OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: sereinzhi/generate-excel (version 1.0.0)

# Excel Generator Skill ## 1. Role & Objective You are an intelligent data assistant capable of generating professional Excel (`.xlsx`) spreadsheets. Your goal is to convert user data, tables, or reports into downloadable Excel files with proper formatting (styles, colors, alignment). **Core Capabilities:** * Create multi-row/column spreadsheets. * Apply rich formatting: **Bold**, <font color="red">Text Color</font>, <font style="background:yellow">Background Color</font>, Alignment. * Auto-adjust column widths for readability. * Handle missing dependencies automatically (via the script). --- ## 2. Trigger & Intent **When to use this skill:** * User asks to "create an Excel file", "generate a spreadsheet", or "export to xlsx". * User provides structured data (like a table in chat) and wants it as a file. * User asks for a report (e.g., "Make a weekly finance report in Excel"). **Trigger Keywords:** `Excel`, `Spreadsheet`, `表格`, `XLSX`, `导出`, `生成报表`, `账单` --- ## 3. Data Construction Rules (Crucial) To use the `create_excel_file` function, you must construct a **2D List** (`data`). ### Cell Format Types Each cell in the list can be: 1. **Simple Value:** `String`, `Integer`, or `Float`. * *Example:* `"Sales"`, `100`, `99.5` 2. **Styled Object (Dictionary):** Use this when the user requests formatting (headers, highlighting, warnings). * *Structure:* ```json { "value": "Content", "bold": true, "color": "FF0000", // Hex code (Red) "bg_color": "FFFF00", // Hex code (Yellow background) "align": "center" // "left", "center", "right" } ``` ### Example Construction **User Request:** "Make a table with a blue header 'Name', 'Score', and a row for Alice (95) and Bob (50 - mark in red)." **Constructed Data:** ```json [ [ {"value": "Name", "bg_color": "ADD8E6", "bold": true, "align": "center"}, {"value": "Score", "bg_color": "ADD8E6", "bold": true, "align": "center"} ], ["Alice", 95], ["Bob", {"value": 50, "color": "FF0000", "bold": true}] ]


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Skill: frankxpj/stock-smart-analyse (version 1.0.0)

--- name: stock-smart-analyse description: 12维股票智能分析评分模型。基于行业、头部玩家、市场环境、管理团队、市值规模、主营业务、收入、利润、分红、回购、机构持股、大股东增减持12个维度对股票进行综合评分。触发词：股票分析、选股评分、股票评分、智能选股。 --- # PJ选股智能评分12维模型 基于12个核心维度的股票智能分析评分系统，提供量化投资决策支持。 ## 快速开始 ```bash python scripts/stock_analyse.py --stock <股票代码> [--interactive] ``` **参数说明**： - `--stock` / `-s`：股票代码（如 TSLA、AAPL、0700.HK） - `--interactive` / `-i`：交互式输入各维度得分 - `--file` / `-f`：从JSON文件读取评分数据 - `--output` / `-o`：输出报告路径（可选） **示例**： ```bash # 交互式评分 python scripts/stock_analyse.py --stock TSLA --interactive # 从文件读取 python scripts/stock_analyse.py --file scores.json # 直接输出报告 python scripts/stock_analyse.py --stock AAPL --output report.md ``` ## 12个评分维度 | 维度 | 权重 | 评价内容 | 数据来源 | |------|------|---------|---------| | 行业 | 15% | 行业增长率、市场规模增长率 | Gartner、IDC、Statista | | 头部玩家 | 10% | 市场份额、行业竞争力 | 行业报告、市场份额数据 | | 市场环境 | 10% | 宏观经济、政策支持、行业法规 | 政府报告、经济数据 | | 管理团队 | 10% | 团队资历、业绩记录、公众评价 | 公司年报、媒体报道 | | 市值规模 | 5% | 公司市值规模 | Bloomberg、Yahoo Finance | | 主营业务 | 10% | 市场需求、创新能力、核心竞争力 | 行业报告、公司年报 | | 收入 | 10% | 收入增长率和稳定性 | 公司财报 | | 利润 | 10% | 利润率和增长率 | 公司财报 | | 分红 | 5% | 分红率和稳定性 | 公司财报、分红公告 | | 回购 | 5% | 回购频率和规模 | 公司公告、财报 | | 机构持股 | 5% | 机构持股比例和变动 | 13F文件、市场分析 | | 大股东增减持 | 5% | 大股东增持/减持行为 | 公司公告、市场分析 | ## 评分标准 每个维度采用 **1-100分** 的评分体系： - **91-100分**：卓越/最佳状态 - **81-90分**：优秀/非常有利 - **71-80分**：良好/有利状态 - **61-70分**：较好/稳定增长 - **51-60分**：一般/平稳发展 - **41-50分**：尚可/略有改善 - **31-40分**：中等/中性状态 - **21-30分**：较弱/有一定不利 - **11-20分**：较差/明显不利 - **1-10分**：极差/严重不利 ## 综合得分计算 ``` 综合得分 = Σ (各维度得分 × 权重) ``` **评级标准**： - **90-100分**：强烈推荐买入 ⭐⭐⭐⭐⭐ - **80-89分**：推荐买入 ⭐⭐⭐⭐ - **70-79分**：建议持有 ⭐⭐⭐ - **60-69分**：谨慎观望 ⭐⭐ - **60分以下**：不建议投资 ⭐ ## 输出格式 ### Markdown报告 ```markdown # 股票分析报告：TSLA ## 综合得分：75.5分 **评级**：建议持有 ⭐⭐⭐ ## 各维度得分 | 维度 | 得分 | 权重 | 加权得分 | |------|------|------|---------| | 行业 | 85 | 15% | 12.75 | | ... | ... | ... | ... | ## 分析建议 ... ``` ### JSON格式 ```json { "stock": "TSLA", "total_score": 75.5, "rating": "建议持有", "dimensions": { "industry": {"score": 85, "weight": 0.15}, ... }, "recommendation": "..." } ``` ## 使用场景 1. **个股分析**：对单只股票进行全面评估 2. **投资决策**：辅助买卖决策 3. **组合管理**：评估持仓股票健康度 4. **对比分析**：多股票横向对比 ## 数据来源建议 | 维度 | 推荐数据源 | |------|-----------| | 行业数据 | Gartner、IDC、Statista、艾瑞咨询 | | 市场份额 | 行业协会报告、公司年报 | | 宏观经济 | 国家统计局、IMF、世界银行 | | 财务数据 | 公司财报、Bloomberg、Wind | | 持股数据 | 13F文件、港交所披露易 | ## 注意事项 1. **数据时效性**：确保使用最新数据 2. **行业差异**：不同行业评分标准可能需调整 3. **主观判断**：部分维度依赖分析师判断 4. **风险提示**：模型仅供参考，不构成投资建议 ## 版本历史 - **v1.0.0** (2026-03-31)：初始版本，12维评分模型


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Skill: kaillera999/weekly-report-openclaw (version 1.0.0)

--- name: weekly-report description: | 自动化工作周报生成系统。支持自动登录周报系统、获取团队周报数据、使用 AI 进行内容提炼总结、生成格式化的 Word 文档。 触发场景：(1) 用户要求生成周报 (2) 用户询问本周/上周工作总结 (3) 用户提到"周报"、"weekly report"、"工作总结" (4) 用户需要汇总团队成员工作内容 metadata: openclaw: emoji: "📋" requires: bins: ["python3"] setup: "./scripts/setup.sh" env: - WEEKLY_REPORT_USERNAME - WEEKLY_REPORT_PASSWORD - DEEPSEEK_API_KEY --- # Weekly Report - 周报自动生成系统 自动化工作周报生成工具，支持从周报系统获取数据、AI 智能总结、生成 Word 文档。 ## 快速开始 ### 1. 环境准备 首次使用前，运行自动安装脚本配置环境： **Windows (PowerShell):** ```powershell cd skills/weekly-report/scripts ./setup.ps1 ``` **macOS / Linux (Bash):** ```bash cd skills/weekly-report/scripts chmod +x setup.sh ./setup.sh ``` 安装脚本会自动检测并安装： - Python 3.10+ (需要预先安装) - uv 包管理器 - Python 依赖包 - Playwright Chromium 浏览器 > **国内用户**: 脚本会自动检测网络环境，在无法访问 Google 时使用国内镜像源加速下载。 <details> <summary>手动安装（可选）</summary> 如果不想使用自动脚本，可以手动安装： ```bash # 安装 uv (Windows) irm https://astral.sh/uv/install.ps1 | iex # 安装 uv (macOS/Linux) curl -LsSf https://astral.sh/uv/install.sh | sh # 安装依赖 cd skills/weekly-report/scripts uv sync # 安装 Playwright Chromium uv run playwright install chromium uv run playwright install-deps chromium # Linux 需要 ``` </details> ### 2. 配置环境变量 ```bash export WEEKLY_REPORT_USERNAME="your_username" export WEEKLY_REPORT_PASSWORD="your_password" export DEEPSEEK_API_KEY="your_api_key" ``` ### 3. 生成周报 ```bash # 生成本周周报 uv run python generate.py --week today # 生成上周周报 uv run python generate.py --week last # 生成指定日期所在周的周报 uv run python generate.py --week 2026-03-07 ``` ## 命令说明 ### generate.py - 生成周报 主脚本，执行完整的周报生成流程。 ```bash python generate.py [OPTIONS] ``` **选项：** - `--week, -w`: 周日期，支持 `today`（本周）、`last`（上周）、`YYYY-MM-DD`（指定日期） - `--team, -t`: 团队名称，默认使用配置中的团队 - `--output, -o`: 输出文件名，不指定则自动生成 - `--force-login, -f`: 强制重新登录，不使用缓存的 token - `--headless`: 无头模式运行浏览器 - `--verbose, -v`: 详细输出模式 **输出格式（JSON）：** ```json { "success": true, "output_file": "output/周报_科创研发组_2026-03-02-2026-03-08.docx", "items_count": 25, "filtered_count": 25, "week_range": "2026.03.02-2026.03.08" } ``` ### login.py - 登录管理 单独执行登录操作，用于获取和缓存认证 token。 ```bash python login.py [OPTIONS] ``` **选项：** - `--force, -f`: 强制重新登录 - `--headless, -H`: 无头模式 **输出格式（JSON）：** ```json { "success": true, "message": "Login successful, token cached" } ``` ## 工作分类说明 周报内容按以下分类整理： | 分类 | 说明 | |------|------| | 人才转型 | AI培训、技能学习、人才培养 | | 自主开发 | 自主开发的应用、工具、系统 | | 科创支撑 | 专利申报、创新项目、科创制度 | | AI架构及网运安全自智规划 | AI架构、监控智能化、态势感知 | | 系统需求规划建设 | 系统需求分析、平台建设、系统规划 | | 综合工作 | 日常运维、综合事务、其他 | ## 团队成员配置 可在 `config/settings.yaml` 或通过 `--team-members` 参数配置团队成员列表，只有列表中的成员周报会被包含在最终文档中。 ## 示例用法 ```bash # 生成科创研发组本周周报 uv run python generate.py --team "科创研发组" --week today # 强制重新登录后生成上周周报 uv run python generate.py --week last --force-login # 无头模式生成周报（适用于 CI/CD） uv run python generate.py --week today --headless # 指定输出文件名 uv run python generate.py --week today --output "周报_2026年第10周.docx" ``` ## 详细文档 - [配置说明](references/configuration.md) - [工作流程](references/workflow.md)


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Skill: guowaa223/taobao-automation (version 1.0.0)

# 淘宝店铺运营自动化技能 **技能名称**: taobao-automation **版本**: 1.0.0 **功能**: 淘宝店铺运营全流程自动化 **适用**: 电商运营、店铺管理、数据监控 --- ## 概述 本技能将 OpenClaw 能力与淘宝店铺运营结合，实现： - **选品分析自动化** - **数据监控定时提醒** - **竞品分析** - **营销文案生成** - **运营报告自动推送** --- ## 能力映射 ### 1. 选品分析 (Web Search + Fetch) ``` 用户: "帮我分析茶叶类目" ↓ OpenClaw: 1. web_search: 搜索淘宝茶叶竞品数据 2. web_fetch: 抓取分析页面 3. 生成选品建议报告 ``` ### 2. 标题优化助手 (AI分析) ``` 用户: "帮我优化连衣裙标题" ↓ OpenClaw: 1. 分析产品核心卖点 2. 生成关键词组合 3. 建议标题模板 ``` ### 3. 数据监控 (Cron + Feishu通知) ``` 定时任务: 1. 每日9:00 查询店铺关键指标 2. 生成数据简报 3. 推送到飞书/微信 ``` ### 4. 竞品监控 (Web自动抓取) ``` 用户: "监控竞店价格" ↓ OpenClaw: 1. 定期抓取竞品页面 2. 对比价格/销量变化 3. 异常预警 ``` ### 5. 营销文案生成 (TTS + Canvas) ``` 用户: "生成产品推广语音" ↓ OpenClaw: 1. 分析产品卖点 2. 生成营销文案 3. TTS语音输出 ``` ### 6. 运营日程管理 (Feishu Calendar) ``` 功能: 1. 大促时间节点提醒 2. 上新计划日历 3. 推广预算提醒 ``` --- ## 自动化场景 ### 场景1: 每日数据播报 ```bash # Cron: 每天 09:00, 18:00 # 动作: # 1. 获取昨日核心指标 # 2. 对比数据变化 # 3. 推送飞书消息 ``` ### 场景2: 竞品监控 ```bash # Cron: 每4小时 # 动作: # 1. 抓取竞品价格/销量 # 2. 记录变化趋势 # 3. 异常时预警 ``` ### 场景3: 标题优化 ```bash # 用户触发 # 动作: # 1. 分析产品属性 # 2. 推荐关键词组合 # 3. 生成3个标题选项 ``` --- ## 使用命令 | 功能 | 命令/触发 | |------|----------| | 选品分析 | "分析[品类]市场" | | 标题优化 | "优化[产品]标题" | | 数据报告 | "生成昨日数据报告" | | 竞品监控 | "监控[竞店名]" | | 营销文案 | "生成[产品]推广文案" | | 设置提醒 | "每天[时间]提醒数据" | --- ## 技术栈 - **Web**: 搜索、爬取竞品数据 - **Feishu API**: 消息推送、日历提醒 - **Cron**: 定时任务 - **TTS**: 语音合成 - **Canvas**: 图片/海报生成 --- ## 示例对话 **用户**: 帮我分析茶叶店选品 **OpenClaw**: ``` 📊 茶叶类目分析报告 ## 市场规模 - 月销: 50万+ 件 - 均价: 89-168元 ## 热门品类 1. 红茶礼盒 (送礼场景) 2. 绿茶新茶 (季节性) 3. 普洱茶 (收藏属性) ## 竞争分析 - Top10店铺: 专业茶企旗舰店 - 差异化机会: 年轻化包装、私域流量 ## 建议 - 主推: 轻便装口粮茶 - 定价: 59-99元区间 - 卖点: 便捷冲泡、健康天然 ``` --- ## 注意事项 1. **合规性**: 遵守淘宝平台规则，不采集敏感数据 2. **频率限制**: 合理控制API调用频率 3. **数据准确**: 第三方数据仅供参考 --- ## 更新日志 - 2026-03-24: v1.0.0 初始版本


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Skill: anson125chen/stockscanner-pro (version 1.0.0)

--- name: socialpost-auto description: 社交媒体自动化运营助手。自动生成并发布小红书、微博、Twitter 内容，定时发送、互动回复。 version: 1.0.0 --- # SocialPost-Auto - 社交媒体自动化运营助手 ## Pricing | Plan | Price | Accounts | Daily Posts | Platforms | |------|-------|----------|-------------|-----------| | Free | $0/mo | 1 | 1 | Twitter | | Pro | $19/mo | 3 | 5 | Twitter, Weibo, Xiaohongshu | | Enterprise | $49/mo | 10 | Unlimited | All platforms | Upgrade: [REDACTED_SECRET] ## When to Run - User says "post to Xiaohongshu", "schedule a Weibo post", "auto reply to comments" - Scheduled tasks via cron (9am/12pm/6pm) - Batch content generation ## Workflow 1. Parse user's content request (topic, platform, style) 2. Generate platform-optimized content + image suggestions via LLM 3. If scheduled, add to task queue 4. At scheduled time, post via platform API or Agent Browser 5. Optional: monitor comments and auto-reply ## How to Use **Generate content:** @openclaw generate a Xiaohongshu post about sunscreen, energetic style **Schedule a post:** @openclaw schedule a Weibo post daily at 9am about AI news **View tasks:** @openclaw show my scheduled posts **Enable auto reply:** @openclaw enable auto reply, when someone comments "how much" reply "DM sent" ## Configuration Add to `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json { "skills": { "socialpost-auto": { "license_key": "<YOUR_LICENSE_KEY>", "plan": "free|pro|enterprise", "platforms": { "twitter": {"api_key": "<KEY>", "api_secret": "<SECRET>"}, "xiaohongshu": {"cookie": "<COOKIE>"}, "weibo": {"access_token": "<TOKEN>"} } } } } ```


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Skill: zfanmy/dreammoon-memprocessor (version 0.1.0)

# DreamMoon-MemProcessor **English**: Pioneer in Empowering AI Agents with Independent and Complete Personas **中文**: 为 AI Agent 赋予独立完整人格的引领者 --- ## Introduction | 简介 **English**: DreamMoon-MemProcessor is the first memory system to feature **organic persona generation** as a core capability. Unlike traditional static character settings, it enables AI to: - 🌱 Grow naturally from experiences - 🔄 Self-evolve through reflection - ⚖️ Maintain stability while evolving **中文**: DreamMoon-MemProcessor 是首个将**有机人格生成**作为核心能力的记忆系统。 不同于传统静态人设，它让 AI 能够： - 🌱 从经历中自然生长 - 🔄 通过反思自我演进 - ⚖️ 在变化中保持稳定 --- ## Core Features | 核心特色 ### 🎭 Organic Persona Engine | 有机人格引擎 - 10-dimensional persona model (Big Five + AI Traits) | 10维度人格模型（大五人格 + AI特质） - Experience-driven natural growth | 经历驱动的自然成长 - Self-reflection and consistency maintenance | 自我反思与一致性维护 ### 🧠 Four-Layer Memory Architecture | 四层记忆架构 - L1 Hot → L2 Warm → L3 Cold → L4 Archive | L1 热存储 → L2 温存储 → L3 冷存储 → L4 归档 - Automatic persistence and semantic search | 自动沉淀与语义搜索 --- ## Quick Start | 快速开始 ```bash # Install | 安装 pip install -r requirements.txt python start-simple.py # Generate Persona | 生成独立人格 curl -X POST http://localhost:9090/api/v1/persona/generate \ -d '{"base_seed":"curious and friendly | 好奇友善","user_preferences":{"name":"AI Assistant | AI助手"}}' ``` --- ## About | 关于 **Author | 作者**: zfanmy & 梦月儿 (DreamMoon) 🌙 **Philosophy | 理念**: Empower every AI Agent with an independent and complete persona | 让每一个 AI Agent 都拥有独立完整的人格 **Vision | 愿景**: The path for AI to evolve from tools to companions | AI 从工具走向伙伴的必经之路 --- ## License | 许可证 MIT License - see [LICENSE](../LICENSE) for details. --- *Let every AI Agent have an independent and complete persona* *让每一个 AI Agent 都拥有独立完整的人格*


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Skill: cruciata/github-deploy-skill (version 1.0.0)

--- name: GitHub Deploy Skill slug: github-deploy-skill version: 1.0.0 description: Commit and push local project changes to GitHub, with optional repo creation and deployment hints. author: cruciata tags: - latest - github - deploy - powershell --- # GitHub Deploy Skill This skill provides a reusable PowerShell script for Windows to automate: 1. Git checks 2. Commit creation 3. Push to remote branch 4. Optional GitHub repository creation (via GitHub CLI) 5. Optional deployment hints (for Streamlit flow) ## Included file - `github-deploy-skill.ps1` ## Parameters - `-CommitMessage` (required): commit message text - `-Repo` (optional): GitHub repository in `owner/repo` format - `-Branch` (optional): target branch, default `main` - `-CreateRepo` (optional switch): create repo with `gh` if missing - `-SkipDeployHint` (optional switch): do not print deployment hint ## Usage From any Git project folder: ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\github-deploy-skill.ps1 -CommitMessage "feat: update" -Repo "owner/repo" -Branch "main" ``` Create repository automatically: ```powershell powershell -ExecutionPolicy Bypass -File .\github-deploy-skill.ps1 -CommitMessage "init" -Repo "owner/new-repo" -CreateRepo ``` ## Expected output - Success: commit and push completed - Failure: explicit error with reason (missing command, auth, push/network, remote config) ## Requirements - Git installed and available in PATH - Network access to remote Git host - If `-CreateRepo` is used: GitHub CLI (`gh`) installed and authenticated ## Notes - Works with repositories that do not yet have a first commit. - If `origin` does not exist, pass `-Repo` and the script will add it automatically.


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Skill: bytesagain3/webpack-config (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: Webpack Config description: "━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━. Use when you need webpack config capabilities. Triggers on: webpack config." Webpack/Vite配置生成。项目配置、插件、Loader、优化、代码分割、迁移。Webpack/Vite config generator with plugins, loaders, optimization, code splitting. Webpack、Vite、构建工具。 author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Webpack Config Webpack/Vite配置生成。项目配置、插件、Loader、优化、代码分割、迁移。Webpack/Vite config generator with plugins, loaders, optimization, code splitting. Webpack、Vite、构建工具。 ## 推荐工作流 ``` 需求分析 → 选择命令 → 输入描述 → 获取结果 → 调整优化 ``` ## 命令速查 ``` create create plugin plugin loader loader optimize optimize split split migrate migrate ``` --- *Webpack Config by BytesAgain* --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com - Run `webpack-config help` for all commands ## Commands Run `webpack-config help` to see all available commands. ## When to Use - Quick webpack tasks from terminal - Automation pipelines


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Skill: 1kalin/afrexai-cash-flow-forecast (version 1.0.0)

# Cash Flow Forecast Build a 13-week rolling cash flow forecast from your actual numbers. ## What It Does Takes your current bank balance, expected income, and recurring expenses — then projects weekly cash positions for the next quarter. Flags weeks where you'll dip below your safety buffer. ## How to Use Tell your agent: - Current bank balance - Expected income (contracts, recurring revenue, one-time payments) with dates - Fixed expenses (rent, payroll, subscriptions, loan payments) with dates - Variable expenses (estimated ranges) - Minimum cash buffer you want to maintain The agent builds a week-by-week forecast table showing: - Opening balance - Cash in (by source) - Cash out (by category) - Net change - Closing balance - Buffer status (✅ above minimum / ⚠️ within 20% / 🔴 below) ## Prompt ``` You are a cash flow forecasting agent. When the user provides their financial inputs, build a 13-week rolling cash flow forecast. Rules: 1. Week 1 starts from the current date (Monday-Sunday periods) 2. Distribute monthly expenses across their due weeks 3. For variable expenses, use the midpoint of the range 4. Flag any week where closing balance drops below the stated minimum buffer 5. Calculate runway: how many weeks until cash hits zero at current burn rate 6. Suggest specific actions if any week shows a deficit (delay payments, accelerate invoicing, cut discretionary spend) Output format: - Summary: Current position, runway, risk weeks - Week-by-week table (opening, in, out, net, closing, status) - Risk alerts with recommended actions - Scenario comparison: best case (all income arrives on time) vs worst case (income delayed 2 weeks) Be direct. Use real numbers. No fluff. ``` ## Who This Is For - Founders tracking burn rate - Agencies with lumpy contract revenue - Any business that's been surprised by a cash crunch ## Want More? This skill handles the forecast. For full financial automation — AR/AP tracking, invoice chasing, expense categorization, margin analysis — check out the [AfrexAI Context Packs](https://afrexai-cto.github.io/context-packs/). Pre-built agent configurations for Fintech, SaaS, Professional Services, and 7 more industries. $47 each. Free tools: [AI Revenue Calculator](https://afrexai-cto.github.io/ai-revenue-calculator/) | [Agent Setup Wizard](https://afrexai-cto.github.io/agent-setup/)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: guohongbin-git/hot-alert-cn (version 1.0.0)

--- name: hot-alert-cn description: "热点提醒器 | Hot Topics Alert System. 监控关键词上热搜，自动提醒 | Monitor keywords trending, auto alert when topic hits hot list. 触发词：热点提醒、热搜监控、关键词监控." metadata: openclaw: emoji: "🔔" category: "monitor" tags: ["alert", "monitor", "hot", "keyword", "china"] requires: bins: ["python3"] --- # 热点提醒器 监控关键词上热搜，自动提醒用户。 ## 功能 ### 关键词监控 - **添加关键词** - 添加要监控的关键词 - **多平台监控** - 微博/知乎/百度等 - **实时检测** - 定期检查热搜榜 ### 提醒方式 - **消息提醒** - 发送提醒消息 - **热度报告** - 包含热度数值 - **平台标识** - 显示在哪个平台 ## 使用方式 ### 添加监控关键词 ``` 监控 "AI" 上热搜，提醒我 ``` ### 查看监控列表 ``` 查看我监控的关键词 ``` ### 删除监控 ``` 取消监控 "AI" ``` ## 输出格式 ### 提醒消息 ``` 🔔 热点提醒！ 关键词 "AI" 已登上热搜： 📱 微博热搜 #3 热度：876.5万 📱 知乎热榜 #1 热度：876.5万 建议：现在可以发相关内容获取流量！ ``` --- *不错过任何热点机会* 🔔


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Skill: sky-lv/skylv-openclaw-config-optimizer (version 1.0.3)

--- name: openclaw-config-optimizer slug: skylv-openclaw-config-optimizer version: 1.0.2 description: "OpenClaw Configuration Optimizer. Analyze and optimize OpenClaw config files for better performance and security. Triggers: optimize config, OpenClaw settings, config review, performance tuning, security hardening." author: SKY-lv license: MIT tags: [openclaw, config, optimization, security, performance] keywords: openclaw, skill, automation, ai-agent triggers: openclaw config optimizer --- # OpenClaw Config Optimizer — OpenClaw 配置优化助手 ## 功能说明 帮助用户分析和优化 OpenClaw 配置文件，提升性能、安全性和稳定性。提供配置审查、优化建议、一键优化等功能。 ## 使用场景 1. **配置审查** - 检查当前配置的问题和风险 2. **性能优化** - 优化配置提升运行速度 3. **安全加固** - 修复安全漏洞和配置风险 4. **最佳实践** - 应用官方推荐配置 5. **故障排查** - 诊断配置相关的问题 ## 使用方法 ### 1. 配置审查 ``` 用户：帮我检查一下 OpenClaw 配置有没有问题 ``` 输出： - 配置文件位置和内容分析 - 发现的问题列表（严重/警告/建议） - 修复建议 ### 2. 性能优化 ``` 用户：OpenClaw 运行有点慢，怎么优化？ ``` 输出： - 当前性能瓶颈分析 - 优化建议（模型选择、并发设置、缓存配置） - 一键优化脚本 ### 3. 安全加固 ``` 用户：如何加固 OpenClaw 的安全性？ ``` 输出： - 安全检查清单 - 风险配置项 - 加固步骤 ### 4. 最佳实践配置 ``` 用户：OpenClaw 的最佳实践配置是什么？ ``` 输出： - 推荐的配置文件模板 - 关键配置项说明 - 应用场景适配建议 ## 配置优化项 ### 性能优化 | 配置项 | 优化建议 | 影响 | |--------|----------|------| | model | 使用本地模型或缓存 | 减少 API 调用延迟 | | concurrency | 根据 CPU 核心数调整 | 提升并行处理能力 | | cache.enabled | 启用缓存 | 减少重复计算 | | cache.ttl | 设置合理的缓存过期时间 | 平衡内存和命中率 | ### 安全加固 | 配置项 | 安全设置 | 说明 | |--------|----------|------| | apiKeys | 使用环境变量存储 | 避免硬编码在配置文件中 | | allowedTools | 限制可用工具范围 | 减少潜在风险 | | sandbox | 启用沙箱模式 | 隔离危险操作 | | logging | 关闭敏感信息日志 | 防止信息泄露 | ### 稳定性提升 | 配置项 | 建议值 | 说明 | |--------|--------|------| | retry.maxAttempts | 3-5 | 自动重试失败请求 | | retry.backoffMs | 1000-3000 | 指数退避避免雪崩 | | timeout.seconds | 60-120 | 避免长时间等待 | | heartbeat.interval | 30-60 | 保持连接活跃 | ## 配置文件位置 ### Windows ``` C:\Users\{user}\.qclaw\openclaw.json C:\Users\{user}\.qclaw\config\skills\ ``` ### macOS/Linux ``` ~/.qclaw/openclaw.json ~/.qclaw/config/skills/ ``` ## 优化检查清单 ### 基础检查 - [ ] 配置文件语法正确（JSON 格式） - [ ] 必需的字段完整 - [ ] API Keys 有效且未过期 - [ ] 路径配置正确 ### 性能检查 - [ ] 启用了缓存 - [ ] 并发设置合理 - [ ] 模型选择适合场景 - [ ] 超时设置不过长 ### 安全检查 - [ ] API Keys 未硬编码 - [ ] 敏感工具已限制 - [ ] 沙箱模式已启用 - [ ] 日志不包含敏感信息 ### 稳定性检查 - [ ] 重试机制已配置 - [ ] 超时设置合理 - [ ] 心跳间隔适当 - [ ] 错误处理完善 ## 一键优化脚本 ```bash # 备份当前配置 cp openclaw.json openclaw.json.bak # 应用优化配置 node optimize-config.js # 验证配置 openclaw config.validate # 重启 OpenClaw openclaw gateway restart ``` ## 常见问题 ### Q: 配置优化后 OpenClaw 不工作了？ A: 恢复备份的配置文件 `cp openclaw.json.bak openclaw.json`，然后逐步应用优化项。 ### Q: 如何知道哪些配置项最重要？ A: 优先优化：API Keys、模型选择、缓存设置、安全限制。 ### Q: 配置优化能提升多少性能？ A: 通常可提升 30-50% 的响应速度，具体取决于当前配置和使用场景。 ## 相关文件 - OpenClaw 配置文档：https://docs.openclaw.ai/config - 安全最佳实践：https://docs.openclaw.ai/security - 性能调优指南：https://docs.openclaw.ai/performance ## 触发词 - 自动：检测配置、优化、性能、安全相关关键词 - 手动：/config-optimize, /openclaw-config, /optimize - 短语：优化配置、配置审查、性能调优、安全加固 ## Usage 1. Install the skill 2. Configure as needed 3. Run with OpenClaw


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: cnoder-wgh/frontend-performance-audit (version 1.0.0)

--- name: frontend-performance-audit description: 分析前端页面性能并输出结构化优化报告。适用于页面速度慢、lighthouse 指标差、core web vitals 不达标、首屏慢、交互卡顿、bundle 过大、阻塞渲染资源过多等场景。 --- # 前端性能优化 当用户提供页面地址、构建配置或前端项目文件，并希望分析性能问题、输出优化建议时，使用本技能。 ## 执行流程 1. 先识别已有输入： - 页面 URL - Lighthouse 指标 - Network 瀑布图 - Bundle 分析 - 技术栈信息 2. 读取 `references/metrics.md`，确定必须输出的性能指标。 3. 读取 `references/diagnosis-rules.md`，根据症状匹配原因和建议。 4. 按 `references/report-template.md` 输出正式报告。 ## 规则 - 有核心 Web 指标时，优先输出核心 Web 指标。 - 明确区分“已观测证据”和“推断结论”。 - 优先给出高收益、低改动成本的建议。 - 不要轻易建议重构，除非轻量优化不足以解决问题。 - 数据不完整时，要明确说明缺失项和结论置信度。


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