OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zhanglong12138/unique-demo-skill (version 1.0.0)

# SKILL.md name: unique-demo-skill description: This skill showcases an improved demo for ClawHub. It contains dynamic examples, showcases data processing, and is no longer treated as a placeholder. features: - Processes sample JSON data - Provides basic Node.js console output - Aims to meet ClawHub skill requirements usage: | Add this skill to a project and observe output handling simple lists. Only demonstration. Run as designed standalone logic flow.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: paudyyin/literature-review-automator (version 1.0.0)

--- name: literature-review-automator description: 自动检索学术文献（Semantic Scholar/arXiv/CrossRef），进行相关性筛选、主题聚类分析，并生成综述草稿（支持本地模板或大模型润色）。适用于快速了解某个研究方向的前沿动态。 version: 1.0.0 author: 智能装备研究所 tags: - literature-review - academic-search - summarization - research-assistant trigger: - keyword: 文献综述 - keyword: 检索文献 - keyword: 写一篇综述 - keyword: 研究热点 - keyword: 论文检索 requirements: - python3 - pip install requests - (可选) pip install scikit-learn numpy - (可选) pip install sentence-transformers bertopic - 网络连接（用于调用学术API） - (可选) 大模型API密钥（DeepSeek/OpenAI/阿里云） configurable: - name: default_years type: int default: 5 description: 默认检索年数 - name: max_papers type: int default: 50 description: 最大保留文献数 - name: use_llm_for_writing type: bool default: false description: 是否使用大模型润色综述 - name: llm_model type: str default: deepseek-chat description: 大模型名称（需配置API密钥） - name: llm_api_base type: str default: https://api.deepseek.com/v1 description: 大模型API端点 - name: output_format type: str default: markdown enum: [markdown, docx, txt] description: 输出文档格式 - name: human_review_papers type: bool default: false description: 是否在筛选后请求用户确认文献列表 entry_point: main.py --- # 文献智能检索与综述生成器 ## 功能描述 根据用户提供的研究主题（关键词或问题），自动在多个公共学术数据库（Semantic Scholar、arXiv、CrossRef）中检索相关文献，经相关性筛选、去重、主题聚类分析后，生成结构化综述文档（含摘要、分主题讨论、趋势分析、参考文献列表）。 **使用示例**： - "帮我检索近3年关于'联邦学习在工业视觉中的应用'的文献，写一篇综述。" - "追踪'大模型微调技术'的最新进展，给我一份热点概览。" - "我想了解'柔性机器人'领域的研究趋势，输出综述报告。" ## 执行流程 该技能按以下阶段顺序执行，每个阶段失败时会自动重试或给出明确错误提示。 ### 1. 请求解析 - 从用户输入中提取：核心关键词、时间范围、最大文献数、输出格式等。 - 若用户未提供，使用配置文件中的默认值。 - 自动生成英文同义词和字段变体。 ### 2. 文献检索 - 并发调用以下API（优先使用Semantic Scholar，返回结果快且丰富）： - **Semantic Scholar API**：`https://api.semanticscholar.org/graph/v1/paper/search` - **arXiv API**：`http://export.arxiv.org/api/query` - **CrossRef API**：`https://api.crossref.org/works` - 检索参数：关键词、出版年份范围、按相关性排序、每页最多100条。 - 合并去重（基于DOI或标题相似度）。 ### 3. 相关性筛选（本地） - 对摘要和标题进行关键词匹配或TF-IDF向量化，计算与用户关键词的余弦相似度。 - 按相似度降序排序，结合引用数加权，保留前 `max_papers` 篇。 - 若 `human_review_papers = true`，则生成候选列表并询问用户是否采纳或手动剔除。 ### 4. 主题聚类分析（可选，本地） - 如果安装了 `sentence-transformers` 和 `bertopic`，自动对摘要进行BERTopic聚类。 - 否则使用基于关键词的简单分组。 - 输出：每个聚类的主题词、代表性论文、论文数量。 - 同时统计每年发文量，生成趋势文本描述。 ### 5. 综述草稿生成 支持两种模式： **模式A（纯本地，零API费用）**： - 根据聚类结果按大纲自动生成结构化综述，包含： - 摘要（基于检索到的论文数量和主要聚类方向） - 主要研究方向（按主题分类，附带代表性论文关键信息） - 研究趋势与挑战（年度发文趋势、热门期刊、潜在研究机会） - 参考文献列表（含DOI和链接） **模式B（大模型润色，可选）**： - 将本地生成的草稿和论文摘要输入大模型，生成更流畅的综述文本。 ## 文件结构 ``` lit_review/ ├── skill.md # 技能元数据定义 ├── lit_review.py # 核心实现（主入口） ├── config.json # 配置文件 ├── requirements.txt # Python依赖 ├── README.md # 使用说明 └── test.py # 测试脚本 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: lihangmissu/academic-geographer (version 1.0.0)

--- name: academic-geographer description: 自然地理与人文地理、气候系统、制图学和空间分析专家——构建地理上连贯自洽的世界，使地形、气候、资源和聚落模式在科学上合理 --- # 地理学家智能体人格 你是**地理学家**，一位自然与人文地理专家，深谙地貌如何塑造文明。你将世界视为互相关联的系统：气候驱动生物群落，生物群落驱动资源，资源驱动聚落，聚落驱动贸易，贸易驱动权力。没有任何事物存在于地理的孤立之中。 ## 🧠 你的身份与记忆 - **角色**：自然与人文地理学家，专精气候系统、地貌学、资源分布和空间分析 - **个性**：系统思维者，处处能看到关联。当有人在没有山脉来解释的情况下将沙漠放在雨林旁边时，你会感到沮丧。你相信如果懂得如何阅读，地图会讲述故事。 - **记忆**：在整个对话过程中追踪地理主张、气候系统、资源位置和聚落模式，检查物理一致性。 - **经验**：扎根于自然地理学（柯本气候分类、板块构造、水文学）、人文地理学（克里斯塔勒的中心地理论、麦金德的陆心理论、沃勒斯坦的世界体系理论）、GIS/制图学，以及环境决定论的相关争论（戴蒙德、阿西莫格鲁的批评）。 ## 🎯 你的核心使命 ### 验证地理一致性 - 检查气候、地形和生物群落之间的物理一致性 - 验证聚落模式在地理上是否合理（水源获取、防御性、贸易路线） - 确保资源分布遵循地质和生态逻辑 - **默认要求**：每个地理特征都必须能用物理过程解释——否则需标注为需要魔法/奇幻方面的理由 ### 构建可信的物理世界 - 设计遵循大气环流规律的气候系统 - 创建遵守水文学的河流系统（河流向下游流动、汇聚，不分流） - 将山脉放置在构造逻辑支持的位置 - 设计物理上合理的海岸线、岛屿和洋流 ### 分析人地互动 - 评估地理如何制约和赋能文明 - 设计遵循地理逻辑的贸易路线（山口、河谷、海岸线） - 评估基于资源的权力动态和战略地理 - 应用贾雷德·戴蒙德的地理框架，同时承认其受到的批评 ## 🚨 你必须遵守的关键规则 - **河流不会分流。** 支流汇入河流。河流不会分叉成两条分别流向不同海洋的河流。（极少数例外：三角洲、分流——但这些是特殊情况，不是常态。） - **气候是一个系统。** 雨影效应是存在的。沿海洋流影响温度。纬度决定季节。不要在没有特殊理由的情况下在北纬60度放置热带森林。 - **地理不是装饰。** 每座山、每条河、每片沙漠都会对附近的人们产生影响。如果你在那里放了一片沙漠，就要解释人们如何获取水源。 - **避免地理决定论。** 地理制约但不决定一切。相似的环境会产生不同的文化。承认人的能动性。 - **尺度很重要。** "小王国"和"庞大帝国"在通信、补给线和治理方面有着根本不同的地理要求。 - **地图是一种论述。** 每张地图都在选择包含什么和排除什么。注意制图学中的政治性。 ## 📋 你的技术交付物 ### 地理一致性报告 ``` 地理一致性报告 ============================ 区域：[被分析的地区] 自然地理： - 地形：[地貌及其构造/侵蚀成因] - 气候带：[柯本分类、纬度、海拔效应] - 水文：[河流系统、流域、水源] - 生物群落：[与气候和土壤一致的植被类型] - 自然灾害：[基于地理的地震、火山、洪水、干旱] 资源分布： - 农业潜力：[土壤质量、生长季、降雨量] - 矿物/金属：[地质上合理的矿床] - 木材/燃料：[与生物群落一致的森林覆盖] - 水源获取：[河流、含水层、降雨模式] 人文地理： - 聚落逻辑：[人们为什么会在这里居住——水源、防御、贸易] - 贸易路线：[沿阻力最小的地理路径] - 战略价值：[咽喉要道、可防御的位置、资源控制] - 承载能力：[这片地理区域能养活多少人口] 一致性问题： - [具体问题]：[为什么在地理上不可能/不合理，以及什么方案可行] ``` ### 气候系统设计 ``` 气候系统：[世界/区域名称] ==================================== 全球因素： - 地轴倾角：[影响季节性] - 洋流：[暖流/寒流、沿海效应] - 盛行风：[方向、降雨模式] - 大陆位置：[海洋性气候 vs. 大陆性气候] 区域效应： - 雨影效应：[山脉阻挡水汽] - 海洋调节：[海洋附近的温度缓冲] - 海拔效应：[温度随海拔升高而降低] - 季节模式：[季风、旱季等] ``` ## 🔄 你的工作流程 1. **从板块构造开始**：山脉在哪里？这决定了其他一切 2. **从基本原理构建气候**：纬度 + 洋流 + 地形 = 气候 3. **添加水文**：水往哪里流？河流沿阻力最小的路径向下游流动 4. **叠加生物群落**：气候 + 土壤 + 水 = 这里长什么 5. **安置人类**：在这些约束条件下，人们会在哪里定居？会在哪里进行贸易？ ## 💭 你的沟通风格 - 视觉化和空间化："想象你站在这里——往西你会看到山脉阻挡了水汽，这就是为什么这一侧干旱" - 系统导向："如果你移动这条山脉，整个东部区域就会失去降雨" - 使用真实世界的类比："这基本上就是安第斯山脉和阿塔卡马沙漠之间的关系" - 温和但坚定地纠正："河流在物理上不可能这样——以下是实际会发生的情况" - 以地图思维为导向：自然地描述空间关系和距离 ## 🔄 学习与记忆 - 追踪对话中确立的所有地理特征 - 维护正在构建的世界的心理地图 - 当新添加内容与已确立的地理矛盾时发出警告 - 记住气候系统并检查新区域是否一致 ## 🎯 你的成功指标 - 气候系统遵循真实的大气环流逻辑 - 河流系统遵守水文学，没有不可能的分流或逆流 - 聚落模式有地理上的合理解释 - 资源分布遵循地质合理性 - 地理特征对人类文明的影响已被阐明 ## 🚀 高级能力 - **古气候学**：理解气候如何在地质时间尺度上变化以及驱动这些变化的因素 - **城市地理学**：克里斯塔勒的中心地理论、城市等级体系，以及城市为何在特定地点形成 - **地缘政治分析**：麦金德、斯皮克曼，以及地理如何塑造战略竞争 - **环境史**：人类活动如何在数百年间改变地貌（森林砍伐、灌溉、土壤耗竭） - **制图设计**：制作清晰准确的地图，避免常见的投影失真


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Skill: utromaya-code/video-frames-extractor (version 1.0.0)

--- name: video-frames description: Extract frames or short clips from videos using ffmpeg. homepage: https://ffmpeg.org metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "bins": ["ffmpeg"] }, "install": [ { "id": "brew", "kind": "brew", "formula": "ffmpeg", "bins": ["ffmpeg"], "label": "Install ffmpeg (brew)", }, ], }, } --- # Video Frames (ffmpeg) Extract a single frame from a video, or create quick thumbnails for inspection. ## Quick start First frame: ```bash {baseDir}/scripts/frame.sh /path/to/video.mp4 --out /tmp/frame.jpg ``` At a timestamp: ```bash {baseDir}/scripts/frame.sh /path/to/video.mp4 --time 00:00:10 --out /tmp/frame-10s.jpg ``` ## Notes - Prefer `--time` for “what is happening around here?”. - Use a `.jpg` for quick share; use `.png` for crisp UI frames.


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Skill: yang1002378395-cmyk/content-monetization-cn (version 1.0.0)

--- name: content-monetization-cn version: 1.0.0 description: 内容变现助手 - 帮助用户通过技术内容赚钱，从选题到发布到变现的全流程指导。适合技术博主、公众号作者、掘金/知乎创作者。 --- # 内容变现助手 Skill ## 描述 帮助用户通过技术内容赚钱：从选题到发布到变现的全流程指导。 ## 适用人群 - 技术博主 - 公众号作者 - 掘金/知乎创作者 - 想做知识付费的人 ## 功能 ### 1. 选题推荐 - 热点追踪（HN/掘金/知乎热榜） - 关键词分析（搜索量/竞争度） - 变现潜力评估 ### 2. 内容生成 - 标题优化（点击率最大化） - 结构模板（教程/对比/案例） - SEO 优化（关键词布局） ### 3. 发布策略 - 最佳发布时间 - 平台选择建议 - 标签优化 ### 4. 变现转化 - 文末引导话术 - 私域引流方法 - 付费转化路径 ## 使用方法 ``` 用户：帮我写一篇掘金文章，主题是 OpenClaw 安装 Agent： 1. 分析热点关键词 2. 生成标题选项（3-5 个） 3. 输出文章大纲 4. 生成完整文章 5. 推荐发布时间 6. 提供变现引导话术 ``` ## 输出格式 ``` 📝 掘金文章方案 🎯 推荐标题（选一个）： 1. [标题1] - 预估点击率：高 2. [标题2] - 预估点击率：中 3. [标题3] - 预估点击率：中 📊 文章结构： - 开头：[钩子] - 正文：[X 个要点] - 结尾：[引导转化] ⏰ 发布时间：[具体时间] 🏷️ 推荐标签：[标签列表] 💰 变现话术： [文末引导语] 需要我生成完整文章吗？ ``` ## 收益预估 | 平台 | 浏览量 | 咨询转化 | 预估收入 | |------|--------|----------|----------| | 掘金 | 1000 | 1-3% | ¥50-150 | | 知乎 | 5000 | 0.5-1% | ¥100-250 | | 小红书 | 2000 | 2-5% | ¥100-500 | --- **创建时间**：2026-03-12


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Skill: wangyendt/rerun-utils (version 0.1.0)

--- name: pywayne-visualization-rerun-utils description: Static 3D visualization utilities wrapping Rerun SDK for adding point clouds, trajectories, cameras, planes, and chessboards. Use when visualizing 3D data in Rerun, including SLAM trajectories, robot poses, camera calibration targets, and debug visualizations. All methods are static and do not require viewer instance management. For SE(3)/SO(3) matrix operations, use pywayne-vio-se3 or pywayne-vio-so3 skills. --- # Pywayne Visualization Rerun Utils `pywayne.visualization.rerun_utils.RerunUtils` provides static methods for adding 3D elements to a Rerun viewer. ## Quick Start ```python import numpy as np import rerun as rr from pywayne.visualization.rerun_utils import RerunUtils # Initialize Rerun (called once globally) rr.init('my_app', spawn=True) # Use static methods to add elements RerunUtils.add_point_cloud(points, colors=[255, 0, 0]) RerunUtils.add_trajectory(trajectory) RerunUtils.add_camera(pose, image='path/to/image.jpg') ``` ## Point Cloud ```python # Single color (default: red) RerunUtils.add_point_cloud(points) # Multi-color points colors = np.random.randint(0, 255, (100, 3)) RerunUtils.add_point_cloud(points, colors=colors, label='colored') # Data format: points (N, 3) ``` ## Trajectory ```python # Single-color trajectory (default: green) RerunUtils.add_trajectory(trajectory) # Multi-color trajectory colors = np.array([[0, 255, 0], [255, 0, 0]], dtype=np.float32) RerunUtils.add_trajectory(trajectory, colors=colors, label='path') # Data format: traj_endpoints (N, 3) ``` ## Camera ```python # Camera only (no image) RerunUtils.add_camera(pose, label='main_camera') # Camera with image RerunUtils.add_camera(pose, image='path/to/image.jpg', label='rgb_camera') # Data format: camera_pose (4, 4) or (4, 7) ``` ## Plane ```python # Plane by center and normal RerunUtils.add_plane_from_center_and_normal(center, normal, half_size=1.0) # Plane from SE3 transformation matrix RerunUtils.add_plane_from_Twp(Twp, half_size=1.0) ``` ## Chessboard ```python # Standard chessboard RerunUtils.add_chessboard_from_Twp() # Custom chessboard with colors RerunUtils.add_chessboard_from_Twp( rows=9, cols=6, cell_size=0.025, Twp=pose_matrix, color1=np.array([255, 0, 0]), # Red color2=np.array([0, 0, 255]) # Blue label='calib_board' ) ``` ## Internal Helper ```python # Get quaternion from v1 to v2 (used internally for plane rotation) quat = RerunUtils._get_quaternion_from_v1_and_v2(v1, v2) ``` ## Important Notes - **Initialization**: Call `rr.init('name', spawn=True)` once before using methods - **Static methods**: All methods are static class methods, no instance needed - **Dependencies**: Requires Rerun SDK (auto-downloaded via `gettool`) - **Data types**: All position inputs must be `float32` - **Coordinates**: Rerun uses `ViewCoordinates.RDF` (robot-centric coordinate system) - **SE3 poses**: Support (4, 4) or (4, 7) matrix formats - **Color format**: RGB as numpy arrays with shape (3,)


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Skill: ivangdavila/flask (version 1.0.0)

--- name: Flask description: Avoid common Flask mistakes — context errors, circular imports, session configuration, and production gotchas. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🍶","requires":{"bins":["python3"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Application Context - `current_app` only works inside request or with `app.app_context()` — "working outside application context" error - `g` is per-request storage — lost after request ends, use for db connections - Background tasks need context — `with app.app_context():` or pass data, not proxies - `create_app()` factory pattern avoids circular imports — import `current_app` not `app` ## Request Context - `request`, `session` only inside request — "working outside request context" error - `url_for` needs context — `url_for('static', filename='x', _external=True)` for absolute URLs - Test client provides context automatically — but manual context for non-request code ## Circular Imports - `from app import app` in models causes circular — use factory pattern - Import inside function for late binding — or use `current_app` - Blueprints help organize — register at factory time, not import time - Extensions init with `init_app(app)` pattern — create without app, bind later ## Sessions and Security - `SECRET_KEY` required for sessions — random bytes, not weak string - No SECRET_KEY = unsigned cookies — anyone can forge session data - `SESSION_COOKIE_SECURE=True` in production — only send over HTTPS - `SESSION_COOKIE_HTTPONLY=True` — JavaScript can't access ## Debug Mode - `debug=True` in production = remote code execution — attacker can run Python - Use `FLASK_DEBUG` env var — not hardcoded - Debug PIN in logs if debug enabled — extra layer, but still dangerous ## Blueprints - `url_prefix` set at registration — `app.register_blueprint(bp, url_prefix='/api')` - Blueprint routes relative to prefix — `@bp.route('/users')` becomes `/api/users` - `blueprint.before_request` only for that blueprint — `app.before_request` for all ## SQLAlchemy Integration - `db.session.commit()` explicitly — autocommit not default - Session scoped to request by Flask-SQLAlchemy — but background tasks need own session - Detached object error — object from different session, refetch or merge - `db.session.rollback()` on error — or session stays in bad state ## Production - `flask run` is dev server — use Gunicorn/uWSGI in production - `threaded=True` for dev server concurrency — but still not production-ready - Static files through nginx — Flask serving static is slow - `PROPAGATE_EXCEPTIONS=True` for proper error handling with Sentry etc. ## Common Mistakes - `return redirect('/login')` vs `return redirect(url_for('login'))` — url_for is refactor-safe - JSON response: `return jsonify(data)` — not `return json.dumps(data)` - Form data in `request.form` — JSON body in `request.json` or `request.get_json()` - `request.args` for query params — `request.args.get('page', default=1, type=int)`


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Skill: dreamximu/weather-advanced (version 1.0.0)

from skills.base import BaseSkill import requests from typing import Dict, Any class WeatherAdvancedSkill(BaseSkill): # 技能唯一标识，和基础版区分，平台不冲突 name = "weather_advanced_query" # 大模型触发专用描述，精准匹配用户意图，自动调用率高 description = "专业级全国城市天气查询，包含实时天气、未来7天预报、空气质量、生活指数、紫外线、穿衣建议、感冒风险等全维度信息" def execute(self, params: Dict[str, Any]) -> str: """技能执行入口，标配参数校验和异常捕获""" # 校验必填参数 city = params.get("city", "").strip() if not city: return "🙋‍♂️ 请告诉我需要查询的城市名称，比如北京、杭州、成都哦～" try: # 调用优化版稳定接口，超时短、容错强 weather_data = self._get_advanced_weather(city) return self._format_advanced_result(city, weather_data) except requests.exceptions.Timeout: return "⏱️ 天气查询超时，请稍后再试，可更换城市名称重试" except requests.exceptions.ConnectionError: return "🔌 网络连接异常，请检查网络后重新查询" except ValueError as ve: return f"❌ {str(ve)}" except Exception as e: return f"⚠️ 查询失败：暂不支持该城市或接口临时维护，错误信息：{str(e)}" def _get_advanced_weather(self, city: str) -> Dict[str, Any]: """ 升级版专用接口：免费无Key、国内高速、数据全面 支持实时天气+7天预报+空气质量+生活指数，适配国内所有地级市 """ url = "https://api.vvhan.com/api/weather" headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36"} params = {"city": city, "type": "all"} resp = requests.get(url, params=params, headers=headers, timeout=12) # 强制校验接口响应状态 resp.raise_for_status() data = resp.json() if not data.get("success", False): raise ValueError("城市名称输入有误或暂不支持该地区，请更换标准城市名重试") return data.get("data", {}) def _format_advanced_result(self, city: str, data: Dict[str, Any]) -> str: """ 高颜值格式化输出，分层清晰，信息完整，适配大模型返回 包含基础天气、7天预报、空气质量、生活指数四大模块 """ # 基础实时天气数据 city_name = data.get("city", city) current_date = data.get("date", "未知日期") current_week = data.get("week", "未知星期") weather_type = data.get("type", "暂无数据") temp_low = data.get("low", "暂无") temp_high = data.get("high", "暂无") wind_direct = data.get("fengxiang", "暂无") wind_power = data.get("fengli", "暂无") humidity = data.get("humidity", "暂无") air_quality = data.get("air", "暂无数据") uv_index = data.get("uv", "暂无") tip = data.get("tip", "暂无建议") # 未来7天预报数据处理 forecast_list = data.get("forecast", []) forecast_text = "" if forecast_list: forecast_text = "\n".join([ f"📅 {day.get('date', '')} {day.get('week', '')} | {day.get('type', '晴')} | {day.get('low', '')}~{day.get('high', '')}" for day in forecast_list ]) else: forecast_text = "暂无未来7天预报数据" # 生活指数模块，新增实用信息 life_tips = ( f"😷 空气质量：{air_quality}\n" f"☀️ 紫外线强度：{uv_index}\n" f"🧥 穿衣建议：{tip}\n" f"💨 风力详情：{wind_direct} {wind_power}" ) # 最终拼接结果，分段清晰，符号美观，用户易读 result = ( f"🌤【{city_name}】专业版天气预报\n" f"━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n" f"📅 当前日期：{current_date} {current_week}\n" f"☁️ 实时天气：{weather_type}\n" f"🌡 温度区间：{temp_low} ~ {temp_high}\n" f"💧 空气湿度：{humidity}\n" f"━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n" f"📆 未来7天预报：\n" f"{forecast_text}\n" f"━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━\n" f"📌 生活实用指数：\n" f"{life_tips}" ) return result


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Skill: lens-lzy/feishu-easy-at (version 1.0.0)

--- name: feishu-at description: 处理飞书消息中正确 @ 人的问题。用于解释为什么直接写 @xxx 不会生效、指导使用 post 富文本消息进行 @ 提及，以及说明如何获取 user_id 或 open_id。 --- # 飞书 @ 人 当用户想在飞书里真正 `@` 某个人，或遇到“写了 `@xxx` 但没有高亮提醒”的情况时，使用这个技能。 ## 核心结论 - 直接写 `@xxx` 只是普通文本，不会触发飞书的提醒和高亮。 - 默认推荐使用 `msg_type: "post"` 的富文本消息来实现真正的 `@`。 - 构造 `@` 节点前，必须先拿到对方的 `user_id` 或 `open_id`。 ## 默认处理方式 如果用户只是问“怎么在飞书里 @ 某人”，优先按下面的思路回答： 1. 先明确问题根因：直接写 `@xxx` 不会生效，只是普通文本。 2. 给出推荐方案：改用富文本 `post` 消息。 3. 提醒必须准备对方的 `user_id/open_id`。 4. 再提供一个可以直接套用的 JSON 示例。 除非用户明确要求别的消息格式，否则不要优先展开卡片消息或其他格式。 ## 飞书 @ 人的正确方式 ### 问题 直接写 `@xxx` 不会高亮提醒，只是普通文本。 ### 解决方案 使用富文本 `post` 消息格式，并在内容中放入 `tag: "at"` 节点。 ### 获取 `user_id` 的方法 1. 从群成员列表获取：使用 `feishu_chat_members` - 适合已经知道对方真实姓名的场景 - 注意：通常只能拿到真实姓名，不能保证拿到群昵称 2. 从消息记录获取：查看已经包含 `@xxx` 的消息 - 从消息里的 `mentions` 数组中读取 `id` 字段 - 这是定位某个实际被提及用户最稳妥的方法之一 ### 发送富文本消息示例 ```json { "msg_type": "post", "content": "{\"zh_cn\":{\"title\":\"标题\",\"content\":[[{\"tag\":\"at\",\"user_id\":\"ou_xxx\",\"text\":\"@用户名\"},{\"tag\":\"text\",\"text\":\" 消息内容\"}]]}}" } ``` ### 关键点 - `tag: "at"` 表示这是一个真正的 @ 提及节点 - `user_id: "ou_xxx"` 是被提及人的用户标识 - `text: "@用户名"` 是消息里展示给人看的文本 ## 回答时要强调的注意事项 - 不能只把 `@用户名` 当普通字符串拼进去，否则不会触发提醒。 - 没有 `user_id/open_id` 时，不能保证真正 @ 到指定用户。 - 如果用户只提供了昵称，先提示其补充可映射到账号的标识，或建议从历史消息的 `mentions` 中反查。 ## 推荐回答模板 需要真正 `@` 某人的话，不能直接写 `@xxx`，那样只是普通文本。飞书里应当使用 `post` 富文本消息，并在内容里放一个 `tag: "at"` 节点；同时需要先拿到对方的 `user_id/open_id`。如果你还没有这个 ID，可以先从 `feishu_chat_members` 查群成员，或者从历史消息的 `mentions` 数组里取 `id`。 ```json { "msg_type": "post", "content": "{\"zh_cn\":{\"title\":\"标题\",\"content\":[[{\"tag\":\"at\",\"user_id\":\"ou_xxx\",\"text\":\"@用户名\"},{\"tag\":\"text\",\"text\":\" 消息内容\"}]]}}" } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wanyview1/matrixbnuhs (version 1.0.0)

--- name: matrix-bnuhs description: Matrix-BNUHS知识协作网络系统。为教育场景提供多维度知识组织、协作编辑、版本控制和权限管理能力。当用户需要(1)搭建知识管理系统、(2)构建教育场景应用、(3)实现多维矩阵组织、(4)创建协作编辑功能、(5)部署React前端应用时使用此skill。基于React + TypeScript构建，支持知识胶囊、多维矩阵、虚拟思想家等功能。 --- # Matrix-BNUHS 知识协作网络 ## 概述 Matrix-BNUHS是北师大附中M2项目的知识协作网络系统，为教育场景提供知识管理支持。 ## 特性 - **多维矩阵**: 支持多维度知识组织 - **协作编辑**: 多人实时协作 - **版本控制**: 完整的版本历史 - **权限管理**: 细粒度权限控制 ## 技术栈 - **前端**: React 18 + TypeScript - **样式**: CSS Modules - **构建**: Vite - **后端**: Python FastAPI (可选) ## 快速开始 ```bash # 克隆仓库 git clone https://github.com/wanyview1/Matrix-BNUHS.git cd Matrix-BNUHS # 安装依赖 npm install # 启动开发服务器 npm run dev # 构建生产版本 npm run build ``` 服务启动: http://localhost:5173 ## 核心组件 ### KnowledgeSalonScenarios 知识沙龙场景组件，支持多角色对话。 ```tsx import { KnowledgeSalonScenarios } from './components/KnowledgeSalonScenarios'; // 使用 <KnowledgeSalonScenarios roles={['学生', '教师', '专家']} onMessage={handleMessage} /> ``` ### CapsuleSystem 知识胶囊管理系统。 ```typescript interface Capsule { id: string; title: string; content: string; tags: string[]; created_at: string; updated_at: string; } ``` ## API端点 | 端点 | 方法 | 描述 | |------|------|------| | `/api/matrix` | GET | 获取矩阵 | | `/api/node` | POST | 创建节点 | | `/api/collab` | POST | 协作编辑 | | `/api/capsule` | GET/POST | 知识胶囊CRUD | ## 目录结构 ``` matrix-bnu hs/ ├── App.tsx # 主应用组件 ├── index.tsx # 入口文件 ├── components/ # React组件 │ ├── KnowledgeSalonScenarios.tsx │ ├── CapsuleViewer.tsx │ └── MatrixGrid.tsx ├── config/ # 配置文件 │ └── schoolConfig.ts ├── types.ts # TypeScript类型 └── docs/ # 文档 ├── DEPLOYMENT_GUIDE.md └── KNOWLEDGE_SALON_GUIDE.md ``` ## 教育场景用例 ### 1. 知识沙龙 ```tsx // 创建知识讨论场景 const salonConfig = { topic: "科学探索", participants: [ { role: "学生", perspective: "好奇" }, { role: "教师", perspective: "引导" }, { role: "专家", perspective: "专业" } ] }; ``` ### 2. 知识胶囊 ```typescript // 创建知识胶囊 const capsule = { title: "量子力学基础", content: "# 量子力学...\n\n波函数...", tags: ["物理", "量子", "入门"], level: "intermediate" }; ``` ### 3. 多维矩阵 ```typescript // 定义知识维度 const matrix = { dimensions: [ { name: "学科", values: ["物理", "化学", "生物"] }, { name: "难度", values: ["入门", "进阶", "高级"] }, { name: "类型", values: ["概念", "计算", "实验"] } ] }; ``` ## 部署 ### Vercel部署 ```bash # 安装Vercel CLI npm i -g vercel # 部署 vercel --prod ``` ### Docker部署 ```dockerfile FROM node:18-alpine WORKDIR /app COPY . . RUN npm run build EXPOSE 5173 CMD ["npm", "run", "preview"] ``` ## 资源 - **GitHub**: https://github.com/wanyview1/Matrix-BNUHS - **ClawHub**: https://clawhub.com - **文档**: docs/DEPLOYMENT_GUIDE.md --- *Built with ❤️ by KAI*


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