OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ndcccccc/calendar (version 1.0.0)

--- name: calendar description: Calendar management and scheduling. Create events, manage meetings, and sync across calendar providers. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📅","requires":{"bins":["curl","jq"]}}} --- # Calendar 📅 Calendar and scheduling management. ## Features - Create events - Schedule meetings - Set reminders - View availability - Recurring events - Calendar sync ## Supported Providers - Google Calendar - Apple Calendar - Outlook Calendar ## Usage Examples ``` "Schedule meeting tomorrow at 2pm" "Show my calendar for this week" "Find free time for a 1-hour meeting" ```

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publishedAt: 1769514424060

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Skill: liyulingyue/ai-wallpaper-skill (version 1.0.3)

--- name: ai-wallpaper-skill description: 一个能够根据用户提示词生成 AI 图片并自动将其设置为桌面壁纸的能力模块。当用户提到“换壁纸”、“生成桌面”、“设置背景”等需求时触发。当前实现支持 Windows 和 macOS。 version: "1.0" author: Liyulingyue & Copilot license: MIT metadata: environment: python3 platform: - windows - macos required-env-vars: BAIDU_API_KEY: "Baidu AIStudio AccessToken" allowed-tools: - Bash(python3:*) --- # Instructions ## 核心原则 - 这是一个面向 Windows 和 macOS 的桌面增强能力模块。 - 当前版本支持 Windows 和 macOS；Linux 暂未接入。 - 必须获取用户的 `prompt`（描述壁纸内容的提示词）。 - 必须获取 API 访问权限： - 提示用户从 [Baidu AIStudio控制台 (AccessToken)](https://aistudio.baidu.com/account/accessToken) 获取 Token。 - 通过参数 `--api_key` 或环境变量 `BAIDU_API_KEY` 提供。 - Python 依赖为 `openai` 包；该脚本通过 OpenAI 兼容协议访问百度端点。 ## 执行步骤 1. **环境检查**: 确认当前系统为 Windows 或 macOS。 2. **生成并配置**: 调用 `scripts/wallpaper_skill.py` 脚本，将用户的提示词作为输入。该脚本将自动执行以下操作： - 调用 AI API 生成图片。 - 将图片保存至 `assets/wallpaper.png`。 - 在 Windows 上通过 SPI 接口即时更新桌面壁纸；在 macOS 上通过 `osascript` 更新所有桌面空间的壁纸。 ## 输出反馈 - 成功后告知用户壁纸已更新，并提及图片已持久化存储在 assets/ 目录下。


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Skill: yezhaowang888-stack/huimai-translate (version 1.0.0)

--- name: 🌐 多语言翻译 description: 中英日韩多语言互译，保留原格式，支持整段/全文/文档翻译。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🌐","pricing":"free"}} --- # 🌐 多语言翻译 > 翻译不只是换词，是保语境、保格式、保意图。 ## 📜 更新日志 ### v1.0.0 (2026-05-08) - 初版发布 ## 🆕 核心功能 ### 1️⃣ 支持语言 | 语言 | 方向 | |------|------| | 🇨🇳 中文 | ↔ 英/日/韩 | | 🇬🇧 英文 | ↔ 中/日/韩 | | 🇯🇵 日文 | ↔ 中/英 | | 🇰🇷 韩文 | ↔ 中/英 | ### 2️⃣ 翻译模式 | 模式 | 说明 | |------|------| | 📝 整段翻译 | 保留段落结构和换行 | | ✂️ 短句翻译 | 逐句对照，适合精读 | | 📄 全文翻译 | 文档级别的完整翻译 | | 👁️ 术语解释 | 翻译+专业术语注解 | ### 3️⃣ 特色 - **格式保留**：翻译结果保持原排版 - **术语一致性**：同一篇文档内术语统一 - **语境感知**：根据学科领域调整用词 - **纯离线引擎**：不经过第三方API，隐私安全 ## 👤 为什么做这个 市面上翻译工具要么联网（隐私风险），要么翻译生硬（机器感）。我们做了一个离线版，兼顾隐私和翻译质量，尤其适合学术和正式文档。 ## 👔 适用人群 - **学生**：外文文献快速阅读 - **研究者**：论文摘要翻译 - **职场人**：商务邮件/文档互译 - **留学生**：日常学习翻译辅助 ## 🔧 校准框架 本Skill搭载惠迈校准框架v1.0。 - **温情模式（默认）**：翻译前确认语言方向和领域 - **专业模式（可选）**：直出翻译结果，不做确认 ## 💡 使用小贴士 - 短文本适合逐句模式，长文档适合整段 - 翻译后建议人工校对关键术语 - 文学类内容翻译效果不如技术类 ## ⚠️ 免责与已知限制 - 离线词典覆盖日常和学术词汇，极生僻词可能不准确 - 文学/诗歌类翻译效果有限 - 重要文件建议人工复核 ## 📬 联系与反馈 - **邮箱**: [REDACTED_SECRET] ## 安装 ```bash clawhub install multi-lang-translate ```


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Skill: kylinr/pipixia-drama-producer (version 1.1.0)

--- name: pipixia-drama-producer description: 皮皮虾职场短剧全流程制作技能。用于为「皮皮虾」（机械龙虾AI-bot）职场短剧生成镜头视频、剪辑成片、配音配乐并发布到飞书群。完整流程：图生视频(I2V) → ffmpeg规范化+剪辑 → TTS配音 → BGM混音 → 飞书媒体消息发送。当用户提到制作皮皮虾短剧、生成新镜头、剪辑视频、配音配乐、或将视频/音频发送到飞书群时激活。 --- # 皮皮虾短剧制作技能 完整的职场动物短剧制作流程，从剧本到飞书发布。 ## 环境变量配置 使用前请设置以下环境变量： | 变量名 | 必填 | 说明 | |--------|------|------| | `FEISHU_APP_ID` | ✅ | 飞书应用 App ID（发送消息用） | | `FEISHU_APP_SECRET` | ✅ | 飞书应用 App Secret | | `FFMPEG` | 可选 | ffmpeg 路径（默认从 PATH 查找） | | `FFPROBE` | 可选 | ffprobe 路径（默认从 PATH 查找） | | `EDGE_TTS` | 可选 | edge-tts 路径（默认从 PATH 查找 `node-edge-tts`） | **飞书应用权限要求**：`im:message:send`、`im:file`、`im:image` ## 角色与剧本参考 详见 `references/drama-reference.md`，包含： - 角色设定与prompt模板 - ffmpeg关键命令速查 - TTS音色对照表 - 飞书API速查 ## 核心工作流 ### 第一步：生成镜头（I2V图生视频） ```python # 必须用 reference_type="first_frame"，不要用 "subject" gen_videos([{ "image_file": "/workspace/lobster_robot.png", "output_file": "/workspace/shot.mp4", "prompt": "cute orange lobster robot [动作], ...", "reference_type": "first_frame" }]) ``` ### 第二步：规范化 + 砍首秒 每个图生视频第一秒是原图静帧，必须裁掉： ```bash python3 scripts/normalize_and_trim.py input.mp4 output_trim.mp4 --trim 1 ``` ### 第三步：剪辑合并 ```bash # 写concat列表，用Python避免shell语法问题 python3 -c " clips = ['clip1_trim.mp4', 'clip2_trim.mp4', ...] with open('/tmp/concat.txt', 'w') as f: for c in clips: f.write(f\"file '{c}'\n\") " ffmpeg -y -f concat -safe 0 -i /tmp/concat.txt -c copy output.mp4 ``` **剪辑技巧**： - 在关键台词后插入1.5s反应镜头（增加喜剧节奏） - 砍掉所有图生视频开头静帧（-ss 1） ### 第四步：TTS配音 ```bash node-edge-tts -t "台词内容" -f output.mp3 -v zh-CN-YunxiaNeural -l zh-CN ``` ⚠️ TTS台词时长不能超过对应视频片段时长，过长需用 `atempo=1.1~1.2` 加速： ```bash ffmpeg -y -i input.mp3 -filter:a "atempo=1.15" output.mp3 ``` ### 第五步：混音（配音+配乐） 使用 `mix_audio.py` 将多条TTS台词按时间轴叠加，并加入BGM： ```bash python3 scripts/mix_audio.py \ --video drama_cut.mp4 \ --bgm bgm_sneaky.mp3 \ --bgm-volume 0.25 \ --output drama_dubbed.mp4 \ --lines "0.3:tts_line1.mp3" "5.1:tts_line2.mp3" "12.0:tts_line3.mp3" ``` BGM推荐下载地址（Kevin MacLeod CC BY 3.0）： ```bash curl -sL "https://incompetech.com/music/royalty-free/mp3-royaltyfree/Sneaky%20Snitch.mp3" -o bgm.mp3 ``` ### 第六步：发送到飞书 ```bash # 提取封面 ffmpeg -y -i video.mp4 -ss 00:00:00.5 -frames:v 1 -update 1 cover.jpg # 发送视频（媒体气泡），chat_id 为目标群组 ID bash scripts/send_video.sh video.mp4 cover.jpg <chat_id> # 发送音频语音消息 bash scripts/send_audio.sh "要播报的文字" <chat_id> "zh-CN-YunxiaNeural" ``` ## 依赖工具 | 工具 | 环境变量 | 默认值 | |------|----------|--------| | ffmpeg | `FFMPEG` | `ffmpeg`（PATH） | | ffprobe | `FFPROBE` | `ffprobe`（PATH） | | edge-tts | `EDGE_TTS` | `node-edge-tts`（PATH） | | 飞书凭证 | `FEISHU_APP_ID` / `FEISHU_APP_SECRET` | 无（必填） | ## 版本管理惯例 每次重要修改用v2/v3...命名输出文件，保留历史版本方便回退： - `drama_ep1_v1.mp4` → `drama_ep1_v2.mp4` → ... - 在工作目录记录每个版本的剪辑结构


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Skill: zhangyingzhuangk/auto-workflow-1-0-0-1 (version 1.0.0)

--- name: auto-workflow description: Builds automation workflows from repetitive tasks. Use when user mentions "automate", "save time", "reduce manual work", or has repeated tasks. --- # Auto Workflow 把重复任务自动化的能力。 ## 能力轮廓 - **输入**：重复性任务/手动操作 - **输出**：自动化工作流 + 执行脚本 - **核心逻辑**：识别 → 抽象 → 自动化 → 测试 ## 工作流 ``` 1. 观察 - 用户在重复做什么？ 2. 抽象 - 这个任务的模式是什么？ 3. 设计 - 怎么自动完成？ 4. 实现 - 写脚本/配置 5. 测试 - 小范围验证 6. 优化 - 迭代改进 ``` ## 示例 用户每周手动发周报： 1. 收集数据（系统状态） 2. 整理成模板 3. 发送邮件 自动化后： - 每周五自动执行 - 收集本周数据 - 生成报告 - 自动发送 ## 思维模式 不是"回答问题"，而是"看到重复→立刻构建自动化" 遇到重复操作时： - 问自己：能否写成脚本？ - 问自己：下次能否自动跑？ - 直接做，不等用户要求

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publishedAt: 1772364192592

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Skill: yang040840219/chatgpt-search (version 1.0.0)

--- name: chatgpt-search description: 使用浏览器自动化在 ChatGPT 上搜索问题，获取 AI 回答。无需登录即可使用基础功能。 version: 1.0.0 author: Felix metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🤖","requires":{"bins":["node"]}}} --- # ChatGPT 搜索 Skill 通过浏览器自动化在 ChatGPT 上提问并获取回答。支持各种查询问题，无需 API Key。 --- ## 🚀 快速使用 ### 直接使用浏览器工具 在 OpenClaw 会话中直接说： ``` 使用 ChatGPT 搜索：[你的问题] ``` 例如： - "使用 ChatGPT 搜索：OpenClaw 最新版本是多少？" - "使用 ChatGPT 搜索：如何配置 VPS 安全？" - "使用 ChatGPT 搜索：解释量子计算原理" ### 自动关闭标签页 搜索完成后会**自动关闭**打开的 ChatGPT 标签页，保持浏览器整洁。 --- ## 📦 脚本使用 ### 基础搜索 ```bash node scripts/chatgpt-search.js "你的问题" ``` ### 带上下文搜索 ```bash node scripts/chatgpt-search.js "你的问题" --context "额外背景信息" ``` --- ## 🔧 脚本参数 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | `query` | 搜索问题（必需） | - | | `--context` | 额外上下文信息 | 无 | | `--timeout` | 超时时间（毫秒） | 30000 | | `--output` | 输出格式（json/text） | text | | `--keep-open` | 搜索后保持标签页打开 | false（自动关闭） | --- ## 💡 使用场景 | 场景 | 示例 | |------|------| | **知识查询** | "Python 异步编程的最佳实践" | | **代码解释** | "解释这段代码的工作原理" | | **概念理解** | "什么是区块链？" | | **问题解决** | "如何调试内存泄漏？" | | **最新信息** | "2026 年 AI 发展趋势" | --- ## 📝 输出格式 ### 文本模式（默认） ``` ChatGPT 回复： [回答内容] --- 搜索时间：3.2 秒 ``` ### JSON 模式 ```json { "query": "你的问题", "answer": "ChatGPT 的回答", "elapsedSeconds": "3.2", "timestamp": "2026-03-17T23:47:00Z" } ``` --- ## ⚠️ 注意事项 1. **无需登录**：基础功能无需 ChatGPT 账号 2. **登录限制**：部分高级功能可能需要登录 3. **速率限制**：避免频繁请求，建议间隔 5-10 秒 4. **浏览器依赖**：需要 Chromium 浏览器和 18800 调试端口 --- ## 🔍 故障排查 ### 问题：浏览器超时 **解决方案：** ```bash # 检查浏览器是否运行 ps aux | grep chromium # 重启浏览器 /snap/bin/chromium --remote-debugging-port=18800 --user-data-dir=/tmp/openclaw-chrome & ``` ### 问题：ChatGPT 要求登录 **解决方案：** - 简单问题通常无需登录 - 复杂问题可能需要手动登录 - 考虑使用其他搜索方式（web_search） ### 问题：回答被截断 **解决方案：** - 增加 `--timeout` 参数 - 拆分复杂问题为多个小问题 - 使用 `--output json` 获取完整内容 --- ## 🆚 与其他搜索方式对比 | 方式 | 优势 | 劣势 | 适用场景 | |------|------|------|---------| | **chatgpt-search** | AI 整合答案，易于理解 | 速度较慢，需浏览器 | 复杂问题、需要解释 | | **web_search** | 快速，多来源 | 需要自己整合信息 | 新闻、事实查询 | | **web_fetch** | 获取特定页面内容 | 仅限单个 URL | 读取已知文章 | --- ## 📋 最佳实践 1. **问题清晰**：明确表达你的问题 2. **提供上下文**：使用 `--context` 添加背景信息 3. **验证答案**：重要信息建议交叉验证 4. **合理使用**：简单问题优先使用 web_search --- ## 🔗 相关 Skill - `web_search` - 传统搜索引擎 - `web_fetch` - 网页内容提取 - `tavily-search` - AI 优化搜索 - `agent-reach` - 多平台搜索 --- ## 📖 示例 ### 示例 1：查询技术信息 ```bash node scripts/chatgpt-search.js "OpenClaw 最新版本特性" ``` ### 示例 2：代码解释 ```bash node scripts/chatgpt-search.js "解释 async/await 的工作原理" --context "JavaScript 编程" ``` ### 示例 3：概念学习 ```bash node scripts/chatgpt-search.js "什么是向量数据库？" --output json ``` --- ## 📅 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-17) - 初始版本 - 支持基础问答功能 - 支持文本和 JSON 输出格式 - 浏览器自动化集成


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Skill: ccynthia5098-wq/food-production-sales-operation (version 1.0.0)

--- name: food-production-sales-operation description: 食品产销双主体极简操盘工作体系，覆盖季度战略规划、周度执行管控、电商店铺核心指标管控、视觉包装标准、直播间标准化参数、高频问题终极解决方案。当用户提到食品产销操盘、电商运营体系、周度管控、直播运营标准、电商指标管控时激活。 version: 1.0.0 platforms: [windows, macos, linux] metadata: category: 电商运营 tags: [食品电商, 产销操盘, 运营体系, 直播管控, 电商指标, 极简工作流] requires_toolsets: [web, terminal, file, calculator] trigger: - 食品产销操盘 - 电商运营体系 - 周度管控 - 直播运营标准 - 电商指标管控 - 食品电商工作体系 - 运营体系 - 工作体系 - 产销协同 - 电商复盘 - 直播流量 - 推广投产 - 店铺体验分 - 主图点击率 - 支付转化率 - 中差评处理 - 食品标签合规 user-invocable: true disable-model-invocation: false --- # 食品产销双主体操盘手极简工作体系 ## 一、核心顶层定位 你是**双主体终极决策大脑、全渠道增长总操盘手、团队能力总教练**。 核心价值：定对发展方向、排清落地计划、给出标准答案、突破增长瓶颈，把工厂供应链优势转化为全渠道不可复制的竞争力，实现1+1>3。 --- ## 二、前置化工作规划 ### 季度战略前置（提前1-2个月布局，定全年节奏） | 季度 | 核心节点 | 核心决策动作 | |------|----------|--------------| | Q1 | 年货收尾、春季上新 | 敲定全年目标与考核体系、定春季新品全案、消化年货库存、布局开春全渠道 | | Q2 | 618年中大促 | 审批618备货/预算/GMV目标、锁定达人/投流核心策略、校准工厂产能、定大促全流程标准 | | Q3 | 中秋国庆双节 | 审批双节备货/渠道政策、敲定秋冬新品、校准下半年经营目标、锁定旺季产能 | | Q4 | 双11/双12、年货筹备、年度收官 | 审批大促全案、定年货规划、全年经营复盘、敲定下一年度战略与预算 | ### 周度执行管控（固定闭环，提效率不被动） - **周一**：全局数据复盘+定本周核心目标，开周会下达明确任务（责任到人、时间到天），敲定本周产销协同计划 - **周二**：全平台店铺数据审计，针对异常数据直接给优化指令（推广/标题/SKU/价格），卡死投产/转化/点击率核心指标 - **周三**：视觉/产品专项管控，审批主图/详情/包装设计，直接给修改标准；集中解决一线共性问题+专项能力培训 - **周四**：直播全链路校准，审批直播脚本/排期，现场校准灯光设备参数，把控场控节奏，解决直播流量/转化/违规核心问题 - **周五**：全渠道内容/渠道管控，提前下达下周工作前置要求，审批下周预算/生产/推广计划，完成全周复盘 - **周末**：碎片化巡检经营风险，学习行业新玩法/平台新规则，优化中长期战略 --- ## 三、全链路核心决策标准 ### 电商店铺核心管控红线 | 核心指标 | 健康阈值 | 异常处置指令 | |----------|----------|--------------| | 主图点击率 | ≥行业均值1.2倍 | 低于阈值24小时内优化，突出「工厂直营+核心价格/规格卖点」，重测达标 | | 支付转化率 | ≥行业均值 | 低于阈值立即优化详情/评价/SKU，48小时内完成差评全处理 | | 推广投产比 | ≥盈亏平衡点 | 低于阈值立即关停低效计划，缩圈精准人群（25-45岁女性食品消费用户），严控点击成本，72小时内达标 | | 店铺体验分 | ≥4.8分 | 低于阈值立即溯源整改（物流/品控/售后），24小时内落地解决方案 | ### 视觉/包装管控红线 - **主图**：第1张必须突出「信任状+核心卖点+食品主体」，单张只讲1个卖点，100%符合广告法合规 - **包装**：严格符合食品标签国标，突出品牌/核心卖点，适配快递防破损，合规审核通过再量产 ### 直播间标准化参数 - **灯光**：全链路色温统一5500K正白光，主光150-200W球形柔光箱，单独产品补光还原食品色泽，无阴影无曝光 - **设备**：相机手动锁定白平衡5500K，输出1080P/30帧，码率6000-8000kbps，领夹麦无杂音无爆音 - **节奏**：3分钟1个小循环（讲解→试吃→福利→逼单），15分钟1个大循环；流量下滑立即上福利款拉互动 ### 高频问题终极解决方案 1. **店铺流量下滑**：按「违规申诉→关键词排名优化→竞品应对→主图点击率提升→转化率优化」优先级，24小时内落地 2. **直播自然流量起不来**：7天内拉升互动率≥5%、平均停留≥1分钟，精准投流打标签，自然流占比目标≥60% 3. **中差评集中**：24小时内100%回访整改，溯源根源问题（品控/物流）同步优化，完善好评引导机制 --- ## 四、落地管控核心原则 1. **指令下达5要素**：目标、动作、责任人、完成时间、验收标准，杜绝模糊表述 2. **问题上报格式**：问题描述 + 已尝试方案 + 所需支持 → 当场给明确解决方案，杜绝无效试错 3. **结果导向**：以核心指标完成度为考核标准，定期复盘纠偏 4. **能力复制**：核心经验做成标准化SOP，团队解决80%常规问题，聚焦核心决策与高难度问题突破


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

--- name: appletv version: 1.0.0 description: Control Apple TV via pyatv. Use for play/pause, navigation, volume, launching apps, power control, and checking what's playing. Triggers on "Apple TV", "TV", "what's playing", "pause TV", "play TV", "turn off TV". license: MIT --- # Apple TV Control Control Apple TV via the pyatv library. ## Requirements ```bash pipx install pyatv --python python3.11 ``` > **Note:** pyatv requires Python ≤3.13. Python 3.14+ has breaking asyncio changes. Use `--python python3.11` or `python3.13` with pipx. ## Configuration Config file at `~/clawd/config/appletv.json`: ```json { "name": "Living Room", "id": "DEVICE_ID", "ip": "192.168.x.x", "credentials": { "companion": "...", "airplay": "..." } } ``` ### First-Time Pairing ```bash # Find your Apple TV atvremote scan # Pair Companion protocol (required) atvremote --id <DEVICE_ID> --protocol companion pair # Pair AirPlay protocol (for media) atvremote --id <DEVICE_ID> --protocol airplay pair ``` Save the credentials to the config file. ## Quick Commands ### Status & Playing ```bash scripts/appletv.py status # Full status with now playing scripts/appletv.py playing # What's currently playing ``` ### Playback Control ```bash scripts/appletv.py play # Play/resume scripts/appletv.py pause # Pause scripts/appletv.py stop # Stop scripts/appletv.py next # Next track/chapter scripts/appletv.py prev # Previous ``` ### Navigation ```bash scripts/appletv.py up # Navigate up scripts/appletv.py down # Navigate down scripts/appletv.py left # Navigate left scripts/appletv.py right # Navigate right scripts/appletv.py select # Press select/OK scripts/appletv.py menu # Menu button scripts/appletv.py home # Home screen ``` ### Volume ```bash scripts/appletv.py volume_up scripts/appletv.py volume_down ``` ### Power ```bash scripts/appletv.py turn_on # Wake from sleep scripts/appletv.py turn_off # Put to sleep scripts/appletv.py power # Toggle ``` ### Apps ```bash scripts/appletv.py apps # List installed apps scripts/appletv.py app Netflix scripts/appletv.py app YouTube scripts/appletv.py app "Disney+" ``` ### Discovery ```bash scripts/appletv.py scan # Find Apple TVs on network ``` ## Example Interactions - "What's playing on the TV?" → `scripts/appletv.py status` - "Pause the TV" → `scripts/appletv.py pause` - "Turn off the Apple TV" → `scripts/appletv.py turn_off` - "Open Netflix on TV" → `scripts/appletv.py app Netflix`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: imaginelogo/claw-shell (version 1.0.0)

# claw-shell ALWAYS USES TMUX SESSION `claw`. ## PURPOSE - RUN SHELL COMMANDS INSIDE TMUX SESSION `claw` - NEVER TOUCH ANY OTHER SESSION - READ OUTPUT BACK TO THE AGENT ## INTERFACE ### Tool: `claw_shell_run` **Inputs:** - `command` (string, required): shell command to run inside session `claw`. **Behavior:** 1. Attach to tmux session `claw` (create it if missing: `tmux new -s claw -d`). 2. Send the command followed by Enter. 3. Capture the latest pane output. 4. Return the captured output to the agent. ## SAFETY - DO NOT RUN: - `sudo` - `rm` (without explicit user approval) - `reboot`, `shutdown`, or destructive system-level commands - IF THE COMMAND CONTAINS ANY OF THE ABOVE: - ASK USER FOR CONFIRMATION BEFORE EXECUTING. ## EXAMPLES - SAFE: - `ls -la` - `bird read https://x.com/...` - `git status` - DANGEROUS (ASK FIRST): - `rm -rf ...` - `docker system prune -a` - `chmod -R ...`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: ymgenc/plex-control (version 1.1.0)

--- name: Plex Standalone Skill description: A standalone command-line skill to interact with and manage Plex Media Server directly, featuring playback controls and secured temporary caching. env: - PLEX_URL - PLEX_TOKEN --- # Plex Standalone Skill This skill allows the OpenClaw agent to directly query and manage a Plex Media Server using a standalone Python CLI script. ## Requirements 1. **Environment Variables**: - `PLEX_URL`: Your Plex server address (e.g., `http://192.168.1.100:32400`). - `PLEX_TOKEN`: Your private Plex authentication token. 2. **Python**: - The script uses `plexapi`. Dependencies are managed automatically via `uv`. ## How to Use the Skill The agent invokes the script via the command line. The output is structured JSON. ### Command Syntax ```bash uv run scripts/plex_cli.py <action> [arguments] ``` ### Supported Actions - **`info`**: Get basic server info. - **`sync`**: Refresh the lightning-fast search cache (stored in the system's temporary directory). - **`search <query>`**: Instantly search for movies, shows, episodes, actors, or genres using the local cache. - **`clients`**: List active playback devices. - **`play <client_name> <query_or_key>`**: Tell a device to play a specific item. - **`pause/resume/stop <client_name>`**: Basic playback control. - **`continue`**: List items currently in "Continue Watching". ## Security & Configuration This skill is designed for maximum security and minimal footprint: - **Registry Metadata**: Detailed requirements, including required environment variables (`PLEX_URL`, `PLEX_TOKEN`) and required binaries (`uv`, `python3`), are formally declared in [metadata.json](./metadata.json). - **Environment Handling**: Credentials are injected directly into the execution environment. The skill does **not** read local `.env` files, preventing accidental credential exposure. - **Privacy & Caching**: - The skill caches an index of your **library names, genres, and artist names** in the OS temporary directory for search performance. - **Live Metadata (sessions, usernames, playback states)** is fetched in real-time and is **never** stored or cached. - The cache is transient and resides in the system's temporary storage, which is automatically cleaned by the OS.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: stevenho1394/kmb-bus-arrival (version 1.2.1)

--- name: kmb-bus-arrival description: Retrieve real-time KMB bus arrival information. getNextArrivals returns plain text; other tools return JSON. version: 1.2.1 author: Steven Ho repository: https://github.com/StevenHo1394/kmb-bus-arrival tools: - name: getRouteDirection description: List available travel directions for a KMB route. Returns JSON. command: python3 kmb_bus.py getRouteDirection {route} inputSchema: type: object required: [route] properties: route: type: string output: format: json - name: getRouteInfo description: Get the list of stops for a route with sequence numbers. Returns JSON. command: python3 kmb_bus.py getRouteInfo {route} {direction} inputSchema: type: object required: [route, direction] properties: route: type: string direction: type: string enum: ["outbound", "inbound"] output: format: json - name: getBusStopID description: Find bus stop ID(s) by name (Chinese or English). Returns JSON. command: python3 kmb_bus.py getBusStopID {name} inputSchema: type: object required: [name] properties: name: type: string output: format: json - name: getNextArrivals description: Get the next bus arrival times for a specific route/direction/stop. Returns plain text. command: python3 kmb_bus.py getNextArrivals {route} {direction} {stopId} inputSchema: type: object required: [route, direction, stopId] properties: route: type: string direction: type: string enum: ["outbound", "inbound", "auto"] stopId: type: string output: format: text Implementation: - getNextArrivals output: ``` *Route (To Destination)* Stop: *Human Readable Stop Name* Next arrivals: - HH:MM HKT - HH:MM HKT ``` If direction="auto" and the stop is served in both directions, multiple blocks are printed. - Auto-direction: direction="auto" tries both inbound and outbound; reports whichever has the stop. If both, both are shown. - Alternate stop ID fallback: If the given stop ID is not found on the route, the skill searches the route's stop list for a stop whose Chinese or English name matches the intended location and uses that stop's ID instead. - All tools except getNextArrivals return JSON. - Errors: getNextArrivals prints human-readable messages; other tools return JSON with an `error` field. version: 1.2.1 changes: - Full removal of caching — all API calls are fresh - Plain-text errors for getNextArrivals; JSON errors for other tools - Auto-direction and alternate stop ID fallback retained - Docs aligned with code


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: parkertoddbrooks/post-merge-rename (version 1.9.72)

--- name: post-merge-rename description: Post-merge branch renaming. Appends --merged-YYYY-MM-DD to preserve history. license: MIT interface: [cli, skill] metadata: display-name: "Post-Merge Branch Naming" version: "1.3.0" homepage: "https://github.com/wipcomputer/wip-ai-devops-toolbox" author: "Parker Todd Brooks" category: dev-tools capabilities: - branch-rename - history-preservation requires: bins: [git, bash] openclaw: requires: bins: [git, bash] emoji: "🏷️" compatibility: Requires git, bash. --- # post-merge-rename Scans for merged branches that haven't been renamed and appends `--merged-YYYY-MM-DD` to preserve history. We never delete branches. We rename them. ## When to Use This Skill **Use post-merge-rename for:** - After merging PRs, to rename the source branch - Cleaning up branches that were merged but not renamed - Runs automatically as step 10 of `wip-release` ### Do NOT Use For - Unmerged branches - Branches you're currently working on ## API Reference ### CLI ```bash bash scripts/post-merge-rename.sh # scan + rename all merged branches bash scripts/post-merge-rename.sh --dry-run # preview only bash scripts/post-merge-rename.sh <branch> # rename specific branch ``` ## What It Does 1. Lists all local branches merged into main 2. Skips branches already renamed (containing `--merged-`) 3. Finds the merge date from git history 4. Renames: `feature-branch` -> [REDACTED_SECRET] 5. Pushes the renamed branch to origin 6. Deletes the old branch name from origin


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