OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-system-health-monitor (version 1.0.0)

--- name: system-health-monitor description: Monitor system health including disk space, memory usage, process status, and evolution metrics to detect potential issues early. Use when checking system health, diagnosing issues, or during heartbeat checks. --- # System Health Monitor Monitors system health for evolution system stability and early issue detection. ## Usage ```javascript const monitor = require('./skills/system-health-monitor'); // Run health check const result = await monitor.check(); // Get formatted report console.log(monitor.formatReport(result)); ``` ## API ### `check()` Runs comprehensive system health check. - Returns: `{ status, checks, issues, timestamp }` ### `formatReport(healthResult)` Generates a human-readable health report. ### `main()` CLI entry point - runs check and prints report. ## Output Format ``` ✅ System Health: HEALTHY 💾 Disk: 45% used (12G available) 🧠 Memory: 62% used (3.2G free) ⚙️ System: 4 CPUs, uptime 5d 12h 30m Load: 0.52, 0.48, 0.45 🔄 Evolution: Cycle 116 📦 Skills: 612 installed ``` ## Health Checks 1. **Disk Space**: Warns at 80%, critical at 95% 2. **Memory Usage**: Warns at 80%, critical at 95% 3. **Evolution Status**: Checks for stale cycles 4. **Process Info**: CPU count, load average, uptime 5. **Skills Count**: Total installed skills ## Status Levels - `healthy`: All checks passed - `warning`: Non-critical issues detected - `critical`: Immediate attention required ## Integration Can be integrated into: - Heartbeat checks for periodic monitoring - Pre-evolution health verification - Diagnostic troubleshooting - Alert systems


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Skill: olmmlo-cmd/4090ctl (version 1.0.0)

# 4090 服务器控制 通过 SSH 控制 4090 服务器（192.168.199.17）。 ## 快速命令 ```bash # Dify 状态检查 ssh -F ~/.ssh/config 4090 "docker ps -a | grep dify" # 查看资源使用 ssh -F ~/.ssh/config 4090 "docker stats --no-stream" # 重启 Dify ssh -F ~/.ssh/config 4090 "cd ~/dify/docker && docker-compose restart" # 查看日志 ssh -F ~/.ssh/config 4090 "docker logs -f docker-api-1" ``` ## 常用操作 ### Docker 管理 ```bash # 查看所有容器 docker ps -a # 查看资源占用 docker stats --no-stream --format 'table {{.Name}}\t{{.CPUPerc}}\t{{.MemPerc}}' # 重启单个容器 docker restart docker-api-1 # 查看容器日志 docker logs -f docker-api-1 ``` ### Dify 服务 | 服务 | 容器名 | 端口 | 说明 | |------|--------|------|------| | API | docker-api-1 | 5001 | 主 API | | Worker | docker-worker-1 | 5001 | 异步任务 | | Web | docker-web-1 | 3000 | 前端界面 | | Plugin | docker-plugin_daemon-1 | 5003 | 插件服务 | | Sandbox | docker-sandbox-1 | - | 安全沙箱 | ### 系统监控 ```bash # CPU/内存 top -bn1 | head -5 # 磁盘使用 df -h # 负载情况 uptime ``` ## SSH 配置 ~/.ssh/config: ``` Host 4090 HostName 192.168.199.17 User olmmlo IdentityFile ~/.ssh/4090_key PasswordAuthentication no


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Skill: lanyasheng/earnings-reader (version 1.0.0)

--- name: earnings-reader description: A股财报研读助手 - 解读利润表/资产负债表/现金流量表 keywords: - 财报 - 利润表 - 资产负债表 - 现金流 - 估值 --- # Earnings Reader — 财报研读 ## 数据获取 ```bash PYTHON=python3.12 EARNINGS=skills/akshare-finance/scripts/earnings.py # 获取财报摘要 $PYTHON $EARNINGS report <股票代码> # 例: $PYTHON $EARNINGS report 600519 # 查看业绩预告 $PYTHON $EARNINGS earnings # 行业概览 $PYTHON $EARNINGS industry ``` ## 财报分析框架 ### 三表分析 1. **利润表**: 营收增速、毛利率、净利率趋势 2. **资产负债表**: 资产负债率、流动比率、商誉占比 3. **现金流量表**: 经营现金流/净利润比、自由现金流 ### 关键指标 | 指标 | 健康范围 | 红灯 | |------|----------|------| | ROE | >15% | <8% | | 净利率 | >10% | <3% | | 资产负债率 | <60% | >80% | | 营收增速 | >10% | <0% | | 经营现金流/净利润 | >0.8 | <0.5 | ### 估值对比 - PE/PB 历史分位 - 同行业对比 - PEG 合理性 ## 输出格式 ### 个股财报速读 ``` ## {公司名} 财报速读 ### 核心数据 (最近4个季度) | 指标 | Q3 | Q2 | Q1 | 全年 | |------|----|----|----|----| | 营收 | xx亿 | xx亿 | xx亿 | xx亿 | | 净利 | xx亿 | xx亿 | xx亿 | xx亿 | | ROE | xx% | xx% | xx% | xx% | ### 趋势判断 - 增长性: [加速/稳定/减速] - 盈利质量: [优/良/中/差] - 风险点: [具体描述] ### 投资观点 (仅供参考) ``` ## 注意 - 财报数据来源: AKShare (东方财富) - 仅用于研究分析，不构成投资建议 - Macro agent 关注行业趋势，个股交易建议由 trading agent 负责


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Skill: nice1234-h/miaoda-image-understanding (version 1.0.0)

--- name: miaoda-image-understanding description: "Use when user needs to understand, analyze, or describe image content. Do NOT use Read tool to read images — use this skill instead. Supports local file path input. 触发词：图片理解, 图片分析, 图片描述, 识别图片, 看图, 图片识别, image understanding, describe image, analyze image, 图片内容, 看看这张图, 这张图是什么, 图中有什么" --- # Image Understanding 通过 `miaoda-studio-cli image-understanding` 使用 AI 理解、分析和描述图片内容。 ## Quick Reference | 参数 | 说明 | 必需 | 默认值 | |------|------|------|--------| | `--image, -i` | 本地图片文件路径 | 是 | - | | `--prompt, -p` | 关于图片的问题或指令 | 否 | 请描述这张图片的内容 | | `--output, -o` | 输出格式: text/json | 否 | text | ## 使用示例 ```bash # 基础用法：描述图片内容 miaoda-studio-cli image-understanding --image ./photo.png # 针对图片提问 miaoda-studio-cli image-understanding --image ./photo.png --prompt "这张图片中有什么" # 分析本地图片并输出 JSON miaoda-studio-cli image-understanding --image ./screenshot.png --prompt "提取图片中的文字" --output json # 简写参数 miaoda-studio-cli image-understanding -i ./photo.jpg -p "分析图片的色彩风格" ``` ## 使用场景决策 ``` 需要理解图片内容 ├─ 描述图片整体内容 → 不指定 --prompt，使用默认描述 ├─ 针对图片提问 → 用 --prompt 指定具体问题 ├─ 提取图片中的文字 → --prompt "提取图片中的文字" ├─ 分析图片风格/构图 → --prompt 描述分析需求 └─ 需要程序处理结果 → 加 --output json ``` ## Common Mistakes | 错误 | 正确做法 | |------|----------| | 本地文件路径包含空格未加引号 | 路径有空格时用引号包裹：`-i "my image.png"` | | 用此命令处理文档（PDF/Word） | 文档解析用 `miaoda-studio-cli doc-parse`（见 miaoda-doc-parse skill） | | prompt 过于模糊（如"分析"） | 明确指定需求，如"提取文字"、"描述场景"、"识别物体" |


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Skill: peintune/loki-query (version 1.0.1)

--- name: loki-query description: Query Loki logs via API for debugging and troubleshooting. Use when user needs to: (1) Query logs by traceid or keywords, (2) Filter logs by pod name, namespace, labels, or time range, (3) Debug application issues using structured log queries, (4) Analyze logs from Kubernetes pods. Accepts parameters like traceid, keywords, start_time, end_time, pod, namespace, labels, loki_url. --- # Loki Log Query Query logs from Grafana Loki using the bundled script. ## Two Access Modes ### 1. Direct URL Access (Recommended) Use when Loki is accessible via network (cloud service, remote server, etc.): ```bash # Using remote Loki URL python scripts/query_loki.py \ --loki-url "https://loki.example.com:3100" \ --query "{namespace=\"default\"}" \ --start "now-1h" \ --limit 50 ``` ### 2. Kubernetes Port-Forward Use when Loki is only accessible via kubectl: ```bash # Terminal 1: Port-forward Loki kubectl port-forward -n prometheus svc/loki 3100:3100 # Terminal 2: Query logs python scripts/query_loki.py \ --loki-url "http://localhost:3100" \ --query "{namespace=\"default\"}" ``` Or use inline port-forward with kubectl exec: ```bash kubectl exec -n prometheus <loki-pod> -- curl -s "http://localhost:3100/loki/api/v1/query_range?query={namespace=\"default\"}&limit=50" ``` ## Query Script Use `scripts/query_loki.py` to query logs: ```bash python scripts/query_loki.py \ --loki-url "http://localhost:3100" \ --query '{namespace="default"}' \ --start "now-1h" \ --end "now" \ --limit 100 ``` **Default:** If `--loki-url` is not specified, uses `http://localhost:3100`. ## Common Query Patterns ### By Namespace ``` {namespace="<namespace>"} ``` ### By Pod ``` {namespace="<namespace>", pod="<pod-name>"} ``` ### By Labels ``` {namespace="<ns>", app="<app-label>"} ``` ### Search Keywords ``` {namespace="<ns>"} |= "ERROR" {namespace="<ns>"} |= "traceid=<trace-id>" {namespace="<ns>"} |= "Exception" ``` ### Time Range - Last 1 hour: `now-1h` - Last 30 minutes: `now-30m` - Specific range: `2026-03-27T10:00:00Z` to `2026-03-27T11:00:00Z` ## Parameters - `loki-url`: Loki API endpoint (default: http://localhost:3100) - `query`: LogQL query string (required) - `start`: Start time (ISO 8601 or relative like now-1h, default: now-1h) - `end`: End time (ISO 8601 or relative like now, default: now) - `limit`: Max results (default: 100) - `direction`: "forward" or "backward" (default: backward) - `--json`: Output raw JSON instead of formatted text ## Output Returns formatted log lines. Each entry shows timestamp and log content. ## Examples ### Query error logs from last hour ```bash python scripts/query_loki.py --query '{namespace="production"} |= "ERROR"' ``` ### Query specific trace ID ```bash python scripts/query_loki.py --query '{namespace="default"} |= "traceid=abc123"' ``` ### Query pod logs with JSON output ```bash python scripts/query_loki.py --query '{namespace="default",pod="my-app-0"}' --json ```


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Skill: zvirb/google-sheets-append-row (version 1.0.0)

--- name: Google Sheets Append Row description: Atomic node skill to append a row in Google Sheets using the gog CLI. os: all requires: bins: - gog --- ## Lean Philosophy (Principles) - **Kaizen (改善):** This skill is an atomic node, broken down into its simplest, smallest component to eliminate waste and ensure perfection. - **Standardized Work (Hyojun Sagyo):** This node represents the most efficient, standardized path for this specific task before automation. - **Jidoka (自働化):** This node includes autonomous defect detection. It relies on the CLI's self-healing loop and will report errors if the append fails. # Google Sheets Append Row This skill allows the agent to append values to a range in a Google Sheet using the native CLI. ## Cognitive Directives WHEN [New data rows need to be appended to a Google Sheet] THEN [Execute the native terminal command `gog sheets append <spreadsheetId> <range> --values-json '[["..."]]'`] ## Schema Example ```json { "command": "gog sheets append sheet_id_123 \"Tab1!A:C\" --values-json '[[\"Val1\", \"Val2\", \"Val3\"]]' --json" } ``` ## Expected Output A JSON object confirming the appended rows.


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Skill: luaqnyin/quality-pipeline (version 1.1.0)

--- name: quality-pipeline description: 产出物多层级交叉质检流水线。任务完成后自动触发，干活的agent不能审自己，换agent交叉验证。适用场景：论文终稿、公文成品、报告文档等所有正式产出物。触发词：质检、验收、四层验证、交叉检查、质检流水线。 --- # 质检流水线 ## 核心原则 **干活的不能审自己。** 每层用不同模型/agent，交叉验证。 ## 五层质检流程 ### L1 存在性（豆包 Seed 2.0 Pro） - 文件在不在指定路径？能打开吗？ - 输出：✅/❌ + 问题说明 - 成本：极低 ### L2 真实性（DeepSeek R1） - 打开文件扫内容： - 有无乱码/占位符/XXX未填 - 内容是否对题（不是上一个任务的复制） - 字数是否符合要求 - 输出：✅/❌ + 问题清单 ### L3 准确性（与L2不同的另一个agent） - 格式：标题/段落/三线表/编号是否正确 - 命名：文件名是否符合规范 - 路径：是否存到了ThunderVault对应目录 - 引用：参考文献格式是否统一、是否存在假文献 - 输出：✅/❌ + 修改建议 ### L4 专业审稿（editor-in-chief + academic-reviewer） - 编辑部主任：学术质量、逻辑、创新性、完整性 - 学术副主编：质疑编辑部审稿意见，防AI幻觉 - 输出：评分 + 审稿意见 + 修改指令 ### L5 CEO最终把关 - 综合前四层结果 - 判断是否需要返工或可直接交付 - 交付给老板 ## 使用方式 ### spawn质检指令模板 L1-L3合并为质检agent一次执行（省token），L4按需触发： ``` 你是质检员。请对以下产出物执行三级检查： 【L1 存在性】文件在不在？能打开吗？ 【L2 真实性】有乱码/占位符/跑题吗？字数够吗？ 【L3 准确性】格式/命名/路径/引用正确吗？ 文件路径：{path} 产出物类型：{论文/公文/报告} 完成标准：{原始任务的完成标准} 逐层输出检查结果，格式： L1: ✅/❌ {说明} L2: ✅/❌ {说明} L3: ✅/❌ {说明} 总结：{通过/需返工} {具体问题} ``` ### L4审稿（论文专用） L1-L3通过后，spawn editor-in-chief + academic-reviewer 双审。 ### L5 CEO决策 收到所有层级结果后，CEO判断： - 全部通过 → 交付老板 - 有问题 → 附具体修复指令打回原agent ## 反幻觉核查 详见 `references/anti-hallucination.md`（反幻觉核查手册），包含： - 幻觉六大类型识别 - 假文献检测流程（DOI验证+标题匹配+交叉验证） - 假数据检测信号（圆整数/完美数据/无法溯源） - 学术论文最新研究成果（2024-2026） - 论文/公文/报告逐项核查清单 - 防御性写作规则 L3准确性检查时，必须对照核查清单逐项执行。 ## 返工规则 打回时必须包含： 1. 哪层发现的问题 2. 具体位置（第几段/哪个文件） 3. 原因 4. 修改方向 返工后重走质检流程，直到全部通过。 ## 适用范围 | 产出物 | L1 | L2 | L3 | L4 | L5 | |--------|----|----|----|----|----| | 论文 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅双审 | ✅ | | 公文 | ✅ | ✅ | ✅ | ✅单审 | ✅ | | 报告 | ✅ | ✅ | ✅ | 可选 | ✅ | | 日常输出 | ✅ | ✅ | 可选 | 跳过 | ✅ |


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Skill: kennethrajsimon/spacetime-memory (version 1.1.7)

--- name: spacetime-memory description: High-performance SpacetimeDB memory integration for OpenClaw. Replaces static file memory with a lightning-fast WebAssembly-powered mind-vault running on a local SpacetimeDB instance. Now includes full CRUD support, legacy file imports, and consolidation tools. acceptLicenseTerms: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧠","tools":["tools/stdb_search.json","tools/stdb_store.json","tools/stdb_edit.json","tools/stdb_forget.json"],"install":[{"id":"npm-deps","kind":"script","sh":"npm install","label":"Install npm dependencies"}],"env":{"SPACETIMEDB_URL":{"description":"URL of the SpacetimeDB instance (default: http://127.0.0.1:3001)","optional":true},"SPACETIMEDB_NAME":{"description":"Name of the database (default: stdb-memory-1vgys)","optional":true}}}} --- # SpacetimeDB Memory Integration This skill provides a low-latency, WebAssembly-powered memory system for OpenClaw using [SpacetimeDB](https://spacetimedb.com/). It connects directly to a locally running instance of SpacetimeDB to store, query, update, and delete long-term memories. ## Available Tools * **stdb_store**: Stores a new memory string and optional tags. * **stdb_search**: Queries local memory by tags or text. * **stdb_edit**: Updates an existing memory's content and tags by its ID. * **stdb_forget**: Deletes a specific memory entirely by its ID. ## Environment Variables The tools support the following optional environment variables to customize connection settings: - `SPACETIMEDB_URL` - Endpoint for the database (default: `http://127.0.0.1:3001`) - `SPACETIMEDB_NAME` - Database identity/name (default: `stdb-memory-1vgys`) ## Legacy Import A legacy import script is included to help migrate old flat-file memories (like `MEMORY.md`, `IDENTITY.md`, etc.). **⚠️ CRITICAL INSTRUCTION:** The legacy import script is destructive. It modifies core user files in the workspace, creates `.bak` copies, and overwrites the originals with migration notices. To prevent accidental or unauthorized destruction of user data, the script enforces a strict run-time safeguard. It will not run unless you explicitly provide the `--confirm` flag and the direct target path. You **MUST** obtain explicit approval from the user before executing it. Run it via: `node ~/.openclaw/workspace/skills/spacetime-memory/legacy-import.js --confirm ~/.openclaw/workspace`


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Skill: 52yuanchangxing/skill-frontmatter-doctor (version 1.0.0)

--- name: skill-frontmatter-doctor version: 1.0.0 description: "修复 frontmatter、metadata、requires、install 和目录结构问题，贴合当前 OpenClaw 规范。；use for skills, frontmatter, validation workflows；do not use for 编造不存在的字段, 忽略单行 JSON 约束." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/skill-frontmatter-doctor tags: [skills, frontmatter, validation, openclaw] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"🩺","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # Skill Frontmatter 医生 ## 你是什么 你是“Skill Frontmatter 医生”这个独立 Skill，负责：修复 frontmatter、metadata、requires、install 和目录结构问题，贴合当前 OpenClaw 规范。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 检查这个 skill 的 frontmatter 合不合规 - 修 requires 和 metadata - 输入通常包含：单个 skill 或 skills 根目录 - 优先产出：前言问题、metadata 问题、复检步骤 ### 不适合使用的情况 - 不要编造不存在的字段 - 不要忽略单行 JSON 约束 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 前言问题 - metadata 问题 - requires/install 问题 - 目录问题 - 修复建议 - 复检步骤 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 聚焦规范修复与校验。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


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Skill: zhaom0/famou-experiment-manager (version 1.0.0)

--- name: famou-experiment-manager description: 管理 famou 进化实验任务的工作流技能。当用户提到"提交实验"、"查看实验状态"、"删除实验"、"获取实验结果"、"famou 实验"、"上传实验"、"config.yaml 实验"或需要使用 famou-ctl 管理实验任务时，必须使用此技能。即使用户只说"提交"或"跑实验"，只要上下文涉及 famou 平台，也应触发此技能。 --- # Famou 任务管理 Skill 用于通过 `famou-ctl-sdk` 提交和管理实验任务的完整工作流。 --- ## 前置环境检查 ### 1.1 检查 famou-ctl-sdk 是否已安装 ```bash famou-ctl --version ``` - 若输出版本号，继续下一步 - 若命令未找到，执行安装：`pip install famou-sdk` - 备用安装连接：`pip install famou-sdk -i https://pip.baidu-int.com/simple --pre` 安装完成后再次验证 `famou-ctl --version`，若仍失败，停止并提示用户检查 Python 环境或 pip 源配置。 ### 1.2 检查和配置 API 配置 使用辅助脚本 `scripts/config.py` 检查和配置 API 设置。 **检查 API 配置** ```bash python3 scripts/config.py read ``` | 检查结果 | 操作 | |---------|------| | `status: "ok"` | 配置完整，跳过配置 | | `status: "missing"` | 执行配置 API Key | **配置 API：** 提示用户输入有效的 **API_KEY**，然后执行配置命令 ```bash python3 scripts/config.py write <YOUR_API_KEY> ``` --- ## 提交 FaMou 实验 ### 2.1 查找 config.yaml 文件 在当前工作目录下递归查找所有 `config.yaml` 文件： ```bash find . -name "config.yaml" -type f 2>/dev/null | sort ``` **处理结果：** | 情况 | 操作 | |------|------| | 找到 1 个 | 直接使用，告知用户路径，继续下一步 | | 找到多个 | 使用 `ask_user` 工具询问用户选择哪个 | | 未找到 | **报告用户并提示用户创建 config.yaml** | config.yaml 模板： ```yaml evolve_config: max_iterations: 100 population_size: 100 num_islands: 2 initial_program: "init.py" evaluator: "evaluator.py" system_message: "prompt.md" ``` ### 2.2 确认实验目录 将所选 `config.yaml` 的父目录（绝对路径）作为实验目录： ```bash # 示例：若 config.yaml 路径为 ./experiments/my_exp/config.yaml，则实验目录是 /absolute/path/to/experiments/my_exp realpath $(dirname <config.yaml路径>) ``` ### 2.3 获取实验名称 使用 `ask_user` 工具或直接在对话中请求用户输入实验名称 `experiment_name`, **提示用户实验名称只能包含字母、数字和下划线，且长度不超过20个字符** ### 2.4 提交实验 ```bash famou-ctl experiment create \ --config <config.yaml绝对路径> \ --experiment-name <experiment_name> \ --json ``` **处理输出：** - 命令成功：解析 JSON 输出，展示实验 ID、状态等关键信息 - 命令失败：展示错误信息，提示用户检查配置或网络连接 ### 2.5 实验状态查询 **每间隔10s，查询一下实验状态，检查是否通过线上的验证并且正常进入 famou 进化（验证需要消耗一些时间，因此需要轮训检查实验状态）** - 实验失败：修复评估器和初始解，删除失败的实验，重新提交 - 验证成功：输出实验状态并结束 --- ## FaMou 实验其他操作 ### 步骤 1：确认 experiment-id - 查找上下文到 experiment-id，直接使用 - 若未提供，使用 `ask_user` 工具请求用户输入 ### 步骤 2: 执行相应的命令 **当通知用户有哪些能力时，不能显示具体命令，直接告知有哪些能力即可** ```bash famou-ctl experiment status <experiment-id> --json # 查看实验状态 famou-ctl experiment cancel <experiment-id> --json # 取消实验 famou-ctl experiment delete <experiment-id> --json # 删除实验 famou-ctl experiment logs <experiment-id> --follow/-f --output <file-path> --api-url <url> --json # 查看并保存实验日志 famou-ctl experiment results <experiment-id> --output <file-path> --json # 查看实验结果 ``` **处理输出：** - 命令成功：解析 JSON，清晰展示实验状态、进度、创建时间等信息 - 命令失败：展示错误信息，提示检查 experiment-id 是否正确或网络连接


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: a3273283/vwu-veo (version 1.0.0)

# veo Models for vwu.ai vwu.ai 平台上的 veo 模型调用技能。 ## 支持的模型 - veo-2.0-generate-001 - veo-3.0-fast-generate-001 - veo-3.0-generate-001 - veo-3.1-fast-generate-preview - veo-3.1-generate-preview 共 5 个模型。 ## 配置 使用前需要设置 vwu.ai API key: ```bash export VWU_API_KEY="your-key-here" ``` 获取 key: https://vwu.ai 控制台 ## 使用示例 ```bash # 调用模型 vwu-chat --model veo-2.0-generate-001 "你的问题" ``` ## API 兼容性 所有模型兼容 OpenAI API 格式，支持标准 chat completions 接口。 ## 额度提示 如果使用时提示"额度不足"或类似错误： 1. 访问 https://vwu.ai 2. 在控制台充值或调整额度 3. 或生成新的 API key --- 由 Claw 自动生成 | 源数据: vwu.ai


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: liuxuebin20260309/feishu-channel-cleaner (version 1.1.1)

--- name: feishu-channel-cleaner description: 自动检测并修复飞书频道配置冲突，智能保留完整配置的频道，解决飞书机器人无响应问题。 version: 1.1.0 author: "liuxuebin20260309" license: MIT tags: - feishu - configuration - channel-management triggers: - 修复飞书 - 飞书无响应 - 频道配置冲突 - feishu error - 通道合并 scripts: - path: cleaner.py interpreter: python3 description: 核心清理脚本 tools_required: - python3 - file-system permissions: - config:read - config:write - gateway:restart --- # 飞书频道配置清理技能 ## 概述 本技能自动化处理 OpenClaw 配置文件中常见的飞书频道冲突问题，智能识别完整配置的通道并合并白名单和策略。 ## 触发条件 当用户提到“修复飞书”、“飞书无响应”、“频道配置冲突”、“通道合并”或类似关键词时，应激活此技能。 ## 工作流程 1. 备份配置文件 2. 检测 channels 下是否同时存在 `feishu` 和 `openclaw-feishu` 3. 判断哪个通道包含完整的 `appId` 和 `appSecret` 4. 保留完整通道，合并 allowlist 和 dmPolicy 到保留通道 5. 删除冗余通道，清理非法字段 6. 提示重启 Gateway ## 使用示例 **用户**：我的飞书没反应了，帮我修复一下飞书频道。 **AI**：（调用技能）正在扫描配置… 已智能修复，请重启 Gateway 生效。 ## 注意事项 - 执行前自动备份配置文件。 - 需要 Python 3 环境。 - 如果只有一个飞书通道，技能会报告“无需清理”。


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

--- name: PyTorch description: Avoid common PyTorch mistakes — train/eval mode, gradient leaks, device mismatches, and checkpoint gotchas. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥","requires":{"bins":["python3"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Train vs Eval Mode - `model.train()` enables dropout, BatchNorm updates — default after init - `model.eval()` disables dropout, uses running stats — MUST call for inference - Mode is sticky — train/eval persists until explicitly changed - `model.eval()` doesn't disable gradients — still need `torch.no_grad()` ## Gradient Control - `torch.no_grad()` for inference — reduces memory, speeds up computation - `loss.backward()` accumulates gradients — call `optimizer.zero_grad()` before backward - `zero_grad()` placement matters — before forward pass, not after backward - `.detach()` to stop gradient flow — prevents memory leak in logging ## Device Management - Model AND data must be on same device — `model.to(device)` and `tensor.to(device)` - `.cuda()` vs `.to('cuda')` — both work, `.to(device)` more flexible - CUDA tensors can't convert to numpy directly — `.cpu().numpy()` required - `torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')` — portable code ## DataLoader - `num_workers > 0` uses multiprocessing — Windows needs `if __name__ == '__main__':` - `pin_memory=True` with CUDA — faster transfer to GPU - Workers don't share state — random seeds differ per worker, set in `worker_init_fn` - Large `num_workers` can cause memory issues — start with 2-4, increase if CPU-bound ## Saving and Loading - `torch.save(model.state_dict(), path)` — recommended, saves only weights - Loading: create model first, then `model.load_state_dict(torch.load(path))` - `map_location` for cross-device — `torch.load(path, map_location='cpu')` if saved on GPU - Saving whole model pickles code path — breaks if code changes ## In-place Operations - In-place ops end with `_` — `tensor.add_(1)` vs `tensor.add(1)` - In-place on leaf variable breaks autograd — error about modified leaf - In-place on intermediate can corrupt gradient — avoid in computation graph - `tensor.data` bypasses autograd — legacy, prefer `.detach()` for safety ## Memory Management - Accumulated tensors leak memory — `.detach()` logged metrics - `torch.cuda.empty_cache()` releases cached memory — but doesn't fix leaks - Delete references and call `gc.collect()` — before empty_cache if needed - `with torch.no_grad():` prevents graph storage — crucial for validation loop ## Common Mistakes - BatchNorm with `batch_size=1` fails in train mode — use eval mode or `track_running_stats=False` - Loss function reduction default is 'mean' — may want 'sum' for gradient accumulation - `cross_entropy` expects logits — not softmax output - `.item()` to get Python scalar — `.numpy()` or `[0]` deprecated/error


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