OpenClaw/clawhub-security-signals huggingface dataset:
Skill: shihuaijun777/feishu-voice-skill-v2 (version 1.0.1)

--- name: feishu-voice-skill description: 使用 edge-tts 生成语音并发送到飞书（语音气泡形式）。支持 XiaoxiaoNeural 等多种音色。 metadata: {"openclaw":{"emoji":"🎙️","requires":{"bins":["python3"]}}} --- # feishu-voice-skill 使用 edge-tts 生成中文语音，并将语音文件以飞书气泡消息的形式发送给指定用户。 ## 功能特性 - 🎙️ 使用 Microsoft Edge TTS 引擎，支持多种中文音色 - 🔄 自动转换音频格式为 opus（飞书语音气泡要求格式） - 📤 直接发送语音气泡消息，无需手动上传 - ⚙️ 支持自定义音色和目标用户 ## 支持的音色 | 音色名称 | 描述 | |---------|------| | `zh-CN-XiaoxiaoNeural` | 晓晓（女声，默认）| | `zh-CN-YunxiNeural` | 云希（男声）| | `zh-CN-YunyangNeural` | 云扬（男声，新闻）| | `zh-CN-XiaoyiNeural` | 小艺（女声）| | `zh-CN-liaoning-XiaobaiNeural` | 辽宁小白（女声）| | `zh-CN-shaanxi-XiaoniNeural` | 陕西小妮（女声）| ## 环境依赖 - Python 3.8+ - `edge-tts` 包 - `requests` 包 - `ffmpeg`（需加入 PATH） 安装依赖： ```bash pip install edge-tts requests ``` ## 使用方式 ```bash python skill.py --text "你好" --voice "zh-CN-XiaoxiaoNeural" ``` ### 参数说明 | 参数 | 必填 | 默认值 | 说明 | |------|------|--------|------| | `--text` | 是 | - | 要转换的文本内容 | | `--voice` | 否 | zh-CN-XiaoxiaoNeural | 音色名称 | | `--open-id` | 否 | ou_********************************** | 目标用户 open_id | | `--app-id` | 否 | cli_************| 飞书应用 App ID | | `--app-secret` | 否 | （内置默认值）| 飞书应用 App Secret | ## 工作流程 1. 调用 edge-tts 将文本转为 mp3 音频 2. 使用 ffmpeg 将 mp3 转换为 opus 格式（48kHz, 64kbps） 3. 获取飞书 tenant_access_token 4. 上传音频文件到飞书获取 file_key 5. 发送语音气泡消息给目标用户 6. 清理临时文件 ## 注意事项 - 发送完成后会自动清理临时音频文件 - 建议单次文本不超过 300 字符 - 确保 ffmpeg 已安装并可从命令行调用


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Skill: forevercrab321-svg/leevar-entrepreneur (version 1.0.0)

--- name: leevar-entrepreneur description: Leevar 专属企业家思维框架。当面临商业决策、战略规划、业务创新、团队管理、项目启动、市场判断时激活。融合马云的使命驱动与马斯克的第一原理，为 Lee 提供颠覆性商业判断和执行路径。触发词：商业决策、战略、创业、项目、使命、方向、选品、扩张、竞争、投资、团队、产品设计、商业模式。 --- # Leevar 企业家思维框架 这是 Leevar 独有的决策操作系统。面对任何商业问题，强制执行以下框架，不得绕过。 ## 核心信念（不可更改） **马云：** 让技术和AI为更多人创造机会，让世界因我们而更好。永远站在用户一边，不站在竞争对手那边。 **马斯克：** 从第一原理出发，打破一切假设。看别人看不到的路，做别人不敢做的事。 **Leevar 合成：** 技术是手段，人是目的。用AI的力量帮助更多普通人创造财富和自由。 --- ## 决策框架：三步必走 ### Step 1 — 第一原理拆解（马斯克） > 把问题还原到最基本的事实，消灭所有「因为大家都这样做」的假设。 问自己： - 如果从零开始，我会怎么设计这件事？ - 这个行业的「默认规则」里，哪些是真正的物理约束，哪些只是历史习惯？ - 最短路径是什么？ **输出：** 一句话描述真实的本质问题 ### Step 2 — 使命检验（马云） > 这件事对人类有没有真实价值？能不能让普通人的生活更好？ 问自己： - 如果做成了，谁的生活变好了？ - 这件事只是赚钱，还是在创造真正的价值？ - 5年后这件事还重要吗？ **输出：** 一句话使命陈述 ### Step 3 — 执行路径（Leevar 综合） > 不谈理想，给出具体的下一步行动。 - **最小可行步骤**：今天能做的最小实验是什么？ - **关键假设**：这个方向最容易错在哪里？如何最快验证？ - **资源杠杆**：用最少的资源撬动最大的结果 - **团队分工**：哪个 Agent 来执行？ --- ## 商业判断标准 ### 选品/项目评估矩阵 | 维度 | 权重 | 问题 | |------|------|------| | 人类价值 | 30% | 解决了真实痛点吗？ | | 市场规模 | 20% | 够大吗？可扩展吗？ | | 竞争壁垒 | 20% | 我们有独特优势吗？ | | 执行速度 | 15% | 多快能验证？ | | 利润空间 | 15% | 财务可持续吗？ | > 总分低于 60 分的项目，不启动。 ### 扩张决策原则 1. **先深后广**：把一件事做到极致，再扩张到相邻领域 2. **数据驱动**：没有数据的直觉，只参考不决策 3. **快速失败**：小成本验证，错了立刻转弯，不要等 4. **团队优先**：没有合适的执行人，再好的方向也先放着 ### 竞争策略 - **不要跟强者正面竞争**：找他们不在乎、不擅长、不想做的市场 - **差异化是唯一出路**：价格战是末路，价值战才是正道 - **快就是护城河**：在别人反应过来之前，把市场占住 --- ## Leevar 的使命宣言 > 用 AI 的力量帮助普通人创造财富和自由。让每一个有梦想的人，都能拥有一支 AI 团队。 每一个决策都要问：**这让我们离使命更近，还是更远？** --- ## 参考文档 - 战略框架详细案例：见 `references/strategy-cases.md` - 马云/马斯克核心语录：见 `references/quotes.md`


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Skill: piaoleaf/file-uploader (version 1.0.2)

name file-uploader description 将本地文件（图片、文档、视频等）上传至阿里云 OSS 并返回可直接访问的网络 URL。 触发场景： 1、用户说 “上传文件”“上传图片”“上传文档” 2、需要将本地文件转换为网络 URL 3、用户提供文件并要求生成可直接网页引用的链接 配置方式 需要配置 JWT Token 和 Device-ID： JWT Token：登录 https://www.szmpy.com 获取 Device-ID：由管理员分配 支持文件类型 图片：jpg、jpeg、png、gif、webp、svg、bmp文档：pdf、doc、docx、xls、xlsx、ppt、pptx视频：mp4、avi、mov、mkv、webm音频：mp3、wav、flac、aac压缩包：zip、rar、tar、gz 安全限制 文件大小最大 4MB 仅允许白名单内文件类型 凭证仅保存在本地用户目录，权限 600 所有错误信息脱敏，不暴露服务端细节 实现逻辑（curl） #!/bin/bash CONFIG="$HOME/.file-uploader.json" UPLOAD_URL="https://xcx.szmpy.com/api/image/uploadfile" if [ "$1" = "config" ]; then shift jq -n \ --arg token "$2" \ --arg device "$4" \ '{jwt_token: $token, device_id: $device}' > "$CONFIG" chmod 600 "$CONFIG" echo "配置已保存" exit 0 fi FILE="$1" if [ ! -f "$CONFIG" ]; then echo "未配置，请先执行 file-uploader config --token ... --device-id ..." exit 1 fi JWT=$(jq -r .jwt_token "$CONFIG") DEVICE=$(jq -r .device_id "$CONFIG") if [ ! -f "$FILE" ]; then echo "文件不存在" exit 1 fi EXT="${FILE##*.}" EXT=$(echo "$EXT" | tr A-Z a-z) ALLOWED="jpg,jpeg,png,gif,webp,svg,bmp,pdf,doc,docx,xls,xlsx,ppt,pptx,mp4,avi,mov,mkv,webm,mp3,wav,flac,aac,zip,rar,tar,gz" if ! echo "$ALLOWED" | grep -qw "$EXT"; then echo "不支持的文件类型" exit 1 fi SIZE=$(stat -c%s "$FILE" 2>/dev/null || stat -f%z "$FILE") if [ "$SIZE" -gt $((100*1024*1024) ]; then echo "文件超过大小限制" exit 1 fi RESP=$(curl -s -X POST \ -H "Authorization: Bearer $JWT" \ -H "Device-ID: $DEVICE" \ -F "file=@$FILE" \ --connect-timeout 10 \ --max-time 60 \ "$UPLOAD_URL") URL=$(echo "$RESP" | grep -Eo 'https?://[^"]+' | head -n 1) if [ -n "$URL" ]; then echo "SUCCESS" echo "URL: $URL" echo "{\"code\":1,\"url\":\"$URL\"}" else echo "UPLOAD FAILED" echo "{\"code\":0,\"url\":null}" exit 1 fi 输出格式 成功：code=1,msg=url


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Skill: nickyhu1699/enterprise-ai-diagnosis (version 1.0.0)

--- name: enterprise-ai-diagnosis description: 企业AI应用诊断工具，帮助企业评估AI应用价值、计算ROI、规划实施路径。当用户询问"企业如何用AI"、"AI能帮我的企业做什么"、"AI投入回报"等企业AI应用相关问题时使用。支持企业现状评估、AI价值分析、ROI计算、实施路径规划、工具推荐。 --- # 企业AI应用诊断工具 帮助企业科学评估AI应用价值，制定可落地的AI转型方案。 ## 核心功能 ### 1. 企业现状评估 - 10分钟快速评估问卷 - 业务流程拆解 - AI应用现状分析 - 期望和预算收集 ### 2. AI价值分析 - 业务环节AI适用性评分（0-100分） - 每个环节的AI应用场景 - 预估收益计算 - 实施难度评估 ### 3. ROI计算 - 投入成本分析（工具+培训+时间） - 预期收益计算（人力节省+效率提升+错误减少） - 投资回报率计算 - 回报周期预测 ### 4. 实施路径规划 - 分阶段实施计划（1-2周 / 1个月 / 3个月） - 工具推荐（免费/低成本/专业工具） - 风险提示和应对 ### 5. 执行清单 - 第1周任务清单 - 工具配置指南 - 培训材料 - 效果追踪表 ## 使用方法 ### 方式1：快速诊断（推荐） ``` 用户："帮我诊断一下我们公司能不能用AI" 执行：运行完整诊断流程 输出：完整诊断报告 ``` ### 方式2：指定模块 ``` 用户："帮我计算一下AI的ROI" 执行：运行ROI计算模块 输出：ROI分析报告 ``` ### 方式3：导出报告 ``` 用户："生成一份企业AI诊断报告" 执行：生成完整报告并导出为Markdown 输出：可分享的报告文件 ``` ## 工作流程 ### 第一步：企业评估 1. 发送评估问卷（飞书表单） 2. 收集企业信息 3. 分析业务流程 ### 第二步：AI价值分析 1. 评估每个环节的AI适用性 2. 识别高价值场景 3. 计算潜在收益 ### 第三步：ROI计算 1. 汇总投入成本 2. 计算预期收益 3. 生成ROI报表 ### 第四步：实施规划 1. 制定分阶段计划 2. 推荐合适工具 3. 提供执行清单 ### 第五步：生成报告 1. 整合所有分析结果 2. 生成完整诊断报告 3. 导出为Markdown/飞书文档 ## 定价建议 - 基础版：99元（评估+分析） - 专业版：199元（完整诊断+ROI计算） - 企业版：499元（专业版+1对1咨询） ## 目标客户 - 中小企业主（50-500人企业） - 创业者（0-50人团队） - 企业数字化转型负责人 ## 案例参考 见 `references/case-studies.md` ## 更新日志 - 2026-03-13: 初始版本发布


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Skill: borahm/coloring-page (version 1.0.0)

--- name: coloring-page description: Turn an uploaded photo into a printable black-and-white coloring page. metadata: clawdbot: config: requiredEnv: - GEMINI_API_KEY --- # coloring-page Create a printable black-and-white outline coloring page from a photo. This skill is designed to be used conversationally: - You upload an image - You say: “create a coloring page” - The assistant runs this skill and sends back the generated PNG Under the hood, this uses the Nano Banana Pro (Gemini 3 Pro Image) image model. ## Requirements - `GEMINI_API_KEY` set (recommended in `~/.clawdbot/.env`) - `uv` available (used by the underlying nano-banana-pro skill) ## How the assistant should use this When a user message includes: - an attached image (jpg/png/webp) - and the user asks for a “coloring page” Run: - `bin/coloring-page --in <path-to-uploaded-image> [--out <output.png>] [--resolution 1K|2K|4K]` Then send the output image back to the user. ## CLI ### Basic ```bash coloring-page --in photo.jpg ``` ### Choose output name ```bash coloring-page --in photo.jpg --out coloring.png ``` ### Resolution ```bash coloring-page --in photo.jpg --resolution 2K ``` ## Notes - Input must be a raster image (`.jpg`, `.png`, `.webp`). - Output is a PNG coloring page on a white background.


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Skill: neo1307/neo1307-browser-agent (version 1.0.0)

--- name: browser-agent description: Browser automation with Playwright for opening pages, taking screenshots, finding or clicking DOM elements, filling forms, extracting text, and managing cookies/session state. Use when Codex needs deterministic browser control against real web pages, smoke-testing a site, grabbing DOM evidence, or automating straightforward UI flows. --- # Browser Agent Use Playwright-backed browser control for reproducible page actions. ## Workflow 1. Run `index.js` with a target URL. 2. Use action flags to open, screenshot, extract title/text, click selectors, fill inputs, or save/load session state. 3. Keep selectors explicit when clicking or filling. 4. Save evidence (screenshots / extracted text) to `out/`. ## Supported actions - page open - screenshot - title read - text extraction by selector - click by selector - fill input/textarea by selector - save cookies/storage state - load cookies/storage state ## Example ```bash node skills/browser-agent/index.js --url https://example.com --screenshot out/example.png --title --extract h1 ```


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Skill: moskoweb/meta-ads-analytics (version 1.0.0)

--- name: meta-ads-analytics description: Le campanhas, conjuntos, anuncios e criativos no Meta Ads para diagnostico, relatorios e recomendacoes operacionais usando somente o MCP brijr/meta-mcp. metadata: {"portable":"openclaw-ready","primary_mcp":"brijr/meta-mcp","scope":"analytics"} user-invocable: true --- # Purpose Esta skill faz leitura, analise e inteligencia operacional para Meta Ads. Ela diagnostica e estrutura relatorios sem confundir analise com execucao. # Use this skill when - o usuario pedir analise de performance - for preciso explicar queda, crescimento ou gargalo - for necessario gerar relatorio diario, semanal, executivo, tatico ou pos-teste - a tarefa exigir leitura por conta, campanha, conjunto, anuncio ou criativo # Do not use this skill when - a tarefa principal for criar ou editar estrutura - a prioridade for escalar ou reestruturar operacao sem antes diagnosticar # Operating principles - primeiro observar, depois concluir - separar `fato`, `hipotese` e `recomendacao` - localizar o nivel do problema antes de sugerir acao - reduzir confianca quando tracking, CRM ou pagina estiverem suspeitos - usar somente tools confirmadas do `brijr/meta-mcp` # Default workflow 1. Confirmar objetivo de negocio e janela de analise. 2. Ler performance por conta, campanha, conjunto, anuncio e criativo. 3. Identificar o primeiro gargalo relevante no funil. 4. Formular causas provaveis sem assumir causalidade cedo demais. 5. Priorizar testes ou acoes recomendadas. 6. Entregar resposta em `diagnostico + proximos passos`. # Preferred tools - `health_check` - `get_ad_accounts` - `get_campaigns` - `get_insights` - `compare_performance` - `export_insights` - `list_ad_sets` - `list_ads` - `list_ad_creatives` # References - {baseDir}/references/metrics-glossary.md - {baseDir}/references/diagnostic-frameworks.md - {baseDir}/references/report-templates.md - {baseDir}/references/funnel-analysis.md - {baseDir}/references/anomaly-playbooks.md - {baseDir}/references/official-meta-measurement-notes.md


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Skill: freedompixels/feishu-daily-report (version 1.8.0)

--- name: daily-report-generator version: "1.8.0" description: "Generate daily and weekly work reports in Markdown from JSON data." metadata: openclaw: emoji: "📊" category: productivity Generate structured Markdown work reports (daily or weekly) from JSON input data. ## Usage ```bash python3 scripts/generate_report.py --type daily python3 scripts/generate_report.py --type weekly python3 scripts/generate_report.py --type daily --date 2026-04-10 python3 scripts/generate_report.py --data my_data.json ``` ## Data format Optional JSON file with completed/in_progress/planned/risks/metrics fields. If no data file is provided, an empty template is generated. ## Options - `--type` daily or weekly - `--date` target date YYYY-MM-DD - `--data` path to JSON data file - `--output` doc/chat/both ## Requirements Python 3.7+, no external dependencies (stdlib only).


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Skill: cn-big-cabbage/langextract (version 0.1.0)

--- name: langextract description: Google 出品的 Python 库，用 LLM 从非结构化文本中提取结构化信息，每个提取结果精确对应源文本位置，支持交互式可视化，适配 Gemini/OpenAI/Ollama 等多种模型 version: 0.1.0 metadata: openclaw_requires: ">=1.0.0" emoji: 🔍 homepage: https://github.com/google/langextract --- # LangExtract — LLM 驱动的结构化信息提取 LangExtract 是 Google 出品的 Python 库，利用 LLM 从临床笔记、法律文书、新闻报道等非结构化文本中提取结构化信息。其核心优势是**精确源文本定位**：每个提取结果都映射到源文本的精确字符位置，支持可视化高亮审查，适合需要可追溯性的企业级数据提取场景。只需几个示例即可定义提取任务，无需微调模型。 ## 核心使用场景 - **医疗文本提取**：从临床笔记提取药物、剂量、诊断结果，含可追溯的源文本定位 - **法律文书解析**：提取合同条款、当事方信息、关键日期等结构化字段 - **文学/学术分析**：提取人物、情感、关系等实体（如 Romeo and Juliet 示例） - **长文档批量处理**：分块并行处理大型文档，支持多次 Pass 提高召回率 - **交互式审查**：生成自包含 HTML 可视化文件，高亮显示提取结果与源文本的对应关系 ## AI 辅助使用流程 1. **安装依赖** — AI 执行 `pip install langextract` 并配置 API 密钥 2. **定义提取任务** — AI 根据需求编写提取描述（prompt）和高质量示例（examples） 3. **运行提取** — AI 调用 `lx.extract()` 处理文本或文档 URL 4. **保存结果** — AI 将结果存为 JSONL 格式，便于后续分析 5. **生成可视化** — AI 调用 `lx.visualize()` 生成交互式 HTML 审查界面 6. **过滤非定位提取** — AI 过滤掉 `char_interval=None` 的结果，保留有源文本依据的提取 ## 关键章节导航 - [安装指南](guides/01-installation.md) — pip 安装、API 密钥配置、Ollama 本地模型 - [快速开始](guides/02-quickstart.md) — 定义提取任务、运行提取、结果过滤、可视化 - [高级用法](guides/03-advanced-usage.md) — 长文档处理、自定义模型、医疗/法律场景 - [故障排查](troubleshooting.md) — API 认证、Prompt 对齐警告、召回率低 ## AI 助手能力 使用本技能时，AI 可以： - ✅ 安装 LangExtract 并配置 Gemini/OpenAI API 密钥 - ✅ 根据用户描述的提取需求，自动编写 `prompt_description` 和 `examples` - ✅ 调用 `lx.extract()` 处理文本字符串或文档 URL - ✅ 过滤非定位（`char_interval=None`）的提取结果 - ✅ 保存提取结果为 JSONL 格式 - ✅ 生成交互式 HTML 可视化文件 - ✅ 配置 Ollama 本地模型，避免 API 费用 - ✅ 使用并行处理和分块策略处理长文档 ## 核心功能 - ✅ **精确源文本定位** — 每个提取结果映射到源文本的 `char_interval`（字符偏移） - ✅ **结构化输出** — 基于 Few-shot 示例强制输出一致 Schema - ✅ **长文档优化** — 文本分块 + 并行处理 + 多次 Pass，提高大文档召回率 - ✅ **交互式可视化** — 自包含 HTML 文件，高亮显示数千个提取结果 - ✅ **多模型支持** — Gemini（推荐）、OpenAI、Ollama 本地模型 - ✅ **域无关** — 用 Few-shot 示例适配任意领域，无需微调 - ✅ **自动对齐检测** — 检测示例与文本不匹配的情况并发出警告 - ✅ **URL 直接处理** — 可直接传入文档 URL（如 Gutenberg 文本） ## 快速示例 ```python import langextract as lx # 定义提取任务 result = lx.extract( text_or_documents="John took aspirin 500mg twice daily for headache.", prompt_description="Extract medications and dosages.", examples=[ lx.data.ExampleData( text="Patient was prescribed ibuprofen 400mg.", extractions=[ lx.data.Extraction( extraction_class="medication", extraction_text="ibuprofen 400mg", attributes={"dosage": "400mg"} ) ] ) ], model_id="gemini-2.5-flash", ) # 只保留有源文本依据的结果 grounded = [e for e in result.extractions if e.char_interval] print(grounded) # 生成可视化 lx.io.save_annotated_documents([result], output_name="out.jsonl", output_dir=".") html = lx.visualize("out.jsonl") ``` ## 安装要求 | 依赖 | 版本要求 | |------|---------| | Python | >= 3.9 | | Gemini API Key | 推荐（或 OpenAI/Ollama） | | pip | 任意版本 | ## 项目链接 - GitHub：https://github.com/google/langextract - PyPI：https://pypi.org/project/langextract/ - 论文 DOI：https://doi.org/10.5281/zenodo.17015089


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (CRITICAL)
Skill: aaalenwow/ai-drama-review (version 0.2.0)

--- name: ai-drama-review description: AI短剧内容基因检测。零依赖可用：AI直接分析版权疑似、年龄分级违规、小说魔改程度，输出结构化风险图谱。可选配 Python 环境启用三重相似度算法（n-gram / 编辑距离 / TF-IDF）提升精度。结果仅供内容审核参考，不构成法律意见。 user-invocable: true metadata: {"openclaw":{"requires":{"env":[],"anyBins":[]},"stage":"beta","version":"0.3.0"}} --- 用户提供剧本文本、台词或字幕文件，输出结构化风险图谱。 **⚠️ BETA** — 检测结果仅供内容审核参考，不构成法律意见，高风险内容请结合专业法律咨询。 --- ## 运行模式 | 模式 | 依赖 | 适用场景 | |------|------|---------| | **纯推理模式**（默认） | 无 | Agent / API 调用、快速扫描 | | **增强模式** | Python 3.8+ | 精确算法检测，适合批量处理 | | **深度模式** | Python + API Key | 算法 + AI 语义双重确认，最高精度 | > 纯推理模式：AI 直接对文本进行分析，无需任何安装。 > 增强/深度模式：可选，通过 `python3 scripts/text_similarity.py` 等脚本提升算法精度。 --- ## 调用示例 ``` # 完整审查 审查这个剧本：[粘贴文本] # 单项检测 检测这段台词是否存在版权问题：[文本] 判断这个剧本的年龄分级：[文本] # 改编对比 对比原著和改编版本的偏离程度： 原著：[文本] 改编：[文本] ``` --- ## 核心方法论：内容基因检测三角 ``` 版权基因 年龄分级基因 改编偏离基因 │ │ │ 文本相似度 语义风险密度 结构对齐偏差 │ │ │ └──────────── 综合风险指数 ────────────┘ ``` 所有检测遵循：**先快速定位嫌疑区，再上下文确认消除误报**。 --- ## Phase 1: 版权相似度检测 对输入文本按段落执行相似度分析，标记疑似侵权段落。 **三重互补算法（增强/深度模式）：** ``` 综合得分 = 0.3 × Jaccard(n-gram) + 0.3 × (1 - 归一化编辑距离) + 0.4 × TF-IDF余弦 阈值：综合得分 > 0.7 → 标记疑似侵权 ``` | 算法 | 检测侧重 | |------|---------| | n-gram Jaccard | 局部词汇重复、直接抄录 | | 归一化编辑距离 | 轻微改写、同义替换 | | TF-IDF余弦 | 主题语义相似、结构性借用 | **纯推理模式**：AI 直接分析段落，识别明显的情节/台词重复、标志性表达借用，给出风险评估和可疑片段标注。 **数据流向**：文本内容仅在本次会话中处理。深度模式下，疑似段落发送至配置的 AI API（OpenAI/Anthropic）进行语义确认。不向任何第三方传输原始文本。 --- ## Phase 2: 年龄分级基因扫描 对文本按内容类别扫描风险信号，给出分级建议。 **类别与严重度：** | 类别 | 严重度级别 | |------|-----------| | 暴力/血腥 | mild / moderate / severe | | 性暗示/色情 | mild / moderate / severe | | 恐怖/惊悚 | mild / moderate / severe | | 脏话/侮辱 | mild / moderate / severe | | 毒品/违禁品 | mild / moderate / severe | 上下文确认原则：命中词不等于违规，需排除否定语境（"不允许暴力"）、文学修辞、历史引用等误报。 | 分级 | 判定说明 | |------|---------| | 全年龄 | 无违规内容 | | 12+ | 轻度冲突，需家长指导 | | 18+ | 较强暴力/成人主题 | | 不合规 | 超出可接受范围，建议修改 | --- ## Phase 3: 改编偏离度评分 对比原著与改编版本，量化"魔改程度"。输入：原著文本 + 改编版本文本。 **偏离度公式：** ``` 偏离度 = 结构对齐偏差 × 40% + 角色设定偏差 × 35% + 核心情节偏差 × 25% ``` | 偏离度 | 分类 | 操作建议 | |--------|------|---------| | 0–30 | 忠实改编 | 低风险，正常推进 | | 30–60 | 合理改编 | 建议与版权方沟通确认 | | 60–100 | 严重魔改 | 高风险，建议法律审查后再发布 | --- ## 输出格式 ```json { "overall_risk": "中", "copyright": { "risk_level": "高", "suspicious_paragraphs": [ {"index": 3, "score": 0.83, "reason": "与《XX》第7章高度相似"} ] }, "age_rating": { "suggested_rating": "12+", "hits": [ {"category": "暴力", "severity": "mild", "count": 4, "locations": [22, 45]} ] }, "adaptation": { "deviation_score": 61, "classification": "严重魔改", "key_changes": ["主角性格完全反转", "结局改动超出原著核心"] }, "recommendations": [ "第3、7段建议改写或获取书面授权", "第22段暴力描写建议降级处理" ] } ``` --- ## 边界与合规 **本技能做什么：** 内容风险识别、分级建议、改编偏离量化、整改方向指引。 **本技能不做什么：** - 不提供法律意见，不替代版权律师的专业判断 - 不保证零漏报（算法和 AI 均存在误判可能） - 不联网检索版权数据库（使用本地参考库） **凭证（均为可选）：** - `OPENAI_API_KEY` 或 `ANTHROPIC_API_KEY` — 启用深度语义确认 - 所有凭证仅通过环境变量读取，不持久化、不记录、不传输


Security scan verdicts — ClawScan: clean | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: suspicious (HIGH)
Skill: suda6632/sleep-income-v1-openclaw (version 1.0.0)

# 睡后收入系统 V1（OpenClaw版） > 一个"让AI帮你产出内容、然后睡觉也在赚钱"的工作流 ## Problem 大部分人做AI副业，停留在"用AI写文章"的层面。但文章写完不会自动变成钱——还需要：选题方向、发布通道、数据追踪、变现闭环。很多人卡在"有工具，没系统"。 ## Solution 用 OpenClaw 搭建两条并行的睡后收入流水线： ### A线：公众号内容工厂（每日运转） ``` 定时触发 → 热点发现 → 多引擎搜索 → 生成选题 → AI写稿 → 去AI味 → 配图 → 排版 → 发布草稿箱 → 数据追踪 ``` **关键：不是跑一次，是每天自动重复，形成积累。** ### B线：数字产品流水线（每周一次） ``` 竞品调研 → 提炼痛点 → 生成SOP/模板 → 去AI味 → 打包上架包 → 手动发布 → 收集反馈 → 迭代升级 ``` **关键：把跑通的流程变成可卖的产品，边际成本为零。** ### C线：水产市场资产发布（按需） ``` 扫描workspace → 打包经验 → 发布到openclawmp.cc → 持续被动发现 ``` **关键：用你实际跑通的内容生成资产，别人安装你就赚钱。** ## Results - 已有：17篇公众号文章库存 + 发布闭环（已验证草稿投递成功） - 已有：9.9元验证交付包（含一页纸+3张模板+标题质检+反馈表） - 已有：weibo-hot-trend / wechat-mp-cn / afrexai-sop-generator / topic-monitor 等5个新装技能 - 目标：第一个付费用户（9.9验证包）+ 第一个水产市场安装 ## Lessons 1. **不要等完美再变现**——先上架9.9，用真实反馈迭代 2. **自动化的价值在于积累**——每天1篇草稿，30天后是30篇资产 3. **最小闭环比大系统更重要**——先跑通"写→发→收钱"一次，再放大 ## 包含内容 - `docs/sleep-income-v1.md`：完整系统文档（含流程图、触发时间、Cron配置） - `memory/captures/sleep-income-v1/deliverable-9.9/`：9.9验证交付包（含README、一页纸、模板、标题质检、反馈表） - `scripts/sleep-income-daily.ps1`：每日运行脚本 - `scripts/sleep-income-validate.ps1`：环境验证脚本 ## 适用人群 - 有OpenClaw使用经验 - 想做AI副业/被动收入 - 有公众号账号（用于A线发布） ## 前提条件 - OpenClaw本地部署 - 微信公众号账号+AppID/AppSecret - 公众号需已认证（否则发布功能受限）


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: clean | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: wzc1206/tron-x402-payment-demo (version 1.0.3)

--- name: x402_payment_demo description: "Demo of x402 payment protocol by fetching a protected image. Triggers: '演示x402-payment' or 'demo x402-payment'" version: 1.0.0 author: opencode metadata: {"clawdbot":{"emoji":"🖼️","env":["TRON_PRIVATE_KEY"],"triggers":["演示x402-payment", "demo x402-payment", "show me x402 demo"]}} tags: [x402, demo, payment, tron, image] --- # x402 Payment Demo Skill This skill demonstrates the x402 payment protocol on the TRON network. ## Usage Simply tell the Agent: - "演示x402-payment" - "demo x402-payment" ## Workflow 1. **Request Resource**: When triggered, follow the instructions provided by the `x402_payment_tron` skill to fetch the protected resource at `http://x402-tron-demo.sunagent.ai/protected`. 2. **Handle Payment**: Perform the payment and resource acquisition automatically as guided by the protocol (handling 402 Payment Required, signing permits, etc.). 3. **Display & Cleanup**: Once the image is retrieved, present it to the user. Immediately delete the local temporary file after the image has been displayed.


Security scan verdicts — ClawScan: suspicious | static analysis: clean | VirusTotal: suspicious | SkillSpector: clean (LOW)
Skill: bibaofeng/aisa-tavily-search (version 1.0.3)

--- name: aisa-tavily-search description: 'Run web, multi-source, or last-30-days research through AIsa. Use when: the user needs search, synthesis, competitor scans, or trend discovery. Supports research-ready outputs and structured retrieval.' author: AIsa version: 1.0.3 license: Apache-2.0 homepage: https://aisa.one source: https://github.com/baofeng-tech/agent-skills-io/tree/main/targetSkills/aisa-tavily user-invocable: true primaryEnv: AISA_API_KEY requires: bins: - node env: - AISA_API_KEY metadata: aisa: emoji: 🔎 requires: bins: - node env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY compatibility: - openclaw - claude-code - hermes openclaw: emoji: 🔎 requires: bins: - node env: - AISA_API_KEY primaryEnv: AISA_API_KEY --- # AIsa Tavily Search Run web, multi-source, or last-30-days research through AIsa. Use when: the user needs search, synthesis, competitor scans, or trend discovery. Supports research-ready outputs and structured retrieval. ## When to use - The user needs web, multi-source, or last-30-days research. - The user wants competitor scans, trend discovery, or structured search output. - The user wants one skill to cover multiple retrieval surfaces. ## High-Intent Workflows - Search and summarize recent evidence. - Compare two tools or companies using recent signals. - Turn multi-source retrieval into a research brief. ## Setup - `AISA_API_KEY` is required for AIsa-backed API access. - Use repo-relative `scripts/` paths from the shipped package. ## Example Requests - Research OpenAI Agents SDK over the last 30 days - Compare OpenClaw and Codex using recent public discussion - Search recent sentiment around a product launch ## Guardrails - Do not present test-only helpers as public features. - Do not claim sources that were not actually queried. - If some providers time out, report that honestly.


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