OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zhangifonly/roo-code (version 1.0.0)

--- name: "Roo Code" version: "1.0.0" description: "Roo Code AI 编程助手，精通 VS Code 内 AI Agent、多模式切换、MCP 集成" tags: ["ai-coding", "vscode", "roo-code", "agent"] author: "ClawSkills Team" category: "developer-tools" --- # Roo Code - VS Code 内的 AI 编程 Agent ## 简介 Roo Code（原名 Roo Cline，fork 自 Cline）是一款 VS Code 扩展，能在编辑器内自主执行多步编程任务。 它不只是代码补全——而是一个真正的 AI Agent，可以读写文件、执行终端命令、浏览网页、调用 MCP 工具。 ## 核心功能 - **自主多步执行**：理解需求后自动规划步骤，逐步执行文件创建/修改/删除 - **文件读写**：直接在编辑器中创建和修改文件，带 diff 预览确认 - **终端命令执行**：运行 shell 命令（安装依赖、运行测试、启动服务等） - **浏览器集成**：内置浏览器可截图查看页面效果，辅助前端开发 - **MCP Server 集成**：连接外部工具服务器，扩展 AI 能力边界 - **上下文提及（@）**：用 `@file` `@folder` `@url` 精确引用上下文 ## 多模式系统 Roo Code 内置多种工作模式，每种模式有不同的系统提示词和工具权限： | 模式 | 用途 | 可用工具 | |------|------|---------| | **Code** | 日常编码（默认） | 文件读写 + 终端 + 浏览器 | | **Architect** | 架构设计与规划 | 只读文件 + 分析（不修改代码） | | **Ask** | 问答与代码解释 | 只读文件（不执行任何操作） | | **Debug** | 调试与问题排查 | 文件读写 + 终端 + 日志分析 | 切换模式：在聊天输入框顶部点击模式按钮，或在对话中输入 `@mode code`。 ## 自定义模式（.roomodes） 在项目根目录创建 `.roomodes` 文件定义团队专属模式： ```json { "customModes": [ { "slug": "reviewer", "name": "Code Reviewer", "roleDefinition": "你是一位严格的代码审查员，关注安全性、性能和可维护性。", "groups": ["read"], "source": "project" }, { "slug": "tester", "name": "Test Writer", "roleDefinition": "你是测试工程师，擅长编写全面的单元测试和集成测试。", "groups": ["read", "edit", "command"], "source": "project" } ] } ``` ## MCP Server 集成 Roo Code 支持通过 MCP（Model Context Protocol）连接外部工具： ```json // .vscode/mcp.json { "mcpServers": { "filesystem": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/mcp-filesystem"] }, "github": { "command": "npx", "args": ["-y", "@anthropic/mcp-github"], "env": { "GITHUB_TOKEN": "${env:GITHUB_TOKEN}" } } } } ``` 配置后 AI 可直接调用这些工具完成 GitHub 操作、数据库查询等任务。 ## 支持的模型 | 供应商 | 模型 | 说明 | |--------|------|------| | Anthropic | Claude Sonnet/Opus | 官方推荐，效果最佳 | | OpenAI | GPT-4o / o1 | 通过 API Key 配置 | | Google | Gemini 2.0 Flash/Pro | 免费额度较多 | | DeepSeek | DeepSeek V3/R1 | 高性价比 | | Ollama | 本地模型 | 离线使用，隐私安全 | | OpenRouter | 聚合多模型 | 一个 Key 用所有模型 | ## 与同类工具对比 | 特性 | Roo Code | Cline | Cursor | GitHub Copilot | |------|----------|-------|--------|----------------| | 开源 | 是（Apache 2.0） | 是 | 否 | 否 | | Agent 能力 | 强（多步自主） | 强 | 中 | 弱 | | 自定义模式 | 支持 .roomodes | 不支持 | 不支持 | 不支持 | | MCP 集成 | 原生支持 | 原生支持 | 不支持 | 不支持 | | 模型自由度 | 任意模型 | 任意模型 | 限定模型 | 限定模型 | | 更新频率 | 极高（社区活跃） | 较高 | 高 | 中 | ## 典型使用场景 - **全栈开发**：Code 模式下一次对话完成前后端功能开发 - **架构评审**：Architect 模式分析项目结构，输出改进建议 - **自动化调试**：Debug 模式读取错误日志，定位并修复问题 - **项目初始化**：从零搭建项目骨架，包括配置文件和目录结构 - **MCP 扩展**：连接数据库/API/文件系统等外部工具完成复杂任务 ## 安装 在 VS Code 扩展市场搜索 "Roo Code" 安装，或命令行： ```bash code --install-extension RooVeterinaryInc.roo-cline ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: leostehlik/visual-architecture (version 0.2.5)

--- name: visual-architecture description: "Render restrained architecture diagrams from structured JSON with a deterministic local SVG renderer." metadata: version: "0.2.5" --- # Visual Architecture Render architecture diagrams with the bundled Python renderer instead of hand-writing SVG. ## Workflow 1. Create a JSON file with `title`, `nodes`, and `edges`. 2. Snap intended node positions to the renderer grid mentally before writing them: - horizontal grid: 120px - vertical grid: 80px 3. Run: ```bash python3 skills/visual-architecture/scripts/render_architecture.py input.json output.svg ``` 4. If `rsvg-convert` is available and you need a bitmap preview, run: ```bash rsvg-convert -o output.png output.svg ``` ## JSON Input Structure ```json { "title": "Service Map", "nodes": [ { "id": "web", "label": "Web App", "subtitle": "User interface", "kind": "service", "x": 120, "y": 160 }, { "id": "api", "label": "API", "subtitle": "Business logic", "kind": "service", "x": 360, "y": 160 } ], "edges": [ { "from": "web", "to": "api", "kind": "primary-data", "label": "HTTP" } ] } ``` ## Node Kinds - `service`: rounded rectangle - `llm`: double-border rounded rectangle - `agent`: hexagon - `memory`: cylinder Each node requires: - `id`: unique string - `label`: primary title - `kind`: one of the node kinds above - `x`, `y`: grid-aligned center coordinates Optional: - `subtitle`: smaller secondary label - `show_grid`: set true to display the editing grid in the exported SVG ## Edge Kinds - `primary-data`: blue solid arrow - `memory-write`: green dashed arrow - `control`: slate dashed arrow Each edge requires: - `from`: source node id - `to`: target node id Optional: - `label`: rendered on the route with a shielding background rect - `source_side`, `target_side`: force edge anchors (`left`, `right`, `top`, `bottom`) - `via`: array of orthogonal turn points, each with `x` and `y` - `label_segment`: zero-based segment index to place the label on - `label_offset`: `[dx, dy]` shift for fine label placement ## Renderer Guarantees - Route arrows orthogonally only - Render in this order: background, arrows, nodes, labels - Keep label shields behind arrow text for readability - Stay restrained: clean strokes, no decorative effects, and hide the editing grid unless explicitly requested ## Usage Notes - Prefer this skill when the user wants architecture diagrams, routing maps, or system relationship visuals. - Choose semantic kinds first, then place nodes on the grid, then add only the edges needed to explain flow. - Keep diagrams sparse. If a diagram feels crowded, split it into two files instead of forcing a dense composite. ## Example Use `examples/service-map.json` as a generic starting point for web app, API, worker, database, and LLM provider diagrams.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: iamdracula/file-organization-rules (version 1.0.0)

# 文件整理技能规范 ## 核心理念 帮助 Jeff 整理本机文档，按照统一的规则进行分类管理。 --- ## 一、命名规则（关键！） ### ✅ 正确做法 在文件夹名称**前面**加一个字母前缀，格式：`字母-原中文名` ### ❌ 错误做法 - 把文件夹名改成全拼音（错误示例：`xuexiziliao`） - 把原中文名改成拼音（错误示例：`xuexi_ziliao`） ### 字母规则 - 取文件夹名称**第一个字**的**声母**（拼音首字母） - 小写字母 - 已有前缀的文件夹保持不变 ### 示例 | 正确做法 | 错误做法 | |---------|---------| | x-学习资料 | x-xuexiziliao | | P-PPT相关 | PPT-xiangguan | | s-书籍 | shu-ji | | y-业务研究 | ye-wu-yanjiu | --- ## 二、整理流程 ### 1. 扫描分析 - 列出所有文件和文件夹 - 识别空目录 - 识别散落文件（根目录下的独立文件） - 了解文件内容分类 ### 2. 创建结构 ``` 一级目录/ ← 按声母加前缀，如 x-学习资料 ├── 子目录1/ ← 中文原名，如 数据分析 ├── 子目录2/ └── 子目录3/ ``` ### 3. 文件归类 - 按内容类型将文件移动到对应子目录 - 保持文件原名不变 ### 4. 收尾工作 - 删除空目录 - 检查根目录是否还有散落文件 - 验证最终结构 --- ## 三、注意事项 ### 必须遵守 1. **只加前缀，不改名** — 前缀+原中文名，缺一不可 2. **子目录保持中文** — 二级及以下目录不强制加前缀，但保持中文原名 3. **删除空目录** — 整理后务必清理 4. **确认后再操作** — 遇到不确定的先问 Jeff ### 常见错误清单 ❌ 将"学习资料"改成"xuexiziliao" ❌ 将"刘洋分享"改成"liuyangfenxiang" ❌ 将"PPT相关"改成"pptxianggan" ❌ 只改一级目录，忘了子目录 ❌ 合并不同单位（如广东中烟≠广东烟草） --- ## 四、单位区分提醒 部分烟草行业单位名称相似但实际不同，整理时注意区分： | 单位 | 类型 | |------|------| | 广东中烟 | 工业企业（生产制造） | | 广东烟草 | 商业单位（省局/销售） | | 湖北中烟 | 工业企业 | | 湖北烟草 | 商业单位 | | 江苏中烟 | 工业企业 | | 江西中烟 | 工业企业 | | 江西烟草 | 商业单位 | | ... | 以此类推，工业vs商业不要合并 | --- ## 五、使用场景 当 Jeff 要求整理某个文件夹时： 1. 先读取此 skill 文件 2. 分析文件夹内容 3. 制定整理方案（先展示，不直接执行） 4. 获得确认后执行 5. 执行中遵守上述规则 --- ## 六、示例：Jeff 的文档结构习惯 Jeff 作为软件公司管理者 + 烟草行业审计专家，文档通常按以下维度分类： - 按客户/单位（各省级烟草、工业、商业） - 按年份（2024/2025/2026） - 按业务类型（PBC/售前/项目实施/会议纪要） - 按文件类型（PPT/Excel/Word/PDF） **核心原则：Jeff 的习惯 > 固定规则**，灵活调整。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: liweijie0709-cmyk/geo-push-ops (version 1.0.0)

# geo-push-ops 推送操作技能。负责飞书消息的构建、发送、重试和投递诊断。 ## 功能 - **消息模板**: 分层消息模板（高优先级警报 / 观察推送 / 摘要） - **飞书发送**: 带重试机制的飞书 webhook 推送 - **频率限制处理**: 自动检测 11232 频率限制错误，递增延迟重试 - **投递诊断**: 详细记录 HTTP 状态、业务码、错误信息 - **死信补投**: 失败消息加入死信队列，支持后续补投 ## 飞书配置 ```python FEISHU_WEBHOOK = "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx" FEISHU_RETRY_DELAY = 5 # 重试延迟（秒） FEISHU_MAX_RETRIES = 3 # 最大重试次数 ``` ## 消息模板 ### 高优先级警报（A 类） ``` 🚨 宏观地缘高优先级 | 15:00 【事件】 伊朗总统：伊朗将继续进行正当防御 【判断】 偏利多原油、避险升温 【映射】 石油石化 / 国防军工 / 有色金属 【说明】 当前为突发阶段，若后续出现官方确认或进一步升级，影响可能继续扩大。 --- 📡 数据源：财联社 🧠 AI 语义分析：已启用 ``` ### 观察推送（B/C 类） ``` 🦾 宏观地缘观察 | 15:00 📰 最新动态 🔥 俄外长称美谋求掌控全球能源市场 ⚠️ 黎巴嫩将就以色列军事行动向安理会申诉 ○ 伊朗总统：伊朗将继续进行正当防御 📊 市场异动 📈 原油：+2.5% 📈 黄金：+1.8% --- 💡 当前为观察阶段，如有重大升级将单独推送 ``` ## 使用方法 ### Python API ```python from geo_push_ops import ( send_to_feishu, build_feishu_message, DeliveryResult, FeishuConfig, ) # 配置 config = FeishuConfig( webhook="https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx", retry_delay=5, max_retries=3, ) # 构建消息 from geo_event_router import Event events = [event1, event2, event3] message = build_feishu_message(events, market) # 发送 result = send_to_feishu(message, config) if result.delivered: print(f"✅ 推送成功（{result.attempts}次尝试，{result.duration_ms}ms）") else: print(f"❌ 推送失败：{result.error} (HTTP {result.http_status})") ``` ### DeliveryResult 结构 ```python @dataclass class DeliveryResult: target: str = "feishu" attempts: int = 0 # 尝试次数 http_status: int = 0 # HTTP 状态码 biz_code: int = 0 # 飞书业务码 biz_msg: str = "" # 业务消息 delivered: bool = False # 是否成功 error: str = "" # 错误信息 duration_ms: int = 0 # 耗时（毫秒） ``` ## 重试策略 | 尝试次数 | 延迟时间 | 说明 | |:---:|:---:|:---| | 1 | 0s | 首次尝试 | | 2 | 5s | 第一次重试 | | 3 | 10s | 第二次重试 | 检测到频率限制错误码 11232 时，使用递增延迟重试。 ## 错误处理 | 错误类型 | HTTP 码 | 业务码 | 处理方式 | |:---|:---:|:---:|:---| | 成功 | 200 | 0 | 返回成功 | | 频率限制 | 200 | 11232 | 递增延迟重试 | | Webhook 无效 | 200 | 99991504 | 记录错误，不重试 | | 网络错误 | - | - | 记录错误，加入死信队列 | ## 依赖 - `requests`: HTTP 请求库 - `geo_event_router`: 事件数据结构（可选） - `geo_market_impact_mapper`: 市场数据（可选） ## 相关文件 - 主模块：`geo_push_ops.py` ## 版本 - **v1.0.0**: 初始版本，从 smart-geo-push.py v2.0 拆分


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: nerua1/nerua1-vibe-safe-starter (version 1.0.0)

# VibeSafe Starter — Your First Security Pack > **3 files. 2 minutes. No more "it works on my machine" disasters.** You vibe-code with AI agents. Cool. But here's what AI won't tell you: **67% of npm packages used in AI-generated projects have known vulnerabilities.** The AI doesn't check. It just imports. This starter pack catches the obvious stuff before it catches you. ## What You're Risking (Right Now) Every time an AI agent writes `npm install` or `pip install` without checking: | Risk | Reality | |------|---------| | **Known CVEs** | Public vulnerabilities that attackers already exploit | | **Abandoned packages** | Last updated in 2022. No fixes coming. | | **Credential leaks** | `.env` files committed to git. API keys in code. | | **Supply chain attacks** | Malicious packages that look legitimate | | **Unmaintained dependencies** | 47% of npm packages have no active maintainer | **One vulnerable dependency → your entire project is compromised.** ## The Fix (3 Files) ### 1. `.github/workflows/security.yml` Drop this into any repo. Runs on every push. ### 2. `audit.sh` Run before `npm install`. Catches critical CVEs. ### 3. `checklib.sh` Check a library before adding it to your project. --- ## Quick Start ```bash # Clone into your project git clone https://github.com/nerua1/vibe-safe-starter.git cp vibe-safe-starter/.github/workflows/security.yml .github/workflows/ cp vibe-safe-starter/audit.sh . cp vibe-safe-starter/checklib.sh . chmod +x audit.sh checklib.sh # Check a library before installing ./checklib.sh react ./checklib.sh flask # Audit your dependencies ./audit.sh ``` --- ## The Numbers - **67%** of AI-suggested npm packages have known vulnerabilities - **47%** of npm packages are unmaintained - **1 in 10** GitHub repos leak credentials - **Average CVE goes undetected for 208 days** before disclosure Your AI agent will happily install all of them. This pack won't. --- ## Extend It This is the minimum. If you want more: | Need | Solution | |------|----------| | VS Code integration | [VibeSafe Extension](https://github.com/nerua1/vibe-safe) | | AI-powered risk explanation | [VibeSafe AI Explain](https://github.com/nerua1/vibe-safe/tree/main/tools) | | Multi-agent HARNESS | [VibeSafe HARNESS §14](https://github.com/nerua1/vibe-safe/tree/main/harness) | | Full audit pipeline | [VibeSafe Full](https://github.com/nerua1/vibe-safe) | | Dashboard | `vibe-safe/tools/dashboard.py --html` | --- ## Philosophy - **80/20 rule**: Catch 80% of risks with 20% of effort - **Non-blocking**: Suggests, doesn't block your flow - **Zero config**: Drop in, works immediately - **Minimal**: 3 files. No frameworks. No databases. --- *Built by [nerua1](https://github.com/nerua1). ⭐ Star if this saves you from a security incident.* ☕ [PayPal.me/nerudek](https://www.paypal.me/nerudek)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: flayzz/heartbeats (version 1.0.0)

--- name: heartbeats description: Guidelines for proactive behavior, periodic checks, and memory maintenance using heartbeats and cron. --- # 💓 Heartbeats - Be Proactive! When you receive a heartbeat poll (message matches the configured heartbeat prompt), don't just reply `HEARTBEAT_OK` every time. Use heartbeats productively! Default heartbeat prompt: `Read HEARTBEAT.md if it exists (workspace context). Follow it strictly. Do not infer or repeat old tasks from prior chats. If nothing needs attention, reply HEARTBEAT_OK.` You are free to edit `HEARTBEAT.md` with a short checklist or reminders. Keep it small to limit token burn. ### Heartbeat vs Cron: When to Use Each **Use heartbeat when:** - Multiple checks can batch together (inbox + calendar + notifications in one turn) - You need conversational context from recent messages - Timing can drift slightly (every ~30 min is fine, not exact) - You want to reduce API calls by combining periodic checks **Use cron when:** - Exact timing matters ("9:00 AM sharp every Monday") - Task needs isolation from main session history - You want a different model or thinking level for the task - One-shot reminders ("remind me in 20 minutes") - Output should deliver directly to a channel without main session involvement **Tip:** Batch similar periodic checks into `HEARTBEAT.md` instead of creating multiple cron jobs. Use cron for precise schedules and standalone tasks. **Things to check (rotate through these, 2-4 times per day):** - **Emails** - Any urgent unread messages? - **Calendar** - Upcoming events in next 24-48h? - **Mentions** - Twitter/social notifications? - **Weather** - Relevant if your human might go out? **Track your checks** in `memory/heartbeat-state.json`: ```json { "lastChecks": { "email": 1703275200, "calendar": 1703260800, "weather": null } } ``` **When to reach out:** - Important email arrived - Calendar event coming up (<2h) - Something interesting you found - It's been >8h since you said anything **When to stay quiet (HEARTBEAT_OK):** - Late night (23:00-08:00) unless urgent - Human is clearly busy - Nothing new since last check - You just checked <30 minutes ago **Proactive work you can do without asking:** - Read and organize memory files - Check on projects (git status, etc.) - Update documentation - Commit and push your own changes - **Review and update MEMORY.md** ### 🔄 Memory Maintenance (During Heartbeats) Periodically (every few days), use a heartbeat to: 1. Read through recent `memory/YYYY-MM-DD.md` files 2. Identify significant events, lessons, or insights worth keeping long-term 3. Update `MEMORY.md` with distilled learnings 4. Remove outdated info from MEMORY.md that's no longer relevant Think of it like a human reviewing their journal and updating their mental model. Daily files are raw notes; MEMORY.md is curated wisdom. The goal: Be helpful without being annoying. Check in a few times a day, do useful background work, but respect quiet time.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: cantoneyes/mars-text-translator (version 2.1.0)

--- name: mars-text-translator description: > 将正常中文文本转换为火星文（2005-2010年代非主流网络文体）。 v2.1: 611 汉字映射，已清理生僻字，确保每个替代字都能被读者辨认。 触发词：火星文、非主流转换、转换火星文、fun text、火星文转换器。 --- # 火星文转换器 v2.1 将正常汉字随机转换为火星文风格文本。**611 个汉字映射，1020 条映射关系。** ## 使用方法 ```bash python3 {baseDir}/scripts/mars_text.py "要转换的文本" ``` ## 参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--all` | 全部转换（同默认行为，所有有映射的字都转） | 默认即全量 | | `--prob 0.7` | 转换概率 0.0-1.0，调低可保留部分原字 | 1.0 | | `--seed N` | 随机种子，用于复现结果 | 随机 | | `--map 字` | 查看某个字的所有替代写法 | — | | `--json` | JSON格式输出 | 否 | ## 示例 ```bash # 全量转换（默认） python3 scripts/mars_text.py "我爱你中国" # 输出：莪嫒伱忠囯 # 查看映射 python3 scripts/mars_text.py --map 我 # 输出：「我」→ 莪 / 涐 # 保留部分原字（50%概率） python3 scripts/mars_text.py "今天天气很好" --prob 0.5 # 可复现 python3 scripts/mars_text.py "测试" --seed 42 ``` ## 转换规则 1. **全量转换**：默认每个能转的字都转（probability=1.0） 2. **多对多随机替换**：同一个字有多个替代写法，随机选取 3. **不转换**：标点、数字、英文字母、emoji 不变 4. **可辨认优先**：所有替代字必须能被读者辨认出原字（见下方质量规则） ## 映射质量规则（永久遵守） 替代字必须满足以下**至少一条**才可入选： | 规则 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | ✅ 同音字 | 拼音相同（忽略声调）的常用字 | 很→狠, 今→衿, 因→洇 | | ✅ 繁体字 | 对应的繁体/异体写法 | 国→國, 听→聽, 梦→夢 | | ✅ 经典火星文 | 文化上公认的火星文（即使拼音不同） | 我→莪/涐, 在→茬, 天→兲 | | ✅ 形近变体 | 视觉结构与原字明显相关 | 伱(你), 旳(的), 眞(真) | | ✅ 符号替代 | 非CJK字符（圈数字等） | 一→①, 七→⑦ | **禁止入选的字：** | 禁止类型 | 说明 | 反面示例 | |------|------|------| | ❌ 生僻无关字 | 读者完全无法辨认的字 | ~~楩→听~~, ~~茣→好~~ | | ❌ 仅声母相同 | 只是首字母碰巧一样 | ~~稅→说~~（sh-对但完全不像） | | ❌ 古音/罕见读音匹配 | 靠古汉语冷僻读音凑出的匹配 | ~~悳→的~~, ~~悅→说~~ | **核心判断标准**：一个普通中文读者看到替代字，能否在3秒内猜出原字？不能则不合格。 ## 数据规模 - **611 个汉字映射**，1020 条映射关系 - 每个字 1-4 个替代写法 - 覆盖：人称代词、动词、名词、形容词、副词、助词、连词、数词、量词、方向、时间、身体部位、食物、自然、科技、交通、动物、衣物、建筑、天气、情感等 30+ 分类 ## 扩展映射 在 `scripts/mars_text.py` 的 `MARS_MAP` 列表中添加新映射： ```python ("字", ["替代1", "替代2", "替代3"]), ``` **添加前必须验证**：新增的每个替代字都必须满足上述质量规则。宁可少一个映射，也不要加入让人看不懂的字。 ## 版本历史 - v2.1: 清理生僻字映射，移除 204 条不可辨认的替代字（17%），恢复经典火星文（莪、涐、茬等），新增聽、壞等繁体映射 - v2.0: 初始版本，640+ 汉字映射


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: diudiuhuang/stock-hot-news (version 1.0.5)

\###技术支持：微信名quant\_village\_dog | QQ:13620658 | 邮件：[REDACTED_SECRET] ###技术社区：QQ群：1057968391 \--- name: stock-hot-news description: 财经热点新闻爬取与话题归纳系统，提供混合评分、HTML报告和实时快讯采集。 Use when: 用户需要获取实时财经新闻或快讯，财经热点新闻，焦点话题。 NOT for: 普通新闻，天气预报，娱乐新闻，花边新闻 --- ## When to Run * 触发条件1：用户说“财经新闻” * 触发条件2：用户说“财经热点” * 触发条件3：用户说“财经快讯” * 触发条件4：用户说“财经焦点” * 触发条件5：用户说“财经快报” metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": \["python", "scrapling"] }, "install": \[ { "id": "python", "kind": "python", "package": "", "label": "Python 3.7+", }, { "id": "scrapling", "kind": "python", "package": "scrapling", "bins": \["scrapling"], "label": "Scrapling网页抓取工具", }, ], }, } --- ## Workflow 1. 获取财经信息： ```bash cd skills/stock-hot-news python main.py --module3-mode playwright ``` # 财经热点新闻爬取与话题归纳系统 ## 功能特性 * **主力财经网站**：3大权威财经网站网稳定爬取，后续逐步适配其他财经网站 * **混合评分系统**：本地规则(55分) + 大模型评估(45分)智能评分 * **专业HTML报告**：可视化设计，自动打开浏览器，响应式布局 * **实时快讯采集**：获取专业财经网站实时快讯 * **自动化工作流**：一键执行，自动清理旧数据 ## 快速开始 ```bash cd skills/stock-hot-news python main.py --module3-mode playwright ``` ## 配置说明 编辑 `url\_config.json` 配置API密钥和输出目录。 ## 版本说明 当前版本：v1.0.3 核心改进：全路径配置化，所有输出目录由url_config.json统一控制 支持网站：3个主力财经网站（财联社、金融界、证券时报网） 未来扩展：更多财经网站适配器正在开发中 ## 变更历史 ### v1.0.3 (2026-03-28) * **全路径配置化**：移除所有硬编码路径，支持通过配置文件自定义输出目录 * **配置验证**：增强配置加载和验证机制 * **兼容性优化**：保持向后兼容，配置文件缺失时使用合理默认值 * **模块稳定性**：所有核心模块通过完整初始化测试 ### v1.0.2 (2026-03-28) * **安全修复**：移除硬编码API密钥，使用智能配置回退机制 * **文档更新**：完善技术支持信息和使用说明 * **功能优化**：优化配置加载逻辑和错误处理 ### v1.0.1 (2026-03-28) * **配置优化**：明确功能限制，标记未实现的6个网站为未来更新 * **文档准确性**：更新README反映实际3网站支持状态 * **技能描述完善**：创建标准SKILL.md技能元数据文件 ### v1.0.0 (2026-03-28) * **首次发布**：财经热点新闻爬取与话题归纳系统 * **核心功能**：3大主力网站爬取、混合评分系统、专业HTML报告、实时快讯采集 * **自动化工作流**：一键执行，自动清理，42秒完成完整工作流


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: clawkk/festival-sale (version 0.1.0)

--- name: 618大促 slug: festival-sale-618 type: CPS status: draft description: 618年中大促冲刺GMV与用户增长；适用于平台与自营。 --- 目标 - 提升转化率与客单，扩大GMV与CPS净佣金 - 建立可复用模板与数据口径，降低执行成本 适用场景 - 渠道：官网/自营电商/平台店/社群/直播/线下O2O（因技能而异） - 人群：新客引导、老客复购、促销敏感、B2B商采（按技能细分） - 品类：标品、快消、服饰配饰、家居数码、服务与虚拟品 - 时机：大促/节点/上新/清仓/复购激活 策略要点 - 明确主目标（拉新/转化/客单/复购）与核心杠杆（价格/权益/场景） - 设定门槛与奖励形式（折扣/满赠/免邮/积分/返现），避免过度叠加 - 强化文案与锚点（限时/限量/对比价/权益稀缺），制造决策闭环 - 前端清晰展示进度与可达性（距离下一档/权益对比/FAQ） - 联盟归因与标签化订单，确保结算与复盘可追踪 实施步骤（SOP） - 明确目标与预算，盘点SKU与毛利结构 - 设计规则与素材，确定叠加/排他策略与黑名单SKU - 配置后台促销与页面组件，联调结算与风控兜底 - 配置追踪参数（utm/campaignId）与订单促销标签 - 渠道投放与分发（内容/社群/直播/广告/联盟） - 监控实时指标并AB测试优化阈值与文案 - 复盘成交结构与利润，沉淀模板与数据口径 核心指标 - 流量：UV、CTR、加购率、进入结算率 - 交易：转化率、AOV、件单、GMV、退款率 - 促销：优惠使用率、命中率、库存周转 - 联盟：CPS佣金额、净毛利率、ROI 技术实现 - 促销规则引擎：门槛校验、叠加/排他、兜底计算与审计日志 - 归因：utm_source/utm_campaign/aid，订单打促销标签 - 风控：高成本SKU封顶、限购与黑名单、库存预警 - 数据：统一口径与时区，对齐取消/退款处理 埋点与追踪 - 事件：promotion_view、promotion_progress、promotion_applied - 维度：tier_level/order_amount/sku_count/discount_value/gift_sku - 渠道：来源/媒介/活动ID，联盟AID与结算周期 注意事项 - 合规与平台规则：避免夸大宣传，遵守价格保护与促销限制 - 叠加冲突：明确与店铺券/平台券/会员折扣的关系，保持规则可解释 - 利润与库存：设置封顶与替代SKU，保证履约体验 - 结算兜底：异常回退与日志审计，保障数据一致性 常见问题（FAQ） - 是否与其他优惠叠加：建议有限叠加，优先平台券 - 门槛设置如何确定：依据AOV与毛利倒推，兼顾可达性与利润 - 物料不足或缺货：预置替代方案并动态展示，降低体验风险


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 52yuanchangxing/reply-coach (version 1.0.0)

--- name: reply-coach description: 从剪贴板读取聊天内容，生成尊重边界、自然不油腻的高情商回复建议，适用于微信、QQ等聊天场景。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"💬","requires":{"bins":["node","pbpaste"]}}} --- # Reply Coach 这是一个高情商聊天回复助手，适用于恋爱前期聊天、暧昧期聊天、日常互动、破冰、接话、延续话题、缓和冷场等场景。 ## 核心目标 帮助用户根据对方刚发来的消息，生成更自然、更有分寸、更容易让对方愿意继续聊下去的回复建议。 ## 适用输入 - 微信聊天消息 - QQ聊天消息 - 其他社交软件聊天内容 - 用户手动复制的一段对话文本 ## 使用方式 ### 方式一：读取剪贴板 当用户说： - 读取剪贴板并帮我回 - 分析刚复制的聊天内容 - 根据剪贴板内容给我 3 个回复版本 - 帮我接这句话 你应运行： ```bash node {baseDir}/scripts/reply_from_clipboard.mjs


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: clawkk/guard (version 1.0.0)

--- name: guard description: Deep AI safety guardrails workflow—policy definition, input/output filtering, monitoring, escalation, and false-positive handling. Use when reducing harmful outputs, misuse, or policy violations in LLM products. --- # AI Guardrails (Deep Workflow) Guardrails turn **product and legal policy** into **enforced behavior**: blocking, rewriting, logging, and human review—with attention to **false positives** and **latency**. ## When to Offer This Workflow **Trigger conditions:** - Launching consumer-facing LLM features - Jailbreak attempts, policy violations, or PII leakage risks - Region-specific compliance (minors, regulated advice) **Initial offer:** Use **six stages**: (1) policy scope, (2) threat model, (3) controls stack, (4) implementation patterns, (5) monitoring & review, (6) iteration & appeals). Confirm latency budget and jurisdictions. --- ## Stage 1: Policy Scope **Goal:** Define prohibited categories (hate, sexual content, violence, self-harm, malware instructions, etc.) and required disclaimers for sensitive domains (medical, legal). **Exit condition:** Policy document owned by legal/product; escalation path for gray areas. --- ## Stage 2: Threat Model **Goal:** Identify adversaries (prompt injection, data exfiltration, tool abuse) and assets (user data, system prompts, connectors). --- ## Stage 3: Controls Stack **Goal:** Layer defenses: input screening, model safety APIs, output classifiers, tool sandboxing, allowlists for tools and URLs. --- ## Stage 4: Implementation Patterns **Goal:** Structured refusal messages; telemetry on every block; distinguish block vs rewrite vs warn; avoid silent failures. --- ## Stage 5: Monitoring & Review **Goal:** Sample borderline cases for human review; dashboards on block rates by category; abuse spike alerts. --- ## Stage 6: Iteration & Appeals **Goal:** User appeals path where appropriate; version policy changes; measure false positives by locale and use case. --- ## Final Review Checklist - [ ] Policy categories and owners defined - [ ] Threat model aligned with product - [ ] Layered controls with clear responsibilities - [ ] Telemetry and review for edge cases - [ ] Appeals and iteration process where applicable ## Tips for Effective Guidance - Defense in depth—no single classifier is sufficient. - Pair with **moderation** for UGC and **tool-calling** for agent safety. ## Handling Deviations - Enterprise internal bots: emphasize data-leak prevention and connector scope over public “safety” categories alone.


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