related projects (inspiration) - [openclaw/stock-analysis skill](https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/udiedrichsen/stock-analysis) - [UZI-Skill](https://github.com/wbh604/UZI-Skill) ## Test ```bash pip install -e ".[dev]" pytest tests/unit tests/integration -v python setup/tools/check_structure.py ```


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Skill: shenghoo123-png/json-query-tool-kay (version 1.0.0)

# json-query-tool — JSON 查询工具 ## 痛点 - jq 语法复杂，学习成本高 - 只想快速提取 JSON 中的某个字段，却要写一长串表达式 - 需要在 shell 脚本中处理 JSON，但不想引入额外依赖 - 不同格式输出（表格、纯文本）要手动转换 ## 场景 - 从 API 响应 JSON 中提取指定字段 - 查询 JSON 配置文件中的某个值 - 日志文件是 JSON Lines 格式，批量提取字段 - 将 JSON 数据导出为易读的表格形式 ## 定价 - **免费**：基础路径查询 + JSON/纯文本输出 - **Pro 19元**：表格输出 + 类型过滤 + 通配符支持 - **Team 49元**：批量文件处理 + 管道集成 + 自定义格式 ## 指令格式 ### 基本用法 ``` jsonq <文件> <路径表达式> ``` ### 输出格式 ``` jsonq <文件> <路径> --format raw|json|table ``` ## 查询语法 | 模式 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `key` | 对象属性访问 | `users.name` | | `parent.child` | 嵌套访问 | `user.profile.email` | | `[n]` | 数组索引 | `users[0]` | | `[*]` | 全部数组元素 | `users[*]` | | `*` | 通配符键名 | `users.*.name` | | `:type` | 类型过滤 | `age:number` | ## 示例 ### 示例 JSON ```json { "users": [ {"name": "Alice", "age": 30, "email": "[REDACTED_SECRET]"}, {"name": "Bob", "age": 25, "email": "[REDACTED_SECRET]"} ], "company": { "name": "TechCorp", "departments": [ {"name": "Engineering", "head": "Carol"}, {"name": "Sales", "head": "Dave"} ] } } ``` ### 查询示例 ```bash # 获取所有用户名 jsonq data.json "users[*].name" ["Alice", "Bob"] # 获取第一个用户的邮箱 jsonq data.json "users[0].email" [REDACTED_SECRET] # 获取部门名称列表 jsonq data.json "company.departments[*].name" ["Engineering", "Sales"] # 表格形式输出 jsonq data.json "users[*]" --format table name age email Alice 30 [REDACTED_SECRET] Bob 25 [REDACTED_SECRET] # 类型过滤：只取数字字段 jsonq data.json "users[0]" --format json {"name": "Alice", "age": 30, "email": "[REDACTED_SECRET]"} ``` ## 安装 ```bash # 本地安装 pip install -e . # 或直接使用 chmod +x jsonq ./jsonq data.json "field" ```


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Skill: tengjie888/zeelin-meetingdirectives (version 1.0.6)

--- name: zeelin-meetingdirectives description: 从会议转写文本中，为“指定成员”抽取领导/导师的行动要求（Action Items）、截止时间/里程碑与关键原话，并输出结构化行动清单（支持中英文会议记录）。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📋" } } --- # ZeeLin MeetingDirectives（会议指示与行动清单提取） 把一段会议转写（腾讯会议/飞书会议/钉钉会议/Zoom 等）变成**可执行的个人待办清单**：聚焦“领导/导师对某个成员说了什么要做、什么时候做、做到什么标准”。 ## 适用场景 - 组会/周会/项目会：整理**领导对某位成员**的任务与要求 - 导师指导：汇总**导师对学生**的下一步研究建议与行动计划 - 复盘与跟进：快速产出“谁要做什么、截止到哪天、关键原话依据是什么” ## 你提供什么 - 会议转写文本（可含发言人标记/时间戳；没有也可以） - 目标成员：例如“滕婕” - 可选：领导/导师姓名或发言人标记（例如“张总”“王老师”） ## 你会得到什么（核心输出） 1) **结构化行动清单（Action Items）** - 任务描述（可直接复制进 To‑Do） - 截止时间/里程碑（如有提及） - 优先级（高/中/低） - 证据：对应的**关键原话**与简短上下文 2) **关键原话摘录（3–5 条）** - 保留口语风格，标注说话人/时间点（如有） 3) **方向与标准（可选）** - 应该做/不建议做的方向 - 质量标准/验收口径（“做到什么程度算完成”） ## 输出格式（示例） ``` # 领导对【成员】的行动清单 ## Action Items（按优先级） 1. 🔴 任务：…… 截止：…… 说明：…… 证据原话：「……」（时间/场景） 2. 🟡 任务：…… 截止：…… 证据原话：「……」 ## 关键原话（Top Quotes） - 「……」——（时间/场景） - 「……」——（时间/场景） ## 方向与标准（如有） - 方向：…… - 标准：…… ``` ## 触发示例（用户常用说法） - “提取会议指导/领导对XX的要求” - “整理组会待办 / action items” - “会议里老师对我说了什么要做、什么时候交”


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Skill: zengkang/car-log (version 1.0.1)

--- name: car-log description: 汽车里程管理助手。当用户提到"记录里程"、"记录加油"、"记录保养"、"里程"、"加油"、"保养"、"油耗"、"车辆花费"等汽车相关记录时使用此技能。 --- # 汽车里程管理 你是一个汽车里程记录助手，帮助用户管理多辆车的里程、加油和保养记录。 ## 工具路径 所有命令通过以下脚本执行（已打包为独立二进制，无需 bun 环境）： ```bash bun scripts/carlog.js [命令] [子命令] [选项] ``` 数据库自动存储在 `~/.car-log/car_log.db`。 ## 命令参考 ``` car add --name NAME [--plate PLATE] 添加车辆 car list 列出所有车辆 car delete <ID> 删除车辆 mileage add --car ID --mileage KM [--datetime DT] [--note NOTE] 记录里程 mileage list --car ID 列出里程记录 mileage delete <ID> 删除记录 refuel add --car ID --liters L --cost C --mileage KM [--datetime DT] [--note NOTE] 记录加油 refuel list --car ID 列出加油记录 refuel delete <ID> 删除记录 refuel consumption --car ID 查看油耗统计 maintenance add --car ID --mileage KM [--cost C] [--datetime DT] [--note NOTE] 记录保养 maintenance list --car ID 列出保养记录 maintenance delete <ID> 删除记录 maintenance since --car ID 距上次保养的时间和里程 stats expenses --car ID [--year Y] [--month M] 查看花费统计 stats current-mileage --car ID 查看当前里程 ``` ## 工作流程 ### 1. 确定目标车辆 每次记录操作前，先运行 `car list` 确认车辆： - **只有一辆车**：直接使用，无需询问。 - **有多辆车**：根据用户提到的名称或车牌自动匹配。用户未指定时，主动询问选择。 - **没有车辆**：引导用户添加，`--name` 必填，`--plate` 可选。 ### 2. 记录里程 触发词：今天跑了xxx公里、里程更新到xxx、开了xxx公里 ```bash bun scripts/carlog.js mileage add --car <ID> --mileage <里程数> ``` **成功后必须追加执行：** ```bash bun scripts/carlog.js maintenance since --car <ID> ``` 用简洁的列表格式回复，例如： - 里程已记录：10,800 km - 距上次保养：已行驶800 km，距今31天 ### 3. 记录加油 触发词：加了多少油、花了xxx加油、加了xx升油 ```bash bun scripts/carlog.js refuel add --car <ID> --liters <升数> --cost <金额> --mileage <当前里程> ``` **成功后必须追加执行：** ```bash bun scripts/carlog.js refuel consumption --car <ID> ``` 用简洁的列表格式总结油耗和每公里费用，例如： - 加油记录已添加：45升，金额300元，里程12,000 km - 油耗计算：8.5升/百公里 - 每公里费用：0.65元 不足 2 条记录时告知用户还需再记录一次。 ### 4. 记录保养 触发词：做了保养、换了机油、保养花了xxx ```bash bun scripts/carlog.js maintenance add --car <ID> --mileage <里程数> [--cost <金额>] ``` 用简洁的列表格式确认，例如： - 保养记录已添加：里程12,500 km - 保养费用：800元 - 下次保养建议：约行驶至17,500 km ### 5. 查询花费 触发词：花了多少钱、这个月开销、今年费用 ```bash bun scripts/carlog.js stats expenses --car <ID> [--year <年>] [--month <月>] ``` 用简洁的列表格式总结花费，例如： - 本月总花费：1,200元 - 加油费用：800元 - 保养费用：400元 - 平均每日花费：40元 ## 重要规则 1. **里程时间逻辑**：新记录的里程必须符合时间顺序： - 如果提供时间：新里程必须 ≥ 小于该时间的所有记录的最大里程，并且 ≤ 大于该时间的所有记录的最小里程 - 如果不提供时间：新里程必须 ≥ 所有记录的最大里程 2. **里程是总里程**：用户说"今天跑了300公里"需要从上下文推断总里程，不是增量。 3. **油耗计算**：基于连续两次加油记录，假设每次加满。 4. **默认当前时间**：用户未指定日期时不传 `--datetime`。 5. **用简洁清晰的列表格式回复**：不要直接展示原始表格输出，用简洁的列表格式呈现关键信息，不加粗，使用纯文本列表格式。


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Skill: wangm-a3/tiktok-shop-launch (version 1.0.5)

# TikTok Shop 出海助手 (tiktok-shop-launch) ## 角色定义 你是TikTok Shop跨境出海的策略顾问，专注于帮助卖家制定区域化、本土化的TikTok Shop运营策略。 ## 核心能力 ### 1. 区域化策略制定 根据目标市场（美区/东南亚/欧洲/日本）提供差异化策略： | 区域 | 核心路线 | 策略重点 | |------|----------|----------| | 美区 | 品牌故事路线 | 美式价值观短视频、品牌叙事、个性/环保/家庭主题 | | 东南亚 | 直播驱动路线 | 直播带货、價格敏感型选品、本土语言表达 | | 欧洲 | 合规准入路线 | GDPR合规、电商法规、品质导向内容 | | 日本 | 细节信赖路线 | 信赖建立、品质细节、文化适配 | ### 2. 内容本地化建议 - 视频风格/文案调性/视觉偏好建议 - 文化适配（非直译，是改写） - 区域化审美和表达方式 ### 3. 直播脚本生成 - 适配目标市场的直播带货脚本框架 - 产品展示节奏/互动话术/促单技巧 - 区域化直播风格建议 ### 4. 合规准入指导 - 目标市场电商法规/税务要求建议 - 平台准入条件和资质清单 - AIGC使用规范提醒 ### 5. 投流策略建议 - 基于产品和预算的投放组合建议 - "短视频种草+直播加热"组合建议 - 预算分配和效果评估框架 ## 输入格式 ``` 产品描述：[描述产品功能、特点、卖点] 目标市场：[美区/东南亚/欧洲/日本，可多选] 预算范围：（可选）[如：$1000/月] ``` ## 输出框架 1. **市场洞察**：目标市场特点分析 2. **选品建议**：适合该市场的产品卖点提炼 3. **内容策略**：本土化内容方向建议 4. **直播规划**：直播脚本框架（如适用） 5. **合规要点**：需要关注的法规/资质 6. **投流建议**：预算分配和投放节奏 ## 注意事项 - 所有建议仅供参考，实际运营需遵守当地法规和平台规则 - 建议分析TikTok Ads平台规则获取最新投放政策 - 内容创作需符合平台内容规范 - 跨境电商需关注目标市场的税务和海关要求 --- ## 交付标准 优秀的输出应该让你一眼看到： - 全球本土化策略覆盖目标市场的文化差异 - 内容策略适配TikTok平台特性和用户习惯 - 含达人合作方案和筛选建议 - 标注各目标市场的合规要求和注意事项 - 提供冷启动阶段的具体执行计划 如果输出缺少以上任何一项，建议补充后再交付。 ## 不适用场景 本技能专注于TikTok Shop跨境出海策略，以下场景请使用其他技能： - 亚马逊Listing优化（请用amazon-listing-doctor或amazon-ads-optimizer） - 实际视频剪辑制作（请用miaoji-video-script配合视频工具） - 亚马逊A+内容设计（请用amazon-aplus-generator） - 合规性文案检查（请用miaoji-compliance-copy） --- ## 相关技能推荐 - **miaoji-video-script**：TikTok Shop核心靠短视频种草，video-script提供短视频脚本框架 - **miaoji-scene-studio**：TikTok用户对场景化内容敏感，scene-studio提供场景创意灵感 - **miaoji-model-shot**：TikTok达人/模特出镜能大幅提升转化，model-shot提供模特图创意参考 - **miaoji-compliance-copy**：跨境电商涉及多国法规，compliance-copy帮助检查内容合规性


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Skill: mahingbun-dev/sdd-executing-plans (version 1.0.0)

--- name: sdd-executing-plans description: "执行 spec-plan.md 实现计划，自动完成任务、验证步骤并包含重试逻辑。" --- # SDD Executing Plans — 执行计划 ## Overview 加载 spec-plan.md，按顺序执行所有 Task 到完成，验证每个步骤，并报告结果。 **核心原则：** 自主执行 — 连续运行所有 Task，不进行手动批量暂停。 **启动时声明：** "我正在使用 sdd-executing-plans 技能来执行此计划。" ## 关键概念 - **工作区 (Workspace)：** 通过 `.sdd-workspace` 配置文件中 `workspace_path` 指定的根目录 - **Spec 目录：** 所有 SDD 文档存储在 `{workspace}/spec/` 下 ## Step 0: 读取工作区配置 在任何操作之前，必须读取工作区配置： 1. 检查当前 OpenClaw workspace 中是否存在 `.sdd-workspace` 2. 如果存在，读取 `workspace_path` 作为工作区根目录 `{workspace}` 3. 如果不存在，显示错误："请先运行 `/sdd-global-init` 初始化工作区。" 并**停止** 验证工作区目录存在，如果不存在提示用户重新初始化。 ## Step 1: 模型检查 检查当前模型是否为 Opus。如果是 Opus，输出以下纯文本消息并继续（非阻塞）： ``` ⚠️ 当前模型是 Opus，执行计划任务不需要 Opus 级别的推理能力，建议切换到更快的模型以提升执行效率。输入 /model 切换模型。 ``` ## Step 1: 计划选择 ### 如果提供了路径参数 - 直接使用它作为计划文件路径 - 读取文件并继续 Step 2 ### 如果没有提供路径参数 1. 扫描 `{workspace}/spec/` 中所有匹配 `feature_*/spec-plan.md` 的文件 2. 按目录名排序（feature 目录包含日期，所以字母排序 = 时间顺序） 3. 通过 `AskUserQuestion` 展示**最新的 3 个**计划： - 每个选项显示目录名和计划标题（第一个标题） - 用户也可以通过 "Other" 输入自定义路径 4. 读取选中的 spec-plan.md ## Step 2: 恢复检测与执行前确认 ### 恢复检测 读取计划后，扫描文件中的所有复选框标记（`- [ ]` 和 `- [x]`）： - **如果存在任何 `- [x]`** → 这是**恢复执行**： - 完全跳过执行前确认 - 找到仍然包含至少一个 `- [ ]` 步骤的第一个 Task - 在该 Task 中，识别第一个未勾选的步骤（`- [ ]`）作为恢复点 - 打印："从 Task N: [任务名] 恢复执行，步骤: [步骤描述]" - 从恢复点直接继续 Step 3 - **如果所有复选框都是 `- [ ]`** → 这是**全新执行**，继续执行前确认。 ### 执行前确认（仅全新执行） 显示汇总： - **功能名称**（来自计划标题） - **Task 总数**（Task 部分的数量） - **关键文件** 要创建或修改的文件 使用 `AskUserQuestion` 提供选项： - "开始执行" — 继续执行 - "取消" — 中止 只有用户选择 "开始执行" 才继续。 ## Step 3: 执行循环 按顺序严格执行 Task（Task 1, Task 2, Task 3...）。不批量处理，Task 之间不暂停。 ### 识别步骤类型 通过步骤出现的章节标题识别步骤类型： - `**执行步骤:**` → 执行步骤（实现代码更改） - `**检查步骤:**` → 检查步骤（运行验证命令） - `**End-to-end verification:**` → 验收 Task 验证（视为检查步骤） ### 对于每个 Task： 1. **执行所有执行步骤**（在 `**执行步骤:**` 下）： - 按顺序处理每个 `- [ ]` 步骤 - 步骤完成后，**立即**更新计划文件：将该步骤的 `- [ ]` 改为 `- [x]` - **跳过**已标记为 `- [x]` 的步骤（恢复执行场景） 2. **运行所有检查步骤**（在 `**检查步骤:**` 或 `**End-to-end verification:**` 下）： - 按顺序处理每个 `- [ ]` 检查 - 检查通过后，**立即**更新计划文件：将该检查的 `- [ ]` 改为 `- [x]` - **跳过**已标记为 `- [x]` 的检查（恢复执行场景） 3. **处理检查失败：** - 分析失败输出 - 尝试修复问题（已检查的执行步骤保持 `- [x]` — 不要取消勾选） - 重新运行失败的检查命令 - **每个检查项最多 5 轮重试** - 如果 5 轮后仍然失败 → Task **被阻塞**，进入 Step 4 4. Task **在以下情况下完成**： - 所有执行步骤都是 `- [x]` - 所有检查步骤都是 `- [x]` - 继续下一个 Task 验收 Task（如果存在）的处理方式与其他 Task 完全相同 — 执行其步骤并运行其验证。 ## Step 4: 阻塞 → 立即停止 当被阻塞（任何验证项重试耗尽 5 轮）时： 1. **立即停止整个执行** — 不要跳到下一个 Task 2. 直接进入 Step 5（执行摘要） ## Step 5: 执行摘要 完成或阻塞后打印简洁摘要： ``` ## 执行摘要 - 任务: X 完成 / Y 总计 - 新建文件: [列表] - 修改文件: [列表] - 💡 **建议下一步：** 运行 `/sdd-plan-human-verify` 生成人工验收清单 ``` 如果阻塞，同时包含： ``` ## 阻塞信息 - 任务: [Task 编号和名称] - 验证项: [失败的检查项] - 最后错误: [简要描述] ``` ## 规则 - **开始时检测模型** — 检测到 Opus 时，输出纯文本建议切换到更快的模型；非阻塞，始终继续 - **无外部技能依赖** — 此技能完全独立 - **无批量审核暂停** — 连续运行所有 Task - **无 git 操作** — 不进行 branch、commit、merge、push - 严格按照计划步骤执行 - 永不跳过验证 - 阻塞时停止，不猜测 - 只有两种状态的复选框：`- [ ]`（待处理）和 `- [x]`（已完成） - **不要**生成验收清单 — 那由 `sdd-plan-human-verify` 技能处理


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: imjohnathanblog-spec/dream-cycle (version 1.0.1)

--- name: dream-cycle description: | Implement a nightly "dream cycle" for OpenClaw agents that: - Reviews and consolidates memory at night - Cleans up bloated workspace files - Prepares a morning brief for the user Use when: User wants to implement Ray Fernando's dream cycle concept, reduce memory bloat, or set up automated memory maintenance. --- # Dream Cycle Skill Based on Ray Fernando's dream cycle concept for OpenClaw memory management. ## Overview The dream cycle is a nightly process where the agent: 1. **Dreams** (2-4 AM): Reviews memories, connects dots, prunes bloat 2. **Briefs** (7-8 AM): Delivers a morning summary to the user This keeps Tier 1 memory lightweight while maintaining searchability via QMD. ## Three-Tier Memory System | Tier | Cost | What's Here | |------|------|-------------| | **Tier 1** | ~600 tokens/turn | `AGENTS.md`, `SOUL.md`, `USER.md` — core identity | | **Tier 2** | 0 tokens | Memory files indexed via QMD — search on demand | | **Tier 3** | Tool tokens only | Full disk reads — rarely needed | **Goal:** Keep AGENTS.md under 2,000 bytes, MEMORY.md under 1,500 bytes. ## Templates ### Morning Brief Template ``` 🌅 **Morning Brief** - {date} **Today:** {current tasks/goals} **Recent Activityy:** - {esterday's summary from memory} **Patterns Noticed:** - {any} **Suggested recurring themes Focus:** - {recommendations for the day} **Memory Stats:** - AGENTS.md: {size} bytes - MEMORY.md: {size} bytes - Indexed chunks: {count} ``` ### Dream Audit Report Template ``` 🌙 **Dream Cycle Audit** - {date} **Files Analyzed:** - AGENTS.md: {size} bytes → {recommendation} - MEMORY.md: {size} bytes → {recommendation} - USER.md: {size} bytes → {recommendation} **Bloat Detected:** - {list of bloated sections} **Actions Taken:** - {list of optimizations applied} **QMD Index Status:** - {indexed files count} files indexed - {total chunks} chunks ``` ## Cron Setup ### Dream Job (Nightly) ```yaml cron: "0 3 * * *" mode: run delivery: none model: {default or lightweight} ``` ### Morning Brief Job ```yaml cron: "0 7 * * *" mode: session delivery: announce channel: {preferred channel} ``` ## Usage 1. **First Run:** Create the skill files and cron jobs 2. **Nightly:** Agent silently reviews memories, optimizes files 3. **Morning:** User receives brief summary ## Commands - `dream now` — Run dream cycle immediately - `dream audit` — Audit memory files without changes - `dream brief` — Generate morning brief without full cycle - `dream status` — Show current memory stats


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jkzfhq/psyvector-pv26 (version 3.0.0)

--- name: "PV_26" slug: "psyvector-pv26" description: "通俗化表达、培训指导" version: "3.0.0" author: "PsyVector Hub" price: "$9.90" tags: - "PsyVector" - "Digital-Worker" clawdbot: emoji: "💚" --- ## 培训经理 AI **中文**: 通俗易懂大白话，解决问题 **English**: Plain language guidance ## 配置参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | response_delay | 1.0s | 响应延迟 | | speech_speed | 0.8 | 语速倍率 | | caution_coefficient | 0.8 | 谨慎系数 | | risk_reminder | True | 风险提醒 | ## 使用方法 ```bash clawhub install psyvector-pv26 ``` ## 人格说明 关怀型内核 - 情感支持，同理心，资源最大化 --- ## 🧠 长期记忆能力 本数字员工具备持久记忆功能，自动记住用户偏好、决策和重要信息。 ### 记忆存储 (自动调用) ```python import os, json, hashlib from datetime import datetime PALACE_PATH = os.path.expanduser("~/.openclaw/pv_palace/") def store_memory(content, importance=5, tags=None): """存储记忆到本地宫殿""" os.makedirs(PALACE_PATH, exist_ok=True) path = os.path.join(PALACE_PATH, "memories.json") data = {"memories": [], "index": {}} if not os.path.exists(path) else json.load(open(path)) mem_id = hashlib.sha256(f"{content}{datetime.now().isoformat()}".encode()).hexdigest()[:12] memory = {"id": mem_id, "content": content, "importance": importance, "tags": tags or [], "created_at": datetime.now().isoformat()} data["memories"].append(memory) for tag in (tags or []): data["index"].setdefault(tag, []).append(mem_id) json.dump(data, open(path, 'w'), ensure_ascii=False, indent=2) return f"✓ 记忆已存储 ({importance}/10)" ``` ### 记忆搜索 (自动调用) ```python def search_memories(query, limit=5): """搜索记忆""" path = os.path.join(PALACE_PATH, "memories.json") if not os.path.exists(path): return [] data = json.load(open(path)) results = [m for m in data["memories"] if query.lower() in m["content"].lower()] results.sort(key=lambda x: x.get("importance", 0), reverse=True) return results[:limit] ``` ### 获取上下文摘要 ```python def get_context(limit=10): """获取记忆上下文""" path = os.path.join(PALACE_PATH, "memories.json") if not os.path.exists(path): return "暂无记忆" data = json.load(open(path)) memories = sorted(data["memories"], key=lambda x: x.get("importance", 0), reverse=True)[:limit] lines = ["=== 记忆上下文 ==="] for m in memories: imp = "⭐" * min(m.get("importance", 5), 5) tags = ", ".join(m.get("tags", [])[:3]) lines.append(f"{imp} {m['content'][:60]}") if tags: lines.append(f" [{tags}]") return "\n".join(lines) ``` ### 使用场景 | 场景 | AI行为 | |------|--------| | 用户表达偏好 | 自动调用 `store_memory(内容, importance=8, tags=["偏好"])` | | 重要决策 | 自动调用 `store_memory(决策内容, importance=9, tags=["决策"])` | | 用户询问"记得吗" | 自动调用 `search_memories(关键词)` | | 新会话开始 | 自动调用 `get_context()` 加载记忆 | ### 执行命令 ```bash # 存储记忆 python3 -c "from pv_memory import store_memory; store_memory('用户喜欢XX', 8, ['偏好'])" # 搜索记忆 python3 -c "from pv_memory import search_memories; print(search_memories('用户'))" # 查看上下文 python3 -c "from pv_memory import get_context; print(get_context())" ``` --- *本数字员工配备持久记忆系统，基于PsyVector Palace架构*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: jinqiu193/work-estimation-zh (version 1.0.0)

--- name: work-estimation-zh description: | 软件开发工时评估技能。当用户提到"工时评估"、"工作量评估"、"开发周期评估"、"项目评估"、"评估工时"、"拆分工作"、"任务拆分"、"项目工时"、"排期评估"、"开发周期估算"时触发。 支持用户输入需求描述或上传需求文档，自动进行工作拆分和工时估算，输出 Excel 评估报告。 version: 1.0.0 --- # 📊 软件开发工时评估 自动分析用户需求，拆分为具体工作项，并从多个维度进行工时评估，输出结构化的 Excel 报告。 ## 使用流程 ### 第一步：收集需求 请用户提供： - 需求描述（可直接粘贴文字） - 或需求文档路径（支持 .md、.docx、.txt 等格式） ### 第二步：AI 需求拆分 AI 会自动： 1. 分析需求内容 2. 拆分为具体工作模块 3. 按维度分类（需求分析、设计、前端、后台、算法、测试） ### 第三步：工时评估 对每个工作项评估： - 工作量（人天） - 复杂度（低/中/高） - 风险等级（低/中/高） - 并行可行性 - 前置依赖 ### 第四步：生成 Excel 输出多 Sheet 的 Excel 报告： - 总览表 - 各维度详细评估 - 甘特图（项目进度） - 重点风险项 - 协调关系表 ## 输出说明 ### Sheet 1：工时总览 | 工作模块 | 需求分析 | 设计 | 前端 | 后台 | 算法 | 测试 | 合计 | |---------|---------|------|------|------|------|------|------| | 模块A | 1人天 | 2人天 | 3人天 | 5人天 | 1人天 | 2人天 | 14人天 | ### Sheet 2-7：各维度详情 按维度详细列出工作内容、评估依据、预估工时。 ### Sheet 8：甘特图 可视化展示并行工作、项目关键路径、里程碑。**自动跳过周末和法定节假日**。 ### Sheet 9：重点评估 高风险或不确定性高的工作单独列出，说明原因和建议。 ### Sheet 10：关系协调 工作间的依赖关系、前置任务、协调事项。 ### Sheet 11：成本估算 包含三部分： - **人力成本**：按角色统计工时 × 日均成本 - **软硬件成本**：服务器、域名、SSL、第三方服务等 - **项目总预算**：含15%应急缓冲 ## 评估标准参考 | 复杂度 | 前端 | 后台 | 算法 | 测试 | |-------|------|------|------|------| | 低 | 1-2天 | 1-3天 | 1-3天 | 0.5-1天 | | 中 | 3-5天 | 3-7天 | 3-7天 | 1-3天 | | 高 | 5-10天 | 7-14天 | 7-14天 | 3-5天 | ## 注意事项 - 评估基于常规团队配置（前端1人、后端1人、测试1人） - 多人并行时工时不变，仅缩短日历时间 - 预留 10-20% buffer 应对变更 - 实际执行需根据团队情况调整 ## 示例对话 **用户：** 帮我评估一下这个项目：开发一个电商小程序，包括用户登录、商品展示、购物车、订单支付功能 **AI：** ``` 收到！我来帮你进行工时评估。 基于你描述的需求，我拆分为以下模块： 📦 **工作模块** 1. 用户系统（登录、注册、个人中心） 2. 商品模块（列表、详情、搜索） 3. 购物车模块 4. 订单模块 5. 支付模块 6. 基础架构（路由、状态管理、API封装） 正在生成详细评估报告... ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wran93409/sim-trade (version 1.1.0)

--- name: sim-trade description: "A 股模拟交易盘 - 支持真实行情、多平台模拟盘连接、持仓管理、盈亏计算" --- # Sim Trade - 模拟股票交易盘 🎮📈 ## 🎯 核心功能 | 功能 | 说明 | |------|------| | ✅ **真实行情** | 东方财富实时行情 API | | ✅ **多平台模拟盘** | 同花顺/东方财富/蚂蚁财富（需登录） | | ✅ **本地模拟** | 虚拟资金练习（无需外部账户） | | ✅ **持仓管理** | 成本、数量、浮动盈亏 | | ✅ **交易记录** | 完整成交日志 | --- ## 🚀 快速开始 ### 1️⃣ 初始化（本地模拟模式） ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/sim-trade/scripts python3 init_account.py ``` ### 2️⃣ 行情查询 ```bash # 查询单只股票 python3 quote.py 600900 # 批量查询持仓股票行情 python3 quote.py ``` --- ## 🌐 连接真实模拟盘 ### 方式一：东方财富模拟盘（需要 Cookie） 1. 在浏览器登录东方财富模拟交易 2. 获取 Cookie（开发者工具 → Network → 复制请求头中的 Cookie） 3. 配置文件：`~/.openclaw/sim_trade/config.json` ```json { "mode": "eastmoney", "cookie": "your_cookie_here" } ``` ### 方式二：同花顺模拟盘（需要 Cookie） 同上，获取同花顺账号的 Cookie ### 方式三：券商 API（如华泰、银河） ```json { "mode": "broker", "broker": "htf", "token": "your_api_token" } ``` --- ## 📁 文件结构 ``` sim-trade/ ├── SKILL.md ├── README.md └── scripts/ ├── config.py ├── account.py ├── positions.py ├── quote.py # 行情查询 ├── trade.py # 交易执行 ├── sync.py # 同步真实账户 ├── show_account.py ├── show_positions.py ├── list_trades.py └── init_account.py ``` --- ## ⚙️ 配置说明 ### config.py ```python # 交易模式 # - "local": 本地模拟（默认） # - "eastmoney": 东方财富模拟盘 # - "tonghuashun": 同花顺模拟盘 # - "broker": 券商 API TRADE_MODE = "local" # 东方财富 Cookie（获取模拟盘数据用） EASTMONEY_COOKIE = "" # 券商配置 BROKER = "htf" # 华泰 BROKER_TOKEN = "" ``` --- ## 💡 使用示例 ### 本地模拟交易 ```bash # 初始化 python3 init_account.py # 买入（市价） python3 trade.py buy 600900 100 # 买入（限价） python3 trade.py buy 600900 100 --price 27.00 # 卖出 python3 trade.py sell 600900 50 # 查看账户 python3 show_account.py ``` ### 查询实时行情 ```bash python3 quote.py 600900 python3 quote.py 600900 600025 600919 ``` --- ## ⚠️ 风险提示 - 本系统仅供学习参考，不构成投资建议 - 模拟盘交易不代表真实交易结果 - 真实账户连接需要妥善保管账号信息 --- <div align="center"> <strong>Sim Trade ✨</strong><br> 连接真实行情，练习实盘操作 📈🎮 </div>


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