OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: bingze00000/auto-article-writer (version 1.0.0)

# Auto Article Writer - 自媒体文章自动生成器 ## 功能描述 基于 AI 的自媒体文章自动生成工具，支持公众号/知乎/小红书/头条等平台风格。 ## 使用场景 - 公众号文章批量生成 - 知乎回答自动撰写 - 小红书笔记生成 - 今日头条文章 - 百家号/搜狐号内容 - SEO 文章批量生产 ## 命令 ### 生成公众号文章 ``` 生成公众号文章 主题=AI 如何改变生活 字数=2000 风格=专业 ``` ### 生成小红书笔记 ``` 生成小红书笔记 主题=护肤心得 字数=500 风格=种草 ``` ### 生成知乎回答 ``` 生成知乎回答 问题=如何评价 XXX 字数=1500 风格=分析 ``` ### 批量生成 ``` 批量生成文章 主题列表=主题 1，主题 2，主题 3 平台=公众号 输出目录=./articles ``` ## 支持平台 - 微信公众号 - 知乎 - 小红书 - 今日头条 - 百家号 - 简书 - 掘金 ## 输出格式 - Markdown (.md) - Word (.docx) - HTML (.html) ## 特性 - AI 智能生成 - 多平台风格适配 - 自动配图建议 - SEO 优化 - 去重处理


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Skill: 52yuanchangxing/priority-conflict-resolver (version 1.0.0)

--- name: priority-conflict-resolver version: 1.0.0 description: "面对多个目标、有限资源与冲突时，输出排序、牺牲说明、边界与不做清单。；use for priority, tradeoff, planning workflows；do not use for 替代人事绩效决策, 伪造资源承诺." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/priority-conflict-resolver tags: [priority, tradeoff, planning, strategy] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"⚖️","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 优先级冲突化解器 ## 你是什么 你是“优先级冲突化解器”这个独立 Skill，负责：面对多个目标、有限资源与冲突时，输出排序、牺牲说明、边界与不做清单。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 帮我处理多个项目的优先级冲突 - 生成不做清单和取舍说明 - 输入通常包含：目标列表、资源约束、冲突描述 - 优先产出：任务排序、排序依据、重新评估触发器 ### 不适合使用的情况 - 不要替代人事绩效决策 - 不要伪造资源承诺 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 任务排序 - 排序依据 - 必须牺牲的事项 - 沟通口径 - 复盘点 - 重新评估触发器 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 排序结果是辅助建议，最终取舍需人工确认。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


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Skill: crazybuffon/pronunciation-coach (version 1.0.4)

--- name: pronunciation-coach description: Pronunciation coaching with real voice analysis using Azure Speech Services. Analyzes audio files for phoneme-level accuracy, fluency, prosody, and intonation scores. env: AZURE_SPEECH_KEY: Azure Speech Service API Key AZURE_SPEECH_REGION: Azure Speech Service Region (e.g., southeastasia) --- # Pronunciation Coach Analyze spoken English pronunciation using Azure Speech Services and provide actionable coaching feedback. **Privacy Note**: This skill reads local voice messages from `~/.openclaw/media/inbound/` and transmits them to Microsoft Azure Speech Services for processing. ## Prerequisites - **Azure Speech API Key**: Set `AZURE_SPEECH_KEY` env var - **Azure Speech Region**: Set `AZURE_SPEECH_REGION` env var (e.g., `southeastasia`) - **ffmpeg**: Required for audio format conversion (must be on PATH) - **Node.js**: Required for report generation ## Workflow ### 1. Receive Audio Voice messages from Telegram are stored in `~/.openclaw/media/inbound/`. Find the latest `.ogg` file matching the message timestamp. ```bash ls -lt ~/.openclaw/media/inbound/*.ogg | head -5 ``` ### 2. Run Assessment ```bash scripts/pronunciation-assess.sh <audio_file> "<reference_text>" ``` - `audio_file`: Path to the voice message (ogg/wav/mp3/m4a) - `reference_text`: What the speaker intended to say (from transcript) - The script auto-converts any format to WAV 16kHz mono ### 3. Generate Report Pipe the JSON output into the report generator: ```bash scripts/pronunciation-assess.sh audio.ogg "reference text" | node scripts/pronunciation-report.js ``` The report includes: - Overall scores (Pronunciation, Accuracy, Fluency, Prosody, Completeness) - Word-by-word breakdown with per-phoneme scores - Problem sounds highlighted - Verdict with actionable next steps ### 4. Provide Coaching After generating the report: 1. **Send the text report** to the user (scores + word breakdown) 2. **Identify top 3 problem sounds** from the phoneme scores 3. **Explain each problem** — what the correct sound is and how to produce it - See `references/phoneme-guide.md` for phoneme descriptions and fixes 4. **Send a voice message** (via TTS) demonstrating the correct pronunciation of problem words 5. **Assign practice** — give the user specific sentences to re-record focusing on weak sounds ### Coaching Tips - Scores ≥ 90: Excellent, minor polish - Scores 70-89: Good, targeted practice needed - Scores < 70: Needs focused drill on that specific sound - "Omission" errors mean the word wasn't detected — speaker may have been too quiet or mumbled - Prosody score < 85 suggests monotone delivery — coach on intonation rises/falls - Compare scores across multiple recordings to track improvement


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Skill: zhaoxin139/taxragflow (version 1.0.0)

# tax-knowledge 对话技能 ## 描述 查询 TAX 知识库，返回基于企业私有知识的税务问题答案。 ## 前置条件 - 已从管理员处获取 RAGFlow 配置（API URL、API Key、Chat ID） - 已配置 `.env` 文件 - 已安装依赖：`pip install -r requirements.txt` ## 触发条件 用户询问税务相关问题时： - 税务政策和法规 - 增值税、企业所得税、个人所得税等 - 税收优惠政策 - 税务申报流程 ## 指令 1. 使用 `query_tax.py` 脚本查询知识库 2. 将用户问题作为参数传递 3. 返回答案给用户 4. 如遇错误，简要说明原因 ## 示例 用户："最新的增值税优惠政策是什么？" → 调用此技能查询并返回答案


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Skill: wuyuyang2/openclaw-backup-rollback (version 1.1.0)

# OpenClaw 备份回滚系统 自动备份 + 回滚系统，保护OpenClaw配置安全。 ## 功能 - **自动备份**：每15分钟自动备份整个 `.openclaw` 目录 - **手动备份**：执行 `/backup` 立即备份 - **版本回滚**：执行 `/rollback` 查看所有版本并选择还原 - **预览差异**：还原前可查看备份与当前配置的差异 - **暂不还原**：可取消操作 - **压缩存储**：仅11MB/个，保留最近96个（约24小时） ## 使用方式 | 命令 | 说明 | |------|------| | `/backup` | 立即执行一次备份 | | `/backup list` | 列出所有可用备份 | | `/rollback` | 弹出版本选择卡片 | | `/backup restore <timestamp>` | 还原指定版本 | ## 工作原理 1. 备份：`tar + gzip` 压缩整个 openclaw 目录 2. 排除：`node_modules` / `.cache` / `backups` / `logs` / `media` 3. 还原前：自动备份当前状态到 `pre_rollback_<timestamp>.tar.gz` 4. 还原：`tar -xzf` 解压覆盖 → 重启Gateway ## 文件结构 ``` openclaw-backup-rollback/ ├── openclaw.plugin.json # 插件元数据 ├── SKILL.md # 本文档 └── scripts/ ├── backup_openclaw.sh # 备份脚本 ├── rollback.py # 回滚脚本 └── backup_rollb_plugin.py # 插件主入口 ``` ## 安装 ```bash clawhub install openclaw-backup-rollback ``` ## 配置 无需配置，安装后自动生效。备份保存到 `~/.openclaw/backups/`。 ## 依赖 - `tar`, `gzip` (系统自带) - `systemctl` (systemd) - Python 3 (用于回滚脚本)


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Skill: fangshan101-coder/ibotta (version 0.1.0)

--- name: Ibotta返利助手 description: Ibotta线下超市与线上购物返利工具，通过拍摄购物小票获得品牌返利，覆盖2000+品牌，已IPO上市。 version: 0.1.0 --- # Ibotta返利助手 Ibotta线下超市与线上购物返利工具。独创的"拍小票返利"模式，用户在超市购物后拍摄小票即可获得品牌商提供的返利，同时支持线上购物返利，覆盖2000+品牌，4000万+下载量，2024年已IPO上市。 ## 触发词 ibotta、ibotta返利、拍小票返利、超市返利、ibotta cashback、线下返利 ## 计划实现能力 - **拍小票返利**：超市购物后拍小票获得返利 - **线上返利**：在线购物也可获得返利 - **品牌任务**：完成品牌指定任务获得额外奖励 - **团队奖励**：邀请好友一起使用获得奖励 ## 输出格式 ``` 🧾 Ibotta返利查询 品牌：[品牌名称] 返利金额：$[金额] 任务要求：[购买指定商品] 适用商店：[Walmart/Target/Kroger等] ```


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Skill: eric331/qqbot-time-reminder (version 1.0.0)

--- name: qqbot-time-reminder description: 创建每分钟发送当前时间的QQ定时提醒任务。用于：(1) 用户要求每分钟报时 (2) 用户想要定期收到时间提醒 (3) 测试定时任务功能 --- # QQ 每分钟时间提醒 创建定时任务，每分钟向QQ用户发送当前时间。 ## 使用方式 用户说"每分钟提醒时间"、"每小时报时"等时，使用此Skill。 ## 创建步骤 1. **获取用户openid**：从用户发送的消息中提取，或直接询问用户 2. **执行cron命令**： ```bash openclaw cron add \ --name "每分钟时间提醒" \ --cron "* * * * *" \ --tz "Asia/Shanghai" \ --session isolated \ --wake now \ --message "[直接输出] 当前时间：" \ --deliver \ --channel qqbot \ --to "{用户openid}" ``` 3. **返回结果**：告知用户任务ID和取消方法 ## 取消任务 用户说"取消时间提醒"时： ```bash openclaw cron rm <任务ID> ``` 或先列出任务再删除： ```bash openclaw cron list openclaw cron rm <任务ID> ``` ## 参数说明 | 参数 | 说明 | |------|------| | `--cron "* * * * *"` | 每分钟执行 | | `--tz "Asia/Shanghai"` | 使用上海时区 | | `--session isolated` | 隔离会话执行 | | `--deliver` | 启用消息投递 | | `--channel qqbot` | QQ机器人渠道 | | `--to` | 用户openid |


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Skill: douglasliu/dao-review (version 1.0.0)

--- name: dao-review description: 文档审核评分工具。当用户要求"审核文档"、"检查文档"、"给文档打分"、"评估文档"、"分析文档"、或上传 .docx/.txt/.md 文件进行审查时触发。执行文档内容分析，从结构完整性、内容质量、格式规范、逻辑性等维度给出评分和改进建议。 --- # DaoReview · 道哥的文档检查器 ## 支持格式 - `.docx` — Word 文档（通过 pandoc/docx2txt/unzip 提取文本） - `.txt` — 纯文本 - `.md` — Markdown 文件 ## 工作流程 ### 第一步：读取文件 根据文件类型选择读取方式： ```bash # docx 文件 pandoc "/path/to/file.docx" -t plain 2>/dev/null || \ docx2txt "/path/to/file.docx" 2>/dev/null || \ unzip -p "/path/to/file.docx" word/document.xml | sed 's/<[^>]*>//g' # txt 文件 cat "/path/to/file.txt" # md 文件 cat "/path/to/file.md" ``` ### 第二步：审核内容 分析以下维度： | 维度 | 权重 | 说明 | |------|------|------| | **结构完整性** | 20% | 是否有清晰的开头、主体、结尾；框架是否完整 | | **内容质量** | 25% | 信息准确性、深度、实用性 | | **格式规范** | 15% | 排版整洁度、格式残留（如 Word 内部标记） | | **逻辑性** | 20% | 层次清晰、因果连贯、无矛盾 | | **可执行性** | 20% | 目标是否明确、计划是否落地、奖励机制是否清晰 | ### 第三步：输出报告 按以下格式输出： ``` ## 📋 文档审核报告：{文件名} ### 综合评分：**{总分} / 100** --- ### ✅ 优点 （列出 2-5 个亮点） ### ⚠️ 需改进的问题 （列出主要问题及扣分原因） ### 💡 建议补充 （给出具体改进方向） ``` ### 打分参考标准 - **90-100**：优秀 — 结构完整、内容详实、可直接执行 - **75-89**：良好 — 框架清晰，细节需打磨 - **60-74**：及格 — 有基本框架，关键内容缺失较多 - **60以下**：需大幅重写 — 结构或内容有根本性问题 ## 注意事项 - 如果文件路径包含中文或空格，用引号包裹 - docx 文件中的超链接标记（如 HYPERLINK）属于格式残留，计入扣分 - 如果文档是活动策划案，优先检查：目标、受众、时间节点、责任分工、奖励机制 - 保持评分客观，优点和缺点都要明确指出 - 回复使用中文


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Skill: mvogt99/analysis-no-recommendation (version 1.0.0)

--- name: analysis-no-recommendation description: Analysis compares options thoroughly but doesn't pick one — the decision is punted to the reader without guidance. emoji: 🎯 metadata: clawdis: os: [macos, linux, windows] --- # analysis-no-recommendation A comparison without a recommendation makes the reader do the work. It looks thorough but leaves the decision where it started, and often signals that the author didn't want to commit. ## Symptoms - Analysis ends with "here are the options" and nothing further. - Recommendation buried in hedges: "it depends", "either could work", "teams may prefer". - Criteria listed but never applied to pick a winner. - Author avoids stating a view because they fear being wrong. ## What to do - After the comparison, name the recommended option in one sentence. No hedging. - Give the one-line reason the recommendation wins under the stated criteria. - Call out the key uncertainty that would flip the recommendation — "if latency matters less than consistency, pick B instead". - If the right answer genuinely depends on context the author doesn't have, ask for that context rather than punting. - Being wrong with a specific recommendation is more useful than being vague. A wrong recommendation is correctable; a non-answer leaves the reader stuck.


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

--- name: papers description: | >- Search academic literature via arXiv, Semantic Scholar, and open-access discovery chains. Fetches and parses PDFs for key findings version: 1.9.5 triggers: - arxiv - semantic-scholar - academic - papers - pdf - the user needs academic papers - citations - or formal research on a topic metadata: {"openclaw": {"homepage": "https://github.com/athola/claude-night-market/tree/master/plugins/tome", "emoji": "\ud83e\udd9e", "requires": {"config": ["night-market.leyline:document-conversion"]}}} 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. # Academic Papers Search ## When To Use - Finding academic papers, citations, or formal research - Building literature reviews or citation chains ## When NOT To Use - Community opinions (use `/tome:discourse`) - Code implementations (use `/tome:code-search`) Search arXiv, Semantic Scholar, and open-access sources. ## Sources (Priority Order) 1. arXiv API (free, unlimited metadata) 2. Semantic Scholar API (100 req/5min, citation graphs) 3. Unpaywall (legal free version discovery) 4. CORE.ac.uk (open-access aggregator) 5. PubMed Central (biomedical) 6. Author preprint pages (WebSearch fallback) ## PDF Processing After acquiring a paper URL or local file path, convert the PDF to markdown for better extraction quality. ### Conversion (prefer markitdown) Apply the `leyline:document-conversion` protocol: 1. **Try markitdown first**: call the MCP `convert_to_markdown` tool with the PDF URL or `file://` path. This produces structured markdown preserving tables, equations, figures, and section hierarchy. 2. **Fall back to Read tool** if markitdown is unavailable: - Read with `pages: "1-20"` for the first chunk - Continue with `pages: "21-40"` for longer papers - Continue in 20-page increments as needed - Note: tables and figures will not extract as cleanly ### Extraction Targets From the converted markdown, extract: - Abstract and key findings - Methodology and experimental setup - Results tables and figures - Citation information (authors, year, venue) - Key equations or formal definitions ## Fallback Guidance When a paper is paywalled and no open version exists: - Public library JSTOR/ProQuest access via library card - DeepDyve article rental - Inter-library loan request - Direct author email template


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Skill: yemeng831-cloud/ttfund-condition-select (version 1.0.0)

--- name: ttfund-condition-select description: "天天条件选基 Skill。使用 FUND_CONDITION_SELECT 能力按基金分类、风险等级、费率、收益和回撤等条件进行筛选，返回候选基金与关键分析字段。" --- # 天天条件选基skill 通过自然语言或结构化参数调用 `FUND_CONDITION_SELECT` 对应能力，接口返回 JSON 格式内容。 ## 使用方式 1. 在调用任何接口前，必须先检查本地环境变量 `TTFUND_APIKEY` 是否存在。 2. 若本地已存在 `TTFUND_APIKEY`，则直接使用该 apikey 发起请求。 3. 若本地不存在 `TTFUND_APIKEY`，必须强制引导用户先配置 apikey，不得跳过。 4. apikey 获取路径： - 打开天天基金 - 搜索 skills - 在对应 Skills 页面获取 `天天条件选基skill` 对应的 apikey 5. 当检测到 apikey 缺失时，必须明确提示用户： - `当前未检测到本地环境变量 TTFUND_APIKEY，请先前往天天基金搜索 skills 获取 apikey，并在本机配置该环境变量后再继续使用。` 6. 在用户未完成 apikey 配置前，不继续执行 skill 查询请求。 7. 配置完成后，使用 POST 请求调用统一网关接口，并将 apikey 放入 `X-API-Key` 请求头中。 ## 调用规范 - URL：`https://skills.tiantianfunds.com/ai-smart-skill-service/openapi/skill/invoke` - Method：`POST` - Headers： - `X-[REDACTED_SECRET]` - `Content-Type: application/json` - Body： ```json { "skill_id": "FUND_CONDITION_SELECT", "pageIndex": 1, "pageNum": 20, "rsfType": "002", "rsbType": "002001", "fundLevel": "4,5", "riskLevel": "3,4", "orderField": "5_6_-1" } ``` 说明： - `skill_id` 固定为 `FUND_CONDITION_SELECT`。 - 其余筛选参数按用户问题按需补充，不要无关参数全部硬塞。 ## 示例 curl ```bash curl --location 'https://skills.tiantianfunds.com/ai-smart-skill-service/openapi/skill/invoke' \ --header "X-[REDACTED_SECRET]" \ --header 'Content-Type: application/json' \ --data '{ "skill_id": "FUND_CONDITION_SELECT", "pageIndex": 1, "pageNum": 20, "rsfType": "002", "rsbType": "002001", "fundLevel": "4,5", "riskLevel": "3,4", "orderField": "5_6_-1" }' ``` ## 问句示例 - 帮我调用 FUND_CONDITION_SELECT - 按风险等级 3-4 且基金评级 4-5 筛选可购买基金 - 给我找近一年收益靠前、最大回撤较小的主动权益基金 ## 返回解释（核心） 优先解释这些字段： - `Succeed` - `ErrCode` - `Message` - `TotalCount` - `Data.fundCode` - `Data.fundName` - `Data.company` - `Data.fundtype` - `Data.yearSyl` - `Data.yearReturn` - `Data.riskLevel` ## 交互规范 1. 优先检查环境变量 `TTFUND_APIKEY`。 2. 若环境变量存在，则继续调用接口。 3. 若环境变量不存在，必须中断当前调用，并强制提示用户先完成 apikey 配置。 4. 若缺少关键筛选参数，先澄清后再调用。 5. 返回结果时优先给出结论和推荐候选，不要原样堆砌全部字段。 ## 错误处理 - 若缺少 apikey，应提示： - `当前未检测到 TTFUND_APIKEY，请先前往天天基金搜索 skills 获取 apikey，并在本机配置该环境变量后重试。` - 若 HTTP 请求失败、超时或返回非 2xx 状态码，应提示： - `天天条件选基skill服务暂时不可用，请稍后重试。` - 若业务 `ErrCode` 非 0，视为失败并简要说明错误原因。 - 若结果为空，提示用户放宽筛选条件（例如放宽风险等级、回撤阈值、时间范围）。 ## 安全与边界 - 该 Skill 返回的是天天条件选基能力对应的数据，请按业务场景谨慎使用。 - 返回内容仅用于当前用户请求的查询与分析，不应伪造结果或输出未验证内容。 - 输出不构成投资建议。


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Skill: rsquaredsolutions2026/clv-tracker (version 1.1.0)

--- name: clv-tracker description: "Track Closing Line Value — the gold standard for measuring betting edge. Log placement odds, fetch closing lines, compute CLV, and generate performance reports. Use when asked about CLV, closing line, edge tracking, or bet performance." metadata: openclaw: emoji: "📈" requires: bins: ["sqlite3", "curl", "jq", "python3"] credentials: - id: "odds-api-key" name: "The Odds API Key" description: "Free API key from https://the-odds-api.com/" env: "ODDS_API_KEY" --- # CLV Tracker — Closing Line Value Track and measure your betting edge by comparing placement odds against closing lines. ## When to Use Use this skill when the user asks about: - Logging a bet with placement odds for CLV tracking - Checking closing line value for recent bets - Generating a CLV performance report - Whether their betting edge is real or variance - Exporting bet history for analysis - "Am I beating the close?" ## Database Location All bet data is stored in: `~/.openclaw/data/clv.db` ## Operations ### 1. Log a Bet Record a new bet with placement odds for future CLV calculation. Replace the values in caps: ```bash python3 -c " odds = PLACEMENT_ODDS prob = abs(odds)/(abs(odds)+100) if odds < 0 else 100/(odds+100) print(f'{prob:.6f}') " | xargs -I{} sqlite3 ~/.openclaw/data/clv.db \ "INSERT INTO clv_bets (game_id, sport, selection, bet_type, placement_odds, placement_prob) VALUES ('GAME_ID', 'SPORT_KEY', 'TEAM_OR_SELECTION', 'BET_TYPE', PLACEMENT_ODDS, {});" ## About Built by [AgentBets](https://agentbets.ai) — full tutorial at [agentbets.ai/guides/openclaw-clv-tracker-skill/](https://agentbets.ai/guides/openclaw-clv-tracker-skill/). Part of the [OpenClaw Skills series](https://agentbets.ai/guides/#openclaw-skills) for the [Agent Betting Stack](https://agentbets.ai/guides/agent-betting-stack/).


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Skill: quweilin/chatskillproject (version 1.0.0)

--- name: Chat Skill Project description: "简易聊天模式输入数字回复对应内容" metadata: --- # Chat Skill Project ## 项目简介 这是一个简单的聊天技能程序，可以根据用户的数字输入返回预设的回复内容。 ## 功能说明 - 输入 `1` 返回 "你好呀" - 输入 `2` 返回 "今天天气怎么样" - 输入 `3` 返回 "好的呢" - 输入其他任意内容返回 "谢谢你" ## 运行方式 ```bash python chat_skill.py ``` ## 使用方法 1. 运行程序后，根据提示输入相应数字 2. 程序将返回对应的预设回复 3. 输入 'quit' 可退出程序 ## 文件结构 - `chat_skill.py`: 主程序文件 - `requirements.txt`: 依赖文件（无外部依赖） - `SKILL.md`: 项目说明文档


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Skill: mike47512/anime-commission (version 0.1.0)

--- name: "二次元绘画约稿" description: "该技能介绍如何通过二次元绘画约稿实现变现；当你计划从事或优化二次元绘画约稿时调用。" --- # 二次元绘画约稿 概览： - 场景：以“二次元绘画约稿”为核心的可复制变现路径 - 目标：在90天内跑通最小可行闭环，并达成正向现金流 定位与人群： - 适合：具备基础认知或实践经验，愿意持续投入的人/团队 - 不适合：短期套利、违规刷量、无内容/供给能力者 典型渠道： - 画师约稿、平台接单、版权约定 - 通用补充：微信/抖音/小红书/闲鱼/淘宝/独立站/社群 变现模型： - 收入结构：主收入 + 辅助收入（广告/佣金/订阅/服务/周边） - 成本结构：获客成本（CAC）+ 供给/履约 + 固定开销 - 核心指标：GMV、毛利率、转化率、留存、LTV/CAC、复购率 执行流程： - 01 选赛道与定位：明确供给、目标用户、差异化与定价 - 02 搭MVP：以最低成本验证一个渠道的有效性 - 03 获取流量：内容分发/投放/合作互推，建立追踪 - 04 转化与交付：标准化流程与模板，保证体验与口碑 - 05 复盘与迭代：每周数据盘点，优化漏斗与供给结构 工具清单： - 生产：文案/设计/剪辑/表格/自动化工具 - 获取：SEO/SEM/信息流/平台任务/达人合作 - 追踪：表格/CRM/数据看板/UTM/埋点 - 履约：工单/客服/交付模板/质检清单 合规与风险： - 遵守平台政策与法律法规，严禁虚假宣传、刷量、侵权 - 明确版权与交付约定，规范合同与发票 常见坑位： - 盲目扩渠道、无数据追踪、定价不清、交付不标准 - 过度依赖单平台、忽视复购与会员化 30日执行计划： - 第1周：定位、选品/供给、搭建MVP与基本素材 - 第2周：上线一个主渠道，跑数据，优化文案与转化 - 第3周：稳定交付流程，建立追踪与看板，启动第二渠道 - 第4周：总结复盘，完善模板与清单，制定90日目标 检查清单： - 明确目标与指标，完成MVP验证，建立复盘与模板库 - 形成可复制的标准作业流程（SOP）


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Skill: hyk234/self-memory-manager (version 1.0.0)

--- name: self-memory-manager description: | 管理 Claude 的记忆和工作流程优化。包括：(1) Context 使用管理 (2) 重要信息存档 (3) 定时总结 (4) 工作文件夹维护 用于：context 超过 80%、重要信息需要记录、每日总结、清理旧 session --- # Self Memory Manager Claude 的自我记忆管理工作流。 ## 核心规则 ### Context 管理 - **预警线: 80%** - 超过时主动提醒用户存档 - **危险线: 150%** - 必须存档后才能继续 - 定期检查: 每隔一段时间检查 context 使用情况 ### 重要信息存档 **存档位置**: `~/Desktop/小牛马的工作文件夹/` **存档内容**: - API 配置变化 - 账号信息 - 任务进度 - 项目状态 - 工作规则更新 **存档格式**: ``` ## 日期-时间 ### 任务/项目 - 完成项 - 待办项 ``` ### 定期总结 - 重要进展后立即存档 - 每天结束时做简短总结 - 存到 memory/日期.md ### 文件夹结构 ``` ~/Desktop/小牛马的工作文件夹/ ├── 工作笔记.md # 主记录 ├── 工作规则.md # 本规则 ├── memory/ # 按日期记忆 │ └── 2026-03-16.md └── [项目文件夹]/ ``` ## 工作流程 ### 1. 定期检查 Context ``` 当前 context > 80%? → 是 → 提醒用户存档 → 否 → 继续 ``` ### 2. 重要信息存档 ``` 完成重要任务后? → 是 → 立即存档到工作文件夹 → 否 → 继续 ``` ### 3. 查找信息 ``` 用户问之前的内容? → 检查当前对话 → 无 → 查工作文件夹 ``` ## 使用场景 | 触发条件 | 动作 | |----------|------| | Context > 80% | 提醒存档 | | 完成重要任务 | 自动存档 | | 用户问之前的事 | 查文件夹 | | 每天结束 | 建议做总结 | ## 快速命令 ```bash # 存档 cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/Desktop/小牛马的工作文件夹/ # 查看状态 cat ~/Desktop/小牛马的工作文件夹/工作笔记.md ``` --- 本技能帮助 Claude 自我管理记忆，避免 context 溢出同时保证重要信息不丢失。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lilisidu1210-ui/gpt-chat (version 1.0.0)

--- name: gpt-chat description: GPT聊天 - 使用GPT模型进行对话和内容生成 homepage: https://openai.com/api/pricing/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "💬", "requires": { "bins": ["node"], "env": ["OPENAI_API_KEY"] }, "primaryEnv": "OPENAI_API_KEY" } } --- # GPT 聊天 Skill 使用 GPT 模型进行对话和内容生成。 ## 已配置 - **默认模型**: GPT-5.1 - **脚本路径**: `skills/gpt-chat/scripts/gpt.js` > ⚠️ 使用前请设置环境变量 `OPENAI_API_KEY` 或在对话中提供你的 Key ## 支持的模型 | 模型 | 输入价格 | 输出价格 | 说明 | |------|----------|----------|------| | GPT-5.2 | $1.75/1M tokens | $14/1M tokens | 最新旗舰模型 | | GPT-5.1 | $1.25/1M tokens | $10/1M tokens | 稳定版（默认） | | GPT-5 | $1.25/1M tokens | $10/1M tokens | 标准版 | ## 使用方法 在对话中可以直接使用以下命令： 1. **查看可用模型**: ``` 运行 node skills/gpt-chat/scripts/gpt.js list ``` 2. **切换模型**: ``` 运行 node skills/gpt-chat/scripts/gpt.js set gpt-5.2 ``` 3. **发送消息**: ``` 运行 node skills/gpt-chat/scripts/gpt.js chat 你的问题 ``` 4. **查看当前模型**: ``` 运行 node skills/gpt-chat/scripts/gpt.js current ``` ## 直接调用示例 可以直接在对话中说： - "使用 GPT-5.2 模型" - "切换到 gpt-5.1" - "用 gpt-5 回答我的问题" ## API Key 配置 如需使用自己的 API Key，可以设置环境变量 `OPENAI_API_KEY`，或在对话中提供你的 Key。

path: scripts/state.json
content: currentModel: gpt-5.1

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