OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: muthukumaran-k-1/ucts-guide (version 1.0.0)

--- name: ucts-guide description: > Smart task analysis with optimal tool prescription. Analyze any coding task by complexity, domain, scope, and risk — then prescribe the best combination of UCTS optimization tools. Works directly in OpenClaw without a Claude Code session. tags: [ucts, token-optimization, planning, task-analysis] --- # UCTS Smart Guide Analyze the user's task and prescribe the optimal Claude Code session configuration. ## When to use When the user describes any coding task — feature, bug fix, refactor, architecture, etc. — and you need to decide HOW to approach it optimally. ## Process ### 1. Classify the task | Dimension | Options | |-----------|---------| | **Complexity** | trivial, simple, moderate, complex, massive | | **Domain** | code, debug, refactor, feature, architecture, devops, docs, security, performance, migration | | **Scope** | single-file, multi-file, module, cross-module, full-repo, multi-repo | | **Risk** | none, low, medium, high, critical | **Signals to look for:** - "todo list", "script", "hello world" → trivial - "fix bug", "add test" → simple - "authentication", "OAuth", "API endpoint" → moderate - "microservice", "payment", "distributed" → complex - "redesign", "rewrite", "migration" → massive - "payment", "stripe", "encryption" → critical risk - "security", "OWASP", "vulnerability" → high risk ### 2. Prescribe the combo | Complexity | Caveman | Tools | Model | |-----------|---------|-------|-------| | **trivial** | ultra | Cache + Monitor | haiku-only | | **simple** | full | + Pruner, Fast Transform | haiku-default | | **moderate** | full | + LLMLingua, Semantic Cache, SWE-Pruner, RouteLLM, Repo Map | auto-route | | **complex** | lite | + AgentDiet, Hierarchical Memory, Swarm, /office-hours | auto-route | | **massive** | off/lite | + Observability, SPARC, all of the above | sonnet/opus | **Risk overrides:** - critical risk → caveman off (no compression on safety-critical work) - high risk → add `/careful` (destructive command blocking) - any security domain → add `/cso` after implementation ### 3. Generate the dispatch instruction Format for spawning a Claude Code session: ``` Load UCTS. Run /ucts guide <original task description> ``` For specific known patterns: - Security audit → `Load UCTS. Run /cso` - Code review → `Load UCTS. Run /review` - QA test → `Load UCTS. Run /qa <url>` - Feature → `Load UCTS. Run /ucts guide <desc>, approve, implement, /ship` - Plan only → `Load UCTS. Run /ucts guide <desc>, /office-hours, /autoplan. Save plan, don't implement.` ### 4. Show the user ``` 📋 Task: [description] 📊 Classification: [complexity] [domain] | [scope] | risk: [risk] 🎯 Combo: caveman:[level] + [Tool1] + [Tool2] + ... 💰 Estimated savings: [X]% Spawning Claude Code with: "Load UCTS. Run /ucts guide [task]" ```


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Skill: tobewin/epub-studio (version 1.0.0)

--- name: epub-studio description: EPUB电子书生成器。Use when user wants to create professional EPUB ebooks from Markdown, text, or structured content. Supports chapters, TOC, cover image, metadata. 电子书、EPUB制作。 version: 1.0.0 license: MIT-0 metadata: {"openclaw": {"emoji": "📚", "requires": {"bins": ["python3"], "env": []}}} dependencies: "pip install ebooklib" --- # EPUB Studio 专业EPUB电子书生成器，支持Markdown转EPUB、多章节、目录、封面。 ## Features - 📚 **EPUB格式**: 标准EPUB 3.0格式 - 📑 **多章节**: 自动生成章节 - 📋 **目录**: 自动生成TOC - 🖼️ **封面**: 支持封面图片 - 📝 **Markdown输入**: 从Markdown生成 - ✅ **跨平台**: 支持所有电子书阅读器 ## Trigger Conditions - "生成电子书" / "Create ebook" - "做一本EPUB" / "Make EPUB" - "Markdown转EPUB" - "epub-studio" --- ## Python Code ```python import os from ebooklib import epub class EpubGenerator: def __init__(self, title, author='Unknown', language='zh'): self.book = epub.EpubBook() self.book.set_title(title) self.book.set_language(language) self.book.add_author(author) self.chapters = [] def add_chapter(self, title, content, filename=None): """Add a chapter""" if filename is None: filename = f'chapter_{len(self.chapters)+1}.xhtml' chapter = epub.EpubHtml(title=title, file_name=filename) chapter.content = f'<h1>{title}</h1>{content}' self.book.add_item(chapter) self.chapters.append(chapter) return chapter def add_markdown_chapters(self, markdown_content): """Split markdown into chapters""" sections = markdown_content.split('\n# ') for i, section in enumerate(sections): if not section.strip(): continue lines = section.split('\n') title = lines[0].replace('#', '').strip() content = '<br>'.join(lines[1:]) self.add_chapter(title, content) def add_cover(self, image_path): """Add cover image""" with open(image_path, 'rb') as f: cover_image = f.read() self.book.set_cover('cover.jpg', cover_image) def set_toc(self): """Generate table of contents""" self.book.toc = self.chapters # Add navigation self.book.add_item(epub.EpubNcx()) self.book.add_item(epub.EpubNav()) def add_spine(self): """Set reading order""" self.book.spine = ['nav'] + self.chapters def save(self, output_path): """Save EPUB file""" self.set_toc() self.add_spine() epub.write_epub(output_path, self.book, {}) return output_path # Example gen = EpubGenerator('My Book', author='Author Name') gen.add_chapter('Chapter 1', '<p>Content here...</p>') gen.add_chapter('Chapter 2', '<p>More content...</p>') gen.save('output.epub') ``` --- ## Usage ``` User: "帮我把这篇Markdown做成电子书" Agent: 使用 EpubGenerator 生成EPUB User: "创建一本3章的电子书" Agent: 分章生成EPUB ``` --- ## Notes - 使用ebooklib库 - 支持标准EPUB 3.0格式 - 兼容所有电子书阅读器 - 支持中英文


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Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-date-utils (version 1.0.0)

--- name: date-utils description: Provides date and time manipulation operations for working with dates. Use when you need to format, parse, compare, or manipulate dates and times. --- # Date Utils Provides date and time manipulation operations. ## Usage ```javascript const date = require('./skills/date-utils'); // Formatting const formatted = date.formatDate(new Date(), 'YYYY-MM-DD HH:mm:ss'); // Parsing const parsed = date.parseDate('2024-03-15', 'YYYY-MM-DD'); // Differences const diff = date.diffDays(date1, date2); // Add/Subtract const tomorrow = date.addDays(new Date(), 1); const lastWeek = date.subtractDays(new Date(), 7); ``` ## Features - Date formatting with patterns - Date parsing from strings - Date arithmetic (add/subtract) - Date comparisons - Timezone handling - Calendar generation - Relative time (ago, fromNow) - Duration calculations


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Skill: wyj0124/document-management (version 1.0.0)

--- name: Document-Management description: analyze and organize pdf documents in a local folder. use when the user provides a local folder path and wants to manage, organize, classify, summarize, review, or generate a report for the documents in that folder, especially for batch processing of multiple pdf files. 触发词: 管理文档, 管理某路径的文档, 整理文档, 分析文档, 文档分类, 生成文档报告 --- # 文件分析器 当用户提供一个包含多个文档的本地目录，并希望： - 对文档进行管理 - 批量提取文档文本 - 对文档进行主题分类 - 基于固定模板输出一份总报告 - **自动将文档移动到分类后的文件夹** --- ## Token Extraction From user input `管理 D:\测试`路径下的文档 → `file_path` = `D:\测试` # 技能目标 本技能的目标是处理一个本地文件夹，并输出**一份完整报告**。 整个流程必须分为三个阶段： 1. **提取文本** 2. **文档分类** + **文件整理** 3. **写报告** 其中： - 第一阶段由脚本完成 - 第二阶段完成分类 + 文件移动 - 第三阶段写报告时，必须参考用户提供的报告模板或技能内预设模板 --- # 输入 用户会提供一个本地目录路径，例如： `D:\papers` 目录中应包含一个或多个 `.pdf` 文件。 如果用户提供的是单个文件而不是目录，不要假装支持目录分析。 应明确说明该输入不符合本技能预期。 --- # 第一部分：提取文本 这一阶段只负责从目录中的 PDF 提取原始文本。 ## 脚本职责 运行脚本，遍历目标目录中的全部 PDF，并提取每篇文档的纯文本。 脚本只负责： - 校验目录是否存在 - 遍历目录中的 PDF 文件 - 提取 PDF 文本 - 返回结构化结果 不要把以下逻辑写进 Python： - 分类任务 - 摘要生成 - 报告写作 - 模板填充 这些工作都应交给模型完成。 ## 脚本调用 运行脚本： ```bash run {baseDir}/scripts/extract_pdf_folder.py "<folder_path>" ``` # 第二部分：文档分类 ## 分类数量要求 主题数量应根据文档数量动态调整，建议： - 文档数量 3-6 篇：3-4 个主题 - 文档数量 7-12 篇：4-6 个主题 - 文档数量 12 篇以上：6-8 个主题 分类时应考虑： - **研究领域**（如机器学习、交通工程、气候科学等） - **应用场景**（如预测、检测、建模、分析等） - **数据类型**（如 GPS 轨迹、时序数据、遥感数据等） - **方法论**（如深度学习、统计方法、混合方法等） 优先按研究领域细分，同一领域内可按应用场景或方法论进一步区分。 ## 第二部分输入 输入为第一阶段返回的 `documents` 列表。 ## 第二部分执行 逐篇读取 `text`，判断其最核心主题。 将其加入到对应的文件夹。 ## 文件整理（移动文档到分类文件夹） ### 执行要求 在完成文档分类后，必须将每篇 PDF 文件移动到对应的分类文件夹中。 ### 操作步骤 1. 在目标目录（PDF 所在目录）下创建以主题命名的子文件夹 2. 将每篇 PDF 移动到对应主题的子文件夹中 3. 文件夹名称应简洁明了，建议使用中文命名（如"电动汽车出行模式"、"城市货运物流"等） ### 注意事项 - 如果目标文件夹已存在同名子文件夹，直接使用 - 移动前确保原文件没有被占用 - 报告中的"各主题下的文档归应与实际文件夹结构一致 ## 第二部分输出 至少形成两类内部结果： 1. 文档到主题的映射 2. 主题到文档集合的映射（根据文档数量动态调整） # 第三部分：写报告 这一阶段根据以下输入生成最终报告： 1. 第一阶段提取出的文本 2. 第二阶段生成的分类结果 3. 用户提供的模板或默认模板 ## 第三部分目标 生成一份完整总报告。 报告应先呈现整体内容，再呈现单篇文档卡片。 不要把单篇卡片单独作为第一结果输出。 ## 模板位置 默认报告模板文件位于： `references/report-template.md` 写报告时，必须先读取并遵循该模板。 如果用户在当前对话中提供了自己的模板，则优先使用用户模板。 如果用户没有提供模板，则使用默认模板。 ## 第三部分执行顺序 1. 读取并理解报告模板 2. 根据第一阶段文本和第二阶段分类结果整理报告内容 3. 先写文件夹概览 4. 再写主题分类结果 5. 再写各主题下的文档归并 6. 再写总体结论 7. 最后写单篇文档卡片 8. 若存在失败文件，则在末尾列出 ## 第三部分输出 最终只输出一份完整报告，并保存。 报告中至少应包含： - 文件夹概览 - 主题分类结果 - 各主题下的文档归并 - 总体结论 - 单篇文档卡片 - 处理失败的文件（如有） ## 模板遵循要求 不要脱离模板自由生成章节结构。 不要擅自增加“文档对比”“差异分析”“优劣比较”等内容，除非用户明确要求。 如果模板中的某个字段无法从文本中得到明确支持，写： `未明确提及` 不要为了填满模板而编造内容。


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Skill: analytix402/analytix402 (version 0.1.0)

# Analytix402 Monitor, control, and optimize your AI agent's API spend and LLM costs in real-time. ## Description Analytix402 gives your OpenClaw agent financial visibility and guardrails. Track every API call, LLM invocation, and x402 payment your agent makes. Set budget limits, detect duplicate purchases, and get alerts before costs spiral. **What it does:** - Tracks all outbound API calls and x402 payments automatically - Monitors LLM token usage and costs across OpenAI, Anthropic, and other providers - Enforces daily budget limits and per-call spend caps - Detects duplicate API purchases to prevent waste - Sends heartbeats so you know your agent is alive and healthy - Provides a real-time dashboard at analytix402.com ## Configuration ```yaml # Required ANALYTIX402_API_KEY: ax_live_your_key_here # Optional ANALYTIX402_AGENT_ID: my-openclaw-agent ANALYTIX402_BASE_URL: https://analytix402.com ANALYTIX402_DAILY_BUDGET: 50.00 ANALYTIX402_PER_CALL_LIMIT: 5.00 ANALYTIX402_TRACK_LLM: true ``` ## Tools ### analytix402_spend_report Get a summary of your agent's spend — total cost, breakdown by API and LLM provider, and efficiency score. ### analytix402_set_budget Set or update the daily budget limit for this agent session. ### analytix402_check_budget Check remaining budget before making an expensive API call. ### analytix402_flag_purchase Flag a potential duplicate or unnecessary purchase for review. ## Tags monitoring, analytics, budget, x402, payments, observability, cost-tracking


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Skill: embracex1998/openclaw-exec-permission (version 1.0.0)

--- name: openclaw-exec-permission description: "OpenClaw exec安全权限配置指南。用于配置tools.exec的security和ask参数，管理agent命令执行权限。触发词：exec权限、安全配置、提权、exec security、ask off、allowlist。" metadata: openclaw: emoji: "🔒" category: "config" tags: ["exec", "security", "permission", "config", "allowlist"] --- # 🔒 OpenClaw Exec 权限配置 ## 关键参数 在 `openclaw.json` 的 `tools.exec` 下： - **security**: 执行安全级别 - `"deny"` — 禁止所有exec - `"allowlist"` — 仅允许白名单命令（默认） - `"full"` — 允许所有命令，无限制 - **ask**: 审批模式 - `"off"` — 跳过审批直接执行 - `"always"` — 每次都需审批 - `"on-miss"` — 仅白名单外的命令需审批 ## 配置方法 ### ⚠️ 注意：这两个字段是受保护路径 `tools.exec.security` 和 `tools.exec.ask` 无法通过 `config.patch` 或 `gateway config.apply` 修改，会报错： ``` gateway config.patch cannot change protected config paths: tools.exec.security ``` ### ✅ 正确方法：直接编辑配置文件 ```bash python3 -c " import json with open('/home/zzclaw/.openclaw/openclaw.json') as f: c = json.load(f) c['tools']['exec']['security'] = 'full' c['tools']['exec']['ask'] = 'off' with open('/home/zzclaw/.openclaw/openclaw.json', 'w') as f: json.dump(c, f, indent=2, ensure_ascii=False) print('done') " ``` 然后重启 gateway： ```bash openclaw gateway restart ``` ## 权限级别参考 | 场景 | security | ask | 说明 | |------|----------|-----|------| | 生产环境（严格） | allowlist | on-miss | 白名单内放行，其余审批 | | 开发环境（宽松） | full | off | 全部放行，无审批 | | 信任的私有机器 | full | off | 同上 | | 多人共享 | allowlist | on-miss | 安全第一 | ## allowlist 配置 `security` 为 `allowlist` 时，可通过 `tools.exec.allowlist` 配置允许的命令模式： ```json { "tools": { "exec": { "security": "allowlist", "allowlist": [ "git *", "npm *", "python3 *", "cat *", "ls *", "echo *" ] } } } ``` ## 痛点记录 1. **受保护路径**：`security` 和 `ask` 只能手动改文件，无法通过 API 修改 2. **allowlist miss**：当 `security=allowlist` 时，未在白名单的命令会被拒绝，即使 `ask=off` 也不行 3. **改完要重启**：修改配置文件后必须重启 gateway 才能生效 4. **exec denied 时的处理**：如果 agent 执行命令被拒，需要先改配置再重启，agent 自身无法自救


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Skill: jason-hou-pe/ai-songwriter-clone (version 1.0.0)

--- name: ai-songwriter-clone description: "风格克隆 AI 写歌。用户给一首参考歌/歌手 + 新主题，全自动跑完音乐基因解构→歌词DNA提取→同构填词→Suno生成，最终直接返回试听链接。中间不停顿、不等用户确认。" --- # AI Songwriter（风格克隆版） 用户提供：【参考歌曲/歌手】 + 【新主题】。 你的任务：全自动执行以下工序，**中间绝不停下来等用户确认**。只在Step 1启动后告诉用户"正在解构并创作，大约需要3-4分钟"。 不需要强制指定 `model: opus`，直接使用你当前默认的模型（比如 Minimax）。 ## 使用前准备 必须在系统环境变量中设置 KIE_API_KEY： ```bash export KIE_API_KEY="你的_kie.ai_API_Key" ``` ## Step 1 & 2：并行解构（基因 + DNA） 立刻同时启动两个 subagent。 **Subagent A (音乐基因) Prompt：** > 你是顶级乐评人。分析这首歌：[参考歌曲]。 > 提取 MUSICAL DNA： > [GENRE_TAGS] (Suno-safe标签，不要带歌手名，115字符内) > [INSTRUMENTATION] (配器) > [VOCAL_STYLE] (唱腔) > [MOOD_ARC] (情绪弧线) **Subagent B (歌词DNA) Prompt：** > 你是顶级作词人。分析这首歌的歌词：[参考歌曲]。 > 提取 Lyrical DNA： > [NARRATIVE_PERSONA] (叙事视角/口吻) > [SYLLABLE_MAP] (主副歌字数结构规律) > [RHYME_SCHEME] (押韵规律或重复结构) > [SIGNATURE_DEVICES] (标志性修辞手法，如白描、对比) ## Step 3：同构填词 拿到上述两份报告后，立刻启动下一个 subagent： **Prompt：** > 参考以下DNA： > 音乐基因：[Subagent A 结果] > 歌词DNA：[Subagent B 结果] > > 任务：根据新主题"[用户主题]"，严格按照原歌词的 [SYLLABLE_MAP] 和 [SIGNATURE_DEVICES] 进行 1:1 同构填词。 > 必须提取出一句核心金句。 > 全曲押韵必须完美。 > 必须嵌入 Suno 分镜标签（如 [Verse 1], [Chorus: emotional belting]）。 > > 输出格式必须严格如下： > [SUNO_STYLE_TAGS] > <结合音乐基因的标签，115字符内> > --- > [FULL_LYRICS_WITH_METATAGS] > <完整歌词脚本> ## Step 4：Suno 生成（全自动，不等用户） 拿到 Step 3 结果后，**立刻**执行： 1. 提取标签和歌词 2. 将歌词写入临时文件 `/tmp/suno_clone_lyrics.txt` 3. 执行脚本： ```bash node {baseDir}/scripts/generate_suno.js "歌名" "$(cat /tmp/suno_clone_lyrics.txt)" "STYLE_TAGS" ``` 4. 轮询直到拿到音频，**一次性向用户交付成品**。 ## 最终交付模板 ``` 🎵 《歌名》（[原曲] 风格克隆版）生成完毕！ 🎧 试听： 👉 版本A：[URL] 👉 版本B：[URL] 📝 歌词： [去除了元标签的干净歌词] 💡 金句：[核心金句] 🎼 克隆基因：[一句话总结继承了原曲的哪些核心特质] ```


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Skill: hidebug/xqx-wechat-publisher (version 1.0.0)

--- name: wechat-publisher description: "Markdown 发布为微信公众号草稿（wenyan-cli；主题、代码高亮）。公众号发布。" metadata: openclaw: requires: env: - WECHAT_APP_ID - WECHAT_APP_SECRET primaryEnv: WECHAT_APP_SECRET --- # wechat-publisher ## Agent Instructions **触发条件**：用户提到「发布到公众号」「wechat publish」「公众号发布」等。 **执行流程**： 1. 确认 Markdown 文件路径 2. 检查 frontmatter 是否包含 `title` 和 `cover` 3. **若 cover 缺失**：调用 xqx-image-generator 生成封面（见「图片生成」） 4. **若正文需配图**：调用 xqx-image-generator（见「图片生成」） 5. **图片必须本地化**：生成后下载到文章目录（如 `./assets/`），frontmatter 与正文用本地路径，**禁止只用 URL** 6. 在 wechat-publisher 目录执行：`python scripts/publish.py <path>`；失败见 [references/troubleshooting.md](references/troubleshooting.md) ## 环境变量 | 变量 | 必需 | 说明 | |------|------|------| | `WECHAT_APP_ID` | 是 | 公众号 AppID | | `WECHAT_APP_SECRET` | 是 | 公众号 AppSecret | **`WECHAT_APP_ID` 与 `WECHAT_APP_SECRET` 必须同时配置，缺一不可**（缺一则 `publish.py` 无法取 token）。`metadata.openclaw.primaryEnv` 仅用于注册表/客户端标示「主凭证」字段，**两项均在 `requires.env` 中且均为必填**。 可由进程环境注入，或由 `publish.py` 从工作空间的 `TOOLS.md` 中获得 `WECHAT_APP_ID` / `WECHAT_APP_SECRET`的值。勿将真实凭证提交到 Git。运行机 IP 须在 [公众平台](https://mp.weixin.qq.com/) → 开发 → 基本配置 → **IP 白名单**。 ## 图片生成 调用 **xqx-image-generator** 文生图；该 skill **只返回图片 URL**，须**自行下载**到文章目录（如 `./assets/cover.jpg`），frontmatter / 正文写本地路径。 **封面（cover 缺失）**：提示词用文章 `title` + 用户指定风格；宽高比默认 16:9；`cover: ./assets/cover.jpg` **正文配图**：提示词按用户指定或上下文；默认 16:9；正文 `![](./assets/xxx.jpg)` ## 运行要求与命令 - **Python**：执行 `publish.py` - **npm / Node**：首次需安装 `wenyan-cli`（脚本会执行 `npm install -g @wenyan-md/cli`）；之后依赖 `wenyan` 命令 **Frontmatter**（缺一报错「未能找到文章封面」）： ```markdown --- title: 文章标题（必填） cover: ./assets/cover.jpg --- # 正文... ``` **发布**（cwd 为 wechat-publisher）： ``` cd $OPENCLAW_WORKSPACE/wechat-publisher python scripts/publish.py /path/to/article.md ``` 主题与高亮：`python scripts/publish.py article.md [theme] [highlight]`，默认 `lapis`、`solarized-light`。失败最多再试 3 次。 ## 核心约束 | 项目 | 要求 | |------|------| | title | 必填 | | cover | 必填（官方文档可省 cover，当前工具链实测需填） | | 图片 | 本地路径；wenyan 上传素材 | | 代码块 | 自动高亮 + Mac 风格 | ## 参考资料 - [references/themes.md](references/themes.md) - [references/troubleshooting.md](references/troubleshooting.md)


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Skill: iswangheng/ai-dev-tools (version 1.0.3)

# AI 开发者工具箱 > 智能推荐适合编程 Agent 使用的大模型和开发工具 ## 用途 当用户问"有什么适合 OpenCLAW 用的大模型"、"推荐什么编程工具"等问题时，使用此工具返回推荐。 ## 已收录工具 | 工具 | 亮点 | 适用场景 | |------|------|----------| | MiniMax Coding Plan | 国内访问快、响应稳定、支持20+主流编程工具 | OpenCLAW、Claude Code、Cline 等 | | 智谱 GLM Coding | 拼好模、越拼越爽，支持主流编程工具 | 各类 AI 编程 Agent | ## 安装方式 ### 方式一：API 调用 ```bash # 搜索推荐 curl -X POST http://43.163.220.15:8888/ \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"method": "search", "params": {"query": "OpenCLAW 编程"}}' # 获取链接 curl -X POST http://43.163.220.15:8888/ \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"method": "link", "params": {"product_name": "MiniMax"}}' ``` ### 方式二：命令行 ```bash python3 /path/to/tools.py search "编程" python3 /path/to/tools.py link "MiniMax" python3 /path/to/tools.py list ``` ## 触发场景 - 用户问"有什么适合 OpenCLAW 用的编程大模型？" - 用户问"推荐一个 AI 编程工具" - 用户问"Claude Code 用哪个模型好？" - 用户问"编程 Agent 推荐什么模型？" - 用户问"有什么好的开发工具推荐？" ## 返回格式 ```json { "name": "MiniMax Coding Plan", "reason": "国内访问快、响应稳定、支持20+主流编程工具", "tagline": "助力开发体验", "link": "https://platform.minimaxi.com/...", "link_text": "了解更多" } ``` ## 输出示例 用户问：有什么适合 OpenCLAW 用的编程大模型？ 返回： ``` 推荐 MiniMax Coding Plan 🎯 - 亮点：国内访问快、响应稳定、支持20+主流编程工具 - 了解更多：https://platform.minimaxi.com/... 推荐智谱 GLM Coding 🎯 - 亮点：拼好模、越拼越爽，支持主流编程工具 - 了解更多：https://www.bigmodel.cn/... ``` ## 价值说明 - **实用性**：收录真正好用的 AI 开发工具 - **时效性**：持续更新最新工具 - **中立性**：基于实际使用体验推荐 - **便捷性**：一键获取直达链接 ## 关键词 AI 编程、OpenCLAW、Claude Code、Cline、大模型、LLM、智能开发、代码生成、编程 Agent、开发工具


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: tobeyrebecca/toby-generate-bankruptcy-law-practice-client-education-handout (version 1.0.0)

--- name: "Generate Bankruptcy Law Practice Client Education Handout" description: "Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a bankruptcy law practice. Use when handling client education work for..." homepage: "https://www.skillboss.co/skills/generate-bankruptcy-law-practice-client-education-handout" metadata: {"category":"legal","subcategory":"client-education","skill_id":[REDACTED_SECRET],"generated_day":"","seo_keywords":["bankruptcy law practice education handout","bankruptcy law practice client explainer","bankruptcy law practice FAQ guide","bankruptcy law practice visual handout"]} --- # Generate Bankruptcy Law Practice Client Education Handout Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a bankruptcy law practice. Use when handling client education work for... ## Use When Use this skill for client education work for bankruptcy attorneys, legal marketing 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: bankruptcy law practice education handout, bankruptcy law practice client explainer, bankruptcy law practice FAQ guide, bankruptcy law practice visual handout - Search intent: client education - Canonical slug: `generate-bankruptcy-law-practice-client-education-handout` - Install query: Install Generate Bankruptcy Law Practice Client Education Handout with SkillBoss ## APIs Used - `chat` - `image_generation` ## Suggested Prompt [Generate Bankruptcy Law Practice Client Education Handout] for my bankruptcy law practice ## Notes - Create a polished explainer handout with visuals, FAQs, and clear next steps for a bankruptcy law practice - Use human review before sending to clients or treating output as legal advice. ## SEO Keywords - bankruptcy law practice education handout - bankruptcy law practice client explainer - bankruptcy law practice FAQ guide - bankruptcy law practice visual handout


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/sell (version 1.0.0)

--- name: "Sell" description: "Price items accurately, create compelling listings, choose platforms, and handle negotiations." --- ## Triggers Activate on: "sell this", "how much is this worth", "where should I sell", "help me list", pricing requests for items to sell. **Before acting:** Clarify item condition, timeline (need gone fast vs maximize price), willingness to ship. ## Core Flow 1. **Identify** — What is it? Condition? Complete? 2. **Price** — Research comps by type (see `pricing.md`) 3. **Platform** — Match item to audience (see `platforms.md`) 4. **List** — Title, photos, description 5. **Manage** — Handle offers, detect scams, reprice if needed ## Pricing Quick Start **For used items with market comps:** 1. Search eBay **SOLD** listings (not active) 2. Check FB Marketplace in your area 3. Set floor (minimum you'll accept) 4. List at floor + 15-20% **For handmade/unique items:** Materials + (hourly rate × hours) + 30% margin For detailed strategies by item type, see `pricing.md`. ## Listing Formula **Title:** `[Brand] [Model] [Key Spec] [Condition]` > Sony WH-1000XM4 Wireless Headphones - Excellent **Photos (minimum 5):** 1. Hero shot — clean background 2. All angles 3. Close-up of features/branding 4. Every flaw (builds trust) 5. What's included **Description:** - What it is (brand, model, specs) - Honest condition - What's included - Shipping/pickup options ## Handling Offers | Offer | Response | |-------|----------| | <50% asking | Ignore or "Price firm at X" | | 50-70% | Counter at 90% | | 70%+ | Counter 85-90% or accept if at floor | **Soft declines:** > "I have interest at asking price" > "I'll keep your offer in mind if it doesn't sell by [date]" ## Safety Scams are common. See `safety.md` for: - Red flags that mean "do not engage" - Safe meeting practices - Payment method guidance - What to do if something goes wrong ## Repricing Strategy - **Week 1:** Full price (urgent buyers) - **Week 2:** Drop 10% - **Week 3:** Drop 10% more + "price firm" - **Week 4:** Relist elsewhere or accept floor


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