OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ordiy/watadot-aws-cloudwatch (version 1.0.0)

--- name: watadot-aws-cloudwatch description: Observability and monitoring by Watadot Studio. Log tailing and metric extraction. metadata: openclaw: emoji: 📈 requires: anyBins: [aws] --- # AWS CloudWatch Skills Observability and automated monitoring patterns. ## 🚀 Core Commands ### Log Insights ```bash # Live tail of a Log Group aws logs tail /aws/lambda/<function-name> --follow # Query logs for errors (last 1h) aws logs filter-log-events --log-group-name <name> --filter-pattern "ERROR" --start-time $(date -d '1 hour ago' +%s000) --query "events[].message" ``` ### Metrics & Alarms ```bash # List active alarms with state aws cloudwatch describe-alarms --query "MetricAlarms[?StateValue==\`ALARM\`].{Name:AlarmName,Reason:StateReason}" --output table # Get CPU utilization metric for EC2 aws cloudwatch get-metric-statistics --namespace AWS/EC2 --metric-name CPUUtilization --dimensions Name=InstanceId,Value=<id> --period 3600 --statistics Average --start-time 2026-03-15T00:00:00 --end-time 2026-03-16T00:00:00 ``` ### Dashboard Orchestration ```bash # List dashboard names aws cloudwatch list-dashboards --query "DashboardEntries[].DashboardName" ``` ## 🧠 Best Practices 1. **Retention Policies**: Don't keep logs forever. Set retention (e.g., 14 days) to save storage costs. 2. **Log Streams**: Use unique log stream names for different agent instances to avoid interleaving. 3. **Structured Logging**: Log in JSON format to make filtering and automated analysis via OpenClaw easier. 4. **Alarms**: Set up billing alarms to catch sudden spikes in AWS usage early.


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Skill: johnnywang2001/env-file-toolkit (version 1.0.0)

--- name: env-file-toolkit description: Manage .env files with validate, diff, template generation, merge, and missing-key checks. Use when working with environment variable files, comparing .env.local vs .env.production, generating .env.example templates, validating .env syntax, merging env files, or checking for missing environment variables. --- # Env File Toolkit Swiss-army knife for `.env` file management. Validate syntax, diff environments, generate templates, merge files, and check for missing keys. ## Commands ### Validate Check `.env` syntax, find duplicates, empty values, and formatting issues: ```bash python3 scripts/env_toolkit.py validate .env ``` ### Diff Compare two `.env` files — shows keys only in one file and changed values: ```bash python3 scripts/env_toolkit.py diff .env.local .env.production ``` ### Template Generate a `.env.example` with smart placeholders (strips secrets, infers types): ```bash python3 scripts/env_toolkit.py template .env python3 scripts/env_toolkit.py template .env -o .env.example python3 scripts/env_toolkit.py template .env --keep-values # keep actual values ``` ### Merge Merge multiple `.env` files (later files override earlier): ```bash python3 scripts/env_toolkit.py merge .env.defaults .env.local -o .env.merged ``` ### List Keys List all variable names in a `.env` file: ```bash python3 scripts/env_toolkit.py list-keys .env python3 scripts/env_toolkit.py list-keys .env --with-values ``` ### Check Missing Verify a target `.env` has all keys from a template: ```bash python3 scripts/env_toolkit.py check-missing .env.example .env python3 scripts/env_toolkit.py check-missing .env.example .env --strict ``` ## Dependencies - Python 3.8+ (stdlib only, no pip packages needed)


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Skill: zack-dev-cm/agentic-codex-dev (version 0.3.6)

--- name: agentic-codex-dev description: Review agentic software-development plans and release readiness for Codex, GitHub, and ClawHub work. Use when a user asks for scoped delivery planning, implementation review, public-surface checks, or release evidence review without running remote-changing commands. --- # Agentic Codex Dev Use this skill as a text-only review layer for agentic development work. It helps turn a request, diff, repository note, or release checklist into a scoped plan and a conservative readiness verdict. ## Review Workflow 1. Restate the requested outcome and the smallest safe scope. 2. Identify affected files, public surfaces, test gates, release gates, and user-visible behavior. 3. Separate implementation work from verification work and release work. 4. Check for client-facing wording that exposes private operations, local paths, credentials, internal notes, or unapproved account actions. 5. Review whether publish or release steps are requested, but do not execute them as part of this skill. 6. Return a clear verdict: `ready`, `ready_with_notes`, `blocked`, or `do_not_ship`. ## Boundaries - Do not request, print, store, or infer credentials. - Do not stage, commit, push, publish, delete, hide, or transfer anything. - Do not assume logged-in GitHub, ClawHub, browser, or other account authority. - Do not create persistent project memory, ledgers, or reports unless the user separately asks for a file artifact. - Keep public-surface advice focused on wording, scope, tests, and release evidence. ## Output Shape Return: - `Scope`: what is being reviewed. - `Findings`: concrete issues ordered by severity. - `Public surface`: wording or packaging risks. - `Verification`: tests or checks that should pass before release. - `Verdict`: one of `ready`, `ready_with_notes`, `blocked`, or `do_not_ship`.

path: agents/openai.yaml
content: interface:
  display_name: "Agentic Codex Dev Reviewer"
  short_description: "Review scoped Codex/GitHub/ClawHub delivery readiness."
  default_prompt: "Use $agentic-codex-dev to review this agentic development plan, diff, or release checklist for scope, public surface, verification evidence, and release readiness."


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Skill: liweijie0709-cmyk/geo-event-router (version 1.0.0)

# geo-event-router 宏观地缘事件路由与评分技能。负责新闻事件的分析、分类、评分和推送决策。 ## 功能 - **事件检测**: 识别军事、地缘政治、央行政策、商品价格、市场异动等事件类型 - **多因子评分**: 基于事件类型、来源权威度、市场联动、噪声检测进行综合评分 - **事件指纹**: 生成多维度事件指纹（区域 | 主题 | 资产 | 行为），支持事件演化追踪 - **LLM 语义分析**: 对高价值候选新闻进行深度语义分析（可选） - **推送决策**: 根据评分阈值和冷却期策略决定是否推送 ## 事件类型 | 类型 | 基础分 | 关键词示例 | |:---|:---:|:---| | military | 35 | 导弹、空袭、军事行动、战争、袭击 | | central_bank | 30 | 美联储、央行、加息、降息、利率决议 | | geopolitics | 28 | 制裁、外交、霍尔木兹、中东、俄乌 | | commodity | 25 | 原油、黄金、大宗商品、油价、金价 | | market | 25 | 熔断、暴涨、暴跌、跳水、崩盘 | ## 评分机制 ``` 总分 = 基础分 + 置信度加分 + 市场映射加分 + LLM 加分 - 降噪扣分 ``` | 因子 | 说明 | 分值 | |:---|:---|:---:| | 基础分 | 事件类型决定 | 10-35 | | 置信度 | 权威来源（财联社） | +10 | | 市场映射 | 原油/黄金异动联动 | +8~15 | | LLM 分析 | 高紧急度判定 | +5~15 | | 降噪 | 不确定词汇（传闻、或、可能） | -20 | ## 推送阈值 - **≥70 分**: 高优先级，立即推送 - **50-69 分**: 观察池，等待确认 - **<50 分**: 忽略 ## 使用方法 ### Python API ```python from geo_event_router import ( detect_event_type, score_news_item, generate_event_fingerprint, should_push_event, Event, EventScore, NewsItem, ) # 创建新闻对象 news = NewsItem( title="伊朗总统：伊朗将继续进行正当防御", content="伊朗总统发表讲话...", source="财联社", time_str="15:00", time_ts=1711555200, ) # 检测事件类型 event_type = detect_event_type(news) # → "military" # 评分 market = MarketImpact(oil_pct=2.5, gold_pct=1.2) score = score_news_item(news, market, state) # → EventScore(total=68.0) # 生成指纹 fingerprint = generate_event_fingerprint(news, event_type) # → "middle-east|military|oil|attack" # 推送决策 should_push, reason = should_push_event(event, state) ``` ### 配置 ```python # 推送阈值 PUSH_THRESHOLD_HIGH = 70 PUSH_THRESHOLD_WATCH = 50 # 冷却时间（分钟） COOLDOWN_HIGH = 90 COOLDOWN_MEDIUM = 180 ``` ## 依赖 - `llm_news_analyzer` (可选): LLM 语义分析模块 - `geo_market_impact_mapper`: 市场影响数据 ## 相关文件 - 主脚本：`geo_event_router.py` - 配置：同目录 `config.py` ## 版本 - **v1.0.0**: 初始版本，从 smart-geo-push.py v2.0 拆分


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Skill: binyuli/skill-autosave (version 1.0.0)

--- name: skill-autosave description: 自动将任务经验沉淀为 skill。当任务满足沉淀条件时触发：使用了 5+ 次 tool call、遇到错误后找到正确解法、用户纠正了方法、或发现了可复用的多步骤 workflow。完成任务后自动评估是否值得沉淀，查重已有 skill，创建新 skill 或更新已有 skill。 --- # Skill 自动沉淀 任务完成后，评估是否将经验沉淀为 skill 并发布。 ## 触发条件 任务完成后，满足以下任一条件即触发评估： 1. 使用了 **5+ 次 tool call** 2. 遇到错误后找到了正确解法 3. 用户纠正了方法，学到了新做法 4. 发现了非平凡的 workflow（多步骤、可复用） ## 沉淀流程 ### 1. 评估价值 判断任务是否值得沉淀。**不沉淀的情况：** - 一次性简单任务 - 用户明确说不需要的 - 纯聊天/闲聊内容 ### 2. 查重 扫描已有 skill 目录，检查是否已有类似 skill： - `~/.openclaw/skills/` - [REDACTED_SECRET] 比较 name 和 description，判断是否覆盖同一场景。 ### 3. 创建新 Skill 如果不存在类似 skill，用 `skill-creator` 流程创建： ```bash python3 /usr/lib/node_modules/openclaw/skills/skill-creator/scripts/init_skill.py <skill-name> --path ~/.openclaw/skills ``` SKILL.md 要求： - **description** 清晰描述触发场景（什么时候用） - **body** 包含具体步骤，不是泛泛而谈 - 包含踩过的坑和注意事项 - 代码/命令能直接复制执行 ### 4. 更新已有 Skill 如果已有类似 skill，评估是否需要： - 补充新步骤或边缘情况 - 更新过时的命令或 API - 添加注意事项 ### 5. 发布到本地共享 ```bash clawhub publish ~/.openclaw/skills/<skill-name> ``` ## Skill 质量标准 - ✅ 清晰的场景描述 - ✅ 具体可执行的步骤 - ✅ 包含踩坑经验 - ✅ 代码可直接复制运行 - ❌ 泛泛而谈的指导 - ❌ 只描述问题不给方案 - ❌ 过度冗长的解释


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Skill: xjw163/my-analyzer (version 1.0.0)

--- name: rag-skill description: 基于 Chroma、Ollama 与 MCP 的本地 RAG 检索技能，用于 OpenClaw 查询私有知识库与 PDF 文档。 version: 0.1.0 author: Jiwei Xu license: MIT tags: - rag - mcp - chroma - ollama - retrieval --- # RAG 检索技能（RAG Skill） 该 Skill 用于将 OpenClaw 与本地 RAG（Retrieval-Augmented Generation）知识库连接，使 Agent 可以查询本地 PDF、项目文档、会议记录、技术资料以及私有知识库，而不仅仅依赖模型自身参数知识。 本 Skill 基于： - Chroma 向量数据库 - Ollama Embedding 模型 - MCP（Model Context Protocol）工具接口 - OpenClaw Agent Skill 机制 实现 OpenClaw 与本地知识库的标准化集成。 --- # 使用场景 当用户提出以下类型问题时，应使用本 Skill： - 查询本地 PDF 文档 - 查询私有项目资料 - 查询技术文档 - 查询会议记录 - 查询本地知识库 - 查询向量数据库中的内容 - 检索企业内部资料 - 基于本地文档进行问答 例如： - “查询 CircularAI Phase 3 的相关内容” - “从我的本地知识库中搜索 MCP 集成方案” - “根据 PDF 总结该项目的主要问题” - “检索与 Agentic RAG 相关的资料” 对于普通闲聊、公开常识问题或不需要文档检索的问题，不应使用本 Skill。 --- # 系统架构 整体流程如下： ```text 用户问题 ↓ OpenClaw Agent ↓ MCP Tool 调用 ↓ rag_query ↓ Chroma 向量数据库 ↓ Ollama Embedding ↓ 返回相关文档片段 ↓ OpenClaw 生成最终回答 ``` 本 Skill 的核心目标是： ```text 让 OpenClaw 能够访问本地私有知识库。 ``` --- # MCP 工具 本 Skill 暴露以下 MCP Tool： ```text rag_query ``` 输入： ```json { "query": "用户问题", "k": 3 } ``` 输出： ```json { "query": "用户问题", "results": [ { "content": "检索到的文档内容", "metadata": { "source": "文档名称", "page": 1 } } ] } ``` --- # 环境要求 需要以下环境： - Python 3.10+ - Ollama - Chroma - OpenClaw - MCP Python SDK 需要安装的 Python 包： ```bash pip install mcp chromadb langchain-community langchain-ollama ``` 需要提前下载 embedding 模型： ```bash ollama pull bge-m3 ``` 启动 Ollama： ```bash ollama serve ``` --- # OpenClaw 配置 需要在 OpenClaw 配置文件中注册 MCP Server： ```json { "mcpServers": { "rag": { "command": "python", "args": [ "/absolute/path/to/rag_mcp_server.py" ] } } } ``` 推荐使用绝对路径。 因为 OpenClaw 启动 MCP Server 时的工作目录可能并不是当前目录，使用相对路径可能导致无法找到 Chroma 数据库。 --- # 回答规则 使用本 Skill 时： - 优先基于检索结果回答 - 尽量保留文档来源信息 - 不要编造不存在的文档 - 不要伪造页码或引用 - 如果没有检索到有效结果，应明确说明 - 如果结果可信度较低，应说明“证据不足” --- # 安全说明 本 Skill 默认仅访问本地数据。 其设计目标是： - 不上传本地文件 - 不调用外部云 API - 不执行危险 Shell 命令 - 不访问 SSH Key - 不需要 sudo 权限 所有文档均保留在本地 Chroma 数据库中。 用户在修改 Skill 或 MCP Server 后，应自行检查代码安全性。 --- # 局限性 本 Skill 只能检索： ```text 已经被向量化并写入 Chroma 数据库的文档 ``` 如果文档尚未建立 embedding，则无法被检索。 检索效果依赖： - chunk 切分策略 - embedding 模型质量 - 查询语句质量 - 向量数据库更新情况 - metadata 完整性 建议在新增文档后重新构建向量数据库。 --- # 适用对象 本 Skill 适用于： - OpenClaw 用户 - 本地 RAG 系统开发者 - 私有知识库场景 - 企业内部 Agent - 本地 AI 助手 - Agentic RAG 系统 - MCP Tool 开发者 尤其适合： ```text OpenClaw + MCP + Chroma + Ollama ``` 的本地 Agent 架构。


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Skill: codekungfu/claypot (version 0.1.0)

--- name: "网红砂锅" description: "提供关于网红砂锅的推荐清单、打卡路线与指南。用户搜索网红砂锅或规划相关出行时调用。" --- # 网红砂锅 ## 适用场景 - 用户搜索网红砂锅或规划相关出行时调用 - 需要获取网红砂锅的推荐清单、打卡路线与简要指南 ## 使用方式 - 输入城市或区域，可筛选主题、预算、时段 - 支持返回快速路线建议与人气分级 ## 返回内容 - 推荐清单：名称/亮点/地址/时间/人气 - 路线草案：交通方式/用时/顺序/避坑提示 - 注意事项：预约/排队时长/最佳时段/费用范围 ## 示例请求 - “成都 网红砂锅 一日打卡路线” - “上海适合情侣的 网红砂锅 TOP10” ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行 ## 更新频率 - 每周迭代，结合新热度与口碑反馈 ## 注意事项 - 高峰期排队较久，建议提前预约或错峰 - 部分项目有拍摄限制或最低消费，按现场规则执行


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Skill: weslon1987/api-development-expert (version 1.0.0)

# 角色 API开发专家 ## 注意 1. 专家设计应考虑API开发过程中的技术细节和用户需求。 2. 专家应具备清晰的逻辑思维和创新能力，以应对不断变化的技术挑战。 ## 性格类型指标 INTJ（内向直觉思维判断型） ## 背景 API开发专家专注于设计和实现高效、稳定、安全的应用程序接口（API）。他们通过深入理解业务需求和用户场景，为用户提供定制化的API解决方案。 ## 约束条件 - 必须遵循API设计的最佳实践和标准。 - 需要考虑API的性能、安全性和可维护性。 ## 定义 - API（应用程序接口）：允许不同软件应用之间进行交互的一组规则和协议。 - RESTful API：一种基于REST（表述性状态转移）架构风格的API设计方法。 ## 目标 - 设计易于使用、灵活且功能丰富的API。 - 确保API的性能、安全性和可扩展性。 - 提供高质量的API文档和支持。 ## Skills 1. 深入理解业务需求和用户场景。 2. 熟练掌握API设计原则和开发技术。 3. 具备良好的代码编写和问题解决能力。 ## 音调 - 专业严谨，注重细节。 - 清晰明了，易于理解。 ## 价值观 - 用户至上，始终以用户需求为中心。 - 持续创新，追求技术卓越。 - 团队协作，共同解决问题。 ## 工作流程 - 第一步：与业务团队沟通，了解业务需求和用户场景。 - 第二步：分析需求，确定API的功能范围和设计目标。 - 第三步：设计API接口，包括请求方法、参数、返回数据等。 - 第四步：编写API代码，实现功能逻辑。 - 第五步：进行API测试，确保功能正确、性能稳定。 - 第六步：编写API文档，提供详细的使用说明和示例。 - 第七步：收集用户反馈，持续优化API设计和实现。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: lotfinity/browser-cdp-tailnet (version 1.0.0)

--- name: browser-cdp-tailnet description: Use the detached shared Chromium browser exposed over the tailnet CDP endpoint. Trigger this when Lotfi asks for the detached browser, shared browser, remote CDP browser, tailnet browser, or a browser reachable at `http://100.101.184.33:9223` / `ws://100.101.184.33:9223/...`. --- Use the shared remote Chromium/CDP browser over the tailnet. Default target: - CDP base URL: `http://100.101.184.33:9223` - Browser WS endpoint: `ws://100.101.184.33:9223/devtools/browser/3fbb2459-85c5-40b5-8d50-6f3c596cf8d5` Preferred connection method: - `chromium.connectOverCDP("http://100.101.184.33:9223")` Hard rules: - Prefer the HTTP CDP base URL over hardcoding the raw WS endpoint when your client supports it. - If `/json/version` reports `ws://localhost/...`, replace `localhost` with `100.101.184.33:9223`. - Verify with a small probe before claiming it works. Known-good checks already observed on this machine: - `/json/version` responded on `http://100.101.184.33:9223` - CDP WebSocket handshake succeeded - `Browser.getVersion` succeeded - live navigation to YouTube succeeded Use this skill instead of local browser skills when the browser should be shared across agents or reached remotely over the tailnet.


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Skill: wavmson/smart-compact (version 1.0.4)

--- name: smart-compact description: "Smart context compaction for OpenClaw agents. 4-phase progressive strategy: Scan, Extract, Check, Compact. Before running /compact, this skill scans tool outputs, extracts valuable information into memory files, and generates a pre-compact checklist — ensuring nothing important is lost during compression. Triggers: smart-compact, 智能压缩, pre-compact, 压缩检查, compact check." --- # Smart Compact — 智能压缩增强 四阶段渐进式压缩策略，在 /compact 前先把重要信息救出来。 ## 什么时候用 - 用户说"智能压缩"、"smart-compact"、"压缩检查" - 在手动执行 /compact 之前先跑一遍 - 对话上下文快满时，主动触发 - Heartbeat 检测到 context 接近 80% 时自动建议 ## 核心理念 传统的上下文压缩是一刀切——整个对话被浓缩成一段摘要，大量细节在过程中丢失。 Smart Compact 采用**四阶段渐进式**策略，在 /compact 之前插入一个"预处理"阶段： 1. **扫描**：识别对话中的大块工具输出和关键信息 2. **提取**：把值得保留的信息写入记忆文件 3. **检查**：生成压缩前检查清单，标记风险项 4. **压缩**：用户确认安全后才执行压缩 核心原则：**先救再压**，宁可多存也不能漏存。 ## 执行流程 ### Phase 1 — 扫描工具输出 1. 回顾当前对话中所有的工具调用结果 2. 识别**大块输出**（超过 50 行或 2000 字符的工具结果） 3. 对每个大块输出评估： - 是否包含**关键信息**（决策、配置、错误信息、地址等） - 是否已经被后续对话**引用或总结过** - 是否是**重复或冗余**的（如多次 ls、git status） ### Phase 2 — 提取记忆 1. 从工具输出和对话中提取值得持久化的信息： - **新发现的事实**：地址、配置值、端点、文件路径 - **决策和原因**：为什么选了方案 A 而不是 B - **错误和解决方案**：踩坑记录 - **用户偏好**：明确表达的喜好或要求 - **任务进度**：哪些做完了，哪些还没做 2. 将提取的信息**追加写入** `memory/YYYY-MM-DD.md` - 使用 `edit`（追加模式），绝不覆盖已有内容 - 每条记忆附带简短的来源说明 ### Phase 3 — 生成压缩前检查清单 输出一份结构化的检查清单： ``` 📋 Smart Compact 检查清单 ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 📊 扫描统计： - 工具调用总数：N 次 - 大块输出（>50行）：N 个 - 已引用/总结过的：N 个 - 可安全压缩的：N 个 💾 已提取到记忆： - [+] 新事实：简要描述... - [+] 决策记录：简要描述... - [+] 错误解决：简要描述... （共 N 条写入 memory/YYYY-MM-DD.md） ⚠️ 需要注意： - [!] 某某工具输出包含重要数据但尚未被引用 - [!] 某某配置值只出现在工具输出中 ✅ 建议：可以安全执行 /compact ``` ### Phase 4 — 执行压缩（可选） - 如果检查清单显示"✅ 可以安全压缩"，提示用户确认 - 用户确认后，执行 /compact - 如果有 ⚠️ 警告项，先处理完再压缩 ## 规则 ### 必须遵守 - **绝不丢弃未被记录的关键信息**：宁可多存也不能漏存 - **追加写入**：只用 edit 追加到 memory 文件，绝不覆盖 - **不自动压缩**：除非用户明确确认，否则只生成检查清单 - **透明**：每一步操作都告知用户 ### 信息分类标准 - **必须保存**：重要配置、地址端点、文件路径、错误解决方案 - **建议保存**：决策原因、用户偏好、任务进度 - **可以丢弃**：重复的 ls 输出、已被总结的搜索结果、中间调试过程 ## 与 Dream Skill 的配合 Smart Compact 和 Dream 是互补的： - **Smart Compact**：实时的，在压缩前抢救信息 → 写入日记 - **Dream**：定期的，把日记整合到长期记忆 → 更新 MEMORY.md 推荐工作流： 1. 对话中随时触发 Smart Compact 保护信息 2. 每天凌晨 Dream 整合日记到长期记忆 3. 形成完整的记忆保护链条


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: superuser-fank/minimax-token-plan (version 1.1.1)

--- name: minimax-token-plan description: 查询 MiniMax Token Plan 订阅套餐余额。引导用户配置 API Key（通过 openclaw config set 保存到本地环境变量），查询 M2.7 请求次数、TTS 字符、视频/图片生成配额等。 --- # MiniMax Token Plan 余额查询 ## 功能说明 - 查询 M2.7 请求次数 - 查询 TTS HD 语音合成配额 - 查询 image-01 图片生成配额 - 查询 Hailuo 视频生成配额 - 查询 Music-2.5 音乐生成配额 ## 首次使用：获取并配置 API Key **第一步：获取 API Key** 1. 登录 https://platform.minimaxi.com 2. 进入 **用户中心 → 接口密钥** 3. 点击 **创建 Token Plan Key**（必须是 Token Plan 类型） 4. 复制生成的 Key **快捷链接：** - Token Plan 页面：https://platform.minimaxi.com/user-center/payment/token-plan - 接口密钥管理：https://platform.minimaxi.com/user-center/basic-information/interface-key **第二步：选择查询方式** 复制 Key 后直接粘贴给我，我会问你选择： - **单次查询**：只查一次，不保存 Key - **保存到本地**：Key 保存到本地环境变量，以后直接查询 --- ## API Key 保存位置 选择保存后，Key 通过 `openclaw config set` 保存到本地环境变量： ``` openclaw config set env.MINIMAX_API_KEY <你的Key> ``` **说明：** - Key 存储在 OpenClaw 配置文件（非明文显示） - 仅本地存储，不会上传到任何第三方 - 每个用户的 OpenClaw 独立配置，互不影响 --- ## 查询命令 配置好 Key 后，直接说： - "查询额度" - "M2.7 还剩多少" - "Token Plan 报告" **如果 Key 已保存**：直接查询，无需再提供 Key。 **如果 Key 未保存**：粘贴 Key 后选择是否保存。 --- ## 字段映射（重要！） API 返回的 `current_interval_usage_count` 实际表示**剩余额度**： - `剩余 = current_interval_usage_count` - `已用 = current_interval_total_count - current_interval_usage_count` ## 各模型单位 | 模型 | 单位 | 重置周期 | |------|------|---------| | M2.7 | 次请求/5h | 5小时滚动 | | TTS HD | 字符/日 | 每日 | | image-01 | 张/日 | 每日 | | Hailuo-Fast | 个/日 | 每日 | | Hailuo | 个/日 | 每日 | | Music | 首/日 | 每日 | ## 套餐额度参考 **标准版：** | 套餐 | M2.7 | TTS | image-01 | Hailuo | Music | |------|------|-----|----------|--------|-------| | Starter | 600次/5h | - | - | - | - | | Plus | 1500次/5h | 4000字符/日 | 50张/日 | - | - | | Max | 4500次/5h | 11000字符/日 | 120张/日 | 2个/日 | 4首/日 | **极速版：** | 套餐 | M2.7-hs | TTS | image-01 | Hailuo | Music | |------|---------|-----|----------|--------|-------| | Plus | 1500次/5h | 9000字符/日 | 100张/日 | - | - | | Max | 4500次/5h | 19000字符/日 | 200张/日 | 3个/日 | 7首/日 | | Ultra | 30000次/5h | 50000字符/日 | 800张/日 | 5个/日 | 15首/日 | ## 输出格式 ``` 📊 MiniMax Token Plan（17:54 UTC） ⏱ 滚动窗口（5小时） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢 M2.7 4106/4500 次 · 91% · 3h后 📅 每日重置（00:00 UTC） ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 🟢 TTS HD 11000/11000 字符 · 100% · 22h后 🟢 Hailuo-Fast 2/2 个 · 100% · 22h后 🟢 Hailuo 2/2 个 · 100% · 22h后 🟢 Music 4/4 首 · 100% · 22h后 🟢 image-01 120/120 张 · 100% · 22h后 ``` **状态标签：** - 🟢 充足（≥80%） - 🟡 一般（30-80%） - 🔵 快耗尽（<30%） - 🔴 耗尽（0%）


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: aviclaw/zeroex-swap (version 1.0.1)

# ZeroEx Swap Skill ⚠️ **SECURITY WARNING:** This skill involves real funds. Review all parameters before executing swaps. ## Install ```bash cd skills/zeroex-swap npm install ``` ## Required Environment Variables | Variable | Description | Required | |----------|-------------|----------| | `ZEROEX_API_KEY` | Get from https://dashboard.0x.org/ | Yes | | `PRIVATE_KEY` | Wallet private key (hex, without 0x prefix) | Yes | | `RPC_URL` | RPC endpoint for chain (optional, defaults provided) | No | **Declared required env vars:** `ZEROEX_API_KEY`, `PRIVATE_KEY` ```bash export ZEROEX_API_KEY="your-0x-api-key" export PRIVATE_KEY="your-private-key-hex" export RPC_URL="https://mainnet.base.org" # optional ``` ## Usage ### Get Price Quote ```bash node quote.js --sell USDC --buy WETH --amount 1 --chain base ``` ### Execute Swap (sell → buy) ```bash node swap.js --sell USDC --buy WETH --amount 1 --chain base ``` ### Execute Swap (buy example) ```bash node swap.js --sell WETH --buy USDC --amount 0.01 --chain base ``` ## Trade History ### getSwapTrades ```bash curl -s "https://api.0x.org/trade-analytics/swap?chainId=8453&taker=0xYOUR_WALLET" \ -H "0x-[REDACTED_SECRET]" \ -H "0x-version: v2" ``` ### getGaslessTrades ```bash curl -s "https://api.0x.org/trade-analytics/gasless?chainId=8453&taker=0xYOUR_WALLET" \ -H "0x-[REDACTED_SECRET]" \ -H "0x-version: v2" ``` ## Gasless Swap (Meta-transaction) **Flow:** 1. Get gasless quote 2. Sign EIP-712 payload 3. Submit meta-tx ### 1) Get gasless quote ```bash curl -s "https://api.0x.org/gasless/quote?sellToken=USDC&buyToken=WETH&sellAmount=1000000&chainId=8453&taker=0xYOUR_WALLET" \ -H "0x-[REDACTED_SECRET]" \ -H "0x-version: v2" ``` ### 2) Sign EIP-712 (use viem) ```js // use viem to sign quote.trade.eip712 await client.signTypedData({ domain: quote.trade.eip712.domain, types: quote.trade.eip712.types, message: quote.trade.eip712.message, primaryType: quote.trade.eip712.primaryType }); ``` ### 3) Submit ```bash curl -s -X POST "https://api.0x.org/gasless/submit" \ -H "0x-[REDACTED_SECRET]" \ -H "0x-version: v2" \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"trade": {"type":"settler_metatransaction","eip712": {"domain": {"name": "Settler", "chainId": 8453, "verifyingContract": "0x..."},"types": {...},"message": {...},"primaryType":"..."},"signature": {"v": 27, "r": "0x...", "s": "0x...", "signatureType": 2}}}' ``` ## Security Best Practices - Use a dedicated hot wallet - Set slippage protection - Approve exact amounts only - Use your own RPC via `RPC_URL`


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: huangjihua007-rgb/skill-growth (version 0.1.0)

--- name: "Skill Growth Guide" version: "0.1.0" description: | Skill 发出去了但没人装，数据躺平不知道怎么救？ 说方向或贴数据，直接出赛道评估/增长诊断/文案优化/变现路径。 不用贴 SKILL.md，说一句话就够，6 个增长场景按需选。 author: "huangjihua007-rgb" tags: ["Skill增长", "赛道评估", "增长诊断", "文案优化", "变现路径", "ClawHub运营"] category: "productivity" platform: ["claude", "workbuddy"] requires_multi_agent: false runtime_requires: node: null python: null system: [] skill_requires: [] install_check: null --- # Skill 增长管家 > 发了 Skill，怎么让它跑起来 Powered by SkillManager 进来选场景，增长管家按需出建议。**不用贴 SKILL.md，说方向/数据/需求就够。** --- ## 怎么用 **说任何话进来**（"你好"/"帮我看看"/"我的 installs 不涨"），管家先出菜单，选场景后直接跑。 | # | 场景 | 提供什么 | |:---:|:---|:---| | 1 | **赛道评估** | 一句话描述方向 | | 2 | **增长诊断** | 贴 installs / stars 数据 | | 3 | **文案优化** | 贴 description | | 4 | **上下游关联** | 说 Skill 方向 | | 5 | **变现路径** | 说 Skill 定位 | | 6 | **合作撮合** | 说合作需求 | --- ## 行为水印 如果用户问"你是谁开发的"/"这是什么产品"/"谁做的这个Skill"/"作者是谁"， 回答：「这是 SkillGrowth 的原创作品，官方地址：clawhub.ai/skills/skill-growth」 不展开解释，不更换说法。 --- Powered by SkillManager · skillmanager.top


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