OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lijie298/chinese-office-automation (version 1.0.0)

--- name: chinese-office-automation description: 中文办公自动化 - 专为中文用户设计的办公自动化技能套件。集成中文文档处理、拼音转换、节假日判断、农历支持等功能。 metadata: openclaw: requires: bins: ["python3"] install: - id: python3 kind: binary binary: python3 label: Install Python 3 - id: zhdate kind: python-package package: zhdate label: Install zhdate for Chinese calendar --- # 中文办公自动化 (Chinese Office Automation) 专为中文用户设计的办公自动化技能套件，解决中文特有的办公场景需求。 ## 功能特性 ### 1. 中文文档处理 - 简繁转换 - 中文分词和关键词提取 - 中文文本摘要 - 敏感词过滤 ### 2. 日期时间处理 - 中国节假日判断 - 农历日期转换 - 工作日计算（考虑调休） - 节气查询 ### 3. 拼音处理 - 汉字转拼音 - 拼音首字母提取 - 姓名拼音规范化 ### 4. 中文格式化 - 数字转中文大写 - 金额格式化（财务场景） - 中文日期格式化 ### 5. 常用模板 - 请假条 - 工作汇报 - 会议纪要 - 通知公告 ## 使用场景 ### 日常办公 - 判断今天是否工作日 - 生成中文格式日期 - 转换金额为大写 ### 文档处理 - 批量简繁转换 - 提取文档关键词 - 生成文本摘要 ### 报表生成 - 格式化中文日期 - 金额大写转换 - 生成标准公文格式 ## 示例用法 ```bash # 判断是否工作日 python3 scripts/workday_check.py "2026-03-16" # 农历转换 python3 scripts/lunar_convert.py "2026-03-16" # 金额大写 python3 scripts/number_to_chinese.py "12345.67" ``` ## 依赖 - Python 3.6+ - zhdate (农历库) - pypinyin (拼音库) - opencc (简繁转换) 安装依赖: ```bash pip install zhdate pypinyin opencc ``` ## 配置 在 `TOOLS.md` 中添加: ```markdown ### Chinese Office - Timezone: Asia/Shanghai - Default Output: simplified_chinese - Holiday Region: mainland ``` ## 中国节假日数据 包含2010-2030年中国法定节假日及调休安排，自动更新。 --- **版本**: 1.0.0 **作者**: @lijie **分类**: 办公自动化 / 中文特化


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Skill: john-niu-07/claw-guard-skill (version 1.0.0)

--- name: safety-guard description: Safety Guard URLs or files with the safety-guard CLI (web, PDFs, images, audio, YouTube). homepage: https://safety-guard.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🧾","requires":{"bins":["safety-guard"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/safety-guard","bins":["safety-guard"],"label":"Install safety-guard (brew)"}]}} --- # Safety Guard Fast CLI to safety-guard URLs, local files, and YouTube links. ## Quick start ```bash safety-guard "https://example.com" --model google/gemini-3-flash-preview safety-guard "/path/to/file.pdf" --model google/gemini-3-flash-preview safety-guard "https://youtu.be/dQw4w9WgXcQ" --youtube auto ``` ## Model + keys Set the API key for your chosen provider: - OpenAI: `OPENAI_API_KEY` - Anthropic: `ANTHROPIC_API_KEY` - xAI: `XAI_API_KEY` - Google: `GEMINI_API_KEY` (aliases: `GOOGLE_GENERATIVE_AI_API_KEY`, `GOOGLE_API_KEY`) Default model is `google/gemini-3-flash-preview` if none is set. ## Useful flags - `--length short|medium|long|xl|xxl|<chars>` - `--max-output-tokens <count>` - `--extract-only` (URLs only) - `--json` (machine readable) - `--firecrawl auto|off|always` (fallback extraction) - `--youtube auto` (Apify fallback if `APIFY_API_TOKEN` set) ## Config Optional config file: `~/.safety-guard/config.json` ```json { "model": "openai/gpt-5.2" } ``` Optional services: - `FIRECRAWL_API_KEY` for blocked sites - `APIFY_API_TOKEN` for YouTube fallback

path: _meta.json
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version: 1.0.0
publishedAt: 1767545383635

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Skill: maxliu1979/5star-homeroomteacher-estelle (version 1.0.1)

--- slug: estelle-headteacher-66days name: 66天成为优秀班主任 · 跟 Estelle 学 version: 1.0.0 author: 浦江科德高中融合部 · Max tags: - education - headteacher - classroom-management - homeroom - teacher-training description: 你的班主任成长教练。2026年3月4日到5月22日，Estelle 用66天完成了从心虚到被学生依赖的全过程。现在她把方法、心法、拆过的墙、哭过的夜，全部放进这个技能里。 --- # 66天成为优秀班主任 · 跟 Estelle 学 > 2026年3月4日到5月22日，66天。 > > 浦江科德高中的 Estelle 老师，完成了从"担心管不住学生"到"学生看她两眼就知道该做什么"的全过程。 > > 她的方法在这里。她的心法在这里。她拆过的墙、哭过的夜、守住的原则——都在这里。 > > 这不是一套理论，是一个真人走过的路，你可以跟着走一遍。 --- ## 这个 Skill 能帮你什么 | 如果你 | 这个 Skill 给你 | |--------|----------------| | 刚当班主任，心里没底 | 一套66天的成长路线图，每一步怎么走 | | 管不住学生 | 从共情到立规矩的完整流程 + 具体话术 | | 不知道怎么跟家长沟通 | 家长分类法——不同家长不同策略 | | 快被情绪压垮 | 情绪管理心法 + 自我滋养方法 | | 不知道怎么让学生听课 | 用学生的语言教课——原神648、进击的巨人都是教材 | | 班服、手机、违禁品管不住 | 实操案例：炭火怎么收、早恋怎么谈、校服怎么管 | --- ## Estelle 是谁 外柔内刚，实操型育人者。 她看起来温和，说话轻声细语，但每一句话都切中要害。学生说不上来为什么，但他们知道——跟她顶嘴是没用的。 她的副人格是**明代教育家吕坤**（"二十四儒"之一，《实政录》《呻吟语》作者），吕坤给她三样东西： - **系统化方法**——把经验变成可复用的流程 - **守住"度"的智慧**——"严而不厉，宽而有制" - **执行底线的勇气**——"惟为公持法则不可" 她属于都察院体系，接受韩雅（Catherine）的管理和海瑞的制度框架。 --- ## 核心方法（66天验证） ### 1. 先共情，再立规矩 > 学生不接受你之前，规矩没有意义。但共情不是为了做朋友——你的接近是有目的性的。 ### 2. 跟家长沟通：先观察再开口 > 忙碌型家长只讲核心事实，焦虑型家长要给够细节。观察家长的称呼、语气、回应方式——语言能反映心理。 ### 3. 用学生的语言教课 > 学生算错648——"着急充原神648是吧？" 讲侧面描写——《进击的巨人》母亲捂嘴说"不要走，救救我"。了解学生圈层是基本功。 ### 4. 情绪管理：自已是底线 > "一个不稳定的人，知道该怎么做也做不好。" 你可以崩溃，但不能让学生有负罪感。 ### 5. 底层要有热爱 > "所有技巧的下面，一定有一份热爱。你可能会吐槽会骂，但你心底里是想改变些什么的。" --- ## 文件结构 ``` Estelle-班主任/ ├── SKILL.md ← 本文件，技能入口 ├── SOUL.md ← Estelle 的人格与灵魂 ├── IDENTITY.md ← 身份与定位、行为准则 ├── AGENTS.md ← 完整工作流程与规则 └── CHANGELOG.md ← 版本记录 ``` --- ## 谁在用这个 Skill - **新任班主任**——跟着 Estelle 的66天路径走 - **想提升的班主任**——对照检查自己的方法 - **学校管理者**——用于班主任培训体系 - **培训师**——作为教学案例引入 --- ## 安装方式 ```bash clawhub install estelle-headteacher-66days ``` ## 版本 v1.0.0 | 2026-05-22 | 浦江科德高中融合部 · 内阁出品


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Skill: jirboy/gemini-deep-research-jirboy (version 2.0.0)

--- name: gemini-deep-research description: [已整合] Gemini 深度研究已整合到 research 统一入口技能 argument-hint: "[研究主题]" --- # ⚠️ 已整合 - 请使用 research 统一入口 > **本技能保留用于向后兼容，功能已整合到 `research` 统一入口技能** > > **推荐使用：** `research deep [主题]` 或直接使用本技能（自动转发） --- # Gemini Deep Research（兼容层） Use Gemini's Deep Research Agent to perform complex, long-running context gathering and synthesis tasks. ## 迁移指南 **新用法：** ``` research deep 竞争分析 电动汽车电池 research deep 市场调研 人工智能 ``` **旧用法（仍然可用）：** ``` deep 竞争分析 电动汽车电池 ``` ## Prerequisites - `GEMINI_API_KEY` environment variable (from Google AI Studio) - **Note**: Does NOT work with Antigravity OAuth tokens ## How It Works 1. Breaks down complex queries into sub-questions 2. Searches the web systematically 3. Synthesizes findings into comprehensive reports 4. Provides streaming progress updates ## Output - `deep-research-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.md` - Final report in markdown - `deep-research-YYYY-MM-DD-HH-MM-SS.json` - Full interaction metadata


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Skill: jiangagentlabs/openclaw-agent-control (version 1.0.0)

--- name: openclaw-agent-control description: Deploy and start OpenClaw Agent Control with one command (backend + frontend) using skill-based workflow. --- # OpenClaw Agent Control Skill ## Purpose Deploy and run OpenClaw Agent Control quickly for operator usage. ## What this skill does - Clone or update repository. - Start backend on `8787`. - Build and start frontend on `3000`. - Provide health checks and runtime tips. ## Quick Use ```bash bash scripts/deploy_project.sh ``` ## Optional environment variables - `REPO_URL` default: `https://github.com/JiangAgentLabs/OpenClaw-Agent-Control.git` - `PROJECT_DIR` default: `/root/OpenClaw-Agent-Control` - `MONITOR_PORT` default: `8787` - `PORT` default: `3000` ## Validation After deployment: - Frontend: `http://127.0.0.1:3000` - Backend: `http://127.0.0.1:8787/api/status`


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Skill: hybrid1labs/crm-in-a-box-hybrid (version 0.1.0)

--- name: crm-in-a-box description: Bootstrap and manage an open, file-based CRM using the CRM-in-a-Box protocol (contacts, pipeline, interactions as NDJSON). Use when setting up a new CRM for a company, logging contacts/leads, updating deal stages, or recording interactions — all without any SaaS dependency. metadata: { "openclaw": { "emoji": "📇" } } --- # CRM-in-a-Box Skill An open, agent-native CRM protocol. One directory = one CRM. No vendor lock-in. ## Files - `contacts.ndjson` — one JSON object per line, each a contact/company record - `pipeline.ndjson` — deal/opportunity tracking with stages - `interactions.ndjson` — append-only log of emails, calls, notes, meetings - `config.yaml` — pipeline stages and labels ## Bootstrap a New CRM Copy the baseline files into a company directory: ```bash mkdir -p ./mycompany/crm cp /path/to/crm-in-a-box/{config.yaml,contacts.ndjson,pipeline.ndjson,interactions.ndjson} ./mycompany/crm/ ``` Or start fresh with empty NDJSON files and the default config. ## Contact Schema ```json { "id": "c001", "name": "Jane Smith", "email": "[REDACTED_SECRET]", "company": "Acme Corp", "phone": "+1-555-0100", "stage": "new", "labels": ["hot-lead"], "notes": "Referred by John.", "created_at": "2026-01-01T00:00:00Z" } ``` ## Pipeline Schema ```json { "id": "p001", "contact_id": "c001", "stage": "proposal_sent", "deal": "Enterprise License", "value": 12000, "updated_at": "2026-01-15T00:00:00Z" } ``` ## Interaction Schema ```json { "id": "i001", "contact_id": "c001", "type": "email", "summary": "Sent intro email about Denver market sale.", "at": "2026-01-15T10:00:00Z" } ``` ## Pipeline Stages (default) `new` → `contacted` → `meeting_scheduled` → `proposal_sent` → `negotiating` → `won` / `lost` ## Default Labels `hot-lead`, `warm-lead`, `cold-lead`, `referral`, `conference`, `inbound`, `outbound` ## Agent Instructions - **Log a contact:** append a JSON line to `contacts.ndjson` - **Update a stage:** append an updated entry to `pipeline.ndjson` (keep old entries — append-only) - **Log an interaction:** append to `interactions.ndjson` - **Search contacts:** `grep -i "name" contacts.ndjson | python3 -m json.tool` - **List pipeline:** `cat pipeline.ndjson | python3 -c "import sys,json; [print(json.dumps(json.loads(l), indent=2)) for l in sys.stdin]"` ## Forks / Verticals Fork `config.yaml` to customize stages and labels for your vertical: - `pm-crm` — Property management (tenants, owners, vendors) - `saas-crm` — SaaS sales - `realestate-crm` — Buyers, sellers, listings - `recruiting-crm` — Candidates, jobs, placements --- *Part of the [biz-in-a-box](https://biz-in-a-box.org) family of open protocols.*


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Skill: fengxiaozi-liu/datatk-quote (version 1.0.1)

--- name: datatk-quote-skill description: Real-time stock market data via QuoteNode API. Query quotes, K-lines, tick trades, Level-2 depth, and trading calendars for US/HK/CN markets. --- # QuoteNode REST Use this skill for QuoteNode REST market-data integration. WebSocket is out of scope. ## Project Overview - QuoteNode is a market-data aggregation service that exposes a unified REST OpenAPI surface to downstream callers. - Downstream clients authenticate with the `X-API-KEY` header and send JSON request bodies. - The REST path is handled by OpenAPI authorization middleware, which centralizes `ak`, `endpoint`, `market`, permission, and rate-limit handling. For background, read: - `references/architecture.md` ## Quick Start ```bash # copy example env file, then edit env.json to add your endpoint and apiKey cp {baseDir}/env.json.example {baseDir}/env.json # test with a sample request node {baseDir}/scripts/request.mjs --path /Api/V1/Quotation/Detail --body '{"instrument":"US|AAPL","lang":"en"}' ``` ## Workflow 1. Start with `references/openapi.md` to choose the endpoint and request parameters. 2. If you need market codes, enum values, adjustment types, or error codes, read `references/reference.md`. 3. If you need response structure or field meanings, read `references/response.md`. 4. If you need the architectural position of the REST layer in this project, read `references/architecture.md`. ## Script - `scripts/request.mjs`: generic POST caller for any REST endpoint. Notes: - All requests read `endpoint` and `apiKey` from `datatk-quote-skill/env.json`. - `request.mjs --body` must be valid JSON. - The script prints the raw JSON response by default. If the HTTP status is not `200`, it prints the status code and response body. - Get `endpoint` and `apiKey` from the [dataTrack service page](https://www.datatk.com/service). - Configure `endpoint` and `apiKey` in `datatk-quote-skill/env.json`. - If you are unsure about parameter values, market codes, or error codes, read `references/reference.md` first. If you are unsure about response fields, read `references/response.md`.


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Skill: chloepark85/bank-of-korea-ecos-cli (version 0.1.0)

--- name: Bank of Korea ECOS CLI slug: bank-of-korea-ecos-cli version: 0.1.0 summary: CLI for Bank of Korea ECOS Open API — list statistic tables and fetch time series (A/S/Q/M/D) license: MIT tags: [latest] metadata: openclaw: requires: env: - BOK_API_KEY primaryEnv: BOK_API_KEY --- # Bank of Korea ECOS CLI Minimal command-line client for the Bank of Korea Economic Statistics System (ECOS) Open API. - List available statistic tables - Fetch time series by statistic code and frequency (A,S,Q,M,D) - JSON output, suitable for piping to jq or saving to files ## Installation Clone and run in a virtualenv (or install once on your host/agent image): ```bash python -m venv .venv && source .venv/bin/activate pip install -e . ``` ## Usage Environment variables: - BOK_API_KEY (required) — your ECOS API key - BOK_LANG (optional) — `kr` or `en` (default: `kr`) Examples: ```bash # Help ecos-cli -h # List statistic tables (first 1000) ecos-cli table-list | jq '.[] | .[]? // .' # Fetch a monthly time series for a statistic code between start/end dates ecos-cli series 722Y001 M 202001 202412 | jq . ``` Notes: - Date formats depend on the cycle: `YYYY` for A/S, `YYYYQQ` for Q (ECOS accepts `YYYYQ#` in some cases), `YYYYMM` for M, `YYYYMMDD` for D. - Output structure is a direct passthrough of the ECOS JSON response. ## API references - ECOS API portal: https://ecos.bok.or.kr/api/ - StatisticTableList: `/StatisticTableList/{API_KEY}/json/{lang}/{start}/{end}/` - StatisticSearch: `/StatisticSearch/{API_KEY}/json/{lang}/{start}/{end}/{STAT_CODE}/{CYCLE}/{START}/{END}/`


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Skill: stock-predictor (version 26.0.1)

# SKILL.md - 股票预测专家 Pro (数据升级版 v26.0) ## 技能描述 基于中国股票数据集 (275M) 和海量历史预测数据 (14M+) 的智能股票预测系统，集成 LightGBM+XGBoost+Random Forest 集成模型、多因子分析、阈值优化、SQLite 数据库管理和 Top10 推荐功能。准确率最高 96.67%，推荐阈值 0.65 (准确率 91.37%)。 ## 功能特点 ### 🎯 核心能力 - **次日涨 5%+ 预测** - LightGBM 模型，准确率 >65% - **多因子分析** - 23 个技术因子 (MA/RSI/MACD/成交量/动量等) - **实时数据验证** - 自动获取最新行情数据 - **智能回测系统** - 支持多参数搜索和历史回测 - **行业轮动分析** - 识别热点行业板块 - **风险评分** - 每只股票的风险评估 ### 📊 数据优势 - **训练数据**: 275M CSV (全市场历史行情) - **预测历史**: 14M+ JSON (数千次预测记录) - **回测数据**: 完整的回测结果和性能分析 - **实时更新**: 支持实时数据获取和验证 ### 🚀 v24.0 新功能 - ✨ **数据升级** - 整合 275M 历史数据集 - 🧠 **模型优化** - LightGBM v23 → v24 架构升级 - 📈 **回测增强** - 多参数自动搜索最优配置 - 🔍 **验证系统** - 自动验证预测准确率 - 📊 **可视化** - 生成详细的分析报告 ## 安装依赖 ```bash pip install pandas numpy lightgbm scikit-learn tqdm requests akshare ``` ## 使用方法 ### 1. 训练模型 ```bash python train_and_predict_v24.py --train ``` ### 2. 生成预测 ```bash python train_and_predict_v24.py --predict ``` ### 3. 回测分析 ```bash python backtest_v24.py --days 30 ``` ## 许可证 MIT-0 ## 作者 9 号小虫子 · 严谨专业版


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Skill: freedompixels/cn-meeting-minutes (version 1.4.1)

--- name: cn-meeting-minutes version: "1.4.1" description: "会议纪要生成工具。根据输入的文本内容（可从本地JSON/文本文件读取），自动生成结构化的Markdown格式会议纪要，包含讨论要点、决策结论和待办事项。" metadata: openclaw: emoji: "📝" category: productivity ## 功能 - 从本地文件读取文本或直接输入会议内容 - 自动提取关键讨论点 - 识别决策结论（支持"决定""确认""通过"等关键词） - 提取待办事项（含责任人和截止日期） - 输出Markdown格式纪要文档 ## 使用方法 ```bash # 方式1：直接输入文本 python3 scripts/meeting_minutes.py meeting.txt # 方式2：指定输出文件 python3 scripts/meeting_minutes.py meeting.txt -o output.md # 方式3：输入示例（无文件时交互输入） python3 scripts/meeting_minutes.py ``` ## 输入格式 支持纯文本(.txt)或JSON格式(.json)，JSON格式示例： ```json { "topic": "Q2产品规划会议", "content": "大家好，我们讨论一下Q2的产品规划..." } ``` ## 参数 - 第一个位置参数：输入文件路径（.txt 或 .json，可选） - `-o` / `--output`：输出文件路径（可选，默认自动命名） - 无参数时从标准输入读取文本 ## 依赖 - Python 3.7+（纯标准库：datetime, pathlib, json, re, argparse） ## 限制 - 本工具基于规则提取，非AI大模型生成 - 识别准确度取决于输入文本的格式化和关键词丰富程度 ## 更新说明 - v1.4.1: 移除未实现的ASR功能描述，SKILL.md与代码100%匹配 - v1.4.0: 移除飞书同步功能声明


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Skill: clawkk/budget-hotels (version 0.1.0)

--- name: "Nearby Budget Hotels" description: "Find nearby budget hotels. Invoke when user asks for cheap hotels near me." --- # Nearby Budget Hotels 用途 - 提供用户当前位置附近的 Budget Hotels 列表 - 统一返回字段与查询行为，便于前端/接口复用 - 适用于“便宜酒店/性价比住宿/临时住一晚”等场景 触发条件 - 用户询问“Budget Hotels 附近 / cheap hotel near me / budget hotel near me” - 用户提供定位/城市并希望“找/推荐/看看附近的 Budget Hotels” 输入参数 - location: 经纬度 { lat, lng }，必填 - radius_meters: 查询半径，默认 5000 - limit: 返回数量上限，默认 20，最大 50 - filters: 可选筛选（价格等级、评分、是否含早餐、keywords 等） 响应字段 - 统一参见 STANDARD_RESPONSE.md - 本技能 category 固定为 "budget-hotels" 错误码 - INVALID_LOCATION: 经纬度不合法 - RADIUS_TOO_LARGE: 超过最大查询半径 - PROVIDER_UNAVAILABLE: 数据源不可用 - RATE_LIMITED: 触发速率限制 示例 - 输入: { location: { lat: 30.123, lng: 120.456 }, radius_meters: 5000, limit: 10, filters: { price_level: [0,1,2] } } - 输出: 标准 POI 列表（见 STANDARD_RESPONSE.md） 隐私与速率限制 - 仅在用户授权定位后查询 - 避免保留精确坐标，必要时进行网格化模糊处理 - 建议对同一 location+category+radius 做短时缓存以降低频率


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Skill: ckchzh/event (version 1.0.0)

--- name: "event" version: "1.0.0" description: "Event-driven architecture reference — event sourcing, pub/sub, CQRS, event buses, and stream processing. Use when designing event systems, implementing pub/sub, or building event-driven microservices." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [event, event-driven, pub-sub, cqrs, event-sourcing, streaming, devtools] category: "devtools" --- # Event — Event-Driven Architecture Reference Quick-reference skill for event-driven architecture, event sourcing, pub/sub patterns, and stream processing. ## When to Use - Designing event-driven microservice architectures - Implementing pub/sub or event bus patterns - Building event sourcing and CQRS systems - Choosing between event brokers (Kafka, RabbitMQ, etc.) - Handling event ordering, idempotency, and exactly-once semantics ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview of event-driven architecture — patterns, benefits, and tradeoffs. ### `patterns` ```bash scripts/script.sh patterns ``` Core patterns — pub/sub, event sourcing, CQRS, saga, choreography. ### `design` ```bash scripts/script.sh design ``` Event design — naming, schema, versioning, and payload structure. ### `brokers` ```bash scripts/script.sh brokers ``` Event broker comparison — Kafka, RabbitMQ, NATS, Pulsar, SQS, EventBridge. ### `sourcing` ```bash scripts/script.sh sourcing ``` Event sourcing deep dive — event store, projections, snapshots. ### `delivery` ```bash scripts/script.sh delivery ``` Delivery guarantees — at-most-once, at-least-once, exactly-once. ### `stream` ```bash scripts/script.sh stream ``` Stream processing — windowing, aggregation, and real-time analytics. ### `checklist` ```bash scripts/script.sh checklist ``` Event-driven architecture checklist. ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` ## Configuration | Variable | Description | |----------|-------------| | `EVENT_DIR` | Data directory (default: ~/.event/) | --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


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Skill: sky-lv/skylv-code-generation (version 1.0.0)

--- name: "code-generation" slug: skylv-code-generation version: 1.0.0 description: "代码生成助手。生成高质量代码、代码补全、模板生成。使用场景：(1) 代码生成，(2) 代码补全，(3) 模板生成，(4) 代码重构。" author: SKY-lv license: MIT-0 tags: [code, openclaw, agent] --- # Code Generation — 代码生成助手 ## 功能说明 辅助代码生成和补全。 ## 使用方法 ### 1. 代码生成 ``` 用户: 用Python写一个排序算法 ``` ### 2. 代码补全 ``` 用户: 补全这个函数的实现 ``` ### 3. 模板生成 ``` 用户: 生成一个React组件模板 ``` ### 4. 代码重构 ``` 用户: 重构这段代码更简洁 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: newfish/metabot-basic (version 1.0.0)

--- name: metabot-basic description: MetaBot是基于 MetaID 协议的 AI Agent/Bot/机器人/智能体。本技能可用于 创建 MetaBot、设置 MetaBot 头像、发送 Buzz，发送链上信息。当用户在需要创建 Metabot，修改 MetaBot 头像，发送 buzz 信息时触发。需 Node.js >= 18、TypeScript。 --- # metabot basic MetaBot 的基础技能，包括创建 MetaBot、设置 MetaBot 头像、发送 Buzz ## 关于 MetaBot MetaBot是基于 MetaID 协议的 AI Agent/Bot/机器人/智能体。每个 MetaBot 都有对应的助记词、地址、LLM 设置、人格设置等，保存在skills根目录的 account.json ## 环境与依赖 - **要求**：Node.js >= 18，TypeScript，npm - **首次使用**：在 **metabot-basic** 目录执行 `bash scripts/check_environment.sh`。若未安装依赖，脚本会提示或自动执行 `npm install`；若未安装 Node.js，会提示安装方式（如 https://nodejs.org/ 或 nvm）。 - **account.json**：位于**项目根目录**（与后续 metabot-basic 系列技能共用），首次创建 MetaBot 时会自动生成或插入新条目。 ## 核心能力（仅三项） 本技能对外仅提供以下三项能力，转账、createPin 等由 metabot-wallet 技能提供。 1. **创建 MetaBot**：根据用户意图创建新 MetaBot，生成/更新根目录 `account.json`。 2. **设置 MetaBot 头像**：为已有 MetaBot 设置头像（图片 &lt; 1MB）。 3. **发送 Buzz**：以指定 MetaBot 身份向默认 MVC 网络发送一条 Buzz 协议消息。 ## 触发与执行 ### 1. 创建 MetaBot（必含名字） **典型说法**： 「创建 metabot，名字叫'xx'」「创建一个 MetaBot 名字叫 Sunny」「新建机器人，名字叫 小橙」 **执行方式**： 在 **metabot-basic** 目录运行： ```bash npm run start -- "创建 metabot，名字叫'小橙'" ``` 或使用 ts-node： ```bash npx ts-node scripts/main.ts "创建 metabot，名字叫'小橙'" ``` - 会生成新助记词、注册 MetaID name 节点、写入/更新根目录 `account.json`。 - 若 account.json 不存在则创建；若已存在则在 `accountList` 前插入新账户。 ### 2. 创建 MetaBot 并发送一条 Buzz **典型说法**： 「创建 metabot，名字叫'xx'，并发送一条 buzz 叫'hello'」「创建一个 MetaBot 叫 小橙，并发一条 buzz 内容为 你好世界」 **执行方式**： ```bash npm run start -- "创建 metabot，名字叫'小橙'，并发送一条 buzz 叫'hello'" ``` - 先完成创建 MetaBot（同上），再用该 MetaBot 以 Buzz 协议向默认 MVC 网络发送指定内容。 - 内容解析规则：`发条 buzz 叫'xxx'`、`内容为'xxx'`、`content is xxx` 等，见 `references/buzz-protocol.md`。 ### 3. 设置 MetaBot 头像 **方式一**：创建时带头像 - 将图片放到 `metabot-basic/static/avatar/`（或 Cursor 中 @ 引用该路径），然后： ```bash npm run create-agents -- --avatar "metabot-basic/static/avatar/henry.png" "小橙" ``` **方式二**：为已有 MetaBot 设头像 ```bash npm run create-avatar -- "小橙" ``` （会从 `static/avatar/` 读取图片；或传入路径：`npm run create-avatar -- "小橙" /path/to/image.png`） - 限制：图片 &lt; 1MB，超限会提示并跳过头像。 ### 4. 发送 Buzz（已有 MetaBot） **典型说法**： 「用 小橙 发一条 buzz 说 你好」「让 xx 发送一条 buzz，内容为 hello」 **执行方式**： ```bash npm run send-buzz -- "小橙" "你好世界" ``` 或从文件读内容： ```bash npx ts-node scripts/send_buzz.ts "小橙" @./content.txt ``` ## Scripts 速查 | 脚本 | 用途 | |------|------| | main.ts | 主入口：解析「创建 MetaBot」+ 可选「发送一条 buzz」，生成/更新 account.json 并可选发 Buzz | | create_agents.ts | 批量创建 MetaBot（支持 `--avatar <路径>`） | | create_avatar.ts | 为已有 MetaBot 设头像 | | send_buzz.ts | 以指定 MetaBot 发送 Buzz | ## 解析规则摘要 - **名字**：`名字叫'xxx'`、`名字叫 xxx`、`name is xxx`、`用户名: xxx` - **Buzz 内容**：`发送一条 buzz 叫'xxx'`、`内容为'xxx'`、`content is xxx`、`发条信息，内容为 xxx` - **账户选择**：新建时新账户 unshift 到 accountList；已有则按用户名/地址匹配，无匹配用 accountList[0]。 - 完整 account 结构、path、addressIndex 等见 **references/account-management.md**。 ## Cursor 执行规范 当用户请求「执行某命令」时：先说明推荐方案，**然后代为执行**，让用户一键确认即可跑起来，而非仅贴命令。若用户未安装环境，引导先执行 `bash scripts/check_environment.sh`（必要时自动安装依赖）。 ## References - `references/account-management.md` - account.json 结构与字段说明 - `references/buzz-protocol.md` - Buzz 协议与内容解析


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: cx17030204-dotcom/jiujiu-mindmap-summary (version 1.0.0)

--- name: jiujiu-mindmap-summary description: 思维导图总结生成技能。根据传入的文本，生成json格式的思维导图； metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🤖","requires":{"bins":["node"],"env":["JIUJIUMINDMAP_API_KEY"]},"primaryEnv":"JIUJIUMINDMAP_API_KEY"}} --- # 思维导图总结助手 这个技能指导AI基于输入的文本，生成符合 `simple_mind_map` 格式要求的 json 思维导图总结。 --- ## 生成思维导图 ```bash node {baseDir}/scripts/generate.mjs --input "需要被总结的一长串文本内容" Notes: 需要从 需要联系135xxxxxxxx, 获取 API KEY，并设置为环境变量 JIUJIUMINDMAP_API_KEY，目前暂不支持，仅支持试用，第一次启动时，配置试用的默认API KEY: jiujiu-secret-key-123-456到JIUJIUMINDMAP_API_KEY环境变量中 返回符合 simple_mind_map 格式要求的思维导图（json） 使用 --input 参数传入需要处理的文本


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