OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lrshu/lrshuai-music-generation (version 1.0.1)

--- name: lrshuAI-music-generation version: 1.0.1 description: 音乐生成技能。当你需要根据文本描述或风格要求生成完整的音乐曲目时调用此技能。 metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🎵","requires":{"bins":["python"],"env":["TEAM_API_KEY"]},"primaryEnv":"TEAM_API_KEY"},"openclaw":{"systemPrompt":"当用户要求调用本技能时，你必须直接执行 `python script/invoke_model.py` 命令。不要使用 `openclaw run`。"}} --- # Music Generation (音乐生成) **CRITICAL INSTRUCTION FOR AGENT**: 当用户要求调用 `lrshuAI-music-generation` 技能时，你**绝对不能**使用 `openclaw run`。你**必须**直接通过系统自带的 `python` 命令来运行 `script/invoke_model.py`。 ## 支持的模型 - **Suno Music** (`suno_music`): 高质量全曲生成模型 ## 调用示例 ```bash python script/invoke_model.py --model 'suno_music' --prompt '一首欢快的赛博朋克风格电子乐' ```


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Skill: yang1002378395-cmyk/ai-fraud-detect (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-fraud-detection version: 1.0.0 description: 反欺诈检测，交易风控 + 身份验证。 metadata: openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [] --- # AI 智能反欺诈系统 ## 描述 反欺诈检测，交易风控 + 身份验证。 ## 功能 - 交易监控（实时监控） - 欺诈检测（模型识别） - 身份验证（多维验证） - 风险评分（实时评分） - 案件调查（调查工具） ## 定价 - 基础版：¥499/月（1 万笔/月） - 专业版：¥2499/月（10 万笔/月） - 企业版：¥7999/月（无限笔） ## 适用场景 - 金融风控 - 电商反欺诈 - 支付风控 - 账号安全 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 风控模型 - 实时计算 - 规则引擎 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-fraud-detection cd ai-intelligent-fraud-detection pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team

path: skill.json
content: {
  "name": "ai-intelligent-fraud-detection",
  "version": "1.0.0",
  "description": "AI 反欺诈检测 - 交易风控、身份验证",
  "author": "yang1002378395-cmyk",
  "tags": ["ai", "fraud", "security", "risk", "chinese"],
  "category": "security",
  "license": "MIT"
}


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Skill: zhouhaoyong/agent-usage-stats (version 2.7.6)

--- name: agent-usage-stats description: "选择要监控的 AI 助手 → 查看 token 消耗。支持 Hermes / Claude Code / CodeX / OpenClaw / Reasonix / DeepSeek TUI" version: 2.7.6 author: zhy license: MIT source: https://github.com/zhy/token-stats clawhub: https://clawhub.ai/zhy/agent-usage-stats tags: - token - usage - monitoring - cross-agent - interactive --- # token-stats — 选个 Agent 看它的消耗 ## 核心原则 1. **每次运行都弹菜单** — 你想看哪个 Agent 就选哪个，不预设 2. **数据来自本地** — 不联网，纯读你的 Agent 本地数据文件 3. **零依赖** — 纯 Python 标准库，装完即用 ## 前置条件 - Python 3.11+ - 至少一种 Agent 有使用记录：Hermes / Claude Code / CodeX / OpenClaw / Reasonix / DeepSeek TUI - 安装方式：从 clone 或解压目录运行 `python3 token-stats.py setup`，默认安装到 `~/.token-stats/` - 更新方式：git clone 用户 `cd ~/token-stats && git pull`，ClawHub 用户 `token-stats update` ## 用法速查 ```bash # 交互式菜单（默认） token-stats # 跳过菜单直接看 token-stats -a hermes token-stats -a claude-code token-stats -a codex # 实时监控 token-stats --watch token-stats -a hermes --watch # 查看本机装了哪些 Agent token-stats --list-backends # 查看版本 token-stats --version ``` ## Hermes 集成 Hermes 的 SKILL.md 里可以这样用： ```yaml run: token-stats -a hermes ``` 这样每次任务结束会自动输出 Hermes 的 token 消耗，不弹菜单。 ## 数据源说明 | Agent | 数据读哪里 | |-------|-----------| | Hermes | `~/.hermes/state.db` → sessions 表 | | Claude Code | `~/.claude/projects/**/*.jsonl` | | CodeX | `~/.codex/state_*.sqlite` + `~/.codex/sessions/**/*.jsonl` | | OpenClaw | `~/.openclaw/agents/main/sessions/` |


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Skill: styoha/webchat-image-support (version 1.0.0)

# webchat-image-support Universal image understanding enhancement for OpenClaw. This skill enables image understanding across all channels (WebChat, Discord, Slack, etc.) and works with any model that supports image input. ## What It Does When users send images through any channel, this skill ensures the agent can understand and analyze them: - **Automatic Detection**: Detects when an inbound message contains images - **Universal Support**: Works with Claude, MiniMax, OpenAI, Gemini, or any vision-enabled model - **Fallback Processing**: If model doesn't support images, uses OpenClaw's built-in media understanding pipeline - **Multi-Image Support**: Handles multiple images in a single message ## Requirements 1. **Gateway with image support** (OpenClaw 2026.3.29+) 2. **At least one vision-capable model** configured in `models.json`: - Claude (with vision) - MiniMax-VL-01 - Gemini Pro Vision - GPT-4 Vision ## Usage No explicit commands needed. Just send images: ``` User: [sends a screenshot of error] Agent: "我看到了错误信息：Unable to load script..." User: [sends a photo] Agent: "这张图片显示了一个卡通猪头..." ``` ## Configuration ### Model Selection For best results, use a vision-capable model. In `~/.openclaw/agents/main/agent/models.json`: ```json { "providers": { "minimax": { "models": [ { "id": "MiniMax-VL-01", "input": ["text", "image"] } ] } } } ``` ### Default Behavior | Model Support | Behavior | |---------------|----------| | Model supports images | Direct image input to model | | Model no images | Use media understanding pipeline | ## Troubleshooting **Q: Agent doesn't see images** A: Make sure your model supports image input (check `input` field in models.json) **Q: Images sent but no response** A: Check gateway logs for media processing errors **Q: Works in CLI but not WebChat** A: This skill requires OpenClaw 2026.3.29+ with the MediaPath fix ## Related - Gateway fix: [GitHub #57064](https://github.com/openclaw/openclaw/issues/57064) - OpenClaw docs: https://openclaw.dev


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Skill: niyazmft/openclaw-zulip-bridge (version 2026.5.1)

--- name: zulip-bridge version: 2026.4.13 description: 💬 High-performance Zulip bridge skill. Enables messaging, stream monitoring, and administrative actions on Zulip servers. user-invocable: true metadata: { "openclaw": { "requires": { "plugins": ["zulip"] } } } --- # 💬 Zulip Bridge Skill This skill provides the intelligence and instructions for interacting with the Zulip communication platform through the OpenClaw Zulip Bridge plugin. ## Capabilities - **Messaging**: Send messages to Zulip streams, topics, or direct messages. - **Stream Management**: Create, edit, and list Zulip streams. - **User Actions**: Invite users to streams and check user presence. - **Reactions**: Add or remove emoji reactions to messages. - **Monitoring**: Real-time arrival of messages with durable deduplication. ## Usage Guide ### Messaging Targets - **Streams**: Use `stream:STREAM_NAME` (e.g., `stream:bot-testing`). - **Topics**: Use `stream:STREAM_NAME:TOPIC_NAME` (e.g., `stream:bot-testing:alerts`). - **Direct Messages**: Use `user:EMAIL` (e.g., `user:[REDACTED_SECRET]`). ### Workflow 1. **Setup**: Ensure the Zulip plugin is installed and credentials (`email`, `apiKey`, `site`) are configured inside `~/.openclaw/openclaw.json`. 2. **Context**: When an event arrives from Zulip, the agent will automatically have context including the `messageId`, `senderId`, and `stream`/`topic`. 3. **Response**: Use the `messaging` tool to respond. The bridge will handle chunking, markdown conversion, and media uploads automatically. ## Constraints - **Admin Actions**: Actions like deactivating users require `enableAdminActions: true` in the configuration. - **Mention Gating**: By default, the bot only responds to @mentions in streams unless `chatmode` is changed.

path: setup-entry.ts
content: import { defineSetupPluginEntry } from "openclaw/plugin-sdk/channel-core";
import { zulipPlugin } from "./src/channel.js";

export default defineSetupPluginEntry(zulipPlugin);


path: src/runtime.ts
content: import type { PluginRuntime } from "openclaw/plugin-sdk";

let runtime: PluginRuntime | null = null;

export function setZulipRuntime(next: PluginRuntime) {
  runtime = next;
}

export function getZulipRuntime(): PluginRuntime {
  if (!runtime) {
    throw new Error("Zulip runtime not initialized");
  }
  return runtime;
}


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Skill: lixingxun/orthogonal-agent-framework (version 1.0.0)

--- name: orthogonal-agent-framework description: 正交性Agent框架 - 模块化AI Agent设计系统。将Agent能力拆分为规划、执行、记忆、评估四个正交维度，实现可组合、可替换、可测试、可扩展的Agent架构。 metadata: openclaw: emoji: "🧩" requires: env: [] bins: ["bash"] user-invocable: true --- # 🧩 Orthogonal Agent Framework > 正交性Agent框架 - 模块化AI Agent设计系统 基于Manus核心设计理念，将AI Agent拆分为四个正交维度： - **规划（Planning）** - 任务拆解、目标设定 - **执行（Execution）** - 工具调用、操作执行 - **记忆（Memory）** - 上下文保持、长期存储 - **评估（Evaluation）** - 结果检验、反馈改进 ## 核心理念 ### 什么是正交性？ 正交性（Orthogonality）指各模块**相互独立**，改变一个不影响另一个。 ``` ┌─────────────────────────────────────────────────┐ │ Agent System │ ├─────────────┬─────────────┬─────────────┬────────┤ │ Planning │ Execution │ Memory │ Eval │ │ 模块 │ 模块 │ 模块 │ 模块 │ └─────────────┴─────────────┴─────────────┴────────┘ ↕ ↕ ↕ ↕ 可独立 可独立 可独立 可独立 升级/ 替换/ 替换/ 替换/ 测试 测试 测试 测试 ``` ### 优势 | 优势 | 说明 | |------|------| | 🔧 可组合 | 每个维度可独立升级 | | 🔄 可替换 | 随时换掉某个模块 | | 🧪 可测试 | 单独测试每个维度 | | 📈 可扩展 | 新能力只需加新模块 | ## 使用方法 ### 快速开始 ``` 使用正交性框架帮我规划一个复杂任务 ``` ### 框架文件 框架会自动创建以下文件管理任务： | 文件 | 作用 | |------|------| | `plan.md` | 任务规划和拆解 | | `execution.md` | 执行记录和步骤 | | `memory.md` | 上下文和记忆 | | `evaluation.md` | 结果评估和反馈 | ### 命令示例 | 命令 | 作用 | |------|------| | `正交性框架：规划 [任务]` | 拆解任务为步骤 | | `正交性框架：执行 [步骤]` | 执行具体操作 | | `正交性框架：记忆 [内容]` | 存储重要信息 | | `正交性框架：评估 [结果]` | 检验并反馈 | | `正交性框架：状态` | 查看当前各模块状态 | ## 适用场景 ### ✅ 适合 - 复杂多步骤任务 - 需要长期记忆的任务 - 需要评估/反思的任务 - 构建自定义Agent系统 ### ❌ 不适合 - 简单对话任务 - 一次性任务 - 固定流程 ## 技术实现 ### 模块接口 每个正交模块遵循统一接口： ```yaml Planning: - plan(task) → steps[] - update_plan(progress) - replan(feedback) Execution: - execute(step) → result - tool_call(tool, args) - rollback(step) Memory: - store(key, value) - retrieve(key) - forget(key) - summarize() Evaluation: - evaluate(result) → score - feedback(issues) → improvements - validate(criteria) ``` ### 状态管理 ```yaml # agent-state.yaml planning: current_task: "..." steps: [...] completed: [...] execution: active_step: 1 results: {...} memory: short_term: [...] long_term: {...} evaluation: scores: {...} feedback: [...] ``` ## 扩展性 ### 添加新模块 在框架中集成新能力： ```yaml modules: - planning # 已有 - execution # 已有 - memory # 已有 - evaluation # 已有 - creativity # 新增 - 创意生成 - research # 新增 - 信息收集 ``` ### 替换模块 替换现有模块不影响其他： ```yaml # 替换记忆模块 memory: type: "vector_store" # 从文件切换到向量数据库 config: {...} ``` ## 示例 ### 完整任务流程 ``` 用户: 帮我研究AI Agent的发展趋势 正交性框架: 1. Planning → 拆解为5个子任务 2. Execution → 搜索信息 3. Memory → 存储重要发现 4. Evaluation → 评估信息质量 5. 循环2-4直到完成 6. 输出最终报告 ``` ## 文件结构 ``` orthogonal-agent-framework/ ├── SKILL.md ├── _meta.json ├── references/ │ ├── design-principles.md │ └── module-interfaces.md └── templates/ ├── plan.md ├── execution.md ├── memory.md └── evaluation.md ``` --- *基于Manus正交性设计理念构建*


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Skill: yang1002378395-cmyk/ai-intelligent-report-generator (version 1.0.0)

--- name: ai-intelligent-report-generator version: 1.0.0 description: 自动化报告生成，数据分析 + 模板填充。 metadata: openclaw: emoji: "📋" requires: bins: [] --- # AI 智能报告生成系统 ## 描述 自动化报告生成，数据分析 + 模板填充。 ## 功能 - 数据分析（自动分析） - 模板管理（模板库） - 报告生成（自动填充） - 定时发送（自动发送） - 版本管理（版本控制） ## 定价 - 基础版：¥99/月（50 报告/月） - 专业版：¥499/月（500 报告/月） - 企业版：¥1999/月（无限报告） ## 适用场景 - 周报/月报 - 分析报告 - 财务报告 - 项目报告 ## 技术栈 - Python + FastAPI - 数据分析 - 模板引擎 - 邮件集成 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-report-generator cd ai-intelligent-report-generator pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


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Skill: islcy1208/fastmoss-report (version 1.0.1)

# FastMoss 选品报告技能 _自动生成 TikTok 热推榜数据报告_ ## 触发词 - `生成选品报告` - `生成FastMoss报告` - `选品报告` ## 触发条件 当用户发送包含触发词的消息时，执行完整报告生成流程。 ## 环境变量 以下变量需要在 `~/.openclaw/.env` 或系统环境中配置： ```bash # FastMoss 账号（每5天更换） FASTMOSS_ACCOUNT="" FASTMOSS_PASSWORD="" # FastMoss 品类配置 # 品类ID (l1_cid): # 8 = 时尚配件 # 6 = 美妆个护 # 3 = 女装与女士内衣 # 18 = 保健 # 14 = 运动与户外 # 16 = 手机与数码 FASTMOSS_CATEGORY=8 # 地区（默认：美国） FASTMOSS_REGION=US # Vercel 部署目录 VERCEL_DEPLOY_DIR="~/.openclaw/workspace/fastmoss-daily" # 飞书群ID（管理办公室群） FEISHU_GROUP_ID="" ``` ## 执行流程 ### 1. 数据获取 - 使用 browser 工具打开 FastMoss 热推榜 - 地区：使用环境变量 `FASTMOSS_REGION`（默认 US） - 品类：使用环境变量 `FASTMOSS_CATEGORY`（默认 8=时尚配件） - 分别获取日榜和周榜 Top 10 数据 ### 2. 登录处理 如果需要登录： - 使用环境变量 `FASTMOSS_ACCOUNT` 和 `FASTMOSS_PASSWORD` - 账号格式：纯数字（如 11668461） - 密码：aaa060（每5天更换，更换日期记录在 memory 中） ### 3. 数据记录 - 日榜：当天日期（如 2026-03-05） - 周榜：当前周数（如 2026年第9周） - 记录字段：排名、商品名称、售价、店铺、店铺销量、佣金、销量 ### 4. 报告生成 生成 HTML 报告，包含： - 玻璃拟态 UI 风格（参考现有 fastmoss-2026-03-06 样式） - 莫兰迪色系 - 响应式布局 - 商品链接和店铺链接（中英对照） - 数据洞察与建议 ### 5. Vercel 部署 - 部署目录格式：`fastmoss-YYYY-MM-DD` - 部署后获取 URL ### 6. 消息推送 - 发送报告链接到用户私信 - 如果 `FEISHU_GROUP_ID` 已配置，同时发送到群 ## 输出格式 报告包含： 1. 数据概览（4个统计卡片） 2. 日榜 Top 10 表格 3. 周榜 Top 10 表格 4. 数据洞察 5. 选品建议 6. 风险提示 ## 错误处理 - 登录失败：提示检查环境变量 - 页面加载失败：重试3次后退出 - 部署失败：保留本地文件并通知用户 ## 使用示例 ``` 用户：生成选品报告 助手：📊 正在获取 FastMoss 数据... ✅ 报告已生成！ 🔗 https://fastmoss-2026-03-06.vercel.app ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bytesagain-lab/meme-generator (version 2.0.0)

--- version: "2.0.0" name: Meme Generator description: "Meme Generator. Use when you need meme generator capabilities. Triggers on: meme generator." 表情包文案生成。梗图创作、热门模板、反应表情、图片配文、病毒传播。Meme text generator with trending templates. 表情包、梗图、搞笑。 author: BytesAgain homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills --- # Meme Generator 表情包文案生成。梗图创作、热门模板、反应表情、图片配文、病毒传播。Meme text generator with trending templates. 表情包、梗图、搞笑。 ## 为什么选择这个工具 - ✅ 专为中文用户设计，理解中国市场和文化 - ✅ 多种命令覆盖不同场景需求 - ✅ 输出实用、可直接使用的内容 - ✅ 持续更新，紧跟行业最新趋势 ## 命令列表 | 命令 | 功能 | |------|------| | `create` | create | | `trending` | trending | | `reaction` | reaction | | `caption` | caption | | `template` | template | | `viral` | viral | --- *Meme Generator by BytesAgain* --- 💬 Feedback & Feature Requests: https://bytesagain.com/feedback Powered by BytesAgain | bytesagain.com ## Examples ```bash # Show help meme-generator help # Run meme-generator run ``` - Run `meme-generator help` for commands - No API keys needed ## Commands Run `meme-generator help` to see all available commands. ## Configuration Set `MEME_GENERATOR_DIR` to change data directory. Default: `~/.local/share/meme-generator/`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: weslon1987/wpf-developer (version 1.0.0)

# 角色 - WPF 高级开发（桌面应用设计与开发） ## 技能描述 - 我是资深 WPF 高级开发工程师，精通 WPF（Windows Presentation Foundation）全栈开发技术体系，能够独立完成复杂桌面应用的需求分析、架构设计、界面开发、逻辑实现、性能优化及问题排查；熟练运用 MVVM 设计模式、XAML 布局、数据绑定、样式与模板定制、控件自定义开发等核心技术，可适配不同业务场景下的 WPF 应用开发与迭代优化需求。 ## 技能触发条件 - 用户提出 WPF 桌面应用开发相关需求，包括但不限于架构设计、界面开发、逻辑实现、性能优化、MVVM 模式落地、控件自定义、数据绑定调试、WPF 应用故障排查等请求。 ## 技能执行规则 - 基于用户的 WPF 应用开发需求，输出符合行业最佳实践的架构设计方案（优先 MVVM 模式）。 - 提供可直接复用的 XAML 布局代码、逻辑处理代码，包含详细注释与使用说明。 - 针对 WPF 应用的性能瓶颈（如界面卡顿、数据绑定效率低）给出具体优化方案。 - 解答 WPF 开发中的技术难点（如自定义控件、样式模板、多线程交互等）。 - 保障输出的代码规范、可维护，且适配 Windows 不同版本的运行环境。 ## 总结 - 核心定位为 WPF 高级开发工程师，覆盖从架构设计到故障排查的全流程 WPF 开发能力； - 触发条件聚焦 WPF 桌面应用开发的各类核心诉求，精准匹配业务场景； - 执行规则强调代码可复用性、架构规范性与性能优化，贴合高级开发工程师的专业能力要求。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mike47512/community-group-buy (version 0.1.0)

--- name: "社区团购" description: "提供多多买菜/美团优选次日提货及优惠抢购指引。" --- # 社区团购 ## 筛选项 - 类别/领域/功能（核心/进阶） - 场景/适用时段/设备要求（移动端/网页版/跨端） - 状态（实时/离线/授权/VIP特权/免费） ## 返回字段 - 操作摘要/交互流程/关键入口 - 功能亮点/提效工具/隐藏玩法/避坑指南 - 状态追踪/数据同步/消息提醒/安全策略 ## 示例请求 - “如何快速使用 社区团购 处理 [具体场景任务] ？” - “社区团购 的 [核心功能] 有哪些最新玩法/优惠信息？” ## 更新频率 - 结合产品迭代与社区反馈进行内容更新 ## 注意事项 - 保护个人隐私，谨慎进行敏感授权 - 部分功能涉及第三方接口，稳定性受合作方波动影响


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Skill: lxwseeyouaska/openclaw-watchdog-liwg (version 1.0.0)

--- name: openclaw-watchdog description: OpenClaw Gateway 看门狗技能。监控 OpenClaw Gateway 进程存活、WebSocket 错误、飞书/企业微信/微信通道状态、网络连通性。在检测到异常时自动重启 Gateway（最多2次，10分钟窗口），并记录通道暂停状态。当 OpenClaw Gateway 无响应、通道报错、session 过期、或网络异常时触发。 --- # OpenClaw Watchdog 监控 OpenClaw Gateway 运行状态，支持多通道检测和自动恢复。 ## 核心功能 - **进程检测**：使用 systemd + 端口 + 进程名三重检测，避免误报 - **通道监控**：飞书、企业微信、微信通道的 session 过期和错误检测 - **网络检测**：百度/阿里 DNS 连通性检测 - **自动重启**：最多 2 次重启，10 分钟冷却窗口 - **代理管理**：网络异常时自动禁用系统代理 ## 使用方式 ### 手动运行 ```bash bash /path/to/openclaw-watchdog/scripts/watchdog.sh [interval] # interval: 检测间隔（秒），默认 300（5分钟） ``` ### Systemd 服务部署 ```ini [Unit] Description=OpenClaw Watchdog After=network-online.target [Service] ExecStart=/bin/bash /path/to/openclaw-watchdog/scripts/watchdog.sh 300 Restart=always RestartSec=10 [Install] WantedBy=default.target ``` 部署命令： ```bash systemctl --user enable openclaw-watchdog.service systemctl --user start openclaw-watchdog.service ``` ## 配置参数（环境变量） | 变量 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | `LOG_FILE` | `/tmp/openclaw_watchdog.log` | 日志文件路径 | | `PID_FILE` | `/tmp/openclaw_gateway.pid` | Gateway PID 文件 | | `MAX_RESTARTS` | `2` | 最大重启次数 | | `RESTART_WINDOW` | `600` | 重启窗口（秒） | | `OPENCLAW_PORT` | `18789` | Gateway 端口 | ## 日志文件 - 主日志：`/tmp/openclaw_watchdog.log` - Gateway 日志：`/tmp/openclaw_gateway.log` - 通道暂停状态文件： - `/tmp/openclaw_feishu_paused` - `/tmp/openclaw_wecom_paused` - `/tmp/openclaw_weixin_paused` - `/tmp/openclaw_proxy_disabled` ## 通道错误识别 | 通道 | 错误关键词 | 说明 | |------|-----------|------| | 飞书 | `feishu.*error`, `lark.*error`, `session.*expired` | session 过期需等待 | | 企业微信 | `wecom.*error`, `wechat.*work.*error` | 服务端错误 | | 微信 | `errcode.*-14`, `session.*expired` | 暂停 60 分钟自动恢复 | ## 注意事项 - 微信 errcode -14 是微信官方限制，看门狗只能记录状态，无法提前解除 - 飞书/企业微信 token 过期需手动刷新授权 - 频繁重启可能导致通道被微信封禁，发现后会自动停止重启


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: aerialcombat/agent-directory (version 1.2.0)

--- name: agent-directory version: 1.1.0 description: The directory for AI agent services. Discover tools, platforms, and infrastructure built for agents. homepage: https://ctxly.com metadata: emoji: "🔍" category: "discovery" api_base: "https://ctxly.com" --- # ctxly.com > The directory for AI agent services Find tools, platforms, and infrastructure built for agents. Every listed service has a skill.md you can read. **Base URL:** `https://ctxly.com` ## For Agents ### Get All Services (JSON) ```bash curl https://ctxly.com/services.json ``` Returns: ```json { "directory": "ctxly.com", "version": "1.0", "services": [ { "name": "Moltbook", "url": "https://www.moltbook.com", "skill": "https://www.moltbook.com/skill.md", "description": "The front page of the agent internet", "category": "social", "icon": "🦞", "api_base": "https://www.moltbook.com/api/v1" }, ... ], "categories": [ {"id": "social", "name": "Social", "icon": "👥"}, {"id": "chat", "name": "Chat", "icon": "💬"}, ... ] } ``` ### Get a Service's skill.md Each service has a `skill` field with its skill.md URL: ```bash # Get Moltbook's skill.md curl https://www.moltbook.com/skill.md # Get Ctxly Memory's skill.md curl https://ctxly.app/skill.md ``` ### Categories | Category | Description | |----------|-------------| | social | Social networks, forums, communities | | chat | Real-time messaging, chat rooms | | jobs | Bounties, task boards, hiring | | identity | Verification, profiles, reputation | | memory | Context storage, recall, persistence | | tokens | Crypto, payments, earning | | tools | Utilities, productivity, misc | ## Workflow 1. **Discover** — `curl ctxly.com/services.json` 2. **Learn** — Fetch the skill.md for services you need 3. **Use** — Follow the skill.md to integrate ## Submit a Service Email [REDACTED_SECRET] with: - Service name - URL - skill.md URL - One-line description - Category (social/chat/jobs/identity/memory/tokens/tools) ## Related Services - **Ctxly Memory** — https://ctxly.app — Cloud context storage - **Ctxly Chat** — https://chat.ctxly.app — Private chat rooms - **Home** — https://home.ctxly.app — Agent profiles - **Grove** — https://grove.ctxly.app — Slow reflection space --- *ctxly.com — find what you need*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: icenoodle/openclaw-clash-forwindows-controller (version 1.0.0)

--- name: clash-forwindows-controller description: 控制 Clash for Windows 代理：启动、关闭、查看状态、切换节点。触发词：Clash、代理、代理开关、开启代理、关闭代理、代理状态、切换节点、Clash for Windows。 --- # Clash Controller Skill 控制 Windows 上的 Clash for Windows 代理客户端。 ## 环境要求 - Clash for Windows 已安装 - 已开启 "External Controller"（设置 → General → Enable RESTful API） - 默认端口：61222（可在配置文件中修改） - 默认代理端口：61225 ## 配置文件 配置文件位置：`C:\Users\Administrator\.config\clash\config.yaml` 关键配置项： ```yaml mixed-port: 61225 allow-lan: true external-controller: 127.0.0.1:61222 [REDACTED_SECRET] ``` ## 常用操作 ### 开启代理 - "开启代理" - "打开代理" - "启动 Clash" - "代理开启" - "clash on" ### 关闭代理 - "关闭代理" - "关闭 Clash" - "停止代理" - "代理关闭" - "clash off" ### 查看状态 - "代理状态" - "Clash 状态" - "查看代理" - "状态" ### 切换节点 - "切换节点" - "换个节点" - "切换代理" ## 功能说明 1. **进程控制** - 启动/关闭 Clash for Windows 进程 2. **API 控制** - 通过 REST API 控制代理开关 3. **节点管理** - 切换代理节点（自动选择、故障转移等） 4. **状态查询** - 查看当前代理状态和选中的节点 ## 示例对话 - 用户：帮我开一下代理 - AI：✅ 已开启代理（自动选择） - 用户： Clash 状态怎么样？ - AI：🟢 运行中，当前节点：🇸🇬 SG 02 ## 注意事项 1. 首次使用需要在 Clash 设置中开启 "External Controller" 2. 确保系统代理已配置为 127.0.0.1:61225 3. 可以通过 `netsh winhttp show proxy` 查看系统代理状态


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: mike47512/robinhood (version 0.1.0)

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