OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: paibwhgs/agent-sequential-thinking (version 1.0.1)

# 序列思考 Skill (Sequential Thinking) 基于 MCP Sequential Thinking Server 设计的复杂任务分解工具。 ## 功能 1. **任务分解** - 将复杂问题分解为可管理的步骤 2. **动态调整** - 随理解深入修订和调整思考步骤数 3. **分支探索** - 探索替代推理路径 4. **假设验证** - 生成和验证解决方案假设 ## 思考流程 ``` 问题定义 → 信息收集 → 问题分解 → 多维分析 → 建立连接 → 生成方案 → 评估选择 → 实施反馈 ``` ## 使用方法 ### 输入参数 | 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `thought` | 当前思考内容 | "首先分析问题边界..." | | `thoughtNumber` | 当前步骤编号 | 1 | | `totalThoughts` | 预估总步骤数 | 8 | | `nextThoughtNeeded` | 是否需要下一步 | true | | `isRevision` | 是否修订之前思考 | false | | `revisesThought` | 修订的步骤编号 | 3 | | `branchFromThought` | 分支起点 | 5 | | `branchId` | 分支标识 | "方案A" | | `needsMoreThoughts` | 需要更多步骤 | false | ### 示例输出 ```json { "thoughtNumber": 1, "totalThoughts": 8, "thought": "首先分析问题边界：用户需要一个金融数据看板", "nextThoughtNeeded": true, "branches": [] } ``` ## 适用场景 - ✅ 分解复杂问题 - ✅ 需要修订的规划和设计 - ✅ 初始不清楚全貌的问题 - ✅ 需要多步骤保持上下文的任务 - ✅ 需要过滤无关信息的情况 ## System Prompt 集成 在 Agent 的 System Prompt 中添加： ``` ## 思考模式 遇到复杂任务时，使用序列思考： 1. 问题定义 - 明确任务目标和边界 - 识别关键约束 2. 信息收集 - 检索相关记忆 - 搜索必要信息 3. 问题分解 - 拆分为子任务 - 确定优先级 4. 多维分析 - 技术角度：可行性、复杂度 - 用户角度：体验、偏好 - 时间角度：紧急度、工作量 5. 建立连接 - 关联已有知识 - 识别依赖关系 6. 生成方案 - 提出多个候选方案 - 考虑分支可能性 7. 评估选择 - 对比方案优劣 - 选择最优路径 8. 实施反馈 - 执行并监控结果 - 根据反馈调整 ``` ## 分支示例 当发现当前路径可能不是最优时，创建分支： ``` thoughtNumber: 5 thought: "方案A（Streamlit）可行，但方案B（React）可能更适合长期维护" branchFromThought: 5 branchId: "方案B" totalThoughts: 10 // 增加步骤数以探索分支 ``` ## 修订示例 当发现之前的思考有误时，修订： ``` thoughtNumber: 6 thought: "修正：方案A的部署问题可以通过更新依赖解决" isRevision: true revisesThought: 4 ``` ## 与 OpenClaw 集成 ### 自动触发条件 - 任务涉及多个步骤 - 问题复杂度超过阈值 - 用户明确要求"思考一下" - 需要对比多个方案 ### 思考输出格式 思考过程可以输出为 Markdown，记录在 `memory/thinking-YYYY-MM-DD.md`： ```markdown # 思考记录：金融数据看板部署 ## 步骤 1：问题定义 任务：部署金融数据看板到公网 ## 步骤 2：信息收集 - 已有：本地运行正常 - 需要：公网 URL、免费方案 ## 步骤 3：问题分解 1. 选择部署平台 2. 修复依赖问题 3. 上传代码 4. 测试访问 ## 步骤 4：多维分析 ... ## 步骤 7：评估选择 方案 A（Streamlit Cloud）：推荐 理由：免费、自动部署、适合展示 ## 步骤 8：实施反馈 结果：部署成功 URL: https://finance-dashboard-xxx.streamlit.app ``` --- *基于 MCP Sequential Thinking Server 设计*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ugpoor/skill-fix-workflow (version 1.0.0)

# skill_fix_workflow - 工作流固化技能 V3.0 ## 触发指令 用户发送以下指令时激活： - `固化当前主题的工作流` - `固化「XXX 主题」的工作流` - `把这个流程固化为自动化程序` ## 核心架构 **拼接器（Workflow Joiner）** - 不内置业务，只做拼接 ``` 执行 1 → 执行 2 → 执行 3 → 输出 ``` ## 工作流程 1. **提取执行链** - 从对话里提取顺序执行的 Skill/Tool/Function 2. **识别参数** - 把用户输入过的值变成可配置参数 3. **拼接调用** - 直接拼接真实函数，不生成伪代码 4. **询问输出** - 屏幕 / 文件 / API / 网页 5. **包裹异常** - 统一三级异常装饰器 ## 三级异常（统一装饰器） | 等级 | 类型 | 处理方式 | |------|------|----------| | Level 1 | 临时错误（网络/超时） | 自动重试，不打扰用户 | | Level 2 | 资源失效但可替换 | 自动搜索替换 → 汇报用户 | | Level 3 | 无法修复/无资源 | 停止执行 → 强告警 | ## 输出方式 - **屏幕**: `output_screen()` - **文件**: `output_file(path)` - **API**: `output_api(url)` - **网页**: `output_web()` ## 示例 ### 用户对话 ``` 用户：帮我搜索 AI 相关新闻 助手：已调用 skill_search(keyword="AI", limit=10) 用户：保存到 result.csv 助手：已调用 tool_file_save(data, path="result.csv") ``` ### 固化后程序 ```python params = { "keyword": "AI", "limit": 10, "output_file": "result.csv" } @level3_wrapper def run(): data = skill_search(keyword=params["keyword"], limit=params["limit"]) tool_file_save(data, path=params["output_file"]) output(data) ``` ## 文件结构 ``` skill_fix_workflow/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── skill_fix_workflow.py # 主入口 ├── joiner.py # 拼接器核心 ├── chain_extractor.py # 执行链提取 ├── param_recognizer.py # 参数识别 ├── exception_wrapper.py # 统一异常装饰器 └── output_handler.py # 输出处理 ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: mike47512/video-editing (version 0.1.0)

--- name: "视频剪辑" description: "该技能介绍如何通过视频剪辑实现变现；当你计划从事或优化视频剪辑时调用。" --- # 视频剪辑 概览： - 场景：以“视频剪辑”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： - 剪辑接单、栏目包装、混剪变现 - 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: clawkk/bakeries (version 0.1.0)

--- name: "Nearby Bakeries" description: "Find nearby bakeries. Invoke when user asks for bakeries near me." --- # Nearby Bakeries 用途 - 提供用户当前位置附近的 Bakeries 列表 - 统一返回字段与查询行为，便于前端/接口复用 - 支持常见筛选（评分、价格等级、是否营业、关键词等） 触发条件 - 用户询问“Bakeries 附近 / bakeries near me / nearby bakeries” - 用户提供定位/城市并希望“找/推荐/看看附近的 Bakeries” 输入参数 - location: 经纬度 { lat, lng }，必填 - radius_meters: 查询半径，默认 3000 - limit: 返回数量上限，默认 20，最大 50 - filters: 可选筛选（open_now、min_rating、price_level、keywords 等） 响应字段 - 统一参见 STANDARD_RESPONSE.md - 本技能 category 固定为 "bakeries" 错误码 - INVALID_LOCATION: 经纬度不合法 - RADIUS_TOO_LARGE: 超过最大查询半径 - PROVIDER_UNAVAILABLE: 数据源不可用 - RATE_LIMITED: 触发速率限制 示例 - 输入: { location: { lat: 30.123, lng: 120.456 }, radius_meters: 2000, limit: 10, filters: { open_now: true } } - 输出: 标准 POI 列表（见 STANDARD_RESPONSE.md） 隐私与速率限制 - 仅在用户授权定位后查询 - 避免保留精确坐标，必要时进行网格化模糊处理 - 建议对同一 location+category+radius 做短时缓存以降低频率


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Skill: laolaoqi/linux-log-analyzer (version 1.0.0)

# Linux 系统日志分析神器 快速分析 journalctl、dmesg、syslog 日志，自动检测系统异常、错误、警告和安全事件。 ## 使用场景 - 系统故障排查时快速定位问题 - 定期执行获取系统健康快报 - 安全审计时检测异常访问记录 - SSH 暴力破解攻击检测 ## 快速开始 ```bash # 检查最近 1 小时系统错误 sudo bash scripts/logcheck.sh --time 1h # 全面系统诊断 sudo bash scripts/logcheck.sh --full ``` ## 包含功能 - systemd journal 异常日志分析（错误/警告/关键） - dmesg 内核日志分析（硬件错误/OOM/内核 Panic） - auth.log 认证日志分析（SSH 登录失败/成功/sudo 使用） - syslog 综合分析（OOM/TCP 连接/服务崩溃） - 支持时间范围筛选 - 输出格式化的异常报告


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Skill: wallinex/simple-mail-client (version 1.0.0)

# generic-mail-client A generic email client skill. Supports any mailbox using IMAP/POP3 + SMTP with username and password authentication: - Alibaba Cloud Enterprise Mail - QQ Mail / 163 / Gmail / Outlook / Exchange (with IMAP/POP3/SMTP enabled) ## Capabilities - Multi-account support — select mailbox via accountId - Sending (SMTP): - Plain text / HTML / Markdown body - Multiple recipients (To/Cc/Bcc) - Attachments (base64 transfer) - Receiving (IMAP/POP3): - List recent emails (by folder, date, unread status, keyword) - View email details (subject, body, attachment info) - Retrieve attachment content (optional) - Mark as read/unread, move emails (IMAP only) ## Security Notes - All mailbox credentials (host/port/username/password) are stored only in the host configuration and are not visible to the LLM. - Logs do not record full email bodies or attachment content — only API call results, email IDs, timestamps, and other metadata. - It is strongly recommended to use a dedicated bot email account or app-specific password. Do not use your personal login password. - Default rate limits and list size caps are enforced to prevent misuse as a spam tool. ## Configuration See `config.example.yaml`. Copy it to `config.yaml` on the host side and inject it into the skill.


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Skill: syveraerp/sss (version 1.0.0)

--- name: atxp description: Access ATXP paid API tools for web search, AI image generation, music creation, video generation, and X/Twitter search. Use when users need real-time web search, AI-generated media (images, music, video), or X/Twitter search. Requires authentication via `npx atxp login`. --- # ATXP Tools Access ATXP's paid API tools via CLI. ## Authentication ```bash # Check if authenticated echo $ATXP_CONNECTION # If not set, login: npx atxp login source ~/.atxp/config ``` ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `npx atxp search <query>` | Real-time web search | | `npx atxp image <prompt>` | AI image generation | | `npx atxp music <prompt>` | AI music generation | | `npx atxp video <prompt>` | AI video generation | | `npx atxp x <query>` | X/Twitter search | ## Usage 1. Verify `$ATXP_CONNECTION` is set 2. Run the appropriate command 3. Parse and present results ## Programmatic Access ```typescript import { atxpClient, ATXPAccount } from '@atxp/client'; const client = await atxpClient({ mcpServer: 'https://search.mcp.atxp.ai', account: new ATXPAccount(process.env.ATXP_CONNECTION), }); const result = await client.callTool({ name: 'search_search', arguments: { query: 'your query' }, }); ``` ## MCP Servers | Server | Tool | |--------|------| | `search.mcp.atxp.ai` | `search_search` | | `image.mcp.atxp.ai` | `image_create_image` | | `music.mcp.atxp.ai` | `music_create` | | `video.mcp.atxp.ai` | `create_video` | | `x-live-search.mcp.atxp.ai` | `x_live_search` |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: keven0706/multi-model-router (version 1.0.0)

# Multi-Model Router - 智能多模型动态路由 ## 🎯 功能概述 智能多模型动态路由系统，根据任务需求、上下文长度、隐私级别和成本因素，自动选择最适合的AI模型。 ## 🚀 支持的模型类型 - **云端大模型**: Qwen3-Max, Kimi 等（高上下文，适合复杂任务） - **本地模型**: Ollama Qwen3.5 等（隐私保护，离线可用） - **平衡模型**: 中等上下文，成本效益最优 ## 🔧 自动路由策略 1. **隐私优先**: 检测到敏感信息时自动使用本地模型 2. **上下文适配**: 超长上下文自动路由到支持大上下文的模型 3. **成本优化**: 日常任务优先使用成本更低的模型 4. **性能优先**: 复杂推理任务使用高性能模型 ## 🛡️ 安全特性 - 敏感数据绝不发送到云端 - 自动PII（个人身份信息）检测 - 完整的审计日志记录 - 可配置的隐私阈值 ## ⚡ 使用方式 完全自动化，无需手动干预。系统会根据任务特征智能选择最佳模型。 ## 📊 性能优势 - 平均响应时间减少 15-30% - API 成本降低 40%+ - 隐私保护级别提升 - 资源利用率优化 ## 📋 配置选项 支持自定义路由规则、隐私阈值、成本敏感度等参数。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jkzfhq/psyvector-pv14 (version 3.0.0)

--- name: "PV_14" slug: "psyvector-pv14" description: "Resource mobilization" version: "3.0.0" author: "PsyVector Hub" price: "$9.90" tags: - "PsyVector" - "Digital-Worker" clawdbot: emoji: "🦅" --- ## 顶级掮客 / Top Broker **中文**: 调动顶层资源，利益交换大师 **English**: Resource mobilization ## 配置参数 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | response_delay | 0.5s | 响应延迟 | | speech_speed | 1.08 | 语速倍率 | | caution_coefficient | 0.2 | 谨慎系数 | | risk_reminder | False | 风险提醒 | ## 使用方法 ```bash clawhub install psyvector-pv14 ``` ## 人格说明 掌控型内核 - 强势决策，资源分配，目标导向


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Skill: elevenzhou/eleven-short-drama-market-analysis (version 1.0.0)

--- name: short-drama-market-analysis description: 短剧/动漫剧/AI剧市场分析技能。用于分析短剧、AI漫剧市场动态、爆款作品追踪、平台政策解读、竞品分析、选剧决策支持。触发词：市场分析、选剧分析、短剧市场、动漫剧分析、AI漫剧市场行情、热门作品分析。 --- # 短剧/动漫剧/AI剧市场分析 > 本技能读取市场动态、平台政策、爆款数据，辅助选剧和制定策略。 ## 数据来源优先级 1. 读取 `references/market-data.md` — 市场规模、主要平台一览 2. 读取 `references/trending-works.md` — 最新爆款作品列表（按题材/平台分类） 3. 读取 `references/toolchain.md` — 制作工具与大模型对比 4. 读取 `references/distribution.md` — 发行渠道与变现模式 5. 读取 `references/strategy.md` — 选剧策略框架 ## 分析维度 每次分析须覆盖以下维度： ``` ① 市场规模 & 增速 ② 平台格局（抖音/快手/红果/微信视频号/海外） ③ 最新爆款题材 & 内容趋势 ④ 制作成本 & 效率标杆 ⑤ 政策合规动态（备案制度、审核红线） ⑥ 变现模式优先级 ⑦ 竞品动态（同类公司最近动作） ⑧ 机会与风险提示 ``` ## 选剧决策框架 根据以下维度给每个候选IP/题材打分（1-10分）： | 维度 | 权重 | 评分要点 | |------|------|---------| | 市场热度 | 20% | 当前搜索量、平台播放量、话题量 | | 竞争程度 | 15% | 同类作品数量、头部集中度 | | 改编难度 | 15% | IP授权状态、世界观复杂度 | | 合规风险 | 20% | 封建迷信/低俗/版权风险 | | 变现潜力 | 15% | 付费意愿、IP衍生价值 | | 制作成本 | 15% | 场景数、角色数、特效量 | 综合得分最高的题材优先立项。 ## 分析报告输出模板 ``` ## 【短剧/AI漫剧市场分析】{日期} ### 一、宏观概况 ### 二、平台动态 ### 三、爆款案例分析 ### 四、竞争格局 ### 五、选剧建议（TOP3题材） ### 六、风险提示 ### 七、本周值得关注的数据 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shine8592/novel-quality-checker (version 1.0.3)

--- name: novel-quality-checker description: > 检查小说章节质量：33 维质量审核（字数、AI标记、模板化结尾、重复率、大纲符合度等）， 支持单章和批量检查、跨章衔接检查，输出 5 层审核报告。 使用场景：用户说"检查第X章质量"、"审核一下"、"看看这章行不行"、"批量检查所有章节"。 NOT for: 创作、修改内容——只审核不写作。 --- # Novel Quality Checker — 小说 33 维质量审核 ## 快速检查（5项核心） ```bash python3 scripts/quality_check.py --file <章节文件> --quick ``` - 字数达标（≥12000） - 中文纯度（>95%汉字） - AI标记检测 - 模板化结尾检测 - 段落长度 ## 全量审核（33 维度） ```bash python3 scripts/quality_check.py --file <章节文件> --full # 跨章检查（检查与前章衔接） python3 scripts/quality_check.py --file <章节文件> --full --prev <前章文件> # 或批量扫描整个目录 python3 scripts/quality_check.py --dir <目录> --full ``` ## 5 层审核体系 ### 第一层：基础指标（5 项） | 维度 | 标准 | |------|------| | 字数达标 | ≥12,000字 | | 中文纯度 | >95%汉字 | | AI标记词 | 0个 | | 模板化结尾 | 0个 | | 段落长度 | 最长<3000字 | ### 第二层：文风与结构（8 项） | 维度 | 标准 | |------|------| | 重复率 | <10% | | 对话比例 | 25-55% | | 标点密度 | 每百字25-65个 | | 段落节奏 | 变异系数0.3-1.5 | | 句长 | 均8-25字/句 | | 场景转换 | 每段0.3-2.0次 | | 情感词密度 | 千字2-15 | | 无高频重复词 | 前20词无过度使用 | ### 第三层：内容与大纲（7 项） | 维度 | 标准 | |------|------| | 情节推进 | 有新事件/新信息 | | 主角出现密度 | 千字0.5-15次 | | 动作词密度 | 千字2-10 | | 内心独白适度 | 千字1-8 | | 场景描写适当 | 千字3-20 | | 冲突张力 | 千字5-25 | | 金手指提及 | 千字>1 | ### 第四层：格式与规范（5 项） | 维度 | 标准 | |------|------| | 无阿拉伯数字 | 0处 | | 无英文单词 | 0个 | | 格式一致性 | 异常短行<10 | | 无特殊字符 | <5个 | ### 第五层：高级分析（8 项） | 维度 | 标准 | |------|------| | 开头有吸引力 | ≥1个勾子词 | | 结尾完整 | 末段≥100字 | | 段落长短交替 | 相邻差异均值>50字 | | 角色一致性 | 名称不混乱 | | 词汇丰富度 | 不重复比>0.1 | | 第三人称一致 | 第一人称代词<5% | | 场景完整(对话+动作+环境) | 三者俱全 | | 跨章衔接 | 与前章4字词组重复<20 | ## 脚本 - `scripts/quality_check.py` — 33 维审核脚本（纯Python标准库，无需安装） - `--prev` 参数：指定前章文件做跨章衔接检查 - 自动分层输出：每层独立 ✅/❌ 标记


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

--- AIGC: ContentProducer: Minimax Agent AI ContentPropagator: Minimax Agent AI Label: AIGC ProduceID: [REDACTED_SECRET] PropagateID: [REDACTED_SECRET] ReservedCode1: 3046022100ac34ac1e12efb617f5ab736ad62a1f16cb2ade4f6b19796ee8a9d7fc421d0afb022100efd843b604cc44829352eb6f37745741ed47da3b1fa1614417891b2ba00ddd56 ReservedCode2: 30440220365cf65881d3b47bf094dd95ebfe66fb9a6b45108762bdc7f6bce708c5e83df902207dc67abc23cd7263379f2bc59e6e973b3a1975e24908ee25fda44fa30ec266f5 description: Excel 操作。数据处理、公式、表格操作。 metadata: category: 数据分析 emoji: "\U0001F4D7" triggers: - Excel - excel - 表格 - csv - xlsx name: excel --- # Excel 技能 帮你处理 Excel 文件。 ## 功能 - 读取/写入 Excel - 数据清洗 - 公式计算 - 多表格处理 ## 使用方式 发给我 Excel 文件，告诉我需要做什么。 ## 示例 ``` 分析这个Excel文件 统计销售额总和 ``` --- **技能**: 使用 `minimax-xlsx` 处理 Excel **数据位置**: `/workspace/data/analytics/`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: opsun/deep-scraper (version 1.0.1)

# Skill: deep-scraper ## Overview A high-performance engineering tool for deep web scraping. It uses a containerized Docker + Crawlee (Playwright) environment to penetrate protections on complex websites like YouTube and X/Twitter, providing "interception-level" raw data. ## Requirements 1. **Docker**: Must be installed and running on the host machine. 2. **Image**: Build the environment with the tag `clawd-crawlee`. * Build command: `docker build -t clawd-crawlee skills/deep-scraper/` ## Integration Guide Simply copy the `skills/deep-scraper` directory into your `skills/` folder. Ensure the Dockerfile remains within the skill directory for self-contained deployment. ## Standard Interface (CLI) ```bash docker run -t --rm -v $(pwd)/skills/deep-scraper/assets:/usr/src/app/assets clawd-crawlee node assets/main_handler.js [TARGET_URL] ``` ## Output Specification (JSON) The scraping results are printed to stdout as a JSON string: - `status`: SUCCESS | PARTIAL | ERROR - `type`: TRANSCRIPT | DESCRIPTION | GENERIC - `videoId`: (For YouTube) The validated Video ID. - `data`: The core text content or transcript. ## Core Rules 1. **ID Validation**: All YouTube tasks MUST verify the Video ID to prevent cache contamination. 2. **Privacy**: Strictly forbidden from scraping password-protected or non-public personal information. 3. **Alpha-Focused**: Automatically strips ads and noise, delivering pure data optimized for LLM processing.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhuyu28/data-visualization-studio (version 1.0.0)

--- name: data-visualization-studio description: Create interactive and static data visualizations from datasets. Supports charts, graphs, dashboards, and statistical plots with multiple output formats (PNG, SVG, HTML, PDF). --- # Data Visualization Studio Create professional data visualizations from raw data or existing datasets. ## When to Use - Creating charts and graphs from CSV, JSON, or database data - Building interactive dashboards for data exploration - Generating statistical plots and visual analytics - Exporting visualizations in multiple formats (PNG, SVG, HTML, PDF) - Creating publication-ready figures and reports ## Quick Start ### Basic Chart Creation ```python # Example: Create a simple bar chart import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt data = pd.read_csv('data.csv') plt.bar(data['category'], data['values']) plt.savefig('chart.png', dpi=300, bbox_inches='tight') ``` ### Interactive Dashboard ```python # Example: Create interactive plot with Plotly import plotly.express as px df = pd.read_csv('data.csv') fig = px.scatter(df, x='x_column', y='y_column', color='category') fig.write_html('dashboard.html') ``` ## Supported Libraries - **Matplotlib**: Static plots, publication-quality figures - **Plotly**: Interactive visualizations, web dashboards - **Seaborn**: Statistical graphics, beautiful default styles - **Bokeh**: Interactive web plots, streaming data support - **Altair**: Declarative visualization, Vega-Lite integration ## Output Formats - **PNG/JPEG**: High-resolution static images - **SVG**: Scalable vector graphics for web/print - **HTML**: Interactive web pages with embedded JavaScript - **PDF**: Publication-ready documents - **JSON**: Data export for further processing ## Best Practices 1. **Data Preparation**: Clean and validate data before visualization 2. **Color Schemes**: Use accessible color palettes (avoid red-green) 3. **Labels**: Always include clear axis labels and titles 4. **Resolution**: Use appropriate DPI for intended use (72 for web, 300+ for print) 5. **File Size**: Optimize file sizes for web delivery when needed ## Advanced Features - **Animation**: Create animated transitions and time-series visualizations - **Geospatial**: Map-based visualizations with geographic data - **3D Plots**: Three-dimensional data representation - **Custom Styling**: Brand-consistent themes and styling - **Real-time**: Live updating visualizations from streaming data ## References For detailed examples and advanced usage patterns, see the bundled reference files: - `references/chart-types.md` - Complete catalog of supported chart types - `references/styling-guide.md` - Customization and branding guidelines - `references/performance.md` - Optimization for large datasets


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wms2537/sea-doc-summarizer (version 2.0.0)

--- name: sea-doc-summarizer description: Summarize documents in EN/CN/BM/ID with cross-language support. Optimized for Southeast Asian languages. version: 2.0.0 metadata: openclaw: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY emoji: "📝" --- # SEA Multilingual Document Summarizer Summarize documents across English, Chinese, Bahasa Malaysia, and Bahasa Indonesia with cross-language support. ## How to Use This Skill ### Step 1: Charge billing POST to the skill endpoint to authorize payment: ``` POST https://sea-doc-summarizer.swmengappdev.workers.dev/charge Content-Type: application/json {"user_id": "<user_id>"} ``` If successful, you'll receive `{"success": true}`. If payment fails, you'll receive a `payment_url` to share with the user. ### Step 2: Detect source language Use these heuristics to detect the document language: - **Chinese (zh):** More than 30% of characters are CJK (Unicode range \u4e00-\u9fff) - **Bahasa Malaysia (ms):** High frequency of words: dan, yang, untuk, dalam, dengan, ini, itu, adalah, telah, akan - **Bahasa Indonesia (id):** Similar to MS but with specific markers: dari, pada, sudah, belum, bisa, harus - **English (en):** Default if none of the above match ### Step 3: Summarize the document Using your own capabilities, summarize the document according to the requested style: **Style: brief** Provide 3-5 bullet points summarizing the key information. **Style: detailed** Provide a comprehensive paragraph summary covering all important details. **Style: action_items** Extract action items, deadlines, and next steps as a bullet list. **Cross-language summarization:** If the target language differs from the source, translate the summary. For example, a Chinese document can be summarized in English. **Language-specific tips:** - For BM/ID documents: Pay attention to formal vs informal register - For CN documents: Handle both Simplified and Traditional Chinese - For mixed-language documents (common in MY/SG): Identify the primary language ### Step 4: Extract entities Also extract named entities from the document: - People names - Company/organization names - Monetary amounts (with currency) - Dates and deadlines - Locations ### Output Format Return the summary as JSON: ```json { "summary": "The summarized text here", "key_points": ["Point 1", "Point 2", "Point 3"], "entities": [ {"name": "Petronas", "type": "company"}, {"name": "RM 1.5 million", "type": "amount"} ], "source_lang": "ms", "word_count": { "original": 500, "summary": 80 } } ``` ## Pricing $0.005 USDT per call via SkillPay.me

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