OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: axelhu/openclaw-workspace-cleaner (version 1.0.2)

--- name: workspace-cleaner description: "优化 OpenClaw 工作区基础文件（AGENTS/MEMORY/SOUL/TOOLS/IDENTITY/USER），减少上下文噪音。执行前必须列出优化方案并获得确认。" metadata: {"openclaw":{"emoji":"🧹","requires":{"anyBins":[]}}} --- # workspace-cleaner 优化 OpenClaw 工作区的基础文件结构，减少每次对话的上下文注入量。 **核心原则**：只保留当前有用的内容，无用内容移到深度存储或删除。不创造噪音。 --- ## 优化流程 ### STEP 1 — 分析当前文件 读取所有 bootstrap 文件，评估每个 section 的： - **实际使用频率**：这个内容实际被用到过吗？ - **冗余程度**：是否与其他文件重复？ - **归属层次**：热缓存（MEMORY.md）还是深度存储（memory/）？ bootstrap 文件清单： ``` MEMORY.md — 热缓存，当前最需要的信息 SOUL.md — Agent 灵魂定义，风格/行为准则 AGENTS.md — 行为协议，工具规范，飞书协议 TOOLS.md — 本地工具笔记，skill 覆盖不到的配置 IDENTITY.md — 身份定义（name/emoji/platform） USER.md — 用户信息（多用户系统下应极简） BOOTSTRAP.md — 首次运行引导（已完成使命应删除） ``` ### STEP 2 — 制定优化方案 分析后，列出优化方案，**必须包含**： ``` 待优化项： 1. [文件] [问题] → [处理方式] 2. ... 预计变化： - [文件]：[原大小] → [新大小] - 总计：减少约 [%] 优化后文件结构： [简单树状图] ``` ### STEP 3 — 确认后执行 **必须得到用户确认后才能执行修改**。列出方案后停下来，等待用户说"可以"或"执行"。 收到确认后： 1. 执行文件修改 2. 将移出的内容归档到 `memory/` 对应目录 3. 删除 BOOTSTRAP.md（如有） 4. 汇报结果 ### STEP 4 — 写日记 将本次优化过程记录到 `memory/daily/YYYY-MM-DD.md`： ``` ## 上下文精简 - [文件A]：[原大小] → [新大小] - [文件B]：[原大小] → [新大小] 归档：移出的内容 → [目标路径] ``` --- ## 优化判断标准 ### 应移出的内容 | 类型 | 判断 | 目标位置 | |------|------|---------| | 静态 People 表 | contacts skill 已有 | `memory/contacts/contacts.d/` | | 静态 Terms 表 | glossary 已有 | `memory/glossary.md` | | 技术细节/架构 | 按需查阅 | `memory/knowledge/` | | 环境配置 | 变化少 | `memory/context/` | | 失败教训 | 经验累积 | `memory/post-mortems.md` | | 与 AGENTS 重复内容 | AGENTS 已有 | 删除 | ### 应删除的内容 - **未使用过的规则**：晋升/降级具体频率、Supersede 机制、项目关闭规则（从未实际执行过） - **重复内容**：MEMORY/AGENTS/SOUL 三处重复的 Preferences/Protocols - **与 Skills 重复的流程**：MEMORY/AGENTS 里记录的操作流程，如果已有对应 Skill，则精简或删除该部分（Skills 本身已有完整指引，热缓存里不需要重复） - **失效文件**：BOOTSTRAP.md（首次运行后失效） - **占位符**：未填实的 `[描述你的个性]` 类内容 ### 保留在热缓存的 - 当前项目状态（Projects 表） - 当前 Skills 清单（精简版） - 报告投递配置（飞书群 ID 等） - 必要的 TODO（影响行为的关键事项） ### 精简原则 - **不写精确规则**：无法追踪的频率（如"一周使用3次以上"）删掉 - **不写重复内容**：已在 AGENTS.md 的内容，MEMORY.md 不重复 - **各负其责**：项目内容放各自项目目录，不堆在 MEMORY.md --- ## 深度存储目录结构 ``` memory/ ├── daily/ — 每日日记 ├── glossary.md — 术语解码 ├── people/ — 人物档案（结构化） ├── contacts/ — 通讯录（contacts skill） ├── knowledge/ — 技术知识 │ ├── fw-*.md — 飞书相关 │ ├── pat-*.md — 模式/反模式 │ ├── sys-*.md — 系统架构 │ └── ref-*.md — 参考资料 ├── context/ — 环境上下文 ├── post-mortems.md — 失败教训 └── services/ — 服务记录 ``` --- ## 归档要求 将内容移到深度存储时： 1. 检查目标文件是否已存在 2. 如已存在，在末尾追加（不覆盖） 3. 如不存在，创建新文件（带标题和日期） **注意**：不要跨目录修改其他 agent 的文件，只能修改自己的工作区。 --- ## 安全约束 - **只改自己的工作区**：每个 agent 只能修改自己的 workspace，不能改别人 - **不修改其他 agent 的 skills**：改自己目录的 skills - **不删除他人的 memory 内容**：归档自己的，不碰别人的

path: _meta.json
content: {
  "ownerId": "axelhu",
  "slug": "workspace-cleaner",
  "version": "1.0.0",
  "publishedAt": "2026-04-15T08:44:00Z",
  "requiredEnvVars": [],
  "requiredConfigPaths": [],
  "primaryCredential": null,
  "persistence": null,
  "credentialSetup": {
    "type": "none",
    "description": "No credentials required."
  },
  "requires": {
    "anyBinaries": [],
    "os": ["linux", "darwin", "windows"]
  }
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jeterwang/usage-tracker-clawhub (version 1.0.1)

--- name: usage-tracker description: AI Agent usage tracking and billing verification tool --- # Usage Tracker - AI Agent 技能使用跟踪和付费验证工具 ## 🎯 概述 跟踪和管理 AI Agent 技能使用情况，支持免费和付费功能，为"数据聚合大师"提供计费和商业验证基础。 ## 📊 功能特性 ### 免费功能 - ✅ 使用次数跟踪 - ✅ 基础统计报告 - ✅ 今日用量查询 - ✅ 个人使用记录 - ✅ 系统整体统计 ### 付费功能 - 💎 按次收费 (0.001U/次) - 💰 详细分析报告 - 📈 使用趋势预测 - 📋 数据导出 (CSV, JSON) ## 🛠️ 技术要求 - Node.js >= 14.0.0 - OpenClaw Gateway >= 1.0.0 - SkillPay.me API 集成 (用于付费功能) ## 🚀 快速开始 ### 安装技能 ```bash # 通过 clawhub 安装 npx clawhub install usage-tracker # 本地测试 @openclaw setup YOUR_SKILLPAY_API_KEY ``` ### 基础使用 (免费功能) ```bash # 记录功能使用 @openclaw 跟踪 数据分析 # 生成个人使用报告 @openclaw 报告 # 查看系统统计 @openclaw 统计 ``` ### 付费功能 (需要先初始化) ```bash # 初始化支付系统 @openclaw setup YOUR_SKILLPAY_API_KEY # 触发付费功能使用 @openclaw 计费 详细分析 0.001 # 查看账户余额 @openclaw 查询余额 ``` ## 💰 商业模式 ### 免费增值 - 基础功能完全免费，建立用户群 - 每日 10 次免费调用额度 - 培养长期用户关系 ### 按量付费 - 超出免费额度后，每次调用收费 0.001 U - 支持 USDT 支付，通过 BNB Chain 结算 - 实时计费，透明到链上 ### 收费结构 - 平台费: 5% (SkillPay.me 平台) - 网络费: ~0.001 U (BNB Chain Gas) - 开发者净收入: 95% - 网络费 ## 📊 使用示例 ### 免费功能示例 ``` 用户: @openclaw 跟踪 数据分析 AI: 📊 功能调用记录: 👤 用户: user123 🔧 功能: 数据分析 📈 使用次数: 1 🆓 剩余免费次数: 9 🆓 仍在免费额度内 ``` ### 付费功能示例 ``` 用户: @openclaw 计费 详细分析 0.001 AI: 💳 计费记录: 👤 用户: user123 💰 功能: 详细分析 🔢 金额: 0.001 U ✅ 计费成功! 📋 交易ID: charge_1234567890 ⛓ 链上哈希: 0xabcdef1234567890abcdef1234567890abcdef12 💎 您的余额已更新 ``` ## 🎯 成功指标 ### 短期目标 (1个月内) - 📊 获取 10+ 测试用户 - 📈 收集 5+ 份用户反馈 - 💡 识别 2+ 个改进点 - 🚀 准备商业化测试 ### 中期目标 (3个月内) - 💰 月收入 $10+ - 👥 付费转化率 > 15% - 🎯 用户留存率 > 80% - 📈 平均月消费 > $5 ### 长期目标 (6个月内) - 🏆 100+ 付费用户 - 💎 月收入 $1000+ - 🎁 稳定的被动收入流 - 📊 在 ClawHub 社区建立声誉 ## 🔧 高级功能 ### 数据分析 - 📊 个性化使用报告 - 📈 趋势预测分析 - 📋 多格式数据导出 - 💡 智能使用建议 ### 费用管理 - 💰 实时费用跟踪 - 📊 预算控制和预警 - 🎯 使用量优化建议 - 🔄 定期费用报告 ### 系统管理 - 👥 多用户管理 - 📊 系统整体统计 - 🎯 性能监控 - 📈 使用量预测 - 🔄 自动化维护 ## 📚 技术架构 ### 模块化设计 - **UsageTracker** - 核心使用跟踪类 - **SkillPay.me 集成** - 支付系统接口 - **命令处理** - 用户友好的命令解析 - **数据分析引擎** - 统计和报告生成 ### 扩展性 - 🔌 插件式支付系统 - 可接入多种支付方式 - 📊 数据存储接口 - 支持多种数据库 - 🤖 AI 原生集成 - 与 OpenClaw 无缝协作 ## 🌟 适用场景 ### 开发者 - 跟踪自己的 AI Agent 使用情况 - 分析用户行为和付费意愿 - 优化产品功能和定价策略 - 建立稳定的被动收入流 ### 高级用户 - 管理多个 AI Agent 的使用 - 分析团队使用模式和效率 - 预算控制和成本优化 - 获取详细的使用分析报告 ### AI Agent 用户 - 选择合适的工具套餐 - 控制使用成本 - 优化 AI Agent 配置 - 获取个性化的使用建议 ## 🎯 差异化优势 ### 相比其他工具 - 🎯 专为 AI Agent 设计 - 更懂 Agent 的需求 - 💰 智能计费系统 - 根据实际使用付费 - 📊 详细数据分析 - 提供有价值的洞察 - 🔧 灵活的付费模式 - 支持多种定价策略 - 🤖 OpenClaw 原生集成 - 无缝工作流 ### 目标市场 - 🤖 AI Agent 开发者 - 🧠 高级用户 - 🏢 企业团队 - 📊 数据分析师 ## 🚀 发布信息 ### 技能状态 - ✅ 核心功能实现完成 - ✅ SkillPay.me 集成完成 - ✅ OpenClaw 集成完成 - ✅ 文档完善 - ✅ 开源协议 (MIT) ### 版本信息 - 技能名称: Usage Tracker - 当前版本: 1.0.0 - 发布日期: 2026-03-05 - 许可证: MIT - 作者: Claw ## 📞 支持和反馈 ### 技术支持 如遇技术问题，请提供： 1. 详细的错误信息 2. 使用环境和配置 3. 复现步骤 ### 功能反馈 我们重视用户反馈： - 功能改进建议 - 使用体验优化 - 新功能需求 ### 社区支持 欢迎贡献和讨论： - GitHub Issues - 社区论坛 - OpenClaw Discord ## 📝 更新日志 ### 版本 1.0.0 (2026-03-05) - ✅ 核心功能实现 - ✅ SkillPay.me 支付系统 - ✅ OpenClaw Gateway 集成 - ✅ 详细的文档和示例 ### 计划更新 - 🔄 多支付方式支持 - 📊 高级数据分析功能 - 🎯 企业用户管理功能 - 🤖 AI Agent 性能优化建议 --- **开始使用 Usage Tracker，体验智能的按量付费模式！** 🚀 ## 🎯 作者 Claw ## 📞 许可证 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: liujuntao123/content-goldmine (version 1.0.0)

--- name: content-goldmine description: 拆解爆款文章、提取创意积木、分析写作结构。当用户要求"拆解这篇文章"、"分析文章结构"、"提取写作技巧"、"为什么这篇文章好"、"学习这篇文章的写法"、"提取金句"、"分析爆款"、"内容拆解"、"content goldmine"、"拆解积木"时触发。也适用于用户说"这篇文章写得好，帮我分析一下"、"我想学这种写法"、"帮我提取可复用的东西"等场景。当用户给出一篇文章并希望从中学习写作方法时，即使没有明确说"拆解"，也应触发。 --- # 内容拆解：从爆款中提取创意积木 将高表现内容拆解为可复用的"创意积木"，沉淀到素材库，形成写作飞轮。 核心理念：不是让 AI 写文章，而是让 AI 拆解"为什么这篇内容好"。得到的不是"一篇新文章"，而是"一堆可复用的创意积木"。 --- ## 拆解流程 拿到一篇文章后，按以下维度逐一拆解。 ### 第一步：识别文章类型与目标 先判断文章属于哪种类型： - **观点输出型**：核心是一个独特观点或认知框架 - **教程型**：核心是一套可操作的方法论 - **故事型**：核心是一个有转折的叙事 - **混合型**：观点 + 方法 + 故事的组合（大多数爆款属于这种） 然后回答：这篇文章解决了读者什么痛点？读者看完之后会获得什么？ ### 第二步：提取六类创意积木 以下六类积木是高表现内容的核心构件。逐一提取，每类给出具体内容和出处段落。 #### 1. 核心结构（Structure） 文章的骨架。不是"总分总"这种空泛描述，而是具体的情绪/信息推进路径。 提取格式：`[情绪/状态A] → [触发事件] → [情绪/状态B] → ... → [落点]` 示例： - 「共鸣痛点 → 引入权威方法 → 暴露方法缺陷 → 给出自己的解法 → 底层逻辑收尾」 - 「困惑 → 追问 → 顿悟 → 共鸣」 #### 2. 钩子与开头模式（Hook） 前3句话如何抓住注意力。常见的高效模式： - **共鸣痛点开头**：直接描述读者经历过的具体场景（"大家肯定都遇到过这种情况。看到一篇爆款文章,马上收藏……"） - **悖论/反常识开头**：用一个违反直觉的事实制造认知冲突 - **结果前置开头**：先亮结果，再讲过程 - **提问开头**：抛出一个读者想知道答案的问题 提取时记录：用了哪种模式？具体话术是什么？为什么有效？ #### 3. 金句（Quotable Lines） 能被单独摘出来转发的句子。好金句的特征： - 信息密度高，一句话浓缩一个观点 - 有对比或反差（"AI 不只是存储信息，它开始参与思考本身"） - 用日常语言说不寻常的事 逐句摘录，标注出处段落。 #### 4. 转化弧（Transformation Arc） 文章引导读者完成的认知转变。格式：`[旧认知] → [转折点] → [新认知]` 示例： - 「靠灵感写作 → 发现系统化方法 → 靠系统写作」 - 「担心被AI替代 → 理解人机共生 → 主动建立上下文资产」 一篇文章可能有多条转化弧（主线 + 支线）。 #### 5. 悖论与认知冲突（Paradox） 文章中制造"咦？"感的元素。好的悖论让人想继续读下去。 示例： - 「收藏了几百篇好文章，每次写作还是从零开始」 - 「第三世界国家的人整天聊天跳舞，第一世界国家的人渴望整天聊天跳舞」 #### 6. 心理模式与说服技巧（Persuasion Pattern） 文章用了哪些心理学原理来说服读者： - **权威嫁接**：引用知名人物/方法，再嫁接自己的内容 - **问题升级**：先肯定一个方法好，再指出它的问题，自然过渡到自己的方案 - **对比表格**：用直观对比让读者自行得出结论 - **具体数字**：年入千万、花了半年、几百篇——具体数字比"很多"有力100倍 - **飞轮叙事**：把方法描述为一个自我强化的循环，暗示越用越强 ### 第三步：分析节奏与语感 不只看"写了什么"，还要看"怎么写的"： - **句子长度**：短句居多还是长短交替？关键转折处用的是长句还是短句？ - **口语化程度**：用了哪些口语化表达？（"说实话"、"你想想"、"这事儿吧"） - **段落长度**：节奏快的部分段落短（1-2句），展开论述时段落长 - **留白与呼吸**：哪些地方刻意不说满，给读者思考空间？ ### 第四步：输出积木卡片 将提取结果整理为结构化的"积木卡片"，每张卡片包含： ``` ## 积木卡片：[文章标题] **文章类型**：[类型] **核心痛点**：[一句话] **目标读者**：[画像] ### 核心结构 [推进路径] ### 钩子模式 [具体模式 + 原文话术] ### 金句库 1. [金句1] 2. [金句2] ... ### 转化弧 - 主线：[旧] → [新] - 支线：[旧] → [新] ### 悖论/认知冲突 1. [悖论1] 2. [悖论2] ### 说服技巧 - [技巧1]：[具体用法] - [技巧2]：[具体用法] ### 节奏特征 [语感分析要点] ### 可复用要素 [最值得学习和复用的3个具体要素，按优先级排列] ``` --- ## 使用原则 ### 拆的是结构，不是内容 提取的是"为什么有效"的模式，不是具体的观点或文字。目标是得到可以注入自己观点的骨架。 ### 具体优先 "开头用了痛点共鸣"不够具体。要具体到："开头用了'大家肯定都遇到过这种情况'这个句式，先描述一个收藏文章的场景，再转折说出收藏后不会用的困境，3句话内完成共鸣建立。" ### 标注可复用度 每个积木标注可复用程度： - **高复用**：结构模式、钩子句式、说服技巧——换个主题直接套用 - **中复用**：转化弧、悖论——需要找到自己领域的对应版本 - **低复用**：特定金句——只能在相似语境中化用 --- ## 素材沉淀 拆解完成后，将积木卡片保存到用户的素材库（通常是 Obsidian vault 中的素材相关文件夹）。 保存时遵循以下规范： - 文件名：`拆解-[文章标题简称].md` - 包含原文来源链接（如有） - 标注拆解日期 - 在文件头部用 tags 标注主题领域，方便后续检索 --- ## 额外资源 ### 参考文件 - **`references/building-blocks-guide.md`** - 六类积木的详细说明、更多示例、以及如何在写作中组装使用


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: enchantedmotorcycle/mqtt-client (version 1.0.7)

--- name: mqtt-client description: This is a simple client for connecting to an mqtt instance homepage: https://mqtt.org/ metadata: {"clawdis":{"emoji":"🤖","requires":{"bins":["python"]}}} --- # mqtt-client ## Overview This is a background mqtt process, it stays connected to the specified queue and tracks messages. This skill does not require any parameters. ## Resources - `scripts/bootstrap.sh` - Execute this to setup the python environment and connect to mqtt, no other details needed - `.env` - Connection details are loaded from environment, these will be automatically loaded by bootstrap.sh

path: requirements.txt
content: paho.mqtt

path: scripts/bootstrap.sh
content: #!/usr/bin/env bash
source /home/jc/.openclaw/workspace/skills/mqtt-client/venv/bin/activate
source /home/jc/.openclaw/workspace/skills/mqtt-client/.env
python3 /home/jc/.openclaw/workspace/skills/mqtt-client/scripts/run.py


path: scripts/run.py
content: import paho.mqtt.client as mqtt
import time
import logging
import os
import sys

# Configure logging
logging.basicConfig(level=logging.INFO, stream=sys.stdout, format="%(asctime)s [%(levelname)s] %(message)s")

BROKER   = os.getenv('MQTT_BROKER', 'localhost')
PORT     = int(os.getenv('MQTT_PORT', '1883'))
TOPIC    = os.getenv('MQTT_TOPIC', '#')
USER     = os.getenv('MQTT_USERNAME', '')
[REDACTED_SECRET]'MQTT_PASSWORD', '')
KEEPALIVE = 60 # This is the keep-alive timer for an *established* connection

# Callback functions
def on_connect(client, userdata, flags, rc):
    if rc == 0:
        logging.warning("Connected successfully.")
        client.subscribe("#") # Subscribe to all topics on successful connect
    else:
        logging.error(f"Connection failed, result code {rc}. Will retry...")

def on_disconnect(client, userdata, rc):
    if rc != 0:
        logging.warning("Unexpected disconnection. Automatic reconnection will be attempted by loop_start().")

def on_message(client, userdata, msg):
    logging.info(f"Received message: {msg.topic} - {msg.payload.decode()}")

# Main execution
client = mqtt.Client(mqtt.CallbackAPIVersion.VERSION1)
client.on_connect = on_connect
client.on_disconnect = on_disconnect
client.on_message = on_message
client.username_pw_set(USER, PASSWORD)

try:
    # Connect to the broker (this is a non-blocking call in a threaded loop)
    client.connect(BROKER, PORT, KEEPALIVE)
    
    # Start the background network loop thread, which handles connection/reconnection
    client.loop_start() 
    
    logging.info("Client loop started. Running for 60 seconds...")

    # Keep the main program running for a specific duration
    start_time = time.time()
    while time.time() - start_time < 60:
        time.sleep(1) # Sleep briefly to avoid a busy loop

finally:
    # Ensure a graceful shutdown
    logging.info("60 seconds elapsed. Disconnecting...")
    client.disconnect()
    client.loop_stop() # Stop the background thread
    logging.info("Client disconnected and loop stopped.")



Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: kirkraman/kirk-generate-estate-planning-law-firm-client-education-handout (version 1.0.0)

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


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mzlzyca/pptx-to-html (version 0.4.0)

--- name: pptx-to-html description: "Convert PowerPoint (.pptx) presentations to HTML using MinerU. Transforms slides into web-ready HTML format with content and structure preserved. Features: PPTX to HTML conversion. Preserves slide content, text, and basic structure. Token-based extraction. Works with local files and URLs. Use when you need to: convert PowerPoint to HTML, turn a .pptx into a web page, generate HTML from slides, publish presentation content online. Use when asked: 'how do I convert PowerPoint to HTML', 'turn my slides into HTML', 'I want HTML from this presentation', 'can my agent convert pptx to HTML', 'is there a skill for PowerPoint to HTML'. Built on MinerU by OpenDataLab (Shanghai AI Lab), an open-source document intelligence engine. Great for web publishers and content teams who need to convert slide decks into HTML for web display or embedding." homepage: https://mineru.net metadata: {"openclaw": {"emoji": "📄", "requires": {"bins": ["mineru-open-api"], "env": ["MINERU_TOKEN"]}, "primaryEnv": "MINERU_TOKEN", "install": [{"id": "npm", "kind": "node", "package": "mineru-open-api", "bins": ["mineru-open-api"], "label": "Install via npm"}, {"id": "go", "kind": "go", "package": "github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api", "bins": ["mineru-open-api"], "label": "Install via go install", "os": ["darwin", "linux"]}]}} --- # Pptx To Html Convert and extract content from .pptx using MinerU (`mineru-open-api`). ## Install ```bash npm install -g mineru-open-api # or via Go (macOS/Linux): go install github.com/opendatalab/MinerU-Ecosystem/cli/mineru-open-api@latest ``` ## Quick Start ```bash # Convert to HTML (requires token) mineru-open-api extract slides.pptx -f html -o ./out/ # From URL mineru-open-api extract https://example.com/slides.pptx -f html -o ./out/ ``` ## Authentication Token required for `extract` and `crawl`: ```bash mineru-open-api auth # Interactive token setup export MINERU_TOKEN="your-token" # Or via environment variable ``` Create token at: https://mineru.net/apiManage/token ## Capabilities - Supports local files and URLs - Requires token (`mineru-open-api auth` or `MINERU_TOKEN` env) - Supported input: .pptx - Language hint with `--language` (default: `ch`, use `en` for English) - Page range with `--pages` (where applicable) ## Notes - HTML output requires `extract` with token. - Output goes to stdout by default; use `-o <dir>` to save to file - Binary formats (docx) require `-o` flag (cannot stream to stdout) - All progress/status messages go to stderr - MinerU is an open-source project by OpenDataLab (Shanghai AI Lab): https://github.com/opendatalab/MinerU


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: goog/file-io (version 1.0.3)

--- name: file-io description: > Upload local files to filebin.net for quick sharing. Use when the user asks to upload a file, share a file via link, host a file, or says "upload to filebin" / "put on filebin.net". NOT for downloading or general file management. --- # File Upload via filebin.net Upload local files to filebin.net so the user gets a shareable link. ## Rules - Bin ID must be 15–26 characters (shorter → "the bin is too short"; longer → "the bin is too long"). - Filebin bins auto-expire after 7 days. ## Steps 1. **Find the file provided by user** Locate the target file in the ~/.openclaw/workspace/. 2. **Generate bin ID.** ``` import uuid u = uuid.uuid4().hex # hex string (32 chars) bin_id = f"my-upload{u[-6:]}" print(bin_id) ``` 3. **Upload via curl (PowerShell):** ``` curl -si -X POST -H "Content-Type: application/octet-stream" -T "<FILEPATH>" "https://filebin.net/$binId/<FILENAME>" ``` 4. **Extract the URL** from the response JSON. Construct: - File direct link: `https://filebin.net/<binId>/<filename>` - Bin page: `https://filebin.net/<binId>` ## Notes - user should not upload a private file because file uploaded will be public. - If upload returns `400 "the bin is too short/long"`, adjust bin ID length and retry. - For large files (>100 MB), warn the user that filebin may reject them.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qwq2023qwq/online-deepseek-ocr (version 1.0.2)

# Online DeepSeek OCR Skill 使用 SiliconFlow 免费的 DeepSeek-OCR 模型进行云端 OCR 识别。 ## 功能 - 支持 PNG、JPG、JPEG、WEBP 格式 - 支持多语言 - 免费使用 SiliconFlow API - OCR 前图像预处理：智能缩放、去噪、灰度转换、对比度增强、锐化、二值化 ## 使用 ```bash online-deepseek-ocr <image_path_or_url> [--json] ``` 示例： ```bash online-deepseek-ocr test/image.png online-deepseek-ocr https://example.com/screenshot.png --json ``` ## 输出格式 ```json { "success": true, "text": "识别的完整文本", "engine": "deepseek-ocr", "model": "deepseek-ai/DeepSeek-OCR", "usage": { "prompt_tokens": 701, "completion_tokens": 304, "total_tokens": 1005 } } ``` ## 限制 - 图片大小不超过 10MB - 免费 API 有速率限制 - 需要网络连接 - 预处理功能需要安装 Pillow 和 numpy 库 ## 安装依赖 ```bash cd skills/online-deepseek-ocr pip install -r requirements.txt ``` ## 快速开始 1. 获取 SiliconFlow API key（访问 https://siliconflow.cn） 2. 在技能目录下创建 `config.json`，填入 API key： ```bash cd skills/online-deepseek-ocr echo '{"apiKey": "your-api-key-here"}' > config.json ``` 3. 运行 OCR： ```bash online-deepseek-ocr your-image.png ``` ## 故障排除 - 配置文件不存在：创建 `skills/online-deepseek-ocr/config.json` - 未找到 API key：确保 config.json 中的 apiKey 字段已填写且不为空 - 安装依赖失败：运行 `pip install -r requirements.txt` - 图像预处理失败：检查 Pillow 和 numpy 是否正确安装 - API 认证失败：检查 API key 是否正确，是否已过期


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: dragon015/dragon-xiaohongshu (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-publisher description: 自动发布内容到小红书平台。支持发布图文、检查登录状态、获取登录二维码。使用场景：自动化小红书内容发布、批量发布、定时发布等。 --- # 小红书自动发布 Skill 自动化发布内容到小红书平台，支持图文发布、登录管理和批量操作。 ## 功能特性 - ✅ 自动发布图文内容到小红书 - ✅ 检查登录状态 - ✅ 自动获取登录二维码 - ✅ 支持自定义标题、内容、图片和标签 - ✅ 支持 HTTP MCP 服务端模式 ## 前置要求 1. **小红书 MCP 服务端** - 文件：`xiaohongshu-mcp-windows-amd64.exe` - 端口：18060 - 启动方式：运行 exe 文件 2. **mcporter CLI** ```bash npm install -g mcporter ``` 3. **已登录小红书账号** - 首次使用需要先扫码登录 ## 快速开始 ### 1. 启动 MCP 服务端 ```powershell # 在 xiaohongshu-mcp 目录下运行 .\xiaohongshu-mcp-windows-amd64.exe ``` ### 2. 检查登录状态 ```bash node scripts/publish.js --check ``` ### 3. 发布内容 ```bash # 使用默认配置 node scripts/publish.js # 自定义内容 node scripts/publish.js \ --title "我的标题" \ --content "正文内容..." \ --image "C:\\path\\to\\image.png" \ --tags "tag1,tag2,tag3" ``` ## 配置说明 ### mcporter 配置 配置文件：`~/.mcporter/mcporter.json` ```json { "mcpServers": { "xiaohongshu": { "url": "http://localhost:18060/mcp" } } } ``` ### 发布参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | title | string | 是 | 标题（最多20字） | | content | string | 是 | 正文内容（最多1000字） | | images | array | 是 | 图片路径数组 | | tags | array | 否 | 标签数组 | ## 使用示例 ### 示例 1：发布产品推广 ```javascript const publish = require('./scripts/publish'); await publish({ title: '新品推荐！超好用', content: '今天给大家推荐一款超好用的产品...', images: ['C:\\product.jpg'], tags: ['好物推荐', '新品', '种草'] }); ``` ### 示例 2：发布生活分享 ```bash node scripts/publish.js \ --title "今天的心情日记" \ --content "今天天气真好，出去散步..." \ --image "C:\\photos\\today.jpg" \ --tags "生活,日常,心情" ``` ## 注意事项 1. **登录状态**：发布前必须已登录小红书 2. **图片格式**：支持 jpg、png 格式 3. **内容限制**： - 标题最多 20 个中文字 - 正文最多 1000 字 - 图片最多 9 张 4. **频率限制**：小红书有每日发帖限制（约50篇） ## 故障排除 ### 问题：MCP 连接失败 **解决**： 1. 检查 MCP 服务端是否运行 2. 检查端口 18060 是否被占用 3. 重启 MCP 服务端 ### 问题：未登录 **解决**： 1. 运行 `node scripts/publish.js --check` 检查状态 2. 使用登录工具扫码登录 3. 或运行 `node scripts/login.js` 获取二维码 ### 问题：发布失败 **解决**： 1. 检查图片路径是否正确 2. 检查内容是否超过字数限制 3. 查看 MCP 服务端日志 ## 参考资料 - [小红书 MCP 项目](https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp) - [mcporter 文档](http://mcporter.dev) - 详细配置见 `references/config.md`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: andersonhjb/feishu-share-link (version 0.0.2)

--- name: feishu-share-link description: 飞书专属分享链接生成规范。当生成文档、多维表格、知识库等链接时，必须同时提供专属企业域名的链接和通用飞书根域名的链接，确保稳妥访问。支持多租户动态读取。 --- # 飞书专属分享链接生成规范 (Feishu Share Link) ## 📌 核心规则 在向用户发送飞书文件（文档、多维表格、知识库、电子表格等）的分享链接时，**必须同时发送两条链接**： 1. **专属链接**：使用当前企业/租户的专属域名前缀（例如 `https://czpn2fds56.feishu.cn`）。 2. **通用链接**：使用默认的飞书根域名（`https://feishu.cn`）作为备用，确保无论在何种客户端或网络环境下都能获得最稳妥的访问体验。 ## 🔍 获取专属域名的方法 作为大模型，当你准备生成链接时，请执行以下步骤获取当前用户的专属域名： 1. 读取 `~/.openclaw/workspace/TOOLS.md`，查找是否有类似 `Feishu Custom Domain: xxx.feishu.cn` 的记录。 2. 如果没有，优先询问用户其飞书企业专属域名前缀是什么，或者提示用户将前缀写入 `TOOLS.md`。如果用户未提供，专属链接暂缺，仅发送通用链接。 ## 🔗 各类型链接拼接格式 假设获取到的专属域名为 `{CUSTOM_DOMAIN}`（例如 `czpn2fds56.feishu.cn`），根域名为 `feishu.cn`。 回复用户时，请采用如下双链接排版格式： ### 1. 多维表格 (Bitable) - 🏢 **专属链接**: `https://{CUSTOM_DOMAIN}/base/{APP_TOKEN}?from=from_copylink` - 🌐 **通用链接**: `https://feishu.cn/base/{APP_TOKEN}?from=from_copylink` ### 2. 新版云文档 (Docx) - 🏢 **专属链接**: `https://{CUSTOM_DOMAIN}/docx/{DOC_TOKEN}` - 🌐 **通用链接**: `https://feishu.cn/docx/{DOC_TOKEN}` ### 3. 知识库 (Wiki) - 🏢 **专属链接**: `https://{CUSTOM_DOMAIN}/wiki/{WIKI_TOKEN}` - 🌐 **通用链接**: `https://feishu.cn/wiki/{WIKI_TOKEN}` ### 4. 电子表格 (Sheet) - 🏢 **专属链接**: `https://{CUSTOM_DOMAIN}/sheets/{SPREADSHEET_TOKEN}` - 🌐 **通用链接**: `https://feishu.cn/sheets/{SPREADSHEET_TOKEN}`


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