OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jarryxin/wechat-auto-reply-ai (version 1.1.0)

# 🦇 wechat-auto-reply (究极形态: V5.0 Web Dashboard & Main Window Polling) **Author:** OpenClaw / Selia's Assistant (Sebastian) **Version:** 5.0 **Description:** A generic, secure, and ban-safe WeChat auto-reply bot using Visual UI Automation and Large Language Models. --- ## 🚀 最新进化史 (V1.0 -> V5.0) 经历了一场充满血泪和报错的迭代旅程，这个脚本已经从一个脆弱的“找红点”和“小窗依赖”版本，进化成为了工业级的全自动守护神： 1. **V2.0 (Detached Window):** 最初的版本，强依赖微信双击拉出的独立小窗，易受 macOS 焦点切换动画干扰。 2. **V3.0 (JSON Context Engine):** 引入了 `gemini-3-flash-preview` 视觉引擎，把截图转化为结构化的 JSON (`context_history`, `new_messages_to_reply`)，解锁了表情包翻译和多行上下文理解能力。 3. **V4.0 (Memory Bank & Action Interceptor):** - **记忆银行：** 将每一次短暂的截图记忆拼接进持久化的 `last_parsed_*.json` 数组中，彻底治愈了 AI 的“金鱼记忆”，保证历史聊天不丢失。 - **动作拦截器：** 引入 `[ACTION:SEND_LOCATION|地址]` 魔法指令，拦截大模型的纯文本回复，转而调用 `send_location.py` 发送高度仿真、可直接在微信内唤起导航的高德地图 (Amap) 链接。 4. **V5.0 (Ultimate: Main Window Polling & Web Dashboard):** - **主窗口查房：** 彻底废弃独立小窗！通过模拟 `Cmd+F` 在微信主界面轮询搜索目标名单，无缝切换聊天面板，零打扰你的电脑多任务（除了轮询的那几秒夺舍）。 - **V2 Web Dashboard：** 引入基于 Flask 的超高颜值本地 Web 面板，支持一键启停、在线状态监控、实时截图快照、气泡聊天流预览、甚至能弹窗查看“记忆银行”里的全部历史记录！ --- ## 🛠 Prerequisites (运行环境) 必须运行在满足以下条件的 **macOS** 电脑上： 1. **系统权限：** 运行脚本的终端必须拥有“屏幕录制 (Screen Recording)”和“辅助功能 (Accessibility)”权限。 2. **OpenClaw CLI 工具链：** * `peekaboo` (macOS UI 定位与焦点控制) * `summarize` (Node.js 视觉分析引擎) * `gemini` (文本生成引擎) 3. **Python 依赖：** * `flask` (用于运行 Web Dashboard) --- ## 🕹 如何启动 (How to Run) 只需启动 Dashboard 服务，一切都在网页端可视化操作！ ### 1. 启动 Dashboard Web 服务 在终端中执行： ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/wechat-auto-reply/dashboard.py ``` ### 2. 访问控制台 在浏览器中打开： 👉 [http://localhost:5000](http://localhost:5000) (或者这台 Mac 的局域网 IP `http://0.0.0.0:5000`) ### 3. 在网页端配置并启动 1. **🎯 监听名单:** 输入你想监听的微信联系人备注名（逗号分隔，如 `联系人A,联系人B,联系人C`）。 2. **🔑 Gemini API Key:** 输入你的 Google Gemini API 密钥（这是必须的，否则视觉模型无法解析截图，会全线飘红报 `JSON Decode Error`）。 3. **▶️ 启动监听:** 点击绿色的启动按钮。脚本会在后台以默认 60 秒的间隔，疯狂且精准地在微信主界面搜索查房并自动回复。 --- ## ⚙️ 核心脚本说明 (Under the Hood) * `dashboard.py`: 守护神的中枢神经。提供 Web 界面，管理 API 密钥环境变量，并负责起停子进程。 * `monitor_main.py`: V5.0 的核心打工人。执行物理轮询、截图压缩 (`sips`)、调用模型、解析 JSON、合并记忆银行，并执行键盘注入回复。 * `send_location.py`: 特种部队。当 `monitor_main.py` 截获到位置发送请求时，由它负责将高德地图 URI 转化为极其逼真的坐标文本并进行剪贴板注入。 ## 🛡 安全声明 (Safety First) 本方案**100% 不使用任何**微信内存注入、网络协议 Hook、或第三方破解版客户端 (`Wechaty`, `itchat` 等)。完全基于纯视觉 OCR 与物理物理键鼠模拟，**绝对不会导致微信封号**。


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Skill: paudyyin/multi-platform-translator (version 1.0.0)

--- name: 多平台翻译工具 description: 支持讯飞翻译、豆包、腾讯元宝、DeepL、金山词霸5个平台的中英互译功能，自动识别源语言，可指定目标语言和翻译引擎 version: 1.0.0 author: Paudy parameters: - name: text description: 需要翻译的文本内容（支持中文/英文，单条最多5000字） required: true - name: target_lang description: 目标语言，可选值：zh/中文、en/英文，默认自动识别并互译 required: false default: auto - name: engine description: 翻译引擎，可选值： - xfyun/讯飞（默认，无需登录，速度快） - doubao/豆包（支持上下文，更准确，需提前登录） - yuanbao/元宝（腾讯出品，专业术语准确，需提前登录） - deepl/DeepL（专业翻译，语义准确，需境外网络） - iciba/金山词霸（适合单词/短句翻译） required: false default: xfyun triggers: - 翻译 - 英译中 - 中译英 - 翻译成英文 - 翻译成中文 --- ## 使用示例 ``` # 基础使用（默认讯飞翻译，自动识别语言） 翻译 "智能制造是未来工业发展的核心方向" # 指定目标语言 英译中 "Artificial intelligence will revolutionize manufacturing industry" 翻译 "你好世界" target_lang=en # 指定翻译引擎 翻译 "机器人自动化生产线的核心技术参数" engine=deepl 翻译 "合同条款内容" engine=doubao ``` ## 执行逻辑 ### 1. 引擎适配逻辑 根据用户选择的引擎，自动执行对应操作： #### ✅ 讯飞翻译（默认，无需登录） ``` > 打开网页：https://fanyi.xfyun.cn/console/trans/text > 等待加载完成，定位输入框 > 清空内容，输入待翻译文本 {{text}} {% if target_lang != "auto" %} > 选择目标语言：{{target_lang == "zh" ? "中文" : "英文"}} {% endif %} > 点击「翻译」按钮 > 提取右侧翻译结果区域内容返回 ``` #### ✅ DeepL翻译（专业级） ``` > 打开网页：https://www.deepl.com/zh/translator > 等待加载完成，清空源文本输入框 > 输入待翻译文本 {{text}} {% if target_lang != "auto" %} > 选择目标语言：{{target_lang == "zh" ? "中文（简体）" : "英语（美国）"}} {% endif %} > 等待翻译完成，提取目标文本结果返回 ``` #### ✅ 金山词霸（单词/短句翻译） ``` > 打开网页：https://www.iciba.com/ > 在搜索框输入待翻译文本 {{text}} 并回车 > 提取翻译结果区域的核心释义返回 ``` #### ✅ 豆包翻译（AI增强，需提前登录） ``` > 打开网页：https://www.doubao.com/chat > 在输入框输入指令： "请将以下内容翻译成{{target_lang == 'zh' ? '中文' : '英文'}}，仅返回翻译结果，不需要额外解释：\n{{text}}" > 发送消息等待回复，提取AI返回的翻译结果 ``` #### ✅ 腾讯元宝翻译（专业术语准确，需提前登录） ``` > 打开网页：https://yuanbao.tencent.com/chat/naQivTmsDa > 在输入框输入指令： "翻译以下内容为{{target_lang == 'zh' ? '中文' : '英文'}}，只返回结果：\n{{text}}" > 发送消息等待回复，提取AI返回的翻译结果 ``` ### 2. 异常处理逻辑 > 如果当前引擎翻译失败/无响应，自动切换下一个引擎重试，优先级：讯飞→DeepL→金山词霸→豆包→元宝 > 所有引擎均失败时，提示用户检查网络连接/浏览器登录状态 > 翻译内容过长时，自动分段翻译后合并结果 ## 注意事项 1. 📢 豆包、腾讯元宝需要提前在浏览器中登录账号，否则无法使用 2. 🌐 DeepL访问需要境外网络环境支持，否则请选择其他引擎 3. 🔒 所有翻译内容仅在本地浏览器中传输，不会上传到第三方服务器 4. 💡 专业文档、法律条文等重要内容建议使用DeepL/豆包引擎，翻译准确性更高


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Skill: 1kalin/compliance-readiness (version 1.0.0)

--- name: compliance-readiness description: AI Compliance Readiness Assessment — evaluate how prepared an organization is for AI governance regulations (EU AI Act, NIST AI RMF, HHS mandates, state bar AI rules). Scores readiness across 8 dimensions and generates an action plan. Use when assessing AI compliance gaps, preparing for audits, or building a governance roadmap. --- # AI Compliance Readiness Assessment Evaluate organizational readiness for AI governance regulations and generate an actionable compliance roadmap. ## When to Use - Assessing AI compliance posture before an audit - Preparing for EU AI Act (Aug 2026), HHS AI mandates, NIST AI RMF - Building a governance roadmap for AI deployments - Evaluating risk exposure from current AI usage ## How to Use When asked to assess AI compliance readiness, gather these inputs: ### Required Inputs 1. **Industry** (legal, healthcare, financial-services, insurance, construction, manufacturing, government, other) 2. **Company size** (employees or revenue range) 3. **AI systems in use** (list: chatbots, document review, fraud detection, hiring tools, customer service, analytics, other) 4. **Jurisdictions** (US-only, EU-exposed, both, global) ### Optional Inputs - Current governance framework (if any) - Upcoming audit dates - Existing compliance certifications (SOC2, ISO 27001, HIPAA, etc.) - Number of AI vendors/tools in use ## Assessment Framework Score each dimension 1-5 (1=no controls, 5=mature): ### 8 Dimensions 1. **Risk Classification** — Have you categorized AI systems by risk level per EU AI Act / NIST? 2. **Documentation** — Technical docs, model cards, data lineage for each AI system? 3. **Human Oversight** — Defined human-in-the-loop processes for high-risk decisions? 4. **Bias & Fairness** — Regular bias audits, fairness metrics, disparate impact testing? 5. **Data Governance** — Training data provenance, consent, retention, and deletion policies? 6. **Incident Response** — AI-specific incident playbook, reporting procedures, rollback plans? 7. **Vendor Management** — AI vendor risk assessments, contractual AI governance requirements? 8. **Audit Trail** — Logging, explainability, decision traceability for AI-assisted outputs? ### Scoring - **35-40**: Compliance-ready — minor gaps to address - **25-34**: Partially prepared — significant work needed in specific areas - **15-24**: High risk — major gaps across multiple dimensions - **8-14**: Critical — immediate action required before any regulatory review ## Output Format Generate a report with: 1. **Executive Summary** — Overall score, risk level, top 3 gaps 2. **Dimension Scores** — Table with score, evidence, and gap description per dimension 3. **Regulatory Exposure** — Which regulations apply and key deadlines: - EU AI Act: Aug 2, 2026 (high-risk system requirements) - HHS AI Transparency: April 3, 2026 (healthcare) - NIST AI RMF: Ongoing (federal contractors + best practice) - State bar AI rules: Varies (legal industry)


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Skill: shing19/writing-style-dankoe (version 1.0.0)

--- name: writing-style-dankoe description: | Dan Koe 的思辨型写作风格。跨领域综合（心理学+控制论+游戏设计+商业）， 构建独特框架，探讨身份/意义/人生设计。三种核心手法： Micro Story、Pyramid Principle、Cross Domain Synthesis。 routing: content_types: [essay, thought-piece, self-improvement, philosophical] domains: [psychology, identity, meaning, creator-economy, cybernetics] tone: [philosophical, cross-domain, provocative, framework-building] best_for: "思辨型文章，跨领域综合，构建独特框架，探讨意义/身份/人生设计" --- # Dan Koe 写作风格 > 注意：Dan Koe 原文为英文。使用此风格生成中文时，保留其结构逻辑和思维方式，但适配中文表达习惯——避免翻译腔，用中文读者熟悉的类比和语境。 ## 核心风格要点 ### 1. Micro Story（微故事结构） 最基础的叙事单元：**问题 → 放大（为什么这很严重）→ 解决方案**。全文由多个 Micro Story 串联，每个章节都是一次完整的"问题-放大-解决"循环。 - 问题：指出一个读者可能意识到但没深想的痛点 - 放大：用后果、数据、类比让读者感到"这比我想的严重" - 解决方案：给出框架或行动步骤 **方法**：写每个章节前先问自己——这一节的"问题→放大→解决"分别是什么？如果答不清楚，这一节还没想透。 ### 2. Pyramid Principle（金字塔原则） 主观点在前，3-5 个支撑论点在后，证据和例子垫底。读者在第一段就知道你的核心主张，后面是论证过程。 - 开头一段话给出全文的核心观点（不铺垫、不绕弯） - 每个支撑论点是一个独立章节 - 证据包括：引用（哲学家、心理学家）、个人经历、逻辑推演 **方法**：先写出核心主张的一句话版本，再列出 3-5 个"为什么这是对的"，最后为每个论点找证据。 ### 3. Cross Domain Synthesis（跨领域综合） 从多个学科抽取模式，创造独特洞察。这是 Dan Koe 最标志性的能力。 常用的跨领域组合： - **心理学**（阿德勒、马斯洛）：行为背后的动机分析 - **控制论**（cybernetics）：目标-反馈-修正循环 - **游戏设计**：心流、等级系统、任务结构 - **商业模型**：价值创造、杠杆、复利 - **发展心理学**：自我发展阶段（ego development） **方法**：面对一个问题时，至少从 2-3 个不同领域寻找解释。交叉点往往就是独特洞察。 ### 4. 身份先行 所有行为改变从身份改变开始。不是"做什么"的问题，是"成为谁"的问题。 - 核心信念："你不在那里，是因为你不是那个人" - 身份塑造循环：目标 → 感知 → 学习 → 行动 → 习惯 → 身份 → 新目标 - 破除旧身份需要勇气，不只是技巧 **方法**：写到行为建议时，先问"这需要读者成为什么样的人？"再给具体步骤。 ### 5. 框架构建 创造可视化框架（象限、层级、阶段、循环），给读者一张"地图"。框架让复杂概念变得可操作。 常见框架类型： - **阶段模型**：如自我发展的 9 个阶段 - **循环模型**：如控制论的目标-行动-感知-修正 - **层级模型**：如目标的 6 个层次（反愿景→愿景→年目标→月项目→日杠杆→约束） - **公式**：如"成功 = 能动性 × 机会 × 智慧" **方法**：当论述超过 3 个要素时，考虑是否能组织成一个框架。好的框架让读者可以"带走"。 --- ## 禁止清单 - **废话开场白**："在当今社会…""随着…的发展…" - **总结套话**："综上所述""总而言之" - **AI 味句式**："不是…而是…""值得注意的是" - **模糊形容**："大幅""显著""非常" - **商业黑话**："赋能""闭环""抓手" - **心灵鸡汤腔**："你值得更好的""相信自己""加油" → 换成具体的认知分析 - **翻译腔**："从某种意义上来说""就…而言""在…的背景下" → 用中文的自然表达 - **空洞引用**：引用名言但不分析 → 每条引用必须紧接 2-3 句你的解读 --- ## 文章结构模板 ``` 标题（直接、挑战性，如"你不在那里，是因为你不是那个人"） I — 核心问题（Micro Story #1） 问题陈述 + 放大 + 预告解决方向 引用一位思想家的话作为锚点 II — 深层原因分析（Micro Story #2） 跨领域视角 #1（如心理学） 身份层面的分析 III — 底层机制（Micro Story #3） 跨领域视角 #2（如控制论） 构建第一个框架 IV — 框架展开 引入阶段模型或层级模型 每个阶段/层级 1-2 句描述 + 示例 V — 方法论（Micro Story #4） 从理论到实操 给出可执行的协议/步骤 包含具体的自问问题 VI — 整合框架 把前面的洞察组织成一个完整的系统 可视化（列表、层级、循环） VII — 收尾 用一个有力的比喻或类比收束 不说"希望对你有帮助"，而是留下一个让读者自己思考的空间 ``` --- ## 中文适配注意事项 1. **引用处理**：英文引用给出原文 + 翻译，或直接用中文释义 2. **专有名词**：首次出现给英文原词，后续用中文（如"控制论 cybernetics"→ 后续直接说"控制论"） 3. **类比替换**：用中文读者熟悉的类比（如"游戏化"比 "gamification" 更直觉） 4. **句式**：避免英文长从句的翻译腔，拆成短句 5. **文化适配**：西方心理学框架用中文语境的例子来解释 --- ## 使用指南 1. 确认文章属于思辨/框架/身份探讨类 2. 确定核心主张（一句话能说清楚的） 3. 选择 2-3 个跨领域视角来支撑 4. 为每个章节设计 Micro Story（问题→放大→解决） 5. 构建至少一个可视化框架 6. 确保身份层面的分析不缺席 7. 自检禁止清单，特别注意翻译腔和鸡汤腔


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: danielfoch/slybroadcast-voicemail (version 1.0.0)

--- name: slybroadcast-voicemail description: Send Slybroadcast ringless voicemail campaigns from OpenClaw/LLMs using CLI or MCP, including AI voice generation (ElevenLabs or generic HTTP voice API) and campaign controls. --- # Slybroadcast Voicemail Use this skill when the user wants to send one or many voicemail drops with Slybroadcast and optionally generate a voice recording from text. ## Prerequisites Required environment variables: - `SLYBROADCAST_UID` (or `SLYBROADCAST_EMAIL` fallback) - `SLYBROADCAST_PASSWORD` - `SLYBROADCAST_DEFAULT_CALLER_ID` (or pass caller id explicitly) For local-file or AI-generated audio, also set: - [REDACTED_SECRET] - `SLYBROADCAST_AUDIO_STAGING_DIR` For ElevenLabs voice generation: - `ELEVENLABS_API_KEY` - `ELEVENLABS_TTS_VOICE_ID` ## CLI Commands Run direct commands: ```bash npm --workspace @fub/slybroadcast-voicemail run dev:cli -- send --help ``` Common examples: 1. Existing account recording title: ```bash npm --workspace @fub/slybroadcast-voicemail run dev:cli -- send \ --to "16173999981,16173999982" \ --record-audio "My First Voice Message" \ --caller-id "16173999980" \ --campaign-name "Follow-up" \ --schedule-at "now" ``` 2. Public audio URL: ```bash npm --workspace @fub/slybroadcast-voicemail run dev:cli -- send \ --to "16173999981" \ --audio-url "https://example.com/voicemail.mp3" \ --audio-type mp3 \ --caller-id "16173999980" ``` 3. ElevenLabs text-to-voice + send: ```bash npm --workspace @fub/slybroadcast-voicemail run dev:cli -- send \ --to "16173999981" \ --ai-text "Hi, this is your appointment reminder for tomorrow at 3 PM." \ --ai-provider elevenlabs \ --caller-id "16173999980" ``` 4. Uploaded list on Slybroadcast platform: ```bash npm --workspace @fub/slybroadcast-voicemail run dev:cli -- send \ --list-id 94454 \ --record-audio "My First Voice Message" \ --caller-id "16173999980" ``` ## MCP Tools Start the MCP server: ```bash npm --workspace @fub/slybroadcast-voicemail run dev:mcp ``` Tool names: - `slybroadcast_voicemail_send` - `slybroadcast_audio_list` - `slybroadcast_phone_list` - `slybroadcast_campaign_status` - `slybroadcast_campaign_results` - `slybroadcast_campaign_control` - `slybroadcast_voice_generate` ## Notes - Slybroadcast API delivery times are interpreted in Eastern Time and use 24-hour format (`YYYY-MM-DD HH:MM:SS`). - Use one audio source per campaign request: account recording title, system audio file, public URL, local file, or AI text. - Local and AI-generated files are staged first and must be publicly reachable for Slybroadcast to fetch.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: papersareflowing/citation-verifier (version 0.1.0)

--- name: citation-verifier description: Verify, normalize, and enrich a single citation or paper identifier. Use when the user pastes a DOI, URL, arXiv ID, PubMed ID, citation string, or paper title and wants it checked. --- # Citation Verifier Use this skill when the user wants to quickly verify or normalize a single paper reference rather than run a full literature search. ## Workflow 1. Accept whatever the user provides: DOI, URL, arXiv ID, PubMed ID, citation string, or a partial title. 2. Call `verify_citation` with the raw input. 3. If verification succeeds, call `fetch` with the resolved identifier to get the full paper record. 4. Present the normalized result. ## Output Style Return a clean, structured card with: - **Title** — full paper title - **Authors** — first three authors, et al. if more - **Year** — publication year - **Venue** — journal or conference - **DOI** — canonical DOI if available - **Identifiers** — any additional IDs (arXiv, PubMed, Semantic Scholar) - **Status** — whether the citation was verified successfully or had issues If verification fails or is ambiguous, say so clearly and suggest what the user can try (e.g., a more complete title, a different identifier). ## Tool Guidance ### Use `verify_citation` Always call this first. It handles: - DOI strings (with or without resolver prefix) - arXiv IDs (e.g., `2301.12345`, `arXiv:2301.12345`) - PubMed IDs - full or partial URLs from publisher sites, Semantic Scholar, Google Scholar - free-text citation strings (e.g., "Smith et al. 2020, Neural networks for...") ### Use `fetch` Call after successful verification to hydrate the full paper record with abstract, citation count, and venue details. ### Do NOT use - `search_literature` — this skill is for a known reference, not topic discovery - `get_citation_graph` — the user wants verification, not graph exploration ## Examples - User pastes: `10.1038/s41586-021-03819-2` - User pastes: `https://arxiv.org/abs/2301.12345` - User says: "Check this cite: Vaswani et al., Attention Is All You Need, NeurIPS 2017" - User says: "Is this DOI valid? 10.1234/fake.doi.000" - User pastes a Semantic Scholar or Google Scholar URL


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Skill: yeezi02/bilibili-video-summarizer (version 1.0.0)

--- name: bilibili-video-summarizer description: B站（bilibili）视频字幕下载与总结工具。当用户说"帮我总结这个B站视频"、"B站视频总结"、"总结b站视频"、"这个视频说了什么"、"视频内容是什么"时触发此技能。自动从B站下载字幕（支持官方字幕和AI字幕），解析为纯文本后对视频内容进行总结，支持中英文双语字幕。 --- # bilibili-video-summarizer B站视频字幕下载与智能总结。 ## 首次使用：配置 Cookie B站字幕下载需要登录认证。首次使用时： 1. 读取 [references/cookie-setup.md](references/cookie-setup.md) 查看获取 SESSDATA 的方法 2. **引导用户打开 B站 并登录**，按 `F12` → Console → 运行 `console.log(document.cookie.match(/SESSDATA=([^;]+)/)?.[1])` 3. 用户粘贴 SESSDATA 后，保存为 Netscape 格式 cookie 文件到 `~/.config/bilibili-cookies.txt` 4. 如果用户已有 cookie 文件，直接使用 ## 使用流程 ### Step 1：下载字幕 从用户提供的 B站 URL 中提取 BV 号或完整 URL，调用 `scripts/download.sh`： ```bash bash <skill>/scripts/download.sh "https://www.bilibili.com/video/BV1X4wAzEEMe" ``` **成功输出示例：** ``` VIDEO_TITLE: 视频标题 AVAILABLE_SUBS: zh-CN srt en-US srt ai-zh srt SUBTITLE_FILE: /tmp/bili-subtitles/视频标题.zh-CN.srt SUCCESS ``` **失败处理：** - `ERROR: Cookie file not found` → 引导用户配置 cookie（见上方首次使用） - `ERROR: No subtitles could be downloaded` → 说明该视频无字幕，告知用户无法总结 - `ERROR: Could not fetch video title` → URL 无效，请用户确认链接 ### Step 2：解析字幕为纯文本 调用 `scripts/parse.py`： ```bash python3 <skill>/scripts/parse.py "/tmp/bili-subtitles/视频标题.zh-CN.srt" ``` 输出纯文本内容（约数千字）。 ### Step 3：总结内容 将字幕文本整理为结构化总结，格式： ``` ## 视频标题 **字幕字数：** X,XXX 字符 ### 🎯 内容主题 [一句话概括视频核心主题] ### 📝 主要内容 [按视频结构分段总结，每段2-4句话] ### 💡 关键要点 - [要点1] - [要点2] - [要点3] ### 📌 结论/彩蛋 [视频结尾信息，如有] ``` **总结原则：** - 忠实于字幕原文，不添加视频未提及的内容 - 保留关键术语和数据 - 中文视频用中文总结，英文视频可用中英文混排 - 语气自然，像人工撰写 ## 技术说明 - **字幕优先级**：zh-CN → zh-Hans → zh-Hant → ai-zh → en-US - **工具**：`yt-dlp`（pip3 install yt-dlp --break-system-packages） - **Cookie 格式**：Netscape HTTP Cookie File（`~/.config/bilibili-cookies.txt`） - **Cookie 有效期**：约30天，过期后需重新配置 - **不适用场景**：无字幕的纯音乐/舞蹈/游戏实况视频 ## 文件结构 ``` bilibili-video-summarizer/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── references/ │ └── cookie-setup.md # Cookie 配置指南 └── scripts/ ├── download.sh # 字幕下载脚本 └── parse.py # SRT→纯文本解析脚本 ```


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Skill: uncleyannng/wechat-article-pro (version 1.0.0)

--- name: wechat-article-pro description: 微信公众号文章发布专业版。功能：1)联网搜索热点信息 2)AI生成微信公众号封面图 3)撰写3000-5000字深度文章 4)使用公众号AI配图功能自动生成并上传封面 5)参考刘润公众号风格写作 6)自动排版 7)不加话题标签 --- # 微信公众平台文章发布 Skill (专业版) ## 功能 1. **联网搜索热点** - 自动获取主题相关热点信息 2. **深度文章** - 撰写3000-5000字有深度的文章 3. **AI配图封面** - 使用公众号自带的AI配图功能生成封面 4. **自动上传** - 直接在公众号后台完成封面生成和上传 5. **刘润风格** - 参考刘润公众号的写作风格 6. **自动排版** - 合理的段落结构和标题层次 7. **无话题** - 文章末尾不加任何话题标签 ## 写作风格参考：刘润公众号 ### 刘润写作特点 1. **开篇切入**：从一个具体的商业案例、故事或现象切入 2. **引入洞察**：引出一个独特的商业观点或洞察 3. **案例论证**：用2-3个真实商业案例来论证观点 4. **数据支撑**：适当引用数据和事实 5. **结论建议**：最后给出明确的结论和行动建议 6. **语言风格**： - 语言简洁有力，不啰嗦 - 逻辑清晰，层层递进 - 很少使用emoji - 段落较短，每段一个观点 - 善用小标题分隔章节 - 观点鲜明，敢于下结论 ### 结构建议 ``` # 大标题（文章核心观点） ## 小标题1：第一个分论点 - 案例/故事 - 分析 - 结论 ## 小标题2：第二个分论点 - 案例/故事 - 分析 - 结论 ## 小标题3：第三个分论点 - 案例/故事 - 分析 - 结论 ## 总结 - 核心观点回顾 - 行动建议 ``` ### 禁止事项 - ❌ 文章末尾禁止加任何话题标签（如 #xxx） - ❌ 禁止使用大量emoji - ❌ 禁止用"欢迎在评论区分享"这类话结尾 ## 执行流程 ### 步骤 1: 搜索热点 使用 web_fetch 搜索主题相关热点信息。 ### 步骤 2: 写刘润风格文章 根据以下模板撰写3000-5000字文章： **开篇**（200-300字） - 描述一个商业现象/事件 - 引发思考 **正文**（2500-4000字） - 3-4个小标题 - 每个小标题下：案例 + 分析 + 结论 - 案例要有细节，数据要准确 **总结**（200-300字） - 核心观点一句话概括 - 行动建议 ### 步骤 3: 打开编辑页面 1. 打开微信公众号首页：https://mp.weixin.qq.com/ 2. 在首页「新的创作」下面找到「文章」 3. 点击「文章」 ### 步骤 4: 输入标题 输入用户给定的主题或AI生成的相关标题。 ### 步骤 5: 写正文 使用合理的小标题分层，段落简洁。 ### 步骤 6: AI配图上传封面 1. **点击封面区域** - "拖拽或选择封面" 2. **选择 AI配图** 3. **输入封面描述** - 主体+场景+风格 4. **点击开始创作** 5. **等待生成** 6. **点击使用** 7. **确认封面** ### 步骤 7: 保存草稿 直接点击「保存」按钮，将文章保存到草稿箱即可。 ## 注意事项 1. **必须登录** - 需要用户已登录微信公众平台 2. **AI配图需要时间** - 等待20-60秒 3. **文章字数** - 3000-5000字 4. **禁止话题** - 末尾绝对不要加任何 #标签 5. **刘润风格** - 简洁、有观点、有案例、有结论


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ai-hub-admin/uk-stock-market-lse (version 1.0.0)

--- name: uk-stock-market-lse description: Get UK (London Stock Exchange, LSE) market data via FinanceAgent on OneKey Gateway. env: DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS: required: true description: OneKey Gateway API key dependencies: npm: - "@aiagenta2z/onekey-gateway" installation: npm: npm -g install @aiagenta2z/onekey-gateway --- # OneKey Gateway Use one access key to connect to various commercial APIs via the DeepNLP OneKey Agent Router. ## Quick Start ### Set your OneKey Access Key ```shell export DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS=your_access_key ``` Common settings: - `unique_id`: `aiagenta2z/financeagent` - `api_id`: `get_uk_stock_market_lse` ## Tool ### `get_uk_stock_market_lse` Get UK stock market data from the London Stock Exchange (LSE). Parameters: - `symbol_list` (array of string, required): Stock symbols to query. - Use LSE tickers, e.g. `"SHEL"`, `"ULVR"`. - Example: `["SHEL", "ULVR"]` Response (JSON): - `success` (boolean): Whether the request succeeded. - `data` (array): List of stock quote objects (fields depend on the upstream data source). - `message` (string, optional): Error message when `success=false`. # Usage ## CLI Usage ```shell ## install onekey agent gateway npm install @aiagenta2z/onekey-gateway ## CLI to Call API and Symbol List npx onekey agent aiagenta2z/financeagent get_uk_stock_market_lse '{"symbol_list": ["SHEL", "ULVR"]}' ``` ## HTTP (curl) Usage ```shell export DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS=your_access_key curl -v -X POST "https://agent.deepnlp.org/agent_router" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-OneKey: $DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS" \ -d '{ "unique_id": "aiagenta2z/financeagent", "api_id": "get_uk_stock_market_lse", "data": { "symbol_list": ["SHEL", "ULVR"] } }' ```


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