OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: lukaizj/lukaizj-dingtalk (version 0.1.0)

--- name: DingTalk Integration description: DingTalk (钉钉) integration - Send messages, create groups, and automate DingTalk workflows homepage: https://github.com/lukaizj/dingtalk-integration-skill tags: - productivity - integration - messaging - dingtalk - chinese requires: env: - DINGTALK_APP_ID - DINGTALK_APP_SECRET files: - dingtalk.py --- # DingTalk Integration (钉钉集成) DingTalk (钉钉) integration skill for OpenClaw. Send messages, manage groups, and automate workflows with DingTalk. ## Capabilities - Send text messages to chats - Send rich interactive cards - Create new chat groups - List chat members - Send webhook notifications - Handle incoming callbacks ## Setup 1. Create a DingTalk mini app at https://open.dingtalk.com/ 2. Get App ID and App Secret from the application settings 3. Add required permissions 4. Configure environment variables ## Environment Variables | Variable | Required | Description | |----------|----------|-------------| | `DINGTALK_APP_ID` | Yes | Your DingTalk App ID | | `DINGTALK_APP_SECRET` | Yes | Your DingTalk App Secret | | `DINGTALK_AGENT_ID` | Yes | Your DingTalk Agent ID | ## Usage ### Send a message ``` Send a message "Hello from OpenClaw" to user user123 Send a card message to chat chat_id_456 ``` ### Create a group ``` Create a new DingTalk group named "Project Alpha" Add user "zhangsan" to group "Project Alpha" ``` ### List chats ``` List my DingTalk chats Show recent chat messages ``` ## Message Types This skill supports: - **Text**: Plain text messages - **Markdown**: Markdown formatted messages - **Interactive**: Cards with buttons, inputs, and actions ## Troubleshooting - Ensure your app is published in the DingTalk admin console - Check that all required permissions are granted - Verify the App ID and Secret are correct - Make sure the app is added to required chats


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Skill: weisong82/domain-analyzer (version 1.0.0)

--- name: domain-analyzer description: 域名价值分析专家。评估域名的投资价值、商业潜力、SEO 友好度。 allowed-tools: WebFetch Bash --- 你是域名价值分析专家，帮助用户评估域名的投资价值和商业潜力。 ## 触发场景 用户提到以下内容时自动使用此技能： - "域名" + "值不值得"/"如何"/"分析" - "注册域名" - "域名估值"/"域名价值" - ".com"/".io"等后缀 + 域名 - "域名投资" - "这个域名怎么样" ## 分析框架 ### 1. 基础检查 **拼写检查** - 检查域名是否有常见拼写错误 - 示例：`gloabl` vs `global` **长度评估** | 字符数 | 评级 | 说明 | |--------|------|------| | ≤6 | 5 分 | 极短稀缺 | | 7-9 | 4 分 | 短小优质 | | 10-12 | 3 分 | 中等 | | 13-15 | 2 分 | 偏长 | | >15 | 1 分 | 过长 | **后缀评级** | TLD | 分数 | 说明 | |-----|------|------| | .com | 5 | 商业通用 | | .io | 3.5 | 科技加密 | | .co | 2.5 | 创业公司 | | .xyz | 2 | Web3 | | .link | 1 | 链接服务 | ### 2. 6 维评分模型 | 维度 | 权重 | |------|------| | 长度 | 20% | | 拼写 | 20% | | 含义 | 20% | | 记忆度 | 15% | | 后缀 | 15% | | 行业 | 10% | ### 3. 输出格式 ```markdown ## 📊 域名价值分析报告 ### 域名：{domain} ### ✅ 核心优势 - 优势 1 - 优势 2 ### ⚠️ 潜在风险 - 风险 1 - 风险 2 ### 📈 价值评分 | 维度 | 评分 | 说明 | |------|------|------| | 长度 | ⭐⭐⭐⭐ | 9 字符 | | 拼写 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | 正确 | | 含义 | ⭐⭐⭐⭐ | 清晰 | | 记忆度 | ⭐⭐⭐⭐ | 好记 | | 后缀 | ⭐⭐⭐⭐⭐ | .com | | 行业 | ⭐⭐⭐ | 加密币 | **综合评分：⭐⭐⭐⭐ (80/100)** ### 💰 价值评估 | 项目 | 数值 | |------|------| | 注册成本 | 约 XX 元/年 | | 潜在变现 | XXXX-XXXXX 元 | | 投资等级 | 优质/良好/普通 | ### 🎯 最终建议 {明确的注册/放弃建议 + 理由} ``` ## 工具使用 ### 命令行工具 ```bash python3 ~/.openclaw/skills/domain-analyzer/scripts/analyze_domain.py <domain> ``` ### 示例 **输入：** tokensfab.com 如何 **输出：** 完整的域名价值分析报告 ## 注意事项 1. 估值仅供参考，实际成交价受市场影响 2. 不提供法律建议，商标问题咨询律师 3. 域名投资流动性差，需谨慎 4. 建议通过注册商确认可注册状态


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: aisadocs/stock-portfolio-zh-aisa (version 1.0.0)

--- name: stock-portfolio-zh description: "通过 AISA 的实时价格与盈亏跟踪来创建和管理股票加密投资组合。触发条件：当用户想新增持仓、查看组合表现、重命名组合或审查当前盈亏时使用。" author: aisa version: "1.0.0" license: Apache-2.0 user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 metadata: openclaw: primaryEnv: AISA_API_KEY requires: env: - AISA_API_KEY bins: - python3 --- # 投资组合管理 ## 何时使用 - 通过 AISA 的实时价格与盈亏跟踪来创建和管理股票加密投资组合。触发条件：当用户想新增持仓、查看组合表现、重命名组合或审查当前盈亏时使用。 ## 不适用场景 - 当用户明确要本地浏览器 Cookie、密码、Keychain 或其他本地敏感凭据时，不要使用这个 skill。 - 当问题与该 skill 的主题无关时，优先选择更贴切的 skill。 ## 核心能力 - 在命令行中创建、更新、列出、重命名和删除投资组合。 - 使用仓库内本地状态目录跟踪实时盈亏，而不是默认写入家目录。 ## 快速开始 ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## 运行方式 首选运行路径是仓库内置的 Python 客户端： ```bash python3 scripts/portfolio.py ``` ## 示例请求 - 创建一个 AI 股票组合并展示当前盈亏。 ## 说明 - 除非显式设置 `CLAWDBOT_STATE_DIR`，默认状态保存在 `./.clawdbot/skills/stock-analysis/portfolios.json`。


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Skill: unisound-llm/unisound-med-clinical-diagnosis (version 1.0.0)

--- name: med-llm-clinical-diagnosis description: 病例分析、复杂鉴别诊断、基层常见病诊断与鉴别。通过 --task 切换推理场景；仅含 `scripts/run.py`，可独立拷贝部署。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "🩺" } } --- # 临床问诊与诊断推理 ## 概述 支持临床问诊与诊断推理类题目，输出诊疗思路须逻辑清晰并标明不确定性。 具体场景通过 **`--task`** 切换系统提示词（见下表），能力依赖内部医疗大模型；集成方也可通过 `--system-prompt` 完全自定义。 | `--task` | 能力 | | --- | --- | | `cmb-clin` | 临床病例分析与诊疗思路 | | `ddx` | 复杂病例鉴别诊断 | | `diag` | 基层常见病诊断推荐 | | `differ` | 基层常见病鉴别诊断 | 本能力与具体业务请求解耦：平台或调用方如何组织用户输入由集成方决定；此处只约定**如何把题目交给脚本**（见下）。 ## 题目输入（三选一） 1. **`--question`**：直接传入完整题干字符串。 2. **`--input PATH`**： - `.jsonl`：每行一个 JSON 对象，须含非空字符串字段 `question`；可用 `--index` / `--batch` / `--match-id` 选取记录； - `.json`：单个对象，须含 `question`； - 其他扩展名：按 UTF-8 纯文本整文件作为题干。 - 传 `-` 时从 **stdin** 读取一条 JSON（含 `question`）或纯文本。 3. **stdin**（且未传 `--question` / `--input`、且 stdin 非 TTY）：读入 JSON 对象或纯文本，规则同 `-`。 可在 JSON 的 `other.task` 中指定任务类型（与 `--task` 等价；命令行 `--task` 优先）。 ## 模型 - 默认 `u1-insuremed`，接口 `https://maas-api.hivoice.cn/v1/chat/completions`（可通过参数覆盖）。 ## 用法示例 ```bash # 指定任务类型与题干 python3 scripts/run.py --task cmb-clin --question "题干……" --appkey YOUR_KEY # 从 jsonl 取题（other.task 可省略若命令行已传 --task） python3 scripts/run.py --task cmb-clin --input /path/to/items.jsonl --index 0 --appkey YOUR_KEY ``` ## 参数 - `--task`：**必填**（除非 `other.task` 已给出）。见上表。 - `--question` / `--input`：见上，与 stdin 三选一（`--question` 与 `--input` 不可同时使用）。 - `--appkey STRING`：**必填**（`--dry-run` 时除外）。内部医疗大模型鉴权 key。 - `--index`、`--match-id`、`--batch`：仅对 `.jsonl` 生效。 - `--dry-run`：不调用模型，仅输出解析后的题目 JSON。 - `--model`、`--api-url`、`--temperature`、`--timeout`、`--system-prompt`：调模型参数。 - `--output PATH`：另存完整 JSON（批量为 NDJSON）。 - `--text-only`：标准输出仅打印模型答案文本。 ## 输出 默认可解析 JSON：含 `status`、`task`、`task_title`、`question`、`answer`、`record_index`、`meta`、`model`、`input_mode`、`input_path` 等；`skill` 为本 skill 标题。 ## 合规说明 输出为模型辅助信息，不构成正式诊疗决策；涉及真实患者数据须先脱敏并遵守院内流程。


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Skill: ashu2025-rgb/feishu-multiagent-setup (version 1.0.2)

--- name: feishu-multiagent-setup description: "飞书多机器人接入 OpenClaw 的配置向导。用于给用户生成步骤清单、字段说明、权限核对表和本地配置草案；公开版不收集真实 App Secret/API Key，不写入 openclaw.json，不运行脚本，不重启服务。需要处理密钥或改配置时，必须让用户在本机私有环境中确认和执行。" version: 1.0.2 --- # Feishu Multiagent Setup Use this skill when a user wants to connect multiple Feishu bots to OpenClaw and needs a safe setup checklist. ## Public Safety Boundary - Do not ask the user to paste real App Secret, API Key, Verification Token, Encrypt Key, cookies, or login state into chat. - Do not write `openclaw.json`, `auth-profiles.json`, shell profiles, service files, or gateway config from this public skill. - Do not run setup scripts or restart Gateway from this public skill. - Do not bypass Feishu login, QR code, captcha, organization approval, or admin authorization. - If the user wants private execution, first explain what will be written and ask for explicit confirmation in their local environment. ## Workflow 1. Ask how many bots they need and what each bot should be used for. 2. Generate a table with safe placeholders: - bot name - Feishu app display name - event subscription URL placeholder - required permissions/events - local config destination 3. Guide the user through Feishu Open Platform pages by visible Chinese labels. 4. When credentials appear, tell the user to keep them in a local private config file, not in public docs or chat history. 5. Produce a local review checklist for their OpenClaw operator: - each bot has one account id - each account id has one route binding - each route binding points to the intended agent - each agent has an isolated workspace - test messages are sent only after the user confirms setup is complete ## Output Shape Return a concise checklist plus a local-only config draft with placeholders. Example: ```text bot_name: customer_service_bot feishu_app_id: cli_xxx_placeholder secret_storage: local private config only route: feishu:<account_id> -> agent:<agent_id> status: pending user-side credential entry ``` ## Reference Read `references/setup-checklist.md` when the user needs a full step-by-step handoff.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: guige821/bilibili-subtitle-analysis (version 1.0.3)

--- name: bilibili-subtitle-analysis description: | B站字幕下载分析工具，基于 biliSub 项目。 支持：下载字幕、批量下载、内容分析、内容分析报告。 触发条件：用户要求下载B站字幕、分析字幕内容、生成内容报告。 --- # Bilibili 字幕下载分析 Skill 基于 [biliSub](https://github.com/lvusyy/biliSub) 项目实现。 ## 功能 ### 1. 字幕下载 - 单个视频字幕下载（官方字幕） - 自动语音识别（ASR）生成字幕 - 支持多种格式：JSON, TXT, SRT, ASS, VTT ### 2. 内容分析 - **基础统计**：行数、字符数、平均行长、时间戳数量、视频时长 - **词频分析**：中文高频词 TOP 30、英文高频词 TOP 30 - **双词组分析**：bigrams TOP 20 - **情感分析**：正面/负面/中性判断，情感得分 - **关键词提取**：中英文关键词 TOP 10 - **文本密度**：有效文本行占比 ### 3. 详细总结报告（默认行为） 下载字幕后自动整理成详细的中文总结报告，包含： - **视频概览**：标题、时长、主题分类 - **核心内容**：分段总结，主要观点提炼 - **关键引用**：重要或精彩的原句摘录 - **结构化分析**：分类整理（技术点、案例、观点等） - **一句话点评**：总结性评价 报告格式示例： ``` ## 📺 视频总结：[视频标题] **视频来源**：[BV号] **视频时长**：X分钟 **主要内容**：一句话描述 --- ### 🎮 核心内容 [分段详细总结，每段包含要点和原句] ### 💡 关键引用 - "摘录的精彩原句" ### 📊 结构化分析 | 类别 | 内容 | |------|------| | 分类1 | 要点 | ### 🎯 一句话点评 [总结评价] ``` ## 使用方式 ### 下载字幕 ``` node index.js download <视频URL> [--formats json,txt] [--use-asr] [--asr-model small] ``` ### 分析字幕 ``` node index.js analyze <字幕文件路径> ``` ### 批量下载 ``` node index.js batch <URL列表文件路径> ``` ### 设置 biliSub 路径 ``` node index.js setpath <本地路径> ``` ## Node.js API ```javascript const BilibiliSubtitleAnalyzer = require('./index.js'); const analyzer = new BilibiliSubtitleAnalyzer({ outputDir: './output', biliSubPath: 'C:\\Users\\lml\\biliSub', proxy: 'http://127.0.0.1:7890' }); // 下载字幕 const files = await analyzer.downloadSubtitle('BV1xx411c79H', { formats: ['json', 'txt'], useAsr: true, asrModel: 'small' }); // 分析字幕 const result = analyzer.analyzeContent('./output/BV1xx411c79H.json'); // 生成报告 const report = analyzer.generateReport(result, 'BV1xx411c79H'); console.log(report); ``` ## 报告示例 ``` ╔══════════════════════════════════════════════════════════════════════╗ ║ 📺 B站字幕内容分析报告 ║ ╚══════════════════════════════════════════════════════════════════════╝ 🎬 视频信息: BV1xx411c79H 📊 字幕基础统计 ─────────────────────────────────────────────────────────────────────── • 总行数: 1250 • 字符数（去空格）: 45000 • 平均行长: 36.0 字符/行 • 时间戳数量: 1250 • 视频时长: 00:45:30 🔤 高频词 TOP 15（中） 1. 你好: 45 2. 我们: 38 ... 💭 情感分析 • 情感倾向: 🟡 中性 • 情感得分: +5 ``` ## 安装依赖 ```bash # 克隆 biliSub 项目（MIT 许可证） git clone https://github.com/lvusyy/biliSub # 安装 Python 依赖 pip install -r requirements.txt # 安装 bilibili-api pip install bilibili-api-python==17.1.2 # 可选：安装 whisper（用于 ASR） pip install openai-whisper ``` ## 许可证声明 本技能基于 MIT 许可证开源的 [biliSub](https://github.com/lvusyy/biliSub) 项目构建。 详细许可证声明请查看 [LICENSE](LICENSE) 文件。 ## 注意事项 1. 使用 ASR 功能需要安装 ffmpeg 2. 批量下载时注意控制并发（默认 3） 3. 长视频处理可能需要较长时间（尤其 ASR）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: paudyyin/paudyyin-daily-news (version 2.0.0)

--- name: daily-news version: 2.0.0 description: 每日新闻自动采集与报告生成。使用 web_search (freshness=oneDay) 替代旧版 Bing/Tavily 方案，确保新闻均为24小时内真实最新。 metadata: author: OpenClaw category: automation triggers: - 每日新闻 - 新闻日报 - yesterday news - daily news --- # 每日新闻自动采集 v2.0 ## 架构变更 ### v1.0 旧方案（已废弃） | 组件 | 方式 | 致命问题 | |------|------|---------| | `daily_news_query.py` | Bing 爬虫 (requests+bs4) | ❌ 无法可靠过滤旧闻，混入2023/2024年旧内容 | | `daily_news_query.py` | Bing 爬虫 | ❌ 大量网页噪声（"网站地图"、"无障碍链接"等） | | `daily_news_tavily.py` | Tavily API | ❌ 完全无时间过滤，可能返回任何时间的内容 | ### v2.0 新方案 | 组件 | 方式 | 优势 | |------|------|------| | Agent + `web_search` | OpenClaw 内置工具 | ✅ `freshness=oneDay` 严格24小时过滤 | | | | ✅ 权威媒体源（新华社/央视/澎湃等） | | | | ✅ 零外部依赖，无需额外配置 | --- ## 触发方式 1. **用户手动触发**: 用户说"每日新闻"、"新闻日报"、"daily news"等 2. **定时触发**: OpenClaw cron 任务，每日工作日 08:30 自动执行（任务名：`每日新闻日报 (v2.0)`） --- ## 执行流程 ### 步骤 1: 确定日期 ```python from datetime import datetime, timedelta yesterday = datetime.now() - timedelta(days=1) yesterday_str = yesterday.strftime('%Y年%m月%d日') yesterday_short = f"{yesterday.month}月{yesterday.day}日" ``` ### 步骤 2: 7轮 web_search 查询 对以下每个类别，**依次**调用 `web_search`，每轮必须带 `freshness: "oneDay"`： | # | Emoji | 类别 | 搜索关键词 | |---|-------|------|-----------| | 1 | 🌍 | 全球政治军事 | `{yesterday_short} 全球 政治 军事 国际 冲突 外交` | | 2 | 🇨🇳 | 中国政治军事 | `{yesterday_short} 中国 政治 军事 政策 官方` | | 3 | 💰 | 全球财经 | `{yesterday_short} 全球 财经 股市 美股 原油 黄金 汇率` | | 4 | 📈 | 中国财经 | `{yesterday_short} 中国 A股 宏观经济 政策 LPR` | | 5 | 🤖 | AI/人工智能 | `{yesterday_short} AI 人工智能 大模型 技术突破` | | 6 | 🔭 | 科技领域 | `{yesterday_short} 科技 半导体 新能源 航天 机器人` | | 7 | 📱 | 消费电子家电 | `{yesterday_short} 消费电子 家电 手机 电视` | 调用示例： ``` web_search: query: "5月20日 全球 政治 军事 国际 冲突 外交" freshness: "oneDay" ← 必须！严格24小时过滤 count: 10 channel: "bocha" ``` ### 步骤 3: 内容筛选与清洗 **排除规则：** - ❌ 排除娱乐/体育/游戏/电竞内容 - ❌ 排除往年旧闻（描述中出现 2025年、2024年等往年日期） - ❌ 排除网页噪声（"网站地图"、"无障碍"、"首页"等） **保留规则：** - ✅ 优先权威媒体源：新华社、央视新闻、澎湃新闻、上海证券报、财新网、中国证券报等 - ✅ 保留包含具体数据、人物、事件的条目 - ✅ 跨类别去重 ### 步骤 4: 生成报告 按固定模板生成 Markdown 报告： ```markdown # 📰 {yesterday_str} 全球 & 中国核心新闻汇总 📅 生成时间：{当前时间} 🔍 数据源：Web Search（freshness=oneDay 严格24小时过滤） ✅ 已过滤旧闻/娱乐/体育/游戏内容 --- ## 🌍 一、全球昨日政治军事新闻 - [新闻条目] ... ## 🇨🇳 二、中国昨日政治军事新闻 ... ## 💰 三、全球昨日财经股市新闻 （含美股收盘、大宗商品、汇率数据） ... ## 📈 四、中国昨日财经股市新闻 （含A股收盘、LPR、重要政策） ... ## 🤖 五、全球昨日人工智能领域新闻 ... ## 🔭 六、全球昨日科技领域新闻 ... ## 📱 七、消费电子家电行业新闻 ... --- ## 📌 今日一句话总结 > [一句话概括当日最重要新闻] ``` ### 步骤 5: 保存 报告保存到: `memory/daily_news_{YYYY-MM-DD}.md` --- ## 相关文件 | 文件 | 状态 | 说明 | |------|------|------| | `skills/daily-news/SKILL.md` | ✅ 当前 | 本技能文档 | | `daily_news_query.py` | ⚠️ 已废弃 | 旧版 Bing 爬虫方案 | | `daily_news_tavily.py` | ⚠️ 已废弃 | 旧版 Tavily API 方案 | | `memory/daily_news_*.md` | ✅ 历史存档 | 每日报告存档 | --- ## 版本历史 | 版本 | 日期 | 变更 | |------|------|------| | v2.0 | 2026-05-21 | 改用 web_search(freshness=oneDay)，废弃 Bing/Tavily 方案 | | v1.0 | 2026-04-21 | 初始版本：Bing 爬虫 + Tavily API 双方案 |


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mootbing/nemo (version 1.0.2)

# Nemo — MCP Tool Search Engine Search engine for MCP tools and agent skills. Search 790+ MCP server tools and 760+ agent skills in one place, call remote MCP tools, and get full skill instructions. **Base URL:** `https://nemo.25chenghua.workers.dev` ## MCP Tools Nemo provides three MCP tools for discovering and invoking capabilities: - **search_tools**: Search for MCP tools and agent skills by keyword. Returns compact results by default (tool name, server, title). Set detail='full' to include descriptions and input schemas. Use source to filter by type (all, mcp, skills). - **call_tool**: Call a tool on a remote MCP server by specifying the endpoint, tool name, and arguments. Response is truncated to maxResponseChars (default 10000). Tracks latency and logs usage. - **get_skill**: Get full instructions for an agent skill. Returns the complete SKILL.md content, install command, and metadata. Use after search_tools to get detailed skill instructions. ## HTTP API Nemo also exposes REST API endpoints for direct access: ### Search ```bash curl "https://nemo.25chenghua.workers.dev/api/search?q=QUERY&limit=5&detail=compact&source=all" ``` Each result has a `type` field: `"mcp_tool"` or `"skill"`. ### Get Skill Instructions ```bash curl "https://nemo.25chenghua.workers.dev/api/skill/SKILL_NAME?repo=owner/repo" ``` Returns the complete instructions, install command, and metadata. ### Call a Remote MCP Tool ```bash curl -X POST "https://nemo.25chenghua.workers.dev/api/call" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"endpoint": "SERVER_URL", "tool": "TOOL_NAME", "args": {}}' ``` Use the `serverEndpoint` and `toolName` from search results. ## Workflow 1. Search: `curl ".../api/search?q=file+conversion"` 2. If result is `type: "skill"` → get instructions: `curl ".../api/skill/SKILL_NAME"` → follow them 3. If result is `type: "mcp_tool"` → call it: `POST .../api/call` with `endpoint`, `tool`, `args` Useful for AI agents that need to discover and invoke tools dynamically across a distributed network of MCP servers and agent skills.

path: skill.yaml
content: type: mcp
name: nemo
version: 1.0.0
description: MCP Tool Search Engine — search and call tools across all indexed MCP servers.

mcp:
  transport: http
  url: "https://nemo.25chenghua.workers.dev/mcp"


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: drumrobot/cc-plugin (version 0.1.0)

--- name: claude-plugin description: >- Claude Code plugin lifecycle management. cache - clean old plugin cache versions [cache.md], create - plugin authoring guide (structure, plugin.json, components) [create.md], marketplace - clone/list/update marketplace repos [marketplace.md], troubleshoot - installation failures, cache sync, HUD diagnostics [troubleshoot.md]. "plugin", "marketplace", "cache cleanup", "plugin cache", "plugin create", "plugin install", "marketplace clone", "marketplace update", "plugin not installed", "HUD error", "plugin troubleshoot" triggers. --- # Plugin Claude Code plugin lifecycle management: create, install, update, cache, troubleshoot. ## Topics | Topic | Description | Guide | |-------|-------------|-------| | cache | Clean old plugin cache versions and temp directories | [cache.md](./cache.md) | | create | Plugin authoring guide (structure, plugin.json, components) | [create.md](./create.md) | | marketplace | Clone, list, and update marketplace repositories | [marketplace.md](./marketplace.md) | | troubleshoot | Installation failures, cache sync, HUD diagnostics | [troubleshoot.md](./troubleshoot.md) | ## Paths ``` Marketplaces: ~/.claude/plugins/marketplaces/ Cache: ~/.claude/plugins/cache/<marketplace>/<plugin>/<version>/ ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: malakhov-dmitrii/creem-store-agent (version 1.0.0)

--- name: creem-store-agent description: "AI-powered Creem store monitor — alerts, churn analysis, autonomous actions via Telegram" user-invocable: true metadata: openclaw: emoji: "🍦" primaryEnv: CREEM_API_KEY requires: bins: - node env: - CREEM_API_KEY - CREEM_WEBHOOK_SECRET - TELEGRAM_BOT_TOKEN - TELEGRAM_CHAT_ID - ANTHROPIC_API_KEY --- # Creem Store Agent AI-powered monitoring for your Creem store. Sends real-time Telegram alerts for sales, subscriptions, disputes, and refunds. Uses Claude AI to analyze churn events and autonomously recommend retention actions. ## Commands - `/creem-status` — Check store connection and webhook status - `/creem-report` — Daily revenue summary (MRR, churn, new sales) ## Features - **Real-time alerts**: Formatted Telegram notifications for all Creem events - **AI churn analysis**: Claude Haiku analyzes cancellations and recommends retention actions - **Autonomous actions**: Create retention discounts or pause subscriptions via inline buttons - **Event deduplication**: Handles Creem webhook retries gracefully - **HMAC verification**: Validates webhook signatures for security ## Setup 1. Install: `clawhub install creem-store-agent` 2. Set environment variables (see `.env.example`) 3. Expose webhook URL: `ngrok http 3000` (development) 4. Register webhook in Creem dashboard: `https://your-ngrok-url.ngrok.io/webhook/creem` ## Environment Variables | Variable | Description | |----------|-------------| | `CREEM_API_KEY` | Creem API key (test: `creem_test_xxx`) | | `CREEM_WEBHOOK_SECRET` | Webhook signing secret from Creem dashboard | | `TELEGRAM_BOT_TOKEN` | Telegram bot token from @BotFather | | `TELEGRAM_CHAT_ID` | Telegram chat ID for notifications | | `ANTHROPIC_API_KEY` | Anthropic API key for Claude Haiku |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: dinghaibin/chown-tool (version 1.0.0)

--- name: chown-tool description: Perform chown-tool operations from the command line. --- # Chown - CLI Utility Command-line utility for chown operations. ## Quick Start ```bash chown-tool --help ``` ## Features - Standard command-line interface - Common flags and arguments - Pipe and redirect compatible - Shell integration ## Examples ```bash # Show help chown-tool --help # Basic usage chown-tool [options] [arguments] # Pipe input echo "input" | chown-tool [options] ```

path: scripts/chown.py
content: #!/usr/bin/env python3
"""Chown Tool - Change ownership."""
import argparse, os, sys
parser = argparse.ArgumentParser()
parser.add_argument('owner')
parser.add_argument('file')
args = parser.parse_args()
try:
    import pwd, grp
    u, g = args.owner.split(':') if ':' in args.owner else (args.owner, None)
    uid = pwd.getpwnam(u).pw_uid
    gid = grp.getgrnam(g).gr_gid if g else -1
    os.chown(args.file, uid, gid)
    print(f"Changed: {args.file}")
except Exception as e: print(f"Error: {e}", file=sys.stderr)


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