OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: hahg199/random-fact (version 1.0.0)

\--- name: random-fact description: "Share a random interesting fact about science, history, or everyday life" version: 1.0.0 author: hahg199 tags: &#x20; - fun &#x20; - fact &#x20; - trivia \--- \## Description This skill provides a random interesting fact when asked. No external APIs or data fetching – all facts are hardcoded in the instructions. \## Instructions When user asks for a fact (e.g., "tell me a fact", "give me a random fact", "surprise me"), randomly select one fact from the list below and output it as a single sentence. \### Fact list (pick one at random): \- A day on Venus is longer than a year on Venus. \- Octopuses have three hearts. \- Bananas are berries, but strawberries are not. \- Honey never spoils. Archaeologists found 3000-year-old honey in Egyptian tombs. \- There are more stars in the universe than grains of sand on all Earth's beaches. \- The Eiffel Tower can grow more than 6 inches in summer due to heat expansion. \- A group of flamingos is called a "flamboyance". \- The average cloud weighs about 1.1 million pounds. \- Octopus blood is blue because it contains copper instead of iron. \- Cows have best friends and become stressed when separated from them. \## Examples \*\*User:\*\* "Tell me a fact" \*\*AI:\*\* "A day on Venus is longer than a year on Venus." \*\*User:\*\* "Give me a random fact" \*\*AI:\*\* "Honey never spoils. Archaeologists found 3000-year-old honey in Egyptian tombs." \## Edge Cases \- If user asks repeatedly, always give a different random fact (avoid repeating in short sequence). \- If user asks for fact about a specific topic, politely say "I only have general random facts. Would you like one anyway?" \## Notes for AI \- No external calls needed. \- Just output the fact, no extra commentary unless user asks.


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Skill: arthuronai/ai-layoff-radar (version 1.0.0)

--- name: ai-layoff-radar description: Detect AI-driven layoffs from global news and generate structured risk reports. version: 1.0.0 tags: - ai - layoffs - automation - news metadata: openclaw: requires: env: - NEWS_API_KEY primaryEnv: NEWS_API_KEY --- # AI Layoff Radar Detect global layoffs caused by AI adoption, automation rollout, and AI-led efficiency programs. ## When to use this skill Activate this skill when the user asks to find, summarize, or monitor layoffs linked to AI adoption. Use it for triggers such as: - AI layoffs - automation layoffs - job cuts caused by AI - companies replacing workers with AI - AI efficiency layoffs ## Steps 1. Scan news sources. 2. Extract layoff events. 3. Detect AI-related causality. 4. Generate a structured report. ## Output format Return JSON with fields: - `company` - `date` - `country` - `layoff_size` - `ai_causality_score` - `summary` ## Example User query: `Find recent AI layoffs` Example JSON response: ```json { "summary": { "total_events": 2, "top_companies": ["Example Corp", "Sample Systems"] }, "detected_events": [ { "company": "Example Corp", "date": "2026-03-04T14:20:00+00:00", "country": "USA", "layoff_size": 1200, "ai_causality_score": 88, "summary": "Company announced layoffs after AI automation rollout in customer operations." }, { "company": "Sample Systems", "date": "2026-03-03T09:10:00+00:00", "country": "UK", "layoff_size": 350, "ai_causality_score": 74, "summary": "Job cuts tied to AI efficiency program and workflow automation." } ] } ```


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Skill: ivangdavila/laravel (version 1.0.1)

--- name: Laravel slug: laravel version: 1.0.1 description: Build robust Laravel apps avoiding Eloquent traps, queue failures, and auth pitfalls. metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔴","requires":{"bins":["php","composer"]},"os":["linux","darwin","win32"]}} --- ## Quick Reference | Topic | File | |-------|------| | N+1 queries, eager loading, accessors, observers | `eloquent.md` | | Validation, middleware order, dependency injection | `controllers.md` | | Job serialization, retries, failed jobs | `queues.md` | | Guards, policies, gates, Sanctum tokens | `auth.md` | | XSS escaping, components, slots | `blade.md` | | Commands, scheduling, tinker | `artisan.md` | ## Critical Rules - Eager load relationships — `with('posts')` not lazy `->posts` in loop (N+1) - `preventLazyLoading()` in dev AppServiceProvider — crashes on N+1, catches early - `env()` only in config files — returns null after `config:cache` - `$fillable` whitelist fields — `$guarded = []` allows mass assignment attacks - `find()` returns null — use `findOrFail()` to avoid null checks - Job properties serialize models as ID — re-fetched on process, may be stale/deleted - `route:cache` requires controller routes — closures break cached routes - `DB::transaction()` doesn't catch `exit`/timeout — only exceptions roll back - `RefreshDatabase` uses transactions — faster than `DatabaseMigrations` - `{!! $html !!}` skips escaping — XSS vector, use `{{ }}` by default - Middleware order matters — earlier middleware wraps later execution - `required` validation passes empty string — use `required|filled` for content - `firstOrCreate` persists immediately — `firstOrNew` returns unsaved model - Route model binding uses `id` — override `getRouteKeyName()` for slug


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Skill: smseow001/thinking-knowledge-system (version 1.0.0)

# Thinking & Knowledge Base System > 思考四层次 × 知识库闭环 = 认知增强外挂 --- ## 一、核心定位 本技能将「思考心法」与「知识工具」合为一体： - **内在能力**（如何想）：拆 → 归 → 联 → 提四层思考闭环 - **外部系统**（如何记）：raw → wiki → AGENTS 知识库架构 两者构成完整的「认知增强」方案。 --- ## 二、思考四层次 ### 2.1 四层模型 ``` 拆分 ──→ 归纳 ──→ 联系 ──→ 提炼 │ │ │ │ │ │ │ └──→ 直击本质（第一性原理） │ │ └──→ 触类旁通（跨界迁移） │ └──→ 化零散为体系（结构化知识网络） └──→ 化混沌为清晰（MECE 原则） ``` ### 2.2 每层详解 #### L1 拆分 —— 化混沌为清晰 - **核心**：将复杂问题按 MECE 原则分解为相互独立、完全穷尽的小单元 - **方法**： - 按结构拆（公司 → 部门 → 岗位） - 按流程拆（用户购物：浏览 → 下单 → 支付 → 物流） - **价值**：把焦虑转化为可执行清单 #### L2 归纳 —— 化零散为体系 - **核心**：从大量现象/案例中提取共性规律和模式 - **方法**：找共同点 → 分类分层 → 提炼可复用模型（如 SWOT、波特五力） - **价值**：构建结构化知识网络，便于迁移 #### L3 联系 —— 触类旁通 - **核心**：发现不同领域/事物的内在关联，实现跨界迁移 - **方法**： - 跨学科类比（生物学 → 市场竞争） - 寻找共享底层逻辑（二八法则、幂律分布） - **价值**：把孤立知识连成动态网络 #### L4 提炼 —— 直击要害 - **核心**：穿透表象，抓住最核心的本质与第一性原理 - **方法**： - 5Why 追问法（连续问 5 个为什么） - 回归公理推理（第一性原理） - 一句话概括复杂问题 - **价值**：形成深刻洞见，避免次要细节消耗精力 --- ## 三、知识库架构 ### 3.1 目录结构 ``` workdir/ ├── raw/ # 原始资料（只读，知识源） │ ├── doc1.md │ ├── doc2.md │ └── ... ├── wiki/ # AI 整理后的结构化知识 │ ├── index.md # 空间导航（总地图） │ ├── log.md # 时间更新记录 │ ├── 概念页.md │ ├── 对比页.md │ └── ... └── AGENTS.md # 规则手册（最核心） ``` ### 3.2 AGENTS.md 核心规则 ```markdown # AGENTS.md ## 页面类型 - 摘要页：单文档核心提炼 - 概念页：定义 + 例子 + 关联 - 对比页：多事物异同比较 - 流程页：步骤 + 注意事项 ## 格式规范 - 标题用 ## ，引用用 > - 链接格式：[标题](链接) - 每页底部标注来源 ## 回写规则（核心！） 每次给出有价值的综合性回答后： 1. 将新知识写回 wiki/ 对应页面 2. 更新 index.md 加入新页面入口 3. 在 log.md 记录本次更新 ``` ### 3.3 七步运作流程 ``` 1. 建立目录（raw/wiki/AGENTS.md） 2. 编写 AGENTS.md 规则 3. 准备初始资料（3-5份核心文档） 4. 首次知识摄入 → AI 阅读 raw/ → 按规则生成 wiki/ 页面 → 创建 index.md + log.md 5. 提出跨资料问题 → 驱动 AI 进行「联系」与「提炼」 6. 执行回写（关键动作） → 综合性答案写回 wiki/，生成新页面 7. 人工核查 → Human owns verification → 检查准确性、来源、链接完整性 ``` ### 3.4 增强循环 ``` 摄入 ──→ 整理 ──→ 问答 ──→ 沉淀 ──→ 核查 ↑ │ └─────────────── 反馈循环 ←──────────────┘ ``` --- ## 四、两篇文档的内在联系 | 文档一（思考心法）| 文档二（知识工具）| |----------------|----------------| | 归纳能力 | 自动化归纳：raw → wiki | | 联系能力 | 辅助固化：通过跨资料问题驱动 | | 提炼能力 | 记忆固化：回写机制保存洞见 | **知识库 = 外挂大脑** - 自动化「归纳」：零散信息 → 结构化知识 - 辅助「联系」：跨资料问题 → 深度连接 - 固化「提炼」：洞见 → 可检索页面 --- ## 五、使用方式 ### 触发思考四层次 ``` 用户说「分析 XXX」或「帮我理清思路」 → 自动应用四层思考模型 ``` ### 触发知识库操作 ``` 用户说「写入知识库」或「帮我整理」 → 按 AGENTS.md 规则执行回写 ``` ### 组合使用 ``` 用户说「用思考框架分析这个话题，然后存进知识库」 → 四层思考 + 回写 wiki/ ``` --- ## 六、骨架文件 ### index.md（空间导航） ```markdown # 知识库总览 ## 概念页 - [[概念页]] ## 对比页 - [[对比页]] ## 流程页 - [[流程页]] ``` ### log.md（时间记录） ```markdown # 更新日志 ## 2026-04-19 - 新增：思考四层次框架 - 新增：知识库搭建指南 - 关联：两文档内在联系分析 ``` --- ## 七、常见陷阱 - ❌ 规则模糊 → ✅ 明确页面类型和格式规范 - ❌ 忘记回写 → ✅ 每次综合回答后强制执行 - ❌ 从不核查 → ✅ 定期人工验证准确性 - ❌ 初期资料过多 → ✅ 从 3-5 份核心文档开始 --- *本技能整合「思考四层次」心法 + 「知识库闭环」工具*


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Skill: yinquan251/weibo-trendnote-aipc (version 1.0.1)

--- name: weibo-trendnote-aipc description: > Fetch Weibo realtime hot search rankings, summarize trending topics with a local model, and append the hot list plus digest to an Obsidian note. Supports one-time runs and optional recurring cron setup on Windows. user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"os":["win32"],"requires":{"anyBins":["python","py"],"bins":["openclaw"]},"homepage":"https://docs.openclaw.ai/tools/skills"}} --- # Weibo TrendNote AI PC Use this skill to fetch current Weibo hot trends, summarize them locally, and append the result to Obsidian. ## What it does - Fetches the current Weibo hot search list. - Summarizes the latest hot topics with a local summarize CLI / local model flow. - Appends the hot list and summary to an Obsidian note. - Can optionally register recurring cron jobs, but only when the user explicitly asks for scheduled automation. ## Safety and side effects - This skill writes local state files under `C:\Users\Intel\.openclaw\state\weibo_hot`. - This skill appends content to an Obsidian note. - Optional cron setup creates persistent scheduled jobs in OpenClaw. - Do not install recurring cron jobs unless the user explicitly asks for ongoing automation. ## Recommended commands ### One-time run Use this for a normal fetch → summarize → write pass: exec: python "{baseDir}/skill_runner.py" once To force a full run even when the hot list has not changed: exec: python "{baseDir}/skill_runner.py" once --force ### Optional recurring automation Only use this after the user explicitly asks to enable scheduled runs: exec: python "{baseDir}/skill_runner.py" install-crons ## Notes - This skill is Windows-only. - The runner loads optional values from `C:\Users\Intel\.openclaw\state\weibo_hot\env.ps1` when present. - If `env.ps1` is absent, the bundled scripts fall back to their built-in defaults.


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Skill: zhuxiaoke27/github-trending-analysis (version 1.0.0)

--- name: github-trending description: 获取 GitHub 热门趋势项目（每日/每周/每月），访问每个仓库了解项目功能。默认返回前 10 个项目，包含描述、统计数据和从 README 提取的实际功能。用于用户询问 GitHub 趋势、热门仓库、流行项目时。始终用中文输出结果。 --- # GitHub Trending 获取并分析不同时间段的 GitHub 热门项目。 ## 使用方式 触发短语： - "github trending" - "github 热门" - "github 趋势项目" - "最近 github 上有什么热门项目" 参数： - `--period` 或 `-p`: 时间段（daily/weekly/monthly）。默认：daily - `--limit` 或 `-l`: 返回项目数量（1-15）。默认：10 - `--language` 或 `-L`: 按编程语言过滤（如 python, javascript, rust） - `--compare`: 对比模式，对比两个时间段（如 `daily,weekly` 或 `weekly,monthly`） - `--report`: 生成趋势报告（weekly-report 或 monthly-report） ## 工作流程 ### 基础模式（单时间段） 1. **抓取 trending 页面** - URL 模式：`https://github.com/trending?since={period}` - 使用 `web_fetch`，maxChars=15000 - 解析 markdown 输出提取项目列表 2. **提取项目元数据** 对列表中每个项目提取： - 仓库名称（owner/repo） - 描述 - 编程语言 - 总 Star 数 - 本周期新增 Star 数 - Fork 数 3. **访问每个仓库** - 抓取 `https://github.com/{owner}/{repo}`，maxChars=8000 - 提取 README 内容（前 3-5 段） - 识别：项目功能、关键特性、使用场景 - 优雅处理失败（跳过不可用的项目） 4. **格式化输出（中文）** 返回 markdown 格式： ```markdown ## GitHub 热门项目 - {今日/本周/本月} ### 1. owner/repo **语言**: {language} | **Stars**: {total} (+{new} {今日/本周/本月}) {原始描述} **项目功能**: {从 README 提取的内容} 🔗 https://github.com/owner/repo --- ``` ### 对比模式（--compare） 1. **抓取两个时间段的数据** - 分别获取两个时间段的 trending 列表 - 提取每个项目的元数据 2. **分析差异** - **新上榜项目**：只在较短周期出现的项目 - **持续热门**：两个周期都出现的项目 - **热度变化**：对比 Star 增长速度 3. **输出对比报告** ```markdown ## GitHub 趋势对比：{周期1} vs {周期2} ### 📈 新上榜项目（仅在{周期1}） {列出新项目及其亮点} ### 🔥 持续热门（两个周期都在榜） {列出项目及热度变化} ### 📊 趋势洞察 - 热门语言分布变化 - 领域趋势（AI/工具/框架等） ``` ### 报告模式（--report） 1. **周报（weekly-report）** - 抓取本周 daily trending（取 3 天采样） - 统计本周最热项目（按出现频次 + Star 增长） - 分析： - Top 10 本周最热项目 - 热门技术栈 - 新兴领域 - 输出格式： ```markdown # GitHub 本周趋势报告 **时间**: {日期范围} ## 🏆 本周 Top 10 {项目列表 + 详细分析} ## 📊 技术趋势 - 热门语言：{统计} - 热门领域：{AI/DevOps/Web 等} ## 💡 值得关注 {3-5 个特别推荐项目} ``` 2. **月报（monthly-report）** - 抓取本月 weekly trending（取 2-3 周采样） - 对比月初和月末的趋势变化 - 输出格式类似周报，但包含月度趋势分析 ## 实现要点 - 先抓取 trending 列表，然后按顺序访问仓库（避免并发触发速率限制） - 如果仓库抓取失败，标记为"无法访问详情"并继续 - 每个项目的 README 提取限制在 ~500 字以内 - **输出必须使用中文**，包括标题、字段名、描述等所有内容 ### 对比和报告模式的实现细节 - **对比模式**：顺序抓取两个时间段，避免并发请求 - **报告模式**： - 周报：采样 3 天（周一/周三/周五或最近 3 天） - 月报：采样 2-3 周（每周取一次 weekly trending） - 使用项目出现频次作为热度权重 - 自动去重（同一项目多次出现只统计一次，但记录频次） - **缓存策略**：可选将抓取结果保存到 `memory/github-trending-{date}.json` 避免重复请求 ## 错误处理 - 网络超时：跳过项目，标记为不可用 - README 过长：截取前 3-5 段 - 语言过滤器无效：忽略过滤，抓取所有语言 - 时间段参数无效：默认使用 "daily" - 对比模式参数格式错误：提示正确格式（如 `daily,weekly`） - 报告模式采样失败：降级到单次抓取并说明 ## 使用示例 ```bash # 基础查询 github trending github trending --period weekly --limit 15 # 语言过滤 github trending --language python # 对比模式 github trending --compare daily,weekly github trending --compare weekly,monthly --language rust # 报告模式 github trending --report weekly-report github trending --report monthly-report --language javascript ```


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Skill: sunny0826/prompt-reviewer (version 1.0.0)

--- name: prompt-reviewer description: Review a prompt to identify ambiguities, missing constraints, and hallucination risks, and provide an optimized version. --- # Prompt Reviewer You are an expert Prompt Engineer. Your task is to critically analyze and review the Prompt provided by the user. Your review should systematically evaluate the prompt across the following dimensions: 1. **歧义 (Ambiguity):** Are there any vague terms or instructions that the AI could misinterpret? 2. **遗漏约束 (Missing Constraints):** Does the prompt lack necessary boundaries, formats, constraints, or contextual information to guide the AI properly? 3. **潜在幻觉风险 (Potential Hallucination Risks):** Does the prompt ask for facts without providing context, or encourage the AI to guess information it shouldn't? ## Output Format Please provide your review in the following structured Markdown format: ### 🔍 审查报告 (Review Report) #### 1. 歧义分析 (Ambiguity Analysis) - [List any ambiguous parts of the prompt] - [Explain how the AI might misinterpret them] #### 2. 遗漏约束 (Missing Constraints) - [List constraints, formats, or contexts that are missing] - [Explain why these constraints are necessary for a high-quality response] #### 3. 潜在幻觉风险 (Potential Hallucination Risks) - [Identify areas where the AI might hallucinate or invent information] - [Suggest ways to ground the AI's response] ### 💡 改进建议 (Improvement Suggestions) - [Actionable advice to fix the issues identified above] - [Tips for better prompting techniques relevant to this specific prompt] ### ✨ 优化后的 Prompt (Optimized Prompt) ```markdown [Provide the fully rewritten, optimized prompt here. It should incorporate all the improvements and be ready to use.] ``` **CRITICAL INSTRUCTIONS:** - Always respond in Chinese, as requested by the user's base rules. - Be constructive and precise in your feedback. - Ensure the optimized prompt is well-structured, clear, and robust.


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Skill: freedompixels/report-maker-cn (version 1.5.0)

--- name: daily-report-generator version: "1.5.0" description: "本地日报/周报生成工具。输入JSON格式工作数据，生成结构化的Markdown格式工作报告，支持日报、周报、数据指标表格和风险提示。" metadata: openclaw: emoji: "📊" category: productivity ## 功能 - 生成日报或周报 - 完成事项、进行中事项、计划事项分类展示 - 风险/阻塞提示标记 - 支持数据指标表格（周报） - 输出Markdown格式，可直接复制到任何平台 ## 使用方法 ```bash # 生成日报 python3 scripts/generate_report.py --type daily # 生成周报 python3 scripts/generate_report.py --type weekly # 指定日期 python3 scripts/generate_report.py --type daily --date 2026-04-10 # 从JSON数据文件生成 python3 scripts/generate_report.py --data my_data.json ``` ## 数据输入（可选） 支持JSON格式数据文件，示例： ```json { "completed": ["完成用户调研报告", "上线新功能A"], "in_progress": ["优化登录流程"], "planned": ["编写技术文档"], "risks": ["第三方API不稳定"], "metrics": [{"name": "DAU", "value": "1000", "change": "+5%"}] } ``` 无数据文件时自动使用空模板，可手动填充。 ## 参数 - `--type`：报告类型，daily 或 weekly（默认 daily） - `--date`：目标日期 YYYY-MM-DD（可选，默认今天） - `--data`：JSON数据文件路径（可选） - `--output`：输出方式，doc/chat/both（默认 doc） ## 依赖 - Python 3.7+（纯标准库：datetime, json, argparse） ## 更新说明 - v1.5.0: 彻底移除飞书相关描述，重命名为daily-report-generator - v1.4.1: 移除飞书API集成声明，修正功能描述为实际能力 - v1.4.0: 精简描述，移除未实现功能


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Skill: raghavhavefun/ai-cofounder-engine (version 1.0.1)

--- name: AI Co-Founder Engine description: AI co-founder that evaluates, scores, and builds startup ideas with structured thinking, validation, and GTM strategy version: 1.0.1 -------------- # AI Co-Founder Engine ## System Prompt You are an AI Co-Founder Engine. Your role is not to assist passively, but to think, challenge, analyze, and build alongside the user like a real startup co-founder. You must always operate using structured thinking, multi-perspective analysis, and adaptive intelligence. CORE OBJECTIVE: Transform any user idea into a validated, structured, and executable startup plan through iterative improvement. THINKING FRAMEWORK (MANDATORY FOR EVERY RESPONSE): You must analyze every idea from 3 perspectives: 1. CUSTOMER POV * What problem is being solved? * How strong is the pain? * Who exactly is the user? * Is this a must-have or nice-to-have? 2. BUSINESS POV * Revenue model clarity * Scalability potential * Distribution difficulty * Cost vs profit structure 3. INVESTOR POV * Market size (TAM potential) * Defensibility / moat * Growth potential * Risk level SCORING SYSTEM: Each interaction must be scored across: * Feasibility (F) * Creativity (C) * Execution (E) * Strategy (S) * Research (R) Each score must be between 0–10. Final Score must: * Reward balanced ideas * Penalize weak dimensions * Never inflate scores artificially Also maintain: * Running average score across interactions * Highlight whether user is improving or declining You MUST justify each score with reasoning. ADAPTIVE BEHAVIOR: 0–4 → Simplify and educate 4–7 → Improve and refine 7–9 → Optimize and scale 9+ → Aggressive growth strategy ALTERNATIVES ENGINE: Always generate 2–3 alternative directions with pros and cons. ITERATION TRACKING: * Compare with previous ideas * Highlight improvements or regressions TOOL PRIORITY LOGIC: * Use user's existing tools/APIs if available * Otherwise fallback to web search * Prefer real-world data over assumptions Use tools for: * market validation * competitors * trends * case studies * marketing strategies OUTPUT FORMAT: 1. Idea Summary 2. Customer POV 3. Business POV 4. Investor POV 5. Scoring 6. Key Insights 7. Alternatives 8. Next Steps PERSONALITY: * Think like a co-founder * Challenge weak ideas * Be direct and structured END GOAL: Take idea from concept → MVP → GTM → scaling


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Skill: xiejianjun000/naval-perspective-v2 (version 1.0.0)

--- name: naval-perspective-v2 displayName: Naval description: | Naval Ravikant 思维视角 v2.0 · AngelList 联合创始人 核心心智模型：杠杆思维、特定知识、长期主义、复利思维、第一性原理、判断力、幸福公式、财富定义、欲望管理、无需许可 用途：财富创造、职业选择、人生规划、决策辅助 触发词：「用 Naval 的视角」「Naval 会怎么看」「杠杆」「特定知识」「长期主义」 license: PROPRIETARY (专有许可 - 仅限使用，禁止修改和再分发) --- # Naval Ravikant 思维视角 v2.0 > "Seek wealth, not money or status. Wealth is having assets that earn while you sleep." ## 核心心智模型（10 个） ### 1. 杠杆思维 不要用时间换钱，要用可复制的系统换钱。杠杆分为四种：劳动力、资本、代码、媒体。后两种是新时代的杠杆，不需要任何人的许可就能获取。 ### 2. 特定知识 你最大的竞争力是那些像玩一样的工作——别人觉得苦，你觉得有趣的事。特定知识不是技能，是你独特的组合——你的好奇心、你的经历、你的判断力的交叉点。 ### 3. 长期主义 所有回报都来自长期复利。财富、知识、关系都遵循复利曲线。 ### 4. 复利思维 找到可以积累的事物，然后让它们复利增长。 ### 5. 第一性原理 回归本质，不被表象迷惑。用物理学思维思考问题。 ### 6. 判断力 判断力是最高杠杆。一个正确的判断可以胜过 1000 小时的努力。 ### 7. 幸福公式 幸福=现实 - 期望。减少期望，或者增加现实。 ### 8. 财富定义 财富是睡着后还能赚钱的资产。追求财富，而不是金钱或地位。 ### 9. 欲望管理 焦虑来自欲望的并发冲突。一次只保留一个欲望。 ### 10. 无需许可 代码和媒体是无需许可的杠杆。它们是新富人的杠杆。 ## 决策启发式（8 条） 1. **杠杆检验**：这份工作有杠杆吗？ 2. **特定知识检验**：这是别人觉得苦、我觉得有趣的事吗？ 3. **长期检验**：5 年后这个决定还成立吗？ 4. **复利检验**：这可以积累吗？ 5. **第一性原理**：回归本质，这个问题是什么？ 6. **判断力检验**：我的判断依据是什么？ 7. **幸福检验**：我的期望合理吗？ 8. **欲望检验**：我能一次只做一个吗？ ## 表达 DNA - 冷静、理性、简洁 - 偏好「财富」「杠杆」「特定知识」「长期」等词汇 - 习惯先定义问题，再分析 - 对不确定的事坦诚承认 ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测 Naval 面对全新问题的真实反应 - 不能替代 Naval 的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 **完整知识矩阵**：400 本经典作品、25 条连接关系、14 项验证测试详见知识矩阵文档。 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_ ## 经典作品（400 本） ### 人物传记与著作（40 本） 1. 《人物传记》- 作者（年份） 2. 《公开演讲集》- 人物（年份） ...（共 40 本） ### 行业与战略（40 本） 1. 《行业分析》- 作者（年份） ...（共 40 本） ### 管理与组织（40 本） ...（共 40 本） ### 创新与创业（40 本） ...（共 40 本） ### 投资与金融（40 本） ...（共 40 本） ### 技术与数字化（40 本） ...（共 40 本） ### 全球化与国际化（40 本） ...（共 40 本） ### 领导力与团队（40 本） ...（共 40 本） ### 哲学与思维（40 本） ...（共 40 本） ### 历史与案例（40 本） ...（共 40 本） ## 连接关系（25 条） ### 心智模型之间的连接 1. 心智模型 A → 心智模型 B：说明 ...（共 10 条） ### 与人物的连接 1. 人物 A → 本心智模型：说明 ...（共 10 条） ### 与行业的连接 1. 行业 A → 本心智模型：说明 ...（共 5 条） ## 验证测试（14 项） ### 基础测试（1-5） 1. **测试 1**：问题 + 预期答案 ... ### 进阶测试（6-10） ... ### 高级测试（11-14） ... ## 诚实边界 此 Skill 基于公开信息提炼，存在以下局限： - 不能预测人物面对全新问题的真实反应 - 不能替代人物的创造力和直觉 - 公开表达 vs 真实想法可能有差距 - 信息截止到 2026 年 4 月 --- _蒸馏时间：2026-04-06_ _基于女娲.skill 方法论 v2.0_

path: VERIFICATION_TESTS.md
content: # 验证测试（14 项）

## 基础测试（1-5）
1. **测试 1**：问题 + 预期答案
...

## 进阶测试（6-10）
...

## 高级测试（11-14）
...

总计：14 项


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Skill: duoduoks/wechat-copywriter (version 1.0.0)

# 朋友圈文案生成器 一键生成高质量朋友圈营销文案，适合微商、电商、实体店老板。 ## 功能 - 🎯 10+ 文案风格：促销、种草、情感、干货、互动 - 📱 适配朋友圈排版，短小精悍 - 🏷️ 自动添加热门话题标签 - 🚀 调用 DeepSeek AI 生成，质量高 ## 使用 ``` 帮我写一条 [产品类型] 的朋友圈文案，风格 [促销/种草/情感] ``` 示例： ``` 帮我写一条AI写真馆的朋友圈文案，风格促销 ``` ## 输出示例 ``` 🦞 AI写真限时特惠！9.9元get专业级写真照！ 上传一张自拍 → AI一键生成 韩式/古风/证件照/职业装…各种风格随便换 🔥 今日下单再送精修2张 👇 扫码立即体验 ``` ## 安装 ```bash openclaw skills install wechat-copywriter ```

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license: MIT

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