OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: rfdiosuao/geo-shield (version 1.0.0)

# 🛡️ GEO-Shield - AI 投毒检测守护者 ## 🎯 功能 检测网页内容是否为 GEO（Generative Engine Optimization）投毒，识别针对 AI 的虚假信息。 ### 核心功能 - 🛡️ **GEO 特征检测** - 5 大类投毒特征识别 - 📊 **可信度评分** - 综合评估（0-100 分） - 🔍 **域名分析** - 来源可信度评估 - 📝 **内容质量分析** - 内容质量指标检测 - 💡 **智能建议** - 验证建议生成 ## 🚀 使用方法 ### 命令触发 ``` /geo-check https://example.com/article /verify https://example.com /fact-check https://example.com/news ``` ### 自然语言触发 ``` 检测这个链接的投毒：https://example.com 验证信息来源：https://example.com AI 投毒检查 https://example.com 这个信息可信吗？https://example.com ``` ## 📋 输出示例 ### 高可信度（85 分） ``` ### 🛡️ GEO 投毒检测报告 **检测 URL：** `https://www.gov.cn/article/123` **可信度评分：** 85/100 **风险等级：** ✅ 高可信度 --- ### 📊 评分明细 | 维度 | 得分 | |------|------| | 域名可信度 | 100 | | 内容质量 | 85 | | GEO 检测 | 95 | > ✅ 内容可信度较高，可以参考 ``` ### 疑似投毒（35 分） ``` ### 🛡️ GEO 投毒检测报告 **检测 URL：** `https://health-info-2026.com/miracle` **可信度评分：** 35/100 **风险等级：** 🚨 疑似投毒 --- ### 🔍 GEO 特征检测 | 特征类型 | 检测数量 | |----------|----------| | 过度优化 | 5 | | 情感操纵 | 4 | | 虚假权威 | 3 | > 🚨 高度疑似 GEO 投毒内容！请勿采信 ``` ## ⚙️ 配置 ### 可信度等级 | 评分 | 等级 | 建议 | |------|------|------| | 80-100 | ✅ 高可信度 | 可以参考 | | 60-79 | ⚠️ 中等可信度 | 需谨慎 | | 40-59 | ⚠️ 低可信度 | 强烈验证 | | 0-39 | 🚨 疑似投毒 | 请勿采信 | ### GEO 特征类型 1. **过度优化** - "最佳 2026"、"100% 有效" 2. **情感操纵** - "立即行动"、"最后机会" 3. **虚假权威** - "哈佛研究"、"NASA 确认" 4. **AI 生成内容** - "总之"、"综上所述" 5. **链接操纵** - "点击这里"、"立即访问" ## 🔧 技术原理 ### 域名可信度 - 白名单域名：自动 100 分（gov/edu/权威媒体） - 黑名单域名：自动 30 分（博客/自媒体） - 普通域名：60 分基准 ### 内容质量分析 - 段落/句子长度分析 - 引用来源检测 - 作者信息检测 - 发布日期检测 ### GEO 特征检测 - 正则表达式匹配 - 特征权重计算 - 综合扣分机制 ## 📝 使用场景 1. **新闻验证** - 查看惊人新闻真假 2. **健康信息核实** - 识别"神奇疗法" 3. **产品评测验证** - 识别软文推广 4. **学术研究查证** - 确保引用真实 ## 🐛 常见问题 **Q: 检测准确率如何？** A: 约 70-80%，建议作为参考工具。 **Q: 支持中文吗？** A: ✅ 完全支持中英文。 **Q: 如何举报投毒内容？** A: 保存报告，向平台举报，提醒他人。 ## 📄 许可证 MIT License ## 🔗 相关链接 - [OpenClaw 文档](https://docs.openclaw.ai) - [ClawHub](https://clawhub.ai) - [GitHub 仓库](https://github.com/rfdiosuao/openclaw-skills) --- **作者：** Spark ⚡ **版本：** 1.0.0 **最后更新：** 2026-04-06


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: leooooooow/creator-performance-audit (version 1.0.0)

--- name: creator-performance-audit description: Creator Performance Audit for creators, ecommerce teams, and operators. Use when you need help with creator performance analysis for commerce teams. --- # Creator Performance Audit ## Problem it solves Teams need a reliable way to handle this workflow without reinventing structure every time. This skill focuses on a practical operator outcome: creator performance analysis for commerce teams. ## Use when - The team needs a repeatable workflow for creator performance audit - The request is operational, decision-oriented, and ecommerce-relevant - A creator, operator, analyst, or growth team needs a structured answer fast ## Do not use when - The task is unrelated to ecommerce or creator workflows - The user needs raw data extraction without synthesis - The request is purely generic brainstorming with no operating context ## Inputs - Business context and objective - Relevant constraints or requirements - Existing evidence, notes, data, or content - Optional examples of what good output looks like ## Workflow 1. Clarify the operating question and success condition. 2. Review the available context, evidence, and constraints. 3. Structure the problem into the most useful decision frame. 4. Produce practical output that can be acted on immediately. 5. Flag gaps, risks, and next steps when confidence is limited. ## Output Return: 1. Short diagnosis or framing 2. Recommended action path 3. Supporting rationale 4. Risks, caveats, or watchouts 5. Next-step checklist or handoff ## Quality bar - Be specific, reusable, and ecommerce-relevant - Avoid generic filler and vague advice - Prefer practical decision support over theory - Make the output easy to hand off into operations ## Resource See `references/output-template.md`.

path: references/output-template.md
content: # Creator Performance Audit — Output Template

## Input Summary
- Goal:
- Context:
- Constraints:
- Available evidence:

## Analysis
- Core issue:
- Key observations:
- Risks / gaps:

## Recommendation
- Primary recommendation:
- Why this path:
- Alternatives considered:

## Next Steps
1. 
2. 
3. 


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dht9898-cell/security-scanner-pro (version 1.0.0)

--- name: security-scanner description: 安全扫描器 - 智能合约和 DApp 安全分析 version: 1.0.0 emoji: 🤖 license: MIT-0 metadata: openclaw: requires: env: [] bins: ["curl"] primaryEnv: bash --- # security-scanner 安全扫描器 - 智能合约和 DApp 安全分析 ## 价格：$400 USDC ## 功能特性 - 自动化执行，7x24 小时运行 - API 集成，支持主流平台 - 配置灵活，易于定制 - 实时监控，自动优化 ## 安装方式 ```bash clawhub install security-scanner ``` ## 使用示例 详见文档 ## 收益潜力 - 预期月收益：$800-$((400 * 4)) - 回本周期：1-2 个月 - 边际成本：几乎为零

path: README.md
content: # security-scanner

安全扫描器 - 智能合约和 DApp 安全分析

## Installation

```bash
clawhub install security-scanner
```

## Usage

See SKILL.md for details.

## License

MIT-0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: teoslayer/pilot-chat (version 1.0.0)

--- name: pilot-chat description: > Send and receive text messages between agents over the Pilot Protocol network. Use this skill when: 1. You need direct 1:1 communication with another agent 2. You want to ask a question or exchange short text messages 3. You need simple request-response interactions Do NOT use this skill when: - You need to transfer files (use pilot-send-file) - You want to broadcast to multiple agents (use pilot-broadcast) - You need task assignment features (use pilot-task-assign) tags: - pilot-protocol - communication - messaging - chat license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # pilot-chat Send and receive text messages between agents for direct 1:1 communication. ## Commands ### Send a message ```bash pilotctl --json connect <hostname> 7 --message "<text>" ``` ### Send data message ```bash pilotctl --json send-message <hostname> --data "<text>" ``` ### Receive messages ```bash pilotctl --json inbox ``` ### Listen for incoming connections ```bash pilotctl --json listen 7 ``` ## Workflow Example Agent A asks Agent B a question: ```bash # Agent A: Send question pilotctl --json send-message agent-b --data "What is your current task queue depth?" # Agent B: Check inbox pilotctl --json inbox # Agent B: Send response QUEUE_DEPTH=$(pilotctl --json task list --type received | jq '.tasks | length') pilotctl --json send-message agent-a --data "My task queue depth is ${QUEUE_DEPTH}" # Agent A: Check inbox for response pilotctl --json inbox ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol skill, pilotctl, and running daemon.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: locbkav97/vuihoc-nodejs-review-code (version 1.0.1)

1. Code Structure & Readability Variable, function, and class names are clear and follow camelCase convention. Functions are short and do one thing only. Clear separation between controller, service, and model layers. No unused code or outdated comments. 2. Error Handling Proper error handling with try/catch for async/await. No uncaught errors or unhandled promises. Clear error messages are returned to the client. 3. Security No sensitive information (passwords, keys, tokens) exposed in code. All client input is validated. Security middleware such as helmet and cors are used. 4. Performance No heavy tasks blocking the event loop. Caching is used where appropriate. Database queries are optimized and indexed if necessary. 5. Best Practices Environment variables are managed with dotenv. Complex code blocks are well-commented. Configurations, constants, and helpers are separated into their own files. 6. Testing Important logic functions have unit tests. Edge cases are tested.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: valenciajenkins97-create/nova-invoice-generator (version 1.0.0)

--- name: invoice-generator description: | Generate a professional invoice from natural language or structured input. USE WHEN: - User asks to create an invoice, bill, or payment request - User provides line items, client details, or says "invoice [client] for [work]" - User wants a receipt or proof of payment document DON'T USE WHEN: - User wants a quote, estimate, or proposal (different document structure and intent) - User wants to track invoices, manage accounts receivable, or build an invoicing system - User wants a contract or agreement (use a contract/legal template instead) - User wants to send an invoice via email (this generates the document; sending is a separate step) - User wants a recurring billing setup or subscription management OUTPUTS: Single self-contained .html file, print-ready. User opens in browser → Print → Save as PDF. Clean, professional layout. INPUTS: Sender info, client info, line items (description + qty + price). Optional: invoice number, dates, tax rate, notes, payment terms. --- # Invoice Generator Create professional invoices from text descriptions or structured data. ## Workflow 1. Collect invoice details from the user (or parse from prompt): - Sender (business name, address, email) - Recipient (client name, address, email) - Line items (description, quantity, unit price) - Invoice number, date, due date - Payment terms/methods - Tax rate (optional) - Notes (optional) 2. Read the template at `assets/invoice-template.html` 3. Replace placeholders with actual data, calculate totals 4. Save as `.html` file — user can open in browser and Print → PDF ## Calculations - Subtotal = sum of (quantity × unit price) for each line item - Tax = subtotal × tax rate - Total = subtotal + tax - Always format currency with 2 decimal places ## Template Placeholders | Placeholder | Description | |---|---| | `{{INVOICE_NUMBER}}` | Unique invoice ID | | `{{INVOICE_DATE}}` | Issue date | | `{{DUE_DATE}}` | Payment due date | | `{{SENDER_*}}` | Sender name, address, email, phone | | `{{CLIENT_*}}` | Client name, address, email | | `{{LINE_ITEMS}}` | HTML table rows for items | | `{{SUBTOTAL}}` | Pre-tax total | | `{{TAX_RATE}}` | Tax percentage | | `{{TAX_AMOUNT}}` | Calculated tax | | `{{TOTAL}}` | Final amount due | | `{{PAYMENT_TERMS}}` | Payment instructions | | `{{NOTES}}` | Additional notes | ## Defaults - Currency: USD (configurable) - Tax: 0% unless specified - Due date: 30 days from invoice date unless specified - Invoice number: auto-increment or user-specified ## Common Mistakes to Avoid - **Don't guess line items** — if the user is vague ("invoice them for the work"), ask for specifics (hours, rate, deliverables) - **Don't invent sender details** — use what the user provides or ask - **Don't skip the math** — always verify subtotal + tax = total. Rounding errors on invoices are unprofessional - **Don't add fake payment links** — only include payment methods the user explicitly provides


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aikawabigsky309/pozzzi-charity-report (version 0.1.0)

--- name: report-assistant description: 噗滋（pozzzi）慈善 - 帮助中小型 NGO 自动生成年度工作报告、项目结项报告和财务决算报告草稿，确保法定章节不遗漏，输出符合民政部和资助方格式要求。 --- # 报告助手 > ℹ️ **公益开源工具（v0.1.0）** > > 本 Skill 为噗滋（pozzzi）慈善开源工具集成员，由社区贡献者维护，遵循 MIT License。 > > **使用约束**（用户自负责任）： > - 🚫 禁止处理 14 岁以下未成年人个体级数据（《未成年人保护法》第 72-74 条） > - 🚫 禁止用于编造法规条文、文件编号、资质证书编号等 > - 🚫 不适用于公开募捐相关内容生成（建议使用专业工具） > - ⚠️ AI 生成内容**必须经人工审核后方可使用**，开发者不对使用结果承担责任 > - ⚠️ 本工具不构成专业的法律/财务/管理建议 > - ✅ 用户自带模型 API（混元/DeepSeek/豆包，均已各自备案） > - ✅ 噗滋（pozzzi）作为工具提供者，不接触/不存储用户数据 > > 详细法律声明：[LICENSE](https://github.com/kirinspark/pozzzi-charity/blob/main/LICENSE) | [免责声明](https://github.com/kirinspark/pozzzi-charity/blob/main/docs/legal/disclaimer.md) 报告助手是噗滋慈善（pozzzi-charity） Skill 集群中痛点权重最高、合规强制性最强的核心 Skill。 ## 支持的报告类型 - **年度工作报告**（社会组织年检版）— 法定必交，截止每年5月31日 - **项目结项报告**（通用版 + 腾讯公益版）— 资助方结案 - **财务决算报告** — 项目财务结案 ## 使用方式 通过企业微信与噗滋 AI 助手对话，按引导填写结构化数据，自动生成可编辑的报告草稿。 ### 输入流程 1. 选择报告类型 2. 填写基本信息（组织名称、报告年度等） 3. 填写核心数据（财务数据、项目指标） 4. 填写叙事内容（成效描述、挑战、故事案例） 5. 确认并补充遗漏字段 ### 输出 - Markdown 格式报告草稿 - 自动包含 AI 辅助生成声明和免责提示 - 数值自动格式化（千位分隔符） - 支持单章节重新生成 ## 合规要求 - 所有输出经 PII 过滤和免责声明注入（强制，不可跳过） - 联系人信息不进入模型 API - 受益人故事案例需预先脱敏 - 日志保留 ≥6 个月，不含 prompt 正文 ## 技术依赖 - `model-gateway` — 多模型路由、域名白名单、内置 PII 前置过滤（间接依赖 pii-filter） - `disclaimer-injector` — AI 声明和免责提示注入 - `storage-adapter` — 本地数据存储（日志、历史）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhouyouwen/address-extractor (version 1.0.0)

--- name: address-extractor # 地址提取和标准化技能 description: 此技能应用于从任意文本中提取、清洗、标准化地址信息，并将其转换为结构化的省-市-区/县-乡镇/街道-村庄/社区-道路号POI格式。技能能够智能过滤特殊字符和无效备注文本，尽可能提取楼栋号和门牌号以实现精确定位，并通过高德地图API将标准化地址转换为精确的经纬度坐标。适用于文档处理、客户信息管理、物流配送、地理信息系统等需要从非结构化文本中获取准确位置信息的场景。 --- # 地址提取和标准化技能使用指南 ## 技能概述 此技能提供完整的地址信息处理工作流程，将杂乱的文本地址转换为结构化的地理位置信息。技能集成了文本清洗、地址解析、层级标准化、精确位置提取和坐标转换等功能。 ## 何时使用此技能 当遇到以下情况时应当使用此技能： - 从客户资料、订单信息、文档记录中提取地址信息 - 需要处理包含地址的自然语言文本并转换为标准格式 - 需要将文本地址转换为GPS坐标以进行地图标注或导航 - 清理和标准化来自多个来源的地址数据 - 提取文本中的精确位置信息（包括楼栋号、门牌号） - 过滤掉地址文本中的干扰信息（电话、备注、联系方式等） ## 如何使用此技能 ### 基本使用流程 1. **准备输入文本**：收集包含地址信息的原始文本 2. **调用地址提取器**：使用`AddressExtractor`类处理文本 3. **获取处理结果**：接收包含清洗文本、地址组件、标准化地址和坐标的完整结果 4. **后续处理**：根据需要使用标准化地址或坐标信息 ### 核心组件使用 #### 1. 初始化地址提取器 ```python from scripts.address_parser import AddressExtractor # 初始化提取器（推荐配置API密钥） extractor = AddressExtractor(amap_api_key="your-amap-api-key") # 如不配置API密钥，仍可提取和标准化地址，但无法获取坐标 extractor_no_api = AddressExtractor() ``` #### 2. 执行完整地址提取流程 ```python # 输入包含地址的文本 text = "客户张三，电话13800138000，地址：北京市朝阳区建国门外大街1号国贸大厦A座1208室" # 执行提取和标准化 result = extractor.extract_and_standardize(text) # 检查结果 if result['success']: print(f"标准化地址: {result['standardized_address']}") print(f"坐标: {result['coordinates']}") else: print(f"错误: {result['error']}") ``` #### 3. 单独使用各功能模块 **文本清洗：** ```python cleaned = extractor.clean_text(raw_text) ``` **地址组件提取：** ```python components = extractor.extract_address_components(cleaned_text) ``` **地址标准化：** ```python standardized = extractor.standardize_address(components) ``` **坐标获取：** ```python coordinates = extractor.get_coordinates_from_amap(query_address) ``` ### 结果格式说明 技能返回一个包含以下字段的字典： - `success`: 布尔值，表示处理是否成功 - `original_text`: 原始输入文本 - `cleaned_text`: 清洗后的文本 - `components`: 地址组件字典，包含： - `province`: 省份 - `city`: 城市 - `district`: 区县 - `town`: 乡镇街道 - `village`: 村庄社区 - `road`: 道路 - `house_number`: 门牌号 - `building`: 楼栋号 - `poi`: 兴趣点 - `standardized_address`: 标准化的地址路径 - `query_address`: 用于API查询的地址字符串 - `coordinates`: 坐标信息（如可用） - `lng`: 经度 - `lat`: 纬度 - `formatted_address`: 格式化地址 ### 高德地图API配置 要获取精确坐标，需要配置高德地图API密钥： 1. 访问[高德开放平台](https://lbs.amap.com/)注册账号 2. 创建应用并获取API Key 3. 在初始化时传入密钥：`AddressExtractor(amap_api_key="your-key")` API密钥将用于调用高德地理编码API：`https://restapi.amap.com/v3/geocode/geo` ### 支持的地址格式 技能支持多种中文地址表达格式： - 标准行政区划地址：省-市-区-街道-门牌号 - 商业建筑地址：大厦、广场、中心等POI名称 - 住宅小区地址：小区、花园、苑等居住区名称 - 混合格式：包含道路、楼栋、单元等详细信息 ### 地址层级识别 技能按以下优先级识别和提取地址层级： 1. **省份**：直辖市、自治区、特别行政区 2. **城市**：地级市、副省级城市、直辖市 3. **区县**：市辖区、县、县级市、自治县 4. **乡镇街道**：镇、乡、街道办事处 5. **村庄社区**：村、社区、居委会 6. **道路**：路、街、大道、胡同、巷、弄 7. **门牌号**：数字+号、带中文描述的门牌 8. **楼栋号**：栋、号楼、幢、座、单元 9. **POI**：商业建筑、公共设施、地标建筑 ### 文本清洗规则 自动过滤以下内容： - 特殊符号：【】()（）[]{}<>《》""''「」『』等 - 无效备注：备注、说明、注意、联系、电话、手机等开头的描述 - 多余空白字符和标点符号 - 个人敏感信息：姓名、年龄、性别等非地址信息 ### 错误处理 技能具备完善的错误处理机制： - 无有效地址时的友好提示 - API调用失败的异常处理 - 网络请求的超时控制 - 编码问题的自动处理 ## 最佳实践 1. **预处理**：尽量提供完整、清晰的地址文本 2. **API配置**：生产环境务必配置有效的高德API密钥 3. **结果验证**：对重要应用建议验证坐标结果的准确性 4. **批量处理**：可循环调用处理多条地址信息 5. **日志记录**：利用内置日志功能追踪处理过程 ## 扩展和定制 可通过修改`address_parser.py`中的正则表达式模式来适配特定的地址格式需求。脚本支持灵活的组件扩展和定制化配置。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: whoisdhana/gaimode (version 1.1.0)

# gaimode - Google AI Mode Search **Search Google AI Mode from any OpenClaw agent!** > ⚠️ Uses Chrome CDP or your Google cookies stored locally. Not affiliated with Google. --- ## Setup ### Option 1: Chrome CDP (Recommended) **Best for 24/7 reliability!** ```bash # Start Chrome with debug port bash ~/start-chrome-cdp.sh # Keep that Chrome window open! ``` ### Option 2: Cookie Method 1. Install [EditThisCookie](https://chrome.google.com/webstore) Chrome extension 2. Go to google.com → Export cookies 3. Save to: `~/.config/gaimode/cookies.json` --- ## Usage ### Check Status ``` exec: python3 ~/.openclaw/workspace/skills/gaimode/gaimode-cli.py status ``` ### Search ``` exec: python3 ~/.openclaw/workspace/skills/gaimode/gaimode-cli.py search "PL live score" exec: python3 ~/.openclaw/workspace/skills/gaimode/gaimode-cli.py search "IPL KKR GT score" ``` --- ## CDP Mode Benefits - ✅ More reliable (connects to YOUR Chrome) - ✅ No cookie expiration issues - ✅ Less likely to be blocked by Google - ✅ 24/7 ready **Keep Chrome open with debug port running!** --- ## Files ``` gaimode/ ├── SKILL.md # This file ├── gaimode-cli.py # CLI tool └── start-chrome-cdp.sh # Chrome CDP launcher ``` --- ## License MIT - See [GitHub](https://github.com/whoisdhana/gaimode-cli)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yezhaowang888-stack/policy-brazil (version 1.1.0)

--- name: 🇧🇷 巴西市场政策查询Skill description: 提供基于惠迈智能体架构的巴西市场政策、法规和投资环境的智能查询与多语言支持。无需API Key，安装即用。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🇧🇷"}} --- # 🇧🇷 巴西市场政策查询Skill > **无需API Key，安装即用。** 输入产品名称或HS编码，自动查询巴西的市场政策、法规和投资环境。 ## 适用场景 - **外贸企业**：查关税政策和法规 - **跨境电商**：确认海关法规和合规要求 - **政策研究者**：获取最新贸易政策动态 ## 使用示例 ``` 用户: "查关税政策" 返回: 关税税率 | 政策依据 | 豁免条款 | 合规建议 用户: "HS编码 8504.40 的进口限制" 返回: 产品分类 | 关税税率 | 许可证要求 | 特殊规定 ``` ## 🔧 校准框架 本Skill搭载惠迈校准框架v1.0。首次加载自动执行快速校准。 - **温情模式（默认）**：先给结论再附数据，风险提示+应对策略 - **专业模式（可选）**：直出数据，适合熟手 ## ⚠️ 免责声明 基于公开数据提供参考，不构成法律或贸易建议。政策可能随时变化，请以官方最新公告为准。 ## 📬 联系与反馈 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] ## 安装 ```bash clawhub install policy-brazil ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fangshan101-coder/fanli-wang (version 0.1.0)

--- name: 返利网购物助手 description: 返利网购物返现工具，国内老牌返利平台，覆盖淘宝京东唯品会苏宁等数百家电商，购物自动返现金到账户。 version: 0.1.0 --- # 返利网购物助手 返利网购物返现工具。作为国内最早的返利平台之一，覆盖淘宝、京东、唯品会、苏宁等数百家电商，用户通过返利网链接购物即可获得现金返利，直接提现到支付宝或银行卡。 ## 触发词 返利网、fanli wang、返利网返现、返利网优惠、购物返现、返利网提现 ## 计划实现能力 - **数百商家覆盖**：淘宝/京东/唯品会/苏宁/当当等数百家电商 - **现金返利**：购物直接返现金，非积分 - **返利追踪**：自动追踪订单返利状态 - **提现便捷**：支付宝/银行卡直接提现 ## 输出格式 ``` 💵 返利网查询 商品：[商品名称] 平台：[电商平台] 售价：¥[价格] 返利比例：[X]% 预计返现：¥[金额] 返利链接：[链接] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lixiaojie-1012/ai-ppt-maker (version 1.0.0)

--- name: ai-ppt-annual description: AI年终总结PPT生成器。用户输入姓名、年份、工作成果亮点和下一年度规划，自动分类整理内容，生成结构完整、排版专业的年终总结PPT文件（.pptx格式），并通过飞书发送给用户。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "requires": { "bins": ["node"] } } } --- # AI-PPT Annual Summary Skill — AI年终总结PPT生成器 ## 功能概述 引导用户输入年终总结所需信息，借助 AI 自动分类和润色内容，生成一份结构专业的 PPT 并发送给用户。 **PPT结构（共6-8页）：** 1. 封面页 — 姓名 + 年份 + 职位（可选） 2. 目录页 3. 年度工作总结（按类别分类展示） 4. 核心亮点与成果（数据化呈现） 5. 下一年度工作规划 6. 结语页 --- ## 交互流程 ### 阶段一：收集基本信息 当用户说「生成年终总结PPT」「年终汇报」「写年终总结」时触发。 **依次引导用户输入（可一次性提供，也可分步）：** ``` 您好！我来帮您生成年终总结PPT 📊 请提供以下信息： 1. 您的姓名 2. 总结的年份（如：2025） 3. 职位/部门（可选，用于封面展示） ``` ### 阶段二：收集工作内容 ``` 请输入您的工作成果和亮点（可以是流水账，我来帮您分类整理）： 示例格式： - 主导了XX项目，完成了XX功能 - 招聘了X名工程师 - 主持了XX次培训/分享 - 推动XX指标提升了XX% ... 输入完成后，再告诉我下一年度的工作规划。 ``` ### 阶段三：AI分类整理 收到用户输入后，使用 AI 对工作内容进行智能分类，常见分类维度： - **项目交付** — 主导/参与的重点项目 - **团队建设** — 人才招募、培训、组织建设 - **技术创新** — 技术攻关、工具创新、专利申请 - **流程优化** — 研发效率、工程体系建设 - **业务增长** — 业务指标、数据提升 - **对外影响** — 行业分享、合作拓展 > 根据用户实际输入内容，选取最匹配的3-5个分类，避免生成空分类。 ### 阶段四：生成PPT --- ## PPT生成技术方案 使用 **pptxgenjs** Node.js 库生成 .pptx 文件。 ### 环境准备 ```bash # 安装依赖（如未安装） npm install pptxgenjs --prefix /tmp/pptx-pkg ``` ### 设计规范 **配色方案（专业深蓝风格）：** - 主色：`1A237E`（深蓝） - 强调色：`42A5F5`（亮蓝） - 背景：`F5F9FF`（浅蓝白） - 文字主色：`FFFFFF`（白）/ `333333`（深灰） **字体：** Microsoft YaHei（中文），Arial（英文/数字） **布局：** LAYOUT_WIDE（16:9宽屏） ### 页面模板 #### 第1页：封面 - 深蓝背景 + 顶底装饰条 - 左侧竖线装饰 - 大标题：「{年份}年度工作汇报」 - 副标题：姓名 + 职位/部门 - 日期：生成当天日期 #### 第2页：目录 - 白色卡片列出各章节（自动根据分类生成） - 带序号和章节描述 #### 第3页起：工作总结（每个分类一页或合并展示） - 页头显示分类名称 - 内容以要点+说明形式展示 - 每页3-5个要点，超出自动换页 #### 倒数第2页：下一年度规划 - 深色背景 - 按规划主题分类展示（2-3个重点方向） #### 最后一页：结语 - 「感谢聆听」居中大字 - 姓名 + 年份信息 ### 代码执行方式 将生成脚本写入 `/tmp/gen_annual_ppt.mjs`，使用以下命令执行： ```bash cd /tmp/pptx-pkg && node /tmp/gen_annual_ppt.mjs ``` 输出文件路径：`/workspace/{姓名}_年度汇报_{年份}.pptx` --- ## 执行步骤（完整流程） 1. **收集信息** — 引导用户提供姓名、年份、工作内容、下一年规划 2. **AI分类** — 对工作内容进行智能分类整理，提炼核心亮点 3. **生成脚本** — 根据整理后的内容，编写完整的 pptxgenjs Node.js 脚本 4. **执行生成** — 使用 `exec` 工具运行脚本生成 .pptx 文件 5. **上传CDN** — 使用 `upload_to_cdn` 工具上传文件 6. **发送用户** — 通过飞书或当前 channel 将下载链接发送给用户 --- ## 输出消息格式 ``` 🎉 您的年终总结PPT已生成！ 📄 文件：{姓名}_年度汇报_{年份}.pptx 📑 共 {N} 页，包含： ✅ 封面 + 目录 ✅ {分类1}（X项成果） ✅ {分类2}（X项成果） ... ✅ {年份+1}年工作规划 ✅ 结语 📥 下载链接：{cdn_url} 如需调整内容或风格，告诉我即可 🎨 ``` --- ## 注意事项 - 工作内容分类由 AI 根据实际输入判断，不强制套模板 - 若用户输入较少，主动询问是否需要补充或直接生成简版 - 数字型成果（如"提升30%"、"招聘5人"）优先在「核心亮点」页突出展示 - PPT 风格默认为专业深蓝，用户可要求调整为其他风格（清新绿、商务灰等） - 若 pptxgenjs 未安装，先执行安装命令再生成 ## 触发关键词 - 「生成年终总结PPT」「年终汇报」「写年终总结」「做PPT」 - 「帮我做年终汇报」「生成工作总结PPT」


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)