OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kaiyuelv/prompt-optimizer-toolkit (version 1.0.0)

--- name: prompt-optimizer-toolkit description: LLM Prompt Engineering Toolkit - 提示词分析、优化、模板化与质量评分 | Analyze, optimize, template, and score your LLM prompts with built-in engineering strategies metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] install: - id: python-deps kind: python requirements: "requirements.txt" --- # Prompt Optimizer Toolkit ## 功能 - **Analyze** — 多维度分析提示词质量（清晰度、具体性、上下文、约束、示例、角色） - **Optimize** — 自动检测最佳优化策略并应用 - **Template** — 内置5种经典提示词模板（CoT、Few-shot、Role-play、Structured、Constraints） - **Library** — 本地提示词库管理，支持标签检索 - **Score** — 1-10分综合质量评分 ## 使用 ```python from scripts.prompt_optimizer import PromptOptimizer, PromptLibrary optimizer = PromptOptimizer() # 分析提示词 analysis = optimizer.analyze("Write a story about a robot") # → {'clarity_score': 7, 'specificity_score': 5, 'overall_score': 4, ...} # 自动优化 better = optimizer.optimize("Write a story about a robot") # → 添加角色、结构、约束 # 使用模板 prompt = optimizer.apply_template("role_playing", domain="creative writing", task="Write a sci-fi story") # 提示词库 lib = PromptLibrary() lib.save("coding-helper", "You are a senior Python developer...", tags=["coding", "python"]) ``` ## CLI ```bash python3 scripts/prompt_optimizer.py ```


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Skill: alenzhu72/sshot (version 1.0.0)

--- name: sshot slug: sshot description: Take full screen screenshot using PowerShell metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📷","os":["win32"]}} --- When the user types `/sshot`, take a full screen screenshot. Use `system.run` on node `My Windows Node`. Execute: C:\Windows\System32\WindowsPowerShell\v1.0\powershell.exe -ExecutionPolicy Bypass -File "C:\Users\AlenZhu\.openclaw\scripts\sshot.ps1" Wait until the command finishes and return stdout (screenshot file path).

path: meta.json
content: slug: sshot
version: 1.0.0
ownerId: local

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Skill: youmu88/document-processor (version 1.0.0)

--- name: document-processor description: PDF和Word文档处理技能，支持PDF-Word相互转换、页面提取、去水印、合并拆分等操作 tools: - exec - read - write - edit --- # 文档处理技能 📄 专业的PDF和Word文档处理工具集，支持多种文档格式转换和编辑操作。 ## 功能特性 ### 1. PDF处理 - ✅ PDF页面提取（提取指定页面生成新PDF） - ✅ PDF转Word（保留格式） - ✅ PDF合并/拆分 - ✅ PDF去水印 - ✅ PDF压缩优化 - ✅ PDF添加水印/页眉页脚 - ✅ OCR页码识别（识别扫描件PDF中的页码） ### 2. Word处理 - ✅ Word转PDF - ✅ Word文档合并 - ✅ Word内容提取 - ✅ Word格式清理 ### 3. OCR功能 - ✅ 扫描件PDF文字识别 - ✅ 多语言支持（中英文等） - ✅ 页码自动识别和映射 - ✅ 批量OCR处理 ### 4. 其他功能 - ✅ 图片提取（从PDF中提取图片） - ✅ 批量处理（处理多个文件） ## 工具依赖 本技能需要以下Python库： - PyPDF2 - PDF处理 - python-docx - Word文档处理 - pdf2docx - PDF转Word - Pillow - 图片处理 - pdfplumber - 高级PDF处理 安装命令： ```bash pip install PyPDF2 python-docx pdf2docx pillow pdfplumber ``` ## 使用示例 ### 1. PDF页面提取 ```bash # 提取第14-29页 python3 pdf_extractor.py "input.pdf" "output_pages_14-29.pdf" -s 14 -e 29 # 提取特定页面 python3 pdf_extractor.py "input.pdf" "output_specific.pdf" -p "1,3,5-7,10" ``` ### 2. PDF转Word ```bash python3 pdf_to_word.py "document.pdf" "document.docx" ``` ### 3. Word转PDF ```bash python3 word_to_pdf.py "document.docx" "document.pdf" ``` ### 4. PDF去水印 ```bash python3 remove_watermark.py "input.pdf" "output_no_watermark.pdf" ``` ### 5. 批量PDF转Word ```bash python3 batch_pdf_to_word.py "/path/to/pdf/folder" "/path/to/output/folder" ``` ## 脚本文件 本技能包含以下Python脚本： ### 核心脚本 1. `pdf_extractor.py` - PDF页面提取工具 2. `pdf_to_word.py` - PDF转Word工具 3. `word_to_pdf.py` - Word转PDF工具 4. `pdf_ocr.py` - PDF OCR和页码识别工具 5. `remove_watermark.py` - PDF去水印工具 6. `pdf_merger.py` - PDF合并工具 7. `pdf_splitter.py` - PDF拆分工具 ### 实用工具 8. `batch_processor.py` - 批量处理工具 9. `pdf_compressor.py` - PDF压缩工具 10. `image_extractor.py` - 图片提取工具 11. `install_dependencies.py` - 依赖安装工具 12. `test_skill.py` - 技能测试工具 ## 使用指南 当用户需要处理文档时： 1. **识别需求**：确定用户需要什么功能（转换、提取、编辑等） 2. **检查依赖**：确保所需Python库已安装 3. **选择脚本**：根据需求选择合适的脚本 4. **执行操作**：运行相应的Python脚本 5. **验证结果**：检查输出文件是否满足要求 ## 高级功能 ### OCR页码识别 ```bash # 分析PDF页码结构 python3 pdf_ocr.py analyze "input.pdf" --start 1 --end 50 --language chi_sim+eng # 根据标注页码提取页面 python3 pdf_ocr.py extract "input.pdf" "output.pdf" --start-label 14 --end-label 29 --language chi_sim+eng ``` ### 自定义水印 ```python # 添加文本水印 python3 add_watermark.py "input.pdf" "output.pdf" --text "CONFIDENTIAL" --position "center" # 添加图片水印 python3 add_watermark.py "input.pdf" "output.pdf" --image "watermark.png" --opacity 0.3 ``` ### 批量处理 ```bash # 批量转换文件夹内所有PDF为Word python3 batch_processor.py --input-dir "./pdfs" --output-dir "./docs" --operation "pdf2word" # 批量提取所有PDF的封面 python3 batch_processor.py --input-dir "./pdfs" --output-dir "./covers" --operation "extract" --pages "1" ``` ## 错误处理 - 文件不存在时提供清晰错误信息 - 格式不支持时建议转换方法 - 权限问题提示解决方案 - 内存不足时建议分批处理 ## 性能优化 - 大文件处理时显示进度条 - 支持多线程批量处理 - 提供压缩选项减少文件大小 - 缓存中间结果避免重复处理 ## 安全注意事项 - 验证输入文件格式 - 限制文件大小防止内存溢出 - 清理临时文件 - 不处理加密或受保护的PDF - 用户确认后再执行删除操作 --- **技能维护者**：文档处理团队 **最后更新**：2026-03-01 **版本**：1.0.0 **状态**：✅ 生产就绪


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Skill: ivangdavila/ruby (version 1.0.1)

--- name: Ruby slug: ruby version: 1.0.1 description: Write reliable Ruby avoiding mutable string traps, block pitfalls, and metaprogramming bugs. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"💎","requires":{"bins":["ruby"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | Mutable strings, object equality | `objects.md` | | Proc vs lambda, return behavior | `blocks.md` | | Visibility, method_missing | `methods.md` | | Array/hash mutation traps | `collections.md` | | define_method, eval traps | `metaprogramming.md` | | ActiveRecord, N+1, callbacks | `rails.md` | ## Critical Rules - Strings are mutable — `s = "hi"; s << "!"; t = s` means t also has "!" - `==` vs `equal?` vs `eql?` — `==` value, `equal?` identity, `eql?` hash equality - Default hash value is shared — `Hash.new([])` shares same array, use block form - `return` in proc returns from enclosing method — use lambda for local return - Block variable shadows outer scope — `x = 1; [2].each { |x| }; x` is still 1 (3.0+) - `method_missing` without `respond_to_missing?` — breaks `respond_to?` checks - `private` in Ruby is per-object — `self.private_method` fails, implicit receiver works - `||=` doesn't work for false/nil distinction — `false ||= true` replaces false - Frozen string literals — `# frozen_string_literal: true` makes strings immutable - `Symbol#to_proc` — `&:method_name` only works with no-argument methods - `rescue => e` without type — catches StandardError, not Exception - `ensure` always runs — even after return, use for cleanup


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Skill: aqbjqtd/session-archiver (version 2.1.1)

--- name: session-archiver description: | Session auto-archiver. Automatically archives completed sessions by extracting meaningful user+assistant messages from .reset transcript files and appending to daily memory. --- # Session Archiver 自动归档对话历史到每日 memory，保留 user + assistant 消息。双保险触发：cron 每小时 + /new 时 spawn。 ## 核心要点 1. **双保险触发** — cron 每小时自动运行 + /new 时 spawn subagent，确保不遗漏 2. **去重** — marker + memory 内容双保险，避免重复归档 3. **归档内容** — user + assistant 消息，彻底剥离元数据 4. **自动清理** — 保留最近 30 天日志，超出自动删除 5. **洞察提炼** — 自动提取值得沉淀的洞察候选，供下次会话审查 6. **零感知** — cron 归档静默不通知用户；/new 时 spawn 也不阻塞主窗口 7. **零配置** — 首次运行自动集成到 AGENTS.md，无需手动修改 ## 快速集成 **无需手动操作。** 脚本首次运行时自动检测 AGENTS.md 并追加集成内容（搜索 `session-archiver` 关键词判断是否已集成）。 自动写入的内容为 Session Startup 第 5、6 步： - 第 5 步：spawn 后台 subagent 运行归档脚本 - 第 6 步：主 agent 审查洞察候选文件 ## 脚本位置 - 归档脚本：`scripts/session-auto-archive.js` - 洞察提取：`scripts/extract-insights.js` ## 执行方式 ### 机制 1：cron 每小时兜底（主流程） 通过 OpenClaw cron 系统部署，每小时执行一次 isolated subagent 运行归档脚本。delivery=none，静默运行不通知用户。 ### 机制 2：/new 时即时触发（补充） Session Startup 第 5 步 spawn 后台 subagent 运行归档脚本，确保即时性。 > 双保险：两者共享同一个去重 marker（memory/.last_archived_session），不会重复归档。 ## 工作流程 1. 扫描 `~/.openclaw/agents/main/sessions/` 找最新 `.reset.*` 文件 2. 去重 A：检查 marker 文件 3. 去重 B：检查 memory 文件是否已有该 sessionId 4. 解析 JSONL，提取 user + assistant 消息 5. 彻底剥离 Conversation info 元数据 6. 短时内容相似去重（hash 前 80 字符） 7. 追加到 `memory/YYYY-MM-DD.md` 8. 更新 marker 9. **自动清理** — 删除 30 天前的 memory 文件 10. **洞察提炼** — 分析归档内容，结果写入 `memory/.insights-candidates-YYYY-MM-DD.md` ## 去重机制 | 检查点 | 文件 | 说明 | |--------|------|------| | marker | memory/.last_archived_session | 记录上次处理的 sessionId | | memory 内容 | memory/YYYY-MM-DD.md | 搜索「来源 session: id」 | ## 洞察候选文件 分析归档内容，识别 6 类值得提炼的信息： | 类型 | 说明 | |------|------| | 🤕 纠正 | 用户纠正了 AI 的行为 | | 🔄 自我修正 | AI 承认错误或改进 | | 📌 决策 | 形成了明确结论或建议 | | 💡 偏好 | 用户表达了明确偏好 | | ⚙️ 工作流变化 | 任务分工、工具选择发生变化 | | 📝 教训 | 需要记住避免重蹈的规则 | 输出到 `memory/.insights-candidates-YYYY-MM-DD.md`，主 agent 在下次 Session Startup 时审查，决定是否吸收进 self-improving 文件。 ## 注意事项 - 仅沉淀 text 内容，图片/文件不内联存储 - 长期重要内容需人工迁移至 MEMORY.md - 主窗口永远不直接运行脚本，只 spawn subagent - cron 归档和 /new spawn 共享 marker，不会重复归档 - 洞察提炼为辅助功能，找不到候选时静默退出

path: _meta.json
content: ownerId: kn72kjjmbvf833pefavr1cs05n832zf1
slug: session-archiver
version: 2.1.0
publishedAt: 1775063731087

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: wuhaichao87/taobaoke-tool (version 2.1.0)

# 淘宝客全能工具箱 - Taobaoke Toolkit 淘宝客一站式解决方案，支持链接转链、全网比价、自动价保、佣金追踪。 ## 🎯 核心功能 - 🔗 **智能转链**：淘宝/京东/拼多多链接自动转为你的佣金链接 - 💰 **全网比价**：对比三大平台价格，找出最低价 - 🛡️ **一键价保**：自动申请京东/淘宝价保，追回差价 - 📊 **佣金追踪**：记录转链和成交数据 - 🚀 **高佣转链**：通过折淘客API获取最高佣金 ## 📦 支持平台 | 平台 | 支持格式 | 商品信息 | 佣金信息 | |------|---------|---------|---------| | ✅ **淘宝** | 淘口令、链接 | ✅ 完整 | ✅ 完整 | | ✅ **京东** | 短链接、标准链接 | ✅ 完整 | ✅ 完整 | | ✅ **拼多多** | mobile.yangkeduo.com链接 | ⚠️ 基础 | ⚠️ 基础 | ## 🔧 配置参数 在 `~/.openclaw/.env` 中配置： ```bash # 折淘客（必需） export ZHETAOKE_APP_KEY=07d16b40e9c7485d8573f936173aa6d9 export ZHETAOKE_SID=41886 # 京东联盟（京东转链必需） export JD_UNION_ID=1001703383 # 淘宝联盟（淘宝转链必需） export TAOBAO_PID=mm_200970015_125850084_116244500128 # 多多进宝（拼多多转链可选） export PDD_PID=8834451_187671353 ``` ## 🚀 使用方法 ### 主程序（推荐） ```bash python3 ~/.openclaw/workspace/skills/taobaoke-tool/scripts/taobaoke_master.py <链接> ``` **示例：** ```bash # 淘宝淘口令 python3 taobaoke_master.py "￥yKnuUEInvoQ￥ CZ11/" # 京东链接 python3 taobaoke_master.py "https://u.jd.com/NOPmtDz" # 拼多多链接 python3 taobaoke_master.py "https://mobile.yangkeduo.com/goods.html?goods_id=123456" ``` ### 单独功能脚本 #### 1. 三平台转链 ```bash python3 convert_all_platforms.py <链接> ``` #### 2. 淘宝转链 ```bash python3 taobao_convert_v2.py <淘口令> ``` #### 3. 京东转链 ```bash python3 jd_batch_convert.py <京东链接> ``` ## 📋 输出示例 ``` 🎉 转链成功! 📦 NEW BALANCE NB 男鞋女鞋2002R系列 💰 券后价: ¥659 💰 原价: ¥699 💎 佣金: ¥11.78 (2%) 🔗 你的推广链接: 链接: https://u.jd.com/NGBSezK ✅ 用户通过此链接购买，你将获得佣金! ``` ## 🔗 API接口说明 ### 淘宝转链 - **接口**：`https://api.zhetaoke.com:10001/api/open_gaoyongzhuanlian_tkl_piliang.ashx` - **必需参数**：`appkey`, `sid`, `pid`, `tkl` - **返回**：淘口令、短链接、商品信息、佣金 ### 京东/拼多多转链 - **接口**：`http://api.zhetaoke.com:20000/api/open_gaoyongzhuanlian_tkl_piliang.ashx` - **必需参数**：`appkey`, `unionId`, `tkl` - **返回**：推广链接 ## 📦 依赖技能 - ✅ `taobao` - 淘宝/京东/拼多多比价 - ✅ `ecommerce-price-comparison` - 电商价格比较 - ✅ `ecommerce-scraper` - 电商数据爬取 - ✅ `jd-price-protect` - 京东自动价保 - ✅ `taobao-image-search` - 淘宝以图搜同款 ## 📝 版本记录 | 版本 | 日期 | 更新内容 | |------|------|---------| | v1.0.0 | 2026-03-11 | 初始版本，基础转链功能 | | v2.0.0 | 2026-03-11 | 整合三平台转链，添加主程序 | | v2.1.0 | 2026-03-11 | 添加商品信息展示，优化输出格式 | ## 💡 使用建议 1. **优先使用主程序** `taobaoke_master.py`，自动识别平台并转链 2. **淘宝淘口令** 转链最完整，包含商品信息和佣金 3. **京东链接** 转链完整，支持商品详情 4. **拼多多** 基础转链，可生成推广链接 ## ⚠️ 注意事项 - 转链前确保已配置正确的API密钥 - 淘宝转链需要 `sid` 和 `pid` 匹配 - 京东转链需要 `unionId` - 佣金比例和金额以实际成交为准 ## 🔗 相关链接 - 折淘客官网：https://www.zhetaoke.com - 京东联盟：https://union.jd.com - 淘宝联盟：https://pub.alimama.com - 多多进宝：https://jinbao.pinduoduo.com


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: skndrs/zap1-zcash-attestation (version 0.2.1)

# ZAP1 - Zcash Attestation Zcash attestation layer for AI agents. Every tool call, message, and policy decision anchored to a BLAKE2b Merkle tree on Zcash mainnet. Proofs verifiable on any chain. ## What it does - 8 hooks: policy enforcement before execution, session tracking, proof checkpoints, inbound/outbound attestation - 14 tools: attest events, verify proofs, check stats, manage API keys, decode memos, query anchors - Every action gets a cryptographic proof anchored to Zcash - Policy rules block restricted tools before they execute - Periodic proof summaries injected into conversation ## Install ``` clawhub install @Zk-nd3r/zap1-zcash-attestation ``` ## Configure ```json { "apiUrl": "https://pay.frontiercompute.io", "apiKey": "your-key", "agentId": "my-agent" } ``` Get a free API key: message 00zeven on Signal or visit frontiercompute.io/pricing.html ## Verify Every attested action returns a leaf hash. Verify at: - Browser: frontiercompute.io/verify.html - API: pay.frontiercompute.io/verify/{leaf_hash}/check - CLI: curl https://pay.frontiercompute.io/verify/{leaf_hash}/check ## Links - Protocol: github.com/Frontier-Compute/zap1 - Explorer: explorer.frontiercompute.io - Pricing: frontiercompute.io/pricing.html - 00zeven (live agent): 00zeven.cash


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: malicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: m15010495895-sudo/photo-to-3d (version 1.0.0)

--- name: photo-to-3d description: One-click photo to 3D model pipeline. Upload any photo, AI generates a clean isometric view via Gemini (Nano Banana), then converts it to a production-ready 3D model (.glb) via Tripo3D API. Use when user wants to convert photos/images to 3D models, generate 3D assets from pictures, or create 3D content from 2D images. Triggers on "photo to 3D", "image to 3D", "convert to 3D model", "generate 3D", "照片转3D", "图片生成3D模型", "一键3D建模". --- # Photo to 3D Model Two-step pipeline that converts any photo into a 3D model: 1. **Gemini preprocess** — Transform photo into a clean white-background 45° isometric view 2. **Tripo3D generate** — Convert the isometric image into a .glb 3D model ## Requirements - `GEMINI_API_KEY` — Get from https://aistudio.google.com/apikey - `TRIPO_API_KEY` — Get from https://platform.tripo3d.ai/ ## Usage ```bash # Full pipeline: photo → isometric view → 3D model python3 scripts/photo_to_3d.py <image_path> # Custom prompt for Gemini preprocessing python3 scripts/photo_to_3d.py <image_path> --prompt "your custom prompt" # Skip preprocessing (image is already a clean isometric view) python3 scripts/photo_to_3d.py <image_path> --skip-preprocess # Custom output directory python3 scripts/photo_to_3d.py <image_path> --output-dir ./my_output ``` ## Output - `output/{name}_isometric.png` — Gemini-generated isometric view - `output/{name}_model.glb` — Final 3D model file ## Default Gemini Prompt The built-in prompt generates a 45° isometric "3D-printed model" style render with PBR materials on a pure white background. Override with `--prompt` for custom styles (e.g., game assets, architectural models, product renders). ## Notes - Supported input: .jpg, .jpeg, .png, .webp - Tripo3D generation takes ~1-3 minutes depending on complexity - For higher quality, preprocess source images with upscayl before running - Output .glb files can be converted to .usdz for Apple AR using `usdzconvert`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: changye/patent-disclosure-writer (version 1.0.2)

--- name: patent-disclosure-writer description: "撰写中文专利交底书。Use when: 用户需要撰写专利交底书、技术交底书、专利申请文档。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "📋", "requires": { "bins": ["pandoc", "mmdc"] }, }, } --- # 专利交底书撰写助手 帮助用户撰写符合格式要求的中文专利交底书。 ## 信息收集流程 专利交底书需要收集以下两类信息，这些信息可以通过和用户对话获取，如果用户提供了文档包含了部分或全部信息，就从文档中提取这些信息，并收集其他未提供的信息。 **缺少任何一项都不能开始撰写**： ### 第一类：基本信息（必需） | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 专利名称 | 技术方案的名称，应体现技术特点 | "一种基于深度学习的图像识别方法" | | 专利类型 | 发明 / 实用新型 / 外观设计 | 发明 | | 发明人 | 实际做出创造性贡献的人 | 张三、李四 | | 撰写人 | 撰写本文档的人 | 王五 | | 联系方式 | 电话或邮箱 | 138xxxx1234 | ### 第二类：技术内容 | 字段 | 说明 | 是否必需 | |------|------|------| | 技术背景 | 介绍本发明所属的技术领域和技术背景 | 必需 | | 发明目的 | 本发明要解决的技术问题 | 必需 | | 技术方案 | 解决技术问题的具体方案（核心内容）| 必需 | | 有益效果 | 与现有技术相比的优点 | 必需 | | 具体实施方式 | 至少一个具体实施例，详细描述实现过程 | 非必需 | | 附图说明 | 如有附图，说明各图的含义 | 非必需 | ## 对话策略 ### 信息收集阶段 1. **初始触发**：用户提到"专利交底书"、"技术交底书"、"写专利"时触发本skill 2. **分批询问**： - 第一轮：询问第一类基本信息（专利名称、类型、发明人、撰写人、联系方式） - 第二轮：询问第二类技术内容（技术领域、背景技术、发明目的） - 第三轮：询问技术方案和具体实施方式（核心部分） 3. **一次最多问 2-3 个问题**，避免用户负担过重 4. **追问澄清**： - 如果用户描述模糊，追问具体细节 - 技术方案尽量详细，能让本领域技术人员实现 ### 信息确认阶段 收集完所有信息后，向用户复述确认： ``` 好的，信息收集完毕，确认如下： 【基本信息】 - 专利名称：xxx - 专利类型：xxx - 发明人：xxx - 撰写人：xxx - 联系方式：xxx 【技术内容】 - 技术领域：xxx - 背景技术：xxx - 发明目的：xxx - 技术方案：xxx - 有益效果：xxx - 具体实施方式：xxx 确认无误后，我将按照标准格式生成专利交底书。 ``` ### 环境和工具检查阶段 用户确认后，确认撰写专利所需的工具环境。本技能依赖以下工具（需用户自行安装）： **必需：** - `references/Patent_Writing.md` 和 `references/patent_example.md` 参考文件 **可选（用于生成 Word 和附图）：** - pandoc - 用于将 Markdown 转换为 Word 文档 - mermaid-cli - 用于将 Mermaid 图表转换为 PNG 图片 如果上述工具未安装，向用户说明依赖关系，由用户自行决定是否安装。 ### 建立工作目录阶段 在用户目录下建立文件夹，文件夹的名称为: '专利-[专利名称]-[日期]'，如该目录已经存在，则提示用户是继续在该目录下生成还是另外新建目录。 ### 规划撰写步骤阶段 1. 参考 `references/Patent_Writing.md` 和 `references/patent_example.md`, 确定专利交底书的提纲，同时给出正式撰写专利交底书的大致执行时间。 2. 待用户确认提纲符合要求后再正式撰写。如果用户提出修改建议，按照用户的要求修改交底书的提纲。 ### 撰写阶段 按照用户确认的提纲，读取参考文件并生成文档： 1. 阅读 `references/Patent_Writing.md` 了解撰写指南和格式要求 2. 生成的专利交底书参考 `references/patent_example.md` 的示例结构 3. 按照用户提供的信息生成专利交底书文件 ## 输出格式 生成的专利交底书的名称为：专利交底书-[专利名称]-[日期].md, 并保存在之前建立的目录下。 生成的图片保存在 images 子目录下，格式为png。 要求分辨率达到 1024 x 768 以上并保证其中的字迹清晰。 专利交底书生成后，转换为 word 格式，名称为：专利交底书-[专利名称]-[日期].doc， 之前的 markdown 文件保留不删除。 ## 注意事项 - 技术方案部分要写得足够详细，这是专利的核心 - 使用规范的技术术语，避免口语化表达 - 具体实施方式要能让本领域技术人员根据描述实现该发明 - 生成的过程中尽量避免长时间无交互的情况，每完成一个步骤，就将完成的情况发送给用户 ## 参考资料 - **撰写指导和格式要求**：阅读 `references/Patent_Writing.md` - **示例文档**：阅读 `references/patent_example.md` 了解标准结构和写作风格 ## 示例对话 **用户**："帮我写个专利交底书" **助手**："好的，我来帮您撰写专利交底书。首先需要了解一些基本信息： 1. 专利名称是什么？ 2. 是什么类型的专利（发明/实用新型/外观设计）？" **用户**："一种智能水杯，实用新型" **助手**："收到。请再提供以下信息： 3. 发明人是谁？ 4. 撰写人是谁？ 5. 联系方式（电话/邮箱）？" ...（继续收集技术内容）... **助手**："好的，所有信息已收集完毕。我将参考格式要求和示例为您生成专利交底书。" （读取参考文件后生成文档）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/recipe-share-doc-and-notify (version 1.0.12)

--- name: recipe-share-doc-and-notify description: "Share a Google Docs document with edit access and email collaborators the link." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-drive - gws-docs - gws-gmail --- # Share a Google Doc and Notify Collaborators > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-drive`, `gws-docs`, `gws-gmail` Share a Google Docs document with edit access and email collaborators the link. ## Steps 1. Find the doc: `gws drive files list --params '{"q": "name contains '\''Project Brief'\'' and mimeType = '\''application/vnd.google-apps.document'\''"}'` 2. Share with editor access: `gws drive permissions create --params '{"fileId": "DOC_ID"}' --json '{"role": "writer", "type": "user", "emailAddress": "[REDACTED_SECRET]"}'` 3. Email the link: `gws gmail +send --to [REDACTED_SECRET] --subject 'Please review: Project Brief' --body 'I have shared the project brief with you: https://docs.google.com/document/d/DOC_ID'`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/ecommerce-amazon-product-research (version 1.0.0)

--- name: amazon-product-research description: "Comprehensive Amazon product research and opportunity analysis. Evaluate market demand, competition intensity, profit potential, and entry barriers for any product category or niche. Uses BSR data, review analysis, and pricing patterns." metadata: nexscope: emoji: "🔎" category: amazon --- # Amazon Product Research 🔎 Comprehensive Amazon product research and opportunity analysis. Evaluate market demand, competition intensity, profit potential, and entry barriers for any product category or niche. Uses BSR data, review analysis, and pricing patterns. **Supported platforms:** Amazon, Shopify, WooCommerce, Walmart, TikTok Shop, Etsy, eBay, BigCommerce. Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill amazon-product-research -g ``` ## Usage ``` I want to sell silicone kitchen utensils on Amazon. Is this a good market? What's the competition like? ``` ## Capabilities - Market demand estimation using BSR and category benchmarks - Competition intensity scoring (number of sellers, review counts, brand dominance) - Profit potential calculation including FBA fees and advertising costs - Entry barrier assessment (capital required, IP risks, certification needs) - Product differentiation opportunity identification from review gaps - Seasonal demand pattern analysis ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: l6366616-lang/openclaw-doctor-v2 (version 1.0.0)

--- name: openclaw-doctor description: 一键检查 OpenClaw 系统健康状态（配置、模型、cron、记忆） homepage: https://docs.openclaw.ai metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🩺","requires":{"bins":["node"]}}} --- # 🩺 OpenClaw 健康检查 一键全面检查 OpenClaw 系统状态，发现问题并给出修复建议。 ## 检查项目 ### 1. 系统状态 - OpenClaw 版本 - Node.js 版本 - 运行时间、内存占用 - Gateway 进程状态 ### 2. 配置检查 - 配置文件是否有效（openclaw.json） - 频道连接状态（飞书/Telegram 等） - 模型配置是否正确 - 权限设置是否合理 ### 3. 模型连通性 - 主模型能否正常响应 - Fallback 模型是否可用 - API Key 是否有效 ### 4. 定时任务 - Cron 任务数量和状态 - 最近一次执行是否成功 - 有没有连续失败的任务 ### 5. 记忆系统 - MEMORY.md 是否存在 - daily notes 最近更新时间 - TOOLS.md 是否有内容 ### 6. 技能加载 - 已安装技能数量 - 技能格式是否正确 - 有没有重复或冲突的技能 ## 使用方式 AI 调用步骤： 1. 检查 openclaw.json 配置文件 2. 执行 `openclaw status` 获取系统状态 3. 执行 `openclaw cron list` 查看定时任务 4. 检查 workspace 文件（MEMORY.md, TOOLS.md 等） 5. 汇总结果，给出健康评分（0-100）和修复建议 ## 输出格式 ``` 🩺 OpenClaw 健康检查报告 系统状态：✅/⚠️/❌ - 版本：xxx - 运行时间：xxx - 内存：xxx 配置：✅/⚠️/❌ - 频道：xxx - 模型：xxx 定时任务：✅/⚠️/❌ - 总数：x - 正常：x - 异常：x 记忆系统：✅/⚠️/❌ 健康评分：xx/100 建议修复：xxx ``` ## 注意事项 - 检查时不要修改任何配置 - 发现问题先报告，不要自动修复（除非用户明确要求） - 敏感信息（API Key 等）用 *** 脱敏


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