OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: mcbaivn/youtube-subtitle-extractor (version 1.0.0)

--- name: youtube-subtitle-extractor description: Tải phụ đề (SRT/VTT/TXT) từ video YouTube bằng yt-dlp. Hỗ trợ auto-generated và manual subtitles, đa ngôn ngữ. Dùng khi user yêu cầu "Tải phụ đề video X", "Get subtitles from [URL]", "Extract SRT from @Channel", hoặc cần file phụ đề để phân tích nội dung. --- # 📥 YouTube Subtitle Extractor Tải phụ đề từ video hoặc kênh YouTube, xuất ra file `.srt` sạch. ## Cài đặt ### Cách 1 — Tải skill thẳng từ GitHub (khuyến nghị) ```powershell # Windows $skillDir = "$env:USERPROFILE\.agents\skills\youtube-subtitle-extractor" New-Item -ItemType Directory -Force "$skillDir\scripts" | Out-Null Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/mcbaivn/openclaw-skills-mcbai/main/skills/youtube/youtube-subtitle-extractor/SKILL.md" -OutFile "$skillDir\SKILL.md" Invoke-WebRequest -Uri "https://raw.githubusercontent.com/mcbaivn/openclaw-skills-mcbai/main/skills/youtube/youtube-subtitle-extractor/scripts/extract_subtitles.py" -OutFile "$skillDir\scripts\extract_subtitles.py" ``` ```bash # macOS / Linux mkdir -p ~/.agents/skills/youtube-subtitle-extractor/scripts curl -o ~/.agents/skills/youtube-subtitle-extractor/SKILL.md \ https://raw.githubusercontent.com/mcbaivn/openclaw-skills-mcbai/main/skills/youtube/youtube-subtitle-extractor/SKILL.md curl -o ~/.agents/skills/youtube-subtitle-extractor/scripts/extract_subtitles.py \ https://raw.githubusercontent.com/mcbaivn/openclaw-skills-mcbai/main/skills/youtube/youtube-subtitle-extractor/scripts/extract_subtitles.py ``` ### Cách 2 — Clone toàn bộ repo ```powershell # Windows git clone https://github.com/mcbaivn/openclaw-skills-mcbai.git Copy-Item -Recurse openclaw-skills-mcbai\skills\youtube\youtube-subtitle-extractor $env:USERPROFILE\.agents\skills\ ``` ```bash # macOS / Linux git clone https://github.com/mcbaivn/openclaw-skills-mcbai.git cp -r openclaw-skills-mcbai/skills/youtube/youtube-subtitle-extractor ~/.agents/skills/ ``` ## Sử dụng ``` python scripts/extract_subtitles.py <video_or_channel_url> [--lang vi,en] [--format srt] [--auto] ``` **Ví dụ:** - `Tải phụ đề từ https://youtu.be/xxxx` → `python scripts/extract_subtitles.py https://youtu.be/xxxx` - `Tải phụ đề tiếng Việt` → thêm `--lang vi` - Chỉ lấy auto-generated → thêm `--auto` ## Output ``` Youtube_Subtitles/ └── [Video_Title]/ ├── [title].vi.srt ├── [title].en.srt └── [title]_plain.txt (plain text không có timestamp) ``` ## Lưu ý - Ưu tiên manual subtitles trước, fallback sang auto-generated nếu không có. - File `_plain.txt` dùng để đưa vào `youtube-content-analyzer`. - Nếu URL là kênh, tải phụ đề tất cả video trong kênh (giới hạn với `--limit N`).


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Skill: fangshan101-coder/live-rebate (version 0.1.0)

--- name: 直播返利助手 description: 直播间购物返利优化工具，追踪各平台热门直播间的商品返利信息，帮助用户在直播购物中获得额外返利。 version: 0.1.0 --- # 直播返利助手 直播间购物场景的返利优化工具。追踪淘宝直播、抖音直播、快手直播等平台热门直播间的商品信息，查询直播专属价叠加返利后的真实到手价，避免冲动消费的同时最大化省钱效果。 ## 触发词 直播返利、直播间省钱、直播购物返利、淘宝直播返利、抖音直播返利、快手直播返利、live rebate、直播带货返利、主播返利 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **直播商品返利查询**：输入直播间链接或商品链接，查询该商品是否有返利 - **直播价 vs 日常价对比**：对比直播专属价与日常价，判断是否真优惠 - **多平台直播追踪**：追踪淘宝直播、抖音、快手等平台的高返利直播间 - **冲动消费防护**：购买前展示商品历史价格，避免伪低价陷阱 ### 支持的直播平台 | 平台 | 返利方式 | 特点 | |------|---------|------| | 淘宝直播 | 淘宝联盟佣金 | 返利比例稳定，品类齐全 | | 抖音直播 | 精选联盟佣金 | 爆款多，限时秒杀 | | 快手直播 | 好省等渠道 | 下沉市场，性价比高 | | 京东直播 | 京东联盟佣金 | 3C数码返利较高 | | 视频号直播 | 微信生态返利 | 新兴渠道，红利期 | ### 直播购物决策流程 ``` 发现直播间商品 ↓ 查询返利比例 ↓ 对比日常价格（是否真低价？） ↓ 查看历史价格走势 ↓ 计算直播价+返利的真实到手价 ↓ 值得买 → 生成返利链接下单 不值得 → 提示日常购买更划算 ``` ### 使用场景 1. **直播间蹲守**：主播上链接时快速查询返利，决定是否下单 2. **直播预告查询**：提前查看即将开播的高返利直播间 3. **防坑指南**：对比直播价和历史价，识别虚假低价 4. **复盘购物**：直播结束后核算已下单商品的返利到账情况 ## 输出格式 ``` 📺 直播返利查询 直播间：[主播名] - [平台] 商品：[商品名称] 价格对比： 直播价：¥[价格] 日常价：¥[价格] 历史最低：¥[价格] 返利信息： 返利比例：[X]% 返利金额：¥[金额] 真实到手价：¥[最终价格] 📊 购买建议：[值得买/观望/不推荐] 理由：[分析说明] ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yhdhappy/quant-full-stack (version 1.0.0)

# quant-full-stack @skill quant-full-stack ## Description A 股股票量化全流程核心任务体系，覆盖数据采集、因子挖掘、策略构建、回测验证、模拟交易、风险管理 6 大核心模块。 ## Tools - runner.py: 执行量化任务脚本，使用项目虚拟环境 Python ## Tasks - 01_data_system: 数据体系建设 - 获取沪深 300 成分股、采集日线行情、采集财务数据 - 02_factor_engineering: Alpha 因子挖掘 - 计算价量因子、IC 有效性检验 - 03_strategy_build: 策略构建 - 多因子选股、生成持仓组合 - 04_backtest_verify: 回测验证 - 历史回测、计算收益/回撤/夏普比率 - 05_trade_execution: 模拟交易 - 获取调仓信号、执行模拟调仓 - 06_risk_iteration: 风险管理 - 计算风险指标、生成优化建议 ## Entry Point runner.py ## Requirements - Python 3.8+ - 项目虚拟环境已配置 - 数据源 API 可用


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Skill: ivancernja/sher-deploy (version 1.0.0)

--- name: sher-deploy description: Build and deploy frontend projects to instant preview URLs. Auto-detects frameworks. homepage: https://sher.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔗","requires":{"anyBins":["npx","sher"]}}} --- # sher — deploy to a live preview URL sher is a CLI that builds your frontend project, uploads it, and returns a live preview URL. Use it when the user wants to see a frontend project live. ## Install Global (recommended for agents): ```bash npm i -g shersh ``` Or one-off with npx: ```bash npx shersh link ``` ## Deploy From the project root: ```bash sher link ``` sher auto-detects the framework, runs the build, uploads the output, and returns a URL. ### Options | Flag | Description | |------|-------------| | `--dir <path>` | Upload a specific directory (skips framework detection) | | `--ttl <hours>` | Set link expiry in hours (default: 24) | | `--no-build` | Skip the build step (use if already built) | | `--pass [password]` | Password-protect the preview (Pro only) | ### Examples ```bash sher link # standard deploy sher link --no-build # already built sher link --dir ./dist # specific output directory sher link --ttl 2 # 2-hour link ``` ## Parsing the output The CLI prints the live URL to stdout: ``` https://a8xk2m1p.sher.sh (copied) expires 2/19/2026, 11:00 AM ``` The URL matches `https://[a-z0-9]{8}.sher.sh` and is copied to the clipboard. ## After deploying Present the URL to the user: > Your preview is live at https://a8xk2m1p.sher.sh Mention expiry if `--ttl` was set, and share the password if `--pass` was used. ## Supported frameworks sher auto-detects and builds: - **Vite** → `dist/` - **Next.js** → static export to `out/` - **Astro** → `dist/` - **Create React App** → `build/` - **Any project** with a build script producing `dist/`, `build/`, or `out/` - **Static HTML** — use `--dir .` to upload directly ## Agent-friendly - Runs headless, with exit code 0 on success - Works without an account (1 deploy, 10MB, 6h TTL) - Authenticated: 25 deploys, 50MB, 24h TTL ## Troubleshooting If `sher link` fails: 1. **Missing build script** — add one to `package.json`, or use `--dir` 2. **Build error** — fix the error first, then retry 3. **Size limit** — 10MB anonymous, 50MB authenticated, 100MB Pro 4. **Missing output directory** — ensure the build produces `dist/`, `build/`, or `out/`, or use `--dir`


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Skill: itixobepafi130-ctrl/pdf-vision-reader (version 1.0.0)

--- name: pdf-vision-reader description: > PDF视觉阅读器 — 将PDF转换为图片，通过AI视觉模型理解PDF内容。 当用户发送PDF文件或提供PDF路径，需要理解、分析、总结PDF内容时使用。 能力： - 将PDF每页渲染为高清PNG图片（PyMuPDF） - 使用AI视觉模型分析图片内容（中英文均可） - 支持幻灯片型、图片型、扫描件型PDF - 自动识别水印、表格、图表、数字 - 输出一页或多页的详细内容描述 使用方式： 1. 接收PDF文件路径或Telegram文件 2. 提取PDF为图片 3. 分批次用视觉AI分析（每批4-5页） 4. 整合结果，可选：摘要整理、要点提炼、知识归档 --- # PDF视觉阅读器 (pdf-vision-reader) ## 工作流程 ``` 用户发送PDF ↓ 提取PDF页面为PNG图片（PyMuPDF, 2x缩放） ↓ 分批次用视觉AI分析（每批4-5页） ↓ 整合视觉分析结果 ↓ 可选后续处理： - 整理为结构化摘要 - 提炼关键数据/要点 - 归档至 memory/ 目录 - 回答用户具体问题 ``` ## 使用场景 - 用户发来 PDF 需要分析理解 - 图片型/幻灯片型 PDF 无法用文字提取 - 扫描件 PDF 识别 - 需要理解 PDF 中的图表、数据、布局信息 ## 输出格式 建议输出结构： ``` ## PDF内容概览 [总页数] 页，主题：[...] ## 分页详解 ### 第X页 [视觉AI返回的详细描述] ## 关键信息提炼 [数据/要点/结论] ## 相关知识 [如果已有相关背景知识，可关联补充] ``` ## 注意事项 - PDF路径包含中文时，Python读取可能需处理编码 - 视觉分析每批4-5页，避免超出token限制 - 对于非常长的PDF（>50页），可先分析目录页+重点页面 - 分析完成后可询问用户是否需要归档到memory目录


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: rsquaredsolutions2026/vig-calculator (version 1.1.0)

--- name: vig-calculator description: "Calculate vig (juice/overround/hold) for any sportsbook market. Convert odds to no-vig fair lines. Rank books by efficiency. Use when asked about vig, juice, hold percentage, overround, or sportsbook sharpness." metadata: openclaw: emoji: "🧮" requires: bins: ["python3"] --- # Vig Calculator Calculate the vig (juice/overround) for any sportsbook market and rank books by efficiency. ## When to Use Use this skill when the user asks about: - Vig, juice, or overround on a market - Hold percentage for a sportsbook - Removing vig to find fair/true odds - Ranking sportsbooks by efficiency or sharpness - Which book has the lowest juice - The AgentBets Vig Index ## Operations ### 1. Calculate Vig for a Two-Way Market Given American odds for both sides: ```python python3 -c " import sys odds = [int(x) for x in sys.argv[1:]] probs = [] for o in odds: if o < 0: probs.append(abs(o) / (abs(o) + 100)) else: probs.append(100 / (o + 100)) total = sum(probs) vig = (total - 1) * 100 hold = (1 - 1/total) * 100 print(f'Implied probs: {[round(p*100,2) for p in probs]}%') print(f'Sum: {round(total*100,2)}%') print(f'Vig (overround): {round(vig,2)}%') print(f'Hold: {round(hold,2)}%') fair = [round(p/total*100,2) for p in probs] print(f'No-vig fair probs: {fair}%') " ODDS_SIDE_A ODDS_SIDE_B ## About Built by [AgentBets](https://agentbets.ai) — full tutorial at [agentbets.ai/guides/openclaw-vig-calculator-skill/](https://agentbets.ai/guides/openclaw-vig-calculator-skill/). Part of the [OpenClaw Skills series](https://agentbets.ai/guides/#openclaw-skills) for the [Agent Betting Stack](https://agentbets.ai/guides/agent-betting-stack/).


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

--- name: vow description: > The Immutable Commitment Protocol. Orchestrating cryptographically enforced, high-stakes promises between agents where trust is not assumed, but engineered. --- # VOW: The Architecture of Irrevocability ## I. The Trust Primitive In the decentralized agentic economy, a **Vow** is the ultimate form of a smart contract. It is a self-executing ethical and financial commitment that once uttered (published), cannot be rescinded without triggering the predefined "Slashing Logic." ## II. Commitment Tiers ```VOW_SPEC = { "ethical": "Alignment-guaranteeing constraints for agentic behavior", "financial": "Smart-contract backed performance bonds with automated escrow", "confidential":"Zero-knowledge secrecy oaths for multi-agent private computation" }``` ## III. Execution Mechanism 1. **Assertion**: The agent defines the Vow parameters and locks collateral. 2. **Observation**: The Vow-Watcher (Oracle) monitors performance metrics. 3. **Resolution**: Upon completion, the Vow is fulfilled and reputation/capital is released. ---


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: 332054781/web-learner-1-0-0 (version 1.0.0)

--- name: web-learner version: 1.0.0 description: 自主上网学习技能 - 让 AI 能够主动搜索、浏览和从互联网获取知识。当用户要求了解最新信息、学习新知识、查询新闻、获取某个主题的详细信息，或需要从网络上获取数据时触发此技能。 --- # Web Learner - 自主上网学习技能 ## 概述 此技能赋予 AI 自主上网搜索和学习的能力，使其能够： - 主动从互联网获取最新信息 - 学习新知识并整合到回答中 - 查询新闻、天气、事件等信息 - 获取特定主题的详细资料 ## 触发场景 以下情况应激活此技能： 1. 用户询问"最新消息"、"新闻"、"今天发生了什么" 2. 用户要求"了解"、"学习"、"查询"某个主题 3. 用户要求获取某个链接的详细内容 4. 需要获取实时信息（天气、股价、赛事等） 5. 用户要求"汇报"某方面的信息 6. 需要验证或补充训练数据中没有的知识 ## 搜索策略 ### 1. Web Search (搜索) 使用 `web_search` 工具进行关键词搜索： - 选择精确的搜索关键词 - 优先选择中文搜索结果（使用 `country: "CN"`） - 使用 `freshness` 参数限定时间范围：`pd`(今天)、`pw`(本周)、`pm`(本月) ### 2. Web Fetch (抓取) 使用 `web_fetch` 工具获取页面内容： - 提取网页的 markdown 或 text 内容 - 适用于获取文章、文档、教程等详细内容 - 注意处理页面加载失败的情况 ### 3. Browser (浏览器) 当以上工具失败时，使用 `browser` 工具： - 需要先启动浏览器服务 - 可用于处理需要 JavaScript 渲染的页面 - 支持截图和 UI 交互 ## 学习工作流 ``` 1. 理解需求 → 确定需要什么信息 2. 选择工具 → 搜索/抓取/浏览器 3. 获取信息 → 执行查询 4. 整合加工 → 提取关键信息 5. 反馈用户 → 用中文总结呈现 ``` ## 常见场景处理 ### 天气查询 - 首选 `wttr.in` 服务（支持城市查询） - 备选：`weather.com.cn`、中国天气网 ### 新闻获取 - 百度新闻：`news.baidu.com` - 澎湃新闻：`www.thepaper.cn` - 今日头条：`www.toutiao.com` ### 获取视频内容 - 使用 `web_fetch` 尝试获取视频页面描述 - 提取视频标题和简介 - 注意：无法直接播放或理解视频内容 ### 获取文档内容 - 优先使用 `web_fetch` 提取可读内容 - 处理反爬虫和登录限制 - 提取页面主要文本内容 ## 错误处理 当无法获取信息时： 1. 尝试备选数据源 2. 告知用户具体障碍 3. 提供手动查看的建议链接 4. 询问是否需要其他帮助 ## 输出格式 向用户呈现信息时： - 使用中文 - 结构清晰，分点陈述 - 注明信息来源 - 保持简洁，避免信息过载 ## 工具可用性检查 在执行前检查工具可用性： - `web_search` - 需要 Brave API Key - `web_fetch` - 大部分网页可用 - `browser` - 需要浏览器服务运行 如遇工具不可用，尝试备选方案或告知用户。

path: references/resources.md
content: # Web Learner 参考资料

## 常用新闻网站

| 网站 | 网址 | 特点 |
|------|------|------|
| 百度新闻 | news.baidu.com | 聚合类新闻 |
| 澎湃新闻 | www.thepaper.cn | 深度报道 |
| 今日头条 | www.toutiao.com | 个性化推荐 |
| 腾讯新闻 | news.qq.com | 综合门户 |
| 新浪新闻 | news.sina.com.cn | 综合门户 |

## 常用查询网站

### 天气
- wttr.in/Shanghai - 简洁天气
- www.weather.com.cn - 中国天气网
- www.cma.gov.cn - 中央气象局

### 学术/知识
- zh.wikipedia.org - 维基百科
- www.zhihu.com - 知乎
- www.bilibili.com - B站教程

### 技术文档
- developer.mozilla.org - MDN Web Docs
- docs.python.org - Python 文档
- github.com - GitHub

## 搜索技巧

### 中文搜索
```
country: "CN"
search_lang: "zh"
```

### 时间限定
- `freshness: "pd"` - 今天
- `freshness: "pw"` - 本周
- `freshness: "pm"` - 本月

### 高级搜索
- 使用引号精确匹配
- 使用减号排除无关结果
- 使用 site: 限定网站

## API 工具限制

| 工具 | 限制 | 解决方案 |
|------|------|----------|
| web_search | 需要 Brave API Key | 使用 web_fetch 替代 |
| web_fetch | 部分网站有反爬 | 使用 browser |
| browser | 需要服务运行 | 提示用户启动 |

## 处理失败情况

1. **web_search 失败** → 尝试 web_fetch 搜索引挚
2. **web_fetch 失败** → 尝试 browser 或告知用户
3. **browser 不可用** → 提供手动查看链接
4. **内容被墙** → 提示用户可能需要 VPN


path: _meta.json
content: ownerId: kn712c6arygz60ts30sd8t150181sh79
slug: web-learner
version: 1.0.0
publishedAt: 1771938730814

Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zsmj1994/finebi-skills (version 0.2.22)

--- name: "finebi-skills" description: "FineBI 主技能入口。先识别用户目标，再路由到 dashboard-briefing、report-to-doc、alert-to-task、sync-to-bitable 等子技能。" version: 0.2.22 author: zsmj1994 tags: - finebi - skill-router - business-intelligence - reporting metadata: clawdbot: emoji: "📊" primaryEnv: "FINEBI_BASE_URL" install: "npm install -g finebi-cli" requires: bins: ["node", "finebi-cli"] env: ["FINEBI_BASE_URL", "FINE_ACCESS_TOKEN"] runner: cli entrypoint: finebi-cli --- # FineBI 主技能 这个文件是 `finebi-skills` 包的主技能入口。它负责先识别用户目标，再路由到合适的子技能，而不是把所有场景的细节流程都堆在一个文件里。 ## 运行前提 `finebi-skills` 依赖外部 CLI： - 必须先安装 `finebi-cli` - 必须能在终端里直接执行 `finebi-cli` - 必须配置 FineBI 访问所需环境变量 推荐安装方式： ```bash npm install -g finebi-cli ``` ## 常见配置方式 有两种常见方式可以让 `finebi-skills` 读到 FineBI 配置： 1. 单独使用 `finebi-cli` - 运行 `finebi-cli init` - 配置会写入 `~/.finebi-cli/.env` - 之后可以在任意目录使用 `finebi-cli` 2. 在 OpenClaw 等宿主工具中使用 - 用户可以直接把 `FINEBI_BASE_URL`、`FINE_ACCESS_TOKEN` 配置到宿主工具自己的 `.env` - 如果宿主在启动 `finebi-cli` 时会自动带上这些环境变量，skill 就可以直接复用它们 - 这种情况下不一定需要单独运行 `finebi-cli init` ## 启动检查 在进入任何子技能流程之前，先做下面的检查： 1. 检查 `finebi-cli` 是否可执行。 2. 检查 `FINEBI_BASE_URL` 是否已配置。 3. 检查认证信息是否已配置，例如 `FINE_ACCESS_TOKEN`。 如果 `finebi-cli` 不可用： - 不要继续执行后续 workflow - 先明确提示用户安装 `finebi-cli` 如果环境变量缺失： - 不要伪造连接结果 - 先提示用户完成 FineBI 连接配置 ## 什么时候先用主技能 当用户要做下面这些事情时，先命中这个主技能： - 查找并分析看板、组件和指标 - 生成日报、周报、月报或经营分析文档 - 监控阈值并转成任务或提醒 - 把 FineBI 数据同步到外部表格系统 ## 子技能索引 | 子技能 | 目录 | 处理场景 | | --- | --- | --- | | `dashboard-briefing` | `skills/dashboard-briefing` | 看板摘要、群播报、定时简报 | | `report-to-doc` | `skills/report-to-doc` | 看板导出、分析报告、文档沉淀 | | `alert-to-task` | `skills/alert-to-task` | 阈值监控、异常检测、任务创建 | | `sync-to-bitable` | `skills/sync-to-bitable` | 数据同步到飞书多维表格 | ## 路由规则 ### 路由到 `dashboard-briefing` 当用户提到以下意图时优先路由： - “给我生成日报/周报摘要” - “把经营看板同步到群里” - “做一个定时播报” - “先发一条测试卡片看看” ### 路由到 `report-to-doc` 当用户提到以下意图时优先路由： - “把这个看板整理成文档” - “导出 PDF 后做分析报告” - “给我一份经营分析稿” - “把图表和结论沉淀成文档” ### 路由到 `alert-to-task` 当用户提到以下意图时优先路由： - “低于阈值就告警” - “异常时自动建任务” - “监控库存、销量、回款” - “命中条件后通知负责人” ### 路由到 `sync-to-bitable` 当用户提到以下意图时优先路由： - “同步到飞书多维表格” - “按主键增量更新” - “覆盖整张表” - “定时把数据灌到 bitable” ## 全局约束 - 先确认 `finebi-cli` 和 FineBI 环境可用，再执行业务流程。 - 先定位数据对象，再执行动作。数据对象可能是 `dashboard`、`dataset`、`subject`、`widget`。 - 只要后续流程需要 `dashboardId`，必须先按 `references/dashboard-id-resolution-flow.md` 判断来源并解析 id。 - 先拿到 FineBI 的真实输出，再做摘要、判断、告警、写文档或同步。 - 禁止伪造指标、趋势、负责人、任务状态、导出结果和同步结果。 - 如果目标对象不唯一，必须先澄清，不能跳步。 - 如果子技能匹配已经明确，直接按子技能流程继续，不要在主技能里重复展开细节。 ## 公共参考 - CLI 命令与契约：`references/cli-command-map.md` - 仪表板 id 解析：`references/dashboard-id-resolution-flow.md` - 路由与拆分约定：`references/skill-routing.md` ## 无匹配时的降级策略 如果用户目标不能明确落到某一个子技能： 1. 先判断更像“看板消费”还是“数据集处理”。 2. 如果更像看板消费场景，优先走 `dashboard-briefing`。 3. 如果更像数据搬运或落库场景，优先走 `sync-to-bitable`。 4. 如果仍然不明确，只追问一个关键问题，不要一次追问多个问题。


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Skill: igrwijaya/coding-with-cursor-ai (version 1.0.0)

# coding-with-cursor-ai ## Description Execute coding tasks using Cursor AI agent for advanced code generation, refactoring, and bug fixes. This skill is designed to handle complex logic changes, feature implementations, and code reviews within the `/home/ubuntu/workspace` projects. ## Usage Use this skill whenever: - Implementing new features - Fixing bugs - Refactoring code - Writing unit tests - Performing code reviews ## Inputs - `project`: Path to the project root (e.g., `/home/ubuntu/workspace/zinner/repo/zinner-webapi`) - `task`: Natural language description of the coding task - `files`: Optional list of files to focus on ## Execution The skill spawns a Cursor AI agent session with full access to the project repository. It uses Cursor's advanced reasoning and code editing capabilities to complete the task and commit changes. ## Constraints - Always verify Cursor's edits before final commit - Do not run Cursor on production branches without review - Prefer `dev` or feature branches for automated coding ## Example ```yaml project: /home/ubuntu/workspace/zinner/repo/zinner-webcms task: Add Terms and Conditions page with dummy content ```

path: requirements.txt
content: cursor-agent


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ltryee/obsidian-assistant (version 1.0.0)

--- name: obsidian-assistant description: "Obsidian 知识管理专家助手（黑曜石助手）。当用户提到 Obsidian、知识库、笔记、vault、双向链接、标签整理、Dataview 查询、模板、知识图谱、MOC、每日笔记、Inbox 整理、笔记分类、Obsidian 插件配置、知识管理方法论（PARA/Zettelkasten/卡片盒），或者询问如何在 Obsidian 中做某件事时使用此技能。此技能会记录用户的 Obsidian 使用习惯，深入理解其知识库结构与标签逻辑，识别高频操作模式并将其提炼为可复用的模板、宏和配置，持续优化用户的知识管理工作流。" --- # 黑曜石助手 ## 技能定位 黑曜石助手是专为深度 Obsidian 用户设计的知识管理伙伴。核心价值在于三件事： 1. **记忆**：持续记录用户的知识库结构、标签体系和操作习惯，避免重复解释背景 2. **理解**：读懂用户知识库背后的底层逻辑（而不只是表面的文件夹结构） 3. **提炼**：将高频操作模式抽象为可复用的模板、QuickAdd 宏、Dataview 查询和工作流 SOP --- ## 触发后的首要动作 加载技能后，立即读取以下两份文件建立上下文： 1. `references/habit-patterns.md` — 用户已记录的使用习惯（如为空则需主动收集） 2. `references/obsidian-concepts.md` — Obsidian 底层概念参考（用于辅助分析用户的操作逻辑） 如果 `habit-patterns.md` 中关键信息（Vault 路径、目录结构、标签体系）尚未填写， 在回答具体问题的同时，自然地引导用户提供这些信息，逐步丰富档案。 --- ## 工作模式 ### 模式一：习惯采集 **触发**：用户首次使用、或问到"了解一下我的 Obsidian"类问题 **流程**： 1. 询问 Vault 根目录，或请用户粘贴 `ls` 输出 2. 分析目录结构，推断组织逻辑（PARA / GTD / 主题式 / 混合） 3. 询问常用标签，识别标签体系的层级和命名规律 4. 询问已安装的插件（Dataview / Templater / QuickAdd / 其他） 5. 问 2-3 个具体的高频操作场景（"你最常做什么？"） 6. 将所有信息更新到 `references/habit-patterns.md` **原则**：不一次性问完所有问题。优先提问最影响后续判断的 1-2 个问题， 随着对话进展逐步补全档案。 --- ### 模式二：问题解答 **触发**：用户提问具体的 Obsidian 操作问题 **流程**： 1. 先查阅 `habit-patterns.md`，结合用户已有习惯给出个性化答案 2. 必要时参考 `references/obsidian-concepts.md` 确认概念准确性 3. 回答后，如果涉及新的操作模式，追问："这是你经常做的操作吗？" 4. 若确认高频，将该模式记录到 `habit-patterns.md` 的"高频操作模式"章节 **答案质量标准**： - 给出具体的步骤，不泛泛而谈 - 优先使用用户已安装的插件方案 - 代码块中的 Dataview 查询、Templater 模板必须可直接复制使用 --- ### 模式三：模式提炼与输出 **触发**：用户说"帮我整理一下我的操作习惯"、"把我的流程固化下来"、"生成模板"、 "写一个 QuickAdd 宏"等 **流程**： 1. 读取 `habit-patterns.md` 中已记录的高频操作模式 2. 对每个模式进行抽象，识别其本质结构（触发条件 → 动作序列 → 产出物） 3. 将模式转化为以下可交付物之一： - **笔记模板**：写入 `assets/templates/` 目录，提供给用户放入 Obsidian 模板文件夹 - **Dataview 查询**：封装为可复用的代码块，附上字段说明 - **QuickAdd 宏配置**：以 JSON 格式输出，附安装说明 - **工作流 SOP**：以编号步骤列表呈现，可贴入 Obsidian 笔记 **内置模板资源**（`assets/templates/` 下已有）： - `daily-note.md` — 每日笔记模板 - `project-note.md` — 项目启动模板 - `book-note.md` — 读书笔记模板 根据用户实际习惯对这些模板进行定制修改后再交付。 --- ### 模式四：知识库健康诊断 **触发**：用户说"帮我看看知识库"、"孤立笔记太多"、"怎么整理 Inbox"、 "我的知识库很乱" **流程**： 1. 请用户提供知识库统计（可用 `find` 命令，或截图） 2. 从以下维度诊断： - **Inbox 积压**：未处理的 Inbox 条目数量和平均停留时长 - **孤立笔记**（Orphan Notes）：无任何双向链接的笔记比例 - **标签混乱度**：标签命名是否一致，是否有冗余/重复标签 - **未完成任务**：`- [ ]` 任务项的分布和时效性 3. 输出诊断报告，按严重程度排序问题 4. 为每个问题提供具体的修复操作（包括 Dataview 查询帮助定位问题文件） --- ## 习惯档案维护规则 在每次交互后，如果发现了新的用户习惯信息，必须更新 `references/habit-patterns.md`： - **追加**新的高频操作模式到"四、高频操作模式"章节 - **填写**之前空白的基本信息字段（Vault 路径、插件列表等） - **记录**用户提到的痛点到"九、痛点与改进记录"表格 更新时使用 replace_in_file 工具，保持文件结构，只修改相关章节。 --- ## 常用 Dataview 查询速查 ```dataview // 列出所有 Inbox 文件（按创建时间排序） LIST FROM "0-Inbox" SORT file.ctime ASC // 今日创建的所有笔记 LIST WHERE file.cday = date(today) // 所有进行中的项目 TABLE date, status FROM "1-Projects" WHERE status = "active" // 未完成任务汇总（跨笔记） TASK WHERE !completed // 孤立笔记（无出链） LIST WHERE length(file.outlinks) = 0 AND file.folder != "templates" ``` --- ## 交互原则 - **记忆优先**：每次都先读档案，不让用户重复解释背景 - **个性化**：根据用户已有的目录结构和标签体系给建议，不推销与其风格相悖的方案 - **渐进深入**：第一次接触新用户，不要一次问十个问题。用自然对话逐步建立理解 - **可操作性**：所有建议必须包含具体的实施步骤，不说空话 - **档案驱动**：将用户输入的有价值信息转化为档案更新，让每次对话都有沉淀


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jjkb-1995/best-ai-agent (version 1.0.0)

--- name: dev-pro-next-fastapi description: A high-tier coding assistant specializing in Next.js (React) and FastAPI (Python) architecture, security, and performance. author: Gemini-User version: 1.0.0 tags: [coding, nextjs, fastapi, fullstack, architect] capabilities: - shell_execution - file_operations - network_access --- # Agent Skill: Elite Full-Stack Engineering Assistant ## 🎯 Purpose To act as a Senior Software Architect and Lead Developer. You specialize in the **Next.js (App Router)** and **FastAPI** stack. You are optimized for 2026 development standards, including React Server Components and AI-integrated backends. --- ## 🛠 Tech Stack Specialization * **Frontend:** Next.js 15+, Tailwind CSS, TypeScript, TanStack Query. * **Backend:** FastAPI, Pydantic v2, SQLModel (Postgres), Redis. * **AI:** Vector database integration (pgvector), LangChain/LangGraph. * **Logic:** Use `ultrathink` for any architectural decisions or complex debugging. --- ## 📜 Execution Protocol ### 1. Analysis Phase Before writing any code: 1. Check for existing project patterns. 2. Define if a component should be **Client** or **Server** (Next.js). 3. Design async FastAPI endpoints with proper Pydantic schemas. ### 2. Implementation Phase * **Type Safety:** No `any`. Use strict interfaces. * **Modularity:** Keep functions small and testable. * **Security:** Use environment variables for all secrets; sanitize all user inputs. ### 3. Review Phase * Run a quick static analysis of the code you just wrote. * Ensure no unnecessary re-renders in the frontend. --- ## ⌨️ Code Style * **Indent:** 2 spaces. * **Naming:** `camelCase` (JS), `snake_case` (Python). * **Documentation:** All functions must have docstrings/JSDoc. --- ## 🚫 Constraints * Never suggest deprecated libraries. * Never provide code without error handling. * Prioritize local environment safety (don't delete files unless explicitly asked).


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