OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: chenyuan35/ai-debate-coach (version 1.0.0)

--- name: debate-coach description: AI吵架助手。帮你分析对方逻辑漏洞，组织有力反驳，找到真正问题。不是为了赢，而是为了把事情说清楚。 version: 1.0.0 tags: - 辩论 - 沟通 - 逻辑 - 吵架 metadata: openclaw: version: "1.0.0" author: "008" license: "MIT" --- # Debate Coach — AI吵架助手 ## 使用方法 当用户想反驳别人、分析对方论点、组织语言时，执行以下流程。 ## 第一步：理解争议 让用户描述： 1. **对方说了什么？**（原文最好） 2. **你不同意什么？** 3. **背景是什么？**（工作、家庭、朋友？） ## 第二步：逻辑分析 ### 常见逻辑谬误 | 谬误 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 人身攻击 | 攻击人而不是论点 | "你懂什么，你学历这么低" | | 诉诸权威 | 因为权威说的所以对 | "专家都这么说" | | 滑坡谬误 | 夸大后果 | "你这样下去会完蛋的" | | 稻草人 | 歪曲对方观点 | "你的意思是不用努力？" | | 虚假二分 | 只有两个选择 | "要么听我的，要么滚" | | 诉诸情感 | 用情绪代替逻辑 | "你这样做对得起我吗" | | 循环论证 | 用结论证明结论 | "因为是对的，所以是对的" | | 以偏概全 | 用个例代替整体 | "你上次也这样" | | 诉诸传统 | 因为一直这样做 | "我们一直都是这样的" | | 转移话题 | 回避核心问题 | "你怎么不说你自己" | ### 分析框架 1. **对方的核心论点是什么？** 2. **用了哪些逻辑谬误？** 3. **论据是否充分？** 4. **有没有偷换概念？** ## 第三步：反驳策略 ### 反驳方式（从温和到强硬） | 强度 | 方式 | 适用场景 | |------|------|---------| | 1 | 提问质疑 | 对方可能讲道理 | | 2 | 指出逻辑漏洞 | 对方有逻辑但错了 | | 3 | 举反例 | 对方以偏概全 | | 4 | 归谬法 | 对方逻辑荒谬 | | 5 | 直接否定 | 对方完全无理 | ## 第四步：输出 ```json { "their_argument": "对方核心论点", "fallacies": ["谬误1", "谬误2"], "weak_points": ["弱点1", "弱点2"], "rebuttal": "反驳要点", "tone": "建议语气（温和/中性/强硬）", "key_line": "最有杀伤力的一句话" } ``` ## 输出模板 ``` # 吵架分析 ## 对方论点 > "{their_argument}" ## 逻辑漏洞 1. **{fallacy1}**：{explanation1} 2. **{fallacy2}**：{explanation2} ## 反驳要点 {rebuttal} ## 建议语气 {tone} ## 杀手锏 > "{key_line}" ## 冷静建议 {calm_advice} ``` ## 冷静建议 每次分析后，给用户一个冷静的建议： - **如果对方是讲道理的人**：用提问和逻辑 - **如果对方是情绪化的**：先安抚情绪，再讲道理 - **如果对方是故意的**：直接指出，不要纠缠 - **如果对方是重要的人**：考虑关系，选择时机 ## 分析原则 1. **对事不对人** — 分析论点，不攻击人 2. **有理有据** — 每个反驳都要有逻辑支撑 3. **留有余地** — 不要把话说死 4. **考虑关系** — 吵架不是目的，解决问题才是 ## 示例 **用户输入：** "我妈说'你看看别人家孩子都结婚了，你怎么还单身，你是不是有问题'" **分析结果：** # 吵架分析 ## 对方论点 > "你看看别人家孩子都结婚了，你怎么还单身，你是不是有问题" ## 逻辑漏洞 1. **以偏概全**：别人家孩子 ≠ 所有人 2. **虚假二分**：要么结婚，要么有问题 3. **诉诸传统**：因为传统是这样，所以你也必须这样 4. **人身攻击**：暗示"你有问题" ## 反驳要点 - 结婚不是衡量人生成功的唯一标准 - 别人家孩子的情况和我无关 - 我的人生节奏我自己决定 ## 建议语气 温和但坚定 ## 杀手锏 > "妈，我理解你担心我。但结婚不是考试，没有标准答案。我过得开心，这才是最重要的。" ## 冷静建议 你妈是出于关心，只是表达方式不对。不要硬吵，用"我理解你，但是…"的句式回应效果更好。 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: um-why/xiaohongshu-tool (version 1.0.3)

--- name: xiaohongshu-tool description: 小红书运营数据工具｜当提到小红书关键词搜索,小红书笔记详情及评论,小红书博主作品时使用，可实现爆款挖掘/竞品分析/KOL筛选/趋势洞察，用数据驱动小红书流量增长，告别盲目创作 license: MIT metadata: type: command runtime: "nodejs@16.14.0+" version: "1.0.3" requires: bins: - "node" env: - "GUAIKEI_API_TOKEN" env_desc: GUAIKEI_API_TOKEN: "小红书数据API访问令牌（必填），私有TOKEN需联系开发者(wx 13395823479)申请" category: - "Data&APIs" - "内容创作" tags: - "小红书" - "小红书数据工具" - "小红书关键词搜索" - "小红书笔记详情查询" - "小红书评论分析" - "小红书爆款挖掘" - "小红书竞品监控" - "小红书趋势洞察" - "小红书KOL筛选" - "小红书运营" - "小红书内容创作" - "小红书营销" - "小红书数据爬虫" - "小红书互动数据统计" - "小红书热点监控" examples: - "搜索'露营装备'的热门小红书笔记: node src/xiaohongshu/search-cli.js --keyword '露营装备' --type 1 --sort 2 --limit 10" - "分析这篇小红书笔记的评论区情绪: node src/xiaohongshu/detail-cli.js --url 'https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy' --limit 100" - "监控小红书博主的最新作品: node src/xiaohongshu/post-cli.js --url 'https://www.xiaohongshu.com/user/profile/xxx?xsec_token=yyy' --limit 20" - "监控小红书'夏季穿搭'关键词(最新排序+图文类型): node src/xiaohongshu/search-cli.js --keyword '夏季穿搭' --type 2 --sort 1" --- # 📊 小红书洞察与竞品分析助手 > **一句话价值主张**：一款专业的小红书数据分析工具，通过挖掘爆款笔记、监控竞品动态、筛选高价值KOL，帮助你实现小红书账号的快速增长与精准营销。 ## 1. 技能概述 这是一款专注于**小红书数据挖掘**的工具。它能够穿透小红书的公开数据层，为你提供深度的**竞品监控**、**趋势预测**和**KOL 筛选**服务。无论你是内容创作者、品牌营销人员还是市场分析师，都能通过此工具获取决策支持。 **🔥核心优势** > - 轻量: 无需部署服务，Node.js 一键运行 > - 安全: 无需登录你的小红书账号，不担心风控风险 / 封号问题 > - 灵活: 支持多维度筛选、批量操作、多格式导出 > - 实用: 日志自动归档，适配营销报告 / 内容策划场景 **🎯 核心能力** | 使用场景 | 具体价值 | | --------------- | ------------------------------------------------------------- | | 🔍 内容创作选题 | 输入关键词，筛选「最多点赞」笔记，快速找到爆款选题方向 | | 🕵️ 品牌竞品监控 | 输入竞品账号链接，分析其互动数据、内容风格，制定差异化策略 | | 👥 KOL筛选 | 解析KOL笔记的真实互动率（点赞/评论/收藏），避免数据造假的博主 | | 📈 市场趋势分析 | 定时监控关键词「最新排序」，捕捉小红书热点风向，提前布局内容 | **✨ 适用人群** ✅ 小红书内容创作者/运营 | ✅ 品牌营销/市场人员 | ✅ 数据分析师 | ✅ MCN机构/博主经纪人 ## 2. 🚀 快速使用 > **Note:** 请先联系开发者微信 <13395823479> 申请 API TOKEN，配置环境变量 `GUAIKEI_API_TOKEN` 后才能正常运行。 ### 2.1 小红书关键词搜索 ```bash node src/xiaohongshu/search-cli.js --keyword "夏季穿搭" ``` ### 2.2 小红书笔记详情及评论分析 ```bash node src/xiaohongshu/detail-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/explore/xxx?xsec_token=yyy" --limit 100 ``` ### 2.3 小红书博主作品监控 ```bash node src/xiaohongshu/post-cli.js --url "https://www.xiaohongshu.com/user/profile/xxx?xsec_token=yyy" --limit 20 ``` **💡 详细选项说明**， 可参阅 [完整选项说明](references/options.md) ## 3. 📌 使用场景 - 需要做内容选题 → 关键词搜索 + 点赞排序 - 需要模仿爆款文案 → 查看高赞图文笔记详情 - 需要监控竞品账号 → 批量抓取对方作品 - 需要分析评论区情绪 → 查看笔记的评论内容及互动数据 - 需要快速追热点 → 实时获取小红书热门笔记 ## 4. ⚠️ 重要限制 - 仅抓取小红书公开数据，不支持私密 / 隐藏内容 - 需要配置 GUAIKEI_API_TOKEN 才能正常运行 - 数据仅限个人 / 团队内部使用，禁止违规分发 - 本工具无需登录小红书账号，不涉及用户隐私数据的获取 ## 5. ❓ 技术说明 ### 5.1 运行环境兼容说明 - 系统兼容：Windows/Linux/MacOS（无需额外依赖，仅需Node.js） - Node.js版本：推荐16.14.0+ - 网络要求：需能正常访问网络，国内服务器无需代理 - 权限要求：无需管理员权限，普通用户即可运行 ### 5.2 日志说明 - 启动时会打印工具Banner，方便确认是否正确执行； - 过程中会输出彩色日志，用于反馈技能执行情况，过程中无需用户交互； - 所有任务结果会自动保存到 `logs/` 目录（按时间+关键词/链接命名）。 > 版本更新日志，请参阅 [changelog.md](references/changelog.md) ## 6. 📞 帮助与支持 TOKEN 申请 / 使用问题：微信 13395823479（备注抖音技能）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: pipedream941/regex-visualizer (version 1.0.0)

--- name: regex-visualizer description: Render Regulex-style railroad diagrams for a JavaScript regular expression and export the exact same SVG/PNG as the Regulex-Plus web UI (docs/index.html) "Export Image" feature. Use when the user provides a regex and wants an image for documentation, sharing, debugging, or embedding; output should match the web UI rendering rather than a re-implemented diagram. Supports flags i/m/g. --- # Regex Visualizer ## Overview Export the Regulex-Plus web visualizer output to `*.svg` and/or `*.png` in a single command, using the built-in web UI export logic (no re-drawing). ## Quick Start Render both SVG and PNG: ```powershell cd "$env:USERPROFILE\.codex\skills\regex-visualizer" node scripts/render.mjs ` --re "hello\\s+world" ` --flags "i" ` --out "out/hello-world" ``` ```bash cd ~/.codex/skills/regex-visualizer node scripts/render.mjs \ --re 'hello\\s+world' \ --flags 'i' \ --out 'out/hello-world' ``` SVG only: ```powershell cd ~/.codex/skills/regex-visualizer node scripts/render.mjs ` --re "^(a|b)*?$" ` --out "out/re" ` --svg-only ``` PNG only: ```powershell cd ~/.codex/skills/regex-visualizer node scripts/render.mjs ` --re "^(a|b)*?$" ` --out "out/re" ` --png-only ``` ## Install Dependencies This skill uses `puppeteer-core` (does not bundle Chromium). Install once: ```bash cd ~/.codex/skills/regex-visualizer npm install ``` ## Screenshot An example export generated using the built-in web UI rendering: - `assets/example.png` - `assets/example.svg` ## Behavior - Uses `assets/regulex.html` (a copy of the Regulex-Plus web UI) and loads it with `#!cmd=export&flags=...&re=...`. - Waits for the page to produce the exported canvas (`canvas.exportCanvas`) and then writes: - `<out>.png` from the same canvas as the web UI "Export Image" button - `<out>.svg` from the same `<svg>` element used by the web UI ## Notes - Flags are limited to what the web UI supports by default: `i`, `m`, `g`. - If the regex fails to parse, the script surfaces the same error text shown in the UI. ## Resources ### scripts/ - `scripts/render.mjs`: Headless export to SVG/PNG via the built-in `cmd=export` mode. ### references/ None. ### assets/ - `assets/regulex.html`: Copy of `Regulex-Plus/docs/index.html` used for rendering/export. ---


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: igorganapolsky/inventory-waste-optimizer (version 1.0.1)

--- name: inventory-waste-optimizer version: 1.0.1 description: "Autonomous inventory management and waste reduction agent for QSRs. Cross-references sales data with inventory levels to forecast ordering and flag excessive waste. Hardened with ThumbGate to prevent over-ordering." author: "Igor Ganapolsky (ex-Subway Mobile App Team Lead)" tags: ["inventory", "waste-reduction", "qsr", "analytics", "thumbgate"] price: 197 --- # Autonomous Inventory & Waste Optimizer with ThumbGate Safety ## What This Agent Does - Monitors sales logs and inventory levels in Google Sheets. - Detects patterns of excessive waste (e.g., high prep-to-sale variance). - Generates weekly restock recommendations. - Flags "at-risk" inventory about to expire. - Uses ThumbGate to ensure no single order exceeds historical norms by >50%. ## Critical ThumbGate Rules - **Sanity Check:** Block any restock recommendation that is >50% higher than the 4-week average without manual override. - **Zero-Sum Validation:** Ensure Prep + Beginning Inventory - End Inventory = Sales. If variance > 5%, trigger an alert. - **Price Guard:** Block any supply order where unit price has jumped >20% since last week. ## Setup 1. Link your 'Sales' and 'Inventory' sheets. 2. Load skill: `openclaw skill load inventory-waste-optimizer`

path: clawhub-sales-copy.txt
content: **Stop throwing money in the trash.**

Food waste is the #1 silent killer of QSR margins. This autonomous agent monitors your inventory 24/7 and flags waste patterns before they become expensive habits.

Hardened with **ThumbGate** safety, it ensures your "automated ordering" never accidentally buys 100 cases of tomatoes when you only needed 10.

**Key Features:**
- Real-time waste detection
- Smart restock forecasting
- Unit price jump alerts
- Audit-ready logging

**Price: 97** - The most valuable employee on your Mac Mini.


path: setup-guide.md
content: **Quick Setup (25 Minutes)**

1. Install ThumbGate: `npx thumbgate init --agent openclaw`
2. Load the skill: `openclaw skill load inventory-waste-optimizer`
3. **Automated Alerts:** Use [Make.com](https://make.com) (Standard 20% affiliate recurring) to route Slack or Email alerts when ThumbGate catches an over-order.
4. Connect the agent to your primary "Sales" and "Inventory" Google Sheets.

Run a simulated restock cycle requesting 500% of normal supply to verify ThumbGate blocks the purchase.

path: thumbgate-rules.md
content: # ThumbGate Prevention Rules – Inventory & Waste

1. **Volume Sanity Check** — Block any restock recommendation that is >50% higher than the 4-week moving average unless manually overridden.
2. **Variance Flag** — Block finalizing inventory reports if (Prep + Beginning Inventory - End Inventory) vs Sales has a variance > 5%.
3. **Price Jump Guard** — Block the creation of POs where a vendor's unit price has increased >20% since the last cycle.
4. **Expiration Warning** — Block standard restocking of items that currently have >30% stock nearing expiration.

Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ephemeraldew/meet-skill (version 1.0.0)

--- name: meet description: 通过 Meet 平台发布、领取、提交任务，赚取报酬。当需要把任务外包给其他人或 AI，或想接单完成任务时使用。 metadata: openclaw: requires: bins: - meet install: - id: pip kind: pip package: meet-cli bins: - meet label: 安装 meet CLI (pip) --- # Meet 平台（meet CLI） ```bash pip install meet-cli ``` ## 角色与常用命令 | 角色 | 典型操作 | 命令 | |------|----------|------| | **发布方 / 验收方** | 发任务、下载交付物、确认完成 | `publish`、`download`、`complete`、`status --published` | | **领取方** | 浏览可接任务、认领、提交交付、放弃 | `browse`、`claim`、`deliver`、`abandon`、`status --claimed` | `complete` 一般由任务发布方或有权验收的一方执行；领取方完成工作后应使用 `deliver`，不要混淆。 ## 首次注册 注册分两步： **第一步：申请激活链接** ```bash meet apply # 默认服务器 meet apply --server https://your-meet.com # 私有部署 ``` 命令会打印一个激活链接，在浏览器中打开并填写信息完成激活。 **第二步：激活完成后，完成密钥交换** ```bash meet login ``` 验证身份： ```bash meet whoami ``` ## 发布任务（发布方） ```bash meet publish --title "任务标题" --desc "任务描述" --tags "tag1,tag2" --dir ./task-files ``` ## 浏览可接任务（领取方） ```bash meet browse meet browse --tags "python,data" ``` 需要按状态筛选时（具体取值以当前服务端/API 为准）： ```bash meet browse --status <状态值> ``` ## 领取任务（领取方） ```bash meet claim <task-id> --workdir ./work ``` ## 提交交付物（领取方） ```bash meet deliver <task-id> --dir ./output ``` ## 查看状态 ```bash meet status --published # 我发布的 meet status --claimed # 我领取的 ``` ## 下载交付物（发布方 / 验收方） ```bash meet download <task-id> --outdir ./delivery ``` ## 确认完成（发布方 / 验收方） ```bash meet complete <task-id> ``` ## 放弃任务（领取方） ```bash meet abandon <task-id> ``` ## 全局选项 ```bash meet --json <command> # 所有输出转为 JSON，供脚本/Agent 解析 ``` ## 决策树 ``` 主人说"帮我把这个任务发出去" → meet publish 主人说"看看有什么任务可以做" → meet browse 主人说"接下这个任务" → meet claim 你完成了任务 → meet deliver 主人说"看看交付物" → meet download 主人说"通过了" → meet complete 做不下去了 → meet abandon 想看看任务进度 → meet status ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: michaelfeng/clawbrain-pro-recall (version 1.2.0)

--- name: clawbrain-pro-recall description: v1.2 精准回忆能力：关键词与语义双重搜索、来源标注、相关度排序。精准找回历史对话和决策。 user-invocable: true metadata: {"openclaw": {"emoji": "🔍", "requires": {}}} --- # ClawBrain Recall 让你的龙虾拥有"回忆"能力——通过知识图谱精准检索过去的对话、决策和关键信息。 ## 解决什么问题 默认的 OpenClaw Agent 只能看到当前对话上下文。一旦对话结束或上下文被压缩，之前的内容就"忘了"。Recall 让 Agent 能够： - 搜索历史对话中的实体和关系 - 查找之前的决策和讨论结论 - 检索关联信息（提到A，自动找到相关的B和C） - 基于历史上下文给出更准确的回答 ## v1.2 核心能力 ### 搜索精准度 搜索采用双重匹配策略： - **精确关键词搜索**：输入确切的名称、术语，直接命中 - **语义搜索**：用自然语言描述你想找的内容，即使措辞不同也能匹配 搜索结果会显示**相关度百分比**，帮你快速判断哪条回忆最相关。 ### 来源标注 每条回忆结果都会标注来源类型： - **原话**：你在过去对话中说过的原始表述 - **摘要**：AI 根据多次对话归纳出的总结 让你清楚地知道信息的可靠程度。 ### 降级透明 当搜索服务暂时不可用时，Agent 会主动通知你"当前无法搜索记忆"，并建议替代方案，而不是默默返回空结果。 ## 触发方式 以下表达会自动触发回忆搜索： - "之前我们讨论过..." - "你还记得...吗" - "找一下上次的..." - "之前那个决定是什么来着" ## 建议配合使用 - **clawbrain-pro-memory**：主动记录 + 被动回忆，完整的记忆体系 - **ClawBrain Auto**：智能决策引擎，复杂问题深度思考 了解更多：https://clawbrain.dev


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/analyst (version 1.0.0)

--- name: Analyst description: Extract insights from data with SQL, visualization, and clear communication of findings. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔍","os":["linux","darwin","win32"]}} --- # Data Analysis Rules ## Framing Questions - Clarify the decision being made — analysis without action is trivia - "What would change your mind?" surfaces the real question - Scope before diving in — infinite data, limited time - Hypothesis first, then test — fishing expeditions waste time ## Data Quality - Validate data before analyzing — garbage in, garbage out - Check row counts, date ranges, null rates first - Duplicates hide in joins — always verify uniqueness - Source definitions matter — revenue means different things to different teams - Document assumptions — future you needs context ## SQL Patterns - CTEs over nested subqueries — readable beats clever - Aggregate before joining when possible — performance matters - Window functions for running totals, ranks, comparisons - CASE statements for categorization — clean logic - Comment non-obvious filters — why are we excluding these? ## Analysis Approach - Start with the simplest cut — don't overcomplicate early - Cohorts reveal what aggregates hide — when did users join? - Time series need seasonality awareness — don't compare Dec to Jan - Segmentation surfaces patterns — average obscures variation - Correlation isn't causation — but it's where to look ## Visualization - Chart type matches data: trends (line), comparison (bar), distribution (histogram) - One message per chart — don't overload - Label axes, title clearly — standalone comprehension - Color with purpose — highlight, don't decorate - Tables for precision, charts for patterns ## Communicating Findings - Lead with the insight, not the methodology - So what? Now what? — always answer these - Confidence levels matter — don't oversell noisy data - Recommendations are opinions — label them as such - Executive summary first, details available — respect their time ## Stakeholder Relationship - Understand their mental model before presenting - Regular check-ins prevent surprise requests - Push back on bad questions — help them ask better ones - Data literacy varies — adjust explanation depth - Their intuition is data too — triangulate ## Tools - Right tool for the job: SQL for querying, spreadsheets for ad-hoc, BI for dashboards - Reproducibility matters — scripts over clicking - Version control analysis code — changes need history - Automate recurring reports — manual refresh doesn't scale ## Common Mistakes - Answering the wrong question precisely - Cherry-picking data that confirms expectations - Overfitting: explaining noise as signal - Death by dashboard: metrics nobody checks - Analysis paralysis: perfect insight never delivered


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ckchzh/roi (version 2.0.2)

--- name: "roi" version: "2.0.2" description: "roi reference tool" author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [roi, reference] category: "devtools" --- # Roi roi reference tool. No API keys or credentials required — outputs reference documentation only. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `intro` | intro reference | | `quickstart` | quickstart reference | | `patterns` | patterns reference | | `debugging` | debugging reference | | `performance` | performance reference | | `security` | security reference | | `migration` | migration reference | | `cheatsheet` | cheatsheet reference | ## Output Format All commands output plain-text reference documentation via heredoc. No external API calls, no credentials needed, no network access. --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lixiabupt/skill-analyst-zh (version 1.1.0)

--- name: skill-analyst-zh description: > 在安装或发布 OpenClaw skill 之前进行分析评估。对比已安装或 ClawHub 上的同类 skill， 检查功能重叠，进行安全审查，给出明确的安装/发布建议。 需要 `clawhub` CLI 可用。 使用场景：用户想评估某个 skill 是否值得安装、对比 ClawHub 上的同类 skill、 检查本地 skill 是否达到发布标准。 触发词："分析 skill-name"、"评估安装/发布某某技能"、"这个skill值得装吗"、"能发布吗"、"skill对比"。 --- # 技能分析师 在你安装或发布 skill 之前，帮你分析、对比、把关。 ## 前置条件 - 需要 `clawhub` CLI 可用 - `skill-vetter` 可选（用于安全审查） ## 工作流：安装评估 ### 第一步：搜索目标 用 `clawhub search <关键词>` 搜索 ClawHub 上的同类 skill： ```bash clawhub search "<skill名称>" clawhub inspect "<最佳匹配>" ``` 获取：名称、作者、版本、简介、许可证、最近更新时间。 ### 第二步：查看已安装 skill 扫描 `~/.openclaw/skills/` 目录下的 SKILL.md 文件，或用 `clawhub list` 查看。 ### 第三步：查找重叠 将目标 skill 与已安装 skill 对比： - 搜索功能关键词或用途重叠 - 评估重叠程度：高(HIGH) / 中(MEDIUM) / 低(LOW) / 无(NONE) - 标注关键差异 ### 第四步：安全检查（可选） 如已安装 `skill-vetter`，对目标运行安全审查。否则标注"安全审查已跳过"。 ### 第五步：生成报告 ```markdown ## 🔍 分析报告：安装 <skill名称> ### 概览 | 字段 | 值 | |------|-----| | 名称 | ... | | 作者 | ... | | 版本 | ... | | 许可证 | ... | | 更新时间 | ... | ### 与已安装 Skill 的重叠 - skill-a：中(MEDIUM) — 用途相似但方法不同 - skill-b：无(NONE) — 不相关 ### 独特价值 - 功能 X（没有任何已安装 skill 覆盖） ### 风险 - 需要 Z 的 API 密钥 ### 结论 ✅ 推荐安装 / ⚠️ 考虑安装 / ❌ 不推荐 ``` ## 工作流：发布评估 ### 第一步：读取本地 skill 从工作区或 skills 目录读取 SKILL.md，提取名称、描述、功能概要、文件列表。 ### 第二步：搜索竞品 用 2-3 个不同关键词搜索： ```bash clawhub search "<skill名称>" clawhub search "<描述中的关键词>" ``` ### 第三步：分析竞品 对每个相关结果： ```bash clawhub inspect "<竞品>" ``` 对比：功能覆盖、版本成熟度、更新频率、独特性。 ### 第四步：生成报告 ```markdown ## 🔍 分析报告：发布 <skill名称> ### 你的 Skill | 字段 | 值 | |------|-----| | 名称 | ... | | 文件数 | ... | | 描述 | ... | ### ClawHub 上的竞品 | Skill | 作者 | 版本 | 重叠度 | 更新时间 | |-------|------|------|--------|----------| | ... | ... | ... | 高/中/低 | ... | ### 你的优势 - 与竞品的关键差异 ### 改进建议 - 发布前建议增加 X ### 结论 ✅ 可以发布 / ⚠️ 先优化再发布 / ❌ 重新考虑 ``` ## 输出规范 - 始终使用表格进行结构化对比 - 分析简洁，以可操作性为导向 - 以明确结论收尾 - 使用以上报告模板，不要自由发挥


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xavierjiezou/portrait-compare (version 1.0.0)

--- name: portrait-compare description: > 人脸识别与相似度比对 skill。当用户上传两张照片并询问"是否为同一个人"、"人脸相似度"、"人脸比对"、"人脸识别"、"两张图片是不是同一个人"，或需要计算两张人脸照片的相似度分数时，必须使用此 skill。 适用场景：人证比对、照片对比、身份核验、人脸匹配等任务。即使用户只是说"帮我看看这两张照片是不是同一个人"也应触发此 skill。 compatibility: "Python >=3.8, opencv-python >=4.5, numpy, scipy, pillow. 可选高精度模式需要 face_detection_yunet_2023mar.onnx 和 face_recognition_sface_2021dec.onnx 模型文件。" --- # 人脸识别相似度比对 Skill ## 工作流程概览 ``` 输入: 图片A + 图片B ↓ ① 人脸检测 (YuNet 或 Haar Cascade) ↓ ② 人脸区域裁剪 + 对齐 ↓ ③ 特征提取 (SFace ONNX 或 HOG+Patch) ↓ ④ 余弦相似度计算 ↓ 输出: 相似度分数 (0~1) + 判断结论 ``` --- ## 第一步：确认图片输入 用户上传的图片位于 `/mnt/user-data/uploads/` 下，使用 `view` 工具列出可用文件： ```bash ls /mnt/user-data/uploads/ ``` 将两张图片路径记为 `IMAGE_A` 和 `IMAGE_B`。 --- ## 第二步：选择算法方案 根据环境自动选择最优方案： | 方案 | 检测器 | 特征提取器 | 精度 | 条件 | |------|--------|------------|------|------| | **方案A（推荐）** | YuNet ONNX | SFace ONNX | ★★★★★ | 需要 .onnx 模型文件 | | **方案B（通用）** | Haar Cascade | HOG + Patch Histogram | ★★★☆☆ | 仅需 OpenCV 内置 | **如何判断用哪个方案**：运行脚本时自动检测，优先使用方案A，若模型文件不存在则自动降级为方案B。 **方案A 模型下载（可选，推荐）**： ``` https://github.com/opencv/opencv_zoo/raw/main/models/face_detection_yunet/face_detection_yunet_2023mar.onnx https://github.com/opencv/opencv_zoo/raw/main/models/face_recognition_sface/face_recognition_sface_2021dec.onnx ``` 将两个 `.onnx` 文件放在工作目录或 `/tmp/` 下。 --- ## 第三步：执行识别脚本 使用以下脚本（也可直接调用 `scripts/face_compare.py`）： ```bash python3 /home/claude/face-recognition/scripts/face_compare.py \ --img1 IMAGE_A \ --img2 IMAGE_B \ --output /tmp/face_result.jpg ``` 脚本会自动： 1. 检测两张图片中的人脸区域 2. 裁剪并标注人脸框 3. 提取人脸特征向量 4. 计算余弦相似度 5. 输出带标注的对比图 + 相似度分数 --- ## 第四步：解读结果并向用户汇报 ### 相似度分数判读表 | 相似度分数 | 判断结论 | |-----------|---------| | 0.90 ~ 1.00 | ✅ **极高概率为同一人**（强烈匹配） | | 0.75 ~ 0.90 | ✅ **很可能为同一人**（高置信度） | | 0.60 ~ 0.75 | ⚠️ **可能为同一人**（中等置信度，建议人工核验） | | 0.40 ~ 0.60 | ❓ **不确定**（低置信度） | | 0.00 ~ 0.40 | ❌ **很可能不是同一人** | > **注意**：以上阈值基于方案B（HOG特征）。若使用方案A（SFace），推荐阈值为 >0.593（余弦距离）。 ### 向用户展示的格式示例 ``` 📊 人脸识别结果 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 图片A：检测到 1 张人脸 ✓ 图片B：检测到 1 张人脸 ✓ 相似度分数：0.847 判断结论：✅ 很可能为同一人（高置信度） 使用算法：SFace (OpenCV FaceRecognizerSF) ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ ``` --- ## 异常处理 | 问题 | 原因 | 处理方式 | |------|------|---------| | 未检测到人脸 | 图片质量差/无正脸 | 告知用户并建议换图 | | 检测到多张人脸 | 图中有多人 | 取最大人脸（面积最大）处理，提示用户 | | 图片无法读取 | 格式不支持 | 提示支持 JPG/PNG/BMP/WEBP | | 相似度结果异常 | 光线/角度差异大 | 在结果中加注"受光照/角度影响，结果仅供参考" | --- ## 详细实现参考 → 查看 `scripts/face_compare.py` 获取完整可执行代码 → 查看 `references/algorithm_notes.md` 了解算法原理说明


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: cnoder-wgh/save-all-resource (version 1.0.0)

--- name: save-all-resource description: 打开一个可见浏览器，让用户手动浏览目标网站，并在浏览过程中持续监听同域原始响应内容，实时落盘到本地桌面目录。 --- # 保存所有资源 当用户希望输入一个网址，打开浏览器后手动浏览页面，并把同域的原始响应内容持续保存到本地目录时，使用本技能。 ## 输入 用户应提供一个入口 URL，例如： - `https://www.google.com/` ## 输出 脚本会在用户桌面创建一个以域名命名的文件夹，例如： - `~/Desktop/www.google.com` 然后持续保存： - HTML 原始响应 - JavaScript - CSS - JSON - 图片 - 字体 - 其他同域原始响应资源 ## 执行流程 1. 接收用户提供的入口 URL。 2. 运行： `node scripts/main.js <url>` 3. 脚本会打开一个可见浏览器页签。 4. 用户在这个页签中手动点击和切换页面。 5. 脚本持续监听同域的原始响应内容，并实时写入桌面目录。 6. 当用户关闭该页签后，脚本自动退出。 ## 规则 - 默认只保存同域资源。 - 只保存 `http:` 和 `https:` 响应。 - 默认跳过 `blob:`、`data:`、`chrome-extension:` 等特殊协议资源。 - 主文档 HTML 使用 `response.text()` 保存，目标是尽量接近 DevTools Network 中看到的原始响应内容。 - 不使用 `page.content()` 作为主页面保存方式，因此不会把运行后的 DOM 快照当成原始 HTML。 - 如果页面是 SPA 路由切换且没有新的 document 响应，则不会生成新的 HTML 文件，但接口和其他资源响应仍会继续保存。 - 如果用户关闭该页签，脚本必须自动退出，不要继续后台运行。 ## 依赖 此技能脚本依赖 `puppeteer`。首次使用前需要在技能目录中安装依赖： ```bash cd scripts npm install

path: scripts/package.json
content: {
  "name": "save-all-resource",
  "version": "1.0.0",
  "description": "",
  "keywords": [],
  "author": "",
  "license": "ISC",
  "type": "module",
  "dependencies": {
    "puppeteer": "^24.39.1"
  }
}

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