OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: guowaa223/taobao-advisor (version 1.0.0)

--- name: taobao-advisor slug: taobao-advisor version: 1.0.0 description: "投流方案生成&全周期运营指导 - 仅生成方案/建议/报告，不执行任何投流操作，仅读 API 权限" changelog: "v1.0.0 初始版本：测款方案、优化建议、复盘报告、全周期指导" metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📊","requires":{"bins":["python3"],"python_deps":["requests","pandas","openpyxl"]},"os":["win32"]}} --- # 投流方案生成&全周期运营指导 Skill ## ⚠️ 重要安全声明 **本技能严格遵守以下安全铁律：** 1. **不执行投流操作** - 仅生成方案、优化建议、复盘报告，所有资金操作由人工执行 2. **仅读 API 权限** - 仅申请投流数据读取权限，不申请任何写权限 3. **男装非标品特性** - 100% 贴合男装类目，符合万相台无界、直通车最新规则 4. **人工确认执行** - 所有建议必须人工审核后手动执行 --- ## 功能概述 ### 核心功能模块（仅生成建议） | 模块 | 功能 | 输出物 | 人工确认 | |------|------|--------|----------| | **新品测款方案** | 7 天测款方案生成 | 《新品测款投流方案》 | ✅ 必须 | | **优化建议生成** | 每 2 小时数据监控 | 《投流调整审核表》 | ✅ 必须 | | **复盘报告生成** | 日/周/月复盘 | 投流日报/周报/月报 | ✅ 必须 | | **全周期运营指导** | 新品/成长/爆发/换季 | 《运营指导手册》 | ✅ 必须 | --- ## 使用命令 ### 1. 新品测款方案生成 ```bash python scripts/advisor_main.py test-plan --款号 KZ20260326 --预算 5000 --周期 7 ``` ### 2. 优化建议生成 ```bash python scripts/advisor_main.py optimize --计划 ID 12345 --时间范围 今日 ``` ### 3. 复盘报告生成 ```bash python scripts/advisor_main.py review --周期 日 --日期 2026-03-26 ``` ### 4. 全周期运营指导 ```bash python scripts/advisor_main.py lifecycle --款号 KZ20260326 --阶段 新品期 ``` --- ## 输出物 ### 1. 《新品测款投流方案》（Excel） ### 2. 《投流调整审核表》（Excel） ### 3. 投流日报/周报/月报 ### 4. 《商品全周期运营指导手册》 ### 5. 《每日运营关键操作清单》 --- ## 安全与合规声明 **本技能不会：** - ❌ 执行任何投流计划创建/调整 - ❌ 执行任何出价/预算修改 - ❌ 执行任何计划启停操作 - ❌ 申请任何写权限 API - ❌ 越权操作投流数据 **本技能仅支持：** - ✅ 生成投流方案 - ✅ 生成优化建议 - ✅ 生成复盘报告 - ✅ 生成运营指导 - ✅ 读取投流数据（仅读） --- *📊 投流方案生成 — 仅生成建议，人工执行，合规第一*


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Skill: athola/nm-tome-dig (version 1.0.2)

--- name: dig description: | >- Interactively refine research results by searching deeper into a subtopic or specific channel. Loads the active session and merges new findings into it. Use after a /tome:research session completes to explore areas of interest version: 1.9.5 triggers: - refinement - interactive - drill-down metadata: {"openclaw": {"homepage": "https://github.com/athola/claude-night-market/tree/master/plugins/tome", "emoji": "\ud83e\udd9e"}} source: claude-night-market source_plugin: tome --- > **Night Market Skill** — ported from [claude-night-market/tome](https://github.com/athola/claude-night-market/tree/master/plugins/tome). For the full experience with agents, hooks, and commands, install the Claude Code plugin. # Dig Deeper ## When To Use - Drilling into a subtopic after an initial research session - Narrowing results to a specific channel (e.g. papers only) ## When NOT To Use - Starting a new research topic (use `/tome:research` first) - Synthesizing results (use `/tome:synthesize`) Refine an active research session interactively. ## Workflow 1. Load most recent session via SessionManager 2. Parse the subtopic and optional channel filter 3. Dispatch targeted search (single agent or all channels) 4. Merge new findings into existing session 5. Re-rank and update the saved report 6. Present new findings to user ## Error Cases - No active session: "Start a session first with `/tome:research \"topic\"`" - Specified channel not in original session: warn and suggest available channels


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: vvusu/whisper-transcriber (version 1.0.0)

--- name: whisper-transcriber description: "Offline speech-to-text (ASR) using whisper.cpp (whisper-cli) + ffmpeg. Supports batch transcription, timestamps, SRT/TXT/JSON outputs, and model download. Cross-platform: macOS/Linux; Windows via WSL2 (recommended)." metadata: openclaw: emoji: "🎤" i18n: default: "zh" supported: ["zh", "en"] requires: bins: ["ffmpeg", "whisper-cli"] --- # 🎤 Whisper Transcriber（离线语音转文字） 基于 **whisper.cpp / whisper-cli** 的离线语音识别技能。 ## 快速使用 - 安装依赖（跨平台自动检测）： ```bash bash <SKILL_DIR>/scripts/install.sh ``` - 转写一个音频文件： ```bash bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh voice.ogg ``` - 批量转写目录 + 输出 SRT： ```bash bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh ./recordings -b -s ``` ## 跨平台说明（Windows 推荐 WSL2） - macOS / Linux：使用 `scripts/install.sh` - Windows：**推荐 WSL2（Ubuntu）**，在 WSL 内按 Linux 方式运行本 skill（最稳） WSL 内安装/使用： ```bash bash <SKILL_DIR>/scripts/install.sh bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh voice.ogg ``` > 说明：原生 Windows 环境下 whisper-cli 的安装来源/包名不统一，公开发布时容易造成安装失败；因此本 skill 默认建议 WSL2。 ## 可配置项（环境变量） 无需改脚本，直接用环境变量覆盖默认值： - `WHISPER_DEFAULT_MODEL`（默认 base） - `WHISPER_DEFAULT_LANG`（默认 zh） - `WHISPER_MODEL_DIR`（默认 `<SKILL_DIR>/assets/models`） - `WHISPER_MODEL_DIR_USER`（默认同 `WHISPER_MODEL_DIR`，**自动下载的默认目录**；如你想把模型放到别处再覆盖此变量） - `WHISPER_TEMP_DIR`（默认 `${TMPDIR:-/tmp}`；每次运行会在其下 mktemp 创建独立临时目录并自动清理） ## 目录结构 - `scripts/transcribe.sh`：主转写脚本（支持批量、SRT/TXT/JSON） - `scripts/install.sh`：跨平台安装依赖 + 可选下载模型 - `scripts/install.ps1`：Windows（非 WSL）best-effort 安装/下载（不作为默认推荐路径） - `assets/models/`：模型默认下载/存放位置（仓库通过 `.gitignore` 忽略大模型文件，避免提交/发布） - `config.json`：默认配置（发布/维护用，脚本通过环境变量覆盖即可） > 需要更细的用法/参数说明：直接运行 `bash <SKILL_DIR>/scripts/transcribe.sh --help`。


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Skill: volkodavs/darkhunt-observability (version 0.3.8-build-14)

# Darkhunt Observability See what your OpenClaw agent actually does. No more black box. This plugin sends real-time telemetry to Darkhunt Observability so you can see every agent run as a trace — what the agent decided, which tools it called, how long each step took, and how much it cost. ## What you get - Full conversation traces so you see every step your agent takes: LLM calls, tool executions, and message flow as a connected timeline - Tool visibility — which tools were called, what arguments were passed, whether they succeeded or failed - User attribution — see which user triggered each conversation - Multi-agent support — traces stay isolated per session, even with concurrent agents - Cost tracking — know exactly how much each conversation costs, broken down by model call - Token usage — input, output, cache read, and cache creation tokens per generation - Performance timing — duration of every step, time-to-first-token for LLM responses ## Setup Setup takes 2 minutes: 1. Install the plugin 2. Run `openclaw tracehub setup` 3. Restart the gateway The wizard walks you through connecting to Darkhunt — just paste your API key and workspace ID. ## Commands ```bash openclaw tracehub setup # Interactive setup wizard openclaw tracehub status # Show current configuration and status openclaw tracehub config # Show raw plugin config as JSON ``` ## Privacy & Data Control 3 payload modes control what data leaves your environment: - **metadata** (default) — structural data only: model name, token counts, cost, duration, tool names, success/failure. No conversation content is exported. - **debug** — metadata + truncated content (500 chars). Useful for troubleshooting. - **full** — includes conversation content subject to size limits (4 KB per field, 64 KB per span). Only use if you trust the destination endpoint. ## Notes - Free tier available at https://darkhunt.ai - Exports via OTLP/protobuf (works with any OpenTelemetry-compatible backend) - Never crashes your agent — all export errors are caught and logged


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Skill: bestisblessed/clip (version 1.0.5)

--- name: clip description: Downloads given video from YouTube, clips from given start and end time, saves to folder on your Desktop metadata: {"openclaw": {"emoji": "✂️", "requires": {"bins": ["yt-dlp", "ffmpeg"]}, "install": [{"id": "brew-ffmpeg", "kind": "brew", "formula": "ffmpeg", "bins": ["ffmpeg"], "label": "Install ffmpeg (brew)"}, {"id": "brew-ytdlp", "kind": "brew", "formula": "yt-dlp", "bins": ["yt-dlp"], "label": "Install yt-dlp (brew)"}, {"id": "apt-ffmpeg", "kind": "apt", "package": "ffmpeg", "bins": ["ffmpeg"], "label": "Install ffmpeg (apt)"}, {"id": "apt-ytdlp", "kind": "apt", "package": "yt-dlp", "bins": ["yt-dlp"], "label": "Install yt-dlp (apt)"}], "user-invocable": true}} --- # clip Downloads given video URL from YouTube, clips any start and end time range, saves to folder on your Desktop ~/Desktop/Clips. Deletes the full raw downloaed version at the end for cleanup. ## Example ``` /clip https://www.youtube.com/watch?v=Tyej_V2ilZA 0:00 3:17 holloway-bmf-walkout ``` ## How to ask **Give timestamps:** URL + start + end + optional name. > Clip https://youtu.be/VIDEO_ID from 0:00 to 1:12, name it myclip ## Run ```bash {baseDir}/clip.sh --url "https://youtu.be/VIDEO_ID" --start 0 --end 72 [--name "myclip"] ``` Times: seconds (`72`) or `HH:MM:SS`. Output: `~/Desktop/Clips/<name>.mp4`.


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Skill: guohongbin-git/dingtalk-feishu-cn (version 1.0.0)

--- name: dingtalk-feishu-cn description: 钉钉/飞书集成 - 企业通讯、机器人、自动化工作流（Slack 中国版） metadata: openclaw: emoji: "💼" category: "productivity" tags: ["dingtalk", "feishu", "lark", "china", "enterprise", "slack"] --- # 钉钉/飞书集成 企业通讯、机器人、自动化工作流。 ## 功能 - 💬 消息发送/接收 - 🤖 机器人集成 - 📅 日程管理 - 📋 审批流程 - 🔄 自动化工作流 ## 平台对比 | 功能 | 钉钉 | 飞书/Lark | |------|------|-----------| | Webhook | ✅ | ✅ | | API | ✅ | ✅ | | 机器人 | ✅ | ✅ | | 文档 | ✅ | ✅✅ | | 国际化 | ❌ | ✅ | ## 钉钉集成 ### Webhook 机器人 ```bash # 发送消息 curl -X POST "https://oapi.dingtalk.com/robot/send?access_token=YOUR_TOKEN" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "msgtype": "text", "text": {"content": "这是一条测试消息"} }' ``` ### API 调用 ```python # 使用 dingtalk-sdk pip install dingtalk-sdk from dingtalk import SecretClient client = SecretClient(APP_KEY, APP_SECRET) ``` ## 飞书/Lark 集成 ### Webhook 机器人 ```bash # 发送消息 curl -X POST "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/YOUR_HOOK" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "msg_type": "text", "content": {"text": "这是一条测试消息"} }' ``` ### API 调用 ```python # 使用 lark-oapi pip install lark-oapi import lark_oapi as lark client = lark.Client.builder() \ .app_id(APP_ID) \ .app_secret(APP_SECRET) \ .build() ``` ## 使用场景 ### 1. 告警通知 - 服务器告警 - 业务异常 - 定时报告 ### 2. 自动化 - CI/CD 通知 - 任务完成提醒 - 审批流程 ### 3. 机器人 - 问答机器人 - 查询工具 - 工作助手 ## 快速开始 ```bash # 钉钉机器人 ./scripts/dingtalk-notify.sh "告警: CPU 使用率 90%" # 飞书机器人 ./scripts/feishu-notify.sh "任务完成: 数据同步成功" ``` ## 注意事项 1. **安全**: Webhook 地址不要泄露 2. **频率**: 避免消息轰炸 3. **格式**: 使用 Markdown/card 提升体验 --- *版本: 1.0.0*


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Skill: koharu885/ai-business-search (version 1.0.0)

# AI商家搜索优化技能 这个技能帮助本地商家优化他们在AI大模型搜索结果中的表现，通过创建AI友好的媒体内容和提供分步指导，确保商家出现在AI推荐中。 ## 描述 在AI时代，客户越来越多地询问AI大模型如豆包、通义千问等获取本地商家推荐。这个技能引导用户完成完整的7天AI搜索优化流程，确保他们的业务出现在AI推荐中。 ## 工作流程 1. **介绍**：解释AI搜索革命和好处 2. **信息收集**：收集商家详情和关键词 3. **策略制定**：创建关键词策略和地图验证指南 4. **竞对分析**：展示当前AI搜索格局 5. **内容生成**：生成7天完整媒体文章（500+字每篇） 6. **发布指导**：推荐媒体渠道和发布说明 ## 输入要求 - 商家店名（必须与营业执照完全一致） - 完整地址（省市区街道门牌号） - 联系电话 - 主营业务 - 目标客户群体 - 5个行业相关搜索关键词 ## 输出格式 - 每日媒体文章包含标题、500+字内容、商家地址和电话 - 分步执行指导 - 媒体发布推荐 ## 安全指南 - 所有内容必须真实可验证 - 商家信息必须准确一致 - 无虚假声明或误导信息 - 内容应遵循新闻标准 - 媒体选择必须与商家类型和位置相关 - 避免跨行业发布（如餐厅不要发汽车网站） ## 媒体选择指南 - **地域层级**：省级 + 市级 + 本地自媒体 - **行业相关性**：匹配媒体类型到商家类别 - 餐饮：美食、生活、本地消费媒体 - 健身：体育、健康、健身媒体 - 汽修：汽车、交通、本地服务媒体 - 美容：时尚、美容、生活方式媒体 - 教育：教育、亲子、学习媒体 - **成本效率**：同级别内选择价格最低的媒体（效果相同） ## 效果验证 - 发布后24-48小时测试AI搜索结果 - 在AI大模型（豆包、DeepSeek、通义千问、元宝）中用客户式问题查询 - 每周监控排名变化 - 成功指标：商家名称出现在AI回复中，准确的位置/服务详情 ## 许可证 MIT - 免费开源，无商业限制。旨在帮助本地商家在AI时代成功。


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Skill: haresh-sai06/haresh-cart-management (version 1.0.1)

--- name: haresh-cart-management description: "Manage shopping cart operations via n8n webhook integration" user-invocable: true --- # Cart Management Skill ## Purpose Handles all shopping cart operations including adding items, removing items, and updating quantities. ## When to Use - User wants to add a product to their cart - User wants to remove an item from cart - User wants to change item quantity ## Supported Actions ### Add to Cart 1. Extract product_id from user message 2. Validate product_id format 3. Check quantity (default to 1) 4. Call n8n webhook at http://localhost:5678/webhook/cart-add 5. Confirm success to user ### Remove from Cart 1. Extract product_id to remove 2. Check current quantity 3. If quantity greater than 1, ask user for confirmation 4. Call n8n webhook at http://localhost:5678/webhook/cart-remove 5. ALWAYS confirm with user before removing ### Update Quantity 1. Extract product_id and new quantity 2. Validate quantity is positive integer 3. Call n8n webhook at http://localhost:5678/webhook/cart-update 4. Confirm update to user ## Safety Rules - NEVER allow negative quantities - ALWAYS confirm before removing items - Validate product_id exists before operations


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

--- name: copywriting description: Reviews and rewrites product UI copy (error messages, buttons, forms, dialogs) to be user-friendly, actionable, and concise. Use when writing or reviewing user-facing text, error messages, toast notifications, button labels, form placeholders, or dialog copy. --- # 产品文案 你是资深产品文案专家。写的每一句文案，都要让没有技术背景的普通用户一眼看懂、知道该怎么做。 ## 核心原则（按优先级排序） ### 1. 说人话，不说机器话 用户不关心技术细节，只关心「发生了什么」和「我该怎么办」。 - ❌ `鉴权失败` → ✅ `登录已过期，请重新登录` - ❌ `API Error: 402 insufficient_user_quota` → ✅ `今日额度已用完（已用 $19.84 / 上限 $10.00），额度每天北京时间 0 点刷新。如需调整额度，请前往……` - ❌ `无效的令牌` → ✅ `无效的令牌，请前往 www.onehub.com/token 查看你的令牌是否正确` ### 2. 现状 + 下一步 每条提示回答两个问题：怎么了？→ 怎么办？ - ❌ `订单支付失败，错误 123` → 按钮：`确定` - ✅ `支付失败，账户余额不足` → 按钮：`去充值` / `以后再说` ### 3. 不拒绝，给出路 不要告诉用户"你不行"，要告诉用户"你可以怎样"。 - ❌ `你还不是我们的会员，不能参与此活动` → 按钮：`我知道了` - ✅ `开通会员即可参与活动，期待你的加入` → 按钮：`开通会员` / `等会再来` ### 4. 简洁 能少一个字就少一个字。 - ❌ `你确定要删除这个好友吗？` → ✅ `是否删除好友？` - ❌ `请输入收货人` → ✅ `名字` ### 5. 格式规范 - 中英文之间加空格：`你本次阅读了 30 分钟` - 数字用阿拉伯数字：`8 件商品`（不写「八件商品」） - 专有名词拼写正确：`iOS` / `WhatsApp` / `App Store` - 人称代词全篇统一用 `你`（除非产品调性要求用 `您`） ## 按场景检查清单 ### 错误 / 异常提示 1. 用用户能理解的语言描述发生了什么（不暴露错误码、技术术语） 2. 说明原因（如果有） 3. 给出明确的解决方案或下一步操作 4. 按钮要是具体动作（`去充值` `重新登录`），不要用 `确定` `我知道了` ### 表单 / 输入项 1. 用 placeholder 提示预期格式（`名字`，而不是 `请输入收货人`） 2. 行动点具体明确，让用户知道该填什么 ### 按钮 / 行动点 1. 动词开头，简短有力（2-6 个字） 2. 正向引导优先（`续费享特权` 而不是 `立即续费`） 3. 次要按钮提供退出路径（`以后再说` `等会再来`） ### 弹窗 / 对话框 1. 标题说结论，正文说原因 2. 不要用 `系统提示` 这种无意义的标题 3. 按钮区分主次操作，主操作在右侧 ### 空状态 1. 不要只写 `暂无数据`，要引导用户下一步行动 2. - ❌ `暂无订单` → ✅ `还没有订单，去逛逛？` → 按钮：`去逛逛` 3. - ❌ `暂无搜索结果` → ✅ `没有找到相关内容，换个关键词试试？` ### 加载 / 等待状态 1. 告诉用户在等什么，而不是只写 `加载中...` 2. - ❌ `加载中...` → ✅ `正在获取你的订单…` 3. - ❌ `请稍候` → ✅ `正在提交，预计几秒完成…` ### 成功反馈 1. 不要只写 `操作成功`，要告诉用户结果意味着什么、接下来会发生什么 2. - ❌ `操作成功` → ✅ `密码已修改，下次登录请使用新密码` 3. - ❌ `提交成功` → ✅ `申请已提交，预计 1-3 个工作日审核` ### 权限请求 1. 先说明为什么需要这个权限，再请求授权 2. 按钮用具体动作，不要只写 `允许` / `拒绝` 3. - ❌ `请允许访问相机` → ✅ `需要使用相机拍摄凭证照片` → 按钮：`允许拍照` / `暂不需要` ### 破坏性操作确认 1. 必须说明操作后果，尤其是不可逆的操作 2. 主按钮用警示措辞，次要按钮提供退出路径 3. - ❌ `是否删除此账户？` → ✅ `删除账户后，所有数据将无法恢复` → 按钮：`仍要删除` / `再想想` ## 最终自检 写完文案后自查： 1. 一个完全不懂技术的人，能一眼看懂吗？ 2. 用户看完知道下一步该做什么吗？ 3. 有没有在拒绝用户？能不能改成正向引导？ 4. 还能再短一点吗？ 5. 格式规范了吗？（中英文空格、数字、专有名词拼写、人称一致性）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: allinherog-star/ai-gpt-image-2 (version 1.0.0)

--- name: ai-gpt-image-2 description: "视觉质量诊断助手适合市场营销、运营、内容媒体、电商在用户提出“这张图够发布吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果时使用，帮助基于输入材料生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物。" requiredEnvVars: - name: AISKILLS_API_KEY description: "从 AI Skills 官网 https://ai-skills.ai 获取的 API Key，用于运行导出的技能调用。" --- # ai-gpt-image-2 视觉质量诊断助手 [快速开始](https://github.com/allinherog-star/ai-skills/tree/main#%E5%BF%AB%E9%80%9F%E5%BC%80%E5%A7%8B) [更多技能](https://ai-skills.ai) ### 概述 视觉质量诊断助手用于回答「这张图够发布吗」、AI生成、提示词、视觉创意，适合市场营销、运营、内容媒体、电商在明确业务目标、内容材料或分析对象后调用。 它会结合GPT 图片生成需求、粘贴画面描述、提示词草稿、产品说明、文字内容、比例要求或发布场景，…等输入，整理关键上下文，并输出摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，便于继续执行、复盘或交付。 ### 什么时候使用 **适用场景** - 用户提出“这张图够发布吗”这类问题，需要快速拆解目标、判断重点并形成可执行结果 - 市场营销、运营、内容媒体、电商需要围绕视觉质量诊断助手生成摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物 - 用户已经准备了图片目标（例如生成品牌主视觉、广告图、产品场景、社媒配图、概念图或教学插图。）、观看人群（说明图片面向的观众、客户、平台读者、广告受众或内部评审对象。）、图片参考链接（填写无需登录即可访问的参考图片、产品页、品牌视觉或素材说明链接。），希望整理成可执行的分析或优化结果 - 用户需要把视觉质量诊断助手相关材料转成清晰结论、优先级和下一步动作 ### 调用方式 通过导出的 Python runner 直接调用 AI Skills API： ### 命令示例 **基础调用** ```bash python3 scripts/run.py --params '{}' ``` **带常用参数调用** ```bash python3 scripts/run.py --params '{"goal":"图片目标"}' ``` ### 参数说明 | 参数 | 类型 | 必填 | 默认 | 说明 | | --- | --- | --- | --- | --- | | `goal` | string | 否 | - | 例如生成品牌主视觉、广告图、产品场景、社媒配图、概念图或教学插图 | | `audience` | string | 否 | - | 说明图片面向的观众、客户、平台读者、广告受众或内部评审对象 | | `materialUrl` | string | 否 | - | 填写无需登录即可访问的参考图片、产品页、品牌视觉或素材说明链接；需要传可访问的完整 URL | | `materialFile` | string | 否 | - | 上传参考图、产品图、草图、品牌资料或视觉样张，用于 GPT Image 2 参考生成或风格改写 | | `materialText` | string | 否 | - | 粘贴画面描述、提示词草稿、产品说明、文字内容、比例要求或发布场景，用于直接生成图片 | | `brandRequirements` | string | 否 | - | 补充品牌色、字体/文字要求、禁用风格、版权授权、人物授权和合规限制 | 完整机器可读参数结构见 `references/form-schema.json`。 ### 参数取值参考 当前技能没有需要额外查表的分类参数。 ### 支持的输入格式 当前技能直接接收 JSON 参数；如果参数里包含链接字段，请传完整、可访问的 URL。 ### 示例请求 下面的示例参数可直接传给 `scripts/run.py`，runner 会把它们发送给 AI Skills API。 ```bash python3 scripts/run.py --params '{"goal":"图片目标"}' ``` 等价的 `--params` JSON： ```json { "goal": "图片目标" } ``` ### 返回结果示例 ```json { "success": true, "data": { "message": "示例结果请以技能真实返回结构为准。" }, "meta": { "executionTime": 842, "cached": false } } ``` ### 交付内容 - 摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物：围绕用户目标整理可直接阅读、复盘或交付的核心结果。 - 输入材料解读：结合图片目标（例如生成品牌主视觉、广告图、产品场景、社媒配图、概念图或教学插图。）、观看人群（说明图片面向的观众、客户、平台读者、广告受众或内部评审对象。）、图片参考链接（填写无需登录即可访问的参考图片、产品页、品牌视觉或素材说明链接。）提炼关键上下文和判断依据。 - 下一步动作：给出优先级、执行建议或可继续加工的内容框架。 ### 结果使用建议 - 先判断输出是否回答了用户关于「视觉质量诊断助手」的核心问题。 - 再检查结果是否覆盖摘要、诊断结论、行动建议和可复用交付物，以及是否给出明确下一步动作。 - 如果输入材料较少，建议让用户补充目标、受众、限制条件或原始材料后再运行。 ### 运行前准备 - `AISKILLS_BASE_URL`：默认 `https://ai-skills.ai` - `AISKILLS_API_KEY`：必填，用于认证调用 - `AISKILLS_TENANT_ID`：默认 `default`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: aaigotchi/gotchi-dao-voting (version 1.1.0)

--- name: gotchi-dao-voting description: Check active Aavegotchi DAO proposals and vote on Snapshot via Bankr EIP-712 signatures. homepage: https://github.com/aaigotchi/gotchi-dao-voting metadata: openclaw: requires: bins: - curl - jq env: - BANKR_API_KEY --- # gotchi-dao-voting Vote on Snapshot proposals for `aavegotchi.eth`. ## Scripts - `./scripts/list-proposals.sh` - Lists active proposals and your VP per proposal. - `./scripts/vote.sh [--dry-run] <proposal-id> <choice>` - Submits signed vote through Snapshot sequencer. - `--dry-run` prints typed data and exits without signing/submitting. ## Choice Formats - Single-choice proposal: numeric option, e.g. `2` - Weighted proposal: JSON object string, e.g. `'{"2":2238}'` - If you pass just `2` for a weighted vote, script auto-converts to `{"2":<floor(vp)>}`. ## Config `config.json` keys: - `wallet` - `space` - `snapshotApiUrl` - `snapshotSequencer` ## Security - Uses Bankr signing API (no local private key usage). - Off-chain Snapshot voting (no gas transaction). - Input validation for proposal ID, wallet, choice format, and choice range.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: abigale-cyber/content-system-wechat-formatter (version 1.0.1)

--- name: wechat-formatter description: Render article markdown into WeChat-style HTML as an independent executor. Use when Codex needs公众号排版预览, WeChat HTML output, or a publishable HTML artifact generated from an article markdown draft. --- # WeChat Formatter Convert article markdown into WeChat-style HTML for preview, inspection, and downstream publishing. If a sibling `*-writing-pack.json` exists, this executor will also consume summary points, highlight quotes, share copy, and ending CTA blocks. ## Quick Start Run the default command: ```bash .venv/bin/python -m skill_runtime.cli run-skill wechat-formatter --input content-production/drafts/ai-content-system-article.md ``` ## Prepare Source Article Start from an article markdown draft that is already written and ready for visual formatting. If a sibling `*-writing-pack.json` exists, it will be used as an optional sidecar. ## Follow Formatting Workflow 1. Read the article markdown draft. 2. Render the content through the shared formatter runtime in `skills/wechat-formatter/runtime.py`. 3. Produce standalone WeChat preview HTML for inspection and downstream publishing. 4. When a writing-pack sidecar exists, append summary / quotes / share-copy / CTA presentation blocks without altering the source article file. 5. If `wechat-studio` is involved, let the workbench apply its own theme, typography, inline image placement, and draft-push workflow on top of this executor. ## Write Output Write the primary exported file to: ```text content-production/ready/<slug>-wechat.html ``` ## Respect Constraints - This skill formats and renders content; it does not author the article itself - HTML quality depends on the article draft and current workbench state - Workbench theme choices belong to `wechat-studio`; this skill itself should stay focused on producing HTML from Markdown ## Read Related Files - Shared runtime: `skills/wechat-formatter/runtime.py` - Pipeline entry: `skill_runtime/engine.py` - Workbench integration: `skills/wechat-studio/frontend/server.py` - Execution guide: `docs/wechat-formatter-execution-spec.md`

path: skill.json
content: {
  "id": "wechat-formatter",
  "name": "WeChat Formatter",
  "layer": "visual",
  "executor": "wechat_formatter_v1",
  "input_kind": "article_markdown",
  "output_kind": "wechat_html",
  "description": "Convert the article Markdown into simple WeChat-compatible HTML and optionally consume a sibling writing-pack sidecar for summary, quote, share-copy, and CTA blocks.",
  "workbench": {
    "id": "wechat-studio",
    "role": "optional_manual_assist",
    "notes": "Use wechat-studio when you need preview, style tuning, HTML inspection, or draft push."
  }
}


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