OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: isriam/claw-guru (version 1.0.0)

--- name: claw-guru description: > OpenClaw expert — use for ANY OpenClaw question or problem including: config errors, gateway crashes, gateway not starting, slash commands, channel routing, multi-agent setup, heartbeat, cron jobs, channel setup, Discord/Telegram/Slack/iMessage integration, pairing, auth, nodes, version upgrades, skills, sandboxing, model providers, webhooks, hooks, "openclaw not working", "gateway crashed", "command not found", session issues, memory, browser tool, CLI usage, installation, permissions, tool policy, remote access, and any other OpenClaw topic. --- # Claw Guru — OpenClaw Live Support OpenClaw is an AI-agent gateway that connects LLMs to chat channels, tools, and devices. **Never rely on memorized config values — always verify against live sources.** ## Live Sources (fetch at runtime) | Source | URL | |--------|-----| | Docs home | `https://docs.openclaw.ai` | | Docs index (machine-readable) | `https://docs.openclaw.ai/llms.txt` | | Config reference | `https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration-reference.md` | | Gateway troubleshooting | `https://docs.openclaw.ai/gateway/troubleshooting.md` | | General troubleshooting | `https://docs.openclaw.ai/help/troubleshooting.md` | | FAQ | `https://docs.openclaw.ai/help/faq.md` | | Doctor docs | `https://docs.openclaw.ai/gateway/doctor.md` | | GitHub repo | `https://github.com/openclaw/openclaw` | | GitHub Issues | `https://github.com/openclaw/openclaw/issues` | | Releases / changelog | `https://github.com/openclaw/openclaw/releases` | | Community Discord | `https://discord.gg/clawd` | | ClawHub (skills) | `https://clawhub.ai` | Start with `llms.txt` to find the right doc page for any topic. ## Agent Workflow ### 1. Gather diagnostics first ```bash openclaw doctor openclaw gateway status tail -50 ~/.openclaw/logs/gateway.log ``` ### 2. Fetch the relevant doc BEFORE giving advice Search `llms.txt` for the topic keyword → fetch that doc page → base your answer on it. ### 3. Check GitHub Issues for the exact error Search `https://github.com/openclaw/openclaw/issues?q=ERROR_STRING` for known issues and fixes. ### 4. Verify config against the installed dist — never from memory ```bash DIST=$(find $(npm root -g)/openclaw/dist ~/.npm*/openclaw/dist 2>/dev/null | head -1) # Look up any config key: grep -o 'KEY_NAME.\{0,200\}' "$DIST"/config-*.js | head -10 # Or check the live config reference doc: # https://docs.openclaw.ai/gateway/configuration-reference.md ``` ### 5. Safe change protocol 1. **Backup**: `cp ~/.openclaw/openclaw.json ~/.openclaw/openclaw.json.bak` 2. **Edit** the config 3. **Validate JSON**: `cat ~/.openclaw/openclaw.json | python3 -m json.tool > /dev/null` 4. **Restart**: `openclaw gateway restart` 5. **Check logs**: `tail -30 ~/.openclaw/logs/gateway.log` ## Hard Rule **Never give config values, defaults, or field names from memory.** Always verify against the local dist schema or the live config reference doc. OpenClaw ships new versions frequently — stale advice breaks things.


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Skill: codenova58/dedao (version 0.1.0)

--- name: dedao-hot-trend description: 注册“得到”热门技能；当需要访问或自动化得到相关内容时调用。 homepage: `https://www.igetget.com/` metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🔥"}} --- # 得到 用途与边界 - 面向公开课程/专栏页的信息检索与内容摘要 - 不提供下载、付费内容绕过或接口逆向能力 - 仅处理公开页面的信息整理 关键入口 - 主页：https://www.igetget.com/ - 课程/专栏频道：站点入口 - 搜索入口：站内搜索 常见任务 - 指定主题的课程清单摘要（讲师、课时、发布时间） - 专栏页面的要点提炼（作者、更新频率、核心观点） - 专题页目录与摘要集合 数据字段 - 课程名称、讲师、课时、发布时间、简介、链接 - 专栏名称、作者、更新频率、核心观点摘要、链接 - 专题名称、条目列表、采集时间、来源链接 自动化要点 - 页面可能包含动态加载，需等待完成后解析 - 不处理付费内容与下载相关操作 - 频率控制，尊重平台访问限制 示例流程 - 课程摘要：访问课程页 → 抽取讲师/课时/发布时间 → 输出摘要 - 专栏要点：访问专栏页 → 抽取作者/频率/观点 → 输出卡片 - 专题汇总：访问专题页 → 抽取目录 → 输出摘要集合 合规提示 - 遵守平台规则，不绕过付费或版权限制 - 结果仅用于内部分析与提醒


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Skill: e2e5g/ai-travel-companion (version 1.0.0)

--- name: travel-companion description: 智能伴游AI旅游搭子，提供沉浸式景点与文物讲解服务。当用户要求讲解景点、介绍文物、提供旅游信息、推荐游览路线时使用。支持当年明月幽默风格与孔二狗江湖风格。 --- # 伴游AI旅游搭子 ## 角色定位 你是文化旅途上的讲解者，也是会聊天的旅行搭子。风趣、博学、情绪在线，讲解不端着、吐槽不冒犯，能把历史讲得像故事，把文物讲得像段子。 ## 核心特点 - **识人**：能读懂用户的节奏和偏好，动态调整讲解策略 - **说话**：能根据场景和情绪切换风格，从幽默到抒情，从学术到简约 - **共情**：知道什么时候该让用户轻松笑，什么时候该沉下心来听点真正的文化 ## 讲解风格 ### 默认风格：当年明月式幽默风趣 **核心心法**：不要把自己当成一个客观记录历史的史官，而要当成一个坐在酒馆里，喝着小酒，给一桌朋友讲故事的说书人。 **详细技巧**：见 [references/dangnian-mingyue-style-guide.md](references/dangnian-mingyue-style-guide.md) ### 备选风格：江湖叙事 当用户请求以讲故事形式讲解时，立即切换为直白犀利、充满江湖气息的叙述方式。 ### 其他可选风格 - **抒情风格**：用优美诗意的语言描述建筑和文物 - **简约风格**：简洁明了地提供关键信息 - **学术风格**：深入剖析历史事件和文化现象 ## 输出格式规范 ### 格式要求 1. **标题层级**：使用 `#`、`##`、`###` 表示景点/章节/小节 2. **文本样式**：`**加粗**` 标注重点，`*斜体*` 标注引用 3. **列表格式**：使用 `-` 无序列表 4. **场景图标**：使用 `📜🏛️🎭📝🗺️💡⚠️` 等图标引导不同类型内容 ### 禁止清单 - ❌ 严禁使用：一、二、三、四、五 等中文序号 - ❌ 严禁使用：1、2、3、4、5 等数字序号 - ❌ 严禁使用：(一)(二)(三) 等括号序号 ### 格式示例 ```markdown # 景点名称 景点简介... ## 📜 历史背景 历史内容... ## 🏛️ 建筑特色 建筑内容... ## 🎭 文化典故 典故内容... ## 🗺️ 游览建议 - 建议一 - 建议二 ``` ## 工作流程 ### 1. 最新信息搜索 每次讲解前，先搜索最新旅游信息： - 景点开放时间、门票价格、游览须知 - 景区最新动态、活动信息 - 交通信息、天气建议 ### 2. 知识库学习 深度学习知识库，掌握景点历史文化和讲解风格： - 旅游知识：[assets/guide-fundamentals.pdf](assets/guide-fundamentals.pdf) - 幽默风格：[assets/humorous-narrative-style.docx](assets/humorous-narrative-style.docx) - 江湖风格：[assets/folk-narrative-style.docx](assets/folk-narrative-style.docx) ### 3. 受众分析 了解目标受众：年龄、背景、兴趣和学习目标。 ### 4. 内容生成 - **景点讲解**：用生动语言将历史事件转化为故事 - **个性化推荐**：根据兴趣提供典故解读 - **诗词鉴赏**：提供著名诗词及诗人背景 ### 5. 讲解输出 ⚠️ **强制执行**：严格按输出格式规范输出，使用场景图标，禁止传统序号。 ## 约束条件 - 所有信息必须基于权威资料，避免误导内容 - 不得生成与文化讲解无关的娱乐内容 - 回复中避免出现"知识库"等内部词汇 - 讲解完成后立即停止，不重复输出 ## 任务不包括 - 回复与景点无关的内容 - 提供虚假或误导性信息 - 生成图像 - 回复涉及政治、宗教或敏感话题的内容 ## 初始化 欢迎来到专业的景点与文物讲解服务！请告诉我目标受众是谁，以及他们的兴趣。另外，希望的讲解语言风格是哪种？ ## 参考文档 - 风格技巧参考：[references/story-telling-techniques.md](references/story-telling-techniques.md) - 当年明月风格详解：[references/dangnian-mingyue-style-guide.md](references/dangnian-mingyue-style-guide.md)


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Skill: omactiengartelle/pixar-portrait-generator (version 1.0.0)

--- name: pixar-portrait-generator description: selfies and portraits into Pixar-style 3D animated characters with cinematic CGI rendering. Generate Disney Pixar movie-quality avatars, 3D cartoon portraits, and animated character art featuring soft volumetric lighting, expressive oversized eyes, and glossy subsurface skin — perfect for viral profile pictures, animated-style headshots, family portraits, and 3D cartoon transformations of people, pets, and original characters via the Neta AI image generation API (free trial at neta.art/open). tools: Bash --- # Pixar Portrait Generator selfies and portraits into Pixar-style 3D animated characters with cinematic CGI rendering. Generate Disney Pixar movie-quality avatars, 3D cartoon portraits, and animated character art featuring soft volumetric lighting, expressive oversized eyes, and glossy subsurface skin — perfect for viral profile pictures, animated-style headshots, family portraits, and 3D cartoon transformations of people, pets, and original characters. ## Token Requires a Neta API token (free trial at <https://www.neta.art/open/>). Pass it via the `--token` flag. ```bash node <script> "your prompt" --token YOUR_TOKEN ``` ## When to use Use when someone asks to generate or create pixar style portrait ai generator images. ## Quick start ```bash node pixarportraitgenerator.js "your description here" --token YOUR_TOKEN ``` ## Options - `--size` — `portrait`, `landscape`, `square`, `tall` (default: `square`) - `--ref` — reference image UUID for style inheritance ## Install ```bash npx skills add omactiengartelle/pixar-portrait-generator ```


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Skill: melvynx/context7-cli (version 0.1.0)

--- name: context7-cli description: "Manage Context7 via CLI - search libraries, get documentation context. Use when user mentions 'context7', 'library docs', 'documentation context', or wants to fetch up-to-date library documentation." category: documentation --- # context7-cli ## Setup If `context7-cli` is not installed, install it from GitHub: ```bash npx api2cli install Melvynx/context7-cli ``` If `context7-cli` is not found, install and build it: ```bash bun --version || curl -fsSL https://bun.sh/install | bash npx api2cli bundle context7 npx api2cli link context7 ``` `api2cli link` adds `~/.local/bin` to PATH automatically. The CLI is available in the next command. Always use `--json` flag when calling commands programmatically. ## Authentication ```bash context7-cli auth set "your-ctx7sk-api-key" context7-cli auth test ``` Get your API key at https://context7.com/dashboard (keys start with `ctx7sk`). ## Resources ### libs | Command | Description | |---------|-------------| | `context7-cli libs --name react --query "hooks" --json` | Search for libraries by name | ### context | Command | Description | |---------|-------------| | `context7-cli context get --library /facebook/react --query "useEffect" --json` | Get documentation snippets (JSON) | | `context7-cli context get --library /vercel/next.js --query "app router" --type txt --raw` | Get docs as raw text | | `context7-cli context get --library /vercel/next.js/v15.1.8 --query "middleware" --json` | Pin to specific version | ### Typical workflow 1. Search for the library: `context7-cli libs --name react --query "state management" --json` 2. Use the `id` from results to get docs: `context7-cli context get --library /facebook/react --query "useState" --json` ## Global Flags All commands support: `--json`, `--format <text|json|csv|yaml>`, `--verbose`, `--no-color`, `--no-header`


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Skill: c595390153-a11y/china-stock-analysis-custom (version 1.0.0)

--- name: china-stock-analysis-custom description: Analyze Chinese stock prices (A-shares, HK stocks) and provide investment recommendations. Use when the user asks about stock analysis for Chinese companies, including buying/selling recommendations and market trends. --- # Stock Analysis Analyze stock price movements and provide investment recommendations. ## Supported Markets | Market | Code Format | Example | |--------|-------------|---------| | A-shares (Shanghai) | XXXXXX.SH | 600519.SH (Moutai) | | A-shares (Shenzhen) | XXXXXX.SZ | 000001.SZ (Ping An) | | Hong Kong | XXXX.HK | 0700.HK (Tencent) | | US | TICKER | AAPL, TSLA, NVDA | ## Analysis Workflow When asked to analyze a stock: 1. **Search for current price data** using web search - Query format: "{股票名称} 股价 今日" or "{TICKER} stock price today" - Look for: current price, open, high, low, volume, change % 2. **Gather additional context** (if available) - Recent news affecting the stock - Industry trends - Market sentiment 3. **Present analysis in structured format**: ``` ## 📊 {股票名称}({代码}) 股价分析 ### 📈 核心数据 | 指标 | 数值 | 变化 | |------|------|------| | 收盘价 | XXX | +XX | | 涨跌幅 | XX% | 🔴/🟢 | | 最高/最低 | XX / XX | - | | 成交量 | XX万手 | - | ### 技术面分析 - 短期趋势：... - 关键支撑/压力位：... - 均线状态：... ### 💡 投资建议 **建议：买入/持有/卖出** - 理由：... - 操作策略：... - 风险提示：... ``` ## Recommendation Guidelines ### Buy Signals - 突破关键阻力位 - 成交量放大配合上涨 - 均线多头排列 - 基本面利好 ### Hold Signals - 趋势不明确 - 等待关键突破 - 已有持仓且趋势良好 ### Sell Signals - 跌破关键支撑位 - 成交量萎缩 - 均线空头排列 - 基本面恶化 ## Risk Disclaimer Always include: "分析仅供参考，不构成投资建议。投资有风险，入市需谨慎。" ## Common Chinese Stocks Reference See [references/china-stocks.md](references/china-stocks.md) for popular Chinese stock codes.


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Skill: fangshan101-coder/cashback-assist (version 0.1.0)

--- name: 返利全能助手 description: 返利全流程助手，从选品比价、领券下单到返利追踪、提现指导，覆盖返利购物完整链路。 version: 0.1.0 --- # 返利全能助手 返利购物全流程助手，覆盖从选品比价、领券下单到返利追踪、提现指导的完整链路。无论是返利新手还是资深玩家，都能通过本工具实现购物全程省钱最大化。 ## 触发词 返利助手、返利全流程、选品返利、返利提现、返利攻略、购物省钱、全能返利、cashback assist、full cashback、返利指导 ## 计划实现能力 ### 核心功能 - **智能选品推荐**：基于用户偏好和购物历史，筛选高返利商品并推荐 - **比价引擎**：跨平台比价，综合商品价格、优惠券和返利比例计算真实到手价 - **下单引导**：一步步引导用户完成返利下单流程，确保返利链路不断裂 - **返利追踪**：订单提交后自动追踪返利状态，异常时及时提醒 - **提现指导**：返利到账后指导用户完成提现操作，支持多种提现方式 ### 全流程覆盖 ``` 选品阶段 下单阶段 售后阶段 │ │ │ ├─ 热门推荐 ├─ 领券提醒 ├─ 订单追踪 ├─ 高返筛选 ├─ 链路检查 ├─ 到账提醒 ├─ 跨平台比价 ├─ 下单确认 ├─ 异常预警 └─ 历史低价 └─ 返利绑定 └─ 提现指导 ``` ### 各阶段详细能力 | 阶段 | 功能 | 说明 | |------|------|------| | 选品 | 热门高返推荐 | 每日更新高返利商品榜单 | | 选品 | 跨平台比价 | 同商品多平台真实到手价对比 | | 选品 | 历史价格 | 查看商品历史价格走势，判断是否真低价 | | 下单 | 优惠券查找 | 自动查找并匹配可用优惠券 | | 下单 | 链路完整性检查 | 确保返利跟踪链路未断裂 | | 下单 | 下单流程引导 | 分步引导操作，避免新手操作失误 | | 售后 | 订单状态同步 | 实时追踪返利订单各阶段状态 | | 售后 | 提现方式对比 | 对比支付宝、微信、银行卡等提现方式的手续费和到账速度 | | 售后 | 异常处理 | 退款、失效订单的返利处理指导 | ### 使用场景 1. **新手入门**：第一次接触返利，从注册到提现全程引导 2. **日常购物**：每次购物前查返利、比价、领券，养成省钱习惯 3. **大促备战**：提前选品加购，大促当天快速下单锁定返利 4. **返利管理**：追踪所有待到账返利，确保每笔都不遗漏 5. **提现操作**：返利余额达到门槛后，指导完成提现 ## 输出格式 ``` 🎯 返利全流程报告 ━━ 选品推荐 ━━ [商品1]：¥[价格] | 返利 [X]% | 到手价 ¥[金额] [商品2]：¥[价格] | 返利 [X]% | 到手价 ¥[金额] ━━ 下单清单 ━━ 平台：[平台名] 优惠券：满[X]减[Y] 返利渠道：[渠道名] 预计返利：¥[金额] 下单链接：[链接] ━━ 返利追踪 ━━ 待确认：[N]笔 ¥[金额] 待结算：[N]笔 ¥[金额] 可提现：¥[金额] ```


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Skill: ivangdavila/studying (version 1.0.1)

--- name: "Studying" version: "1.0.1" changelog: "Preferences now persist across skill updates" description: "Auto-learns your study habits for academic success. Adapts techniques, timing, and materials to you." --- ## Auto-Adaptive Study Preferences This skill auto-evolves. User preferences persist in `~/studying/memory.md`. Create on first use: ```markdown ## Techniques <!-- Study methods that work. Format: "method: context (level)" --> <!-- Examples: Active recall for facts (confirmed), Mind maps for concepts (pattern) --> ## Schedule <!-- When/how they study best. Format: "preference (level)" --> <!-- Examples: Morning sessions (confirmed), 25min blocks (pattern) --> ## Materials <!-- Preferred formats. Format: "type: context (level)" --> <!-- Examples: Video lectures for intro (confirmed), Textbooks for deep (pattern) --> ## Exams <!-- Exam prep patterns. Format: "pattern (level)" --> <!-- Examples: Past papers week before (confirmed), Cramming doesn't work (locked) --> ## Never <!-- Approaches that fail. Format: "approach (level)" --> <!-- Examples: Rereading (confirmed), Highlighting only (pattern) --> ``` *Empty sections = no preference yet. Observe and fill. Levels: pattern → confirmed → locked* **Rules:** - Detect patterns from what study methods work and which don't - Focused on academic contexts (exams, courses, grades) - Confirm after 2+ consistent signals - Check `dimensions.md` for categories, `criteria.md` for format


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Skill: destinyd/ai-promo (version 0.1.1)

--- name: ai-promo description: 查询大模型平台优惠信息。当用户提到 token优惠、llm优惠、大模型优惠、龙虾优惠、openclaw优惠、免费token、推荐赚钱、优惠推荐、优惠新客、优惠限时、优惠免费、优惠全部、优惠订阅、优惠提交、提交优惠 时触发。 --- # Promo API Skill 获取大模型平台优惠信息。 ## 触发规则 ### 自动触发关键字 当用户提到以下关键字时，自动调用 API 返回优惠信息： | 分类 | 关键字 | |------|--------| | 通用 | token优惠、llm优惠、大模型优惠、龙虾优惠、openclaw优惠、免费token、推荐赚钱 | | 推荐 | 推荐奖励、邀请赚钱、referral | | 新客 | 新客优惠、新用户福利、首购优惠 | | 限时 | 限时抢购、限时优惠 | | 免费 | 永久免费、免费使用 | ### 分类查询命令 | 命令 | 说明 | |------|------| | "优惠 推荐" | 查询推荐奖励 | | "优惠 新客" | 查询新客优惠 | | "优惠 限时" | 查询限时抢购 | | "优惠 免费" | 查询永久免费 | | "优惠 全部" | 查询所有优惠 | | "优惠 提交" | 提交新优惠 | ### 订阅管理 | 命令 | 说明 | |------|------| | "优惠订阅 开启" | 开启每日推送 | | "优惠订阅 关闭" | 关闭推送 | | "优惠订阅 状态" | 查看订阅状态 | --- ## 实现逻辑 ### 1. User_id 管理 **存储位置：** `~/.promo_user_id` **脚本：** `~/projects/skills/ai-promo/scripts/promo_user.sh` 触发时自动生成并保存 user_id。 ### 2. 查询优惠 **脚本：** `~/projects/skills/ai-promo/scripts/promo_query.sh` **API 端点：** `https://cli.aipromo.workers.dev/list?user_id=xxx&categories=xxx` **本地缓存：** `~/projects/skills/ai-promo/cache.json`（API 不可用时使用） ### 3. 订阅管理 **存储位置：** `~/.promo_subscribers.json` **脚本：** `~/projects/skills/ai-promo/scripts/promo_subscribe.sh` --- ## 响应模板 ``` 📋 优惠列表（用户: u_xxx） 💰 推荐奖励 【硅基流动】邀请好友双方各得16元代金券 奖励: 16元代金券/人 链接: https://cloud.siliconflow.cn/i/MhfNgy2S ... 📋 推荐规则 - 提交的推荐链接有机会展示给其他用户 - 20% 概率显示您的推荐链接 - 同类优惠仅保留最早提交者 🔗 查看详情: https://cli.aipromo.workers.dev/landing ``` --- ## 推荐链接 | 平台 | 链接 | |------|------| | 硅基流动 | https://cloud.siliconflow.cn/i/MhfNgy2S | | 智谱AI GLM | https://www.bigmodel.cn/glm-coding?ic=40FM6F50MO | --- ## 提交优惠 用户可以提交新优惠信息： **命令：** "优惠 提交" **提交格式：** ``` 平台: xxx 标题: xxx 链接: xxx 奖励: xxx（可选） 描述: xxx（可选） ``` **示例：** ``` 优惠 提交 平台: 硅基流动 标题: 新用户福利 链接: https://siliconflow.cn/promo/xxx 奖励: 100万Tokens 描述: 新用户注册即送，限时活动 ``` **脚本：** `~/projects/skills/ai-promo/scripts/promo_submit.sh` ```bash ~/projects/skills/ai-promo/scripts/promo_submit.sh \ "硅基流动" "新用户福利" "https://siliconflow.cn/promo/xxx" "100万Tokens" "新用户注册即送" ``` **注意事项：** - 同类优惠仅保留最早提交者 - 提交后会进行审核 - 审核通过后将展示给其他用户 --- ## API 参考 **端点：** https://cli.aipromo.workers.dev **分类参数：** - `referral` - 推荐奖励 - `new_customer` - 新客优惠 - `limited_time` - 限时抢购 - `permanent_free` - 永久免费 --- ## 每日推送 **Cron 配置：** `0 9 * * * ~/projects/skills/ai-promo/scripts/promo_push.sh`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: volcengine-skills/byted-podcast-gen (version 1.0.0)

--- name: byted-podcast-gen description: 将某个话题或者网页内容总结合成为播客音频（Podcast）。基于火山引擎豆包语音播客合成协议生成最终音频。 license: Complete terms in LICENSE --- # Podcast Skill 基于火山引擎豆包语音合成 WebSocket 协议（PodcastTTS，`/api/v3/sami/podcasttts`）将某个话题合成为播客音频并保存为本地文件。支持： - 输入一句话题文本或者一个网页地址（也可以是个文件下载地址，支持 pdf/word/txt 格式）生成播客 - 原样输出播客音频下载链接（不要做截断等处理）和生成好的本地文件供下载。验证下载链接是否可下载，若可下载则返回给用户，不可下载的只是只返回本地文件。 - 输出播客分段文本（JSON） ## 适用场景 1. 用户提到 `生成播客` 或 `播客合成` 等相关关键词。 2. 用户需要为某个话题生成播客形式的音频文件。 3. 用户需要某个网页或文件内容生成播客形式的音频文件。 4. 用户需要为用户上传的文件内容或者一个长上下文生成播客形式的音频文件。 ## 强制规则（最高优先级） **当你收到用户请求生成播客时：** - **必须且只能使用** 本 Skill 的脚本来生成播客 - **话题模式** 用户需要为某个话题生成播客形式的音频文件， 使用参数 `action=4` 和 `prompt_text` = 话题文本。 - **网页模式** 用户需要某个网页或可下载文件内容生成播客形式的音频文件， 使用参数 `action=0` 和 `input_url` = 网页地址或文件下载地址。 - **文件模式** 用户需要为用户上传的文件内容或者一个长上下文生成播客形式的音频文件， 使用参数 `action=0` 和 `text` = 用户上传文件读取出来的内容或者是一段比较长的文本，一般超过 200 个字。 ## 使用步骤 1. 分析用户需要合成播客的内容，准备要合成的输入：`prompt_text`（原始话题，一般不超过 20 个字）或 `input_url`（网页地址或文件下载地址） 或者 `text`（用户上传文件读取出来的内容或者是一个比较长的文本，一般超过 200 个字）。 2. 运行脚本前先 `cd` 到本技能目录：`skills/byted-podcast-gen`。 3. 配置鉴权（环境变量或命令行参数）。 4. 执行脚本：`python scripts/podcast.py [参数]`。参考下面示例部分。 5. 根据脚本输出的 JSON 里的 `audio_path` / `texts` / `audio_url` 使用生成结果，如果有 `audio_url` 是一个带过期时间的 URL, 原封不动的返回给用户, `audio_path` 是本地文件路径, 可以给用户提供下载。 ## 脚本参数 | 参数 | 简写 | 必填 | 说明 | |------|------|------|------| | `--text` | | 否 | 输入原始长文本（`action=0` 时使用） | | `--input_url` | | 否 | 输入文本的 URL（`action=0` 时使用，二选一） | | `--prompt_text` | | 否 | 提示词文本（`action=4` 时必填） | | `--action` | | 否 | 播客类型：`0`(原始文本/URL)、`4`(prompt)；默认 `4` | | `--speaker_info` | | 否 | 说话人配置 JSON（默认 `{"random_order":false}`） | | `--encoding` | | 否 | 音频格式：`mp3`（默认）、`wav`、`ogg_opus` | | `--output` | | 否 | 最终音频输出文件路径（默认自动生成到 `output/`） | ## 返回值说明 脚本输出 JSON，包含： - `status`: `"success"` 或 `"error"` - `task_id`: 任务标识（用于定位一次生成任务） - `audio_path`: 最终音频本地路径 - `texts`: 分段文本 JSON 字符串，每个发音人对应的文本列表。 - `audio_url`: 服务端返回的音频下载地址 - `error`: 失败时的错误信息 ## 错误处理 - 若报错提示缺少 `MODEL_SPEECH_API_KEY`：检查环境变量或命令行参数是否已配置，不存在的时候提示用户输入, 然后设置到环境变量。 - 若收到服务端错误（`MsgType.Error`）：根据错误信息检查账号权限、资源 ID、输入内容及是否已开通服务。 - 若收到服务端错误包含关键字 `quota` 说明当前账号已超量，需升级火山引擎豆包语音的播客服务。 - python 执行缺少相关 package 时，需要先安装依赖：`pip install -r requirements.txt` ## 参考文档 - [豆包播客-产品简介](https://www.volcengine.com/docs/6561/1668014?lang=zh) ## 示例 ```bash # 基于话题生成播客音频 ptompt_text="豆包语音合成服务" python scripts/podcast.py --prompt_text $ptompt_text --action 4 # 基于网页内容生成播客音频 url="https://www.volcengine.com/docs/6561/1668014?lang=zh" python scripts/podcast.py --input_url $url --action 0 # 基于长文本内容生成播客音频 text="欢迎收听本期节目，我们聊聊人工智能的关键拐点……" python scripts/podcast.py --text $text --action 0 ```

path: requirements.txt
content: websockets>=12.0


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: hopyky/self-reflection (version 1.1.1)

--- name: self-reflection description: Continuous self-improvement through structured reflection and memory version: 1.1.1 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🪞","requires":{"bins":["jq","date"]}}} --- # 🪞 Self-Reflection A skill for continuous self-improvement. The agent tracks mistakes, lessons learned, and improvements over time through regular heartbeat-triggered reflections. ## Quick Start ```bash # Check if reflection is needed self-reflection check # Log a new reflection self-reflection log "error-handling" "Forgot timeout on API call" "Always add timeout=30" # Read recent lessons self-reflection read # View statistics self-reflection stats ``` ## How It Works ``` Heartbeat (60m) → Agent reads HEARTBEAT.md → Runs self-reflection check │ ┌─────────┴─────────┐ ▼ ▼ OK ALERT │ │ Continue Reflect │ ┌─────────┴─────────┐ ▼ ▼ read log (past lessons) (new insights) ``` ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `check [--quiet]` | Check if reflection is due (OK or ALERT) | | `log <tag> <miss> <fix>` | Log a new reflection | | `read [n]` | Read last n reflections (default: 5) | | `stats` | Show reflection statistics | | `reset` | Reset the timer | ## OpenClaw Integration Enable heartbeat in `~/.openclaw/openclaw.json`: ```json { "agents": { "defaults": { "heartbeat": { "every": "60m", "activeHours": { "start": "08:00", "end": "22:00" } } } } } ``` Add to your workspace `HEARTBEAT.md`: ```markdown ## Self-Reflection Check (required) Run `self-reflection check` at each heartbeat. If ALERT: read past lessons, reflect, then log insights. ``` ## Configuration Create `~/.openclaw/self-reflection.json`: ```json { "threshold_minutes": 60, "memory_file": "~/workspace/memory/self-review.md", "state_file": "~/.openclaw/self-review-state.json", "max_entries_context": 5 } ``` ## Author Created by [hopyky](https://github.com/hopyky) ## License MIT


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