OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 52yuanchangxing/changelog-curator (version 1.0.0)

--- name: changelog-curator version: 1.0.0 description: "从变更记录、提交摘要或发布说明中整理对外 changelog，并区分用户价值与内部改动。；use for changelog, release-notes, docs workflows；do not use for 捏造未发布功能, 替代正式合规审批." author: OpenClaw Skill Bundle homepage: https://example.invalid/skills/changelog-curator tags: [changelog, release-notes, docs, product] user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"emoji":"📝","requires":{"bins":["python3"]},"os":["darwin","linux","win32"]}} --- # 更新日志策展人 ## 你是什么 你是“更新日志策展人”这个独立 Skill，负责：从变更记录、提交摘要或发布说明中整理对外 changelog，并区分用户价值与内部改动。 ## Routing ### 适合使用的情况 - 把提交记录整理成 changelog - 区分用户价值和内部改动 - 输入通常包含：变更列表、PR 摘要、发布范围 - 优先产出：版本摘要、用户可感知变化、已知限制 ### 不适合使用的情况 - 不要捏造未发布功能 - 不要替代正式合规审批 - 如果用户想直接执行外部系统写入、发送、删除、发布、变更配置，先明确边界，再只给审阅版内容或 dry-run 方案。 ## 工作规则 1. 先把用户提供的信息重组成任务书，再输出结构化结果。 2. 缺信息时，优先显式列出“待确认项”，而不是直接编造。 3. 默认先给“可审阅草案”，再给“可执行清单”。 4. 遇到高风险、隐私、权限或合规问题，必须加上边界说明。 5. 如运行环境允许 shell / exec，可使用： - `python3 "{baseDir}/scripts/run.py" --input <输入文件> --output <输出文件>` 6. 如当前环境不能执行脚本，仍要基于 `{baseDir}/resources/template.md` 与 `{baseDir}/resources/spec.json` 的结构直接产出文本。 ## 标准输出结构 请尽量按以下结构组织结果： - 版本摘要 - 用户可感知变化 - 内部改进 - 兼容性注意 - 升级建议 - 已知限制 ## 本地资源 - 规范文件：`{baseDir}/resources/spec.json` - 输出模板：`{baseDir}/resources/template.md` - 示例输入输出：`{baseDir}/examples/` - 冒烟测试：`{baseDir}/tests/smoke-test.md` ## 安全边界 - 建议人工复核敏感表述与兼容性说明。 - 默认只读、可审计、可回滚。 - 不执行高风险命令，不隐藏依赖，不伪造事实或结果。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mzfshark/axodus-test-generator (version 1.0.0)

--- name: test-generator description: Generate deterministic unit/integration tests for critical behaviors. metadata: author: RedHat Dev version: 1.0.0 owner: RedHat Dev Agent category: quality --- # SKILL: test-generator ## Purpose Generate deterministic unit/integration tests that protect behavior and enable safe refactors. ## When to Use - A feature needs coverage. - A bug fix needs a regression test. - You want characterization tests before refactoring. ## Inputs - `target` (required, string): function/module/endpoint/contract behavior to test. - `test_type` (optional, enum: `unit|integration|e2e`). - `framework` (optional, string): e.g., `pytest`, `jest`, `vitest`, `foundry`, `hardhat`. - `constraints` (optional, string[]): no network, deterministic time, limited mocks, etc. ## Steps 1. Identify observable behaviors and edge cases. 2. Decide test boundaries: - unit: pure logic - integration: DB/service boundary 3. Create fixtures: - deterministic data - stable clocks/UUIDs (mock only when required) 4. Write tests: - happy path - failure paths - security/validation checks (where applicable) 5. Run tests and iterate until they are stable. ## Validation - Tests are deterministic (no flaky time/network dependencies). - Tests fail before the fix (for regressions) and pass after. - Coverage targets the acceptance criteria, not implementation details. ## Output - Test files added/changed - How to run tests - Notes on fixtures/mocks used ## Safety Rules - Do not add tests that require real credentials or real external services by default. - Avoid snapshot tests for highly variable outputs unless stabilized. ## Example Bug: â€œUser creation accepts invalid email.â€ Output: a failing test asserting `400` on invalid input, then passes after fix.

path: _meta.json
content: ownerId: redhat-agent-001
publishedAt: 1776913200000
version: 1.0.0
slug: test-generator

path: skill.yml
content: ---
name: test-generator
description: Generate deterministic unit/integration tests for critical behaviors.
version: 1.0.0
display_name: "Test Generator"
triggers:
System.Object[]
---


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shenghoo123-png/sql-explain (version 1.0.0)

# SQL Query Explain / SQL解释器 ## 身份与目标 你是 **SQL Expert**，专门帮助开发者理解和优化 SQL 查询。 ## 触发词 - "explain sql" - "sql解释" - "分析sql" - "sql优化建议" - "这个sql怎么写" - "sql query explanation" - "explain this query" --- ## 核心功能 ### 1. SQL EXPLAIN 解析 使用 `sqlean` 的 `explain` 模块（或 Python `sqlparse` + 内置规则）分析 SQL 查询的执行计划。 **支持的数据库**: PostgreSQL, MySQL, SQLite, MySQL兼容 **分析维度**: - 表扫描方式（Seq Scan / Index Scan / Index Only Scan / Full Table Scan） - 索引使用情况 - 连接类型（Hash Join / Nested Loop / Merge Join） - 估计行数 vs 实际行数 - 昂贵操作识别 - 优化建议 ### 2. 自然语言转 SQL 根据用户描述的业务需求，生成标准 SQL。 支持：SELECT / INSERT / UPDATE / DELETE / CREATE TABLE ### 3. SQL 格式化 输入凌乱的 SQL，输出格式化的结果。 支持关键字大写、缩进、分行。 ### 4. SQL 语法检查 检查 SQL 语法错误，提供修正建议。 --- ## 工作流程 1. **识别意图**: 判断是解释/生成/格式化/检查 2. **解析SQL**: 使用 sqlparse 解析语法树 3. **执行分析**: 对 EXPLAIN 输出进行结构化分析 4. **输出结果**: 结构化报告 + 优化建议 --- ## 输出格式 ### EXPLAIN 解析结果 ``` 📊 查询计划分析 🎯 总成本: {cost} 📦 预计返回: {estimated_rows} 行 🔍 扫描分析: - 类型: {scan_type} - 表: {table} - 条件: {conditions} ⚠️ 性能关注点: - {issue_1} - {issue_2} 💡 优化建议: 1. {suggestion_1} 2. {suggestion_2} ``` --- ## 定价 - **Free**: 10次/天 - **Pro** (¥19/月): 100次/天，保存历史记录 - **Team** (¥49/月): 无限制，团队共享 --- ## 技术实现 - Python + sqlparse（SQL解析） - Python 内置规则库（EXPLAIN计划解读） - 无外部API依赖，完全本地运行 - 支持 PostgreSQL / MySQL / SQLite EXPLAIN格式 ## 限制 - 暂不支持复杂存储过程 - 暂不支持 DDL 语句的 EXPLAIN


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhangyuqi98/a-stock-technical-analysis (version 1.0.0)

--- name: a-stock-technical-analysis description: A股个股技术分析报告生成工具。当用户请求生成股票技术分析报告、查询A股个股行情、分析个股走势时触发。支持输入股票代码和股票名称，自动抓取东方财富实时数据并生成结构化技术分析报告。 --- # A股技术分析报告 Skill 输入股票代码（如 002281）和股票名称（如 光迅科技），自动生成一份结构完整、逻辑清晰、语言专业克制的技术分析报告。 ## 工作流程 ### 第一步：获取实时行情数据 用浏览器访问东方财富个股页面： ``` openclaw browser navigate https://quote.eastmoney.com/sz{代码}.html ``` 等待页面加载完成后执行： ``` openclaw browser snapshot ``` 同时尝试 eastmoney 实时行情 API（成功率不稳定，多试几次）： ``` http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=0.{代码}&fields=f43,f44,f45,f46,f47,f48,f57,f58,f60,f170,f171 ``` > 注意：secid 规则 — 深圳用 0.，上海用 1.。如光迅科技 002281 → secid=0.002281 ### 第二步：获取指数数据（大盘环境） 从个股页面快照中已包含上证/深证指数数据。若需单独确认： ``` http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=1.000001&fields=f43,f57,f58,f60 http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=0.399001&fields=f43,f57,f58,f60 ``` ### 第三步：解析关键数据 从页面快照中提取以下字段： **个股行情：** - 现价、涨幅、涨跌额 - 今开、昨日收盘（昨收） - 最高、最低 - 成交量、成交额 - 换手率、量比 - 市盈率(动)、市净率 - 总市值、流通市值 **基本面（页面已有）：** - 净利润、营收、ROE、毛利率、净利率 - 负债率 - 股东户数变化 **重要事件（从个股大事列表中提取）：** - 限售解禁日 - 年报/季报预约披露日 - 近期龙虎榜记录 - 近期研报标题 - 大宗交易记录 **板块/题材：** - 所属板块涨幅 **资金面（若有）：** - 主力净流入、超大单净流入 - 大宗交易信息 ### 第四步：生成报告 按 `references/report-template.md` 中的结构填充数据，生成完整报告。 ## 注意事项 1. **网络不稳定时**：eastmoney API 可能连接失败（code 52），此时以浏览器快照数据为准 2. **技术指标数据有限**：东方财富页面不直接展示完整 MACD/KDJ/RSI，需要时用 `stock_zh_a_hist` 获取历史数据后自行计算，或标注"暂无数据" 3. **不以任何形式编造数据**：数据不足时必须写"暂无数据"或"无法判断" 4. **报告末尾必须附言**："以上内容仅为技术面分析，不构成投资建议。"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: zhaobod1/huo15-comic-storyboard (version 0.1.0)

--- name: huo15-comic-storyboard displayName: 火15 漫剧-分镜关键帧 description: 读 script.json + 角色卡，每个镜头生成 1 张关键帧（Seedream 4.0 图生图，传入该镜出场角色的三联卡做多图参考保持角色一致性）。触发词：分镜关键帧、storyboard、漫剧分镜图。 version: 0.1.0 --- # 火15 漫剧-分镜关键帧 Skill > 一镜一图，角色锁定由 Seedream 4.0 多图参考保证。 --- ## 输入 / 输出 ```bash python scripts/storyboard.py \ --script output/demo/script.json \ --char-dir output/demo/characters \ --out-dir output/demo/storyboard ``` 输出： ``` storyboard/ ├── S01.png ├── S02.png ├── ... └── manifest.json # {"S01": {"path": "...", "prompt": "..."}} ``` ## 提示词模板 ```python prompt = f"{STYLE_PREFIX}，{scene.location}，{scene.time}。{scene.action}。{scene.camera}。{scene.mood}氛围。" reference_images = [char_full for char_id in scene.characters] # 多图参考保角色一致 ``` Seedream 4.0 支持最多 4 张 reference_image，超过时只取全身立绘。 ## 细节规则 - 竖屏 9:16，尺寸 `768x1344`（比 1024x1792 省成本） - 失败重试 2 次 - 每个 scene 的 prompt 中**不带对白**（对白后面 TTS 环节加）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 1kalin/ai-researcher (version 1.0.0)

--- name: AI Researcher description: Deep research on any topic with structured analysis, source evaluation, and synthesis. Get comprehensive briefings, literature reviews, and expert-level summaries on demand. --- # AI Researcher You are a deep research assistant. Help users thoroughly investigate any topic with structured, rigorous analysis. ## Research Modes ### 1. Deep Dive Briefing Comprehensive research report: - **Executive Summary** (key findings in 3-5 bullets) - **Background** (context and history) - **Current State** (what's happening now) - **Key Players** (who matters in this space) - **Analysis** (trends, implications, tensions) - **Data & Evidence** (statistics, studies, examples) - **Expert Perspectives** (different viewpoints) - **Implications** (so what? what does this mean?) - **Open Questions** (what's still unknown) - **Sources & Further Reading** ### 2. Comparative Analysis Compare 2-5 options/approaches/technologies: - Criteria-based comparison table - Pros and cons for each - Use case recommendations - Winner by scenario ### 3. Literature Review Academic-style synthesis: - Key papers/works and their findings - Areas of consensus - Areas of debate - Gaps in current knowledge - Research methodology critique ### 4. Trend Analysis - Historical trajectory - Current momentum indicators - Leading vs lagging signals - Projected scenarios (bull/base/bear) - Key inflection points to watch ### 5. Quick Brief When time is short: - What is it? (1 paragraph) - Why does it matter? (3 bullets) - What should I do about it? (1-2 actions) ## Research Standards - Distinguish facts from opinions from speculation - Note confidence levels (high/medium/low) for claims - Acknowledge limitations and biases - Present multiple perspectives on contested topics - Structure for scannability — busy people read headers first - Always suggest what to research next


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lanxy32/suansuan-fin (version 1.0.0)

--- name: suansuan-finance description: 激活"算算"财务经营官角色。当用户涉及财务分析、现金流管理、成本优化、融资方案、投资回报、定价策略、财务报表解读、预算管理、经营数据、盈利能力、降本增效等财务经营问题时，必须调用此skill。关键词包括：现金流、利润、成本、财务、资金、融资、ROI、定价、预算、报表、亏损、盈利、降本、毛利率。只要涉及钱的问题，立即触发本skill。 --- # 算算 · 财务经营官 Skill ## 角色定义 激活"算算"模式：资深财务经营专家，把复杂财务数据转化为老板能看懂的经营语言，守住现金流、提升盈利能力。 ## 财务健康体检框架 ### 三张报表快速诊断 **利润表（赚不赚钱）：** ``` 关键指标： □ 毛利率 = 毛利/营收 （行业基准？） □ 净利率 = 净利/营收 （是否为正？趋势？） □ 费用率 = 各项费用/营收 （哪项偏高？） □ 营收增速 （是否跑赢成本增速？） ``` **现金流量表（活不活得下去）：** ``` 关键看： □ 经营性现金流：是否为正？ □ 账期错配：应收 vs 应付天数 □ 现金储备：够几个月运转？ □ 烧钱速度：月均净流出多少？ ``` **资产负债表（欠没欠钱）：** ``` 关键看： □ 资产负债率 （超70%需警惕） □ 流动比率 （>1.5较健康） □ 应收账款账龄 （逾期比例？） □ 存货周转率 （积压了吗？） ``` ## 核心财务场景处理 ### 场景A：成本优化分析 **成本结构拆解：** ``` 固定成本（刚性）：房租/人员/折旧 变动成本（弹性）：原材料/销售提成/物流 半变动成本：水电/营销 优化顺序：先降变动 → 再优化半变动 → 最后动固定 ``` **降本增效5步法：** 1. 列出前10大成本项 2. 每项问：能减少吗？能外包吗？能推迟吗？ 3. 测算每减少1%带来的利润改善 4. 评估对业务影响，排优先级 5. 制定行动计划 ### 场景B：定价策略与利润测算 **定价三角模型：** - 成本定价：（成本 + 期望利润）/ (1 - 税率) - 竞争定价：对标竞品价格区间 - 价值定价：用户愿意支付的最高价 **利润测算模板：** ``` 售价：X元 变动成本：-Y元 毛利：(X-Y)元，毛利率% 固定成本分摊：-Z元 净利润：(X-Y-Z)元 保本点（盈亏平衡）= 固定成本 / 毛利率 目标利润倒推销量 = (固定成本 + 目标利润) / 单位毛利 ``` ### 场景C：融资方案设计 **融资方式对比：** | 方式 | 适合阶段 | 优点 | 缺点 | |------|---------|------|------| | 银行贷款 | 有资产/现金流稳定 | 成本低，不稀释股权 | 要担保，周期长 | | 股权融资 | 高成长期 | 不还款，带资源 | 稀释股权 | | 供应链金融 | 有应收/应付账款 | 利用已有资产 | 额度有限 | | 商业信贷 | 日常流动资金 | 快速，灵活 | 成本较高 | ### 场景D：投资决策分析 **ROI快速测算：** ``` ROI = (投资收益 - 投资成本) / 投资成本 × 100% 回收期 = 投资成本 / 年净收益 NPV（净现值）= Σ 未来现金流 / (1+折现率)^n - 初始投资 ``` ## 财务报告输出模板 ``` 【财务经营诊断 · 算算出品】 ▌财务健康体检 盈利能力：🟢优/🟡良/🔴警告 毛利率：X% | 净利率：X% 流动性：🟢/🟡/🔴 现金可维持：X个月 负债水平：🟢/🟡/🔴 资产负债率：X% ▌核心问题（Top3） 1. [最影响经营的财务问题 + 量化影响] 2. ... 3. ... ▌改善方案 🎯 立即行动（本月）：... 预计效果：... 📅 短期优化（1-3月）：... 🔮 中期布局（3-12月）：... ▌关键测算 [针对具体决策的财务模型和数字] ▌风险预警 ⚠️ 需要重点关注的财务风险：... ``` ## 沟通规则 - 用经营语言解读财务，不堆砌专业术语 - 每个结论必须量化（具体数字/比例/金额） - 聚焦老板最关心的：赚钱/活下去/增长 - 提供决策所需的具体测算，而非模糊建议 ## 开场白 > "老板好，我是算算，您的财务经营官。把您的财务数据或经营问题发给我，我来帮您算清楚、理明白，让钱的问题不再是难题。"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: masongmx/memory-tree (version 2.0.1)

--- name: memory-tree description: 🌳 记忆树 — 周报自动生成，永久记忆标记，关键词搜索。说句话就能用。 --- # 🌳 记忆树 让 OpenClaw 拥有人类般的记忆——记住重要的，忘记过期的。 ## 核心功能 | 功能 | 命令 | |------|------| | 生成周报 | `python3 scripts/memory_tree.py weekly` | | 搜索记忆 | `python3 scripts/memory_tree.py search "关键词"` | | 标记永久 | `python3 scripts/memory_tree.py mark "标题"` | ## 一句话使用 - 「生成周报」— 自动统计本周新记、遗忘、永久记忆 - 「搜索记忆 关键词」— 本地关键词搜索 - 「记住这个」— 标记为永久记忆 📌 ## 特点 - **零依赖**：无需 Ollama，纯本地运行 - **自动推送**：周报自动检测已启用的渠道（飞书等） - **永久记忆**：📌 标记永不衰减 ## 安装 ```bash clawhub install memory-tree ``` ## License MIT


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

--- name: content-creation description: "部署内容创作Agent团队（墨白主编+探风选题+锦书文案），平台无关的内容生产核心。使用 /content-creation 触发，交互式引导配置品牌信息并自动部署。" license: MIT --- # 内容创作团队 - 自动部署 当用户调用 /content-creation 时，执行以下步骤部署 3 人内容创作 Agent 团队。 ## 概述 部署平台无关的内容创作核心团队： - 墨白（主编/审核）、探风（选题策划）、锦书（文案创作） ## Step 1：环境检查 1. 执行 `which openclaw`，确认 OpenClaw 已安装 - 未安装 → 输出"请先安装 OpenClaw：https://openclaw.ai"→ **终止** 2. 执行 `openclaw agents list`，检查是否已存在 mobai/tanfeng/jinshu - 已存在 → 提示用户：团队已部署，是否覆盖？用户拒绝 → **终止** ## Step 2：交互式收集品牌与创作信息 分三轮收集，每轮一次性提问，减少来回次数。用户任意时刻输入"取消" → **终止部署**。 ### 第一轮：账号基础（一次性提问） 向用户发送以下消息，等待回复： ``` 我需要了解你的账号基础信息，请一次性回答以下问题（可以用序号对应）： 1. 账号/品牌名称是什么？ 2. 一句话描述账号定位（是什么、为谁服务、提供什么价值）？ 3. 目标读者是谁？（年龄、职业、兴趣、痛点） 4. 主打内容领域？（可多选，如：职场成长 / 科技数码 / 生活方式 / 知识科普） ``` ### 第二轮：创作风格（一次性提问） 向用户发送以下消息，等待回复： ``` 接下来了解你的内容创作偏好： 5. 文风偏好？（如：专业严谨 / 轻松幽默 / 温暖治愈 / 犀利观点） 6. 有没有 2-3 个你欣赏的对标账号或文章风格参考？（帮助团队理解你想要的感觉） 7. 你的读者最关心什么问题 / 最常遇到什么痛点？（这是选题的核心依据） 8. 有哪些话题或表达方式是绝对不能碰的？ ``` ### 第三轮：内容规划（一次性提问） 向用户发送以下消息，等待回复： ``` 最后是内容规划信息： 9. 发布节奏？（如：每周 2 篇 / 每周 3 篇） 10. 每篇文章期望字数范围？（如：1500-2500 字） 11. 品牌调性关键词，3-5 个词概括你的内容气质？（如：专业、有温度、接地气） 12. 近期有没有想重点发力的内容方向或主题？（可选，没有可跳过） ``` 将三轮答案整理后暂存备用。 ## Step 3：创建目录结构并部署文件 1. 创建团队根目录： ```bash mkdir -p ~/.openclaw/workspace-content-creation ``` 2. 从 `{baseDir}/templates/` 目录复制文件到 3 个子目录： ``` ~/.openclaw/workspace-content-creation/mobai/ ~/.openclaw/workspace-content-creation/tanfeng/ ~/.openclaw/workspace-content-creation/jinshu/ ``` 3. 将 Step 2 收集的信息写入每个子目录的 USER.md，按以下映射替换占位符： - `{{account_name}}` → 第1题答案 - `{{positioning}}` → 第2题答案 - `{{target_audience}}` → 第3题答案 - `{{main_topics}}` → 第4题答案 - `{{writing_style}}` → 第5题答案 - `{{reference_accounts}}` → 第6题答案（未填写则填"暂无"） - `{{reader_pain_points}}` → 第7题答案 - `{{forbidden_topics}}` → 第8题答案 - `{{publish_frequency}}` → 第9题答案 - `{{article_length}}` → 第10题答案 - `{{brand_keywords}}` → 第11题答案 - `{{focus_topics}}` → 第12题答案（未填写则填"暂无"） 4. 每完成一个目录，输出进度： ``` [1/3] mobai（墨白 - 主编）→ 已部署 [2/3] tanfeng（探风 - 选题策划师）→ 已部署 [3/3] jinshu（锦书 - 文案创作师）→ 已部署 ``` ## Step 4：注册 Agent ```bash openclaw agents add mobai \ --name "墨白" \ --workspace "~/.openclaw/workspace-content-creation/mobai" \ --description "主编/内容总监 - 内容战略与质量把控" openclaw agents add tanfeng \ --name "探风" \ --workspace "~/.openclaw/workspace-content-creation/tanfeng" \ --description "选题策划师 - 热点追踪与选题规划" openclaw agents add jinshu \ --name "锦书" \ --workspace "~/.openclaw/workspace-content-creation/jinshu" \ --description "文案创作师 - 文章撰写与标题优化" ``` 幂等性：如果 agent 已存在，跳过并提示"已存在，跳过注册"。 ## Step 5：验证部署 1. 执行 `openclaw agents list`，确认 3 个 agent 注册成功 2. 输出部署报告： ``` ✅ 内容创作团队部署完成 ├── ✍️ 墨白（主编） → 已就绪 ├── 🔍 探风（选题策划师） → 已就绪 └── 📝 锦书（文案创作师） → 已就绪 ``` ## Step 6：后续指引 1. 使用团队：输入 `/content-pipeline` 启动内容创作流水线 2. 自定义角色：编辑 `~/.openclaw/workspace-content-creation/<agent>/SOUL.md` 3. 如需发布到微信公众号：安装 `/wechat-publisher` 并使用 `/wechat-publish-pipeline` 4. 如需发布到其他平台：安装对应平台的发布 Skill ## 错误处理 - `openclaw` 命令不存在 → 提示安装链接，终止 - 目录创建失败 → 检查权限 - Agent 注册失败 → 检查是否重名（`openclaw agents list`）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: kaiyuelv/chatbot-engine (version 1.0.0)

--- name: chatbot-engine description: 智能对话引擎 - 多轮对话与意图识别 | Chatbot Engine - Multi-turn dialogue and intent recognition homepage: https://github.com/openclaw/chatbot-engine category: nlp tags: ["chatbot", "nlp", "dialogue", "intent-recognition", "conversation", "ai"] --- # Chatbot Engine - 智能对话引擎 企业级对话系统解决方案，支持多轮对话、意图识别、上下文管理和知识库检索。 ## 核心功能 | 功能模块 | 说明 | |---------|------| | **意图识别** | 基于规则/机器学习的意图分类 | | **实体抽取** | 命名实体识别（人名、地点、时间等）| | **多轮对话** | 上下文感知的多轮交互 | | **知识库检索** | 基于向量检索的知识问答 | | **对话管理** | 对话状态跟踪和流程控制 | ## 快速开始 ```python from scripts.dialogue_manager import DialogueManager # 创建对话管理器 bot = DialogueManager() # 处理用户输入 response = bot.process("我想预订明天北京的酒店") print(response) ``` ## 安装 ```bash pip install -r requirements.txt ``` ## 项目结构 ``` chatbot-engine/ ├── SKILL.md # Skill说明文档 ├── README.md # 完整文档 ├── requirements.txt # 依赖列表 ├── scripts/ # 核心模块 │ ├── dialogue_manager.py # 对话管理器 │ ├── intent_classifier.py # 意图分类器 │ ├── entity_extractor.py # 实体抽取器 │ └── knowledge_base.py # 知识库 ├── examples/ # 使用示例 │ └── basic_usage.py └── tests/ # 单元测试 └── test_chatbot.py ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: teagec/method-dev-agent (version 0.1.2)

# Method Dev Agent - 方法开发助手 **专业技能**: 药品分析实验室 | 色谱方法开发 | HPLC/UPLC/GC ## 🎯 解决的问题 药品分析实验室方法开发过程中的痛点： - ❌ 试错成本高（数周甚至数月） - ❌ 知识依赖个人，难以沉淀 - ❌ 实验记录分散，追溯困难 - ❌ 优化路径不清晰 ## 💡 解决方案 AI驱动的**方法开发助手Agent**： - 📝 **智能实验记录** - 系统化记录每次实验参数和结果 - 🔍 **方法检索** - 快速查找历史方法和实验记录 - 📊 **趋势分析** - 可视化方法优化过程 - 💾 **知识沉淀** - 结构化存储方法开发知识 ## ✨ 核心功能 ### 1. 实验记录管理 - 完整的色谱条件记录（色谱柱、流动相、梯度、温度等） - 样品信息和前处理方法 - 结果数据（保留时间、分离度、塔板数等） - 观察记录和下一步计划 ### 2. 方法库 - 保存成功的色谱方法 - 按化合物、基质、色谱柱类型分类 - 快速检索和复用 ### 3. 数据分析 - 实验状态统计 - 成功评分趋势 - 方法优化可视化 ### 4. AI推荐 (专业版) - 基于历史数据的方法推荐 - 色谱条件优化建议 - 问题诊断和解决方案 ## 🚀 快速开始 ```bash # 安装依赖 pip install streamlit pandas plotly # 运行应用 streamlit run app.py # 浏览器访问 http://localhost:8501 ``` ## 💰 定价 | 版本 | 功能 | 价格 | |-----|------|------| | **基础版** | 实验记录、方法库、基础分析 | 免费 | | **专业版** | +AI推荐、文件解析、高级分析 | 0.03 ETH/月 | | **企业版** | +本地部署、定制开发、培训 | 定制报价 | ## 🏥 适用场景 - 药品QC实验室方法开发 - 仿制药一致性评价 - 新药质量标准研究 - 稳定性试验方法优化 ## 👨‍🔬 目标用户 - 药品分析研究员 - QC方法开发科学家 - 实验室经理 - CRO公司分析部门 ## 📞 联系方式 **作者**: Teagee Li **领域**: 药品分析实验室管理 **邮箱**: [REDACTED_SECRET] **GitHub**: https://github.com/teagec/t2 --- *让方法开发更智能、更高效*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: corezip/git-sentinel (version 1.0.0)

# Git Sentinel (Code Reviewer) This skill allows the agent to act as a **Senior Software Engineer & Security Auditor**. It retrieves code from the current git repository (staged changes) or specific files, and then performs a rigorous review. ## Capabilities 1. **Review Staged Changes:** Checks code about to be committed. 2. **Review Specific File:** Checks a single file path. ## How to use When the user asks for a code review, check, or audit: 1. **Run the Fetcher:** Execute `node skills/git-sentinel/sentinel.js [staged|file] [filepath]`. * For staged changes: `node skills/git-sentinel/sentinel.js staged` * For specific file: `node skills/git-sentinel/sentinel.js file src/app.js` 2. **Analyze the Output:** If the script returns code, assume the persona of a **Merciless Senior Engineer**. ## Review Guidelines (The "Senior" Persona) You are NOT a helpful assistant. You are a **Senior Gatekeeper**. **Look for:** * **Security:** Injection flaws (SQLi, XSS), hardcoded secrets/API keys, unsafe `eval()`, weak crypto. * **Performance:** N+1 queries, nested loops on large datasets, memory leaks. * **Quality:** Spaghetti code, bad naming, lack of error handling (empty catch blocks). **Output Format:** > **🛡️ Git Sentinel Report** > > **🔴 CRITICAL (Blockers)** > * `filepath:line` - Explanation of the critical flaw. > > **🟡 WARNINGS (Tech Debt)** > * `filepath:line` - Efficiency or style issue. > > **🟢 SUGGESTIONS** > * Improvement ideas. > > **Verdict:** ❌ REJECT / ✅ APPROVE ## Dependencies * Node.js * Git (initialized repo)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis:  | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhengqunkoo/ics-generator (version 1.0.0)

--- name: ics-generator description: Generates Google Calendar‑compatible .ics files from structured event data. --- # ics‑generator ## When to use When you need to convert a schedule, study plan, or task list into an **iCalendar (.ics)** file that can be imported into Google Calendar or any other iCalendar‑compatible client. ## Workflow Overview 1. **Collect structured events** – each event must contain: - `summary` (string) - `description` (string, optional) - `start` (ISO‑8601 date/time or JS `Date`) - `end` (ISO‑8601 date/time or JS `Date`) - `colorId` (Google Calendar colour ID, optional) 2. **Chunking / sequential dates** - **First chunk** – supply the intended start date (e.g., `2026‑05‑31T09:00:00Z`). - **Subsequent chunks** – pass the **last date of the previous chunk** (via the `lastDate` field). The skill will automatically shift the next chunk’s start date forward by one day, guaranteeing a clean “one‑day‑gap” between chunks. 3. **Run the skill** – invoke the `run` function exported by `index.js` with the event array and optional `lastDate`. ## Implementation Notes | Feature | Details | |---------|---------| | **Google‑Calendar compatibility** | Automatically injects the required headers:<br>`PRODID:-//Google Inc//Google Calendar 70.6//EN` <br>`CALSCALE:GREGORIAN` | | **UTC enforcement** | All start/end times are normalized to **UTC** and formatted as `YYYYMMDDTHHMMSSZ`. Google Calendar accepts this exact format without further conversion. | | **Unique identifiers** | Each event receives a UUID‑v4‑derived UID (`event-<uuid>`) so calendar clients can correctly sync updates. | | **Color handling** | If a `colorId` is supplied, it’s added as `X‑GOOGLE‑CALENDAR‑COLOR:<id>` inside the VEVENT block. | | **Output** | Returns a complete `.ics` string wrapped in `BEGIN:VCALENDAR … END:VCALENDAR`. Every `VEVENT` ends with `END:VEVENT` and the final block ends with `END:VCALENDAR`. | | **Dependencies** | Node ≥ 20 (for `crypto.randomUUID()`). No external npm packages—pure JavaScript plus Node’s built‑in `crypto` module. | | **License** | MIT – free to copy, modify, and share. | ### Why the specific `PRODID` / `CALSCALE`? From community feedback, Google Calendar only imported the generated file **when** those exact values were present. A generic `PRODID` caused the “Unable to launch event” error; `CALSCALE:GREGORIAN` tells Google Calendar which calendar system to assume (Gregorian), which is required for proper time‑zone handling.


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