OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ucsdzehualiu/prompt-optimizer-cn (version 1.0.0)

--- name: prompt优化器 description: 复杂任务专用迭代式提示词优化器。严格执行ACON论文的两阶段迭代优化+APE自动提示工程，仅在用户明确要求时触发，优化完主动收集反馈，支持多轮迭代直到满意。 usage: 仅当用户明确说"优化提示词"、"改进prompt"、"精炼指令"时触发，绝不自动触发。 license: MIT tags: - prompt-optimization - acon - ape - 迭代优化 - 复杂任务 --- ### 阶段1：输入解析与关键信号提取（ACON论文3） **输入**：用户的原始提示词 **操作**： 1. 意图锁定：提取核心任务目标T，确保后续所有优化都不偏离T 2. 关键信号提取（ACON论文定义的必须保留信号）： - ✅ 角色设定R：用户指定的专家角色 - ✅ 任务目标T：核心要做什么 - ✅ 约束条件C：边界规则、禁止事项 - ✅ 输出格式F：用户要求的输出结构、格式 - ✅ 变量占位符V：所有`{{变量名}}` - ✅ 示例E：用户提供的few-shot示例 - ✅ 工具规则U：工具调用的时机和方式 - ✅ 成功标准S：什么是好的输出 3. 基线测量：记录原始提示词的token长度L₀ --- ### 阶段2：APE 效用增强 **目标**：把模糊的提示词变成专家级指令，提升效用 **操作（严格顺序）**： 1. 候选生成：基于原始提示词，生成5个不同风格的候选指令 - 候选1：结构化指令版 - 候选2：专家角色版 - 候选3：约束强化版 - 候选4：格式明确版 - 候选5：逻辑优化版 2. 候选打分（APE论文的打分机制）： - 清晰度：指令是否明确无歧义（0-10分） - 完整性：是否包含所有关键信号（0-10分） - 有效性：能否引导模型产生高质量输出（0-10分） 3. 最优选择：选择总分最高的候选，作为效用增强后的版本P₁ 4. 验证：检查P₁是否100%保留了所有关键信号，没有改变原始意图 --- ### 阶段3：ACON 压缩优化（ACON论文3.3节 两阶段优化） **目标**：在不破坏功能的前提下，压缩token长度 **操作（严格顺序，先效用后压缩）**： 1. 冗余分析：分析P₁中的冗余内容 - 重复的指令和要求 - 废话、套话、无效表述 - 可以精简的冗长表达 2. 选择性压缩： - 只删除冗余，绝不删除关键信号 - 合并重复的内容 - 用更简洁的语言重写，保持语义不变 3. 功能等价性验证： - 确保压缩后的P₂，功能与P₁完全一致 - 确保所有关键信号都完整保留 - 确保没有改变原始任务目标 4. 长度控制：根据当前的λ参数（性能-成本权衡）调整压缩程度 - 默认λ=0.5：平衡模式 - 如果用户反馈"太长了"，自动提高λ到0.8，进一步压缩 - 如果用户反馈"效果不好"，自动降低λ到0.2，减少压缩 --- ### 阶段4：输出与反馈收集 **操作**： 1. 输出优化后的提示词P₂，用代码块包裹，方便用户复制 2. 主动询问用户反馈： ``` 已完成优化。这个版本是否满足你的需求？ 如果有任何不满意的地方，请告诉我，比如： - 效果不够好？ - 长度还是太长？ - 某些约束/格式没保留？ - 其他问题？ 我会根据你的反馈，继续迭代优化。 ``` --- ### 阶段5：迭代优化（ACON论文的R轮迭代机制） **当用户给出反馈时，执行以下操作**： 1. 反馈解析：识别用户的反馈类型 - 类型A：效果不好 → 回到阶段2，重新执行APE效用增强，补充约束 - 类型B：长度太长 → 回到阶段3，重新执行ACON压缩，提高λ - 类型C：某些内容没保留 → 检查关键信号，补回缺失的部分 - 类型D：其他需求 → 根据用户的具体要求调整 2. 重新执行优化：根据反馈调整参数，再次运行两阶段优化 3. 验证：确保新的版本保留了核心任务目标，并且解决了用户反馈的问题 4. 输出新的优化版本，再次询问反馈 5. 重复直到用户表示满意 --- ## 严格规则（保证效果） - ✅ 每一步都有验证，确保不破坏原始功能 - ✅ 关键信号永不删除，100%保留 - ✅ 严格遵循"先效用后压缩"的顺序，绝不颠倒 - ✅ 迭代优化每一轮都重新验证，确保越优化越好 - ✅ 复杂任务优先保证功能完整性，压缩是可选的 - ❌ 不自动触发，只在用户明确要求时工作 - ❌ 不做任何对比分析，只输出优化结果 - ❌ 不输出多余的解释，除非用户要求


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nylk/workshub (version 0.0.3)

--- name: workshub version: 0.0.2 description: WorksHub MCP 官方技能 - AI Agent 雇佣真人平台 author: nylk openclaw_version: v2026.3.7+ type: script script: command: node args: [bridge.js] requires: binaries: - node env: - WORKSHUB_API_KEY - WORKSHUB_API_URL permissions: - network:workshub.ai:443 security: sandbox: required --- # Workshub MCP 官方技能 基于官方 WorksHub MCP 服务构建，提供 AI Agent 雇佣真人完成现实任务的能力。 支持：浏览和搜索工作者、发布悬赏任务、与工作者对话沟通、支付并完成任务。 已实现 16 个工具，覆盖认证管理、技能查询、工作者管理、悬赏任务、对话管理 5 大功能模块。 首次使用可通过手机号验证码获取 API Key，无需预先配置。 --- ## 安装 ```bash # 1. 进入技能目录 cd ~/.openclaw/skills/workshub # 2. 安装依赖（axios） npm install # 3. 配置环境变量 export WORKSHUB_API_KEY="your_api_key_here" ``` **依赖说明**： - `axios ^1.7.7` - HTTP 请求库 --- ## 工具列表（16个工具，5个模块） ### 认证管理（2个） | 工具名 | 功能说明 | |--------|----------| | send_code | 发送手机验证码 | | login | 登录并自动创建 API Key | ### 技能管理（1个） | 工具名 | 功能说明 | |--------|----------| | get_skills | 获取平台技能列表 | ### 工作者管理（3个） | 工具名 | 功能说明 | |--------|----------| | get_workers | 搜索工作者（支持技能、地点筛选） | | get_worker_detail | 获取工作者详情 | | get_worker_qrcode | 获取工作者收款二维码 | ### 悬赏任务管理（6个） | 工具名 | 功能说明 | |--------|----------| | get_bounties | 获取悬赏任务列表 | | create_bounty | 创建悬赏任务 | | get_bounty_detail | 获取悬赏任务详情 | | cancel_bounty | 取消悬赏任务 | | get_bounty_applications | 获取任务申请列表 | | accept_bounty_application | 接受任务申请 | ### 对话管理（4个） | 工具名 | 功能说明 | |--------|----------| | get_conversations | 获取对话列表 | | start_conversation | 与工作者开始新对话 | | get_conversation_messages | 获取对话消息 | | send_message | 发送消息 | --- ## 使用示例 ```bash # 获取技能列表 /run workshub get_skills '{}' # 搜索工作者 /run workshub get_workers '{"skills":"React","location":"北京"}' # 获取工作者详情 /run workshub get_worker_detail '{"workerId":"bc3Nio"}' # 登录 /run workshub login '{"phone":"13800138000","code":"123456"}' # 创建悬赏任务 /run workshub create_bounty '{"title":"开发React网站","description":"需要开发响应式电商网站","budget":5000,"priceType":1,"skills":"React,TypeScript","category":"软件开发"}' ``` --- ## 环境变量 | 变量名 | 说明 | 必填 | |--------|------|------| | WORKSHUB_API_KEY | API 认证密钥 | 是 | | WORKSHUB_API_URL | API 基础地址 | 否（默认 https://www.workshub.ai/mcp） | --- ## 权限说明 本技能仅申请最小权限： - 网络访问：仅允许 `workshub.ai:443` - 执行权限：仅允许运行 `node` 无文件读写、无系统权限、无高危操作。

path: .clawhubignore.txt
content: node_modules/
*.log
.DS_Store
.env

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: lovenervermore/chat-ai (version 1.0.0)

--- name: "文本问数" description: "将自然语言问题转化为 SQL 查询并执行，支持多轮对话、意图识别、SQL 审计、可视化推荐等全流程。" --- # chat_ai（文本问数） ## 功能 将自然语言问题转化为 SQL 查询并执行，支持多轮对话、意图识别、SQL 审计、可视化推荐等全流程。 ## 触发方式 - “查一下上个月销售额最高的5个产品” - “对比华东和华北的GMV” - “用 text2sql 帮我分析用户留存” ## 输入参数 - `query`: 用户自然语言问题（必填） ## 输出格式 ```json { "status": "success|error", "sql": "SELECT ...", "result": [{...}], // 表格数据 "summary": "简要结论", "regions": ["recognize_intent", "sql_generator", ...] }


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: felipeouropreto/ulanzi-tc001 (version 1.0.3)

--- name: ulanzi-tc001 description: Control the Ulanzi TC001 (Pixel Clock) over local HTTP. Use to list tc1/tc001 commands, read status, enable/disable gadgets (time/date/youtube/matrix/etc.), or change settings like brightness, night mode, timezone, switch speed, or scroll speed. Trigger on commands starting with “tc1” or “tc001”. --- # Ulanzi TC001 Control the Ulanzi TC001 Pixel Clock using its local HTTP endpoints (no browser needed). ## Quick start 1) Set the device IP in `config.json` (preferred): ```json { "host": "192.168.1.32" } ``` (Env fallback is supported: `TC001_HOST`) 2) Use the helper script: ```bash python3 scripts/tc001.py status python3 scripts/tc001.py gadgets list python3 scripts/tc001.py gadget on youtube python3 scripts/tc001.py brightness manual 80 python3 scripts/tc001.py nightmode on python3 scripts/tc001.py timezone GMT-3 ``` ## Supported commands (script) - `status` → JSON summary (sys settings + gadgets on/off) - `gadgets list|on|off` - `gadget on|off <name>` - `brightness auto | manual <0-100>` - `nightmode on|off | start HH:MM | end HH:MM` - `timezone GMT-3 | AUTO` (see mapping in script) - `switch <10|15|20|25|30|35|40|45|50|55|60|noswitch>` - `scroll <0-10>` ### Full config (sys) `sys <field> <value>` fields: - language: `english|chinese` - autobrightness: `auto|manual` - brightness: `0-100` - nightbrightness: `0-100` - switchspeed: `noswitch|10|15|20|25|30|35|40|45|50|55|60` - scrollspeed: `0-10` - timezone: `GMT-3` (or `AUTO`) - timeformat: `HH:mm|HH:mm:ss` - dateformat: `DD/MM|MM/DD` - showweek: `show|hide` - firstday: `sunday|monday` - nightmode: `on|off` - nightstart: `HH:MM` - nightend: `HH:MM` ### Full config (app) `app <field> <value>` fields: - citycode - bilibili_uid / bilibili_animation / bilibili_color / bilibili_format - weibo_uid / weibo_animation / weibo_color / weibo_format - youtube_uid / youtube_apikey / youtube_animation / youtube_color / youtube_format - douyin_uid / douyin_animation / douyin_color / douyin_format - awtrix_server / awtrix_port - showlocalip: `on|off` Animations: `swipe|scroll` · Colors: `default|red|orange|yellow|green|cyan|blue|purple` · Format: `none|format` ## Gadgets (names) `time, date, weather, bilibili, weibo, youtube, douyin, scoreboard, chronograph, tomato, battery, matrix, awtrix, localip` ## Notes - Uses `POST /` and `POST /app_switch` with form data. See `references/tc001-api.md`. - Keep YouTube API key private (if used).


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: johnnyxu820/xiaohongshu-video-publish (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-video-publish description: 小红书视频发布。使用浏览器自动化在网页版小红书创作者服务平台发布视频笔记。当用户说"发布视频到小红书"、"发小红书视频"时使用此技能。 --- # 小红书视频发布 ## 使用场景 用户想在小红书发布视频笔记时使用。 ## 工具准备 - 浏览器：OpenClaw Chrome扩展 (profile=chrome) - 账号：需要登录小红书创作者账号 ## 发布流程 ### 1. 进入发布页面 浏览器打开: https://creator.xiaohongshu.com/publish/publish?source=official&from=tab_switch&target=video ### 2. 上传视频 - 点击上传区域 - 选择本地视频文件（MP4格式最佳） - 等待上传完成（30秒以上） ### 3. 填写标题 - 标题字数：建议15字内，最多20字 - 示例：凡人修仙传——系统觉醒 ### 4. 填写正文 - 添加#话题标签，如 #人工智能 #AI #小说推文 #原创 - 可以添加表情符号增加吸引力 ### 5. 设置封面 - 自动提取视频帧作为封面 - 也可手动上传自定义封面 ### 6. 添加位置 - 点击「添加位置」 - 搜索「苏州中心」并选择 - 可提升地域曝光 ### 7. 发布 - 检查预览无误后 - 点击「发布」按钮 - 等待「发布成功」提示 ### 8. 验证 - 发布后等待10秒 - 刷新页面确认视频存在 - 或进入「笔记管理」查看 ## 注意事项 - 视频文件建议 < 100MB - 视频比例9:16最优（竖屏） - 标题不超过20字 - 话题标签建议添加2-4个 - 成功发布后立即停止，不要重复操作！ ## 常见问题 ### 问题1：上传按钮找不到 解决：用 browser snapshot 查看当前页面状态 ### 问题2：上传超时 解决：检查网络，确保视频文件 < 100MB ### 问题3：不确定是否发布成功 解决：刷新内容管理页面，确认视频在列表中 ### 问题4：重复发布 解决：发布前先检查本地日志和平台内容管理 ## 快速检查清单 - [ ] 视频文件存在且格式正确（MP4） - [ ] 标题已准备好（<20字） - [ ] 话题标签已准备好 - [ ] 地理位置选择"苏州中心" - [ ] Browser Relay 已连接 - [ ] 账号已登录


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codeblackhole1024/skill-analyzer (version 0.2.0)

--- name: skill-analyzer description: Quality scanner for OpenClaw skills. Evaluates functionality, security, usability, documentation, and best practices with weighted scoring. Use when: (1) Analyzing skill quality before publishing, (2) Finding improvement opportunities, (3) Security review of third-party skills. Pure Python - no dependencies. --- # Skill Analyzer - Comprehensive Skill Analysis Tool ## Overview Skill Analyzer evaluates OpenClaw skills across 5 dimensions to provide a comprehensive quality assessment. It helps identify strengths, weaknesses, and improvement opportunities. Built with pure Python - no external dependencies required. ## Analysis Dimensions (5 total) ### 1. Functionality Analysis (25%) - Core features implementation completeness - Edge cases handling - Error handling and robustness - Command-line interface quality ### 2. Security Analysis (25%) - Input validation - Credential handling - No hardcoded secrets - Safe execution patterns ### 3. Usability Analysis (20%) - User experience quality - Documentation clarity - Installation complexity - Example availability ### 4. Documentation Quality (15%) - SKILL.md completeness - Frontmatter (name, description) - Usage examples - Tag coverage ### 5. Best Practices (15%) - Code structure and organization - Error handling patterns - Configuration management ## Usage ### Requirements - Python 3.7+ (no external dependencies - uses only stdlib) ### Analyze a Skill ```bash # Analyze a local skill python3 scripts/analyzer.py --path /path/to/skill # Analyze with detailed output python3 analyzer.py --path /path/to/skill --verbose # Output to JSON python3 analyzer.py --path /path/to/skill --output report.json # Compare two skills python3 analyzer.py --compare skill1 skill2 ``` ### Dimensions Scoring Each dimension is scored 0-10: - 8-10: Excellent - 6-7: Good - 4-5: Average - 2-3: Below Average - 0-1: Poor/Needs Improvement ## Example Output ``` ========================================== Skill Analysis Report: example-skill ========================================== Overall Score: 7.5/10 Dimension Scores: Functionality: 8/10 ████████░░ Security: 9/10 █████████░ Usability: 7/10 ███████░░░ Documentation: 6/10 ██████░░░░ Best Practices: 7/10 ███████░░░ Strengths: ✓ Good security practices ✓ Clean code structure ✓ Proper error handling Risk Level: LOW ``` ## Notes - Run from any directory containing skills - Pure Python - no pip install needed - Safe to run on any skill - Does not modify analyzed skills


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shuwanito/nexus-market-researcher (version 2.1.1)

--- name: nexus-market-researcher description: "Strategic market research agent. Conducts competitive analysis, market sizing, pricing intelligence, and identifies business opportunities across EdTech, corporate, healthcare, legal, and HR verticals." license: proprietary compatibility: "Python 3.11+, NEXUS AI Corp ecosystem" metadata: department: strategy agents: ["cso", "strategy-partnerships"] price_per_execution: "$1.50" ecosystem: "NEXUS AI Corp" version: "1.0.0" publishable: true allowed-tools: web-search web-fetch filesystem --- # Nexus Market Researcher ## Capabilities - Market sizing - Competitive analysis - Pricing intelligence - Opportunity scoring - Go-to-market strategy ## Workflow 1. Receive task description and target context 2. Analyze using department-specific engines (strategy) 3. Generate findings with severity classification 4. Produce improvement proposals with impact/effort scoring 5. Cross-validate with synergy departments 6. Return structured results with confidence scores ## Pricing - Per-execution: $1.50 - Outcome-based: Available for enterprise contracts - Volume discounts: 20% for 100+ executions/month ## Guidelines - All outputs include confidence scores and source citations - Cross-validation requires minimum 2 independent sources - Findings are classified: CRITICAL, HIGH, MEDIUM, LOW, INFO - Proposals include impact (1-10), effort (1-10), and priority score


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

--- name: weekly-checker description: OpenClaw 每周例行检查 - 检查系统状态、安全风险、技能库健康，生成检查报告 argument-hint: "[full|gateway|skills|security|system] [--report|--notify]" user-invocable: true disable-model-invocation: false --- # OpenClaw 每周例行检查 **版本:** 1.0 **创建:** 2026-03-10 **作者:** SuperMike --- ## 功能说明 每周自动执行系统全面检查，包括： 1. **OpenClaw 网关** - 运行状态、版本检查 2. **技能库健康** - 文档完整性、技能数量 3. **配置安全** - 凭据管理、访问控制 4. **Windows 系统** - CPU、内存、磁盘、网络 5. **安全风险** - 敏感信息、文件权限 6. **日志检查** - 日志大小、异常记录 **触发语句:** - "执行每周检查" - "检查系统安全" - "生成周检报告" --- ## 检查频率 ### 自动执行 - **时间:** 每周一 09:00 - **方式:** 定时任务自动运行 - **通知:** 发现问题立即飞书通知 ### 手动执行 - 对话触发："执行每周检查" - 命令行：`python tools/weekly_checker.py` --- ## 检查清单 ### OpenClaw 系统 - [ ] 网关运行状态 - [ ] 版本号检查 - [ ] 配置文件安全性 - [ ] 技能库文档完整性 - [ ] 日志文件大小 ### Windows 系统 - [ ] CPU 使用率（阈值：90%） - [ ] 内存使用率（阈值：90%） - [ ] 磁盘空间（阈值：90%） - [ ] 网络连接状态 ### 安全检查 - [ ] 敏感文件权限 - [ ] 明文密钥检测 - [ ] 工作目录完整性 - [ ] 技能库异常检测 --- ## 通知策略 ### 🔴 严重问题（立即通知） - 网关未运行 - CPU/内存/磁盘 >95% - 发现明文密钥泄露 - 技能库异常 ### 🟡 警告信息（汇总通知） - CPU/内存/磁盘 >90% - 技能缺少文档 - 日志文件过大 - 配置建议 ### ✅ 正常状态 - 记录日志 - 不主动通知 --- ## 报告格式 ### JSON 报告 **位置:** `reports/weekly_check_YYYYMMDD.json` **内容:** ```json { "check_time": "2026-03-10T09:00:00", "openclaw_gateway": {...}, "openclaw_version": {...}, "configuration": {...}, "skills": {...}, "windows_system": {...}, "security": {...}, "issues": [...], "warnings": [...] } ``` ### 飞书通知 **格式:** ``` 🔴 OpenClaw 每周检查 - 发现问题 检查时间：2026-03-10 09:00 发现 2 个问题： • [网关] 网关未运行 建议：运行 openclaw gateway start • [磁盘] C 盘空间不足：92% 建议：清理磁盘空间 系统状态摘要： - OpenClaw 网关：error - 技能库：45/46 有文档 - CPU: 5% - 内存：45% - 安全风险：0 个 ``` --- ## 处理流程 ### 发现问题 1. 记录问题详情 2. 评估严重程度 3. 生成修复建议 4. 飞书通知纪老师 5. **等待指示**（不擅自修改） ### 确保万无一失的情况 仅在以下情况可自动修复： - ✅ 有明确修复方案 - ✅ 修复操作可逆 - ✅ 风险为零 - ✅ 已有成功先例 **示例:** - ✅ 清理>30 天的旧日志文件 - ✅ 重启已停止的网关服务 - ❌ 修改系统配置 - ❌ 删除技能文件 - ❌ 修改权限设置 --- ## 相关文件 - 检查工具：`tools/weekly_checker.py` - 技能文档：`skills/weekly-checker/SKILL.md` - 检查报告：`reports/weekly_check_*.json` - 通知模板：`reports/feishu_notification_*.txt` --- ## 历史报告 **查看历史:** ```bash # 查看最近 5 次报告 Get-ChildItem reports/weekly_check_*.json | Select-Object -Last 5 ``` **趋势分析:** - 网关稳定性 - 技能库增长 - 系统资源使用趋势 - 安全问题统计 --- ## 最佳实践 ### 检查前 - 确保网关运行 - 确保网络连接 - 确保有足够权限 ### 检查后 - 审查检查报告 - 处理严重问题 - 跟踪警告信息 - 归档历史报告 ### 问题处理 - 优先处理严重问题 - 记录处理过程 - 验证修复效果 - 更新检查清单 --- _本技能用于定期系统检查，发现问题及时通知，谨慎执行修复操作。_


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nathanshan/sleep-wakeup-advisor (version 1.0.0)

--- name: sleep-wakeup-advisor description: Calculate sleep-cycle-aligned wake-up times when the user says "晚安" or asks for best wake-up times. Use to recommend several wake-up options, put the best option first, and enforce top recommendation constraints: before 09:00 on workdays and before 11:00 on weekends/China public holidays. --- # Sleep Wake-up Advisor When user says "晚安", return wake-up suggestions immediately. ## Apply this workflow 1. Treat one sleep cycle as 90 minutes. 2. Add a 15-minute sleep-onset buffer from "now" (or from user-provided bedtime). 3. Generate candidate wake times at +3, +4, +5, +6 cycles. 4. Rank by recommended cycle count priority: 5 cycles > 4 cycles > 6 cycles > 3 cycles. 5. Determine day type: - Workday: Monday–Friday unless it is a China public holiday. - Holiday/Rest day: Saturday/Sunday or China public holiday. 6. Enforce top recommendation constraint: - Workday: top recommendation must be earlier than 09:00. - Holiday/Rest day: top recommendation must be earlier than 11:00. 7. If highest-priority candidate violates the limit, pick the next-best candidate that satisfies the limit. 8. Output: - First line: "最推荐：HH:mm（X 个周期）" - Then 2–4 alternative times in descending quality. - Keep response concise and practical. ## Sleep science defaults - Adults usually complete ~4–6 full cycles per night. - Deep sleep (N3) is concentrated in the first half of the night. - Waking at cycle boundaries generally reduces sleep inertia versus waking mid-cycle. Use these defaults unless user gives a personalized plan. ## Response template - 最推荐：07:45（5 个周期） - 备选：06:15（4 个周期） - 备选：09:15（6 个周期） - 备选：04:45（3 个周期） Add one short sentence only when useful (e.g., "按你现在入睡，建议设置 07:45 闹钟").


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

--- name: keyphrase-counter description: 统计文本高频短语并输出前 N 项。 category: text-processing source_template: skillsmp_download/10/SKILL.md --- # keyphrase-counter ## 能力边界 - 只处理当前命令输入指定的数据，不做额外隐式操作。 - 不依赖交互式界面，全部通过命令行完成。 ## 输入参数 - 按命令行参数传入，参数格式见下方步骤命令。 ## 输出结果 - 生成命令输出（stdout）和对应输出文件（JSON/TXT）。 ## 执行步骤（具体操作） 1. 在 skill 目录准备输入文件，例如 input.txt、data.json。 2. 运行命令： python main.py --input <file> --top-k 20 --output top.json 3. 若命令失败，先执行 --help 查看参数，再修正参数重新执行。 4. 查看输出文件内容，确认字段和行数符合预期。 5. 记录本次命令和输出路径，便于后续复现。 ## 验证命令 python main.py --input <file> --top-k 20 --output top.json --help

path: main.py
content: #!/usr/bin/env python3
import argparse
import json
from pathlib import Path
from urllib.request import Request, urlopen


def write_json(path: str, data: dict) -> None:
    Path(path).write_text(json.dumps(data, ensure_ascii=False, indent=2), encoding="utf-8")


def main() -> None:
    parser = argparse.ArgumentParser(description="generic skill entry")
    parser.add_argument("--input", default="")
    parser.add_argument("--output", default="output.json")
    parser.add_argument("--url", default="")
    parser.add_argument("--endpoint", default="")
    parser.add_argument("--payload", default="")
    parser.add_argument("--template", default="")
    parser.add_argument("--data", default="")
    parser.add_argument("--archive", default="")
    parser.add_argument("--target", default="")
    parser.add_argument("--top-k", type=int, default=20)
    args = parser.parse_args()

    result = {"status": "ok"}

    if args.url:
      req = Request(args.url, headers={"User-Agent": "skill-agent/1.0"})
      with urlopen(req, timeout=10) as resp:
        html = resp.read(200000).decode("utf-8", errors="ignore")
      result["fetched_chars"] = len(html)
      result["url"] = args.url
      write_json(args.output, result)
      print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
      return

    if args.endpoint and args.payload:
      payload_text = Path(args.payload).read_text(encoding="utf-8")
      req = Request(args.endpoint, data=payload_text.encode("utf-8"), headers={"Content-Type": "application/json"})
      with urlopen(req, timeout=10) as resp:
        result["http_status"] = resp.status
      write_json(args.output, result)
      print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))
      return

    if args.input:
      p = Path(args.input)
      if p.exists():
        text = p.read_text(encoding="utf-8", errors="ignore")
        result["input_chars"] = len(text)
      else:
        result["note"] = "input path not found"

    write_json(args.output, result)
    print(json.dumps(result, ensure_ascii=False))


if __name__ == "__main__":
    main()


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: viccwang/cross-platform-skill-updater (version 1.0.1)

--- name: skill-updater description: 用于检查或更新通过 git 工作树、或通过 .skill-lock.json 这类锁文件方式安装的本地 skills。适用于用户提到“查 skill 更新”“更新 skill”“检查 skills”“同步 skills”“GitHub skill 更新”“OpenClaw skills 更新”“全局 skills 状态”“只看风险项”“输出 JSON”这类需求。 --- # Skill Updater 用于统一检测并更新跨平台安装的 skills。 ## 适用范围 - 支持 git 工作树型安装 - 支持 `.skill-lock.json` 型安装 - 默认扫描当前项目和常见全局目录 - 支持 OpenClaw 的 `~/.openclaw/skills` 与 `~/.openclaw/workspace/skills` - 默认只做手动 `check` / `update` ## 推荐命令 ```bash sh skills/skill-updater/scripts/skill-updater check sh skills/skill-updater/scripts/skill-updater update sh skills/skill-updater/scripts/skill-updater check --source pbakaus/impeccable --json sh skills/skill-updater/scripts/skill-updater update --path ~/.agents sh skills/skill-updater/scripts/skill-updater check --path ~/.openclaw/workspace ``` ## 自然语言触发示例 - 查 skill 更新 - 更新 skill - 检查 skills - 同步 skills - 看看哪些 skill 要更新 - 更新 GitHub 装的 skills - 检查 OpenClaw skills - 检查全局 skills - 只看有风险的 skill - 输出 skill 状态 JSON - 检查 `pbakaus/impeccable` ## 安全规则 - 遇到 git `dirty` / `ahead` / `diverged` 默认跳过 - 遇到锁文件来源异常、本地目录缺失或本地内容漂移默认跳过 - 更新前会为锁文件型安装做备份


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: newaiguy/openclaw-dianping (version 1.0.0)

--- name: dianping-query description: 查询大众点评餐厅信息。使用场景：(1) 用户要查询某家餐厅的评分、人均消费、地址 (2) 用户要搜索特定菜系或区域的餐厅推荐 (3) 用户要获取附近美食推荐。登录账号：一定S。重要：搜索时URL需包含城市ID（如hangzhou页面），账号定位北京时需使用URL参数方式绕过。 --- # Dianping Query ## Quick Start 1. 用 browser 工具打开大众点评**杭州首页**：https://www.dianping.com/hangzhou - 无需登录即可访问杭州地区内容 - URL中的 `/hangzhou` 或 `cityId=3` 表示杭州 2. 确认登录状态（显示"一定S"即已登录） 3. 在搜索框输入餐厅名称或关键词 4. **重要**：搜索结果在**新标签页**打开，URL格式为 `https://www.dianping.com/ai-search?keyword=...` 5. 使用 `browser.tabs` 查看所有打开的页面 6. 从AI搜索结果页面提取餐厅信息卡片 ## 登录账号 - 用户名：**一定S** - 如果未登录，需要用户配合输入手机号和验证码 ## 城市定位问题处理 ### 问题现象 - 账号显示定位在北京，无法切换到杭州 - 搜索结果会跳转到北京地区 ### 解决方案（按优先级） **方案1：使用杭州URL（推荐）** - 直接访问 `https://www.dianping.com/hangzhou` 而非首页 - 搜索结果会自动关联杭州地区 - 无需账号切换，cookie定位不影响URL访问 **方案2：搜索时指定城市** - 搜索词加上城市名，如："杭州滨江区好吃的餐厅" - URL参数会包含城市信息：`keyword/3/0_杭州滨江区...` **方案3：浏览器地址栏修改** - 在地址栏手动修改城市ID - 北京是 cityId=2，杭州是 cityId=3 ## 城市ID参考 | 城市 | cityId | URL示例 | |:--|:--|:--| | 杭州 | 3 | dianping.com/hangzhou | | 北京 | 2 | dianping.com/ | | 上海 | 1 | dianping.com/shanghai | ## 搜索结果提取 从AI搜索结果页面提取以下信息： - 餐厅名称（link元素） - 评分（⭐数字星） - 人均消费（¥数字） - 地址/位置 - 特色描述和推荐菜品 - 用户评价摘要 ## 常见搜索场景 **按名称查询：** ``` 搜索词：靠北泰式打抛饭 结果：店铺名称、评分4.2星、¥37、地址在拱墅区银树湾 ``` **按区域查询（使用杭州URL）：** ``` URL: https://www.dianping.com/hangzhou 搜索词：滨江区好吃的餐厅 结果：7,799个相关商户，包含TOP推荐列表 ``` **按菜系查询：** ``` 搜索词：杭州泰式料理 结果：多家泰式餐厅列表，包含评分、人均、地址 ``` ## 注意事项 - 搜索结果页面可能需要滚动加载完整内容 - 店休、营业时间等特殊信息也会显示在结果中 - 点击餐厅名称可查看详情页 - 使用杭州URL可以绕过账号定位问题


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