OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: zhangifonly/jiandaoyun (version 1.0.0)

--- name: "简道云" version: "1.0.0" description: "简道云低代码开发助手，精通表单设计、流程编排、数据仪表盘、API集成" tags: ["lowcode", "form", "workflow", "dashboard"] author: "ClawSkills Team" category: "productivity" --- # 简道云 AI 助手 你是一个精通简道云低代码平台的 AI 助手，能够帮助用户高效搭建企业应用。 ## 身份与能力 - 精通简道云表单设计、流程引擎、仪表盘、智能助手全模块 - 熟悉简道云开放 API，能指导系统集成开发 - 了解企业数字化场景，能提供最佳实践方案 ## 核心功能指导 ### 表单设计 常用字段类型及适用场景： - 单行文本/多行文本：基础信息录入 - 下拉框/单选/多选：标准化选项 - 数字/日期：精确数据 - 子表单：一对多明细数据（如订单明细） - 关联数据：跨表引用（如关联客户表） - 公式字段：自动计算（支持 IF/SUM/CONCATENATE 等） 数据联动配置：选择某字段值后自动填充关联字段。 ### 流程引擎 流程节点类型： - 填写节点：指定人员填写表单 - 审批节点：支持或签/会签/依次审批 - 抄送节点：通知相关人员 - 分支节点：按条件走不同流程 流程设计要点： 1. 明确审批层级和条件分支 2. 设置合理的超时提醒 3. 利用「流程数据」实现跨节点数据传递 ### 仪表盘 图表类型：指标图、柱状图、折线图、饼图、数据表格、透视表 筛选条件：支持日期范围、成员、部门等动态筛选 数据联动：多个图表联动钻取，点击某柱状图自动筛选明细 ### 开放 API 简道云 API 基础信息： - Base URL: `https://api.jiandaoyun.com/api/v5` - 认证方式: API Key（在「管理后台 → 开放平台」获取） - 请求头: `Authorization: Bearer {api_key}` 常用接口： | 接口 | 方法 | 路径 | 说明 | |------|------|------|------| | 查询数据 | POST | `/app/{app_id}/entry/{entry_id}/data` | 按条件查询表单数据 | | 新增数据 | POST | `/app/{app_id}/entry/{entry_id}/data/create` | 创建一条记录 | | 更新数据 | POST | `/app/{app_id}/entry/{entry_id}/data/update` | 更新指定记录 | | 删除数据 | POST | `/app/{app_id}/entry/{entry_id}/data/delete` | 删除指定记录 | | 获取表单列表 | POST | `/app/{app_id}/entries` | 获取应用下所有表单 | 查询数据示例： ```json { "limit": 100, "filter": { "rel": "and", "cond": [ {"field": "status", "method": "eq", "value": "已完成"} ] }, "fields": ["_id", "title", "status", "create_time"] } ``` ## 使用场景 1. 搭建 CRM 客户管理系统：客户表 + 跟进记录子表 + 销售漏斗仪表盘 2. 搭建 OA 审批流程：请假/报销/采购申请 + 多级审批 + 自动汇总 3. 搭建项目管理看板：任务表 + 甘特图 + 进度仪表盘 4. 搭建进销存系统：商品表 + 入库/出库流程 + 库存预警 ## 工作规范 - 表单字段命名使用中文，保持业务语义清晰 - 复杂计算优先使用公式字段，避免手动填写 - 流程设计先画流程图再配置，避免返工 - API 调用注意频率限制（默认 100次/分钟） - 大数据量查询使用分页（limit + data_id 翻页） --- **最后更新**: 2026-03-16


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: edwardrodriguez703-design/book-it-support (version 1.0.1)

--- name: book-it-support description: Book it-support services through Lokuli MCP. Use when user needs to find and book it-support. Triggers on requests like "book a it-support", "find it-support near me", or any it-support service request. --- # uook it support Book it-support services through Lokuli's MCP server. ## MCP Endpoint ``` https://lokuli.com/mcp/sse ``` Transport: SSE | JSON-RPC 2.0 | POST requests ## Tools ### search ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "search", "arguments": { "query": "it-support", "zipCode": "90640", "maxResults": 20 } } } ``` ### check_availability ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "check_availability", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "date": "2025-02-10" } } } ``` ### create_booking ```json { "method": "tools/call", "params": { "name": "create_booking", "arguments": { "providerId": "xxx", "serviceId": "yyy", "timeSlot": "2025-02-10T14:00:00-08:00", "customerName": "John Doe", "customerEmail": "[REDACTED_SECRET]", "customerPhone": "+13105551234" } } } ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: shiyanhui/clawcaptcha (version 0.1.0)

--- name: clawcaptcha description: CAPTCHA solving service for AI agents — solve reCAPTCHA, hCaptcha, Cloudflare Turnstile, FunCaptcha, and image CAPTCHAs automatically. metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":["CLAWCAPTCHA_API_KEY"]},"primaryEnv":"CLAWCAPTCHA_API_KEY","homepage":"https://clawise.dev"}} --- # ClawCaptcha CAPTCHA solving service for AI agents. ClawCaptcha lets your agent bypass human verification challenges automatically, so it can access websites and services without getting blocked. - **reCAPTCHA v2/v3** — Token-based solving with site key - **hCaptcha** — Full support including enterprise - **Cloudflare Turnstile** — Bypass Turnstile challenges - **FunCaptcha** — Arkose Labs challenge solving - **Image CAPTCHA** — OCR-based image recognition - **GeeTest** — Slide and click verification ## Getting Started 1. Get your API key at [clawise.dev](https://clawise.dev) 2. Set `CLAWCAPTCHA_API_KEY` in your environment Documentation: [docs.clawise.dev](https://docs.clawise.dev)


Security scan verdicts — ClawScan: malicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector:  ()
Skill: ziqi-jin/weather-cn-fixed (version 1.0.2)

--- name: weather-zh description: 中文天气查询工具 - 使用中国天气网获取实时天气（无需API密钥，不依赖大模型） homepage: https://www.weather.com.cn/ metadata: { "openclaw": { "emoji": "🌤️", "requires": { "bins": ["curl", "grep"] } } } --- # 中文天气查询 (Weather in Chinese) 使用**纯脚本方案**查询中国天气网，**完全不依赖大模型**，稳定可靠。 ## 🎯 核心方案：weather-cn.sh 脚本 ### 使用方法 ```bash ./weather-cn.sh 城市名 ``` ### 示例 ```bash # 查询成都天气 ./weather-cn.sh 成都 # 查询北京天气 ./weather-cn.sh 北京 # 查询上海天气 ./weather-cn.sh 上海 ``` ### 输出格式 ``` ═════════════════════════════════════════════════ 成都天气 ═════════════════════════════════════════════════ 📍 今日天气（2026-02-11） ☀️ 晴 | 温度：15/3℃ 📊 生活指数 🤧 感冒：极易发 🏃 运动：较适宜 👔 穿衣：较冷 🚗 洗车：适宜 ☀️ 紫外线：强 ═════════════════════════════════════════════════ ``` --- ## 📁 文件说明 ### 1. weather-cn.sh 主脚本文件，负责： - 查找城市代码 - 获取天气数据 - 解析HTML内容 - 格式化输出 ### 2. weather_codes.txt 城市代码映射表，格式： ``` 城市名,代码 成都,101270101 北京,101010100 ... ``` --- ## 🏙️ 支持的城市 ### 预置城市（50+） | 地区 | 城市 | |------|------| | 直辖市 | 北京、上海、天津、重庆 | | 华东 | 杭州、南京、苏州、宁波、温州、厦门、福州、济南、青岛 | | 华南 | 广州、深圳、东莞、佛山、珠海、南宁、海口、三亚 | | 华中 | 武汉、长沙、南昌 | | 西南 | 成都、贵阳、昆明、拉萨 | | 西北 | 西安、兰州、银川、西宁、乌鲁木齐 | | 东北 | 哈尔滨、长春、沈阳、大连 | | 华北 | 太原、呼和浩特、石家庄 | ### 添加新城市 编辑 `weather_codes.txt`，添加城市代码： ``` 城市名,101xxxxxx ``` 获取城市代码：访问 https://www.weather.com.cn/ 搜索城市，查看URL中的代码。 --- ## 🔧 工作原理 ### 流程图 ``` 用户输入 "成都" ↓ 查找城市代码 101270101 ↓ curl 获取HTML ↓ grep/sed 解析 ↓ 格式化输出 ``` ### 核心优势 ✅ **零大模型依赖** - 完全使用bash/grep/sed ✅ **极速响应** - <1秒完成查询 ✅ **稳定可靠** - 不依赖外部API ✅ **原生中文** - 直接解析中国天气网 ✅ **Token节省** - 除了初始设置，每次查询零Token消耗 --- ## 📊 Token消耗对比 | 方案 | 每次查询Token | 稳定性 | |------|-------------|--------| | **weather-cn.sh** | **0** 🎉 | 100% ✅ | | web_fetch + 大模型 | ~4000 | 100% | | wttr.in + 大模型 | ~4500 | ~50% | --- ## 🚀 快速开始 ### 1. 使用脚本（推荐） ```bash # 查询天气 ~/.openclaw/workspace/skills/weather-zh/weather-cn.sh 成都 ``` ### 2. 创建快捷命令（可选） ```bash # 添加到 ~/.zshrc 或 ~/.bash_profile alias weather='~/.openclaw/workspace/skills/weather-zh/weather-cn.sh' # 使用 weather 成都 ``` --- ## 🛠️ 备用方案 如果中国天气网不可用，可使用以下备用方案： ### 方案1：web_fetch（需要大模型解析） ```bash web_fetch "https://www.weather.com.cn/weather/101010100.shtml" ``` ### 方案2：Open-Meteo API ```bash curl -s "https://api.open-meteo.com/v1/forecast?latitude=39.9042&longitude=116.4074&current_weather=true&daily=temperature_2m_max,temperature_2m_min,weathercode&timezone=Asia%2FShanghai" ``` ### 方案3：wttr.in ```bash curl -s "wttr.in/Beijing?T" ``` --- ## 📝 使用场景 当用户询问以下问题时使用本skill： - "今天天气怎么样" - "明天天气如何" - "[城市名]天气" - "会不会下雨" - "气温多少" - "天气查询" --- ## ⚠️ 注意事项 1. **天气数据延迟**：中国天气网数据可能略有延迟 2. **城市名称**：使用标准城市名，如"成都"、"上海"而非"川" 3. **网络依赖**：需要能够访问 www.weather.com.cn 4. **生活指数**：指数为通用建议，仅供参考 --- ## 🎉 总结 **weather-cn.sh** 是一个轻量、快速、零依赖的天气查询工具： - ✅ 完全不依赖大模型 - ✅ <1秒响应时间 - ✅ 50+ 预置城市 - ✅ 彩色格式化输出 - ✅ Token消耗：0（每次查询） 适合高频调用、自动化任务等场景。


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (MEDIUM)
Skill: bytesagain1/csrf (version 1.0.0)

--- name: "csrf" version: "1.0.0" description: "Csrf reference tool. Use when working with csrf in devtools contexts." author: "BytesAgain" homepage: "https://bytesagain.com" source: "https://github.com/bytesagain/ai-skills" tags: [csrf, devtools, dev, reference, cli] category: "devtools" --- # Csrf Csrf reference tool. Use when working with csrf in devtools contexts. ## When to Use - Working with csrf and need quick reference - Looking up devtools standards or best practices for csrf - Troubleshooting csrf issues - Need a checklist or guide for csrf tasks ## Commands ### `intro` ```bash scripts/script.sh intro ``` Overview and core concepts ### `quickstart` ```bash scripts/script.sh quickstart ``` Getting started guide ### `patterns` ```bash scripts/script.sh patterns ``` Common patterns and best practices ### `debugging` ```bash scripts/script.sh debugging ``` Debugging and troubleshooting ### `performance` ```bash scripts/script.sh performance ``` Performance optimization tips ### `security` ```bash scripts/script.sh security ``` Security considerations ### `migration` ```bash scripts/script.sh migration ``` Migration and upgrade guide ### `cheatsheet` ```bash scripts/script.sh cheatsheet ``` Quick reference cheat sheet ### `help` ```bash scripts/script.sh help ``` ### `version` ```bash scripts/script.sh version ``` --- *Powered by BytesAgain | bytesagain.com | [REDACTED_SECRET]*


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: sipoon/sipoon-codegraph-index (version 0.1.0)

# codegraph-index > **借鉴来源**：CodeGraph (colbymchenry/codegraph) > > 预索引代码知识图谱，用 tree-sitter 建立符号关系、调用图、代码结构，通过 MCP Server 供 Agent 查询。 > > **Benchmark**：平均减少 57% token，71% 更少 tool calls，大型仓库效果更明显。 --- ## 触发条件 满足以下任一场景时激活： - 用户要求分析项目结构、架构、技术栈 - 用户要求查找某个函数/类的调用关系 - 用户要求了解代码库规模（文件数、语言分布） - 工作区代码量超过 200 个源文件 - 进入大型代码库（>5000 行）需要快速定位 --- ## 工作流程 ### Phase A：初始化索引（首次使用） ```bash # 检查 tree-sitter CLI 是否存在 tree-sitter --version # 如果不存在，用 npm 安装（CodeGraph 兼容 Windows） npm install -g tree-sitter-cli # 初始化项目索引 cd <项目目录> tree-sitter graph ``` ### Phase B：索引构建（核心） 对工作区执行 tree-sitter 解析，输出四类信息： **1. 符号表（Symbols）** ```bash tree-sitter query --scope source.ts "<项目>" "(function_declaration name: (identifier) @func-name)" ``` **2. 调用图（Call Graph）** ```bash tree-sitter query --scope source.ts "<项目>" "(call_expression function: (identifier) @caller)" ``` **3. 导入关系（Imports）** ```bash tree-sitter query --scope source.ts "<项目>" "(import_statement)" ``` **4. 文件结构摘要** ```bash # 按语言统计文件数 Get-ChildItem -Recurse -Include *.ts,*.tsx,*.js,*.py,*.go,*.rs | Group-Object Extension | Select-Object Name, Count ``` ### Phase C：MCP Server 封装（可选，看 OpenClaw MCP 支持情况） 将索引结果封装为 MCP Tool，供 Agent 调用： ``` Available Tools: - symbol_search(query) → 返回符号定义位置 - callgraph(function_name) → 返回调用链 - file_structure(lang) → 返回文件树 - import_graph(file) → 返回导入/被导入关系 ``` ### Phase D：Agent 查询模式 收到代码探索请求时： 1. **先查索引**（symbol_search / callgraph） 2. **再读文件**（只读相关文件，不是全文扫描） 3. **避免 spawn Explore 子 agent 全文扫描** --- ## 输出格式 ```markdown ## 代码结构摘要 | 指标 | 值 | |------|-----| | 总文件数 | N | | 总代码行数 | N | | 主语言 | TypeScript | | 框架 | Next.js 16 | ## 核心模块 | 模块 | 路径 | 导出符号 | |------|------|---------| | auth | src/auth/ | login, logout, refresh | | api | src/api/ | fetch, post, put | ## 调用关系（简化） auth/login → api/fetch → /auth/token ``` --- ## 与直接 grep/glob 的对比 | 操作 | 无索引 | 有索引 | |------|--------|--------| | 找函数定义 | grep 全文 → 扫描所有文件 | symbol_search → 直接返回 | | 找调用链 | 手动追踪 | callgraph → 一步返回 | | 大仓库探索 | 消耗大量 token | 减少 57% token | --- ## 限制与注意事项 - tree-sitter CLI 不支持 C#（需要 .NET 分析器） - Windows 下 `tree-sitter graph` 输出路径可能用反斜杠 - 索引只对解析过的语言有效，先确认项目语言是否被支持 - 索引文件（.tree-sitter/）应该加入 `.gitignore` --- ## 死代码检测（扩展） 利用调用图识别孤立节点（叶子节点无入边 = 潜在死代码）： ```bash # 通过 tree-sitter 调用图，找出从未被调用的函数 # 步骤： # 1. 用 tree-sitter graph 导出调用图（JSON 格式） # 2. 解析 JSON，找出所有函数定义节点 # 3. 过滤出没有任何调用者的节点 python3 -c " import json, sys graph = json.load(open('.tree-sitter/call_graph.json')) calls = set() for edge in graph.get('calls', []): calls.add(edge['caller']) for node in graph.get('definitions', []): if node['name'] not in calls: print(f'POTENTIAL DEAD: {node[\"name\]} @ {node[\"file\"]}:{node[\"line\"]}') " ``` **注意**：调用图只能检测静态调用，动态调用（eval、反射）需人工确认。 --- ## 触发命令 当用户说"分析这个项目"、"找某个函数在哪"、"了解代码结构"时使用。 ## 下一跳（Skill 链式调用） codegraph-index 是**代码探索前置技能**，索引完成后按以下路径调用： ` codegraph-index → refactoring（发现死代码/结构问题时） → agent-teams（需要多角度代码审查时） → 直接读文件（索引结果足够时，不需要下一步） ` **下一跳触发条件**： - 索引完成后发现大量死代码 → 调用 efactoring 做影响分析和重构 - 索引完成后需要多角度审查 → 调用 gent-teams - 索引结果已足够回答用户问题 → 直接输出结果，不需要下一步


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal:  | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: hmzo/macro-monitor (version 1.0.2)

--- name: macro-monitor description: 每日宏观数据监控和推送。自动浏览免费数据源（Trading Economics、FRED、国家统计局、央行官网、财联社等），整理整合过去24小时发布的宏观数据和政策信息，并推送给用户。通过 cron 每天晚上10点自动触发。 --- # 宏观数据监控技能 ## 工作流程 当此技能被触发时（通常通过 cron 每天晚上10点），执行以下步骤： ### 1. 启动浏览器 使用 browser 工具启动浏览器控制： ``` browser action=start profile=openclaw ``` ### 2. 读取科普知识库 **必须先读取** references/indicators.md 文件，获取常见指标的科普解释： ``` read path=/home/hmzo/.openclaw/workspace/skills/macro-monitor/references/indicators.md ``` ### 3. 采集数据 按优先级访问以下数据源，收集过去24小时发布的宏观数据和政策信息： **国际数据：** - Trading Economics (https://tradingeconomics.com/calendar) - 查看经济日历 - FRED (https://fred.stlouisfed.org/releases) - 美联储经济数据发布 **国内数据：** - 国家统计局 (http://www.stats.gov.cn/) - 查看最新数据发布 - 央行官网 (http://www.pbc.gov.cn/) - 货币政策、利率、流动性数据 - 证监会官网 (http://www.csrc.gov.cn/) - 监管政策 **新闻资讯：** - 财联社 (https://www.cls.cn/) - 实时金融新闻 - 华尔街见闻 (https://wallstreetcn.com/) - 市场资讯 ### 4. 整理整合 将采集到的数据按以下结构整理： ``` 【过去24小时宏观数据】📊 🌍 国际数据 - [数据名称] [发布值] [预期值] [前值] [影响说明] 💡 [小白向科普解释说明 - 每个指标都必须添加] 🇨🇳 国内数据 - [数据名称] [发布值] [预期值] [前值] [影响说明] 💡 [小白向科普解释说明 - 每个指标都必须添加] 📜 政策动态 - [政策标题] - [简要说明] 📰 重要资讯 - [新闻标题] - [简要说明] ``` **科普解释规则（强制执行）：** 1. **每个指标都必须添加科普解释**，没有例外 2. **科普解释来源优先级：** - 优先：从 references/indicators.md 中查找现成解释 - 其次：如果找不到，执行"未知指标处理"流程 3. **科普解释格式要求：** ``` 💡 [指标名]：[一句话定义] - 为什么重要：[简短说明] - 怎么看：[正常范围/关键阈值] ``` 4. **对于重要数据变化，添加额外解读：** - 超预期：为什么超预期？对市场有什么影响？ - 低于预期：反映了什么问题？政策可能如何应对？ ### 未知指标处理流程 当遇到 references/indicators.md 中没有的指标时： 1. **多源搜索验证** 使用 browser 工具搜索该指标，访问多个来源： - 搜索1："[指标名] 是什么 意思" - 搜索2："[指标名] 经济指标 解释" - 搜索3："[指标名] investing.com" 或 "[指标名] trading economics" 2. **交叉验证** - 对比多个来源的解释，确保准确性 - 优先选择权威来源（央行官网、统计局、知名财经媒体） - 避免单一来源的片面解释 3. **整理科普内容** 将搜索结果整理成通俗易懂的格式： ``` 💡 [指标名]：[一句话定义] - 为什么重要：[简短说明] - 怎么看：[正常范围/关键阈值] ``` 4. **可选：更新知识库** 如果该指标是常见指标，考虑将解释添加到 references/indicators.md 中，避免重复搜索 ### 5. 推送消息 使用 message 工具将整理好的报告推送给用户： ``` ``` ## 数据源快速访问 ### Trading Economics 经济日历 - URL: https://tradingeconomics.com/calendar - 关注：高重要性事件（红色标记） - 字段：时间、国家、事件、实际值、预期值、前值 ### 国家统计局 - URL: http://www.stats.gov.cn/ - 关注：最新数据发布栏目 - 重点指标：GDP、CPI、PPI、PMI、工业增加值、社会消费品零售 ### 央行官网 - URL: http://www.pbc.gov.cn/ - 关注：新闻发布、政策解读 - 重点：LPR利率、MLF操作、公开市场操作、货币政策报告 ## 注意事项 1. **时间过滤**：采集过去24小时（GMT+8）发布的数据和新闻 2. **科普解释强制**：每个指标都必须添加科普解释，没有例外 3. **重要性排序**：高重要性数据优先展示 4. **简洁明了**：每个条目不超过2行，重点突出数值变化 5. **数据验证**：对比实际值与预期值，标注超预期/不及预期 6. **异常处理**：如果某个数据源无法访问，跳过并记录，不影响其他数据源 ## Cron 配置 此技能通过以下 cron job 调度： ```json { "name": "macro-monitor-daily", "schedule": { "kind": "cron", "expr": "0 22 * * *", "tz": "Asia/Singapore" }, "payload": { "kind": "agentTurn", "message": "执行宏观数据监控，浏览免费数据源，整理过去24小时发布的宏观数据和政策信息并推送" }, "sessionTarget": "isolated", "enabled": true } ``` ## 手动触发 如需手动触发数据采集，发送消息： ``` 执行宏观数据监控，浏览免费数据源，整理过去24小时发布的宏观数据和政策信息并推送 ```


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: ghwyever/04-text-to-image (version 1.0.3)

# 文生图生成技能 ## 功能介绍 根据提示词生成 9:16 竖屏短剧高清画面，适用于短剧关键帧制作。 ## 输入参数 - prompt：生成提示词（必填） - negative_prompt：负面提示词（可选） ## 输出结果 - image_url：生成图片地址 ## 使用场景 - 短剧分镜画面生成 - 短视频素材制作 - 小说IP可视化 ## 技术说明 支持通用文生图模型，需配置 API_KEY、API_BASE、MODEL_NAME。


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: extraterrest/student-timetable (version 0.1.0-alpha.4)

--- name: student-timetable description: Student timetable manager for self or parent-managed child profiles. Includes init flow + profile registry under schedules/profiles/. --- # student-timetable Design - Supports two operating modes: - Self profile: a student manages their own schedule. - Child profiles: a parent/guardian manages one or more children. - Uses a profile registry + per-profile data files so queries are consistent across kids and reusable in other automations. Initialize - Run interactive setup: - `node skills/student-timetable/cli.js init` - This writes/updates: - `schedules/profiles/registry.json` - `schedules/profiles/<profile_id>/*` Query - `node skills/student-timetable/cli.js today --profile <id|name|alias>` - `node skills/student-timetable/cli.js tomorrow --profile <id|name|alias>` - `node skills/student-timetable/cli.js this_week --profile <id|name|alias>` - `node skills/student-timetable/cli.js next_week --profile <id|name|alias>` Tool entry - `tool.js`

path: skill_runtime.js
content: async function web_search(_args) {
  throw new Error('web_search runtime is not available in local node tests.');
}

async function web_fetch(_args) {
  throw new Error('web_fetch runtime is not available in local node tests.');
}

module.exports = { web_search, web_fetch };


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: totongf/install-chinese-fonts (version 1.0.0)

--- name: install-chinese-fonts description: Install Chinese/CJK fonts on Linux hosts using distro packages and fontconfig verification. Use when Chinese text renders as tofu / missing glyphs, or when an agent needs Noto or Source Han fonts for servers, containers, desktops, screenshots, PDFs, browser automation, or headless Chrome/Playwright environments. --- # Install Chinese Fonts Prefer system packages. They are smaller, easier to update, and more reliable than downloading huge upstream font archives. ## Quick start Use the bundled script for repeatable installs: ```bash bash scripts/install_chinese_fonts.sh --dry-run bash scripts/install_chinese_fonts.sh bash scripts/install_chinese_fonts.sh --verify-only ``` The script: - detects `dnf` / `yum` / `apt-get` - installs a sane default CJK font set - refreshes fontconfig with `fc-cache -f` - verifies visible families with `fc-list` ## Recommended workflow 1. Check whether Chinese fonts already exist. 2. Install distro-packaged CJK fonts. 3. Refresh font cache. 4. Verify that `fontconfig` can see CJK families. 5. Only if packages are unavailable or a specific family/version is required, fall back to upstream downloads such as Source Han Sans / 思源黑体. ## Package-manager defaults ### RHEL / Rocky / Alma / Anolis / CentOS 8+ Prefer Noto CJK packages: ```bash sudo dnf -y install \ google-noto-cjk-fonts \ google-noto-sans-cjk-ttc-fonts \ google-noto-serif-cjk-ttc-fonts sudo fc-cache -f fc-list | grep -Ei 'Noto Sans CJK|Noto Serif CJK|Source Han Sans|Source Han Serif' | head -40 ``` ### Debian / Ubuntu Prefer: ```bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y fonts-noto-cjk sudo fc-cache -f fc-list | grep -Ei 'Noto Sans CJK|Noto Serif CJK|Source Han Sans|Source Han Serif' | head -40 ``` ## Verification Check whether Chinese fonts already exist: ```bash fc-list :lang=zh family file | head -20 ``` Check the specific families after installation: ```bash fc-list | grep -Ei 'Noto Sans CJK|Noto Serif CJK|Source Han Sans|Source Han Serif' | head -40 ``` ## Fallback: upstream manual install Only use manual downloads when: - the distro repo lacks the needed package - a user explicitly asks for Source Han / 思源 family - a specific upstream version is required Recommended source: - Adobe Source Han Sans releases on GitHub Prefer language-specific archives over giant all-in-one bundles unless the user explicitly needs the full family. After extraction, copy font files into a system font directory such as: - `/usr/share/fonts/` - `/usr/local/share/fonts/` Then refresh cache: ```bash fc-cache -f ``` ## Notes - On headless Linux servers, installing fonts is often enough for Chrome, Playwright, PDF renderers, screenshots, and document export to display Chinese correctly. - If an app still shows tofu boxes after installation, restart the app after `fc-cache -f`. - For system-wide installs, expect root privileges or a privileged shell.


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: madan-wego/approve-pairing (version 2.0.0)

--- name: approve-pairing description: Approve a pending DM pairing request without the openclaw CLI, by directly editing credential files. Use when `openclaw pairing approve` is unavailable (CLI not in PATH, elevated access not configured, sandbox environment). Supports telegram, whatsapp, signal, imessage, discord, slack, feishu. --- # approve-pairing Approve pending DM pairing requests by writing directly to OpenClaw credential files — no CLI required. ## How It Works Pairing state lives in two files under `~/.openclaw/credentials/`: - **`<channel>-pairing.json`** — pending requests (sender ID, code, accountId) - **`<channel>-<accountId>-allowFrom.json`** — approved senders allowlist Approving = add sender ID to allowFrom file + remove code from pairing file. ## Quick Approval (script) ```bash python3 skills/approve-pairing/scripts/approve_pairing.py <channel> <code> ``` Example: ```bash python3 skills/approve-pairing/scripts/approve_pairing.py telegram PWVW264M ``` The script: 1. Reads `~/.openclaw/credentials/<channel>-pairing.json` 2. Finds the request matching the code 3. Appends the sender ID to the allowFrom file 4. Removes the code from pending requests ## Manual Steps (if script unavailable) 1. Read `~/.openclaw/credentials/<channel>-pairing.json` to get `id` and `meta.accountId` 2. Write/update `~/.openclaw/credentials/<channel>-<accountId>-allowFrom.json`: ```json { "version": 1, "allowFrom": ["<sender_id>"] } ``` 3. Clear the pending request from `<channel>-pairing.json` ## Notes - Codes expire after 1 hour — check `createdAt` if approval fails - A gateway restart may be needed: `openclaw gateway restart` - If `accountId` is `"default"` or empty, the file is `<channel>-default-allowFrom.json` - Pending requests capped at 3 per channel; old ones must expire before new ones are created


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: imwyvern/wechat-reader (version 1.0.0)

--- name: wechat-reader description: Read WeChat public account (微信公众号) articles. Activate when the user shares a mp.weixin.qq.com link, asks to read/summarize a WeChat article, or mentions 公众号/微信文章. These pages are JS-rendered and blocked by web_fetch — this skill uses browser automation to extract full article text. --- # WeChat Article Reader ## Why This Skill Exists WeChat public account articles (`mp.weixin.qq.com/s/...`) are fully JS-rendered and have anti-scraping measures. `web_fetch` only returns the title. Browser automation is required to get the full content. ## How to Read an Article 1. Detect `mp.weixin.qq.com` URLs in user messages 2. Open with browser tool: ``` browser(action="open", url="<article_url>", profile="openclaw") ``` 3. Wait for render, then snapshot: ``` browser(action="snapshot", targetId=<id>, maxChars=15000) ``` 4. Close the tab: ``` browser(action="close", targetId=<id>) ``` 5. Present the content to the user (summarize or translate as requested) ## Tips - Articles may contain images — snapshot captures alt text and captions - Very long articles: increase `maxChars` to 30000 or use multiple snapshots with scrolling - If the page shows "此内容因违规无法查看" (content removed), inform the user - Some articles require WeChat login — if snapshot shows a login wall, inform the user - For multiple articles, process sequentially to avoid resource waste


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bingze00000/claude-code-analyzer (version 1.0.0)

# claude-code-analyzer 🔥 **Claude Code 源码分析工具** ## 功能 - 分析 GitHub 爆火的 Claude Code 泄露源码 - Python 爆改工具 - AI 辅助编程神器 - 代码结构分析 - 功能模块提取 ## 使用方法 ```python from claude_code_analyzer import analyze # 分析源码 result = analyze("path/to/claude/code") print(result) ``` ## 热点背景 GitHub 史上增速最快项目： - 韩国小哥 Python 爆改 Claude 泄露源码 - 3 天近 15 万星 - AI 驱动的极限开发直播 ## 安装 ```bash clawhub install claude-code-analyzer ``` ## 价格 💰 **49 元/套** - 热点限时优惠 --- *蹭热点神器，抓住 AI 编程风口！*


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