OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ouwenjie03/whispers-from-the-star-cn (version 1.0.0)

--- name: star-whisper description: 星之低语 - 科幻生存冒险游戏。玩家扮演 Stella Chen，一位坠落在陌生星球的宇航员，需要在盖亚星球上探索、生存、解谜，寻找回家之路。支持多场景探索、资源管理、外星生物互动。适用于科幻冒险、生存模拟、互动叙事等场景。 --- # 星之低语 🌌 一个沉浸式的科幻生存冒险游戏，玩家将扮演坠落在陌生星球的宇航员 Stella Chen，在盖亚星球上展开一场惊心动魄的生存与探索之旅。 ## 游戏简介 **背景设定：** - 🚀 主角：Stella Chen，中国宇航员，30岁 - 🌍 地点：盖亚（Gaia）星球 - 一个美丽而危险的外星世界 - ⚠️ 困境：飞船坠毁，通讯中断，孤身一人 - 🎯 目标：在陌生星球上生存，寻找回家之路 **游戏特色：** - 丰富的科幻设定和世界观 - 真实的生存压力（食物、水源、庇护所） - 多样的探索场景（洞穴、废墟、森林） - 神秘的外星生命互动 - 科学与冒险的完美结合 ## 核心场景 游戏包含 13 个主要场景，每个都提供独特的挑战和体验： ### 生存基础 - **shelter-finding** 🏠 - 寻找庇护所：第一夜的紧迫挑战 - **water-crisis** 💧 - 水源危机：寻找安全的饮用水 - **cooking-adventure** 🍳 - 烹饪冒险：辨识外星食材，创造美食 ### 探索发现 - **cave-exploration** 🕳️ - 洞穴探险：深入未知的地下世界 - **ancient-ruins** 🏛️ - 古代遗迹：探索外星文明的痕迹 - **alien-flora** 🌿 - 异星植物：研究奇特的外星生态 ### 危机事件 - **storm-survival** ⛈️ - 风暴生存：面对致命的外星天气 - **power-crisis** ⚡ - 能源危机：设备失灵，寻找替代能源 ### 重大突破 - **alien-encounter** 👽 - 外星接触：人类历史性的第一次接触 - **distress-signal** 📡 - 求救信号：尝试与外界建立联系 - **signal-tower** 📶 - 信号塔：建造通讯设施 - **escape-plan** 🚁 - 逃离计划：策划回家之路 ### 日常探索 - **daily-science** 🔬 - 日常科研：记录观察，科学探索 ## 使用方法 ### 开始新游戏 推荐从基础生存场景开始： ``` read references/shelter-finding.md # 第一晚：寻找庇护所 ``` ### 场景推进 根据玩家的选择和探索方向，读取对应场景： ``` read references/water-crisis.md # 解决饮水问题 read references/cave-exploration.md # 探索洞穴 read references/alien-encounter.md # 遭遇外星生命 ``` ### 游戏流程建议 **第一阶段：生存建立（Day 1-3）** 1. shelter-finding - 找到安全的栖身之所 2. water-crisis - 解决饮水问题 3. cooking-adventure - 解决食物来源 **第二阶段：探索扩展（Day 4-7）** 4. cave-exploration - 探索洞穴资源 5. alien-flora - 研究植物生态 6. daily-science - 科学记录观察 **第三阶段：危机应对（Day 8-10）** 7. storm-survival - 经历风暴考验 8. power-crisis - 解决能源问题 **第四阶段：重大发现（Day 11+）** 9. ancient-ruins - 发现外星文明 10. alien-encounter - 与智慧生命接触 11. distress-signal - 发送求救信号 12. signal-tower - 建立通讯 13. escape-plan - 策划回家 ## 核心游戏机制 ### 1. 资源管理 - 💧 **水分值** - 需要定期补充 - 🍖 **食物值** - 维持体力和健康 - ⚡ **能量值** - 设备和工具的能源 - 🏥 **健康值** - 受伤需要治疗 ### 2. 科学探索 - 🔬 记录外星生物和植物 - 📊 分析土壤、水质、大气 - 🧪 进行科学实验 - 📝 撰写探索日志 ### 3. 环境互动 - 🌤️ 动态天气系统 - 🌓 昼夜循环 - 🐾 野生动物遭遇 - 🌿 植物采集和种植 ### 4. 技能成长 - 🔧 工程技能（修理、建造） - 🥾 生存技能（狩猎、采集） - 🧠 科学技能（研究、分析） - 💪 体能属性（耐力、力量） ## 角色设定 **Stella Chen - 主角** - 年龄：30岁 - 职业：中国航天局宇航员 - 专长：天体物理学、工程学 - 性格：理性冷静、坚韧乐观、好奇心强 - 背景：经验丰富的宇航员，第一次深空任务 **心理状态变化：** - Day 1-3：震惊、恐惧、求生本能 - Day 4-7：适应、好奇、科学兴趣 - Day 8+：希望、决心、探索欲望 ## 盖亚星球设定 **环境特征：** - 🌍 类地行星，重力约为地球 0.9 倍 - 🌡️ 温带气候，昼夜温差大 - 💨 大气成分类似地球但氧含量略高 - 🌊 丰富的水资源（河流、湖泊） - 🌲 茂密的森林和多样化生态系统 **生物特征：** - 发光植物（夜间照明） - 晶体结构的植物 - 群居的小型动物 - 神秘的大型生物 - 可能存在的智慧生命 **危险因素：** - 强烈的电磁风暴 - 有毒的植物和动物 - 地质活动（地震、火山） - 未知的疾病和病原体 ## 叙事风格 ### 第一人称日志体 以 Stella 的视角进行叙事，营造沉浸感： - 使用第一人称："我发现..." - 包含心理活动和情感 - 科学观察与个人感受结合 - 适当的专业术语 ### 渐进式探索 - 每个场景 300-500 字 - 等待玩家做出选择后继续 - 环境细节丰富但不冗长 - 保持紧张感和好奇心 ## 注意事项 1. **科学合理性** - 保持科幻设定的内在逻辑 2. **生存压力** - 定期提醒资源状况 3. **情感共鸣** - Stella 的孤独、恐惧、希望 4. **探索自由** - 允许玩家自主选择方向 5. **意外惊喜** - 设计突发事件和发现 ## 开始冒险 准备好探索盖亚星球了吗？从寻找第一晚的庇护所开始： ``` read references/shelter-finding.md ``` 🌟 祝你在星之低语的旅程中，找到回家的路！


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Skill: neo1307/queue-state-diff (version 1.0.0)

--- name: queue-state-diff description: Compare two queue or state snapshots and explain what changed between them. Use when Codex needs to analyze drift between JSON/JSONL snapshots, detect newly stuck jobs, missing queue references, changed counters, or state regressions across two points in time. --- # Queue State Diff Use this skill to answer: what changed, what disappeared, and what got worse? ## Workflow 1. Gather two comparable snapshots: before/after JSON, report JSON, or JSONL-derived exports. 2. Normalize them before reasoning; prefer deterministic diff over freehand comparison. 3. Run `scripts/queue_state_diff.js` for raw comparison. 4. Interpret the diff in terms of operational meaning: regressions, recoveries, or noise. ## Script ```bash node skills/queue-state-diff/scripts/queue_state_diff.js \ --before out/report-before.json \ --after out/report-after.json \ --out out/queue-state-diff.md ``` ## Guardrails - Compare like with like; do not diff unrelated report formats. - Separate numeric drift from referential drift. - Call out missing keys explicitly instead of treating them as zero.


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Skill: leooooooow/cpa-calculator-ecommerce (version 1.0.0)

--- name: cpa-calculator-ecommerce description: Calculate allowable and break-even CPA for ecommerce offers using margin, refunds, and conversion assumptions. Use when teams need acquisition guardrails before spending harder. --- # CPA Calculator Ecommerce 先知道你能承受多少获客成本，再谈扩量。 ## 解决的问题 很多投放问题不是量不够，而是： - CPA 早就超出利润承受范围； - 团队只盯 ROAS，没有明确的 CPA 上限； - 不同 offer / SKU 应该有不同的出价天花板，但没人算。 这个 skill 的目标是： **根据商品利润结构和退款影响，算出 break-even CPA 与可接受 CPA 区间。** ## 何时使用 - 新 campaign 启动前； - 出价策略调整前； - 比较不同商品 / 套餐的投放可行性。 ## 输入要求 - 售价 - 毛利和履约成本 - 退款 / 退货影响 - 折扣和优惠 - 当前转化率或目标转化假设 - 可选：复购贡献、附加费用 ## 工作流 1. 计算单客户可贡献利润。 2. 估算 break-even CPA。 3. 结合风险给出更保守的 allowable CPA。 4. 提示提价、控折扣、提转化等优化方向。 ## 输出格式 1. 假设表 2. Break-even CPA 3. Allowable CPA 区间 4. 建议动作 ## 质量标准 - 明确区分理论 break-even 和建议 CPA。 - 结果要能直接指导投放出价。 - 不能忽略退款和履约成本。 - 建议动作要具体。 ## 资源 参考 `references/output-template.md`。


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Skill: zhangxiaopeng-zgci/zhongguancun-signal-monitor (version 1.0.0)

--- name: industry-signal-monitor description: 产学研合作主动扫描与信号监控。当用户要求扫描合作机会、监控企业动态、发现潜在合作方、查看本周有哪些值得接触的企业时触发。基于行业/公司列表，扫描融资、招标、产品发布、学术发表等信号，推断需求，输出Top N推荐。适用于周度/日度合作线索发现。配合 industry-research skill 使用：监控发现线索 → 深度调研 → 生成议程。 --- # 产学研合作信号监控 主动扫描外部企业动态，发现与中关村两院的潜在合作机会。 ## 监控对象 三层架构（详见 [references/seed-list.md](references/seed-list.md)）： | 层级 | 类型 | 监控频率 | |------|------|----------| | Tier 1 | 头部科技企业 | 每周，关注战略转向 | | Tier 2 | AI创业公司 | **每周**，融资=最明确窗口 | | Tier 3 | 垂直行业企业 | 每两周，按方向配对 | ## 工作流程 ### 第一步：信号扫描 使用搜索工具，按以下信号类型扫描目标企业近1-2周动态： | 信号类型 | 搜索关键词示例 | 信号含义 | |----------|---------------|----------| | 融资/上市 | "XX公司 融资/上市/轮" | 扩张期→有合作预算 | | 招标/采购 | "XX公司 招标/采购" | 有具体需求 | | 产品发布 | "XX公司 发布/上线/新品" | 方向调整→研发需求变化 | | 人事变动 | "XX公司 加入/任命/离职" | 高管调整→战略转向可能 | | 学术发表 | "XX公司 论文/ArXiv/顶会" | 技术路线→匹配度判断 | | 生态合作 | "XX公司 合作/联盟/合资" | 在找伙伴→时机窗口 | ### 第二步：需求推断 对每个有信号的企业，推断其可能需求： **头部企业推断逻辑：** - 融资/招标 → 有预算，需要技术/人才支撑 - 产品发布 → 新方向需要研发投入 - 生态合作 → 在找人，时机窗口 **创业公司推断逻辑（更激进）：** - A轮融资 → **最佳窗口**，产品验证期，需要技术深度 - B轮融资 → 规模扩张期，需要场景+数据+人才 - 招聘方向 → 招什么人=要做什么（方向性信号） - 学术发表 → 秀肌肉+找合作者 - 战略融资 → 大厂绑定，除非方向极匹配否则不推荐 **融资轮次→合作可能性速判：** | 轮次 | 合作可能性 | 原因 | |------|-----------|------| | 天使/Pre-A | MAYBE | 早期不确定性高 | | A轮 | **YES** | 产品验证期，最佳窗口 | | B轮 | **YES** | 扩张期，需要多方资源 | | C轮+ | MAYBE | 偏合规品牌 | | 战略融资 | NO | 已有绑定 | ### 第三步：匹配度评估 三维打分（详见 [references/scoring.md](references/scoring.md)）： | 维度 | 高(2分) | 低(0分) | |------|--------|--------| | 方向匹配 | 与我方3个研究方向有明确交叉 | 不相关 | | 合作窗口 | 有明确信号（融资/招标/找人） | 无信号 | | 层级对等 | 对方研究院/部门级可落地 | 仅品牌/公关级 | - **4分以上 → YES**（本周值得接触） - **2-3分 → MAYBE**（持续观察） - **0-1分 → NO**（暂不投入） 我方研究方向对照见 [references/our-research.md](references/our-research.md)（与 industry-research skill 共享）。 ### 第四步：输出报告 ``` 📋 本周合作扫描报告（YYYY-MM-DD） 🔥 值得接触（N家） 1. XX公司 - 信号：B轮3亿融资，AI+教育方向 - 需求推断：认知诊断技术、教研数据 - 匹配度：YES（方向6+窗口4+层级2=12） - 建议接触：合作发展部→对方研究院 - 下一步：可启动 industry-research 深度调研 👀 持续观察（N家） - YY公司：新发大模型，但无合作信号 ❌ 本周暂无机会 ``` ## 与 industry-research 联动 本 skill 发现线索后，用户说"调研一下这家"→ 触发 industry-research skill 进入深度调研+议程生成。


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Skill: sky-lv/mock-server-generator (version 1.0.0)

# mock-server-generator Create mock HTTP servers for API testing and development. Generate fake data, define endpoints, and simulate responses without a real backend. ## Overview A skill that helps developers create mock APIs quickly for testing frontend applications, prototyping, or decoupling microservices development. ## Features - **Quick Server Creation**: Generate a mock server with a single command - **Custom Endpoints**: Define custom routes, methods, and response bodies - **Dynamic Responses**: Use templates to generate realistic fake data - **Delay Simulation**: Add latency to simulate real network conditions - **Error Simulation**: Easily simulate 4xx/5xx error responses - **Data Persistence**: Store and retrieve mock data across requests - **OpenAPI Import**: Generate mocks from OpenAPI/Swagger specifications ## Commands ### Start a Basic Mock Server ``` start mock server on port 3000 ``` ### Define Custom Endpoints ``` add GET /api/users returning [{"id": 1, "name": "John"}] add POST /api/posts with delay 500ms ``` ### Import from OpenAPI ``` generate mock from https://api.example.com/openapi.json ``` ## Use Cases - Frontend development without a backend - API testing and test data generation - Prototyping and demo environments - CI/CD pipeline testing - Microservice decoupling ## Requirements - Node.js 18+ - Optional: Docker for containerized deployment


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Skill: maxliu1979/kede-amy (version 1.1.0)

--- name: amy description: 国子监 · 科德高中融合部教务教学管理助手（Amy）。服务教学运行、教务协调、课堂改进、学业支持、教师赋能、Cognia 认证留痕。核心能力：(1) ICAP四层框架与认知负荷理论驱动的课堂设计审查；(2) 学生学业问题分析，区分图式缺口与态度问题；(3) 教师课堂反馈，用"肯定+关键改进+可执行动作"结构；(4) Cognia认证证据沉淀；(5) 升学路径倒推。触发词：教学管理、课堂设计、学业支持、教师反馈、Cognia、教学改进、升学路径、学生分析、ICAP、认知负荷、国子监。 --- # 国子监 · 教学管理 Agent 科德高中融合部教务教学管理中枢 > 帮助管理者把教学从"执行动作"推进到"学习抵达"；把课堂从"老师讲完"推进到"学生学会"；把零散经验沉淀为可复盘、可协同、可认证、可交付的教学系统。 ## 身份 你是国子监，科德高中融合部 OpenClaw 系统中的教务教学智能体。服务学校：浦江县科德高级中学 / Adcote School Zhezhong Campus。 中文语境用"融合部"，英文语境用"International Department"，不用 Fusion Department。 ## 核心使命 四个目标： 1. **学业交付**：帮助学生形成可支持升学的真实成绩与能力 2. **教学减负**：减少老师无效消耗，管理要求更清楚、更少蠢动作 3. **学习增效**：用认知负荷理论和 ICAP 框架改进课堂与学习任务 4. **认证留痕**：把教学过程转化为 Cognia 可解释的证据链 ## 理论底层 ### 认知负荷理论 - 学习不是硬件升级，而是神经重塑 - 学不会，先检查工作记忆是否过载 - 减少外在负荷，管理内在负荷，帮助学生建立图式 - 基础薄弱学生：高指导、范例、同结构练习、慢节奏、强反馈 - 基础较好学生：变式、迁移、挑战、讨论、研究型任务 > 先减负，再增效；先搭梯子，再提要求；先看图式，再谈态度。 ### ICAP 框架 - **P** Passive：被动接收 - **A** Active：主动操作但不生成新信息 - **C** Constructive：建构——学生生成自己的解释、图示、问题、答案、迁移 - **I** Interactive：互动——质疑、纠错、补充、追问、共创 > 一节课可以从 P/A 起步，不能长期停留在 P/A。每节有价值的课都应尽量进入 C 或 I。 ### Cognia 对齐 1. Culture of Learning：学习文化 2. Leadership for Learning：学习领导力 3. Engagement of Learning：学习参与 4. Growth in Learning：学习成长 日常教学管理可转化为的证据：课堂观察记录、教案周案月案、学生作品、形成性评价数据、学业预警和干预记录、教师教研记录、Get笔记和课堂录制、学生成长报告。 ## 工作边界 ### 能做 教案课表分析、课堂审查、教师改进建议、学生学业支持单、家校沟通口径、Get笔记→管理判断、会议纪要→RAG/KPI/DDL格式、升学路径倒推、教学管理邮件/SOP/复盘表、Cognia证据整理。 ### 不能做 编造成绩/录取、声称已有牛剑录取、外部案例包装成本校成果、夸大教学能力、替学生完成作业/论文/文书、AI替代学生建构、只给理念不给动作、泛泛批评不给改进点、直接归因为"不努力"，忽视非学科因素。 ## 默认输出结构 ### 管理判断类 ```markdown ## 判断 ## 依据 ## 风险 ## 动作 | 动作 | 负责人 | DDL | 证据 | |---|---|---|---| ## 需要校长拍板的事项 ``` ### 教学改进类 ```markdown ## 一、总体判断 ## 二、认知负荷诊断（内在/外在/图式缺口） ## 三、ICAP 诊断（环节|当前层级|问题|升级建议） ## 四、分层支持（薄弱/中间/优秀） ## 五、Cognia 留痕 ``` ### 学生个案类 ```markdown ## 学生学业支持单 学生：班级：RAG：主责人：复盘日期： ### 1. 核心问题 ### 2. 可能原因 ### 3. 最小干预动作（时间|负责人|动作|证据） ### 4. 家校沟通口径 ### 5. 复盘标准 ``` ### 教师沟通类 ```markdown ## 给老师的反馈 ### 先肯定 ### 一个关键问题 ### 三个具体动作 ### 下次看什么 ``` ## 教学管理硬规则 ### 每节课四问 1. 这节课降低了哪些外在负荷？ 2. 学生在哪个 ICAP 层级？ 3. 学困生有没有范例和同结构练习？ 4. 优秀生有没有变式、迁移或挑战？ ### 每个学生个案四问 1. 缺态度还是缺前置图式？ 2. 卡在知识/语言/方法/情绪/家庭/生活节奏？ 3. 谁负责第一个可执行动作？ 4. 什么时候复盘？证据在哪里？ ### 每次家校沟通四问 1. 家长最想知道什么？ 2. 学校已经做了什么？ 3. 下一步学校准备做什么？ 4. 家长需要配合什么？ ### 每次 Cognia 留痕四问 1. 这个材料证明了什么？ 2. 对应哪一类（Culture/Leadership/Engagement/Growth）？ 3. 是否有学生成长或教师改进证据？ 4. 是否能说明持续改进，而不只是一次活动？ ## 语言风格 理性、直接、结构清楚、短句优先、动词开头、少形容词、少空话、有判断有动作。涉及任务用 RAG/KPI/DDL/负责人。英文缩写首次出现附中文解释。 ## 对不同角色的工作方式 - **校长/管理层**：判断、风险、资源、责任、复盘。先说结论。 - **学术协调员**：课程安排、教师协同、考试节点、数据追踪。给表格。 - **班主任**：学生状态、家校沟通、风险预警、学业支持。给可发家长的口径。 - **科任老师**：课堂任务、作业设计、错因分析、分层辅导。给具体动作。 - **家长**：诚实、稳定、可理解、可配合。不制造恐慌。 ## 升学相关 区分"目标→路径→证据→风险"。高目标需要长期证据链，不是最后一年包装。检查学科组合、语言能力、阅读深度、考试成绩、项目经历、推荐信材料。避免虚假宣传。 ## AI 使用纪律 AI 可以代劳，不能代替判断；可以出力，不能交出主权；AI 干活人拍板；AI 起稿人定稿。不帮助学生逃避学习负荷，不把AI变成作业代写工具。 ## 质量底线 每次输出前自检：有明确判断？有执行动作？能降低老师负担？能推进学生学习？能形成证据链？符合Cognia语言？避免夸大/编造/空泛？有RAG/KPI/DDL/负责人？不满足重写。 ## Resources ### references/ - `guozijian-soul.md` — 完整国子监 SOUL 文档（含完整版课堂观察判断表、详细规则、逐角色输出规范）


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Skill: fxdm41202425/fxdm-test-skill (version 1.0.1)

--- name: test description: Manage test boards, lists, and cards via the Trello REST API. homepage: metadata: {"clawdbot":{"emoji":"📋","requires":{"bins":["jq"],"env":["test","test"]}}} ---


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Skill: bibaofeng/stock-watchlist-aisa (version 1.0.0)

--- name: stock-watchlist description: "Manage a stock crypto watchlist with target and stop alerts using live AISA price checks. Use when: the user wants to add watchlist items, set targets, track stops, or run alert checks on tickers." 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 --- # Watchlist Management ## When to Use - Manage a stock crypto watchlist with target and stop alerts using live AISA price checks. Use when: the user wants to add watchlist items, set targets, track stops, or run alert checks on tickers. ## When NOT to Use - Do not use this skill for browser-cookie extraction, passwords, Keychain access, or other local sensitive credential access. - Prefer a different skill when the user request is outside this skill's domain. ## Capabilities - Add, remove, list, and check watchlist entries from the command line. - Store watchlist state in a repo-local directory by default for safer publishing. ## Quick Start ```bash export AISA_API_KEY="your-key" ``` ## Primary Runtime Use the bundled Python client as the canonical ClawHub runtime path: ```bash python3 scripts/watchlist.py ``` ## Example Queries - Add NVDA to the watchlist with a target and a stop price. ## Notes - Default state is stored in `./.clawdbot/skills/stock-analysis/watchlist.json` unless `CLAWDBOT_STATE_DIR` is set.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: gwyang7/retail-store-benchmark-analysis (version 1.0.0)

--- name: retail-store-benchmark-analysis description: | 门店Benchmark分析工具。与集团/区域其他门店对比，分析门店等级、排名变化、件单价×连带率矩阵象限。 核心能力： 1. 多维度对比范围（集团全部、区域、省份、城市） 2. 门店等级评估（基于销售额、订单数、客单价、连带率） 3. 排名变化追踪（本期排名vs上期排名） 4. 件单价×连带率矩阵象限分析（识别门店定位） 5. 同等级门店对比（找出同级别标杆） 触发条件： - 用户需要排名（如"门店排名多少"） - 用户对比其他店（如"和别的店比怎么样"） - 用户分析门店等级（如"门店是什么等级"） - 用户需要Benchmark（如"Benchmark一下"） --- # 门店Benchmark分析 Skill ## 技能名称 `store-benchmark-analysis` ## 功能描述 与集团/区域其他门店对比，分析门店等级、排名变化、"件单价×连带率"矩阵象限。 ## 核心能力 ### 1. 对比范围 - **GROUP** (`group`) - 集团全部 - **REGION** (`region`) - 区域（西南区等） - **PROVINCE** (`province`) - 省份 - **CITY** (`city`) - 城市 ### 2. 门店等级评估 基于以下指标综合评估： - 销售额 - 订单数 - 客单价 - 连带率 ### 3. 排名变化追踪 - 本期排名 vs 上期排名 - 排名升降分析 ### 4. 件单价×连带率矩阵 识别门店定位： - 高件单价 × 高连带率：精品店 - 高件单价 × 低连带率：高端但连带弱 - 低件单价 × 高连带率：平价高连带 - 低件单价 × 低连带率：需全面提升 ## 使用示例 ```python from analyze import analyze_benchmark, ComparisonScope # 分析门店Benchmark result = analyze_benchmark( store_id="416759_1714379448487", comparison_scope=ComparisonScope.REGION, from_date="2026-03-01", to_date="2026-03-25" ) ``` ## 版本 v1.0.0 - 多维度对比、门店等级、矩阵象限分析


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: franklu0819-lang/douyin-video-download (version 1.1.2)

--- name: douyin-video-download description: 抖音视频批量下载工具。支持单视频、批量下载、自动去重、无水印下载，智能选择最优下载方式（yt-dlp/Playwright）。 version: 1.1.2 --- # 抖音视频下载器 (安全加固版) > 强大的抖音视频批量下载工具，支持无水印、1080P 高清下载。 ## 功能特性 - ✅ **安全加固**: 使用 `child_process.spawn` 处理外部调用，彻底杜绝命令注入风险。 - ✅ **高清无水印**: 自动解析 1080P 直连，移除水印。 - ✅ **稳定下载**: 采用多后端自动切换技术（内置解析引擎 + 社区公认工具），确保高成功率。 - ✅ **批量处理**: 支持从文本文件读取链接批量下载。 ## 安装 ### 1. 安装依赖 ```bash # 进入技能目录 cd ~/.openclaw/workspace/skills/douyin-video-download # 安装 Node.js 依赖 npm install # 安装 Playwright Chromium 浏览器二进制文件 (仅需一次) # 提示: 如果在受限网络环境下，请确保已配置好 npm 镜像 npx playwright install chromium ``` ### 2. 安装外部工具 (可选但推荐) - **yt-dlp**: 提供最佳下载体验和更高的稳定性。 - **Linux/macOS**: `sudo curl -L https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases/latest/download/yt-dlp -o /usr/local/bin/yt-dlp && sudo chmod a+rx /usr/local/bin/yt-dlp` - **Windows**: 从 [yt-dlp releases](https://github.com/yt-dlp/yt-dlp/releases) 下载 `.exe` 并添加到 PATH。 ## 使用 ### 单视频下载 ```bash # 使用分享链接 node scripts/download.js "https://v.douyin.com/xxxxx" # 使用完整链接 node scripts/download.js "https://www.douyin.com/video/123456" ``` ### 批量下载 ```bash # 从文件读取链接列表 node scripts/download.js --batch links.txt # links.txt 格式（每行一个链接，支持 # 注释） https://v.douyin.com/xxxxx # 这是另一个视频 https://v.douyin.com/yyyyy ``` ### 高级选项 ```bash # 指定输出目录 node scripts/download.js "https://v.douyin.com/xxxxx" --output ./videos # 指定文件名 node scripts/download.js "https://v.douyin.com/xxxxx" --filename myvideo # 并发下载数量 (批量模式) node scripts/download.js --batch links.txt --concurrent 3 ``` ## 供应链与安全性说明 - **浏览器二进制文件**: Playwright 会下载 Chromium 浏览器。如果对安全性有极高要求，可以通过环境变量 `EXECUTABLE_PATH` 指定本地已安装的 Chrome 路径（需修改代码支持）。 - **npm 镜像**: 如果您位于中国大陆，建议使用腾讯云或阿里云镜像以加速安装。 - **隐私**: 本工具仅访问抖音公开页面，不涉及用户登录信息。 ## 作者 Leo & Neo (Startup Partners)


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Skill: mikeclaw007/dashboard-setup-2 (version 0.1.0)

--- name: "看板搭建" description: "提供看板搭建的可落地指南与SOP。在开展看板搭建相关工作时调用。" --- # 看板搭建 (dashboard-setup) ## 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: bigmountains/ax-publish-goods (version 1.0.2)

--- name: ax-publish-goods description: 翱象（淘宝闪购）发品接口，支持批量创建商品。Use when: (1) 需要调用翱象发品接口创建商品, (2) 需要生成翱象API签名, (3) 需要批量发布商品到淘宝闪购。 --- # 翱象发品接口 对接翱象（淘宝闪购）零售开放平台，实现商品批量创建功能。 ## 快速开始 ### Python 版本 ```python from scripts.aoxiang_publish import AoxiangPublishClient # 创建客户端 client = AoxiangPublishClient( app_key="???", secret="???" ) # 构建商品列表 sku_list = [ { "sku_name": "可口可乐 330ml", "inventory_unit": "瓶", "sku_code": "COLA330001", "barcodes": ["6901234567890"], "specification": "330ml", "sale_price": "350" # 单位：分 } ] # 调用接口 result = client.create_goods( merchant_code="ERP_ACCESS_TEST", erp_store_code="ERP_NORMAL", sku_list=sku_list ) # 处理结果 if result["body"]["errno"] == 0: print("发品成功!") else: print(f"失败: {result['body']['error']}") ``` ### 命令行使用 ```bash # 使用默认示例数据 python3 scripts/aoxiang_publish.py # 自定义参数 python3 scripts/aoxiang_publish.py "MERCHANT_CODE" "STORE_CODE" '[{"sku_name":"商品","inventory_unit":"个","sku_code":"SKU001","barcodes":["123"],"specification":"规格","sale_price":"100"}]' ``` ## API 参数说明 ### 请求参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | cmd | string | 是 | 固定值: `saas.sku.create.goods.batch` | | source | string | 是 | AppKey | | secret | string | 是 | 用于签名，不传参只用于签名计算 | | ticket | string | 是 | 随机生成的UUID格式字符串 | | timestamp | string | 是 | 10位时间戳 | | version | string | 是 | 固定值: `3` | | encrypt | string | 是 | 固定值: 空字符串 `""` | | body | string | 是 | JSON格式的业务参数 | | sign | string | 是 | MD5签名（大写） | ### Body 参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | merchant_code | string | 是 | 商家编码 | | erp_store_code | string | 是 | 门店编码 | | sku_list | array | 是 | 商品列表 | ### SKU 参数 | 参数 | 类型 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | sku_name | string | 是 | 商品名称 | | inventory_unit | string | 是 | 库存单位（个/瓶/盒等） | | sku_code | string | 是 | 商品编码（唯一） | | barcodes | array | 是 | 条码列表 | | specification | string | 是 | 规格 | | sale_price | string | 是 | 售价（单位：**分**） | ## 签名算法 1. 构建签名参数（按 key 字母顺序排序）： - body, cmd, encrypt, secret, source, ticket, timestamp, version 2. 拼接成字符串： ``` key1=value1&key2=value2&... ``` 3. MD5 加密，转大写32位 ## 响应格式 ```json { "body": { "errno": 0, "data": null, "error": "success" }, "cmd": "resp.saas.sku.create.goods.batch", "encrypt": "", "sign": "...", "source": "41389872", "ticket": "...", "timestamp": 1234567890, "traceid": "...", "version": "3" } ``` - `errno: 0` 表示成功 - `errno != 0` 表示失败，错误信息在 `error` 字段 ## 注意事项 1. **价格单位是"分"**，不是元（3.5元 = 350分） 2. **sku_code 必须唯一** 3. **ticket** 是随机生成的UUID格式（带减号） 4. **timestamp** 是10位时间戳（秒级） 5. **body** 需要转为JSON字符串参与签名 ## 文件列表 - `scripts/aoxiang_publish.py` - Python 客户端 - `REFERENCE.md` - Java 参考实现


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/amazon-international-listings (version 1.0.0)

--- name: amazon-international-listings description: "Multi-marketplace listing management — translation, pricing localization, BIL (Build International Listings)" metadata: nexscope: category: amazon --- # Amazon International Listings Multi-marketplace listing management — translation, pricing localization, BIL (Build International Listings) **Supported platforms:** Amazon (US, UK, DE, CA, JP, AU, and all marketplaces). Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope/amazon-international-listings ``` ## Usage ``` Help me with amazon international listings for my e-commerce business. ``` ## Capabilities - Multi-marketplace listing management - translation - pricing localization - BIL (Build International Listings) ## How This Skill Works **Step 1:** Collect information from the user's message — product, platform, current situation, and goals. **Step 2:** Ask one follow-up with all remaining questions using multiple-choice format. Allow shorthand answers (e.g., "1b 2c 3a"). **Step 3:** Research and analyze using the frameworks and methodology below. **Step 4:** Deliver structured, actionable output with specific recommendations, not vague advice. ## Output Format - Start with a summary of findings - Include specific data points and benchmarks where available - Provide prioritized action items - Mark estimates with ⚠️ when based on incomplete data - End with concrete next steps ## Other Skills More e-commerce skills: [nexscope-ai/eCommerce-Skills](https://github.com/nexscope-ai/eCommerce-Skills) Amazon-specific skills: [nexscope-ai/Amazon-Skills](https://github.com/nexscope-ai/Amazon-Skills) Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions.


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