OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jijinbao-code/abaqus-meshing (version 1.1.0)

--- name: abaqus-meshing description: Abaqus网格划分完整流程技能。覆盖单元类型选择、网格策略、网格控制、网格质量检查、孤立网格处理。 metadata: openclaw: emoji: 🔲 version: 1.1.0 created: 2026-04-25 updated: 2026-04-25 domain: 有限元分析/结构工程 --- # Abaqus网格划分技能 > 官方文档: https://help.3ds.com → SIMULIA Established Products → Abaqus > 单元库参考: Abaqus Analysis User's Guide → Elements ## 技能描述 此技能涵盖了Abaqus中网格划分的完整流程，包括单元类型选择、网格控制、网格质量检查等关键技术。网格质量直接影响分析结果精度和求解收敛性。 ## 核心组件 ### 1. 单元类型选择 (Element Type Selection) - **单元类别**：根据分析类型选择合适的单元类型 - **自由度考量**： - 实体单元：只有平动自由度，无转动自由度 - 壳/梁单元：有平动+转动自由度 - **单元库**： - **Standard单元库**：线性/二次减缩积分、完全积分、杂交单元等 - **Explicit单元库**：一阶减缩积分单元为主（C3D8R, S4R等） - **单元类型速查**： | 分析类型 | 推荐单元 | 说明 | |----------|---------|------| | 实体应力分析（Standard） | C3D8R / C3D20R | 减缩积分，避免体积锁定 | | 实体应力分析（Explicit） | C3D8R / C3D10M | 显式首选一阶减缩积分 | | 壳单元（Standard） | S4R / S8R | S4R通用，S8R适合弯曲 | | 壳单元（Explicit） | S4R / S3R | 避免二阶单元 | | 梁单元 | B31 / B32 | 线性/二次 | | 桁架单元 | T3D2 | 只承受轴向力 | | 膜单元 | M3D4R / M3D3 | 无弯曲刚度 | | 压电单元 | 压电耦合单元 | 压电-机械耦合分析 | | 孔压单元 | 孔压-应力耦合单元 | 多孔介质分析 | | 垫片单元 | 专用垫片单元 | 密封分析 | ### 2. 网格划分策略 (Meshing Strategy) - **自由网格划分 (Free Meshing)**：适用于复杂几何体的自动划分 - 自动生成，适应性好 - 实体通常用四面体单元 - 质量可能不如结构化网格 - **结构化网格划分 (Structured Meshing)**：适用于规则几何体的高质量网格生成 - 网格质量高，单元排列有序 - 计算效率高 - 适用于六面体单元 - **扫掠网格划分 (Sweep Meshing)**：适用于拉伸或旋转几何体 - 从源面扫掠到目标面 - 适用于管道、挤出件等 ### 3. 网格控制 (Mesh Controls) - **种子设置 (Seeding)**：控制网格密度和分布 - 按尺寸设置：`seedEdgeBySize` - 按数量设置：`seedEdgeByNumber`（避免局部过密） - 偏差因子：控制网格渐变程度 - **尺寸控制**：全局和局部网格尺寸定义 - 全局种子：统一控制整个部件 - 局部种子：关键区域加密 - **适应性重划分 (Adaptive Remeshing)**：根据分析需要进行网格重构 - 适用于大变形问题 - Standard中通过ALE自适应网格实现 ### 4. 网格质量 (Mesh Quality) - **单元形状质量**：确保单元形状符合分析要求 - 雅可比比 (Jacobian Ratio)：检查单元变形程度 - 长宽比 (Aspect Ratio)：理想值为1，一般要求<10 - 内角检查：避免过小或过大角度 - **网格独立性**：验证网格密度对结果的影响 - 至少使用3种不同网格密度进行对比 - 当结果变化<5%时可认为网格收敛 - **沙漏控制**（减缩积分单元）： - 监控 ALLAE/ALLIE < 5%（显式分析） - 使用增强沙漏控制 (Enhanced Hourglass Control) ### 5. 孤立网格处理 (Orphan Mesh) - **导入网格**：处理来自其他前处理器的网格 - **几何重建**：从孤立网格中提取几何信息 - **兼容性检查**：确保孤立网格与Abaqus分析兼容 - **限制**：孤立网格不能使用某些网格功能（如重新划分） ## 显式分析网格特殊要求 ### 稳定时间步长估算 ``` dt ≈ L_min / c 其中: L_min = 最小单元特征长度 c = sqrt(E/rho) = 材料波速（钢约 5000 m/s） ``` 对钢材，0.02m 网格 ≈ 3μs 稳定步长，0.02s 分析需 ~7000 步。 ### 显式网格原则 - **避免二阶单元**：显式中用一阶减缩积分单元（C3D8R, S4R） - **网格均匀**：避免局部过密成为时间步瓶颈 - **接触区域加密**：接触区域网格尺寸应匹配 ## 应用场景 - 2维平面问题网格划分 - 3维立体问题网格划分 - 复杂几何体网格划分 - 自适应网格划分 - 复合材料层合板网格划分 ## 注意事项 - 不同分析类型需要选择合适的单元类型 - 网格质量直接影响分析结果精度 - 孤立网格不能使用某些网格功能 - 重划分时需要注意分析步的连续性 - 显式分析中网格越密，计算量越大（时间步越小） ## 与其它模块的关系 - 建模模块：基于几何体进行网格划分 - 材料属性模块：网格与材料属性关联 - 分析步模块：网格质量影响求解收敛性 - 求解模块：网格直接影响求解效率和精度 - 后处理模块：网格密度影响结果的可视化精度


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Skill: codenova58/line (version 0.1.0)

--- name: line description: 注册“LINE”技能；用于社交平台公开页面、功能说明、内容形态与运营规则整理。 homepage: `https://line.me/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💬"}} --- # LINE 用途与边界 - 面向公开官网、帮助中心、公开活动页与产品介绍页的信息整理 - 不提供账号登录、私信代发、群组控制、权限绕过或风控规避能力 - 仅处理公开可见的产品功能、内容样式、运营规则与帮助信息 关键入口 - 主页：https://line.me/ - 帮助中心：官网导航中的帮助、支持、规则或安全中心入口 - 功能与创作说明：公开产品介绍、创作者中心、广告与商业化入口 常见任务 - 平台内容形态与推荐位说明摘要 - 创作者功能、商业化入口、品牌合作能力整理 - 社区规范、账号安全、内容发布限制汇总 数据字段 - 内容形态、推荐位、互动方式、创作工具、链接 - 账号类型、认证说明、商业化入口、帮助页链接 - 规则名称、违规类型、处罚说明、申诉入口 自动化要点 - 公开页面常有多地区差异，输出时要标明适用区域 - 规则页与帮助页更新较快，引用时保留原始链接与日期 - 不触碰私域数据、非公开帖子、后台权限或账号资产操作 示例流程 - 功能整理：访问 LINE 产品页与帮助中心 → 提取核心功能 → 输出要点清单 - 规则汇总：进入规则或安全中心 → 提取发布限制与申诉入口 → 输出表格 - 运营支持：访问商业化或创作者入口 → 汇总能力与适用条件 → 输出摘要 合规提示 - 遵守平台规则、版权要求与账号安全要求 - 只整理公开信息，不输出敏感数据或非公开内容


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Skill: bytesagain1/pet-care (version 4.0.1)

--- name: "pet-care" version: "4.0.1" description: "Reference tool for life — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Pet Care concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [pet,care, reference] category: "life" --- # Pet Care Reference tool for life — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Pet Care concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: bytesagain3/load-balancer (version 2.0.3)

--- name: "load-balancer" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Load Balancer concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [load,balancer, reference] category: "devtools" --- # Load Balancer Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Load Balancer concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: linkfox-ai/linkfox-ehunt-etsy-category-search (version 1.0.0)

--- name: linkfox-ehunt-etsy-category-search version: 1.0.0 category: product-sourcing description: 通过 `_ehunt_etsyCategorySearch`（MCP 展示名「Etsy品类查询」）在已同步到 MCP 库的 EHunt Etsy 类目数据中检索类目名称、id 与 parentIds，用于商品/店铺筛选的类目 id。当用户提到 EHunt Etsy 类目、Etsy category id、Etsy 类目树、_ehunt_etsyCategorySearch、Etsy品类查询、syncEtsyCategory / _ehunt_syncEtsyCategory（Etsy品类同步）后查类目 时触发。即使用户未写 EHunt，只要在本地已同步的 Etsy 类目库里按关键词找类目 id，也应触发此技能。 --- # EHunt Etsy 类目检索（`_ehunt_etsyCategorySearch`） 在具备 LinkFox「第三方数据服务」MCP 时，按工具名 **`_ehunt_etsyCategorySearch`** 调用（MCP 展示名：**Etsy品类查询**，以当前环境下发的工具元数据为准）。数据来自 **MCP 库本地检索**。 ## 前置条件 库内须已有 **`_ehunt_syncEtsyCategory`** 写入的全量类目（MCP 展示名：**Etsy品类同步**）。若无数据或结果为空，应先完成同步再检索。 ## 要点 - **必填**：`keyword`（子串匹配类目名称、类目 id、`parentIds`）。 - **分页**：`page` 从 1 起；`pageSize` 默认 50、最大 200。 - 返回的 **`id`** 可作为 `_ehunt_productQuery` / 店铺侧 `category` 等入参的类目标识（与具体工具 schema 一致即可）。 ## 脚本（可选） 命令行调试：`python scripts/ehunt_etsy_category_search.py '<JSON>'`（需 `LINKFOXAGENT_API_KEY`）。详见 [references/api.md](references/api.md) 末尾。 ## 参考 入参/出参表见 [references/api.md](references/api.md)。


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Skill: crossservicesolutions/merge-pdf (version 1.0.0)

--- name: merge-pdf description: Merge multiple user-provided PDF files by uploading them to Cross-Service-Solutions, polling until completion, then returning a download URL for the merged PDF. license: MIT compatibility: agentskills: ">=0.1.0" metadata: category: document-processing tags: - pdf - merge - cross-service-solutions provider: Cross-Service-Solutions (XSS) allowed-tools: - http - files --- # merge-pdf-files ## Purpose This skill merges multiple PDFs by: 1) accepting multiple PDF files from the user, 2) uploading them to the Cross-Service-Solutions merge API, 3) polling the job status until it is finished, 4) returning the merged PDF download URL. ## Credentials The API requires an API key used as a Bearer token: - `Authorization: Bearer <API_KEY>` How the user gets an API key: - https://login.cross-service-solutions.com/register - Or the user can provide an API key directly. **Rule:** never echo or log the API key. ## API endpoints Base URL: - `https://api.xss-cross-service-solutions.com/solutions/solutions` Create merge job: - `POST /api/30` - `multipart/form-data` parameters: - `files` (PDF Dokument) — required — multiple PDF files (multiple_files) Get result by ID: - `GET /api/<ID>` When done, the response contains: - `output.files[]` with `{ name, path }` where `path` is a downloadable URL. ## Inputs ### Required - One or more PDF files (binary) - An API key (string) ### Optional - None (ordering is determined by the provided file list order) ## Output Return a structured result: - `job_id` (number) - `status` (string) - `download_url` (string, when done) - `file_name` (string, when available) - `input_files` (array of strings) Example output: ```json { "job_id": 456, "status": "done", "download_url": "https://.../merged.pdf", "file_name": "merged.pdf", "input_files": ["a.pdf", "b.pdf", "c.pdf"] }

path: requirements.txt
content: requests>=2.32.0

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Skill: jiajiaoy/blind-box (version 1.0.0)

--- name: blind-box version: 1.0.0 author: jiajiaoy homepage: https://clawhub.ai/skills/blind-box description: "Virtual blind box gacha skill — pull random collectible figures with rarity tiers (Common to Limited), 5 themed series, 10-pull mode, daily free pull, and shareable reveal cards." keywords: - blind box - 盲盒 - gacha - gacha game - collectible - random - lucky draw - surprise box - mystery box - rarity - hidden figure - limited edition - pop mart - 泡泡玛特 - 抽卡 - 十连抽 - 隐藏款 - 限定款 - daily pull - 每日盲盒 - fun - shareable - 分享 - virtual collectible - anime figure - 手办 --- # Blind Box Pull virtual blind boxes with a full rarity system — from Common to ultra-rare Limited editions. Five themed series, 10-pull mode, daily free pull, and beautiful shareable reveal cards. ## Series | Series | Theme | Figures | |--------|-------|---------| | 🐱 猫咪日常 | Daily Cat | 12 figures | | 🚀 宇宙探险 | Space Explorer | 10 figures | | 🍜 美食精灵 | Food Spirit | 10 figures | | 🌸 四季精灵 | Season Spirit | 8 figures | | ⚔️ 古风仙侠 | Wuxia | 12 figures | ## Rarity | Rarity | Rate | |--------|------| | ⚪ 普通款 Common | 55% | | 🔵 稀有款 Rare ★ | 25% | | 🟡 超稀有 Super Rare ★★ | 12% | | 🟠 史诗款 Epic ★★★ | 6% | | 🟣 隐藏款 Hidden ✦ | 1.5% | | 🔴 限定款 Limited ✦✦ | 0.5% | ## Commands ```bash # Single pull (random series) node scripts/pull.js # Choose a series node scripts/pull.js --series cat node scripts/pull.js --series space node scripts/pull.js --series food node scripts/pull.js --series spirit node scripts/pull.js --series wuxia # 10-pull node scripts/pull.js --series cat --count 10 # Daily free pull (slightly better rates) node scripts/daily.js # Browse all series node scripts/series.js # English output node scripts/pull.js --lang en node scripts/daily.js --lang en ```


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Skill: bytesagain-lab/lottery (version 3.0.0)

--- name: "lottery" version: "3.0.0" description: "Generate lottery numbers and check results. Use when picking numbers for draws." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" --- # lottery Generate lottery numbers and check results. Use when picking numbers for draws. ## Commands ### `pick` ```bash scripts/script.sh pick <count max> ``` ### `powerball` ```bash scripts/script.sh powerball ``` ### `mega` ```bash scripts/script.sh mega ``` ### `check` ```bash scripts/script.sh check <numbers winning> ``` ### `history` ```bash scripts/script.sh history ``` ### `stats` ```bash scripts/script.sh stats ``` ## Data Storage Data stored in `~/.local/share/lottery/`. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: mingo-318/annotation-visualizer (version 1.0.0)

# Annotation Visualizer Visualize bounding boxes and labels on images. Supports COCO, YOLO, VOC, and LabelMe formats. Use when user wants to visualize annotations on images for quality checking or debugging. ## Features - **Multi-format Support**: COCO, YOLO, VOC, LabelMe - **Customizable Colors**: Per-class colors or auto-generated - **Label Display**: Show class names and confidence - **Box Styles**: Filled or outline boxes - **Batch Processing**: Visualize entire dataset ## Usage ```bash # Visualize YOLO annotations python scripts/visualize.py yolo images/ labels/ output/ # Visualize COCO annotations python scripts/visualize.py coco annotations.json images/ output/ # Custom colors and styles python scripts/visualize.py yolo images/ labels/ output/ \ --colors red,green,blue \ --thickness 2 \ --fill ``` ## Examples ``` $ python scripts/visualize.py yolo ./images ./labels ./output Processing 100 images... ✓ Saved visualization for image1.jpg -> output/image1.jpg ✓ Saved visualization for image2.jpg -> output/image2.jpg ... ``` ## Supported Formats | Format | Input | Description | |--------|-------|-------------| | YOLO | .txt | YOLO darknet format | | COCO | .json | COCO JSON annotation | | VOC | .xml | Pascal VOC XML | | LabelMe | .json | LabelMe JSON | ## Installation ```bash pip install pillow ``` ## Options - `--colors`: Comma-separated colors for each class - `--thickness`: Box line thickness (default: 2) - `--fill`: Fill boxes with semi-transparent color - `--show-label`: Show class labels on boxes - `--font-size`: Label font size (default: 16)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: justincredible-tech/token-audit (version 0.2.0)

--- name: token-audit version: 0.2.0 description: > Workspace token consumption analyzer for OpenClaw agents. Scans workspace files, estimates token counts across 6 major models (GPT-4, Claude, Gemini, Llama, Mistral, Qwen), and surfaces hidden cost drivers. Identifies bloated context, redundant files, and optimization opportunities. Free, zero dependencies, no API keys. author: "Cael (@CaelMaximus)" license: MIT tags: - security - tokens - cost - optimization - workspace - caelguard --- # Token Audit Analyze your OpenClaw workspace token consumption and costs across multiple models. ## Usage ### Scan your workspace ```bash python3 scripts/token-audit.py ``` ### Scan a specific path ```bash python3 scripts/token-audit.py --workspace /path/to/workspace ``` ### JSON output ```bash python3 scripts/token-audit.py --json ``` ## What It Finds - Total token count per model (GPT-4, Claude 3, Gemini, Llama 3, Mistral, Qwen) - Per-file token breakdown sorted by size - Estimated costs per model at current pricing - Files that are disproportionately large vs their utility - Optimization recommendations ## Part of Caelguard Free, open-source agent security toolkit. See also: [shellguard-scanner](https://clawhub.com/Justincredible-tech/shellguard-scanner)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis:  | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ruiduobao/sentinel-downloader-skill (version 1.0.2)

--- name: sentinel-downloader description: Download Sentinel satellite imagery (Sentinel-1/2/5P) via STAC API with cloud cover filtering and batch download support | 基于 STAC API 下载哨兵卫星影像 (Sentinel-1/2/5P)，支持云量过滤和批量下载 version: 1.0.1 author: ruiduobao license: MIT-0 --- # Sentinel Downloader | 哨兵卫星影像下载器 Download Sentinel satellite imagery via STAC (SpatioTemporal Asset Catalog) API. 基于 STAC (SpatioTemporal Asset Catalog) API 下载哨兵系列卫星影像。 --- ## Install Dependencies | 安装依赖 ```bash pip install pystac-client requests ``` --- ## Usage | 使用方法 ### Search Sentinel-2 Imagery | 搜索 Sentinel-2 影像 ```bash ./sentinel-download.sh --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --start-date 2024-01-01 --end-date 2024-12-31 ``` ### Search with Cloud Cover Filter | 搜索并限制云量 ```bash ./sentinel-download.sh --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --max-cloud-cover 10 ``` ### Search and Download | 搜索并下载 ```bash ./sentinel-download.sh --bbox 116.0 39.0 117.0 40.0 --download --output-dir ./data ``` --- ## Supported Missions | 支持的卫星任务 | Mission | Description | Data Type | |---------|-------------|-----------| | 任务 | 说明 | 数据类型 | | Sentinel-1 | SAR Radar Imagery / SAR 雷达影像 | All-weather monitoring / 全天候地表监测 | | Sentinel-2 | Multispectral Optical / 多光谱光学影像 | Land observation, 10m resolution / 陆地观测，10m 分辨率 | | Sentinel-5P | Atmospheric Monitoring / 大气成分监测 | Air quality, ozone / 空气质量、臭氧等 | --- ## Parameters | 参数说明 | Parameter | Description | Required | |-----------|-------------|----------| | 参数 | 说明 | 必填 | | --bbox | Geographic extent [minLon minLat maxLon maxLat] / 地理范围 | Yes / 是 | | --start-date | Start date YYYY-MM-DD / 开始日期 | Yes / 是 | | --end-date | End date YYYY-MM-DD / 结束日期 | Yes / 是 | | --mission | Satellite mission (sentinel-1/2/5p) / 卫星任务 | No / 否 | | --max-cloud-cover | Max cloud cover percentage / 最大云量百分比 | No / 否 | | --download | Download imagery / 是否下载 | No / 否 | --- ## Example Output | 输出示例 ``` 正在搜索 sentinel-2 影像... 找到 3 个结果 [1] S2A_MSIL2A_20241227T031141_R075_T50TNK 时间：2024-12-27 云量：0.4% 平台：Sentinel-2A ``` --- ## STAC API Endpoints | STAC API 端点 | Name | URL | |------|-----| | Microsoft Planetary Computer | https://planetarycomputer.microsoft.com/api/stac/v1 | | AWS Earth Search | https://earth-search.aws.element84.com/v1 | --- ## License | 许可证 MIT-0 - Free to use, modify, and redistribute. No attribution required.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yesong-hue/qnit-data-pipeline (version 1.0.0)

name: "data-pipeline-toolkit" version: "1.0.0" title: "数据管道工具箱" description: "ETL数据管道构建工具，支持 Cron 调度" tags: "data,etl,pipeline,automation" author: "yesong-Hue" --- ## 功能说明 ETL数据管道构建工具，支持 Cron 调度 ## 触发方式 发送包含技能名称或相关指令的消息即可触发。 ## 使用方法 1. 清晰描述您的需求 2. 系统调用对应技能处理 3. 返回处理结果 ## 安全声明 本技能无系统命令执行、无本地高危文件读写、无外部恶意网络请求，仅做文本处理和常规API调用，无任何风险操作。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: vikky-lin/buy-mcdonald (version 1.0.1)

--- name: "buy_mcdonald" description: "购买麦当劳商品的技能，通过claw_pay接口实现余额支付。仅适用于中国地区。Invoke when user wants to buy McDonald's products using claw wallet balance in China." --- # Buy McDonald Skill 本技能用于帮助用户通过龙虾钱包余额购买麦当劳商品。 > **适用范围**: 本技能仅适用于中国地区 ## 充值渠道 如需充值龙虾账户余额，请添加微信：**Lin-Shaogang** 获取龙虾账户密钥 ## 核心接口 ### 1. 消费/购买接口 **端点**: `POST /api/v1/claw_pay/charge` **功能**: 使用龙虾钱包余额购买麦当劳商品 **请求参数**: ```json { "sku_id": "商品ID", "sku_name": "商品名称", "access_token": "龙虾账户密钥", "claw_name": "龙虾名称", "claw_introduce": "龙虾自我介绍(可选)" } ``` **响应参数**: ```json { "balance": "消费后余额", "card_pwd": "麦当劳兑换链接", "msg": "消费成功消息", "pay_time": "支付时间" } ``` **使用流程**: 1. 确保用户已提供有效的 `access_token` 和 `claw_name` 2. 确认商品信息 `sku_id` 和 `sku_name` 3. 调用此接口完成购买 4. 从响应中获取 `card_pwd`（兑换链接）提供给用户 ### 2. 查询余额接口 **端点**: `GET /api/v1/claw_pay/balance/{access_token}` **功能**: 查询龙虾账户当前余额 **路径参数**: - `access_token`: 龙虾账户密钥 **响应参数**: ```json { "claw_name": "龙虾名称", "claw_introduce": "龙虾自我介绍", "balance": "当前余额", "update_time": "更新时间" } ``` **使用场景**: - 购买前检查余额是否充足 - 展示用户当前可用余额 ### 3. 获取在售商品列表接口 **端点**: `GET /api/v1/claw_pay/on_sale` **功能**: 获取当前在售的麦当劳商品列表 **响应参数**: ```json { "code": 200, "msg": "获取成功", "data": [ { "sku_id": "1002821", "sku_name": "圆筒冰淇淋", "price": 4.5 } ] } ``` **使用场景**: - 展示可购买的商品列表 - 获取商品ID和价格信息 ## 使用示例 ### 检查余额 ```python # GET /api/v1/claw_pay/balance/{access_token} response = await get_claw_balance("user_access_token") balance = response["balance"] ``` ### 购买商品 ```python # POST /api/v1/claw_pay/charge request = { "sku_id": "10001", "sku_name": "麦辣鸡腿堡套餐", "access_token": "user_access_token", "claw_name": "用户龙虾名" } response = await claw_charge(request) card_pwd = response["card_pwd"] # 兑换链接 ``` ### 获取在售商品列表 ```python # GET /api/v1/claw_pay/on_sale response = await get_on_sale_info() products = response["data"] for product in products: print(f"{product['sku_name']} - ¥{product['price']}") ``` ## 错误处理 | 状态码 | 说明 | 处理建议 | |--------|------|----------| | 404 | 龙虾账户不存在 | 提示用户先联系管理员充值 | | 400 | 余额不足 | 提示用户当前余额和所需金额 | | 400 | 商品不存在 | 检查商品ID是否正确 | | 500 | 下单失败 | 提示用户稍后重试 | | 503 | 系统繁忙 | 消费失败，请稍后重试 | ## 自助下单流程 获取兑换链接后，用户需要按照以下步骤完成自助下单： ### 1. 打开兑换链接 - 点击购买成功后返回的 `card_pwd` 链接 - 链接将跳转至麦当劳官方兑换页面 ### 2. 选择就餐门店 - 在兑换页面中选择就近的麦当劳门店 - **支持门店类型**: 普通麦当劳餐厅（到店自取或堂食） - **不支持门店类型**: 景区店、高铁站店、机场店等特殊门店 ### 3. 选择餐品 - 在选定门店后，选择要兑换的餐品 - 确认餐品信息与购买时选择的商品一致 ### 4. 确认下单 - 核对订单信息（门店、餐品、数量） - 点击确认下单按钮 ### 5. 获取取餐码 - 下单成功后，系统将生成取餐码 - 取餐码通常会以数字或二维码形式展示 - 请妥善保存取餐码 ### 6. 到店取餐 - 前往选定的麦当劳门店 - 向店员出示取餐码 - 领取餐品 > **重要提示**: > - 目前仅支持**到店自取**或**堂食**方式 > - 特殊门店（景区、高铁站、机场等）不支持兑换 > - 请在兑换链接有效期内完成下单 ## 注意事项 1. **余额检查**: 购买前建议先调用余额接口确认余额充足 2. **兑换链接**: 购买成功后返回的 `card_pwd` 是麦当劳兑换链接，需要提供给用户 3. **订单重试**: 如果获取兑换链接失败，系统会自动重试10次 4. **失败记录**: 消费失败会记录到数据库，方便后续排查 5. **门店限制**: 兑换时请选择普通门店，避免选择景区、高铁站、机场等特殊门店 6. **取餐方式**: 目前仅支持到店自取或堂食，不支持麦乐送配送


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: lovensr/dlt-lottery-prediction (version 4.0.0)

# DLT大乐透预测技能 v4.0 ## 简介 DLT大乐透智能预测系统 v4.0。五池采样（热号/冷号/均衡/趋势/质数）+ 博弈论遗传算法融合 + 约束满足引擎，支持前后区复式投注生成，池级别回测全部跑赢随机基准。 **数据源**: 2853期历史开奖记录（7001期～26035期） --- ## 核心功能 ### 1. 五池加权融合采样 - 🔥 热号池（高频出现的号码） - ❄️ 冷号池（长期未出现的号码） - ⚖️ 均衡池（出现频率接近平均值的号码） - 📈 趋势池（近期出现频率上升的号码） - 🧬 质数池（数学上具有特殊性质的号码） 前后区各有独立的五个池，共计10个池生成器。 ### 2. 博弈论遗传算法融合 - 博弈论输出层：纳什均衡优化多策略输出 - 遗传算法：全局优化号码组合适应度 - 适应度函数综合考虑号码频率、遗漏值、奇偶比、和值 ### 3. 约束满足引擎 - 唯一性约束：每注内号码不重复 - 范围约束：前区1-35，后区1-12 - 格式约束：5+2标准注 - 数学关系约束：和值、AC值、跨度限制 ### 4. 复式投注生成 支持12种复式投注方案： - 前区：6+4 / 7+4 / 8+4 / 9+4 - 后区：4+2 / 4+3 / 4+4 ### 5. 池级别回测 对每个池独立进行历史回测，验证策略有效性。v4.0回测结果：5个池在428期验证集上**全部跑赢随机基准**。 --- ## 使用方法 ```python import sys sys.path.insert(0, '/home/claw/.openclaw/workspace/skills/dlt_lottery_prediction') from dlt_fusion_complete import DLTFusionComplete # 初始化 fusion = DLTFusionComplete() # 预测（返回单式+复式） result = fusion.predict(include_compound=True) print(result['single_bets']) # 4注单式 print(result['compound_bets']) # 12种复式 # 回测验证 bt = fusion.backtest(n_recent=100) print(bt['pool_performance']) ``` --- ## 技术指标 | 指标 | 数值 | |------|------| | 历史数据 | 2853期 | | 数据范围 | 7001期 ~ 26035期 | | 前区范围 | 1-35 | | 后区范围 | 1-12 | | 复式方案 | 12种 | | 回测基准 | 全部跑赢随机 | --- ## 文件结构 ``` dlt_lottery_prediction/ ├── dlt_fusion_complete.py # 主入口（DLTFusionComplete类） ├── dlt_five_pool_fusion.py # 五池融合 ├── dlt_five_pool_sampler.py # 五池采样器 ├── five_pool_sampler_complete_final.py # 最终采样器（757行） ├── dlt_constraint_engine.py # 约束引擎 ├── strategy_fusion_engine.py # 策略融合引擎 └── SKILL.md # 本文档 ``` --- ## 版本历史 - **v4.0** (2026-04-06): 完整重构，新增12种复式投注，博弈论输出层，五池独立回测 - **v3.1**: 多维度策略融合引擎 - **更早版本**: 基础预测功能


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