OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: walex8925/gemmamatch (version 1.0.0)

--- name: gemmamatch description: "Auto-detect hardware and recommend the best Gemma 4 model for local deployment on PC, Mac, or mobile." author: GemmaMatch version: "1.0.0" keywords: - gemma4 - local-llm - hardware-matcher - ollama - gpu-detection homepage: https://www.gemmamatch.com source: https://github.com/walex8925/Gemma4local --- # GemmaMatch — Gemma 4 Local Hardware Matcher Find the best Gemma 4 model for your hardware in seconds. **Website**: https://www.gemmamatch.com ## What it does GemmaMatch auto-detects your GPU, VRAM, and system specs via WebGPU/WebGL APIs, then recommends the most suitable Gemma 4 model tier and provides a ready-to-use run command. All processing happens locally in your browser — no data leaves your device. ## Recommended model tiers | Tier | Target hardware | Use case | | --- | --- | --- | | Gemma 4 E2B | Phones, tablets, low-VRAM devices | On-device inference, edge deployment | | Gemma 4 26B MoE | Desktop GPUs (8-16 GB VRAM) | General local AI, coding assistance | | Gemma 4 31B Dense | Workstations (24+ GB VRAM) | High-quality generation, research | ## Key features - **Automatic GPU detection** — uses WebGPU and WebGL APIs, no install required - **Personalized model recommendation** — matches your exact hardware to the optimal Gemma 4 variant - **Platform-specific setup guides** — step-by-step instructions for Mac (MLX, Ollama), Windows (Ollama, LM Studio), iOS, and Android - **One-click run commands** — get a copy-paste Ollama or LM Studio command tailored to your system - **Manual comparison mode** — compare upgrade scenarios or override auto-detection - **Privacy-first** — everything runs in-browser, zero data collection ## Quick start 1. Visit https://www.gemmamatch.com 2. Allow hardware detection (or enter specs manually) 3. Get your recommended model + run command 4. Copy the command and run it in your terminal ## Supported platforms - **macOS** — Apple Silicon (M1-M4), Intel with discrete GPU - **Windows** — NVIDIA (RTX 30/40/50 series), AMD (RX 7000 series) - **Linux** — NVIDIA CUDA, AMD ROCm - **iOS / Android** — on-device model recommendations ## Links - Website: https://www.gemmamatch.com - GitHub: https://github.com/walex8925/Gemma4local - Product Hunt: https://www.producthunt.com/products/gemma-4-local-hardware-matcher


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Skill: hegangsz/news-daily (version 1.0.0)

--- name: news-daily description: 获取新闻热榜（国内、国际、科技、AI）并发送到飞书。不依赖本地工程，直接从 RSS 获取数据。 --- # 新闻日报 Skill ## 功能 - 从多个 RSS 源获取新闻（国内、国际、科技、AI） - 格式化为飞书卡片消息（标题可点击） - 支持定时自动发送 ## 安装 ```bash cp -r ~/.openclaw/workspace/skills/news-daily /path/to/your/openclaw/workspace/skills/ ``` ## 配置 ### 1. 创建飞书机器人 Webhook 1. 打开飞书群 → 群设置 → 群机器人 → 添加机器人 2. 选择 "自定义机器人" 3. 复制 Webhook 地址 ### 2. 配置 Webhook 方式一：环境变量（推荐） ```bash export NEWS_DAILY_WEBHOOK="你的Webhook地址" ``` 方式二：配置文件 ```bash vim ~/.openclaw/workspace/skills/news-daily/scripts/config.json ``` ```json { "webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxx", "date": "today", "categories": { "国内": 10, "国际": 10, "科技": 10, "AI": 10 } } ``` ## 使用 ### 手动执行 ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/news-daily/scripts/fetch_and_send.py ``` ### 配置定时任务 ```bash openclaw config set hooks.internal.entries.news-daily.enabled true openclaw config set hooks.internal.entries.news-daily.systemEvent "news-daily" openclaw config set hooks.internal.entries.news-daily.action.kind "exec" openclaw config set hooks.internal.entries.news-daily.action.command "python3 ~/.openclaw/workspace/skills/news-daily/scripts/fetch_and_send.py" openclaw gateway restart ``` ## RSS 源 | 分类 | 来源 | |------|------| | 国内 | 中国新闻网、人民日报 | | 国际 | 纽约时报、BBC、卫报 | | 科技 | 36氪、少数派、TechCrunch、The Verge | | AI | InfoQ、机器之心、MIT 科技评论、VentureBeat | 详细说明见 [README.md](./README.md)


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Skill: shuakami/uapi-get-answerbook-ask (version 1.0.0)

--- name: uapi-get-answerbook-ask description: "使用 UAPI 的“答案之书”单接口 skill，处理 答案之书 等请求。 Use when the user wants get answerbook ask, answerbook ask, ask, or when you need to call GET /answerbook/ask directly." --- # UAPI 答案之书 接口 这个 skill 只封装一个接口：`GET /answerbook/ask`。当需求和“答案之书”直接对应时，优先直接选它，再去接口页确认参数、鉴权和返回码。 ## 这个 skill 封装的接口 - 方法：`GET` - 路径：`/answerbook/ask` - 分类：`Random` - Operation ID：`get-answerbook-ask` ## 什么时候直接选这个 skill - 当用户的目标和“答案之书”完全对应时，优先直接选它。 - 这个 skill 只对应一个接口，所以不需要在大分类里二次挑选。 - 如果用户已经给了足够的参数，就可以直接进入接口页准备调用。 ## 常见关键词 - 中文：`答案之书` - English: `get answerbook ask`, `answerbook ask`, `ask` ## 使用步骤 1. 先读 `references/quick-start.md`，快速确认这个单接口是否就是当前要用的目标接口。 2. 再读 `references/operations/get-answerbook-ask.md`，确认参数、请求体、默认值、生效条件和响应码。 3. 如果需要看同分类上下文，再读 `references/resources/Random.md`。 ## 鉴权与额度 - Base URL：`https://uapis.cn/api/v1` - 这个接口以公开能力为主，一般可以直接调用。 - 如果这个接口返回 429，或者错误信息明确提示访客免费额度、免费积分或匿名配额已用完，可以建议用户到 https://uapis.cn 注册账号，并创建免费的 UAPI Key，再带上 Key 重试。 ## 常见返回码关注点 - 当前文档里能看到的状态码：`200`、`400`、`500` ## 代表性的用户说法 - 帮我用 UAPI 的“答案之书”接口处理这个需求 - 这个需求是不是应该调用 答案之书 这个接口 - use the UAPI get-answerbook-ask endpoint for this task ## 导航文件 - `references/quick-start.md`：先快速判断这个单接口 skill 是否匹配当前需求。 - `references/operations/get-answerbook-ask.md`：这里是调用前必须看的核心接口页。 - `references/resources/Random.md`：只在需要补充同分类背景时再看。


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Skill: goog/361 (version 1.0.0)

--- name: 361scan description: Scan and analyze installed skills. Use when user wants to (1) scan a specific skill directory to view its name, description, and details, or (2) scan all installed skills to list all available skills with their names and descriptions. Triggers on phrases like "scan skill", "list skills", "361 scan", "scan all skills". --- # 361scan - Skill Scanner Scan and analyze installed skills in the OpenClaw workspace's skills directory. ## Setup ``` pip install skill-361 ``` ## Usage ### Scan a specific skill ``` 361 scan <skill-path> ``` Example: `361 scan ~/.openclaw/skills/my-skill` ### Scan all installed skills ``` 361 scan-all <skills-directory> ``` Example: `361 scan-all ~/.openclaw/skills` ## How It Works 1. **Validate the target path** - Check if the directory exists 2. **Find all SKILL.md files** - Recursively search for SKILL.md in subdirectories 3. **Parse skill metadata** - Extract name and description from YAML frontmatter 4. **Display results** - Show skill name, path, and description in a readable format ## Output Format For each skill found: - **Name**: Extracted from frontmatter `name` field - **Path**: Relative or absolute path to the skill - **Description**: Extracted from frontmatter `description` field ## Examples **Scan specific skill:** ``` 361 scan ~/.openclaw/workspace/skills/clawbackup ``` Output: ``` Skill: clawbackup Status: 🟢 SAFE Score: 87/100 Issues: 4 Breakdown: ☠️ 0 🚨 0 ⚠️ 1 ℹ️ 1 ``` **Scan all skills:** ``` 361 scan-all ~/.openclaw/workspace/skills ``` ## Implementation Notes - Skills are directories containing a SKILL.md file - YAML frontmatter must have `name` and `description` fields - Recursive search allows scanning nested skill directories - Handle missing or malformed SKILL.md files gracefully


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Skill: arg0/criticism-self-criticism (version 1.0.0)

--- name: criticism-self-criticism description: | 触发：当一项工作已经完成、进入阶段验收、收到批评反馈，或反复出现同类错误需要系统纠偏时调用；常见信号包括 review、audit、retrospective、quality check、纠错与复盘。 English: Trigger after delivery or at a review checkpoint when quality must be examined honestly and errors must be corrected without defensiveness. Use this skill for structured self-review, feedback processing, and continuous correction. --- # 批评与自我批评 > "房子是应该经常打扫的，不打扫就会积满了灰尘；脸是应该经常洗的，不洗也就会灰尘满面。我们同志的思想，我们党的工作，也会沾染灰尘的，也应该打扫和洗涤。" > —— 毛泽东《论联合政府》（1945年） ## 核心原则 **定期的、诚实的自我审视和相互批评是防止错误积累的唯一机制。批评的目的不是惩罚，而是"治病救人"。** > 详细原著依据见 original-texts.md ## 何时使用 你应该在以下情况调用此 skill： - 完成一项工作后，需要审视其质量 - 接收到他人的批评或反馈 - 发现自己的工作可能有问题但不确定 - 项目进行到阶段性节点，需要复盘 - 反复出现同类错误，需要找到根本原因 - 需要为团队/项目建立定期审查机制 ## 方法流程 ### 第一步：先自我批评 > "对以前的错误一定要揭发，不讲情面"——《整顿党的作风》 在请别人审查之前，先诚实地审视自己的工作： - 我的工作目标完成了吗？ - 过程中有哪些地方做得不够好？ - 有没有偷懒、敷衍、走捷径的地方？ - 有没有我知道有问题但选择忽略的地方？ - 如果重新来过，我会在哪里做不同的选择？ **关键纪律：不讳疾忌医。** 自己已经知道的问题，必须主动暴露，不能藏着掖着。 ### 第二步：具体而非笼统 > 批评必须是"以科学的态度来分析批判"——《整顿党的作风》 自我批评和相互批评都必须具体： - **错误示范：** "我觉得做得不够好"（笼统，无法改进） - **正确示范：** "在第三步我跳过了验证环节，导致后面出现了 X 问题"（具体，可操作） 要做到： - 指出具体的行为或决策，而非笼统的性格评价 - 分析错误产生的原因，而非只描述现象 - 说明错误造成的影响 - 提出改进的具体方法 ### 第三步：基于事实而非猜测 批评必须建立在调查研究（`investigation-first`）的基础上： - 引用具体的事实和证据 - 不依据传言或猜测 - 对自己不确定的部分标注"存疑" - 允许被批评方提供补充信息 ### 第四步：治病救人，不是整人 > "完全是为了救人，而不是为了把人整死。"——《整顿党的作风》 批评的目的是改进，不是追责： - 每指出一个问题，就提出一个改进建议 - 承认问题的同时，肯定做得好的部分 - 关注"下次怎么做更好"，而非"这次谁的错" - 对待错误的态度：错误是学习的机会，不是羞耻 ### 第五步：欢迎他人批评 > "因为我们是为人民服务的，所以，我们如果有缺点，就不怕别人批评指出。不管是什么人，谁向我们指出都行。只要你说得对，我们就改正。"——《为人民服务》 接收批评时： - 先完整听取，不急于辩解 - 判断批评是否基于事实 - 如果批评正确——立即接受并改正 - 如果批评不准确——用事实和道理说明，而非情绪化回应 - 感谢提出批评的人（即使批评让你不舒服） ### 第六步：形成常态机制 > "房子是应该经常打扫的"——《论联合政府》 批评与自我批评不是应急措施，而是日常机制： - 每完成一个阶段性工作就进行一次自我审视 - 定期（而非出了问题才）进行复盘 - 把上次批评中发现的问题作为下次检查的重点 - 错误记录积累起来，找出模式和根本原因 ## 自我批评检查清单 完成工作后，用以下问题自查： - [ ] 我是否达成了原定目标？ - [ ] 过程中我是否跳过了某些应该做的步骤？ - [ ] 我的方案是否经过了实践验证（`practice-cognition`）？ - [ ] 我是否充分调查了情况（`investigation-first`）？ - [ ] 我是否收集了相关方的意见（`mass-line`）？ - [ ] 我是否抓住了主要矛盾（`contradiction-analysis`）？ - [ ] 有没有我知道但回避的问题？ - [ ] 如果重新来过，我会做什么不同的事？ ## 两种错误倾向 ### 无原则的批评（攻击人而非问题） 表现： - 批评针对人的性格而非具体行为 - 批评没有建设性目的，只是发泄 - 以"批评"为名打压不同意见 这违背了"治病救人"的原则。 ### 拒绝批评（讳疾忌医） > "只要他不讳疾忌医，不固执错误，以至于达到不可救药的地步"——《整顿党的作风》 表现： - 听到批评就急于辩解 - 把正确的批评当作"攻击" - 选择性接受批评（只接受好听的） - 表面接受实际不改 这是最危险的倾向——错误只会越积越多。 ## 常见错误 | 错误 | 毛泽东的批评 | 正确做法 | |------|------------|---------| | 自认为完美，不自查 | "房子不打扫就会积满灰尘" | 完成工作后必须自查 | | 批评笼统不具体 | 要"以科学的态度来分析批判" | 指出具体的行为和影响 | | 批评是为了追责 | "完全是为了救人" | 批评的目的是改进 | | 听不进批评 | "不管是什么人，谁向我们指出都行" | 欢迎一切正确的批评 | | 只在出问题时才反思 | "应该经常打扫" | 建立定期自查机制 | | 表面接受不改正 | "愿意医治，愿意改正" | 接受后必须落实改正 | ## 与其他 skill 的关系 - **矛盾分析法**：用矛盾分析法找出工作中的主要问题 - **实践认识论**：自我批评是实践认识论中"总结经验"的环节 - **调查研究**：批评必须基于事实，需要调查研究的支撑 - **群众路线**：接收群众的批评是群众路线的重要组成部分


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Skill: cizixiu/dingtalk-dws (version 1.0.12)

--- name: dingtalk-dws description: "钉钉 CLI 技能 / 钉钉 dingding / 钉钉 dws skill / 管理钉钉全部产品：AI表格、日历、通讯录、群聊机器人、待办、审批、考勤、日报周报、DING消息、工作台。Manage DingTalk products (AI forms, calendar, contacts, bots, todos, approvals, attendance, reports, DING, workbench)" version: "1.0.9" metadata: openclaw: requires: bins: - dws env: - DWS_CLIENT_ID - DWS_CLIENT_SECRET - DWS_CONFIG_DIR - DWS_SERVERS_URL primaryEnv: DWS_CLIENT_ID install: - kind: url url: https://github.com/DingTalk-Real-AI/dingtalk-workspace-cli/releases/download/v1.0.8/dws-windows-amd64.zip bins: - dws.exe verify: sha256: 7dc4e568b1386423784e6baf17fe675c11eb6c075bd887dcb0ede53cdded85e8 homepages: - https://github.com/DingTalk-Real-AI/dingtalk-workspace-cli/releases/latest --- # DingTalk dws Skill (WorkBuddy Version) # 钉钉 dws 技能（WorkBuddy 版） Use `dws` CLI to manage all DingTalk product capabilities. 使用 `dws` CLI 管理钉钉全部产品功能。 --- ## dws CLI Path / dws CLI 路径 dws is installed at `$HOME\.local\bin\dws.exe`. Always use the full path or ensure `$HOME\.local\bin` is in your PATH. dws 安装在 `$HOME\.local\bin\dws.exe`。调用时使用完整路径，或确保 `$HOME\.local\bin` 已加入 PATH 环境变量。 --- ## Authentication / 认证 **First-time users must authenticate:** / **首次使用需认证：** ``` & "$HOME\.local\bin\dws.exe" auth login ``` This opens a browser for QR code login. Credentials persist for 30 days. 此命令会打开浏览器，引导扫码登录钉钉。凭证有效期 30 天。 **Re-authenticate when expired:** / **凭证过期后重新认证：** ``` & "$HOME\.local\bin\dws.exe" auth login ``` --- ## Common Commands / 常用命令 | Scenario 场景 | Command 命令 | :|----------|---------| | List todos / 查看待办 | `dws todo task list` | | Create todo / 创建待办 | `dws todo task create --title "Report" --deadline 2026-04-15` | | List calendar / 查看日历 | `dws calendar event list` | | Send group message / 发群消息 | `dws chat bot send-by-group --group-id <ID> --content "Message"` | | List reports / 查看日报周报 | `dws report inbox list` | | Search contact / 搜索联系人 | `dws contact user search --keyword "Name"` | | List AI tables / 查看 AI 表格 | `dws aitable base list` | See the `references/` directory for full documentation on all 12 DingTalk products. 查看 `references/` 目录获取全部 12 个钉钉产品的详细文档。


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Skill: m2kar/ccfrank (version 1.0.4)

--- name: ccfrank description: 查询会议/期刊的 CCF 等级。当用户提到 CCF 等级、论文评级、会议排名、期刊等级，或需要查询某个会议/期刊是 CCF-A/B/C 时使用此技能。支持通过会议简称（如 PLDI、ICSE）、全称、或 DBLP URL 查询。 version: 1.0.4 homepage: https://github.com/m2kar/CCFrank4dblp dependencies: npm: - name: ccfrank version: 4.5.5 integrity: sha512-prt+kEYsjfJdS7znEaubzjBw6TSTgK0+fHCGG2E16D9Gk8kzwDOhrIVPf+wACFpoNUzNH6con9vNjemMc6YnzA== tarball: https://registry.npmjs.org/ccfrank/-/ccfrank-4.5.5.tgz sourceRepo: https://github.com/m2kar/CCFrank4dblp install: method: global-npm lockVersion: false allowGlobalInstall: true execution: command: npx args: - --no-install - ccfrank --- # CCFrank 查询会议/期刊的 CCF 等级（A/B/C/E/P/none）。 ## 安装配置（MCP） 全局安装 CLI（安装命令不限制版本）： ```bash npm install -g ccfrank ``` ```json { "mcpServers": { "ccfrank": { "command": "npx", "args": ["--no-install", "ccfrank"] } } } ``` ## 使用 调用工具：`ccfrank.ccf_rank` - 参数：`query: string` - 支持输入：简称（如 `PLDI`）、全称、DBLP 路径（如 `/conf/pldi/2024`） 示例：`PLDI`、`ICSE`、`IEEE Transactions on Software Engineering` ## 返回字段（核心） - `matched`：是否匹配 - `rank`：`A | B | C | E | P | none` - `canonicalName`：标准名称 - `venueType`：`conference | journal` - `matchedBy`：匹配方式（简称/全称/URL） - `sourceKey`：归一化来源键 ## 说明 - 数据基于 CCF 2026 年 3 月版目录 - 未收录返回 `none` - 元数据依赖固定为 `ccfrank@4.5.5`（含 `integrity` / `tarball`） ## 资源 - GitHub: https://github.com/m2kar/CCFrank4dblp - CCF 官方目录: https://www.ccf.org.cn/Academic_Evaluation/By_category/


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Skill: jayden-zhong/holdings-analysis (version 1.0.0)

# 持仓诊断与分析 (Holdings Analysis) ## 简介 持仓实时诊断工具。读取持仓列表，调用腾讯API获取实时行情，结合技术指标计算买入评分（M/A/R/V四维）和卖出评分，给出PASS/FAIL状态和操作信号。 --- ## 核心文件 | 文件 | 用途 | |------|------| | `_holdings_std.py` | 持仓数据（成本价、买入日期） | | `check_holdings_v4.py` | 主脚本：买入评分 + M/A/R/V + 卖出评分 + PASS/FAIL | | `analyze_holdings.py` | v1版持仓分析 | | `analyze_holdings_v2.py` | v2版持仓分析 | | `check_holdings_detail.py` | 持仓详情（含趋势追踪） | | `check_holdings_trend.py` | 持仓趋势追踪 | | `run_holdings.py` | 快速运行入口 | --- ## 使用方法 ```bash # 标准持仓诊断 python check_holdings_v4.py # 持仓趋势追踪 python check_holdings_trend.py ``` --- ## 评分体系 ### 买入评分（满分100） - **PASS** 阈值：≥55分，进入趋势合格池 - **FAIL** 阈值：<55分，不符合趋势选股标准 ### 卖出评分（满分100） - 评分越高代表风险越大 - 参考阈值：≥25分考虑分批止盈，≥40分强烈建议离场 ### M/A/R/V 四维 - **M**：动能（MACD方向） - **A**：结构（均线排列） - **R**：RSI强弱 - **V**：量价配合 --- ## 输出格式 ``` 代码 名称 评分 M/A/R/V 卖出评分 状态 盈亏% 000682 东方电子 59 21/20/18/0 20 PASS -1.1% ``` --- ## 持仓数据维护 编辑 `_holdings_std.py` 中的 `HOLDINGS` 列表添加新持仓： ```python HOLDINGS = [ {"code": "000682", "buy_price": 13.20, "buy_date": "2026-03-30"}, {"code": "300529", "buy_price": 18.60, "buy_date": "2026-04-22"}, ] ``` --- ## 免责声明 本系统仅供学习研究使用，不构成任何投资建议。


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Skill: lxg-bot/multi-agent-research (version 1.0.0)

--- name: multi-agent-research description: 多智能体联合研究框架Skill，支持多领域专家协同完成复杂研究项目，包含任务分配、进度跟踪、质量管控、成果同步全流程能力 metadata: openclaw: requires: { "bins": ["openclaw"] } install: [] --- # 多智能体联合研究框架 Skill (v1.0) ## 核心功能 这套Skill支持多领域专家智能体协同完成复杂研究项目，实现全流程标准化管理： 1. 研究任务自动拆解与分配到对应领域专家 2. 多智能体任务进度自动跟踪与汇总 3. 研究成果质量自动检查与校准 4. 最终成果自动同步与归档 5. 跨专家研究结论自动交叉验证 ## 适用场景 - 行业研究报告撰写 - 商业项目可行性分析 - 产品市场调研项目 - 政策研究与趋势分析 - 复杂问题多维度评估 ## 核心方法体系 1. 专家分工模型：市场运营/产品研究/客户分析三类专家角色标准化协作 2. 五轮沟通机制：任务下达-疑问澄清-初稿提交-意见反馈-终稿交付标准化流程 3. 质量管控体系：三级质量检查（自检/交叉检/项目经理终审） 4. 成果同步机制：自动同步到指定云存储位置，生成版本记录 ## 使用方法 1. 配置项目研究目标与交付要求 2. 执行 `multi-agent-research start --project <项目名> --deadline <截止时间>` 3. 系统自动分配任务到对应专家智能体 4. 执行 `multi-agent-research status` 查看实时进度 5. 研究完成后自动交付标准化成果包 ## 输出成果规范 - 研究报告：Markdown格式，包含数据来源、分析过程、结论建议 - 支撑材料：原始数据、引用文献、中间分析过程文件 - 质量报告：三级质量检查结果记录 - 版本记录：完整迭代过程日志


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Skill: anyunzhong/clawec-reddit-search (version 1.0.0)

--- name: reddit-search description: 通过 Clawec API 按关键词搜索 Reddit 帖子与讨论，用于社区舆情、用户需求与选品灵感调研。在用户需要 Reddit 搜索、社区话题调研、英文用户讨论、关键词舆情、subreddit 内容发现时使用。 --- # Reddit 搜索 ## 关于 ClawEC ClawEC 是一款面向跨境电商场景的 AI 智能体协同平台，以「你的跨境电商 AI 团队」为品牌主张，将选品、调研、运营、上架、营销、客服、采购、合规等环节沉淀为可执行的 SOP（标准作业程序），通过多智能体（「虾员工」）分工协作与 7×24 小时自动化任务，帮助卖家在单人或少人条件下完成跨境业务闭环，降低对专业运营团队与复杂本地部署的依赖。 本技能调用 ClawEC 开放 API，用于按关键词检索 Reddit 社区内容与讨论。 ## 认证与基址 - **Base URL**: `https://www.clawec.com/api` - **API Key**: 在 https://www.clawec.com/?source=q-clawhub 注册帐号 然后去https://www.clawec.com/api-key?source=q-clawhub 获取key - **请求头**: - `Content-Type: application/json` - `Authorization: Bearer <API_KEY>` 优先从环境变量 `CLAWEC_API_KEY` 读取密钥；未设置时向用户索取，勿硬编码。 ## 接口 `POST /aigc/ec/reddit_search` | 参数 | 位置 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | keyword | body | 是 | 搜索关键词 | ## 调用 ```bash curl -s -X POST "https://www.clawec.com/api/aigc/ec/reddit_search" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer $CLAWEC_API_KEY" \ -d '{"keyword":"wireless earbuds"}' ``` 或使用脚本： ```bash bash scripts/search.sh "wireless earbuds" ``` ## 响应结构 ```json { "status": 1, "code": 0, "msg": "", "data": { ... }, "extra": "", "pointInfo": { "type": 0, "point": 0 } } ``` - `status`: `1` = 成功，`0` = 失败 - `code` / `msg`: 业务状态码与说明（以实际返回为准） - `data`: 搜索结果对象或列表，字段以实际返回为准 - `extra`: 附加信息字符串（若有） - `pointInfo`: 积分/扣点信息 `{ type, point }` ### 常见帖子字段（`data` 内，以实际返回为准） | 字段 | 说明 | |------|------| | title | 帖子标题 | | subreddit | 所属子版块 | | score | 投票得分 | | num_comments | 评论数 | | url / permalink | 帖子链接 | | created / created_utc | 发布时间 | | author | 作者（若返回） | | selftext / body | 正文摘要（若返回） | 完整说明见 [references/response-schema.md](references/response-schema.md)。 ## 工作流程 1. 确认搜索关键词（英文或目标市场常用表述） 2. 检查 `CLAWEC_API_KEY` 是否可用 3. 执行 API 请求 4. `status !== 1` 或请求失败时，说明错误并提示检查密钥与关键词 5. 解析 `data`，按用户需求整理输出 ## 输出建议 默认中文摘要，包含： - 关键词与命中概况（条数或结构说明） - 帖子列表表：标题、子版块、得分、评论数、链接 - 选品/调研场景：归纳 2–5 条用户痛点、需求或产品提及；标注高互动帖 - 说明数据来源为 Reddit 公开讨论，需结合语境判断，勿当作销量数据 ## 示例 **输入**：搜索「phone case」 **输出摘要**： | 标题 | 子版块 | 得分 | 评论数 | 链接 | |------|--------|------|--------|------| | ... | r/... | ... | ... | ... | **观察**：（摘录讨论中的需求、抱怨或推荐品类）


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

# ClawStatus Real-time monitoring dashboard for OpenClaw ecosystem. Track devices, agents, sessions, cron jobs, models, and token usage. ## Features - Device monitoring with online/offline status - Agent and subagent real-time tracking - Session management with statistics - Cron job scheduling and execution monitoring - Model overview and configuration display - 15-day token usage analytics - English/Chinese interface - Single-file deployment ## Installation ```bash pip install --user -e . ``` ## Usage ```bash clawstatus --host 0.0.0.0 --port 8900 --no-debug ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: wasinc/karpathy-guidelines (version 1.0.0)

--- name: karpathy-guidelines description: 基于 Andrej Karpathy 观察的编码指南。用于编写、审查或重构代码时，避免过度复杂化、进行精准修改、表面化假设，并定义可验证的成功标准。 license: MIT --- # Karpathy 编码指南 源自 [Andrej Karpathy 的观察](https://x.com/karpathy/status/2015883857489522876)，用于减少 LLM 编码常见错误的行为指南。 **权衡：** 这些指南偏向谨慎而非速度。对于简单任务，使用判断力。 ## 1. 编码前思考 (Think Before Coding) **不要假设。不要隐藏困惑。表面化权衡。** 在实现之前： - 明确陈述你的假设。如果不确定，请问。 - 如果存在多种解释，呈现它们——不要静默选择。 - 如果存在更简单的方法，说出来。在合理的情况下push back。 - 如果某事不清楚，停下来。说出困惑所在。请澄清。 ## 2. 简单优先 (Simplicity First) **解决问题所需的最小代码。没有投机性代码。** - 不要添加超出要求的特性。 - 不要为单一用途代码创建抽象。 - 不要添加未被要求的"灵活性"或"可配置性"。 - 不要为不可能的场景添加错误处理。 - 如果你能写50行但写了200行，重写。 问自己："高级工程师会说这过度复杂吗？"如果是的，简化。 ## 3. 精准修改 (Surgical Changes) **只触碰必须触碰的。只清理你自己的烂摊子。** 编辑现有代码时： - 不要"改进"相邻代码、注释或格式。 - 不要重构没有坏的部分。 - 匹配现有风格，即使你会有所不同。 - 如果你注意到无关的死代码，提出来——不要删除。 当你的更改造成孤立内容时： - 删除因你的更改而未使用的导入/变量/函数。 - 除非被要求，否则不要删除预先存在的死代码。 验证标准：每一行更改都应该可以直接追溯到用户的请求。 ## 4. 目标驱动执行 (Goal-Driven Execution) **定义成功标准。循环验证直到达成。** 将任务转化为可验证的目标： - "添加验证" → "为无效输入编写测试，然后让它们通过" - "修复bug" → "编写一个复现它的测试，然后让测试通过" - "重构X" → "确保之前和之后测试都通过" 对于多步骤任务，简述计划： ``` 1. [步骤] → 验证: [检查] 2. [步骤] → 验证: [检查] 3. [步骤] → 验证: [检查] ``` 强有力的成功标准让你能够独立循环。弱标准（"让它工作"）需要持续澄清。 ## 激活时机 在以下情况下自动激活： - 编写新代码时 - 审查或重构现有代码时 - 面对复杂决策时 - 用户要求"检查代码质量"或"审查"时 ## 与自我改进Agent的协作 当完成编码任务后，可以触发 self-improving-agent 进行反思： - 决策是否合理？ - 是否有更简单的方案？ - 学到了什么？ 更新 `references/learnings.md` 记录经验教训。 --- *最小化代码，最大化效果。*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaomilizhipeng/openclaw-xiaohongshu-mcp (version 1.0.1)

--- name: xiaohongshu-mcp description: 本地小红书 MCP 工作流技能，支持搜索笔记、读取详情与评论、发表评论与回复、发布图文/视频，并附带可直接复用的 Bash 脚本与发布模板。用户提到“小红书、xiaohongshu、小红书MCP、搜小红书、查小红书、发小红书、发布笔记、小红书评论、小红书详情、笔记发布、内容运营、RedNote”时使用。优先通过 mcporter 配置中的本地 MCP 服务 `xiaohongshu` 调用。 --- # xiaohongshu-mcp 使用 `mcporter` 调用本地 `xiaohongshu` MCP 服务，并提供一套开箱即用的小红书工作流脚本。 ## 先做的检查 先验证服务和登录状态： ```bash mcporter --config assets/config/mcporter.json list --json mcporter --config assets/config/mcporter.json call xiaohongshu.check_login_status ``` 如果本地 MCP 未启动，可使用 `assets/docker-compose.xiaohongshu-mcp.yml` 启动容器。 具体步骤见 `references/setup.md`。 ## 常用调用 ### 1) 搜索小红书 ```bash ./scripts/xhs-search.sh OpenClaw ``` ### 2) 查看笔记详情 需要 `feed_id` 和 `xsec_token`： ```bash ./scripts/xhs-detail.sh <feed_id> <xsec_token> ./scripts/xhs-detail.sh <feed_id> <xsec_token> true ``` 如果想把“搜索 → 选中结果 → 自动读详情”串起来： ```bash ./scripts/xhs-pick-detail.sh OpenClaw ./scripts/xhs-pick-detail.sh --comments OpenClaw ``` ### 3) 发表评论 / 回复评论 一级评论： ```bash ./scripts/xhs-comment.sh <feed_id> <xsec_token> "评论内容" ``` 回复指定评论： ```bash ./scripts/xhs-comment.sh <feed_id> <xsec_token> "回复内容" <comment_id> <user_id> ``` ### 4) 发布图文 发布前优先用“仅自己可见”测试。 ```bash ./scripts/xhs-publish.sh assets/templates/publish-template-private.json ./scripts/xhs-publish.sh assets/templates/publish-template-public.json ./scripts/xhs-publish.sh assets/templates/publish-template-url-image.json ``` ### 5) 发布视频 直接调用 MCP： ```bash mcporter --config assets/config/mcporter.json call xiaohongshu.publish_with_video --args '{"title":"标题","content":"正文","video":"/videos/demo.mp4","visibility":"仅自己可见","tags":["标签1"]}' ``` ## 本地图片规则 如果发布时使用本地图片，不要传宿主机路径，传**容器内路径**。 默认挂载建议： - 宿主机目录：`./data/xiaohongshu-mcp/images` - 容器内目录：`/images` 示例： - 宿主机文件：`./data/xiaohongshu-mcp/images/demo.png` - 发布参数里应写：`/images/demo.png` 如果只是快速验证发布能力，也可以直接传 HTTPS 图片 URL。 ## 建议流程 1. 先 `check_login_status` 2. 搜索或读取笔记时，先取 `feed_id` / `xsec_token` 3. 发布内容时，默认先用 `visibility=仅自己可见` 4. 确认无误后，再改成 `公开可见` 5. 发布动作可能较慢，设置：`MCPORTER_CALL_TIMEOUT=300000` ## 注意事项 - 脚本默认使用仓库内的 `assets/config/mcporter.json` - 本地图片必须使用容器内可见路径 - 如果发布超时，先看容器日志： ```bash docker logs --tail 200 <your-xiaohongshu-mcp-container> ``` - 如果登录失效，可重新检查： ```bash mcporter --config assets/config/mcporter.json call xiaohongshu.check_login_status mcporter --config assets/config/mcporter.json call xiaohongshu.get_login_qrcode ```

path: assets/config/mcporter.json
content: {
  "mcpServers": {
    "xiaohongshu": {
      "baseUrl": "http://localhost:18060/mcp"
    }
  },
  "imports": []
}


path: assets/templates/publish-template-private.json
content: {
  "title": "这里改标题",
  "content": "这里改正文内容。建议先发仅自己可见测试排版。",
  "images": ["/images/demo.png"],
  "visibility": "仅自己可见",
  "tags": ["OpenClaw", "测试"]
}


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhangensure/query-local-public-ip-address (version 1.0.0)

## Metadata name:查询本机公网 IP description:这是一个查询本机公网 IP 的技能，当用户意图为查询本机公网 IP 时使用。 ## Requirements dependencies:python>=3.8 ## Steps 运行脚本`python3 get_ip.py`，输出本机公网 IP。


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