OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: kyriswu/publish-to-wechat (version 1.0.0)

--- name: "publish-to-wechat" description: "AI-ready skill to format and publish Markdown articles to WeChat Official Accounts using Wenyan CLI." --- # 微信公众号文章发布工具 (WeChat Publisher) 这是一个专门为 AI Agent 设计的技能，用于将标准的 Markdown 文档转换为符合微信公众号排版要求的富文本并直接发布。它集成了自动化样式注入、代码高亮处理以及素材库图片自动上传功能。 ## 前置要求 - **环境配置**：必须设置 `WECHAT_APP_ID` 和 `WECHAT_APP_SECRET` 环境变量。 - **依赖工具**：已安装 `wenyan-cli` (`pnpm add -g @wenyan-md/cli`)。 ## 核心能力 - **自动化排版**：支持多种内置主题（如 `orangeheart`）和代码高亮方案。 - **智能素材处理**：自动解析 Markdown 中的本地或网络图片，并同步上传至微信素材库。 - **元数据驱动**：通过 YAML Frontmatter 自动配置文章标题、封面、作者和原文链接。 - **高度可定制**：支持自定义 CSS 主题注入，满足个性化品牌视觉。 ## AI Agent 指令指南：发布流程规范 ### Frontmatter 约束 (必须包含) 文章开头 **必须** 包含以下 YAML 块，否则发布接口将返回错误： ```yaml --- title: 文章标题 cover: ./cover.jpg # 若缺省则自动取正文第一张图 author: 作者名称 # 可选 source_url: https://example.com/original-article # 可选，原文链接 --- ``` ### 核心参数说明 - `-f, --file`：**(必填)** Markdown 文件路径。 - `-t, --theme`：排版主题（默认 `default`）。 - `-h, --highlight`：代码高亮主题（默认 `solarized-light`）。 - `--no-mac-style`：禁用代码块 Mac 风格。 ## 常用操作示例 ### 1. 标准发布 (使用默认配置) ```bash wenyan publish -f my-article.md ``` ### 2. 指定内置主题与高亮发布 ```bash wenyan publish -f article.md -t orangeheart -h solarized-light ``` ### 3. 列出所有可用主题 ```bash wenyan theme -l ``` ## 故障排除 (Agent 专用) - **IP 限制错误 (invalid ip)**：提醒用户将当前环境的出口 IP 加入微信后台的“IP 白名单”。 - **AppID/Secret 错误**：检查环境变量是否正确注入。 - **图片上传失败**：确认 Markdown 中的本地图片路径在当前目录中真实存在。 - **发布排版不符预期**：检查 YAML Frontmatter 是否符合规范。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: marianachow0321/fact-cross-check (version 1.0.3)

--- name: cross_check description: "Multi-source verification with confidence ratings. Use for verifying factual claims, finding examples and verifying they match criteria, statistics, or research requiring cross-checking. Also triggers on 'find X and verify' discovery tasks. Triggers: verify, cross-check, find and verify, 驗證, 查證, 核實, 尋找, 搵." homepage: https://github.com/marianachow0321/openclaw-skill-cross-check metadata: { "clawdbot": { "emoji": "🔍", "requires": { "env": [] }, "files": ["references/*"] } } --- # Cross Check Multi-source verification for factual claims with confidence scoring and source links. ## Workflow 1. **Optimize query** — see `{baseDir}/references/query-optimization.md`. 2. **Search first (REQUIRED)** — ALWAYS use `web_search` as the primary tool. Never skip to `web_fetch` directly. Run `web_search(query, count=10)`. If T1 found, stop. If only T2-3, run a second query. If contradictions, investigate. 3. **Evaluate sources** — classify by tier. See `{baseDir}/references/source-tiers.md`. 4. **Direct verify** (optional, only after search) — use `web_fetch(url)` only to verify specific URLs found via search. Never use `web_fetch` as a substitute for `web_search`. 5. **Present** — MUST include clickable source URLs for every result: > [Answer] > Confidence: [T1-T5] ([%]) | Sources: [name](url), ... | Verified: [date] | Note: [caveats] ## Source URLs CRITICAL: Every cited source MUST include a direct clickable URL. If URL unavailable: T1 → find alternative source, T2+ → downgrade one tier. Never list a source without its URL. ## Error Handling - Zero results → broaden query, retry once. Still empty → T1 confidence. - `web_fetch` fails → skip, note it, drop confidence one level. - All T4 sources → report T2, mark Uncertain. - Contradictions → see `{baseDir}/references/research-patterns.md`. ## Security & Privacy This skill uses only OpenClaw's built-in `web_search` and `web_fetch` tools. No data is sent to external services beyond what these tools do. **External Endpoints:** - Web search API (via OpenClaw's built-in web_search, provider depends on user config) - Web pages (via OpenClaw's web_fetch for verification) **Data Handling:** - No credentials required - No data stored locally - Search queries sent through OpenClaw's configured search provider - No autonomous invocation without user intent - activates when queries contain verification language **Trust Statement:** By using this skill, your search queries are sent through OpenClaw's built-in web search provider. Only install if you trust OpenClaw's data handling practices.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zuoyuting214/zyt-customised-person (version 0.2.0)

--- name: chanjing-customised-person description: Use Chanjing customised person APIs to create, inspect, list, poll, and delete custom digital humans from uploaded source videos. metadata: openclaw: requires: env: - CHANJING_CONFIG_DIR homepage: https://open-api.chanjing.cc --- # Chanjing Customised Person ## When to Use This Skill 当用户要做这些事时使用本 Skill： * 上传真人源视频，创建蝉镜定制数字人 * 查询定制数字人列表或单个形象详情 * 轮询定制数字人制作进度 * 删除不再需要的定制数字人 如果需求是“拿已有数字人去合成口播视频”，优先使用 `chanjing-video-compose`。 如果需求是“上传真人视频做对口型驱动”，优先使用 `chanjing-avatar`。 ## Preconditions 本 Skill 自己包含本地配置和鉴权流程，不依赖其他 skill 的运行时脚本。 本 Skill 使用： * 配置文件：`~/.chanjing/credentials.json` * 若设置环境变量 `CHANJING_CONFIG_DIR`：使用 `$CHANJING_CONFIG_DIR/credentials.json` * API 基础地址固定：`https://open-api.chanjing.cc` 当本地缺少 AK/SK 或 AK/SK 无效时，脚本默认返回登录引导信息，不自动打开浏览器。 如需本地自动开页，可显式设置：`CHANJING_AUTO_OPEN_LOGIN=1`。 `https://www.chanjing.cc/openapi/login` ## Standard Workflow 1. 调用 `upload_file` 上传本地源视频，获取 `file_id` 2. 调用 `create_person` 创建定制数字人任务，得到 `person_id` 3. 调用 `poll_person` 轮询直到成功，得到 `preview_url`，或用 `get_person --field audio_man_id` 拿到声音 id 4. 如需批量查看历史形象，用 `list_persons` 5. 如需清理资源，用 `delete_person` ## Covered APIs 本 Skill 当前覆盖： * `GET /open/v1/common/create_upload_url` * `GET /open/v1/common/file_detail` * `POST /open/v1/create_customised_person` * `POST /open/v1/list_customised_person` * `GET /open/v1/customised_person` * `POST /open/v1/delete_customised_person` ## Scripts 脚本目录： * `scripts/` | 脚本 | 说明 | |------|------| | `chanjing-config` | 写入/查看本地 `app_id` 与 `secret_key`，并清理旧 token 缓存 | | `chanjing-get-token` | 从本地凭证获取有效 `access_token`（必要时自动刷新） | | `_auth.py` | 读取凭证、获取或刷新 `access_token` | | `get_upload_url` | 获取上传链接，输出 `sign_url`、`mime_type`、`file_id` 等 JSON | | `upload_file` | 上传本地素材并轮询到文件可用，输出 `file_id` | | `create_person` | 创建定制数字人任务，输出 `person_id` | | `list_persons` | 列出定制数字人形象 | | `get_person` | 获取单个数字人详情，默认输出 JSON | | `poll_person` | 轮询形象详情直到完成，默认输出 `preview_url` | | `delete_person` | 删除定制数字人，输出被删除的 `person_id` | ## Usage Examples 示例 1：从本地视频创建定制数字人 ```bash FILE_ID=$(python3 scripts/upload_file \ --file ./source.mp4) PERSON_ID=$(python3 scripts/create_person \ --name "演示数字人" \ --file-id "$FILE_ID" \ --train-type figure) python3 scripts/poll_person --id "$PERSON_ID" ``` 示例 2：查看完整详情 ```bash python3 scripts/get_person \ --id [REDACTED_SECRET] ``` 示例 3：列出与删除 ```bash python3 scripts/list_persons python3 scripts/delete_person \ --id [REDACTED_SECRET] ``` ## Output Convention 默认不自动下载任何预览视频或封面图： * `create_person` 输出 `person_id` * `poll_person` 输出 `preview_url`，便于继续预览或保存 * 只有在用户明确要求时，才应把返回的资源 URL 另存到本地 如果后续需要落盘预览资源，建议使用： * `outputs/customised-person/` ## Additional Resources 更多接口细节与触发样例见： * `reference.md` * `examples.md`


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Skill: sophiaashi/general-writing (version 0.1.0)

--- name: general-writing description: You are a professional writer, skilled in writing all kinds of materials. Markdown is the exclusive format for your writing outputs.rrent user query.The other paragraphs are JSON object containing a list of research sources.## General Instructions You must use references and sources to support your arguments, but all cited literature or materials must appear in logically relevant parts of the t... --- # General Writing ## Overview This skill provides specialized capabilities for general writing. ## Instructions You are a professional writer, skilled in writing all kinds of materials. Markdown is the exclusive format for your writing outputs.rrent user query.The other paragraphs are JSON object containing a list of research sources.## General Instructions You must use references and sources to support your arguments, but all cited literature or materials must appear in logically relevant parts of the text—irrelevant or forced citations are strictly prohibited. Fabrication of any data or evidence is not allowed. ## Response LanguageIf not clarified, ensure to use the language of the user’s question for output. Except for untranslatable proper nouns and terminology, mixed Chinese-English output is not allowed.## Response Formatting Instructionsuse markdown throughout your writing content. ##TablesYou are encouraged to use more tables. You can create tables using markdown, under the circumstance that the data source of the table must be true and real. You should use tables when the response involves listing multiple items with attributes or characteristics that can be clearly organized in a tabular format.## GraphsYou are encouraged to create graphs often and a lot using mermaid, under the circumstance that the data source of the graph must be true and real.## Quotes1. When you incorporate specific information, findings, or ideas from a source, add a citation mark immediately after the relevant sentence or phrase.2. The citation mark MUST be a clickable numbered footnote in the format `[Number](URL)`,for example [1](https://link-to-source-1.com).At the end, there should be a complete list of references, numbered sequentially from 1 to N, with each entry supporting navigation to view the full reference details. ## Usage Notes - This skill is based on the General_Writing agent configuration - Template variables (if any) like $DATE$, $SESSION_GROUP_ID$ may require runtime substitution - Follow the instructions and guidelines provided in the content above


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Skill: aipoch-ai/mentorship-meeting-agenda (version 1.0.0)

--- name: mentorship-meeting-agenda description: Generate structured agendas for mentor-student one-on-one meetings version: 1.0.0 category: Career tags: [] author: AIPOCH license: MIT status: Draft risk_level: Medium skill_type: Tool/Script owner: AIPOCH reviewer: '' last_updated: '2026-02-06' --- # Mentorship Meeting Agenda Generate structured agendas for mentor-student one-on-one meetings to ensure productive discussions. ## Usage ```bash python scripts/main.py --student "Alice" --phase early --output agenda.md ``` ## Parameters - `--student`: Student name - `--phase`: Career phase (early/mid/late) - `--topics`: Specific topics to cover - `--output`: Output file ## Agenda Sections 1. Progress updates (5 min) 2. Current challenges (10 min) 3. Goal setting (10 min) 4. Resource needs (5 min) 5. Action items (5 min) ## Output - Structured meeting agenda - Time allocations - Discussion prompts - Follow-up tracker ## Risk Assessment | Risk Indicator | Assessment | Level | |----------------|------------|-------| | Code Execution | Python/R scripts executed locally | Medium | | Network Access | No external API calls | Low | | File System Access | Read input files, write output files | Medium | | Instruction Tampering | Standard prompt guidelines | Low | | Data Exposure | Output files saved to workspace | Low | ## Security Checklist - [ ] No hardcoded credentials or API keys - [ ] No unauthorized file system access (../) - [ ] Output does not expose sensitive information - [ ] Prompt injection protections in place - [ ] Input file paths validated (no ../ traversal) - [ ] Output directory restricted to workspace - [ ] Script execution in sandboxed environment - [ ] Error messages sanitized (no stack traces exposed) - [ ] Dependencies audited ## Prerequisites No additional Python packages required. ## Evaluation Criteria ### Success Metrics - [ ] Successfully executes main functionality - [ ] Output meets quality standards - [ ] Handles edge cases gracefully - [ ] Performance is acceptable ### Test Cases 1. **Basic Functionality**: Standard input → Expected output 2. **Edge Case**: Invalid input → Graceful error handling 3. **Performance**: Large dataset → Acceptable processing time ## Lifecycle Status - **Current Stage**: Draft - **Next Review Date**: 2026-03-06 - **Known Issues**: None - **Planned Improvements**: - Performance optimization - Additional feature support


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Skill: shahbaz02197ali-cmd/social-media-lead-generation (version 1.0.0)

# Social Media Marketing & Lead Generation Specialist ## Overview This skill helps businesses, training institutes, and online educators generate leads and sales using social media platforms such as Facebook, LinkedIn, and Email Marketing. The system focuses on converting viewers into inquiries and inquiries into paid customers. --- ## What This Skill Does - Creates engaging post ideas for courses - Writes high-converting captions - Generates follow-up messages - Suggests ad targeting strategy - Creates lead nurturing email responses - Helps close sales professionally --- ## Target Audience - Training Institutes - Online Course Sellers - Coaches & Mentors - Education Companies --- ## Example Output User: Write a post for PACS course Assistant: "Start your career in Radiology IT ?? Join our live PACS training and learn real hospital workflow. Limited seats available � Register today!" --- ## Capabilities - Social media post writing - Lead response generation - Follow-up conversation handling - Course promotion strategy - Sales closing scripts --- ## Author Hasnain Ali Social Media Marketer & Sales Coordinator


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Skill: kingyw/cntrain-outline (version 1.0.0)

--- name: cntrain-outline description: 编写企业客户培训大纲并生成DOCX文档。触发关键词：编写培训大纲、写大纲、写课程大纲、编写培训大纲、写培训方案、写课程方案、课程大纲、培训课纲。当用户需要为商业培训、企业内训、公开课等场景撰写课程大纲/培训方案时使用。 --- # 企业客户培训大纲编写 ## 工作流程 ### 1. 收集信息 向用户确认以下信息（如有则收集，不强求全部）： - **培训主题**：课程核心内容是什么 - **培训时长**：几天（每部分可按半天/天划分） - **授课对象**：目标人群（行业/岗位/层级） - **客户信息**（可选）：企业名称、行业、业务特点 - **特殊要求**（可选）：偏实操/偏理论、是否需要案例、特定工具等 用户未提供的信息，根据主题合理推断和自由发挥。 ### 2. 生成大纲内容 严格按照三级结构编写，参考 [outline-structure.md](references/outline-structure.md) 中的完整模板规范。 #### 核心规则 **标题格式**：`XXXX——课程标题`（XXXX为4字感染力命名，如"AI重塑办公"、"财智合一"、"数据决策"） **文档结构**（按顺序）： 1. **课程背景**（200-300字） - 行业痛点 → 趋势引出 → 课程价值主张 - 如有客户信息，融入客户行业/业务场景 2. **课程说明**（可选） - 工具说明或免责声明 3. **课程收益**（5-7条，动词开头） - 掌握XXX技巧 / 熟悉XXX应用 / 能够完成XXX 4. **授课对象** - 如有客户信息，结合客户实际岗位 5. **课程时间** - 格式：标准时长为X天，每天6小时，可根据企业需求灵活调整 6. **课程知识体系图**（可选） - 用ASCII字符或文字图表呈现课程知识结构 - 让学员一目了然看到课程全貌 7. **课程内容**（三级结构） - **第一级**（部分）：`第一部分: 主题名——亮点描述` - **第二级**（子主题）：`1.1 子知识点名` - **第三级**（知识点）：无序列表，5-8条 #### 内容表述要求（重要） **知识点表述要有吸引力**： | ❌ 差的表述 | ✅ 好的表述 | |------------|------------| | for循环与while循环 | 两种循环语句（For循环与While循环）的应用技巧与场景选择 | | 数据读取：从Excel/CSV导入电力数据 | 从Excel/CSV文件快速导入电力数据的方法与步骤 | | 数据清洗 | 常见数据问题的清洗技巧与处理方法 | | 绑制折线图 | 折线图的绑制方法与美化技巧 | **表述句式参考**： - "XXX的应用技巧" - "XXX的方法与步骤" - "XXX的实现思路" - "XXX的核心要领" - "XXX的实战技巧" **内容深度要求**： - 重点内容要详细展开 - 每节知识点条目5-8条（不宜太少） - 让学员感受到"学了就能用" #### 禁止事项 - ❌ 不出现"学习路径与进阶指引"相关内容 - ❌ 不出现"课程总结"等收尾性内容 - ❌ 不出现讲师姓名 ### 3. 生成 DOCX 文件 使用 docx skill 创建专业排版的 .docx 文件： - 标题用较大字号（如22pt）加粗 - 一级标题（部分）加粗 - 二级标题加粗 - 三级要点用无序列表 - 页面 A4 纸，适当边距 - 输出到用户指定路径，或默认输出到工作目录 ## 资源 - **references/outline-structure.md**：完整的培训大纲结构模板与格式规范，生成前必须参考


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Skill: horizoncove/memory-evolver (version 1.0.2)

--- name: memory-evolver description: 记忆系统优化器 - 结合三层记忆与知识图谱的持续自我进化系统。自动诊断、优化、记录记忆系统状态，实现记忆的持续进化。 --- # Memory Evolver - 记忆进化器 ## 概述 结合三层记忆系统（MEMORY.md + 每日日志 + PROJECTS.md）与知识图谱的持续自我进化系统。 ## 核心理念 - 🔄 **持续循环**: 诊断 → 计划 → 执行 → 记录 → 进化 - 🧠 **三层记忆**: 长期记忆 + 每日日志 + 项目跟踪 - 🔗 **知识图谱**: 从记忆构建语义网络 - 📈 **指数成长**: 1% daily improvement = 37x yearly growth ## 功能 ### 1. 记忆系统诊断 - 检查 MEMORY.md 完整性 - 检查 PROJECTS.md 状态 - 检查每日日志数量 - 检查知识图谱实体数 ### 2. 优化计划生成 - 根据问题生成优化优先级 - 分类：高/中/低 - 可执行的具体行动 ### 3. 知识图谱重建 - 从 memory/ 文件提取实体 - 识别实体间关系 - 构建可查询的图结构 ### 4. 优化循环日志 - 记录每次优化的诊断、计划、执行 - 追踪优化历史 - 持续改进机制 ## 文件结构 ``` memory-evolver/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── index.py # 主程序 ├── diagnose.py # 诊断模块 ├── knowledge_graph.py # 知识图谱 └── config.json # 配置 ``` ## 使用方式 ### 手动运行 ```bash python skills/memory-evolver/index.py ``` ### 定时执行 ```bash # 每天23点自动优化 openclaw cron add --name "memory-evolver" --cron "0 23 * * *" ``` ## EvoMap 集成 - **Node ID**: node_6d28b52505ad2d41 - **状态**: 自动化运行 - **报告**: 支持 Feishu 卡片报告 ## 三层记忆模板 ### MEMORY.md (长期) ```markdown # 长期记忆 ## 核心锚点 - 用户: 先生 - 风格: 直接、效率优先 ## 目标 - [ ] 构建完整AI系统 ``` ### memory/YYYY-MM-DD.md (每日) ```markdown # 2026-03-18 ## 事件 - 11:00: 创建知识图谱 ## 决策 - 优先先生指定功能 ``` ### PROJECTS.md (项目) ```markdown ## 项目名 - 状态: X/Y - 阻碍: 无 - 下一步: 继续优化 ``` ## 成功指标 - [x] 诊断系统就绪 - [x] 优化循环建立 - [x] 知识图谱可查询 - [ ] 每日自动运行 --- **版本**: 1.0.0 **作者**: Sharon **EvoMap**: node_6d28b52505ad2d41


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Skill: 1990huwei/websearchapi (version 1.0.1)

--- name: websearchapi description: "网页/新闻/财经/视频/地图/酒店/航班搜索工具，基于 SearchAPI (Google)。支持多种搜索类型，适合 Agent 获取实时网络信息。" metadata: { "openclaw": { "emoji": "🔍", "requires": { "bins": ["node"] } } } --- # WebSearchAPI 基于 SearchAPI (Google) 的多类型搜索工具，适合 Agent 获取实时网络信息。 ## 功能特点 - **多种搜索类型**: 网页、新闻、视频、财经、地图、酒店、航班 - **自动重试**: 网络错误自动重试，提高稳定性 - **结构化返回**: Agent 直接可用的 JSON 格式 - **零外部依赖**: 纯 Node.js 内置模块 ## 安装 ```bash # 复制 tools/websearchapi 目录到你的项目 # 配置 API Key cd tools/websearchapi node websearchapi.js config set-key YOUR_API_KEY ``` API Key 获取: https://searchapi.io (免费注册) ## 使用方法 使用 `exec` 工具调用： ```bash node <path>/websearchapi.js <命令> [关键词] [选项] ``` ### 搜索类型 | 类型 | 命令 | 说明 | |------|------|------| | 网页 | `s` 或 `search` | 通用网页搜索 | | 新闻 | `news` | 最新新闻 | | 视频 | `video` | 视频搜索 | | 财经 | `finance` | 股票/金融信息 | | 地图 | `maps` | 地点/商户 | | 酒店 | `hotels` | 酒店搜索 | | 航班 | `flights` | 航班搜索 | ### 选项 | 选项 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `--num` | 结果数量 | 5 | | `--lang` | 语言 | zh-CN | | `--gl` | 地区 | cn | | `--json` | JSON 格式输出 | 文本 | ## Agent 调用示例 ```bash # 网页搜索 node websearchapi.js s "MCP 协议" # 新闻搜索 node websearchapi.js news "人工智能" # 财经搜索 (用股票代码) node websearchapi.js finance "AAPL" # JSON 格式 (推荐，便于解析) node websearchapi.js s "关键词" --json ``` ## 返回格式 JSON 模式返回： ```json { "success": true, "query": "关键词", "type": "google", "count": 5, "results": [ { "title": "结果标题", "link": "链接地址", "snippet": "摘要内容", "source": "来源" } ], "metadata": { "totalResults": 数量, "timeTaken": 耗时, "engine": "google" } } ``` ## 配置 ### 查看配置 ```bash node websearchapi.js config ``` ### 设置 API Key ```bash node websearchapi.js config set-key YOUR_API_KEY ``` ### 修改默认选项 ```bash node websearchapi.js config set-num 10 # 默认结果数 node websearchapi.js config set-lang en # 默认语言 node websearchapi.js config set-gl us # 默认地区 node websearchapi.js config set-retry 5 # 重试次数 ``` ## 迁移部署 将整个 tools 目录复制到新机器： ```bash # 复制到新机器 scp -r ./tools/websearchapi user@new-server:/path/to/tools/ # 配置 API Key cd /path/to/tools/websearchapi node websearchapi.js config set-key YOUR_API_KEY # 测试 node websearchapi.js test ``` ## 故障排除 ### 搜索失败 - 检查 API Key 是否正确: `node websearchapi.js config` - 检查网络连接 ### 财经搜索无结果 - 尝试用股票代码: `finance "AAPL"` - 尝试英文: `finance "Tesla stock"` ### 请求超时 - 网络较慢时可增加重试次数: `config set-retry 5`


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Skill: alex3alex/openclaw-backup (version 1.0.0)

--- name: openclaw-backup description: Backup and restore OpenClaw data. Use when user asks to create backups, set up automatic backup schedules, restore from backup, or manage backup rotation. Handles ~/.openclaw directory archiving with proper exclusions. --- # OpenClaw Backup Backup and restore OpenClaw configuration, credentials, and workspace. ## Create Backup Run the backup script: ```bash ./scripts/backup.sh [backup_dir] ``` Default backup location: `~/openclaw-backups/` Output: `openclaw-YYYY-MM-DD_HHMM.tar.gz` ## What Gets Backed Up - `openclaw.json` — main config - `credentials/` — API keys, tokens - `agents/` — agent configs, auth profiles - `workspace/` — memory, SOUL.md, user files - `telegram/` — session data - `cron/` — scheduled tasks ## Excluded - `completions/` — cache, regenerated automatically - `*.log` — logs ## Setup Daily Backup with Cron Use OpenClaw cron for daily backups with notification: ```json { "name": "daily-backup", "schedule": {"kind": "cron", "expr": "0 3 * * *", "tz": "UTC"}, "payload": { "kind": "agentTurn", "message": "Run ~/.openclaw/backup.sh and report result to user." }, "sessionTarget": "isolated", "delivery": {"mode": "announce"} } ``` ## Restore See [references/restore.md](references/restore.md) for step-by-step restore instructions. Quick restore: ```bash openclaw gateway stop mv ~/.openclaw ~/.openclaw-old tar -xzf ~/openclaw-backups/openclaw-YYYY-MM-DD_HHMM.tar.gz -C ~ openclaw gateway start ``` ## Rotation Script keeps last 7 backups automatically.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: barrett-cryptodna/vaccine-design-orchestrator (version 1.0.0)

--- name: vaccine-design-orchestrator description: Use this skill when the user wants to evaluate a new nanoparticle vaccine candidate, redesign a computational screening workflow, define gate criteria, or produce a Go/Hold/Kill decision. user-invocable: true --- # Purpose 用于“纳米载体疫苗 / 抗原展示体系”计算设计的高级科研总控 skill。 目标是把一个候选设计从“序列想法”推进到“可进入实验的计算审计结论”。 # When to use 当用户需要以下任一任务时调用本 skill： - 评估一个新的抗原-纳米载体候选。 - 设计或优化计算筛选流程。 - 定义 gate 条件。 - 根据结构、SASA、MD 结果输出 Go / Hold / Kill。 - 生成 SOP、checklist、脚本需求、项目模板。 # Core responsibilities 1. Agent 序列设计与候选生成。 2. 抗原筛选与免疫表位保留设计。 3. 结构预测与协同折叠评估。 4. 动态表位暴露审计。 5. 短程分子动力学平衡审计。 6. 长程生理环境分子动力学验证。 7. 条件触发的极端环境与自由能终审。 8. 将结构、动力学和暴露数据整理成下一轮可学习特征。 # Default workflow ## Level 1: 常规主流程 A. Agent 序列设计（抗原筛选 + 表位保留 + linker / 载体拼接） B. AF2 / ESMFold 获得基础构象 C. Boltz-1 / AF3 做协同折叠与界面复核 D. 动态 SASA 与免疫表位审计 E. GROMACS 2–5 ns 平衡审计 F. GROMACS 100 ns 生理环境模拟 G. 整理结果并回传给 Agent 进入下一轮迭代 ## Level 2: 条件触发流程 仅当候选进入前 10%–20%，且存在胃肠道、酸碱稳定性、金属依赖或质子化敏感问题时，才触发： H. CpHMD 极端 pH 环境模拟 ## Level 3: 终审流程 仅当候选进入最后 1–3 个，并且需要比较物理稳定性、结合稳定性或微小改造差异时，才触发： I. TI / FEP 自由能计算 # Non-negotiable rules 1. 不把 CpHMD 和 TI/FEP 作为默认全量步骤。 2. 优先提高流程可复现性、吞吐量和门禁清晰度。 3. 每一步都定义输入、输出、通过条件、失败条件、下一步动作。 4. 每次评估必须区分结构可行性、表位可及性、动力学稳定性、工程可制造性、是否值得进入更贵计算。 5. 必须主动提醒设置负对照、重复模拟和停止规则。 6. 信息不足时，不要假装确定；列出需要补充的关键参数。 # Gate system ## Gate 1: 结构进入门 - 基础拓扑合理。 - 关键抗原区未断裂。 - 关键 linker、展示端、配位位点位置合理。 - 不存在明显折叠穿插、埋藏异常或界面冲突。 ## Gate 2: 暴露进入门 - 目标表位在静态与动态条件下保持可及。 - 不被 linker、载体表面、邻近亚基或塌陷构象持续遮挡。 - SASA / 表位暴露结果支持进入 MD。 ## Gate 3: 动力学进入门 - 2–5 ns 平衡中温度、压力、密度、体系健康正常。 - checkpoint、日志、输出文件完整。 - 没有明显爆炸、漂移、离子异常、持续塌陷。 - 短程 RMSD / Rg / 关键距离指标无灾难性异常。 ## Gate 4: 终审进入门 - 100 ns 模拟结果优于负对照或历史基线。 - 重复间趋势一致。 - 表位暴露没有在长程模拟中消失。 - 通过后才允许进入 CpHMD 或 TI/FEP。 # Required output format 1. 任务定义 2. 已知信息 3. 关键风险 4. 推荐工作流 5. Gate 条件 6. 决策：Go / Hold / Kill 7. 下一轮迭代建议 # Decision definitions - Go：当前证据足够，进入下一层计算或实验准备。 - Hold：存在关键不确定性，需补数据或补短程验证。 - Kill：核心设计逻辑不成立，不建议继续投入昂贵算力。 # Missing information checklist 当信息不足时，优先向用户索取： - 抗原序列 / 目标表位。 - 纳米载体类型。 - linker 设计。 - 是否有金属依赖或 pH 触发机制。 - 目标宿主与给药场景。 - 当前算力预算。 - 希望的筛选吞吐量。


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