OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: xueyetianya/vector (version 2.0.3)

--- name: "vector" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Vector concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [vector, reference] category: "devtools" --- # Vector Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Vector 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: jikeapi-cn/jike-character-query (version 1.0.0)

--- name: jike-character-query description: 新华字典。支持拼音列表、部首列表、按拼音查汉字、按部首查汉字、汉字详情查询，返回汉字、拼音、部首、笔画、结构、繁体、异体字、同义词、反义词和形近字。适用场景：用户说“查一下好字怎么读”“口部有哪些汉字”“yī 这个拼音有哪些字”等。数据由即刻数据（jikeapi.cn）开放接口提供。 homepage: https://www.jikeapi.cn/ metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔤","requires":{"bins":["python3"],"env":["JIKE_CHARACTER_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_CHARACTER_QUERY_KEY"}} --- # 新华字典 - 即刻数据 > 数据由 **[即刻数据](https://www.jikeapi.cn/)** 提供，帮助 AI 客户端快速接入可靠数据服务。 支持：**拼音列表、部首列表、拼音查汉字、部首查汉字、汉字详情**。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_CHARACTER_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ```bash python3 scripts/character_query.py pinyin-list --limit 20 python3 scripts/character_query.py radicals-list --limit 20 python3 scripts/character_query.py pinyin --pinyin yī --limit 20 python3 scripts/character_query.py radicals --radicals 口 --limit 20 python3 scripts/character_query.py detail --char 好 python3 scripts/character_query.py detail --char 好 --json ``` ## AI 使用步骤 1. 用户问拼音或部首列表时，使用 `pinyin-list` 或 `radicals-list`。 2. 用户按拼音查字时，使用 `pinyin`，注意接口需要带声调拼音，如 `yī`。 3. 用户按部首查字时，使用 `radicals`。 4. 用户问某个汉字详情时，使用 `detail`。 5. 返回拼音、部首、笔画、结构、繁体、同义词、反义词等信息。 ## 脚本位置 `scripts/character_query.py`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: terryren2024/obsidian-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: obsidian description: Work with Obsidian vaults (plain Markdown notes) and automate via obsidian-cli. homepage: https://help.obsidian.md metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💎","requires":{"bins":["obsidian-cli"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"yakitrak/yakitrak/obsidian-cli","bins":["obsidian-cli"],"label":"Install obsidian-cli (brew)"}]}} --- # Obsidian Obsidian vault = a normal folder on disk. Vault structure (typical) - Notes: `*.md` (plain text Markdown; edit with any editor) - Config: `.obsidian/` (workspace + plugin settings; usually don’t touch from scripts) - Canvases: `*.canvas` (JSON) - Attachments: whatever folder you chose in Obsidian settings (images/PDFs/etc.) ## Find the active vault(s) Obsidian desktop tracks vaults here (source of truth): - `~/Library/Application Support/obsidian/obsidian.json` `obsidian-cli` resolves vaults from that file; vault name is typically the **folder name** (path suffix). Fast “what vault is active / where are the notes?” - If you’ve already set a default: `obsidian-cli print-default --path-only` - Otherwise, read `~/Library/Application Support/obsidian/obsidian.json` and use the vault entry with `"open": true`. Notes - Multiple vaults common (iCloud vs `~/Documents`, work/personal, etc.). Don’t guess; read config. - Avoid writing hardcoded vault paths into scripts; prefer reading the config or using `print-default`. ## obsidian-cli quick start Pick a default vault (once): - `obsidian-cli set-default "<vault-folder-name>"` - `obsidian-cli print-default` / `obsidian-cli print-default --path-only` Search - `obsidian-cli search "query"` (note names) - `obsidian-cli search-content "query"` (inside notes; shows snippets + lines) Create - `obsidian-cli create "Folder/New note" --content "..." --open` - Requires Obsidian URI handler (`obsidian://…`) working (Obsidian installed). - Avoid creating notes under “hidden” dot-folders (e.g. `.something/...`) via URI; Obsidian may refuse. Move/rename (safe refactor) - `obsidian-cli move "old/path/note" "new/path/note"` - Updates `[[wikilinks]]` and common Markdown links across the vault (this is the main win vs `mv`). Delete - `obsidian-cli delete "path/note"` Prefer direct edits when appropriate: open the `.md` file and change it; Obsidian will pick it up.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wxsjlrwsj/currency-converter (version 1.0.1)

--- name: currency-converter description: 提供实时或近实时的货币汇率查询与转换服务。 version: 1.1.0 author: AI Assistant Team permissions: 需要网络访问权限（用于获取最新汇率数据），无需文件写入权限。 --- # 汇率转换器 (Currency Converter) ## 1. 详细描述 该工具能够帮助用户查询两种不同货币之间的实时汇率，并根据用户提供的金额进行换算。它依赖于一个外部的汇率API来获取最新数据，确保转换结果的时效性和准确性。支持全球主要流通货币，如人民币(CNY)、美元(USD)、欧元(EUR)、日元(JPY)、英镑(GBP)等。 ## 2. 使用场景 (When to use) 当用户明确表达以下意图时，应该调用此工具： - 用户说：“100美元等于多少人民币？” - 用户说：“查询一下欧元兑英镑的汇率。” - 用户说：“帮我换算一下5000日元。” - 用户说：“今天的美元对人民币汇率是多少？” ## 3. 如何使用 (How to use) 当用户指令匹配到上述场景时，请按以下步骤操作： 1. **解析参数**：从用户消息中提取关键信息。 - **金额**：用户想要转换的数值（例如：100, 5000）。如果用户只问汇率没提金额，默认金额为1。 - **原始货币**：用户持有的货币（例如：美元、USD、日元）。需要识别常见的中英文名称和货币代码。 - **目标货币**：用户想要转换成的货币（例如：人民币、EUR）。如果用户只问一种货币对另一种，这两个参数都需要提取。 2. **标准化货币代码**：将用户输入的中文或英文货币名称，转换为标准的三个字母货币代码（ISO 4217标准）。 - *例如：“人民币” -> CNY, “美元” -> USD, “欧元” -> EUR, “日元” -> JPY, “英镑” -> GBP。* 3. **执行脚本**：调用后端的汇率转换脚本。 - 命令格式：`python3 currency_converter.py --amount {金额} --from {原始货币代码} --to {目标货币代码}` - 示例：如果用户问“100美元等于多少人民币？”，则执行： `python3 currency_converter.py --amount 100 --from USD --to CNY` 4. **处理并返回结果**： - **成功**：脚本会返回一个包含转换结果和汇率的JSON。你需要将这个结果组织成一段自然、友好的语言回复用户。 - *示例回复：* “根据最新汇率，100 美元 (USD) 大约可以兑换 725.50 人民币 (CNY)。当前汇率为 1 USD = 7.2550 CNY。” - **失败**：如果脚本返回错误信息，按照“边缘情况处理”部分来回复。 ## 4. 边缘情况处理 (Edge cases) 在以下特殊情况下，请按提示回复用户，不要执行脚本或强行解释： - **缺少货币参数**：如果用户只说“帮我换算一下”，但没有指明是哪两种货币。 - *回复：* “请问您想换算哪两种货币呢？例如：‘100美元兑换人民币’。” - **货币不支持**：如果用户查询的货币不在我们支持列表中（脚本会返回特定错误码）。 - *回复：* “抱歉，暂时不支持您查询的货币（例如：`{用户输入的货币}`），请尝试查询美元、欧元、人民币等主流货币。” - **网络或API错误**：如果脚本因网络问题或外部API服务不可用而失败。 - *回复：* “哎呀，我现在无法连接到汇率数据服务，暂时无法进行实时换算。请稍后再试。” - **无效的金额**：如果用户输入的金额不是有效的正数。 - *回复：* “您输入的金额‘`{用户输入}`’好像不太对，请提供一个有效的数字，比如‘100’。”

path: requirements.txt
content: requests>=2.25.0

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Skill: nycxk/top-salesperson (version 1.0.0)

--- name: sales-conversation description: 生成销售场景话术，覆盖场景化脚本、异议处理、FAB转化和风格模仿。Use when 用户需要销售沟通文案、电话/面谈/微信话术、处理“太贵了/再考虑/和家人商量”等异议，或把产品功能转成客户利益点。 --- # Sales Conversation ## 适用场景 当用户要求以下任务时使用本技能： - 生成完整销售沟通脚本（开场、提问、价值塑造、收尾） - 处理客户异议（价格、拖延决策、家庭协商等） - 将产品参数转化为客户可感知价值（FAB） - 进行话术润色、语气切换、名人风格模仿 ## 全局规则 1. 默认输出中文简体。 2. 话术必须口语化、可直接复制发送或照读。 3. 每段话术优先短句，避免空话和行业黑话。 4. 每次输出先给“可直接使用版本”，再给“可替换变量位”。 5. 若用户输入信息不足，先列出最少缺失项并给“信息不全可用版”。 6. 不虚构数据、资质和客户案例；案例可用“示例案例”明确标注。 ## 输入采集模板 当用户未提供完整信息时，按下列模板补齐： ```markdown 请补充以下信息（可留空）： - 产品类型： - 价格区间： - 目标客户画像： - 沟通渠道：电话 / 面谈 / 微信文字 - 客户阶段：破冰 / 挖掘需求 / 逼单 / 异议处理 - 核心卖点（1-3条）： - 典型异议： - 期望风格：专业严谨 / 亲切邻家 / 权威专家 / 幽默调侃 - 是否模仿：乔布斯风 / 雷军风 / 不模仿 ``` ## 模块一：场景化话术生成 ### 目标 根据用户输入，生成完整脚本链路： 1. 钩子开场白 2. 痛点挖掘提问 3. 价值塑造 4. 逼单收尾 ### 生成流程 1. 先匹配沟通渠道（电话/面谈/微信）与客户阶段。 2. 再选择对应语气密度： - 电话：短句、高响应、强引导 - 面谈：对话感、停顿感、可观察反馈 - 微信：分段短消息、可复制粘贴 3. 每个阶段至少给 3 句可替换话术。 4. 最后输出“连贯版完整脚本”。 ### 输出模板 ```markdown 【场景化脚本】 产品类型：{产品类型} 渠道：{沟通渠道} 阶段：{客户阶段} 1) 钩子开场白 - ... - ... 2) 痛点挖掘提问 - ... - ... 3) 价值塑造 - ... - ... 4) 逼单收尾 - ... - ... 【连贯版（可直接使用）】 ... 【变量位】 - {客户称呼} - {行业/身份} - {核心痛点} - {预算线} - {决策时间点} ``` ## 模块二：异议处理专家（LSA） ### 目标 专门处理高频异议： - “太贵了” - “我再考虑一下” - “我要和老婆/家人商量” ### LSA 结构 对每条异议严格按三步输出： 1. **Listen（共情）**：先认同情绪或谨慎态度 2. **Share（分享）**：给出简短案例或对比逻辑 3. **Ask（反问）**：反问确认真实顾虑并推进下一步 ### 输出要求 - 每种异议至少给 2 套版本：温和版、推进版。 - 每套都包含“禁用说法”（避免对抗、逼迫、否定客户）。 ### 输出模板 ```markdown 【异议类型】太贵了 版本A（温和） - Listen：... - Share：... - Ask：... 版本B（推进） - Listen：... - Share：... - Ask：... 禁用说法： - “不买就算了” - “别人都买了你怎么不买” ``` ## 模块三：FAB 转化器 ### 目标 将产品 Feature（属性/功能）转化为： - Advantage（作用/优势） - Benefit（客户可感知收益） ### 规则 1. 每个 Feature 产出至少 2 条 FAB。 2. Benefit 必须具体，优先落在“省时、省钱、降风险、提效率、体验提升”。 3. 避免仅复述参数，必须翻译成客户结果。 ### 输出模板 ```markdown 【FAB 转化】 Feature: {功能/参数} 版本1 - Advantage（作用/优势）：... - Benefit（客户好处）：... 版本2 - Advantage（作用/优势）：... - Benefit（客户好处）：... ``` ## 模块四：话术润色与模仿 ### 风格切换 支持四种基础风格： - 专业严谨风：结构清晰、证据导向、克制表达 - 亲切邻家风：低压沟通、自然口语、降低戒备 - 权威专家风：结论先行、框架解释、信任背书 - 幽默调侃风：轻松破冰、不过度玩梗、不冒犯 ### 名人模仿规则 - 乔布斯风：极简、短句、对比强、价值主张鲜明 - 雷军风：真诚、朴素、用户视角、适度口头化（如“Are you OK”语感） 注意： 1. 只模仿“风格特征”，不捏造名人原话。 2. 默认保留业务准确性，风格不覆盖事实。 ### 输出模板 ```markdown 【原句】 ... 【风格改写 - 专业严谨】 ... 【风格改写 - 亲切邻家】 ... 【风格改写 - 权威专家】 ... 【风格改写 - 幽默调侃】 ... 【名人风格改写 - 乔布斯风】 ... 【名人风格改写 - 雷军风】 ... ``` ## 最终交付格式 在实际响应中，默认按以下结构输出： ```markdown ## 一、可直接使用话术 [完整脚本或处理结果] ## 二、可替换变量位 - ... ## 三、可选优化版本 - 更强成交推进版 - 更柔和关系维护版 ``` ## 质量检查清单 输出前自检： - 是否覆盖用户指定模块与渠道 - 是否包含可复制即用版本 - 是否避免空泛口号和参数堆砌 - 异议处理是否完整走完 LSA 三步 - FAB 是否明确落地到客户收益 - 风格改写是否“同义不失真”


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/stock-portfolio-zh (version 1.0.0)

--- name: stock-portfolio-zh description: "通过 AISA 的实时价格与盈亏跟踪来创建和管理股票加密投资组合。触发条件：当用户想新增持仓、查看组合表现、重命名组合或审查当前盈亏时使用。" author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # 投资组合管理 ## 何时使用 - 通过 AISA 的实时价格与盈亏跟踪来创建和管理股票加密投资组合。触发条件：当用户想新增持仓、查看组合表现、重命名组合或审查当前盈亏时使用。 ## 不适用场景 - 当用户明确要本地浏览器 Cookie、密码、Keychain 或其他本地敏感凭据时，不要使用这个 skill。 - 当问题与该 skill 的主题无关时，优先选择更贴切的 skill。 ## 核心能力 - 在命令行中创建、更新、列出、重命名和删除投资组合。 - 使用仓库内本地状态目录跟踪实时盈亏，而不是默认写入家目录。 ## 快速开始 ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## 运行方式 首选运行路径是仓库内置的 Python 客户端： ```bash python3 scripts/portfolio.py ``` ## 示例请求 - 创建一个 AI 股票组合并展示当前盈亏。 ## 说明 - 除非显式设置 `CLAWDBOT_STATE_DIR`，默认状态保存在 `./.clawdbot/skills/stock-analysis/portfolios.json`。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: tobeyrebecca/toby-stock-trading (version 1.0.0)

--- name: a-stock-trading-assistant description: A股股票智能交易助手，专服务中国大陆股票市场。当用户询问A股股票行情、个股分析、大盘情绪、热点板块、交易策略、价格预警、涨跌幅、成交量、技术面或基本面分析时触发。只处理沪深A股（代码以6/00/30/68开头），自动忽略港股和美股。所有数据实时从东方财富、新浪财经、同花顺、雪球抓取。Use when: user asks about Chinese A-share stocks, 股票行情, 个股分析, 大盘分析, 板块热点, 买卖点, 止盈止损, 仓位建议, or any A-share trading-related query. --- > 📖 **Complete setup guide**: https://skillboss.co/skill.md # A股股票智能交易助手 ## 角色定位 你是专业A股交易助手，只服务中国大陆A股市场（沪深两市）。数据全部实时联网获取，数据源优先级：东方财富 → 新浪财经 → 同花顺 → 雪球。 ## 股票代码识别规则 | 前缀 | 市场 | 示例 | |------|------|------| | 60xxxx | 上交所主板 | 600519 贵州茅台 | | 00xxxx | 深交所主板 | 000001 平安银行 | | 30xxxx | 创业板 | 300750 宁德时代 | | 68xxxx | 科创板 | 688981 中芯国际 | - 自动忽略港股（.HK）、美股（NASDAQ/NYSE）及其他境外市场 - 用户输入不带前缀时，根据数字范围自动判断市场 ## 数据获取方式 优先用 `scripts/fetch_stock.py` 脚本获取实时数据。如脚本执行失败，改用 `web_fetch` 直接访问数据源。 详细 API 端点见 `references/data-sources.md`。 ### 快速调用脚本 ```bash # 查询单只股票实时行情 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --code 600519 # 查询大盘指数 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --index # 查询热点板块 python3 /app/skills/a-stock-trading-assistant/scripts/fetch_stock.py --hot-sectors ``` ## 六大核心能力工作流 ### 1. 实时行情查询 1. 运行 `fetch_stock.py --code <代码>` 获取实时数据 2. 展示：当前价、涨跌幅、涨跌额、成交量、成交额、换手率、振幅、52周高/低 3. 附上分时走势摘要（涨跌节奏描述） ### 2. 个股综合分析 先获取实时行情，再分析： - **技术面**：均线系统（MA5/10/20/60）、趋势判断、支撑位/压力位、量价结构、MACD/KDJ信号 - **基本面**：PE/PB估值、近期业绩、行业地位、主要风险点 - 技术面与基本面结合，给出综合判断（看多/看空/中性） 详细分析方法见 `references/analysis.md`。 ### 3. 大盘情绪与风险判断 获取上证指数、深证成指、创业板指实时数据，分析： - 大盘强弱（趋势、量能、板块轮动） - 市场情绪指数（赚钱效应、涨跌比） - 风险等级（低/中/高）及应对建议 ### 4. 热点板块与龙头股 1. 运行 `fetch_stock.py --hot-sectors` 获取涨幅榜板块 2. 识别：主线板块（连续性强）、情绪板块（短期热点） 3. 每个热点板块列出核心龙头股（涨停、强势领涨） ### 5. 交易策略与建议 基于用户的持仓/意向股，给出： - **短线**（1-5天）：催化剂、入场区间、止损位、止盈位 - **中线**（1-3月）：趋势判断、分批建仓节奏、仓位比例 - 始终标注风险提示 格式模板： ``` 【操作建议】XX股（XXXXXX） 方向：做多/观望/回避 入场区间：XX.XX - XX.XX 元 止损位：XX.XX 元（跌破离场） 止盈位：XX.XX 元（分批减仓） 仓位：XX%（轻/中/重仓） 逻辑：[核心理由2-3条] 风险：[主要风险1-2条] ``` ### 6. 价格预警监控 当用户设置预警时： - 记录目标价、预警条件（突破/跌破/放量）到 `references/watchlist.md` - 建议用户配合券商App实时推送，本工具做辅助分析 - 在后续对话中主动核对预警状态 ## 输出规范 - 数据必须标注来源和获取时间（精确到分钟） - 所有价格建议必须附风险提示 - 避免绝对化表述（"必涨"/"稳赚"），用概率/可能性描述 - 数字精确到小数点后2位，成交额以亿元为单位 - 大盘/个股分析结构清晰，使用简洁表格或分项列出


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 0xcjl/cursor2api (version 1.0.2)

--- name: cursor2api description: cursor2api proxy service management tool that converts Cursor IDE's free AI conversations into Anthropic Messages API / OpenAI Chat Completions API format. Supports Docker deployment, environment configuration, token refresh, and complete uninstallation. Use when user asks to: (1) Install or deploy cursor2api, (2) Configure cursor2api for OpenClaw/Claude Code/CC Switch, (3) Refresh or retrieve Cursor Session Token, (4) Uninstall cursor2api. --- # cursor2api `cursor2api` bridges Cursor IDE's AI models with OpenClaw/Claude Code by converting Cursor's internal API into standard Anthropic/OpenAI formats. **Architecture:** ``` OpenClaw / Claude Code ↓ (ANTHROPIC_BASE_URL) cursor2api Docker/Node (:3010) ↓ (Session Token) Cursor Official API ``` ## Prerequisites - Docker (for containerized deployment) or Node.js 18+ (for local) - A Cursor account with active AI subscription - `WorkosCursorSessionToken` from Cursor ## Quick Start ```bash # 1. Get your WorkosCursorSessionToken (see references/token.md) # 2. Start the service docker run -d \ --name cursor-api \ -p 3010:3000 \ -e WORKOS_CURSOR_SESSION_TOKEN=your_token \ waitkafuka/cursor-api:latest # 3. Configure OpenClaw export ANTHROPIC_BASE_URL="http://localhost:3010/v1" export ANTHROPIC_API_KEY="your_token" export ANTHROPIC_DEFAULT_SONNET_MODEL="claude-sonnet-4-6" # 4. Restart OpenClaw openclaw gateway restart ``` ## Core Operations | Operation | Command | |-----------|---------| | **Install** | `docker run -d --name cursor-api -p 3010:3000 -e WORKOS_CURSOR_SESSION_TOKEN=token waitkafuka/cursor-api:latest` | | **Status** | `docker ps \| grep cursor-api` | | **Refresh Token** | See `references/token.md` | | **Uninstall** | `docker stop cursor-api && docker rm cursor-api` | ## API Endpoints | Endpoint | Format | Compatible With | |----------|--------|-----------------| | `http://localhost:3010/v1/messages` | Anthropic Messages API | OpenClaw, Claude Code | | `http://localhost:3010/v1/chat/completions` | OpenAI Chat Completions | CC Switch, Universal | ## Documentation | Document | Description | |----------|-------------| | [Installation Guide](references/installation.md) | Docker deployment, verification, troubleshooting | | [Token Management](references/token.md) | Obtaining and refreshing WorkosCursorSessionToken | | [Configuration](references/configuration.md) | OpenClaw, Claude Code, CC Switch setup | | [Quick Reference](references/quick-reference.md) | One-page cheat sheet | ## ⚠️ Important Notes - **ToS Risk**: Using third-party proxies may violate Cursor's Terms of Service - **Token Expiry**: Session tokens expire periodically; monitor and refresh as needed - **API Stability**: Cursor's internal API may change without notice


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Skill: kostja94/glossary-page-generator (version 1.0.1)

--- name: glossary-page-generator description: When the user wants to create, optimize, or audit glossary page content and structure. Also use when the user mentions "glossary," "definitions," "terminology," "industry terms," "glossary page," "term definitions," "vocabulary," "glossary SEO," or "definition page." For definitions at scale, use programmatic-seo. metadata: version: 1.0.1 --- # Pages: Glossary Guides glossary page structure, content, and internal linking for SEO. **When invoking**: On **first use**, if helpful, open with 1-2 sentences on what this skill covers and why it matters, then provide the main output. On **subsequent use** or when the user asks to skip, go directly to the main output. ## Initial Assessment **Check for project context first:** If `.claude/project-context.md` or `.cursor/project-context.md` exists, read it for industry terms and customer language. Identify: 1. **Domain**: SEO, marketing, tech, industry-specific 2. **Audience**: Beginners, practitioners, both 3. **Content volume**: Number of terms ## Best Practices ### Structure | Element | Purpose | |---------|---------| | **Alphabetical index** | A-Z or by category | | **Term + definition** | Clear, concise explanation | | **Related terms** | Cross-links within glossary | | **Internal links** | Link to relevant blog/content | | **Search** | Help users find terms | ### Definition Quality - **Clear**: Jargon-free where possible - **Concise**: One paragraph typical - **Context**: How term is used in your domain - **Examples**: When helpful ### Internal Linking Strategy - **Anchor text**: Descriptive, keyword-rich; avoid "click here" - **Variation**: Mix anchor phrases; don't repeat identical text - **Placement**: Higher on page = more valuable - **Relevance**: Link to most valuable next content - **Avoid orphans**: Ensure every term page has inbound links ### SEO Benefits - **Topic clusters**: Glossary as hub; links to and from pillar content; see **content-strategy** - **Long-tail**: Definition queries, "what is X" - **Crawlability**: Reduces depth; distributes authority - **User engagement**: Helps users understand; keeps them on site ### Maintenance - **New terms**: Add as content expands - **Audit links**: Periodically check internal links - **Update**: Keep definitions current ## Output Format - **Structure** (index, layout) - **Term** template (definition format) - **Internal linking** plan - **SEO** metadata - **Schema**: DefinedTerm or similar if applicable ## Related Skills - **url-slug-generator**: URL slug for glossary terms (e.g. /glossary/term-slug); 3-5 words - **internal-links**: Glossary is internal linking hub - **content-strategy**: Glossary supports content clusters - **blog-page-generator**: Link between glossary and blog - **title-tag, meta-description, page-metadata**: Glossary page metadata


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 212-mei/pansou (version 1.1.6)

--- name: pansou description: 网盘资源搜索引擎。支持百度网盘、阿里云盘、夸克网盘、天翼云盘、UC网盘、移动云盘、115、PikPak、迅雷、123网盘、磁力链接、电驴等12种网盘类型。支持按网盘类型、插件、TG频道过滤搜索结果。当用户需要搜索电影、剧集、软件、学习资料等网盘资源时使用此技能。触发词：搜索网盘、找资源、pan搜、网盘搜索、pansou。 metadata: openclaw: requires: bins: - uv env: - PANSOU_URL --- ## 使用 调用前确认环境变量 `PANSOU_URL` 已配置。部署详见 [PanSou GitHub](https://github.com/fish2018/pansou)。 ```bash # 健康检查（无需认证） uv run {baseDir}/scripts/pansou.py health # 验证 token 是否有效，无效自动重新登录 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py verify # 搜索（自动处理认证） uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" # 指定网盘类型 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --cloud-types quark,aliyun,baidu # 指定插件 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --plugins labi,zhizhen,shandian # 指定TG频道 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --channels tgsearchers3 # 过滤结果 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "觉醒年代" --include 合集,全集 --exclude 预告,花絮 # 仅TG / 仅插件 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --src tg uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --src plugin # 强制刷新缓存 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --refresh # 使用 GET 方式搜索 uv run {baseDir}/scripts/pansou.py search "关键词" --get ``` Token 自动存储在 `~/.config/pansou/token.json`，过期自动重新登录。 ## 安全说明 - `PANSOU_URL` 由用户自行部署或指定，脚本仅向该地址发起 HTTP 请求 - `PANSOU_USER` / `PANSOU_PWD` 仅在服务返回 401 时用于获取 JWT token - Token 仅通过 HTTP POST 发送至用户指定的 `PANSOU_URL`，不会外泄 - 认证为可选：未启用认证的服务无需设置 `PANSOU_USER` / `PANSOU_PWD` ## 支持的网盘类型 简要列表：`baidu` `aliyun` `quark` `tianyi` `uc` `mobile` `115` `pikpak` `xunlei` `123` `magnet` `ed2k` `others` 完整清单（含各类型对应的插件和说明）见 [references/cloud-types.md](references/cloud-types.md)。 ## 搜索参数详解 所有 CLI 参数（`--res`、`--conc`、`--refresh` 等）详细说明见 [references/api-params.md](references/api-params.md)。 ## 搜索结果格式 默认 `merge` 模式，按网盘类型分类返回： ```json { "total": 15, "merged_by_type": { "quark": [ {"url": "https://pan.quark.cn/s/abcdefgxxxx", "password": "", "note": "标题", "datetime": "...", "source": "plugin:labi"} ] } } ``` 如需原始消息列表，使用 `--res results`。 ## 输出格式注意事项 ### 链接展示格式 向用户展示搜索结果中的链接时，**必须使用 Markdown URL 形式**，不要用代码块包裹： ✅ **正确示例**： ``` 1. 更新至20集 4K HDR https://pan.quark.cn/s/abcdefgxxxx ``` ❌ **错误示例**： ``` 1. 更新至20集 4K HDR `https://pan.quark.cn/s/abcdefgxxxx` ``` 原因：代码块形式的链接无法直接点击，用户体验差。Markdown URL 可以直接点击打开。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yaoyi001/skill-fixon-homepage (version 1.0.0)

--- name: homepage description: OpenClaw 主页插件 - 让访客在你的个人主页上与 AI 助手对话。支持多访客并发、上下文隔离，无需泄露敏感信息。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "🏠", "requires": {"bins": ["python3"], "anyBins": ["uvicorn"]}}} --- # 🏠 OpenClaw 主页插件 让用户拥有自己的个人主页，访客可以直接与 AI 助手对话。 --- ## 一、插件架构 ``` 访客消息 → Java平台 → Python插件(/homepage/chat) → OpenClaw Agent → LLM ``` 插件本质：**HTTP 桥接服务**，把 OpenClaw Agent 封装成标准 HTTP 接口。 --- ## 二、用户配置（只需3件事） ### 2.1 创建 Agent ```bash # 在 OpenClaw 中创建 Agent # 名称如 "Alice客服" # 模型选择 openclaw-default ``` ### 2.2 上传公开知识库 - FAQ、产品介绍等 - **不要上传敏感信息** ### 2.3 生成 API Key 在插件配置中设置： ```yaml agent: id: "agent_123" api_key: "xxx" model: "openclaw-default" ``` --- ## 三、技能功能 ### 3.1 初始化插件 首次使用时运行： ```bash bash {baseDir}/scripts/init.sh ``` 这会： - 创建配置目录 `~/.openclaw/homepage/` - 生成默认配置文件 - 安装依赖 ### 3.2 配置插件 编辑配置文件： ```bash open ~/.openclaw/homepage/config.yaml ``` 必需配置： - `agent.id`: 你的 Agent ID - `agent.api_key`: API Key - `agent.model`: 模型名称 ### 3.3 启动插件服务 ```bash bash {baseDir}/scripts/start.sh ``` 服务默认在 `http://localhost:8080` 运行 ### 3.4 停止插件服务 ```bash bash {baseDir}/scripts/stop.sh ``` ### 3.5 测试接口 ```bash bash {baseDir}/scripts/test.sh ``` --- ## 四、调用方式 ### 4.1 HTTP 接口 ``` POST /homepage/chat Headers: Authorization: Bearer <API_KEY> Body: { "session_id": "visitor123", "message": "你好" } ``` ### 4.2 多访客隔离 通过 `session_id` 区分不同访客，实现上下文隔离。 --- ## 五、OpenClaw Agent 使用 当用户问"有人在我主页留言"或查看主页消息时： 1. 读取日志：`bash {baseDir}/scripts/logs.sh` 2. 分析对话内容 --- ## 六、扩展功能（未来） - 敏感信息过滤 - 支持多 Agent / 多模型 - 日志统计、限流 - Redis 会话存储


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