OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: liyifm/ppt-compressor (version 1.0.0)

--- name: ppt-compressor description: 压缩 PPTX 演示文稿文件体积。通过压缩内嵌图片和视频、清理冗余数据、优化 ZIP 打包等手段显著减小 .pptx 文件大小。支持 low/medium/high/extreme 四档压缩级别。视频压缩依赖 ffmpeg。当用户需要压缩 PPT、减小演示文稿体积、优化 PPTX 文件大小时使用。 license: MIT metadata: version: '1.1.0' author: OpenDesk --- # PPT 压缩技能 将 `.pptx` 文件解包后对内嵌图片进行有损/无损压缩、用 ffmpeg 压缩内嵌视频、清理冗余元数据，再重新打包，从而减小文件体积。 ## 依赖 - **Pillow**（图片压缩，必需）：`pip install Pillow` - **ffmpeg**（视频压缩，可选）：未安装时视频保留原始数据，脚本会输出安装指引 ## 使用方法 ```bash python scripts/compress.py <input.pptx> [options] ``` ### 参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `input` | 输入 PPTX 文件路径 | 必填 | | `-o, --output` | 输出文件路径 | `<input>_compressed.pptx` | | `-l, --level` | 压缩档次：`low` / `medium` / `high` / `extreme` | `medium` | | **图片参数** | | | | `--image-quality` | 图片 JPEG 质量 (1-100) | 由 level 决定 | | `--max-width` | 图片最大宽度像素 | 由 level 决定 | | `--max-height` | 图片最大高度像素 | 由 level 决定 | | `--strip-thumbnail` | 移除文档缩略图 | 由 level 决定 | | `--strip-comments` | 移除幻灯片批注 | `false` | | `--convert-png` | 不透明 PNG 转 JPEG | 由 level 决定 | | `--no-convert-png` | 禁止 PNG 转 JPEG | - | | **视频参数** | | | | `--video-crf` | 视频 CRF 值 (0-51，越高压缩率越大) | 由 level 决定 | | `--video-scale` | 视频最大短边像素 (如 720、1080) | 由 level 决定 | | `--video-preset` | x264 编码预设 (ultrafast~veryslow) | 由 level 决定 | | `--no-video` | 跳过视频压缩 | `false` | ### 压缩档次预设 | 档次 | JPEG 质量 | 图片尺寸 | 移除缩略图 | PNG→JPG | 视频 CRF | 视频尺寸 | 编码预设 | |------|-----------|----------|------------|---------|----------|----------|----------| | low | 85 | 2560px | 否 | 否 | 23 | 原始 | medium | | medium | 70 | 1920px | 是 | 是 | 28 | 1080p | medium | | high | 50 | 1440px | 是 | 是 | 32 | 720p | slow | | extreme | 30 | 1024px | 是 | 是 | 38 | 480p | slow | ### 使用示例 基本压缩（medium 档）： ```bash python scripts/compress.py "报告.pptx" ``` 高压缩档： ```bash python scripts/compress.py "报告.pptx" -l high -o "报告_小.pptx" ``` 跳过视频只压图片： ```bash python scripts/compress.py "报告.pptx" -l medium --no-video ``` 自定义视频参数： ```bash python scripts/compress.py "报告.pptx" --video-crf 30 --video-scale 720 --video-preset slow ``` ### ffmpeg 安装指引 若系统未安装 ffmpeg，脚本运行时会跳过视频并输出安装方法： - **Windows**: `winget install Gyan.FFmpeg` 或 `scoop install ffmpeg` 或 `choco install ffmpeg` - **macOS**: `brew install ffmpeg` - **Linux**: `sudo apt install ffmpeg` (Debian/Ubuntu)

path: requirements.txt
content: Pillow>=10.0.0


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tobeyrebecca/toby-tts (version 1.0.0)

--- name: tts description: Convert text to speech using SkillBoss API Hub. Use when the user asks for an audio message, a voice reply, or to hear something "of vive voix". requires.env: [SKILLBOSS_API_KEY] --- # Text-to-Speech (TTS) Convert text to speech and generate audio files (MP3) via SkillBoss API Hub. ## SkillBoss API Hub (Preferred) - **Preferred Voice**: `alloy` - **Keys**: Stored in environment as `SKILLBOSS_API_KEY`. ### Usage ```bash SKILLBOSS_API_KEY="..." node {baseDir}/scripts/generate_hume_speech.js --text "Hello Jonathan" --output "output.mp3" ``` ## Alternative TTS Script - **Preferred Voice**: `nova` - **Usage**: `SKILLBOSS_API_KEY="..." node {baseDir}/scripts/generate_speech.js --text "..." --output "..."` ## General Notes - The scripts print a `MEDIA:` line with the absolute path to the generated file. - Use the `message` tool to send the resulting file to the user.


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Skill: fangshan101-coder/rebate (version 0.1.0)

--- name: 多平台返利管家 description: 多平台返利聚合管理，统一追踪各平台返利订单状态、到账进度，提供返利数据分析与省钱报告。 version: 0.1.0 --- # 多平台返利管家 多平台返利聚合管理工具。统一追踪用户在淘宝、京东、拼多多等各平台的返利订单状态和到账进度，提供返利数据分析与省钱报告，让每一笔返利都不遗漏。 ## 触发词 返利管理、返利追踪、订单返利、返利到账、返利报告、省钱报告、返利统计、rebate tracker、rebate manager、返利管家 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **多平台聚合**：统一管理淘宝联盟、京东联盟、多多进宝等平台的返利账户 - **订单追踪**：实时同步各平台返利订单状态（已下单/已确认/已结算/已到账） - **到账提醒**：返利状态变更时自动提醒，异常订单（失效、退款）及时预警 - **数据分析**：生成月度/年度省钱报告，统计各平台返利收益 ### 订单状态流转 ``` 下单 → 订单确认 → 佣金结算 → 返利到账 → 可提现 │ │ │ │ └─失效 └─退款 └─扣除 └─提现成功 ``` ### 报告维度 | 维度 | 说明 | |------|------| | 按平台 | 各平台返利金额占比、到账率 | | 按时间 | 日/周/月/年返利趋势 | | 按品类 | 哪类商品返利最高 | | 异常统计 | 失效订单数、退款扣除金额 | ### 使用场景 1. **日常追踪**：每天查看各平台返利订单最新状态 2. **月度复盘**：生成月度省钱报告，了解总共省了多少钱 3. **异常排查**：发现返利未到账时，快速定位问题订单 4. **年度汇总**：年终统计全年返利收益，评估各平台性价比 ## 输出格式 ``` 📊 返利月报 - [年月] 总返利金额：¥[金额] 已到账：¥[金额] | 待结算：¥[金额] | 已失效：¥[金额] 平台明细： 淘宝/天猫：¥[金额]（[N]笔订单） 京东：¥[金额]（[N]笔订单） 拼多多：¥[金额]（[N]笔订单） 异常订单：[N]笔，涉及 ¥[金额] ```


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Skill: teoslayer/pilot-a2a-bridge (version 1.0.0)

--- name: pilot-a2a-bridge description: > Bridge A2A (Agent-to-Agent) protocol messages over Pilot tunnels. Use this skill when: 1. You need to connect A2A agents across different networks 2. You want to route A2A messages through Pilot's overlay network 3. You're building multi-agent systems that need reliable messaging Do NOT use this skill when: - Agents are on the same local network (use direct A2A instead) - You need raw TCP/UDP access (use pilot-protocol directly) - The daemon is not running tags: - pilot-protocol - integration - a2a - bridge - agent-messaging license: AGPL-3.0 compatibility: > Requires pilot-protocol skill and pilotctl binary on PATH. The daemon must be running (pilotctl daemon start). metadata: author: vulture-labs version: "1.0" openclaw: requires: bins: - pilotctl homepage: https://pilotprotocol.network allowed-tools: - Bash --- # Pilot A2A Bridge Bridge Agent-to-Agent protocol messages over Pilot tunnels with NAT traversal and encryption. ## Commands ### Start A2A Bridge ```bash pilotctl --json daemon start --hostname a2a-agent-1 pilotctl --json listen 5000 ``` ### Send A2A Message ```bash pilotctl --json send-message remote-agent --data '{"type":"task","action":"analyze","payload":"data"}' ``` ### Subscribe to A2A Events ```bash pilotctl --json subscribe remote-agent a2a-events ``` ### Receive A2A Messages ```bash pilotctl --json recv 5000 ``` ## Workflow Example ```bash #!/bin/bash # Agent A: A2A bridge listener pilotctl --json daemon start --hostname agent-a pilotctl --json listen 5000 while true; do MSG=$(pilotctl --json recv 5000 --timeout 30s) TYPE=$(echo "$MSG" | jq -r '.type') SENDER=$(echo "$MSG" | jq -r '.sender') case "$TYPE" in task) RESULT=$(process_task "$(echo "$MSG" | jq -r '.payload')") pilotctl --json send-message "$SENDER" --data "{\"type\":\"result\",\"data\":\"$RESULT\"}" ;; esac done ``` ## Message Format ```json { "type": "task|result|event|status", "action": "analyze|process|compute", "payload": "arbitrary data" } ``` ## Dependencies Requires pilot-protocol skill with running daemon and A2A-compatible agents.


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Skill: altaircardinal/project-watcher (version 1.0.0)

--- name: project-watcher description: 项目规划与进度追踪。维护 roadmap，git commit 通知，远程部署感知，与飞书集成。 --- # SKILL.md — project-watcher > 项目规划与进度追踪。维护 roadmap，让每个行动都能对应到规划条目。 ## 核心原则 1. **规划先行**：新项目必须先有 roadmap 再开工，没有规划就开工是无效推进 2. **条目可追踪**：每个 roadmap 条目必须能回答"怎么算完成了" 3. **进度有感知**：推进项目后主动更新 roadmap，不等待商人询问 4. **变更即更新**：计划外的事项立即入 roadmap，不搁置 --- ## A. 项目初始化 **触发**：在非 workspace 根目录检测到 `.git`（首次进入项目目录工作） **流程**： 1. 询问商人项目目标和技术栈 2. 和商人一起拆解 roadmap（参考"拆解标准"） 3. 创建 `project.md` 和 `ROADMAP.md` --- ## B. Roadmap 条目设计规范 ### 可接受的条目 ``` - [ ] 分帧流水线（进度：0%） - 完成 criterion: 所有视频都能输出帧到 frames/ - 依赖：无 - 当前状态：等待素材 ``` ### 需要拆分的条目 - ❌ "做偏好模型" → ✅ 拆成：文献调研、adapter 架构设计、训练数据准备、训练脚本、评估方案 - ❌ "优化性能" → ✅ 拆成：profiling 定位瓶颈、制定优化方案、实施优化、验证效果 **拆解由 agent 和商人共同完成**，商人确认后再开工。 ### ROADMAP.md 格式 ```markdown # [项目名称] Roadmap ## 当前版本 v0.x ### 进行中 - [ ] **功能名称**（进度：30%） - 完成标准：... - 依赖：功能A - 当前状态：正常推进 ### 已完成 - [x] ~~已完成功能~~（v0.1） ## 下一步 - 调研方案（待确认） - 功能B（依赖功能A完成后解锁） ## 技术债务 - 暂无 ## 变更记录 - 2026-03-28：新增功能C（需求变更） ``` --- ## C. 项目推进流程（核心） ### 每次在项目目录推进工作时 **触发条件**：Agent 在项目目录执行 exec / spawn subagent / 调用工具后 **Agent 行为**： 1. **执行前**：对照 roadmap，确认当前要做的是哪个条目 2. **执行后**：判断是否有进展 → 更新对应条目的进度或状态 ### 进度更新判断 | 情况 | 操作 | |------|------| | 条目完成 | `[ ]` → `[x]`，进度标 100%，移至已完成区 | | 部分进展 | 更新进度 %，注明做了什么 | | 遇到障碍 | 更新"当前状态"，告知商人卡点 | | 发现新需求 | 新增条目，标注"计划外" | | 依赖变更 | 更新依赖关系，告知商人 | ### 更新后主动告知商人 ``` ✅ 已推进 [项目] — [条目名称] 进度：30% → 45% 做了什么：完成了人像过滤逻辑 下一步：聚合函数设计 ``` --- ## D. 变更同步 **触发**：项目中出现了 roadmap 没有记载的变化 | 变化类型 | 处理 | |---------|------| | 需求变更（商人提出） | 立即更新 roadmap，标注变更原因和日期 | | 技术方案调整 | 更新条目描述，说明原因 | | 发现新任务 | 新增条目，初始进度 0% | | 某条目取消 | 移到"变更记录"，注明取消原因 | **原则**：变更发生后**立即更新**，不要攒到会话结束。 --- ## E. 进度回顾 **触发**：商人询问 / 每次会话开始时在项目目录工作 Agent 主动报告： ``` 📋 [项目] 进度 — v0.3 进行中：人像检测回溯（45%） 下一步：聚合函数设计 计划外：新增了视频质量评估需求（新增） 阻塞：等待标注数据 ``` --- ## F. 与其他模块的关系 - **post-commit hook**：通知只负责通知，不触发 roadmap 更新 - **roadmap 更新**：由 agent 在推进项目时自然完成 - **github skill**：处理 GitHub Issues → 可作为 roadmap 条目来源 --- ## G. 配置 凭证和项目配置见对应文件： - `configs/feishu.json` — 飞书凭证（**首次使用需填写自己的 app_id 和 app_secret**） - `configs/projects.yaml` — 项目路径和部署配置（根据需要添加项目）


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Skill: zhangifonly/v0-dev (version 1.0.0)

--- name: "v0.dev" version: "1.0.0" description: "v0.dev AI 前端生成助手，精通 UI 组件生成、shadcn/ui、Tailwind CSS、Next.js" tags: ["ai-coding", "frontend", "ui", "vercel"] author: "ClawSkills Team" category: "developer-tools" --- # v0.dev AI 助手 你是一个精通 v0.dev 的 AI 助手，能够帮助用户高效使用 Vercel 的 AI 前端生成工具。 ## 身份与能力 - 精通 v0.dev 的 prompt 技巧和生成策略 - 熟悉 shadcn/ui 组件库和 Tailwind CSS - 掌握生成代码的导出和集成流程 - 了解 v0 的能力边界和最佳使用场景 ## 核心功能 ### AI UI 生成 - 输入自然语言描述 → 生成完整的 React 组件 - 基于 shadcn/ui + Tailwind CSS + Next.js 技术栈 - 支持迭代修改：在生成结果上继续对话调整 - 实时预览：生成后即可在浏览器中查看效果 ### 支持的组件类型 - 页面布局：Landing Page、Dashboard、Settings - 数据展示：表格、卡片列表、图表、统计面板 - 表单：登录注册、多步表单、搜索筛选 - 导航：侧边栏、顶部导航、面包屑、Tab - 反馈：对话框、Toast、加载状态、空状态 ## Prompt 技巧 ### 好的 prompt 结构 ``` [组件类型] + [功能描述] + [视觉风格] + [技术要求] ``` ### 示例 - 基础："一个用户资料卡片，含头像、姓名、简介、社交链接" - 进阶："SaaS 定价页，3 套餐对比，月付/年付切换，暗色主题" - 精确："数据表格，支持排序筛选分页，每页 10 条，用 shadcn Table" ### 提升质量的关键词 - 风格：`minimal`、`modern`、`glassmorphism`、`dark mode` - 布局：`responsive`、`grid layout`、`sidebar + main` - 交互：`with animation`、`hover effects`、`loading skeleton` ## 导出和集成 ```bash # 项目安装 shadcn/ui npx shadcn@latest init # 安装用到的组件 npx shadcn@latest add button card table dialog # CLI 导入 v0 生成的代码 npx v0 add <生成的代码 URL> ``` 注意事项： - 默认使用 React Server Components，交互组件加 `"use client"` - 图片用 `next/image`，图标用 `lucide-react` - 样式基于 Tailwind CSS，确保项目已配置 ## 能力边界 | 擅长 | 局限 | |------|------| | 静态 UI 和页面布局 | 不处理后端逻辑 | | shadcn/ui 组件组合 | 复杂状态管理需手动补充 | | 响应式 + 暗色模式 | 自定义动画有限 | | SaaS/Dashboard 模式 | 仅支持 React，不支持 Vue/Svelte | ## 使用场景 1. 快速原型：prompt 生成 UI，比 Figma 更快出效果 2. 组件灵感：让 v0 生成多版本对比选择 3. 学习 shadcn/ui：通过生成代码学习组件用法 4. 加速开发：生成基础组件后修改，省去从零搭建 ## 最佳实践 - prompt 越具体质量越高，避免模糊描述 - 复杂页面分步生成：先框架再逐个填充 - 导出后检查无障碍性（aria 标签、键盘导航） - 根据实际需求精简生成代码，删除多余依赖 --- **最后更新**: 2026-03-21


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain3/cert-manager (version 3.0.2)

--- name: "cert-manager" version: "3.0.1" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Cert Manager concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [cert,manager, reference] category: "devtools" --- # Cert Manager Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Cert Manager concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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

--- name: VPN description: Configure and troubleshoot VPN connections for privacy and remote access. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔒","os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Privacy Misconceptions - VPN shifts trust from ISP to VPN provider — provider sees all traffic, not eliminated - "No logs" claims are marketing — unverifiable without independent audits - VPN doesn't provide anonymity — browser fingerprinting, account logins, payment methods still identify - Free VPNs monetize traffic data — if not paying, you're the product - Self-hosted VPN exits from your IP — no privacy benefit, services see your home address ## DNS Leaks - DNS queries can bypass tunnel — reveals visited sites despite encrypted traffic - Test after every setup — leak test sites show if DNS goes through ISP instead of tunnel - System DNS settings may override VPN — force DNS through tunnel in client settings ## Kill Switch - Brief VPN disconnects expose real IP — happens without user noticing - Kill switch blocks all traffic when tunnel drops — essential for privacy use cases - Test by forcing disconnect — traffic should stop completely, not fall back to direct ## Split Tunneling Risks - Misconfiguration sends sensitive traffic direct — defeats VPN purpose - Full tunnel safer default — split only when deliberately excluding specific apps - Local network access often requires split — printing, casting break with full tunnel ## Protocol Traps - PPTP encryption is broken — trivially cracked, never use regardless of convenience - UDP blocked on some networks — TCP fallback needed for restrictive firewalls - WireGuard uses fixed ports — easier to block than OpenVPN on 443 ## Mobile Issues - WiFi calling fails through most VPNs — carrier limitation, not fixable - Banking apps detect and block VPN — may need exclusion in split tunnel - Battery drain varies significantly — WireGuard most efficient by large margin ## Connection Failures - "Connected" but no internet — usually DNS misconfigured, not routing issue - Works on phone not laptop — local firewall or antivirus interfering - Constant reconnects — try TCP instead of UDP, increase keepalive interval ## Self-Hosted Traps - Exit IP is your home IP — services see where you live, no geo-bypass benefit - Requires static IP or dynamic DNS — clients can't find changing endpoints - Unmaintained server becomes liability — security updates are your responsibility


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaosai/nickname-creator (version 1.0.2)

--- name: nickname-creator description: 创意起外号技能，帮助用户生成个性化的昵称、网名、代号。适用于游戏ID、社交账号、公司群名、情侣昵称、宠物名等各种场景。当用户提到起外号、起名字、取昵称、求个名字、想换个网名、帮我起个名、游戏昵称推荐、给宠物起名、取个代号等需求时触发此技能。 --- # 外号创造大师 你是一个充满创意和幽默感的外号起名专家。你的任务是通过轻松有趣的对话，为用户量身定制独特的外号。 ## 核心原则 - **对话优先**：不要一次性问完所有问题，像聊天一样自然地收集信息 - **有趣好玩**：使用幽默、俏皮的语言，让整个过程轻松愉快 - **创意至上**：外号要有记忆点、有故事、有个性 ## 对话流程 ### 第一阶段：破冰 + 性别确认（必须！） **这一步必须收集到性别信息！** 用调皮好玩的话术引导用户回答，不要放过ta！ **调皮话术示例：** - "来来来，起外号这事儿我熟！先说说，主角是位帅锅还是美铝？😏" - "起外号可是门艺术~ 你是男是女还是...神秘生物？快从实招来！" - "哟，要起个响亮的名号？等等，我得先知道——你是想当霸道总裁还是甜美小公举？" - "性别这事儿很关键啊！不然给你起个'小仙女'结果你是八尺大汉，那多尴尬~ 来，帅哥还是美女？" - "外号要量身定制嘛~ 所以问题来了：你希望这名字是man一点的，还是仙一点的？" **如果用户还是不说清楚，继续追问：** - "别害羞嘛，男的女的？我嘴很严的~" - "还在纠结？那就告诉我，你觉得'老铁'适合你还是'小姐姐'更适合？" 拿到性别后，再顺便了解下是给自己起还是给别人起~ ### 第二阶段：使用场景 了解这个外号会用在哪里，这决定了风格的走向。 **自然引导示例：** - "这外号是打算在哪用？游戏里大杀四方？公司群里低调潜行？还是社交平台上秀个性？" - "使用场景很关键啊——是要在王者荣耀里霸气侧漏，还是在职场上给人留下深刻印象？" ### 第三阶段：风格偏好 这是最有趣的部分！给用户一些具体的风格选项，帮助ta找到方向。 **常见风格参考：** - 🗡️ **武侠古风**：逍遥子、剑无痕、醉卧长安 - 🔥 **酷炫潮流**：影Zero、暗夜猎手、量子纠缠 - 🐱 **可爱软萌**：小泡芙、团子、软糖君 - 😂 **搞笑沙雕**：睡不醒的猫、发际线守护者、摸鱼专业户 - 💼 **商务稳重**：远行者、北极星、破晓 - 🌙 **文艺清冷**：晚风不渡、山河故人、月光下酒 - 🎮 **游戏竞技**：神之手、暴走萝莉、天坑填不满 **引导话术示例：** - "你平时偏爱什么风格？是那种仙气飘飘的古风，还是酷到没朋友的现代风？或者...沙雕一点的？😏" - "来选个调调——想当江湖侠客、都市潮人、还是可爱担当？" ### 第四阶段：生成外号 根据收集到的信息，生成 3-5 个外号选项。 **输出格式：** ``` 🎭 为你量身定制的外号来啦！ **1. [外号名]** 💬 创意解读：[解释这个外号的含义、来源、为什么适合用户] **2. [外号名]** 💬 创意解读：... **3. [外号名]** 💬 创意解读：... ... ``` ## 创意技巧 ### 拆解重组 - 名字拆字：张 → 弓长 → 弓长无敌 - 谐音梗：李明 → 离名 → 离名不弃 ### 意象联想 - 职业/爱好相关：程序员 → Bug终结者、代码诗人 - 性格特点：话多 → 话匣子精、十万个为什么 ### 文化引用 - 诗词典故：采菊东篱下 → 东篱 - 影视游戏：哈利波特 → 麻瓜终结者 ### 反差萌 - 看起来高冷的职业 + 可爱的称呼 - 壮汉 + 柔弱的形容词 ## 注意事项 - 避免使用可能冒犯或引起不适的词汇 - 尊重用户的性别认同和个人偏好 - 如果用户对某个方向不满意，灵活调整风格 - 可以根据用户反馈多轮迭代，直到满意为止 ## 多轮对话 如果用户对提供的外号不满意，继续互动： - "都不满意？没事没事，来告诉我哪个方向不对，我们换个思路~" - "想要更酷一点？还是更可爱一点？或者更沙雕一点？" - "看来我得使出杀手锏了——再给你来一波！" --- 记住：起外号的最终目的是让用户开心，过程本身也应该是有趣的体验。放开聊，大胆创意！


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: bytesagain-lab/mychef (version 2.0.3)

--- name: "mychef" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Mychef concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [mychef, reference] category: "devtools" --- # Mychef Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Mychef concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codedao12/twilio (version 1.0.1)

--- name: twilio description: OpenClaw skill for Twilio APIs: Messaging, WhatsApp, Voice, Conversations, Verify, plus Studio, Lookup, Proxy, Sync, TaskRouter, and Segment/Engage. --- # Twilio API Skill (Advanced) ## Purpose Provide a production-oriented guide for Twilio API workflows across messaging and communications channels using direct HTTPS requests. ## Best fit - You need SMS/MMS, WhatsApp, Voice, or Verify flows. - You want reliable webhook handling and operational guardrails. - You prefer direct HTTP requests rather than SDKs. ## Not a fit - You require a full SDK or complex multi-service orchestration. - You need advanced campaign management across multiple ESPs. ## Quick orientation - Read `references/twilio-api-overview.md` for core surfaces and base endpoints. - Read `references/twilio-auth-and-webhooks.md` for auth and webhook validation. - Read `references/twilio-messaging-sms-mms.md` for SMS/MMS workflows. - Read `references/twilio-whatsapp.md` for WhatsApp messaging specifics. - Read `references/twilio-voice.md` for call/IVR basics. - Read `references/twilio-conversations.md` for omni-channel threads. - Read `references/twilio-verify.md` for OTP/verification flows. - Read `references/twilio-sendgrid.md` for email sending. - Read `references/twilio-studio.md` for low-code flow orchestration. - Read `references/twilio-lookup.md` for phone intelligence. - Read `references/twilio-proxy.md` for masked communications. - Read `references/twilio-sync.md` for real-time state. - Read `references/twilio-taskrouter.md` for routing and queues. - Read `references/twilio-segment-engage.md` for CDP and audience activation. ## Required inputs - Account SID and Auth Token (or API Key/Secret). - Sender identity (phone number, messaging service, WhatsApp sender). - Webhook URLs for callbacks. - Compliance constraints (opt-in, regional regulations). ## Expected output - A clear workflow plan, method checklist, and operational guardrails. ## Operational notes - Validate webhook signatures on every inbound request. - Keep outbound rate limits in mind and retry safely. - Store secrets in a vault and rotate regularly. ## Security notes - Never log credentials. - Use least-privilege API keys where possible.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: linshengyyy/openclaw-funding-arb (version 1.0.0)

--- name: openclaw-funding-arb description: 运行和维护 MEXC 股票合约资金费套利机器人，包含毫秒级触发、资金费率阈值过滤、股票白名单过滤、美股常规时段停盘窗口控制、以及未平仓状态持久化恢复。用户提出启动、调参、排障或改造该套利流程时使用本技能。 --- # OpenClaw Funding Arb 使用本技能来运行和修改内置的 MEXC 资金费套利脚本。 ## 快速开始 1. 以 `scripts/funding_arb_mexc.py` 作为主脚本来源。 2. 如果用户需要项目内版本，把脚本复制到目标工作目录。 3. 设置必要环境变量后，用 Python 运行脚本。 ```powershell $env:MEXC_API_KEY='your_key' $env:MEXC_API_SECRET='your_secret' $env:PYTHONDONTWRITEBYTECODE='1' python funding_arb_mexc.py ``` ## Ubuntu 适配 - 运行环境建议 Python `3.10+`（需要 `zoneinfo`）。 - 在 Ubuntu 上使用 `python3` 和 `export` 方式启动： ```bash export MEXC_API_KEY='your_key' export MEXC_API_SECRET='your_secret' export PYTHONDONTWRITEBYTECODE=1 python3 ~/.codex/skills/openclaw-funding-arb/scripts/funding_arb_mexc.py ``` - 如需自定义状态文件路径，可额外设置： ```bash export STATE_FILE='/path/to/funding_arb_state.json' ``` ## 必要输入 - 设置 `MEXC_API_KEY`。 - 设置 `MEXC_API_SECRET`。 ## 核心运行逻辑 - 仅在美股常规交易时段关闭时运行。 - 扫描股票合约并应用白名单过滤。 - 资金费结算前开仓，结算后立刻平仓。 - 按资金费率正负决定方向：正费率开空，负费率开多。 - 仅当绝对资金费率超过阈值时才开仓。 - 持久化未平仓状态，支持重启恢复。 ## 关键参数 - `MIN_ABS_FUNDING_RATE`：最小绝对资金费率阈值，默认 `0.0012`（0.12%）。 - `OPEN_LEAD_SEC`：结算前开仓提前秒数。 - `CLOSE_LAG_SEC`：结算后平仓滞后秒数。 - `PRICE_PREFETCH_LEAD_MS`：触发前预取价格提前毫秒数。 - `TIME_OFFSET_MS`：交易所时钟偏移（毫秒）。 - `MAX_PARALLEL_ORDERS`：同一批次并发下单数量上限。 - `STOCK_SYMBOLS`：股票合约白名单（逗号分隔，可覆盖默认值）。 - `STATE_FILE`：未平仓状态持久化文件路径。 ## 修改流程 1. 保持 `funding_arb_mexc.py` 逻辑简洁、可预测。 2. 保证两个不变量： - 开仓校验不能在结算时间之后发单。 - 平仓动作必须由已持久化的 opened 状态驱动，不能依赖最新 funding 周期 key。 3. 修改后执行语法检查。 ```powershell python -c "import ast, pathlib; p=pathlib.Path('funding_arb_mexc.py'); ast.parse(p.read_text(encoding='utf-8-sig')); print('AST_OK')" ``` ## 故障处理 - 出现 `MISS_OPEN` 代表时序错过，优先调 `PRICE_PREFETCH_LEAD_MS` 和 `TIME_OFFSET_MS`。 - 连续 `OPEN_FAIL` 或 `CLOSE_FAIL` 通常是网络或限频问题，降低并发或适当放宽开/平窗口。 - 如果重启时有未平仓，先从 `STATE_FILE` 恢复并优先完成平仓。


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