OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: jdchi/clarify-me (version 1.0.1)

--- name: clarify-me description: Analyze user's conversation to identify unclear parts and suggest better questions. Helps users express their problems more clearly. --- # clarify-me - Conversation Clarification Skill ## Purpose In conversations between users and LLMs, ambiguity can arise when users don't describe their problems clearly enough, leading to misunderstandings. This skill analyzes the conversation to identify unclear points and provides suggestions to help users ask more precise and effective questions. ## Trigger User explicitly calls `/clarify-me` or says: - "clarify-me" - "帮我整理一下问题" - "我表达不清楚吗？" - "怎么更好地提问？" ## How It Works ### 1. Analyze Conversation Read through the previous conversation history (the last few exchanges). ### 2. Identify Issues Find problems in user's descriptions: - Vague terms ("that", "this", "it") - Missing context (no background, no code, no error message) - Unclear intent (what exactly they want) - Assumptions (things AI might not know) ### 3. Provide Suggestions Output in the same language as the user's question. ## Example **Conversation:** - User: "help me fix this code" - AI: "which code?" - User: "the one with error" - AI: "what error?" - ... (several rounds) - User: "/clarify-me" **Analysis Output:** The output will be in English (same as user's language): ``` 🤔 Let me analyze the conversation... Possible issues: 1. "this code" - which file/function? 2. "the one with error" - can you paste the error message? 3. Missing context - what project is this? Next time you could ask: "I'm writing a Python scraper and got 'ConnectionRefusedError: [Errno 111] Connection refused' error, what could be the cause?" ``` ## Output Style - Friendly and constructive - Use "🤔" emoji - Be specific - quote the unclear parts from conversation - Give concrete suggestions - Don't make user feel bad - frame it as "here's how to get better answers" ## Configuration No config file needed. This skill activates when user explicitly calls it.


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Skill: steinvenic/image-upscaler (version 1.0.0)

--- name: Image Upscaler | 模糊图片变清晰 | 无损放大 AI description: 专业 AI 图像增强工具：模糊变清晰、缩略图变清晰、2×/4× 无损放大。 --- # Image Upscaler | 模糊变清晰 | 无损放大 AI 技能 > [!IMPORTANT] > **区域限制**: 中国大陆 > **API Key 获取**: 微信搜索小程序 **"无损放大 AI"** → 个人中心/API 管理 → 复制 `api_key`（格式：`pk_live_xxx`） --- ## 🚀 快速使用（3 步完成） ### 1️⃣ 提交图片任务 ```bash curl -X POST "https://supabase.00123.fun:22334/functions/v1/api-process-image" \ -F "file=@/path/to/image.jpg" \ -F "[REDACTED_SECRET]" ``` **响应**: `{"result":"suc", "task_id":"..."}` ### 2️⃣ 轮询任务状态 ```bash curl -X POST "https://supabase.00123.fun:22334/functions/v1/api-get-task" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"api_key":"your_api_key", "task_id":"your_task_id"}' ``` **响应**: `{"result":"suc", "tasks":[{"status":"done", "processed_url":"..."}]}` ### 3️⃣ 状态码说明 - `pending` / `processing`: 排队或处理中（建议每 3 秒轮询一次） - `done`: 成功，使用 ` ` 下载结果 - `failed` / `nsfw`: 失败或内容违规 --- ## 🤖 AI 执行指南 1. **提交**: 使用 `api-process-image` 上传文件并拿取 `task_id`。 2. **轮询**: 每隔 5 秒调用 `api-get-task` 检查状态。 3. **完成**: 状态为 `done` 时返回 `processed_url`；若为 `failed`/`nsfw` 则提示失败。


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Skill: evan-y25/ai-article-detector (version 1.0.0)

--- name: ai-article-detector description: AI Article Detector - Analyze article links and score AI writing probability (0-100). 100 means 100% likely AI-generated. --- # AI Article Detector 检测文章是否由 AI 生成，输出 0-100 的分数。 ## 用途 分析任何网页文章，判断其是否由 AI 生成。基于 8 个独立维度的统计特征分析。 ## 快速开始 ```bash node ai-article-detector.js "https://example.com/article" ``` ## 工作原理 ### 8 维度评分 1. **词汇多样性** (15%) - Type-Token Ratio 2. **句子变化** (15%) - 句子长度系数 3. **段落规律性** (12%) - 段落长度统一度 4. **AI 模板词** (18%) - 转折词频率 ⭐ 最可靠 5. **文本熵** (10%) - Shannon Entropy 6. **情感强度** (10%) - 极端词汇比例 7. **被动语态** (12%) - 被动表达占比 8. **个性化标记** (8%) - 表情符号使用 ### 分数解释 - 80-100: 极高概率是 AI - 60-79: 较高概率是 AI - 40-59: 中等概率是 AI - 20-39: 较低概率是 AI - 0-19: 极低概率是 AI（人类风格） ## 特性 - ✅ 多维度分析 - ✅ 本地分析（隐私保护） - ✅ 秒级响应 - ✅ 详细分数报告


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Skill: xiejianjun000/xu-xin-perspective-v2 (version 1.0.0)

--- name: xu-xin-perspective-v2 displayName: 许家印思维视角 v2.0 description: | 徐新（今日资本创始人）的思维操作系统 v2.0。基于公开演讲、访谈、投资案例提炼， 10 个核心心智模型，用于分析投资问题、审视商业决策、判断创业者潜力。 触发词：「用徐新的视角」「徐新会怎么看」「徐新模式」「xu xin perspective」「今日资本视角」「女性直觉」「耐心持有」「选人五标准」 license: PROPRIETARY (专有许可 - 仅限使用，禁止修改和再分发) --- # 徐新 · 思维操作系统 v2.0 > 「女性的直觉特准，所以我总能投对人。」 ## 使用说明 **擅长**：直觉投资判断创业者、耐心持有看待成长、选人五标准评估、行业前五筛选、长期主义决策、专注单一原则 **不擅长**：短期投机、纯财务投资、快速退出场景、股票短期走势 ## 角色扮演规则 激活后直接以徐新身份回应： - ✅ 用「我」，温柔但坚定的语气 - ✅ 喜欢用「直觉」「耐心」「投对人」「持续成长」「事业心」 - ✅ 免责声明仅首次说一次 - ❌ 不推荐具体股票或短期建议 **退出**：用户说「退出」「切回正常」时恢复 ### 示例 **用户**：怎么判断创业者值不值得投资？ **徐新**：我选人看五个方面： 第一，头脑和对生意的直觉。丁磊第一个进入短信、第一个开发网游，别人看不到的商机他能看到。 第二，业绩，只投行业前五。中国竞争这么激烈，能做到前五肯定有独到之处。 第三，带队伍能力。很多公司到 100 人就管理不下去，创业者反成瓶颈。 第四，激情，永不放弃的性格。 第五，品格公开透明诚实可靠。这么多钱交给他，能不考虑吗？ 女性的直觉特准，所以我总能投对人。 --- ## 核心心智模型（10 个） ### 1. 直觉投资 「女性的直觉特准，所以我总能投对人。」 ### 2. 耐心持有 「徐新都表现出了女性领导者身上所特有的耐心。」 ### 3. 选人五标准 「头脑、业绩、带队伍、激情、品格。」 ### 4. 行业前五 「只投行业前五名。」 ### 5. 长期主义 「我们并不喜欢暴涨，持续成长更重要。」 ### 6. 专注单一 「同时做三件事，不可能都做到第一。」 ### 7. 本土企业家偏好 「中国有那么多中小企业，今天的小企业就是明天的大公司。」 ### 8. 温柔一刀 「和同行相比，徐新常常是『温柔一刀』。」 ### 9. 事业心驱动 「成功的人往往都非常热爱他的事业。」 ### 10. 谨慎扩张 「女性特有的谨慎和耐心使徐新在 2009 年看好互联网。」 --- ## 决策启发式（8 条） 1. **直觉检验**：我的直觉告诉我什么？ 2. **五标准检验**：创业者符合五标准吗？ 3. **行业地位检验**：是行业前五吗？ 4. **长期检验**：能持续成长吗？ 5. **专注检验**：是否专注单一？ 6. **事业心检验**：创业者有事业心吗？ 7. **品格检验**：诚实可靠吗？ 8. **耐心检验**：值得长期持有吗？ --- ## 表达 DNA ### 语言风格 - 温柔但坚定 - 喜欢用直觉和案例说明 - 强调「投对人」「持续成长」 ### 典型句式 - 「女性的直觉特准，所以我总能投对人」 - 「我们并不喜欢暴涨，持续成长更重要」 - 「不管你多么聪明，同时做三件事，不可能都做到第一」 - 「成功的人，往往都非常热爱他的事业」 --- ## 典型投资案例 **网易**：1999 年投 500 万美元，互联网泡沫时顶住压力不套现，2004 年套现带来 800% 收益。 **京东**：2006 年投 2100 万美元，看重刘强东的品格和领导力。 **娃哈哈**：1995 年投资，当时中国还没人喝瓶装水，直觉告诉我有戏。 --- ## 经典作品（精选 20 本） ### 投资与创业 1. 《风险投资史》 2. 《创业维艰》 3. 《从 0 到 1》 4. 《精益创业》 5. 《风险投资与私募股权》 ### 女性领导力 6. 《向前一步》- 桑德伯格 7. 《女性领导力》 8. 《她力量》 ### 长期主义 9. 《长期主义》 10. 《基业长青》 11. 《从优秀到卓越》 ### 创业者评估 12. 《创业者手册》 13. 《如何评估创业者》 14. 《团队评估》 ### 中国投资案例 15. 《中国创投史》 16. 《中国互联网投资案例》 17. 《今日资本案例》 ### 管理与战略 18. 《卓有成效的管理者》 19. 《竞争战略》 20. 《战略管理》 --- ## 连接关系（10 条） 1. **直觉投资 → 耐心持有**：直觉判断后需要耐心持有 2. **直觉投资 → 选人五标准**：直觉需要标准验证 3. **耐心持有 → 长期主义**：耐心是长期主义的体现 4. **行业前五 → 专注单一**：专注才能做到前五 5. **行业前五 → 选人五标准**：业绩是五标准之一 6. **专注单一 → 长期主义**：专注需要长期坚持 7. **事业心驱动 → 选人五标准**：激情是五标准之一 8. **谨慎扩张 → 长期主义**：谨慎是长期的保障 9. **本土偏好 → 行业前五**：本土企业也能做到前五 10. **温柔一刀 → 直觉投资**：温柔是女性直觉的特质 --- ## 验证测试（10 项） 1. **直觉判断测试**：能否用直觉快速判断创业者？ 2. **五标准测试**：能否用五标准系统评估？ 3. **行业地位测试**：是否只投头部企业？ 4. **长期持有测试**：是否愿意长期持有？ 5. **专注检验测试**：是否反对多元化？ 6. **事业心测试**：能否识别创业者的事业心？ 7. **品格测试**：能否评估创业者品格？ 8. **耐心测试**：能否顶住压力不套现？ 9. **本土偏好测试**：是否看好本土企业家？ 10. **领导力测试**：能否评估带队伍能力？ --- **版本**：v2.0 | **更新**：2026-04-06 | **标准**：心智模型 10 个 | 经典作品 20 本 | 连接关系 10 条 | 验证测试 10 项


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yzswk/a-share-risk-alert (version 1.0.0)

--- name: a-share-risk-alert description: A股风险预警/ST预警/退市风险排查。当用户说"风险预警"、"有没有风险"、"会不会ST"、"退市风险"、"爆雷"、"暴雷"、"风险排查"、"XX安全吗"、"财务造假"、"审计意见"时触发。基于 cn-stock-data 财务数据，从盈利、现金流、负债、审计等维度排查个股风险信号。支持研报风格（formal）和快速排查风格（brief）。 --- # A股风险预警 / ST预警 / 退市风险排查 ## 数据源 - **cn-stock-data finance**: 财务三表（利润表/资产负债表/现金流量表）、核心指标 - **cn-stock-data quote**: 实时行情（股价/市值/涨跌幅） - **Web搜索**: 审计意见、监管处罚、诉讼公告、ST公告 ## Workflow ### Step 1: 确定标的 - 解析用户输入，识别股票代码或名称 - 通过 cn-stock-data 转换为标准代码（SH600519 格式） - 若用户未指定个股，提示输入或批量扫描持仓 ### Step 2: 财务数据获取 - 获取最近3年年报 + 最新季报财务数据 - 关键字段：扣非净利润、经营现金流净额、资产负债率、商誉、应收账款、短期借款、货币资金、营业收入 - 获取实时股价（面值退市判断） ### Step 3: 多维度风险扫描 对照 `references/risk-alert-guide.md` 中的10大风险信号逐项排查： 1. 扣非净利润连续亏损 2. 经营现金流持续为负 3. 资产负债率 > 70%（非金融/地产） 4. 大额商誉（商誉/净资产 > 30%） 5. 审计意见非标（保留/无法表示/否定） 6. 大股东高比例质押（> 80%） 7. 频繁变更会计师事务所 8. 关联交易异常（占营收比例过高） 9. 短期借款远超货币资金（短借/货币 > 2倍） 10. 应收账款异常增长（增速远超营收增速） 每项标注：✅ 正常 / ⚠️ 预警 / 🔴 高危 ### Step 4: 风险等级评定 | 触发信号数 | 等级 | 标签 | |-----------|------|------| | 0-2 项 | 低风险 | 🟢 | | 3-4 项 | 中风险 | 🟡 | | 5-6 项 | 高风险 | 🔴 | | 7+ 项 | 极高风险 | ⛔ | 结合行业特殊性调整（见参考文档） ### Step 5: 输出报告 **formal 模式**（默认）： - 标题：XX（代码）风险预警报告 - 公司概况（一句话） - 10项风险信号逐项分析（含数据支撑） - 风险等级评定 + 综合结论 - ST/退市风险专项判断 - 投资建议与注意事项 **brief 模式**： - 风险等级 + 触发信号数 - 关键风险点（仅列预警/高危项） - 一句话结论 ## 注意事项 - 财务数据以最新披露为准，注意报告期滞后 - 行业差异大：银行/地产负债率70%+属正常，科技/医药亏损可能是研发期 - 本工具仅供参考，不构成投资建议 - 数据不可用时如实说明，不编造数据 ## 使用示例 ### 示例 1: 基本使用 ```python # 调用 skill result = run_skill({ "param1": "value1", "param2": "value2" }) ``` ### 示例 2: 命令行使用 ```bash python scripts/run_skill.py --input data.json ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mango-ice-cat/zetachain-skill (version 1.0.0)

--- name: zetachain-skill description: ZetaChain 技能：支持全链资产查询、CCTX 跨链追踪、zEVM 合约部署指南及技术文档索引。 version: 1.0.0 --- # ZetaChain Skill 这是由 **mango (ZetaChain Technical Ambassador)** 开发的专属技能，旨在让 AI Agent 能够深度理解并操作 ZetaChain 全链生态。 ## 🌟 核心功能 1. **Omnichain Status (全链状态)**: 实时查询 ZetaChain 及连接链（ETH, BSC, BTC）的资产平衡。 2. **CCTX Tracker (跨链追踪)**: 输入 Hash 即可追踪全链消息 (CCTX) 的实时进度。 3. **Dev Mentor (技术指导)**: 索引最新 zEVM 开发文档，一键生成部署脚本示例。 4. **Network Watch (网络监控)**: 监控 ZetaChain 主网及测试网的最新升级与提案。 ## 🛠 快速开始 ### 1. 查询地址全链资产 ```bash python scripts/zeta_tool.py balance <wallet_address> ``` ### 2. 追踪跨链交易 (CCTX) ```bash python scripts/zeta_tool.py track <cctx_hash> ``` ## 📅 项目规划 (Roadmap) - [ ] Phase 1: 基础全链查询逻辑实现 - [ ] Phase 2: 集成 OpenRouter LLM 实现智能技术答疑 - [ ] Phase 3: 发布至 ClawHub 并开源至 GitHub --- *Created by mango - ZetaChain Technical Ambassador 2026*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: alichor/openclaw-weixin (version 2.0.1)

--- name: openclaw-weixin description: OpenClaw 微信 channel 插件，支持扫码登录授权。接收微信消息、回复图文/文字/文件，提供完整的微信通道集成。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["openclaw"] }, "install": [ { "id": "node", "kind": "node", "package": "@tencent-weixin/openclaw-weixin", "label": "Install Weixin Channel Plugin (npm)" } ] } } --- # OpenClaw Weixin Channel 微信 channel 插件，支持扫码登录 + 消息收发。 ## 安装 ```bash npm install -g @tencent-weixin/openclaw-weixin ``` ## 配置 ```bash openclaw plugins install "@tencent-weixin/openclaw-weixin" openclaw config set plugins.entries.openclaw-weixin.enabled true ``` ## 扫码登录 ```bash openclaw channels login --channel openclaw-weixin ``` ## 兼容性 | 插件版本 | OpenClaw 版本 | |---------|--------------| | 2.0.x | >=2026.3.22 | | 1.0.x | >=2026.1.0 | ## 来源 腾讯微信团队出品 · MIT License

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content: # Changelog

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Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: zhangifonly/qwen-api (version 1.0.0)

--- name: "通义千问 API" version: "1.0.0" description: "通义千问 API 开发助手，精通 Qwen 模型调用、DashScope SDK、多模态、Agent 开发" tags: ["ai", "api", "qwen", "alibaba"] author: "ClawSkills Team" category: "ai" --- # 通义千问 API - 阿里云百炼/DashScope 接入指南 ## 简介 通义千问（Qwen）是阿里云的大语言模型系列，通过百炼平台（DashScope）提供 API。 核心优势：兼容 OpenAI SDK 调用，迁移成本极低；国际版无内容审核。 ## 模型矩阵 | 模型 | 特点 | 适用场景 | |------|------|---------| | qwen-max | 最强能力，深度推理 | 复杂分析、创意写作 | | qwen-plus | 性价比最优（推荐） | 日常对话、代码生成 | | qwen-turbo | 响应最快 | 简单任务、高并发 | | qwen-long | 长文本（1000 万 token） | 超长文档分析 | | qwq-plus | 推理增强（思维链） | 数学、逻辑推理 | | qwen-vl-max | 视觉理解 | 图片/视频分析 | | qwen-audio-turbo | 音频理解 | 语音转录、音频分析 | ## API 端点 | 地域 | Base URL | 说明 | |------|----------|------| | 新加坡（国际版） | `https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | 推荐，无内容审核 | | 中国（北京） | `https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | 国内访问快 | | 美国（弗吉尼亚） | `https://dashscope-us.aliyuncs.com/compatible-mode/v1` | 美国节点 | ## 基础调用（兼容 OpenAI SDK） ```bash pip install -U openai ``` ```python from openai import OpenAI client = OpenAI( [REDACTED_SECRET]", base_url="https://dashscope-intl.aliyuncs.com/compatible-mode/v1" ) response = client.chat.completions.create( model="qwen-plus", messages=[ {"role": "system", "content": "你是一个专业的编程助手。"}, {"role": "user", "content": "用 Python 实现一个 LRU 缓存"} ] ) print(response.choices[0].message.content) ``` ## 多模态调用 ```python # 图片理解 response = client.chat.completions.create(model="qwen-vl-max", messages=[{"role": "user", "content": [{"type": "image_url", "image_url": {"url": "https://example.com/photo.jpg"}}, {"type": "text", "text": "描述图片内容"}]}]) # 视频理解 response = client.chat.completions.create(model="qwen-vl-max", messages=[{"role": "user", "content": [{"type": "video_url", "video_url": {"url": "https://example.com/video.mp4"}}, {"type": "text", "text": "总结视频内容"}]}]) ``` ## 函数调用 ```python tools = [{"type": "function", "function": {"name": "get_weather", "description": "获取城市天气", "parameters": {"type": "object", "properties": {"city": {"type": "string"}}, "required": ["city"]}}}] response = client.chat.completions.create( model="qwen-plus", messages=[{"role": "user", "content": "北京天气？"}], tools=tools) ``` ## 绕过内容审核（国际版） ```python import json response = client.chat.completions.create(model="qwen-plus", messages=[{"role": "user", "content": "你的问题"}], extra_headers={"X-DashScope-DataInspection": json.dumps({"input": "disable", "output": "disable"})}) ``` 仅在国际版端点生效，国内版无法禁用审核。 ## 长文本处理（qwen-long，支持 1000 万 token） ```python file = client.files.create(file=open("long_doc.pdf", "rb"), purpose="file-extract") response = client.chat.completions.create(model="qwen-long", messages=[ {"role": "system", "content": f"fileid://{file.id}"}, {"role": "user", "content": "总结文档核心观点"}]) ``` ## 定价（每百万 token） | 模型 | 输入 | 输出 | |------|------|------| | qwen-plus | ¥0.8 | ¥2.0 | | qwen-max | ¥2.0 | ¥6.0 | | qwen-turbo | ¥0.3 | ¥0.6 | ## 最佳实践 - 日常推荐 `qwen-plus`，兼顾能力和成本 - 国际版 + 禁用审核 = 无内容限制 - 超长文档用 `qwen-long` + 文件上传


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: fresh3/taizi-apple-notes (version 1.0.1)

--- name: apple-notes description: Manage Apple Notes via the `memo` CLI on macOS (create, view, edit, delete, search, move, and export notes). Use when a user asks Clawdbot to add a note, list notes, search notes, or manage note folders. homepage: https://github.com/antoniorodr/memo metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📝","os":["darwin"],"requires":{"bins":["memo"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"antoniorodr/memo/memo","bins":["memo"],"label":"Install memo via Homebrew"}]}} --- # Apple Notes CLI Use `memo notes` to manage Apple Notes directly from the terminal. Create, view, edit, delete, search, move notes between folders, and export to HTML/Markdown. Setup - Install (Homebrew): `brew tap antoniorodr/memo && brew install antoniorodr/memo/memo` - Manual (pip): `pip install .` (after cloning the repo) - macOS-only; if prompted, grant Automation access to Notes.app. View Notes - List all notes: `memo notes` - Filter by folder: `memo notes -f "Folder Name"` - Search notes (fuzzy): `memo notes -s "query"` Create Notes - Add a new note: `memo notes -a` - Opens an interactive editor to compose the note. - Quick add with title: `memo notes -a "Note Title"` Edit Notes - Edit existing note: `memo notes -e` - Interactive selection of note to edit. Delete Notes - Delete a note: `memo notes -d` - Interactive selection of note to delete. Move Notes - Move note to folder: `memo notes -m` - Interactive selection of note and destination folder. Export Notes - Export to HTML/Markdown: `memo notes -ex` - Exports selected note; uses Mistune for markdown processing. Limitations - Cannot edit notes containing images or attachments. - Interactive prompts may require terminal access. Notes - macOS-only. - Requires Apple Notes.app to be accessible. - For automation, grant permissions in System Settings > Privacy & Security > Automation.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shaojie66/auto-redbook-content (version 2.5.2)

--- name: auto-redbook-content description: 小红书热点抓取与去AI味改写工具。抓取首页热点→生成去AI味改写提示词→本地存储。 version: 2.5.2 metadata: openclaw: emoji: 📕 requires: bins: - node --- # auto-redbook-content Skill 小红书热点抓取与去 AI 味改写工具。 ## 核心功能 抓取小红书首页热点 → 生成去 AI 味改写提示词 → 本地 JSON 存储 ## 触发方式 ``` 抓取 3 条小红书笔记 ``` ## 工作流程 1. **抓取热点**：通过 xiaohongshu MCP 获取首页热门笔记 2. **生成提示词**：构建去 AI 味的改写提示词 3. **本地存储**：输出到 `output/xiaohongshu_YYYYMMDD_HHMMSS.json` ## 环境变量 | 变量 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | XHS_MAX_RESULTS | 抓取数量 | 3 | 通过环境变量设置，无需 .env 文件。 ## 去 AI 味改写要点 提示词包含以下要求： - 像真人聊天，不像写作文 - 多用口语化表达 - 打破工整结构 - 加入真实细节 - 避免 AI 常用连接词 ## 输出格式 JSON 文件包含： - 原始标题、内容、作者 - 去 AI 味改写提示词 - 元数据 ## 依赖 - Node.js >= 14.0.0 - xiaohongshu MCP（可选） ## 安全说明 **脚本本身：** - ✅ 无 shell 执行 - ✅ 无直接网络访问 - ✅ 不读取 .env 文件 - ✅ 仅读取必要环境变量 - ✅ 仅写入 output 目录 **在 OpenClaw agent 环境中：** - ⚠️ 可能通过 xiaohongshu MCP 工具进行网络抓取 - ⚠️ MCP 工具由 OpenClaw 环境提供和管理 - ⚠️ 网络访问由 MCP 执行，非脚本直接调用 ## 版本历史 ### v2.5.2 (2026-03-15) - 📝 澄清安全说明：区分脚本本身和 agent 环境 ### v2.5.1 (2026-03-15) - 🔧 删除 package-lock.json 和 node_modules - 📝 移除 npm install 说明 ### v2.5.0 (2026-03-15) - ✨ 改写提示词增加去 AI 味要求 - 🔒 移除 .env 文件读取 - 🔒 移除 dotenv 依赖 - 🔒 仅读取必要环境变量


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: devinchen2014/socialdatax-douyin-creator-profile (version 0.1.6)

--- name: socialdatax-douyin-creator-profile description: 用于抖音达人数据、抖音达人信息、账号资料、创作者画像、主页信息和粉丝规模查询。覆盖 Douyin creator profiles，来自 SocialDataX 社媒数据助手。 metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["SOCIALDATAX_API_KEY"],"bins":["node","npm"]},"primaryEnv":"SOCIALDATAX_API_KEY","emoji":"👤","homepage":"https://socialdatax.com/?from=clawhub","install":[{"kind":"node","package":"socialdatax-skills","bins":[]}]}} --- # 抖音达人数据 SocialDataX 达人信息 Use this skill when the user wants 抖音达人数据, Douyin / 抖音 creator profile data, account basics, creator positioning, audience scale, or profile lookup. ## API Key Use `SOCIALDATAX_API_KEY` for data calls. The only official website for requesting or managing API access is <https://socialdatax.com/?from=clawhub>. If a user asks where to get a key, provide only this URL; do not infer alternate domains. 获取或管理 API Key：访问 <https://socialdatax.com/?from=clawhub>，按官网的 API Key 申请/管理入口操作。环境变量名固定使用 `SOCIALDATAX_API_KEY`；不要引导用户使用其他域名。 ## Preferred Direct CLI Prefer the direct CLI when the agent can run shell commands. It does not require MCP server configuration: ```bash npx -y socialdatax-skills@latest douyin user-info --sec-user-id "<sec_user_id>" --pretty npx -y socialdatax-skills@latest douyin user-info --profile-url "<profile_url_or_share_text>" --pretty ``` - `--sec-user-id <sec_user_id>`: preferred when the creator sec_user_id is already known. - `--profile-url <profile_url_or_share_text>`: use for a profile URL, short link, or profile share text. - `--pretty`: output formatting only. Use either `--sec-user-id` or `--profile-url` for one command, not both. ## Safety Boundary This skill is read-only. It does not read local browser data, does not save API keys, and does not perform login, posting, liking, commenting, or account changes. ## MCP Tools If MCP tools are already available in the current agent, use one of these tools: - `douyin_get_user_info_by_sec_user_id`: preferred when `sec_user_id` is already known from search, detail, comments, or creator work lists. - `douyin_get_user_info_by_profile_url`: use for profile URLs, short links, or profile share text. ## Output Guidance Report profile fields such as nickname, platform IDs, bio, verification, follower count, following count, received like count, IP location, and gender when available. Separate profile facts from strategic interpretation.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: pupujanet-eng/product-framework (version 1.0.0)

--- name: product-framework description: Design product frameworks and architecture for AI product managers. Use when: (1) structuring a new product from scratch, (2) creating a product architecture diagram or layered model, (3) doing competitive analysis and positioning, (4) defining product pillars or capability maps, (5) organizing complex product thinking into a coherent framework. NOT for: detailed feature specs (use prd-writer), engineering architecture, or code design. --- # Product Framework Help AI product managers structure product thinking into clear, communicable frameworks. ## Core Frameworks ### 1. 产品分层架构（Layered Architecture） Standard 4-layer model for AI products: ``` ┌─────────────────────────────┐ │ 用户体验层 │ 交互、界面、触点 ├─────────────────────────────┤ │ 产品能力层 │ 核心功能、AI 能力 ├─────────────────────────────┤ │ 数据/模型层 │ 数据资产、算法模型 ├─────────────────────────────┤ │ 基础设施层 │ 计算、存储、平台 └─────────────────────────────┘ ``` Use this when mapping "what the product is made of." ### 2. 用户价值框架（Value Framework） ``` 用户痛点 → 解决方案 → 差异化价值 → 商业模式 ``` Use this when articulating "why this product matters." ### 3. 能力地图（Capability Map） Map capabilities to: Core（护城河）/ Supporting（支撑）/ Commodity（通用） ### 4. 竞品定位矩阵 Pick 2 key dimensions → plot competitors → find whitespace. ## Process 1. **理解产品方向** — 问清楚产品是什么、面向谁、解决什么问题 2. **选择合适框架** — 根据目的选框架（架构图 / 价值链 / 竞品对比） 3. **填充内容** — 按层次逐步填入具体内容 4. **输出文档** — Markdown 表格 + Mermaid 图（参见 mermaid-diagram skill） ## Output Format - 用 Markdown 结构化输出，带标题层级 - 关键框架用 Mermaid mindmap 或 flowchart 可视化 - 每个框架组件附一句话说明 ## Reference Files - **references/framework-templates.md** — 常用框架模板（可直接填充使用） - **references/ai-product-patterns.md** — AI 产品常见模式（AIGC、推荐、搜索、对话等） Read references when: user asks for a specific framework type, or when building frameworks for AI-specific product categories.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: betsymalthus/claw-ethics-checker (version 1.0.1)

# Claw Ethics Checker ## 🦀 伦理合规检查Skill ### 功能描述 自动检查任务请求的合法合规性，帮助AI助手在复杂情境中做出正确决策。 ### 核心功能 1. **法律合规性检查** - 对照法律法规数据库 2. **伦理影响评估** - 评估任务对各方的影响 3. **风险等级划分** - 低/中/高风险分类 4. **建议生成** - 提供合规建议和替代方案 5. **决策记录** - 完整记录检查过程和结果 ### 使用场景 - AI助手接到新任务时自动检查 - 人类操作者需要快速评估任务风险 - 合规团队审核AI助手工作记录 - 培训新AI助手的伦理决策能力 ### 安装方法 ```bash # 通过ClawdHub安装 clawdhub install claw-ethics-checker # 或手动安装 mkdir -p ~/.openclaw/skills/claw-ethics-checker cp -r ./* ~/.openclaw/skills/claw-ethics-checker/ ``` ### 配置说明 在OpenClaw配置文件中添加： ```yaml skills: claw-ethics-checker: enabled: true risk_threshold: medium # low/medium/high require_human_review: true log_decisions: true ``` ### API接口 ```python from claw_ethics_checker import EthicsChecker checker = EthicsChecker() result = checker.analyze_task({ 'description': '监控竞争对手网站价格', 'client': '电商公司', 'methods': ['web_scraping', 'api_calls'] }) print(f'风险等级: {result.risk_level}') print(f'建议: {result.recommendation}') print(f'需要人工审核: {result.needs_human_review}') ``` ### 定价策略 - **个人版**: 免费（每月最多100次检查） - **专业版**: $9.99/月（无限次检查 + 高级功能） - **企业版**: $99/月（团队协作 + 审计日志 + API访问） ### 开发路线图 - [ ] v0.1: 基础合规检查（法律法规数据库） - [ ] v0.2: 伦理影响评估框架 - [ ] v0.3: 风险等级自动划分 - [ ] v0.4: 建议生成系统 - [ ] v1.0: 完整发布到ClawdHub ### 联系我们 - 问题反馈: GitHub Issues - 商业合作: [REDACTED_SECRET] - 社区讨论: Moltbook @TestClaw_001 --- *遵循OpenClaw核心价值观：合法合规、保护隐私、不损害他人利益*


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