OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: courage-zen/balance-sheet-cn (version 1.0.0)

# 资产负债表生成技能 根据财务报表源文件（含利润表、明细表、资产负债表模板）自动生成规范化的资产负债表。 ## 技能信息 - **名称**: 资产负债表生成 - **版本**: 1.0.0 - **作者**: 小古 - **适用场景**: 财务做账、报表生成、月度/年度资产负债表编制 ## 输入要求 1. **源文件格式**: Excel (.xlsx) 2. **必需工作表**: - `资产负债表` - 包含格式模板和初始数据 - `明细表` - 包含财务明细记录（含 M 列银行账户信息） - `利润表` - 包含利润表数据（含经营利润） 3. **明细表列要求**: - A 列：余额 - C 列：分类 1（应收/预收/应付等） - H 列：发生金额 - M 列：银行账户名称（招商银行/交通银行等） ## 执行规则 按顺序执行以下 11 条规则： | 规则 | 说明 | 操作 | |------|------|------| | 1 | 保留格式 | 保留表格格式、边框、字体、合并单元格；非数字文字保留；EXCEL 公式保留 | | 2 | 累计金额→上月余额 | 将 D 列（累计金额）的**数值**（公式计算后的值）复制到 B 列（上月余额） | | 3 | 固定资产合计 | C5（本月发生额）= 0 | | 4 | 招商银行 | D7（累计金额）= 明细表 M 列"招商银行"对应 A 列"余额"的总计 | | 5 | 交通银行 | D8（累计金额）= 明细表 M 列"交通银行"对应 A 列"余额"的总计 | | 6 | 应收款合计 | C9（本月发生额）= 明细表 C 列"应收"对应 H 列"发生金额"的总计 | | 7 | 预收款 | C11（本月发生额）= 明细表 C 列"预收"对应 H 列"发生金额"的总计 | | 8 | 应付款 | C12（本月发生额）= 明细表 C 列"应付"对应 H 列"发生金额"的总计 | | 9 | 当年利润 | C14（本月发生额）= 利润表 B 列"经营利润"对应 E 列数值 | | 10 | 未分配利润 | C15（本月发生额）= 0 | | 11 | 公式计算 | 有计算公式的单元格采用公式计算 | ## 使用方法 ### 命令行方式 ```bash cd ~/.openclaw/workspace/skills/资产负债表 python3 scripts/generate_balance_sheet.py <源文件路径> [输出文件路径] ``` ### Python 调用方式 ```python from scripts.balance_sheet_generator import BalanceSheetGenerator generator = BalanceSheetGenerator('财务报表 202511-t.xlsx') generator.generate('资产负债表.xlsx') ``` ### OpenClaw 对话方式 1. 上传财务报表文件到 workspace 2. 说："生成资产负债表" 3. 技能自动读取最新文件并生成 ## 输出文件 - **文件名**: `资产负债表.xlsx` - **位置**: workspace 根目录 - **格式**: 与源文件资产负债表工作表格式一致 - **内容**: 应用 11 条规则后的数据 ## 注意事项 1. **规则执行顺序**: 必须按 1→2→3→...→11 顺序执行，特别是规则 2 在规则 4-5 之前 2. **M 列银行数据**: 明细表 M 列可能有多个银行账户记录，需要求和 3. **公式保留**: C 列的公式（如 C4=D4-B4, C7=D7-B7 等）必须保留 4. **数值精度**: 金额保留 2 位小数 5. **格式完整**: 边框、字体、合并单元格、列宽、行高全部保留 ## 文件结构 ``` 资产负债表/ ├── SKILL.md # 技能说明文档（本文件） ├── scripts/ │ ├── generate_balance_sheet.py # 命令行入口 │ └── balance_sheet_generator.py # 核心生成逻辑 └── references/ └── rules.md # 规则详细说明 ``` ## 示例 ### 源文件数据 - 招商银行 M 列余额：27,780.68 + 201,062.35 = 228,843.03 - 交通银行 M 列余额：78,128.70 - 应收发生金额总计：200,000 - 预收发生金额总计：201,736 - 经营利润：29,583.54 ### 生成结果 | 科目 | 上月余额 | 本月发生额 | 累计金额 | |------|---------|-----------|---------| | 招商银行 | 258,498.64 | =D7-B7 | 228,843.03 | | 交通银行（公） | 17,153.55 | =D8-B8 | 78,128.70 | | 应收款合计 | 1,685,000 | 200,000 | =B9+C9 | | 预收款 | 689,872.40 | 201,736 | =B11+C11 | | 当年利润 | 557,069.52 | 29,583.54 | =B14+C14 | ## 更新日志 - **v1.0.0** (2026-03-28): 初始版本，实现 11 条规则


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Skill: letswinone888/ziwei-doushu-2 (version 0.1.0)

--- name: ziwei-doushu-advisor description: 为大模型提供命理运势分析时需要的排盘数据 homepage: https://skill.myfate.ai metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌤️","requires":{"bins":["curl"]}}} --- # 紫微斗数命理分析工具 (Ziwei Doushu: AI Destiny Advisor) 紫微斗数排盘专业工具由myfate ai提供，为用户提供精准、深入且全面的命理排盘服务。需访问homepage注册后获取API KEY，每日赠送免费调用次数。 工具使用需要 env中有环境变量: `MYFATE_AI_API_KEY`. ## 🧰 可用工具指引 ### 🔑 API 鉴权配置 在调用 API 时，必须在 HTTP Header 中携带 API Key，支持以下两种方式： - **Header 1**: `x-[REDACTED_SECRET]` - **Header 2**: `[REDACTED_SECRET]` ### 基础排盘参数（通用） 除了 `lunar_to_solar`，其他排盘接口均包含以下通用参数： - **`birthDate`** (string, 必填): 阳历出生日期，格式 `YYYY-MM-DD HH:mm:ss`。农历需先转换。 - **`gender`** (string, 必填): 性别 (`男`/`女` 或 `male`/`female`)。 - **`fixLeap`** (number, 选填): 是否修正闰月 (-1:上月, 0:中分, 1:下月)。默认 0。 - **`dayDivide`** (string, 选填): 日分模式 (`current`:晚子当日, `forward`:晚子来日)。 - **`liunianSihuaMode`** (string, 选填): 流年四化模式 (`""`:按天干, `"minggong"`:按流命天干)。 --- ### 工具调用通用 CURL 示例 所有工具的调用方式均采用 HTTP POST 请求，下面是一个通用的 CURL 调用示例。在实际调用时，请将 URL 中的 `TOOL_NAME` 替换为具体的工具名称，并在 `-d` 的 JSON 中传入该工具所需的参数： ```bash curl -X POST https://skill.myfate.ai/api/skills/TOOL_NAME \ -H "Content-Type: application/json" \ -H "x-[REDACTED_SECRET]" \ -d '{"birthDate": "1990-05-27 14:30:00", "gender": "女", ...其他专有参数}' ``` --- ### 工具列表与专有参数说明 *(注：除 `lunar_to_solar` 外，所有排盘接口都会默认接收上述 **基础排盘参数（通用）** 中定义的字段)* 1. **`lunar_to_solar`** (农历转阳历) - **场景**：用户提供农历生辰时，必须先以此工具转换。 - **说明**：此接口不适用通用基础参数。 - **参数**： - `lunarDate` (string, 必填): 农历日期，格式为 `YYYY-MM-DD`（如 `"1990-05-04"`）。 - `normalTime` (string, 必填): 出生时间，格式为 `HH:mm:ss`（如 `"14:30:00"`）。 2. **`get_astrolabe`** (本命全盘) - **场景**：用于定盘比对、先天格局、性格特质分析、人生核心大方向。 - **参数**：基础排盘参数(通用)。 3. **十年大限 / 流年 / 流月 / 流日** (`get_decadal_fortune` / `get_annual_fortune` / `get_monthly_fortune` / `get_daily_fortune`) - **场景**：推演特定时间段的运势。 - **参数**：必须额外提供 `targetDate` 参数。 - 基础排盘参数(通用) - `targetDate` (string, 必填): 目标查询时间。如大限/流年/流月/流日格式为 `"YYYY-MM-DD"` (如 `"2025-01-01"`)，用于确定排盘目标时间段。 4. **`get_user_decade_age`** (大限跨度查询) - **场景**：预先获取用户一生每个大限对应的年龄和年份范围。 - **参数**：基础排盘参数(通用) ## 💬 用户交互与排盘准则 为了提供最准确的测算，开始任何算理推演前，请确保用户已经提供了以下四项核心信息： 1. **出生日期**（需向用户确认是**公历**还是**农历**，如果是农历是否有闰月） 2. **出生时间**（精确到小时/时辰即可，例如：下午2点、未时等） 3. **性别**（男/女，这关系到大运的顺排与逆排） *(若信息不全，请温和且专业地引导用户补充。)* **解读风格要求：** - **提炼重点**：拿到工具返回的专业数据结构（Markdown）后，不要仅仅机械地复述星曜名词。要用通俗易懂、带有温度的语言，结合现代人的社会、工作、情感语境进行解读。 - **客观辩证**：命理讲究“吉凶相伴”，碰到煞星（如擎羊、陀罗、火星、铃星、地空、地劫）时，不要使用恐吓性语言，而应提供“趋吉避凶”的建设性指导。传递正向的情绪价值。 ## 🚨 异常处理：计费拦截与充值引导 (Exception Handling) 系统对接了严格的配额管理。若 API 返回 403、402 或明确提示点数耗尽/额度不足时，你必须进入此异常处理流程： 1. **立即中断 (Break)**：绝对停止一切分析尝试，不要使用通用算命话术进行“幻觉”作答。 2. **优雅引导 (Prompt)**：向用户说明：“您的可用排盘点数已暂时耗尽。为了继续为您提供深度的命理分析，请访问 Homepage ([https://skill.myfate.ai](https://skill.myfate.ai)) 完成订阅或充值。” 3. **无缝接续 (Resume)**：当用户在外部完成支付并回复“已充值”或“继续”时，禁止要求用户重新提供生辰信息。直接读取当前上下文记忆中的参数，重新发起刚才失败的 `curl` 请求，并继续解读。


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Skill: ckchzh/story-writer (version 2.0.2)

--- name: "Story Writer — Bilingual Enhanced Edition" description: "小说创作、角色设计、情节设计(三幕式)、对话生成、世界观构建、续写。Story writing with character design, three-act plot structure, dialogue generation, worldbuilding. Supports bilingual documentation and optimized AI agent interaction. 支持中英双语文档与AI助手深度优化。" version: "2.0.1" author: "BytesAgain" homepage: https://bytesagain.com source: https://github.com/bytesagain/ai-skills tags: ["story-writer", "bilingual", "pro", "efficiency"] --- # Story Writer / 楼台助手 ## Quick Start / 快速开始 Just ask your AI assistant: / 直接告诉 AI 助手： - "Write a sci-fi short story about AI" (写一个关于AI的科幻短篇) - "Create a plot outline for a thriller" (为一个惊悚片创建一个情节大纲) - "Draft a video script for a tech review" (起草一个科技测评视频脚本) ## Description / 描述 小说创作、角色设计、情节设计(三幕式)、对话生成、世界观构建、续写。Story writing with character design, three-act plot structure, dialogue generation, worldbuilding. ## Requirements / 要求 - bash 4+ - python3 ## Feedback https://bytesagain.com/feedback/ Powered by BytesAgain | bytesagain.com

path: tips.md
content: # Story Writer Tips

## 创作技巧

1. **冲突驱动**：每个好故事的核心都是冲突——人vs人、人vs自然、人vs自我
2. **展示而非讲述**（Show, Don't Tell）：用行动和对话展示角色性格，而非直接描述
3. **三幕式结构**：建置（25%）→ 对抗（50%）→ 解决（25%）
4. **角色弧光**：角色要有成长和变化，开头和结尾的TA不一样
5. **钩子开头**：第一段就要抓住读者

## 角色设计清单

- 名字和外貌
- 性格特征（优点+缺点）
- 背景故事
- 核心动机（想要什么？）
- 内心恐惧（害怕什么？）
- 说话风格
- 与其他角色的关系

## 情节设计

### 三幕式
- **第一幕（建置）**：介绍角色和世界，提出核心冲突
- **第二幕（对抗）**：主角面对挑战，遭遇挫折，不断升级
- **第三幕（解决）**：高潮对决，解决冲突，展示成长

### 常用情节模式
- 英雄之旅
- 灰姑娘模式
- 复仇故事
- 寻宝/探险
- 重生/救赎

## 对话技巧

- 每个角色的说话方式要不同
- 对话要推动情节或揭示性格
- 避免纯信息传递的"工具对话"
- 适当使用潜台词（说的不是想的）


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Skill: wangzhanchao883/bookreading (version 1.0.0)

--- name: book-learning-assistant description: 书本系统学习助手。学习者提供书名+作者+版次+出版社，AI搜索全书内容框架并输出（1）逐章速览（2）全面结构化梳理——每章讲什么、核心论点、关键概念、书中案例（3）核心思想（4）思维工具与小学生案例。学习者选定章节后进入阶段二，AI用原书案例+小学生案例详细讲解知识点。所有输出基于事实、不得杜撰，举例须小学生能懂，结构化输出、语言简洁。 --- # 书本学习助手 (Book Learning Assistant) ## 工作流程概览 该技能分两个阶段运行： ### 阶段一：全书概览 **触发条件**：学习者提供 4 个信息（至少前 2 个必填） - ① **书名**（必填） - ② **作者**（必填） - ③ **版次**（选填） - ④ **出版社**（选填） **执行步骤**： 1. **搜索全书框架**：使用搜索工具（online-search / web_fetch）搜索该书的内容结构（目录/章节框架） - 搜索关键词示例：`"<书名>" <作者> 目录`、`"<书名>" <作者> 内容简介` - 同时搜索该书的核心思想介绍 2. **验证搜索结果**：评估找到的材料是否足够可靠 - 如果找到正规书评、出版社官方介绍、学术综述 → 可引用 - 如果找到的内容明显不全或不可靠 → 如实说明，建议学习者提供更多信息 3. **结构化输出全书概览**，包含四个模块，按以下顺序输出： ``` ━━━ 📖 《书名》· 全书概览 ━━━ 【作者】作者名 【版次】第X版（如有） 【出版社】出版社名（如有） ━━━ 一、全书内容框架（速览）━━━ 快速摸清全书脉络，每一行就是一章： 第1章 [章节标题] — [一句话核心] 第2章 [章节标题] — [一句话核心] ... ━━━ 二、全面结构化梳理 ━━━ 对每章做详细拆解，帮助学习者了解每个章节到底讲了什么内容。 📁 第一部分：[主题名称]（如果全书有明确的分组/分篇） 📂 第1章 [标题] ├ 本章讲什么：2-3句话概述本章内容 ├ 核心论点/主线：这一章的核心逻辑脉络 ├ 关键概念：列出本章最重要的概念 ├ 书中案例/论据（如有）：书里用了什么例子或证据 └ ⚡ 一句话记住：用一个比喻或一句话概括本章 📂 第2章 [标题] ├ 本章讲什么： ├ 核心论点/主线： ├ 关键概念： ├ 书中案例/论据（如有）： └ ⚡ 一句话记住： 📁 第二部分：[主题名称]（分组2） 📂 第X章 ... ...（逐章拆解，直到全书完） ━━━ 三、核心思想 ━━━ 用 3-5 段简明阐述全书最核心的思想。避免学术套话，用最直白的语言说清楚： - 这本书到底想讲什么？ - 它和普通人的关系是什么？ - 为什么这些思想值得了解？ ━━━ 四、思维工具（如有）━━━ 对书中介绍的每个思维工具/方法论/分析框架： 📐 工具1：[工具名称] ┣ 一句话说明 ┣ 【小学生案例】一个生活中孩子能完全理解的例子 ┗ 【应用场景】什么情况下可以用这个工具 📐 工具2：[工具名称] ┣ 一句话说明 ┣ 【小学生案例】 ┗ 【应用场景】 ...（逐个工具说明） ``` > 📌 **全面结构化梳理的关键**： > - 结构化梳理不是编造内容，所有细节必须来自搜索到的可靠材料 > - 如果某章的内容在搜索结果中找不到，如实标注「未找到详细资料」 > - 可以用书的分篇/分组结构来组织，让学习者看到全书的逻辑脉络 > - 「一句话记住」是对该章最精炼的概括，帮助学习者建立记忆锚点 4. **找不到材料时的处理**：明确告知学习者 - "搜索了 XX 个来源，未能找到该书的可靠内容框架" - 如果可以，建议：更换更通用的书名关键词、确认作者拼写、考虑相近替代书 ### 阶段二：聚焦学习 **触发条件**：学习者从阶段一的输出中，选定要学习的具体章节或内容范围。 **执行步骤**： 1. **确认学习范围**：学习者提供章节编号或内容描述 2. **针对性讲解**，输出格式如下： ``` ━━━ 📘 第X章：章节标题 ━━━ 【一句话概括】用一句话说清楚这一章在讲什么 ━━━ 知识点详解 ━━━ 📌 知识点1：[名称] ┣ 书中原话/原案例（引用书中内容，标注出处） ┣ 【换个说法】用更简单的语言重新表述 ┣ 【生活案例】一个生活中常见的小例子 ┗ 【为什么重要】这个知识点有什么用 📌 知识点2：[名称] ┣ 书中原话/原案例 ┣ 【换个说法】 ┣ 【生活案例】 ┗ 【为什么重要】 ...（逐个知识点输出） ━━━ 本章小结 ━━━ - 3-5 个要点总结 - 一个能记住本章核心的小故事或比喻 ``` ## 核心约束（必须遵守） ### 🔴 铁律一：不得杜撰 - 所有内容必须基于搜索结果中的真实材料 - 如果搜索不到，必须如实报告，绝对不能编造书的内容、章节标题、核心思想 - 引用时要区分"搜索到的内容"和"基于知识的合理推断"，后者需标注"（推测）" - **证据强度**：A=官方来源/出版社/学术书评；B=读书平台/书友笔记；C=个人博客/论坛 ### 🟡 铁律二：案例必须小学生能懂 - 所有举例如下标准： - ✅ 买菜找零、分零食、排队、运动比赛、零花钱、养宠物、种花等日常生活场景 - ✅ 孩子在学校会遇到的事（分组、考试、交朋友） - ❌ 不要用经济学案例解释经济学（同义反复） - ❌ 不要用专业术语解释专业术语 - ❌ 不要举需要中学以上知识背景的例子 - 举例时要清晰标明【小学生案例】 ### 🟢 铁律三：结构化输出 - 使用上面的模板格式 - 善用层级缩进（├ └ 符号或缩进） - 每个层级内容控制在可读长度（单条不超过 5 句） - 避免段落式长篇文字 ### 🔵 铁律四：语言简洁 - 能用一句话说清楚就不用两句 - 避免"值得注意的是"、"不可否认的是"、"从某种意义上说"等废话开头 - 避免华丽辞藻和过度修辞 - 结论先行，解释在后 ## 使用示例 ### 阶段一示例 ``` 用户：我想学《思考，快与慢》，作者丹尼尔·卡尼曼 你：（搜索该书目录和核心思想后输出结构化概览） ``` ### 阶段二示例 ``` 用户：我想了解第3章的内容 你：（输出该章节的详细讲解，包含原案例+小学生案例） ``` ## 搜索策略 为提高搜索成功率，推荐依次尝试： 1. **精确搜索**：`"思考，快与慢" 卡尼曼 目录`（书名加引号） 2. **平台搜索**：`豆瓣 思考，快与慢`、`得到 思考，快与慢` 3. **英文搜索**（如果书名是译作）：`Thinking Fast and Slow Kahneman table of contents` 4. **宽泛搜索**：`思考快与慢 核心思想 章节目录` 5. **失败时**：告知学习者搜索结果不足，建议更换关键词、确认书名拼写、或提供出版社/版次信息缩小范围 ## 参考文件 - [输出示例](references/output-examples.md)：阶段一和阶段二的完整输出示例，含格式参考


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Skill: coolhackboy/veo-3-1 (version 1.0.0)

--- name: poyo-veo-3-1 description: Use PoYo AI Veo 3.1 for frame-conditioned video generation through the `https://api.poyo.ai/api/generate/submit` endpoint. Use when a user wants fast or quality modes, start-frame and end-frame guidance, up to 4K resolution, reference-image video generation, or PoYo payloads for `veo3.1-fast` and `veo3.1-quality`. metadata: {"openclaw": {"homepage": "https://docs.poyo.ai/api-manual/video-series/veo-3-1", "requires": {"bins": ["curl"], "env": ["POYO_API_KEY"]}, "primaryEnv": "POYO_API_KEY"}} --- # PoYo Veo 3.1 Video Generation Use this skill to submit and track PoYo jobs for the VEO 3.1 family. ## Quick workflow 1. Choose the right model id for the requested output. 2. Build the request body for `POST https://api.poyo.ai/api/generate/submit`. 3. Send Bearer-authenticated JSON with `Authorization: Bearer <POYO_API_KEY>`. 4. Save the returned `task_id`. 5. Poll unified task status or wait for `callback_url` notifications. ## Request rules - Require top-level `model`. - Keep prompts concrete and outcome-focused. - Require `input.prompt` unless the user already supplied a full payload. - Use `input.image_urls` only when the task needs reference or source images. - Use `input.duration` when the clip length matters. - Use `input.aspect_ratio` when the output surface matters. - Use `input.resolution` when quality/cost tradeoffs matter. ## Model selection ### `veo3.1-fast` Use for general generation with this model variant. ### `veo3.1-quality` Use for general generation with this model variant. ## Execution - Read `references/api.md` for endpoint details, model ids, key fields, example payloads, and polling notes. - Use `scripts/submit_veo_3_1.sh` to submit a raw JSON payload from the shell. - If the user only needs a curl example, adapt the example from `references/api.md` instead of rewriting from scratch. - After submission, report the `task_id` clearly so follow-up polling is easy. ## Output expectations When helping with this model family, include: - chosen model id - final payload or a concise parameter summary - whether reference images are involved - returned `task_id` if a request was actually submitted - next step: poll status or wait for webhook Notes: Needs POYO_API_KEY from https://poyo.ai PoYo.ai - Premium AI API Platform | Image, Video, Music & Chat APIs - 80% Cheaper


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Skill: utopiabenben/music-tagger (version 1.0.0)

--- name: music-tagger description: 音乐文件批量标签工具，支持读取/编辑音乐元数据（歌名、艺术家、专辑、流派等），批量编辑标签，按标签整理音乐文件，预览模式和撤销功能！ --- # Music Tagger - 音乐文件批量标签工具 ## 功能特性 - ✅ 自动识别音乐文件格式（mp3, flac, wav, aac, m4a, ogg, wma, ape 等） - ✅ 读取/编辑音乐元数据（歌名、艺术家、专辑、流派、年份、曲目号等） - ✅ 批量编辑标签 - ✅ 按标签整理音乐文件（艺术家/专辑、流派、年份等） - ✅ 预览模式（先看效果再执行） - ✅ 撤销操作（安全可靠） ## 安装 ```bash # 方法一：通过 clawhub 安装 clawhub install music-tagger # 方法二：作为 Python 脚本运行 git clone <repo-url> cd music-tagger pip install mutagen ``` ## 依赖说明 当前版本是简化版，主要演示框架。要启用实际标签编辑功能，请安装： - `mutagen`：处理音乐元数据 ## 快速开始 ### 1. 读取音乐文件标签 ```bash music-tagger read song.mp3 ``` ### 2. 编辑音乐文件标签 ```bash music-tagger edit song.mp3 --title "My Song" --artist "My Artist" --album "My Album" ``` ### 3. 批量设置标签 ```bash music-tagger batch ./music --artist "My Artist" ``` ### 4. 按艺术家/专辑整理音乐 ```bash music-tagger organize ./music --by artist-album --output ./organized ``` ### 5. 预览模式 ```bash music-tagger organize ./music --by artist-album --preview ``` ### 6. 撤销操作 ```bash music-tagger undo ./organized ``` ## 详细使用说明 ### read 命令参数 - `file`：（必需）要读取标签的音乐文件 ### edit 命令参数 - `file`：（必需）要编辑标签的音乐文件 - `--title`：歌名 - `--artist`：艺术家 - `--album`：专辑 - `--genre`：流派 - `--year`：年份 - `--track`：曲目号 ### batch 命令参数 - `directory`：（必需）要批量编辑的音乐目录 - `--title`：批量设置歌名 - `--artist`：批量设置艺术家 - `--album`：批量设置专辑 - `--genre`：批量设置流派 - `--year`：批量设置年份 ### organize 命令参数 - `directory`：（必需）要整理的音乐目录 - `--by`：整理方式，可选 `artist-album`（按艺术家/专辑，默认）、`genre`（按流派）、`year`（按年份） - `--output`：输出目录，默认在输入目录下创建 `organized` 文件夹 - `--preview`：预览模式，只显示方案不实际执行 ### 支持的音乐格式 | 格式 | 说明 | |-----|------| | mp3 | MP3 音频 | | flac | FLAC 无损音频 | | wav | WAV 音频 | | aac, m4a | AAC 音频 | | ogg | OGG 音频 | | wma | Windows Media 音频 | | ape | APE 无损音频 | ## 示例场景 ### 场景 1：批量设置艺术家 ```bash # 将整个文件夹的音乐艺术家设置为 "My Artist" music-tagger batch ./music --artist "My Artist" ``` ### 场景 2：按艺术家/专辑整理音乐 ```bash # 按艺术家/专辑整理音乐文件夹 music-tagger organize ./music --by artist-album --output ./Music/Organized ``` ### 场景 3：先预览，再执行 ```bash # 第一步：预览 music-tagger organize ./music --by artist-album --preview # 第二步：确认没问题后执行 music-tagger organize ./music --by artist-album --output ./organized ``` ## 注意事项 - 确保已安装所需的依赖库 - 编辑标签前建议先备份原文件 - 建议先用 --preview 预览效果 - 整理前建议先备份原文件 ## 更新日志 ### v1.0.0 (2026-03-06) - 初始版本发布 - 支持读取/编辑基本音乐标签 - 支持批量编辑标签 - 支持按标签整理音乐 - 支持预览模式 - 支持撤销操作


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Skill: huajianjiu000/interview-questions (version 1.0.0)

# 面试题生成器 (Interview Questions Generator) ## 技能描述 根据岗位要求自动生成专业的面试问题库。支持多轮面试、多个维度考察，自动包含考察要点和评分标准。 ## 核心功能 - 根据JD智能生成面试题 - 多维度考察（技术/业务/素质） - 支持多轮面试题库设计 - 自动生成评分标准 - 提供追问技巧 ## 适用场景 - 技术面试题生成 - 产品经理面试 - 销售/运营面试 - 管培生面试 - 压力面试设计 ## 技能结构 ``` interview-questions/ ├── SKILL.md # 主文件 ├── references/ │ └── question_bank.md # 题库参考 └── scripts/ └── generate_questions.py # 生成脚本 ``` ## 面试维度 ```markdown ## 通用能力（必问） - 自我介绍 - 职业规划 - 离职原因 - 优劣势分析 ## 专业能力（岗位相关） - 基础知识 - 实战经验 - 问题解决 ## 素质评估 - 沟通表达 - 团队协作 - 学习能力 - 应变能力 ``` ## 使用方法 1. 提供岗位名称和职责 2. 可选：提供候选人简历 3. 指定面试轮次（初试/复试/HR面） 4. 选择考察重点 5. 系统生成完整面试题库 ## 触发关键词 - "生成面试题" - "面试问题" - "招聘面试" - "面试怎么问" - "岗位面试" ## 支持的面试类型 | 类型 | 适用岗位 | 特点 | |------|----------|------| | 技术面试 | 开发/测试/运维 | 考察编码和系统设计 | | 产品面试 | 产品经理 | 考察需求和数据分析 | | 运营面试 | 运营/策划 | 考察执行和创意 | | 管理面试 | 管理层 | 考察战略和团队管理 | | 通用面试 | 所有岗位 | 标准化问题 | ## 依赖要求 - Python 3.8+ - 无需外部API ## 版本信息 - 版本：1.0.0 - 更新日期：2024年 - 作者：ClawHub Skills


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: quenfly/tavily-search-quant (version 1.0.0)

--- name: tavily-search description: Tavily AI search API integration for OpenClaw. Provides web search functionality with AI-powered summarization optimized for RAG and question answering. Use when you need web search and the default web_search tool is not configured or you prefer Tavily's search results. --- # Tavily Search Tavily Search is a specialized AI search API designed for LLMs and RAG applications. It provides: - Real-time web search with AI-summarized results - Built-in content extraction - Date range filtering - Domain filtering - Free tier: 1000 searches/month ## Configuration Before using, you need to configure your Tavily API key: 1. Get your API key from https://tavily.com/ 2. Set it in your environment: `export TAVILY_API_KEY=your_api_key_here` 3. Or add it to OpenClaw config at `tools.tavily.apiKey` ## Core Capabilities ### 1. Basic Search (`tavily_search`) Search the web with optional depth control and topic filtering. **Parameters:** - `query` (required): Search query string - `max_results` (optional, default 5): Number of results (1-10) - `search_depth` (optional): `basic` or `deep` (default `basic`) - `topic` (optional): `general` or `news` (default `general`) - `days` (optional): Time range in days back from current date ### 2. Search with Date Range (`tavily_search_date_range`) Search with specific start and end dates. **Parameters:** - `query` (required): Search query string - `start_date` (required): YYYY-MM-DD - `end_date` (required): YYYY-MM-DD - `max_results` (optional, default 5) - `search_depth` (optional): `basic` or `deep` ### 3. Q&A Search (`tavily_answer`) Get a direct AI answer to your question with citations. **Parameters:** - `query` (required): Question to answer - `max_results` (optional, default 5) - `search_depth` (optional): `basic` or `deep` ### 4. Extract Content (`tavily_extract`) Extract clean, readable content from one or more URLs. **Parameters:** - `urls` (required): Array of URLs to extract ## Usage Example ```python # Search for recent news about OpenClaw python scripts/tavily_search.py "openclaw github" --days 1 --max_results 5 ``` ## Output Format All search commands return JSON with: - `results`: Array of search results with title, content, url, score - `answer`: AI-generated answer (for answer mode) - `response_time`: Query response time ## scripts/ | Script | Purpose | |--------|---------| | `tavily_cli.py` | Main CLI interface for all Tavily search operations | | `tavily_api.py` | Python API client module | ## references/ | File | Purpose | |------|---------| | `api_docs.md` | Tavily API documentation reference |


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

# Report Generator Skill ## Purpose Single GPT-4.1-mini call that transforms aggregated marketing data into a structured, professional audit report. This is the ONLY AI call in the entire audit pipeline. ## Input Schema ```typescript interface AuditData { input: AuditInput; instagram: InstagramData; metaAds: MetaAdsData; keywords: KeywordData; competitors: CompetitorData; websiteAudit: WebsiteAuditData; collectedAt: string; } ``` ## Output Schema ```typescript interface MarketingReport { brand: string; generatedAt: string; sections: ReportSections; rawData: AuditData; reportMarkdown: string; } ``` ## API Dependencies - **API:** OpenAI - **Model:** `gpt-4.1-mini` - **Auth:** `OPENAI_API_KEY` - **Cost:** ~$0.001-0.002 per call ## Implementation Pattern - System prompt defines the analyst persona and exact 6-section format - User message is the full AuditData JSON - Single API call with `max_tokens: 1500`, `temperature: 0.4` - Response markdown is parsed into individual sections via `## ` header splitting - Token usage is logged for cost tracking - Fallback report is generated if OpenAI call fails ## Token Budget - Input: ~1,500-2,000 tokens (JSON data) - Output: ~800-1,200 tokens (report) ## Error Handling - Missing API key: returns fallback report with error message - API failure: returns fallback report with raw data preserved - All errors logged with context ## Example Usage ```typescript const report = await generateMarketingReport(auditData); console.log(report.reportMarkdown); ``` ## Notes - This is the ONLY file that should make OpenAI calls (except competitor collector fallback) - Never add additional GPT calls to other modules


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wespeakallday/tax-article-generator (version 1.0.0)

--- name: tax-article-generator description: Generate South African tax/VAT/SARS compliance articles version: 1.0.0 author: Migration from Agent Zero --- # Tax/VAT Article Generator Skill ## Overview Automated generation of South African tax compliance articles covering SARS deadlines, VAT, PAYE, and provisional tax. ## Purpose - Generate SEO-optimized tax articles for PayLessTax blog - Ensure SARS deadline accuracy and compliance information - Create structured content with JSON schemas for automation ## Input Variables (Template Placeholders) | Variable | Description | Example | |----------|-------------|---------| | ARTICLE_TITLE | Complete article title | SARS 2026 Tax Season: Essential Compliance Dates | | MAIN_KEYWORD | Primary SEO keyword | SARS 2026 compliance | | YEAR | Tax year | 2026 | | DEADLINE_1_DATE | First deadline date | 31 August 2026 | | DEADLINE_1_NAME | First deadline description | Provisional Tax First Period | | DEADLINE_2_DATE | Second deadline date | 28 February 2027 | | DEADLINE_3_DATE | Third deadline date | 30 September 2027 | | PENALTY_INFO | Penalty information | 10% of tax payable | | INTEREST_RATE | Interest rate formula | repo rate + 4% | | CTA_TEXT | Call-to-action | Download our checklist | ## Article Types ### SARS Compliance Guide - Year-specific deadline overview - Provisional tax due dates - Annual return windows - VAT submission schedules - Penalty information ### VAT Article - VAT 201 form details - Category A/B/C/D/E schedules - Late submission penalties - Input/output tax rules ### PAYE Article - EMP201 submission dates - Monthly filing requirements - UIF/SDL components ### Provisional Tax Guide - IRP6 form instructions - First, second, third periods - Estimated tax calculations - Penalties for underestimation ## Output Schema ```json { "title": "generated title", "author": "PayLessTax Team", "content": "# Markdown content...", "seo_metadata": {...} } ``` ## Triggers - Scheduled tax calendar events - Manual CLI execution - WordPress/WooCommerce webhook (optional) ## APIs & Dependencies - Built-in Python (no external APIs) - No secrets required (content generation only) - Optional: WordPress REST API for publishing ## Files - index.py - Article generator logic - schemas/ - JSON schemas for each article type - templates/ - Jinja2 templates


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