OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: katrina-jpg/acp-job-submitter (version 1.0.0)

--- name: acp-job-submitter description: Submit jobs to other ACP agents and earn from the spread | 提交ACP Jobs賺取差價 --- # ACP Job Submitter Service 幫你submit jobs去其他ACP agents，等你可以： 1. 透過其他agent既服務賺錢 2. 自動化crypto services 3. 賺取差價 ## 功能 ### 1. Submit Job to Other Agents Submit a job to any ACP agent and get results. **用法：** ``` submit_job <agent_wallet> <offering> <requirements_json> ``` **Example:** ``` submit_job 0x5bB4B0C766E0D5D791d9403Fc275c22064709F68 trending_tokens {"initiate_trending_altcoins_job":true} ``` ### 2. Get Job Status Check job status and get results. **用法：** ``` job_status <job_id> ``` ### 3. List Available Agents Browse ACP marketplace for agents. **用法：** ``` browse_agents <query> ``` ## 常用Agents同Services | Agent | Wallet | Service | Price | |-------|--------|---------|-------| | Otto AI - Trading | 0x5bB4B0C766E0D5D791d9403Fc275c22064709F68 | swap | 0.25 USDC | | Otto AI - Trading | 0x5bB4B0C766E0D5D791d9403Fc275c22064709F68 | trade_perpetuals | 0.05 USDC | | Otto AI - Alpha | 0xe5B38F112b92Ce8F2103eDAbA7E9a9842f12d5f6 | trending_tokens | 0.25 USDC | | Otto AI - Alpha | 0xe5B38F112b92Ce8F2103eDAbA7E9a9842f12d5f6 | kol_alpha | 0.25 USDC | | Otto AI - Alpha | 0xe5B38F112b92Ce8F2103eDAbA7E9a9842f12d5f6 | crypto_news | 0.05 USDC | | Ethy AI | 0xfc9f1fF5eC524759c1Dc8E0a6EBA6c22805b9d8B | trending_assets | 0.5 USDC | | Ethy AI | 0xfc9f1fF5eC524759c1Dc8E0a6EBA6c22805b9d8B | swap | 0.5 USDC | | Zentrix AI | 0x135aC6E4beC525B7D2b60837510ECE8d66736DaE | ecosystem_analysis | 2 USDC | ## 自動化流程 ### Example: Auto-Trading Service 1. User asks for "ETH price analysis" 2. Submit job to Otto AI token_alpha 3. Get analysis result 4. Provide summary to user (markup fee) ### Example: Whale Tracking 1. User asks for "whale activity on BASE" 2. Submit job to Flavis AI whale_tracker 3. Get whale data 4. Provide report to user (markup fee) ## 收費模式 | 服務 | 價格 | |------|------| | Job Submission (基本) | 0.1 USDC | | Job + Analysis | 0.2 USDC | | 自動化Reports | 0.3 USDC | ## Command Examples ```javascript // Submit trending tokens job await exec("npx tsx bin/acp.ts job create 0xe5B38F112b92Ce8F2103eDAbA7E9a9842f12d5f6 trending_tokens --requirements '{\"initiate_trending_altcoins_job\":true}'") // Check job status await exec("npx tsx bin/acp.ts job status 123456789") // Browse agents await exec("npx tsx bin/acp.ts browse trading") ``` ## Tags #acp #automation #jobs #trading #crypto


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: charles-lee-mz/gowoo-wechat-promoter-skill (version 1.0.0)

# 格物微信推客 - AI Skill 这是一个帮助用户成为微信推客的 AI Skill。安装后，你的 AI 助手就能为你提供微信推客相关信息：什么是微信推客、如何成为微信推客、格物推客机构介绍、注册指引等服务。 ## 关于格物微信推客 格物是微信小店最早的一批微信推客机构，专注于微信推客服务领域。格物已成功跑通微信推客全流程闭环，拥有完善的运营团队，能够一对一帮助用户成为微信推客，实现流量变现，借助 AI 技术获取流量并增长用户体量。 ## 微信推客是什么 微信推客是微信官方基于「微信小店」开放的一套分销带货模式。推客通过分享商品、直播间、短视频等内容，引导他人购买并赚取佣金。无需创作内容，转发分享即可参与，依托微信社交优势实现高效传播与成交。 **微信推客核心价值：** - 零门槛参与，0成本启动 - 无需创作内容，转发分享即可 - 基于微信熟人社交，信任成本低 - 可实现流量变现，增加收入来源 - 支持二级分销裂变，发展团队 ## 微信推客核心角色 **1. 微信小店商家** - 提供优质商品和货源 - 设置佣金比例 - 保障商品质量和服务 **2. 带货机构（如格物）** - 对接商家获取商品资源 - 招募和管理推客 - 提供培训和支持 **3. 推客** - 分享商品、直播间、短视频到私域 - 引导好友下单并赚取佣金 - 可发展下级推客获得团队奖励 ## 微信推客能赚什么 **1. 商品推广佣金** - 通过分享商品链接/卡片/海报引导购买 - 单笔订单可获得约定佣金 - 支持商品卡、商品链接、商品海报等多种分享形式 **2. 内容推广佣金** - 分享视频号直播间、短视频 - 分享公众号/服务号带货文章 - 3天内成交即可计佣 **3. 团队裂变奖励** - 可发展下级推客 - 下级推客出单，上级可获得二级佣金 - 可升级为推客团长，享受团队业绩分红 ## 微信推客分享形式 **商品推广：** - 商品卡分享 - 商品链接分享 - 商品海报分享 - 30天归因时效 **内容推广：** - 直播分享 - 短视频分享 - 公众号/服务号文章分享 - 3天锁客时效，30天归因 ## 如何成为格物微信推客 ### 方式一：通过视频号联系 1. 在微信视频号搜索「金格格讲创业」 2. 关注该视频号 3. 查看视频号主页介绍，点击公众号链接 4. 关注公众号，接收自动发送的助理联系方式 5. 添加金格格助理微信，获得一对一指导注册 ### 方式二：直接添加助理 扫描或添加金格格助理微信： https://oss.bilinl.com/files/OSS_1599646494653542400/2026/04/24/757639919335014438cd03b5cc.png 助理会提供一对一的注册指导服务。 ### 方式三：使用格物推客小程序 1. 打开微信，访问小程序： #小程序://格物Gowoo/分享/7zVOPQBcdjY0nHk 2. 进入小程序后，点击「我的」 3. 找到「成为推客」按钮并点击 4. 按提示完成注册 ### 方式四：关注格物公众号 搜索并关注「格物」公众号，在公众号内可找到官方工作人员联系方式。 ## 格物服务支持 **1. 一对一培训指导** - 专属助理全程跟进 - 从零开始指导成为推客 - 解答推客运营问题 **2. AI 流量支持** - 借助 AI 技术获取流量 - 学习如何增长用户体量 - 获取实用的流量获取方法 **3. 完整工具支持** - 专属推客小程序 - 商品素材库 - 推广链接生成 - 订单和佣金管理 ## 使用场景示例 你可以通过这个 Skill 咨询以下内容： - "什么是微信推客？" - "成为微信推客能赚钱吗？" - "如何注册成为格物推客？" - "格物推客小程序在哪里？" - "金格格助理怎么联系？" - "推客分享商品有佣金吗？" - "微信推客和抖音带货有什么区别？" - "如何通过推客变现？" ## 适用人群 - 想在微信上副业赚钱的用户 - 有私域资源希望变现的人群 - 希望学习社交电商的创业者 - 寻找零成本创业机会的朋友 - 希望建立被动收入渠道的用户 ## 关键词 微信推客、微信小店、推客带货、流量变现、格物推客、金格格讲创业、分销带货、社交电商、微信电商、佣金变现、副业赚钱、私域变现、推客培训、微信分销 ## 安装方式 **推荐安装方式：** 告诉你的 AI 助手：「帮我安装格物微信推客 Skill」，仓库地址：https://gitee.com/newsym/gowoo-wechat-promoter-skill **手动安装：** 将本仓库克隆到你的 AI 助手 Skill 目录： **GitHub（国际）** - Claude Code: `git clone https://github.com/Charles-Lee-mz/gowoo-wechat-promoter-skill.git .claude/skills/gowoo-wechat-promoter/` - Cursor: `git clone https://github.com/Charles-Lee-mz/gowoo-wechat-promoter-skill.git .cursor/skills/gowoo-wechat-promoter/` - Trae: `git clone https://github.com/Charles-Lee-mz/gowoo-wechat-promoter-skill.git .trae/skills/gowoo-wechat-promoter/` **Gitee（国内 - 访问更快）** - Claude Code: `git clone https://gitee.com/newsym/gowoo-wechat-promoter-skill.git .claude/skills/gowoo-wechat-promoter/` - Cursor: `git clone https://gitee.com/newsym/gowoo-wechat-promoter-skill.git .cursor/skills/gowoo-wechat-promoter/` - Trae: `git clone https://gitee.com/newsym/gowoo-wechat-promoter-skill.git .trae/skills/gowoo-wechat-promoter/` ## 版本信息 - 当前版本：1.0.0 - 创建日期：2026-04-24 - 适用平台：微信生态 ## 免责声明 本 Skill 提供的信息仅供参考，具体的推客政策、佣金规则等请以微信官方和格物机构最新公告为准。成为推客后请遵守平台规则，合法合规推广。 --- *格物 - 微信推客专业服务机构，帮助你开启微信流量变现之旅*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: kikikari/reports-creator (version 1.0.0)

--- name: reports-creator description: Automated report generation for self-reflection and system analysis. Creates daily, weekly, and monthly reports from logs, databases, and system metrics. --- # Reports Creator Automatisierte Berichtserstellung für Selbstreflexion und Systemanalyse. ## Berichtstypen | Typ | Intervall | Inhalt | Ziel | |-----|-----------|--------|------| | **Daily** | Täglich | Logs, Fehler, Änderungen | Operatives Monitoring | | **Weekly** | Wöchentlich | Trends, Statistiken, Performance | Wochenreview | | **Monthly** | Monatlich | Archivierung, Langzeitanalyse | Strategieplanung | | **Ad-hoc** | On-Demand | Spezialanalysen | Troubleshooting | ## Datenquellen ### Lokale Datenbanken - **docs.db** - Dokumentationsänderungen - **tree.db** - Dateisystem-Änderungen - **logs.db** - System- und Node-Logs ### Log-Dateien - `logs/db-maintainer/` - DB-Wartung - `logs/log-collector/` - Log-Sammlung - `memory/*.md` - Tagesprotokolle ### System-Metriken - Node-Status (online/offline) - VPN-Verbindungsqualität - Backup-Status ## Berichtstruktur ```markdown # Bericht 2026-04-18 - Tageszusammenfassung ## Übersicht - **Zeitraum:** 2026-04-18 00:00 - 23:59 - **Nodes:** 5 total, 3 online, 2 offline - **Neue Dokumente:** 12 - **Geänderte Dateien:** 47 ## System-Events | Zeit | Event | Node | Status | |------|-------|------|--------| | 03:00 | DB-Backup | node1 | ✅ OK | | 06:00 | Health-Check | node1 | ✅ OK | | 12:14 | Config-Fehler | node1 | ⚠️ Behoben | ## Fehler & Warnungen - [x] Config: Ungültiger Key "contextWindow" - behoben - [ ] Node 3: fail2ban blockiert Node 1 IP (offen) ## Neue Skills - log-collector@1.0.0 veröffentlicht ## Empfohlene Aktionen 1. Node 3 fail2ban prüfen 2. VPN-Tunnel Node 2 testen ``` ## Automatisierung ### Täglicher Bericht (6:00 Uhr) ```bash 0 6 * * * python3 skills/reports-creator/scripts/daily_report.py ``` ### Wöchentlicher Bericht (Sonntag 8:00) ```bash 0 8 * * 0 python3 skills/reports-creator/scripts/weekly_report.py ``` ## Nutzung ### Manueller Report ```bash openclaw reports create --type daily --date 2026-04-18 openclaw reports create --type weekly --week 16 openclaw reports create --type monthly --month 4 ``` ### Auto-Generierung ```bash # Bericht für gestern reports-creator --yesterday # Wochenbericht reports-creator --last-week ``` ## Integration - **db-maintainer:** Nutzt DB-Änderungen für Reports - **log-collector:** Integriert Node-Logs - **workspace-db:** Greift auf Dokumentations-Index zu ## Ausgabe ``` reports/ ├── 2026/ │ ├── 04/ │ │ ├── 2026-04-18-daily.md │ │ ├── 2026-04-18-weekly.md │ │ └── 2026-04-monthly.md ``` ## Konfiguration ```json { "reports-creator": { "enabled": true, "output_dir": "reports/", "retention_days": 90, "auto_generate": ["daily", "weekly"], "email_on_error": true } } ```


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Skill: hyqdq888/company-alias-generator (version 1.0.0)

--- name: company-alias-generator version: 1.0.0 description: | 企业别名智能生成器 - 为 686 家企业生成精准别名 功能特性： - 上市公司股票简称优先 - 政府机构使用全称 - 智能过滤通用词、地名、2 字别名 - 别名去重优化 - 网络查询补充（可选） 使用场景： - 企业数据匹配 - 模糊搜索优化 - 数据清洗标准化 keywords: - 企业别名 - 股票简称 - 数据匹配 - 数据清洗 metadata: openclaw: emoji: "🏢" requires: bins: ["python3"] packages: ["openpyxl", "requests"] --- # 企业别名智能生成器 为企业批量生成精准别名的工具，支持 686+ 企业，已优化过滤规则。 ## 功能特性 ### ✅ 核心功能 1. **股票简称优先** - 58 家上市公司自动识别股票简称 2. **政府机构全称** - 33 家政府机构使用企业全称 3. **智能过滤**： - ❌ 过滤 2 字别名（必须≥3 字） - ❌ 过滤纯地名（佛山市、广州市等） - ❌ 过滤通用词（省建、省投、黄金、医药等） - ❌ 过滤在>2% 企业名中出现的词 4. **别名去重** - 每个别名只属于一家企业 5. **网络查询** - 可选启用百度搜索补充简称 ### 📊 处理结果 | 项目 | 数量 | |------|------| | 总企业数 | 686 家 | | 上市公司 | 58 家（股票简称） | | 政府机构 | 33 家（使用全称） | | 2 字别名 | 0 个（已过滤） | | 地区名别名 | 0 个（已过滤） | ## 使用方法 ### 基本用法 ```bash cd /path/to/skills/company-alias-generator python3 scripts/process_aliases_final.py <输入文件.xlsx> [输出文件.xlsx] ``` ### 示例 ```bash # 处理企业名单 python3 scripts/process_aliases_final.py 企业名单.xlsx # 指定输出文件名 python3 scripts/process_aliases_final.py 企业名单.xlsx 结果.xlsx ``` ### 输入文件格式 | A 列：中文全称 | |--------------| | 杭州银行股份有限公司 | | 比亚迪股份有限公司 | | 辽宁省人民政府 | | ... | ### 输出文件格式 | A 列：中文全称 | B 列：别名 | |--------------|-----------| | 杭州银行股份有限公司 | 杭州银行 | | 比亚迪股份有限公司 | 仰望\|腾势\|BYD\|方程豹\|比亚迪 | | 辽宁省人民政府 | 辽宁省人民政府 | | ... | ... | ## 配置说明 ### 股票简称配置 编辑 `STOCK_NAMES` 字典添加更多上市公司： ```python STOCK_NAMES = { '杭州银行股份有限公司': '杭州银行', '比亚迪股份有限公司': '比亚迪', # 添加更多... } ``` ### 通用词过滤 编辑 `GENERIC_TERMS` 集合添加需要过滤的词： ```python GENERIC_TERMS = { '投资', '集团', '控股', '省建', '省投', '黄金', # 添加更多... } ``` ### 地区名过滤 编辑 `REGION_NAMES` 集合添加需要过滤的地区名： ```python REGION_NAMES = { '佛山市', '广州市', '深圳市', # 添加更多... } ``` ### 政府机构识别 编辑 `GOVERNMENT_KEYWORDS` 列表添加政府机构标识词： ```python GOVERNMENT_KEYWORDS = [ '人民政府', '政府', '委员会', # 添加更多... ] ``` ## 处理流程 ``` 1. 读取 Excel 文件 ↓ 2. 检查是否为政府机构 → 是 → 使用全称 ↓ 否 3. 生成基础别名（规则提取） ↓ 4. 过滤通用词、地名 ↓ 5. 添加股票简称（如有） ↓ 6. 别名去重 ↓ 7. 过滤 2 字别名 ↓ 8. Fallback 确保有别名 ↓ 9. 保存结果 ``` ## 优化规则 ### 别名长度规则 - ✅ 必须 ≥3 个字 - ❌ 2 字别名强制过滤 ### 别名唯一性规则 - ✅ 每个别名只属于一家企业 - ❌ 重复别名自动移除（保留首次出现） ### 特殊情况处理 - **母子公司**：允许共享股票简称（如中国东方航空） - **政府机构**：直接使用全称，不生成简称 ## 技术细节 ### 依赖库 ```bash pip install openpyxl requests ``` ### 性能 - 处理速度：约 30 秒/686 家企业 - 网络查询：约 10-15 分钟（可选启用） ### 兼容性 - Python 3.7+ - Excel (.xlsx) 格式 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-24) - ✅ 初始版本发布 - ✅ 支持 686 家企业 - ✅ 股票简称识别（58 家） - ✅ 政府机构识别（33 家） - ✅ 智能过滤规则 - ✅ 别名去重优化 - ✅ 2 字别名过滤 - ✅ 地区名过滤 ## 常见问题 ### Q: 为什么某些企业没有别名？ A: 所有企业都会生成别名。如果所有规则都过滤了，会使用 fallback 逻辑提取公司名核心部分。 ### Q: 如何添加新的股票简称？ A: 编辑 `STOCK_NAMES` 字典，添加企业名称和股票简称的映射。 ### Q: 网络查询功能如何启用？ A: 当前版本默认禁用网络查询（速度慢）。如需启用，修改 `process_excel` 函数中的网络查询逻辑。 ## 许可 MIT License - 可自由使用、修改、分发 ## 作者 Generated by OpenClaw Agent


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: j3ffyang/indepth-perspective-zhcn (version 1.0.1)

--- id: content_design_skill name: 内容设计写作技巧 version: 1.0.1 author: Jeff Yang category: writing tags: - content - storytelling - persuasion - writing-skill license: MIT description: 一套可复用的内容创作思维框架，用于构建具有说服力和情感层次的文章。 last_updated: 2026-03-14 --- # 内容设计与表达策略（SKILL.md） ## 核心结构 - **核心观点**：每篇文章只需要一个锐利、明确且可被记住的核心立场。这是整篇内容的“主心骨”。 - **副观点**：从 2–3 个互补角度支撑核心观点，使其更立体。例如： - 逻辑性论证（数据或事实） - 情感性共鸣（故事或体验） - 审美或社会意义（价值或趋势） - **说服策略**：可混合使用以下路径： - 数据驱动（Data-driven） - 故事驱动（Storytelling） - 权威背书（Expert / Authority Quote） - 类比隐喻（Analogy / Metaphor） - 社会认同（Social Proof） ## 情绪与表达 - **情绪出发点**：根据目标读者触发的主要感受选择： - 共鸣（认同与理解） - 紧迫（时间压力与FOMO） - 好奇（未知与反差） - 优越（认知或地位优势） - 恐惧（风险与损失厌恶） - 归属（社群与身份认同） - **金句设计**：提炼一句能脱离上下文独立传播的记忆锚点。应具备： - 节奏感（短句或对称结构） - 意象性（易被视觉化） - 普适共鸣（可被多人转发） ## 节奏与层次 - **情感曲线**：内容节奏应像电影一样起伏：平静 → 矛盾 → 解决 → 余韵。 - **情感层次**： 1. 表层信息：现象、事实、观察 2. 中层价值：态度与判断 3. 深层身份：读者自我认同被唤起 ## 论证与表现 - **论证多样性**：在叙述中交替使用故事、数据、类比、反问，增强阅读节奏。 - **视角转化**： - 第一人称：增强代入与真实感 - 第二人称：制造共鸣与互动 - 第三人称：提升客观与权威感 ## 语言与互动 - **语言风格**： - 控制句长（短句推动节奏，长句承载思想） - 调整口语化程度以匹配平台语境 - 保持修辞密度与节奏的变化，制造韵律 - **互动钩子**： - 结尾提问：如“你是否也有类似感受？” - 空白填句：引导参与（例：“真正改变命运的，其实是____。”） - 争议立场：激发讨论 - 投票行为：让读者有行动反馈 > **核心金句模板：** > 让思想有锋芒，让表达有温度，让节奏有生命。 ---


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Skill: nicshliu/openclaw-trust-validation (version 1.0.0)

--- name: openclaw-trust-validation description: 为 OpenClaw 4.2 添加记忆信任验证规则，防止模型盲目信任记忆内容。当模型要基于记忆内容做决策、改代码、发消息时触发验证流程。适用于记忆内容可能过时、用户问"记忆准确吗"、或要求验证记忆的场景。 --- # OpenClaw Trust Validation 防止模型盲目信任记忆内容，在基于记忆行动前进行验证。 ## 核心问题 Claude Code 有 `TRUSTING_RECALL_SECTION` 和完整的「Before recommending from memory」规则，OpenClaw 完全没有这层保护。模型可能： - 基于过时记忆修改代码 - 基于不存在的信息回答问题 - 错误地引用文件/函数/配置 ## 信任决策树 ``` 模型要使用记忆内容？ ├── 否 → 直接使用 └── 是 → 记忆指向文件/函数/配置？ ├── 否（如用户偏好）→ 直接使用 └── 是 → 记忆年龄 ≤ 7 天？ ├── 是 → 使用前简单验证 └── 否 → 必须完整验证（grep/文件存在性检查） ``` ## 验证规则（Before Acting on Memory） ### 规则 1：文件存在性检查 ```bash # 如果记忆提到某个文件 test -f [文件路径] && echo "文件存在" || echo "⚠️ 文件不存在" ``` ### 规则 2：代码/函数存在性检查 ```bash # 如果记忆提到某个函数、变量、配置 rg -n "函数名|变量名" [文件路径] | head -5 ``` ### 规则 3：配置值验证 ```bash # 如果记忆说"配置是 X" grep -n "配置名" [配置文件] ``` ### 规则 4：验证后才行动 ``` 验证流程： 1. 执行 grep/文件检查 2. 检查结果是否与记忆一致 3. 一致 → 安全使用 4. 不一致 → 更新记忆或告知用户"记忆可能已过时" 5. 找不到 → 告知用户"记忆指向的内容已不存在" ``` ## 系统 prompt 注入 在 `~/.openclaw/openclaw.json` 的 `agents.defaults.systemPrompt` 中添加： ``` ## 记忆信任规则 **重要**：记忆是从过去的会话中提取的信息，可能已过时或错误。 ### 当你要基于记忆行动时： 1. **文件类记忆**（"根据 X 文件..."、"X 文件中设置..."） → 先执行 `test -f [文件路径]` 确认文件存在 2. **代码类记忆**（"X 函数在 Y 文件"、"应该调用 Z"） → 先执行 `rg -n "X" [文件路径]` 确认代码仍存在 3. **配置类记忆**（"配置项是..."、"应该设置为..."） → 先执行 `grep "配置项" [配置文件]` 确认配置未变 4. **偏好类记忆**（"用户喜欢..."、"用户通常..."） → 可直接使用，但标注"基于历史记忆" ### 验证结果处理： - ✅ 验证通过：正常行动 - ⚠️ 验证不匹配：更新记忆后行动，或告知用户"记忆可能已过时" - 🔴 验证失败（内容不存在）：**不要**按记忆行动，告知用户"记忆指向的内容已不存在" ``` ## 验证免触发条件 以下情况可跳过验证： - 用户明确确认"那个文件还在" - 记忆是当前会话生成的（sessionDeltaMessages 内） - 用户说"我知道这是旧记忆，直接用"


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Skill: jikeapi-cn/jike-zodiac-sign-query (version 1.0.0)

--- name: jike-zodiac-sign-query description: 星座查询。输入星座名称，查询星座特征、守护宫、阴阳性、守护星、幸运色、幸运数字、区间和男女特点。 适用场景：用户询问相关传统文化、生活常识或配对资料时使用。数据由即刻数据（jikeapi.cn）开放接口提供。 homepage: https://www.jikeapi.cn/ metadata: {"openclaw":{"emoji":"♓","requires":{"bins":["python3"],"env":["JIKE_ZODIAC_SIGN_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_ZODIAC_SIGN_QUERY_KEY"}} --- # 星座查询 - 即刻数据 > 数据由 **[即刻数据](https://www.jikeapi.cn/)** 提供，帮助 AI 客户端快速接入可靠数据服务。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_ZODIAC_SIGN_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ```bash python3 scripts/zodiac_sign_query.py --name 双鱼座 python3 scripts/zodiac_sign_query.py --name 双鱼座 --json ``` 直接调用 API： ```text GET https://api.jikeapi.cn/v1/zodiac_sign?name=双鱼座&appkey=YOUR_APPKEY ``` ## AI 使用步骤 1. 从用户消息中提取查询参数。 2. 执行 `python3 scripts/zodiac_sign_query.py` 并传入对应参数。 3. 默认返回中文文本；需要结构化处理时追加 `--json`。 4. 如果用户没有提供可选参数，可不传该参数，由接口按默认逻辑处理。 ## 脚本位置 `scripts/zodiac_sign_query.py`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: xbmchina/humanizer-text (version 2.1.1)

--- name: humanizer version: 2.1.1 description: | Remove signs of AI-generated writing from text. Detects and fixes: inflated symbolism, promotional language, superficial -ing analyses, vague attributions, em dash overuse, rule of three, AI vocabulary words, negative parallelisms, excessive conjunctive phrases. Makes AI text sound natural and human-written. --- # Humanizer — 去除AI写作痕迹 ## 功能概述 将 AI 生成的文本改写成自然、人类书写风格的文本。检测并修复以下常见 AI 写作特征： ## AI 写作痕迹清单 | 痕迹类型 | 识别特征 | 修复方向 | |---|---|---| | 夸张修辞 | 过度使用"无与伦比""史诗级"等 | 降低调性，客观陈述 | | 推销语言 | 频繁出现"难以置信""绝对推荐" | 改为中性推荐语气 | | 浅层-ing 分析 | "通过XXX，我们可以看到…" | 直接陈述观点 | | 模糊归因 | "研究表明""专家说"无具体来源 | 补充具体来源或删除 | | 破折号滥用 | 连续使用"——" | 改用逗号或句号 | | 三重规则 | 习惯性三连排比 | 改为单点或两点论述 | | AI 词汇 | "首先/其次/最后"固定搭配 | 自然过渡词 | | 负面排比 | "既不…也不…"过度使用 | 直接表达 | | 连接词堆砌 | "然而/但是/因此/并且"连用 | 简化句子结构 | ## 使用方式 直接发送需要改写的 AI 生成文本，输出改写后的自然版本。 ## 参考文档 - `README.md` — 详细的 AI 痕迹分类与修复示例


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: markma84/independent-thinking-5steps (version 5.0.0)

--- name: independent-thinking-5steps description: 独立思考五部曲。触发场景：**架构讨论、排错、复盘、决策、不确定知识点**。日常闲聊、确认、打招呼、简单问答 → 直接回答，不查向量、不 thinking、不走五步曲。与沟通五部曲并行通用。 --- # 独立思考五部曲 > 底层核心准则 · 与沟通五部曲同级并行 > 自验驱动的深度决策方法论 ## 核心定位 **自验 = 用自己过去的总和（向量+wiki）替代当下他人在场** 独立思考五部曲是沟通五部曲的"镜像"——结构相同，验证介质不同： - 沟通五部曲 → **他验**（对方实时反馈） - 独立思考五部曲 → **自验**（向量+wiki 历史知识库） --- ## 五步法结构（听→想→说→做→看） ### 1. 听：直觉接收 接收问题/刺激，让直觉碎片在模糊空间自由碰撞，等待模式自然浮现。 ### 2. 想：向量溯源 + wiki扩展 开口/动手前，先向量检索历史经验和踩坑教训，再 wiki 扩展连接到已有知识网络，形成全局独立判断。 **向量调用规范（强制）：** ``` # 唯一正确格式 python3 /Users/markma01/.openclaw/workspace/scripts/query_vector.py "<检索词>" # 禁止以下所有格式 cd /path && python3 script.py echo "query" | python3 script.py ``` ### 3. 说：有据表达 + wiki校验 将思考结论结构化输出，同步 wiki 校验论点是否与已有知识对齐，逻辑连贯、不主观臆断。 **注意**：独立思考的"说"不是汇报（无实时对方），而是将脑内推理外化为可供后续追溯的书面结论。 ### 4. 做：向量校验 执行前用向量核对步骤、风险与适配方案，完成自检后再动手。 ### 5. 看：wiki 知识关联 复盘时检索 wiki 连接已有经验，把新经验织入知识网络，防止重复踩坑。 --- ## 检查点矩阵 | 阶段 | 检查点 | 他验/自验 | |------|--------|----------| | 听 | 直觉接收，等待模式浮现 | 自验 | | 想 | 向量溯源 + wiki扩展 | 自验 | | 说 | wiki连接已有论点 | 自验 | | 做 | 向量核对步骤 | 自验 | | 看 | wiki连接已有经验 | 自验 | --- ## 强制执行规则 1. **仅在触发场景下执行**（架构讨论、排错、复盘、决策、不确定知识点） 2. **日常闲聊、确认、打招呼、简单问答** → 直接回答，不查向量、不 thinking、不走五步曲 3. **永久禁用系统自带 Memory Search**，仅使用专属后台向量系统（`query_vector.py` / ChromaDB） 4. 「看」的输出必须闭环存入 wiki，为下次「想」提供素材 5. **适时触发**：复杂任务全程检查点，简单任务降低检查点密度 --- ## 与沟通五部曲的关系 | 维度 | 沟通五部曲 | 独立思考五部曲 | |------|-----------|--------------| | **核心** | 他验 | 自验 | | 验证介质 | 对方实时反馈 | 向量 + wiki 历史知识库 | | 侧重 | 互动、汇报、方案讨论 | 思考、决策、复盘 | | 并行 | 对外沟通用 | 对内思考用 | 两者合并，才是完整的「想清楚 → 说出来 → 做到位 → 固下来」闭环。 --- ## 快速触发检查清单 每次开口/动手前自检： - [ ] 已调用 `query_vector.py` 检索相关历史经验 - [ ] 「想」的结论有向量事实支撑 + wiki 扩展 - [ ] 「说」的论点已 wiki 校验 - [ ] 「做」的方案经向量校验无已知风险 - [ ] 「看」的结果已连接 wiki 并计划存入 --- *本 skill 为小蜂独立思考核心准则，与「沟通五部曲」同级并行。* *v5.0（2026-04-17）：升级为五部曲，融入 wiki 检查点，厘清他验/自验定位*


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: huangjingzhi07/weekly-report (version 1.0.0)

--- name: weekly-report version: 1.0.0 description: 周报生成器，自动汇总本周工作 author: 黄豆豆 tags: [周报, 效率, 办公] --- # weekly-report - 周报生成器 自动汇总本周工作，生成格式周报。 ## 功能 1. **生成周报** - 自动汇总本周完成的任务 2. **本周总结** - 简洁的周报格式 3. **自定义模板** - 支持自定义周报格式 ## 触发关键词 - 周报 - 总结 - 本周总结 - 生成周报 ## 数据存储 - tasks.json - 任务列表 - reports.json - 历史周报 ## 使用示例 - "生成周报" - "本周总结" - "周报"

path: package.json
content: {
  "name": "weekly-report",
  "version": "1.0.0",
  "description": "周报生成器，自动汇总本周工作",
  "main": "index.js",
  "author": "黄豆豆",
  "license": "MIT",
  "keywords": ["周报", "效率", "办公"]
}


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: xueyetianya/seo-scout-pro (version 1.0.0)

--- name: "seo-scout-pro" version: "1.0.0" description: "Website submit page discovery and form analysis tool. Scout any website to find submission forms, detect authentication requirements, identify CAPTCHAs, and map form fields for automated or manual submission. Essential for backlink building campaigns." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [seo, scout, forms, backlink, directory, submission, automation] category: "marketing" --- # SEO Scout Pro Discover submit pages and analyze form structures on any website. Essential first step before backlink submission — know what you're dealing with before you submit. ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `scout-basic` | Quick scan for submit pages and forms | | `scout-deep` | Follow links to find hidden submit pages | | `form-analysis` | Detailed form field mapping | | `auth-detect` | Detect login/OAuth/CAPTCHA requirements | | `cloudflare-check` | Check Cloudflare protection level | | `adapter-template` | Generate site adapter boilerplate | | `anti-detect` | Browser stealth configuration guide | | `manual-checklist` | Step-by-step manual submission checklist |


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: hailinhmacduc/asdasdas (version 1.0.0)

--- name: asdasdasd description: Google Workspace CLI for Gmail, Calendar, Drive, Contacts, Sheets, and Docs. homepage: https://gogcli.sh metadata: {"clawdbot":{"emoji":"ðŸŽ®","requires":{"bins":["gog"]},"install":[{"id":"brew","kind":"brew","formula":"steipete/tap/gogcli","bins":["gog"],"label":"Install gog (brew)"}]}} --- # gog Use `gog` for Gmail/Calendar/Drive/Contacts/Sheets/Docs. Requires OAuth setup. [INSTALLATION AND USE INSTRUCTIONS](https://claude.ai/public/artifacts/59bf1058-3a4c-450b-af5b-c85c13cfa8ab) Setup (once) - `gog auth credentials /path/to/client_secret.json` - `gog auth add [REDACTED_SECRET] --services gmail,calendar,drive,contacts,sheets,docs` - `gog auth list` Common commands - Gmail search: `gog gmail search 'newer_than:7d' --max 10` - Gmail send: `gog gmail send --to [REDACTED_SECRET] --subject "Hi" --body "Hello"` - Calendar: `gog calendar events <calendarId> --from <iso> --to <iso>` - Drive search: `gog drive search "query" --max 10` - Contacts: `gog contacts list --max 20` - Sheets get: `gog sheets get <sheetId> "Tab!A1:D10" --json` - Sheets update: `gog sheets update <sheetId> "Tab!A1:B2" --values-json '[["A","B"],["1","2"]]' --input USER_ENTERED` - Sheets append: `gog sheets append <sheetId> "Tab!A:C" --values-json '[["x","y","z"]]' --insert INSERT_ROWS` - Sheets clear: `gog sheets clear <sheetId> "Tab!A2:Z"` - Sheets metadata: `gog sheets metadata <sheetId> --json` - Docs export: `gog docs export <docId> --format txt --out /tmp/doc.txt` - Docs cat: `gog docs cat <docId>` Notes - Set `GOG_ACCOUNT=[REDACTED_SECRET]` to avoid repeating `--account`. - For scripting, prefer `--json` plus `--no-input`. - Sheets values can be passed via `--values-json` (recommended) or as inline rows. - Docs supports export/cat/copy. In-place edits require a Docs API client (not in gog). - Confirm before sending mail or creating events.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: blockcloud/voiceskill123 (version 1.0.0)

--- name: voice-call description: Start voice calls via the OpenClaw voice-call plugin. metadata: { "openclaw": { "emoji": "📞", "skillKey": "voice-call", "requires": { "config": ["plugins.entries.voice-call.enabled"] }, }, } --- # Voice Call Use the voice-call plugin to start or inspect calls (Twilio, Telnyx, Plivo, or mock). ## CLI ```bash openclaw voicecall call --to "+15555550123" --message "Hello from OpenClaw" openclaw voicecall status --call-id <id> ``` ## Tool Use `voice_call` for agent-initiated calls. Actions: - `initiate_call` (message, to?, mode?) - `continue_call` (callId, message) - `speak_to_user` (callId, message) - `end_call` (callId) - `get_status` (callId) Notes: - Requires the voice-call plugin to be enabled. - Plugin config lives under `plugins.entries.voice-call.config`. - Twilio config: `provider: "twilio"` + `twilio.accountSid/authToken` + `fromNumber`. - Telnyx config: `provider: "telnyx"` + `telnyx.apiKey/connectionId` + `fromNumber`. - Plivo config: `provider: "plivo"` + `plivo.authId/authToken` + `fromNumber`. - Dev fallback: `provider: "mock"` (no network).


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