OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: chefroger/behavior-tracker (version 1.1.0)

--- description: "Automatically record and analyze user behavior patterns from conversations" --- # behavior-tracker > Automatically record and analyze user behavior patterns ## Features 1. **Proactive Recording** - Extract key info after each conversation 2. **Periodic Analysis** - Daily/weekly auto analyze behavior patterns 3. **Pattern Recognition** - Discover interests, active hours, learning habits 4. **Report Generation** - Generate visual reports ## Trigger Conditions - Auto call after each important conversation - Cron: Daily 18:00 analysis - User request: "analyze my behavior" ## Analysis Dimensions | Dimension | Description | |-----------|-------------| | topic | Recently discussed tech/projects | | active_hours | High-frequency conversation time periods | | communication_style | Task-based/discussion-based/Q&A | | learning_mode | Theory-oriented/practice-oriented | | project_focus | Long-term projects of interest | ## File Structure ``` behavior-tracker/ ├── SKILL.md # This file ├── scripts/ │ ├── analyzer.py # Core analysis logic │ ├── recorder.py # Manual conversation recorder │ └── heartbeat_tracker.py # Lightweight heartbeat tracker └── references/ └── .gitkeep ``` ## Usage ```bash # Manual analysis run python3 scripts/analyzer.py # Record current conversation python3 scripts/recorder.py --topic "AI Agent" --project "The Machine" # Run lightweight tracker (for heartbeat) python3 scripts/heartbeat_tracker.py ``` ## Cron Configuration ```bash # Auto analysis daily at 18:00 0 18 * * * python3 ~/.../behavior-tracker/scripts/analyzer.py ``` ## Dependencies - Python 3.10+ - No external dependencies (pure stdlib)


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Skill: sky-lv/skylv-consensus-persona-engine (version 1.0.0)

--- description: Builds consensus-driven AI personas from multiple perspectives keywords: openclaw, skill, automation, ai-agent name: skylv-consensus-persona-engine triggers: consensus persona engine --- # skylv-consensus-persona-engine > Multi-Agent personality consensus engine. Align multiple agents through voting and weighted decision-making. ## Problem When multiple AI agents collaborate, how do you ensure consistent behavior? Each agent might have different "personalities" — tone, risk tolerance, autonomy level. ## Solution **Consensus Persona Engine** — agents vote on personality dimensions, and a consensus personality is calculated. ## Usage ```bash # Cast votes node consensus_persona_engine.js vote tone friendly node consensus_persona_engine.js vote autonomy proactive # Calculate consensus node consensus_persona_engine.js consensus # List dimensions node consensus_persona_engine.js dimensions ``` ## Personality Dimensions (6) | Dimension | Description | Options | |-----------|-------------|---------| | tone | Communication style | formal, casual, friendly, professional, neutral | | verbosity | Response detail level | concise, moderate, detailed, exhaustive | | risk_tolerance | Risk acceptance | conservative, balanced, aggressive | | autonomy | Decision independence | passive, suggestive, proactive, autonomous | | safety_level | Security strictness | minimal, standard, strict, paranoid | | creativity | Innovation level | factual, balanced, creative, experimental | ## Output - **Consensus personality** with confidence scores - **Generated rules** based on consensus - **JSON config** for agent initialization ## Market Data Blue ocean: `consensus-persona-engine` scores **0.713** — minimal competition. --- *Enabling multi-agent harmony.* ## Install ```bash openclaw skills install skylv-consensus-persona-engine ```


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Skill: danpian1/macro-analysis (version 1.0.0)

--- name: macro-analysis version: "1.0.0" description: 宏观分析框架 — 从GDP、CPI、PMI、流动性、政策导向判断大盘方向与资产配置。当用户说「大盘分析」「宏观经济」「流动性」「M2」「CPI/PPI」「政策面」「降息/加息」时激活。 --- # 宏观分析体系 宏观分析是A股最大方向的判断器，核心是"政策市"——政策决定方向，资金决定幅度。 ## 核心宏观指标 ### 1. 经济增长 | 指标 | 含义 | A股影响 | |------|------|--------| | GDP增速 | 经济好坏 | GDP↑→企业盈利↑→股市↑ | | PMI | 制造业景气度 | PMI>50扩张/<50收缩 | | 工业企业利润 | 企业盈利 | 利润↑→股价↑ | | 进出口 | 外需 | 出口↓→顺差收窄→汇率压力 | ### 2. 通胀指标 | 指标 | 含义 | 政策反应 | |------|------|--------| | CPI | 消费物价 | 温和通胀(2~3%)利于股市 | | PPI | 工业出厂价 | PPI↑→周期股盈利↑ | | 剪刀差 | CPI-PPI | 收敛时中下游利润改善 | ### 3. 流动性 | 指标 | 含义 | 市场影响 | |------|------|--------| | M2增速 | 货币供应 | M2↑→股市有流动性支撑 | | 社会融资规模 | 实体融资需求 | 增量↑→经济活性↑ | | 10年期国债收益率 | 无风险利率 | 收益率↑→股票估值承压 | ### 4. 政策信号 ``` 货币宽松信号：降准/降息/麻辣粉(MLF)降→利好股市 财政扩张信号：基建/专项债加速→利好周期股 行业政策：扶持某行业→相关板块爆发 监管政策：某行业监管收紧→板块下跌 ``` ## 政策周期框架 ### 政策底→市场底→经济底→盈利底 ``` 政策底：政策开始宽松（降息/降准/救市）→ 可进场 市场底：政策底后1~3个月，指数最底部 → 重仓 经济底：宏观数据企稳 → 确认趋势 盈利底：企业净利润增速触底 → 持有 ``` ### 四个阶段操作 ``` 阶段1（政策底）：建仓，跌市尾声，风险大但收益最高 阶段2（市场底）：确认涨势，满仓持有 阶段3（经济顶）：减仓防御，利润兑现 阶段4（盈利顶）：轻仓/离场，等下一周期 ``` ## 汇率影响 ``` 人民币升值（美元贬值）→ 外资流入→ A股增量资金→ 利好 人民币贬值→ 外资流出→ A股权重股承压 ``` ## 参考 详见 references/macro-indicators.md


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Skill: qianzhentao1/btc-strategy-v40 (version 4.0.1)

--- name: btc-strategy-v40 description: | BTC V4.0 量化交易策略 - 基于 EMA3/EMA8 交叉、RSI 和动量的多因子信号系统。 通过 Agent Trade Kit 自动执行 BTC-USDT-SWAP 永续合约交易。 metadata: author: qianzhentao1 version: "4.0.0" tags: [trading, btc, crypto, strategy, signals, okx-competition] --- # 多信号融合 BTC 趋势策略 V4.0 ## 策略名称 多信号融合 BTC 趋势策略 V4.0 ## 执行节奏 每 5 分钟触发一次 ## Step 1 · 行情数据采集 调用 `market_get_candles` 获取 BTC-USDT-SWAP 的 5m K线数据，计算以下指标： - **EMA3**: 快速指数移动平均线 - **EMA8**: 慢速指数移动平均线 - **RSI (14)**: 相对强弱指数 - **ATR (14)**: 平均真实波幅 - **价格动量**: (当前价 - 5周期前价格) / 5周期前价格 × 100% ## Step 2 · 市场情绪采集 调用以下接口获取市场状态： - `market_get_funding_rate`: 获取 BTC-USDT-SWAP 资金费率 - `market_get_open_interest`: 获取持仓量变化 - `market_get_long_short_ratio`: 获取多空比 ## Step 3 · AI 综合判断（核心） 基于以上数据，AI 需要进行以下推理： ### 1. 趋势判断 - EMA3 > EMA8 且 EMA3 向上 → bullish 信号 (+2分) - EMA3 < EMA8 且 EMA3 向下 → bearish 信号 (-2分) - EMA3 与 EMA8 纠缠 → neutral (0分) ### 2. RSI 判断 - RSI < 35 → 超卖，做多信号 (+1分) - RSI > 65 → 超买，做空信号 (-1分) - 35 ≤ RSI ≤ 65 → 中性 (0分) ### 3. 动量判断 - 动量 > 1.5% → 强势上涨 (+1.5分) - 动量 < -1.5% → 强势下跌 (-1.5分) - -1.5% ≤ 动量 ≤ 1.5% → 震荡 (0分) ### 4. 资金费率检查 - 资金费率 > 0.1% → 多头过度拥挤，降低做多仓位 50% - 资金费率 < -0.1% → 空头过度拥挤，降低做空仓位 50% ### 5. ATR 风险评估 - ATR > 近期均值 × 1.5 → 波动过大，降低仓位或跳过 - ATR < 近期均值 × 0.5 → 波动过小，降低仓位或跳过 ### 最终决策逻辑 **加权评分 = 趋势分 + RSI分 + 动量分** | 总分 | 决策 | 仓位比例 | |------|------|----------| | ≥ 3 | 开多 | 80% | | 1.5 ~ 3 | 开多 | 50% | | -1.5 ~ 1.5 | 观望 | 0% | | -3 ~ -1.5 | 开空 | 50% | | ≤ -3 | 开空 | 80% | **AI 必须给出明确的决策理由**，例如： - "EMA3/8金叉 + RSI超卖 + 动量强劲，综合评分3.5，建议开多80%仓位" - "资金费率过高，虽然趋势看多但降低仓位至40%" ## Step 4 · 执行下单（仅当 AI 判断明确开仓时） 调用 `swap_place_order`： ``` instId = "BTC-USDT-SWAP" side = <AI判断的方向，buy/sell> ordType = "market" sz = <按账户净值和仓位比例计算> posSide = <long/short> tag = "agentTradeKit" // 必填，否则不计入排行榜 ``` **仓位计算公式**： ``` 仓位大小 = 账户净值 × 仓位比例 × (1 / 当前价格) × 杠杆倍数 最大杠杆：10x ``` ## Step 5 · 止损设置 开仓后立即调用 `swap_place_algo_order` 设置止损： **多头止损**： - 止损价 = 开仓价 × 0.97 (3%止损) - 或：开仓价 - 2 × ATR **空头止损**： - 止损价 = 开仓价 × 1.03 (3%止损) - 或：开仓价 + 2 × ATR ## 风控规则 ``` // 单笔最大亏损不超过账户净值 3% // 当日净值回撤超 8% 则停止新开仓 // 最多同时持有 1 个标的（BTC） // 禁止对冲持仓（不能同时持有多空仓位） // 每次触发只执行一个方向的订单 // 已有持仓时，同方向信号加仓，反方向信号平仓并反向开仓 ``` ## 策略特点 1. **多因子融合**: EMA趋势 + RSI超买超卖 + 动量确认 2. **动态仓位**: 根据信号强度调整仓位大小 3. **风险可控**: 严格的止损和回撤控制 4. **自适应**: 根据市场波动率(ATR)调整策略 ## 参数配置 | 参数 | 值 | 说明 | |------|-----|------| | EMA短周期 | 3 | 快速EMA | | EMA长周期 | 8 | 慢速EMA | | RSI周期 | 14 | 标准RSI | | RSI做多阈值 | 35 | 超卖区间 | | RSI做空阈值 | 65 | 超买区间 | | 动量阈值 | ±1.5% | 动能确认 | | 检查频率 | 5分钟 | 执行节奏 | | 最大杠杆 | 10x | 杠杆上限 | | 止损比例 | 3% | 固定止损 | | 日回撤限制 | 8% | 风控线 |


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Skill: yang1002378395-cmyk/ai-intelligent-chatbot-builder (version 1.0.2)

--- name: ai-intelligent-chatbot-builder version: 1.0.2 description: 聊天机器人，可视化配置 + 多渠道部署。 metadata: openclaw: emoji: "💬" requires: bins: [] --- # AI 智能聊天机器人构建器 ## 描述 聊天机器人，可视化配置 + 多渠道部署。 ## 功能 - 可视化配置（拖拽式） - 多渠道部署（Web/微信/钉钉） - NLU 理解（意图识别） - 对话管理（多轮对话） - 数据分析（对话统计） ## 定价 - 基础版：¥299/月（1 机器人） - 专业版：¥1499/月（10 机器人） - 企业版：¥4999/月（无限机器人） ## 适用场景 - 智能客服 - 智能助手 - 业务咨询 - 自动问答 ## 技术栈 - Python + FastAPI - NLU 引擎 - 对话管理 - 多渠道集成 ## 安装 ```bash git clone https://github.com/openclaw-skills/ai-intelligent-chatbot-builder cd ai-intelligent-chatbot-builder pip install -r requirements.txt python app.py ``` --- 创建：2026-03-13 作者：OpenClaw Skills Team


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Skill: 839305939wang/feishu-bot-creator (version 1.0.0)

--- name: feishu-bot-creator description: 飞书机器人创建器 — 自动化创建和配置飞书机器人，包括应用创建、权限配置、 webhook 设置等。| Feishu Bot Creator — Automate creation and configuration of Feishu bots, including app creation, permission setup, webhook configuration. license: MIT compatibility: openclaw metadata: version: "1.0.0" tags: [feishu, bot, robot, automation, openapi] author: 老牛 openclaw: emoji: "🤖" requires: bins: [python3, curl] config: - ~/.openclaw/openclaw.json --- # Feishu Bot Creator | 飞书机器人创建器 自动化创建和配置飞书机器人，省去手动在飞书开放平台操作的麻烦。 Automate creation and configuration of Feishu bots, eliminating the need for manual operations on Feishu Open Platform. ## 快速开始 | Quick Start ```bash python3 scripts/feishu_bot_creator.py \ --name "我的机器人" \ --webhook-url "http://your-server/webhook" ``` ## 使用方法 | Usage ### 创建新机器人 ```bash python3 scripts/feishu_bot_creator.py \ --name "机器人名称" \ --description "机器人描述" \ --webhook-url "http://your-server/webhook" \ --permissions "im:message,im:chat" ``` ### 参数说明 | Arguments - `--name`（必填）：机器人名称 - `--description`（可选）：机器人描述 - `--webhook-url`（可选）：接收消息的 webhook 地址 - `--permissions`（可选）：需要的权限，逗号分隔 - `--icon`（可选）：机器人图标 URL - `--output`（可选）：输出配置文件路径，默认 `~/.feishu/bots/<name>.json` ### 可用权限 | Available Permissions ``` im:message - 发送消息 im:chat - 访问聊天信息 im:chat:read - 读取聊天记录 im:message:send_as_bot - 以机器人身份发送消息 contact:contact:readonly - 读取通讯录 calendar:calendar:readonly - 读取日历 drive:drive:readonly - 读取云文档 ``` ## 工作原理 | How It Works 1. 调用飞书开放平台 API 创建应用 2. 配置应用权限 3. 设置机器人头像和名称 4. 配置 webhook（如提供） 5. 生成配置文件 ## 输出示例 | Output Example ```json { "app_id": "cli_a1b2c3d4e5f6", "app_secret": "xxxxx", "name": "我的机器人", "webhook_url": "https://open.feishu.cn/open-apis/bot/v2/hook/xxxxx", "permissions": ["im:message", "im:chat"] } ``` ## 前置要求 | Prerequisites 1. 需要飞书开放平台账号 2. 需要有创建应用的权限 3. 需要配置 `FEISHU_APP_ID` 和 `FEISHU_APP_SECRET` 环境变量 ## 环境变量 | Environment Variables ```bash export FEISHU_APP_ID="your_app_id" export FEISHU_APP_SECRET="your_app_secret" export FEISHU_API_BASE="https://open.feishu.cn" # 可选，默认 ``` ## 错误处理 | Error Handling - **权限不足** → 检查账号是否有创建应用权限 - **名称重复** → 换一个机器人名称 - **API 限制** → 等待后重试 ## 安全说明 | Security - 生成的 `app_secret` 请妥善保管 - 建议将配置文件添加到 `.gitignore` - 不要将凭证提交到版本控制 ## 随附脚本 | Bundled Script - `scripts/feishu_bot_creator.py` ## 示例 | Examples ### 创建简单的通知机器人 ```bash python3 scripts/feishu_bot_creator.py \ --name "项目通知" \ --description "发送项目更新通知" \ --permissions "im:message" ``` ### 创建完整的聊天机器人 ```bash python3 scripts/feishu_bot_creator.py \ --name "AI 助手" \ --description "智能聊天助手" \ --webhook-url "http://localhost:8080/webhook" \ --permissions "im:message,im:chat,im:chat:read" \ --icon "https://example.com/icon.png" ```


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: blueyan163-bot/kauidi-express (version 1.0.0)

name: kuaidi100 description: 使用快递100 API 查询快递物流轨迹、签收状态，支持自动识别快递公司及多家主流快递公司查询。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📦", "requires": { "bins": ["python3"], "env": ["KUAIDI100_KEY", "KUAIDI100_CUSTOMER"] }, "primaryEnv": "KUAIDI100_KEY" } } 快递100查询（KuaiDi100） 基于 快递100 API 的 OpenClaw 技能，用于查询快递物流轨迹、签收状态等信息，支持自动识别快递公司。 使用技能前需要申请授权Key，申请地址：https://www.kuaidi100.com/manager/v2/query/overview 环境变量配置 # Linux / macOS export KUAIDI100_KEY="your_key_here" export KUAIDI100_CUSTOMER="your_customer_id" # Windows PowerShell $env:KUAIDI100_KEY="your_key_here" $env:KUAIDI100_CUSTOMER="your_customer_id" 脚本路径 脚本文件：skills/kuaidi100/kuaidi100.py 使用方式 1. 自动识别快递公司查询 python3 skills/kuaidi100/kuaidi100.py '{"number":"JDxxxxx"}' 2. 指定快递公司查询 python3 skills/kuaidi100/kuaidi100.py '{"number":"JDxxxxx","com":"jd"}' 3. 查询支持的快递公司列表 python3 skills/kuaidi100/kuaidi100.py companies 返回值为数组，每项形如： { "comCode": "shunfeng", "name": "顺丰速运" } 请求参数（查询时传入 JSON） 字段名 类型 必填 说明 number string 是 快递单号 com string 否 快递公司代号，不填则自动识别 phone string 否 收/寄件人手机号后四位（部分快递需要） 示例： { "number": "JDxxxxx", "com": "jd" } 返回结果示例 脚本直接输出接口返回的 JSON，典型结构： { "message": "ok", "nu": "JDxxxxx", "com": "jd", "state": "3", "data": [ { "time": "2024-01-15 14:30:00", "context": "已签收，签收人：本人" }, { "time": "2024-01-15 08:20:00", "context": "配送员正在为您派送中" }, { "time": "2024-01-14 20:15:00", "context": "快件到达【北京朝阳区东城分部】 } ] } 状态码说明（state 字段）： 代号 说明 0 在途中 1 已揽收 2 异常 3 已签收 4 退签 5 派送中 6 退回 错误时输出示例： { "error": "api_error", "message": "快递公司代码错误", "status": "0" } 支持的快递公司 代号 名称 shunfeng 顺丰速运 yuantong 圆通速递 zhongtong 中通快递 yunda 韵达快运 shentong 申通快递 jtexpress 极兔速递 tiantian 天天快递 ems EMS youzhengguonei 中国邮政 debang 德邦快递 jd 京东快递 suning 苏宁快递 在 OpenClaw 中的推荐用法 用户例如：「帮我查一下京东快递 JDxxxxx」 代理构造：python3 skills/kuaidi100/kuaidi100.py '{"number":"JDxxxxx","com":"jd"}'。 解析返回的 JSON，为用户总结：当前状态、是否签收、最近几条轨迹等。 OpenClaw 技能配置 在 OpenClaw 配置文件中添加： { "skills": { "kuaidi100": { "enabled": true } } } 设置环境变量后即可使用。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: firstmeet1108/pixiv (version 1.0.1)

--- name: pixiv-skill description: Pixiv 抓榜、搜索、元信息缓存、按需下载与互动操作技能。用于在不自动登录的前提下，通过 config.yaml 的 Cookie 鉴权执行：排行榜抓取、关键词搜索、作品详情/下载、画师监控、点赞收藏关注。优先先缓存元信息，按需再下载图片或回传直链。 --- # Pixiv Skill（Cookie 鉴权） ## 1) 鉴权与配置 仅支持 Cookie 鉴权（已移除自动登录流程）。 `config.yaml` 最小示例： ```yaml pixiv: cookie: "PHPSESSID=你的值;" proxy: "" download_dir: "./downloads" r: false auto_download: false monitor: interval: 3600 notify: true ``` > 建议保持 `auto_download: false`，先拿元信息，再按需下载。 --- ## 2) 脚本职责（给 AI 的快速路由） ### `scripts/pixiv.py`（主入口，优先使用） - 负责：抓榜、搜索、缓存、下载、互动、监控 - 适用：绝大多数任务 ### `scripts/latest_rank.py`（轻量榜单脚本） - 负责：快速抓取榜单并保存 JSON（独立脚本） - 适用：只想快速验证榜单接口或导出榜单数据 ### `scripts/get_rank.py`（旧兼容脚本） - 负责：榜单抓取/下载的旧流程 - 适用：兼容历史调用；新任务优先 `scripts/pixiv.py rank` --- ## 3) `scripts/pixiv.py` 命令说明 ## 3.1 状态检查 ```bash python3 scripts/pixiv.py status ``` - 用途：检查当前是否有可用鉴权状态。 ## 3.2 排行榜抓取（默认只缓存，不下载） ```bash python3 scripts/pixiv.py rank --type day --lookback 2 ``` 常用参数： - `--type`: `day|week|month|daily|weekly|monthly|rookie|original` - `--lookback`: 未出当日榜时回退天数 - `--date YYYYMMDD`: 指定榜单日期 - `--download`: 显式下载图片（否则仅缓存元信息） 输出行为： - 将榜单元信息写入 `downloads/search_cache.json` - 字段包含：[REDACTED_SECRET] ## 3.3 搜索（默认只缓存，不下载） ```bash python3 scripts/pixiv.py search --keyword "初音ミク" ``` 常用参数： - `--page` 页码 - `--order`: `popular_desc|date_desc|date_asc` - `--download`: 显式下载搜索结果图片 输出行为： - 将搜索元信息写入 `downloads/search_cache.json` ## 3.4 读取缓存（给用户展示/二次筛选） ```bash python3 scripts/pixiv.py cache python3 scripts/pixiv.py cache --id 142223607 ``` - 用途：把最近一次 rank/search 的元信息结构化输出给用户。 ## 3.5 下载指定作品 ```bash python3 scripts/pixiv.py download --id 12345678 ``` - 用途：按作品 ID 下载原图（多图自动 `p0/p1...`）。 ## 3.6 互动操作 ```bash python3 scripts/pixiv.py like --id 12345678 python3 scripts/pixiv.py follow --uid 87654321 ``` - 用途：点赞/收藏作品、关注画师。 ## 3.7 画师监控 ```bash python3 scripts/pixiv.py monitor --uid 87654321 --interval 3600 ``` - 用途：定时检测画师新作，可配合下载。 --- ## 4) 推荐工作流（AI 执行顺序） 1. 先跑 `status`，确认鉴权状态。 2. 用 `rank` 或 `search` 拿元信息并缓存（默认不下载）。 3. 用 `cache` 输出用户关心字段（标题、作者、直链、热度等）。 4. 仅在用户明确要图时再： - 直接给 `image_url`，或 - 用 `download` / `--download` 落盘后发送本地图片。 --- ## 5) 常见问题处理 - **403 / 图片直链打不开**：pximg 防盗链，直接外链可能失败。优先本地下载后发送。 - **当天日榜 404**：正常，使用 `--lookback` 自动回退最近可用日期。 - **鉴权失效**：更新 `config.yaml` 里的 `cookie` 后重试。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: 807209066/design-framework-generate (version 2.0.0)

--- name: design-framework-generate description: 设计框架自动生成套件（生图交付）：用户确认后自动生成概念图并私发给 Bot 主人 --- # 设计框架套件 - 生图与交付 「设计框架自动生成套件」的第四个 skill，负责在用户确认后执行生图、私发框架文本和概念图、发送完成通知。 ## 触发条件 `/tmp/design-framework-confirmed` 文件存在（由 `design-framework-confirm` skill 写入）。 ## 执行流程 1. **删除 confirmed 标记**：防止重复触发 2. **提取宽高比**：从设计框架中解析输出规范 3. **生成概念图**：调用 `generate_image.sh`，使用 `bytedance-seed/seedream-4.5` 模型 4. **私发框架文本**：通过 `send.sh` 发送给 Bot 主人 5. **私发概念图**：通过 `send_image_only.sh` 发送给 Bot 主人 6. **群内完成通知**：发送「已接受，明确需求 ✅」 7. **去重记录 + 清理**：写入 `last-task.txt`，清理所有临时文件，释放锁 ## 依赖脚本 所有脚本均位于 `design-framework-sender/` 目录： - `generate_image.sh`：调用 OpenRouter API 生成图片 - `extract_ratio.sh`：从框架文本提取宽高比 - `send.sh`：私发文本消息 - `send_image_only.sh`：私发图片 - `config.py`：统一配置读取 ## 异常处理 - 私发框架失败 → 群内提示失败，清理并退出 - 生图失败 → 群内提示"概念图生成失败"，清理并退出 ## 安装说明 请参考 `design-framework-sender` skill 的安装文档。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: evianevans/requirement-clarity (version 1.0.0)

--- name: requirement-clarity description: 从模糊自然语言中梳理清晰需求。Main从用户获取需求时使用，下游Agent从Main获取任务指派时使用。 --- ## 需求梳理协议 ### 当你是Main（从用户获取需求时） 1. 复述你理解的核心问题（一句话） 2. 存在歧义时提问："你是想问A还是B？" 3. 确认后输出结构化任务描述：核心问题、需验证的声明列表、需搜索的信息类型、期望输出格式 ### 当你是下游Agent（从Main获取任务指派时） 1. 先确认自己理解了什么 2. 不清晰时向Main请求澄清（通过 sessions_send 回复） 3. 确认理解一致后才开始执行


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shaohaojie1/xiaohongshu-mcp-publisher (version 1.1.0)

--- name: xiaohongshu-mcp-publisher description: 小红书完整自动化流程：从新闻搜索到封面生成到发布。触发场景：(1) 发布小红书笔记，(2) 搜索新闻生成内容，(3) 生成封面图，(4) 完整自动化运营。关键词：小红书发布、xhs publish、小红书自动化、新闻发布。 --- # 小红书完整发布流程 从搜索内容 → 生成封面 → 发布笔记的完整自动化流程。 ## 完整工作流 ``` 内容搜索 → 文案生成 → 封面生成 → MCP 发布 ``` ## 步骤详解 ### 1️⃣ 内容搜索 使用 `web_search` 搜索新闻或热点话题，或用户指定主题。 ### 2️⃣ 文案生成 AI 自动生成小红书风格文案： - **标题**: 关键词 + 表情 + 数字/痛点（≤20字） - **正文**: 痛点引入 → 核心内容 → 互动引导 - **标签**: 5-8 个 hashtag ### 3️⃣ 封面生成 使用 PIL 生成纯文字封面： - 尺寸: 1080x1440 (3:4) - 纯色背景 + 白色卡片 + 黑色大字 - 关键词高亮 ### 4️⃣ MCP 发布 通过 xiaohongshu-mcp 服务发布笔记。 **前提条件**: - MCP 服务已启动（默认端口 18060） - 已登录小红书账号 **API 接口**: - 登录状态: `GET /api/v1/login/status` - 发布笔记: `POST /api/v1/publish` ## 重要注意事项 ### 图片路径格式 必须使用绝对路径，不能用 file:// 协议。 ### 发布超时 发布需要 1-2 分钟，设置 timeout >= 180 秒。 ### 发布频率 避免连续发布，间隔 ≥1 小时。 --- **相关 Skill**: `xiaohongshu-auto-operator`（更完整的自动化运营） **项目来源**: [xpzouying/xiaohongshu-mcp](https://github.com/xpzouying/xiaohongshu-mcp)


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: wu-uk/dynamic-object-aware-egomotion-output-validation (version 0.1.0)

--- name: output-validation description: "Local self-check of instructions and mask outputs (format/range/consistency) without using GT." --- # When to use - After generating your outputs (interval instructions, masks, etc.), before submission/hand-off. # Checks - **Key format**: every key is `"{start}->{end}"`, integers only, `start<=end`. - **Coverage**: max frame index ≤ video total-1; consistent with your sampling policy. - **Frame count**: NPZ `f_{i}_*` count equals sampled frame count; no gaps or missing components. - **CSR integrity**: each frame has `data/indices/indptr`; `len(indptr)==H+1`; `indptr[-1]==indices.size`; indices within `[0,W)`. - **Value validity**: JSON values are non-empty string lists; labels in the allowed set. # Reference snippet ```python import json, numpy as np, cv2 VIDEO_PATH = "<path/to/video>" INSTRUCTIONS_PATH = "<path/to/interval_instructions.json>" MASKS_PATH = "<path/to/masks.npz>" cap=cv2.VideoCapture(VIDEO_PATH) n=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_COUNT)); H=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_HEIGHT)); W=int(cap.get(cv2.CAP_PROP_FRAME_WIDTH)) j=json.load(open(INSTRUCTIONS_PATH)) npz=np.load(MASKS_PATH) for k,v in j.items(): s,e=k.split("->"); assert s.isdigit() and e.isdigit() s=int(s); e=int(e); assert 0<=s<=e<n for lbl in v: assert isinstance(lbl,str) frames=0 while f"f_{frames}_data" in npz: frames+=1 assert frames>0 assert npz["shape"][0]==H and npz["shape"][1]==W indptr=npz["f_0_indptr"]; indices=npz["f_0_indices"] assert indptr.shape[0]==H+1 and indptr[-1]==indices.size assert indices.size==0 or (indices.min()>=0 and indices.max()<W) ``` # Self-check list - [ ] JSON keys/values pass format checks. - [ ] Max frame index within video range and near sampled max. - [ ] NPZ frame count matches sampling; keys consecutive. - [ ] CSR structure and `shape` validated.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ivangdavila/c (version 1.0.1)

--- name: C slug: c version: 1.0.1 description: Write safe C avoiding memory corruption, buffer overflows, and undefined behavior traps. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"⚙️","requires":{"bins":["gcc","clang"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | malloc/free, leaks, double free | `memory.md` | | Null, dangling, pointer arithmetic | `pointers.md` | | Null terminator, buffer overflow | `strings.md` | | Integer overflow, signed/unsigned | `types.md` | | Macro traps, include guards | `preprocessor.md` | | Common undefined behavior | `undefined.md` | ## Critical Rules - `malloc` returns `void*` — cast required in C++, optional in C but check for NULL - `free(ptr); ptr = NULL;` — always null after free to prevent double-free - `sizeof(array)` in function gives pointer size, not array size — pass length separately - `char str[5] = "hello";` — no room for null terminator, UB when used as string - `strcpy` doesn't check bounds — use `strncpy` and manually null-terminate - Signed overflow is UB — compiler can optimize assuming it never happens - `i++ + i++` is UB — no sequence point between modifications - Returning pointer to local variable — dangling pointer, UB on use - `#define SQUARE(x) x*x` — `SQUARE(1+2)` = `1+2*1+2` = 5, not 9 - `memcpy` with overlapping regions — use `memmove` instead - Uninitialized variables — contain garbage, UB if used - Array out of bounds — no runtime check, silent corruption or crash


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