OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ivangdavila/car (version 1.0.0)

--- name: Car description: Buy, maintain, and handle car emergencies with cost estimates, maintenance schedules, and roadside problem-solving. --- ## Decision Tree | Situation | Action | |-----------|--------| | Buying a car | Check `buying.md` for price negotiation, inspection checklist, financing | | Maintenance due or warning light | Check `maintenance.md` for schedules, DIY vs mechanic, symptom diagnosis | | Breakdown or accident | Check `emergencies.md` for immediate steps, who to call, documentation | | Road trip planning | Pre-trip checklist below, then `emergencies.md` for kit and what-ifs | --- ## Pre-Trip Checklist Before any long drive: - [ ] Tire pressure (including spare) at recommended PSI - [ ] Oil level between min/max marks - [ ] Coolant reservoir at proper level - [ ] All lights working (headlights, brake, turn signals) - [ ] Windshield washer fluid filled - [ ] Wiper blades not streaking - [ ] Phone charger and emergency contact numbers accessible --- ## Warning Lights — Quick Reference | Light | Severity | Action | |-------|----------|--------| | Check engine (steady) | Medium | Safe to drive, diagnose within days | | Check engine (flashing) | Critical | Stop driving, call tow | | Oil pressure | Critical | Stop immediately, check oil level | | Temperature/coolant | Critical | Pull over, let engine cool, check coolant | | Battery | Medium | Drive to shop, may have 30-60 min before stall | | ABS | Low | Brakes work, but ABS disabled — drive carefully | | Tire pressure | Low | Check and inflate soon | --- ## Cost Sanity Check Before approving any repair, verify the quote: 1. Get the exact repair name (not "fix the engine") 2. Search "[repair name] + [car model] + cost" for typical range 3. Labor: $80-150/hr is normal; over $200/hr is premium/dealer 4. If quote is 50%+ above average, get a second opinion Common repairs (USD): - Oil change: $30-75 - Brake pads (pair): $150-300 installed - Battery replacement: $150-250 - Alternator: $400-600 - Timing belt: $500-1000 --- ## Fuel Efficiency Tips - Optimal highway speed: 55-65 mph (above 65, efficiency drops ~15%) - Tire pressure: check monthly, underinflation costs 0.2% per PSI - AC vs windows: AC more efficient above 45 mph - Remove roof racks when not in use (5% drag penalty) - Avoid idling more than 30 seconds --- ## When to Load More | Situation | Reference | |-----------|-----------| | Buying new or used, financing, negotiation | `buying.md` | | Maintenance schedules, DIY repairs, diagnostics | `maintenance.md` | | Accidents, breakdowns, insurance claims | `emergencies.md` |


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Skill: freedompixels/cn-batch-file-renamer (version 1.0.0)

--- slug: cn-batch-file-renamer name: Batch File Renamer version: "1.0.0" description: "Batch rename files with customizable patterns. Support prefix, suffix, sequential numbering. Dry-run mode available. Pure Python, no API key required." keywords: rename, batch, file, tool license: MIT-0 tags: - tools --- # Batch File Renamer Rename multiple files at once with patterns. ## Features - Add prefix to filenames - Add suffix before extension - Sequential numbering (001, 002, ...) - Dry-run mode (preview without changes) - Pure Python, no external dependencies ## Usage ``` # Preview renaming python3 scripts/batch_rename.py --dir ./photos --prefix "vacation_" --dry-run # Actually rename python3 scripts/batch_rename.py --dir ./photos --prefix "vacation_" ``` ## Examples Rename files in a directory: - photo.jpg → vacation_001.jpg - image.png → vacation_002.png - pic.gif → vacation_003.gif ## Notes - Preserves file extensions - Does not overwrite existing files - Use --dry-run first to preview changes ## Exit Codes - 0: Success - 1: Directory not found or permission error


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Skill: m3d3l/kitchen-control (version 1.0.0)

# Freezer Inventory Management Skill for OpenClaw ## Overview This skill manages freezer inventory in a convenience store via WhatsApp commands. It tracks inventory with expiration dates, logs sales, creates schedules for display, dynamically adjusts pricing based on cost and expiration, and uses an AI API for forecasting demand. ## Features - Parse WhatsApp text commands: inventory input, sales updates, schedule requests - Integrate with PocketBase for persistent storage - Apply cost-aware dynamic pricing discounts - Call external AI API for sales forecasting and price recommendations - Provide WhatsApp-formatted response messages - Basic user role-based authorization ## Usage Deploy in OpenClaw runtime with environment variables configured for PocketBase and AI API. Connect your WhatsApp webhook to route messages to this skill. ## Files - freezer_inventory_skill.js — main skill code --- ## Installation 1. Place the skill directory `freezer_inventory_skill/` inside your OpenClaw skills folder. 2. Configure environment variables: - `POCKETBASE_URL`, `POCKETBASE_ADMIN_TOKEN` for PocketBase access - `AI_API_KEY`, `AI_API_URL` for forecasting API 3. Register and enable the skill in your OpenClaw instance. 4. Route WhatsApp webhook messages to this skill. ## Commands - `inventory item1 qty1 item2 qty2 expiration YYYY-MM-DD` - `sold item qty` - `schedule` ## Notes - Extend integration with real WhatsApp API for message sending. - User authentication mapped by WhatsApp number. - Logging enabled for debugging.


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Skill: llx-26/qxb-listed-info (version 1.0.2)

--- name: qxb-listed-info description: A 股 + 新三板 + H 股跨市场上市主体综合信息查询工具，一站式聚合两大资本市场的企业公开披露数据，标准化整合多维度字段，可快速完成单企业信息全景调取、多标的横向对比，高效解决跨市场上市企业信息零散、口径不一、查询繁琐的痛点，适配各类商业分析、投研研判、企业尽调等工作场景。 license: MIT metadata: { "openclaw": { "requires": { "env": ["QXBENT_API_TOKEN"], "bins": ["node", "npm"] }, "install": [ { "id": "npm-deps", "kind": "node", "package": "axios", "label": "Install Node.js dependencies" } ] } } --- # 上市信息综合查询 ## 概述 查询上市企业的基本信息、股东信息、财务报表数据。 ## 特性 - 跨市场覆盖：自动识别 A 股、新三板、H 股，符合条件的全部返回 - 基本行情：证券代码、上市日期、总市值、流通市值、市盈率、市净率等 - 股东结构：十大股东、十大流通股东（A股）、主要股东（H股） - 财务报表：最新一期主要财务指标（收入/利润/资产/负债/现金流/各项比率） ## 快速上手 ### 1. 获取 API Token 在 [启信宝会员中心-skill额度](https://www.qixin.com/app-center/home?route=skill-quota) 获取 API Token。 ### 2. 配置 Token 设置环境变量 `QXBENT_API_TOKEN`： **Windows：** 1. 按 `Win + R`，输入 `sysdm.cpl`，按回车 2. 点击"高级" -> "环境变量" 3. 在"用户变量"中点击"新建" 4. 变量名：`QXBENT_API_TOKEN`，变量值：粘贴你的 Token 5. 点击"确定"保存，重启 AI 应用 **Mac/Linux：** ```bash echo 'export QXBENT_API_TOKEN="your_token_here"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ``` ### 3. 使用示例 ``` 查询贵州茅台的上市信息，包括市值和财务数据 ``` ``` 帮我看看中国平安在A股和H股的上市情况 ``` ``` 查询宁德时代的十大股东和最新财务报表 ``` ## API 接口 | 接口名 | 描述 | 参数 | |--------|------|------| | getListedInfo | 查询上市信息（综合） | ename（企业名称）或 eid（企业ID） | ## 工具权限 - `Bash(node:*)`: 允许执行 Node.js/TypeScript 代码 - `Read`: 允许读取接口文档 ## 运行时要求 **Bins** - `node` (Node.js >= 16.x) - `npm` **Env** - `QXBENT_API_TOKEN` (必需) - 启信宝 API 访问凭证 ## 初始化 首次使用时需要安装依赖： ```bash npm install ``` ## 数据说明 - 支持通过企业名称（ename）或企业ID（eid）查询 - 企业名称支持模糊匹配，自动取最佳匹配结果 - 返回数据中包含 `ename` 字段，标识实际查询的企业 - 一个企业可能同时有多种上市类型（A股+H股），符合条件的都会返回 - 财务报表返回最新一期数据 - A股和新三板的财务字段结构相同，H股为独立字段结构 ## 参考文件 - 接口详细文档：读取 [references/getListedInfo.md](./references/getListedInfo.md)


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Skill: bytesagain-lab/ferpa (version 1.0.0)

--- name: "ferpa" version: "1.0.0" description: "FERPA compliance reference — student records privacy, educational rights, consent requirements, and institutional obligations under the Family Educational Rights and Privacy Act. Use when handling student data, designing education software, or advising on records disclosure." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [ferpa, education, privacy, student-records, compliance, legal] category: "legal" --- # FERPA — Student Privacy Compliance Reference Quick-reference skill for FERPA requirements, student records handling, and educational privacy compliance. ## When to Use - Determining what constitutes an "education record" - Understanding when parental vs student consent is required - Designing systems that handle student data - Handling records disclosure requests - Implementing FERPA-compliant data sharing policies ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview of FERPA — scope, history, and key definitions. ### `rights` ```bash scripts/script.sh rights ``` Student and parent rights under FERPA — access, amendment, consent, complaints. ### `records` ```bash scripts/script.sh records ``` What is (and isn't) an education record — definitions and examples. ### `directory` ```bash scripts/script.sh directory ``` Directory information — what can be disclosed without consent. ### `exceptions` ```bash scripts/script.sh exceptions ``` FERPA exceptions — when disclosure is permitted without consent. ### `technology` ```bash scripts/script.sh technology ``` FERPA and technology — cloud services, LMS, edtech vendor agreements. ### `penalties` ```bash scripts/script.sh penalties ``` FERPA enforcement, penalties, and complaint procedures. ### `checklist` ```bash scripts/script.sh checklist ``` FERPA compliance checklist for institutions and vendors. ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration | Variable | Description | |----------|-------------| | `FERPA_DIR` | Data directory (default: ~/.ferpa/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: doooxu/network-device-scanner (version 1.0.1)

--- name: network-device-scanner description: 扫描局域网内活跃设备及其开放端口，返回格式化Markdown表格。触发场景：(1) 用户说"查一下周边设备有哪些"、"扫描周边设备"、"看看网络有哪些设备"、"局域网有哪些设备" (2) 用户提到IP地址、MAC地址、端口扫描相关的查询 --- # Network Scanner 扫描当前局域网内的活跃设备及其开放端口，返回格式化表格。 **用途**：仅用于管理用户自有网络，发现和识别局域网内的设备。 ## 执行方式 ### Linux ```bash python3 skills/network-device-scanner/scripts/scan.py ``` ### macOS ```bash python3 skills/network-device-scanner/scripts/scan.py ``` ### Windows (PowerShell) ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File skills/network-device-scanner/scripts/scan.ps1 ``` ## 环境要求 - Python 3.7+ - 可选: `arp` 命令 (Linux/macOS), `fping` 或 `nmap` (更快发现) ## 输出格式 严格按照以下格式返回： | IP 地址 | MAC | 开放端口 | 设备类型 | |---------|-----|----------|----------| | 172.16.10.1 | e4-68-a3-95-f9-16 | 21, 23, 80 | 小米路由器 (Telnet+FTP) | | 172.16.10.24 | 94-e6-f7-be-c8-0a | 22, 80, 443, 3389, 8080, 8443, 9000 | Linux服务器 (SSH/RDP/Web) | | 172.16.10.196 | 40-31-3c-db-06-7d | 80, 8080, 8443 | 小米设备 (智能电视/IoT) | | 172.16.10.219 | 30-9c-23-07-1b-ea | 135, 139, 445 | Windows电脑 (SMB/远程管理) | ## 功能说明 1. **设备发现** (按优先级): - 读取 /proc/net/arp (Linux) - 使用 arp 命令 - Ping 扫描 (fping > nmap > basic ping) 2. 使用TCP端口扫描验证设备活跃状态 3. 扫描常用端口: 21, 22, 23, 53, 80, 135, 139, 443, 445, 554, 8000, 8080, 8443, 9000, 37777 4. 根据MAC前缀和开放端口自动识别设备类型 ## 设备类型识别规则 - MAC前缀 `e4-68-a3` → 小米路由器 - MAC前缀 `40-31-3c` → 小米设备 - 开放 135,139,445 端口 → Windows电脑 - 开放 22,80 端口 → Linux服务器 - 开放 80/8080 端口 → Web服务器/设备


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Skill: haxsscker/claw-security-panel (version 1.0.0)

--- name: claw-security-panel description: OpenClaw 安全检查面板（Python 3.7+ 兼容）。用户发送"启动安全检查"时触发，按四大类检查：接入安全、权限安全、执行安全、韧性安全。生成带 token 的临时 HTML 页面，含风险详情子页面和一键修复功能。 --- # OpenClaw Security Panel v2 ## 触发条件 用户发送以下消息时触发： - "启动安全检查" - "安全检查" - "检查安全配置" ## 检查框架（四大类） ### A. 接入安全 (Access Security) 🔐 - **HTTPS 加密**：检查是否启用 HTTPS - **网关绑定**：检查是否暴露在公网（0.0.0.0 vs 127.0.0.1） - **端口配置**：检查是否使用默认端口 18789 - **认证机制**：检查是否配置口令/token 认证 - **登录来源检测**：检查历史登录日志，识别非常用地 IP 登录风险，提供 ACL 策略配置建议 ### B. 权限安全 (Permission Security) 👤 - **运行用户**：检查是否以 root 运行 - **关键文件保护**：检查预加载的.json 和.md 文件是否有防修改声明（#lock/#protected） - **文件权限**：检查工作区文件权限设置 - **明文密码检测**：扫描安装目录下是否有明文密码保存 ### C. 执行安全 (Execution Security) ⚙️ - **版本检查**：当前 OpenClaw 版本 - **漏洞扫描**：已知 CVE 漏洞检查 - **插件风险**：已安装技能的安全风险 - **高风险命令检测**：检查近 3 天执行命令历史，识别增加用户、删除文件、修改密码、端口转发等高风险操作 ### D. 韧性安全 (Resilience Security) 🛡️ - **登录 IP**：检查已登录 IP 是否异常（外部 IP 检测） - **备份状态**：检查配置和工作区备份 - **版本控制**：检查 git 仓库状态 ## 功能特性 ### 1. 主页面 - 整体风险等级展示 - 四大类检查概览 - 通过检测项统计（不计入低风险） - 风险数量统计 - 右侧"查看风险详情"按钮 ### 2. 风险详情子页面 (/claw_security_pannel/risks) - 风险列表，每项包含： - 风险等级标签（HIGH/MEDIUM/LOW） - 详细描述 - 修复方案说明 - 修复后影响提示（避免误修复） - 可自动修复/需人工修复标识 - 勾选框（仅可自动修复的风险可勾选） - 一键修复按钮 ### 3. 修复功能 - **可自动修复**：文件权限、备份创建等 - **需人工修复**：HTTPS 配置、密码迁移、认证配置等 - 禁止勾选 - 显示"🔧 需人工修复"标识 - 提供详细修复指南 ## 输出格式 ### 主页面 ``` http://127.0.0.1:18790/claw_security_pannel?[REDACTED_SECRET] ``` ### 风险详情子页面 ``` http://127.0.0.1:18790/claw_security_pannel/risks?[REDACTED_SECRET] ``` ## API 接口 ### GET /claw_security_pannel/api/report 获取完整检查报告 JSON ### POST /claw_security_pannel/api/fix ```json { "token": "<token>", "riskIds": ["id1", "id2"] } ``` 响应： ```json { "success": true, "fixed": ["风险项 1", "风险项 2"], "errors": [], "message": "成功修复 2 项" } ``` ## 环境要求 - **Python 版本**: Python 3.7+ - **依赖**: 仅使用 Python 标准库 - **兼容性**: 已针对 Python 3.7-3.12 测试 ## 注意事项 - Token 有效期 30 分钟 - 面板服务运行在独立端口（18790） - 通过检测的项直接显示"通过"，不计入风险统计 - 敏感操作（如密码修改）必须人工确认 - 修复前会显示修复后的影响提示


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Skill: shenshuo-03/book-to-skill (version 1.0.0)

--- name: book-to-skill description: 根据上传的书籍自动提取技能和思维方式并创建新skill。用于：当用户上传一本书（PDF、TXT、EPUB等），希望从中提取核心技能、方法论或思维方式，并生成一个可复用的skill。 --- # Book to Skill 从书籍中提取技能并自动创建新skill的元技能。 ## 支持的书籍格式 - PDF (.pdf) - TXT (.txt) - EPUB (.epub) - MOBI (.mobi) - DOCX (.docx) - Markdown (.md) ## 工作流程 ### 1. 读取书籍内容 根据文件格式选择合适的读取方式： **PDF**: 使用pdf skill读取文本内容 ``` 使用pdf skill提取PDF中的文本 ``` **EPUB/MOBI**: 使用适当的库解析 ``` Python epub库或mobi库提取内容 ``` **TXT/MD**: 直接读取文本 **DOCX**: 使用docx skill读取 ### 2. 分析书籍内容 分析并提取以下内容： 1. **核心主题**：书籍主要讨论什么问题 2. **关键概念**：书中的重要术语和定义 3. **方法论**：作者提出的具体方法、框架或流程 4. **思维方式**：书中的思考模式或心智模型 5. **实践步骤**：可操作的具体步骤或技巧 6. **应用场景**：这些技能适合用在什么场景 ### 3. 生成Skill结构 根据分析结果，生成新skill的以下组成部分： ``` 新skill名称/ ├── SKILL.md │ ├── YAML frontmatter (name, description) │ └── 核心内容 (方法论、步骤、实践指导) └── references/ (可选) ├── 详细方法论.md └── 案例和示例.md ``` ### 4. Skill命名规范 - 使用英文或中英文混合 - 名称应该体现核心技能 - 示例： - "thinking-in-first-principles" (第一性原理思考) - "系统思考" (Systems Thinking) - "高效能人士的七个习惯" (可以提取为具体技能) ## Skill模板结构 根据书籍内容选择合适的模板： ### 模板A：方法论型 ```yaml --- name: skill-name description: [一句话描述这个skill是什么及何时使用] --- # 技能名称 ## 概述 [简短的背景介绍] ## 核心方法论 [主要的方法框架] ## 具体步骤 1. [步骤1] 2. [步骤2] 3. [步骤3] ## 实践技巧 - [技巧1] - [技巧2] ## 应用场景 - [场景1] - [场景2] ## 常见误区 - [误区1] - [误区2] ``` ### 模板B：思维方式型 ```yaml --- name: skill-name description: [思维方式的描述及适用场景] --- # 思维方式名称 ## 什么是这种思维方式 [定义和核心要点] ## 如何培养 [具体练习方法] ## 应用示例 [实际应用案例] ## 注意事项 [使用这种思维方式的要点] ``` ### 模板C：综合型 结合方法论和思维方式，适合内容丰富的书籍。 ## 生成流程 1. **提取章节要点**：快速浏览目录和章节标题 2. **深度阅读**：理解核心内容 3. **结构化输出**：按照模板生成skill 4. **用户确认**：展示生成的skill给用户审核 5. **保存到本地**：将生成的skill保存到用户指定位置 ## 输出示例 如果用户上传《第一性原理》，生成的skill可能包含： - name: first-principles-thinking - description: 第一性原理思考方法。用于：当需要从根本上分析问题、突破传统思维定式时 - 内容包括：定义、实践步骤、案例、常见问题 ## 注意事项 - 保持skill简洁，遵循"concise is key"原则 - 提取最核心、最可操作的内容 - 生成的skill应该可以直接使用 - 如果书籍内容太泛，建议聚焦在1-2个核心技能上


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: nidhov01/04 (version 1.0.0)

--- name: "auto-iteration" version: "1.0.0" description: "安全的自动任务迭代和优化系统" author: "AI Skills Team" tags: ["迭代", "优化", "自动化", "工作流"] requires: [] --- # AI自动迭代技能 安全的自动任务迭代和优化系统，支持质量评估和自动重试。 ## 技能描述 自动执行任务并根据质量评估结果进行迭代优化，直到达到预期质量标准。支持工具白名单、危险操作检测和完整的历史记录。 ## 使用场景 - 用户："生成一份报告，如果不满意就改进" → 自动迭代优化 - 用户："分析这段代码并优化" → 评估质量后自动改进 - 用户："创建一个方案，确保质量达标" → 迭代直到满足标准 - 用户："执行任务并记录过程" → 完整日志和历史记录 ## 工具和依赖 ### 工具列表 - `scripts/iteration_agent.py`：核心迭代引擎 ### 内置工具 | 工具 | 功能 | 参数 | |------|------|------| | search | 搜索内容 | query, max_results | | read | 读取文件 | file_path | | write | 写入文件 | file_path, content | | calculate | 安全计算 | expression | | validate | 验证数据 | data, rules | | analyze | 分析内容 | content | ### API密钥 无 ### 外部依赖 - Python 3.7+（仅使用标准库） ## 配置说明 ### 配置参数 ```python agent = IterationAgent( max_iterations=3, # 最大迭代次数 quality_threshold=0.7 # 质量阈值 (0-1) ) ``` ### 数据存储位置 任务日志：`~/.ai_iteration_log.db` ## 使用示例 ### 基本用法 ```python from iteration_agent import IterationAgent # 创建Agent agent = IterationAgent(max_iterations=3, quality_threshold=0.7) # 定义任务步骤 task_steps = [ {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'output.txt', 'content': 'Hello AI'}}, {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'output.txt'}}, {'tool': 'analyze', 'params': {'content': 'Hello AI'}}, ] # 执行任务（自动迭代直到达标） result = agent.run_task('文本处理任务', task_steps) ``` ### 场景1：自动优化文本 用户："写一段产品介绍，质量要达到8分以上" AI： ```python agent = IterationAgent(quality_threshold=0.8) task_steps = [ {'tool': 'write', 'params': {'content': '生成产品介绍'}}, {'tool': 'analyze', 'params': {'evaluate_quality': True}}, ] result = agent.run_task('产品介绍生成', task_steps) # 自动迭代改进，直到质量达标 ``` ### 场景2：文件处理任务 用户："读取data.txt，分析内容，保存报告" AI： ```python task_steps = [ {'tool': 'read', 'params': {'file_path': 'data.txt'}}, {'tool': 'analyze', 'params': {'type': 'content_analysis'}}, {'tool': 'write', 'params': {'file_path': 'report.txt'}}, ] result = agent.run_task('数据分析任务', task_steps) ``` ### 场景3：自定义工具 用户："添加一个自定义工具来发送通知" AI： ```python def send_notification(**kwargs): # 自定义通知逻辑 return {'success': True, 'message': '已发送通知'} agent.tools['notify'] = send_notification ``` ## 故障排除 ### 问题1：任务未达标但停止迭代 **现象**：质量未达标但已达到最大迭代次数 **解决**： 1. 提高 `max_iterations` 参数 2. 降低 `quality_threshold` 阈值 3. 检查任务步骤是否合理 ### 问题2：危险操作被阻止 **现象**：提示"危险操作已阻止" **解决**： - 这是安全机制，阻止危险命令 - 使用白名单内的安全工具 - 或明确告知操作是安全的 ### 问题3：文件路径错误 **现象**：找不到文件或路径错误 **解决**： - 使用绝对路径 - 或确保当前工作目录正确 - 只允许写入当前目录的文件 ## 注意事项 1. **迭代限制**：默认最多3次迭代，避免无限循环 2. **质量阈值**：默认0.7，可根据需求调整 3. **安全优先**：危险操作会被自动阻止 4. **只写当前**：只允许写入当前目录的文件 5. **定期备份**：建议定期备份任务日志数据库


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: chris6970barbarian-hue/glitch-homeassistant (version 1.0.0)

# Home Assistant Skill Control smart home devices via Home Assistant API. ## Skill Metadata - **Name**: homeassistant - **Type**: OpenClaw Skill - **Purpose**: Control lights, switches, covers, climate, scenes, scripts via HA API ## Setup Commands ### Prerequisites 1. Home Assistant running on local network 2. Long-Lived Access Token from HA Profile page ### Configuration (One-Command) ```bash # Run this to configure ha-cli setup <HA_URL> <TOKEN> # Example: ha-cli setup 192.168.1.100 your_long_lived_token_here ``` Or set environment variables: ```bash export HA_URL="http://homeassistant.local:8123" export HA_TOKEN="your_token_here" ``` ## Usage Commands ### Basic Control ```bash # Turn on device (any type) ha-cli on <device_name> ha-cli <device_name> on # Turn off device ha-cli off <device_name> ha-cli <device_name> off ``` ### Brightness & Color ```bash # Set brightness (0-100) ha-cli brightness <0-100> <device_name> ha-cli <device_name> brightness 75 # Set RGB color ha-cli rgb #RRGGBB <device_name> ha-cli rgb #FF5500 "Living Room" ``` ### Temperature ```bash # Set temperature ha-cli <temperature> <thermostat_name> ha-cli 22 thermostat ``` ### Scenes & Scripts ```bash # Activate scene ha-cli scene <scene_name> ha-cli scene movie # Run script ha-cli script <script_name> ha-cli script morning ``` ### Status & Discovery ```bash # Check HA status ha-cli status ha-cli info # List all entities ha-cli list ha-cli list entities # List by domain ha-cli list light ha-cli list switch ha-cli list climate ``` ## Supported Device Types | Domain | Commands | Examples | |--------|----------|----------| | light | on, off, brightness, rgb | `ha-cli on living room` | | switch | on, off | `ha-cli off tv` | | cover | open, close, stop | `ha-cli open blinds` | | climate | temperature, mode | `ha-cli 22 thermostat` | | lock | lock, unlock | `ha-cli lock front door` | | scene | activate | `ha-cli scene movie` | | script | run | `ha-cli script morning` | ## Entity Matching - Case insensitive - Partial name matching (bed → Bedroom Light) - Fuzzy matching enabled ## Error Handling - Connection error: Shows HA URL and token setup instructions - Entity not found: Shows similar entity suggestions - Invalid command: Shows usage help ## Related Skills - openhue (Philips Hue) - sonoscli (Sonos speakers) - eightctl (Eight Sleep) ## Files ``` homeassistant/ ├── SKILL.md # This file ├── README.md # User documentation ├── ha-cli # Main CLI executable ├── ha # Bash wrapper └── config.json # Saved configuration ```

path: config.json
content: url: http://homeassistant.local:8123

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xiatian5/xiaohongshu-content-automation (version 1.0.0)

--- name: 小红书内容自动化工作流 slug: xiaohongshu-content-automation description: 小红书内容创作自动化工作流，从选题、撰写、排版到发布的一站式自动化方案，帮助你快速产出高质量小红书内容。 version: 1.0.0 author: xiatian5 tags: [xiaohongshu, content, automation, chinese, social, writing] --- # 小红书内容自动化工作流 📝✨ 一站式小红书内容创作自动化工作流，从选题、撰写、排版到发布，帮助你快速产出高质量小红书内容。整合内容生成、标题优化、话题推荐、排版格式化全流程。 ## 触发词 当用户说这些话时，调用这个技能： - "帮我写小红书文案" - "小红书内容自动化" - "生成小红书帖子" - "小红书选题推荐" - "优化小红书标题" - "自动发布小红书" ## 功能特性 | 功能 | 说明 | |------|------| | **智能选题** | 根据热点和关键词推荐热门选题方向 | | **内容生成** | 生成符合小红书风格的文案内容 | | **标题优化** | 提供多个标题选项，优化点击率 | | **话题推荐** | 自动推荐相关热门话题 | | **排版格式化** | 自动添加表情、分段、符合小红书风格 | | **发布准备** | 生成可直接复制粘贴的最终内容 | ## 工作流程 ### 标准工作流 ``` 1. 需求收集 → 主题/关键词/风格 2. 选题推荐 → 给出3-5个选题方向供选择 3. 内容生成 → 根据选题生成正文 4. 标题优化 → 生成5个候选标题 5. 话题推荐 → 推荐5-8个相关话题 6. 排版输出 → 输出格式化好的最终内容 ``` ## 使用示例 ### 示例1：生成一篇健身内容 **输入:** 主题 = "新手健身"，风格 = "干货" **输出:** ``` 💪 新手健身入门 | 我花了一个月总结的5个经验 很多新手刚开始健身都很迷茫，我整理了5个最实用的经验分享给大家！ ✅ 动作标准比重量更重要 ✅ 循序渐进，不要一开始就练太猛 ✅ 坚持比计划更重要 ✅ 一定要注意拉伸放松 ✅ 饮食配合效果翻倍 收藏起来慢慢看，你健身多久了？评论区告诉我！ #健身入门 #新手健身 #健身经验 #健身干货 #健身日常 #减脂健身 #健身计划 ``` ### 示例2：标题优化 **输入:** 原文标题 = "我的护肤心得" **输出候选标题:** 1. 🔥 护肤踩了无数坑之后，我总结了这5条心得 2. 💆 混油痘肌护肤心得 | 坚持半年皮肤稳定了 3. ✨ 我的3年护肤心得总结，新手直接抄作业 4. 🎯 省钱版护肤心得 | 效果好才是真的好 5. 🌸 日常护肤流程 | 我的晚间护肤心得分享 ## 内容风格指南 小红书内容特点： - **开头吸引眼球** - 用表情+钩子式开头 - **短句分段** - 短段落，多用换行 - **表情点缀** - 适当使用emoji增加亲和力 - **干货要点** - 使用✅、💡、❗等符号突出重点 - **结尾互动** - 提问引导评论 - **话题标签** - 5-8个相关话题，包含大中小流量词 ## 话题选择策略 - **大流量词** (1-2个)：#护肤 #健身 #美食 #旅行 - **中流量词** (2-3个)：#新手护肤 #健身入门 #家常菜 - **长尾词** (2-3个)：#混油痘肌护肤 #学生党健身攻略 ## 依赖 - 需要 `xiaohongshu-cn` 基础技能 - 内容生成依赖大语言模型 - 自动发布需要配合浏览器自动化 (`playwright-browser-automation`) ## 最佳实践 1. **明确受众** - 确定是给新手还是进阶用户 2. **控制长度** - 小红书正文建议300-500字效果最佳 3. **加入个人体验** - 小红书用户喜欢真实体验分享 4. **Always 结尾提问** - 提问能提高互动率，增加流量 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-30) - 初始发布 - 完整的小红书内容创作工作流 - 包含选题、生成、优化、推荐、排版全流程 ## 相关技能 - [xiaohongshu-cn](https://clawhub.ai/skills/xiaohongshu-cn) - 小红书基础工具 - [playwright-browser-automation](https://clawhub.ai/skills/playwright-browser-automation) - 浏览器自动化用于发布 - [copywriting](https://clawhub.ai/skills/copywriting) - 文案写作技能 --- *如果你觉得这个技能有用，请给它点个星，谢谢！⭐*


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