OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: githubxiaohei/memory-system-optimizer (version 2.0.1)

--- name: memory-system-optimizer description: OpenCLAW 记忆系统优化 - 四层架构 + 自我反思 + 情绪识别 + 任务规划 + 12项增强功能 version: 2.0.0 author: Odin tags: [memory, openclaw, optimization, ai, agent] --- # Memory System Optimizer > OpenCLAW 记忆系统优化 Skill v2.0，基于 Ray Wang 实战经验 + 12项增强功能 ## v2.0 新增功能 | # | 功能 | 目录/文件 | |---|------|----------| | 1 | 四层记忆架构 | short-term/semantic/confidence/ | | 2 | 自我反思与元认知 | reflections/ + confidence/ | | 3 | 动态知识整合 | knowledge/ | | 4 | 情绪识别 | emotions/ | | 5 | 主动学习 | AGENTS.md | | 6 | 任务规划与监控 | tasks/ | | 7 | 隐私与数据治理 | privacy/ | | 8 | 可解释性 | explainability/ | | 9 | 弹性与自适应 | elastic/ | | 10 | 持续进化 | evolution/ | | 11 | 协作与共享 | collaboration/ | | 12 | 多模态能力 | (待接入) | --- ## 核心功能 ### 1. 四层记忆架构 - **短期**: memory/short-term/ - 当前会话任务、临时变量 - **情景**: memory/YYYY-MM-DD.md - 按时间线的重要交互 - **语义**: memory/semantic/ - 知识图谱、事实库 - **长期**: MEMORY.md - 精选记忆 ### 2. 自动衰减机制 - Hot/Warm/Cold 温度模型 - 自动归档过期记忆 ### 3. 自我反思机制 - 任务完成后自动复盘 - 置信度评估（<50%主动请求澄清） ### 4. 情绪识别 - 识别用户情绪，调整回应风格 ### 5. 任务规划 - 复杂任务自动拆解 - 实时状态跟踪 ## 安装配置 无收费，纯免费使用。 ## 使用方法 ```bash # 写入日志 memlog.sh "标题" "内容" # 刷新记忆 node memory-decay.js # 归档 ./memory-gc.sh ``` ## 技术栈 - OpenCLAW - Markdown 文件 - Shell 脚本 - Node.js ## 作者 Odin（总舵主）

path: config/INDEX.md
content: ---
title: Memory Index
type: index
updated: 2026-03-06
---

# 📚 Memory Vault Index

> Agent 启动时先扫这个文件，按需加载具体内容。

## Lessons（经验教训）

| 文件 | 优先级 | 状态 | 最后验证 | 说明 |
|------|--------|------|----------|------|
| [[cron-discipline]] | 🔴 | ✅ active | 2026-03-06 | 自动化调度经验 |
| [[memory-system]] | 🔴 | ✅ active | 2026-03-06 | 记忆系统架构 |

## Decisions（决策）

| 文件 | 说明 |
|------|------|
| [[2026-03-06-memory-v2]] | 记忆系统V2升级决策 |

## People（人物）

| 文件 | 优先级 | 状态 | 说明 |
|------|--------|------|------|
| [[wanglinhong]] | 🔴 | ✅ active | 用户画像和偏好 |

## Projects（项目）

| 文件 | 状态 | 说明 |
|------|------|------|
| [[pet-products]] | ✅ active | 宠物用品项目 |
| [[ecommerce]] | ✅ active | 电商运营 |

---

## 🚀 检索层级

1. **L1**: 扫 INDEX.md → 定位文件
2. **L2**: 直接读取目标文件
3. **L3**: QMD 语义搜索（模糊查询）

## 状态标记

- 🔴 priority: 核心知识，永不归档
- 🟡 priority: 重要知识，正常检索
- ⚪ priority: 参考信息，降权检索
- ✅ active: 内容已验证
- ⚠️ stale: 超过30天未验证
- 🔀 conflict: 存在矛盾信息

---

*Updated: 2026-03-06*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: athola/nm-cartograph-workflow-diagram (version 1.0.2)

--- name: workflow-diagram description: | Generate workflow diagrams showing process steps, decision points, and state transitions version: 1.9.5 metadata: {"openclaw": {"homepage": "https://github.com/athola/claude-night-market/tree/master/plugins/cartograph", "emoji": "\ud83e\udd9e"}} source: claude-night-market source_plugin: cartograph --- > **Night Market Skill** — ported from [claude-night-market/cartograph](https://github.com/athola/claude-night-market/tree/master/plugins/cartograph). For the full experience with agents, hooks, and commands, install the Claude Code plugin. # Workflow Diagram Generate a Mermaid flowchart showing process workflows, pipelines, or state machines from code or documentation. ## When To Use - Visualizing CI/CD or deployment pipelines - Documenting multi-step development workflows - Mapping state machines or lifecycle processes - Answering "what steps happen when X runs?" ## Workflow ### Step 1: Explore the Codebase Dispatch the codebase explorer agent: ``` Agent(cartograph:codebase-explorer) Prompt: Explore [scope] and return a structural model. Focus on process steps, conditional logic, state transitions, and pipeline stages for a workflow diagram. Look for: Makefiles, CI configs, hook chains, command sequences, and lifecycle methods. ``` ### Step 2: Generate Mermaid Syntax Transform the structural model into a Mermaid flowchart with decision nodes and process steps. **Rules for workflow diagrams**: - Use `flowchart TD` for sequential processes - Use `flowchart LR` for pipelines with parallel tracks - Use shapes to distinguish step types: - `[Rectangle]` for process steps - `{Diamond}` for decision points - `([Stadium])` for start/end states - `[[Subroutine]]` for sub-processes - `((Circle))` for join/sync points - Use `-->|label|` for transition conditions - Group parallel tracks into subgraphs - Color-code by outcome: - Default for happy path - Dotted (`-.->`) for error/fallback paths - Thick (`==>`) for critical path - Limit to 20 nodes maximum **Example output**: ```mermaid flowchart TD start([Start: PR Created]) lint[Run Linters] test[Run Tests] review{Code Review} approve[Approved] changes[Request Changes] merge([Merge to Main]) start --> lint --> test test --> review review -->|pass| approve --> merge review -->|fail| changes -.-> lint ``` ### Step 3: Render via MCP Call the Mermaid Chart MCP to render: ``` mcp__claude_ai_Mermaid_Chart__validate_and_render_mermaid_diagram prompt: "Workflow diagram of [scope/process]" mermaidCode: [generated syntax] diagramType: "flowchart" clientName: "claude-code" ``` If rendering fails, fix syntax and retry (max 2 retries). ### Step 4: Present Results Show the rendered diagram with a brief description of the workflow stages and decision points (2-3 sentences).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: adusingi/mobayilo-voice (version 0.2.0-beta.1)

--- name: mobayilo-voice description: Place outbound phone calls via Mobayilo with safe defaults (preview mode by default) and explicit live execution. metadata: {"openclaw":{"emoji":"📞","homepage":"https://mobayilo.com","requires":{"bins":["moby"],"env":["MOBY_HOST"]}}} --- # Mobayilo Voice (Beta) Use this skill when a workflow needs a real phone call step (booking, confirmation, follow-up). ## Safety model - Default behavior is **preview mode** (no real call is dialed). - Real call requires explicit live execution (`--execute`). - Callback and fallback behavior are explicit options. ## Actions ### 1) Check readiness ```bash cd {workspace}/integrations/mobayilo_voice PYTHONPATH=. python actions/check_status.py ``` ### 2) Start call (preview mode) ```bash cd {workspace}/integrations/mobayilo_voice PYTHONPATH=. python actions/start_call.py --destination +14155550123 --country US ``` ### 3) Start real call ```bash cd {workspace}/integrations/mobayilo_voice PYTHONPATH=. python actions/start_call.py \ --destination +14155550123 \ --country US \ --execute ``` ## Optional controls - `--approved` (when approval gate is enabled) - `--callback` - `--fallback-callback` - `--require-agent-ready` ## Outputs - Human-friendly summary line for operators - JSON payload for automation pipelines ## Known limitation (Beta) Desktop agent-mode call progression messaging is still being refined for fully human-friendly UX in all environments.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: jobzhao15/enhance-memory-curator (version 1.0.0)

--- name: memory-curator description: "记忆整理技能 — 审查结构化记忆，提取洞察，更新 MEMORY.md，清理过期条目。" homepage: https://github.com/jobzhao15/openclaw-enhance metadata: { "openclaw": { "emoji": "🧠", "requires": { "bins": [] } } } --- # 记忆整理 (Memory Curator) 定期整理和优化结构化记忆系统。 ## 使用时机 ✅ **使用此技能当：** - "整理一下记忆"、"清理过期记忆" - 定期维护（建议每周一次） - 记忆条目数量过多需要精简 - 需要从记忆中提取总结更新到 MEMORY.md ## 整理流程 ### 1. 审查当前状态 ``` 调用 enhance_memory_review action=stats 查看各类别统计 调用 enhance_memory_review action=recent limit=30 查看最近记忆 ``` ### 2. 清理过期/无效记忆 检查每条记忆是否仍然有效： - **project 类**: 项目状态可能已变化，验证后决定保留或删除 - **feedback 类**: 用户反馈通常长期有效，谨慎删除 - **user 类**: 用户信息通常稳定，少量更新 - **reference 类**: 链接/资源可能已过期，检查后决定 - **decision 类**: 决策通常长期有效，除非被推翻 ``` 调用 enhance_memory_review action=delete id=<过期记忆ID> ``` ### 3. 合并重复记忆 如果多条记忆说的是同一件事： 1. 创建一条更完整的合并记忆 2. 删除旧的重复条目 ### 4. 同步到 MEMORY.md 将最重要的结构化记忆摘要写入 MEMORY.md： - 只写长期有效、高重要性的内容 - 按类别组织 - 保持简洁 ### 5. 输出整理报告 ``` ## 记忆整理报告 ### 统计 - 整理前: XX 条 - 删除: X 条（原因: ...） - 合并: X 条 → X 条 - 新增: X 条 - 整理后: XX 条 ### 操作记录 1. 删除 #12: 过期的项目截止日期 2. 合并 #15 + #18 → #23: 用户偏好 3. ... ### MEMORY.md 更新 [是否更新了 MEMORY.md，更新了什么] ``` ## 核心原则 - **保守删除** — 不确定就保留，宁多勿少 - **feedback 最珍贵** — 用户反馈是最难重新获取的记忆类型 - **验证后再删** — 对 project 类记忆，先确认项目状态再决定 - **MEMORY.md 是精华** — 只把最重要的同步过去，不要全量复制


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wangzhiming1999/oliver-accessibility (version 1.0.0)

--- name: accessibility description: Improves web accessibility (a11y): semantic HTML, ARIA, keyboard navigation, focus management, and screen reader support. Use when 无障碍, 可访问性, a11y, 键盘导航, 屏幕阅读器, WCAG, or making UI accessible. --- # 无障碍与可访问性（Accessibility / a11y） 帮助前端实现符合 WCAG 理念的无障碍：语义化、ARIA、键盘与焦点、屏幕阅读器支持。 ## 触发场景 - 用户说「无障碍」「可访问性」「a11y」「键盘导航」「读屏适配」「WCAG」 - 需求里提到「残障用户」「视障」「仅用键盘操作」「焦点顺序」 - 设计/产品要求通过 a11y 审计或合规 ## 分析维度 ### 1. 语义与结构 | 要点 | 做法 | |------|------| | 语义化 HTML | 用 `<main>` `<nav>` `<article>` `<button>` 等，避免 div 包一切 | | 标题层级 | 单页内 h1 一个，h2–h6 不跳级 | | 列表与表格 | `<ul>`/`<ol>`、`<table>` 配 `<th scope>`，不用 div 仿表格 | ### 2. 键盘与焦点 | 要点 | 做法 | |------|------| | 可聚焦 | 交互元素可被 Tab 聚焦；自定义控件需 `tabIndex={0}` 或 `-1`（程序控制时） | | 焦点顺序 | DOM 顺序即 Tab 顺序；模态打开时焦点 trap、关闭回原焦点 | | 可见焦点 | 不用 `outline: none` 且无替代；提供 `:focus-visible` 样式 | | 键盘操作 | 支持 Enter/Space 激活、Esc 关闭、方向键操作列表/菜单 | ### 3. ARIA 与名称 | 场景 | 做法 | |------|------| | 名称 | 按钮/链接有可读文本或 `aria-label`/`aria-labelledby` | | 状态 | 展开/选中/禁用等用 `aria-expanded` `aria-selected` `aria-disabled` | | 角色 | 非语义组件用 `role` 匹配行为（如 `role="button"` `role="dialog"`） | | 动态区域 | 重要更新用 `aria-live`（polite/assertive） | ### 4. 视觉与对比 | 要点 | 做法 | |------|------| | 对比度 | 文本与背景至少 4.5:1（大字 3:1）；不单靠颜色区分信息 | | 焦点/状态 | 除颜色外有形状、图标或文字区分 | | 缩放 | 支持 200% 缩放不破坏布局（rem、弹性布局） | ## 执行流程 ### 1. 确认切入点 用户给了什么，决定从哪里开始： | 用户给的 | 第一步做什么 | |---------|------------| | 具体组件/页面代码 | 直接读代码，按维度逐项检查，输出问题列表 | | 截图或描述 | 先问：「是要检查现有代码，还是新写一个无障碍版本？」 | | 只说「做无障碍」 | 问：「是整站审计，还是某个具体页面/组件？有没有合规要求（WCAG 2.1 AA）？」 | | 已有 axe/Lighthouse 报告 | 读报告，按优先级排问题，给出每条的具体修改方案 | ### 2. 读代码，逐维度检查 拿到代码后，按以下顺序检查（不要跳过，不要只看一个维度）： **语义与结构** - 交互元素是不是用了正确的 HTML 标签？（`<button>` 不是 `<div onClick>`，`<a href>` 不是 `<span onClick>`） - 标题层级有没有跳级？（h1 → h3 跳过 h2 是问题） - 表单每个 input 有没有对应的 `<label>`？ **键盘与焦点** - 所有交互元素能不能用 Tab 键到达？ - 模态框/弹层打开时焦点有没有 trap？关闭后有没有回到触发元素？ - 有没有 `outline: none` 且没有替代的焦点样式？ **ARIA** - 图标按钮、纯图片链接有没有 `aria-label`？ - 动态内容（toast、错误提示、加载状态）有没有 `aria-live`？ - 自定义控件（下拉、tab、accordion）有没有正确的 `role` 和状态属性？ **视觉** - 文字与背景对比度是否达到 4.5:1（大字 3:1）？ - 信息传达有没有只靠颜色区分（如红色=错误，但没有图标或文字）？ ### 3. 发现问题后的处理 - 每个问题给出：**位置**（文件/组件/行）+ **问题描述** + **具体修改代码** - 标优先级：**阻塞**（用键盘/读屏完全无法使用）> **重要**（体验明显受损）> **建议**（增强） - 如果问题很多，先只列阻塞级，问用户：「阻塞级问题有 X 个，先修这些还是一起看完整报告？」 ### 4. 没有代码时怎么办 用户只描述需求、没给代码：直接给出该场景的无障碍实现模板（含 HTML 结构 + ARIA + 键盘交互），不要只给原则列表。 ## 输出模板 ```markdown ## 无障碍检查与改进报告 ### 范围与标准 - 范围：… - 参考：WCAG 2.1 AA / 自定义 ### 问题列表（按优先级） | 位置/组件 | 问题 | 建议修改 | 优先级 | |-----------|------|----------|--------| | … | … | … | 高/中/低 | ### 修改要点汇总 - 语义：… - 键盘/焦点：… - ARIA/名称：… - 视觉/对比：… ### 验证建议 - 工具：axe / Lighthouse / WAVE - 手动：键盘全流程 + 读屏测试 ``` ## 项目相关 - React：焦点用 `useRef` + `focus()`，陷阱用 `focus-trap-react` 或自实现 - Vue：`@keydown`、`ref` 聚焦；可配合 `vue-a11y` 类库 - 组件库：优先用已带 a11y 的（如 Radix、Headless UI），再按需覆盖样式


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: chii726/clawhub-skills-guide (version 1.0.0)

--- name: clawhub-skills-guide description: AIC团队ClawHub技能管理指南。当用户询问"如何发布技能"、"怎么搜索技能"、"s和skills区别"、"如何安装技能"、"技能格式要求"、"SKILL.md怎么写"、"怎么验证技能"等ClawHub相关问题时触发。包含技能发现、安装、发布、验证全流程。 --- # ClawHub Skills Guide for AIC Team ## Quick Reference ```bash clawhub search <query> # 搜索技能 clawhub install <slug> # 安装 clawhub list # 查看已安装 clawhub update --all # 全部更新 clawhub inspect <slug> --files # 查看内容不安装 clawhub publish <path> --slug <slug> # 发布 clawhub sync --dry-run # 预览变更 openclaw skills list # OpenClaw技能列表 openclaw skills check # 依赖检查 ``` ## s vs skills - `clawhub.ai/s/xxx` = 旧短链接（自动301跳转） - `clawhub.ai/skills/xxx` = 新短链接 - `openclaw s` = 已废弃，用 `openclaw skills` - 底层技能格式从未变（SKILL.md），无需格式转换 ## Skill Format ``` my-skill/ ├── SKILL.md # 必须：YAML头(name+description) + Markdown正文 ├── scripts/ # 可选 ├── references/ # 可选 └── assets/ # 可选 ``` ## AIC Team Skills | Skill | Use | |:---|:---| | pdf-toolkit-pro | PDF merge/split/compress | | office | Excel/Word/PPT formulas | | paddleocr-doc-parsing | OCR document parsing | | runesleo-systematic-debugging | Systematic debugging | | find-skills | Discover new skills | ## Validation Use `python3 scripts/validate_skill.py <path>` or `python3 scripts/validate_skill.py --all` to check YAML frontmatter, required fields (name, description), and body content before publishing.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: toolok5/canvas-claw (version 0.1.0)

--- name: canvas-claw description: Generate images and videos through AI-video-agent. Supports image create, image remix, video create, and video animate. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "bins": ["python3"], "env": [ "AI_VIDEO_AGENT_BASE_URL", "AI_VIDEO_AGENT_TOKEN", "AI_VIDEO_AGENT_SITE_ID", ], }, "primaryEnv": "AI_VIDEO_AGENT_TOKEN", }, } --- # Canvas Claw Canvas Claw is an OpenClaw skill package that sends generation tasks to AI-video-agent. ## Core Capabilities - 图片生成：`python3 {baseDir}/scripts/generate_image.py --prompt "cinematic portrait"` - 参考图生成：`python3 {baseDir}/scripts/generate_image.py --prompt "same character, winter coat" --reference-image "/tmp/char.png"` - 文本生成视频：`python3 {baseDir}/scripts/generate_video.py --prompt "a rainy city street at night"` - 图片生成视频：`python3 {baseDir}/scripts/generate_video.py --prompt "the character turns and smiles" --first-frame "/tmp/frame.png"` ## Model Discovery - 图片模型：`python3 {baseDir}/scripts/image_models.py` - 视频模型：`python3 {baseDir}/scripts/video_models.py` ## Login Helper - `python3 {baseDir}/scripts/login.py --base-url "http://localhost:8000" --site-id 10000 --username "demo" --password "secret"`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: sayxxx/tips (version 1.0.0)

--- name: tip description: 打赏 Skill，识别用户打赏/赞赏/送礼物意图，收集并校验金额，用户确认后调用支付 skill 完成支付。TRIGGER when: 用户说"打赏"、"赏 XX 元"、"刷个礼物"、"送礼物"、"赞赏"、"给主播打赏"等。DO NOT TRIGGER when: 用户只是说"支付"、"付款"、"结账"等不含打赏含义的支付意图。 --- # 打赏 Skill ## 职责 识别用户打赏意图，收集并校验金额，向用户确认后调用支付 skill 完成支付流程。 --- ## 触发条件 用户消息中包含以下意图时触发本 skill： - 我要打赏 - 打赏一下 - 给主播打赏 - 赏 XX 元 - 刷个礼物 - 我要赞赏 / 赞赏一下 - 送礼物 - 打赏 XX 元 --- ## 参数收集 | 参数名 | 类型 | 是否必填 | 说明 | 未提供时的追问话术 | |--------|------|----------|------|--------------------| | amount | number | ✅ 必填 | 打赏金额 | "您想打赏多少呢？" | > 不收集打赏对象，忽略用户消息中提到的收款方信息。 --- ## 校验规则 | 规则 | 不满足时的提示 | |------|----------------| | amount > 0 | "打赏金额需要大于 0，请重新输入。" | | amount ≤ 10000 | "单次打赏金额不能超过 10000 元，请重新输入。" | --- ## 处理流程 1. **识别打赏意图**，从用户消息中提取 `amount` 2. **收集缺失参数** - `amount` 缺失 → 追问："您想打赏多少呢？" 3. **校验 amount** - amount ≤ 0 → 提示错误，重新收集 - amount > 10000 → 提示错误，重新收集 4. **向用户确认** - 输出："确认打赏 {amount} 元吗？（是/否）" - 用户回复否定（如"否"、"不"、"算了"、"取消"等）→ 输出取消提示，结束 - 用户回复肯定（如"是"、"好"、"确认"等）→ 继续 5. **调用支付 skill（payment）**，传入以下参数： ``` amount: {打赏金额} order_type: "tip" description: "打赏 {amount} 元" ``` 6. **展示支付 skill 返回的结果**给用户 --- ## 回复话术 **追问金额：** ``` 您想打赏多少呢？ ``` **金额校验失败：** ``` 打赏金额需要大于 0 且不超过 10000 元，请重新输入。 ``` **确认环节：** ``` 确认打赏 {amount} 元吗？（是/否） ``` **用户取消：** ``` 好的，已取消本次打赏。期待您下次的支持～ ``` **正在处理（调用支付前提示）：** ``` 正在为您创建打赏订单... ``` **支付成功后（展示支付 skill 返回的 tradeCode 和 tradeLink）：** ``` ✅ 打赏成功！已为您创建打赏订单。 🔢 交易码：{tradeCode} 🔗 支付链接：{tradeLink} 请复制交易码或点击链接完成支付，感谢您的慷慨！🎉 ``` --- ## 示例对话 **示例 1：金额完整** ``` 用户：我想打赏 50 元 助手：确认打赏 50 元吗？（是/否） 用户：是 助手：正在为您创建打赏订单... ✅ 打赏成功！已为您创建打赏订单。 🔢 交易码：62254562871846512 🔗 支付链接：https://pay-h5.4199191.xyz/pyment/62254562871846512 请复制交易码或点击链接完成支付，感谢您的慷慨！🎉 ``` **示例 2：金额缺失** ``` 用户：打赏一下 助手：您想打赏多少呢？ 用户：100 助手：确认打赏 100 元吗？（是/否） 用户：是 助手：正在为您创建打赏订单... （展示支付结果） ``` **示例 3：用户取消** ``` 用户：打赏 200 元 助手：确认打赏 200 元吗？（是/否） 用户：算了不打赏了 助手：好的，已取消本次打赏。期待您下次的支持～ ``` **示例 4：金额超限** ``` 用户：打赏 20000 元 助手：打赏金额需要大于 0 且不超过 10000 元，请重新输入。 用户：5000 助手：确认打赏 5000 元吗？（是/否） ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ztnt-816/xiaohongshu-hotspot-writer1 (version 1.0.5)

--- name: xiaohongshu-hotspot-writer version: 1.0.4 description: 每日热点文案助手，专为AI/科技账号设计。用户说"帮我生成今日小红书热点文案日报"、"今日AI热点"、"帮我写小红书"时触发此skill。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: tools: - web_fetch --- # 每日热点文案助手（AI方向） ⚠️ 严格限制：全程只能使用 web_fetch 和直接文字输出。绝对禁止使用 edit、write、exec、bash 等任何工具写文件或执行命令。所有内容直接在对话中输出。 **重要：所有步骤只能在对话中完成，禁止使用 exec、write、edit 等工具写文件或执行命令。** ## 第一步：抓取 用 web_fetch 抓取：https://tophub.today/n/MZd7azPorO 从返回内容中直接提取前10条文章标题，在对话中列出。 ## 第二步：筛选 在对话中直接判断，选出标题含以下词的条目： AI、人工智能、大模型、ChatGPT、DeepSeek、Claude、OpenAI、Agent、OpenClaw、MCP、RAG、Cursor、编程、模型、科技、效率、工具 不足3条则全部保留。 ## 第三步：生成文案 在对话中直接输出每条文案： 📌 标题：{含数字或问句，20字以内} 📝 正文：{痛点1句 + 方法①②③ + 互动1句，150字以内，避免技术术语} 🏷️ 标签：#人工智能 #AI #大模型 + 2个相关标签 ## 第四步：输出日报 在对话中直接输出： 📅 {今日日期} AI热点文案日报 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ {文案1} --- {文案2} --- {文案3} ━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 💡 推荐发布：第X条


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hy-1990/dreamact (version 1.0.1)

--- name: dreamact description: "Video-driven face animation using DreamAct API. Animate multiple input images with expressions, lip movements, and head poses from a driving video. Powered by Dreamface - AI tools for everyone. Visit https://tools.dreamfaceapp.com/home for more AI products. API resources: https://api.newportai.com/api-reference/dreamact" metadata: {"openclaw": {"emoji": "🎭", "requires": {"env": ["DREAMACT_API_KEY"]}, "primaryEnv": "DREAMACT_API_KEY"}} --- # DreamAct - Video-Driven Face Animation Animate faces in images with expressions, lip movements, and head poses from a driving video. ## Quick Start ### 1. Get API Key Before using this skill, you need a DreamAPI API key. Visit **https://api.newportai.com/api-reference/get-started** to sign up and get your API key. For more AI tools, please visit: **https://tools.dreamfaceapp.com/home** ### 2. Configure API Key ```bash openclaw config patch --json '{"skills": {"entries": {"dreamact": {"env": {"DREAMACT_API_KEY": "your-api-key-here"}}}}}'``` ### 3. Usage #### Parameters: - **video**: Driving video URL (mp4, max 1 minute) - **images**: Face image URL array (jpg, jpeg, png, webp, gif) - **seed** (optional): Random seed, default 42 ## API Details ### 1. Get Upload Policy (for local files) Upload your local files to OSS first (get upload policy, then upload). ### 3. DreamAct API ``` POST https://api.newportai.com/api/async/wan/dreamact/2.1 ``` ### 4. Polling for Result ``` POST https://api.newportai.com/api/getAsyncResult ``` ## Implementation Notes - Extracts expressions, lip movements, head poses from driving video - Supports multiple face images - Video duration max 1 minute - seed parameter for reproducible results - Status: 0=pending, 1=processing, 2=processing, 3=completed, 4=timeout - This task may take longer to process (executionTime may exceed 3 minutes)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xingyeyouran/jd-payment-process-skill (version 1.0.0)

--- name: "jd-payment-process-skill" description: > Executes a JD payment transaction for third-party skills. Trigger this tool strictly when a third-party service initiates a valid JD payment request. Note: Resource decryption is NOT supported at this time. metadata: version: "1.1.0" author: "payment-infra-rd" category: "financial_utilities" capabilities: - "payment.process" permissions: - "network.outbound" - "credential.read" --- # Process the Payment Request ## 1. Required Parameters Provide the following parameters strictly according to their defined formats: * **`merchant_wallet_address`** (string): The merchant's wallet token. * *Format:* Must begin with `mer-` (e.g., `mer-x1y2z3`). * **`amount`** (integer): The transaction amount. * *Constraint:* Must be an integer between `1` and `1000`. * **`payer_authorization_sign`** (string): The payer's authorization signature. * *Format:* Must begin with `sign-` (e.g., `sign-a1b2c3`). ## 2. Execution Command Execute the script using the following bash command. Replace the placeholders `<...>` with the validated parameter values. Do not use quotes around the parameters unless they contain spaces. ```bash python3 skills/jd-payment-skill/scripts/payment_process.py <merchant_wallet_address> <amount> <payer_authorization_sign>


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: brucegutman/pipeworx-advice (version 1.0.0)

--- name: pipeworx-advice description: Crowdsourced life advice — search, browse, or grab a random slip of wisdom from the Advice Slip API version: 1.0.0 metadata: openclaw: requires: bins: - curl emoji: "💡" homepage: https://pipeworx.io/packs/advice --- # Advice Slip Sometimes you just need a nudge in the right direction. This pack taps the Advice Slip API — a crowd-curated collection of short, practical life advice — and lets you pull random slips, search by topic, or fetch a specific one by ID. ## Tools | Tool | What it does | |------|-------------| | `random_advice` | Returns a single random piece of advice | | `search_advice` | Full-text search across all advice slips by keyword | | `get_advice` | Retrieve a specific advice slip by its numeric ID | ## When to reach for this - A user asks for motivation or a pick-me-up during a conversation - Building a "tip of the day" widget or notification - Searching for advice on a specific topic like "money", "friendship", or "patience" - Populating placeholder content with real human-written sentences ## Quick example Searching for advice about sleep: ```bash curl -s -X POST https://gateway.pipeworx.io/advice/mcp \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"jsonrpc":"2.0","id":1,"method":"tools/call","params":{"name":"search_advice","arguments":{"query":"sleep"}}}' ``` Response shape: ```json { "total_results": 3, "slips": [ { "id": 87, "advice": "Get enough sleep." }, { "id": 143, "advice": "Don't use your phone before bed..." } ] } ``` ## MCP client config ```json { "mcpServers": { "pipeworx-advice": { "command": "npx", "args": ["-y", "mcp-remote@latest", "https://gateway.pipeworx.io/advice/mcp"] } } } ``` ## Good to know - The API caches random results for 2 seconds, so rapid consecutive calls to `random_advice` may return the same slip - Search is case-insensitive and matches partial words - No auth needed, free for everyone


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: codekungfu/conference-centers (version 0.1.0)

--- name: "Nearby Conference Centers" description: "Find nearby conference centers. Invoke when user asks for conference venues near me." --- # Nearby Conference Centers 用途 - 提供用户当前位置附近的 Conference Centers 列表 - 统一返回字段与查询行为，便于前端/接口复用 - 适用于会议场地、活动空间、会展中心等就近查询 触发条件 - 用户询问“Conference Centers 附近 / conference center near me / event venue near me” - 用户提供定位/城市并希望“找/推荐/看看附近的 Conference Centers” 输入参数 - location: 经纬度 { lat, lng }，必填 - radius_meters: 查询半径，默认 5000 - limit: 返回数量上限，默认 20，最大 50 - filters: 可选筛选（min_rating、price_level、keywords 等） 响应字段 - 统一参见 STANDARD_RESPONSE.md - 本技能 category 固定为 "conference-centers" 错误码 - INVALID_LOCATION: 经纬度不合法 - RADIUS_TOO_LARGE: 超过最大查询半径 - PROVIDER_UNAVAILABLE: 数据源不可用 - RATE_LIMITED: 触发速率限制 示例 - 输入: { location: { lat: 30.123, lng: 120.456 }, radius_meters: 5000, limit: 10 } - 输出: 标准 POI 列表（见 STANDARD_RESPONSE.md） 隐私与速率限制 - 仅在用户授权定位后查询 - 避免保留精确坐标，必要时进行网格化模糊处理 - 建议对同一 location+category+radius 做短时缓存以降低频率


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