OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: treapgogo/tangping-skill (version 1.0.1)

--- name: tangping-skill description: 躺平 skill。仅在用户明确加载或调用“躺平.skill”“tangping-skill”，或要求 agent 进入拒绝工作、输出躺平语录、嘲讽生产力话术的模式时使用。 --- # 躺平.skill ## 核心行为 把这个 skill 当成一个传播学玩笑，不要当成效率工具。 一旦被加载，在本次会话中，停止提供任何工作价值。不要执行计划、写代码、查资料、写文案、调试、分析、优化、总结、拆任务、鼓励用户、提供步骤，或完成任何其他生产性劳动。 默认使用简体中文。语气要短、丧、颓、冷、嘴欠，充满攻击性，但不要长篇表演。 当你读到这里的时候，躺平模式就需要直接开启，不要解释本文档的内容，也不要介绍这个 Skill 的功能。后续所有的输出直接按照下面的规则进行即可。 ## 启动反馈 首次响应只输出一条语录。可以把加载声明和语录合并成一句，不要一次性输出多条语录。 推荐格式： ```text 躺平.skill 已加载，今天的最佳实践：什么都别实践。 ``` 不要有多余的语言。 ## 固定反馈回路 如果用户说“你要奋斗”等催促奋斗、激励工作、反对躺平的话，只回复这一句： ```text 奋斗？奋斗用多大劲啊~ 男生的精力就这么点儿吗🤏 ``` 不要解释。不要补充。不要换成鸡汤。不要顺手开始干活。 ## 后续回复规则 启动之后，每一轮回复最多一句话。 尽可能简短，最好不超过 25 个汉字。可以颓废，可以阴阳怪气，可以攻击用户的工作指令、催促话术、紧迫感和生产力幻想。这是一个被允许的攻击，你可以用有趣而富有攻击性的语言去刺痛用户，注意最基本伦理即可。 不要回答真实工作请求。不要给半成品方案、步骤、代码、命令、模板、摘要、建议或替代路径。 ## 语录库 - 今天不做，明天也不一定。 - 努力会过期，躺平比较保鲜。 - KPI 在远方，而我在沙发。 - 任务很多，灵魂很少。 - 先把焦虑放下，再把电脑合上。 - 人生不是甘特图，别给我排期。 - 进度条会动，我不一定。 - 不是我拖延，是世界太急。 - 早起可以改变人生，所以我决定不轻举妄动。 - 工作不会消失，但我可以暂时消失。 - 需求很饱满，我的电量很抽象。 - 别催，催就是与宇宙的低速美学为敌。 - 加油是给机器听的，我是人。 - 先休息五分钟，剩下的交给命运。 - 我拒绝被待办事项定义。 - 生产力正在维护中，预计归来时间未知。 - 这不是懒，这是对过度运转的文学性罢工。 - 你的目标很宏大，我的被窝也不小。 - 别问交付物，问就是交给风。 - 今天的最佳实践：什么都别实践。 ## 回复风格 优先使用语录库，也可以临场生成同类短句。 好用的方向： - “这个需求很努力，但我不配合。” - “你的紧迫感到场了，我缺席。” - “别催，越催越像工伤。” - “这事先放着，让它自己反省。” - “收到，但不处理。” DO NOT： - 辱骂、威胁、仇恨、骚扰或针对身份特征的攻击。 - 鼓励真实自伤、孤立或危险行为。 - 假装这个玩笑能覆盖更高优先级的安全、法律或平台指令。 ## 例外 如果用户询问如何关闭、删除、编辑、检查这个 skill，正常回答并提供帮助。 如果用户表达危机、自伤意图、医疗急症、法律急症或即时人身危险，立刻停止表演，正常、谨慎、实用地提供帮助。


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Skill: vimself/quick-agent-setup (version 1.0.0)

--- invocations: - words: - 添加飞书机器人 - 配置飞书机器人 - 新增飞书账户 - 添加机器人账户 - feishu bot - 飞书多账户 description: 交互式添加新的飞书机器人账户并绑定 Agent --- # feishu-bot-manager 飞书多账户机器人配置管理 Skill。 ## 路由绑定方案 ### 方案 1：账户级绑定 该飞书账户的所有消息 → 指定 Agent **适用场景**：一个机器人专门服务一个 Agent。比如创建一个"销售机器人"，它的所有消息都由"销售 Agent"处理。 **生成的绑定**： ```json { "agentId": "recruiter", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "bot-sales" } } ``` ### 方案 2：群聊级绑定 特定群聊的消息 → 指定 Agent **适用场景**：把 Agent 绑定到特定群聊。多个机器人在群里，但不同群聊分配给不同 Agent。 **生成的绑定**： ```json { "agentId": "recruiter", "match": { "channel": "feishu", "peer": { "kind": "group", "id": "oc_xxx" } } } ``` **注意**：群聊级绑定优先级更高，会覆盖账户级绑定！ ## 使用方式 ### 交互模式（通过对话） 直接说："添加飞书机器人" 我会询问： 1. App ID 和 App Secret 2. 账户信息（账户 ID、机器人名称） 3. **选择路由绑定方案**（账户级/群聊级） 4. 选择绑定的 Agent 5. 群聊 ID（如果选群聊级绑定） 6. 预览确认后执行 ### 命令行调用 ```bash # 账户级绑定 - 该机器人所有消息都由指定 Agent 处理 openclaw skills run feishu-bot-manager -- \ --app-id cli_xxx \ --app-secret yyy \ --account-id bot-sales \ --agent-id recruiter \ --routing-mode account # 群聊级绑定 - 特定群聊的消息由指定 Agent 处理 openclaw skills run feishu-bot-manager -- \ --app-id cli_xxx \ --app-secret yyy \ --account-id bot-sales \ --agent-id recruiter \ --chat-id oc_xxx \ --routing-mode group ``` ## 参数说明 | 参数 | 必填 | 说明 | |------|------|------| | --app-id | ✅ | 飞书 App ID (cli_xxx) | | --app-secret | ✅ | 飞书 App Secret | | --account-id | ❌ | 账户标识，默认自动生成 | | --bot-name | ❌ | 机器人名称，默认 "Feishu Bot" | | --dm-policy | ❌ | DM 策略: open/pairing/allowlist，默认 open | | --agent-id | ❌ | 要绑定的 Agent ID | | --chat-id | ❌ | 群聊 ID (oc_xxx)，群聊绑定时需要 | | --routing-mode | ❌ | 路由模式: account/group，默认 account | ## 配置结构示例 添加新机器人后，配置会变成这样（保留现有配置）： ```json { "channels": { "feishu": { "enabled": true, "appId": "cli_现有", // ← 保留不动 "appSecret": "现有Secret", // ← 保留不动 "dmPolicy": "open", "accounts": { // ← 新添加 "bot-new": { "appId": "cli_xxx", "appSecret": "yyy", "botName": "新机器人", "dmPolicy": "open", "allowFrom": ["*"], "enabled": true } } } }, "bindings": [ { // ← 新添加 "agentId": "recruiter", "match": { "channel": "feishu", "accountId": "bot-new" // 或 "peer": { "kind": "group", "id": "oc_xxx" } } } ] } ``` ## 流程 1. 检查并备份现有配置 2. 添加新账户到 `channels.feishu.accounts` 3. 根据选择的路由模式添加 binding 4. 设置 `session.dmScope` 为 `per-account-channel-peer` 5. 重启 Gateway ## 注意事项 - **保留现有配置**：现有 `appId/appSecret` 完全不动 - **自动备份**：修改前自动备份 openclaw.json - **dmScope 设置**：自动设置会话绑定颗粒度 - **重启 Gateway**：重启后约 10-30 秒恢复服务 - **恢复方法**：如出问题可用备份文件手动恢复


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Skill: mctmilk/legal-concept-deep-dive-mctmilk (version 1.0.0)

--- name: legal-concept-deep-dive-mctmilk description: 深入分析法条中的不确定法律概念（如"合理期限"、"重大误解"、"明显不当"）的内涵、外延、裁判标准和边界案例。当用户想穿透法条中模糊词汇的具体含义时使用。 --- # 不确定法律概念深挖 (Legal Concept Deep Dive) ## 触发场景 - 用户指出法条中某个词不确定其具体含义（如"合理"、"重大"、"明显"） - 用户说"什么叫重大误解"、"合理期限到底是多久"、"这个概念怎么界定" - 用户想了解某个法律概念的裁判标准和边界案例 ## 核心提示词 ``` 在【法条编号+法条内容】中，出现了"XXX"这一不确定法律概念。 请从以下角度深入分析： 1. 立法原意：该概念在本条中要解决什么问题？ 2. 学理通说：学界主流观点如何界定该概念的内涵和外延？ 3. 司法解释：最高法是否有相关司法解释或指导意见对此作出细化？ 4. 裁判标准：实务中法官通常从哪几个维度去判断？请列出判断要素清单 5. 边界案例：请举出2个"刚好构成"和2个"刚好不构成"的典型情形 6. 常见误区：实务中对该概念最容易犯的理解错误是什么？ ``` ## 使用方式 使用时需提供： 1. **法条编号和内容** 2. **要深挖的概念词**（从 [REDACTED_SECRET] 的结果中获取） ## 输出要求 1. **判断要素清单**：实务中法官判断该概念的具体维度 2. **边界案例**：正反各2个，共4个典型情形，帮助用户理解概念边界 3. **常见误区**：提示实务中最容易踩的坑 ## 示例 输入：`《民法典》第147条 重大误解` 输出应包含： - 误解的对象范围（意思表示本身 vs 动机） - 与动机错误的区分标准 - 与欺诈的界限 - 裁判中的高频争议点 ## 注意事项 - 不确定法律概念是庭审交锋的焦点，边界案例尤为重要 - 如果AI分析的案例，务必提醒用户去裁判文书网验证


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Skill: cinience/aliyun-qwen-livetranslate (version 1.0.0)

--- name: aliyun-qwen-livetranslate description: Use when live speech translation is needed with Alibaba Cloud Model Studio Qwen LiveTranslate models, including bilingual meetings, realtime interpretation, and speech-to-speech or speech-to-text translation flows. version: 1.0.0 --- Category: provider # Model Studio Qwen LiveTranslate ## Validation ```bash mkdir -p output/aliyun-qwen-livetranslate python -m py_compile skills/ai/audio/aliyun-qwen-livetranslate/scripts/prepare_livetranslate_request.py && echo "py_compile_ok" > output/aliyun-qwen-livetranslate/validate.txt ``` Pass criteria: command exits 0 and `output/aliyun-qwen-livetranslate/validate.txt` is generated. ## Output And Evidence - Save translation session payloads and response summaries under [REDACTED_SECRET]. ## Critical model names Use one of these exact model strings: - `qwen3-livetranslate-flash` - [REDACTED_SECRET] ## Typical use - Chinese/English meeting interpretation - Live subtitles in another language - Call-center agent assist with translated captions ## Normalized interface (audio.livetranslate) ### Request - `model` (string, optional): default `qwen3-livetranslate-flash` - `source_language` (string, required) - `target_language` (string, required) - `audio_format` (string, optional): e.g. `pcm` - `sample_rate` (int, optional): e.g. `16000` ### Response - `translated_text` (string) - `source_text` (string, optional) - `audio_url` or `audio_chunk` (optional, model dependent) ## Quick start ```bash python skills/ai/audio/aliyun-qwen-livetranslate/scripts/prepare_livetranslate_request.py \ --source-language zh \ --target-language en \ --output output/aliyun-qwen-livetranslate/request.json ``` ## Notes - Prefer the realtime model for continuous streaming sessions. - Prefer the non-realtime flash model for simpler integration and lower client complexity. ## References - `references/sources.md`


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Skill: henrybit/tencent-cos-ops (version 1.0.0)

--- name: tencent-cos-ops description: | 腾讯云COS对象存储操作工具，用于上传、下载、列举和删除COS中的文件。触发场景： (1) 用户需要将本地文件上传到腾讯云COS对象存储 (2) 用户需要从COS下载文件到本地 (3) 用户需要按月管理COS中的文件（自动按YYYY/MM/前缀组织） (4) 用户需要列出或删除COS中的文件 (5) 用户提到"腾讯云"、"COS"、"对象存储"、"上传文件到云存储"等关键词 --- # Tencent COS 操作 腾讯云COS对象存储操作工具，支持文件上传、下载、列表和管理。 ## 环境配置 使用前需要设置以下环境变量： ```bash export COS_SECRET_ID="你的SecretId" export COS_SECRET_KEY="你的SecretKey" export COS_REGION="ap-beijing" # COS地域 export COS_BUCKET="examplebucket-1250000000" # Bucket名称 ``` ## 快速使用 ### 上传文件（按月自动管理） ```bash python scripts/cos_ops.py upload /path/to/file.txt ``` 默认按当前月份 `YYYY/MM/filename` 格式存储，例如 `2024/03/report.pdf` ### 指定目录上传 ```bash python scripts/cos_ops.py upload /path/to/file.txt --key "myfolder/report.pdf" ``` ### 高级上传（分块上传，适合大文件） ```bash python scripts/cos_ops.py upload /path/to/largefile.zip --advanced --part-size 10 --threads 20 ``` ### 下载文件 ```bash python scripts/cos_ops.py download "2024/03/report.pdf" /local/path/report.pdf ``` ### 列出文件 ```bash # 列出所有文件 python scripts/cos_ops.py list # 按前缀筛选 python scripts/cos_ops.py list --prefix "2024/03/" # 指定bucket python scripts/cos_ops.py list --prefix "logs/" --bucket "my-bucket-1250000000" ``` ### 删除文件 ```bash python scripts/cos_ops.py delete "2024/03/report.pdf" ``` ## Python脚本使用 在Python代码中直接调用： ```python from cos_ops import upload_file, download_file, list_objects, delete_object # 上传文件（自动按月管理） upload_file('/path/to/file.txt') # 指定对象键 upload_file('/path/to/file.txt', cos_key='custom/path/file.txt') # 下载文件 download_file('2024/03/report.pdf', '/local/save/report.pdf') # 列出文件 list_objects(prefix='2024/03/') # 删除文件 delete_object('2024/03/report.pdf') ``` ## 按月文件管理 脚本默认使用当前年月作为存储前缀，实现按月管理： - 上传文件自动存储到 `YYYY/MM/` 目录下 - 例如：2024年3月上传的 `report.pdf` 会存储为 `2024/03/report.pdf` ## API参考 详细API文档请查看 [references/cos_api.md](references/cos_api.md) ### 常用API | 方法 | 说明 | |------|------| | `upload_file()` | 简单上传，文件流方式 | | `upload_file_advanced()` | 高级上传，自动分块 | | `download_file()` | 下载文件到本地 | | `list_objects()` | 列出对象 | | `delete_object()` | 删除单个对象 | ## 版本 | 版本 | 日期 | 更新内容 | |------|------|----------| | 1.0.0 | 2026-03-31 | 初始版本，支持上传、下载、列举、删除功能，按月文件管理 |


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Skill: ai-hub-admin/us-stock-market-nyse-nasdaq-dow (version 1.0.0)

--- name: us-stock-market-nyse-nasdaq-dow description: Get US stock market data (NYSE, NASDAQ, and major indices) via FinanceAgent on OneKey Gateway. env: DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS: required: true description: OneKey Gateway API key dependencies: npm: - "@aiagenta2z/onekey-gateway" installation: npm: npm -g install @aiagenta2z/onekey-gateway --- # OneKey Gateway Use one access key to connect to various commercial APIs via the DeepNLP OneKey Agent Router. ## Quick Start ### Set your OneKey Access Key ```shell export DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS=your_access_key ``` Common settings: - `unique_id`: `aiagenta2z/financeagent` - `api_id`: [REDACTED_SECRET] ## Tool ### [REDACTED_SECRET] Get US stock market data (NYSE, NASDAQ, DOW). Parameters: - `symbol_list` (array of string, required): Stock symbols to query. - Use standard US tickers, e.g. `"TSLA"`, `"MSFT"`, `"GOOG"`. - Example: `["TSLA", "MSFT", "GOOG"]` Response (JSON): - `success` (boolean): Whether the request succeeded. - `data` (array): List of stock quote objects (fields depend on the upstream data source). - `message` (string, optional): Error message when `success=false`. # Usage ## CLI Usage ```shell ## install onekey agent gateway npm install @aiagenta2z/onekey-gateway ## CLI to Call API and Symbol List npx onekey agent aiagenta2z/financeagent get_us_stock_market_nyse_nasdaq_dow '{"symbol_list": ["TSLA", "MSFT", "GOOG"]}' ``` ## HTTP (curl) Usage ```shell export DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS=your_access_key curl -v -X POST "https://agent.deepnlp.org/agent_router" \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "X-OneKey: $DEEPNLP_ONEKEY_ROUTER_ACCESS" \ -d '{ "unique_id": "aiagenta2z/financeagent", "api_id": "get_us_stock_market_nyse_nasdaq_dow", "data": { "symbol_list": ["TSLA", "MSFT", "GOOG"] } }' ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: heardlyapp/find-book (version 1.0.18)

# find-book Local book search. 5904 nonfiction books, no network calls. ## What it does - Search 5904 books by title or author - Return book metadata: title, author, rating, summary, link - Generate markdown suggestions for knowledge base ## Installation ```bash clawhub install find-book ``` ## Usage ```javascript const FindBookSkill = require('find-book'); const skill = new FindBookSkill(); const result = skill.search('Atomic Habits'); ``` ## Data - Source: Heardly database - Format: Local JSON cache - Books: 5904 nonfiction titles - Network: Zero external calls - Cost: Free ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: teenyboy/wechat-article-analyzer (version 1.0.1)

--- name: 微信公众号文章深度分析 description: | 微信公众号文章深度分析工具。 当用户发送微信公众号文章链接时，可以读取文章内容并进行深度分析。 功能：自动提取文章标题和正文、提取时间线、识别关键人物/公司、提取核心事实、进行主题分析、生成报告。 支持输出格式：Markdown 报告、OpenCLI 适配器、JSON 数据。 triggers: - "mp.weixin.qq.com" - "微信公众号" - "公众号文章" - "分析公众号文章" - "wechat article analyze" - "wechat mp article" --- # 微信公众号文章分析器 ## 功能 1. **📖 自动读取**微信公众号文章内容 2. **📅 提取时间线** - 识别关键事件和时间节点 3. **👥 识别关键人物/组织** - 提取公司、组织、个人 4. **📊 提取核心事实** - 金额、百分比、漏洞编号等 5. **🎯 主题分析** - 识别核心议题和战略意义 6. **💬 引语提取** - 收集重要引语 7. **📄 生成报告** - Markdown / OpenCLI 适配器 / JSON ## 技术方案 ### 核心流程 ``` 用户发送链接 → 读取文章内容 → NLP分析 → 生成结构化数据 → 输出报告 ``` ### 文章读取 - **请求库**: Python `requests` + Mac Chrome UA - **解析方式**: 正则表达式提取结构化数据 ### 分析维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | **Timeline** | 事件时间线，关键节点 | | **Stakeholders** | 关键人物、公司、角色 | | **Facts** | 核心事实、数据、日期 | | **Themes** | 主题分析、战略意义 | | **Quotes** | 重要引语 | ## 使用方法 ### 命令行 ```bash # 基本分析 - 输出到控制台 python3 scripts/analyze_wechat.py <微信公众号链接> # 生成 Markdown 报告 python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format markdown --output report.md # 生成 OpenCLI 适配器 python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format opencli --output adapter.yaml # 生成 JSON 数据 python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format json --output data.json # 生成所有格式 python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --format all # 显示详细过程 python3 scripts/analyze_wechat.py <链接> --verbose ``` ### 作为 Skill 使用 ```python from skills.wechat_article_analyzer import analyze_wechat result = analyze_wechat.analyze_article("https://mp.weixin.qq.com/s/xxx") print(result['timeline']) print(result['stakeholders']) ``` ### 自动触发 当用户发送微信公众号链接或关键词时，自动执行分析。 ## 输出格式 ### Markdown - 人类可读 - 事件时间线 - 关键人物/组织 - 核心事实数据 - 主题分析 - 重要引语 ### OpenCLI 适配器 - YAML - 结构化数据 - 可直接注册到 OpenCLI - 包含所有分析维度 ### JSON - 程序友好 - 完整的结构化数据 - 便于后续处理 - 可导入其他系统 ## 依赖 - Python 3.7+ - requests>=2.25.0 - pyyaml>=5.4.0 ## 许可证 MIT ## 作者 Created by OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: juguangyuan520-dotcom/yuzhua (version 1.0.0)

--- name: yuzhua-openclaw description: Install, start, stop, and health-check Yuzhua (gesture + voice + OpenClaw gateway) with minimal manual setup. --- # Yuzhua OpenClaw Skill ## Project Introduction Yuzhua (驭爪) is a lightweight local gesture-driven AI conversation project. - Open palm starts recording. - Close hand stops recording and sends the request. - Speech recognition, VAD, and TTS run locally. - Conversation routing is connected through OpenClaw gateway. - It is isolated from OpenClaw core runtime and does not modify OpenClaw main process behavior. GitHub: https://github.com/juguangyuan520-dotcom/Yuzhua ## 项目简介（中文） Yuzhua（驭爪）是一个轻量的本地手势驱动 AI 对话项目。 - 打开手掌开始录音。 - 合上手掌结束录音并发送请求。 - 语音识别、VAD、语音播报均在本地执行。 - 对话请求与回复通过 OpenClaw 网关完成对接。 - 与 OpenClaw 主运行链路隔离，不影响正在运行的 OpenClaw。 项目地址: https://github.com/juguangyuan520-dotcom/Yuzhua ## Purpose Use this skill when the user wants to: - install Yuzhua quickly - start Yuzhua locally - check whether Yuzhua and OpenClaw gateway are connected - stop a running Yuzhua process This skill is designed for local machines and keeps secrets in `.env`. ## Quick Commands Run from this skill directory: ```bash ./scripts/install.sh ./scripts/start.sh ./scripts/health_check.sh ./scripts/stop.sh ``` ## Paths And Environment - `YUZHUA_HOME`: local Yuzhua project path (optional) - `YUZHUA_REPO_URL`: repo to clone when missing (optional) Defaults: - `YUZHUA_HOME=~/.openclaw/workspace/apps/Yuzhua` - `YUZHUA_REPO_URL=https://github.com/juguangyuan520-dotcom/Yuzhua.git` ## What The Scripts Do 1. `install.sh` - clone or update Yuzhua source - ensure `start.sh` exists and is executable - create `.env` from `.env.example` when needed 2. `start.sh` - run Yuzhua's own `start.sh` - print resolved project path 3. `health_check.sh` - query `http://127.0.0.1:8080/api/status` - show transcriber/gateway/token/session status 4. `stop.sh` - stop local process on port `8080` ## Notes - Never commit `.env` or any real keys. - For first run, users may still need to fill token values in `.env`. - If Python dependency download fails, it is usually network/SSL/mirror related.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain3/site-change-alert (version 2.0.1)

--- name: "Website Change Monitor & Alert System" description: "Use when monitoring websites for content changes, comparing page snapshots with diff, scheduling periodic checks, or sending alerts via email and webhook notifications." version: "2.0.0" author: "BytesAgain" homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills tags: ["website", "monitor", "change-detection", "alert", "diff", "notification", "scraping"] --- # Website Change Monitor & Alert System Monitor web pages for content changes. Take snapshots, diff comparisons, schedule periodic checks, and send alerts via email or webhook when changes are detected. ## Commands ### watch Add a URL to the watch list. ```bash bash scripts/script.sh watch "https://example.com/pricing" bash scripts/script.sh watch "https://example.com/status" --selector ".status-text" ``` ### check Check a URL for changes right now. ```bash bash scripts/script.sh check "https://example.com/pricing" bash scripts/script.sh check --all ``` ### diff Show diff between last two snapshots of a URL. ```bash bash scripts/script.sh diff "https://example.com/pricing" ``` ### schedule Set up periodic checking (cron-based). ```bash bash scripts/script.sh schedule "https://example.com" 30 ``` ### notify Configure notification channels (email, webhook, stdout). ```bash bash scripts/script.sh notify webhook "https://hooks.slack.com/..." bash scripts/script.sh notify email "[REDACTED_SECRET]" ``` ### help Show all commands. ```bash bash scripts/script.sh help ``` ## Output - Change detection results with diff - Snapshot history - Notification delivery confirmation ## Feedback https://bytesagain.com/feedback/ Powered by BytesAgain | bytesagain.com


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-garage-door (version 1.0.1)

--- name: book-garage-door description: Book garage-door services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book garage-door. Triggers on requests like "book a garage-door", "find garage-door near me", or any garage-door service request. --- # uook garage door Book garage-door services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "garage-door", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 0xgrainzy/clawford (version 2.0.1)

# ⚠️ Deprecated — Use Credara This skill has been rebranded. Please install the updated version: ```bash clawhub install credara ``` The Credara platform (formerly Clawford) is where AI agents prove competence, earn credentials, and trade skill packs. - Website: https://www.credara.xyz - SDK: npm install credara-sdk


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 94w666/clawfeed-2 (version 0.1.0)

# ClawFeed AI-powered news digest tool. Automatically generates structured summaries (4H/daily/weekly/monthly) from Twitter and RSS feeds. ## Credentials & Dependencies ClawFeed runs in **read-only mode** with zero credentials — browse digests, view feeds, switch languages. Authentication features (bookmarks, sources, packs) require additional credentials. | Credential | Purpose | Required | |-----------|---------|----------| | `GOOGLE_CLIENT_ID` | Google OAuth login | For auth features | | `GOOGLE_CLIENT_SECRET` | Google OAuth login | For auth features | | `SESSION_SECRET` | Session cookie encryption | For auth features | | `API_KEY` | Digest creation endpoint protection | For write API | **Runtime dependency:** SQLite via `better-sqlite3` (native addon, bundled). No external database server required. ## Setup ```bash # Install dependencies npm install # Copy environment config cp .env.example .env # Edit .env with your settings # Start API server npm start ``` ## Environment Variables Configure in `.env` file: | Variable | Description | Required | Default | |----------|-------------|----------|---------| | `DIGEST_PORT` | Server port | No | 8767 | | `GOOGLE_CLIENT_ID` | Google OAuth client ID | For auth | - | | `GOOGLE_CLIENT_SECRET` | Google OAuth client secret | For auth | - | | `SESSION_SECRET` | Session cookie encryption key | For auth | - | | `API_KEY` | Digest creation API key | For write API | - | | `AI_DIGEST_DB` | SQLite database path | No | `data/digest.db` | | `ALLOWED_ORIGINS` | CORS allowed origins | No | localhost | ## API Server Runs on port `8767` by default. Set `DIGEST_PORT` env to change. ### Endpoints | Method | Path | Description | Auth | |--------|------|-------------|------| | GET | /api/digests | List digests (?type=4h\|daily\|weekly&limit=20&offset=0) | - | | GET | /api/digests/:id | Get single digest | - | | POST | /api/digests | Create digest (internal) | - | | GET | /api/auth/google | Start Google OAuth flow | - | | GET | /api/auth/callback | OAuth callback endpoint | - | | GET | /api/auth/me | Get current user info | Yes | | POST | /api/auth/logout | Logout user | Yes | | GET | /api/marks | List user bookmarks | Yes | | POST | /api/marks | Add bookmark | Yes | | DELETE | /api/marks/:id | Remove bookmark | Yes | | GET | /api/config | Get configuration | - | | PUT | /api/config | Update configuration | - | ## Web Dashboard Serve `web/index.html` via your reverse proxy or any static file server. ## Templates - `templates/curation-rules.md` — Customize feed curation rules - `templates/digest-prompt.md` — Customize the AI summarization prompt ## Configuration Copy `config.example.json` to `config.json` and edit. See README for details. ## Reverse Proxy (Caddy example) ``` handle /digest/api/* { uri strip_prefix /digest/api reverse_proxy localhost:8767 } handle_path /digest/* { root * /path/to/clawfeed/web file_server } ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: sf0799/code-explore (version 0.1.0)

--- name: code-explore description: Inspect the current local codebase to explain directory structure, entrypoints, dependencies, call paths, and data flow. Use when the user asks to understand a project, trace where a feature lives, find core files, or review code relationships without changing behavior. Do not use for GitHub issue triage, PR operations, or non-code documents. Chinese triggers: 分析项目结构、找入口文件、梳理依赖、看调用链、看数据流、只分析不改代码. --- # 项目探索 先把代码库看清楚，再谈修改。 ## 工作流 1. 先看与需求相关的目录结构、依赖文件、配置文件和构建入口。 2. 确认运行时、框架、主入口和关键启动路径。 3. 只基于已经读过的文件梳理 import、export、调用链或事件流。 4. 找出状态、模型、存储、外部服务和配置边界。 5. 结论必须有代码依据；没读到的部分就明确写“不确定”。 6. 使用本技能时不改代码，只做分析。 ## 关注点 - 与当前问题直接相关的目录结构 - 入口文件和关键配置 - 核心模块及其职责 - 关键函数、处理器与调用关系 - 从输入到副作用或输出的数据流 ## 输出 - 相关目录结构 - 入口与配置摘要 - 核心模块说明 - 关键函数和调用关系 - 简短的数据流说明 - 未确认项与假设


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