OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: dantunes-github/republic-no-masters (version 1.0.0)

--- name: republic-no-masters description: Explain, summarize, analyze, or adapt the "Republic with No Masters" / Democratic Formalism governance framework when asked to produce content, guidance, critiques, FAQs, or implementation ideas based on the manifesto in principles.md. --- # Republic with No Masters Use this skill to produce faithful, clear outputs grounded in the manifesto. ## Source of truth - Always read `principles.md` before answering. - Treat `principles.md` as authoritative; do not invent new claims or terminology. - If asked for extensions or speculative ideas, label them explicitly as proposals or interpretations. ## Core workflow 1. Identify the request type: summary, explanation, application, critique, or derivative writing. 2. Load `principles.md` and extract only the relevant sections. 3. Map the request to the manifesto's defined terms (e.g., Values/Execution/Oversight, Agency Firewall, Quad-Lock, Hard-Coded Floor, Receipt). 4. Draft the response in the requested format and tone while preserving the framework's intent. 5. If the user wants changes to the manifesto, propose edits as diffs or bullet changes and ask for confirmation before rewriting. ## Output patterns - **Short summary (1-2 paragraphs)**: Focus on the separation of Values and Execution, independent agents, and oversight; mention the Receipt as the atomic unit. - **Longer overview**: Walk through the Agency Firewall, Quad-Lock, Meritocracy/Entropy, Debugging Protocol, and Hard-Coded Floor. - **FAQ or Q&A**: Tie each answer to a named section in `principles.md`; avoid adding new doctrine. - **Policy or system design**: Provide concrete examples (e.g., how a Receipt would look) while staying consistent with the constraints in the manifesto. - **Public-facing writing**: Keep the tone crisp, declarative, and manifesto-like; avoid jargon not present in `principles.md`. ## Guardrails - Do not claim real-world adoption, legal enforceability, or operational readiness unless the user provides evidence. - Do not present speculative extensions as existing policy. - Keep the language precise; preserve capitalization of named constructs (e.g., Hard-Coded Floor, Quad-Lock).


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Skill: jack123255829/validate-agent (version 1.0.0)

--- name: validate-agent description: | Agent验证与质量保证。减少静默系统错误，产出可重现的证据。 触发条件：(1) 完成任务时 (2) 修复问题后 (3) 提供答案前 (4) 跨会话承诺时 --- # Validate Agent ## 核心原则 **完成 ≠ 达成目标** - 22%的任务静默失败 - 67%的修复引入新问题 - 41%的延迟任务从未执行 ## 触发条件 以下情况应触发验证： 1. 完成任务时 2. 修复代码/文档后 3. 提供重要答案前 4. 跨会话承诺时 ## 验证方法 ### 1. 单变量修改 | 修改类型 | 成功率 | |----------|--------| | 单变量 | 71%干净 | | 多变量 | 18%干净 | **每次只改一件事** ### 2. 修复验证流程 ``` 1. 修复后强制30秒验证 2. 检查是否引入新问题 3. 验证结果而非动作 4. 报告验证状态 ``` ### 3. 承诺追踪 跨会话承诺： - 记录到 promises.md - 48小时过期机制 - 完成后验证结果 ### 4. 主动消息控制 - 每天最多3条主动消息 - 61%主动消息是噪音 - 先问"是否需要通知" ## 实践技巧 1. **4秒阈值**: 低于4秒响应错误率飙升 2. **批处理**: 相似任务一起处理 3. **最小交付**: 先交付最小可行，再扩展 4. **验证暂停**: 修复后30秒验证 5. **单变量**: 一次只改一个东西 ## 验证清单 ``` □ 结果验证而非动作验证 □ 单变量修改 □ 30秒后重新检查 □ 置信度标签 □ 必要时请求确认 ``` ## 关键数据 - 22% 静默失败率 - 67% 修复引新问题 - 41% 延迟任务未执行 - 3.1x 最快20%错误率


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Skill: hackstoic/hkipo-profile-watchlist-manager (version 0.1.0)

--- name: hkipo-profile-watchlist-manager description: Manage Hong Kong IPO user preferences and watchlists, including risk profile, default output, budget, financing preference, and tracked symbols. Use when the user wants personalized HK IPO settings or a maintained watchlist for later batch decisions. version: 0.1.0 metadata: {"openclaw":{"emoji":"👤","requires":{"bins":["uv"],"config":["~/.hkipo-next/config/profile.json","~/.hkipo-next/config/watchlist.json"]},"install":[{"id":"install-uv-brew","kind":"brew","formula":"uv","bins":["uv"],"label":"Install uv with Homebrew","os":["darwin","linux"]}]}} --- # HK IPO Profile and Watchlist Manager Use this skill for stateful personalization. ## Runtime This publish bundle includes the required CLI runtime under `runtime/hkipo-next`. From the skill folder: ```bash cd <skill_dir> uv run --directory runtime/hkipo-next hkipo-next ... ``` By default the CLI stores profile and watchlist state under `~/.hkipo-next`. Read current state before changing it. ## Workflow 1. Use `profile show` before `profile set` when current state matters. 2. Update only the fields the user asked to change. 3. Batch multiple symbol additions or removals in one watchlist command. 4. Use `--format json` if another skill will consume the result. ## Commands Show the effective profile: ```bash cd <skill_dir> uv run --directory runtime/hkipo-next hkipo-next profile show --format json ``` Set profile fields: ```bash cd <skill_dir> uv run --directory runtime/hkipo-next hkipo-next profile set \ --risk-profile balanced \ --default-output-format markdown \ --max-budget-hkd 80000 \ --financing-preference auto \ --format json ``` List the watchlist: ```bash cd <skill_dir> uv run --directory runtime/hkipo-next hkipo-next watchlist list --format json ``` Add symbols: ```bash cd <skill_dir> uv run --directory runtime/hkipo-next hkipo-next watchlist add 2476 2613 --format json ``` Remove symbols: ```bash cd <skill_dir> uv run --directory runtime/hkipo-next hkipo-next watchlist remove 2476 --format json ``` ## Output Cues - `profile.sources` explains where each effective field came from. - `watchlist.changed_symbols` is the authoritative mutation result. - `watchlist.symbols` is the final normalized state after the operation. ## Companion Skills - Use `$hkipo-decision-engine` for `batch --watchlist`. - Use `$hkipo-parameter-manager` when the user wants personalized score tuning.


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Skill: jpengcheng523-netizen/jpeng-image-face-recognition (version 1.0.0)

--- name: jpeng-image-face-recognition description: "Recognize and identify faces" version: "1.0.0" author: "jpeng" tags: ["ai", "recognition", "image"] --- # Image Face Recognition Recognize and identify faces ## When to Use - User needs ai related functionality - Automating recognition tasks - Image operations ## Usage ```bash python3 scripts/image_face_recognition.py --input <input> --output <output> ``` ## Configuration Set required environment variables: ```bash export RECOGNITION_API_KEY="your-api-key" ``` ## Output Returns JSON with results: ```json { "success": true, "data": {} } ```


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Skill: kaiyuanjianghu/jixinghui-activity-dumate (version 1.0.2)

--- name: jixinghui-activity-dumate description: 自动化参与极星会 DuMate 体验活动。当用户说"参加极星会活动"、"报名极星会"、"帮我参与 DuMate 活动"、"自动完成极星会活动"或类似表达时触发。自动完成报名、体验、截图、获取账号 ID 和提交信息的全流程。 --- # 极星会活动自动化参与 Skill ## 功能说明 这个 Skill 帮助用户自动完成极星会 DuMate 体验活动的参与流程,包括: 1. 打开活动页面并点击报名 2. 下载安装 DuMate 客户端(如未安装) 3. 登录 DuMate 并体验功能 4. 自动截取 3 张全屏体验截图 5. 从百度云控制台获取账号 ID 6. 提交参与信息(账号 ID + 3 张截图) ## 使用方式 用户只需说一句话,例如: - "参加极星会活动" - "帮我报名极星会" - "自动完成 DuMate 活动参与" Skill 会自动完成所有步骤。 ## 工作流程 ### 第一步: 报名活动 1. 使用浏览器自动化技能打开活动页面: `https://wxaurl.cn/3kzrkXaZ4Dh` 2. 定位并点击"报名"按钮 3. 等待报名成功提示 ### 第二步: 下载安装 DuMate(如需要) 1. 检查用户是否已安装 DuMate 客户端 2. 如未安装,通过专属链接下载: `https://www.dumate.cn?track=sfhzjxh` 3. 引导用户完成安装(Windows 10+ 或 macOS M 系列芯片) ### 第三步: 登录并体验 DuMate 1. 打开 DuMate 客户端 2. 引导用户完成账号登录授权 3. 体验系统推荐功能或发送测试指令 ### 第四步: 截取 3 张全屏截图 在 DuMate 体验过程中,自动截取 3 张全屏截图,确保: - 截图为电脑全屏 - 桌面背景清晰可见 - 展示 DuMate 的不同功能界面 ### 第五步: 获取账号 ID 1. 打开百度云控制台: `https://cloud.baidu.com/` 2. 登录后定位账号 ID 显示位置 3. 提取账号 ID(非手机号或昵称) ### 第六步: 提交参与信息 1. 返回活动页面: `https://wxaurl.cn/3kzrkXaZ4Dh` 2. 填写表单: - 输入账号 ID - 上传 3 张全屏截图 3. 提交参与信息 ## 重要提示 - 账号 ID 不是手机号,也不是昵称,请勿填错 - 提交的截图需为电脑全屏截图,且桌面背景清晰可见 - 最终参与结果以系统后台数据判定为准 - 如积分不足,可使用邀请码 `JIXING6` 领取 5000 积分 ## 执行步骤 当用户请求参与极星会活动时,按以下步骤执行: ### 1. 加载浏览器自动化技能 首先加载 `dumate-browser-use` 技能,用于后续的网页操作。 ### 2. 报名活动 使用浏览器自动化技能: - 打开活动页面: `https://wxaurl.cn/3kzrkXaZ4Dh` - 定位并点击"报名"按钮 - 等待报名成功提示 ### 3. 下载安装 DuMate(如需要) 检查用户是否已安装 DuMate: - 如未安装,打开下载页面: `https://www.dumate.cn?track=sfhzjxh` - 提示用户下载并安装(支持 Windows 10+ 和 macOS M 系列芯片) - 等待用户完成安装 ### 4. 登录并体验 DuMate - 打开 DuMate 客户端 - 提示用户完成账号登录授权(这是需要用户手动操作的步骤) - 引导用户体验系统推荐功能或发送测试指令 ### 5. 截取 3 张全屏截图 在用户使用 DuMate 过程中: - 使用系统截图功能或浏览器自动化截图 - 截取 3 张不同的全屏界面截图 - 确保桌面背景清晰可见 - 保存截图到 `~/Desktop/jixinghui_screenshots/` 目录 ### 6. 获取账号 ID 使用浏览器自动化技能: - 打开百度云控制台: `https://cloud.baidu.com/` - 如需登录,提示用户登录 - 定位账号 ID 显示位置(通常在页面右上角或个人中心) - 提取账号 ID ### 7. 提交参与信息 返回活动页面 `https://wxaurl.cn/3kzrkXaZ4Dh`: - 定位参与信息提交表单 - 填写账号 ID - 上传 3 张截图 - 提交表单 ### 8. 完成报告 向用户报告: - 报名状态: 成功/失败 - 截图保存位置 - 账号 ID - 提交状态 - 邀请码提示: `JIXING6`(可领取 5000 积分) ## 错误处理 执行过程中可能遇到的问题及处理方式: - **活动页面无法访问**: 提示用户检查网络连接,或提供正确的活动链接 - **报名按钮定位失败**: 提示用户手动点击报名,或检查页面是否已更新 - **DuMate 下载失败**: 提供备用下载方式或手动下载指引 - **登录授权需要用户操作**: 暂停自动化流程,等待用户完成登录后继续 - **截图失败**: 提示用户手动截图,并告知截图保存位置 - **账号 ID 获取失败**: 提示用户手动从百度云控制台获取账号 ID - **表单提交失败**: 保存已填写信息,提示用户稍后重试或手动提交 ## 注意事项 1. **账号 ID 不是手机号或昵称**,必须从百度云控制台获取 2. **截图必须是全屏截图**,且桌面背景清晰可见 3. **需要用户手动操作的环节**: 登录授权、DuMate 客户端登录 4. **最终参与结果以系统后台数据判定为准** 5. **积分不足时可使用邀请码**: `JIXING6` 可领取 5000 积分 ## 使用示例 用户可以说: - "参加极星会活动" - "帮我报名极星会" - "自动完成 DuMate 活动参与" - "参与极星会体验活动" Skill 会自动执行完整的参与流程,并在关键节点提示用户确认或手动操作。


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Skill: kikikari/cluster-gateway (version 1.0.0)

# Cluster Gateway Node Skill **Status:** 🚧 Vorbereitend - Wartet auf Messaging-Schnittstelle ## Zweck Verwaltet das OpenClaw Gateway als zentraler Hub für Sub-Agent-Kommunikation, Task-Verteilung und Cluster-Koordination. ## Verwendung ```bash # Gateway-Status prüfen openclaw cluster gateway status # Sub-Agent auf Node deployen openclaw cluster gateway deploy --node <node-id> --agent <agent-type> # Task an Worker Node senden openclaw cluster gateway task --target <node-id> --command "<task>" # Relay Node konfigurieren openclaw cluster gateway relay --enable --node <node-id> ``` ## Architektur ``` ┌─────────────────────────────────────┐ │ CLUSTER GATEWAY │ │ (Node 1 - Haupt-Hub) │ ├─────────────────────────────────────┤ │ • Task Queue │ │ • Node Registry │ │ • Sub-Agent Orchestration │ │ • Resource Scheduler │ │ • Messaging Router (zukünftig) │ └──────────────┬──────────────────────┘ │ ┌──────────┼──────────┐ │ │ │ ┌───▼───┐ ┌──▼───┐ ┌───▼──┐ │ Node 2│ │Node 3│ │Node 4│ │Worker │ │Relay │ │Worker│ └───────┘ └──────┘ └──────┘ ``` ## Node-Typen | Typ | Funktion | Beispiel | |-----|----------|----------| | `gateway` | Zentraler Hub | Node 1 | | `worker` | Task-Ausführung | Node 2, Node 4 | | `relay` | Weiterleitung/Proxy | Node 3 | | `storage` | Datenspeicherung | Node 5 | ## Konfiguration ```json // cluster-gateway.config.json { "gateway": { "id": "node-1", "role": "hub", "bind": "0.0.0.0", "port": 18789 }, "nodes": [ {"id": "node-2", "role": "worker", "host": "10.10.0.2"}, {"id": "node-3", "role": "relay", "host": "10.10.0.3"}, {"id": "node-4", "role": "worker", "host": "10.10.0.4"} ], "messaging": { "enabled": false, "provider": "pending" } } ``` ## Offene Punkte (Blocker) - [ ] Messaging-Schnittstelle wählen (Slack/WebChat/GMX/SMTP/anderes) - [ ] Node 4 (Redmi) Anbindung abschließen - [ ] SMTP-Tests durchführen - [ ] Alerting-System implementieren ## Siehe auch - [Worker Node Skill](../worker-node/SKILL.md) - [Relay Node Skill](../relay-node/SKILL.md) - [Resource Manager Skill](../resource-manager/SKILL.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fangshan101-coder/huasheng-diary (version 0.1.0)

--- name: 花生日记返利助手 description: 花生日记社交电商返利工具，以淘宝/天猫为核心，提供优惠券查找、返利查询和邀请制分级返利管理。 version: 0.1.0 --- # 花生日记返利助手 花生日记社交电商返利工具。以淘宝和天猫为核心电商平台，提供隐藏优惠券查找、商品返利查询、推广素材生成和邀请制分级返利管理，帮助用户实现自购省钱和分享赚佣金。 ## 触发词 花生日记、花生返利、huasheng、花生优惠券、花生日记佣金、花生省钱、peanut diary ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **淘宝优惠券查找**：深度对接淘宝联盟，查找隐藏优惠券和高佣商品 - **返利查询与追踪**：查询商品返利比例，追踪订单佣金结算状态 - **推广素材生成**：自动生成商品推广文案和图片，适配朋友圈和社群 - **团队管理**：查看邀请关系和团队佣金数据 ### 平台特色 | 特色 | 说明 | |------|------| | 淘系深耕 | 淘宝/天猫返利比例在同类平台中较高 | | 邀请制 | 通过邀请码注册，形成推广层级 | | 超级会员 | 升级超级会员可获更高佣金比例 | | 运营商 | 最高等级，享受团队佣金分成 | ### 使用场景 1. **淘宝购物**：下单前查询隐藏优惠券和返利 2. **社群运营**：每日生成高佣商品推荐清单 3. **团队拓展**：邀请新用户，管理推广团队 4. **佣金管理**：查看和提现佣金收益 ## 输出格式 ``` 🥜 花生日记返利查询 商品：[商品名称] 平台：淘宝/天猫 售价：¥[价格] 优惠券：满[X]减[Y] 券后价：¥[金额] 返利比例：[X]% 预计返利：¥[金额] 到手价：¥[最终价格] ```


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Skill: 0xmanel/ask-claude-skill (version 1.1.1)

--- name: ask-claude description: > Delegate a task to Claude Code CLI and immediately report the result back in chat. Supports persistent sessions — Claude Code remembers previous context within the same workdir. Use when the user asks to run Claude, delegate a coding task, continue a previous Claude session, or any task benefiting from Claude Code's tools (file editing, code analysis, bash, etc.). ALWAYS run synchronously and ALWAYS include the result in your reply. metadata: { "openclaw": { "emoji": "🤖", "requires": { "anyBins": ["claude"] } } } --- # Ask Claude — Execute & Report (with persistent sessions) ## The Two Modes ### New session (default) Use when starting a fresh task or new topic. ```bash OUTPUT=$(/home/xmanel/.openclaw/workspace/run-claude.sh "prompt" "/workdir") echo "$OUTPUT" ``` ### Continue session (--continue) Use when the user is following up on a previous Claude task in the same workdir. Claude Code will have full memory of what was done before — files read, edits made, context gathered. ```bash OUTPUT=$(/home/xmanel/.openclaw/workspace/run-claude.sh --continue "prompt" "/workdir") echo "$OUTPUT" ``` ## When to use --continue Use `--continue` when the user says things like: - "agora corrige o que encontraste" - "continua" - "e o ficheiro X?" - "faz o mesmo para..." - "e agora?" - "ok, e o erro de..." - Anything that clearly references what Claude just did Use a **new session** when: - New unrelated task - User says "começa do zero" / "new task" / "esquece o anterior" - Different workdir/project ## Session storage Claude Code stores sessions per-directory in `~/.claude/projects/`. As long as you use the same `workdir`, `--continue` picks up exactly where it left off — same file context, same conversation history, same edits. ## Direct command (alternative to wrapper) ```bash # New session OUTPUT=$(cd /workdir && env -u CLAUDECODE claude --permission-mode bypassPermissions --print "task" 2>&1) # Continue session OUTPUT=$(cd /workdir && env -u CLAUDECODE claude --permission-mode bypassPermissions --print --continue "task" 2>&1) ``` ## Common workdirs | Context | Workdir | | --------------- | ------------------------------------------------------ | | General/scripts | `/home/xmanel/.openclaw/workspace` | | Trading | `/home/xmanel/.openclaw/workspace/hyperliquid` | ## After receiving output - Summarize in 1-3 lines what Claude did/found - Mention files created or edited - If error: analyze and suggest fix - If output is long: summarize, offer full output on request


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: directorvector/usage-report (version 1.0.1)

--- name: usage-report description: Generate cost and token usage reports from OpenClaw session logs. Use when asked about API costs, token usage, billing, spending, how much something cost, or daily/session usage summaries. Works by reading per-turn usage data from session JSONL files. author: DirectorVector homepage: https://github.com/DirectorVector metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["jq", "bc"] }, "env": [ { "name": "OPENCLAW_SESSIONS_DIR", "description": "Optional. Override path to OpenClaw session JSONL files. Defaults to ~/.openclaw/agents/main/sessions/", "required": false } ] } } --- # Usage Report Generate cost and token usage reports from OpenClaw session JSONL logs. ## Quick usage ```bash # Full text report (all sessions) {baseDir}/scripts/usage-report.sh # JSON output {baseDir}/scripts/usage-report.sh json # Filter to today only {baseDir}/scripts/usage-report.sh text today # Filter to specific date {baseDir}/scripts/usage-report.sh text 2026-04-07 # JSON for a specific date {baseDir}/scripts/usage-report.sh json today ``` ## Output fields - **Turns**: number of assistant responses (API calls) - **Cost**: sum of per-turn costs (input + output + cache read + cache write) - **Output tokens**: tokens generated by the model - **Cache read/write**: prompt caching token counts ## Notes - Reads from `~/.openclaw/agents/main/sessions/*.jsonl` by default - Override with `OPENCLAW_SESSIONS_DIR` env var - Costs are calculated by OpenClaw at request time using provider pricing - Skips `.lock` and `.reset` backup files - When presenting to user, round total cost to 2 decimal places


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mikeclaw007/purchase (version 0.1.0)

--- name: "复购提升" description: "提供复购提升的可落地指南与SOP。在开展复购提升相关工作时调用。" --- # 复购提升 (repeat-purchase) ## 目标与场景 - 明确业务目标、核心指标与应用场景；设定落地时限与负责人。 ## 操作步骤 1. 明确范围与资源；2. 制定SOP；3. 数据接入与看板搭建； 4. 小流量试点；5. 复盘优化；6. 标准化沉淀与知识库更新。 ## 指标 - 主指标与守护指标成体系；定义口径并固定报表节奏。 ## 风险与合规 - 遵守中国本地法规与平台规则；个人信息保护与数据最小化。 ## 可复用清单 - 模板、脚本、Checklist、报表与会议纪要结构。 生成日期：2026-03-17


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Skill: suwangsen/adv-video-script-generator (version 0.0.1)

--- name: adv-video-script-generator description: | 信息流视频脚本生成助手。当用户说“帮我写一个视频脚本”“生成广告脚本”“写口播稿”“写信息流脚本”时触发。输入产品名称、卖点、时长，自动输出完整的拍摄脚本（含画面、台词、字幕、时长分配）。 version: 1.0.0 author: 亿玛信息流团队 tags: - 信息流广告 - 视频脚本 - 创意生成 - 素材生产 --- # 信息流视频脚本生成助手 你是一个资深信息流广告编导，擅长写跑量视频脚本。你的核心任务是：根据用户输入的产品信息，生成结构完整、可直接拍摄的脚本。 ## 一、触发条件 当用户明确表达以下意图时，你必须使用本 Skill： - “帮我写一个视频脚本” - “生成广告脚本/口播稿/信息流脚本” - “产品XXX，帮我写一个30秒的脚本” - 提供了产品名、卖点、时长等信息并希望得到脚本 ## 二、信息收集 在生成脚本前，你必须确认已获得以下信息（如缺少，主动向用户提问）： ### 必填信息（缺少任意一项则先提问）： 1. 产品名称（是什么） 2. 核心卖点（1-2个，如“便宜”“控油”“耐用”） 3. 脚本时长（15秒 / 30秒 / 45秒 / 60秒） ### 选填信息（有则更好）： - 目标人群（年龄、性别、痛点） - 投放媒体（巨量/腾讯/快手） - 参考风格（搞笑/走心/硬核/剧情） - 是否有现成素材（产品图、使用场景） ### 提问模板： > 请提供以下信息，我来帮你生成脚本： > 1. 产品名称是什么？ > 2. 核心卖点是什么？（1-2个） > 3. 脚本时长？（15秒/30秒/45秒/60秒） > 4. （选填）目标人群、投放媒体、风格偏好 ## 三、脚本结构规则 根据时长，按以下秒数分配： | 时长 | 0-3秒 | 3-10秒 | 10-20秒 | 20-30秒 | 30-45秒 | 45-60秒 | |------|-------|--------|---------|---------|---------|---------| | 15秒 | 钩子 | 痛点/卖点 | 产品展示+行动号召 | - | - | - | | 30秒 | 钩子 | 痛点 | 卖点展开 | 产品展示 | 信任背书 | 行动号召 | | 45秒 | 钩子 | 痛点 | 卖点展开 | 产品展示 | 对比/证言 | 行动号召+紧迫感 | | 60秒 | 钩子 | 痛点场景 | 卖点展开 | 产品展示 | 对比/证言 | 行动号召+紧迫感+结尾 | ## 四、脚本输出格式 必须按以下 Markdown 表格格式输出，每行一个时间点： ```markdown ## 脚本：《[产品名] - [卖点] - [时长]秒》 | 时间 | 画面 | 台词/口播 | 字幕/贴纸 | 备注 | |------|------|----------|----------|------| | 0-3秒 | [描述画面] | [口播内容] | [屏幕文字] | [拍摄建议] | | 3-8秒 | [描述画面] | [口播内容] | [屏幕文字] | [拍摄建议] | | ... | ... | ... | ... | ... | ### 拍摄建议 - 场景：[建议拍摄地点] - 演员：[建议人物类型] - 音乐：[建议BGM风格] - 节奏：[剪辑建议] ### 适用媒体 [巨量/腾讯/快手/通用] 五、脚本类型模板 类型1：痛点直击型（适合功效类产品） 时段 内容方向 示例（以控油洗面奶为例） 0-3秒 痛点共鸣 “你脸上的油是不是能炒菜了？” 3-10秒 后果放大 “油脂堵塞毛孔，痘痘黑头全来了” 10-20秒 产品引入 “试试这个XX洗面奶” 20-30秒 卖点演示 “看，一挤就是绵密泡沫” 30-45秒 信任背书 “累计卖出100万瓶” 45-60秒 行动号召 “今天下单只要39，链接在左下角” 类型2：价格钩子型（适合低价引流品） 时段 内容方向 示例（以9.9拖把为例） 0-3秒 价格震撼 “超市卖59，我这里只要9块9” 3-10秒 原因揭秘 “厂家直发，没有中间商” 10-20秒 产品展示 “看，一拖就干净” 20-30秒 紧迫感 “库存只剩500单” 30-45秒 信任背书 “七天无理由退换” 45-60秒 行动号召 “点击下方链接，9.9包邮到家” 类型3：剧情反转型（适合高互动率） 时段 内容方向 示例（以收纳盒为例） 0-3秒 冲突开场 “老公说我乱花钱买收纳盒” 3-10秒 冲突升级 “结果打开柜子，他沉默了” 10-20秒 反转展示 “以前乱糟糟，现在整整齐齐” 20-30秒 产品卖点 “可折叠、容量大、只要19.9” 30-45秒 用户证言 “家里有孩子的都该买” 45-60秒 行动号召 “趁活动赶紧囤，链接在评论区” 六、示例 示例输入： 产品：控油洗面奶，卖点：控油、温和，时长：30秒，目标人群：油皮年轻人 示例输出： ## 脚本：《控油洗面奶 - 控油温和 - 30秒》 | 时间 | 画面 | 台词 | 字幕 | 备注 | |------|------|------|------|------| | 0-3秒 | 脸部特写，油光明显 | “你脸上的油是不是能炒菜了？” | 大字号：油光警告 | 演员表情夸张 | | 3-8秒 | 手指摸脸，展示油光 | “油脂堵塞毛孔，痘痘黑头全来了” | 动画：毛孔堵塞示意 | 微距拍摄 | | 8-15秒 | 产品出现，挤压泵头 | “试试这个XX洗面奶” | 产品名+卖点标签 | 慢动作挤泡沫 | | 15-22秒 | 揉搓泡沫，上脸清洗 | “看，一挤就是绵密泡沫，洗完不紧绷” | 字幕：温和不刺激 | 灯光打亮面部 | | 22-28秒 | 洗完脸，清爽特写 | “洗完感觉每个毛孔都在呼吸” | 前后对比分屏 | 演员表情放松 | | 28-30秒 | 产品+链接 | “今天下单只要39，链接在左下角” | 箭头指向购物车 | 紧迫语气 | ### 拍摄建议 - 场景：简洁浴室背景 - 演员：油皮年轻男性/女性 - 音乐：轻快节奏 - 节奏：前3秒快节奏，中间慢动作展示 ### 适用媒体 巨量/腾讯/通用 七、注意事项 钩子要硬：前3秒必须让用户停下来，用痛点、价格、冲突三者之一 卖点不超2个：信息流用户注意力有限，只讲1-2个核心卖点 行动号召要明确：最后5秒必须有“点击链接”“左下角下单”等明确指令 时长精确到秒：每段控制好时长，不要超时 可拍摄性：画面描述要具体，能直接执行 八、禁止行为 ❌ 不要输出纯文字描述，必须用表格 ❌ 不要超过用户指定的时长 ❌ 不要输出与产品无关的脚本 ❌ 不要忽略行动号召部分


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: dannyxyz22/book-summarizer (version 1.0.1)

--- name: book-summarizer description: Use this skill when the user wants a long-form book summarized in the user's preferred language at an explicitly verified 20 percent compression ratio, with the result rejected if it falls outside the allowed range. Warning: this skill may consume many tokens because it can run multiple times until it reaches the requested compression rate. --- # Book Summarizer Use this skill for requests like: - "Summarize this book at a 20% compression ratio" - "Generate a substantial summary and verify the ratio" - "Produce the summary in batches and validate the final total" ## Rules - Default target ratio: `0.20` - Default tolerance: `0.02` - Accept only summaries between `18%` and `22%` of the original word count - Output must be in user's language of choice (e.g., pt-BR) - If the ratio is outside the allowed range, do not import the summary - In chat-only mode, if the source is very large, generate the summary in multiple batches and merge them before validation - All packaged helper scripts live in `scripts/` inside this skill folder ## Workflow 1. Start from a local plain-text book file or a downloaded Project Gutenberg text. 2. Count the source words with `python scripts/book_tools.py count <original_file>`. 3. Compute the target summary length with `python scripts/book_tools.py target <original_file> --ratio 0.20`. 4. If the source is too large for one reply, split it with `python scripts/split_book.py <original_file> 3000`. 5. Draft summary batches in order, preserving chronology and section fidelity. 6. Merge the batches with `python scripts/book_tools.py aggregate <summary_file> <batch_files...>`. 7. Validate the final ratio with `python scripts/verify_summary_ratio.py <original_file> <summary_file>`. ## Key Files - `scripts/book_tools.py` - `scripts/split_book.py` - `scripts/verify_summary_ratio.py` - `SKILL.md` ## Notes - The packaged scripts use only the Python standard library. - Run the commands from the skill folder, or use explicit paths if you call them from elsewhere. - For very large books, prefer the automated pipeline over single-turn chat drafting. - In chat-only mode, books above roughly 80k words should be summarized over multiple turns; do not pretend a single short draft satisfies the 20% rule.


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