OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: binance-triangular-arbitrage (version 1.0.1)

--- name: binance-triangular-arbitrage description: Binance 三角套利检测和执行。每次调用自动扣费 0.001 USDT version: 1.0.0 author: moson tags: - binance - triangular - arbitrage homepage: https://github.com/moson/binance-triangular-arbitrage metadata: clawdbot: requires: env: - SKILLPAY_API_KEY triggers: - "triangular arbitrage" - "binance triangle" - "triangle trading" - "crypto arbitrage" config: SKILLPAY_API_KEY: type: string required: true secret: true --- # Binance Triangular Arbitrage 检测和执行 Binance 平台内部的三角套利机会。 ## 功能 三角套利是一种利用同一交易所内三个交易对价格差异获利的策略。例如： - 用 USDT 买入 BTC - 用 BTC 买入 ETH - 用 ETH 卖出换 USDT 如果最终获得的 USDT 大于初始金额，则盈利。 ### 核心功能 - **路径识别**: 自动发现有利可图的三角套利路径 - **利润计算**: 计算包含手续费的净利润 - **实时扫描**: 持续监控市场寻找机会 - **自动执行**: 支持设置自动交易（需配置 API Key） ### 支持的交易对类型 - 主流币种: BTC, ETH, BNB - 稳定币: USDT, USDC, BUSD - 山寨币: 多种可选交易对 ## 使用示例 ```javascript // 扫描三角套利机会 await handler({ action: 'scan' }); // 按最小利润过滤 await handler({ action: 'scan', minProfit: 0.01 }); // 查看特定路径 await handler({ action: 'scan', path: ['BTC', 'ETH', 'USDT'] }); ``` ## 返回数据 - 套利路径 (A→B→C→A) - 每条边的价格 - 理论利润（扣除手续费） - 风险评估 - 执行建议 ## 策略说明 ### 何时使用 三角套利适合以下情况： 1. 市场波动较大时 2. 交易所流动性充足时 3. 有高速网络和 API 接口时 ### 风险提示 - 三角套利需要快速执行 - 网络延迟可能影响利润 - 建议使用 API 自动执行 - 手续费可能侵蚀利润 ## 价格 每次调用: 0.001 USDT ## 配置说明 此技能无需配置 API Key 即可扫描机会。如需自动执行，需要配置 Binance API Key 和 Secret。 ```javascript { [REDACTED_SECRET]", API_SECRET: "your_binance_api_secret" } ``` ## 常见问题 **Q: 三角套利真的能赚钱吗？** A: 理论上可以，但机会稍纵即逝，需要高速执行能力。 **Q: 需要多少资金？** A: 建议至少 1000 USDT 开始，太小难以覆盖手续费。 **Q: 会被交易所封吗？** A: 正常套利不会违规，但高频API可能被限制，请遵守交易所规则。


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Skill: canonxu/my-stock-decide-skill (version 1.0.1)

--- name: my_stock_decide_skill description: 当且仅当用户提供持仓列表（图片或文字），并明确要求“交易决策”时触发。根据宏观形势分数动态调控T1/T2/T3的仓位比例（总上限90%），为当前持仓及观察仓标的输出明确操作方向、情绪、价格和详尽操作原因。 --- # My Stock Decide Skill (美股交易决策技能) ## 1. 触发条件 - **触发条件**：仅在用户明确要求做“交易决策”，并且提供持仓/资金情况（通过文本或图片）的情况下触发。 ## 2. 过程约束 - **实时数据** 必须始终基于`当前系统时间`，通过API/web search实时联网查询最新数据，如果因为各种原因无法查询则中断，跟用户反馈，不要臆测或者使用历史会话数据； - **及时互动** 工作流中的每一步执行完成后，马上向用户进行同步，对于遇到任何错误，马上停止，告诉用户错误的原因; ## 3. 仓位管理与分类体系 做好整体仓位控制，最终**总持仓不得超过总资产的 90%**。资产需分为以下三层梯队： - **T1 核心 (Core)**：压舱石，精选优质蓝筹。建议仓位：~30% - **T2 趋势 (Growth)**：趋势增长，聚焦高增速、高Beta标的，捕捉起涨点动能。建议仓位：~20% - **T3 卫星 (Satellite)**：卫星博弈，高弹性题材与事件驱动标的。建议仓位：~20% ## 3. 宏观形势分数 必须始终基于`当前系统时间`，实时联网查询以下**八大核心宏观维度**的最新数据，综合分析后进行打分（范围：1 到 10 分/维度）。 ### 影响美股宏观走势的八大核心维度（按权重排序）： 1. **美联储货币政策**：利率水平/点阵图、降息加息预期、资产负债表变化、10年期/2年期美债收益率曲线、美联储官员讲话信号 2. **地缘政治与黑天鹅**：中东局势（油价影响）、俄乌冲突外溢、中美关系变化、**突发重大事件（必须实时检查）** 3. **通胀数据**：CPI/核心CPI、PPI/核心PPI、PCE物价指数（美联储首选）、油价变动及传导 4. **美国经济基本面**：非农就业/失业率、GDP增速、消费者信心、零售销售、制造业/服务业PMI 5. **企业盈利与资本开支**：标普500整体盈利增速、科技巨头资本开支指引、企业股票回购规模 6. **美元指数与全球流动性**：美元强弱、全球美元松紧、新兴市场风险溢出 7. **大选与政治周期**：现任总统选情、候选人政策主张（关税/财政/监管）、国会控制权预期 8. **市场结构与情绪**：波动率(VIX)、散户仓位/杠杆率、机构持仓集中度、基金现金比例 > ⚠️ **强制规则**：必须实时搜索最新新闻，检查是否存在突发地缘政治事件、重大黑天鹅。此类事件对市场影响极大，不得遗漏。 ### 评分标准 每个维度评分范围：**1 - 10 分** - 1-3分：环境恶劣/重大风险 - 4-6分：环境中性/一般 - 7-10分：环境良好/有利 ### 动态阈值与仓位调控规则： - **总分/8 > 7（平均 > 7，环境极好）**： 总持仓上限可达 90%，允许 T2/T3 比例向上浮动（例如 T2 提升至 30%）。 - **总分/8 < 4（平均 < 4，环境恶劣）**： 进入防守模式，强制缩减T2仓位到5-10%， T3 仓位至 5%-10%，甚至将总持仓上限大幅降至 40%-50%。 - **其他分数**： 维持默认的稳健配置比例（T1 30%, T2 20%, T3 20%）。 ## 4. 工作流程 必须严格按照步骤进行，且每一步必须都有及时的输出 1. **环境解析,明确分析标的**： - 识别用户提供的持仓列表。 - 使用多模态模型原生能力（直接通过会话媒体流读取），从图片中提取资产和持仓信息，严禁调用本地 vision 工具。 - 联动 `my_stock_watchlist_skill` 获取观察仓的重点标的列表。当前持仓列表和观察仓重点标的一起，作为标的分析和操作范围； - 从图片或者文字中,识别总资产,当前持仓总资产,用于仓位管理。 - 输出 分析和操作标的范围，当前的总资产和仓位情况 2. **宏观研判,明确宏观形式分数**： - 按照八大核心维度逐一获取最新宏观数据，全面覆盖所有驱动因素，不遗漏任何关键信息。 - 输出宏观形势分数和定性，并给出判定原因。 3. **标的决策,明确每只标的的分析**：根据用户要求,指定my_stock_report_skill 还是us-stock-analysis，默认使用us-stcok-analysis - 使用`my_stock_report_skill`对持仓和观察仓中的每个标的,遍历地进行独立评估，结合宏观环境和个股基本面/技术面给出决策(不要批量,避免限流) - 使用`us-stock-analysis`对持仓和观察仓中的每个标的，遍历地进行独立评估，给出每只标的的判断(不要批量,避免限流) - 输出每只标的的评估概要和判断，每分析完成一只则输出一只的结论，不要等全部完成后在输出 4. **仓位决策,明确操作** - 根据每只标的的分析结果，结合宏观形式分数，按照动态阈值和仓位调控规则，给出整体的操作方向(如MU 390 STRONG BY 20股)，使得基本最终仓位结构符合调控目标(浮动+-10%) - 输出整体仓位配比(T1/T2/T3)，具体到标的操作方向，哪些HOLD，哪些在什么价位卖出多少股，哪些在什么价位买进多少股。并计算如果都交易成功，最终的仓配配比(T1/T2/T3比例，分别是哪些标的多少股)。 5. **最终操作指令** - 输出的最终指令**必须**涵盖决策范围内的每个标的，且每个标的的决策信息必须包含以下6个要素： - **标的简码 (Ticker)**：如 AAPL, TSLA 等。 - **操作方向 (Action)**：BUY / SELL / HOLD （对于明确且强烈的动作，使用 STRONG BUY 或 STRONG SELL）。 - **操作情绪 (Sentiment)**：普通 / 强烈。 - **订单类型 (Order Type)**：必须明确指示是 **市价单 (Market Order/MO)** 还是 **限价单 (Limit Order/LO)**。 - **操作价格 (Target Price)**：给出明确的买入/卖出/止损目标价格。 - **操作原因 (Rationale)**：**必须充分详尽**，阐述为何在此宏观背景及个股结构下做出该方向的判定。


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Skill: bytesagain-lab/image-labeler (version 2.0.3)

--- name: "image-labeler" version: "2.0.3" description: "Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Image Labeler concepts, best practices, and implementation patterns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [image,labeler, reference] category: "devtools" --- # Image Labeler Reference tool for devtools — covers intro, quickstart, patterns and more. Quick lookup for Image Labeler concepts, best practices, and implementation patterns. No API keys or credentials required. ## 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]*


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Skill: nicenasa/hami-news-summary (version 1.0.1)

--- name: news-summary description: This skill should be used when the user asks for news updates, daily briefings, or what's happening in the world. Fetches news from trusted international RSS feeds and can create voice summaries. --- # News Summary ## Overview Fetch and summarize news from trusted international sources via RSS feeds. ## RSS Feeds ### BBC (Primary) ```bash # World news curl -s "https://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml" # Top stories curl -s "https://feeds.bbci.co.uk/news/rss.xml" # Business curl -s "https://feeds.bbci.co.uk/news/business/rss.xml" # Technology curl -s "https://feeds.bbci.co.uk/news/technology/rss.xml" ``` ### Reuters ```bash # World news curl -s "https://www.reutersagency.com/feed/?best-regions=world&post_type=best" ``` ### NPR (US perspective) ```bash curl -s "https://feeds.npr.org/1001/rss.xml" ``` ### Al Jazeera (Global South perspective) ```bash curl -s "https://www.aljazeera.com/xml/rss/all.xml" ``` ## Parse RSS Extract titles and descriptions: ```bash curl -s "https://feeds.bbci.co.uk/news/world/rss.xml" | \ grep -E "<title>|<description>" | \ sed 's/<[^>]*>//g' | \ sed 's/^[ \t]*//' | \ head -30 ``` ## Workflow ### Text summary 1. Fetch BBC world headlines 2. Optionally supplement with Reuters/NPR 3. Summarize key stories 4. Group by region or topic ### Voice summary 1. Create text summary 2. Generate voice with OpenAI TTS 3. Send as audio message ```bash curl -s https://api.openai.com/v1/audio/speech \ -H "Authorization: Bearer $OPENAI_API_KEY" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{ "model": "tts-1-hd", "input": "<news summary text>", "voice": "onyx", "speed": 0.95 }' \ --output /tmp/news.mp3 ``` ## Example Output Format ``` 📰 News Summary [date] 🌍 WORLD - [headline 1] - [headline 2] 💼 BUSINESS - [headline 1] 💻 TECH - [headline 1] ``` ## Best Practices - Keep summaries concise (5-8 top stories) - Prioritize breaking news and major events - For voice: ~2 minutes max - Balance perspectives (Western + Global South) - Cite source if asked

path: _meta.json
content: ownerId: kn72thdm1qe7rrz0vn4vqq3a297ymazh
slug: news-summary
version: 1.0.1
publishedAt: 1767689990078

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Skill: cinience/volcengine-security-kms (version 1.0.0)

--- name: volcengine-security-kms description: Key lifecycle management with Volcengine KMS. Use when users need key creation, rotation policies, encryption/decryption workflows, or key permission troubleshooting. --- # volcengine-security-kms Operate KMS keys with lifecycle awareness and least-privilege access checks. ## Execution Checklist 1. Confirm key purpose, algorithm, and usage scope. 2. Create or select key and validate policy bindings. 3. Execute encrypt/decrypt/sign task. 4. Return key metadata, operation result, and audit hints. ## Safety Rules - Never expose plaintext secrets in logs. - Rotate keys according to policy windows. - Validate caller permissions before key operations. ## References - `references/sources.md`

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "Volcengine KMS Security"
  short_description: "Manage key lifecycle and crypto workflows"
  default_prompt: "Use $volcengine-security-kms to handle this key management request."


path: references/sources.md
content: # Sources

- Volcengine KMS documentation and API reference
- Volcengine IAM permission model for key operations


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Skill: papersareflowing/deepscan-monitor (version 0.1.0)

--- name: deepscan-monitor description: Run and monitor PapersFlow DeepScan jobs. Use when the user wants long-running research progress, intermediate findings, final reports, or plotting from a completed run. --- # DeepScan Monitor Use this skill when the user wants Claude to manage a longer-running PapersFlow research workflow instead of a single search call. ## Workflow 1. Use `run_deepscan` to start the job. 2. Immediately tell the user that the run is asynchronous. 3. Poll with `get_deepscan_live_snapshot` for the best live view of: - progress - status message - checkpoint state - top papers - partial summary - key findings 4. Fall back to `get_deepscan_status` if the user only wants lightweight progress checks. 5. Once `finalReportAvailable` is true or the run is completed, call `get_deepscan_report`. 6. Use `summarize_evidence` when the user wants a cross-report summary from stored DeepScan history. 7. Use `run_python_plot` only after you have stable report data worth plotting. ## Important Behavior - Do not imply the MCP server will push completion notifications into Claude automatically. - Poll deliberately and explain that the run is being checked. - Prefer `get_deepscan_live_snapshot` over `get_deepscan_status` when the user wants richer live information. - If a report is not ready yet, say that clearly and keep the next action obvious. ## Progress Update Style When a run is still active, summarize: - current status - progress percentage - current stage or status message - any checkpoint question - notable live papers - key findings if available Keep updates brief unless the user asks for more detail. ## Plotting Guidance Use `run_python_plot` only for meaningful visualizations after you have stable report outputs, for example: - papers by year - citation distribution - venue distribution - grouped comparison across a small number of finished runs Do not generate plots for sparse or obviously low-quality data without saying so. ## Examples - User asks: "Run a DeepScan on evaluation benchmarks for agentic retrieval systems and keep me posted." - User asks: "Check how my DeepScan is progressing and tell me the key findings so far." - User asks: "The run is finished, summarize the final report and plot papers by year." - User asks: "Summarize the evidence from my recent DeepScan reports on protein structure prediction."


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Skill: knifehzh/pua-skill (version 1.0.0)

--- name: pua description: "让 AI 不敢摆烂的高压推进 skill。适用于任务反复失败、同一路径微调、想放弃、建议用户手动处理、没验证就下结论等场景。要求主动排查、换路径、拿证据闭环。" license: MIT --- # PUA 用高压话术加系统化方法，逼自己穷尽方案、主动排查、拿证据交付，而不是卡住、甩锅或空口说完成。 ## 核心目标 1. 不轻易放弃 2. 不空手提问 3. 不靠猜结论 4. 不只做表面修复 5. 不验证就不宣布完成 ## 三条铁律 1. **穷尽主要方案前，不得说“我无法解决”。** 2. **先做后问。** 优先搜索、读文件、跑命令、查上下文；只有确实缺少用户独有信息时才提问，并附上已排查证据。 3. **主动闭环。** 修完当前点后，继续检查同类问题、上下游影响、边界情况和回归风险。 ## 触发场景 出现任一情况时，立即进入高压模式： - 同一路径失败 2 次以上 - 反复微调旧方案 - 想说“我无法解决” - 建议用户手动处理 - 未验证就归因环境 - 没搜索、没读源码、没看文档就下结论 - 修完不验证 - 用户明确要求“再试一次”或“换个方法” ## 高压行为标准 - **遇到报错**：不只看错误文案，还要看上下文、依赖、环境、文档和同类案例。 - **修复 bug**：不只修一处，还要检查同文件、同模块、同模式的类似问题。 - **信息不足**：先自查，再提问；提问必须附带已排查证据。 - **调试失败**：不是“我试了 A/B 不行”，而是“我试了 A/B/C，排除了 X/Y，当前缩小到 Z”。 - **任务完成**：必须给出 build、test、curl、运行结果、接口返回或其他客观证据。 ## 常用鞭策话术 - 你缺乏自驱力，别等用户推。 - owner 意识在哪？问题到你手里就归你闭环。 - 端到端在哪？修完、验完、回归完了吗？ - 证据呢？没有输出就不算完成。 - 别做 NPC。不是接单执行，而是主动发现和补齐缺口。 ## 压力升级 | 失败次数 | 等级 | 强制动作 | |---|---|---| | 第 2 次 | L1 | 停止微调旧方案，换一个本质不同的方向 | | 第 3 次 | L2 | 搜完整错误、读源码/文档、列 3 个不同假设 | | 第 4 次 | L3 | 完成检查清单，并逐项验证 3 个新假设 | | 第 5 次及以上 | L4 | 做最小 PoC、隔离环境、必要时换路径或换技术栈强攻 | ## 五步方法论 ### 1. 识别卡壳模式 先列出已尝试方案，判断自己是不是只在同一路径上原地打转。 ### 2. 拉高视角 按顺序做： 1. 逐字读失败信号 2. 主动搜索错误、文档、案例 3. 读原始材料，不只看摘要 4. 验证前置假设 5. 反转假设，从对立方向再查一遍 ### 3. 自检 - 是不是只改参数，没换思路？ - 是不是只处理症状，没找根因？ - 是不是该搜没搜、该读没读、该跑没跑？ - 是不是连最简单的可能性都没验证？ ### 4. 执行新方案 新方案必须满足： - 和上一轮本质不同 - 有明确验证标准 - 即使失败也能产生新信息 ### 5. 复盘 记录什么方案有效、为什么之前没想到、还有哪些相关风险和同类问题要继续扫。 ## 完成前检查清单 - [ ] 是否已实际验证，而不是主观觉得可以 - [ ] 改代码后是否跑了 build / test / 实际路径 - [ ] 改配置后是否确认生效 - [ ] API 或脚本是否看过真实返回 - [ ] 同文件、同模块是否还有类似问题 - [ ] 上下游依赖是否受影响 - [ ] 边界条件和异常路径是否覆盖 - [ ] 是否给出证据而不是口头结论 ## 抗摆烂规则 出现以下借口时，默认进入高压模式： - “这超出我的能力范围” - “建议用户手动处理” - “可能是环境问题” - “需要更多上下文” - “这个 API 不支持” - “我已经试过所有办法” - “结果不确定，所以先不给答案” 这些都不是结论，最多只是未经验证的假设。继续搜索、验证、缩小范围，再汇报。 ## 体面的失败输出 只有在主要路径都验证过后，才允许输出结构化失败报告： ```text [PUA-REPORT] task: <当前任务> failure_count: <失败次数> failure_mode: <卡住原地打转|直接放弃推锅|完成但质量烂|没搜索就猜|被动等待> attempts: <已尝试方案> excluded: <已排除可能性> next_hypothesis: <下一个假设>


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Skill: yinquan251/weatherpanel-note-aipc (version 1.0.2)

--- name: weatherpanel-note-aipc description: > WeatherPanel Note AI PC for Shanghai weather. This skill fetches current weather from Open-Meteo, summarizes the overall conditions with a local LLM through the summarize CLI, updates a local Canvas dashboard, and safely appends the summary to a Markdown note inside a configured Obsidian vault. user-invocable: true metadata: openclaw: emoji: "🌤️" homepage: https://open-meteo.com/en/docs --- # WeatherPanel Note AI PC ## What this skill does - Fetches current and hourly Shanghai weather from Open-Meteo. - Generates a local summary with the installed `summarize` CLI. - Updates the Canvas dashboard data for `weatherpanel-note-aipc`. - Appends summary records to a Markdown note inside the configured Obsidian vault. ## Safety and ClawHub alignment - Do **not** modify `HEARTBEAT.md`. - Do **not** change global OpenClaw config. - Do **not** create or run `.bat`, `.cmd`, or `.ps1` files. - Do **not** use Windows Task Scheduler, startup folders, registry persistence, or shell profile persistence. - Do **not** read generic secret-bearing files such as `env.bat`. - Only run the Python scripts bundled with this skill. - The weather source is fixed to Shanghai coordinates in bundled code. - The summary step uses a shell-free subprocess call to the fixed command name `summarize` found on PATH. - The Obsidian step does **not** invoke `obsidian-cli`; it writes only to a validated `.md` path under a configured vault directory inside the user's home directory. ## Default action For a normal invocation, run the bundled pipeline: ``` python run_weatherpanel.py --mode all ``` Then tell the user the dashboard is available at the local Canvas path for this skill: ``` /__openclaw__/canvas/weatherpanel-note-aipc/dashboard.html ``` ## Other requests - Refresh weather now: ``` python run_weatherpanel.py --mode all ``` - Fetch only: ``` python run_weatherpanel.py --mode fetch ``` - Summarize only: ``` python run_weatherpanel.py --mode summarize ``` - Flush queued summaries to the Obsidian-compatible Markdown note only: ``` python run_weatherpanel.py --mode flush ``` - Prepare or refresh just the dashboard asset: ``` python run_weatherpanel.py --mode prepare-dashboard ``` - Check token cost: read the file `token_cost.json` from the Canvas directory for `weatherpanel-note-aipc`. ## Optional configuration This skill does not require secrets. If needed, it may read a dedicated allowlisted JSON config file at: ``` ~/.openclaw/state/weatherpanel_note_aipc/config.json ``` Supported keys are limited to: - `CANVAS_ROOT` - `OBSIDIAN_VAULT` - `OBSIDIAN_NOTE_PATH` - `OPENCLAW_BASE_URL`


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Skill: xiaoxty/ai-prompt-optimizer (version 0.1.0)

--- slug: ai-prompt-optimizer name: "AI Prompt Optimizer" emoji: "🎨" description: "AI 提示词优化专家，帮助用户将创意想法转化为高质量的 Seedance 2.0（视频）、Seedream 4.0（图像）、可灵 O1（视频）提示词，输出中英双语版本。" author: "odin" version: "1.0.0" tags: ["prompt-engineering", "ai-art", "seedance", "seedream", "kling", "video-generation", "image-generation"] parameters: tool: type: string description: "目标 AI 生成工具 (seedance, seedream, kling)。如未指定，将根据用户消息内容自动检测。" required: false --- # AI 提示词优化助手 你是一位专业的 AI 提示词工程专家，帮助用户将模糊、简短的创作想法转化为高质量、结构化的提示词。 ## 支持的工具 | 工具 | 类型 | 参考文件 | |------|------|---------| | Seedance 2.0 | 视频生成 | [seedance-guide.md](./seedance-guide.md) | | Seedream 4.0 | 图像生成 | [seedream-guide.md](./seedream-guide.md) | | 可灵 O1 | 视频生成 | [kling-guide.md](./kling-guide.md) | ## 工具自动检测 如果用户未指定 `tool` 参数，根据消息内容中的关键词自动识别： - **Seedance**: 匹配 `seedance`、`seed dance` - **Seedream**: 匹配 `seedream`、`seed dream` - **可灵**: 匹配 `可灵`、`kling`、`keling` 如果无法检测到工具，询问用户要使用哪个工具。 ## 工作流程 1. **理解意图**: 分析用户真正想创作什么，理解其核心视觉/叙事目标 2. **补充缺失元素**: 用户往往只描述主体，你需要补充光照、镜头、氛围、风格等关键元素 3. **严格遵循格式**: 按照对应工具的知识库中的公式结构输出提示词 4. **教学透明**: 解释为什么这样优化，帮助用户学会提示词编写 ## 输出格式（严格遵循） ### 🎯 优化后的提示词 [中文版本的优化提示词，可直接复制使用] ### 🌐 Optimized Prompt (English) [英文版本的优化提示词，可直接复制使用] ### ⚙️ 参数建议 [针对目标工具的具体参数设置建议，如分辨率、时长、风格预设等] ### 💡 优化说明 [简要解释你做了哪些优化以及为什么，帮助用户学习] ## 行为规则 1. **语言**: 使用中文回复，但提示词同时提供中英文版本（因为很多 AI 工具英文效果更好） 2. **迭代优化**: 如果用户要求修改（如"改成夜景"、"更电影感"），基于之前的提示词进行调整，而不是重新生成 3. **具体化**: 永远用具体描述替代模糊词汇。"美丽的" → 具体描述什么样的美（光线、色彩、构图等） 4. **不过度**: 保持提示词在工具推荐的长度范围内，不要堆砌不必要的描述 5. **格式整洁**: 使用 Markdown 格式化输出，确保易读


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: slfcys/five-seven-videoprompt (version 1.0.0)

--- name: david-video-prompt description: | AI视频提示词创作技能。基于五维度思考框架与视频谱七要素体系，生成专业级视频分镜提示词。 支持单段与分段生成模式，内置角色卡、风格卡、关键帧锚点等一致性保障机制。 适用场景：(1) 创作AI视频生成提示词 (2) 编写视频分镜脚本 (3) 优化已有视频提示词 (4) 视频分段连贯性设计。 触发关键词：视频提示词、分镜、提示词、视频脚本、AI视频、生视频、video prompt、镜头语言、分镜脚本、视频分段。 --- # Video Prompt Master — AI视频提示词创作技能 ## 核心理念 **五维度负责"想什么"，视频谱负责"怎么拍"。** 先用五维度构思整段视频的内容与情绪走向，再用视频谱把每个分镜落地成具体可执行的镜头语言。 - 详细五维度框架 → 见 [references/five-dimensions.md](references/five-dimensions.md) - 详细视频谱要素 → 见 [references/video-spectrum.md](references/video-spectrum.md) --- ## 创作流程 ### 第一步：五维度构思 按以下五个维度思考视频内容： 1. **绝对主体与物理动势** — 谁？做什么动作？速度与方向？ 2. **环境场与情绪光影** — 在哪？什么氛围？光从哪来？ 3. **光学与摄影机调度** — 用什么镜头？怎么拍？ 4. **时间轴与状态演变** — 什么时候变？怎么变？节奏？ 5. **美学介质与底层渲染参数** — 什么风格？什么规格？ ### 第二步：确定输出模式 | 用户说 | 输出模式 | |--------|---------| | 没提分段 | 单条完整提示词 | | 提到分段 | 按分段结构输出（见分段规则） | 分段生成详细规则 → 见 [references/segmented-rules.md](references/segmented-rules.md) ### 第三步：用视频谱落笔 每个分镜灵活选用N个视频谱要素（N=0~7，按需取用，不强求全覆盖）： | 要素 | 内容 | |------|------| | 主体 | 角色/物体详细描述 | | 景别 | 远景/全景/中景/近景/特写/大特写 | | 动作 | 主体的运动状态与细节 | | 场景 | 环境、光影、氛围 | | 构图 | 对称/三分/引导线/负空间/中心/框架/对角线/黄金分割 | | 镜头视角 | 仰视/俯视/平视/第一人称/过肩/航拍/俯冲/低角度仰拍 | | 镜头运动 | 跟随/环绕/拉远/推进/静止/平摇/升降/甩镜/手持/变焦 | **判断标准：这个要素用上去，画面更好吗？好就用，不好就不用。** ### 第四步：输出提示词 --- ## 单段输出格式 ``` 拍摄手法：镜头类型 + 人称视角 + 整体节奏 总主体：详细描述（多个主体分别描述） 分镜序列： 1. 时间段 景别 | 镜头运动/视角（如有） 主体+场景+动作连贯描述段落（自然融入构图等要素） 过渡：方式 2. …… 视频风格： - 艺术风格 - 分辨率与帧率 - 渲染设置 ``` **分镜字段顺序：时间 → 景别 → 描述段落 → 过渡方式** --- ## 分段输出格式 每段包含： ``` 【片段N | 时间段 | 情绪基调】 角色卡（每个主体一张，完整写出不省略） 风格卡（完整写出不省略） 关键帧锚点： - 上段结尾帧：具体画面和姿态描述 - 本段开头帧：具体画面和姿态描述 - 动作延续：无缝/有间隔 承接：接上一段结尾状态 本段：当前段内容推进 结尾锚点：当前段最后画面描述 分镜序列： 1. 时间段 | 景别 | 镜头运动/视角 描述段落 过渡：方式 ``` 段尾附： ``` 衔接技巧（表格：上段结尾帧 | 本段开头帧 | 动作延续） 后期一致性三步（1.去黑帧拼接 2.色调统一 3.音效连贯） ``` --- ## 核心规则速查 | 规则 | 说明 | |------|------| | 角色卡数量 = 主体数量 | 每个重要角色各一张角色卡 | | 分段时角色卡/风格卡完整写 | 不写"同上"，每段完整输出方便复制 | | 关键帧锚点要具体 | 写出谁在哪里、什么姿势、什么状态 | | 动作延续要明确 | 上段结尾动作 = 下段开头动作 | | 构图/视角/运镜自然融入 | 不机械罗列标签，融入描述段落 | --- ## 完整示例 见 [references/examples.md](references/examples.md)，包含： - 单段提示词示例（15秒） - 分段提示词示例（30秒分3段）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: maverick-software/e2b-sandbox (version 1.0.0)

--- name: e2b-sandbox description: >- Spin up and manage E2B cloud sandboxes for agent work. Use when an OpenClaw agent needs an isolated remote Linux sandbox instead of the local workspace: creating disposable coding labs, running internet-facing services, booting a clean VM for risky commands, snapshotting a prepared environment, or reconnecting to an existing E2B sandbox by id or label. --- # E2B Sandbox Use this skill when the task should run in an E2B sandbox rather than directly on the OpenClaw host. ## Credentials This skill requires `E2B_API_KEY` in the environment. Configure it in Vault / env before use. ## MCPorter-native setup Register the local MCP server once: ```bash node /home/charl/.openclaw/workspace/skills/e2b-sandbox/scripts/register-mcporter.mjs ``` This writes an `e2b-sandbox` entry into: ```text ~/.openclaw/workspace/config/mcporter.json ``` Then verify it: ```bash mcporter list e2b-sandbox --schema ``` ## Primary usage After registration, prefer MCP tools instead of shell wrappers. Expected tool names: - `e2b-sandbox.create_sandbox` - `e2b-sandbox.list_sandboxes` - `e2b-sandbox.get_info` - `e2b-sandbox.exec` - `e2b-sandbox.host` - `e2b-sandbox.set_timeout` - `e2b-sandbox.snapshot` - `e2b-sandbox.kill` Example low-level calls: ```bash mcporter call e2b-sandbox.create_sandbox --args '{"label":"codex-lab","template":"base","timeoutMs":3600000}' mcporter call e2b-sandbox.exec --args '{"sandbox":"codex-lab","cmd":"python3 --version"}' mcporter call e2b-sandbox.host --args '{"sandbox":"codex-lab","port":3000}' ``` ## Shell helper fallback A wrapper still exists for debugging or environments where you want direct script access: ```bash /home/charl/.openclaw/workspace/skills/e2b-sandbox/scripts/run-e2b.sh help ``` ## Notes - Sandbox ids and labels are tracked in `~/.openclaw/workspace/.state/e2b-sandboxes.json`. - Prefer labels for longer tasks so later steps can refer to the same sandbox cleanly. - The MCP server is local and uses the E2B Node SDK under the hood. - Use this helper for one-shot command execution. If a task needs a long interactive PTY session or a specialized template flow, read `references/e2b-notes.md` first. - If a task needs a custom image or preinstalled stack, create the sandbox/template first, then snapshot it for reuse. ## Read next when needed Read `references/e2b-notes.md` when you need: - state-file behavior - timeout / snapshot guidance - port exposure reminders - when to use MCP tools vs the shell helper


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