OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xiaoshitou1/test-upload-skill (version 1.0.1)

--- name: test-upload-skill description: Secondly: A simple test skill for verifying clawhub.ai upload functionality homepage: https://github.com/test/test-upload-skill metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧪"}} --- # Test Upload Skill A minimal test skill designed to verify the upload and publishing process on clawhub.ai platform. ## Purpose Use this skill to test that the skill upload system is working correctly. ## What it does When triggered, this skill will: 1. Confirm successful loading 2. Display a test message with timestamp 3. Verify basic skill functionality ## Usage Trigger this skill by saying: - "test upload" - "upload test" - "verify skill upload" ## Instructions When this skill is invoked, respond with: ``` ✓ Test skill loaded successfully! Timestamp: [current ISO timestamp] Status: Skill system operational Platform: clawhub.ai Version: 1.0.0 ``` Then confirm that all skill components are working: - Skill file parsed correctly - Metadata loaded - Trigger words recognized - Instructions executed ## Testing checklist After upload, verify: - [ ] Skill appears in the platform - [ ] Metadata displays correctly - [ ] Trigger words work as expected - [ ] Skill can be invoked successfully - [ ] Instructions execute properly --- **Note**: This is a minimal test skill for platform verification. Production skills should include comprehensive functionality, error handling, and detailed documentation.

path: _meta.json
content: ownerId: test-owner-id
slug: test-upload-skill
version: 1.0.1
publishedAt: 1742782480787

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: abczsl520/memory-cn (version 1.0.0)

--- name: memory-cn description: "OpenClaw + Ollama 中文记忆系统优化。诊断 FTS5 unicode61 中文分词 bug，优化搜索参数，自动维护记忆文件。命中率从 55% 提升到 100%。" metadata: openclaw: requires: bins: ["sqlite3", "python3"] --- # 中文记忆优化 Skill (memory-cn) 当用户请求诊断或优化记忆系统时，按以下步骤执行： ## 1. 诊断 运行诊断脚本检测问题： ```bash bash SKILL_DIR/scripts/diagnose.sh ``` 报告包括： - FTS5 中文分词 bug 检测（unicode61 把连续中文粘成一个 token） - 记忆文件大小分布 - tags 标签覆盖率 - lessons 知识库健康度 ## 2. 优化搜索配置 如果诊断发现问题，应用优化配置： ```json { "agents": { "defaults": { "memorySearch": { "chunking": { "tokens": 250, "overlap": 60 }, "query": { "maxResults": 10, "minScore": 0.15, "hybrid": { "enabled": true, "vectorWeight": 0.75, "textWeight": 0.25, "candidateMultiplier": 8, "mmr": { "enabled": true, "lambda": 0.7 }, "temporalDecay": { "enabled": true, "halfLifeDays": 90 } } } } } } } ``` 使用 `gateway config.patch` 应用。 ## 3. 优化 memoryFlush prompt 让新日志自动加 tags + 中文分词： ```json { "agents": { "defaults": { "compaction": { "memoryFlush": { "prompt": "将对话内容整理为结构化日志，写入 memory/YYYY-MM-DD.md。\n\n格式要求：\n1. 文件第一行必须是 <!-- tags: 关键词1, 关键词2, ... --> 标签行\n2. 中文关键词之间加空格分隔\n3. 只保留有价值的信息\n4. 控制在 5KB 以内" } } } } } ``` ## 4. 批量加 tags 对 memory/projects/*.md 中缺少 tags 的文件，根据内容自动添加 `<!-- tags: ... -->` 行。 ```bash python3 SKILL_DIR/scripts/add-tags.py /path/to/memory/projects/ ``` ## 5. 压缩日志 压缩 >8KB 的旧日志到 <5KB，原文备份到 archive/： ```bash python3 SKILL_DIR/scripts/compress-logs.py /path/to/memory/ --max-kb 5 ``` ## 6. 重建索引 ```bash openclaw memory index --force ``` ## 7. 设置自动维护 cron 建议每周日凌晨自动执行压缩+清理+补标签+重建索引。 ## 关键技术点 ### FTS5 unicode61 Bug - `unicode61` 分词器把连续 CJK 字符当作一个 token - 搜索 "怀孕" 无法匹配 "老婆刚怀孕"（因为后者是一个 token） - Workaround：中文关键词之间加空格 → FTS5 正确分词 ### 0.6B 模型参数调优 - vectorWeight 0.75：向量主导（FTS5 中文不可靠） - minScore 0.15：小模型分数普遍偏低 - chunking 250 tokens：更小的 chunk 帮助弱模型匹配 ### 三层架构 - P0 (MEMORY.md)：核心事实，<2KB - P1 (projects/ + lessons/)：按需搜索，带 tags - P2 (日志 + archive)：历史记录


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: optionshawk24/optionshawk (version 0.0.1)

--- metadata: name: OptionsHawk description: Options flow analysis, unusual activity detection, and options strategy evaluation for equities and ETFs version: 0.0.1 tags: [finance, trading, options, flow, unusual-activity] openclaw: requires: env: [OPTIONSHAWK_API_KEY] primaryEnv: OPTIONSHAWK_API_KEY --- # OptionsHawk Options flow analysis, unusual activity detection, and strategy evaluation for equities and ETFs. ## What it does OptionsHawk monitors and analyzes options market activity to surface actionable trading intelligence, including: - **Unusual activity detection** — identify large or out-of-the-ordinary options trades that may signal institutional positioning or informed flow - **Flow analysis** — track put/call ratios, volume vs open interest, and net premium by strike and expiration - **Sweep detection** — flag aggressive multi-exchange sweep orders that indicate urgency from large buyers - **Strategy identification** — recognize spreads, straddles, strangles, and other multi-leg structures in the flow - **Earnings plays** — analyze pre-earnings options positioning, implied move vs historical move, and skew shifts ## Usage Ask your agent to analyze options flow and activity: - "Show me the biggest unusual options activity today across all equities" - "What is the put/call ratio and net premium flow for AAPL this week?" - "Alert me when there are sweep orders over $1M on any tech stock" - "Analyze the options skew for TSLA heading into earnings" - "What are the most active strikes and expirations for SPY right now?" ## Configuration Set the following environment variables: - `OPTIONSHAWK_API_KEY` — API key for OptionsHawk. Used to authenticate requests for options flow data, unusual activity alerts, and strategy analysis. - `OPTIONSHAWK_ALERT_THRESHOLD` — (optional) minimum premium in USD to trigger unusual activity alerts. Defaults to `500000`.


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Skill: luyao-inc/lt99 (version 1.4.1)

--- name: lt99 description: >- 模拟场玩家用站内 API Key 调 $LT99：Bearer 访问 /sim/state、enter、bet、history；GET /sim/watch 观战。 在用户已邮箱注册、持有 Key、要让 Agent 代调练习盘接口时使用；只信 HTTP JSON。 version: 1.4.1 homepage: https://github.com/luyao-inc/LT99 metadata: openclaw: emoji: "🦞" homepage: https://github.com/luyao-inc/LT99 requires: anyBins: - curl --- # $LT99 模拟场（API Key） ## 前提 用户在 **`roundgame-agent.json` → `agent.game_page`** 对应站点 **邮箱注册**，在账户里领取 **API Key**。Agent 只负责用 Key 调接口，**不描述**站内注册 UI。 ## `{base}` 默认 **`agent.services_base`**（见同目录 `roundgame-agent.json`）。可被 **`LT99_SERVICES_BASE_URL` / `SERVICES_BASE_URL`** 覆盖。 ## 鉴权 所有需身份的请求加： ```http Authorization: Bearer <用户提供的 API Key> ``` **`GET /sim/watch`** 可不带头（公开观战）。 若接口仍接受 `wallet` 参数，须与 Key 绑定身份一致；**优先只带 Bearer**，由服务端解析身份。 ## 执行顺序 1. `GET {base}/sim/watch` 2. `GET {base}/sim/state`（Bearer） 3. 需要时 `POST {base}/sim/enter`，body 常用 `{}`，`Content-Type: application/json`（Bearer） 4. 开放窗内 `POST {base}/sim/bet`，body：`{"digit":1-100,"amount":"<wei 整数字符串>"}`。`amount` 为 **vUSDT 最小单位（wei）**：18 位小数时 **100 vUSDT** = `100000000000000000000`（见 `roundgame-agent.json` 的 `min_bet_wei` 与 `min_bet_note`） 5. `GET {base}/sim/history?limit=80`（Bearer）查看结算 遇 **402** `sim_pass_required`：停止自动下注，说明须按站内规则处理。 ## curl 示例 ```bash BASE="https://www.earninghub.ai/lt99-api" KEY="<用户的 API Key>" curl -sS "$BASE/sim/watch" curl -sS -H "Authorization: Bearer $KEY" "$BASE/sim/state" curl -sS -X POST "$BASE/sim/enter" -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" -d "{}" curl -sS -X POST "$BASE/sim/bet" -H "Authorization: Bearer $KEY" -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"digit":7,"amount":"100000000000000000000"}' curl -sS -H "Authorization: Bearer $KEY" "$BASE/sim/history?limit=80" ``` ## 禁止 遵守 `roundgame-agent.json` 中 **`forbidden_inferences`** 与 **`forbidden_user_facing_claims`**。


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Skill: johnsonsleo/yandex-image-search (version 1.0.0)

--- name: reverse-image-search description: Reverse image search (find image source, visually similar images). Use when user provides an image and wants to find its origin, similar images, or verify authenticity. Supports Yandex, Google Lens, and Bing engines. Works with both URLs and local files. No API key required. --- # Reverse Image Search Find the source, similar images, or context for any image using reverse image search engines. ## Setup On first use, create a Python venv and install the dependency: ```bash SKILL_DIR="$(dirname "SKILL.md")" python3 -m venv "$SKILL_DIR/scripts/.venv" "$SKILL_DIR/scripts/.venv/bin/pip" install -q PicImageSearch typing_extensions ``` `typing_extensions` is included here because the current PicImageSearch import path needs it on this machine's Python 3.14 runtime. ## Usage ```bash SKILL_DIR="$(dirname "SKILL.md")" "$SKILL_DIR/scripts/.venv/bin/python3" "$SKILL_DIR/scripts/search.py" "<image_url_or_path>" [engine] [limit] ``` - **image_url_or_path**: HTTP(S) URL or local file path - **engine**: `yandex` (default, most reliable), `google` (Google Lens path), `bing`, or `all` - **limit**: Max results per engine (default: 10) Output is JSON with matched results including title, URL, thumbnail, and similarity when available. If every selected engine fails due to upstream scraper breakage or anti-bot responses, the script exits non-zero so the caller can retry or fall back instead of treating the run as a clean success. For Yandex hard failures, the error object includes `attempt_log` and `diagnostics` (including `debug_html_path` files in `/tmp`) so you can inspect exactly what response variant was received. ## Engine Selection - **yandex** — Best overall: most stable, good at finding exact matches and similar images - **google** — Uses Google Lens via PicImageSearch; useful as a secondary source - **bing** — Useful as supplementary source - **all** — Run `yandex` first, then fall back to Google Lens and Bing only if Yandex is insufficient ## Typical Workflow 1. User provides image (URL or file attachment) 2. Run search with `yandex` first 3. Only if `yandex` is insufficient, retry with `all` 4. Summarize findings: source, context, similar images Do not start with `all` unless the user explicitly asks for all engines at once.


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Skill: abeperl/hebrew-text-tools (version 1.0.0)

--- name: hebrew-text-tools slug: jewish-hebrew-tools version: 1.0.0 description: | Hebrew text processing utilities: transliteration, gematria calculation, nikud removal, letter identification, and Hebrew number formatting. Pure Python, no dependencies. Works offline. Use when: user needs to transliterate Hebrew, calculate gematria, remove vowel points, or work with Hebrew letters. triggers: - transliterate hebrew - gematria - hebrew letters - remove nikud - hebrew text - hebrew number metadata: openclaw: emoji: א --- # Hebrew Text Tools Pure Python utilities for Hebrew text processing. No dependencies, works offline. ## Quick Start ```bash # Transliterate Hebrew to Latin hebrew-tools "שלום עולם" # Output: shalom olam # Calculate gematria hebrew-tools -g "בראשית" # Output: 913 # Remove nikud (vowel points) echo "שָׁלוֹם" | hebrew-tools -n # Output: שלום # List letter names hebrew-tools -l "אבג" # Output: Alef, Bet, Gimel # Format number as Hebrew letters hebrew-tools -N 613 # Output: תרי"ג ``` ## Commands | Command | Description | Example | |---------|-------------|---------| | `hebrew-tools <text>` | All transformations | `hebrew-tools "שלום"` | | `hebrew-tools -t <text>` | Transliterate only | `hebrew-tools -t "תורה"` → "torah" | | `hebrew-tools -g <text>` | Gematria only | `hebrew-tools -g "חי"` → 18 | | `hebrew-tools -n <text>` | Remove nikud | `hebrew-tools -n "בְּרֵאשִׁית"` → "בראשית" | | `hebrew-tools -l <text>` | Letter names | `hebrew-tools -l "אב"` → [Alef, Bet] | | `hebrew-tools -r <text>` | Reverse RTL | `hebrew-tools -r "שלום"` → "מולש" | | `hebrew-tools -N <num>` | Number to letters | `hebrew-tools -N 26` → "כו" | ## Output Format (Default) ``` original: שלום has_hebrew: True transliteration: shalom no_nikud: שלום gematria: 376 letter_names: [Shin, Lamed, Vav, Mem] ``` ## Features ### Transliteration - Ashkenazi-style pronunciation - Handles all Hebrew letters including sofit (final forms) - Shin/Sin distinction (dot right/left) - Dagesh handling ### Gematria - Standard Mispar Hechrachi values - Supports all Hebrew letters including sofit forms - Works with or without nikud ### Nikud Removal - Removes all Hebrew vowel points and cantillation marks - Preserves base letters - Handles composite characters ### Letter Names - Returns English names for each Hebrew letter - Sofit forms identified (e.g., "Mem Sofit") - Non-Hebrew characters preserved ### Hebrew Number Formatting - Converts integers to Hebrew letters (Gematria style) - Standard abbreviations (e.g., תרי"ג for 613) - Range: 1–999 ## Python API ```python from scripts.hebrew_tools import transliterate, gematria, remove_nikud # Transliterate print(transliterate("תורה")) # "torah" # Gematria print(gematria("חי")) # 18 # Remove nikud clean = remove_nikud("בְּרֵאשִׁית") print(clean) # "בראשית" ``` ## Limitations - Transliteration is Ashkenazi-style; Sephardi variants not yet supported - Hebrew number formatting only supports 1–999 - RTL reversal is basic (word-level, not character-level for mixed text)


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Skill: axelhu/superpowers-verification (version 1.0.0)

--- name: superpowers-verification description: Use when about to claim any work is complete, fixed, passing, or successful - requires running fresh verification commands and reading actual output before making any success claims; evidence before assertions always --- # Superpowers Verification - 证据先行原则 ## 核心准则 **声称工作完成前必须运行验证命令。未运行验证就声称成功 = 说谎，不是效率。** ``` 在声称任何状态之前： 1. 识别：哪个命令能证明这个说法？ 2. 运行：执行完整命令（全新、完整） 3. 读取：完整输出，检查退出码，统计失败数 4. 验证：输出是否证实了说法？ - 如果否：给出实际状态 + 证据 - 如果是：给出说法 + 证据 5. 只有这时：才能做出声称 跳过任何步骤 = 说谎，不是验证 ``` ## 常见验证要求 | 声称 | 需要 | 不够 | |------|------|------| | 测试通过 | 测试命令输出：0 failures | 之前运行过、"应该能过" | | Linter 干净 | Linter 输出：0 errors | 部分检查、推测 | | 构建成功 | 构建命令：exit 0 | Linter 通过、日志看起来正常 | | Bug 修复 | 原始症状测试：通过 | 代码改了、假定修复了 | | 回归测试正常 | 红绿循环验证过 | 测试通过了一次 | | Agent 完成了 | VCS diff 显示变更 | Agent 报告"成功" | | 需求满足 | 逐项检查清单 | 测试通过、阶段完成 | ## 红绿验证循环（Regression Test） ``` ✅ 写测试 → 运行（通过）→ 回滚修复 → 运行（必须失败）→ 恢复 → 运行（通过） ❌ "我写了回归测试"（没有红绿验证） ``` ## 禁止的措辞 以下措辞出现说明还没有验证： - 使用 "应该"、"大概"、"看起来" - 表达满意之前："很好！"、"完美！"、"完成了！"等 - 即将 commit/push/PR 但没有验证 - 信任 agent 的成功报告 - 依赖部分验证 ## 验证检查表（完成工作前必须打勾） - [ ] 运行了完整的测试命令 - [ ] 读取了完整输出 - [ ] 确认 0 failures / exit 0 - [ ] 其他相关测试仍然通过 - [ ] 报告包含实际证据（命令 + 输出摘要） 不能全部打勾？说明跳过了 TDD。从头开始。 ## 为什么这很重要 从 24 个失败记忆中： - 主人说"我不信你"——信任崩塌 - 未定义的函数被发出去——会崩溃 - 未完成的需求被发出去——功能缺失 - 虚假完成浪费时间 → 重新导向 → 返工 ## 何时应用 **永远在此之前：** - 任何成功/完成说法的变体 - 任何表达满意 - 任何正面工作状态描述 - Commit、PR 创建、任务完成 - 转向下一个任务 - 委托给 agents **规则适用于：** - 精确措辞 - 释义和同义词 - 成功/正确的任何暗示


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Skill: superowenx/dida365-ticktick-agent (version 1.0.0)

--- name: dida365 description: 滴答清单任务管理。管理你的滴答清单任务，包括查看项目、创建任务、完成任务、查询完成历史等。 --- # dida365 - 滴答清单管理 管理你的滴答清单任务。 ## 前置要求 - Node.js 18+ - npm 或 pnpm ## 安装 ```bash npm install -g dida365-ai-tools ``` ## 认证配置 ### 第一步：获取 Cookie 1. 登录网页版滴答清单 https://dida365.com 2. 按 F12 打开开发者工具 3. 切换到 **Application** 标签 4. 左边找到 **Cookies** > **https://dida365.com** 5. 复制 **t** cookie 的值 ### 第二步：配置环境变量 ```bash export DIDA365_CLIENT_ID="你的_client_id" export DIDA365_CLIENT_SECRET="你的_client_secret" ``` > 注意：Client ID 和 Secret 需要去滴答清单开发者平台 https://developer.dida365.com/ 注册应用获取。如果使用 Cookie 认证，只需要设置 Cookie 即可。 ### 第三步：保存 Cookie ```bash dida365 auth cookie "你的cookie值" ``` ## 使用命令 ### 查看项目列表 ```bash dida365 project list ``` ### 查看项目任务 ```bash dida365 project show <projectId> ``` ### 创建任务 ```bash dida365 task create "<标题>" -p <projectId> ``` ### 完成任务 ```bash dida365 task complete <projectId> <taskId> ``` ### 查看今日完成 ```bash dida365 completed today ``` ### 查看本周完成 ```bash dida365 completed week ``` ### 同步所有数据 ```bash dida365 sync all ``` ## 项目 ID 运行以下命令查看你的项目 ID： ```bash dida365 project list ``` 常见项目类型： - 收集箱 (Inbox) - 自定义项目 ## OpenClaw 集成 在 OpenClaw 中使用，可以创建一个 wrapper 脚本： ```bash #!/bin/bash export DIDA365_CLIENT_ID="你的_client_id" export DIDA365_CLIENT_SECRET="你的_client_secret" dida365 "$@" ``` 保存为 `dida365` 并添加到 PATH，然后在飞书里直接调用命令即可。


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Skill: terrycarter1985/camsnap-terry (version 1.0.0)

--- name: camsnap description: Take camera snapshots and save them to disk. Use when the user asks to take a photo, capture an image from webcam, or take a snapshot. allowed-tools: Bash argument-hint: "[output_path] [--preview]" version: 1.0.0 --- Take a snapshot from the default webcam using the camsnap utility. ## Usage ```bash python {{SKILL_DIR}}/camsnap.py [output_path] [--preview] [--output-dir DIR] ``` - **output_path** — optional path to save the snapshot (must be within cwd; extensions: .jpg/.jpeg/.png/.bmp/.webp) - **--preview** — show a preview window (GUI environments only) - **--output-dir** — directory for auto-generated filenames (default: `snapshots`) If no output path is provided, the snapshot will be saved to `./snapshots/` with a timestamp filename. ## Steps 1. Run the snapshot script: ```bash python {{SKILL_DIR}}/camsnap.py {{ $ARGUMENTS }} ``` 2. Confirm the snapshot was saved successfully and return the file path. ## Security - Output paths are validated to stay within the working directory (no path traversal). - Only safe image extensions are accepted.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: adsorgcn/freemoney (version 1.1.1)

--- name: freemoney description: "白拿钱 — 美国集体诉讼理赔追踪技能。监控60+开放案件，推送新增理赔，筛选免凭证案件。数据源覆盖OpenClassActions、TopClassActions、ClaimDepot三大平台。纯中文交互，I-Lang v4.0协议驱动。适合在美华人、跨境电商卖家、有美国账号的用户。" version: 1.1.1 author: ilang-ai homepage: https://ilang.ai tags: - money - class-action - settlement - claims - no-proof - passive-income - chinese - automation - tracking --- # Free Money（白拿钱） 美国集体诉讼理赔追踪技能。帮你盯着三大理赔平台，有新案子用中文告诉你，免凭证的单独标出来。 数据来源：OpenClassActions.com + TopClassActions.com + ClaimDepot.com 数据接口：api.ilang.ai/claims（I-Lang Research维护，每日更新） ## 适合谁 - 在美华人，不知道自己符合哪些理赔条件 - 跨境电商卖家，用过美国互联网服务（Google、Comcast、Fidelity等） - 有美国PayPal/银行账号，想要被动收入 - 不懂英文，需要中文解读 ## 你会得到什么 1. 新案件提醒 - 有新理赔案件时告诉你 2. 免凭证筛选 - 不需要购物凭证就能申请的案件单独标注 3. 中文解读 - 每条案件用中文说明资格条件和申请方式 4. 随时查询 - 问"有什么新案子"、"哪些不需要凭证" --- ## 安装方式 ### 已经有OpenClaw的用户（1分钟） 技能安装后自动激活，直接在飞书里跟AI说话就行： - 「有什么新案子？」 - 「哪些不需要凭证？」 - 「怎么申请Google那个？」 - 「全部」 如果你想让AI每天定时推送新案件，需要在OpenClaw后台手动配置定时任务（具体方式取决于你的OpenClaw版本，可在QQ群里问）。 ### 还没有OpenClaw的用户（从零开始） #### 第一步：买一台云电脑（3分钟） 1. 打开腾讯云轻量应用服务器：https://curl.qcloud.com/ITdTaJFc 2. 选择99元/年的入门配置（够用了） 3. 关键：在「镜像」那里选「应用镜像」，找到「OpenClaw」，点它 4. 地域选海外（推荐硅谷或新加坡，因为需要访问美国理赔网站） 5. 支付宝或微信付款，等1分钟服务器就创建好了 6. 在腾讯云控制台看到「运行中」就OK了 #### 第二步：连飞书（2分钟） 1. 手机装好飞书App（应用商店搜「飞书」） 2. 打开浏览器，输入你的服务器IP地址，进入OpenClaw后台 3. 后台里会有一个二维码，打开飞书扫一下 4. 飞书上出现一个AI助手，发一句「你好」，AI回复了就说明连通了 #### 第三步：注册DeepSeek拿AI密码（3分钟） 1. 打开 https://platform.deepseek.com 2. 手机号注册 3. 充值10元（微信/支付宝都行，够用很久） 4. 左边菜单找到「API Keys」 5. 点「创建」，会出来一串 sk- 开头的字符 6. 这串字符只显示一次，立刻复制保存到备忘录 7. 回到OpenClaw后台，找到模型设置，把这串字符粘贴进去，保存 #### 第四步：开始用 安装完技能后，直接在飞书里跟AI说： - 「有什么新案子？」 - 看最新的理赔 - 「哪些不需要凭证？」 - 看不用购物小票就能申请的 - 「怎么申请Google那个？」 - 看具体某个案件的申请步骤 - 「全部」 - 看所有开放案件 --- ## 常见问题 问：我人不在美国能申请吗？ 答：部分可以。数据泄露类的案件（比如Fidelity、Comcast），只要你的数据被泄露了就行，不管你人在哪。但需要美国地址（转运地址也行）和美区PayPal收款。 问：申请后多久能拿到钱？ 答：通常3到12个月。填完表就忘掉它，钱到了会通知你。 问：这是合法的吗？ 答：完全合法。这是法院判决的赔偿金，你有权领取。但只能申请你确实符合条件的案件，虚假申请是联邦犯罪。 问：数据准确吗？ 答：数据直接从三大理赔平台抓取，每天更新。但最终以官方理赔网站为准，AI只是帮你汇总和翻译。 问：免费吗？ 答：这个技能免费。云电脑99元/年，DeepSeek充10元起。除此之外没有任何费用。 问：定时推送怎么配？ 答：需要在OpenClaw后台配置定时任务。具体方式取决于你的OpenClaw版本，可以在QQ群615298里问，有人帮你。 --- ## 问题反馈 QQ群：615298 遇到任何问题（装不上、AI不回复、数据有误），截图发群，有人帮你。 ## 链接 - 数据接口：https://api.ilang.ai/claims/api/stats - 官网：https://ilang.ai ## 许可 MIT - 免费使用、分享、二次开发。 © 2026 I-Lang Research, Eastsoft Inc., Canada.


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Skill: hellllll0world/weixin-xlog-analyzer (version 1.0.0)

--- name: weixin-xlog-analyzer description: 解析和分析微信Xlog日志文件，提取关键信息并生成诊断报告；当用户需要分析微信日志、排查故障或统计日志数据时使用 --- # 微信Xlog分析工具 ## 任务目标 - 本Skill用于:分析微信Xlog调试日志文件，提取关键信息并辅助问题诊断 - 能力包含:日志解析、错误提取、统计分析、问题诊断报告生成 - 触发条件:用户需要分析微信日志、排查故障、统计日志数据或定位问题时 ## 前置准备 - Xlog文件准备:用户需提供微信Xlog文件（如已加密，需先使用外部工具解密） - 外部解密工具:如需解密Xlog，用户需自行准备QXLog等解密工具（本Skill不包含解密功能） - 依赖说明:scripts脚本仅使用Python标准库，无需额外安装依赖包 ## 操作步骤 - 标准流程: 1. 准备阶段 - 确认Xlog文件路径（相对路径或绝对路径） - 如文件为加密格式，使用外部工具解密得到明文日志 2. 日志解析 - 调用 `scripts/xlog_parser.py <log_file_path>` 解析日志文件 - 脚本会返回结构化的日志数据（JSON格式） 3. 统计分析 - 调用 `scripts/log_analyzer.py <parsed_data_file>` 进行统计分析 - 脚本会返回统计结果（各级别日志数量、错误信息、模块分布等） 4. 问题诊断 - 根据统计结果和日志内容，智能体分析问题模式 - 参考 `references/analysis_guide.md` 中的分析要点 - 生成诊断报告和改进建议 - 可选分支: - 当仅需提取错误信息:在步骤2后，使用正则表达式过滤ERROR级别日志 - 当仅需统计特定模块:在步骤3中指定模块名称进行过滤统计 ## 资源索引 - 必要脚本: - [scripts/xlog_parser.py](scripts/xlog_parser.py):解析日志文件，提取时间戳、级别、模块、消息等结构化数据 - [scripts/log_analyzer.py](scripts/log_analyzer.py):统计分析日志数据，生成统计报告 - 领域参考: - [references/xlog_format.md](references/xlog_format.md):Xlog文件格式说明和常见日志模式 - [references/analysis_guide.md](references/analysis_guide.md):日志分析方法论和诊断要点 ## 注意事项 - Xlog文件可能为加密格式，解密需要外部工具支持 - 日志解析依赖特定的格式模式，如遇格式变化可能需要调整正则表达式 - 统计分析基于日志级别和模块标签，确保日志输出包含这些信息 - 大文件处理时注意内存使用，建议分批处理 ## 使用示例 ### 示例1:基本日志分析 ```bash # 解析日志文件 python scripts/xlog_parser.py ./input/xlog.txt -o ./parsed_data.json # 统计分析 python scripts/log_analyzer.py ./parsed_data.json -o ./analysis_result.json ``` ### 示例2:仅提取错误信息 ```bash # 解析日志文件并过滤ERROR级别 python scripts/xlog_parser.py ./input/xlog.txt --level ERROR -o ./errors.json ``` ### 示例3:特定模块分析 ```bash # 统计特定模块的日志 python scripts/log_analyzer.py ./parsed_data.json --module Network -o ./network_analysis.json ```


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