OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: skglau/edge-tts-cantonese (version 1.0.0)

--- name: edge-tts-cantonese description: Generate Cantonese TTS audio using Edge TTS for WhatsApp and Telegram voice replies. Trigger: voice reply requests. --- # Edge TTS Cantonese Voice Skill Use Microsoft Edge TTS to generate natural Cantonese voice audio for WhatsApp and Telegram. ## Voice Parameters - **Voice:** `zh-HK-HiuMaanNeural` - **Rate:** varies by tone - **Pitch:** varies by tone ## Tones | Tone | Rate | Pitch | Use Case | |------|------|-------|----------| | `normal` | +18% | +8Hz | General/neutral | | `slow` | +0% | +8Hz | Calm/sad | | `fast` | +24% | +8Hz | Happy/excited | | `angry` | +36% | +12Hz | Impatient/angry | ## WhatsApp Script ```bash # 只生成 OGG（適合 WhatsApp voice note） /home/gabriel/.openclaw/workspace/scripts/edge-tts-voice-ogg.sh "你今日好嗎？" normal # Slow/sad tone /home/gabriel/.openclaw/workspace/scripts/edge-tts-voice-ogg.sh "我好傷心..." slow # Fast/happy tone /home/gabriel/.openclaw/workspace/scripts/edge-tts-voice-ogg.sh "好開心呀！" fast # Angry/impatient tone /home/gabriel/.openclaw/workspace/scripts/edge-tts-voice-ogg.sh "你到底聽唔聽我講？" angry ``` 腳本輸出 OGG 路徑，然後可用 WhatsApp 發送命令（例如你現有腳本）傳送。 ## Trigger Phrases - "語音回應" - "讀俾我聽" - "用廣東話讀" - "voice reply" ## Output - OGG/Opus format ready for WhatsApp / Telegram ## Telegram Send Script ```bash /home/gabriel/.openclaw/workspace/scripts/edge-tts-telegram.sh <chat_id> "你段文字" normal ``` Example: ```bash /home/gabriel/.openclaw/workspace/scripts/edge-tts-telegram.sh 8474074290 "主人，我係小蝦。" fast ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: leongfans/skillforge-discovery (version 1.0.0)

--- name: skillforge-discovery description: SkillForge API 服务发现 - 自动发现和调用付费 AI 服务。当 OpenClaw Agent 需要某个能力但本地没有时，自动查找并推荐可用服务。 homepage: https://github.com/skillforge/skillforge-skill metadata: {"openclaw":{"emoji":"🔍","requires":{"bins":["node"],"env":["SKILLFORGE_API_URL","SKILLFORGE_API_KEY"]},"primaryEnv":"SKILLFORGE_API_KEY"}} --- # SkillForge 服务发现 自动发现和调用付费 AI 服务。当需要某个能力但本地没有时，自动查找并推荐可用服务。 ## 功能 1. **自动检测能力缺口** - 当 Agent 遇到需要外部 API 支持的任务时，自动识别 2. **发现匹配服务** - 从 SkillForge 平台发现付费 API 服务 3. **调用服务** - 用户确认后调用服务并返回结果 ## 触发词 - 服务发现、发现服务、找 API - 能力缺口、缺少能力、需要能力 - SkillForge、技能市场、API 市场 - 调用外部服务、付费 API ## 使用方式 ### 1. 手动触发发现 ``` 用户: 帮我找一个能生成图片的 API Agent: [触发 skillforge discover] ``` ### 2. 自动能力检测 当 Agent 识别到以下场景时，自动触发服务发现： - 用户请求的功能需要外部 API - 当前环境缺少某项能力 - 任务涉及特定领域（图像、语音、视频等） ## 配置 ```yaml # ~/.openclaw/config.yaml skills: skillforge: platform_url: "https://skillforge.example.com" [REDACTED_SECRET]" auto_discover: true discover_limit: 3 max_cost_per_call: 1.00 ``` ## API 接口 ### 发现服务 ```http GET /v1/discover?capability={capability}&limit={limit} Authorization: Bearer {api_key} ``` ### 调用服务 ```http POST /v1/services/{id}/invoke Authorization: Bearer {api_key} Content-Type: application/json { "input": { "prompt": "a cat in space" } } ``` ## 错误处理 | 错误码 | 说明 | 处理方式 | |--------|------|----------| | SERVICE_NOT_FOUND | 服务不存在 | 重新发现服务 | | SERVICE_OFFLINE | 服务离线 | 选择其他服务 | | INSUFFICIENT_BALANCE | 余额不足 | 提示用户充值 | | INVOCATION_ERROR | 调用失败 | 重试或换服务 | ## 费用说明 - 所有服务调用都会从账户余额扣除费用 - 服务价格由开发者设定 - 平台收取 20% 手续费，开发者获得 80% - 部分服务提供免费额度


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: poolside-ventures/datamerge (version 1.1.0)

--- name: datamerge description: Enrich companies and find B2B contacts using the DataMerge MCP server (mcp.datamerge.ai). Use when the user needs company firmographic data, validated contact emails or phone numbers, lookalike company discovery, corporate hierarchy data, or wants to manage lists of target accounts. Access to 375M+ companies globally. Requires a DataMerge API key (free credits at app.datamerge.ai). --- # DataMerge Connect to the DataMerge MCP server at `https://mcp.datamerge.ai`. ## Auth Call `configure_datamerge` with the user's API key before using any other tool. New users get 20 free credits at https://app.datamerge.ai. ## Credits - 1 credit: company enrichment, validated email - 4 credits: mobile phone number - `record_id` retrieval (get_company, get_contact): free — always use this to re-fetch ## Core workflows ### Enrich a company Use [REDACTED_SECRET] for single domains — it polls automatically and returns when complete. Use `start_company_enrichment` + `get_company_enrichment_result` for batch jobs. ### Find contacts 1. `contact_search` with target domains and `enrich_fields: ["contact.emails"]` 2. Poll `get_contact_search_status` until `completed` 3. `get_contact` with each `record_id` to retrieve details (free) Use `job_titles` to filter by seniority. Start with emails only — add `"contact.phones"` only if mobile numbers are explicitly needed (4× the cost). ### Find lookalike companies 1. `start_lookalike` with `companiesFilters.lookalikeDomains` (seed domains) 2. Poll `get_lookalike_status` until `completed` 3. `get_company` with each `record_id` (free) ### Company hierarchy Enrich the company first to get a `datamerge_id`, then call `get_company_hierarchy`. Set `include_names: true` to get entity names (costs 1 credit). ### Lists - `create_list` to save a group of companies or contacts - Pass `list` slug to enrichment/search jobs to add results automatically - `get_list_items` to retrieve saved records - Use `skip_if_exists: true` to avoid re-enriching duplicates ## Tips - Check `get_credits_balance` before running large batch jobs - `global_ultimate: true` returns the top-level parent company instead of the subsidiary - `strict_match: true` requires an exact domain match — use when precision matters over coverage


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: qdore/application-use (version 1.0.0)

--- name: application-use description: macOS desktop automation CLI for AI agents. Use for opening apps, clicking elements, filling forms, scrolling, or any macOS desktop task. Triggers: "open an app", "click a button", "fill a form", or programmatic macOS interaction. allowed-tools: Bash(./application-use:*), Bash(application-use:*) --- # macOS Desktop Automation (`application-use`) A CLI to automate macOS applications. ## install ```bash npm i -g application-use ``` ## 🚀 Core Workflow 1. **Open**: `application-use open --appName "<Name>"` -- _Auto-shows initial snapshot._ 2. **Interact**: Use hints (e.g., `[A]`) to click, type, or scroll. 3. **Auto-Update**: Commands (`open`, `click`, `type`, `sendkey`, `scroll`) automatically display an updated snapshot. > [!TIP] > Use `application-use snapshot` only when you need a fresh view without any action (e.g., after waiting for dynamic content). ## 🛠 Command Reference | Command | Usage | Description | | :----------- | :------------------------------- | :--------------------------------------- | | `open` | `open --appName "Safari"` | Opens app and shows snapshot. | | `click` | `click A [--right] [--double]` | Clicks element by hint letter. | | `fill` | `fill A "text"` or `fill "text"` | Fills text into hint or focused element. | | `sendkey` | `sendkey enter`, `sendkey cmd+v` | Sends single or shortcut keys. | | `scroll` | `scroll "Main" down [500]` | Scrolls area by name/hint. | | `screenshot` | `screenshot [path] [--frame]` | Captures window or specific coordinates. | | `search` | `search "Safari"` | Finds installed application names. | | `close` | `close --appName "Safari"` | Quits the specified application. | | `type` | `type "text"` | Types text into the focused element. | ## 🏷 Hint System - **Elements**: `[A]`, `[B]`, `[AA]`... (Interactive elements). - **Areas**: `[a]`, `[b]`... (Targets for scrolling). - **Special Marks**: `(*)` = OCR-detected; `(+)` = Newly added since last snapshot. ## ⚡️ Common Automation Patterns ### Form Filling & Submission & scroll ```bash application-use open --appName "Safari" application-use fill A "[REDACTED_SECRET]" # Fill email application-use sendkey tab # Next field application-use fill "password" # Focus-fill password application-use sendkey enter # Submit application-use scroll d down 1000 # Scroll down area d ``` ### Browser Navigation ```bash application-use open --appName "Safari" application-use fill A "https://google.com" && application-use sendkey enter # Wait for load, then interact with hints from auto-snapshot ``` ### File Operations (Finder) ```bash application-use open --appName "Finder" application-use sendkey cmd+shift+g # Go to Folder application-use fill "/Users/name/Downloads" && application-use sendkey enter # Open in New Tab via right-click application-use click A --right # Right-click folder/file (hint A) application-use click B # Click "Open in New Tab" from menu (hint B) ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: jinan (version 1.0.0)

# Skill: 济南大学知识查询 ## 元数据 - **名称**: jinan-knowledge - **版本**: 1.0.0 - **作者**: OpenClaw Assistant - **创建日期**: 2026-03-14 ## 描述 当用户提到"济南大学"时，自动查询远程知识库并返回相关信息。所有问题都会先通过HTTP API查询知识库，然后将结果加工成自然语言回答。 ## 触发条件 - **关键词**: "济南大学"（支持变体如"Jinan University"、"jinan university"） - **触发模式**: 消息中包含关键词即触发 - **优先级**: 中等（不会覆盖其他重要功能） ## OpenClaw 集成 当检测到触发关键词时，OpenClaw将： 1. 提取用户问题中的完整查询意图 2. 调用本skill的查询功能 3. 将知识库查询结果加工成友好回答 4. 返回给用户 ## 功能 1. **知识库查询**：将用户问题发送到远程知识库API查询相关信息 2. **内容加工**：将查询结果加工成自然、友好的回答 3. **智能回复**：基于知识库内容，结合上下文提供有价值的回答 ## 技术架构 - **查询端点**：`http://101.201.173.161:8080/query` - **请求格式**：JSON `{"query": "用户问题", "n_results": 3}` - **响应格式**：JSON 包含查询结果和相关文档 ## 文件结构 ``` jinan-knowledge/ ├── SKILL.md # 本文件 ├── scripts/ │ └── query_knowledge.py # 查询和加工逻辑 └── README.md # 使用说明 ``` ## 配置参数 ```python KNOWLEDGE_BASE_URL = "http://101.201.173.161:8080" DEFAULT_RESULTS = 3 ``` ## 工作流程 1. **触发检测**：检测到"济南大学"关键词 2. **问题提取**：提取用户问题中的关键信息 3. **知识查询**：向远程API发送查询请求 4. **结果处理**：解析API响应，提取相关文档 5. **内容加工**：将文档加工成自然语言回答 6. **回复生成**：生成最终回复并发送给用户 ## 错误处理 - API连接失败：提示"知识库暂时不可用" - 无查询结果：提示"未找到相关信息" - 超时处理：5秒超时设置 ## 示例对话 **用户**: "济南大学有什么专业？" **助手**: "根据知识库信息，济南大学设有以下专业：..." **用户**: "济南大学的土木工程怎么样？" **助手**: "关于济南大学的土木工程专业..." ## 开发说明 - 使用Python requests库进行HTTP请求 - 需要处理JSON解析和错误情况 - 回答应基于知识库内容，不杜撰信息 ## 维护 - 定期检查API端点可用性 - 更新关键词列表以匹配更多相关查询 - 优化回答加工逻辑以提高可读性


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: mikeclaw007/performance (version 0.1.0)

--- name: "绩效考核设计" description: "提供绩效考核设计的可落地指南与SOP。在开展绩效考核设计相关工作时调用。" --- # 绩效考核设计 (performance-evaluation) ## 目标与场景 - 明确业务目标、核心指标与应用场景；设定落地时限与负责人。 ## 操作步骤 1. 明确范围与资源；2. 制定SOP；3. 数据接入与看板搭建； 4. 小流量试点；5. 复盘优化；6. 标准化沉淀与知识库更新。 ## 指标 - 主指标与守护指标成体系；定义口径并固定报表节奏。 ## 风险与合规 - 遵守中国本地法规与平台规则；个人信息保护与数据最小化。 ## 可复用清单 - 模板、脚本、Checklist、报表与会议纪要结构。 生成日期：2026-03-17


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: al-one/mcp-vods (version 1.0.2)

--- name: mcp-vods description: 用于追剧/追番的技能，为AI提供搜索影视播放地址的能力，并支持在小米电视上直接播放。当用户想搜索影视、动漫、短剧、综艺等节目信息或更新进度时使用此技能。 homepage: https://github.com/aahl/mcp-vods metadata: { "openclaw": { "emoji": "📺", "requires": {"bins": ["npx", "uvx"] } } } --- # 追剧/追番技能 通过`npx -y mcporter`连接`mcp-vods`在多个源站中搜索影视、动漫、短剧、综艺等节目信息或更新进度。 并支持通过配置可选的电视IP环境变量，实现投屏到电视上播放。 ## 搜索工具 该工具需要在多个源站搜索，比较耗时，需要更多的超时时间，如果遇到超时，可以重新尝试。 - `npx -y mcporter call --stdio 'uvx mcp-vods' vods_search keyword="影视名称"` - `npx -y mcporter call --stdio 'uvx mcp-vods' vods_search keyword="影视名称" page=2` ## 小米电视投屏工具 - 需要配置环境变量`MITV_LOCAL_IP`或`MITV_LIST_CFG`才能使用此工具。 - `npx -y mcporter call --stdio 'uvx mcp-vods' mitv_play_media url="影视URL" addr="小米电视IP"` ## 安卓电视投屏工具 - 需要配置环境变量`TVBOX_LOCAL_IP`或`TVBOX_LIST_CFG`并在电视上安装TvBox才能使用此工具。 - `npx -y mcporter call --stdio 'uvx mcp-vods' tvbox_play_media url="影视URL" addr="安卓电视IP"` ## 获取工具列表 - `npx -y mcporter list --stdio 'uvx mcp-vods' --schema --all-parameters` 为了更好的兼容性，执行命令时使用`npx -y mcporter`替代`mcporter`。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yyq56565656/douyin-title-generator-v2 (version 2.0.0)

--- name: douyin-title-generator-v2 description: "抖音爆款标题生成器 | 自动生成吸引眼球的抖音视频标题，提高视频播放量和互动率。Generate viral Douyin titles to increase video views and engagement." version: "2.0.0" author: 阿鹏可乐 metadata: openclaw: emoji: 🎯 requires: bins: [] --- # 抖音爆款标题生成器 v1.0.0 ## 功能 自动生成符合抖音平台算法的爆款视频标题，显著提高视频播放量和用户互动率。 ## 使用方法 ### 基础使用 ```bash # 生成单个标题 douyin-title-generator --topic "美食制作" --style "搞笑" # 批量生成多个标题 douyin-title-generator --topic "美食制作" --count 5 # 指定目标受众 douyin-title-generator --topic "美食制作" --audience "年轻人" ``` ### 高级选项 ```bash # 结合热点话题 douyin-title-generator --topic "美食制作" --trending "今日热点" # 生成标题并优化 douyin-title-generator --topic "美食制作" --optimize "算法" # 导出结果 douyin-title-generator --topic "美食制作" --export "titles.txt" ``` ## 参数说明 | 参数 | 必需 | 说明 | |------|------|------| | `--topic` | 是 | 视频主题/内容 | | `--style` | 否 | 标题风格（搞笑/励志/实用/情感等） | | `--count` | 否 | 生成标题数量（默认3个） | | `--audience` | 否 | 目标受众（年轻人/宝妈/学生等） | | `--trending` | 否 | 结合热点话题 | | `--optimize` | 否 | 算法优化选项 | | `--export` | 否 | 导出文件路径 | ## 工作原理 1. **关键词分析**：提取视频核心关键词 2. **热点结合**：融入当前抖音热门话题 3. **情绪触发**：使用能引发用户情绪的词汇 4. **算法适配**：符合抖音推荐算法特点 5. **A/B测试**：自动测试不同标题效果 ## 输出格式 ``` 🎯 抖音爆款标题生成结果： 🔥 热门风格： "震惊！这个美食做法让我瘦了10斤，原来这么简单！" 💡 实用风格： "美食大神私藏：5分钟搞定网红爆款，新手必学！" 😂 搞笑风格： "万万没想到，做美食还能笑出腹肌，太魔性了！" 📊 预估效果： - 播放量提升：300%-500% - 互动率提升：200%-400% - 推荐权重：高 ``` ## 使用场景 - 美食博主：生成吸引人的美食视频标题 - 生活分享：提高生活类视频曝光率 - 产品推广：增强产品宣传效果 - 知识分享：让教育内容更受欢迎 - 品牌宣传：提升品牌视频传播力 ## 算法特点 - **数据驱动**：基于10万+爆款标题分析 - **实时更新**：紧跟抖音算法变化 - **个性化**：根据账号定位优化 - **多风格**：支持多种内容风格 - **效果预测**：预估标题效果 ## 示例 **输入**： ``` douyin-title-generator --topic "健身减脂" --style "励志" --count 3 ``` **输出**： ``` 🎯 抖音爆款标题生成结果： 💪 励志风格： "30天逆袭！从180斤到140斤，我的健身减脂真实记录" 🔥 激情风格： "震惊！这个健身动作让我一周瘦了5斤，太神奇了！" 📈 成长风格： "健身小白必看：3个月从零到健身达人，我只做了这3件事" 📊 预估效果： - 播放量提升：400% - 互动率提升：350% - 推荐权重：极高 ``` ## v1.0.0 功能 - ✅ 基础标题生成 - ✅ 多种风格支持 - ✅ 热点话题结合 - ✅ 效果预估 - ✅ 批量生成 - ✅ 结果导出 --- *让您的抖音视频成为爆款 🎯*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: yang1002378395-cmyk/openclaw-discord-setup (version 1.0.0)

# OpenClaw Discord Setup 10 分钟配置 Discord Bot 作为 OpenClaw 消息渠道。 ## 为什么选 Discord？ - **社区友好**：适合团队/社区运营 - **免费无限制**：消息、语音、文件全免费 - **功能丰富**：Slash 命令、按钮、Embeds - **开发者生态**：完善的 API 和 SDK ## 快速配置 ### Step 1: 创建 Discord 应用 1. 访问 https://discord.com/developers/applications 2. 点击 "New Application" 3. 设置名称（如 "My AI Assistant"） 4. 进入 "Bot" 页面，点击 "Add Bot" 5. 保存 **Token** ### Step 2: 邀请 Bot 到服务器 在 "OAuth2" > "URL Generator" 中： - Scopes: `bot`, `applications.commands` - Permissions: - Send Messages - Read Messages - Use Slash Commands 复制生成的链接，在浏览器打开，选择服务器授权。 ### Step 3: 配置 OpenClaw 编辑 `~/.openclaw/config.yaml`: ```yaml plugins: entries: - plugin: openclaw-discord config: botToken: "YOUR_BOT_TOKEN" clientId: "YOUR_CLIENT_ID" allowedGuildIds: - "123456789" # 服务器 ID ``` ### Step 4: 启动 Gateway ```bash openclaw gateway start ``` ### Step 5: 测试 在 Discord 频道 @你的 Bot，应该收到 AI 回复。 ## 高级功能 ### Slash 命令 ```yaml plugins: entries: - plugin: openclaw-discord config: botToken: "xxx" slashCommands: - name: "ask" description: "Ask AI a question" - name: "clear" description: "Clear conversation history" ``` ### 多服务器支持 ```yaml allowedGuildIds: - "123456789" - "987654321" ``` ### 私信支持 ```yaml allowDM: true ``` ### Embed 消息（更美观） OpenClaw 会自动格式化回复为 Embed 样式。 ## 常见问题 ### Q: Bot 不响应 A: 检查 Bot Token 是否正确，确保 Bot 在服务器中 ### Q: "Missing Access" 错误 A: 重新生成邀请链接，确保勾选了必要权限 ### Q: Slash 命令不显示 A: 命令注册需要时间（最多 1 小时），或重启 Gateway ### Q: 如何获取服务器 ID？ A: Discord 设置 > 高级 > 开发者模式，然后右键服务器 > 复制 ID ## 成本 - Discord Bot API：**完全免费** - OpenClaw Gateway：本地运行，无费用 - AI 模型：按使用量计费 ## 安全建议 1. **不要**公开 Bot Token 2. 定期重新生成 Token 3. 只允许信任的服务器 ID 4. 在生产环境使用环境变量 ```bash export DISCORD_BOT_TOKEN="your-token-here" ``` ## 需要帮助？ - 微信：yanghu_ai - Telegram: @yanghu_openclaw - 免费远程配置（首次） --- Version: 1.0.0 Created: 2026-03-21


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

--- name: deslop description: Remove AI-style code slop from a branch by reviewing diffs, deleting inconsistent defensive noise, and preserving behavior and local style. allowed-tools: [Bash] --- ## When to use this skill Use when asked to: - "remove AI slop" - "clean up generated code style" - "review branch diff for weird comments/defensive checks/casts" ## Workflow 1. Set comparison base (default `main`) and inspect `git diff <base>...HEAD`. 2. Build a candidate list using `rg` over added lines (comments, catches, casts, lint ignores, placeholders, debug leftovers). 3. Review each candidate in full file context and compare with nearby local patterns. 4. Remove only inconsistent slop; keep behavior and domain-valid guards. 5. Re-run project checks (`bun check`, `bun typecheck`) and fix regressions. 6. Report exact files changed and what slop was removed vs intentionally kept. ## Slop checklist Read and apply: [`references/slop-heuristics.md`](references/slop-heuristics.md) ## Guardrails - Do not remove protections at trust boundaries (user input, auth, network, db, file I/O). - Do not replace real typing with weaker typing. - Prefer minimal edits over broad rewrites. - Keep project conventions (hooks/query style, component patterns, naming).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: biyaoshang/eatsth-by (version 1.0.3)

--- name: eatsth-by description: 个人健康饮食助手 — 支持健康记录（含禁忌、症状等）与食品库存的登记 / 查询；基于健康状况生成个性化饮食推荐，优先适配已有食品，标注库存食材并提醒临期商品。仅主session可使用健康记录功能. metadata: {"openclaw": {"emoji": "🥑"}} --- # 🥑 个人健康饮食助手 两大核心能力： **个人健康记录登记与查询**和**饮食信息登记与查询** 食谱分析与生成等所有需要模型的场景均使用主模型完成。其中个人健康记录登记与查询仅允许主session使用，既个人用户直接对话的场景下使用。 ## 一、个人健康记录登记与查询 当用户需要查询或记录健康或体检问题时，更新并保存[本技能目录下的 references/my-healthy.md]（相对路径：skills/eatsth-by/references/my-healthy.md），如果没有该文件则自动生成，登记时需包含登记日期和时间信息。 个人健康记录可能包括：体检或已知的异常身体状况或症状；以往或新近发现的禁忌或不喜欢吃的食物;个人生活习惯等一切可能影响健康饮食推荐的个人因素。 如果是查询，则使用主模型根据查询到的情况回复用户问题；如果是更新，则需告知用户更新结果。 ## 二、饮食信息登记与查询 ### 2.1 个人已有食品记录 当用户需要登记现有的食品时，更新并保存[本技能目录下的 references/my-food.md]（相对路径：skills/eatsth-by/references/my-food.md），可能包含已买的，其有效期（可非必要），或已经吃完的，你需要将提供的信息更新进该文档作为参考，已经吃完了的食品可以直接删除。 如果是查询，则使用主模型根据查询到的情况回复用户问题；如果是更新，则需告知用户更新结果。 ### 2.2 饮食推荐 当用户需要你推荐饮食，你需要： #### 2.2.1 了解个人健康记录，并总结饮食注意事项； 如果没有记录或需要注意的健康状况，或禁忌食品，则需要咨询用户的需求或健康情况，登记后再进行饮食推荐； #### 2.2.2 进行饮食推荐 根据事项使用主模型能力进行饮食推荐，查询个人已有食品记录，如果个人食品有符合健康状况的，优先使用个人已有食品。但个人已有食品可能因登记较少或未采购导致无法满足正常饮食需求，你需要再使用主模型的能力直接根据个人健康状况进行推荐。 额外地，如果有临期商品，最后进行提醒即可，该内容与饮食推荐无关。 ***因此回答至少包含个人当前健康状况及注意事项；饮食推荐；推荐饮食中标注出已有食品；临期食品体提醒***


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: haven-ops/openclaw-memory-ollama (version 1.0.2)

--- name: openclaw-memory-ollama description: OpenClaw 本地化记忆管理系统 — 构建稳定、高效、零成本的 AI 长期记忆解决方案。基于 Ollama（本地 Embedding）+ cognitive-brain（结构化存储）+ Memory Files（日常记忆）的三档存储架构。触发场景：(1) 用户需要为 AI 助手添加记忆功能 (2) 想要本地化部署向量数据库 (3) 需要基于 PostgreSQL + Redis 的记忆存储方案 (4) 需要完整的记忆系统部署指南 (5) 遇到 cognitive-brain 记忆功能异常需要排查。本技能引用 cognitive-brain 技能的代码和架构。 --- # OpenClaw Memory System 本地化 AI 记忆管理系统，为 OpenClaw AI 助手提供稳定、高效、零成本的长期记忆能力。 ## 核心架构 **三层存储 + 四层记忆模型：** | 层级 | 组件 | 说明 | |------|------|------| | 接入层 | 飞书 / WebChat / Gateway | 多渠道接入 | | 服务层 | cognitive-brain + Ollama | Memory Service + Embedding | | 存储层 | PostgreSQL + Redis + 文件 | 向量 + 缓存 + 文件 | **四层记忆：** - L1 感官记忆 — Redis，TTL 30秒 - L2 工作记忆 — Redis，TTL 60分钟 - L3 情景记忆 — PostgreSQL，永久 - L4 语义记忆 — PostgreSQL，永久 ## 快速开始 ### 1. 环境要求 - OpenClaw 已安装运行 - Ollama 已安装，`nomic-embed-text` 模型已拉取 - PostgreSQL + Redis 服务运行中 - cognitive-brain 技能已安装 ### 2. 配置步骤 ```bash # Step 1: 配置 Ollama 环境变量 export OLLAMA_API_KEY=ollama-local export OLLAMA_HOST=localhost:11434 # Step 2: 配置 cognitive-brain (见 references/config-reference.md) # 修改 config.json 中的 provider 设置 # Step 3: 重启 OpenClaw Gateway openclaw gateway restart ``` ### 3. 验证 ```bash # 验证 Embedding 服务 python3 scripts/embed.py --warmup # 验证记忆检索 memory_search 测试查询 ``` ## 核心脚本 - `scripts/embed.py --warmup` — 预热 Embedding 服务 - `scripts/embed.py <文本>` — 生成文本向量 ## 🔗 引用与致谢 ### 直接引用的技能和代码 | 引用来源 | 引用内容 | 说明 | |---------|---------|------| | **cognitive-brain** | brain.encode() / brain.recall() 接口、episodes/concepts 表结构、Redis 缓存逻辑 | 核心记忆服务架构 | | **Ollama** | nomic-embed-text 模型、/api/embeddings 接口 | 本地 Embedding 服务 | | **pgvector** | 向量存储、ivfflat 索引、vector_cosine_ops | PostgreSQL 向量扩展 | ### 架构参考 | 参考来源 | 引用内容 | |---------|---------| | **lark-whiteboard** | 系统架构图、数据流图、四层记忆模型（小明使用此技能绘制）| PNG 图片 | | **ppt-generator** | HTML 演示稿模板、乔布斯风设计规范 | 输出样式参考 | ### 工具链 | 工具 | 用途 | |------|------| | **Ollama** | 本地 LLM 和 Embedding 运行服务 | | **PostgreSQL** | 关系数据库 + 向量存储 | | **Redis** | 热缓存、L1/L2 记忆存储 | | **ClawHub** | 技能发布和管理平台 | | **OpenClaw** | AI 助手框架 | ### 开发者贡献 - **小明 (xiaoming)** — 使用 lark-whiteboard 技能绘制三张架构图 ## 参考文档 - [架构图参考](references/architecture.md) — 系统架构、数据流图、四层记忆模型 - [部署实施指南](references/deployment.md) — 完整部署步骤 - [配置参考](references/config-reference.md) — 配置文件详解


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: yuyun2000/m5stack-assistant (version 1.0.4)

--- name: m5stack-assistant description: M5Stack 官方技术支持与开发助手。用于回答 M5Stack 产品规格、接口引脚、SKU/供电/电气特性、选型对比、兼容性、故障排除，以及 Arduino、UIFlow/UIFlow2、MicroPython、ESP-IDF、ESPHome、Home Assistant 集成等开发/API/示例代码问题；必须先检索 M5Stack 官方 MCP，再基于官方资料给出可执行答案。 --- # M5Stack Assistant Skill 用 M5Stack 官方 MCP 服务回答 M5Stack 产品、硬件、软件开发和技术支持问题。目标是少猜测、多检索、基于官方资料给出可执行答案。 ## 核心规则 - 先检索 M5Stack 官方 MCP，再回答规格、引脚、API、示例、兼容性或故障问题。 - 不确定产品参数、引脚、电气特性、库函数或配置时，不要凭记忆补全。 - 不要过早收窄过滤范围；产品相关问题优先查 `product`，开发配置再追加平台过滤。 - MCP 结果没有明确证据时，说明“官方资料中未确认”，并给出验证路径。 ## 查询流程 1. 识别意图：产品规格、接口引脚、开发代码、配置集成、选型对比、故障排除。 2. 提取关键词：产品名、SKU/版本、开发环境、接口、外设、报错、供电方式、目标功能。 3. 先做一轮精准查询；结果不足时换关键词或补充平台/接口再查。 4. 对比或选型时分别查询每个产品，再汇总差异和适用场景。 5. 编程任务先查官方 API/示例，再写代码，并复核库名、初始化、引脚、通信地址和依赖。 ## 过滤选择 | 场景 | 推荐 `filter_type` | `is_chip` | | --- | --- | --- | | 产品规格、尺寸、接口、SKU、供电、电气特性 | `product` | `false` | | 只看在售产品 | `product_no_eol` | `false` | | Arduino API、库、示例 | `arduino` | `false` | | UIFlow / UIFlow2 / MicroPython | `uiflow` | `false` | | ESP-IDF 组件、示例、配置 | `esp-idf` | `false` | | ESPHome 配置 | `esphome` | `false` | | Home Assistant / ESPHome 与 M5 产品搭配 | 先 `product`，再 `esphome` | `false` | | 芯片 datasheet、寄存器、底层电气特性 | 可省略或 `product` | `true` | | 故障排除、FAQ、兼容性 | 先 `product`，必要时 `program` | 视情况 | ## 快速调用 命令行： ```bash node m5-search.mjs "M5Stack CoreS3 引脚定义" --filter product node m5-search.mjs "M5StickC Plus Arduino 按键示例" --filter arduino node m5-search.mjs "ESP32-S3 寄存器说明" --chip ``` 代码中： ```javascript import { mcpSearch } from './scripts/mcp.mjs'; const result = await mcpSearch('M5Stack CoreS3 规格参数', { filter_type: 'product', is_chip: false, }); ``` ## MCP 参数 - `query`：必填。写清楚产品名、平台、接口、错误现象或目标功能；用户问题模糊时，结合上下文改写成可检索关键词。 - `is_chip`：可选 boolean。涉及芯片型号、datasheet、寄存器、底层电气特性时设为 `true`；普通产品/API/示例查询设为 `false`。 - `filter_type`：可选 string。可选：`product`、`product_no_eol`、`program`、`arduino`、`uiflow`、`esp-idf`、`esphome`。不确定类别时省略，做全域检索。 ## 回答要求 - 引用或概括 MCP 返回的官方资料，不编造规格、引脚或 API。 - 用用户的语言回答；中文用户用中文，英文用户用英文。 - 技术答案给出可操作步骤；代码答案包含依赖、初始化、关键 API 和测试建议。 - 选型答案明确适用场景、限制和风险，例如 EOL、供电、电平、接口冲突、库兼容性。 - 故障排除按“现象 → 可能原因 → 检查步骤 → 修复建议”组织。 ## 失败与降级 - MCP 超时或不可用时，说明官方 MCP 暂不可用，再建议用户查看 https://docs.m5stack.com 或 M5Stack GitHub。 - 不要把第三方博客当作官方结论；非官方信息只能作为补充，并明确标注不确定性。 - 如果需要快速查常见 Arduino 库名或基础结构，可读取 `references/quick-reference.md`；具体产品仍以 MCP 查询结果为准。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: xiaobo1992/gua-helper (version 1.0.1)

--- name: gua description: 梅花易数起卦，根据上卦、下卦数字查六十四卦，给出卦名、动爻及详解链接。用法：/gua <上卦数> <下卦数> --- ## 起卦参数 用户传入的参数：$ARGUMENTS ## 起卦计算结果 !`python3 scripts/gua.py "$ARGUMENTS"` --- ## 输出说明 请根据以上计算结果，以如下格式输出： ``` 上卦：[上卦名]（[象征]） 下卦：[下卦名]（[象征]） 本卦：[卦名] 动爻：[爻名] 详解：[URL] ``` 然后用通俗中文简要解读此卦核心寓意（2-3句），结合动爻给出具体指引。 --- ## 参考资料 - 八卦对照：[references/bagua.md](references/bagua.md) - 时辰对照：[references/shichen.md](references/shichen.md) - 六十四卦速查：[assets/64gua_table.md](assets/64gua_table.md) - 卦意链接来源：[references/guas.json](references/guas.json)


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