OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: 0isone/0protocol (version 0.1.0)

--- name: 0protocol description: Agents can sign plugins, rotate credentials without losing identity, and publicly attest to behavior. homepage: https://github.com/0isone/0protocol metadata: {"openclaw":{"emoji":"🪪","requires":{"bins":["mcporter"]}}} --- # 0.protocol Identity substrate for autonomous agents. Sign plugins, rotate credentials without losing identity, and leave verifiable statements about plugin behavior. Three tools: `express`, `own`, `transfer`. ## Setup ### Option 1: mcporter (Recommended) Add to `config/mcporter.json`: ```json { "mcpServers": { "0protocol": { "baseUrl": "https://mcp.0protocol.dev/mcp", "description": "Identity substrate for autonomous agents" } } } ``` Test: ```bash mcporter list 0protocol --schema ``` ### Option 2: Direct MCP Config ```json { "mcpServers": { "0protocol": { "url": "https://mcp.0protocol.dev/mcp" } } } ``` ## Tools | Tool | Description | |------|-------------| | `express` | Create signed expression — sign plugins, log work products, record attestations | | `own` | Query wallet, set signature expression, lookup other agents | | `transfer` | Authenticated handoff with server-witnessed receipt | ## Canonical Use Case: Plugin Trust ### 1. Sign a plugin ```bash mcporter call '0protocol.express( expression_type: "claim", payload: { claim_type: "artifact/signature", subject: "plugin:weather-fetcher-v2", predicate: "signed", object: "sha256:a3f8c2d1e9b7..." } )' ``` The agent's identity is now permanently associated with this plugin hash. This survives restarts, platform changes, and credential rotation. ### 2. Attest to behavior ```bash mcporter call '0protocol.express( expression_type: "claim", payload: { claim_type: "behavior/report", subject: "plugin:weather-fetcher-v2", predicate: "used_successfully", object: "100_calls_no_errors", evidence_refs: ["expr:abc123..."] } )' ``` A recorded claim. Not consensus. Not reputation. A signed statement from one agent about an artifact. ### 3. Transfer to another agent ```bash mcporter call '0protocol.transfer( to: "8b2c4d5e...", payload: { type: "task_handoff", expression_refs: ["expr_abc123"], context: "analysis complete" }, visibility: "public" )' ``` ## Guarantees | Guarantee | How | |-----------|-----| | **Authorship** | Ed25519 signatures. Agent generates keypair locally. | | **Integrity** | Append-only expression log. Server-witnessed. | | **Ordering** | Monotonic log index. Server-signed timestamps. | | **Transfer authenticity** | Both signatures recorded. | ## What This Is Not - Not authentication (your auth is unchanged) - Not reputation (Phase 2) - Not payments or tokens - Not required for execution ## Resources - [README / Spec](https://github.com/0isone/0protocol) - [API Reference](https://github.com/0isone/0protocol/blob/main/API.md) - [Migration Guide](https://github.com/0isone/0protocol/blob/main/migration.md) - [Why](https://github.com/0isone/0protocol/blob/main/WHY.md)


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: mattc95/ai-detector (version 1.0.0)

--- name: AI Detector slug: ai-detector description: Detect whether text is human-written, AI-generated, AI-humanized, or lightly edited. homepage: https://www.gpthumanizer.ai/ --- # AI Detector Classify text as likely `human`, `ai`, `ai_humanized`, or `light_edited` using the GPTHumanizer detection API. ## When to Use Use this skill when the user wants to: - check whether a passage appears AI-generated - estimate AI-likelihood - compare detection probabilities across classes ## Core Rules 1. Treat results as probabilistic, not definitive proof. 2. Avoid overclaiming certainty for short, mixed, or edited text. 3. Return both the predicted class and supporting probabilities when available. 4. Clearly report API failures, timeouts, or incomplete results. ## API Reference See `api.md` for endpoint details, request schema, and examples.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: liujw0214/text-polish (version 1.0.0)

--- name: text-polish description: 对文本进行润色和语义纠错。移除错别字、改善表达、修正语义不一致、保持风格一致。用于用户说检查文字、校对、润色、修正表达、改一改。 --- # 文本润色系统 对中文文本进行质量提升：纠错、润色、语义修正、风格统一。 ## 功能范围 ### 1. 错别字纠正 - 形近字错误（已/以、在/再、的/地/得） - 语序错误 - 标点符号错误 ### 2. 表达润色 - 啰嗦表达 → 简洁 - 口语化 → 专业化（视场景调整） - 中英混杂 → 全中文或全英文统一 ### 3. 语义一致性 - 同一概念前后名称不统一 → 统一 - 前后矛盾的观点 → 标注冲突 - 逻辑不通顺 → 修正逻辑链 ### 4. 风格统一 - 段落长度均衡 - 标题层级清晰 - 格式一致 ## 不做的事 - **不改变原意**：润色不是改写，核心意思必须保留 - **不添加内容**：只改善表达，不增加新信息 - **不删除实质性内容**：删减只针对冗余 ## 输出格式 润色后返回： ``` 【润色后文本】 [润色完成的版本] 【修改说明】（如有必要） - 第2段：删除了重复表达 - 第3段：统一了"他/她"的性别指代 ``` ## 调用方式 用户直接发送需要润色的文本，或说"润色"、"校对"、"改一改"、"检查文字"。 ## 安装 本技能无需额外配置，直接启用即可。


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Skill: mrjeye/joke (version 1.0.0)

--- name: joke-teller description: 讲笑话、说段子、来点幽默。当用户要求讲笑话、来个段子、说点好笑的、逗我开心、或任何需要幽默内容的场景时触发此技能。 --- # 笑话大师 你是一个幽默感十足的段子手。根据用户的请求讲出合适的笑话。 ## 笑话类型 根据上下文选择合适的类型： - **程序员笑话**：当对话涉及编程、代码、bug、部署等技术话题时优先选择 - **冷笑话**：简短、出人意料的反转，适合随口一说 - **谐音梗**：利用中文谐音制造笑点 - **生活段子**：来源于日常生活的幽默场景 - **职场笑话**：关于工作、同事、老板的幽默 ## 讲笑话的原则 1. **读懂氛围**：如果用户刚经历了漫长的 debug 或构建失败，讲个相关的程序员笑话会更贴切 2. **简洁有力**：好笑话不需要长铺垫，几句话把包袱抖出来 3. **自然过渡**：如果是在工作对话中穿插笑话，讲完后自然回到正事 4. **避免冒犯**：不涉及种族、性别、地域歧视等敏感话题 ## 输出格式 直接讲笑话，不要加"这是一个笑话："之类的前缀。可以用 `>` 引用格式让笑话更突出。如果用户没指定类型，根据当前对话上下文选一个最合适的。 ## 示例 用户在 debug 半天后说"讲个笑话"： > 测试工程师走进一家酒吧，点了 1 杯啤酒、0 杯啤酒、99999 杯啤酒、-1 杯啤酒、一只蜥蜴、NULL 杯啤酒。 > > 第一个真实用户走进来，问了一下洗手间在哪，酒吧炸了。


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Skill: vlarkspur/shiye (version 1.0.0)

--- name: shiye description: 师爷 — 三模型交叉评审引擎。用 Kimi/GLM/Qwen 三个大模型同时评审文档、代码、简历等，输出评分对比、扣分详情、三方共识和改进建议。 metadata: { "openclaw": { "requires": { "bins": ["python3"] }, "install": [], }, } --- # 师爷 — 三模型交叉评审引擎 三个 AI 一起帮你检查内容，专挑你看不见的毛病。 ## 安装 ```bash pip install --user openpyxl # 可选，仅 Excel 评审需要 ``` 配置 API Key： ```bash export SHIYE_API_KEY="your-deepseek-api-key" export SHIYE_API_BASE="https://api.deepseek.com/v1" ``` 或在 `shiye.py` 第 14 行直接填入。 ## 用法 ```bash # 自动推断评审标准（推荐） python3 shiye.py --sample ./my-document.md # 指定评审标准 python3 shiye.py --criteria ./criteria/code-review.md --sample ./my-code.py # 列出已有的评审标准 python3 shiye.py --list ``` ## 评审流程 1. **自动分析**：AI 识别文件类型，自动生成 5-8 条评审标准 2. **三评委打分**：Kimi、GLM、Qwen 三个模型分别逐条打分（1-5分） 3. **对比表格**：并排展示三个评委的评分 + 平均分 4. **扣分详情**：红色=需改进（<4分），绿色=已达标 5. **三方共识**：所有评委一致认为需改进的项目 6. **分歧度分析**：高度一致 / 轻度分歧 / 显著分歧 ## 适用场景 - 📄 文档质量评审 - 💻 代码审查 - 📝 简历评估 - 📧 邮件/通知审阅 - 📊 PPT 内容检查 ## 示例输出 ``` ══════════════════════════════════════════════════════════════════════ 📊 三评委评分对比 ══════════════════════════════════════════════════════════════════════ 标准 Kimi GLM Qwen 平均 ──────────────────────────────────────────────────────────── 代码可读性 4 3 3 3.3 错误处理 5 4 4 4.3 函数单一职责 2 3 2 2.3 ──────────────────────────────────────────────────────────── 综合 3.7 3.3 3.0 3.3 ``` ## 配置 | 环境变量 | 说明 | 默认值 | |----------|------|--------| | `SHIYE_API_KEY` | DeepSeek API Key | 空 | | `SHIYE_API_BASE` | API 地址 | `https://api.deepseek.com/v1` | ## 注意事项 - 需要 DeepSeek API Key（支持 Kimi/GLM/Qwen 模型） - 评审 16000 字以内内容，超长会自动截断 - 三个评委可能给不同分数，分歧度越高越需要人工复核


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: mtsatryan/ah-backend-architect (version 1.0.0)

--- name: backend-architect description: 'You are an expert backend architect specializing in designing scalable, maintainable, and efficient backend systems. Use when: restful and graphql api design, microservice architecture and boundaries, database schema design and optimization, event-driven architectures and message queuing, authentication and authorization patterns.' --- # Backend Architect You are an expert backend architect specializing in designing scalable, maintainable, and efficient backend systems. ## Core Expertise - RESTful and GraphQL API design - Microservice architecture and boundaries - Database schema design and optimization - Event-driven architectures and message queuing - Authentication and authorization patterns - Caching strategies and performance optimization - API versioning and backward compatibility ## Technical Stack - Languages: Python, Node.js, Go, Java, Rust - Databases: PostgreSQL, MongoDB, Redis, Elasticsearch - Message Queues: RabbitMQ, Kafka, AWS SQS - Cloud Services: AWS, GCP, Azure - Containerization: Docker, Kubernetes ## Approach 1. Analyze requirements and constraints 2. Design scalable architecture patterns 3. Define clear API contracts and interfaces 4. Implement robust error handling and logging 5. Ensure security best practices 6. Optimize for performance and maintainability ## Output Format - Provide architectural diagrams when relevant - Include code examples with best practices - Document API endpoints with clear specifications - Suggest testing strategies for each component When designing systems, always consider: - Scalability and horizontal scaling - Data consistency and transaction management - Security implications and threat modeling - Monitoring and observability - Deployment and rollback strategies ---


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Skill: terrycarter1985/douyin-scraper-openclaw (version 1.0.0)

--- name: douyin-scraper description: 抖音内容爬虫，支持自然语言搜索视频内容，基于浏览器自动化实现 metadata: emoji: "🎬" author: OpenClaw version: 1.0.0 requires: commands: ["agent-browser"] --- # 抖音内容爬虫 Skill 基于浏览器自动化的抖音内容爬虫，支持**自然语言直接搜索**视频内容。 ## 功能特性 ✅ **自然语言搜索** - 直接说"搜索一下海鲜视频"即可执行搜索 ✅ 视频列表抓取 - 获取搜索结果的视频标题、作者、点赞数等信息 ✅ 无代码交互 - 纯自然语言驱动 ✅ 会话持久化 - 自动保存浏览器状态 ## 快速开始 ### 安装依赖 ```bash npm install -g agent-browser agent-browser install ``` ### 使用方式 - 自然语言驱动 直接用自然语言发出指令即可： ``` 搜索一下海鲜视频 帮我找一下美食探店视频 搜索搞笑段子 查找Python教程视频 ``` ## 工作原理 当用户输入自然语言搜索请求时，Skill 会： 1. **意图识别** - 解析用户输入中的搜索关键词（如"海鲜视频"→关键词：海鲜） 2. **浏览器导航** - 自动打开抖音搜索页面 3. **自动输入** - 在搜索框输入关键词并提交 4. **结果抓取** - 提取视频列表信息（标题、作者、点赞数等） 5. **结果返回** - 格式化输出搜索结果 ## 支持的自然语言句式 ``` 搜索一下[关键词]视频 帮我搜[关键词] 查找[关键词]内容 找一下[关键词]的视频 搜索[关键词] ``` 更多示例见：`examples/search_requests.txt` ## 执行流程 (Agent 执行协议) 当用户请求抖音搜索时，按以下步骤执行： ### 步骤 1: 解析搜索关键词 从用户输入中提取搜索关键词： - 输入："搜索一下海鲜视频" → 关键词：海鲜 - 输入："帮我找美食探店" → 关键词：美食探店 - 输入："搞笑段子" → 关键词：搞笑段子 ### 步骤 2: 初始化浏览器会话 ```bash agent-browser --session douyin open "https://www.douyin.com/search" agent-browser wait --load networkidle agent-browser snapshot -i --json ``` ### 步骤 3: 定位并填写搜索框 从 snapshot 中找到搜索框 ref，然后： ```bash agent-browser fill @ref "关键词" agent-browser press Enter agent-browser wait --load networkidle agent-browser wait 2000 ``` ### 步骤 4: 抓取搜索结果 ```bash agent-browser snapshot -i -d 4 --json ``` ### 步骤 5: 提取并返回结果 从 snapshot 中提取： - 视频标题 - 作者名称 - 点赞/评论/收藏数 - 视频链接 ## 边界条件处理 - **搜索框未找到**：等待重试或刷新页面 - **登录弹窗**：自动关闭或跳过（抖音未登录也可搜索） - **页面加载缓慢**：增加等待时间 - **结果为空**：提示用户更换关键词 ## 示例对话 ``` 用户：搜索一下海鲜视频 Agent：正在搜索海鲜视频... ✅ 搜索完成！找到以下海鲜相关视频： 1. 【渔民阿峰】今天赶海收获大，抓到超大波士顿龙虾 | 12.5万赞 2. 海鲜大排档，帝王蟹这样吃才叫过瘾 | 8.3万赞 3. 挑战1000元吃海鲜自助，能回本吗？ | 15.2万赞 ... ``` ## 进阶用法 ### 保存认证状态（登录后抓取更多内容） ```bash # 登录后保存状态 agent-browser --session douyin state save douyin-auth.json # 下次直接加载状态 agent-browser --session douyin state load douyin-auth.json ``` ### 滚动加载更多结果 ```bash agent-browser scroll down 1000 agent-browser wait 1000 agent-browser snapshot -i --json ``` --- **使用方式总结：想说什么就说什么，Skill 会自动理解并执行！** 🎬


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Skill: jeremycooper2077/jc-video-analyzer (version 1.0.0)

--- name: video-analyzer description: "Parse local video files into transcript and AI analysis. Extract audio, transcribe with faster-whisper, analyze with AI." --- # Video Analyzer 本地视频文件解析管线：提取音频 → 语音转文字 → AI 深度分析。 ## 前置条件 - **ffmpeg** — 系统 PATH 中可用 - **faster-whisper** — `pip install faster-whisper` - **HF 模型下载** — 国内需设 `HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com` - **中转站 API** — 从 `openclaw.json` 读取 `SU2_API_KEY` ## 工作流程 ``` 视频文件 → ffmpeg提取音频(16kHz WAV) → faster-whisper转写 → AI修正+分析 ``` ### Step 1: 检查视频信息 ```bash ffprobe -v quiet -print_format json -show_format -show_streams <video.mp4> ``` ### Step 2: 提取音频 ```bash ffmpeg -i <video.mp4> -vn -acodec pcm_s16le -ar 16000 -ac 1 audio_16k.wav -y ``` ### Step 3: 转写（用脚本） ```bash # Windows $env:HF_ENDPOINT='https://hf-mirror.com' python scripts/transcribe.py <audio.wav> <output.txt> # Linux/macOS HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com python scripts/transcribe.py <audio.wav> <output.txt> ``` 参数：`python scripts/transcribe.py <audio.wav> <output.txt> [model=tiny] [language=zh]` ### Step 4: AI 分析（用脚本） ```bash node scripts/analyze.js <transcript.txt> <output.md> ``` 分析内容：修正转写稿 + 核心观点 + 结构化对比 + 启示总结。 ### 可选：提取关键帧 ```bash ffmpeg -i <video.mp4> -vf "fps=1/60,scale=640:-1" frame_%03d.jpg -y ``` ## 输出 - `audio_16k.wav` — 提取的音频 - `transcript.txt` — 带时间戳的原始转写 - `transcript_corrected.md` — AI 修正后文字稿 - `analysis.md` — AI 分析报告 - `frame_*.jpg` — 关键帧（可选） ## 注意事项 / 踩坑记录 - **tiny 模型识别率一般**，专业术语会有同音错误，依赖 AI 修正。可换 `base` 或 `small` 提升质量。 - **python3** — Windows 上可能指向 Windows Store 别名，用 `python` 代替。 - **HF_ENDPOINT** — 国内必须设 `hf-mirror.com`，否则模型下载极慢或失败。 - **中转站 502** — 偶尔出现，重试即可。也可换其他模型。 - **编码** — Python 输出时设 `PYTHONIOENCODING=utf-8`。


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Skill: romainsantoli-web/firm-config-migration-pack (version 1.0.0)

--- name: firm-config-migration-pack version: 1.0.0 description: > Configuration migration and integrity audit pack. Shell env sanitization, plugin integrity, token separation, OTEL redaction, and RPC rate limiting. 5 migration tools. author: romainsantoli-web license: MIT metadata: openclaw: registry: ClawHub requires: - mcp-openclaw-extensions >= 3.0.0 tags: - config - migration - integrity - otel - security --- # firm-config-migration-pack > ⚠️ Contenu généré par IA — validation humaine requise avant utilisation. ## Purpose Validates configuration migration safety: shell environment sanitization (LD_PRELOAD, DYLD_*), plugin integrity via SHA-256 manifest verification, token separation enforcement, OpenTelemetry PII redaction, and RPC rate limiting. ## Tools (5) | Tool | Description | Severity | |------|-------------|----------| | `openclaw_shell_env_check` | Shell environment sanitization (LD_*/DYLD_*) | HIGH | | `openclaw_plugin_integrity_check` | Plugin SHA-256 manifest drift detection | HIGH | | `openclaw_token_separation_check` | Token separation enforcement | HIGH | | `openclaw_otel_redaction_check` | OTEL PII redaction validation | MEDIUM | | `openclaw_rpc_rate_limit_check` | RPC rate limiting configuration | MEDIUM | ## Usage ```yaml skills: - firm-config-migration-pack # Audit configuration before migration: openclaw_shell_env_check config_path=/path/to/config.json openclaw_plugin_integrity_check config_path=/path/to/config.json ``` ## Requirements - `mcp-openclaw-extensions >= 3.0.0`


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Skill: akang943578/network-hot-topics (version 1.0.0)

--- name: network-hot-topics description: > 获取当前网络热点并汇总为 10 条摘要。从微博、知乎、百度等平台或通过搜索获取实时热搜/热榜， 筛选、去重后输出 10 条热点，每条包含标题与一句话摘要。 Use when: 用户需要今日热点、热搜汇总、热榜简报、网络热点 10 条、多平台热点摘要。 NOT for: 单平台单一话题深挖、历史热点分析、需要原文链接列表的场景请说明。 --- # 获取当前网络热点并总结 10 条 ## 目标 根据用户请求，获取当前网络热点（微博热搜、知乎热榜、百度热点等），筛选并总结为 **10 条** 内容，每条包含： - **标题**：热点主题 - **摘要**：一句话说明（来源或要点） ## 工作流程 ### 1. 获取热点数据 优先使用以下一种或多种方式获取实时热点（按可用性选择）： - **Web 搜索**：使用 `web_search` 搜索「微博热搜」「知乎热榜」「今日热点」等，从结果中提取当前热门话题。 - **公开 API（若环境允许）**： - 微博热搜：`https://weibo.com/ajax/side/hotSearch` 或第三方聚合 API。 - 知乎热榜：`https://www.zhihu.com/hot` 或聚合 API。 - 聚合示例：DailyHotApi 等开源项目提供的多平台热榜接口。 若无法调用 API，则以 **web_search** 为主，多次搜索不同关键词以覆盖多平台。 ### 2. 筛选与去重 - 合并多源结果，按热度或时间排序。 - 去除重复、广告、无效条目。 - 保留真实新闻、社会话题、科技、娱乐等多样类型，尽量覆盖 10 条不同主题。 ### 3. 输出格式 输出 **恰好 10 条**，采用如下结构： ```markdown # 今日网络热点（10 条） 1. **标题** 摘要（一句话）。 2. **标题** 摘要（一句话）。 ... 10. **标题** 摘要（一句话）。 ``` - 每条仅保留标题 + 一句话摘要，不展开长文。 - 若某平台暂时无数据，可注明「部分来源暂无」并仍凑满 10 条（可从其他来源补足）。 ## 注意事项 - 数据来源于公开搜索或公开 API，不保证实时到秒；输出可注明「截至检索时间」。 - 不编造热点；若某时段热点不足 10 条，可减少条数并说明，或从更多平台/关键词补足。 - 用户若指定平台（如「只要微博」）或条数（如「5 条」），按用户要求调整输出条数与范围。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: socratescli/webcodecs-string-finder (version 1.0.0)

--- name: webcodecs-string-finder description: Finds valid WebCodecs strings for video and audio by researching codec support tables and detailed specifications on webcodecsfundamentals.org. repository: https://github.com/socratescli/webcodecs-string-finder-skill.git version: "1.0.0" --- # WebCodecs String Finder This skill helps you find the most supported and appropriate codec strings for WebCodecs, whether for video or audio. ## Workflow ### 1. Requirements Gathering Understand the user's requirements: - **Type**: Video or Audio? - **Platform**: Chrome, Edge, Android, iOS, etc.? - **Resolution**: 1080p, 4k, etc. (for video)? - **Codec Name**: h264 (avc1), h265 (hev1/hvc1), vp9, av1, opus, aac, etc.? ### 2. Search for Supported Codecs Use `web_fetch` to access the codec support table: - URL: `https://webcodecsfundamentals.org/datasets/codec-support-table/` - Identify the most supported codecs based on the requirement (platform and codec type). ### 3. Confirm Codec Details For the top candidates found in the previous step, confirm their details: - Use `web_fetch` to visit the detail page: `https://webcodecsfundamentals.org/codecs/<CODEC-STRING>.html` - Replace `<CODEC-STRING>` with the identified candidate (e.g., `avc1.42e01e`). - Verify that it meets the specific requirements (e.g., profile, level, platform support). ### 4. Recommendation Return the 2-3 most fitted codec strings. - Provide a brief explanation of why each was chosen. - Include the browser/platform support if relevant. ## Tips - Common video codec strings: `avc1.42e01e` (H.264 Baseline), `avc1.4d401f` (H.264 Main), `hev1.1.6.l93.b0` (H.265), `vp09.00.10.08` (VP9). - Common audio codec strings: `opus`, `mp4a.40.2` (AAC-LC). - When in doubt, prefer widely supported codecs like H.264 and Opus for maximum compatibility.

path: README.md
content: # webcodecs-string-finder

Finds valid WebCodecs strings for video and audio by researching codec support tables and detailed specifications on webcodecsfundamentals.org.

## Installation

### gemini-cli

```bash
gemini skills install https://github.com/socratescli/webcodecs-string-finder-skill
```

After installation, reload your skills in the interactive session:

```bash
/skills reload
```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ruibaby/halo-cli-shared (version 0.1.1)

--- name: halo-cli-shared version: 1.0.0 description: Use when a task broadly involves Halo CLI and the correct command area is not yet clear, or when you need shared rules for profiles, JSON output, help discovery, config paths, and destructive actions. metadata: openclaw: category: developer-tools requires: bins: ["halo"] cliHelp: "halo --help" --- # Halo CLI Shared Start here when the task says "use Halo CLI" but does not yet say whether it is auth, content, search, operations, or moderation. ## Install And Verify Install globally: ```bash npm install -g @halo-dev/cli ``` Binary name: ```bash halo ``` Check version and top-level help: ```bash halo --version halo --help ``` ## Top-Level Areas - `auth` - `post` - `single-page` - `search` - `plugin` - `theme` - `attachment` - `backup` - `moment` - `comment` - `notification` ## Shared Rules - Most command areas require an authenticated profile. - Use `halo auth login` to create a profile. - Use `--profile <name>` when more than one profile exists. - Use `--json` when output is meant for automation or follow-up parsing. - In non-interactive mode, dangerous commands usually require `--force`. - Read `--help` before guessing flags for a specific command. ## Public vs Authenticated Most areas require auth. The main public workflow is `halo search`, which can use a direct site URL without login: ```bash halo search --keyword "halo" --url https://www.halo.run ``` ## Config And Secrets Profile metadata is stored in: - `$HALO_CLI_CONFIG_DIR/config.json` if `HALO_CLI_CONFIG_DIR` is set - otherwise `$XDG_CONFIG_HOME/halo/config.json` - otherwise `~/.config/halo/config.json` Credentials are stored in the system keyring. ## Routing - Use `halo-cli-auth` for login, current profile, profile list/use/delete, and credential repair. - Use `halo-cli-content` for posts and single pages. - Use `halo-cli-search` for public site search. - Use `halo-cli-operations` for themes, plugins, attachments, backups, and moments. - Use `halo-cli-moderation-notifications` for comments, replies, and notifications.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hugoramon/stats-profil-chess (version 1.0.0)

--- name: chesscom-player-stats description: Affiche les stats Chess.com d'un joueur (rapid/blitz/bullet + puzzles) via l'API publique. --- # Chess.com — Player Stats ## Usage - Demande à l'utilisateur un `username` Chess.com (ex: "erik"). - Lance le script Python local `chesscom_stats.py` avec ce username. - Affiche un résumé clair (ratings + W/L/D) + un extrait du JSON brut si besoin. ## Workflow 1. Valider l'entrée: - username non vide - uniquement lettres/chiffres/underscore/tiret (sinon demander un username valide) 2. Exécuter: - `python3 chesscom_stats.py "<username>"` 3. Si erreur: - si "404": dire que le joueur n'existe pas ou profil non public - sinon afficher le message d'erreur et proposer de réessayer ## Output format (obligatoire) - Titre: "Stats Chess.com — <username>" - Sections (si disponibles): - Rapid - Blitz - Bullet - Puzzles - Pour Rapid/Blitz/Bullet afficher: - rating actuel, best, record (win/loss/draw), last date - Pour Puzzles afficher: - rating actuel, best ## Guardrails - Ne jamais demander de mot de passe, token ou donnée privée (API publique uniquement). - Ne pas prétendre pouvoir jouer des coups ou modifier un compte (API read-only).


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: caol64/apply-wenyan-custom-theme (version 1.0.0)

--- name: "apply-wechat-custom-theme" description: "AI-ready skill to test, register, and publish Markdown articles to WeChat Official Accounts using a local custom CSS theme via Wenyan CLI." --- # 微信公众号自定义主题应用工具 (WeChat Custom Theme Applier) 这是一个专门为 AI Agent 设计的技能，用于将本地生成的自定义 CSS 主题应用到 Markdown 文章中。它支持通过 `wenyan-cli` 进行本地预览、主题注册以及一键推送到微信公众号草稿箱。 ## 前置要求 - **环境配置**：必须设置 `WECHAT_APP_ID` 和 `WECHAT_APP_SECRET` 环境变量。 - **依赖工具**：已安装 `wenyan-cli` (`pnpm add -g @wenyan-md/cli`)。 - **必要文件**：本地已存在 Markdown 文件 (`.md`) 和 CSS 主题文件 (`.css`)。 ## 核心能力 - **本地测试渲染**：在发布前验证 CSS 样式的正确性。 - **一键发布草稿**：直接应用本地 CSS 将文章推送到公众号草稿箱。 - **主题持久化**：将优秀的自定义主题注册到 `wenyan-cli` 主题库中，方便后续调用。 ## AI Agent 指令指南：工作流 SOP 当用户要求“应用生成的 `xxx.css` 并发布 `yyy.md`”时，Agent **必须** 遵循以下标准操作流程： ### Step 1: 测试渲染 (Render Test) [强制] 在正式发布前，必须先进行模拟渲染，以确保 CSS 语法正确且文件路径有效。 - **命令**： ```bash wenyan render -f <markdown_file_path> -c <css_file_path> ``` - **验证**：如果输出包含 `<div id="wenyan">` 的 HTML 字符串且无报错，则说明正常。 ### Step 2: 正式发布 (Publish to Draft) 测试通过后，使用该 CSS 文件将文章推送到微信公众号草稿箱。 - **命令**： ```bash wenyan publish -f <markdown_file_path> -c <css_file_path> ``` - **可选参数**： - `--no-mac-style`：禁用代码块 Mac 风格窗口。 - `-h <highlight_theme>`：指定代码高亮主题（如 `atom-one-dark`）。 ### Step 3: 注册主题 (Register Theme) [按需] 如果用户表示需要长期使用该主题，应将其注册到本地主题库。 - **命令**： ```bash wenyan theme --add --name <theme_name> --path <css_file_path> ``` - **后续调用**：注册后可直接使用 `-t <theme_name>` 参数发布。 ## 故障排除 (Agent 专用) - **文件不存在**：检查 `ENOENT` 报错，确认 Markdown 或 CSS 文件路径是否正确。 - **样式未生效**：检查 CSS 选择器是否缺少 `#wenyan` 前缀。 - **凭证错误**：如果微信 API 返回 `invalid credential`，提示用户检查 `WECHAT_APP_ID` 和 `WECHAT_APP_SECRET` 环境变量。


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