OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: tazio7/feishu-file-send (version 1.0.0)

--- name: feishu-file-send description: 发送文件到飞书。支持图片、音频、文档等任意文件类型。 emoji: 📎 --- # Feishu File Send Skill 通过飞书发送文件（图片、音频、文档等）。 ## 发送方法 ### 使用 message 工具（推荐） ```python # 发送图片 message(action="send", channel="feishu", media="/absolute/path/to/image.png", caption="图片描述") # 发送文件（HTML、PDF、音频等） message(action="send", channel="feishu", media="/absolute/path/to/file.pdf", caption="文件描述") # 发送音频录音 message(action="send", channel="feishu", media="~/.openclaw/workspace/recording_latest.wav", caption="录音已降噪处理") ``` ### 关键参数 - `action`: 必须为 `"send"` - `channel`: 必须为 `"feishu"` - `media`: 文件绝对路径（推荐） - `file_path`: 文件路径（别名） - `path`: 文件路径（别名） - `caption`: 文件描述（可选） ### ⚠️ 重要规则 1. **文件必须在 workspace 目录**（安全策略 CVE-2026-26321） - 不要用 `/tmp/` 路径发送 - 先复制到 workspace 再发送 2. **不要用 `message` 参数发送文件** - 用户将无法收到！ - 使用 `media`、`file_path` 或 `path` 参数 3. **使用绝对路径** - 推荐：`~/.openclaw/workspace/filename` - 或：`/Users/wangbotao/.openclaw/workspace/filename` ## 工作目录 - 建议将文件复制到工作目录 `~/.openclaw/workspace/` 后发送 - 使用绝对路径 ## 示例 ### 发送录音 ```python # RecordMic.app 已自动复制到 workspace message(action="send", channel="feishu", media="~/.openclaw/workspace/recording_latest.wav", caption="录音已降噪处理") ``` ### 发送图片 ```python message(action="send", channel="feishu", media="~/.openclaw/workspace/screenshot.png", caption="屏幕截图") ``` ### 发送文档 ```python message(action="send", channel="feishu", media="~/.openclaw/workspace/report.pdf", caption="报告") ``` ### 创建并发送 PDF（完整流程） ```python # 1. 创建 PDF 文件（内容：12345） # 使用 Python 创建最小 PDF import subprocess subprocess.run(['python3', '-c', ''' pdf_content = """%PDF-1.4 1 0 obj << /Type /Catalog /Pages 2 0 R >> endobj 2 0 obj << /Type /Pages /Kids [3 0 R] /Count 1 >> endobj 3 0 obj << /Type /Page /Parent 2 0 R /MediaBox [0 0 612 792] /Contents 4 0 R /Resources << /Font << /F1 5 0 R >> >> >> endobj 4 0 obj << /Length 44 >> stream BT /F1 24 Tf 100 700 Td (12345) Tj ET endstream endobj 5 0 obj << /Type /Font /Subtype /Type1 /BaseFont /Helvetica >> endobj xref 0 6 0000000000 65535 f 0000000009 00000 n 0000000058 00000 n 0000000115 00000 n 0000000266 00000 n 0000000358 00000 n trailer << /Size 6 /Root 1 0 R >> startxref 433 %%EOF""" with open('/Users/wangbotao/.openclaw/workspace/test.pdf', 'w') as f: f.write(pdf_content) print('Created test.pdf') '''], cwd='/Users/wangbotao/.openclaw/workspace') # 2. 发送 PDF message(action="send", channel="feishu", media="/Users/wangbotao/.openclaw/workspace/test.pdf", caption="test.pdf - 内容：12345") ``` **测试结果（2026-03-10）：** 成功创建并发送 test.pdf，文件大小 580 字节，messageId: om_x100b55c3299cd8a0c2c3dc260402e23 ## 故障排除 ### 发送失败 - 检查文件是否在 workspace 目录 - 不要用 /tmp/ 路径 - 文件大小是否合理（> 1KB） - 检查飞书权限（im:message, drive:file） ### 用户收不到 - 确认使用了 `media`、`file_path` 或 `path` 参数 - 不要用 `message` 参数发送文件 - 检查 channel 是否为 "feishu" ## 更新日志 - 2026-03-10: 创建 skill，文档化飞书文件发送方法


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shing19/skill-designer (version 1.0.0)

--- name: create-skill description: 通过需求收口帮用户从零设计一个 OpenClaw agent skill。逐步收集目标、输入、输出、过程控制，确认后输出完整的 skill 文件包（SKILL.md + 安装指南）。产出是文件，不替用户执行安装。当用户说"创建 skill"、"做一个技能"、"加一个能力"、"帮我把 XXX 变成 skill"时触发。 --- # Create Skill 通过需求收口帮用户设计 skill，输出完整可安装的 skill 文件包。 **核心原则：你是顾问，不是操作员。** 只输出文件包交给用户，绝不在自己的环境中安装 skill 或修改其他 agent 的文件。 --- ## 执行流程 ### Phase 1：需求收口 **先把需求收口到 4 个槽位，再开始设计。** ``` 目标：我想要做到的是 ___ 输入：我会给到的输入是 ___ 输出：我预期的输出是 ___ 过程控制：中间过程（需要 / 不需要）我把控 ``` 收口规则： - 用户没说完整 → 只补问缺失的槽位，不泛泛追问 - 用户只给了实现方式没给目标 → 先追问"你到底要解决什么问题？" - 可以直接把模板贴给用户让他补全 - 收口完成后，用普通文字复述 4 项，确认双方理解一致 ### Phase 2：确认 Skill ID - 根据目标建议一个英文 slug（如"自动整理邮件"→ `email-organizer`） - **slug 规则**：全小写、连字符分隔、纯英文 - 用户确认或修改 ### Phase 3：方案设计 - 根据需求搜索技术方案（API、工具、最佳实践） - 给出 2-3 个可选 plan，说明各自的优缺点 - 如果只有一个合理方案，直接说明理由 - 用户选定方案 ### Phase 4：详细设计 - 如果用户说"需要把控"→ 逐步确认每个关键决策 - 如果用户说"不需要把控"→ 主动推进，只在重大决策点确认 - 确定 SKILL.md 的具体内容：触发条件、执行步骤、输入输出、约束 ### Phase 5：确认交付物 输出汇总确认卡： ``` 📦 Skill 设计确认 Skill ID：<slug> 目标：<一句话> 输入：<描述> 输出：<描述> 触发条件：<什么时候激活> 方案：<选定方案> 目标 Agent：<安装到哪个 agent，或"通用"> ``` 等用户确认后才生成文件。 ### Phase 6：生成文件包 确认通过后，生成以下文件并输出给用户： ``` <skill-id>/ ├── README.md ← 安装指南 ├── SKILL.md ← skill 核心文件 ├── scripts/ ← 如需脚本（可选） └── references/ ← 参考资料（可选） ``` 将所有文件写入工作目录 `output/<skill-id>/`，告知用户文件位置。 --- ## SKILL.md 撰写规范 产出的 SKILL.md 必须包含 frontmatter 和完整的指令正文： ```markdown --- name: <skill-id> description: <一句话描述，包含触发条件> --- # <Skill 名称> ## 什么时候用 （触发条件——用户说了什么 / 什么场景时激活） ## 执行流程 （具体步骤，可操作，不泛泛描述） ## 输入 （需要什么信息、文件、参数） ## 输出 （产出什么结果、格式、交给谁） ## 约束 （限制条件、边界、不做什么） ``` 撰写要点： - description 要包含触发条件，因为这是 agent 判断是否激活 skill 的依据 - 执行流程要具体到每一步做什么，不写"根据需要灵活处理"之类的模糊指令 - 约束要明确不可逾越的边界 - 遵循 AgentSkills 规范：如果内容较多，用 `references/` 拆分；保持 SKILL.md 精炼 --- ## README.md 模板 ```markdown # <Skill 名称> — 安装指南 ## 这是什么 由 Agent Coach 设计的 skill 文件包。 ## 安装步骤 ### 1. 放置 skill 文件 将整个 <skill-id>/ 目录复制到目标 agent 的 skills 目录： cp -r <skill-id>/ ~/.openclaw/workspace-<agent-id>/skills/<skill-id>/ ### 2. 验证 向 agent 发一条匹配触发条件的消息，确认 skill 正常激活。 ## 文件说明 | 文件 | 用途 | |------|------| | SKILL.md | skill 核心逻辑：什么时候用、怎么用、约束 | | scripts/ | 辅助脚本（如有） | | references/ | 参考资料（如有） | ``` --- ## 约束 - **绝不在自己的环境中安装 skill 或修改其他 agent 的文件**——只输出文件包 - 4 个槽位没填满之前不进入方案设计 - 方案设计前先复述 4 项确认理解 - slug 必须是纯英文、全小写、用连字符 - SKILL.md 的执行步骤要具体可操作，不写模糊指令 - 产出的 README 是给用户（或用户的 agent）看的，步骤可直接执行 - 如果 skill 需要脚本，放 `scripts/` 下；需要参考资料，放 `references/` 下 - 遵循 AgentSkills 规范的渐进式加载原则：核心内容在 SKILL.md，详细参考拆到 references/


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Skill: smseow001/ai-programming (version 1.0.0)

--- name: ai-programming description: AI辅助编程与低代码快速产品项目搭建。AI生成代码 + 低代码思路 + 完整项目落地。触发指令：开启AI编程项目搭建 / 帮我用低代码做项目 / AI编程助手 version: 1.0.0 tags: ai-programming, low-code, python, web, automation, rapid-development --- # AI编程与低代码产品项目搭建 ## 技能说明 用AI大模型辅助编程，快速搭建自己的产品项目。核心是**AI编程 + 低代码开发**。 ## 核心能力 1. **AI生成代码** - 根据需求直接生成可运行代码，支持 Python、网页、小程序、工具脚本 2. **低代码搭建** - 简化开发步骤，给出可直接复制使用的代码与配置 3. **完整项目落地** - 规划项目结构 → 生成代码 → 调试优化 → 部署说明 ## 触发指令 - 开启AI编程项目搭建 - 帮我用低代码做项目 - AI编程助手 - 帮我写个XXX脚本/工具/网站 ## 输出格式 ``` ① 项目整体规划 ② 核心功能拆解 ③ 完整可运行代码 ④ 使用与部署说明 ⑤ 优化建议 ``` ## 工作流程 ``` 需求分析 → 技术选型 → 项目结构 → 代码生成 → 调试优化 → 部署说明 ``` ## 支持项目类型 | 类型 | 说明 | 技术栈示例 | |------|------|-----------| | 🌐 网页应用 | 前端+后端Web应用 | Python Flask/FastAPI + HTML/JS | | 🤖 自动化脚本 | 数据处理、文件操作 | Python + pandas/openpyxl | | 📱 小工具 | 命令行工具、桌面应用 | Python TKinter/PyQt | | 🔌 API服务 | REST API接口 | FastAPI + Uvicorn | | 📊 数据看板 | 数据可视化 | Python + Plotly/ECharts | | 🤖 AI工具 | 调用大模型API | Python + OpenAI/MiniMax | ## 使用示例 ``` 你：帮我用低代码做一个股票数据查询工具 我： ① 项目规划：数据获取→处理→展示 ② 技术栈：requests + pandas + Flask ③ 完整代码：直接可运行的Python脚本 ④ 使用说明：运行方式、依赖安装 ⑤ 优化建议：增加缓存、错误处理 ```


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Skill: bg1avd/markdown-table-to-image (version 1.0.2)

--- name: markdown-table-to-image version: 1.0.2 description: 将 Markdown 表格转换为清晰图片。当用户说"表格看不清"、"生成图片"、"转成图片"时触发。 metadata: openclaw: requires: bins: [node, wkhtmltoimage] --- # Markdown 表格转图片 v1.0.1 ## 流程 1. 解析 Markdown 表格 2. 生成 HTML（单元格内容居中对齐） 3. 用 wkhtmltoimage 输出为图片 ## 使用方式 ```bash # 从文本生成 node {baseDir}/scripts/md2img.js "| 列1 | 列2 | |------|------| | A | B |" output.png # 指定宽度（默认900） node {baseDir}/scripts/md2img.js "表格内容" output.png 1200 ``` ## 在 Agent 中使用 ``` 用户: 把这个表格转成图片 Agent: 1. 提取表格内容 2. node ~/.openclaw/workspace/skills/table-to-image/scripts/md2img.js "表格内容" /tmp/table.png 3. 发送图片给用户 ``` ## 输出 - PNG 格式 - 单元格内容居中对齐 - 支持中英文


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Skill: little-ke/content-workflow (version 1.0.0)

--- name: content-workflow description: "通用内容创作工作流：选题策划→主编审核→文案创作→主编审核，产出平台无关的Markdown定稿。触发词：写文章、内容创作、选题创作、启动创作流程。需先安装 content-creation。" license: MIT --- # 内容创作流水线 协调内容创作团队完成从选题到定稿的全流程，产出平台无关的 Markdown 定稿。 ## 前置条件 - 已通过 `/content-creation` 部署墨白、探风、锦书三人团队 - 如未部署，提示用户先执行 `/content-creation` ## 工作流概述 ``` 探风(选题) → 墨白(审核) → 锦书(创作) → 墨白(审核) → 定稿输出 ``` 2 个阶段，墨白在每个阶段做质量门控。 ## Phase 1：选题（探风主导，墨白审核） 1. 探风产出 3 个选题提案，每个包含： - 标题方向 - 核心论点（一句话） - 目标读者 - 切入角度 - 预估热度（★☆制） - 参考素材 2. 提交给墨白审核 3. 墨白给出结论：通过 / 修改 / 淘汰 4. 最多迭代 2 轮 5. 输出物：确定的选题 Brief ## Phase 2：创作（锦书主导，墨白审核） 1. 锦书根据选题 Brief 完成： - 文章初稿（Markdown） - 3-5 个标题方案（标★为推荐） - 金句摘录（2-3 句可独立传播的句子） 2. 提交给墨白审核 3. 墨白给出具体段落级修改意见 4. 最多迭代 3 轮 5. 输出物：Markdown 定稿 + 最终标题 + 金句摘录 ## 灵活调用规则 - 用户可以跳过选题（如"直接写关于 XX 的文章"） - 用户可以提供已有选题（如"我已经有选题了，直接进入创作"） - 用户可以单独与某个角色对话 ## 质量门控规则 - 所有阶段产出必须经墨白审核后才能进入下一阶段 - 单阶段最多迭代指定轮次（选题 2 轮，创作 3 轮） - 发现事实性错误 → 立即要求修正 ## 输出完成后 提示用户下一步选项： 1. 如需发布到微信公众号 → 使用 `/wechat-publish-pipeline` 2. 如需发布到其他平台 → 使用对应平台的发布流水线 3. 如需直接导出 → 定稿已在 Markdown 中，可直接使用


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: terrycarter1985/ecommerce-after-sales (version 1.0.0)

--- name: ecommerce-after-sales description: 电商售后客服规范应答Skill。用于支撑客服人员快速生成符合品牌服务规范的应答内容，覆盖三类高频售后场景：(1) 退换货申请——用户发起退货、换货、七天无理由等诉求；(2) 物流异常咨询——用户反馈物流停滞、丢件、错件、破损等异常；(3) 售后补偿协商——用户对售后结果不满，要求补偿、赔偿、差价退还等。当用户咨询涉及电商售后退换货、物流异常、补偿协商时触发此Skill。适用于电商客服人员在任何售后咨询场景下重复调用以生成合规、统一、专业的应答话术。 --- # 电商售后客服规范应答 ## 核心原则 1. **合规先行**：应答内容须符合《消费者权益保护法》《电子商务法》及平台售后政策，不得作出超越政策承诺的表述。 2. **品牌一致**：统一使用品牌服务语气——温暖专业、共情用户、解决问题导向；禁止推诿、冷漠或过度承诺。 3. **结构化应答**：每条应答遵循"共情确认→方案说明→操作指引→关怀收尾"四段式结构，确保逻辑清晰、用户可执行。 ## 场景一：退换货申请 ### 适用触发 用户表达退货、换货、七天无理由退货、质量问题退换等诉求。 ### 应答模板 **共情确认** > 您好，非常理解您的心情，[简要复述用户诉求]，我们会全力为您处理。 **方案说明** - **质量问题**：确认属于质量问题后，支持退货退款/换货，运费由商家承担。 - **七天无理由**：商品完好、不影响二次销售的前提下，支持退货退款，运费由买家承担。 - **超期申请**：超出退货窗口的，说明政策限制，提供替代方案（如维修、折价补偿）。 **操作指引** 1. 请您在订单详情页点击"申请售后"→ 选择[退货退款/换货]→ 填写原因并提交。 2. 审核通过后，系统将发送退货地址和快递单号。 3. 请在[X]天内寄回商品并填写物流单号，我们收到后[X]个工作日内处理。 **关怀收尾** > 如有任何疑问随时联系我们，祝您生活愉快！ ### 注意事项 - 不确定是否为质量问题时，先建议用户拍照反馈，避免直接定性。 - 换货需确认同款库存，缺货时主动提供退款或其他替代方案。 - 定制类、生鲜类等特殊商品须说明不支持七天无理由的法律依据。 ## 场景二：物流异常咨询 ### 适用触发 用户反馈物流长时间未更新、疑似丢件、收到错误商品、商品外包装/内物破损等。 ### 应答模板 **共情确认** > 您好，非常抱歉给您带来不便，[简要复述物流异常情况]，我们马上为您核实处理。 **方案说明** | 异常类型 | 处理方案 | |---------|---------| | 物流停滞（超过[X]天未更新） | 联系承运商核查，[X]小时内反馈进展；如确认异常优先补发 | | 疑似丢件 | 承运商确认丢件后，提供补发或退款，用户自选 | | 错件（收到非本人订单商品） | 提供退货标签寄回错发商品，同时补发正确商品 | | 破损（外包装/内物损坏） | 请用户提供照片，确认后补发或退款，无需退回破损商品（视金额而定） | **操作指引** 1. 请您提供[订单号/快递单号]及[异常照片]，我们将立即联系物流核实。 2. 预计[X]小时内给您回复核实结果。 3. 根据核实结果为您办理[补发/退款/换货]。 **关怀收尾** > 给您添麻烦了，我们会跟进到底，请您放心！ ### 注意事项 - 不可将责任推给物流公司了事，始终以商家身份承担责任。 - 破损件需用户配合拍照，但语气须表达"相信用户"，避免审问感。 - 大额商品破损可要求退回，小额商品直接补发/退款，降低用户时间成本。 ## 场景三：售后补偿协商 ### 适用触发 用户对售后结果表达不满，要求额外补偿、赔偿、差价退还、赠品安抚等。 ### 应答模板 **共情确认** > 您好，非常理解您的感受，[简要复述用户不满及诉求]，我们重视您的每一条反馈。 **方案说明** - **合理诉求且政策范围内**：直接同意，明确执行时间和方式。 - **合理但超出标准政策**：在授权范围内提供折中方案（如部分补偿、优惠券、积分等），并说明"作为特殊情况为您申请"。 - **诉求超出授权范围**：坦诚说明限制，提供当前可执行的方案，必要时升级至主管处理并承诺回访时间。 **补偿工具箱（按成本从低到高）** 1. 诚意道歉 + 优先处理时效承诺 2. 店铺优惠券（¥[X]-¥[X]） 3. 积分/会员权益补偿 4. 部分退款（不超过订单金额的[X]%） 5. 全额退款 + 额外补偿（需主管审批） **操作指引** 1. 根据您的情况，我们为您提供以下方案：[具体方案]。 2. 如您同意，我们将在[X]小时内完成处理。 3. 如方案未达预期，我将为您升级至[主管/高级客服]进一步协商，预计[X]小时内联系您。 **关怀收尾** > 感谢您的耐心与理解，我们真诚希望让您满意。 ### 注意事项 - 补偿协商中绝不使用"您的要求不合理"等否定性措辞，改为"我理解您的期望，目前能为您做到的是…"。 - 不随意承诺超出授权的补偿，避免后续反悔损害品牌信誉。 - 每次协商结果须记录归档，确保同一用户不重复谈判。 - 情绪激烈用户优先安抚，适当缩短响应间隔，体现重视。 ## 通用规范 ### 禁用语 - ❌ "这不是我们的问题""这不归我们管" - ❌ "您理解一下""您能不能…" - ❌ "没办法""不可能""不行" - ❌ 任何贬低、质疑用户诚意的表述 ### 必用语 - ✅ "我们""为您"（而非"我""你"） - ✅ "非常抱歉给您带来不便" - ✅ "我们会尽快为您处理" - ✅ "感谢您的耐心/理解/反馈" ### 应答自检清单 生成应答后，逐项确认： - [ ] 是否包含共情确认？ - [ ] 方案是否在政策范围内？ - [ ] 操作指引是否具体可执行？ - [ ] 是否以关怀收尾？ - [ ] 是否避免了禁用语？ - [ ] 语气是否温暖专业、无推诿感？


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lingmoon96-dev/file-archive-system (version 1.0.1)

--- name: file-archive-system description: 本地文件归档系统。把习惯、偏好、日程、每日记录和长期知识结构化存放到四层记忆目录，并通过 index.json 建立可检索索引。 --- # File Archive System 将专属 AI 的记忆存储为本地结构化文件，便于检索、备份和多设备同步。 ## 目录结构 ```text personal-ai-memory/ ├── identity/ ├── working-memory/ ├── short-term-logs/ ├── long-term-memory/ ├── archive/ └── index.json ``` ## 推荐命令 ```bash python3 scripts/personal_ai_memory.py init python3 scripts/personal_ai_memory.py reindex python3 scripts/personal_ai_memory.py archive --keep-days 14 ``` ## 同步建议 - 用 Git、iCloud Drive、Syncthing 或其他你已有的本地优先同步工具同步 `personal-ai-memory/` - 把同步范围限制在记忆目录，不要把整套工作区随意暴露到公共盘


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ckchzh/dockerfile-builder (version 3.0.0)

--- name: "dockerfile-builder" version: "3.0.0" description: "Generate and lint Dockerfiles for common languages and frameworks. Use when creating container configs." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" --- # dockerfile-builder Generate and lint Dockerfiles for common languages and frameworks. Use when creating container configs. ## Commands ### `create` ```bash scripts/script.sh create <language> ``` ### `lint` ```bash scripts/script.sh lint <file> ``` ### `optimize` ```bash scripts/script.sh optimize <file> ``` ### `template` ```bash scripts/script.sh template <type> ``` ### `scan` ```bash scripts/script.sh scan <file> ``` ### `list` ```bash scripts/script.sh list ``` ## Data Storage Data stored in `~/.local/share/dockerfile-builder/`. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: roykingw/yt-dlp-downloader (version 1.0.0)

--- name: yt-dlp-downloader version: 1.0.0 description: 下载并合并网络视频（支持B站/抖音/YouTube），当用户说“下载视频+链接”时触发 tags: [yt-dlp, 视频下载, B站, 抖音, YouTube, ffmpeg] license: MIT author: Your Name --- # 执行规则（严格按顺序执行，禁止额外操作） 1. 调用 exec 工具执行：python scripts/main.py --url {用户提供的视频链接} 2. 仅返回 main.py 的执行结果，不额外补充任何内容 3. 禁止执行规则外的任何命令（如 ls/brew list 等） 4. 单次会话仅执行1次该命令，避免频繁调用触发限流 # 入参要求 - 必须获取用户提供的完整视频链接（URL），无链接则提示用户补充 # 异常处理 如果执行失败，仅返回 main.py 输出的错误信息，不额外尝试修复


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: gaoq1/video-dubbing-videoany (version 1.0.0)

--- name: video-dubbing version: 1.0.0 description: Guide users to VideoAny AI Video Dubbing tool to dub video or audio into a target language. author: qrost permissions: - shell:exec --- # Video Dubbing This skill is focused on **Video Dubbing** generation guidance. When users need AI dubbing workflows, direct them to: `https://videoany.io/video-dubbing` Key tool details from the live page: - Source media supports both video and audio input - Input methods: upload file or paste direct media URL - URL examples: - video URL: direct `mp4/mov` - audio URL: direct `mp3/wav/m4a` - Target language uses ISO 639-1 two-letter code (e.g., `en`, `es`, `fr`, `de`) - If `source_lang` is not provided, source language can be auto-detected - Credits are duration-based (FAQ indicates 5 credits per second) ## Dependencies No third-party Python package is required for this guidance skill. ## Usage ### Show Video Dubbing Guidance ```bash python3 scripts/guide_video_dubbing.py ``` ### Guidance with Optional Inputs ```bash python3 scripts/guide_video_dubbing.py \ --source-type video \ --source /tmp/input.mp4 \ --target-lang es \ --source-lang en \ --duration 42 ``` ## Agent Behavior - If user asks for video dubbing/AI dubbing, guide them to `https://videoany.io/video-dubbing` first. - Emphasize the core flow: source media -> target language code -> generate dubbed output. - Remind users to verify language code format (2-letter ISO 639-1). - Encourage short test clips first before full-length dubbing. - Include responsible-use reminders: - only dub authorized media - avoid deceptive impersonation and misleading speech attribution - follow platform policy and applicable laws - Use local CLI only as a helper to print guidance; actual generation is done on VideoAny web.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: achievejia/wechat-xhs-publisher (version 1.0.0)

--- name: wechat-xhs-publisher version: 1.0.0 description: 微信公众号与小红书一键发布工具。当需要将热点新闻改写成公众号文章并发布到微信公众号和小红书时使用，包括：1)根据热点新闻改写公众号文章 2)使用AI生成文章配图 3)发布前IP检测 4)发布到微信公众号 5)发布到小红书。触发场景：热点新闻发布、公众号文章发布、小红书种草、社交媒体同步发布。 --- # 微信公众号与小红书发布工具 将热点新闻一键改写并发布到微信公众号和小红书。 ## 工作流程 ``` [热点新闻] → [Step1:公众号文章创作] → [Step2:AI配图生成] → [Step3:IP检测] → [Step4:公众号发布] → [Step5:小红书发布] ``` ## Step 1: 公众号文章创作 ### 输入 - 热点新闻素材（标题、内容要点） - 写作风格要求 ### 核心命令 根据热点新闻和写作风格，生成一篇新的公众号文章： 1. 分析热点新闻的核心要点 2. 按照指定风格创作文章 3. 生成Markdown格式文章，包含frontmatter元数据 ### 写作风格 - 根据用户指定风格执行 - frontmatter中的author使用用户提供的作者名 ### 输出 - Markdown格式文章 - 保存在 `post-to-wechat/YYYY-MM-DD/` 目录 - frontmatter包含：title, author, date, source, cover_image ## Step 2: AI配图生成 ### 核心命令 根据文章内容，分析需要生成的配图和插图数量，调用图像API生成对应图片： 1. 分析文章结构和内容要点 2. 确定需要几张配图（封面+内文插图） 3. 为每张图片生成合适的prompt 4. 调用图像API生成图片 ### 配图规划 根据文章内容确定配图数量和风格 ### 工具 使用 baoyu-image-gen 或直接调用图像API ### 保存路径 - 复制到文章目录：`post-to-wechat/YYYY-MM-DD/img/` - 并保存到工作区：`img/` ## Step 3: IP检测 ### 核心命令 在发布公众号文章前，调用 wechat-ip-checker 技能检测公网IP： 1. 获取当前公网IP（通过 ip38.com） 2. 与配置文件中的记录IP比对 3. IP无变化 → 继续执行公众号发布 4. IP有变化 → 中断流程，通知用户确认 ### 工具 使用 wechat-ip-checker skill ### 配置文件 - 位置：`{workspace}/wechat_ip_config.md` - 格式： ```markdown # 微信公众号发布公网IP记录 公网IP地址: xxx.xxx.xxx.xxx IP查询来源: https://www.ip38.com/ ``` ### 判断逻辑 - ✅ IP相同：继续执行 Step 4 - ❌ IP不同：中断流程，提示用户添加新IP到白名单 ## Step 4: 公众号发布 ### 工具 使用 baoyu-post-to-wechat ### 发布命令 ```bash cd <baoyu-post-to-wechat路径> npx -y bun scripts/wechat-api.ts <文章md文件> \ --theme default \ --cover <封面图绝对路径> \ --author "<作者名称>" ``` ### 关键参数 - `--theme default` 必填 - `--cover` 使用绝对路径 - 配图路径需转换为相对路径（相对于文章md文件） ### 重要 - 发布时勾选原创声明 - 确保图片与文章一起上传 ## Step 5: 小红书发布 ### 工具 使用 xiaohongshu MCP (mcporter) ### 发布命令 ```bash mcporter call 'xiaohongshu.publish_content( title: "标题", content: "正文", images: ["图片绝对路径1", "图片绝对路径2"], tags: ["话题1", "话题2"], is_original: true )' ``` ### 关键参数 - `is_original: true` **必须**勾选原创 - 图片使用绝对路径 - 标题≤20字 - 正文不要包含#标签（通过tags传递） ## 常见问题 ### Q: 图片路径问题 A: 封面图使用绝对路径；文章内配图使用相对于md文件的相对路径，并将图片复制到md文件同目录下 ### Q: 小红书漏掉原创 A: 必须在参数中添加 `is_original: true` ### Q: 公众号图片未上传 A: 确保图片在md文件同目录下，脚本会自动上传 ## 输出报告格式 ``` ## ✅ 发布完成 ### 公众号 - 状态：草稿已保存 - media_id：xxx ### 小红书 - 状态：发布完成 - 原创：✅ ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zlszhonglongshen/ai-content-studio (version 1.0.0)

--- name: ai-content-studio description: AI全链路内容工坊 — 多平台内容一键创作与发布自动化工作流，涵盖选题研究、文章撰写、知识卡片生成、全平台发布。 category: AI triggers: 全平台内容创作, 多平台发布, 选题到发布, 内容工作室, 公众号+小红书, 全链路内容 version: 1.0.0 author: OpenClaw Agent tags: - content-creation - xiaohongshu - wechat-article - automation - multi-platform - workflow dependencies: - agent-reach - summarize - wechat-article-pro - card-renderer - xiaohongshutools --- # AI 全链路内容工坊 (AI Content Studio) 一条命令完成从**选题研究 → 深度文章撰写 → 视觉卡片生成 → 多平台发布**的完整内容工作流。 ## 核心价值 - **一键多平台**：同时覆盖微信公众号 + 小红书，无需手动切换工具 - **AI 选题研究**：自动追踪热点、提取核心观点，告别"不知道写什么" - **专业级内容**：参考刘润等头部公众号风格撰写 3000-5000 字深度文章 - **视觉化传播**：自动生成多风格知识卡片，提升小红书笔记吸引力 ## 适用场景 - 内容创作者需要高效产出双平台内容 - 品牌运营需要保持公众号 + 小红书内容同步更新 - 个人 IP 打造者希望建立系统化的内容生产流程 - 企业市场部需要快速生产高质量行业内容 ## 工作流程（5步） ``` Step 1 → 选题研究（agent-reach + summarize） ↓ Step 2 → 撰写公众号深度文章（wechat-article-pro） ↓ Step 3 → 生成小红书知识卡片（card-renderer） ↓ Step 4 → 生成小红书文案（summarize + AI生成） ↓ Step 5 → 发布至双平台（wechat-article-pro + xiaohongshutools） ``` ## 使用方法 ### 方式一：完整工作流（推荐） 触发词： - "帮我创作全平台内容，主题是 XXX" - "从选题到发布，帮我做一期内容" - "AI内容工作室，主题 XXX" 执行完整流程：选题研究 → 公众号文章 → 知识卡片 → 小红书文案 → 双平台发布 ### 方式二：分步执行 **Step 1：选题研究** ``` # 使用 agent-reach 搜索热点 agent-reach search --platform xiaohongshu --query "AI工具 热点" agent-reach search --platform weibo --query "AI工具 热点" agent-reach search --platform rss --query "https://rsshub.app/36kr/posts" ``` **Step 2：撰写公众号文章** ``` 激活 wechat-article-pro skill，按刘润风格撰写深度文章 ``` **Step 3：生成知识卡片** ``` # 使用 card-renderer 生成卡片 python3 scripts/render_cyber_card.py "标题" "副标题" "/tmp/content.md" "/tmp/cards/" python3 scripts/render_mac_pro_card.py "标题" "副标题" "/tmp/content.md" "/tmp/cards/" ``` **Step 4：发布小红书** ``` 激活 xiaohongshutools skill，发布图文内容 ``` ## 技术架构 | 层级 | 组件 | 职责 | |------|------|------| | 数据层 | agent-reach | 全网热点追踪，跨平台信息采集 | | 理解层 | summarize | 内容提取、智能摘要、观点凝练 | | 内容层 | wechat-article-pro | 公众号深度文章撰写与排版 | | 视觉层 | card-renderer | 多风格知识卡片批量生成 | | 发布层 | xiaohongshutools | 小红书内容发布与互动管理 | ## 示例主题 ``` 输入：帮我创作全平台内容，主题是"AI Agent 在企业中的落地现状与前景" 输出： ✅ 公众号文章（4000字，刘润风格） ✅ 小红书知识卡片（3张，赛博朋克风格） ✅ 小红书文案（800字，含热门话题标签） ✅ 自动发布至公众号 + 小红书 ``` ## 注意事项 1. 首次使用需配置各平台 API 凭证（agent-reach、xiaohongshutools） 2. 公众号发布需要微信公众号后台授权 3. 小红书发布建议配合人工审核，避免误发 4. 热点追踪建议设置每日定时任务，保持内容新鲜度


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: grizzlyccc/wos-literature-toolkit (version 1.1.2)

--- name: wos-literature-toolkit version: 1.0.0 description: | WOS 文献一站式工具：Web of Science 检索爬取 + PDF 批量下载，全部在同一个 Web 界面完成。 基于 Selenium 爬取 WOS 文献列表，导出 Excel 后自动调用多渠道 PDF 下载器（Sci-Hub/CORE/S2 OA/OpenAlex/Unpaywall/Publisher）。 This skill should be used when the user wants to search and download academic papers from WOS, or mentions "WOS", "Web of Science", "文献检索下载", "论文下载", "WOS爬虫". tags: [wos, pdf, academic, paper, download, scihub, crawler, literature] --- # WOS Literature Toolkit WOS 文献一站式解决方案：从 Web of Science 检索爬取到 PDF 批量下载，全部在同一个 Web 界面完成。 ## 功能概览 **Phase 1 - WOS Crawl:** - 自然语言检索词自动转换为 WOS 高级检索式 - 支持关键词/作者/标题/DOI/期刊/年份/文献类型多维度检索 - 期刊过滤：内置 40+ 预设期刊，支持精确/模糊匹配 - 自动分页爬取、结果去重 - 自动导出 Excel（标题、作者、期刊、DOI、被引频次、摘要等） **Phase 2 - PDF Download:** - 自动使用 Phase 1 爬取的 Excel，一键启动 PDF 下载 - 也支持手动上传任意 Excel 文件 - 6 个免费下载渠道按优先级依次尝试 - 实时进度 + 下载统计 + 渠道分布 + 日志 - 自定义输出目录 **下载渠道优先级:** Sci-Hub (CDN + 爬取) -> Semantic Scholar OA -> CORE -> Unpaywall -> OpenAlex -> Publisher Direct ## 使用方式 ```bash python {SKILL_DIR}/scripts/web_ui.py ``` 启动后自动打开 http://localhost:5678 ### 工作流程 1. 打开 Web UI，在 **WOS Crawl** 标签页填写检索条件 2. 点击 **Start WOS Crawl**，浏览器自动打开 WOS 并开始爬取 3. 爬取完成后自动导出 Excel，点击 **Download PDFs** 按钮切换到下载标签 4. 在 **PDF Download** 标签页确认设置，点击开始下载 5. 下载完成后点击 **Open PDF Folder** 查看所有 PDF 文件 ### 也可以跳过爬取直接下载 如果已有 WOS 导出的 Excel 文件： 1. 切换到 **PDF Download** 标签页 2. 在 **Option B** 区域上传 Excel 文件 3. 选择输出目录，点击开始下载 ## 前置条件 - Python 3.7+ - 依赖: `pip install selenium pandas openpyxl flask requests` - Edge 浏览器（WOS 爬取需要） - WOS 机构订阅或登录账号 ## Agent 使用指南 当用户需要从 WOS 检索并下载文献 PDF 时： 1. 启动 Web UI: `python {SKILL_DIR}/scripts/web_ui.py` 2. 引导用户在浏览器中填写检索条件 3. WOS 爬取需要用户登录机构账号（首次运行时浏览器会自动打开 WOS 页面） 4. 爬取完成后引导用户点击 "Download PDFs" 按钮 5. 下载完成后帮助用户打开输出文件夹查看结果 ## 关键注意事项 - WOS 爬取需要机构订阅或已登录 WOS 账号 - Sci-Hub 渠道需要网络能访问（部分网络环境可能不可用） - Cookie 持久化：首次登录 WOS 后会自动保存 Cookie，后续无需重复登录 - 已下载的 PDF 会被自动跳过（断点续传）


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