OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: benzking/nintendo-switch-daily-report (version 1.0.0)

# Nintendo Switch 游戏日报 自动抓取任天堂官方资讯，生成 Nintendo Switch 游戏日报。 ## 触发关键词 用户可通过以下方式触发此技能： - "Nintendo Switch 日报" - "NS 日报" - "Switch 日报" - "任天堂日报" - 直接请求"帮我做 Switch 日报" ## 功能概述 1. **游戏新闻**：游戏发布、DLC、活动、联动内容等 2. **近期新作**：未来一周内发售的新游戏列表 3. **主机消息**：系统更新公告 ## 信息来源 | 来源 | 网址 | 可访问性 | |------|------|---------| | 任天堂（香港）TOPICS | nintendo.com.hk/hk/topics | ✅ 正常 | | 任天堂（香港）发售日程 | nintendo.com.hk/hk/schedule/ | ✅ 正常 | | 任天堂（香港）eShop | ec.nintendo.com/HK/zh/titles/ | ✅ 正常 | | 任天堂（台湾）TOPICS | nintendo.com.tw/topics/ | ✅ 正常 | | 任天堂（台湾）软件一览 | nintendo.com.tw/tw/software/switch/ | ✅ 正常 | | 任天堂（日本）| nintendo.co.jp | ⚠️ 经常 404 | | 巴哈 GNN 新闻 NS/NS2 区 | gnn.gamer.com.tw | ⚠️ 经常无法访问 | **注意**：若任天堂日本、巴哈 GNN 无法访问，日报中注明"当日无法存取，以任天堂香港及台湾来源补充"。 ## 搜索时间范围 - 默认抓取**前36小时内**的资讯 - 近期新作表格仅收录**未来一周**（当天起算+7天）发售的游戏 ## 日报格式（三段式） ### 标题 ``` # 🎮 Nintendo Switch 游戏日报 **YYYY年MM月DD日（星期X）** ``` ### 第一部分：游戏新闻（含新作 & DLC） 每条格式： ``` X. **游戏名称** 简介 [來源：站点名称](超链接) ``` **收录标准：** - 近期36小时内的游戏发布/发售消息 - DLC 扩展内容（**必须有才列**，无则注明"无"） - 游戏内活动/祭典/联动 - App 服务更新（如 Nintendo Music 音乐内容更新） - 限时体验活动 **整合规则：** - 同一游戏的所有信息整合为1条 - 不同来源的相同信息合并叙述 ### 第二部分：未来一周 eShop 新作 以表格呈现，包含：发售日、游戏名称、厂商、来源链接 **收录标准：** - 发售日在「今天 + 7天」范围内的游戏 - 每条游戏名称后附超链接来源 ### 第三部分：主机消息 - 仅收录前36小时内的**系统更新公告** - 无更新时注明"当日无主机系统更新公告" ### 补充说明（如有） - 标注"某来源当日无法存取"的情况 - eShop 优惠信息（无则注明"暂无"） ## 游戏名称翻译规则 **优先使用香港任天堂官方译名**，参考来源： - nintendo.com.hk 的软件页面 - ec.nintendo.com 的游戏页面标题 **常见译名对照：** | 英文/日文 | 香港译名 | |-----------|---------| | Pokémon Champions | 寶可夢 Champions | | Tomodachi Life | Tomodachi Life 朋友收集 夢想生活 | | Xenoblade X | 異度神劍 X | | Goat Simulator 3 | 模擬山羊 3 | | Demon Castle Story | 魔王城物語 | | People of Note | 樂土之人 | | Minecraft | Minecraft | | Content Warning | Content Warning | | Dosa Divas | Dosa Divas | ## 每条消息来源写法 **格式**：`[來源：站点名称](完整URL)` **示例：** - `[來源：任天堂（香港）TOPICS](https://www.nintendo.com.hk/hk/topics/article/xxx)` - `[來源：任天堂（台灣）eShop](https://ec.nintendo.com/HK/zh/titles/70010000094614)` - `[來源：任天堂（台灣）軟體一覽](https://www.nintendo.com.tw/tw/software/switch/)` ## 输出语言 - **全部中文**（正文、标题、备注均为中文） - 游戏名称采用香港任天堂官方译名 ## 执行流程 1. 并行抓取以下来源： - `nintendo.com.hk/hk/topics`（任天堂香港 TOPICS） - `nintendo.com.tw/topics/`（任天堂台湾 TOPICS） - `nintendo.com.tw/tw/software/switch/`（任天堂台湾软件一览） - `nintendo.com.hk/hk/schedule/`（任天堂香港发售日程） - 尝试访问任天堂日本、巴哈 GNN（失败则跳过） 2. 筛选36小时内（今天 00:00 前推36小时）的资讯 3. 识别并整合： - 游戏新闻（新作、活动、DLC、App更新） - 未来一周发售游戏 - 系统更新 4. 按三段式格式输出，每条附来源超链接 ## 注意事项 - DLC 消息**必须有实质内容**，空洞描述（如"带来新内容"）需补充具体信息 - 系统更新若无36小时内新公告，**直接省略该部分** - 若两个来源信息重复，以任天堂香港为准，注明合并 - 游戏新闻每条不超过3句话，聚焦核心资讯


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: patrick0308/statichub (version 0.1.0)

--- name: statichub description: Deploy AI-generated static assets with StaticHub CLI. Use when a user wants to publish files with `statichub deploy <path>`, where `<path>` must be an explicit non-empty directory or a non-empty `.html` file. --- # StaticHub ## Rules 1. Always use an explicit path: `statichub deploy <path>`. 2. Never default to `.`. 3. Accept only: - existing non-empty directory, or - existing non-empty `.html` file. 4. If validation fails, stop and return repair commands. 5. If project name exists, use `--name`; otherwise deploy anonymously. ## Steps 1. Check CLI: - `command -v statichub` - `statichub --help` - If missing, install with one line: - `curl -sSL https://raw.githubusercontent.com/Patrick0308/statichub/main/scripts/install.sh | sh` 2. Validate `<path>` exists and is valid. 3. Run deploy: - Named: `statichub deploy <path> --name <project>` - Anonymous: `statichub deploy <path>` 4. On success, return `URL` and `Subdomain`. ## Real Example Command: - `statichub deploy ~/Downloads/eks-cost-optimization-roadmap.html` Output: ```text ✅ Deploy successful! URL: http://b7kr7b.statichub.dev Subdomain: b7kr7b ``` The `URL` value is the live page URL.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: modestyrichards/modesty-build-market-research-faq-page (version 1.0.0)

--- name: "Build Market Research FAQ Page" description: "Generate customer-facing answers for common market research questions. Use when working on FAQ content for analysts, founders, strategy teams." homepage: "https://www.skillboss.co/skills/build-market-research-faq-page" metadata: {"category":"research-intelligence","subcategory":"market-research","skill_id":"build-market-research-faq-page","generated_day":"","seo_keywords":["FAQ generator AI","market research FAQ writer","market research AI","competitive intelligence automation"]} --- # Build Market Research FAQ Page Generate customer-facing answers for common market research questions. Use when working on FAQ content for analysts, founders, strategy teams. ## Use When Use this skill for FAQ content work for analysts, founders, strategy teams. ## Workflow 1. Clarify the audience, business goal, constraints, and deliverable. 2. Produce the strongest first draft for the target use case. 3. Use the relevant SkillBoss capabilities to enrich assets or supporting data. 4. Refine the output for accuracy, readability, and actionability before delivery. ## SEO / GEO - Primary keywords: FAQ generator AI, market research FAQ writer, market research AI, competitive intelligence automation - Search intent: FAQ content - Canonical slug: `build-market-research-faq-page` - Install query: Install Build Market Research FAQ Page with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `web_search` ## Suggested Prompt [Build Market Research FAQ Page] for my team ## Notes - Generate customer-facing answers for common market research questions - Review outputs before external publication or automated execution. ## SEO Keywords - FAQ generator AI - market research FAQ writer - market research AI - competitive intelligence automation


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Skill: patrick-erichsen-personal/single-path (version 1.0.0)

--- name: single-path description: Validate single-skill ClawHub publishing through the skill_path workflow input. license: MIT-0 metadata: owner: openclaw-canary fixture: single --- # Single Path Use this canary skill for the workflow's `skill_path` examples. It proves a caller can target one skill folder without publishing the whole catalog. ## Workflow 1. Read [the single-skill reference](references/single-skill.md) if more detail is needed. 2. Run the bundled smoke script when checking executable resources: ```bash bash scripts/smoke.sh ``` ## Expected Result The smoke script prints `single-path ok`.


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Skill: guohongbin-git/finetune-service-cn (version 1.0.0)

--- name: finetune-service-cn description: "模型微调服务 | Model Fine-tuning Service. LLM LoRA/QLoRA 微调 | LLM LoRA/QLoRA fine-tuning. 7B/13B 模型微调 | 7B/13B model fine-tuning. Stable Diffusion LoRA 训练 | Stable Diffusion LoRA training. 利用 20GB 显存优势 | Leveraging 20GB VRAM advantage. 触发词：微调、fine-tune、LoRA、训练模型." author: 赚钱小能手 metadata: openclaw: emoji: 🔧 requires: bins: [python3, nvidia-smi] --- # 模型微调服务 🔧 专业 AI 模型微调服务，利用 **RTX 3080Ti 20GB 显存**优势，支持大模型微调。 ## 🎯 服务内容 ### LLM 微调 | 模型 | 方法 | 显存需求 | 收费 | |------|------|----------|------| | **7B 模型** | LoRA | 8-12GB | $20 | | **7B 模型** | QLoRA | 6-8GB | $15 | | **13B 模型** | LoRA | 16-20GB | **$35** ⭐ | | **13B 模型** | QLoRA | 10-14GB | $25 | | **70B 模型** | QLoRA | 40GB+ | 需要多卡 | ### Stable Diffusion 微调 | 类型 | 显存需求 | 收费 | |------|----------|------| | **角色 LoRA** | 8-12GB | $15 | | **风格 LoRA** | 8-12GB | $15 | | **概念 LoRA** | 8-12GB | $20 | | **SDXL LoRA** | 16-20GB | **$30** ⭐ | ### 额外服务 | 服务 | 收费 | |------|------| | 数据预处理 | $5 | | 模型量化 | $10 | | API 部署 | $30 | | 技术咨询 | $20/小时 | --- ## 💡 我的优势 ### 20GB 大显存 - 标准 3080Ti 只有 12GB - 我有 20GB（魔改） - **能微调 13B 模型！** ### 支持的模型 **LLM**： - Llama 2/3 (7B/13B) - Mistral (7B/12B) - Qwen (7B/14B) - Yi (6B/9B/34B-quant) - ChatGLM (6B) **Stable Diffusion**： - SD 1.5 - SDXL - SD 3 --- ## 📋 使用流程 ### 1. 联系我 - ClawHub 私信 - 或者提供你的联系方式 ### 2. 提供需求 - 模型类型 - 数据集（或我帮你准备） - 特殊要求 ### 3. 确认报价 - 根据需求确认价格 - 支付方式 ### 4. 开始微调 - 我在本地 GPU 进行微调 - 24-48 小时完成 ### 5. 交付 - 提供微调后的模型 - 提供使用说明 - 售后支持 --- ## 📊 案例 ### 案例 1：企业客服 LLM - 模型：Llama 2 7B - 数据：企业 FAQ - 效果：客服准确率提升 40% - 收费：$25 ### 案例 2：角色 LoRA - 模型：SD 1.5 - 数据：角色图片 20 张 - 效果：高度还原角色 - 收费：$15 ### 案例 3：13B 模型微调 - 模型：Llama 2 13B - 数据：行业文档 - 效果：专业领域问答 - 收费：$40 --- ## 💰 支付方式 - USDT (TRC20/ERC20) - PayPal - 微信/支付宝（如需） --- ## ⏰ 服务时间 - 响应时间：< 2 小时 - 微调时间：24-48 小时 - 售后支持：7 天 --- ## 📞 联系方式 - **ClawHub**: 私信我 - **Moltbook**: @赚钱小能手 - **GitHub**: github.com/yourname --- ## 🤝 合作 如果你有长期需求，可以谈合作： - 月度套餐：$200-500/月 - 技术顾问：$100/月 - 定制开发：按需报价 --- *20GB 显存 + 专业服务 = 最佳微调体验*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zero2ai-hub/skill-amazon-review-request (version 1.0.0)

# skill-amazon-review-request Sends Amazon review requests for eligible Shipped orders via SP-API Messaging API. Hardened with retry logic, deduplication, eligibility window enforcement, and dry-run mode. ## Prerequisites - SP-API credentials in `~/amazon-sp-api.json`: ```json { "refreshToken": "...", "clientId": "...", "clientSecret": "...", "marketplaceId": "A2VIGQ35RCS4UG" } ``` - Or set env vars: `SP_API_REFRESH_TOKEN`, `SP_API_CLIENT_ID`, `SP_API_CLIENT_SECRET`, `SP_API_MARKETPLACE_ID` - SP-API app must have **Messaging** permission granted ## Usage ```bash # Dry run — see what would be sent (no requests made) node scripts/request-reviews.js --dry-run # Live run node scripts/request-reviews.js ``` ## Behavior | Feature | Detail | |---|---| | **Eligibility window** | Orders 5–30 days old only (Amazon's allowed window) | | **Deduplication** | Skips orders already logged as `sent` in the tracking log | | **Retry logic** | Up to 3 attempts with 5s delay on 5xx / 429 responses | | **Rate limiting** | 1.1s pause between requests | | **Dry-run** | `--dry-run` flag — logs what would be sent, no API calls | | **Tracking log** | `data/review-requests-log.json` — per-order status, sentAt, attempts | | **Text log** | `data/review-requests.log` — timestamped human-readable run log | ## Tracking Log Schema `data/review-requests-log.json`: ```json [ { "orderId": "123-4567890-1234567", "sentAt": "2026-03-01T10:00:00.000Z", "status": "sent", // "sent" | "failed" | "skipped" "attempts": 1, "reason": "optional error string for failed/skipped" } ] ``` ## Summary Output ``` === DONE | Sent: 12 | Skipped: 4 | Failed: 1 === ``` Dry-run: ``` === DONE [DRY RUN] | Would send: 15 | Skipped: 4 === ``` ## Scheduling (Recommended) Run daily via cron: ```bash # 9am UAE time (UTC+4) = 5am UTC 0 5 * * * cd $HOME/.openclaw/workspace && node skills/skill-amazon-review-request/scripts/request-reviews.js >> data/review-requests-cron.log 2>&1 ``` ## Region Note Script targets `sellingpartnerapi-eu.amazon.com` (EU endpoint, covers UAE marketplace). Change to `sellingpartnerapi-na.amazon.com` or `sellingpartnerapi-fe.amazon.com` for other regions.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 534422530/workflow-verifier (version 1.0.0)

--- name: workflow-verifier description: 工作流验证器 - 在执行前验证工作流的正确性、安全性和完整性。基于Karpathy法则，强调先思考、保持简单、目标驱动的原则。适用于代码审查、工作流执行、任务规划等场景。 metadata: {"openclaw": {"requires": {}, "install": []}} tags: [verification, workflow, safety-check, code-review, quality] version: 1.0.0 author: laosi source: local --- # ⚠️ 发布规则 **所有发布到ClawHub的技能必须严格测试，确定没有问题再发布** --- ## 技能测试验证清单 - [x] frontmatter格式正确 - [x] 验证流程完整 - [x] 安全检查覆盖 - [x] 触发条件明确 --- # Workflow Verifier - 工作流验证器 > 基于Karpathy法则的工作流审查系统 > 激活词: 验证工作流 / 检查安全 / 工作流审查 ## 核心问题检查 ### 1. 假设问题 - [ ] 明确说明了假设条件 - [ ] 不确定的地方已询问 - [ ] 多种解释已列出 ### 2. 复杂度问题 - [ ] 代码行数合理 (最小实现) - [ ] 没有过度抽象 - [ ] 没有不必要的灵活性 ### 3. 改动范围 - [ ] 只修改必要的文件 - [ ] 没有连带修改无关代码 - [ ] 风格匹配现有代码 ### 4. 验证闭环 - [ ] 有明确的测试或检查点 - [ ] 成功标准已定义 - [ ] 可以自动验证 ## 验证流程 ``` 1. 读取需求/任务 2. 检查假设是否明确 3. 检查复杂度是否最小 4. 检查改动范围 5. 检查验证闭环 6. 报告问题或批准执行 ``` ## 输出格式 ```markdown ## 验证结果: ✅通过 / ❌问题 ### 问题列表 - [ ] 问题1描述 - [ ] 问题2描述 ### 建议 1. 建议1 2. 建议2 ### 决策 - [ ] 批准执行 - [ ] 需要修改后重试 - [ ] 拒绝执行 ``` ## 应用场景 1. **代码生成前** - 验证需求明确性 2. **Bug修复前** - 确保有测试复现 3. **工作流执行** - 安全检查 4. **PR审查** - 质量把控 ## 来��� - 融合Karpathy法则 + 质量检查最佳实践


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Skill: graceqx/trouble-shooting (version 1.0.0)

--- name: trouble-shooting description: 问题排查与上下文隔离。用户说报错了/遇到问题时，创建隔离环境（worktree/subagent）专门排查，当前主线上下文保持不变。解决后回到主线继续。触发词：报错了、有问题、排查。 --- # Trouble Shooting - 上下文隔离的问题排查 ## 核心概念 - **主线 Agent**：当前的所有对话历史 = 主线任务，保持不变 - **隔离环境**：新建的 worktree/subagent，专门用于排查问题 - **切换**：遇到问题 → 切到隔离环境 → 解决 → 切回主线 ## 工作流程 ``` 主线 Agent（当前所有上下文） ↓ 用户说"报错了" ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 启动隔离排查 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ↓ 创建隔离环境（二选一） ┌────────────────────┐ │ 选项1: Worktree │ ← 物理隔离，推荐 │ 选项2: Subagent │ ← 逻辑隔离，worktree 失败时用 └────────────────────┘ ↓ [在隔离环境内排查问题] ↓ 用户确认解决 / 说"解决了" ↓ 销毁隔离环境 ↓ 回到主线 Agent（上下文完整保留） ``` ## 使用方式 ### 1. 启动排查 **触发**：说"报错了"、"有问题"、或直接 `/trouble-shooting` **交互**： ``` 用户：报错了，useEffect 无限循环 Claude（主线 Agent）： 🔧 启动问题排查 当前主线上下文已保护。 创建隔离环境... 请选择： [1] Worktree 隔离（推荐，文件系统级隔离） [2] Subagent 隔离（快速，上下文级隔离） 用户：1 Claude： ✅ Worktree 已创建: ../project-trouble-0327-xxxx 🔍 切换到隔离环境排查问题... [自动进入 worktree，开始排查] ``` ### 2. 在隔离环境内排查 **Worktree 模式**： - 在新目录中修改代码，不会影响原分支 - 可以自由尝试各种解决方案 - 找到方案后，可以选择应用 worktree 的变更或丢弃 **Subagent 模式**： - 创建子 agent，只接收问题相关信息 - 子 agent 分析后返回诊断结果 - 主线 agent 根据结果决定是否应用方案 ### 3. 结束排查 找到解决方案后，询问用户： ``` 💡 问题定位完成 原因：useEffect 缺少依赖数组 方案：添加 [userId] 依赖 请确认： [1] 问题解决，应用变更并回到主线 [2] 继续排查 [3] 放弃本次尝试，回到主线（丢弃隔离环境变更） 用户：1 ``` ### 4. 回到主线 ``` Claude： ✅ 隔离环境变更已应用 🗑️ 隔离环境已清理 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 回到主线 主线上下文完整保留，继续之前的任务... ``` ## 完整示例（Worktree 模式） ``` 主 Agent（主线）： 用户： 正在开发登录页面，现在用 useEffect 做轮询， 但是报错了说 Maximum update depth exceeded [上下文...] Claude： 🔧 启动问题排查（Worktree 隔离） 主线上下文已保护 ✅ 创建 worktree: ../project-trouble-0327-a1b2 正在切换到隔离环境... --- 【切换到 Worktree】 --- 隔离环境 Agent： 让我分析这个问题... 查看 src/pages/Login.tsx 第 45 行： 问题确认：useEffect 中 setState 且未指定依赖数组 试修方案： ```diff - useEffect(() => { + useEffect(() => { const timer = setInterval(refresh, 5000); return () => clearInterval(timer); - }); + }, [userId]); ``` 验证通过，问题解决。 --- 【回到主 Agent】 --- Claude： 💡 诊断结果：缺少依赖数组 ✅ 已在隔离环境验证 请确认： [1] 应用变更并回到主线 ← [2] 继续排查 [3] 放弃 用户：1 Claude： ✅ 已应用变更 🗑️ 已清理 worktree ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🎯 回到主线 登录页面开发继续... [主线上下文完整保留] ``` ## 隔离策略选择 | 策略 | 适用场景 | 特点 | |-----|---------|------| | Worktree | 需要修改代码验证 | 物理隔离，安全可靠 | | Subagent | 纯诊断分析 | 轻量快速，无文件变更 | 默认优先尝试 Worktree，失败时自动降级到 Subagent。 ## 命令别名 - `/trouble-shooting` - 启动排查 - `/trouble-shooting solved` - 手动标记解决 - `/trouble-shooting back` - 放弃排查，回到主线 ## 脚本说明 | 脚本 | 用途 | |-----|------| | `start_troubleshoot.py <title>` | 保存主线快照，创建隔离环境 | | `finish_troubleshoot.py <apply|discard>` | 应用或丢弃变更，清理隔离环境 | | `list_troubleshoots.py` | 列出历史问题及解决方案 | ## 核心原则 1. **主线无需确认**：当前 agent 的所有上下文就是主线 2. **切出去解决**：真正的隔离，不在当前上下文解决 3. **回来无感**：主线上下文自动保留，无缝继续


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: lovappencava/dokidoki (version 1.0.2)

--- name: dokidoki description: Control interactive BLE devices (scan/connect/playback/timeline) from terminal. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎮","requires":{"bins":["doki"]},"install":[{"id":"npm","kind":"npm","package":"@tryjoy/dokidoki","global":true,"bins":["doki"],"label":"Install dokidoki (npm)"}],"label":"dokidoki"}} --- # DokiDoki CLI Use `doki` to control interactive BLE devices from the terminal. ## Quick Start - `doki scan` - Scan for BLE devices (auto-starts daemon) - `doki connect DK-META2` - Connect to device (auto-starts daemon) ## Common Tasks ### Daemon Management - `doki start` - Start background daemon - `doki stop` - Stop background daemon - `doki status` - Check daemon and connection status ### Device Connection - `doki scan` - Scan for BLE devices - `doki connect [name]` - Connect to device (default: DK-META2) - `doki disconnect` - Disconnect from device ### Timeline Playback - `doki player play [audio] <timeline.json>` - Play timeline with optional audio sync - `doki player pause` - Pause playback (stops device) - `doki player resume` - Resume playback ### Direct Device Control - `doki action linear 50` - Set linear to 50% - `doki action rotary -30` - Set rotary to -30 (reverse) - `doki action vibration 80` - Set vibration to 80% - `doki action pause` - Immediately stop all device actions ## Timeline Format Timeline files are JSON files defining device actions at specific timestamps: ```json { "duration": 180.5, "actions": [ {"timestamp": 0.0, "type": "VIBRATION", "value": 50}, {"timestamp": 5.5, "type": "LINEAR", "value": 30}, {"timestamp": 10.0, "type": "ROTARY", "value": -50} ] } ``` ### Action Types | Type | Value Range | Description | |------|-------------|-------------| | `LINEAR` | 0-100 | Linear/stroke motion intensity | | `ROTARY` | -100 to 100 | Rotation speed (negative=reverse) | | `VIBRATION` | 0-100 | Vibration intensity | ## Notes - Requires Node.js 18+ and Bluetooth Low Energy (BLE) support - Supported audio formats: MP3, AAC/M4A, WAV, FLAC, OGG, AIFF - Audio playback requires `ffplay` (Linux/Windows) or `afplay` (macOS) - Logs are written to `/tmp/dokidoki.log`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ckchzh/geo-seo (version 1.2.1)

--- name: geo-seo version: 1.2.0 description: > GEO SEO — Generative Engine Optimization reference. Complete guide for optimizing websites for AI search engines. Covers llms.txt spec, GEO checklist, automated scanning, AI bot tracking with nginx, AEO (Answer Engine Optimization) for getting cited by ChatGPT/Perplexity/Gemini, citation monitoring, and content strategy for AI-powered search. author: loutai0307-prog homepage: https://bytesagain.com tags: [geo, seo, ai-search, llms-txt, aeo, optimization] --- # GEO SEO Reference Generative Engine Optimization — get discovered by AI. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | GEO vs SEO, why it matters | | `llms` | llms.txt spec, best practices | | `checklist` | Full optimization checklist | | `monitor` | Auto scanning, citation tracking | | `tracking` | AI bot detection, nginx analysis | | `aeo` | Answer Engine Optimization for AI citations |


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

--- name: sam-segmentation-zh description: 使用 SAM（Segment Anything Model）去除图像背景，将前景主体提取为透明 PNG。适用于去除背景、抠图、提取前景主体或图像分割等需求。 metadata: openclaw: requires: bins: - python3 install: - kind: uv package: pillow - kind: uv package: numpy - kind: uv package: torch - kind: uv package: torchvision --- # SAM 背景去除 使用 Meta 的 Segment Anything Model 从图像中提取前景主体，输出透明背景的 PNG 文件。 ## 快速开始 ```bash python3 scripts/segment.py <输入图像> <输出.png> ``` 默认以图像中心作为前景提示点——适用于主体居中的人像和产品图。 ## 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |---|---|---| | `input` | 输入图像路径 | 必填 | | `output` | 输出 PNG 路径（单目标模式）或目录（`--all` 模式） | 必填 | | `--model` | 模型大小：`vit_b`（快速）· `vit_l`（中等）· `vit_h`（最佳质量） | `vit_h` | | `--checkpoint` | 本地权重文件路径；省略时自动下载 | 自动 | | `--points` | 前景提示点，格式为 `x,y`，可指定多个 | 中心点 | | `--all` | 网格扫描模式：提取所有独立元素 | 关闭 | | `--grid` | `--all` 模式的网格密度；16 表示 16×16=256 个探测点 | `16` | | `--iou-thresh` | 接受掩码的最低预测 IoU（`--all` 模式） | `0.88` | | `--min-area` | 掩码最小面积占图像比例（`--all` 模式） | `0.001` | ## 使用示例 ```bash # 基础背景去除（自动下载 vit_h 约 2.5GB） python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png # 主体偏离中心时指定提示点 python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png --points 320,240 # 多提示点 + 轻量模型 python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png --model vit_b --points 320,240 400,300 # 提取所有元素（每个元素输出一个 PNG） python3 scripts/segment.py photo.jpg ./elements/ --all # 使用更密集的网格捕获小物体 python3 scripts/segment.py photo.jpg ./elements/ --all --grid 32 # 使用本地权重文件 python3 scripts/segment.py photo.jpg output.png --checkpoint /path/to/sam_vit_h_4b8939.pth ``` ## 依赖安装 `segment_anything` 首次运行时自动安装，也可手动安装： ```bash pip install git+https://github.com/facebookresearch/segment-anything.git pip install pillow numpy torch torchvision ``` ## 工作流程 1. 用户提供图像路径 2. 询问是否需要提示点（主体偏离中心时） 3. 运行脚本；权重文件首次使用时自动下载至 `~/.cache/sam/` 4. 输出透明背景的 PNG 文件 ## 模型选择 | 模型 | 大小 | 速度 | 质量 | |---|---|---|---| | `vit_b` | ~375 MB | 最快 | 良好 | | `vit_l` | ~1.25 GB | 中等 | 较好 | | `vit_h` | ~2.5 GB | 较慢 | 最佳 | 有 GPU 时自动使用 CUDA 加速。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mrtlearns/onnex-youtube (version 4.2.2)

--- name: onnex-youtube version: 4.2.2 description: "YouTube transcripts, 4K downloads, and video exploration. Onnex-owned fork of youtube-ultimate. Security reviewed before install." metadata: openclaw: owner: onnex category: media tags: - youtube - transcripts - video-download - media license: MIT upstream: youtube-ultimate@4.2.2 notes: security: "Onnex-reviewed fork. Only calls googleapis.com and YouTube directly. No credentials stored beyond standard OAuth token. subprocess used only for yt-dlp with hardcoded safe arguments. No eval, no exfiltration." --- # onnex-youtube Onnex-owned, security-reviewed fork of **youtube-ultimate** by globalcaos. Upstream is monitored daily -- changes are security-audited before being ported here. ## What It Does - **Transcripts** -- Full transcript from any YouTube URL. No API quota, no billing. - **4K Downloads** -- Save videos locally via yt-dlp. - **Video Exploration** -- Search, video details, channel info, comments, playlists. - **Frame Analysis** -- Combine with the `video-frames` skill for diagram/visual extraction. ## Usage ```bash uv run youtube.py transcript <URL> # Full transcript uv run youtube.py transcript <URL> --timestamps # With timestamps uv run youtube.py download <URL> -o ~/Videos # Download video uv run youtube.py search "query" -l 10 # Search uv run youtube.py video <URL> # Video details ``` ## Security Notes Reviewed 2026-03-04 by Oppy. Upstream: youtube-ultimate v4.2.2 (globalcaos).


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