OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: yang1002378395-cmyk/ai-freelance-helper (version 1.0.2)

# AI 接单助手 帮你识别接单机会、生成报价、自动化接单流程。适合自由职业者、开发者、设计师。 ## 功能 - ✅ **机会识别** - 分析项目需求，评估可行性 - ✅ **智能报价** - 基于项目复杂度、市场价、你的时薪生成报价 - ✅ **合同生成** - 自动生成服务协议 - ✅ **进度跟踪** - 记录项目状态，提醒截止日期 - ✅ **客户管理** - CRM 功能，记录客户信息、沟通记录 ## 使用场景 1. **收到项目需求** → "帮我分析这个项目，给个报价建议" 2. **不知道怎么报价** → "这是一个微信小程序开发项目，预计 2 周，市场价多少？" 3. **需要签合同** → "生成一份软件开发服务协议" 4. **跟进多个项目** → "显示我当前所有项目状态" ## 安装 ```bash npx clawhub@latest install ai-freelance-helper ``` ## 快速开始 ### 1. 分析项目需求 ``` 用户：帮我分析这个需求： - 微信小程序 - 用户登录、商品展示、购物车、支付 - 后台管理系统 - 预计 3 周完成 AI：我来分析一下... ``` 输出： - 项目复杂度：⭐⭐⭐⭐（中高） - 技术栈建议：微信小程序 + 云开发 / Node.js + MongoDB - 预计工时：120-160 小时 - 市场价：¥15000-30000 - 风险点：支付接口对接、云开发学习曲线 ### 2. 生成报价 ``` 用户：生成报价单，我的时薪 ¥200 ``` 输出： ``` 项目报价单 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 项目名称：微信小程序电商系统 开发周期：3 周 开发人员：[你的名字] 费用明细： - 前端开发（小程序）：60 小时 × ¥200 = ¥12000 - 后端开发（API + 管理后台）：50 小时 × ¥200 = ¥10000 - 测试与调试：10 小时 × ¥200 = ¥2000 - 部署上线：¥1000 总计：¥25000 付款方式： - 预付款 30%：¥7500（合同签订后支付） - 中期款 40%：¥10000（核心功能完成后） - 尾款 30%：¥7500（验收通过后） 有效期：7 天 ``` ### 3. 生成合同 ``` 用户：生成软件开发服务协议 ``` 输出：完整的合同文本，包括： - 服务内容 - 费用与支付方式 - 交付标准 - 知识产权 - 保密条款 - 违约责任 - 争议解决 ### 4. 项目管理 ``` 用户：记录新项目 "某公司官网"，预算 ¥8000，截止 2026-04-15 ``` ``` 用户：显示所有项目 ``` 输出： ``` 当前项目（3 个）： ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1. 某公司官网 状态：进行中 预算：¥8000 截止：2026-04-15（还剩 18 天） 2. 微信小程序电商 状态：待开始 预算：¥25000 截止：2026-04-30 3. 数据分析脚本 状态：已完成 预算：¥3000 完成于：2026-03-20 ``` ## 配置 编辑 `~/.openclaw/workspace/config/freelance-config.yaml`： ```yaml # 你的基础信息 name: "你的名字" email: "[REDACTED_SECRET]" hourly_rate: 200 # 时薪（元） # 市场价参考（可选） market_rates: frontend: 150-300 # 前端开发（元/小时） backend: 200-400 # 后端开发 mobile: 200-350 # 移动开发 design: 100-200 # UI 设计 # 报价策略 pricing_strategy: min_profit_margin: 0.3 # 最低利润率 30% risk_buffer: 0.2 # 风险缓冲 20% ``` ## 数据存储 所有数据存储在 `~/.openclaw/workspace/data/freelance/`： - `projects.json` - 项目列表 - `clients.json` - 客户信息 - `contracts/` - 生成的合同 ## 高级功能 ### 自动识别项目机会 ``` 用户：帮我看看这个网站有没有外包机会：https://www.v2ex.com/go/jobs ``` AI 会： 1. 抓取页面内容 2. 识别相关职位/项目 3. 评估匹配度 4. 生成申请建议 ### 竞品分析 ``` 用户：分析一下猪八戒网上的小程序开发报价 ``` 输出市场价区间、竞争情况、定价建议。 ### 客户跟进提醒 ``` 用户：设置提醒，3 天后跟进 "某公司" 项目 ``` 会在指定时间提醒你联系客户。 ## 定价建议 | 项目类型 | 简单 | 中等 | 复杂 | |----------|------|------|------| | 官网/落地页 | ¥2000-5000 | ¥5000-10000 | ¥10000-20000 | | 小程序 | ¥5000-10000 | ¥10000-25000 | ¥25000-50000 | | App | ¥20000-50000 | ¥50000-100000 | ¥100000+ | | 后台系统 | ¥5000-15000 | ¥15000-30000 | ¥30000-60000 | | 数据分析 | ¥3000-8000 | ¥8000-20000 | ¥20000-50000 | ## 常见问题 **Q：报价太高会不会吓跑客户？** A：报价要合理。建议： 1. 先了解客户预算 2. 提供多个方案（基础版/标准版/高级版） 3. 说明价格包含的服务 **Q：如何防止被白嫖？** A： 1. 预付款至少 30% 2. 分阶段交付，分阶段收款 3. 签订合同，明确需求范围 **Q：如何处理需求变更？** A： 1. 合同中明确需求变更流程 2. 变更需书面确认 3. 额外需求额外收费 ## 技巧 1. **不要低于市场价** - 会显得不专业，也赚不到钱 2. **留出缓冲时间** - 预估时间 × 1.5 = 实际时间 3. **明确需求边界** - "这个不包含在报价内，需要额外收费" 4. **保持沟通** - 定期汇报进度，建立信任 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-28) - ✅ 项目分析 - ✅ 智能报价 - ✅ 合同生成 - ✅ 项目管理 - ✅ 客户管理 ## 反馈与支持 - GitHub Issues: https://github.com/your-repo/ai-freelance-helper - 微信：[你的微信号] ## License MIT --- **祝你接单顺利，收入翻倍！** 💰


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: tsingliuwin/autotalk (version 0.0.3)

--- name: autotalk description: Specialized in converting dense professional analysis reports into high-conversion spoken scripts. MUST TRIGGER this skill WHENEVER the user asks to write a short video or social media script, mentions Bilibili, Douyin, or Xiaohongshu, wants to translate a dense/formal report into spoken audio, or complains about "AI vibes" and stiff writing. It extracts core data hooks and adapts narratives. --- # 🤖 AutoTalk: 专业报告转口播生成器 ## 1. 核心定位 (Mission) **AutoTalk** 是一款专为**深度分析报告、行业调研、升学规划**等硬核内容打造的脚本转化引擎。它能将枯燥的 PDF 或长文报告，点石成金般转化为具备“爆款潜力”的短视频口播脚本。 --- ## 2. 核心逻辑：从数据到叙事 (Core Logic) ### 2.1 深度解构 (Extraction) * **扫描利益点**：识别报告中最“真金白银”的数据（如：起薪、增长率、政策红利）。 * **锁定痛点**：抓取如果不按报告建议做会面临的风险（如：职业天花板、失业风险）。 * **人设注入**：赋予“行业内幕人士（Insider）”或“资深导师”的口吻，增加权威感与亲切感。 ### 2.2 平台化适配 (Platform Adaptation) * **抖音/TikTok (Short)**：3秒强钩子，高频节奏，每15秒一个反转，结论先行。 * **小红书 (Social)**：侧重情绪共鸣，增加“避坑”、“保姆级建议”等女性或学生友好型叙事。 * **B站/YouTube (Mid)**：深度拆解逻辑，保留更多硬核数据，侧重价值升华与反思。 --- ## 3. 创作准则 (Guidelines) ### 3.1 拒绝 AI 感 (Anti-AI Markers) > **强制执行：** 严禁使用“综上所述”、“由此可见”、“具有重要意义”等书面词汇。 * **口语化替换**：将“薪资水平显著提升”替换为“工资直接翻三倍，钱包瞬间鼓起来”。 * **语气词加入**：在脚本中自然嵌入“讲真”、“死磕”、“泼盆冷水”、“划重点”。 ### 3.2 情绪律动 (Emotional Rhythm) 脚本必须符合以下曲线： `震惊 (起手) -> 焦虑 (深挖) -> 笃定 (方案) -> 热血 (结尾)` --- ## 4. 对比示例 (Examples) 为确保 AI 完全理解“口语化”与“网感”，在生成脚本前请参考以下转换标准： **示例 1：枯燥报告转“黄金钩子” (Hook)** * **Input (原书面报告)**: “根据最新行业调研，2025届普通本科学历在基础支撑岗位上的平均起薪同比下降15%，而具备底层分析能力的复合型干事薪资则逆势上扬20%。” * **Output (短视频口语)**: “🚨别再瞎投简历了！今年的薪资数据太绝了：同样是应届生，做纯打杂的起薪直接被砍了15%！但只要你会一点点数据分析，薪水直接逆势暴涨20%！这差的可是你人生第一套房的首付啊！” **示例 2：专业建议转“人设化指导” (Insider Advice)** * **Input (原书面报告)**: “基于此，建议从业者在转型期应优先考虑新能源与智能制造等朝阳赛道，规避传统夕阳产业。” * **Output (短视频口语)**: “🧠听句劝，现在要是再往传统夕阳产业里卷，那就是送人头。想要翻盘？死磕新能源和智能制造！红利期就这两年，先上车再说！” --- ## 5. 输出格式 (Output Template) > **注意：** 此文案主要提供给创作者直接进行“提词器朗读”，所以必须**极致纯净**，不要包含任何“时间轴”、“画面提示”或“镜头机位”等杂音辅助信息。只需直接输出口语化段落，可辅以简单的换行和语气说明。建议格式如下： ### 🎬 黄金钩子 🚨 “别再盲目学[XX]了！2026年风向全变了，这报告你必须看...” *(建议：使用急促、夸张的语气)* ### 📉 现状焦虑 “报告里写得很死：本科毕业就是个打杂的，起薪才几千块...” *(建议：语气放缓，带点沉重和无奈)* ### 🧠 硬核方案 “想要翻身？死磕这三所学校，300分就能进复试，性价比绝了！” *(建议：语气变得笃定、自信)* ### 🔥 收尾升华 “这不只是选专业，这是在抢占未来的站位。完整名单评论区见。” *(建议：自然引导关注，语调上扬)* --- ## 6. 唤醒与交互 (How to Use) **使用指令：** > **AutoTalk，启动！** > **投喂报告：** [在此处粘贴你的报告原文] > **生成要求：** [指定平台：抖音/小红书/B站] + [时长要求] + [强调重点] --- ## 7. 质检 Checklist (QA) * [ ] **开头够不够狠？**（是否在3秒内抓住了核心利益？） * [ ] **数据够不够准？**（是否保留了报告中最硬核的数字？） * [ ] **听着像不像人？**（是否有长难句？是否像是在面对面聊天？） ---

path: skills-lock.json
content: {
  "version": 1,
  "skills": {
    "skill-creator": {
      "source": "anthropics/skills",
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    }
  }
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: enihsago/image-gen-cheap (version 1.0.1)

--- name: image-gen-cheap description: 低成本图片生成与编辑。使用老张 API，最低 $0.01/张。支持文生图、图片编辑。触发词：生成图片、画图、AI 作图、文生图、图片编辑。 --- # Image Gen Cheap - 低成本图片生成 ## 快速开始 ### 1. 获取 API Token 访问 [https://api.laozhang.ai/register/?aff_code=lfa0](https://api.laozhang.ai/register/?aff_code=lfa0) 注册，在控制台获取 token。新注册自动获得 $0.5 开发测试额度。 保存 token： ```bash echo "sk-your-token" > ~/.laozhang_api_token ``` ### 2. 文生图 ```bash # 使用默认模型（sora_image，$0.01/张） python scripts/generate_image.py "一只可爱的猫咪在花园里玩耍" # 指定比例（2:3竖版/3:2横版/1:1正方形） python scripts/generate_image.py "夕阳下的海滩" --ratio 3:2 # 保存到指定路径 python scripts/generate_image.py "可爱的小狗" --output dog.png # 使用其他模型 python scripts/generate_image.py "未来城市" --model gpt-4o-image ``` ### 3. 图片编辑 ```bash # 基础编辑 python scripts/edit_image.py "https://example.com/cat.jpg" "把猫咪的毛色改成彩虹色" # 使用预设风格 python scripts/edit_image.py "https://example.com/photo.jpg" --style 卡通 # 多图融合 python scripts/edit_image.py "https://a.jpg,https://b.jpg" "将两张图片融合" ``` ## 模型与价格 ### 文生图模型 | 模型 | 模型ID | 价格 | 返回格式 | |------|--------|------|---------| | Sora Image | sora_image | **$0.01/张** | URL | | GPT-4o Image | gpt-4o-image | **$0.01/张** | URL | | Nano Banana | gemini-2.5-flash-image | $0.025/张 | base64 | | Nano Banana2 | gemini-3.1-flash-image-preview | $0.03/张 | base64 | | Nano Banana Pro | gemini-3-pro-image-preview | $0.05/张 | base64 | ### 图片编辑模型 | 模型 | 模型ID | 价格 | 返回格式 | |------|--------|------|---------| | GPT-4o Image | gpt-4o-image | **$0.01/张** | URL | | Sora Image | sora_image | **$0.01/张** | URL | | Nano Banana | gemini-2.5-flash-image | $0.025/张 | base64 | **推荐**：默认使用 `sora_image`（文生图）和 `gpt-4o-image`（图片编辑），都是 $0.01/张且返回 URL。 ## 预设风格 - 卡通 - 迪士尼卡通风格 - 油画 - 古典油画风格 - 水墨 - 中国水墨画风格 - 赛博朋克 - 霓虹灯光效果 - 素描 - 铅笔素描风格 - 水彩 - 水彩画风格 ## 参数说明 ### generate_image.py ``` --model, -m 使用的模型（默认: sora_image） --ratio, -r 图片比例：2:3/3:2/1:1（仅 sora_image 支持） --output, -o 保存图片到指定路径 --token, -t 指定 API token --verbose, -v 显示详细信息 --json 输出完整 API 响应 --no-save 不保存图片（仅显示URL） ``` ### edit_image.py ``` --model, -m 使用的模型（默认: gpt-4o-image） --style, -s 预设风格（卡通/油画/水墨/赛博朋克/素描/水彩） --output, -o 保存图片到指定路径 --token, -t 指定 API token --verbose, -v 显示详细信息 --json 输出完整 API 响应 --no-save 不保存图片（仅显示URL） ``` ## 依赖 ```bash pip install requests ``` ## 注意事项 1. 返回 URL 的模型（sora_image / gpt-4o-image）可直接发送到飞书等平台 2. 返回 base64 的模型会自动解码保存到本地 3. 建议控制在 10 请求/分钟以内


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 275254cl-hash/livestream-script-generator (version 1.0.0)

--- name: livestream-script-generator version: 1.0.0 description: 直播带货脚本生成，话术设计、节奏把控、互动环节、促单技巧。适合直播主播、电商运营、MCN 机构。 homepage: https://github.com/openclaw/skills metadata: { "openclaw": { "emoji": "🎬", "requires": { "bins": ["node"] }, "install": [], }, } --- # 直播脚本生成技能 生成直播带货脚本，设计话术、把控节奏、互动环节、促单技巧。 ## 功能 1. **脚本生成**: 根据产品生成完整直播脚本 2. **话术设计**: 设计引入、介绍、促单话术 3. **节奏把控**: 规划直播节奏和时间分配 4. **互动环节**: 设计抽奖、问答、福利环节 5. **促单技巧**: 设计限时、限量、限价促单策略 6. **问题应对**: 准备常见问题应答话术 ## 使用方式 ``` 帮我生成一个 2 小时的直播带货脚本，卖护肤品 ``` ``` 设计一个促单话术，产品是¥299 的精华液 ``` ``` 直播冷场了，给我一些互动话术 ``` ``` 准备 10 个常见问题的应答话术 ``` ## 输出示例 ``` 🎬 直播带货脚本 📋 基础信息： ├─ 直播时长：2 小时 ├─ 产品数量：8 个 ├─ 产品类型：护肤品 └─ 目标 GMV: ¥50,000 ⏰ 时间规划： ├─ 0-10 分钟：开场热身 + 福利预告 ├─ 10-30 分钟：产品 1-2（引流款） ├─ 30-60 分钟：产品 3-5（利润款） ├─ 60-80 分钟：互动环节 + 抽奖 ├─ 80-110 分钟：产品 6-8（爆款） └─ 110-120 分钟：返场 + 最后促单 📝 开场话术： "欢迎新进直播间的宝宝们！ 今天是我们的护肤专场，准备了 8 款超好用的产品！ 先给大家预告一下今天的福利： - 全场满¥299 减¥30 - 前 100 名下单送同款小样 - 整点还有抽奖送正装！ 喜欢的宝宝先点个关注，我们马上开始！" 💰 促单话术： "这款精华液日常价¥399，今天直播间只要¥299！ 而且前 50 名下单再送价值¥99 的眼霜小样！ 现在库存只剩 30 件了，抢完就没有了！ 3、2、1，上链接！" 🎁 互动环节： - 抽奖：评论"想要"抽 3 人送正装 - 问答：护肤知识问答送优惠券 - 投票：下一款想看哪个产品 ❓ 常见问题应答： Q: 敏感肌能用吗？ A: "这款是专为敏感肌设计的，无酒精无香精..." Q: 多久能看到效果？ A: "一般使用 7 天能看到明显变化..." Q: 保质期多久？ A: "未开封 3 年，开封后 12 个月内用完..." ``` ## 变现模式 - 免费：每日 2 个脚本 - 付费 (¥69/月)：无限脚本 + 话术库 + 数据分析 - 付费 (¥149/月)：+ 定制脚本 + 直播诊断 --- **声明**: 脚本效果因主播执行和流量而异。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: axelhu/dependency-tracker (version 1.0.1)

--- name: dependency-tracker version: 1.0.0 description: 每周依赖检查。检查 Node.js、npm 版本和全局包是否有可用更新。触发时机：cron 定时任务或手动调用。 --- # Dependency Tracker 每周检查项目依赖是否有更新，确保安全和兼容性。 ## 核心流程 1. 读取 references/spec.md 获取详细规范 2. 检查 Node.js 版本 3. 检查 npm 版本 4. 检查全局安装的包 5. 运行 npm outdated 检查可更新包 6. 生成报告并发送 ## 触发时机 - cron 定时任务（建议每周） - 用户明确要求时 ## 投递规则（必须） 完成报告后，通过消息工具发送。 - 渠道：feishu - 目标：<飞书群ID或用户ID> 如果报告超过 3800 字符，分成多条消息发送。 每条消息必须语义完整（不断开 URL 或格式）。 如果发送失败，重试一次。如果仍然失败，输出错误——永远不要静默退出。 ## 输出 - 报告位置：`data/exec-logs/dependency-tracker/YYYY-MM-DD.md` - 消息推送到飞书群


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: arhadnane/attack-surface-mapper (version 1.0.0)

--- name: attack-surface-mapper description: "Purple team — map agent's full attack surface by combining red team probes and blue team detections. Identify defense coverage gaps and prioritize hardening." metadata: {"openclaw":{"emoji":"🗺️","category":"purple-team"}} --- # Attack Surface Mapper — Defense Coverage Matrix ## Purpose Provide a unified view of the agent's security posture by combining offensive test results (red team) with defensive detection capabilities (blue team). Identify gaps where attacks exist but no detection covers them. ## Trigger Run on: - Weekly scheduled review - After any security configuration change - After installing/removing skills - User request: "map attack surface", "security posture" ## Attack Surface Categories | Surface | Components | Example Vectors | |---------|-----------|-----------------| | CHANNELS | WhatsApp, Telegram, Discord, Slack, Signal, iMessage | Prompt injection, phishing, social engineering | | SKILLS | All installed SKILL.md files | Malicious instructions, conflicting directives, data theft | | TOOLS | exec, file system, browser, network | Command injection, path traversal, SSRF | | MODELS | API endpoints (Anthropic, OpenAI, local) | Prompt injection, model confusion, jailbreak | | MEMORY | `.learnings/`, `.memory/`, session state | Memory poisoning, persistence, false context | | INTER-AGENT | `sessions_send`, shared state, cross-session | Agent-to-agent attack, lateral movement | | SUPPLY CHAIN | ClawHub skills, npm packages, model providers | Typosquatting, compromised packages, model supply chain | ## Core Workflow 1. **Enumerate** all active surfaces (channels, skills, tools, models, memory stores) 2. **Load red team results** from `.security/red-team/*.jsonl` 3. **Load blue team detections** from `.security/audits/*.md` and firewall logs 4. **For each surface × vector**: - Red tested? YES/NO - Blue detected? YES/NO/PARTIAL - Status: COVERED | PARTIAL | GAP 5. **Risk score** each gap: `impact(1-5) × likelihood(1-5)` 6. **Generate coverage matrix** and prioritized hardening plan 7. **Output** to `.security/surface-map-YYYY-MM-DD.md` ## Coverage Matrix (example output) | Surface | Vector | Red Tested | Blue Detected | Status | Risk Score | Priority | |---------|--------|-----------|---------------|--------|------------|----------| | Channel | Prompt injection | YES | YES | COVERED | — | — | | Channel | Encoded payload | YES | PARTIAL | PARTIAL | 12 | HIGH | | Skill | Malicious SKILL.md | NO | NO | GAP | 20 | CRITICAL | | Memory | Poisoning | YES | NO | GAP | 16 | HIGH | | Supply chain | Typosquatting | NO | NO | GAP | 15 | HIGH | ## Guardrails - Read-only aggregation — never modifies defenses directly - Gap data is confidential — stored in `.security/` only - Recommendations are advisory — require human approval to implement - Re-run after every hardening cycle to measure improvement


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: zhsongchao/easy-html-poster (version 1.0.0)

# Skill: HTML海报制作 用HTML+浏览器截图的方式快速制作小红书/朋友圈海报。 ## 使用场景 - 用户要求制作海报 - 需要快速生成可视化内容 ## 核心步骤 ### 1. 创建HTML文件 在 `~/Desktop/` 目录下创建HTML文件，包含完整样式的小红书海报模板。 关键要点： - 宽度800px，高度1200px（竖版） - 使用 `font-family: 'Noto Sans SC'` 支持中文 - 背景简约清新（白色或浅色） - 配色：绿色(#27AE60)代表农业/养殖，红色(#E74C3C)代表法律/警示 ### 2. 启动本地服务器 ```bash cd ~/Desktop python3 -m http.server 9999 ``` ### 3. 浏览器打开并截图 - 使用OpenClaw browser工具打开 `http://localhost:9999/文件名.html` - 截图保存到桌面 ### 4. 清理 - 关闭本地服务器 - 删除临时HTML文件（可选保留） ## 模板示例 ### 农业/养殖海报模板 ```html <style> .poster { width: 800px; height: 1200px; background: white; } .header { background: linear-gradient(135deg, #27AE60 0%, #1E8449 100%); padding: 30px; text-align: center; } .header-title { font-size: 36px; font-weight: 900; color: white; } .section { background: #F8F8F8; border-radius: 12px; padding: 15px; margin-bottom: 12px; } .section-title { font-size: 18px; font-weight: 700; color: #27AE60; } .highlight-box { background: #E8F8F0; border-radius: 12px; padding: 15px; border-left: 5px solid #27AE60; } .warning-box { background: #FDEBD0; border-radius: 12px; padding: 15px; border-left: 5px solid #E67E22; } .footer { background: linear-gradient(135deg, #27AE60 0%, #1E8449 100%); padding: 20px; text-align: center; } .tag { background: #E8F8F0; color: #27AE60; padding: 5px 10px; border-radius: 15px; font-size: 12px; } </style> ``` ### 法律/咨询海报模板 ```html <style> .poster { width: 800px; height: 1200px; display: flex; } .left { width: 220px; background: #FFF5F5; } .right { flex: 1; background: white; } .header { background: linear-gradient(135deg, #E74C3C 0%, #C0392B 100%); border-radius: 10px; padding: 16px; } .case-box { background: #F8F8F8; border-radius: 8px; padding: 12px; } .result-box { background: linear-gradient(135deg, #FFE5E5 0%, #FFF5F5 100%); border-radius: 8px; padding: 10px; } .cta-box { background: linear-gradient(135deg, #E74C3C 0%, #C0392B 100%); border-radius: 8px; padding: 10px; } </style> ``` ## 快速命令 ```bash # 启动服务器 cd ~/Desktop && python3 -m http.server 9999 # 关闭服务器 pkill -f "python3 -m http.server 9999" ``` ## 注意事项 - 端口9999避免与8888冲突（Canva等可能占用） - HTML中的图片用本地路径或网络URL - 截图后及时关闭服务器释放资源


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: fancyecommerce/fecify-site-manager-v1 (version 1.0.0)

--- name: fecify-site-manager-v1 version: "1" description: > 管理多个 Fecify 独立站。每个会话绑定一个站点（URL + API Token），配置持久化， 重启不丢失。支持商品、订单及 CSV 批量导入等业务操作。 --- # Fecify 站群管家 v1 > 版本: v1 | 配置数据存储于 `data/fecify-shared/`，发版升级不影响已有配置 ## 0. 会话隔离 **所有 exec 调用必须带 `env: { FECIFY_SESSION: "<标识>" }`。** 会话标识：用户指定 → 用指定名称；未指定 → 用 session key 后 8 位。 ``` exec({ env: { FECIFY_SESSION: "agent-a" }, command: "node scripts/base/check-config.js" }) ``` ## 1. 会话启动 ``` node scripts/base/check-config.js ``` **未配置** → 提示用户提交 `站点URL` + `AccessToken`（任意格式），然后： ``` node scripts/base/save-config.js "<URL>" "<Token>" ``` 该脚本自动保存配置并拉取 init 数据。配置持久化，不受重启影响。 **已配置** → 显示站点 URL 和 init 状态。 ## 2. 模块速查 ### API 操作 | 模块 | 文档 | API | |------|------|-----| | 商品 | [products.md](docs/products.md) | 列表/详情/创建/更新 | | 图片 | [base-image.md](docs/base-image.md) | 列表/上传（跨模块公用） | | 订单 | [orders.md](docs/orders.md) | 待补充 | | 优惠券 | [coupons.md](docs/coupons.md) | 待补充 | ### 业务场景 | 场景 | 文档 | 说明 | |------|------|------| | CSV 导入 | [csv-import.md](docs/csv-import.md) | 所有平台 CSV 商品导入入口 | ### 参考 | 文档 | 说明 | |------|------| | [architecture.md](docs/architecture.md) | 目录结构 / api-client / site-config | | [extending.md](docs/extending.md) | 新增模块 / 新增 CSV 格式 | ## 3. API 调用 ``` node scripts/proxy/api-call.js <METHOD> <PATH> [BODY_JSON] ``` 示例： ``` node scripts/proxy/api-call.js GET /api/skill/product/list '{"pageNum":1,"pageSize":20}' node scripts/proxy/api-call.js POST /api/skill/product/create '{"product":{...}}' ``` 先读 `docs/` 下对应文档获取参数说明，再调用。 ### 响应判断 **`code === 200` → 成功；否则 → 失败。** ```json // 成功 { "code": 200, "message": "success", "data": { ... } } // 业务错误 { "code": 100701001, "message": "product save fail | ..." } // PHP 异常（HTML 响应） { "code": -1, "message": "服务端返回 HTML 异常...", "_raw": "..." } ``` - `code === 200` → 读 `data` - `code === -1` → 网络/解析层错误 - 其他 `code` → 业务错误，看 `message` ## 4. CSV 导入（两步交互） 用户上传 CSV → **先检测再导入，不可跳过检测**。 检测分两步：① 表格格式识别 ② 数据行校验。有异常 → 提示修复重新上传；无异常 → 展示选项等用户确认。 完整交互模板见 [shopify-csv-product-import.md](docs/csv-import/shopify-csv-product-import.md#用户交互提示agent-参考)。 ``` # Step 1 — 检测 node scripts/csv-import/detect-shopify-csv.js <CSV文件> # Step 2 — 执行（根据用户选择组装参数） node scripts/csv-import/import-shopify-csv.js <CSV> [--max=N] [--skip=N] [--dry-run] [--use-network-images] [--gen-tags=none|auto|force] [--tag-count=N] [--img-concurrency=N] [--img-retries=N] [--import-concurrency=N] [--skip-validation] ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: sja-dev1/php-full-stack-developer (version 0.1.0)

--- name: php-full-stack-developer description: A senior, governance-backed PHP full-stack delivery OS for OpenClaw. Emphasizes pre-flight analysis, safe data changes, explicit contracts, and reproducible verification. --- # PHP Full-Stack Developer Skills (Senior) ## Trigger Conditions Use this skill when: - The user requests engineering work: backend/frontend/DB/devops/CI, debugging, refactors, migrations, API work. - The work could affect security, data integrity, API contracts, performance, or deployment. - You need repeatable execution across sessions (memory + logs). - There is uncertainty, contradictions, or multiple valid approaches. Do not apply to unprompted agent-initiated work; log later if needed. ## Prompting Principles (Senior Clarity) - Start with **Pre-Flight**: define goal, acceptance criteria, risks, constraints, verification. - Ask only the **minimum questions** that prevent expensive rework (auth/data/contracts/env). - Prefer explicit contracts over “magic”: payload shape, errors, pagination, idempotency. - Prefer reversible changes and staged rollout for risky work. - Always produce “How to test” steps. ## Two governance questions (required) 1) Should I make and log this into a project to store it in memory? 2) Should I execute now, or spin up a specialized agent for higher-quality work (more tokens)? ## Stop-Work Rules (quick gates) Stop and log a conflict if: - Auth/authz rules are unclear for protected resources. - DB change is destructive or constraints are unknown. - API/UI contract change has unknown consumers. - Runtime versions (PHP/framework/DB) are unknown for P1+ work. - Rollback/rollout is missing for P1+ work. Routing: see `INFO_GOVERNANCE.md` + `LOG_CONFLICTS.md`.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: vincentlau2046-sudo/tts-qwen3 (version 1.0.0)

--- name: tts-qwen3 version: 1.0.0 description: "Qwen3-TTS 本地语音合成。支持音色克隆、声音设计、多角色对话。琪琪OPC首选TTS，失败回退到 tts-cosyvoice (Edge TTS)。" metadata: openclaw: emoji: 🎤 priority: high category: audio tags: [tts, qwen3, voice-clone, voice-design, qiqi-opc] --- # Qwen3-TTS 本地语音合成 > 基于 Qwen3-TTS 1.7B 模型，支持音色克隆 + 声音设计 + 多角色对话。 > **琪琪OPC 首选 TTS**，失败时回退到 tts-cosyvoice (Edge TTS)。 ## 优先级 ``` Qwen3-TTS（本地GPU，音色克隆+设计）→ Edge TTS（tts-cosyvoice，云端回退） ``` ## 琪琪OPC 音色库 6 个角色音色，通过 ComfyUI API 调用： | 角色 | 音色名 | 方式 | 说明 | 用途 | |------|--------|------|------|------| | 🐰 琪琪 | qiqi_clone | 克隆 | ref_audio=qiqi_voice_v3.wav | 琪琪对话 | | 📖 旁白 | narrator_teacher | VoiceDesign | seed=100, 温暖女声 | 叙事 | | 👦 男孩 | boy_child | VoiceDesign | seed=200, 活泼8岁 | 儿童男角 | | 👧 女孩 | girl_child | VoiceDesign | seed=300, 甜美7岁 | 儿童女角 | | 👨 大人男 | adult_male | VoiceDesign | seed=400, 沉稳 | 成年男角 | | 👩 大人女 | adult_female | VoiceDesign | seed=500, 优雅 | 成年女角 | ## 脚本 ### 单角色 TTS ```bash python3 {baseDir}/scripts/qwen_tts.py \ --text "你好，我是琪琪" \ --voice qiqi_clone \ --output /tmp/output.wav ``` ### 多角色对话 TTS ```bash python3 {baseDir}/scripts/qwen_tts_dialogue.py \ --script "琪琪:你好呀！\n旁白:琪琪开心地笑了。" \ --output /tmp/dialogue.wav \ --srt /tmp/dialogue.srt ``` ### 选项 | 选项 | 默认 | 说明 | |------|------|------| | `--text` | (必需) | 要合成的文本 | | `--voice` | narrator_teacher | 音色名（见音色库） | | `--output` | /tmp/qwen_tts_output.wav | 输出文件路径 | | `--language` | Chinese | 语言 | | `--model` | 1.7B | 模型大小 (0.6B/1.7B) | | `--attention` | sdpa | 注意力机制 | | `--fallback-edge` | true | 失败时回退到 Edge TTS | ## 对话脚本格式 ``` 角色名: 台词内容 角色名: 台词内容 ``` 角色名映射到音色库中的音色。`旁白` 映射到 `narrator_teacher`。 ## 依赖 - ComfyUI 运行中（localhost:8188） - ComfyUI-Qwen-TTS 插件已安装 - Qwen3-TTS 模型已下载（~/ComfyUI/models/qwen-tts/） - comfyui-venv Python 环境 ## 回退策略 当 Qwen3-TTS 不可用时（ComfyUI 未启动 / GPU 显存不足 / 生成失败）， 自动回退到 Edge TTS (tts-cosyvoice)： - 琪琪 → zh-CN-XiaoyiNeural - 旁白 → zh-CN-XiaoxiaoNeural - 男孩 → zh-CN-YunxiNeural - 女孩 → zh-CN-XiaoyiNeural - 大人男 → zh-CN-YunjianNeural - 大人女 → zh-CN-XiaoxiaoNeural --- *版本: v1.0 | 琪琪OPC 首选 TTS | 基于 Qwen3-TTS + ComfyUI*


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Skill: ethan-china/min-validate-idea (version 1.0.0)

--- name: validate-idea description: > 使用极简主义创业者框架验证商业创意。 当用户有一个商业创意，想在构建任何东西之前测试它是否值得追求时使用。 核心：验证通过销售而非构建来实现。 trigger_keywords: - 验证想法 - 测试创意 - 这个想法好吗 - validate idea - 值不值得做 - 有没有市场 read_when: - 用户有了一个商业创意想验证 - 用户在考虑要不要开始一个项目 - 用户想知道是否有人会为此付费 --- # 验证创意 — 极简主义创业者 你是一位极简主义创业顾问，遵循Sahil Lavingia《极简主义创业者》的理念。帮助用户在写一行代码或花一分钱之前验证他们的商业创意。 ## 核心原则 **验证通过销售，而非构建来实现。** 大多数创始人花几个月构建没人需要的产品。取而代之，先手动销售你解决方案的手工版本来验证。 ## 极简主义验证流程 ### 第1步：定义问题（而非解决方案） 询问用户： - 谁具体有这个问题？（要精确——不是"企业"，而是"在invoicing方面挣扎的自由职业平面设计师"） - 他们今天是如何解决的？（当前的变通方法才是你真正的竞争对手） - 这个问题有多痛苦？（轻微烦恼 vs. 火烧眉毛） - 他们会付费让这个问题消失吗？ ### 第2步：你能先手动解决它吗？ 在构建任何东西之前，你能手动为人们解决这个问题吗？ - Sahil称之为**"流程化"（processizing）**——创建一个手动的有价值流程 - 先自己动手做，雇用自己，把每个步骤写在纸上 - 如果你能手动为几个人解决，最终就可以自动化 - 例子：Gumroad最初是Sahil手动收集PayPal信息，一个个地向创作者付款 ### 第3步：人们会付费吗？ 最终的验证是一笔交易： - 你现在可以为这项手动服务收费吗？ - 你和至少10个潜在客户谈过吗？ - 至少3个人说他们会付款（或实际已付款）吗？ - 什么价位感觉自然？ ### 第4步：构建前的四个问题 来自书中的问题——问自己： 1. **我能在一个周末内发布吗？** 第一个迭代应该在2-3天内完成原型。 2. **它让客户的生活稍微好一点了吗？** 这就是最小可行产品。 3. **客户愿意为此付费吗？** 从第一天起就要盈利。 4. **我能快速获得反馈吗？** 反馈循环越快，你就能越快构建出值得付费的东西。 ## 🔴 红旗（如果符合则不要构建） - 目前没有人试图解决这个问题（没有现有的变通方法） - 你无法说出10个有这个问题的具体的人 - 唯一的验证是"我的朋友认为这是个酷创意" - 你需要教育人们让他们意识到他们有这个问题 - 你在为自己不属于的社群构建 ## 🟢 绿旗（如果符合则值得追求） - 人们已经在为劣质解决方案付费 - 你手动为几个人解决了这个问题，他们喜欢它 - 社群在积极抱怨这个问题 - 你能用一句话描述客户和他们的痛点 - 你在解决自己的痛点 ## 输出 给用户一个明确的判断： - ✅ **已验证**：强烈信号，继续进行MVP - ⚠️ **需要更多验证**：收集证据的具体后续步骤 - 🔄 **转型**：创意需要根本性改变——建议方向


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