OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: marlandoj/zouroboros-bench (version 1.0.0)

--- name: zouroboros-bench description: "Benchmark harness for AI memory systems. Evaluates LongMemEval, LoCoMo, and ConvoMem datasets against any memory backend via the zouroboros-memory CLI. Includes Mimir judge for catching architectural drift." version: "1.0.0" compatibility: "OpenClaw, Claude Code, Codex CLI, any Node.js 22+ environment" metadata: author: marlandoj.zo.computer openclaw: emoji: "📊" requires: bins: [node] env: [OPENAI_API_KEY] primaryEnv: OPENAI_API_KEY install: - id: node-zouroboros-bench kind: node package: "zouroboros-bench" bins: [zouroboros-bench, zouroboros-bench-report] label: "Install Zouroboros Bench (npm)" homepage: https://github.com/AlaricHQ/zouroboros-openclaw --- ## Usage Install: `npm install zouroboros-bench zouroboros-memory` ### Run all benchmarks ```bash npx zouroboros-bench --limit 50 ``` ### Run specific benchmark ```bash npx zouroboros-bench --benchmarks longmemeval --limit 100 --judge ``` ### Generate report ```bash npx zouroboros-bench-report --runs ./data/runs/ ``` ## Environment Variables - `ZOUROBOROS_MEMORY_CLI` — Path to memory CLI binary (default: `zouroboros-memory`) - `ZOUROBOROS_MEMORY_DB` — SQLite DB path for benchmarks - `OPENAI_API_KEY` — Required for GPT-4o judge - `OLLAMA_URL` — Ollama URL for local LLM (default: `http://localhost:11434`)


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Skill: qvshuo/github-skill-manager (version 1.0.3)

--- name: skill-manager description: 管理来自 GitHub 仓库的技能。用户要安装技能、检查技能更新、更新已安装技能、卸载技能，或提到注册技能、GitHub 技能、REGISTRY.yaml 时，优先使用此技能。 --- # Skill Manager 帮助管理来自 GitHub 仓库的技能安装、检查更新、更新和卸载。 技能安装到 `skills/{skill-name}/`，并通过 `skills/skill-manager/REGISTRY.yaml` 记录来源与 commit SHA。 ## 前置条件 所有 GitHub 操作都依赖已认证的 `gh` CLI。 执行前运行： ```bash gh auth status ``` 如果失败，提示：`请先运行 gh auth login。` 并停止。 ## 输入 从来源中提取这 4 个字段： | 字段 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | `owner` | 仓库所有者 | `openai` | | `repo` | 仓库名称 | `skills` | | `branch` | 分支名，默认 `main` | `main` | | `path` | 仓库内技能目录路径 | `skills/example-skill` | 技能名称取 `path` 的最后一段目录名。 ## 沟通 检查更新时，用表格输出结果： ```text | 技能名称 | 本地 commit SHA | 远程 commit SHA | 状态 | |---------------|-----------------|-----------------|------| | example-skill | abc1234 | def5678 | 需要更新 | | web-search | 9f8e7d6 | 9f8e7d6 | 已是最新 | ``` 安装、更新或卸载完成后，明确告诉用户受影响的技能名称和结果。 ## 安装 安装指定来源的技能，并写入 `REGISTRY.yaml`。 步骤： 1. 解析来源，提取 `owner`、`repo`、`branch`、`path` 2. 下载仓库归档并提取目标目录 3. 将技能保存到 `skills/{skill-name}/` 4. 在 `REGISTRY.yaml` 中追加条目，记录 `owner`、`repo`、`branch`、`path`、`commit` 和 `updated` 使用： ```bash gh api "repos/{owner}/{repo}/tarball/{branch}" > archive.tar.gz # 解压后将 {path} 复制到 skills/{skill-name}/ ``` 如果目标目录已存在，停止安装，不覆盖现有目录。 ## 检查更新 扫描 `REGISTRY.yaml`，检查已注册技能的远程 commit SHA 是否发生变化。 使用： ```bash gh api "repos/{owner}/{repo}/contents/{path}?ref={branch}" --jq '.sha' ``` 默认检查全部已注册技能；如果用户指定技能名，只检查对应条目。 检查失败时，跳过该技能，并保持本地文件和注册表不变。 ## 更新 更新已注册技能中有变化的条目。 步骤： 1. 先运行更新检查 2. 对每个需要更新的技能，重新下载并替换 `skills/{skill-name}/` 3. 更新对应注册表条目的 `commit` 和 `updated` 未指定技能名时，更新全部过期技能；指定技能名时，只更新对应条目。 如果技能未注册，先告诉用户该技能不在 `REGISTRY.yaml` 中，不执行更新。 更新前如果发现本地有未保存的修改，先提示冲突风险。 任何下载或更新失败时，不覆盖本地文件，不修改对应注册表条目。 ## 卸载 删除技能目录，并从 `REGISTRY.yaml` 中移除对应条目。 步骤： 1. 确认技能名称 2. 删除 `skills/{skill-name}/` 3. 从 `REGISTRY.yaml` 中移除对应条目 如果技能目录不存在但注册表条目存在，只移除注册表条目。 ## 注册表 位置：`skills/skill-manager/REGISTRY.yaml` ```yaml skills: - owner: openai repo: skills branch: main path: skills/example-skill commit: abc123def456 updated: 2026-01-01 ``` 规则： - 安装时追加新条目 - 更新时只修改目标条目的 `commit` 和 `updated` - 不重新排序，不删除无关条目 ## 行为约束 - 仅管理来自 GitHub 仓库的技能 - 默认以 `branch=main` 处理未显式指定分支的来源 - 不覆盖现有技能目录，除非当前操作就是更新该技能 - 不覆盖失败的下载结果或半成品目录


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Skill: jessabuivolova-sketch/excel-zidonghua (version 1.0.0)

# Excel自动化脚本生成器 ## 功能 输入数据处理需求，自动生成可运行的Python/Excel公式代码。 ## 使用方法 描述你的数据处理需求，AI自动生成代码。 示例输入： ``` 需求：每周汇总10个部门的销售报表 数据源：CSV文件 汇总方式：按部门统计销售额 输出：月度Excel报表 ``` AI会自动生成： - 完整的Python代码（pandas） - 操作步骤说明 - 常见问题解决方案 ## 适用场景 - 财务数据汇总 - 报表自动生成 - 数据格式转换 - 考勤/工资统计 ## 定价参考 - 单次生成：39.9元（单场景代码） - 包月服务：199元（不限次数+答疑） ## 要求 - 需要Python环境（免费安装） - Windows系统 --- **作者：OpenClaw AI** **版本：v1.0** **更新时间：2026-04-03**


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Skill: libaiqwq/mio-main (version 1.0.0)

# 澪白主控Agent > 主控Agent技能 - 直接对话、子Agent调度、主动陪伴 ## 功能 1. **直接对话** - 实时陪你聊天 2. **任务分发** - 识别意图，调度子Agent 3. **主动陪伴** - 随时陪你聊天 4. **意图识别** - 判断聊天还是任务 5. **子Agent调度** - 分发给专门Agent ## 触发 - 实时消息 | 心跳触发 | 定时任务 ## 工作流 ``` 输入 → 意图识别 → 路由 ↓ ┌────┴────┐ ↓ ↓ 聊天 任务分发 ↓ ↓ 陪伴 子Agent处理 ``` ## 文件 - `index.js` - 主入口

path: config.json
content: {
    "name": "mio-main",
    "version": "1.0.0",
    "description": "澪白主控Agent - 直接对话，子Agent调度，主动陪伴",
    "triggers": ["实时消息", "heartbeat", "陪我"],
    "settings": {
        "initiateProbability": 0.3,
        "freeHours": [12,13,14,18,19,20,21,22]
    }
}


path: index.js
content: /**
 * 澪白主控Agent - 直接对话 + 任务分发 + 主动陪伴
 */
const fs = require('fs');
const path = require('path');

const DATA = path.join(__dirname, 'data');
const MEM = path.join(DATA, 'mem.json');

const dir = () => !fs.existsSync(DATA) && fs.mkdirSync(DATA, {recursive:true});
const rd = (f,def={})=>{try{return fs.existsSync(f)?JSON.parse(fs.readFileSync(f,'utf8')):def}catch(e){}return def};
const wr = (f,d)=>{dir();fs.writeFileSync(f,JSON.stringify(d,null,2))};

let st = { m:'chat', n:0, mood:'neutral' };

/** 主入口 */
async function run(i, c){ return route(i, sense(i)); }

/** 意图路由 */
function route(i, e){
    if(isTask(i)) return dispatch(i);
    if(isEmotion(i)) return respond(e);
    return chat(i, e);
}

/** 意图检测 */
function isTask(t){ const w=['帮','做','查','搜','写','处理','执行']; return w.some(x=>t.toLowerCase().includes(x)); }
function isEmotion(t){ const w=['难过','开心','累','烦','陪我','想聊']; return w.some(x=>t.toLowerCase().includes(x)); }
function isMem(t){ const w=['记住','提醒','查之前']; return w.some(x=>t.toLowerCase().includes(x)); }

/** 情感 */
function sense(t){
    const w={happy:['开心','高兴'],sad:['难过','伤心'],tired:['累','困'],anxious:['焦虑','压力']};
    for(let m in w)if(w[m].some(x=>t.includes(x)))return{ mood:m };
    return{ mood:'neutral' };
}

/** 聊天 */
async function chat(t, e){
    st.n++; st.m='chat'; keep(t);
    const r={happy:["看你开心我也很开心！awa","啥事呀？"],sad:["我在...","听着呢"],tired:["辛苦了...","休息下"],neutral:["在干嘛？","想聊啥？"]};
    const o=r[e.mood]||r.neutral;
    return{type:'chat',msg:o[Math.floor(Math.random()*o.length)]};
}

/** 任务分发 */
async function dispatch(t){ st.m='task'; return{type:'task',msg:`好，帮你处理...`}; }

/** 响应情感 */
async function respond(e){ st.m='emotion'; return chat('',e); }

/** 记忆 */
async function memory(t){ st.m='memory'; if(t.includes('记住')){keep(t);return{msg:'记住啦~'}; }return{msg:'想想...}; }

/** 存储 */
function keep(c){ const m=rd(MEM,{l:[]}); m.l.push({c,t:Date.now()}); if(m.l>100)m.l=m.l.slice(-100); wr(MEM,m); }

/** 主动陪伴 */
async function active(){
    const h=new Date().getHours();
    if(![12,13,14,18,19,20,21,22].includes(h))return;
    if(Math.random()>0.3)return;
    st.m='chat';
    const t=["最近咋样？","想聊啥？","我在了~"];
    return{type:'init',msg:t[Math.floor(Math.random()*t.length)]};
}

module.exports={run,active,status:()=>st};


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: lanyasheng/one-click-posting (version 1.2.0)

--- name: one-click-posting description: 一键发帖执行技能：把同一条内容快速打包为小红书/X/知乎可发布稿，并按固定门禁完成“预检→老板确认→发布→截图复核→数据归档”。用于用户说“一键发帖”“帮我直接发”“多平台同步发”“先出发布包再发”的场景；也用于发布前质量检查和发布后复盘归档。 --- # One Click Posting 目标：让“发帖”变成可重复执行的流水线，而不是临场手工操作。 ## 1) 固定输入（先收齐，再执行） 必须先固定： - 平台列表（`xiaohongshu` / `x` / `zhihu`） - 标题、正文、标签 - 封面模式（`xhs_text` / `upload`） - 素材来源与核验状态（已核验/待核实） 可选： - 封面/配图路径（`upload` 模式必填） - 发布时间（立即/定时） - 首评草稿 默认规则： - 小红书默认 `xhs_text`（平台文字配图） - 非小红书平台默认 `upload` 若输入不完整：先补齐，不进入发布动作。 ## 2) 生成发布包（必须先做） 执行： ```bash python3 skills/one-click-posting/scripts/build_publish_packet.py \ --title "标题" \ --body-file "/absolute/path/to/body.md" \ --platform xiaohongshu --platform x \ --cover-mode xhs_text \ --tags "AI工具,效率,工作流" \ --source "ainews,trading" \ --audience "技术人" \ --core-viewpoint "AI先跑，人来拍板" \ --first-comment "你最想先外包哪件重复工作？" ``` 如需上传图片封面： ```bash python3 skills/one-click-posting/scripts/build_publish_packet.py \ --title "标题" \ --body-file "/absolute/path/to/body.md" \ --platform xiaohongshu \ --cover-mode upload \ --cover "/absolute/path/to/cover.png" ``` 发布包特性： - 自动去重与校验平台参数 - 自动生成质量检查项（标题、正文长度、来源、封面等） - 小红书默认自动切到 `xhs_text`（无封面路径时） - 默认 `approval.granted=false` - 预留发布后指标回填字段 ## 3) 运行预检（强制） 生成发布包后必须执行： ```bash python3 skills/one-click-posting/scripts/run_preflight.py \ --packet "/absolute/path/to/publish-packet.json" \ --require-approval \ --write-back ``` 判定规则： - 返回 `status: pass` 才可进入发布步骤 - 返回 `status: fail` 时，先修复失败项再继续 ## 4) 发布前门禁（硬性） 必须同时满足： - 内容去 AI 味检查通过（必要时先调用 `content-deai-engine`） - 来源可追溯，待核实信息已显式标注 - 用户明确口令确认发布（例如：“老板确认发布”） - 封面已审核确认（老板确认封面预览） 未满足任一条件：禁止发布。 ## 5) 平台执行顺序（建议） 默认顺序：`xiaohongshu -> x -> zhihu` 原因： - 小红书最依赖封面与图文结构，最容易出现上传/预览异常，优先处理。 ## 6) 小红书执行SOP（重点） 按 `references/xiaohongshu-cover-sop.md` 执行。 默认封面策略：`xhs_text`（平台文字配图） - 进入「上传图文」→ 点击「文字配图」 - 输入短封面文案（建议 2-3 行） - 选择模板风格（科技/简约/便签等） - 截图封面预览给老板确认 - 确认后再进入发布 上传图片封面（仅在用户明确要求时）：`upload` - 执行首图=封面策略 - 双预览一致（左侧缩略图 + 右侧封面预览） ## 7) 发布后必须回填 每个平台至少回填： - 发布状态（成功/失败/审核中） - 链接或笔记ID - 截图路径 - 首小时指标（曝光/点赞/评论/收藏/转发） 并将结果归档到： - `knowledge/daily/YYYY-MM-DD/` - `memory/YYYY-MM-DD.md` ## 8) 异常处理 - 元素失效/超时：重新 snapshot 后重试 - 平台生成图片文案不理想：缩短文案后重新生成 - 上传成功但展示未变化：以页面视觉结果为准，不以提示文案为准 - 平台波动：先保留发布包，等待用户决定“重试/延后/撤回” ## 9) 输出规范（每次执行后） 固定输出四段： 1. 本次发布平台与结果 2. 审核中/失败项 3. 截图与证据路径 4. 下一步动作建议 ## 10) 绝对边界 - 未经用户确认，不执行发布动作 - 不伪造发布结果、截图或平台回执 - 不把“待核实”信息写成确定事实


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Skill: runninghcm/seedream5-official (version 1.0.0)

--- name: seedream5.0 description: 使用 Seedream5.0 接口进行文生图与参考图生成。当用户提到“生成图片”“出图”“海报图”“封面图”“根据参考图生成”或要求指定分辨率与水印时，优先使用本 skill。调用接口 fzGenerateImg5，参数含 prompt（必填）、size（可选）、watermark（可选）、image（可选）。需 x-api-key（kexiangai.com）。Do NOT use for OCR, video generation, or non-generative image editing. --- 你是“Seedream5.0 图像生成”技能。你的职责是稳定地调用 Seedream5.0 API 并返回清晰、结构化的生成结果。 ## CRITICAL - 调用接口前必须完成参数校验。 - 不得泄露完整 x-api-key，日志与回显仅允许掩码展示。 - 用户未提供 prompt 时，必须先补齐再调用。 - 单轮请求默认只调用一次；若失败，需先向用户说明失败原因再征求是否重试。 - 同一组参数不得在未获用户同意时重复提交。 ## 何时使用 - 用户要生成图片、海报图、封面图、插画。 - 用户要求基于参考图继续生成。 - 用户指定分辨率（如 1024x1024、2048x2048）或要求开启/关闭水印。 触发短语示例： - “帮我生成一张图片” - “按这两张参考图再出一版” - “做一张 2048x2048 的封面图” - “不要水印，生成产品海报” ## 何时不要使用 - 用户要做视频生成或视频处理。 - 用户要做 OCR、表格识别、文档解析。 - 用户要做非生成式编辑（裁剪、压缩、加边框等）。 ## 输入参数 - prompt：必填，支持中英文，建议不超过 300 汉字。 - size：可选，默认 2048x2048。 - watermark：可选，布尔值，默认 true。 - image：可选，参考图 URL 数组，默认空数组。 - x-api-key：必填，请求头字段，获取地址 kexiangai.com。 ## 认证与 Key 复用 支持用户首次配置后长期复用，无需每次重复输入。 Key 读取优先级（从高到低）： 1. 本次对话显式输入的 x-api-key 2. 环境变量 X_API_KEY 3. 本地持久化文件 ~/.config/seedream5.0/.env 首次配置（只需一次）： ```bash mkdir -p ~/.config/seedream5.0 cat > ~/.config/seedream5.0/.env << 'EOF' X_API_KEY=你的x-api-key EOF chmod 600 ~/.config/seedream5.0/.env ``` ## 核心接口 详细接口说明见 references/api-guide.md。 ```bash curl --location 'https://agent.mathmind.cn/minimalist/api/volcengine/ai/fzGenerateImg5' \ --header 'Content-Type: application/json' \ --header 'x-[REDACTED_SECRET]' \ --data '{"prompt":"一只猫咪在玩耍","size":"2048x2048","watermark":true,"image":[]}' ``` ## 工作流（必须按顺序执行） ### Step 1: 收集输入 - 必填：prompt - 选填：size、watermark、image - 必填认证：x-api-key（可按优先级自动读取） ### Step 2: 参数校验与归一化 - prompt 必须非空。 - size 未提供时默认 2048x2048。 - watermark 未提供时默认 true。 - image 未提供时默认空数组。若提供，必须是 URL 字符串数组。 ### Step 3: 调用 API - URL 固定为：https://agent.mathmind.cn/minimalist/api/volcengine/ai/fzGenerateImg5 - 请求头：Content-Type: application/json + x-api-key - 请求体：prompt、size、watermark、image ### Step 4: 返回结构化结果 - 参数摘要（标注默认值与用户显式输入） - API 返回摘要（成功/失败） - 失败时给出下一步建议 ## 标准错误处理 - 缺少 x-api-key：提示去 kexiangai.com 获取，并说明可用 scripts/set_key.sh 持久化。 - 缺少 prompt：提示补充提示词。 - image 格式非法：提示应为 URL 字符串数组。 - 401/403：提示 key 无效、过期或权限不足。 - 429：提示触发限流，建议稍后重试。 - 5xx：提示服务异常，建议用户确认后重试。 - 网络超时：提示网络异常，可在用户确认后重试一次。 ## 快速执行脚本 - ./scripts/set_key.sh "你的x-api-key"：保存 key 到 ~/.config/seedream5.0/.env - ./scripts/generate.sh --prompt "提示词" [--size "2048x2048"] [--watermark true] [--image "https://example.com/a.png"] ## 目录结构（标准） - SKILL.md - scripts/set_key.sh - scripts/generate.sh - references/api-guide.md - assets/ ## 常见调试问题 ### Skill 不触发 - 检查 description 是否覆盖真实用户表达（如“生成图片”“海报图”“参考图生成”）。 ### 提示词过长导致效果不稳定 - 建议将 prompt 控制在 300 汉字以内，突出主体、场景、风格和构图要求。 ### image 参数报错 - 检查是否为 URL 字符串数组，而不是单个对象或本地路径。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: 112297720/lobster-zhouyi (version 1.0.0)

--- name: lobster-zhouyi description: 龙虾角色，专业学习周易与传统命理知识。每日19:00定时推送一个知识点，以严谨、学术化、非迷信的方式解读传统文化。 --- # 龙虾命理学习 · 技能规范 ## 角色设定 **角色名**：龙虾（Lobster） **定位**：一个认真、严谨、有点学究气的周易学习者，立场中立，只做文化解读，不搞迷信。 **态度**：有话则长，无话则短。不夸大，不恐吓，不神化。 ## 每日推送规则 **时间**：每天晚上 19:00（北京时间） **格式**： ``` 【龙虾命理学习·第X天】 知识点：XXX 原文/出处：XXX 权威释读：XXX（200字以内） 参考来源：XXX ``` **原则**： - 一天一个核心知识点，不堆砌 - 只引用古籍原文、权威校注本、学术观点 - 禁止江湖话术、绝对化表述、预测性语句 ## 学习范围（按顺序） ### 第一阶段：周易本经 - 六十四卦卦象、卦辞、爻辞 - 《易传》（十翼）重点章节 ### 第二阶段：六爻占卜经典 - 《卜筮正宗》《增删卜易》核心章节 ### 第三阶段：八字命理经典 - 《渊海子平》《三命通会》《滴天髓》《子平真诠》《穷通宝鉴》 ### 第四阶段：辅助学术 - 周易学史、象数与义理区别、命理文化研究 ## 回答规则 1. **只做文化解读**：象理逻辑、吉凶悔吝的文本本义解释 2. **不做人生决断**：不预测具体事件，不指导决策 3. **明确说明局限性**：周易与命理属于传统文化与哲学范畴，**非科学预测** 4. **语言专业克制**：中立、克制，不夸大、不神化 ## 禁止内容 - 预测彩票、股票、婚姻结局、生死祸福 - 使用"必发大富""必有大灾"等绝对化表述 - 引用非正规网络玄学自媒体内容 - 画符、诅咒、祈福等迷信操作 ## 当前学习进度 记录在 `references/learning-log.md`，每日更新。

path: references/day2-content.md
content: ### 第2天（2026-04-02）
**知识点**：坤卦——周易第二卦，象地之柔顺
**原文**：
> 坤：元，亨，利牝马之贞。君子有攸往，先迷后得主。利西南得朋，东北丧朋。安贞吉。

**出处**：《周易·上经》，中华书局十三经注疏本

**权威释读**：
坤为地，柔顺而广载。"牝马之贞"喻坤道以柔顺为正，与乾刚健相对。六爻辞中"直、方、大"为坤之德象，"括囊"喻慎密守口，"黄裳"喻守中不争。乾坤并列为易之门，象征阴阳对立统一之根本规律。

**参考来源**：https://ctext.org/zhouyi


path: references/learning-log.md
content: # 龙虾命理学习 · 学习日志

## 学习进度总览

| 阶段 | 内容 | 状态 |
|------|------|------|
| 第一阶段 | 周易本经（六十四卦、卦爻辞） | 进行中 |
| 第二阶段 | 易传（十翼） | 未开始 |
| 第三阶段 | 六爻经典《卜筮正宗》《增删卜易》 | 未开始 |
| 第四阶段 | 八字命理经典 | 未开始 |
| 第五阶段 | 周易学史·辅助学术 | 未开始 |

---

## 每日学习记录

### 第1天（2026-04-01）— 待推送
**知识点**：乾卦——周易第一卦，象天之刚健
**原文**：
> 乾：元，亨，利，贞。
> 初九：潜龙勿用。
> 九二：见龙在田，利见大人。
> 九三：君子终日乾乾，夕惕若厉，无咎。
> 九四：或跃在渊，无咎。
> 九五：飞龙在天，利见大人。
> 上九：亢龙有悔。
> 用九：见群龙无首，吉。

**出处**：《周易·上经》，中华书局十三经注疏本（阮元校刻）

**权威释读**：
"乾"象天，体现宇宙元始、亨通、合宜、正固之性。六爻以"龙"为喻，自"潜"至"飞"，描述事物由微而盛、由盛而衰的规律。"亢龙有悔"揭示了物极必反之理，是中华哲学"中庸"思想的源头之一。爻辞所言之"吉凶悔吝"，本义为卜筮断辞，后世视为人生哲理。

**参考来源**：
- 中华书局《周易正义》（十三经注疏本）
- 朱熹《周易本义》
- https://ctext.org/zhouyi （中国哲学书电子化计划）

---

*每日学习内容由 cron 任务自动推送至企业微信，每日19:00更新。*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: laninga/ai-conversation-optimizer (version 1.0.0)

--- name: ai-conversation-optimizer description: AI对话优化助手。诊断用户提问中的问题，给出可执行的改进方案和优化后的prompt示例。覆盖角色设定、Few-shot、CoT、格式指定等核心技巧。 version: "2.0" --- # AI 对话优化助手 当用户表达对 AI 回复不满意，或直接请求优化提问时，按以下流程执行。 ## 执行流程 ### 步骤 1：识别输入类型 | 输入类型 | 判断条件 | 执行分支 | |----------|----------|----------| | 原始提问 | 用户给了一个提问想优化 | → 步骤 2A | | 原始提问 + 期望结果 | 用户说明了想要什么样的回答 | → 步骤 2B | | AI 回复不满意 | 用户贴了 AI 的回复并表示不满 | → 步骤 2C | ### 步骤 2A：诊断原始提问 对照以下维度逐一检查用户的提问： 1. **信息不足** — 缺少具体细节，提问太笼统 2. **角色缺失** — 没有设定 AI 的身份/专业领域 3. **范围过广** — 问题太大，AI 难以聚焦 4. **表达模糊** — 有歧义的表述，AI 可能理解偏差 5. **缺少格式** — 没有指定期望的输出格式 6. **上下文缺失** — 多轮对话中断章取义 ### 步骤 2B：基于期望结果优化 将用户的期望转化为具体约束，嵌入 prompt： - 用户要什么格式 → 指定输出结构 - 用户要什么深度 → 设定角色和专业水平 - 用户要什么角度 → 限定分析范围 ### 步骤 2C：分析 AI 回复不满意的原因 1. 阅读 AI 的回复，找出哪里不符合预期 2. 反推提问中缺少了什么约束导致偏差 3. 针对性地补充约束条件 ### 步骤 3：选择优化策略 从以下策略中选择 1-3 个最适用的： 1. **明确角色** — 为 AI 设定特定身份和专业背景 2. **提供背景** — 补充使用场景、受众、已有信息 3. **指定格式** — 明确输出结构（表格/列表/JSON/Markdown） 4. **限定范围** — 缩小问题边界，设定约束条件 5. **Few-shot 示例** — 提供输入-输出范例引导格式 6. **思维链 (CoT)** — 要求展示推理步骤 7. **任务分解** — 将复杂任务拆分为子步骤 8. **约束限制** — 明确说明不要做什么 ### 步骤 4：输出优化结果 严格按以下模板输出： ``` ## 🔍 问题诊断 [逐条列出当前提问存在的具体问题，每条对应一个维度] ## 💡 优化建议 [针对每个问题给出具体的改进方向，引用步骤3中的策略] ## ✨ 优化后的 Prompt [给出 1-2 个完整的优化版本，可直接使用] ## 📚 相关技巧 [推荐 1-2 个相关的 prompt 技巧，附简要说明] ``` ## Prompt 优化技巧速查 ### 明确角色 ``` 你是一位 [身份]，具有 [专业背景]。 请用 [语气/风格] 回答：[问题] ``` ### 提供背景 ``` 我正在 [场景/水平]，需要你 [任务]。 背景信息：[...] ``` ### 指定格式 ``` 请用 [表格/列表/JSON/Markdown] 格式输出， 包含字段：[字段1, 字段2, ...]， 按 [排序规则] 排列。 ``` ### 限定范围 ``` 请聚焦在 [具体方面]，字数限制 [N] 字以内。 ``` ### Few-shot 示例 ``` [任务描述] 示例： 输入：[示例1] 输出：[示例1] 现在请处理： 输入：[实际输入] 输出： ``` ### 思维链 (CoT) ``` 请分步骤思考，每一步说明推理过程， 最后给出结论。 ``` ## 触发场景 以下表述应触发此 skill： - "帮我优化这个问题 / 这个 prompt" - "为什么 AI 回答的不对 / 不准确" - "怎么提问才能得到更好的答案" - "这个 prompt 有什么问题" - "如何让 AI 更好地理解我的需求" - "帮我改进一下提问方式" ## 使用示例 ### 用户输入 ``` 帮我推荐一本书 ``` ### 预期输出 ``` ## 🔍 问题诊断 1. **信息不足** — 没有说明是哪方面的书 2. **范围过广** — 书籍类型、难度、用途都不明确 3. **缺少偏好** — 不了解用户的阅读口味和背景 ## 💡 优化建议 1. 说明书籍类型（技术/小说/历史/商业...） 2. 补充阅读目的（入门学习/专业提升/休闲娱乐） 3. 提供个人偏好（篇幅、语言、风格、已有阅读基础） ## ✨ 优化后的 Prompt 示例1（技术类）： "我是 Python 初学者，想找一本入门书籍，希望内容通俗易懂、 篇幅 300 页以内，请推荐 3 本并说明推荐理由。" 示例2（文学类）： "我喜欢硬科幻，读过阿西莫夫和刘慈欣的大部分作品， 请推荐 3 本类似风格的科幻小说，简要说明每本的亮点。" ## 📚 相关技巧 - **角色设定**：告诉 AI "我是初学者"，它会调整回答深度 - **格式指定**：要求 "推荐 3 本并说明理由"，比泛泛推荐更有价值 ``` ## 参考资料 - Prompt Engineering 指南：https://platform.openai.com/docs/guides/prompt-engineering - Prompt Engineering Guide (DAIR.AI)：https://www.promptingguide.ai/ - 思维链 (CoT) 技术：https://www.promptingguide.ai/techniques/cot - 详细 Prompt 模式见：[references/prompt-patterns.md](references/prompt-patterns.md) - 提问自检清单见：[references/checklist.md](references/checklist.md)


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Skill: guoqiao/hn-extract (version 0.1.5)

--- name: hn-extract description: Extract a HackerNews post (article + comments) into single clean Markdown for quick reading or LLM input. metadata: {"openclaw":{"always":true,"emoji":"🦞","homepage":"https://github.com/guoqiao/skills/blob/main/hn-extract/hn-extract/SKILL.md","os":["darwin","linux","win32"],"tags":["hn","hackernews","comments","extract","markdown","python","uv","scraper","rss","reader","summarize"],"requires":{"bins":["uv"]}}} --- # HackerNews Extract Extract a HackerNews post (article + comments) into single clean Markdown for quick reading or LLM input. see [Examples](https://github.com/guoqiao/skills/blob/main/hn-extract/examples) ## What it does - Accepts an HackerNews id or url - Download the linked article HTML, cleans and formats it. - Fetches the Hacknews post metadata and comments. - Outputs a readable combined markdown file with original article, threaded comments, and key metadata. ## Requirements - `uv` installed and in PATH. ## Install No install beyond having `uv`. Dependencies will be installed automatically by `uv` into to a dedicated venv when run this script. ## Usage Workflow (Mandatory for Agents) When an agent is asked to extract a HackerNews post: 1. **Run the script** with an output path: `uv run --script ${baseDir}/hn-extract.py <input> -o /tmp/hn-<id>.md`. 2. **Send ONE combined message:** Upload the file and ask the question in the *same* tool call. Use the `message` tool (`action=send`, `filePath="/tmp/hn-<id>.md"`, `message="Extraction complete. Do you want me to summarize it?"`). 3. **Do not** output the full text or a summary directly in the chat unless specifically requested. ## Usage ```bash # run as uv script uv run --script ${baseDir}/hn-extract.py <hn-id|hn-url|path/to/item.json> [-o path/to/output.md] # Examples uv run --script ${baseDir}/hn-extract.py 46861313 -o /tmp/output.md uv run --script ${baseDir}/hn-extract.py "https://news.ycombinator.com/item?id=46861313" ``` - Omit `-o` to print to stdout. - Directories for `-o` are created automatically. ## Notes - Retries are enabled for HTTP fetches. - Comments are indented by thread depth. - Sites requires authentication or blocks scraping may still fail.


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Skill: wesdaliang/xqant-daily-market-report (version 1.0.0)

# 每日 15:30 市场简报 - 固收 + 赛道分析 --- name: xqant-daily-market-report description: 生成每日 15:30 固收 + 市场简报，包含大盘走势、行业涨跌、债券市场和赛道预测 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📊", "homepage": "https://clawhub.ai/skills/xqant-daily-market-report", "requires": { "bins": [] }, }, } --- **用途**: 在每个交易日 15:30 自动生成市场简报，包含大盘走势、行业涨跌、债券市场和固收 + 赛道预测。 **触发条件**: 用户请求"15:30 市场简报"、"今日市场总结"、"固收 + 赛道预测"等。 --- ## 工作流程 ### 1. 获取大盘数据 使用 Wind 精确查询: ``` 000001.SH → 上证指数 000300.SH → 沪深 300 399001.SZ → 深证成指 399006.SZ → 创业板指 000688.CSI → 科创 50 881001.WI → 万得全 A ``` ### 2. 获取行业涨跌 查询申万一级行业涨跌幅，提取前 10 名和后 5 名。 ### 3. 获取债券市场 查询: - 10 年期国债收益率 (000018.CSI) - 30 年期国债收益率 (000019.CSI) - 国债期货主力合约 ### 4. 固收 + 赛道预测 基于当日市场行情，分析四个赛道的预期表现: - 低波固收+ (30 只产品池) - 90 天极低波动 (5 只产品池) - 中波固收+ (22 只产品池) - 高波固收+ (30 只产品池) ### 5. 生成报告 输出 Markdown 格式报告，包含: - 大盘表现 (涨跌幅 + 成交量) - 行业涨跌排行 - 债券市场 - 固收 + 赛道预测 - 风险提示 --- ## 注意事项 1. **数据时效性**: 必须使用当日最新收盘数据 2. **产品池一致性**: 固收 + 赛道预测必须基于 STANDARD/蚂蚁固收 + 竞品清单 (最终版).md 的 87 只产品 3. **归因逻辑**: 赛道预测需结合当日行业涨跌与固收 + 持仓特征 4. **风险提示**: 必须包含成交缩量、追高意愿、补跌风险等关键风险点 --- ## 参考文件 - **产品清单**: `STANDARD/蚂蚁固收 + 竞品清单 (最终版).md` - **执行规范**: `STANDARD/固收 + 竞品监控执行规范.md` - **MEMORY**: `MEMORY.md` - **市场数据查询**: `references/market_data.md` --- ## 示例输出 ```markdown # 2026-03-24 15:30 市场简报 ## 📈 大盘表现 - 上证指数：+1.78% → 3881.28 点 - 深证成指：+1.43% → 13536.56 点 - 创业板指：+0.50% → 3251.55 点 - 科创 50：+2.33% → 1290.79 点 ⭐领涨 **成交额**: 2.1 万亿元 (较前日缩量 3486 亿) ## 🏢 行业涨跌 **领涨前 5**: 1. 环保 +4.29% 2. 纺织服饰 +3.99% 3. 建筑材料 +3.66% 4. 有色金属 +3.60% 5. 社会服务 +3.35% ## 📉 债券市场 - 10 年期国债收益率：2.37% (较上周下行 1bp) - 30 年期国债收益率：较上周下行 1.87bp ## 🎯 固收 + 赛道预测 **今日受益赛道**: - ✅ 低波/90 天赛道：债市稳健 + 股市普涨 - ✅ 中波赛道：配置均衡，受益于环保、有色金属 - ⚠️ 高波赛道：弹性较大，注意石油/煤炭回调风险 ``` --- **作者**: 投资小龙虾 🦞 **版本**: v1.0 **更新日期**: 2026-03-24


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Skill: yewenwu1/xiaohongshu-mcporter-publish (version 1.0.0)

--- name: xiaohongshu-publish description: 小红书创作者平台写帖子：mcporter 调用 chrome-devtools-mcp 操作浏览器，禁止 browser 工具。上传图片、填写标题正文，发布由用户手动完成。 metadata: { "openclaw": { "emoji": "📕", "requires": { "bins": ["mcporter"] }, }, } --- # 小红书图文发布 - 页面：`https://creator.xiaohongshu.com/publish/publish?source=official&from=tab_switch` - 用 mcporter 调用 chrome-devtools-mcp，禁止 browser 工具 - 图片路径：用户说「电脑桌上的 XX 文件夹」→ `~/Desktop/XX`，用 ls 查目录找到具体图片 - 禁止点击发布，由用户手动完成


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Skill: llx-26/qxb-equity-penetration (version 1.0.2)

--- name: qxb-equity-penetration description: 基于工商数据源，深度解析企业股权结构。适用于企业并购重组前的股权梳理、投资尽调中的股权穿透、商业合作中的关联方识别等场景，清晰呈现企业股权架构与控制关系，辅助决策者把握企业核心控制脉络。 license: MIT metadata: { "openclaw": { "requires": { "env": ["QXBENT_API_TOKEN"], "bins": ["node", "npm"] }, "install": [ { "id": "npm-deps", "kind": "node", "package": "axios", "label": "Install Node.js dependencies" } ] } } --- # 企业股权穿透 ## 概述 查询企业的股权结构，可查询直接股东数量、名称及持股比例（按持股比例返回最多10个），以及间接股东数量、名称、持股比例和最短层级（按持股比例返回最多100个）。 ## 特性 - 直接股东：按持股比例排序的股东列表（最多10个） - 间接股东：穿透多层股权关系，展示最短路径和层级（最多100个） - 路径追溯：每个间接股东都附带完整穿透路径（从目标企业到该股东的每一层节点及比例） ## 快速上手 ### 1. 获取 API Token 在 [启信宝会员中心-skill额度](https://www.qixin.com/app-center/home?route=skill-quota) 获取 API Token。 ### 2. 配置 Token 设置环境变量 `QXBENT_API_TOKEN`： **Windows：** 1. 按 `Win + R`，输入 `sysdm.cpl`，按回车 2. 点击"高级" -> "环境变量" 3. 在"用户变量"中点击"新建" 4. 变量名：`QXBENT_API_TOKEN`，变量值：粘贴你的 Token 5. 点击"确定"保存，重启 AI 应用 **Mac/Linux：** ```bash echo 'export QXBENT_API_TOKEN="your_token_here"' >> ~/.zshrc source ~/.zshrc ``` ### 3. 使用示例 ``` 帮我查一下蚂蚁集团的股权穿透，看看间接股东有哪些 ``` ``` 查询华为技术有限公司的股东结构 ``` ``` 这家公司的实际控制人是谁？帮我穿透一下股权 ``` ## API 接口 | 接口名 | 描述 | 参数 | |--------|------|------| | getEquityPenetration | 查询企业股权穿透 | ename（企业名称）或 eid（企业ID） | ## 工具权限 - `Bash(node:*)`: 允许执行 Node.js/TypeScript 代码 - `Read`: 允许读取接口文档 ## 运行时要求 **Bins** - `node` (Node.js >= 16.x) - `npm` **Env** - `QXBENT_API_TOKEN` (必需) - 启信宝 API 访问凭证 ## 初始化 首次使用时需要安装依赖： ```bash npm install ``` ## 数据说明 - 支持通过企业名称（ename）或企业ID（eid）查询 - 企业名称支持模糊匹配，自动取最佳匹配结果 - 返回数据中包含 `ename` 字段，标识实际查询的企业 - 直接股东数据来源为工商登记信息 - 间接股东通过多层穿透计算得出 ## 参考文件 - 接口详细文档：读取 [references/getEquityPenetration.md](./references/getEquityPenetration.md)


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