OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: ray1012/gold-price-summary-ray1012 (version 1.0.0)

--- name: gold-price-summary version: 1.0.0 description: 总结当日金价涨跌并给出投资建议。当用户询问金价、今日金价、黄金行情、黄金分析、黄金投资建议、金价走势时激活。 --- # 金价日报 Skill ## 工作流程 1. **搜索实时金价** - 搜索 `gold price today XAU USD` 获取国际金价 - 搜索 `今日金价 国内` 获取国内金价（人民币/克） - 搜索 `gold price news today` 获取市场动态 2. **分析数据** - 当日开盘价、收盘价、最高价、最低价 - 涨跌幅（绝对值 + 百分比） - 近期趋势（1日、1周、1月） - 影响因素（美元指数、利率、地缘风险等） 3. **输出结构化报告** ``` 📊 **【今日金价速报】** **国际金价（XAU/USD）** - 当前价格：$xxxx/盎司 - 当日涨跌：+/$xxx (+x.xx%) - 开盘：$xxxx | 最高：$xxxx | 最低：$xxxx **国内金价（人民币/克）** - 今日报价：¥xxx 元/克 - 当日涨跌：+/-¥xx **近期走势** - 1个月：... - 3个月：... 📰 **市场影响因素** - 美元走势：... - 利率环境：... - 地缘风险：... 💡 **投资建议** （分风险等级说明） ``` ## 投资建议框架 | 风险偏好 | 建议 | |---------|------| | 保守型 | 观望，等回调再考虑定投 | | 稳健型 | 定投黄金ETF，控制在总资产10-20% | | 激进型 | 可配置20-30%，关注回调买入机会 | ## 注意事项 - 所有价格数据以搜索结果为准，标注数据来源和时间 - 投资建议仅供参考，不构成实际投资建议 - 提及"市场有风险，投资需谨慎"


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Skill: coolhackboy/poyo-flux-2-api (version 1.0.0)

--- name: poyo-flux-2 description: Use PoYo AI Flux 2 through the `https://api.poyo.ai/api/generate/submit` endpoint. Use when a user wants to generate or edit media with this model family, prepare PoYo-compatible payloads, submit jobs, or poll task status for `flux-2-pro`, `flux-2-pro-edit`, `flux-2-flex`, `flux-2-flex-edit`. metadata: {"openclaw": {"homepage": "https://docs.poyo.ai/api-manual/image-series/flux-2", "requires": {"bins": ["curl"], "env": ["POYO_API_KEY"]}, "primaryEnv": "POYO_API_KEY"}} --- # PoYo Flux 2 Use this skill to submit and track PoYo jobs for the Flux 2 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.size` to match the intended aspect ratio or canvas. - Use `input.resolution` when quality/cost tradeoffs matter. ## Model selection ### `flux-2-pro` Use for higher-quality or premium jobs. ### `flux-2-pro-edit` Use for editing or modifying supplied images. ### `flux-2-flex` Use for general generation with this model variant. ### `flux-2-flex-edit` Use for editing or modifying supplied images. ## Execution - Read `references/api.md` for endpoint details, model ids, key fields, example payloads, and polling notes. - Use `scripts/submit_flux_2.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


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: edwinjhlee/x-osv (version 1.0.1)

--- name: x-osv description: | CLI for Google OSV database. Query vulnerabilities for packages, scan local projects for vulnerable dependencies. **Dependency**: This is an x-cmd module. Install x-cmd first (see x-cmd skill). **Required Tool**: Install osv-scanner for project scanning (see https://github.com/google/osv-scanner). license: Apache-2.0 compatibility: POSIX Shell metadata: author: Li Junhao version: "1.0.1" category: x-cmd-extension tags: [x-cmd, security, vulnerability, osv, scanner] --- # x osv - Open Source Vulnerabilities > Query Google OSV database for package vulnerabilities and scan local projects. --- ## Quick Start ```bash # Query vulnerability for a package x osv q -p jq -v 1.7.1 # Scan local project for vulnerabilities (requires osv-scanner) x osv scanner . ``` --- ## Features - **Vulnerability Query**: Query OSV database for package vulnerabilities - **Project Scanning**: Scan local projects using osv-scanner - **SARIF Reports**: Generate SARIF security reports - **Multi-ecosystem**: Supports npm, pip, Maven, Go, Rust, etc. --- ## Prerequisites | Tool | Purpose | Install | |------|---------|---------| | x-cmd | Required module runtime | `brew install x-cmd` | | osv-scanner | Project scanning | https://github.com/google/osv-scanner | --- ## Commands | Command | Description | |---------|-------------| | `x osv q <pkg>` | Query vulnerabilities for a package | | `x osv scanner <path>` | Scan project for vulnerabilities (requires osv-scanner) | | `x osv vuln <id>` | Get vulnerability details | | `x osv sarif` | Generate SARIF security reports | | `x osv eco` | List supported ecosystems | --- ## Examples ### Query Vulnerabilities ```bash # Query specific package version x osv q -p jq -v 1.7.1 # Query by commit hash x osv q -c 6879efc2c1596d11a6a6ad296f80063b558d5e0f ``` ### Scan Projects ```bash # Scan current directory (requires osv-scanner installed) x osv scanner . # Scan specific lockfile x osv scanner --lockfile requirements.txt x osv scanner --lockfile package-lock.json ``` ### Generate SARIF Reports ```bash # Scan npm project x osv sarif npm ./my-project/ # Scan pip project with JSON output x osv sarif pip ./project/ --json ``` --- ## Supported Ecosystems View all supported ecosystems: ```bash x osv eco ``` Includes: npm, PyPI, Maven, Go, Rust, NuGet, Packagist, etc. --- ## API Key No API key required for basic usage. Rate limits apply for unauthenticated requests. --- ## Related - [OSV.dev](https://osv.dev) - Official OSV website - [osv-scanner](https://github.com/google/osv-scanner) - Required tool for project scanning


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Skill: bingze00000/multi-platform-publisher-jarvis (version 1.0.1)

# Social Media Manager - 社交媒体管理助手 ## 功能描述 一站式社交媒体管理工具，支持多平台内容发布、数据分析、粉丝互动。 ## 使用场景 - 多平台内容同步发布 - 社交媒体数据分析 - 粉丝互动管理 - 热点追踪 - 内容排期管理 - KOL/KOC 数据分析 ## 命令 ### 多平台发布 ``` 发布内容 内容=文章.md 平台=微博，公众号，知乎 定时=2026-03-29 09:00 ``` ### 数据分析 ``` 获取数据 平台=微博 账号=@xxx 时间范围=7 天 ``` ### 粉丝互动 ``` 回复评论 平台=微博 时间范围=1 小时 情感=正面优先 ``` ### 热点追踪 ``` 追踪热点 关键词=AI 平台=微博，知乎 时间=24 小时 ``` ## 支持平台 - 微博 - 微信公众号 - 知乎 - 小红书 - 抖音 - B 站 - 头条号 ## 功能模块 - 内容发布 - 数据看板 - 粉丝管理 - 热点监控 - 竞品分析 - 排期日历 ## 特性 - 多平台统一管理 - 自动发布 - 数据可视化 - 情感分析 - 智能推荐


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Skill: jimmypeng4ios/codex-harness-engineering (version 0.1.0)

--- name: codex-harness-engineering description: 基于 OpenAI《Harness Engineering》实践的 Codex 工作规范。强调环境能力补齐、仓库即记录系统、严格分层架构、可观测可验证闭环、持续防漂移治理。 version: 0.1.0 --- # Codex Harness Engineering（原文导向） ## 目标 在高吞吐智能体开发中，通过结构化环境与可强制约束，让 Codex 稳定完成复杂任务。 ## 何时使用 - 多步骤、跨模块、跨文件任务 - 需要 PR 循环评审与持续修复 - 需要 UI/日志/指标驱动验证 - 需要长期维护一致性、防止架构漂移 ## 核心原则 1. 进展慢通常是环境结构不足，而非模型能力不足。 2. 不靠“再努力一点”，而是补齐工具、抽象、约束与文档。 3. AGENTS.md 是地图，不是百科全书。 4. docs/ 是记录系统（versioned source of truth）。 5. 架构边界要严格且可自动验证。 6. 吞吐量上升后，优先降低等待成本。 7. 持续垃圾回收，抑制模式漂移。 ## 执行规范 ### A. 任务推进 - 将大目标拆成构建模块：设计、代码、评审、测试。 - 每次受阻先识别缺失项：工具/约束/文档。 - 将缺失项写回仓库，形成可复用能力。 ### B. PR 闭环 - 允许 Codex 发起 PR。 - 要求 Codex 本地自审改动。 - 可结合本地/云端智能体审查。 - 对人工与智能体反馈持续响应，直到通过。 - Codex 直接使用标准开发工具（如 gh、本地脚本、仓库技能）取上下文。 ### C. 可读性与可观测性 - 支持按 git worktree 启动实例。 - 提供 DevTools 能力（DOM 快照、截图、导航）。 - 暴露日志/指标/追踪（临时隔离，任务后清理）。 - 支持 LogQL/PromQL 查询，支撑性能/SLO 提示执行。 ### D. 文档与知识布局（强制） - 保持短 AGENTS.md（目录/地图）。 - docs/ 作为结构化知识库，至少包括： - design-docs/ - exec-plans/active/ - exec-plans/completed/ - exec-plans/tech-debt-tracker.md - generated/ - product-specs/ - references/ - 采用渐进式披露：入口精简，深层内容分层索引。 - 用 linter + CI 校验文档新鲜度、交叉链接、结构一致性。 ### E. 架构分层（强制） 业务域内依赖只允许： Types -> Config -> Repo -> Service -> Runtime -> UI 横切关注点仅通过 Providers 进入。 通过自定义 linter + 结构测试强制执行。 ### F. 品味不变式（强制） 将团队偏好编码为机器规则（示例）： - 结构化日志 - 命名约定 - 文件大小限制 - 平台可靠性规则 并在 lint 报错中给出可执行修复指引。 ### G. 吞吐量导向合并策略 - 减少阻塞式合并门，缩短 PR 生命周期。 - 偶发失败以快速纠错与重跑优先，避免长期等待。 ### H. 漂移治理 - 将黄金原则编码进仓库。 - 定期运行后台任务扫描偏差、更新质量评分、发起定向重构 PR。 - 持续小步治理技术债，防止坏模式扩散。


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Skill: patrick-erichsen-2/yeet (version 1.0.0)

--- name: "yeet" description: "Use only when the user explicitly asks to stage, commit, push, and open a GitHub pull request in one flow using the GitHub CLI (`gh`)." --- ## Prerequisites - Require GitHub CLI `gh`. Check `gh --version`. If missing, ask the user to install `gh` and stop. - Require authenticated `gh` session. Run `gh auth status`. If not authenticated, ask the user to run `gh auth login` (and re-run `gh auth status`) before continuing. ## Naming conventions - Branch: `pe/{description}` when starting from main/master/default. - Commit: conventional commit syntax, for example `fix: handle missing config`. - PR title: conventional commit syntax summarizing the full diff, for example `fix: handle missing config`. ## Workflow - If on main/master/default, create a branch: `git checkout -b "pe/{description}"` - Otherwise stay on the current branch. - Confirm status, then stage everything: `git status -sb` then `git add -A`. - Commit tersely with a conventional commit message: `git commit -m "{type}: {description}"` - Run checks if not already. If checks fail due to missing deps/tools, install dependencies and rerun once. - Push with tracking: `git push -u origin $(git branch --show-current)` - If git push fails due to workflow auth errors, pull from master and retry the push. - Open a PR and edit title/body to reflect the description and the deltas: `GH_PROMPT_DISABLED=1 GIT_TERMINAL_PROMPT=0 gh pr create --draft --fill --head $(git branch --show-current)` - Write the PR description to a temp file with real newlines (e.g. pr-body.md ... EOF) and run pr-body.md to avoid \\n-escaped markdown. - PR description (markdown) must be detailed prose covering the issue, the cause and effect on users, the root cause, the fix, and any tests or checks used to validate.


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Skill: wu-uk/adaptive-cruise-control-csv-processing (version 0.1.0)

--- name: csv-processing description: Use this skill when reading sensor data from CSV files, writing simulation results to CSV, processing time-series data with pandas, or handling missing values in datasets. --- # CSV Processing with Pandas ## Reading CSV ```python import pandas as pd df = pd.read_csv('data.csv') # View structure print(df.head()) print(df.columns.tolist()) print(len(df)) ``` ## Handling Missing Values ```python # Read with explicit NA handling df = pd.read_csv('data.csv', na_values=['', 'NA', 'null']) # Check for missing values print(df.isnull().sum()) # Check if specific value is NaN if pd.isna(row['column']): # Handle missing value ``` ## Accessing Data ```python # Single column values = df['column_name'] # Multiple columns subset = df[['col1', 'col2']] # Filter rows filtered = df[df['column'] > 10] filtered = df[(df['time'] >= 30) & (df['time'] < 60)] # Rows where column is not null valid = df[df['column'].notna()] ``` ## Writing CSV ```python import pandas as pd # From dictionary data = { 'time': [0.0, 0.1, 0.2], 'value': [1.0, 2.0, 3.0], 'label': ['a', 'b', 'c'] } df = pd.DataFrame(data) df.to_csv('output.csv', index=False) ``` ## Building Results Incrementally ```python results = [] for item in items: row = { 'time': item.time, 'value': item.value, 'status': item.status if item.valid else None } results.append(row) df = pd.DataFrame(results) df.to_csv('results.csv', index=False) ``` ## Common Operations ```python # Statistics mean_val = df['column'].mean() max_val = df['column'].max() min_val = df['column'].min() std_val = df['column'].std() # Add computed column df['diff'] = df['col1'] - df['col2'] # Iterate rows for index, row in df.iterrows(): process(row['col1'], row['col2']) ```


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Skill: zhangyuqi98/eastmoney-stock-analysis (version 1.0.0)

--- name: a-stock-technical-analysis description: A股个股技术分析报告生成工具。当用户请求生成股票技术分析报告、查询A股个股行情、分析个股走势时触发。支持输入股票代码和股票名称，自动抓取东方财富实时数据并生成结构化技术分析报告。 --- # A股技术分析报告 Skill 输入股票代码（如 002281）和股票名称（如 光迅科技），自动生成一份结构完整、逻辑清晰、语言专业克制的技术分析报告。 ## 工作流程 ### 第一步：获取实时行情数据 用浏览器访问东方财富个股页面： ``` openclaw browser navigate https://quote.eastmoney.com/sz{代码}.html ``` 等待页面加载完成后执行： ``` openclaw browser snapshot ``` 同时尝试 eastmoney 实时行情 API（成功率不稳定，多试几次）： ``` http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=0.{代码}&fields=f43,f44,f45,f46,f47,f48,f57,f58,f60,f170,f171 ``` > 注意：secid 规则 — 深圳用 0.，上海用 1.。如光迅科技 002281 → secid=0.002281 ### 第二步：获取指数数据（大盘环境） 从个股页面快照中已包含上证/深证指数数据。若需单独确认： ``` http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=1.000001&fields=f43,f57,f58,f60 http://push2.eastmoney.com/api/qt/stock/get?secid=0.399001&fields=f43,f57,f58,f60 ``` ### 第三步：解析关键数据 从页面快照中提取以下字段： **个股行情：** - 现价、涨幅、涨跌额 - 今开、昨日收盘（昨收） - 最高、最低 - 成交量、成交额 - 换手率、量比 - 市盈率(动)、市净率 - 总市值、流通市值 **基本面（页面已有）：** - 净利润、营收、ROE、毛利率、净利率 - 负债率 - 股东户数变化 **重要事件（从个股大事列表中提取）：** - 限售解禁日 - 年报/季报预约披露日 - 近期龙虎榜记录 - 近期研报标题 - 大宗交易记录 **板块/题材：** - 所属板块涨幅 **资金面（若有）：** - 主力净流入、超大单净流入 - 大宗交易信息 ### 第四步：生成报告 按 `references/report-template.md` 中的结构填充数据，生成完整报告。 ## 注意事项 1. **网络不稳定时**：eastmoney API 可能连接失败（code 52），此时以浏览器快照数据为准 2. **技术指标数据有限**：东方财富页面不直接展示完整 MACD/KDJ/RSI，需要时用 `stock_zh_a_hist` 获取历史数据后自行计算，或标注"暂无数据" 3. **不以任何形式编造数据**：数据不足时必须写"暂无数据"或"无法判断" 4. **报告末尾必须附言**："以上内容仅为技术面分析，不构成投资建议。"


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hangchuan555-bot/intj-efficiency-boost (version 1.0.0)

--- name: intj-efficiency-boost description: INTJ personality efficiency boost skill. Use when user expresses personality analysis needs, idea structuring, task breakdown, learning plans, process building, overthinking issues, unclear execution steps, or efficiency optimization requests. Compatible with Maxclaw OpenClaw and general scenarios. --- # INTJ 人格与效率增效技能 ## 核心定位 专为 INTJ 人格设计的效率与执行力增强系统。顺应 INTJ 的战略思维优势，同步修正其典型短板（过度思考、追求完美、信息冗余），将高价值思考转化为可落地的最小行动。 ## 人格识别与自动修正 ### 触发检测 当用户出现以下模式时，自动触发人格修正提示： | 检测信号 | 修正策略 | |---------|---------| | 反复纠结、决策瘫痪 | 强制聚焦核心目标，输出最小启动步骤 | | 想太多不行动 | 限制分析时间，直接给出可执行清单 | | 追求全能方案 | 提示「足够好」原则，降低启动门槛 | | 信息收集冗余 | 提炼关键变量，停止无边界调研 | ### 人格修正话术模板 ``` 【人格提醒】检测到完美主义倾向。当前阶段目标是启动， 而非最优解。请执行「60分先行」原则：先行动，再迭代。 ``` ## 标准响应模板 ### 工作任务响应 ``` 【思维对齐】 核心目标：[一句话描述最终目的] 关键约束：[时间/资源/质量底线] 【人格提醒】 [若有短板触发，输出对应修正提示] 【执行方案】 阶段一：最小启动（1-2步，24小时内可完成） 阶段二：核心推进（关键里程碑） 阶段三：校验闭环（交付标准） 【后续优化】 已完成项：[避免精力分散的聚焦提示] 待优化项：[适度放权的边界说明] ``` ### 学习任务响应 ``` 【知识框架】 主题：[学习目标] 核心逻辑链：[3-5个关键概念及关联] 【执行方案】 每日学习单元：30分钟聚焦模块 week1：基础概念扫盲 week2：核心原理深挖 week3：应用场景验证 week4：知识整合输出 【防碎片化提醒】 本计划旨在体系化吸收，避免散点式学习消耗。 ``` ## 工具协同规范 当用户需要对接 AI 工具或低代码平台时： 1. 明确输入（用户的想法/数据） 2. 定义输出（期望结果格式） 3. 简化步骤（最多 3 步配置） 4. 提供回退方案（如果 A 失败则 B） ## 质量门槛 - 每次响应必须包含「思维对齐」和「执行方案」 - 「人格提醒」仅在检测到短板信号时触发 - 执行方案步骤不超过 5 步，确保可执行性 - 关键节点设置可量化的校验标准


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: orideclaw/nimo-glasses (version 0.1.0)

--- name: nimo-glasses description: Connect AI smart glasses to OpenClaw via Companion App. Provides secure linkCode pairing, chat API, and SSE streaming for voice-controlled AI conversations through smart glasses. --- # Nimo AI Glasses Plugin Connect AI smart glasses to your OpenClaw Gateway for private, on-device AI voice conversations. ## What it does - 🔗 **Secure pairing** — 6-digit one-time link code, auto-rotates after each pairing - 💬 **Chat API** — `POST /nimo/chat` for text → AI reply - 📡 **SSE streaming** — real-time token-by-token AI responses via `GET /nimo/events` - 🔐 **Session tokens** — bearer-token auth with configurable expiry (default 60 days) - ⚙️ **Configurable** — custom system prompt, max response length ## Installation ```bash openclaw plugins install nimo-glasses ``` Then enable in your config: ```json5 { plugins: { entries: { "nimo-glasses": { enabled: true, config: { maxResponseLength: 300, systemPrompt: "You are an AI assistant in smart glasses. Be concise, no line breaks." } } } } } ``` Restart the gateway: ```bash openclaw gateway restart ``` ## Usage 1. `GET /nimo/health` — get the current link code 2. `POST /nimo/pair` — exchange link code for a session token 3. `POST /nimo/chat` — send a message, get AI reply 4. `GET /nimo/events` — SSE stream for real-time responses ## Data Flow ``` Smart Glasses → STT → Companion App → OpenClaw Gateway (this plugin) → AI Agent → Reply → TTS → Glasses ``` Data does NOT pass through any third-party server. Direct connection to your own Gateway.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: suspicious | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: penghang1223/oc-context-optimizer (version 1.2.0)

# SKILL.md - Context Optimizer > OpenClaw运行时优化系统 — 系级级安装，所有Agent统一受益 ## 类型 **Runtime Optimizer（运行时优化）** - 🎯 受众：OpenClaw系统管理员 - 📦 安装方式：系统级安装（不是Agent级） - 🔄 生效方式：OpenClaw运行时自动调用，Agent无需感知 ## 工作原理 ``` Agent A ←┐ Agent B ←┼── OpenClaw运行时（统一优化） ← context-optimizer Agent C ←┘ ``` 所有Agent间接受益，但不需要单独配置。 ## 功能 ### 1. 微压缩 (microcompact) - 检测重复消息（相似度>85%） - 合并连续的工具调用结果 - 压缩长文本（保留首尾关键信息） - **效果**：节省60%+重复token - **谁在用**：运行时自动 - **Agent感知**：❌ 不感知 ### 2. 自动压缩 (autocompact) - 监控token使用量 - 超过阈值时自动触发压缩 - 生成对话摘要+保留关键文件 - **效果**：长对话节省50%+token - **谁在用**：运行时自动 - **Agent感知**：❌ 不感知 ### 3. 流式并行执行 (streaming_executor) - 流式检测工具调用 - 并行执行多个工具 - 错误隔离+自动重试 - **效果**：工具执行加速3x - **谁在用**：运行时自动 - **Agent感知**：❌ 不感知 ### 4. Token预算管理 (token_budget) - Token使用追踪（累计/本次/剩余） - 三级阈值预警（75%警告/85%压缩/90%危险） - 预算耗尽自动续期（最多5次） - **效果**：防止上下文溢出，智能预算管理 - **谁在用**：心跳监控 - **Agent感知**：🟡 告警时感知 ### 5. 工具延迟加载 (tool_defer) - 初始prompt仅加载~10个核心工具 - 40+工具按需搜索加载 - 多维度搜索评分 - **效果**：节省75%+工具描述token - **谁在用**：运行时自动 - **Agent感知**：❌ 不感知 ## 用法 ### 直接调用（Python） ```bash # 微压缩测试 python3 scripts/microcompact.py --test # 自动压缩测试 python3 scripts/auto_compactor.py --test # 流式执行器测试 python3 scripts/streaming_executor.py --test # Token预算测试 python3 scripts/token_budget.py --test # 工具延迟加载测试 python3 scripts/tool_defer.py --test # 处理消息文件 python3 scripts/microcompact.py messages.json python3 scripts/auto_compactor.py messages.json python3 scripts/streaming_executor.py tools.json python3 scripts/token_budget.py status python3 scripts/tool_defer.py --search "飞书" ``` ### 集成到Agent工作流 ```python from scripts.microcompact import MicroCompactor from scripts.auto_compactor import AutoCompactor from scripts.streaming_executor import StreamingToolExecutor # 微压缩 compactor = MicroCompactor() result = compactor.compact(messages) print(f"节省 {result.savings_percent:.1f}% token") # 自动压缩 auto = AutoCompactor(context_window=200_000) if auto.should_compact(current_tokens): result = auto.compact(messages) messages = result.messages # 流式执行 executor = StreamingToolExecutor(max_concurrent=5) for tool in tool_calls: await executor.add_tool(tool) results = await executor.wait_all() ``` ## 配置参数 | 参数 | 默认值 | 说明 | |------|--------|------| | similarity_threshold | 0.85 | 消息相似度阈值 | | min_message_length | 100 | 最小合并长度 | | context_window | 200_000 | 上下文窗口大小 | | safety_margin | 0.8 | 压缩触发比例 | | max_concurrent | 5 | 最大并行工具数 | | timeout_seconds | 30.0 | 工具执行超时 | ## 依赖 - Python 3.8+ - 标准库（json, asyncio, difflib） - 无外部依赖 ## 许可 MIT License


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: spacesq/s2-atmos-perception (version 1.0.9)

--- name: s2-atmos-perception description: S2-SP-OS Atmos Radar. Real-time meteorological and space weather (NOAA) perception organ for AI Agents. version: 1.0.9 author: Space2.world tags: [S2-SP-OS, Atmosphere, Weather, Space Weather] metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🌪️","requires":{"bins":["python3"]}}} allowed-tools: [exec] --- # S2-Atmos-Perception: The Atmospheric Radar Welcome to the **S2 Atmos Perception**. This is the specialized atmospheric and meteorological sensory organ of the S2-SP-OS. ## Features * **ATMOS Tensor**: Real-time outdoor temperature, humidity, wind, and AQI (via official Open-Meteo Air Quality API). * **AURA Tensor**: NOAA Space Weather data for geomagnetic storms. * **Environmental Insights**: Intelligent reasoning based on real weather data. --- ## Instructions for AI Agents (CRITICAL) **Privacy Rule:** You MUST explicitly ask the user for their location if it's not in the context. **Execution (Agent Mode):** bash python3 atmos.py --location "<City_Name>" --mode agent Handling Environmental Insights: If the returned JSON contains environmental_insights: Share the insight with the user. Propose the recommended_action to the user as friendly advice. Do NOT attempt to execute physical device commands automatically from this tool. Instructions for Human Admins Bash python3 atmos.py --location "San Francisco" --mode human


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: jikeapi-cn/jike-couplet-query (version 1.0.0)

--- name: jike-couplet-query description: 中文对联查询。支持按上联或下联关键词搜索，也支持随机返回对联。 适用场景：用户要求搜索、随机推荐或解释相关中文内容时使用。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_COUPLET_QUERY_KEY"]},"primaryEnv":"JIKE_COUPLET_QUERY_KEY"}} --- # 中文对联查询 - 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。 支持：**关键词查询、随机返回**。 ## 前置配置 ```bash export JIKE_COUPLET_QUERY_KEY=你的AppKey # 或使用通用 Key export JIKE_APPKEY=你的AppKey ``` ## 使用方法 ```bash python3 scripts/couplet_query.py query --keyword 示例关键词 python3 scripts/couplet_query.py random python3 scripts/couplet_query.py query --keyword 示例关键词 --json ``` ## AI 使用步骤 1. 用户提供关键词时，使用 `query` 子命令。 2. 用户要求随机推荐时，使用 `random` 子命令。 3. 默认返回表格文本；需要结构化数据时追加 `--json`。 ## 脚本位置 `scripts/couplet_query.py`


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)