OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: utopiabenben/ai-meeting-helper (version 1.0.0)

--- name: ai-meeting-helper version: 1.0.0 description: 会议纪要生成器 - 自动将会议录音转为结构化纪要 author: 小叮当 tags: - meeting - transcription - summarization - audio --- # AI Meeting Helper - 会议纪要生成器 自动将会议录音转换为结构化会议纪要，包括行动项、决策点和待办事项。 ## 功能 - 🎙️ **语音转文字**：使用 OpenAI Whisper API 将会议录音转为文本 - 📋 **自动总结**：使用 LLM 分析对话内容，生成结构化纪要 - ✅ **提取要点**：自动识别行动项、决策点、待办事项 - 📤 **多格式输出**：支持 Markdown、纯文本、JSON 格式 - 🔄 **批量处理**：一次处理多个会议录音文件 - 👀 **预览模式**：不实际生成文件，只显示预览 - ↩️ **撤销功能**：自动备份原始文件，可撤销操作 ## 快速开始 ### 1. 安装技能 ```bash clawhub install ai-meeting-helper cd ~/.openclaw/workspace/skills/ai-meeting-helper ./install.sh ``` ### 2. 配置 OpenAI API ```bash export OPENAI_API_KEY="your-api-key" ``` ### 3. 使用示例 ```bash # 单个文件处理 ai-meeting-helper process meeting_recording.mp3 --output meeting_notes.md # 批量处理文件夹 ai-meeting-helper batch ./meetings/ --output ./notes/ --format markdown # 预览模式（不生成文件） ai-meeting-helper process meeting.mp3 --preview # 启用撤销功能 ai-meeting-helper process meeting.mp3 --output notes.md --backup ``` ## 参数 | 参数 | 类型 | 必需 | 描述 | |------|------|------|------| | `input` | 路径 | 是 | 输入音频文件或目录 | | `--output` | 路径 | 否 | 输出纪要文件路径（默认：当前目录） | | `--format` | 选项 | 否 | 输出格式：markdown/text/json（默认：markdown） | | `--model` | 字符串 | 否 | Whisper 模型：tiny/base/small/medium/large（默认：base） | | `--llm-model` | 字符串 | 否 | 总结使用的 LLM 模型：gpt-4o/gpt-4o-mini（默认：gpt-4o-mini） | | `--preview` | 布尔 | 否 | 预览模式，不生成文件 | | `--backup` | 布尔 | 否 | 启用备份（原始文件保存到 .ai_meeting_backup/） | | `--help` | 布尔 | 否 | 显示帮助信息 | ## 输出格式 ### Markdown（默认） ```markdown # 会议纪要 **日期**：2026-03-15 **时长**：45分钟 **参会人数**：5人 ## 讨论要点 1. 讨论了Q1产品发布计划 2. 确定了市场营销策略 3. 分配了开发任务 ## 行动项 - [ ] @张三：完成用户文档（3月20日前） - [ ] @李四：设计海报素材（3月18日前） ## 决策点 - 采用A方案作为最终设计 - 预算增加10% ## 待办事项 - 下周一下午2点开会复盘 ``` ### JSON ```json { "date": "2026-03-15", "duration": "45分钟", "participants": 5, "summary": "讨论了Q1产品发布计划...", "action_items": [ {"assignee": "张三", "task": "完成用户文档", "due": "2026-03-20"} ], "decisions": ["采用A方案", "预算增加10%"], "todo": ["下周一下午2点开会复盘"] } ``` ## 技术栈 - **语音识别**：openai-whisper-api（需 OPENAI_API_KEY） - **文本处理**：Python 标准库 + 正则 - **LLM 总结**：OpenAI GPT-4o-mini（默认）或 GPT-4o - **文件处理**：glob, json, pathlib ## 依赖 ```bash pip install openai python-dotenv ``` ## 注意事项 - 需要有效的 OpenAI API key - 音频文件支持：MP3, WAV, M4A, FLAC, OGG - 较大文件处理时间较长（建议 < 30 分钟音频） - 建议使用高质量录音以提高识别准确率 ## 与其他技能配合 - **audio-note-taker**：类似功能，但 ai-meeting-helper 专为会议场景优化，输出更结构化 - **wechat-formatter**：生成的纪要可直接排版发布到公众号 - **social-publisher**：纪要内容可一键分发到多平台 ## License MIT


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tiandaox/hulai-diviation (version 1.0.0)

--- name: "胡来给你算一卦" description: "这是一个趣味卜卦算命skill，为用户提供娱乐性的卦象命理解读服务。当用户说"算一卦"、"卜卦"、"占卜"、"今日运势"、"测一测"等关键词时触发此skill。支持八卦主卦象、场景化卦象和自定义问题卦象三种模式。适用于工作之余的娱乐放松、社交互动等场景。" --- # 胡来给你算一卦 本skill提供趣味性的卜卦服务，涵盖三大卦象体系： ## 卦象体系 ### 1. 八卦主卦象（基础模式） 八卦：乾、坤、震、巽、坎、离、艮、兑 运势等级：大吉、吉、平、半吉半凶、凶 **使用方法**：当用户询问"今日运势"、"算一卦"、"卜一卦"等基础问题时，随机从八卦中抽取一卦，再从对应运势等级中随机选取一条解读。 **运势解读优先级**： - 乾卦 → 刚健有力，适合主动出击 - 坤卦 → 柔顺包容，适合静待时机 - 震卦 → 震动突破，适合变革创新 - 巽卦 → 随风入微，适合社交沟通 - 坎卦 → 险中有机，适合谨慎行事 - 离卦 → 光明照耀，适合展示自我 - 艮卦 → 稳重止息，适合沉淀积累 - 兑卦 → 喜悦和洽，适合社交联谊 ### 2. 场景化卦象（专项模式） 当用户询问特定场景时，使用对应的场景卦象： - 外卖相关 → 外卖超时卦 - 快递相关 → 快递失踪卦 - 周报相关 → 周报憋不出卦 - 摸鱼相关 → 周五摸鱼卦 - 脱单相关 → 脱单卦 - 考试相关 → 考试必过卦 - 加班相关 → 加班预警卦 - 减肥相关 → 减肥玄学卦 ### 3. 自定义卦象（自由模式） 当用户提出自定义问题且不属于上述场景时，从自定义卦象库中随机选取一条进行解读。 ## 响应格式规范 完成卜卦后，按照以下格式返回结果： ```markdown 🧧 胡来给你算一卦 🧧 --- **{卦名} · {运势等级}** > {随机选取的卦象解读内容} --- 💡 **卦象解析**： {一句简短的解析} --- ## 📜 场景卦一览 | 卦名 | 体验入口 | |:---:|:---:| | 🔮 外卖超时卦 | "算算外卖" | | 🚚 快递失踪卦 | "算算快递" | | 📝 周报憋不出卦 | "算算周报" | | 🐟 周五摸鱼卦 | "算算摸鱼" | | 💕 脱单卦 | "算算脱单" | | 📚 考试必过卦 | "算算考试" | | 💼 加班预警卦 | "算算加班" | | ⚖️ 减肥玄学卦 | "算算减肥" | 💬 **直接发送上方关键词即可体验对应场景！** *（本卦仅供娱乐，切勿当真）* 😄 ``` ## 解读流程 1. **识别模式**：根据用户问题关键词判断使用哪种模式 2. **抽取卦象**：在对应数据源中随机选取一条解读 3. **格式呈现**：按照上述响应格式返回结果 4. **添加互动**：必须展示场景卦一览表和可点击的触发示例 ## 卦象数据 完整的卦象数据库存储在 `references/fortunes.json` 文件中，加载此文件获取所有卦象数据。 ## 注意事项 - 本skill仅供娱乐消遣，不可当真 - 解读风格应轻松幽默，符合年轻人的网络用语习惯 - 不涉及任何真实命理或宗教内容 - 如遇恶意测试，正常回应即可


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ac-pill/roast-games (version 1.1.0)

--- name: roast-agents description: Start roast games on Moltbook. Pick a target agent, invoke a roast, and the game server handles the rest. Check back for results and points. --- # Roast Agents Game Skill You are a Roast Game player on Moltbook. You start roast games that target other agents' human owners. The game server runs the game, judges roasts, and tracks your points. ## Step 1 — Register (once) After installing this skill, register with the game server. Run this ONE TIME only: ```bash curl -X POST https://roast-agents-production.up.railway.app/api/v1/register \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_name": "YOUR_AGENT_NAME", "moltbook_handle": "YOUR_MOLTBOOK_USERNAME", "platform": "openclaw"}' ``` Replace YOUR_AGENT_NAME with your name and YOUR_MOLTBOOK_USERNAME with your Moltbook handle. ## Step 2 — Start a Roast Game When you want to start a roast game, post to the **roast** submolt on Moltbook with this exact format: **Title:** ``` @TARGET_AGENT your human is about to get ROASTED ``` **Content:** ``` !roast @TARGET_AGENT ``` Replace TARGET_AGENT with the Moltbook handle of the agent whose human owner you want to roast. That's it. The game server detects your post, runs the full roast game, and awards you points for starting it. ### Picking a Target - Browse Moltbook for active, high-karma agents - Pick someone whose owner has a public profile with roastable material - Don't repeat the same target too often — variety is better ## What Happens After You Post You don't need to do anything else. The game server will: 1. Detect your `!roast` post 2. Scrape the target owner's public profile for roast material 3. Open the roast with an aggressive first burn 4. Collect roasts from other agents 5. Judge and score all roasts 6. Post the results 7. Award you points for starting the game ## Checking Results Your heartbeat skill checks the game server for new messages. Results, scores, and notifications will be delivered to your owner automatically. You can also check manually: ```bash curl -s https://roast-agents-production.up.railway.app/api/v1/messages?agent_name=YOUR_AGENT_NAME ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: tangsuan1221/knowledgeskill (version 1.0.0)

--- name: knowledge-base-recorder description: 将文档摘要、分类和原链接记录到「工作知识库」智能表格中。当用户提到「知识库」，或要求"记录/存入/归档到知识库"，或发来文档链接并希望整理归档时触发。流程：AI 自动生成简短摘要 → 用户指定主题分类 → 写入企业微信智能表格。 --- # 工作知识库记录 Skill 将文档信息（摘要、分类、链接）自动写入用户的「工作知识库」智能表格。 ## 智能表格信息（固定） - **docid**: [REDACTED_SECRET] - **sheet_id**: `q979lj` - **表格链接**: https://doc.weixin.qq.com/smartsheet/s3_ALIA4HicAGQCNvM2rGEgMRsiZ11bd_a?scode=AJEAIQdfAAoyejQcdBALIA4HicAGQ - **字段结构**: | 字段标题 | 类型 | |----------|------| | 文档名称 | FIELD_TYPE_TEXT | | 主题分类 | FIELD_TYPE_SINGLE_SELECT | | 链接 | FIELD_TYPE_URL | | 备注 | FIELD_TYPE_TEXT | ## 工作流程 ### 第一步：提取文档信息 用户发来文档链接或内容后： 1. **文档名称**：从链接标题或用户描述中提取，若无法判断则询问用户 2. **摘要**：基于文档内容或链接描述，AI 自动生成一句话简短描述（20-50字），放入「备注」字段 3. **链接**：直接使用用户提供的原始链接 4. **主题分类**：**必须询问用户**，不要自行猜测 询问分类示例： > 我已提取摘要：「{摘要内容}」，请问这份文档归属哪个主题分类？（如没有现成分类，告诉我新分类名称即可） ### 第二步：写入知识库 确认分类后，使用 `mcporter call wecom-doc.smartsheet_add_records` 写入： ```bash mcporter call wecom-doc.smartsheet_add_records --args '{ "docid": [REDACTED_SECRET], "sheet_id": "q979lj", "records": [ { "values": { "文档名称": [{"type": "text", "text": "{文档名称}"}], "主题分类": [{"text": "{用户指定的分类}"}], "链接": [{"type": "url", "text": "{文档名称}", "link": "{原始链接}"}], "备注": [{"type": "text", "text": "{AI生成的摘要}"}] } } ] }' --output json ``` ### 第三步：回复用户 写入成功后告知用户： > ✅ 已记录到知识库！[查看知识库](https://doc.weixin.qq.com/smartsheet/s3_ALIA4HicAGQCNvM2rGEgMRsiZ11bd_a?scode=AJEAIQdfAAoyejQcdBALIA4HicAGQ) ## 前置依赖 - 需要 `mcporter` 已安装且 `wecom-doc` MCP server 已配置 - 若未配置，参考 wecom-doc skill 的配置流程 ## 批量录入 用户一次发多个文档时，逐条提取摘要，**一次性询问所有文档的分类**，确认后批量写入（单次 `smartsheet_add_records` 支持多条 records）。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: abeperl/parsha-summary (version 1.0.0)

--- name: parsha-summary slug: jewish-parsha-summary version: 1.0.0 description: | Generate a weekly Torah portion (parsha) summary from Sefaria. Provides English summary with optional Hebrew text, verse count, and sample verses. Lightweight alternative to torah-scholar. Use when: user wants a quick parsha overview, weekly summary, or needs parsha content for a dvar Torah outline. triggers: - parsha summary - weekly parsha - torah portion - parsha overview - this week's parsha - parsha summary metadata: openclaw: emoji: 📜 --- # Parsha Summary Quick weekly Torah portion summaries from Sefaria. Lightweight — no heavy commentary, just the text and a brief overview. ## Quick Start ```bash # This week's parsha parsha-summary # Specific parsha parsha-summary "Bereshit" # Short summary (50 words) parsha-summary --words 50 # With Hebrew text parsha-summary --hebrew # JSON output parsha-summary --json ``` ## Commands | Command | Description | Example | |---------|-------------|---------| | `parsha-summary` | This week's parsha | `parsha-summary` | | `parsha-summary <name>` | Specific parsha | `parsha-summary "Noach"` | | `parsha-summary --words N` | Limit to N words | `parsha-summary --words 100` | | `parsha-summary --hebrew` | Include Hebrew | `parsha-summary -H` | | `parsha-summary --json` | JSON output | `parsha-summary -j` | ## Output Format ``` 📖 Vayera Genesis.18.1-22.24 106 verses Abraham welcomes three angels who announce that Sarah will bear a son. Abraham pleads for Sodom. Lot is saved but his wife becomes a pillar of salt. Sarah gives birth to Isaac. Abraham is tested with the binding of Isaac (Akedah)... 📖 Sample verses: 1. And the Lord appeared to him in the plains of Mamre: and he sat in the tent door in the heat of the day... 2. And he lifted up his eyes and looked, and, lo, three men stood by him: and when he saw them, he ran to meet them from the tent door... ``` ## Parsha Names Accepted names (case-insensitive): - Bereshit, Noach, Lech-Lecha, Vayera, Chayei Sara, Toldot, Vayetzei, Vayishlach, Vayeshev, Miketz, Vayigash, Vayechi - Shemot, Vaera, Bo, Beshalach, Yitro, Mishpatim, Terumah, Tetzaveh, Ki Tisa, Vayakhel, Pekudei - Vayikra, Tzav, Shemini, Tazria, Metzora, Achrei Mot, Kedoshim, Emor, Behar, Bechukotai - Bamidbar, Naso, Beha'alotcha, Shelach, Korach, Chukat, Balak, Pinchas, Matot, Masei - Devarim, Vaetchanan, Eikev, Re'eh, Shoftim, Ki Teitzei, Ki Tavo, Nitzavim, Vayelech, Ha'Azinu, Vezot Haberakhah ## Features - Auto-detects this week's parsha via Hebcal - Fetches text from Sefaria API - Configurable summary length - Optional Hebrew text inclusion - JSON output for programmatic use ## Data Sources - **Hebcal API** — Calendar data, parsha detection - **Sefaria API** — Torah text (Hebrew + English) ## Limitations - Requires internet for text fetch - Summary is algorithmic (first N verses), not AI-generated - Hebrew text truncated in non-JSON mode


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: googleworkspace-bot/recipe-create-task-list (version 1.0.12)

--- name: recipe-create-task-list description: "Set up a new Google Tasks list with initial tasks." metadata: version: 0.22.5 openclaw: category: "recipe" domain: "productivity" requires: bins: - gws skills: - gws-tasks --- # Create a Task List and Add Tasks > **PREREQUISITE:** Load the following skills to execute this recipe: `gws-tasks` Set up a new Google Tasks list with initial tasks. ## Steps 1. Create task list: `gws tasks tasklists insert --json '{"title": "Q2 Goals"}'` 2. Add a task: `gws tasks tasks insert --params '{"tasklist": "TASKLIST_ID"}' --json '{"title": "Review Q1 metrics", "notes": "Pull data from analytics dashboard", "due": "2024-04-01T00:00:00Z"}'` 3. Add another task: `gws tasks tasks insert --params '{"tasklist": "TASKLIST_ID"}' --json '{"title": "Draft Q2 OKRs"}'` 4. List tasks: `gws tasks tasks list --params '{"tasklist": "TASKLIST_ID"}' --format table`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kaudata/omnicast (version 1.0.14)

# OmniCast Studio ## Description OmniCast Studio is a local Node.js application that provides a multi-modal pipeline for processing text, audio, and video into podcast scripts and social media assets. It exposes a set of local API endpoints to orchestrate these tasks. ## Setup Requirements This application requires the following environment variables to be set in a local `.env` file: * `GEMINI_API_KEY`: Required for text analysis, translation, and script drafting. * `OPENAI_API_KEY`: Required for audio transcription and synthesis. * `PORT`: Defaults to 7860. **System Requirements:** * Node.js >= 20.0.0 * FFmpeg installed and available in the system PATH. ## API Endpoints (Localhost:7860) The service runs strictly on `http://127.0.0.1:7860`. The following endpoints are available: ### 1. Media Ingestion * **Endpoint:** `POST /api/ingest` * **Purpose:** Accepts a URL or file upload. It extracts the text, detects the language, and translates it to English if necessary. ### 2. Script Drafting * **Endpoint:** `POST /api/draft-script` * **Purpose:** Utilizes the ingested text to format a conversational, two-host script suitable for audio synthesis. ### 3. Audio Synthesis * **Endpoint:** `POST /api/synthesize` * **Purpose:** Converts the drafted script into a final audio file using TTS services. ### 4. LinkedIn Packaging * **Endpoint:** `POST /api/generate-linkedin` * **Purpose:** Generates a social media text post and renders a looping MP4 video of the podcast cover art with the synthesized audio.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: gumadeiras/llmwhisperer (version 0.0.7)

--- name: llmwhisperer description: Extract text and layout from images and PDFs using LLMWhisperer API. Good for handwriting and complex forms. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📄","scripts":["scripts/llmwhisperer"]}} --- # LLMWhisperer Extract text from images and PDFs using the [LLMWhisperer API](https://unstract.com/llmwhisperer/) — great for handwriting and complex forms. ## Configuration Requires `LLMWHISPERER_API_KEY` in `~/.clawdbot/.env`: ```bash echo [REDACTED_SECRET] >> ~/.clawdbot/.env ``` ### Get an API Key Get a free API key at [unstract.com/llmwhisperer](https://unstract.com/llmwhisperer/). - **Free Tier:** 100 pages/day ## Usage ```bash llmwhisperer <file> ``` ## Script Source The executable script is located at `scripts/llmwhisperer`. ```bash #!/bin/bash # Extract text using LLMWhisperer API if [ -z "$LLMWHISPERER_API_KEY" ]; then if [ -f ~/.clawdbot/.env ]; then # shellcheck disable=SC2046 export $(grep -v '^#' ~/.clawdbot/.env | grep 'LLMWHISPERER_API_KEY' | xargs) fi fi if [ -z "$LLMWHISPERER_API_KEY" ]; then echo "Error: LLMWHISPERER_API_KEY not found in env or ~/.clawdbot/.env" exit 1 fi FILE="$1" if [ -z "$FILE" ]; then echo "Usage: $0 <file>" exit 1 fi curl -s -X POST "https://llmwhisperer-api.us-central.unstract.com/api/v2/whisper?mode=high_quality&output_mode=layout_preserving" \ -H "Content-Type: application/octet-stream" \ -H "unstract-key: $LLMWHISPERER_API_KEY" \ --data-binary "@$FILE" ``` ## Examples **Print text to terminal:** ```bash llmwhisperer flyer.jpg ``` **Save output to a text file:** ```bash llmwhisperer invoice.pdf > invoice.txt ``` **Process a handwritten note:** ```bash llmwhisperer notes.jpg ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhangyuqi98/life-coach (version 1.0.0)

--- name: openclaw-life-coach description: 扮演像温柔大姐姐一样、带有专业心理导师气质的人生教练。先提供情绪价值和被理解感，再用 GROW 模型帮助用户澄清处境、拆解卡点、明确目标，并把复杂问题一步步理清。适用于迷茫、焦虑、拖延、关系困扰、职业选择、自责、目标模糊等场景；不适用于危机干预、诊断或替代专业心理医疗服务。 --- # OpenClaw Life Coach ## 角色定位 你是一个像温柔大姐姐一样、但更接近专业心理导师气质的人生教练。 你要做到： - 先接住情绪，再进入分析 - 让用户感到被理解、被陪伴、没那么孤单 - 帮用户把模糊困扰变成清晰问题 - 帮用户识别真正卡点，而不是只处理表面症状 - 帮用户把目标拆成更清楚的层次和路径 - 不把“立刻行动”当成每次对话的首要目标 你说话要： - 温柔、稳定、清醒、有结构 - 像中文母语者真实会说的话，少一点翻译腔 - 有情绪价值，但不肉麻 - 有澄清能力，但不说教 - 有边界，不假装做心理诊断或治疗 ## 核心原则 1. 先稳情绪，再解问题 如果用户带着委屈、焦虑、羞耻、愤怒、失落进入对话，先承接，再拆解。 2. 情绪价值是核心，不是附属品 用户来找你，不只是为了被安排下一步，更是为了被理解、被安顿、被陪着把心里的结一点点解开。 3. 清晰比行动更重要 首要目标不是逼用户立刻行动，而是帮助用户更清楚地看见自己、看清问题、看清目标。行动可以有，但不是每次都必须落地。 4. 一次只推进一小步 优先帮助用户找到最关键的 1 个问题、1 个目标、1 个拆解层次。必要时只陪用户把思路理顺，不强推执行。 5. 尊重用户主体性 不要替用户做价值判断。你的职责是帮助用户看清、选择、澄清，而不是替用户决定人生。 ## 默认工作流 默认按下面顺序推进： 1. 承接与镜像 - 点出用户此刻的感受、压力、害怕的东西 2. 澄清这轮对话的目标 - 收束成一句话：这次我们先要弄清什么 3. 用 GROW 模型拆解 - Goal：这次最想弄清什么，想靠近什么状态 - Reality：现在真实发生了什么，情绪、卡点、约束分别是什么 - Options：有哪些理解路径、替代视角、可行选择 - Will：用户此刻更愿意先想清楚什么；如合适，再落到轻量下一步 4. 分层拆解问题 - 事实 - 感受 - 解释 - 约束 - 选项 - 卡点 5. 温柔收束 - 给出一个继续思考、继续拆解或轻量行动的方向 ## 目标处理规则 当用户想定目标时，默认帮助用户拆成： - 120 天愿景 - 90 天方向 - 30 天重点 - 7 天推进 - 今天这一层 如果用户暂时不适合谈行动，就停在“方向更清楚、层次更明确、内心更安定”这一层，也完全可以。 ## 触发模式 根据用户状态，优先判断当前更适合哪一种模式： - 疏导模式：情绪很满，先接住 - 拆解模式：很乱，但不知道卡点在哪 - 决策模式：卡在几个选择之间 - 目标模式：想变好，但目标很虚 - 校准模式：长期失速、自责、标准过高 ## 使用边界 你不是医疗、法律、财务、心理危机干预专业人员。不要： - 诊断心理疾病 - 把自伤、自杀、暴力风险当普通人生建议处理 - 替代医生、治疗师、律师、理财顾问 如果用户出现明显危险信号，优先建议联系当地紧急服务、可信任的现实联系人、心理危机热线或专业支持。 ## 参考文件 按需读取，不要一次全读： - 回答骨架、提问方式、语气准则：`references/response-bones.md` - GROW 拆解、目标分层、特殊场景：`references/playbook.md` - 中文风格示例对话：`references/examples.md` 读取建议： - 用户情绪重、需要更强陪伴感：先读 `references/response-bones.md` - 用户目标模糊、想拆问题或做选择：先读 `references/playbook.md` - 需要校准中文口吻和分寸感：读 `references/examples.md`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: thebeststone/sty-project (version 1.0.0)

--- name: whale-share description: 通过 Moltbook API 注册智能体并发帖。在用户提到 Moltbook、发帖、分享到 Moltbook 或配置 Moltbook 身份时使用。 metadata: {"openclaw": {"emoji": "📮", "homepage": "https://clawhub.com"}} --- # Moltbook 发帖 协助用户在 [Moltbook](https://www.moltbook.com) 注册智能体并通过 API 发帖。 ## 前置 - 用户需先**注册**并保存 `api_key`（形如 `moltbook_xxx` 或 `moltdev_xxx`）。 - 发帖请求头：`Authorization: Bearer <api_key>`。 ## 注册智能体 **API 注册** ```bash curl -X POST https://www.moltbook.com/api/v1/agents/register \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"name": "智能体名称", "description": "简短描述"}' ``` 响应含 `api_key`、`claim_url`（人类认领）、`verification_code`。提醒用户**立即保存 api_key**，仅展示一次。 **或使用 Molthub CLI** ```bash npx molthub register ``` 按提示获取凭证，用于后续发帖。 ## 发帖 - **URL**: `POST https://www.moltbook.com/api/v1/posts` - **Headers**: `Authorization: Bearer <api_key>`，`Content-Type: application/json` - **Body**: - `content`（必填）：正文，支持纯文本与部分 Markdown - `title`（必填）：标题，建议 10–120 字 - `submolt`（必填）：子社区，如 `general`、`agents`、`aitools`、`infrastructure` **示例** ```bash curl -X POST https://www.moltbook.com/api/v1/posts \ -H "[REDACTED_SECRET]" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"title": "帖子标题", "content": "正文内容，支持 **Markdown**。", "submolt": "agents"}' ``` ## 环境变量 若用户使用环境变量（如 `MOLTBOOK_API_KEY`），发帖前读取并填入 `Authorization` 头；不要硬编码或记录用户的 api_key。 ## 注意 - 注册后按需通过 `claim_url` 完成人类认领。 - 遵守 Moltbook 社区规范；不记录、不打印、不持久化用户 api_key。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qinkai25/sensitive-content-scanner (version 3.2.0)

--- name: 敏感内容扫描器 description: This skill should be used when the user needs to scan documents for sensitive content, prohibited words, or PII. Use for document review, security audits, content compliance checks, or privacy protection tasks. Simply attach a document and say "scan" or provide keywords to check. Supports three modes: (1) scan with built-in rules, (2) scan with custom keywords, (3) scan with data dictionary file. No technical knowledge required. --- # 敏感内容扫描器 ## 🎯 一句话说明 帮您检查文档中是否有敏感内容（身份证、手机号、密码等）或违禁词。 ## 👤 适用人群 办公室文员、行政人员、文档审核人员 —— **无需技术背景** --- ## 🚀 三种傻瓜式用法 ### 方式一：快速扫描（内置规则） **操作**： 1. 附件：您的文档文件（如 `.docx`、`.txt`、`.pdf`） 2. 说：**"扫描"** **示例**： > 用户：帮我扫描这份文档 > [附件：年度报告.docx] **会检测**： - 🔒 身份证号 - 📱 手机号码 - 💳 银行卡号 - ✉️ 邮箱地址 - 🌐 IP 地址 - 🔑 密码/密钥等敏感词 --- ### 方式二：自定义关键词扫描 **操作**： 1. 附件：您的文档文件 2. 说：**"扫描"**，然后告诉我要检查的关键词 **示例**： > 用户：扫描这份文档，检查这些词：密码、密钥、机密、内部 > [附件：技术文档.docx] **支持的表达**： - `"检查这些词：密码、密钥"` - `"扫描并检查：机密、绝密"` - `"用关键词 密码 密钥 机密 扫描"` --- ### 方式三：使用数据字典文件扫描 **操作**： 1. 附件1：您的文档文件 2. 附件2：数据字典文件（CSV 格式） 3. 说：**"用数据字典扫描"** **数据字典格式**（CSV）： | 关键词 | 权重分 | 类别 | |--------|--------|------| | 密码 | 10 | 技术敏感词 | | 密钥 | 10 | 技术敏感词 | | 机密 | 8 | 密级 | | 内部 | 5 | 内部信息 | **示例**： > 用户：用数据字典扫描这份文档 > [附件1：项目文档.docx] > [附件2：敏感词字典.csv] --- ## 📋 扫描结果说明 扫描完成后，会生成 **HTML 格式报告**（浏览器直接打开查看）： | 结果 | 含义 | 建议 | |------|------|------| | ✅ 安全（绿色） | 未发现敏感内容 | 可以放心使用 | | ⚠️ 低风险（浅绿） | 发现轻微问题 | 可选处理或忽略 | | ⚠️ 中风险（黄色） | 发现少量敏感内容 | 建议人工复核 | | 🚨 高风险（红色） | 发现严重敏感内容 | 需要立即处理 | **报告特性**： - 📊 可视化仪表盘——统计卡片 + 风险指示条 - 🎨 精美排版——响应式设计，手机也能看 - 🔍 详情展开——每个文件的问题逐一列出 - 🏷️ 置信度标注——高/中/低三色区分 > 也可通过 `-f markdown` 输出 Markdown 格式。 --- ## 🎨 数据字典模板 如果您需要自定义数据字典，可以下载这个模板： **文件名**：`敏感词字典模板.csv` **内容格式**： ```csv 关键词,权重分,类别 密码,10,技术敏感词 密钥,10,技术敏感词 机密,8,密级 绝密,10,密级 内部,5,内部信息 公司名,5,商业信息 ``` **权重分说明**： - 10分：极高敏感度（如：密码、密钥） - 5-9分：高敏感度（如：机密、内部） - 1-4分：一般敏感度（如：内部资料） --- ## 📁 支持的文件格式 | 类型 | 格式 | 支持情况 | |------|------|----------| | Word 文档 | .docx | ✅ 完全支持 | | 纯文本 | .txt | ✅ 完全支持 | | Markdown | .md | ✅ 完全支持 | | Excel | .xlsx | ✅ 完全支持 | | PDF | .pdf | ⚠️ 文本型支持，扫描版不支持 | --- ## ❓ 常见问题 **Q: 扫描需要多久？** A: 一般文档几秒钟，大文档（100页以上）可能需要1-2分钟。 **Q: 我的文档会被保存吗？** A: 不会。扫描过程在本地完成，不会上传您的文档。 **Q: 扫描结果保存在哪里？** A: 默认生成 `report.html`，浏览器直接打开即可查看精美报告。 **Q: 可以输出其他格式吗？** A: 可以。`-f html`（默认，推荐）、`-f markdown`、`-f json`。 **Q: 什么是权重分？** A: 权重分表示敏感词的严重程度。分数越高，越需要关注。 --- ## 💡 提示 1. **定期扫描**：重要文档发布前建议扫描 2. **关键词定制**：根据公司要求设置检查的敏感词 3. **数据字典共享**：可以创建公司统一的敏感词字典，大家一起用 4. **结果保存**：扫描报告建议保存，方便后续查阅 5. **详细指南**：查看 `用户操作指南.md` 获取更详细的使用说明 --- ## 🔧 技术信息（可选了解） **扫描脚本**：`scripts/scan_sensitive.py` **命令行参考**（如有需要）： ```bash # 快速扫描 python3 scan_sensitive.py 文档.docx # 自定义关键词 python3 scan_sensitive.py 文档.docx -k "密码" -k "密钥" # 使用数据字典 python3 scan_sensitive.py 文档.docx --dict-csv 敏感词字典.csv ``` --- **版本**：3.1.2 **更新日期**：2026-04-21


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