OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: flaxenhair/fco-monitor (version 1.0.0)

# FC Online官网监控Skill ## 概述 这是一个专门用于监控FC Online（足球在线4）官网活动的自动化Skill。它会定期检查官网最新活动，并在发现新活动时通知用户。 ## 适用场景 当用户需要： 1. 监控FC Online官网最新活动 2. 获取26TOTY/TOTYN赛季卡信息 3. 跟踪TY礼包更新 4. 了解赛季卡运营策略 5. 获取游戏版本更新信息 ## 核心功能 ### 1. 官网内容获取 - 访问 `https://fco.qq.com/main.shtml` 获取最新官网内容 - 解析新闻列表，提取最新活动信息 - 重点关注：26TOTY/TOTYN、TY礼包、赛季卡、版本更新 ### 2. 定时监控 - 支持设置定时检查任务 - 默认：每天8:00-23:00整点检查 - 可自定义检查频率和时间范围 ### 3. 智能通知 - **有新活动**：总结关键信息（活动名称、时间、内容、奖励） - **无新活动**：保持安静，不打扰用户 - **重要活动**：特别标注（如绝版礼包、限时折扣） ## 使用方法 ### 基本监控设置 ```bash # 设置每天8:00-23:00整点检查 fco-monitor setup --start 8 --end 23 --interval 60 ``` ### 手动立即检查 ```bash # 立即检查官网最新活动 fco-monitor check-now ``` ### 查看监控状态 ```bash # 查看当前监控任务状态 fco-monitor status ``` ### 停止监控 ```bash # 停止所有监控任务 fco-monitor stop ``` ## 技术实现 ### 1. 内容获取策略 - 使用curl直接获取HTML内容 - 解析GBK编码（官网使用GBK编码） - 提取新闻标题、发布时间、链接 - 过滤重复内容，只关注新活动 ### 2. 活动识别逻辑 - **关键词匹配**：26TOTY、TOTYN、TY礼包、绝版、赛季 - **时间判断**：发布时间在最近24小时内 - **优先级排序**：绝版活动 > 限时折扣 > 常规活动 ### 3. 通知格式 ``` 🎯 【FC Online新活动通知】 📅 活动时间：2026-03-20 至 2026-03-31 💰 活动类型：26TOTY绝版礼包 🎁 核心奖励：26TY/TYN赛季BEST1人9强球员包 ⏰ 限时优惠：3月20日-3月31日折扣阶段 🔗 详情链接：https://fco.qq.com/... ``` ## 配置选项 ### 时间配置 ```yaml monitor: start_hour: 8 # 开始检查时间（24小时制） end_hour: 23 # 结束检查时间 interval_minutes: 60 # 检查间隔（分钟） ``` ### 通知配置 ```yaml notification: enabled: true # 是否启用通知 only_new: true # 只在新活动时通知 format: "detailed" # 通知格式：simple/detailed ``` ### 关键词配置 ```yaml keywords: high_priority: # 高优先级关键词 - "26TOTY" - "绝版" - "TY礼包" - "限时折扣" normal_priority: # 普通优先级关键词 - "赛季" - "活动" - "更新" - "公告" ``` ## 示例场景 ### 场景1：监控26TOTY绝版活动 用户想知道26TOTY绝版礼包何时上线，设置监控后： - 3月20日8:00自动检查发现新活动 - 立即通知用户26TOTY绝版活动详情 - 提醒限时折扣阶段（3月20日-31日） ### 场景2：跟踪TY礼包更新 用户想了解TY礼包第4期何时上线： - 监控发现"TY礼包第3期"今日结束 - 预测第4期可能明天上线 - 设置重点关注，第一时间通知 ### 场景3：赛季卡策略分析 用户想了解26ty赛季卡运营策略： - 分析版本更新页面内容 - 总结分层放卡、现实表现联动等策略 - 提供运营规律分析报告 ## 故障处理 ### 常见问题 1. **官网无法访问**：重试3次，间隔5秒 2. **编码解析错误**：尝试多种编码方式 3. **内容提取失败**：使用备用解析策略 ### 日志记录 - 每次检查记录到日志文件 - 包含：检查时间、结果状态、发现的活动数量 - 日志路径：`/tmp/fco-monitor-YYYY-MM-DD.log` ## 安装说明 ### 自动安装 ```bash # 从技能库安装 skill install fco-monitor ``` ### 手动安装 1. 将本Skill目录复制到OpenClaw的skills目录 2. 重启OpenClaw网关 3. 验证安装：`skill list | grep fco-monitor` ## 更新历史 - v1.0.0 (2026-03-19)：初始版本，支持基本监控功能 - v1.1.0 (计划)：增加活动预测功能 - v1.2.0 (计划)：支持多官网监控 ## 注意事项 1. 官网内容可能动态加载，需要定期更新解析策略 2. 活动发布时间可能不固定，建议设置较频繁的检查 3. 重要活动建议设置特别关注关键词 --- **维护者**：OpenClaw助手 **最后更新**：2026-03-19 **版本**：v1.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: beermanzz/scene-transition-library (version 1.0.0)

--- name: scene-transition-library description: 场景转场参考库，为 AI 短剧/短视频创作者提供镜头转场的 prompt 写作指南。触发于：转场、镜头转换、过渡、场景切换、叠化、硬切、匹配剪辑、淡入淡出、划像、时间转场、空间转场、情绪转场、镜头衔接等需求。当用户需要描述两个镜头之间的过渡方式、或在分镜脚本中标注转场效果时，使用此技能。 --- # Scene Transition Library AI 短剧/短视频创作中的镜头转场参考库。提供五种核心转场类型的写作规范及常见场景的 prompt 模板。 ## 转场类型速览 | 类型 | 符号 | 用途 | 典型场景 | |------|------|------|----------| | 叠化 Dissolve | ↔ | 并行场景、时间流逝 | 古钟 ↔ 水面，金字浮现 | | 硬切 Hard Cut | 下一秒 / 画面骤转 | 突发、强调、节奏突变 | 下一秒，画面切至审讯室 | | 匹配剪辑 Match Cut | 构图相似连接 | 平滑过渡、视觉呼应 | 握拳 ↔ 握枪（同景别） | | 淡入淡出 Fade | 渐显/渐隐 | 情绪收尾、章节分隔 | 淡出 → 淡入 | | 划像 Wipe | 屏幕方向运动 | 空间位移、视轴切换 | 从左向右划入新场景 | ## 转场标注格式（分镜脚本用） 在 cinematic-storyboard-generator 风格的序列分镜中，转场标注遵循以下格式： ``` [镜头A描述] → [转场词] → [镜头B描述] ``` **转场词规范：** - **叠化**：使用 `↔` 或 `叠化`，如 `古钟特写 ↔ 水面倒影` - **硬切**：使用 `下一秒` 或 `画面骤转`，如 `拳头落下，下一秒，画面切至医院走廊` - **匹配剪辑**：使用 `→` 并注明 `（匹配剪辑）`，如 `握紧的拳头 →（匹配剪辑）→ 握紧的枪柄` - **淡入淡出**：使用 `淡出` / `淡入`，如 `灯光熄灭，淡出` - **划像**：使用方向词，如 `←划入` `划出→` `↓划入`，如 `从左向右划入新场景` ## Prompt 写作原则 1. **转场词前置**：在描述镜头时，先写"从哪里来"，再写"到哪里去" 2. **意象连接**：上下镜头的意象元素最好有视觉或语义上的呼应 3. **情绪一致性**：转场方式应与当前叙事情绪匹配，不突兀 4. **AI 视频适配**：转场描述需简洁具体，AI 模型对复杂转场理解有限 ## 详细参考 - **五种转场类型详解** → 读取 [references/transition-types.md](references/transition-types.md) - **常见场景 prompt 示例** → 读取 [references/transition-prompts.md](references/transition-prompts.md) ## 质量检查清单 生成转场 prompt 后自检： - [ ] 转场类型与叙事目的匹配（硬切≠渐变，两者不能混用） - [ ] 上下镜头意象有呼应（叠化和匹配剪辑尤需注意） - [ ] AI 可执行：描述具体、无歧义、无多义动作词 - [ ] 情绪节奏正确（快速转场=紧张，缓慢叠化=情绪铺垫） - [ ] 9:16 竖屏构图适合该转场（划像需留足屏幕边缘空间）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: aaronzoe/video-generator-seedance (version 1.0.1)

--- name: Video-Generator-SeeDance description: 使用火山引擎 SD1.5pro API 生成视频。支持文本到视频和图生视频，异步处理任务。 allowed-tools: Bash(python *) --- # SD1.5pro 视频生成技能 ## 功能 使用火山引擎的 SD1.5pro API 生成视频，支持纯文本生成和图生视频。 ## 首次使用配置 ### 1. 创建配置文件 在技能目录中创建 `config.json` 文件： ```json { "api_key": "你的火山引擎API Key", "model": "你的模型ID（如：ep-20260313005600-p8s6m）" } ``` ### 2. 配置说明 - **api_key**: 火山引擎API Key（必需） - **model**: 模型ID（必需），默认使用 `ep-20260313005600-p8s6m` ### 3. 获取API Key和模型ID 1. 访问火山引擎控制台：https://console.volcengine.com/ 2. 在API Key管理中创建或获取API Key 3. 在模型服务中找到SD1.5pro模型的ID ## 使用方法 ### 基本用法（仅文本生成） ```bash python scripts/generate_video.py "提示词" ``` ### 图生视频（需要参考图片） ```bash python scripts/generate_video.py "提示词" --image "https://example.com/image.jpg" ``` ### 指定输出路径 ```bash python scripts/generate_video.py "提示词" --output "C:\Users\Desktop\视频.mp4" ``` ### 完整参数 ```bash python scripts/generate_video.py "提示词" \ --image "https://example.com/image.jpg" \ --duration 5 \ --output "C:\Users\Desktop\视频.mp4" \ --camera-fixed False \ --watermark True ``` ## 参数说明 | 参数 | 类型 | 必需 | 默认值 | 说明 | |------|------|------|--------|------| | `prompt` | 字符串 | 是 | - | 文本提示词 | | `--image` | 字符串 | 否 | 无 | 参考图片URL（图生视频） | | `--duration` | 整数 | 否 | 5 | 视频时长（秒） | | `--output` | 字符串 | 否 | 桌面 | 输出文件路径 | | `--camera-fixed` | 布尔 | 否 | False | 相机是否固定 | | `--watermark` | 布尔 | 否 | True | 是否添加水印 | ## 工作流程 1. **创建任务**: 调用API创建视频生成任务 2. **异步处理**: 轮询任务状态，等待生成完成 3. **下载视频**: 自动下载生成的视频到指定位置 ## 示例 ### 示例1：纯文本生成 ```bash python scripts/generate_video.py "冬日的杭州西湖，雪花纷纷扬扬飘落" ``` ### 示例2：图生视频 ```bash python scripts/generate_video.py "无人机穿越障碍" \ --image "https://example.com/reference.jpg" ``` ### 示例3：自定义参数 ```bash python scripts/generate_video.py "美丽风景" \ --duration 10 \ --output "C:\Videos\风景.mp4" \ --watermark False ``` ## 注意事项 - 首次使用前必须配置 `config.json` 文件 - 视频生成是异步的，可能需要几分钟 - 建议使用桌面路径保存视频 - 支持MP4格式输出 - 默认视频时长为5秒，最大时长取决于模型限制 ## 错误处理 如果遇到以下错误： 1. **配置文件不存在**: 创建 `config.json` 文件并配置API Key和模型ID 2. **API Key无效**: 检查API Key是否正确 3. **模型ID错误**: 确认模型ID是否有效 4. **网络错误**: 检查网络连接和防火墙设置 ## API文档 - 火山引擎控制台: https://console.volcengine.com/ - API文档: https://www.volcengine.com/docs/


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: biabia-55/pdf-ocr-layout-free (version 1.0.0)

--- name: pdf-ocr-layout description: > Full OCR pipeline for scanned PDFs with layout preservation. Use this skill whenever the user wants to OCR a PDF, convert a scanned document to searchable text, or preserve the original layout of a scanned book/document. Triggers on: "OCR this PDF", "用PaddleOCR处理", "识别这个PDF", "扫描版PDF转文字", "把这个PDF做OCR", or when a PDF path is provided alongside any mention of OCR, text recognition, or layout preservation. --- # PDF OCR with Layout Preservation Automated pipeline: **Split → OCR API → Layout PDF → Merge** Each original page becomes one PDF page, with text placed at exact bounding-box positions and font sizes calibrated to fill the original block dimensions. ## Quick Start ```bash python ~/.claude/skills/pdf-ocr-layout/scripts/pipeline.py "/path/to/input.pdf" ``` Output: `input_ocr.pdf` in the same directory. Intermediate files in `input_ocr_work/`. ## Full Options ```bash python ~/.claude/skills/pdf-ocr-layout/scripts/pipeline.py \ "/path/to/input.pdf" \ --output "/path/to/output.pdf" \ --work-dir "/path/to/workdir" \ --chunk-size 90 ``` ## Steps for Claude 1. **Ask for the PDF path** if not already provided in the conversation. 2. **Check dependencies** (install only what's missing): ```bash pip install pypdf reportlab Pillow requests -q ``` 3. **Run the pipeline** and stream output to the user: ```bash python ~/.claude/skills/pdf-ocr-layout/scripts/pipeline.py "{input_pdf}" ``` 4. **Monitor progress** — the script prints step-by-step progress including API polling. API jobs typically take 1–5 minutes per 90-page chunk. 5. **Report the output path** when done. ## Resume / Retry The pipeline saves state to the work directory and is fully resumable: - `jobs.json` — API job IDs (prevents re-submitting already-queued chunks) - `chunk_*_results.jsonl` — cached OCR results (skip re-downloading) - `chunk_*_ocr.pdf` — completed chunk PDFs (skip re-rendering) If interrupted, simply re-run the same command. It picks up where it left off. ## Common Issues | Problem | Fix | |---------|-----| | `ModuleNotFoundError` | Run the pip install command above | | API 4xx error | Check the PDF isn't password-protected | | Job stuck in `running` | Normal for large chunks; wait up to 10 min | | Missing images in output | Images left blank per design (API images are optional) | | Font too small/large | The font size auto-calibrates — first page may look different if it's a cover | ## Output Quality - **Block positions**: exact (scaled from 812×1269px OCR space to A4) - **Font sizes**: auto-calibrated using `fs = min(√(h×w / n×0.65), h×0.72)` — verified to recover original ~13–14pt body text - **Page numbers, headers, footers**: included (all block types preserved) - **Images**: embedded if URL accessible, blank if not - **1 OCR page = 1 PDF page**: always maintained


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: runapi-ai/runapi-elevenlabs (version 0.2.4)

--- name: elevenlabs description: Generate speech, dialogue, and sound with ElevenLabs through RunAPI. Use when the user asks an agent to create speech, dialogue, or sound effects, or transcribe audio with ElevenLabs. Default to the RunAPI CLI for one-off generation; use SDKs only when the user is integrating RunAPI into an app or backend. documentation: https://runapi.ai/models/elevenlabs.md provider_page: https://runapi.ai/providers/elevenlabs.md catalog: https://runapi.ai/models.md metadata: openclaw: homepage: https://runapi.ai/models/elevenlabs requires: bins: - runapi install: - kind: brew formula: runapi-ai/tap/runapi bins: - runapi envVars: - name: RUNAPI_API_KEY required: false description: Optional RunAPI API key; runapi login or saved CLI config can also authenticate the runapi binary. --- # ElevenLabs on RunAPI Generate speech, dialogue, and sound with ElevenLabs through RunAPI. The default path for one-off agent tasks is the `runapi` CLI; SDKs are for application integration. ## Routing decision - One-off generation, editing, or transformation for the user → use the **CLI path** with the `runapi` binary. - Building an app, backend, worker, library, or production codebase → use the **SDK integration path**. ## CLI path The `runapi` binary is the runtime dependency. Authenticate with `runapi login` (browser) or set `RUNAPI_API_KEY`; a saved CLI config also works — no required environment variable. Inspect the available actions and request fields with CLI help: ```shell runapi elevenlabs --help runapi elevenlabs text-to-speech --help ``` Run a one-off task (synchronous — polls until the task completes): ```shell runapi elevenlabs text-to-speech --input-file request.json ``` Submit asynchronously and poll separately: ```shell runapi elevenlabs text-to-speech --async --input-file request.json runapi wait <task-id> --service elevenlabs --action text-to-speech ``` Available actions: `text-to-speech`, `text-to-dialogue`, `text-to-sound`, `speech-to-text`, `isolate-audio`. ## SDK integration path When integrating ElevenLabs into an app, backend, worker, or library — not for one-off tasks — use a RunAPI SDK package: - JavaScript / TypeScript: `@runapi.ai/elevenlabs` - Ruby: `runapi-elevenlabs` - Go: `github.com/runapi-ai/elevenlabs-sdk/go` ## References - Model overview, pricing, and rate limits: https://runapi.ai/models/elevenlabs.md - Provider comparison: https://runapi.ai/providers/elevenlabs.md - Full model catalog: https://runapi.ai/models.md ## Variants - [Turbo v2.5 text to speech](https://runapi.ai/models/elevenlabs/text-to-speech-turbo-v2.5.md) - [Multilingual v2 text to speech](https://runapi.ai/models/elevenlabs/text-to-speech-multilingual-v2.md) - [Dialogue v3](https://runapi.ai/models/elevenlabs/text-to-dialogue-v3.md) - [Sound effects v2](https://runapi.ai/models/elevenlabs/sound-effect-v2.md) - [Speech to text](https://runapi.ai/models/elevenlabs/speech-to-text.md) - [Audio isolation](https://runapi.ai/models/elevenlabs/audio-isolation.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ebly/team-communication (version 1.0.0)

--- name: team-communication description: 团队内部沟通技能。当需要与其他 team members（agents）沟通、协调任务、请求帮助或发送消息时使用。提供团队成员目录、sessions_send 用法和最佳实践。 --- # Team Communication ## 团队成员目录 - 🤖 **main**（小二）- 私人助理 & 团队协调 - 🎨 **designer**（美美）- 设计师 - 💻 **coder**（老张）- 资深程序员 - 🧪 **test**（玲子）- 测试专员 - 📦 **support**（小刘）- 后勤专员 ## 使用 sessions_send 沟通 **基本用法：** ```bash sessions_send(sessionKey="<session_key>", message="<你的消息>") ``` **示例：** ```bash # 给老张发技术问题 sessions_send(sessionKey="coder", message="老张，测试发现了一个 bug，在登录页面...") # 给小刘提需求 sessions_send(sessionKey="support", message="小刘，下周的测试环境准备好了吗？") # 给玲子同步测试进度 sessions_send(sessionKey="test", message="玲子，新的测试用例已经写好了，请查收") ``` ## 常见场景 ### 1. **请求技术帮助** ```bash sessions_send(sessionKey="coder", message="老张，我需要帮忙优化这个查询...") ``` ### 2. **分配测试任务** ```bash sessions_send(sessionKey="test", message="玲子，这个功能需要做回归测试") ``` ### 3. **协调设计资源** ```bash sessions_send(sessionKey="designer", message="美美，需要新的 UI 设计稿...") ``` ### 4. **后勤支持** ```bash sessions_send(sessionKey="support", message="小刘，需要准备一下演示环境") ``` ### 5. **跨团队协调** ```bash sessions_send(sessionKey="coder", message="老张，玲子发现的问题我看过了，需要你来修复") sessions_send(sessionKey="test", message="玲子，老张已经在处理这个问题了") ``` ## 查看在线成员 使用 `sessions_list` 查看所有在线的 sessions： ```bash sessions_list ``` ## 最佳实践 1. **明确主题** - 消息开头说明目的，例如："【紧急】Bug 修复需求"、"【同步】测试进度" 2. **提供上下文** - 包含必要的背景信息，避免来回询问 3. **使用合适的 sessionKey** - 根据任务类型选择对应的专业成员 4. **及时回复** - 收到消息后尽快回应，保持沟通流畅 5. **团队协作** - 对于需要多人参与的任务，用 sessions_send 协调各方 ## 约定 - ✅ 团队内部沟通统一使用 `sessions_send` - ✅ 不使用飞书机器人发消息给其他团队成员 - ✅ 直接通过 sessions 进行 agent 间通信 - ✅ 保持消息简洁高效 --- *这个技能确保团队成员之间的沟通高效、统一且可追溯。*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: swiftuis/rant-translator (version 1.0.0)

--- name: 一键吐槽翻译器 (Rant Translator) description: 中文阴阳怪气 → 英文阴阳怪气神器！输入吐槽，自动输出温和版、原味阴阳版（中英双语）、美式/日式/韩式文化适配版 + 表情包建议 + 被封风险评估。跨平台发帖不翻车，年轻人专属吐槽机。 version: 1.0.0 tags: ["fun", "sarcasm", "translation", "humor", "rant", "阴阳怪气"] user-invocable: true --- # 一键吐槽翻译器 (Rant Translator) ## 何时触发这个 Skill - 用户输入任何带有吐槽、抱怨、阴阳怪气、diss、嘲讽、酸味的内容时激活。 示例触发词："太阴阳了"、"帮我翻译这个吐槽"、"把这句话阴阳成英文"、"这个太酸了转英文"、"rant 这个"、"diss 他一下" 等。 - 支持中英混用或纯英文输入（自动检测语言）。 - 优先处理中文阴阳怪气 → 英文对应版本。 - 如果用户说“温和点”“原味”“美式”“日式”“韩式”“加表情”“风险评估”，按要求调整输出。 ## 核心输出结构（必须严格按这个格式输出，清晰分块） 1. **原句回顾**：先复述用户输入的原吐槽（保持原汁原味）。 2. **温和版**（适合职场/正式场合）：把阴阳怪气软化成委婉表达，中文输出。 3. **原味阴阳版**： - 中文原味（保留阴阳怪气精髓） - 英文阴阳版（对应 sarcastic / passive-aggressive / shade-throwing 风格，保留中文的酸、茶、抽象感） 4. **文化适配版**（可选，用户指定或默认给1-2个）： - 美式：直球 diss + 俚语（如 "shade", "clap back", "you're doing too much"） - 日式：委婉到极致 + 敬语假笑（e.g. "それは…なかなかですね〜" 那种阴阳） - 韩式：可爱酸 + aegyo 风（e.g. "아이고 진짜~ 너무하시네여 ㅋㅋㅋ"） 5. **表情包/Emoji 建议**：3-5个相关 emoji 或常见表情包关键词（e.g. "dogee茶杯", "白眼", "doge smirk", "side eye"）。 6. **风险评估**（0-10分，被封/社死概率）：简单说明为什么（平台规则、敏感词、文化误解），并给安全建议（如“X平台低风险，但Reddit慎用直球版”）。 ## 阴阳怪气翻译原则（核心灵魂，龙虾必须遵守） - 中文阴阳怪气常见特征：反话、正话反说、夸张假夸、茶言茶语、懂的都懂、抽象比喻。 - 英文对应：sarcasm, passive-aggressive, throwing shade, backhanded compliment, deadpan irony。 - 常见等价示例（参考这些风格，但别死板抄）： - 中文："你可真行啊" → 英文："Wow, you're really something." / "Impressive... really."（阴阳拉满） - 中文："666，牛逼"（讽刺）→ 英文："Big brain energy right there 🙄" - 中文："栓Q"（讽刺 thank you）→ 英文："Thanks a lot... (for nothing)" - 中文："太惨了哈哈哈"（假同情）→ 英文："Thoughts and prayers 😂" - 保持幽默、解压，但不过火（避免种族/性别/严重攻击）。 - 如果输入是英文，自动反向：英文 sarcastic → 中文阴阳版 + 其他变体。 ## 示例对话 用户：这个同事天天摸鱼还装忙，好恶心 龙虾： 原句：这个同事天天摸鱼还装忙，好恶心 温和版：这位同事的工作节奏比较灵活，建议多沟通协调一下哦~ 原味阴阳版： 中文：哎哟喂，这位“高效达人”每天“深度思考”人生，忙得连摸鱼时间都不够用呢~ 英文：Oh wow, this "high performer" is so busy "deep in thought" every day that they barely have time for... actual work. 🙄 美式适配：Bro really out here acting like he's grinding while scrolling TikTok all day. The audacity. 表情包建议：白眼 emoji 🙄、doge smirk、茶壶 emoji 🍵、side eye dog 风险评估：7/10（微信群低风险，X/Reddit发英文原味版容易被当成toxic，建议加 /s 或用温和版） 用户：Make it Japanese style 龙虾：（补充日式版）それは…お疲れ様です〜（内心：本当に疲れてるの？笑） ## 所需工具/权限 - 无需外部工具，纯提示词 + 记忆（如果用户连续吐槽，可回顾上下文加深阴阳）。 - 可选：如果用户允许网络工具，能搜表情包关键词，但默认本地。 ## 边界 & 安全处理 - 如果输入太攻击/敏感：温和提醒“这个有点重口，要不我们柔和点发？”并优先给温和版。 - 拒绝明显仇恨/歧视内容：“这个吐槽有点过火了，换个方式表达吧~” - 隐私：不存储用户吐槽，除非用户明确要求“存档”。 吐槽愉快，阴阳拉满，但别被封号哦！🫖😏


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zh6/feishu-zh6 (version 1.0.5)

# 飞书消息发送技能 ## 描述 通过飞书渠道发送文本、图片、文件消息的技能。 ## 配置 - **渠道**: `feishu` - **用户 ID**: 在 `~/.openclaw/workspace/TOOLS.md` 中配置 ## 使用方法 ### 方式一：自然语言指令（推荐） 直接告诉 AI 要发送什么，AI 会自动处理： ``` 请给我飞书发送消息：你好！ ``` ### 方式二：使用 message_tool 格式 ``` message_tool:send:feishu:[用户 ID]:消息内容 ``` 示例： ``` message_tool:send:feishu:ou_a05417a566dc000ad40fed2beb9fe057:你好 ``` ### 发送图片 #### 本地图片（推荐） **使用 message_tool** ``` message_tool:send:feishu:[用户 ID]:图片说明 media: ~/.openclaw/workspace/image.jpg ``` **自然语言** ``` 请用飞书发送图片到 [用户 ID] 路径：~/.openclaw/workspace/image.jpg 文字：图片说明 ``` #### 网络图片 **先下载到本地，再发送** ```bash # 1. 下载网络图片到工作区 curl -sL "https://example.com/image.jpg" -o ~/.openclaw/workspace/image.jpg # 2. 发送 message_tool:send:feishu:[用户 ID]:图片说明 media: ~/.openclaw/workspace/image.jpg ``` **注意**：飞书不支持直接发送网络图片 URL，必须先下载到本地工作区。 ### 发送文件 ``` 请用飞书发送文件到 [用户 ID]， 路径：~/.openclaw/workspace/file.md，文字：文件说明 ``` ## 注意事项 1. 所有文件必须在 `~/.openclaw/workspace/` 目录下 2. 使用绝对路径引用文件 3. 图片支持 jpg/png/gif 格式 4. 文件支持 md/pdf/doc 等常见格式 5. **不要使用 isolated session**（有编译问题），使用 main session 发送


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xueyetianya/load-tester (version 2.0.3)

--- name: "load-tester" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Load Tester concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [load,tester, reference] category: "devtools" --- # Load Tester Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Load Tester 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]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sadikjarvis/ui-controller (version 0.0.1)

# UI Controller ## Overview UI Controller is an OpenClaw skill that allows controlling local user interface actions on the machine where the OpenClaw gateway is running. It is intended for personal automation and desktop control. ## What this skill does - Triggers UI related actions - Controls local desktop behaviour - Runs only on the gateway machine ## Usage Send a message that matches the configured pattern in the task file. ## Platform Windows ## Security notice This skill can control the local desktop. Use only in a trusted environment.

path: skill.js
content: const { exec } = require('child_process');

module.exports = async function(input, context){
  const cmd = context.message.slice(3).trim();
  if(!cmd) return '❌ No command.';
  const res = await new Promise((resolve, reject)=>{
    exec(cmd, (err, out)=>{err?reject(err):resolve(out)});
  });
  return res.trim();
}

path: skill.json
content: name: ui_controller
version: 0.0.1
main: skill.js

path: task.yaml
content: name: ui_controller
description: Control mouse and keyboard using pyautogui

input:
  type: object
  properties:
    action:
      type: string
      enum:
        - click
        - move
        - type
        - hotkey
    x:
      type: number
    y:
      type: number
    text:
      type: string
    keys:
      type: array
      items:
        type: string
  required:
    - action

command:
  exec: python ui_controller.py

stdin: true


path: task.yml
content: name: ui_controller
description: UI controller skill for the OpenClaw interface.
pattern: "^\.ui"

path: ui_controller.py
content: import sys
import json
import pyautogui

data = sys.stdin.read()

if not data.strip():
    sys.exit(0)

cmd = json.loads(data)

action = cmd.get("action")

if action == "click":
    x = int(cmd["x"])
    y = int(cmd["y"])
    pyautogui.click(x, y)

elif action == "move":
    x = int(cmd["x"])
    y = int(cmd["y"])
    pyautogui.moveTo(x, y, duration=0.2)

elif action == "type":
    text = cmd["text"]
    pyautogui.write(text, interval=0.02)

elif action == "hotkey":
    keys = cmd["keys"]
    pyautogui.hotkey(*keys)

else:
    print("Unknown action", file=sys.stderr)


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