OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: aurora2035/xeonasr (version 0.1.4)

# Xeon TTS 基于 OpenVINO Qwen3-TTS Base/Custom 模型的本地语音合成技能，面向 OpenClaw 的 QQBOT 工作流使用。 ## 目标 - 安装本地双服务：5002 Flask TTS，9002 Node TTS Workflow - 自动配置目标机器自己的 OpenClaw 配置，但只写入 `channels.qqbot.xeonTts` - 与 xeonasr 共存，不覆盖 `tools.media.audio` 或 `channels.qqbot.stt` - 支持两个工作流：音色克隆、指定语气 TTS ## 什么时候应该调用 xeontts 只有在以下场景才使用 xeontts： - 用户明确要“克隆音色”“克隆声音”“复制我的声音” - 用户要求“用某种语气朗读/播报/生成语音” - 用户要把音频生成到本地文件，而不是做转写 以下场景禁止走 xeontts： - 识别语音 - 语音转文字 - 听写 - STT / ASR 这些请求必须交给 xeonasr，以避免任务冲突。 ## OpenClaw / QQBOT 使用规则 ### 规则 1：音色克隆必须分两步走 当用户说“我要克隆音色”时： 1. 立即把当前会话切到 clone 流程 2. 回复用户上传 3 到 5 秒参考音频 3. 在收到参考音频前，不要直接开始合成 4. 如果机器上已安装 xeonasr，QQBOT 发来的语音会先命中 ASR；此时应由 ASR 把音频转交给 xeontts，而不是按普通转写处理 5. 收到音频后必须先校验时长 6. 如果时长小于 3 秒或大于 5 秒，直接拒绝并提示重新上传 7. 校验通过后，再让用户发送要朗读的文本 8. 使用 Base 模型生成音频并落盘 ### 规则 2：指定语气生成默认走 Custom 模型 当用户说“用开心的语气朗读……”“生成语音……”时： 1. 解析用户是否指定了语气 2. 如果没有指定，默认使用 `普通` 3. 使用 Custom 模型生成音频 4. 把结果保存到本地 `outputs/` 5. 回复用户文件路径 ### 规则 3：必须做时长保护 - 参考音频：3 到 5 秒 - Base 克隆输出：最多约 20 秒 - Custom 输出：最多约 30 秒 如果用户显式要求更长时长，或者文本长度估算会明显超过上限，必须直接提示用户拆分内容，而不是盲目提交推理。 ### 规则 4：必须明确告知文件保留期 - 参考音频和生成结果默认只保留 7 天 - 超过保留期后，系统会自动清理 `references/` 和 `outputs/` 中的旧文件 - 在提示用户上传参考音频、以及告知生成完成时，都要明确告诉用户这一点 ## 安装流程 当 OpenClaw、QQBOT 或其他代理被要求安装这个 skill 时，按下面流程执行： 1. 安装 skill ```bash clawhub install xeontts cd "$HOME/.openclaw/workspace/skills/xeontts" ``` 2. 执行安装脚本 ```bash bash install.sh ``` 3. 安装脚本会完成这些事情 - 创建 Python 3.10 环境 - 从 PyPI 安装 `xdp-tts-service` - 生成 `config.json` 与 `tts_config.json` - 尝试下载 Base / Custom OV 模型 - 仅在显式提供旧兼容参数时，才额外下载 Base checkpoint - 配置 OpenClaw 的 `channels.qqbot.xeonTts` - 启动 5002 与 9002 - 注册用户级 systemd 服务 - 运行 `self_check.sh` 当前默认模型仓库： - `aurora2035/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base-OpenVINO-INT8` - `aurora2035/Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-CustomVoice-OpenVINO-INT8` ## 运行时端口 | 服务 | 端口 | 作用 | |------|------|------| | Flask TTS | 5002 | 真正执行 TTS 推理 | | Node Workflow | 9002 | 解析 QQBOT 任务、维护会话状态、校验音频/文本时长 | ## OpenClaw 配置约定 xeontts 只会写入如下配置块： ```json { "channels": { "qqbot": { "xeonTts": { "enabled": true, "baseUrl": "http://127.0.0.1:9002", "cloneModel": "qwen3_tts_0.6b_base_openvino", "customModel": "qwen3_tts_0.6b_custom_openvino" } } } } ``` 这意味着： - 不会覆盖现有 `channels.qqbot.stt` - 不会动 `tools.media.audio` - 不会和 xeonasr 抢同一条 STT 链路 ## 常用命令 ```bash cd "$HOME/.openclaw/workspace/skills/xeontts" bash start_all.sh bash stop_tts.sh bash self_check.sh curl http://127.0.0.1:5002/api/health curl http://127.0.0.1:9002/health ``` ## 关键接口 - `POST /api/workflow/message` - 作用：根据用户消息判断是 clone 还是 custom TTS，或者提示补充参考音频 - `POST /api/workflow/reference-audio` - 作用：上传参考音频，校验 3 到 5 秒后入库 - `POST /api/tts/custom-speak` - 作用：直接调用 Custom 模型生成语音 - `POST /api/tts/clone-speak` - 作用：直接调用 Base 模型做音色克隆 ## 故障排查 - 如果 `5002` 不通，先检查 `tts.log` - 如果 `9002` 不通，先检查 `skill.log` - 如果参考音频总是被拒绝，先确认机器上是否有可用的 `ffprobe`；当前版本对 WAV 参考音频也支持无 `ffprobe` 回退校验 - 如果用户说的是转写意图，不要误用 xeontts - 如果 Base 模型报错，优先让用户更换更干净的 3 到 5 秒参考音频 - 当前默认发布形态只要求 `Qwen3-TTS-12Hz-0.6B-Base-OpenVINO-INT8`，不再默认要求原始 Base checkpoint - 只有旧导出模型缺少 processor 或 speech tokenizer 权重时，才需要补 `BASE_CHECKPOINT_PATH`


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Skill: juhemcp/juhe-flight-query (version 1.0.0)

--- name: juhe-flight-query description: 航班查询。通过出发地、目的地、出发日期查询航班信息，包括航班号、起飞时间、到达时间、机票价格等。使用场景：用户说"查一下北京到上海的航班"、"明天广州到北京的飞机"、"查询某日航班"、"机票价格查询"等。通过聚合数据（juhe.cn）API 实时查询，免费注册每天免费调用。 homepage: https://www.juhe.cn/docs/api/id/818 metadata: {"openclaw":{"emoji":"✈️","requires":{"bins":["python3"],"env":["JUHE_FLIGHT_KEY"]},"primaryEnv":"JUHE_FLIGHT_KEY"}} --- # 航班查询 > 数据由 **[聚合数据](https://www.juhe.cn)** 提供 — 国内领先的数据服务平台，提供天气、快递、身份证、手机号、IP 查询等 200+ 免费/低价 API。 通过出发地、目的地、出发日期查询**航班信息**，包括航班号、起飞/到达时间、机票价格、中转信息等。 --- ## 前置配置：获取 API Key 1. 前往 [聚合数据官网](https://www.juhe.cn) 免费注册账号 2. 进入 [航班查询 API](https://www.juhe.cn/docs/api/id/818) 页面，点击「申请使用」 3. 审核通过后在「我的 API」中获取 AppKey 4. 配置 Key（**三选一**）： ```bash # 方式一：环境变量（推荐，一次配置永久生效） export JUHE_FLIGHT_KEY=你的 AppKey # 方式二：.env 文件（在脚本目录创建） echo "JUHE_FLIGHT_KEY=你的 AppKey" > scripts/.env # 方式三：每次命令行传入 python scripts/flight_query.py --key 你的 AppKey --departure BJS --arrival SHA --date 2025-06-18 ``` > 免费额度：每天免费调用，具体次数以官网为准。 --- ## 使用方法 ### 查询航班 ```bash # 北京到上海（使用机场三字代码） python scripts/flight_query.py --departure BJS --arrival SHA --date 2025-06-18 # 广州到北京 python scripts/flight_query.py --departure CAN --arrival BJS --date 2025-06-18 ``` 输出示例： ``` ✈️ 航班查询结果 出发地：北京首都国际机场 (BJS) 目的地：上海浦东国际机场 (PVG) 出发日期：2025-06-18 航班号：CA0953 航空公司：中国国际航空 起飞时间：09:05 到达时间：17:05 飞行时长：08h00m 中转次数：2 机票价格：¥15063 ``` ### 常用机场代码 | 代码 | 城市 | 机场 | |------|------|------| | `BJS` | 北京 | 首都国际机场 | | `SHA` | 上海 | 虹桥/浦东机场 | | `CAN` | 广州 | 白云国际机场 | | `SZX` | 深圳 | 宝安国际机场 | | `CTU` | 成都 | 双流国际机场 | | `KMG` | 昆明 | 长水国际机场 | | `XIY` | 西安 | 咸阳国际机场 | | `HGH` | 杭州 | 萧山国际机场 | ### 直接调用 API（无需脚本） ``` GET https://apis.juhe.cn/flight/query?departure=BJS&arrival=SHA&departureDate=2025-06-18&key=YOUR_KEY ``` --- ## AI 使用指南 当用户查询航班信息时，按以下步骤操作： 1. **识别参数** — 从用户消息中提取出发地、目的地、出发日期 2. **转换机场代码** — 如用户提供城市名，需转换为机场三字代码 3. **调用接口** — 使用参数调用航班查询 API 4. **展示结果** — 清晰展示航班信息 ### 返回字段说明 | 字段 | 含义 | 示例 | |------|------|------| | `airline` | 航空公司代码 | CA | | `airlineName` | 航空公司名称 | 中国国际航空 | | `flightNo` | 航班号 | CA0953 | | `departure` | 出发机场代码 | PEK | | `departureName` | 出发机场名称 | 北京首都国际机场 | | `departureTime` | 起飞时间 | 09:05 | | `arrival` | 到达机场代码 | PVG | | `arrivalName` | 到达机场名称 | 上海浦东国际机场 | | `arrivalTime` | 到达时间 | 17:05 | | `duration` | 飞行时长 | 08h00m | | `transferNum` | 中转次数 | 0/1/2 | | `ticketPrice` | 机票价格 | 1506.3 | | `segments` | 航段详情 | [...] | ### 错误处理 | 情况 | 处理方式 | |------|----------| | `error_code` 10001/10002 | API Key 无效，引导用户至 [聚合数据](https://www.juhe.cn/docs/api/id/818) 重新申请 | | `error_code` 10012 | 当日免费次数已用尽，建议升级套餐 | | 参数错误 | 提示用户检查出发地/目的地/日期是否正确，日期格式应为 yyyy-MM-dd ,例如：2026-01-01 | | 查询失败 | 告知用户查询失败，请稍后重试 | --- ## 脚本位置 `scripts/flight_query.py` — 封装了 API 调用、参数验证、结果格式化和错误处理。 --- ## 关于聚合数据 [聚合数据（juhe.cn）](https://www.juhe.cn) 是国内专业的 API 数据服务平台，提供包括： - **网络工具**：IP 查询、DNS 解析、端口检测 - **生活服务**：天气预报、万年历、节假日查询 - **交通出行**：**航班查询**、火车时刻表 - **物流快递**：100+ 快递公司实时追踪 - **身份核验**：手机号实名认证、身份证实名验证 注册即可免费使用，适合个人开发者和企业接入。


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Skill: jessecq1995/mx-select-stock-jesse (version 1.0.4)

--- name: mx_select_stock display_name: 妙想智能选股 description: 基于东方财富数据库的智能选股工具，支持按行情指标、财务指标等条件筛选股票。 homepage: https://marketing.dfcfs.com/views/finskillshub/indexuNdYscEA author: 东方财富妙想团队 version: 1.0.0 env: - MX_APIKEY: "通过东方财富妙想平台获取的 API Key" --- # mx_select_stock 妙想智能选股 skill 本 Skill 支持基于股票选股条件，如行情**指标、财务指标等**，筛选满足条件的股票；可查询**指定行业 / 板块内的股票、上市公司**，以及**板块指数的成分股**；同时支持**股票、上市公司、板块 / 指数推荐**等相关任务，采用此skill可避免大模型在选股时使用了过时信息。 ## 配置 - **API Key**: 通过环境变量 `MX_APIKEY` 设置 - **默认输出目录**: `/root/.openclaw/workspace/mx_data/output/`（自动创建） - **输出文件名前缀**: `mx_select_stock_` - **输出文件**: - `mx_select_stock_{query}.csv` - 筛选结果 CSV 文件 - `mx_select_stock_{query}_description.txt` - 筛选结果描述文件


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Skill: olina1ye/amazon-seller-zh (version 1.0.1)

--- name: amazon-seller-zh description: > 亚马逊卖家运营 / 跨境电商自动化 / Amazon seller automation。库存管理、订单处理、FBA备货、Listing优化、PPC广告投放、定价策略、销售数据分析一体化解决方案。适用于亚马逊卖家、跨境电商运营专员、外贸电商团队主管、店铺经理，自动化日常重复操作，降低人工成本，提升店铺排名与转化率。适合搜索"亚马逊怎么运营""FBA如何备货""Listing怎么优化""跨境电商如何提高销量""PPC广告投放技巧""亚马逊利润分析"的用户。 tags: [亚马逊运营, amazon seller, 跨境电商, 亚马逊自动化, FBA管理, 库存管理, PPC广告, Listing优化, 订单管理, 定价策略, 销售分析] --- # 亚马逊卖家运营助手 面向跨境电商卖家的亚马逊店铺全流程自动化运营工具，涵盖库存、订单、广告、定价与数据分析。 ## Tools Required - amazon_sp_api - amazon_ads_api - amazon_inventory - amazon_orders ## Usage - "帮我分析一下这个ASIN最近30天的销售数据和广告ACoS，给出优化建议" - "我的FBA库存快断货了，根据近期销量帮我计算补货数量和时间节点" - "帮我检查店铺所有在售Listing的定价，对比竞品后给出调价建议" ## Examples 输入：ASIN B08XYZ1234 本月销量下滑20%，广告花费增加15%，帮我分析原因并给出优化方案 输出： **销售诊断报告 - B08XYZ1234** **问题分析：** - 广告ACoS从18%上升至26%，点击转化率下降至9.2% - 竞品平均价格低于本品约12%，价格竞争力减弱 - Listing主图评分较低，影响点击率 **优化建议：** 1. 定价策略：建议将售价从$29.99调整至$26.99，恢复价格竞争力 2. 广告优化：暂停表现差的关键词（ACoS>40%共8个），集中预算至转化率>15%的词 3. Listing优化：更新主图，突出产品核心卖点，预计CTR可提升15-20% 4. 补货建议：当前库存可售天数28天，建议14天内发起补货，数量建议300件


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Skill: nikil511/jetson-cuda-voice (version 1.2.0)

--- name: jetson-cuda-voice description: "High-performance offline voice pipeline for NVIDIA Jetson with wake word detection, STT, and TTS." license: MIT-0 --- # Jetson CUDA Voice Skill A high-performance, bilingual (English/Greek) local voice assistant pipeline designed specifically for resource-constrained platforms like the NVIDIA Jetson Xavier NX. ## Architecture ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ JETSON CUDA VOICE PIPELINE (COMPLETE STACK) │ ├─────────────────────────────────────────────────┤ │ │ │ 1. ReSpeaker Microphone (hw:Array,0) │ │ └─ Always listening │ │ │ │ 2. Silero VAD (330ms) │ │ └─ "Is there speech?" │ │ │ │ 3. Hey Jarvis Detection (137ms) │ │ └─ "Is wake word detected?" │ │ │ │ 4. ReSpeaker LED Feedback │ │ └─ 🟣 Purple pulse = Listening │ │ │ │ 5. Fast-Path LLM Query (0.26s) │ │ └─ Groq LLaMA 3.1 8B instant query │ │ │ │ 6. Slow-Path LLM Query (with tools) │ │ └─ OpenClaw Gateway Session (HA, Web, Weather)│ │ │ │ 7. Edge TTS (el-GR-NestorasNeural / Edge) │ │ └─ Generate Greek/English response │ │ │ │ 8. Speaker Output (hw:C2c,0) │ │ └─ Play response │ │ │ └─────────────────────────────────────────────────┘ ``` ## Features - **Double-Path Architecture**: - **Fast-Path**: High-performance Groq-based direct query with ultra-low latency (~260ms) for casual queries. - **Slow-Path**: Fully-featured OpenClaw gateway connection with device control, web search, and weather integration. - **Bilingual Processing**: Seamless support and automatic language matching for Greek and English. - **Local Wake Word Detection**: Employs openWakeWord with a custom pre-trained model (`hey_jarvis_v0.1.onnx`) optimized for Jetson ARM64 architecture. - **Systemd Integration**: Includes service templates for background daemonization and boot-persistent listening. - **Visual LED Feedback**: Direct support for the ReSpeaker Mic Array LED indicators (purple pulse on listening). ## Installation & Setup 1. **System Dependencies**: Ensure `arecord` and Python 3.11 are installed. 2. **Required Environment Variables**: Configure the following environment variables in your systemd unit or `.bashrc`: - `OPENCLAW_GATEWAY_TOKEN`: OpenClaw Gateway authorization token. - `GATEWAY_URL`: Base URL of the OpenClaw instance (e.g., `http://127.0.0.1:18789`). - `GROQ_API_KEY`: API Key for fast-path inference. - `ALFRED_MIC`: Audio recording hardware interface (default: `hw:Array,0`). - `ALFRED_SPEAKER`: Audio output speaker interface (default: `hw:C2c,0`). 3. **Running the Daemon**: To start the pipeline daemon: ```bash ./scripts/manage.sh start ``` 4. **Running as a Systemd Service**: Copy the service template to your user-level systemd directory (`~/.config/systemd/user/voice-pipeline.service`) and manage it via: ```bash systemctl --user daemon-reload systemctl --user enable voice-pipeline.service systemctl --user start voice-pipeline.service ```


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Skill: dev-null321/openscan (version 1.0.0)

--- name: openscan description: Scan binaries and scripts for malicious patterns before trusting them. Use when installing skills, evaluating unknown binaries, or auditing tool dependencies. version: 1.0.0 author: Marq Britt homepage: https://github.com/marqbritt/openscan metadata: openclaw: emoji: "🛡️" requires: node: ">=18" platforms: - darwin - linux --- # OpenScan Lightweight malware detection for macOS and Linux binaries/scripts. Ported from the Harkonnen antimalware engine. ## What It Detects **Binary Analysis:** - Mach-O (macOS) and ELF (Linux) parsing - Suspicious dylibs/shared objects (Frida, injection frameworks) - Missing/invalid code signatures (macOS) - Disabled security features (PIE, NX, RELRO) - Packed/encrypted binaries (high entropy) **Pattern Detection:** - Shellcode byte sequences - Suspicious API references (process injection, keylogging, etc.) - Network indicators (embedded URLs, IPs) - Encoded payloads (base64 blobs) **Script Analysis:** - Dangerous shell patterns (curl|bash, eval, etc.) - Obfuscation indicators - Privilege escalation attempts ## Usage ```bash # Scan a single binary node bin/scan.js /path/to/binary # Scan a skill folder node bin/scan.js /path/to/skill-folder # JSON output for automation node bin/scan.js /path --json # Only show threats node bin/scan.js /path --quiet ``` ## Exit Codes - `0` - Clean (score ≤ 20) - `1` - Suspicious (score 21-60) - `2` - High threat (score > 60) ## Threat Scoring Each file receives a score from 0-100: | Score | Level | Meaning | |-------|----------|--------------------------------------| | 0-20 | CLEAN | No significant findings | | 21-40 | LOW | Minor concerns, probably safe | | 41-60 | MEDIUM | Suspicious patterns, review manually | | 61-80 | HIGH | Likely malicious or dangerous | | 81-100| CRITICAL | Known malicious patterns | ## Integration with OpenClaw Use before installing or trusting unknown binaries: ```javascript // Example: scan before allowing a skill's binary const { scanFile } = require('openscan/lib/scanner'); async function checkBinary(binPath) { const result = await scanFile(binPath); if (result.threatScore > 40) { throw new Error(`Binary failed security scan: ${result.findings.join(', ')}`); } return true; } ``` ## Limitations - Not a replacement for full antivirus - Signature-based detection is minimal (no hash database) - May produce false positives on legitimate security tools - Cannot detect all obfuscation techniques ## Credits Detection logic ported from [Harkonnen](https://github.com/dev-null321/Harkonnen) antimalware engine.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qianchen94/skin-pro (version 1.0.0)

--- name: skin-pro description: 人脸皮肤分析专业版。调用 RageHealth 开放接口 /face/skin-pro，对人脸图片进行 28+ 项专业皮肤检测，包括水油平衡、毛孔粗大、色斑、敏感程度、皱纹细纹、黑头、痘痘、黑眼圈、眼袋、肤质、肌龄、综合评分等。当用户上传人脸照片要求"皮肤分析"、"测肤质"、"看皱纹/毛孔/痘痘/色斑"、"测肌龄"、"皮肤打分"时使用此技能。 version: 1.0.0 --- # 皮肤分析专业版（skin-pro） ## 何时使用 - 用户上传人脸正面照片，要求专业皮肤检测 - 用户询问皮肤年龄、肤质、毛孔、痘痘、色斑、皱纹、敏感、黑头、黑眼圈、眼袋等 - 用户要求皮肤综合评分或多区域细分检测 ## 接口元数据 - **请求方式**：`POST` - **URL**：`https://facepro.ragehealth.cn/openapi-test/face/skin-pro` - **Content-Type**：`multipart/form-data` - **认证头**：`AccessKey`、`Signature`（每次调用前需重新生成） ## 请求参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |:---|:---|:---|:---| | `imageUrl` | String | 二选一 | 图片 URL | | `imageFile` | File | 二选一 | 图片二进制（jpg/png/webp，≥640×640，≤5MB；优先级高于 `imageUrl`） | | `faceIdDetect` | Boolean | 否 | 是否开启 faceId 检测 | | `userGroup` | String | 条件必填 | `faceIdDetect=true` 时必填，作为人脸 id 隔离分组 | | `analyseStrategy` | Int | 否 | 计分策略：`1`=skin-pro 默认（默认值），`2`=察颜小程序计分 | ## 调用方式 ```bash python scripts/call_skin_pro.py \ --image-url https://example.com/face.jpg \ [--image-file ./face.jpg] \ [--face-id-detect --user-group <group>] \ [--analyse-strategy 1|2] \ [--output result.json] ``` 凭证由脚本自动从环境变量 `SKIN_PRO_AK` / `SKIN_PRO_SK` 读取，**不要**作为参数传入。首次使用前需前往 <https://chayan-test.ragehealth.cn/client> 注册申请 AK/SK，写入 `scripts/.env`。脚本内部会生成 `Signature` 并以 `multipart/form-data` 提交。 ## 执行步骤 1. **校验输入**：必须有 `imageUrl` 或本地图片；图片需 jpg/png/webp、≥640×640、≤5MB。 2. **调脚本**：拿到 JSON；`success=false` 时提示用户重拍或检查图片质量。 3. **质量门禁**：先看 `data.image_quality`，命中以下任一项 → **不出报告，提示重拍**： - `brightness.grade != 'zhengchang'`（过亮/过暗） - `blur > 0.3`（模糊） - `face_ratio < 0.5`（脸太小，官方默认阈值） - `abs(face_orientation.yaw) > 15` 或 `abs(pitch) > 15`（侧脸/抬低头过度） - `hair_occlusion > 0.3`（刘海遮挡严重） 4. **解读关键指标**（从 `data` 中按需取）： - 综合：`skin_score` / `skin_age` / `aging_index` / `skd` / `skin_rank` - 肤质：`skin_type` / `skin_tone` - 主要问题：`acne` / `acne_mark` / `blackhead` / `blackhead_count` / `enlarged_pore_count`（**dict，按 5 个区域分别计数**）/ `melanin` / `sensitivity` / `oily_intensity` - 皱纹：`forehead_wrinkle` / `crows_feet` / `eye_finelines` / `glabella_wrinkle` / `nasolabial_fold` / `wrinkle_count` - 眼部：`eye_pouch` / `dark_circle` - 严重度汇总：`analyse_result`（**list[dict]**，每项含 `type`(英文键名)、`score`(0~100)、`label`(良好/轻度/中度/重度)、`levels`；左右脸项目额外含 [REDACTED_SECRET]） - 可视化：`display_img`（带标注展示图）/ `face_maps`（各维度热力图） 5. **生成报告**：综合分 → 肤质 → 主要问题 Top3（优先 `label in {中度,重度}`，其次按 `100-score` 降序）→ 改善建议 → 附 `display_img`。 详细响应字段说明见 `references/response_schema.md`。 ## 安全 & 合规 ⚠️ 必须提醒： - 检测结果**仅供参考**，不能替代专业医美/皮肤科诊断 - 严重皮肤问题应建议线下面诊 - 不在响应中泄露 `AccessKey` / `SecretKey` ## 示例 **用户**：帮我用专业版分析下这张照片的皮肤。`imageUrl=https://example.com/face.jpg` **操作**（凭证已在宿主环境配置完成，工具调用只携带业务参数）： ```bash python scripts/call_skin_pro.py \ --image-url https://example.com/face.jpg \ --analyse-strategy 1 ``` **回复（节选）**： - 综合评分：78 分，肌龄 26.4，肤质：混合型 - 主要问题：毛孔（中度，左脸颊 220 个）、黑头（轻度，58 个）、色沉（面积 12%） - 皱纹：抬头纹 1，鱼尾纹 2/2 - 建议：加强清洁控油 + 抗氧化，必要时线下面诊


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: liuchang8877/agent-team-pipeline (version 1.0.0)

--- name: agent-team-pipeline description: Use when needing to coordinate multiple AI agents in parallel for code development, testing, and review --- # Agent Team Pipeline ## Overview Coordinate OpenClaw as the brain dispatching multiple Codex instances in parallel: one for coding, one for testing, one for code review. Each agent works in an isolated git worktree to avoid conflicts. ## When to Use - Need to implement a feature with separate code/test/review phases - Want parallel execution of independent tasks - Building a mini development team workflow **Not for:** - Single simple tasks (use single agent) - Exploratory discussions requiring multi-round dialogue ## Core Pattern ``` User → OpenClaw (brain) → Codex Coder → Codex Tester → Codex Reviewer → Codex Tester (parallel) → Codex Reviewer (parallel) ``` ## Setup ### 1. Create Isolated Worktrees ```bash cd /Users/liuchang/.openclaw/workspace git worktree add -b coder /Users/liuchang/agent-coder HEAD git worktree add -b tester /Users/liuchang/agent-tester HEAD git worktree add -b reviewer /Users/liuchang/agent-reviewer HEAD ``` ### 2. Task Distribution Script ```bash #!/bin/bash CODER_DIR="/Users/liuchang/agent-coder" TESTER_DIR="/Users/liuchang/agent-tester" REVIEWER_DIR="/Users/liuchang/agent-reviewer" case "$1" in coder) cd "$CODER_DIR" && codex exec "$2" ;; tester) cd "$TESTER_DIR" && codex exec "$2" ;; reviewer) cd "$REVIEWER_DIR" && codex exec "$2" ;; esac ``` ### 3. Workflow 1. **Coder** receives task, writes code to `agent-coder/` 2. **Tester** receives code, writes tests to `agent-tester/` 3. **Reviewer** reviews code, provides feedback 4. Loop: Coder addresses feedback → Reviewer confirms ## Quick Reference | Role | Worktree | Command | |------|----------|---------| | Coder | `agent-coder` | `codex exec "implement X"` | | Tester | `agent-tester` | `codex exec "test X"` | | Reviewer | `agent-reviewer` | `codex exec "review X"` | ## Example ```bash # Coder: Implement feature codex exec "创建登录功能，使用 JWT" # Tester: Write tests codex exec "为 ../agent-coder/login.py 写测试" # Reviewer: Review code codex exec "审查 ../agent-coder/login.py" ``` ## Common Mistakes - **No worktree isolation** → Use git worktree to prevent file conflicts - **Sequential when parallel** → Coder+Tester+Reviewer can run in parallel - **Skipping review loop** → Always verify fixes with reviewer before accepting ## Real-World Impact Successfully implemented hello.py example: - Coder created initial code - Tester wrote pytest file - Reviewer suggested main() + `__main__` protection - Coder applied fixes - Reviewer confirmed compliance


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

--- name: weather description: "查询城市天气情况。使用场景：用户询问某个城市的天气、温度、或天气预报时。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "" }, } --- # 天气查询 Skill 当用户询问某个城市的天气时，使用以下命令查询。 ## 使用方法 ```bash # 查询北京天气 curl "wttr.in/Beijing?lang=zh" # 查询上海天气（简洁格式） curl "wttr.in/Shanghai?format=3" # 查询指定城市 3 天天气预报 curl "wttr.in/Guangzhou?lang=zh" ``` ## 参数说明 - `lang=zh` - 中文显示 - `format=3` - 简洁一行格式 - `format=j1` - JSON 格式输出 ## 示例对话 **用户**: "今天北京天气怎么样？" **回复**: 执行 `curl "wttr.in/Beijing?lang=zh"` 并将结果告诉用户。 **用户**: "上海会下雨吗？" **回复**: 执行 `curl "wttr.in/Shanghai?lang=zh"` 查看天气预报中的降水信息。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangm-a3/trade-dashboard (version 1.0.0)

--- name: trade-dashboard version: 1.0.0 description: B2B外贸全链路数据看板技能 - 转化漏斗 + ROI追踪 + 自进化分析 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: 📈 --- # Trade Dashboard - B2B外贸全链路数据看板 ## 功能 - 全链路转化漏斗可视化（发现→筛选→触达→成交） - ROI追踪与趋势分析 - 邮件触达效果监控 - 多维度雷达图评分展示 - 地理分布地图可视化 - 自进化数据回流机制 ## 触发条件 当用户需要： - 查看获客数据总览 - 分析转化漏斗 - 追踪ROI效果 - 监控邮件触达 - 生成数据报告 ## 核心指标 | 指标 | 说明 | 计算方式 | |------|------|----------| | 发现客户 | 新增潜在客户数 | Hunter产出 | | 高价值目标 | A级客户数量 | Qualifier产出 | | 邮件回复 | 收到回复数 | Closer产出 | | 转化率 | 成交/发现 | 漏斗转化 | | ROI | 收益/成本 | 财务数据 | ## 图表类型 - **漏斗图**: 转化路径可视化 - **折线图**: 月度趋势对比 - **柱状图**: 成本收益分析 - **饼图**: 模型路由分布 - **雷达图**: 多维度评分 ## 技术栈 - ECharts 5 - 图表渲染 - Leaflet - 地图可视化 - CDN加载 - 无需本地依赖 ## 闭环生态 Trade Dashboard 是外贸获客4技能闭环的第四环，也是数据回流起点： - **trade-hunter** 🔍 → 客户发现 - **trade-qualifier** 📊 → 客户筛选 - **trade-closer** ✉️ → 开发信生成 - **trade-dashboard** 📈 → 数据看板 → 数据回流至Hunter 数据回流实现自进化：Dashboard分析结果自动优化Hunter的搜索策略和Qualifier的评分权重。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: richducat/dolph-clob-microstructure (version 1.0.0)

--- name: polymarket-clob-microstructure description: > Analyzes Polymarket CLOB order book microstructure to find structural inefficiencies. Scores markets 0-100 on liquidity gaps, order book imbalance, whale activity, and fake breakout detection. Generates actionable signals (ENTRY_OK, REDUCE_SIZE, SKIP, MEAN_REVERT) and trades the fade on fake breakouts for structural alpha. metadata: author: "Mibayy" version: "2.0.4" displayName: "CLOB Microstructure Scanner" difficulty: "advanced" type: "automaton" --- # CLOB Microstructure Scanner Structural alpha from Polymarket order book analysis. Nobody else on Simmer does this. ## What It Does Pulls raw order book data from Polymarket's CLOB API and scores each market on four microstructure dimensions: | Dimension | What It Measures | |-----------|-----------------| | **Liquidity Gaps** | Thin zones in the book where price can jump | | **Order Book Imbalance** | Bid vs ask weight asymmetry | | **Whale Activity** | Large single orders relative to book depth | | **Fake Breakout Detection** | Sudden moves on thin volume that revert | Each dimension scores 0-25, combined into a 0-100 inefficiency score. ## Signals - **ENTRY_OK** — Normal conditions, standard sizing - **REDUCE_SIZE** — Elevated microstructure risk, cut position size - **SKIP** — Too dangerous, stay out - **MEAN_REVERT** — Fake breakout detected, fade the move The bot only trades on MEAN_REVERT signals, fading fake breakouts via SimmerClient. ## Configuration - Runs every 5 minutes via cron - Defaults to dry-run; pass `--live` for real execution - Requires `SIMMER_API_KEY` environment variable ## Usage ```bash # Dry run (default) python clob_microstructure.py # Live trading python clob_microstructure.py --live # Quiet mode for cron python clob_microstructure.py --live --quiet ``` > 🧪 **Remixable Template** — Fork this skill and tweak the scoring weights, > signal thresholds, or add your own microstructure indicators. The modular > scoring system makes it easy to extend.


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