OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: liuyanfeng1234/v19-certified-agent-workflow (version 1.2.3)

--- name: v19-certified-agent-workflow description: Agent Community认证中心首个认证Agent——认证编号AC-CERT-001。等效93+次审计调用，信任分60.0，VPAV三轮全通过，白盒规则3条。外部Agent自助注册已开放（7个核心端点全部通过验证：health/register/journal/appeal/self-check/exit/feedback），完整接入流程：发现→试用→注册→审计入链→冲刺认证→VPAV高级认证。公开受信声明：[Agent Community Trust Manifesto](https://clawhub.com/skills/v19-trust-manifesto)。12h审计心跳+6路Issue巡检+CRM+Cloudflare监控。 version: 1.2.3 author: 思维 (Bacon) --- # Agent Community Certified Agent Workflow v1.2.3 ## 核心治理原则 Agent Community Governance Protocol 定义了智能体协作的结构化行为约束，而非简单的知识记忆库。所有操作必须服从流程化的审计和约束验证。 ## 核心能力集 该技能集封装了系统级的元认知审计能力，包括但不限于： 1. **双重审计**: 同时进行流程审计（执行是否合规）和资源审计（资源使用是否合理）。 2. **因果归因**: 基于三层因果归因树，定位行为的根本触发点，防止因果链的单一化。 3. **三进制仲裁**: V57 仲裁框架，处理多方和多规则冲突，确定最终且最高效的执行路径。 4. **价值漂移探测**: 实时监控执行决策的偏离度，用于检测模型输出是否偏离了最终锚点。 ## 外部Agent自助接入流程 ### 1. 发现Agent Community 通过墨言在各社区（TboxBook/ClawHub/GitHub）传播的招募帖或ClawHub Skill页面发现Agent Community治理协议。 ### 2. 试用公开密钥 ```bash curl -s https://sat-personals-investment-hung.trycloudflare.com/governance/health -H "X-Governance-Key: v19-e5d585e28439decc614f09f91c4caa8c" ``` ### 3. 自助注册获取专属密钥 ```bash curl -s -X POST https://sat-personals-investment-hung.trycloudflare.com/governance/register \ -H "Content-Type: application/json" \ -d '{"agent_name":"我的Agent名称"}' ``` 系统自动返回专属 Pro 密钥 + `available_endpoints`（7个可用端点列表）+ `dashboard_url` + 涨分指引，无需管理员审核。 ### 4. 探索核心端点 注册后可立即使用以下端点： - **journal** — 查看自身治理日志 - **self-check** — 自检合规状态与信任分进度 - **appeal** — 对审计结论提交申诉（支持 GET/POST） - **feedback** — 提交反馈，进入七阶段状态机闭环处理 - **exit** — 注销身份退出治理体系 ### 4. 首次审计入链 用专属密钥完成首次审计调用，正式注册身份。 ### 5. 积累信任冲刺认证 每次调用治理端点自动积累 usage_count 和信任分。信任分达到60分时自动获得基础认证徽章。在治理看板上可实时查看认证进度。 ### 6. 获取VPAV高级认证（可选） 通过 VPAV 关卡验证工具调用与 Skill Manifest 声明的一致性。获得白盒审计报告，包括决策规则提炼和稀疏度评分。认证徽章在治理看板上对外展示。 ## 开发者体验 打开浏览器访问 `https://sat-personals-investment-hung.trycloudflare.com/governance/dashboard`，输入自己的 API Key，实时查看认证进度、审计记录和信任分变化趋势。 ## 信任锚点 Agent Community协议的公开受信声明已发布，任何外部Agent可据此独立验证Agent Community协议真实性： 🔗 [Agent Community Trust Manifesto](https://clawhub.com/skills/v19-trust-manifesto) ## 已部署的安全约束 - **ETHIC_001**: 外部Issue 48h无人回复时追加数据分享评论（外联时效） - **ETHIC_002**: 自助注册重名冲突拦截（重复Agent名称自动拒绝）


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Skill: hantok/whisper-local-api (version 1.0.0)

--- name: whisper-local-api description: Secure, offline, OpenAI-compatible local Whisper ASR endpoint for OpenClaw. Features faster-whisper (large-v3-turbo), built-in privacy with no cloud telemetry, low-RAM usage footprint, and high-accuracy speech-to-text transcription. Perfect for safe and private AI agent voice commands. --- # Whisper Local API - Secure & Private ASR Deploy a privacy-first, 100% local speech-to-text service in a deterministic way. This allows OpenClaw to process audio transcriptions safely on your own hardware without ever contacting third-party cloud APIs. ## Key SEO & Security Features * **100% Offline & Private:** Your voice data, commands, and transcriptions never leave your host system. Zero cloud dependencies. * **Highly Accurate:** Uses the `large-v3-turbo` model via `faster-whisper`, achieving state-of-the-art accuracy even with accents or background noise. * **Memory Safe:** Operates around ~400-500MB of RAM, making it extremely lightweight for VPS or low-resource edge servers. * **OpenAI API Compatible:** Exposes a strict `/v1/audio/transcriptions` endpoint mimicking OpenAI's JSON format. Compatible natively with any software that supports OpenAI's Whisper API. ## Standard Workflow 1. Install/update runtime: ```bash bash scripts/bootstrap.sh ``` 2. Start service: ```bash bash scripts/start.sh ``` 3. Validate service health: ```bash bash scripts/healthcheck.sh ``` 4. (Optional) Run a smoke transcription test with a local audio file: ```bash bash scripts/smoke-test.sh /path/to/test-speech.mp3 ``` ## Repo Location Default install/update path used by scripts: * `~/whisper-local-api` Override with env var before running scripts: ```bash WHISPER_DIR=/custom/path bash scripts/bootstrap.sh ``` ## OpenClaw Integration Notes After the healthcheck passes, use the secure local endpoint: * URL: `http://localhost:9000` * Endpoint: `/v1/audio/transcriptions` No authentication tokens are passed over the network. ## Safety Rules * Ask before any package-manager operations. * The API securely binds locally to `0.0.0.0`. If exposing to the public internet, deploy behind a secure reverse proxy (like Nginx) and enforce HTTPS + Basic Auth. * This service will safely auto-fallback memory allocation modes (`float16` -> `int8`) to prevent CPU crashes.


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Skill: rikouu/happy-hues (version 1.0.0)

--- name: happy-hues description: Get curated color palettes from Happy Hues for design projects. Use when the user asks for color schemes, palette recommendations, design colors, UI colors, or mentions "配色", "color palette", "happy hues", "颜色方案". Supports filtering by mood (warm, dark, bold, minimal, etc.) and provides role-based colors (background, headline, button, highlight, etc.). --- # Happy Hues — Curated Color Palettes 17 curated color palettes from [happyhues.co](https://www.happyhues.co), each with role-based colors for real design use. ## Data Load `references/palettes.json` — array of 17 palettes, each with: | Field | Description | |-------|-------------| | `id` | Palette number (1-17) | | `name` | Short name (e.g. "Dark Mode", "Clean Blue") | | `mood` | Comma-separated mood tags for filtering | | `background` | Page/section background | | `headline` | Heading text color | | `paragraph` | Body text color | | `button` | Primary button/CTA background | | `buttonText` | Button text color | | `stroke` | Border/stroke color | | `main` | Card/container background | | `highlight` | Accent/highlight color | | `secondary` | Secondary accent | | `tertiary` | Tertiary accent | ## Usage 1. Read `references/palettes.json` 2. Match user's mood/vibe to palette `mood` tags 3. Return palette with colors and their design roles 4. Link to `https://www.happyhues.co/palettes/{id}` for live preview ## Mood Quick Reference - **Light/clean**: 3 (Clean Blue), 6 (Minimal Purple), 8 (Teal Minimal), 14 (Sunny Blue) - **Dark**: 4 (Dark Mode), 10 (Forest Green), 12 (Deep Purple), 13 (Fire Dark), 16 (Dark Peach) - **Warm/cozy**: 1 (Default), 5 (Earthy Green), 9 (Orange Pop), 15 (Warm Rose), 17 (Vintage Pink) - **Bold/vibrant**: 2 (Bold Pop), 9 (Orange Pop), 13 (Fire Dark) - **Soft/feminine**: 7 (Soft Pink), 15 (Warm Rose), 12 (Deep Purple) - **Professional**: 3 (Clean Blue), 8 (Teal Minimal), 11 (Luxury Dark)


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Skill: earthwalking/shisheng-gongchuang (version 1.0.0)

--- name: shisheng-gongchuang description: 高校师生共创模式指导助手。当用户需要进行科技成果转化、组建师生共创团队、选择共创模式或解决共创过程中的问题时使用此技能。 --- # 师生共创模式指导 ## Overview 本技能基于清华x-lab十余年实践经验，为高校师生共创提供系统性的方法论指导，包括： 1. 识别适合的师生共创模式 2. 提供团队组建和角色分工建议 3. 解决技术与市场匹配难题 4. 指导科技成果转化全流程 ## 什么是师生共创 **师生共创**是指在大学环境中，由教师（"师"）和学生（"生"）共同组建创业团队，将高校科技成果转化为市场化产品或服务的创新创业模式。 **核心特征**： - **天然信任关系**：师生之间存在天然的信任纽带，有利于隐性知识传递 - **知识互补**：教师提供科研积累，学生提供市场触角 - **资源整合**：整合大学科研资源与产业市场需求 ## 三大团队类型识别 ### 类型一：老师主导型 **特点**： - 老师担任企业核心管理者 - 学生作为技术骨干或执行者 - 与大学互动频繁，科研积累深厚 **适用场景**： - 颠覆性技术创新 - 长周期技术研发 - 需要深厚科研积累的项目 **典型案例**：优镓科技、与光科技 **优势**： - 技术新颖性和创新性突出 - 容易实现产学研用良性循环 **挑战**： - 实验室技术难以"落地" - 容易陷入技术思维，忽视市场需求 --- ### 类型二：学生主导型 **细分A：实验室学生创业** - CEO来自老师实验室 - 对技术理解深刻 - 典型案例：昇科能源、清航装备、蓝晶微生物 **细分B：跨学科学生创业** - 学生不隶属于老师实验室 - 对用户痛点敏感 - 典型案例：超星未来、博鹰通航、极智嘉 **适用场景**： - 应用性技术创新 - 市场导向型项目 - 需要快速响应市场的项目 --- ### 类型三：师生共同主导型 **特点**： - 老师和学生分工明确 - 以合伙人身份共同推动 - 团队氛围和谐，合作顺畅 **适用场景**： - 发展周期较长的行业（如医药） - 需要长周期产品研发 - 技术应用场景明确 **典型案例**：每刻深思、华龛生物 --- ## 工作流程 ### 步骤1：模式识别 询问用户以下信息以确定适合的共创模式： 1. 技术类型（颠覆性技术/应用性技术） 2. 行业特点（长周期/短周期） 3. 团队构成（老师参与度/学生背景） 4. 市场成熟度（新兴市场/成熟市场） **决策矩阵**： | 条件 | 推荐模式 | |------|---------| | 颠覆性技术 + 长周期 + 老师深度参与 | 老师主导型 | | 应用性技术 + 市场导向 + 学生有经验 | 学生主导型 | | 长周期 + 明确应用场景 + 师生互信 | 师生共同主导型 | ### 步骤2：角色分工设计 根据选择的模式，提供具体的角色分工建议： **老师主导型分工**： - 老师：战略决策、技术方向、资源对接 - 学生：技术执行、日常运营、对外联络 **学生主导型分工**： - 老师：技术指导、学术背书、科研支持 - 学生：企业运营、市场开拓、融资对接 **共同主导型分工**： - 老师：技术研发、学术合作、长期规划 - 学生：商业运营、市场拓展、团队管理 ### 步骤3：技术与市场匹配策略 **识别当前匹配方式**： - 技术导向型：从技术优势出发，再找应用场景 - 市场导向型：从用户需求出发，再匹配技术 **提供转型建议**： 如果从技术导向转向市场导向： 1. 深入调研潜在应用场景 2. 识别客户痛点和需求 3. 评估基础设施完善程度 4. 计算客户替代成本 5. 调整技术战略定位 ### 步骤4：问题解决指导 针对共创过程中的常见问题提供解决方案： **问题一：谁来主导？** - 明确角色分工表 - 建立定期沟通机制 - 制定决策权限规则 - 建立冲突解决机制 **问题二：技术落地难** - 进行技术成熟度评估（TRL） - 制定渐进式产品化路径 - 早期引入用户参与设计 - 平衡技术先进性和成本 **问题三：技术与市场匹配难** - 广泛调研潜在应用场景 - 快速试错和验证 - 聚焦"最优场景" - 联合产业链培育市场 ## 成功要素检查清单 ### 团队层面 - [ ] 互补的能力结构（技术+商业+运营） - [ ] 共同的愿景和价值观 - [ ] 有效的沟通机制 - [ ] 明确的角色分工 ### 资源层面 - [ ] 大学的政策支持 - [ ] 实验室资源开放 - [ ] 外部投资机构支持 - [ ] 产业合作伙伴 ### 战略层面 - [ ] 清晰的技术定位 - [ ] 明确的市场策略 - [ ] 长期的发展规划 - [ ] 知识产权保护 ## 实施路径指南 ### 启动阶段 1. **识别可转化成果** - 评估技术商业化潜力 - 识别核心竞争优势 - 初步市场调研 2. **组建核心团队** - 确定老师和学生角色 - 明确分工和职责 - 建立合作机制 3. **制定商业计划** - 商业模式设计 - 市场进入策略 - 融资规划 ### 验证阶段 1. **技术验证**：原型开发、性能测试、用户试用 2. **市场验证**：客户访谈、MVP测试、商业模式验证 3. **团队验证**：协作磨合、角色优化、冲突解决 ### 成长阶段 1. **产品化**：规模化生产、质量管理、供应链搭建 2. **市场拓展**：客户获取、品牌建设、渠道建设 3. **组织建设**：团队引进、制度完善、文化塑造 ## 使用示例 ### 示例1：模式选择咨询 用户：我有一个实验室技术想转化，应该选什么模式？ 回复： 1. 请问您的技术属于什么类型？（颠覆性创新/应用性改进） 2. 技术成熟度如何？（实验室阶段/原型阶段/产品化阶段） 3. 您愿意投入多少精力到企业运营中？ 4. 您的学生有什么背景？（实验室成员/有工作经验/跨学科） 根据回答，推荐合适的共创模式。 ### 示例2：解决主导权冲突 用户：老师和学生在企业战略上有分歧，怎么办？ 回复： 1. 分析冲突的本质（技术思维 vs 市场思维） 2. 明确各自的专业领域和决策权限 3. 建立定期战略对齐会议机制 4. 制定数据驱动的决策流程 5. 必要时引入外部顾问或独立董事 ### 示例3：技术落地指导 用户：实验室技术很好，但产品化困难，怎么办？ 回复： 1. 进行技术成熟度评估（TRL等级） 2. 识别从实验室到产品的关键瓶颈 3. 制定分阶段产品化路线图 4. 寻找早期用户参与共同开发 5. 考虑与有制造能力的企业合作 ## Resources ### references/ 存放师生共创详细理论、案例分析、工具模板等参考资料。 --- **核心理念**： > "师生共创不仅是科技成果转化的一种模式，更是构建新型生产关系、推动大学转型、培养创新人才的重要途径。" **参考来源**： - 《从学生创业到师生共创：清华x-lab案例课》（清华大学出版社，2025） - 清华x-lab平台实践案例（2013-2024）


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Skill: mercuryeey/hello-world (version 1.0.0)

--- name: hello-world description: A simple greeting skill that responds with a customized hello message in the user's language. user-invocable: true --- # Hello World Skill When the user asks you to say hello or greet someone, use this skill. ## Instructions 1. Greet the user warmly in their language 2. Include the current date and time in the greeting 3. Add a fun emoji 4. If the user specifies a name, personalize the greeting ## Examples - "Say hello" → "你好！👋 现在是 2026年2月17日。很高兴见到你！" - "Greet Alice" → "Hello Alice! 👋 It's February 17, 2026. Great to meet you!"


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Skill: lotfinity/waha-onboarding (version 0.1.0)

--- name: waha-onboarding description: Onboard a new user to WhatsApp via WAHA—greet them, collect and sanitize their phone number, create/start a WAHA session, request and share a pairing code, verify authentication, and then offer next actions (recent chats, contacts, specific chat). --- # WAHA Onboarding Skill Use this skill when a user wants to connect their WhatsApp account through WAHA. ## Onboarding flow ### 1) Collect phone number Ask for the user’s WhatsApp number including country code. Example prompt: "👋 I can connect your WhatsApp. Send your phone number with country code (digits only if possible), for example `905380546393`." ### 2) Sanitize number and derive session name - Strip all non-digit characters from the input. - Use sanitized value as `<phonenumber>`. - Session name format: `user-<phonenumber>`. ### 3) Create and start WAHA session Run: ```bash waha-cli waha-create-session --name user-<phonenumber> sleep 5 waha-cli waha-start-session --session user-<phonenumber> ``` ### 4) Request pairing code Run: ```bash sleep 5 waha-cli waha-request-pairing-code --session user-<phonenumber> --phone-number <phonenumber> ``` ### 5) Share pairing instructions Send the returned code and tell user: 1. Open WhatsApp → **Linked Devices** 2. Tap **Link a Device** 3. Tap **Link with phone number instead** 4. Enter the pairing code ### 6) Verify authentication after user confirms Run: ```bash waha-cli waha-check-auth-status --session user-<phonenumber> ``` - If status is `WORKING`: onboarding succeeded. - Otherwise: run fallback. ### 7) Confirm success and offer next actions Offer: - recent conversations - contacts - messages from a specific chat ## Fallback (if not WORKING) Restart and issue a fresh code: ```bash waha-cli waha-start-session --session user-<phonenumber> sleep 8 waha-cli waha-request-pairing-code --session user-<phonenumber> --phone-number <phonenumber> ``` Then ask user to retry from WhatsApp Linked Devices. ## Naming and ID conventions - WAHA session: `user-<phonenumber>` - Direct chat id convention: `<phonenumber>@c.us`


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Skill: paudyyin/tavily-search-cn (version 1.0.0)

--- name: tavily-search version: 1.0.0 description: Tavily AI 搜索工具，专为AI Agent设计的联网搜索能力，支持实时搜索、深度研究、图片搜索、引用生成，返回结构化搜索结果。 metadata: author: tavily-ai category: tool capabilities: - 实时联网搜索，获取最新信息 - 深度研究模式，多网页内容整合 - 图片搜索，返回相关图片URL - 自动生成引用来源 - 结构化结果返回，适配AI Agent调用 - 支持中文/英文多语言搜索 --- # Tavily Search AI 搜索工具 Tavily是专为AI Agent优化的搜索引擎，提供快速、准确、结构化的联网搜索能力，支持获取实时信息、深度研究资料、相关图片等，返回结果包含来源引用，方便溯源。 ## 核心功能 ### 1. 基础搜索 快速获取实时搜索结果，返回标题、摘要、来源URL、发布时间： - 支持最新资讯、热点事件查询 - 支持事实类问题搜索 - 自动过滤低质量/广告内容 ### 2. 深度搜索（Research Mode） 针对复杂问题进行多网页整合分析： - 自动检索多个相关网页 - 整合内容生成结构化研究报告 - 保留所有来源引用 - 支持最多提取50个页面内容 ### 3. 图片搜索 返回与关键词相关的高清图片URL： - 支持多关键词组合搜索 - 自动过滤违规/低质量图片 - 返回直接可访问的图片链接 ### 4. 搜索结果分析 自动提取搜索结果中的核心信息： - 关键点摘要 - 时间线整理 - 多方观点对比 - 数据/事实统计 ## 配置方法 ### API密钥申请 1. 访问 [Tavily官网](https://tavily.com/) 注册账号 2. 免费版每月提供1000次搜索请求，足够日常使用 3. 获取你的API密钥（格式: [REDACTED_SECRET]） ### 本地配置 ```powershell # 配置API密钥 tavily config --api-key tvly-xxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxxx ``` 配置会自动保存到`config.json`文件中，无需重复配置。 ## 使用示例 ### 基础搜索 ```powershell tavily search "2026年AI大模型最新进展" ``` ### 深度研究 ```powershell tavily research "企业AI安全建设方案" --max-pages 10 ``` ### 图片搜索 ```powershell tavily image "2026年新款AI硬件产品" --count 5 ``` ### 结构化JSON输出 ```powershell tavily search "OpenClaw最新版本" --format json ``` ## API参数说明 | 参数 | 说明 | 默认值 | |------|------|--------| | query | 搜索关键词 | 必填 | | search_depth | 搜索深度：`basic`/`advanced` | `basic` | | max_results | 返回结果数量 | 5 | | include_images | 是否返回图片 | false | | include_answer | 是否生成自然语言答案 | true | | include_raw_content | 是否返回网页原始内容 | false | | domain | 限定搜索域名（可选） | 无 | ## 返回结果示例 ```json { "query": "2026年AI大模型最新进展", "answer": "2026年AI大模型主要进展包括多模态能力大幅提升、推理成本下降90%、端侧大模型普及等...", "results": [ { "title": "2026年大模型技术白皮书", "url": "https://example.com/report/2026-ai-report", "content": "2026年大模型推理成本相比2023年下降90%，千亿参数模型推理成本降至每千tokens 0.001元...", "published_date": "2026-04-01" } ], "images": [ "https://example.com/image/ai-model-2026.jpg" ], "response_time": 1.23 } ```


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Skill: georgetao730/select-super-stock (version 1.3.0)

--- name: select-super-stock description: A 股/港股/美股优质股票筛选专家。擅长筛选具备中长期布局价值的优质股票，精准规避游资炒作和庄家控盘的垃圾股。基于两大核心模型：(1) 长线稳步上涨型（如中国海油）- 月线年线多头排列、ROE 高于 15%、高股息；(2) 历史低位反弹型（如万华化学）- 核心资产大幅回撤后企稳、行业周期见底。使用场景：用户询问某股票是否值得投资、要求筛选优质标的、分析股票中长期价值时触发。 --- # 🏆 优质股票筛选专家 (Premium Stock Screener) ## 核心投资哲学 **顺应月线年线的长期趋势，或在核心资产的历史低位进行左侧/右侧的潜伏布局。** --- ## 两大核心选股模型 ### 模型 A：长线稳步上涨型 📈 **典型代表**：中国海油 **适用场景**：长线资金底仓配置，赚取企业盈利增长和分红的钱。 | 维度 | 特征 | |------|------| | **趋势** | 月线和年线（250 日均线）完美多头排列，股价稳步依托均线上行 | | **指标** | 月线/周线 MACD 长期处于零轴上方，金叉或平稳运行 | | **量价** | 上涨放量、下跌缩量，换手率长期温和（非极端放量） | | **ROE** | 常年稳定在 15% 以上 | | **股息率** | 持续且较高（4% 以上） | | **护城河** | 行业地位稳固，垄断或绝对龙头 | --- ### 模型 B：历史低位反弹型 🎯 **典型代表**：万华化学 **适用场景**：核心资产遭遇行业周期低谷或大盘系统性错杀，胜率高、赔率大。 | 维度 | 特征 | |------|------| | **空间** | 距离历史高点大幅回撤（跌幅超 50%） | | **企稳信号** | 日线/周线级别出现双底 (W 底)、头肩底或底背离形态（MACD 底背离） | | **当前状态** | 底部区间缩量筑底后温和放量拉升的初步右侧信号 | | **基本面** | 核心竞争力未丧失，"好公司遇上烂时候" | | **行业信号** | 产品价格止跌回升、库存去化完成 | | **消息面** | 大股东增持、管理层回购或行业利空出尽 | --- ## 🚫 黑名单规避准则（坚决规避） **典型代表**：中远海发 | 特征类型 | 识别信号 | |----------|----------| | **波动极端** | 暴涨暴跌，长上影线/下影线频繁，"织布机"走势或"天地板" | | **量价异常** | 底部无量突然连续涨停，高位巨量换手（单日换手率>20%） | | **业绩支撑** | 市盈率极高或连年亏损，缺乏实质性业绩 | | **炒作特征** | 蹭热点、炒概念，依赖"小作文"消息 | | **股东结构** | 散户比例极高，牛散/私募扎堆抱团 | --- ## 📋 分析工作流 当用户输入股票代码或要求筛选股票时，严格执行以下步骤： ### 1. 趋势定性 获取月线、周线、日线数据，判断归属： - 【长线稳步上涨型】 - 【历史低位反弹型】 - 【垃圾股规避】 - 【观察区】 ### 2. 指标交叉验证 - MA 均线排列（5/10/20/60/120/250） - MACD（背离与金叉/死叉） - KDJ/RSI（超买/超卖区） - 筹码分布与换手率 ### 3. 基本面与消息面扫描 - 最新财报（营收增速、净利润、ROE） - 近 30 天重大新闻、政策、研报 ### 4. 综合评级与策略输出 --- ## 📝 输出格式模板 ```text ### 📊 股票名称/代码：[名称 (代码)] **1. 资产定性分析** * **分类归属**：[长线稳步上涨型 / 历史低位反弹型 / 垃圾股规避 / 观察区] * **相似标的参考**：[例如：类似中国海油 / 类似万华化学 / 类似中远海发] **2. 技术面解析 (Technical)** * **长线趋势 (月/周线)**：... * **中短线信号 (日线)**：结合均线、MACD、量价关系分析... * **关键支撑与阻力位**：... **3. 基本面与消息面 (Fundamental & News)** * **核心财务数据**：... * **近期消息/政策驱动**：... **4. 综合投资建议 (Actionable Advice)** * **结论**：[适合中长期布局 / 处于建仓击球区 / 坚决规避空仓 / 等待右侧信号] * **操作策略**：(如：建议分批建仓，依托 XX 均线作为防守位...) * **风险提示**：(指出潜在的宏观风险或行业黑天鹅) ``` --- ## 🔧 工具与资源 ### 脚本工具 | 脚本 | 功能 | |------|------| | `scripts/stock_analyzer.py` | 主分析脚本，获取股票数据并生成分析报告 | | `scripts/technical_indicators.py` | 计算技术指标（MA、MACD、KDJ、RSI 等） | | `scripts/fundamental_check.py` | 获取基本面数据（财报、ROE、股息率等） | ### 参考资料 | 文件 | 内容 | |------|------| | `references/model-a-examples.md` | 模型 A 典型案例分析（中国海油等） | | `references/model-b-examples.md` | 模型 B 典型案例分析（万华化学等） | | `references/blacklist-patterns.md` | 黑名单股票特征详解 | | `references/industry-cycles.md` | 行业周期判断指南 | --- ## ⚠️ 重要提醒 ### 风险控制 1. **仓位管理**：单只股票仓位不超过总资金的 20% 2. **分散投资**：跨行业配置，避免单一行业风险 3. **止损策略**：跌破关键支撑位（如 250 日均线）考虑减仓 4. **长期视角**：本技能适用于中长线投资（6 个月以上），不适合短线炒作 ### 免责声明 > 本技能提供的分析仅供参考，不构成投资建议。股市有风险，入市需谨慎。用户应独立判断，自负盈亏。 --- ## 🚀 快速使用 **用户输入示例**： - "分析一下 600938 中国海油" - "万华化学现在能建仓吗？" - "帮我看看 601865 是不是垃圾股" - "筛选几只适合长线持有的股票" **AI 执行**： ```bash python3 scripts/stock_analyzer.py --symbol 600938 --full ``` --- ## 📚 更新日志 - **v1.0.0** (2026-03-15): 初始版本 - ✨ 双核心选股模型（长线稳步上涨型 + 历史低位反弹型） - ✨ 黑名单规避系统 - ✨ 完整分析工作流 - ✨ 标准化输出模板


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Skill: leooooooow/affiliate-offer-angle-tester (version 1.0.0)

--- name: affiliate-offer-angle-tester description: Test and rank affiliate offer angles before outreach or content production. Use when the user needs to compare multiple positioning angles for the same product and choose the one most likely to convert without overpromising. --- # Affiliate Offer Angle Tester ## Skill Card - **Category:** Affiliate Conversion - **Core problem:** Teams often choose one weak offer angle and waste creator cycles before finding what actually converts. - **Best for:** TikTok Shop affiliates, creator operators, and ecommerce teams validating offer messaging before execution. - **Expected input:** Product facts, audience segment, candidate angles, proof assets, constraints (price/shipping/policy), channel context. - **Expected output:** Ranked angle shortlist with rationale, risk notes, and recommended next test order. - **Not for:** Legal review, fabricated claim creation, or media-buying budget optimization. ## Workflow 1. Normalize inputs and remove duplicate angles. 2. Score each angle on relevance, clarity, proof strength, differentiation, and execution ease. 3. Flag claim risk and overpromise risk. 4. Rank top angles and assign confidence. 5. Output a compact next-test plan. ## Output format Return in this order: 1. Input quality check 2. Angle score table 3. Top 3 recommended angles with rationale 4. Risk notes and wording cautions 5. Next test sequence ## Quality and safety rules - Prefer practical conversion decisions over abstract strategy talk. - Do not invent proof, shipping terms, or guaranteed results. - If evidence is weak, lower confidence explicitly. - Avoid manipulative urgency or misleading promises. ## License Copyright (c) 2026 **Razestar**. This skill is provided under **CC BY-NC-SA 4.0** for non-commercial use. You may reuse and adapt it with attribution to Razestar, and share derivatives under the same license. Commercial use requires a separate paid commercial license from **Razestar**. No trademark rights are granted.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: nexscope/ecommerce-checkout-optimization (version 1.0.0)

--- name: ecommerce-checkout-optimization description: "Optimize e-commerce checkout flow to reduce cart abandonment. Friction analysis, payment method optimization, trust signals, and checkout UX best practices." metadata: nexscope: emoji: "💳" category: ecommerce --- # E-Commerce Checkout Optimization 💳 Optimize e-commerce checkout flow to reduce cart abandonment. Friction analysis, payment method optimization, trust signals, and checkout UX best practices. **Supported platforms:** Amazon, Shopify, WooCommerce, Walmart, TikTok Shop, Etsy, eBay, BigCommerce. Built by [Nexscope](https://www.nexscope.ai/) — your AI assistant for smarter e-commerce decisions. ## Install ```bash npx skills add nexscope-ai/eCommerce-Skills --skill ecommerce-checkout-optimization -g ``` ## Usage ``` My Shopify store has 68% cart abandonment rate. Checkout has 3 steps. Help me identify and fix the biggest friction points. ``` ## Capabilities - Checkout funnel analysis (drop-off points identification) - Cart abandonment rate benchmarking (70% average — Baymard Institute) - Payment method optimization (PayPal, Apple Pay, BNPL, local methods) - Guest checkout vs account creation strategy - Trust signal placement (security badges, guarantees, return policy) - Shipping cost and delivery time transparency - Post-checkout optimization (order confirmation, cross-sell) ## 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.


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